Garantindo Justiça nas Recomendações de Revisores de Código

Aprendizado de máquina (ML) tá cada vez mais sendo usado pra ajudar desenvolvedores de software em várias tarefas, tipo encontrar os revisores certos pra mudanças de código. Mas tem crescido as preocupações sobre a Justiça nesses sistemas. Justiça quer dizer garantir que esses sistemas não favoreçam ou discriminen certos grupos de pessoas com base em características como Gênero ou raça. Essa parada é importante porque ferramentas de ML injustas podem ter consequências reais, tipo preconceito em contratações ou decisões de crédito.

Apesar da atenção que esse problema recebeu em aplicações gerais de ML, não se sabe muito sobre justiça nas aplicações de ML especificamente pra engenharia de software. Esse artigo foca na justiça dos sistemas de ML usados pra recomendar revisores de código no desenvolvimento de software. Nosso estudo tem como objetivo investigar se esses sistemas apresentam algum tipo de viés e, se sim, como isso pode ser resolvido.

#A Importância da Justiça em Aprendizado de Máquina

A justiça em ML envolve checar se os algoritmos tratam todo mundo igualmente, independentemente do seu passado. Sistemas injustos podem reforçar estereótipos negativos e levar a resultados prejudiciais pra certos grupos. Por exemplo, estudos mostraram que alguns algoritmos de contratação desfavorecem injustamente candidatas mulheres. Da mesma forma, problemas de justiça foram encontrados em áreas como justiça criminal e pontuação de crédito.

Enquanto muitos estudos exploraram a justiça em aplicações gerais de ML, existe uma lacuna quando se trata de engenharia de software. Tarefas automatizadas de triagem de bugs, atribuição de problemas e recomendações de revisores de código são áreas onde a justiça pode ser uma preocupação.

#Sistemas de Recomendações de Revisores de Código

Um sistema de recomendação de revisores de código é uma ferramenta que ajuda equipes de desenvolvimento a identificar as melhores pessoas pra revisar mudanças de código. Os sistemas mais antigos costumavam depender de regras ou métodos básicos, mas os sistemas mais novos usam técnicas de ML pra melhorar suas recomendações. Fatores como a similaridade de caminhos de arquivos e a expertise dos desenvolvedores são considerados nas recomendações.

Apesar dos avanços, características de justiça como gênero ou raça geralmente não são levadas em conta. Essa negligência pode levar a injustiças nas recomendações, e é essencial investigar essa questão pra garantir um processo de desenvolvimento justo.

#Questões de Pesquisa

Nesse estudo, nosso objetivo é responder às seguintes perguntas:

1. Existe alguma injustiça nos sistemas de recomendação de revisores de código baseados em ML?
2. O que causa qualquer injustiça identificada?
3. Os métodos existentes pra melhorar a justiça funcionam efetivamente nesses sistemas?

#Configuração do Estudo e Conjunto de Dados

Pra explorar essas questões, analisamos dois sistemas de recomendação de revisores de código de última geração. Nos concentramos no gênero dos revisores porque é mais fácil coletar dados sobre gênero em comparação com outras características como raça ou idade.

Coletamos dados de projetos de código aberto que tinham solicitações relevantes de revisão de código. Inicialmente, buscamos reunir informações de gênero sobre os revisores usando fontes públicas como redes sociais e sites pessoais. Nosso processo garantiu que focássemos em projetos com um número substancial de revisores e onde as informações de gênero fossem tão precisas quanto possível.

#Medidas de Justiça

Pra avaliar a justiça dos sistemas de recomendação de revisores, usamos várias medidas. Isso incluiu verificar a distribuição de recomendações feitas pra revisores homens e mulheres. Comparando essas distribuições com a distribuição justa esperada, buscamos avaliar se as recomendações eram realmente justas.

#Resultados Experimentais

#Existência de Injustiça

Nossos experimentos mostraram que ambos os sistemas de recomendação de revisores de código favoreciam revisores homens em relação às revisores mulheres. Em média, revisores homens receberam 7,25% mais recomendações do que revisores mulheres nos projetos que analisamos. Esse padrão sugeriu que ambos os sistemas exibiam comportamentos tendenciosos.

#Investigando Causas Raiz

Ao analisar, dois fatores principais que contribuíram para a injustiça emergiram:

1. Dados Desequilibrados: Em vários projetos, havia significativamente mais revisores homens do que mulheres. Essa representação distorcida afeta a maneira como os modelos aprendem e fazem recomendações.
2. Viés de Popularidade: O viés de popularidade pode ocorrer quando certas pessoas recebem mais visibilidade ou reconhecimento, o que pode distorcer as recomendações em favor dos já favorecidos.

Na maioria dos casos, os projetos com uma mistura mais equilibrada de revisores homens e mulheres resultaram em resultados mais justos em comparação com aqueles que tinham um viés pronunciado pra um gênero.

#Eficácia das Técnicas de Mitigação

Testamos técnicas existentes voltadas pra melhorar a justiça em sistemas de recomendação de revisores de código. Essas técnicas mostraram alguma promessa, mas a eficácia variou entre diferentes projetos. Em projetos particularmente desequilibrados, esses métodos não funcionaram tão bem pra resolver os problemas de justiça.

#Solução Proposta

Pra melhorar a justiça em casos onde as técnicas existentes falharam, desenvolvemos uma nova abordagem que visa garantir que pelo menos um revisor do grupo sub-representado esteja incluído na lista de recomendações. Nossa abordagem demonstrou um aumento significativo na justiça em comparação com os métodos anteriores, especialmente em projetos com dados desequilibrados.

#Discussão

Os achados destacam a importância de abordar a justiça em sistemas de recomendação de revisores de código baseados em ML. Práticas injustas podem perpetuar viés e afetar a qualidade geral do desenvolvimento colaborativo de software.

Os resultados do nosso estudo pedem uma análise mais rigorosa dos dados usados no treinamento desses modelos. Garantindo uma representação equilibrada de diferentes grupos, podemos ajudar a criar sistemas mais equitativos.

Além disso, as técnicas que desenvolvemos podem ser refinadas e aplicadas a outras áreas além das recomendações de revisão de código. À medida que o ML continua a desempenhar um papel crucial na engenharia de software, abordar a justiça será vital pra confiabilidade e eficácia dessas ferramentas.

#Conclusão

Esse estudo é um passo significativo em direção a entender e melhorar a justiça dos sistemas de recomendação de revisores de código baseados em ML. Encontramos evidências de viés de gênero nas recomendações e identificamos dados desequilibrados e viés de popularidade como principais contribuintes pra injustiça.

Nossa solução proposta oferece uma maneira de combater esses problemas e garante recomendações mais equilibradas. Trabalhos futuros vão tentar explorar outras características que possam contribuir pra problemas de justiça e testar nossas técnicas propostas em diferentes sistemas e tarefas dentro do domínio da engenharia de software.

Ao nos tornarmos mais conscientes da justiça nas aplicações de ML, podemos trabalhar pra criar sistemas mais inclusivos e equitativos na engenharia de software.