软件开发中动机的大规模调查及其有效性分析
软件工程
2024-04-15 v1 机器学习
摘要
背景：已知动机能提升绩效。特别是在软件开发领域，人们对开源贡献者的动机有着浓厚的兴趣。目标：我们从文献中识别出 11 个动机因素（享受编程、代码所有权、学习、自用等），并评估它们对动机的相对影响。由于动机是一种内在的主观感受，我们还分析了答案的有效性。方法：我们进行了一项包含 66 个关于动机问题的调查，共有 521 名开发者完成。大多数问题使用 11 点量表。我们通过比较相关问题、与 GitHub 上的实际行为进行比较，以及与同一开发者在后续调查中的回答进行比较，来评估答案的有效性。结果：有效性问题包括相关问题答案之间的中等相关性，以及答案中的自我夸大和错误。尽管存在这些问题，调查不同动机如何影响高动机概率的预测分析仍提供了有价值的见解。不同动机之间的相关性较低，表明它们是独立的。所有 11 个动机的高值都预测了高动机概率的增加。此外，改进分析表明，大多数动机的增加预示着总体动机的增加。
引用
@article{arxiv.2404.08303,
title = {A Large Scale Survey of Motivation in Software Development and Analysis of its Validity},
author = {Idan Amit and Dror G. Feitelson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.08303},
year = {2024}
}