Uma Investigação sobre Análise de Sentimentos e Categorização de Issues Reabertas do GitHub

Nome completo do aluno

 

Glaucya Carreiro Boechat

 

Título do trabalho

 

Uma Investigação sobre Análise de Sentimentos e Categorização de Issues Reabertas do GitHub

 

Resumo do trabalho

 

A reabertura de issues representa um desafio significativo no desenvolvimento e manutenção de software, aumentando os custos e a complexidade dos esforços envolvidos. Essa ocorrência muitas vezes indica problemas não resolvidos ou mal compreendidos na comunicação entre os colaboradores do projeto e os usuários em plataformas como o GitHub.
Esta tese tem como objetivo aprofundar a compreensão do conceito de reabertura de issues em repositórios de software de código aberto do GitHub, considerando dados históricos, categorização de issues e análise de sentimentos dos desenvolvedores presentes nas discussões associadas a essas issues.
Nossa metodologia envolveu o uso da ferramenta SentiStrength-SE, adaptada para léxicos da área de Engenharia de Software, para calcular a polaridade e o sentimento nos textos das discussões relacionadas às issues. Em seguida, desenvolvemos um modelo de categorização automática de issues, classificando-as em categorias específicas, como banco de dados, configuração, desempenho, funcional, GUI, info, permissão/obsoleto, redes, segurança e testes. Essa abordagem permite uma priorização mais eficaz na resolução das issues reabertas, direcionando recursos de forma mais precisa. Por último, caracterizamos a reabertura de issues de acordo com os sentimentos dos desenvolvedores contidos nos textos das discussões em cada categoria de issue.
Os resultados revelaram que a análise de sentimentos, quando aplicada isoladamente, não mostrou uma métrica eficaz para identificar reabertura de issues. No entanto, identificamos que certos tipos de categorias de issues estão mais propensos a problemas relacionados à reabertura. Isso aponta para a importância da categorização de issues em conjunto com a análise de sentimentos para uma abordagem mais eficiente na prevenção e tratamento das reabertura de issues em repositórios de software de código aberto.

 

Orientador

 

Manoel Gomes de Mendonça Neto

 

Co-orientador

 

Ivan do Carmo Machado

 

Membro Titular Externo 1 (com afiliação)

 

Glauco de Figueiredo Carneiro (Universidade Federal de Sergipe - UFS)

 

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Membro Titular Externo 2 (com afiliação)

 

Mário André de Freitas Farias (Instituto Federal de Sergipe - IFS)

 

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Membro Titular Interno 1 ou Titular Externo 3 (com afiliação)

 

Rodrigo Rocha Gomes e Souza (Universidade Federal da Bahia - UFBA)

 

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Membro Titular Interno 2 ou Titular Externo 4 (com afiliação)

 

Emmanuel Savio Silva Freire (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará - IFCE)

 

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Membro Suplente Externo 1 (com afiliação)

 

Thiago Souto Mendes (Instituto Federal da Bahia - IFBA)

 

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Renato Lima Novais (Instituto Federal da Bahia - IFBA)

 

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José Amâncio Macedo Santos (Universidade Estadual de Feira de Santana - UEFS)

 

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Maria Carolina Mello Passos (SENAI - Departamento Regional da Bahia, SENAI/DR/BA)

 

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Data da defesa

 

08 Mar, 2024

 

Horário da defesa

 

9:00 AM

 

 

Data da Defesa: 
08/03/2024 - 09:00
Tipo de Defesa: 
Defesa de Doutorado