Stack Overflow 中被拒编辑的自动预测
软件工程
2022-10-10 v1
摘要
Stack Overflow (SO) 中共享知识的内容质量对于支持软件开发人员解决编程问题至关重要。因此，SO 允许用户建议编辑以改进帖子（即问题与回答）的质量。然而，现有研究表明，SO 中许多建议的编辑因不良内容/格式或违反编辑准则而被拒绝。这种情况令希望进行高质量编辑的用户感到沮丧或失去动力。因此，我们的研究聚焦于通过向 SO 用户提供如何改进其帖子编辑的建议来协助他们。首先，我们手动调查了 764 个（382 个问题 + 382 个回答）因回滚而被拒的编辑，并编制了 19 条拒绝原因目录。其次，我们提取了 15 个文本与基于用户的特征以刻画这些拒绝原因。第三，我们利用这些特征开发了四个机器学习模型。我们性能最佳的模型预测被拒编辑的精确率为 69.1%、召回率为 71.2%、F1 值为 70.1%、总体准确率为 69.8%。第四，我们引入了一个名为 EditEx 的在线工具，该工具与 SO 编辑系统协同工作。EditEx 可在用户编辑帖子时通过提示潜在的拒绝原因来协助用户。我们招募了 20 名参与者评估 EditEx 的有效性。半数参与者（即处理组）使用 EditEx，另一半（即对照组）使用 SO 标准编辑系统编辑帖子。根据我们的实验，EditEx 可支持 SO 标准编辑系统防止 49% 的被拒编辑，包括那些常见被拒的编辑。然而，即便在自由形式的常规编辑中，它也能防止 12% 的拒绝。处理组认为 EditEx 识别出的潜在拒绝原因具有影响力。此外，使用 EditEx 建议编辑的中位工作量是 SO 编辑系统的一半。
引用
@article{arxiv.2210.03281,
title = {Automatic Prediction of Rejected Edits in Stack Overflow},
author = {Saikat Mondal and Gias Uddin and Chanchal Roy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03281},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication in Empirical Software Engineering (EMSE) journal