Investigation of Collaboration and Communication Patterns in Software Projects using Social Network Analysis

Abstract

Softwareprojekte werden in zum Teil sehr großen Teams entwickelt. Der Erfolg und die Effizienz hängen dabei nicht nur von den individuellen fachlichen Fähigkeiten der beteiligten Personen, sondern auch von der Kommunikation und der Kollaborationsstruktur ab. Um Entwicklungsprozesse in Zukunft weiter zu verbessern und problematische Entwicklungen frühzeitig zu erkennen gibt es ein großes Interesse Kollaborationsmuster sowie deren möglichem Zusammenhang mit Erfolgsindikatoren zu verstehen. Relationen zwischen Personen, sowie Personen und Softwarekomponenten sowie Issues können als ein komplexes soziotechnisches Netzwerk modelliert werden, was eine strukturelle Analyse ermöglicht. Die Arbeit soll dazu geeignete Netzwerkanalysemethoden explorieren und sich dabei an den folgenden Fragestellungen orientieren: 1. Welche Zusammenhänge existieren zwischen bestimmten Substrukturen (Verbindungsmustern, Positionen von Entwicklern im Netzwerk) in den Netzwerken und Indikatoren für erfolgreiche Projekte (Zeit um Issues zu bearbeiten, Beiträge zum Programmcode, Anzahl der Forks und Bookmarks eines Projekts, etc.)? 2. Wie sind Projekte, z.B. über gemeinsame Mitglieder oder Softwareabhängigkeiten miteinander vernetzt? 3. Wie verändern sich Verbindungsmuster über die Zeit? 4. Wie muss ein System konzipiert sein, welches Entwicklerteams auf Basis von diesen Erkenntnissen Handlungsempfehlungen geben kann? Hierzu sollen eine möglichst große Anzahl von kleinen, mittleren und großen Softwareprojekten auf der Plattform GitHub analysiert werden. Daten aus GitHub Projekten stehen weitgehend zur Verfügung z.B. GHTorrent. Des Weiteren werden Werkzeuge zur Verfügung gestellt soziotechnische Netzwerke aus GitHub zu extrahieren und in einer Graph Datenbank zu speichern.