代码演化：理解人们如何随时间改变数据科学笔记本
人机交互
2022-09-09 v2
摘要
意义建构是从数据中识别、提取和解释洞见的迭代过程，其中每次迭代被称为“意义建构循环”。尽管近期工作观察了计算笔记本中意义建构循环的快照，但尚无研究度量意义建构行为随时间——在探索与解释之间——的偏移。这一空白限制了我们理解意义建构过程的完整范围，进而限制了我们设计工具以充分支持意义建构的能力。我们贡献了首个量化方法，用于刻画数据科学计算笔记本中意义建构的演化。为此，我们对从 GitHub 挖掘的 2,574 个 Jupyter 笔记本进行了量化研究。首先，我们识别出经历过显著迭代的聚焦数据科学的笔记本。其次，我们提出回归模型，通过为单个笔记本分配代表其在意义建构谱系中位置的分数，自动刻画其中的意义建构活动。最后，我们使用我们的回归模型计算并分析跨 GitHub 版本的笔记本分数偏移。我们的结果显示，笔记本作者随时间参与多样化的意义建构任务，例如注释、分支分析和文档化。最后，我们提出扩展笔记本环境以支持我们所观察到的意义建构行为的设计建议。
引用
@article{arxiv.2209.02851,
title = {Code Code Evolution: Understanding How People Change Data Science Notebooks Over Time},
author = {Deepthi Raghunandan and Aayushi Roy and Shenzhi Shi and Niklas Elmqvist and Leilani Battle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02851},
year = {2022}
}