Newcomers are critical for the success and continuity of open source software (OSS) projects. To attract newcomers and facilitate their onboarding, many OSS projects recommend tasks for newcomers, such as good first issues (GFIs). Previous studies have preliminarily investigated the effects of GFIs and techniques to identify suitable GFIs. However, it is still unclear whether just recommending tasks is enough and how significant mentoring is for newcomers. To better understand mentoring in OSS communities, we analyze the resolution process of 48,402 GFIs from 964 repositories through a mix-method approach. We investigate the extent, the mentorship structures, the discussed topics, and the relevance of expert involvement. We find that $\sim$70\% of GFIs have expert participation, with each GFI usually having one expert who makes two comments. Half of GFIs will receive their first expert comment within 8.5 hours after a newcomer comment. Through analysis of the collaboration networks of newcomers and experts, we observe that community mentorship presents four types of structure: centralized mentoring, decentralized mentoring, collaborative mentoring, and distributed mentoring. As for discussed topics, we identify 14 newcomer challenges and 18 expert mentoring content. By fitting the generalized linear models, we find that expert involvement positively correlates with newcomers' successful contributions but negatively correlates with newcomers' retention. Our study manifests the status and significance of mentoring in the OSS projects, which provides rich practical implications for optimizing the mentoring process and helping newcomers contribute smoothly and successfully.


翻译:新手对于开源软件(OSS)项目的成功与持续性至关重要。为吸引新手并促进其融入,许多OSS项目会向其推荐任务,例如"好上手问题"(GFIs)。已有研究初步探讨了GFIs的效果及识别合适GFIs的技术。然而,仅推荐任务是否足够,以及指导对新手的重要性仍不明确。为更好地理解OSS社区中的指导机制,我们采用混合方法分析了来自964个仓库的48,402个GFIs的解决过程,探究专家参与程度、指导结构、讨论主题以及与专家参与的关联性。研究发现,约70%的GFIs有专家参与,每个GFI通常有一名专家做出两条评论。半数GFIs在收到新手评论后的8.5小时内会获得首条专家评论。通过分析新手与专家的协作网络,我们观察到社区指导呈现四种结构类型:集中式指导、分散式指导、协作式指导和分布式指导。在讨论主题方面,我们识别出14个新手挑战与18项专家指导内容。通过拟合广义线性模型,我们发现专家参与与新人成功贡献正相关,但与其留存率负相关。本研究揭示了OSS项目中指导的现状与重要性,为优化指导流程、助力新手顺利且成功做出贡献提供了丰富的实践启示。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
VIP会员
最新内容
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:41
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:13
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
8+阅读 · 7月19日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Zero-Shot Learning相关资源大列表
专知
52+阅读 · 2019年1月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员