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Doctoral Thesis
Full name
Mairieli Santos Wessel
Knowledge Area
Date of Defense
São Paulo, 2021
Gerosa, Marco Aurélio (President)
Pinto, Gustavo Henrique Lima
Prates, Raquel Oliveira
Steinmacher, Igor Fábio
Zaidman, Andy
Title in English
Perception of software bots on pull requests on social coding environments
Keywords in English
Collaborative development
GitHub Bots
Human-bot interaction
Open Source Software
Software bots
Software engineering
Abstract in English
Software bots integrate their work with humans' tasks, serving as conduits between users and other tools. Due to their ability to automate tasks, bots have become particularly relevant for Open Source Software (OSS) projects hosted on GitHub. Commonly, projects use bots to automate various tasks, such as ensuring license agreement signing, reporting continuous integration failures, reviewing code and pull requests, triaging issues, and refactoring the source code. However, in preliminary studies, our findings indicate that the interaction of these bots on pull requests can be disruptive and perceived as unwelcoming by contributors and maintainers. Although bots can be useful for supporting maintainers' work, sometimes their comments are seen as spam and are quickly ignored by contributors. In this dissertation, our goal was to identify and understand challenges maintainers and contributors face during interaction with bots on pull requests of OSS projects and design and evaluate a software bot that mitigates some of these problems. Toward this end, we conducted multiple studies using multiple research methods. To identify the challenges caused by bots in pull request interactions, we interviewed 21 practitioners, including project maintainers, contributors, and bot developers. The data was qualitatively analyzed using open and axial coding. Subsequently, the analysis resulted in a theory of how human developers perceive annoying bot behaviors as noise on social coding platforms. Based on this theory, we conducted a participatory design fiction study with 32 practitioners and researchers. This study resulted in design strategies that served as insights to create a prototype. We conducted a suitability study with 15 design fiction participants to assess the envisioned solution. By collecting participants perceptions about a prototype implementing the envisioned strategies, we identified improvements to the prototype according to the suggestions received from the study participants. The main contributions of this dissertation are: (i) identifying the changes in project activity indicators after the adoption of a bot; (ii) proposing a theory about how noise introduced by bots disrupts developers' communication and workflow; (iii) identifying strategies to mitigate the information overload generated by the existing bots' interaction; and (iv) the concept of a meta-bot to support contribution to OSS projects. These contributions may help practitioners understand the effects of adopting a bot. Researchers and tool designers may leverage our results to better support human-bot interaction on social coding platforms.
Title in Portuguese
Percepção sobre software bots em pull requests em ambientes sociais de codificação
Keywords in Portuguese
Desenvolvimento colaborativo
Engenharia de software
GitHub bots
Interação humano-bot
Open Source Software
Software bots
Abstract in Portuguese
Software bots são aplicações que integram seu trabalho a tarefas humanas, servindo de interface entre os usuários e outras ferramentas. Devido à sua capacidade de automatizar tarefas, os bots se tornaram relevantes para projetos de software livre hospedados na plataforma GitHub. Geralmente, tais projetos usam bots para automatizar uma variedade de tarefas, por exemplo, garantir a assinatura do contrato de licença, relatar falhas de integração contínua, revisar o código e solicitar revisões, fazer a triagem de problemas e refatorar o código-fonte. No entanto, por meio de estudos preliminares evidenciamos que a interação desses bots em pull requests pode ser perturbadora para os contribuidores e mantenedores dos projetos. Embora os bots possam ser úteis para apoiar o trabalho dos mantenedores, às vezes seus comentários são considerados como spams e são rapidamente ignorados pelos contribuidores. Nesta tese, o objetivo foi identificar e compreender os desafios enfrentados pelos mantenedores e contribuidores durante a interação com bots em pull requests, e projetar e avaliar estratégias que ajudem a mitigar os desafios encontrados. Para esse fim, conduzimos um conjunto de estudos, utilizando diferentes métodos de pesquisa. Para identificar os desafios de interação com os bots, entrevistamos 21 profissionais, incluindo mantenedores e contribuidores de projetos de código aberto, e desenvolvedores de bots. Os dados foram analisados qualitativamente por meio de codificação aberta e axial. Tal análise resultou em uma teoria sobre como os desenvolvedores percebem os comportamentos irritantes dos bots como ruídos. Com base nessa teoria, conduzimos um estudo participativo empregando design fiction com 32 profissionais e pesquisadores. Para entender a percepção dos participantes sobre a solução idealizada, realizamos um estudo com um subconjunto contendo 15 participantes do design fiction. Após concluir essa etapa, identificamos um conjunto de melhorias para o protótipo de acordo com as sugestões recebidas dos participantes do estudo. As principais contribuições desta tese são: (i) elucidação das mudanças nos projetos após a adoção de um ou mais bots; (ii) uma teoria sobre como o ruído introduzido por bots atrapalha a comunicação e o fluxo de trabalho dos desenvolvedores em projetos de código aberto; (iii) um conjunto de estratégias para mitigar a sobrecarga de informações gerada pela interação dos bots em pull requests; e (iv) o conceito de um meta-bot para apoiar a contribuição para projetos de código aberto. Essas contribuições podem ajudar os profissionais a entender os efeitos da adoção de um bot, e os pesquisadores e designers de ferramentas podem utilizar nossos resultados para melhor apoiar a interação humano-bot em plataformas sociais de codificação.
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