Ανάλυση επιστημικού δικτύου σε διαλόγους μηχανικών λογισμικού
Creators: name: Παπαδοπούλου, Κωνσταντίνα Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ανάλυση Επιστημικού Δικτύου
Θεωρία επιστημικών πλαισίων
Έργα Ανοικτού Κώδικα
Epistemic Network Analysis (ENA)
Epistemic frame theory
Open Source Projects

description: Ζούμε στην εποχή των Μεγάλων Δεδομένων (Big Data). Η μαζική εμφάνιση έργων ανοικτού κώδικα, σημαίνει ότι τα δεδομένα που διατίθενται στους μηχανικούς λογισμικού και σε όσους θα ήθελαν να συνεισφέρουν σε ένα open source project, αυξάνονται ραγδαία. Δημιουργείται λοιπόν η ανάγκη ανάπτυξης μιας λύσης που θα επιτρέπει στον κόσμο να αναλύει και να βγάζει συμπεράσματα για το πόσο αξίζει από επιστημικής απόψεως ένα project ανοιχτού κώδικα. Για να επιτευχθεί αυτό, οι επιστήμονες κατέληξαν στο ότι θα πρέπει να κατανοήσουμε βαθιά τους διαλόγους των μηχανικών λογισμικού που συμμετέχουν στις κοινότητες των διάφορων projects και να βγάλουμε συμπεράσματα μέσα από αυτήν την μάθηση. Ένα κρίσιμο ερώτημα είναι λοιπόν πώς να χρησιμοποιήσουμε τα Big Data για να μελετήσουμε τη βαθιά μάθηση. Οι μαθησιακές αναλύσεις, η εξόρυξη δεδομένων και οι επιστήμονες της επιστήμης δεδομένων παρέχουν ένα ευρύ φάσμα στατιστικών και υπολογιστικών προσεγγίσεων για την ανάλυση τέτοιων δεδομένων. Στην εργασία αυτή, περιγράφουμε την Ανάλυση Επιστημικού Δικτύου (Epistemic Network Analysis - ENA), μια τεχνική ανάλυσης δικτύου που χρησιμοποιείται από μια αυξανόμενη κοινότητα ερευνητών για την υποστήριξη πυκνών περιγραφών που βασίζονται σε Big Data. Η ENA βασίζεται στη θεωρία των επιστημικών πλαισίων (epistemic frame theory). Η θεωρία των επιστημικών πλαισίων διαμορφώνει τους τρόπους ύπαρξης, σκέψης και δράσης μέσα σε κάποια κοινότητα πρακτικής. Σε αυτήν την έρευνα εστιάζουμε στο επιστημικό πλαίσιο της μηχανικής λογισμικού και συζητάμε για τα στοιχεία αυτού του πλαισίου: τη γνώση, το σύνολο των δεξιοτήτων και των αξιών, καθώς και το σύνολο των διαδικασιών λήψης και αιτιολόγησης αποφάσεων. Στο πειραματικό πλαίσιο αυτής της εργασίας, κωδικοποιήσαμε τις συζητήσεις δύο διάσημων έργων ανοιχτού κώδικα, του LibreOffice και του OpenOffice και χρησιμοποιήσαμε το διαδικτυακό εργαλείο ENA WebKit για να αναλύσουμε τις κωδικοποιημένες σειρές των ομιλιών, αλλά και να οπτικοποιήσουμε και να συγκρίνουμε τα δίκτυα διαφορετικών μονάδων των δεδομένων. Συγκεκριμένα, πραγματοποιήσαμε πειράματα και συγκρίσεις πάνω στα μέσα δίκτυα των δύο projects, στα δίκτυα των διαφορετικών bugs, καθώς και στα δίκτυα μερικών μηχανικών λογισμικού που συμμετείχαν στις συζητήσεις, και βγάλαμε συμπεράσματα για το πόσο επιστημικοί ήταν αυτοί οι διάλογοι.
description: We live in the age of Big Data. The massive emergence of open source projects means that the data available to software engineers and those who would like to contribute to an open source project is growing rapidly. There is therefore an arising need to develop a solution that will allow people to analyze and draw conclusions about how worthy an open source project is from an epistemic point of view. To achieve this, scientists have come to the conclusion that we need to deeply understand the dialogues of software engineers involved in the communities of the various projects and draw conclusions from this learning. A crucial question then is how to use Big Data to study deep learning. The learning analytics, data mining, and data science scientists provide a diverse range of statistical and computational approaches to analyzing such data. In this thesis, we describe Epistemic Network Analysis (ENA), a network analysis technique being used by a growing community of researchers to support thick descriptions based on Big Data. ENA is based on the theory of epistemic frames. The epistemic frame theory models the ways of being, thinking and acting inside some community of practice. In this research we focus on the epistemic frame of software engineering and we discuss about the elements of this frame: the knowledge, the set of skills and values and the set of processes for making and justifying decisions. In this work’s experimental context, we coded the discourses of two famous open source projects, LibreOffice and OpenOffice, and we used the online tool ENA WebKit in order to analyze the coded rows of the discourses, but also to visualize and compare the networks of different units of data. In particular, we conducted experiments and comparisons on the mean networks of the two projects, on the networks of the different bugs, as well as on the networks of some software engineers, who participated in the discussions, and we came to conclusions about how epistemic these dialogues were.