群體軟件開(kāi)發(fā)中核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的區(qū)分研究

常志遠(yuǎn) 何鵬

摘 要：在社區(qū)化群體軟件開(kāi)發(fā)中，開(kāi)發(fā)者根據(jù)角色的差異常被分為核心和邊緣兩類。以往區(qū)分兩類開(kāi)發(fā)者，是基于開(kāi)發(fā)者的代碼提交量，但此方法的通用性還需考察。為改善現(xiàn)有方法，使用關(guān)聯(lián)視角來(lái)看待開(kāi)發(fā)者角色，運(yùn)用開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬社區(qū)組織結(jié)構(gòu)，并根據(jù)開(kāi)發(fā)者在組織結(jié)構(gòu)中的職位穩(wěn)定性進(jìn)行檢測(cè)。研究表明，文中所提方法具有較好的有效性，且通過(guò)關(guān)聯(lián)視角發(fā)現(xiàn)核心開(kāi)發(fā)者的職位穩(wěn)定性比邊緣開(kāi)發(fā)者更高、開(kāi)發(fā)合作性更強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：群體軟件開(kāi)發(fā);開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò);核心開(kāi)發(fā)者;邊緣開(kāi)發(fā)者;計(jì)算機(jī);網(wǎng)絡(luò)社區(qū)

中圖分類號(hào)：TP274文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）04-00-05

0 引 言

著名的“洋蔥”模型為開(kāi)源軟件項(xiàng)目的成員設(shè)有8種角色，分別面向用戶、測(cè)試者和開(kāi)發(fā)者。通過(guò)該模型可知，不同角色之間成員規(guī)模差異明顯。大量實(shí)證研究證明模型中開(kāi)發(fā)者的代碼貢獻(xiàn)度呈“長(zhǎng)尾”分布，即一小部分的開(kāi)發(fā)者承擔(dān)了絕大部分工作。由此，開(kāi)發(fā)者角色也被分為核心開(kāi)發(fā)者與邊緣開(kāi)發(fā)者兩類。核心開(kāi)發(fā)者在項(xiàng)目中扮演重要角色并且形成領(lǐng)導(dǎo)結(jié)構(gòu)，大量、長(zhǎng)期的參與項(xiàng)目開(kāi)發(fā)[1]。相反，邊緣開(kāi)發(fā)者通常只做Bug修復(fù)或小的改善工作，在項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中的參與度較低。

一般看來(lái)，項(xiàng)目中邊緣開(kāi)發(fā)者無(wú)足輕重，因?yàn)樗麄兊闹R(shí)儲(chǔ)備不夠并且缺乏改變。但也有研究表明：邊緣開(kāi)發(fā)者在項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中與核心開(kāi)發(fā)者一樣重要[2]。

在“many eyes”假說(shuō)中，邊緣開(kāi)發(fā)者尤為重要。此假說(shuō)設(shè)想當(dāng)源代碼被越來(lái)越多的人仔細(xì)檢查后，Bug將無(wú)所遁形。這也常被用來(lái)解釋為什么開(kāi)源項(xiàng)目質(zhì)量更高。

盡管現(xiàn)有研究中對(duì)核心與邊緣開(kāi)發(fā)者的特性和兩者之間的相互影響有所認(rèn)識(shí)，但仍存在兩個(gè)問(wèn)題。首先，一個(gè)區(qū)分開(kāi)發(fā)者角色的合適方法，對(duì)驗(yàn)證軟件開(kāi)發(fā)中的協(xié)作理論十分重要，而現(xiàn)有一些方法只采用簡(jiǎn)單的概念區(qū)分。例如，僅以開(kāi)發(fā)者提交的代碼行數(shù)來(lái)區(qū)分，當(dāng)遇到只做大量瑣碎修復(fù)任務(wù)的開(kāi)發(fā)者時(shí)，這種方法就會(huì)存在偏差。其次，區(qū)分核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的技術(shù)過(guò)于簡(jiǎn)單，在描述角色時(shí)缺乏豐富性，導(dǎo)致難以發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)者之間的關(guān)系，造成關(guān)聯(lián)視角缺失。

本文首先對(duì)10個(gè)大型開(kāi)源項(xiàng)目的版本控制日志和開(kāi)發(fā)者郵件列表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)已有區(qū)分核心-邊緣開(kāi)發(fā)者方法具有一致性。其次，構(gòu)建開(kāi)發(fā)者合作網(wǎng)絡(luò)模型，采用網(wǎng)絡(luò)分析方法探索軟件項(xiàng)目中，隨著成員組織結(jié)構(gòu)的不斷發(fā)展，核心開(kāi)發(fā)者與邊緣開(kāi)發(fā)者的特征變化。值得注意的是，本文發(fā)現(xiàn)核心開(kāi)發(fā)者與邊緣開(kāi)發(fā)者相比，在組織結(jié)構(gòu)中擁有更高的位置穩(wěn)定性和全局中心性。此外，核心開(kāi)發(fā)者之間更可能相互合作，邊緣開(kāi)發(fā)者也更傾向于與核心開(kāi)發(fā)者合作，說(shuō)明對(duì)邊緣開(kāi)發(fā)者的認(rèn)識(shí)不能只被視為沒(méi)有核心開(kāi)發(fā)者活躍，他們還與核心開(kāi)發(fā)者有大量交互。

本文的主要貢獻(xiàn)歸納如下：

（1）研究了10個(gè)大型開(kāi)源項(xiàng)目，評(píng)估了采用基于計(jì)數(shù)方式區(qū)分核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的正確性。

（2）識(shí)別開(kāi)發(fā)者組織結(jié)構(gòu)特征，采用網(wǎng)絡(luò)分析方法掌握了核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的抽象概念，并證明了所得結(jié)果與以計(jì)數(shù)方法所得結(jié)果大致相同。

1 基于計(jì)數(shù)度量的方法

基于已有文獻(xiàn)，已有三種度量核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的方

法[3-5]普遍采用相應(yīng)的閾值來(lái)區(qū)分核心和邊緣開(kāi)發(fā)者。根據(jù)二八定律，采取其中的80%作為閾值。

1.1 提交數(shù)

提交數(shù)是開(kāi)發(fā)者已授權(quán)且合并到主分支的git提交次數(shù)。一次提交代表在源代碼上做了相關(guān)修改。核心開(kāi)發(fā)者通常會(huì)對(duì)代碼庫(kù)做頻繁修改，理論上，核心開(kāi)發(fā)者的提交數(shù)將遠(yuǎn)高于邊緣開(kāi)發(fā)者。

1.2 代碼行數(shù)

代碼行數(shù)是開(kāi)發(fā)者授權(quán)后增加和刪除代碼行數(shù)的總數(shù)，與提交數(shù)相似。由于核心開(kāi)發(fā)者承擔(dān)了大部分修改任務(wù)，他們修改的代碼行數(shù)多于邊緣開(kāi)發(fā)者。然而，一種潛在的問(wèn)題是，當(dāng)開(kāi)發(fā)者只做大量瑣碎的修改時(shí)，這種基于代碼行數(shù)的方法將影響區(qū)分結(jié)果。

1.3 郵件數(shù)

郵件數(shù)是開(kāi)發(fā)者提交到郵件列表的郵件數(shù)量。核心開(kāi)發(fā)者通常掌握深入的技術(shù)知識(shí)，而郵件列表是分享這些知識(shí)的主要平臺(tái)。核心開(kāi)發(fā)者通過(guò)對(duì)整改提建議，討論潛在的挑戰(zhàn)，以及對(duì)其他開(kāi)發(fā)者提出的修改意見(jiàn)作評(píng)價(jià)，分享和體現(xiàn)他們的專業(yè)知識(shí)。通常在時(shí)間上，核心開(kāi)發(fā)者參與項(xiàng)目更集中且更持久，比邊緣開(kāi)發(fā)者更具有責(zé)任感，因此核心開(kāi)發(fā)者對(duì)郵件列表的貢獻(xiàn)更多。該法也只是一種簡(jiǎn)單的度量方法，因?yàn)殚_(kāi)發(fā)者回答問(wèn)題和問(wèn)問(wèn)題的次數(shù)是相等的，同樣此方法并沒(méi)有突出交流方。

上述三種度量方法都已被用于區(qū)分核心-邊緣開(kāi)發(fā)者工作，但終究只是復(fù)雜概念的簡(jiǎn)單抽象，忽略了開(kāi)發(fā)者之間交互信息的刻畫，導(dǎo)致區(qū)分方法的結(jié)果缺少實(shí)際價(jià)值。為此，本文提出一種在開(kāi)發(fā)者合作與交流中存在的關(guān)聯(lián)視角，以期得到更多軟件工程中的實(shí)際關(guān)聯(lián)信息。

2 基于開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)的度量方法

開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)是對(duì)開(kāi)發(fā)者關(guān)系的抽象化，將開(kāi)發(fā)者作為節(jié)點(diǎn)，開(kāi)發(fā)者之間的社交或技術(shù)交流作為邊。依托開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)有助于發(fā)現(xiàn)如下特性：

（1）結(jié)構(gòu)的一致性（兩個(gè)節(jié)點(diǎn)有相同的鄰居節(jié)點(diǎn)），可揭示哪些核心開(kāi)發(fā)者們有相似的技能，從而選擇合適的開(kāi)發(fā)者來(lái)分擔(dān)或替換開(kāi)發(fā)任務(wù);

（2）核心開(kāi)發(fā)者之間的結(jié)構(gòu)洞（Structural Hole）可推測(cè)出彼此合作上存在的問(wèn)題;

（3）只以一名核心開(kāi)發(fā)者作為全局中心，可能會(huì)存在組織風(fēng)險(xiǎn)。

2.1 網(wǎng)絡(luò)模型

通過(guò)對(duì)版本控制系統(tǒng)中提交日志和郵件列表的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解核心開(kāi)發(fā)者與邊緣開(kāi)發(fā)者之間的交互關(guān)系。先前的研究表明開(kāi)發(fā)者的角色會(huì)隨時(shí)間而變化[6]。為回答這個(gè)問(wèn)題，本文使用時(shí)間序列分析窗口，分析一個(gè)項(xiàng)目在一年中多個(gè)相鄰時(shí)間段的情況。分析時(shí)間跨度為三個(gè)月，相鄰間隔為兩周，超過(guò)三個(gè)月，開(kāi)發(fā)社區(qū)不會(huì)有重大改變，但在開(kāi)發(fā)活動(dòng)中暫時(shí)的決定會(huì)被丟失[7]。

2.2 開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)中的核心開(kāi)發(fā)者和邊緣開(kāi)發(fā)者

本文將介紹五種依賴開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)分析方法。

2.2.1 度中心性

度中心性用來(lái)度量網(wǎng)絡(luò)局部重要性，它代表開(kāi)發(fā)者與其他開(kāi)發(fā)者直接連邊的條數(shù)[8]。作為領(lǐng)導(dǎo)結(jié)構(gòu)中的重要成員，核心開(kāi)發(fā)者之間會(huì)有交流，還會(huì)對(duì)邊緣開(kāi)發(fā)者進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)。邊緣開(kāi)發(fā)者可能只做與其他任務(wù)關(guān)聯(lián)不大的小改動(dòng)，因此在開(kāi)發(fā)者社區(qū)中與其他人的交互關(guān)系很少。所以核心開(kāi)發(fā)者的度中心性高于邊緣開(kāi)發(fā)者。

2.2.2 特征向量中心性

特征向量中心性是一種全局中心性度量方法，代表著開(kāi)發(fā)者所預(yù)期的重要程度，通過(guò)是否和許多開(kāi)發(fā)者有關(guān)聯(lián)或是否和處于全局核心的開(kāi)發(fā)者有關(guān)聯(lián)來(lái)判斷。因?yàn)楹诵拈_(kāi)發(fā)者在組織結(jié)構(gòu)中至關(guān)重要，所以他們?cè)陂_(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)中位于全局中心的位置。

2.2.3 層級(jí)

層級(jí)是有分層節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，就好像凝聚的小團(tuán)體嵌入在缺少凝聚的大團(tuán)體中。在層級(jí)網(wǎng)絡(luò)中，高層級(jí)節(jié)點(diǎn)之間的邊通常會(huì)跨過(guò)聚集組來(lái)降低它們的集群系數(shù)。已有研究表明，開(kāi)發(fā)者們易于形成緊密的社區(qū)[9]，本文預(yù)測(cè)核心開(kāi)發(fā)者扮演著協(xié)調(diào)社區(qū)其他開(kāi)發(fā)者工作的角色。如果假設(shè)為真，則核心開(kāi)發(fā)者會(huì)擁有高節(jié)點(diǎn)度和低聚類系數(shù)，屬于層級(jí)網(wǎng)絡(luò)中的高層;同時(shí)邊緣開(kāi)發(fā)者顯示出低節(jié)點(diǎn)度和高聚類系數(shù)，屬于層級(jí)網(wǎng)絡(luò)中的低層。

2.2.4 角色穩(wěn)定性

角色穩(wěn)定性是開(kāi)發(fā)者在不同角色轉(zhuǎn)換中的時(shí)間屬性。通過(guò)觀察隨時(shí)間變化后開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)的變化，研究開(kāi)發(fā)者在不同角色中轉(zhuǎn)換的模式。核心開(kāi)發(fā)者因長(zhǎng)期參與項(xiàng)目并且在特定領(lǐng)域擁有廣博的知識(shí)，通常擁有很高的可靠性。因此，在開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)中核心開(kāi)發(fā)者的角色穩(wěn)定性應(yīng)高于邊緣開(kāi)發(fā)者。

2.2.5 核心-邊緣塊模型

核心-邊緣塊模型是一種形式化，用基于鄰接矩陣的表達(dá)獲取核心-邊緣結(jié)構(gòu)的概念。這個(gè)模型描述了一組和許多其他節(jié)點(diǎn)相連的核心節(jié)點(diǎn)，被一組沒(méi)有和其他節(jié)點(diǎn)相連的邊緣節(jié)點(diǎn)所圍繞?？捎脕?lái)測(cè)試由度中心性區(qū)分的核心-邊緣開(kāi)發(fā)者是否和采用塊模型在開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)中得到的核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的位置一致。從塊模型可知，每一區(qū)組邊存在的可能性不同但又有關(guān)聯(lián)，p核心-核心>p核心-邊緣>p邊緣-邊緣。塊模型方法表示核心開(kāi)發(fā)者通常能融洽的與他人配合，表現(xiàn)為在開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)中和其余節(jié)點(diǎn)有緊密聯(lián)系。邊緣開(kāi)發(fā)者經(jīng)常依賴核心開(kāi)發(fā)者的知識(shí)和幫助去完成他們的項(xiàng)目，因此邊緣開(kāi)發(fā)者和核心開(kāi)發(fā)者聯(lián)系緊密[10]。

3 實(shí)證研究

3.1 選用項(xiàng)目

本文選取10個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，見(jiàn)表1所列，為了使實(shí)證結(jié)果具有代表性，所選項(xiàng)目需滿足以下條件：

（1）規(guī)模：源代碼在5萬(wàn)行到16萬(wàn)行之間，開(kāi)發(fā)者規(guī)模在15～1 000人之間;

（2）時(shí)間：均從開(kāi)發(fā)者的第一次提交開(kāi)始計(jì)算;

（3）技術(shù)：綜合考慮項(xiàng)目的編程語(yǔ)言和庫(kù)的使用情況;

（4）應(yīng)用領(lǐng)域：涉及操作系統(tǒng)、開(kāi)發(fā)等。

3.2 研究問(wèn)題

問(wèn)題1：基于版本控制系統(tǒng)和列表郵件的數(shù)據(jù)來(lái)區(qū)分核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的方法之間是否具有一致性？

問(wèn)題2：基于網(wǎng)絡(luò)分析的方法是否比基于計(jì)數(shù)方法的效果更好？

3.3 Cohens kappa系數(shù)

現(xiàn)有的區(qū)分核心和邊緣開(kāi)發(fā)者的方法比較有效，即使不同區(qū)分方法的抽象概念一致，結(jié)果也不可能完全一致。然而，區(qū)分方法如果一致，結(jié)果的一致性一定比隨意分配開(kāi)發(fā)者的一致性高。考慮到本文開(kāi)發(fā)者核心與邊緣兩類角色成員的頻率次數(shù)不對(duì)稱，即大量開(kāi)發(fā)者是邊緣開(kāi)發(fā)者，只有小部分為核心開(kāi)發(fā)者，因此為檢測(cè)核心-邊緣開(kāi)發(fā)者區(qū)分方法的一致性，本文采用Cohens kappa系數(shù)：式中：po是兩種方法區(qū)分同一類開(kāi)發(fā)者角色一致性的次數(shù)與開(kāi)發(fā)者總數(shù)的比例;pe是隨機(jī)分配下開(kāi)發(fā)者的比例。Cohens kappa系數(shù)的范圍和對(duì)應(yīng)一致性的強(qiáng)度見(jiàn)表2所列。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.1 基于計(jì)數(shù)度量方法的一致性驗(yàn)證

為驗(yàn)證現(xiàn)有各種基于計(jì)數(shù)度量方法在區(qū)分核心-邊緣開(kāi)發(fā)者角色上結(jié)果的一致性，本文分別分析了基于開(kāi)發(fā)者的提交數(shù)、代碼行數(shù)、郵件數(shù)方法之間的兩兩一致性。QEMU項(xiàng)目的時(shí)間序列呈現(xiàn)結(jié)果如圖1所示。從中可以看出，一致性系數(shù)均為一般以上（即高于0.2），高于隨機(jī)區(qū)分所得的一致性。說(shuō)明不同的基于計(jì)數(shù)度量方法大體吻合。由圖1還不難發(fā)現(xiàn)，基于提交數(shù)的方法與基于代碼行數(shù)的方法之間表現(xiàn)為高度一致性（約0.75）。另外，無(wú)論哪種方法，一致性均隨時(shí)間變化保持相對(duì)穩(wěn)定。

綜上，結(jié)果證明在區(qū)分開(kāi)發(fā)者的核心-邊緣角色中，采用不同的基于計(jì)數(shù)度量方法產(chǎn)生的結(jié)果基本一致，尤其是基于提交數(shù)和代碼行數(shù)。

4.2 基于開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)的度量方法

4.2.1 層級(jí)

在分層網(wǎng)絡(luò)中，頂層的節(jié)點(diǎn)有高節(jié)點(diǎn)度和低聚類系數(shù);底層節(jié)點(diǎn)有低節(jié)點(diǎn)度和高聚類系數(shù)。QEMU項(xiàng)目的節(jié)點(diǎn)度與聚類系數(shù)呈現(xiàn)結(jié)果如圖2所示，可發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)度和聚類系數(shù)有明顯的依賴關(guān)系[11]。高節(jié)點(diǎn)度的節(jié)點(diǎn)會(huì)有低聚類系數(shù)，在2.2節(jié)中表明有這種特征的節(jié)點(diǎn)為核心開(kāi)發(fā)者;低節(jié)點(diǎn)度的節(jié)點(diǎn)會(huì)有高聚類系數(shù)，這類節(jié)點(diǎn)被認(rèn)為是邊緣開(kāi)發(fā)者。

4.2.2 穩(wěn)定性

在項(xiàng)目中履行自己的職責(zé)，并在之后的開(kāi)發(fā)中一直有參與的開(kāi)發(fā)者被認(rèn)為是穩(wěn)定的開(kāi)發(fā)者。時(shí)間分辨方法通過(guò)檢測(cè)開(kāi)發(fā)者是否由一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)化為另一狀態(tài)來(lái)研究角色的穩(wěn)定性。QEMU項(xiàng)目中開(kāi)發(fā)者的狀態(tài)轉(zhuǎn)換如圖3所示。開(kāi)發(fā)者狀態(tài)轉(zhuǎn)化的可能性由馬爾可夫鏈表示。發(fā)現(xiàn)處于核心狀態(tài)的開(kāi)發(fā)者與處于邊緣狀態(tài)的開(kāi)發(fā)者相比，更能保持他們的原有狀態(tài)，并很少轉(zhuǎn)化為離開(kāi)狀態(tài)（離開(kāi)項(xiàng)目）或隔離狀態(tài)（開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)中無(wú)相鄰節(jié)點(diǎn)，只做單獨(dú)的任務(wù)）。基于這一結(jié)論，核心開(kāi)發(fā)者判定為是比邊緣開(kāi)發(fā)者更穩(wěn)定的群體。

4.2.3 核心-邊緣塊模型

核心-邊緣塊模型描述：核心和邊緣開(kāi)發(fā)者群體作為特定的兩類節(jié)點(diǎn)被安置在網(wǎng)絡(luò)中。為測(cè)試實(shí)證數(shù)據(jù)是否由核心-邊緣塊模型所描述，必須計(jì)算核心-核心、核心-邊緣和邊緣-邊緣邊的存在可能性。如果邊的存在可能性按照：p核心-核心>p核心-邊緣>p邊緣-邊緣的順序排列，我們可以推斷出核心開(kāi)發(fā)者在項(xiàng)目中協(xié)調(diào)能力最強(qiáng)，邊緣開(kāi)發(fā)者主要和核心開(kāi)發(fā)者協(xié)作，且很少會(huì)與其他邊緣開(kāi)發(fā)者合作。

所有項(xiàng)目的3類邊存在的概率見(jiàn)表3所列。核心-核心邊存在可能性的平均值為4.02×10-1，核心-邊緣邊存在可能性的平均值為3.30×10-2，邊緣-邊緣邊存在可能性的平均值為1.28×10-1。由此可發(fā)現(xiàn)邊緣開(kāi)發(fā)者和核心開(kāi)發(fā)者合作的可能性是與邊緣開(kāi)發(fā)者合作的兩倍。

在表3中，Linux項(xiàng)目邊存在可能性比其他項(xiàng)目都低，并且在同一項(xiàng)目中，核心-核心邊的存在可能性與另外兩條邊的存在可能性差兩個(gè)數(shù)量級(jí)。PostgreSQL項(xiàng)目核心-核心邊存在可能性為1，遠(yuǎn)高出其他項(xiàng)目，核心-邊緣邊的存在可能性亦如此。在開(kāi)發(fā)人數(shù)上這兩個(gè)項(xiàng)目很特殊：Linux項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)人數(shù)（1 467人）遠(yuǎn)大于其他項(xiàng)目，PostgreSQL項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)人數(shù)（17人）遠(yuǎn)小于其他項(xiàng)目。結(jié)果顯示項(xiàng)目的規(guī)模會(huì)影響開(kāi)發(fā)者的合作關(guān)系，并且對(duì)邊緣開(kāi)發(fā)者的影響極大。

綜上，網(wǎng)絡(luò)分析方法清楚地展示了早期實(shí)證工作中提出的核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的抽象特征。此外 ，結(jié)合核心-邊緣塊模型，發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)者角色有特定的優(yōu)先合作順序。

4.3 網(wǎng)絡(luò)分析方法和計(jì)數(shù)方法的一致性

上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果已證明了基于計(jì)數(shù)度量方法之間的一致性，以及開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)中核心-邊緣開(kāi)發(fā)者的獨(dú)特性。本節(jié)重點(diǎn)分析網(wǎng)絡(luò)分析方法和計(jì)數(shù)度量方法的一致性。網(wǎng)絡(luò)分析方法中的穩(wěn)定性和核心-邊緣塊模型區(qū)分方法沒(méi)有列出，因?yàn)樗鼈兌荚从诙戎行男?。成?duì)的計(jì)數(shù)方法和網(wǎng)絡(luò)分析方法之間的一致性如圖4所示。

總體來(lái)說(shuō)，成對(duì)比較的一致性均為一般以上（即高于0.2），高于隨機(jī)區(qū)分時(shí)的一致性。此外，使用相同數(shù)據(jù)來(lái)源的區(qū)分方法間表現(xiàn)為高度一致性（約0.75）。因此，總體上網(wǎng)絡(luò)分析方法和計(jì)數(shù)方法的結(jié)果是一致的。然而其一致性是有缺陷的，其不一致性和計(jì)數(shù)方法中的不一致性相似。

5 結(jié) 語(yǔ)

軟件開(kāi)發(fā)者在軟件項(xiàng)目中會(huì)扮演不同的角色。了解開(kāi)發(fā)者角色的特征，可減少開(kāi)發(fā)者合作中需要的溝通成本。本文以10個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目為分析對(duì)象，驗(yàn)證了傳統(tǒng)核心-邊緣開(kāi)發(fā)者角色度量方法的一致性。同時(shí)，本文也使用開(kāi)發(fā)者網(wǎng)絡(luò)建立關(guān)聯(lián)視角，提出了一系列基于網(wǎng)絡(luò)的度量方法，如職位穩(wěn)定性、層級(jí)和核心-邊緣塊模型，以此來(lái)探索核心開(kāi)發(fā)者和邊緣開(kāi)發(fā)者的不同之處，并驗(yàn)證所提方法與已有方法的一致性。

參 考 文 獻(xiàn)

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