コードレビューが情報共有に与える影響
コードレビューがソフトウェア開発チームの情報共有をどう促進するかを調べる。
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目次
ソフトウェア開発において、コードレビューはチームメンバーがコードの変更について話し合うプロセスなんだ。この話し合いは、メインプロジェクトに追加される前にコードの質が高いことを確保するのに役立つ。こうしたプロセスを通じて、チームメンバー間で情報を共有できるから、コードの仕組みや変更の影響をよりよく理解できるようになるんだ。
ソフトウェアシステムが大きくて複雑になるにつれて、一人の人がすべてを把握するのは難しくなってくる。だから、コードレビューはソフトウェアプロジェクトにとって非常に重要になってる。これによって開発者は変更について話し合い、それがメインコードベースにマージされる前にその影響を考えることができるんだ。
コードレビューに関するさまざまな研究があるけど、情報共有のコミュニケーションツールとしての効果についてはまだ理解が限られている。このアーティクルでは、コードレビューのプロセス中における情報共有の速さと範囲について掘り下げていくよ。
何を明らかにしようとしたか
この研究の目的は、コードレビューの間に情報がどれだけ効果的に広がるかを調べることだよ。2つの質問に答えたいと思ってる:
- コードレビューの間に情報はチームメンバーの間でどれだけ遠くまで届くの?
- 一人の参加者から別の参加者に情報がどれくらい早く広がるの?
この質問に答えることで、コードレビューがコミュニケーションの方法としての強みを理解し、改善する方法を見つけたいんだ。
研究の方法
研究の質問に答えるために、異なるコードレビューシステムで情報が広がる様子をシミュレーションしたよ。規模が異なる3つの会社を選んだ:大企業(Microsoft)、中企業(Spotify)、小企業(Trivago)。それぞれのコードレビューのプロセスを見て、一定期間内に情報がどのように流れるかをシミュレーションしたんだ。
データ収集
コードレビューのプロセス中にチームメンバーがどれくらい交流したかのデータを集めたよ。コード変更にコメントするなどの各インタラクションが、開発者間のコミュニケーションネットワークを作るんだ。
コードレビューのプロセス
開発者がレビュー用にコードを提出すると、ディスカッションが始まる。他の人がコメントをしたり、変更を提案したり、コードを承認したりできる。このフィードバックループがコミュニケーションネットワークを形成して、関わる全員が情報を共有し、吸収できるようにするんだ。
これらのディスカッション中に起こるインタラクションを整理することで、情報の流れをモデル化でき、チームメンバー間でどれだけ効果的に広がるかを見ることができるよ。
情報の到達範囲に関する重要な発見
シミュレーションの結果、コードレビューを通じて情報がどれだけ広がれるかについて興味深い結果が出たよ。
参加者とその到達範囲
小規模および中規模のコードレビューシステムでは、参加者は4週間以内に72%から85%の他のメンバーに届くことができる。一方、大規模システムのMicrosoftでは、最大で約26,216人に到達した。
会社間の比較
興味深いことに、TrivagoとSpotifyは情報の広がりに関して似たような能力を示した。これは、会社の規模が必ずしもコードレビューによる情報共有の効率を決定するわけではないことを示唆しているよ。
Microsoftのユニークな位置
三社の中で一番大きいMicrosoftは、情報の拡散の絶対的な範囲が大きかった。観察期間内に、数多くのコードレビュー参加者が11,645人以上の他の参加者とつながることができるってわかった。このことは、規模が大きくても効果的なコミュニケーションが可能であることを示しているんだ。
情報はどれくらい早く広がるの?
トポロジー的距離
情報共有の速さを評価するために、参加者間の距離を測定した。この距離は、情報を共有するのに必要なコードレビューの数で表されることが多い。
- Trivagoでは、平均距離は3回のレビューだった。
- Spotifyでは、4回のレビュー。
- Microsoftでは、8回のレビューだった。
時間的距離
また、チームメンバー間で情報が流れるのにかかる時間も見たよ。簡単に言うと、情報が一人から別の人に渡るのに何日かかるかってこと。
- TrivagoとSpotifyでは、平均時間は7日未満だった。
- Microsoftでは、平均時間は14日以上だった。
コードレビューのコミュニケーションネットワーク
コミュニケーションチャネルの理解
コードレビューのプロセスは、様々なコミュニケーションチャネルを作り出す。それぞれのチャネルは、参加者間での情報交換の機会を表している。このチャネルは、コードレビューに関わる人数によって大きさや複雑さが異なるんだ。
情報交換に影響を与える要素
情報がこれらのコミュニケーションネットワークを通じてどれだけ広がるかにはいくつかの要素が影響する:
- 複数のコミュニケーション:同時に複数の会話が行われて、情報が様々な方向に流れることができる。
- 相互コミュニケーション:コメントや提案の双方向性により、参加者はフィードバックを送り受け取ることができる。
- 時間依存性:コメントやフィードバックのタイミングが重要で、コミュニケーションチャネルが開いている間だけ情報が共有できる。
ソフトウェア開発への影響
私たちの発見は、情報共有の手段としてのコードレビューの強みと弱みを示している。大規模で複雑なシステムでも、効果的な情報共有が可能であることがわかった。研究のいくつかの示唆は以下の通り:
コラボレーションを促進する
情報が広く流れることができるので、コラボレーションの文化を育てることで、コードレビューでのコミュニケーションが向上するかもしれない。チームメンバーにディスカッションに参加させることで、コードやその影響についてより深く理解できるようになるんだ。
コードレビューの実践を向上させる
コードレビューの実践を改善することで、このコミュニケーション方法の利点を最大化できる。明確なガイドラインを設定し、定期的な参加を促すことで、チームメンバー間の効果的な情報交換を促進できるよ。
ツール選択の評価
私たちの研究は、コードレビューに使うツールの選択が思ったほど重要ではないかもしれないことを示唆している。むしろ、効果的なコミュニケーションチャネルを作り、チームメンバーのインタラクションを促すことがより良い結果を生むかもしれないんだ。
結論
私たちの研究は、ソフトウェア開発におけるコミュニケーションツールとしてのコードレビューの重要な役割を浮き彫りにしている。情報は遠くに届き、チームメンバー間で素早く広がることがわかった。コードレビュー内での情報の流れを理解することで、企業は実践やツールについての情報に基づいた決定ができるようになるんだ。
オープンなディスカッションやコラボレーションを促進する環境を育てることで、ソフトウェアの質が向上し、チームのダイナミクスも良くなるだろう。将来の研究は、実際のシナリオでの情報拡散を測定することに焦点を当て、様々な文脈におけるコードレビューの効果についての洞察を提供できるかもしれない。
全体的に見て、コードレビューは現代のソフトウェア開発において重要な部分であり、開発者間のコミュニケーションと知識共有を促進し、プロジェクトの成功に寄与しているんだ。
タイトル: The Upper Bound of Information Diffusion in Code Review
概要: Background: Code review, the discussion around a code change among humans, forms a communication network that enables its participants to exchange and spread information. Although reported by qualitative studies, our understanding of the capability of code review as a communication network is still limited. Objective: In this article, we report on a first step towards evaluating the capability of code review as a communication network by quantifying how fast and how far information can spread through code review: the upper bound of information diffusion in code review. Method: In an in-silico experiment, we simulate an artificial information diffusion within large (Microsoft), mid-sized (Spotify), and small code review systems (Trivago) modelled as communication networks. We then measure the minimal topological and temporal distances between the participants to quantify how far and how fast information can spread in code review. Results: An average code review participants in the small and mid-sized code review systems can spread information to between 72% and 85% of all code review participants within four weeks independently of network size and tooling; for the large code review systems, we found an absolute boundary of about 11000 reachable participants. On average (median), information can spread between two participants in code review in less than five hops and less than five days. Conclusion: We found evidence that the communication network emerging from code review scales well and spreads information fast and broadly, corroborating the findings of prior qualitative work. The study lays the foundation for understanding and improving code review as a communication network.
著者: Michael Dorner, Daniel Mendez, Krzysztof Wnuk, Ehsan Zabardast, Jacek Czerwonka
最終更新: 2024-07-11 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.08980
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.08980
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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