Predicción de confianza en equipos virtuales de desarrollo de software aplicando algoritmos de clasificación de texto

Autores
Zapata, Sergio Gustavo; Sevilla, Gustavo Antonio; Gallardo, Facundo; Torres, Estela; Forradellas, Raymundo
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las herramientas de software usadas por los Equipos Virtuales de Desarrollo de Software (EVDS), tales como GitHub, Jira, Stackoverflow, Bitbucket, entre otras, brindan funcionalidades específicas para los proyectos de desarrollo de software, entre ellas permiten almacenar el texto resultante de la interacción social de los miembros del equipo. El análisis de estos textos permite obtener información valiosa sobre el trabajo de los EVDS, como ser la confianza, polaridad de los comentarios y la cohesión, entre otros. Si bien existen trabajos anteriores, donde un grupo de expertos procesa y analiza los textos almacenados para obtener este tipo de información, día a día se genera más texto resultando conveniente utilizar y evaluar formas automáticas de clasificación de texto. En el presente trabajo se describe el desempeño de distintos clasificadores de texto para predecir confianza en EVDS. Los resultados obtenidos muestran un desempeño significativamente aceptable de algunos clasificadores evaluados.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Equipos Virtuales de Desarrollo de Software
Aspectos Sociales en Equipos Virtuales de Desarrollo de Software
Aprendizaje Automático
Procesamiento del Lenguaje Natural
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/176527
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