开源软件项目中不道德行为的自动检测
软件工程
2023-02-24 v1
摘要
鉴于开源软件（OSS）项目的快速增长，伦理考量变得愈发重要。过往研究聚焦于特定伦理问题（如 OSS 中的性别偏见与公平性）。关于 OSS 项目中不同类型不道德行为的研究极少甚至没有。我们从利益相关者视角呈现首项 OSS 项目不道德行为研究。我们对 316 个 GitHub issue 的研究在六项伦理原则（如自主性）指导下给出了 15 类不道德行为的分类法。新不道德行为的例子包括软分叉（未通过 fork 复制仓库）和自我推销（推广仓库但未自认是该仓库的贡献者）。我们还识别出受不道德行为影响的 18 类软件制品。研究中识别出的多样不道德行为（1）呼吁开发者和研究者在 GitHub 贡献时予以关注，（2）指向未来关于 OSS 项目不道德行为自动检测的研究。基于我们的研究，我们提出 Etor，一种利用本体工程与语义网规则语言（SWRL）规则建模 GitHub 属性和软件制品，可自动检测六类不道德行为的方法。我们在 195,621 个 GitHub issue（1,765 个 GitHub 仓库）上的评估显示，Etor 可自动检测出 548 个不道德行为，平均真阳性率达 74.8%。这展示了 OSS 项目不道德行为自动检测的可行性。
引用
@article{arxiv.2302.11985,
title = {Automatic Detecting Unethical Behavior in Open-source Software Projects},
author = {Hsu Myat Win and Haibo Wang and Shin Hwei Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.11985},
year = {2023}
}
备注
11 pages