Leveraging file significance in bus factor estimation

Yazılım projeleri, çeşitli nedenlerden dolayı geliştiricilerin ayrılmasıyla karşı karşıya kalır. Yazılım projelerinde geliştiriciler ana bilgi kaynaklarından biri olduğundan, onların yokluğu kaçınılmaz olarak belli bir düzeyde bilgi kaybına yol açmaktadır. Otobüs Faktörü (OF), bu bilgi kaybının projenin sürekliliğini nasıl etkileyebileceğini değerlendiren bir metriktir. Geleneksel olarak, OF, projeden ayrıldıklarında toplam bilginin yarısından fazlasını kaybettiren en küçük geliştirici kümesi olarak hesaplanır. Mevcut en son yaklaşımlar, geliştiricilerin bilgisini sürüm kontrol sistemi bilgilerini kullanarak yazılmış dosya sayısıyla ölçmektedir. Ancak, birçok çalışma yazılım projelerindeki dosyaların farklı öneme sahip olduğunu göstermiştir. Bu çalışmada, dosyaların önemine göre ağırlıklandırılmasının, iki yaygın BF tahmin algoritmasının performansına olan etkisi incelenmiştir. Önem skorları, projenin Bağımlılık Grafiğinden türetilen PageRank, Giriş-/ Çıkış-/Tüm-Derece ve Ara Merkezilik gibi beş iyi bilinen grafik metriği hesaplanarak elde edilmiştir. Ayrıca, yaklaşımın bir prototipi olan BFSig tanıtılmıştır. Son olarak, beş önde gelen GitHub deposundan yazılım uzmanlarıyla yapılan anketlerle toplanan BF skorlarını içeren yeni bir veri kümesi sunulmuştur. Sonuçlarımız, BFSig'un, Normalleştirilmiş Ortalama Mutlak Hata (NMAE) açısından %18'e kadar bir azalma sağlayarak, temel yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca, BFSig, düşük BF ile ilişkili potansiyel riskleri belirlemede %18 daha az Yanlış Negatif üretmektedir. Bunun yanı sıra, BFSig'un esnekliğini projenin alt klasörlerinin BF'sini değerlendirme yeteneği doğrulanmıştır. Sonuç olarak, OF'nu yazarlık temelinde tahmin etmek için, daha yüksek öneme sahip yazılım bileşenlerine daha yüksek ağırlık verilmesi gerektiğine inanıyoruz.