Massive data from software repositories and collaboration tools are widely used to study social aspects in software development. One question that several recent works have addressed is how a software project's size and structure influence team productivity, a question famously considered in Brooks' law. Recent studies using massive repository data suggest that developers in larger teams tend to be less productive than smaller teams. Despite using similar methods and data, other studies argue for a positive linear or even super-linear relationship between team size and productivity, thus contesting the view of software economics that software projects are diseconomies of scale. In our work, we study challenges that can explain the disagreement between recent studies of developer productivity in massive repository data. We further provide, to the best of our knowledge, the largest, curated corpus of GitHub projects tailored to investigate the influence of team size and collaboration patterns on individual and collective productivity. Our work contributes to the ongoing discussion on the choice of productivity metrics in the operationalisation of hypotheses about determinants of successful software projects. It further highlights general pitfalls in big data analysis and shows that the use of bigger data sets does not automatically lead to more reliable insights.


翻译:软件库和协作工具的大规模数据被广泛用于研究软件开发的社会方面。最近若干著作所处理的一个问题是,软件项目的规模和结构如何影响团队生产率,布鲁克斯法律中也曾有这方面的著名考虑。最近使用大量存储数据的研究表明,较大团队的开发者往往比小团队的生产率低。尽管使用了类似的方法和数据,但其他研究主张团队规模和生产率之间存在正面的线性甚至超线性关系,从而质疑软件经济学的观点,即软件项目是规模失调的。我们在工作中,我们研究了能够解释近期开发者生产率研究在大规模存储数据中存在分歧的挑战。我们进一步提供了我们知识中最丰富的、经整理的GitHub项目汇编,目的是调查团队规模和协作模式对个人和集体生产率的影响。我们的工作有助于持续讨论在应用成功软件项目决定因素的假设时选择生产率计量标准。我们的工作进一步强调了大数据分析中的一般缺陷,并表明使用较大数据集不会自动导致更可靠的洞察力。

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