SUMMIT: 通过概述支撑开源软件问题讨论
摘要：开源软件（OSS）项目中，问题跟踪系统（ITS）中的讨论是各方合作的重要机制。然而，这些讨论可能变得冗长和复杂，使得难以找到相关信息并做出进一步贡献。在这项工作中，我们研究了摘要的使用，以帮助用户共同理解OSS问题讨论线程。我们揭示了摘要在实践中被问题用户用作开发和管理讨论的策略的复杂情况。基于摘要所服务的不同目标和我们与OSS相关方的形成性研究结果，我们确定了一组指南，以指导设计适用于OSS问题讨论的协作摘要工具。然后，我们开发了SUMMIT，一个工具，允许问题用户共同构建不同类型信息的摘要，并表示线程中的连续对话的一组评论。为了减轻手动工作，SUMMIT使用自动检测信息类型和摘要文本的技术来促进这些摘要的生成。一项用户实验表明，作为SUMMIT的用户，OSS相关方采用了不同的策略来获取问题线程上的信息。此外，SUMMIT的不同特点有效降低了从问题线程中定位信息的感知难度，并使用户能够优先考虑自己的努力。总体而言，我们的研究结果展示了SUMMIT以及相应的设计指南在支持用户从ITS中的长时间讨论中获取信息方面的潜力。我们的工作为探索基于群体和机器学习的工具在异步协作中的关键设计考虑因素和特点提供了启示，例如开源软件开发。
作者：Saskia Gilmer, Avinash Bhat, Shuvam Shah, Kevin Cherry, Jinghui Cheng, Jin L.C. Guo
论文ID：2308.02780
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2023-08-08