Images are increasingly being shared by software developers in diverse channels including question-and-answer forums like Stack Overflow. Although prior work has pointed out that these images are meaningful and provide complementary information compared to their associated text, how images are used to support questions is empirically unknown. To address this knowledge gap, in this paper we specifically conduct an empirical study to investigate (I) the characteristics of images, (II) the extent to which images are used in different question types, and (III) the role of images on receiving answers. Our results first show that user interface is the most common image content and undesired output is the most frequent purpose for sharing images. Moreover, these images essentially facilitate the understanding of 68% of sampled questions. Second, we find that discrepancy questions are more relatively frequent compared to those without images, but there are no significant differences observed in description length in all types of questions. Third, the quantitative results statistically validate that questions with images are more likely to receive accepted answers, but do not speed up the time to receive answers. Our work demonstrates the crucial role that images play by approaching the topic from a new angle and lays the foundation for future opportunities to use images to assist in tasks like generating questions and identifying question-relatedness.


翻译:图片越来越多地被软件开发人员在各种渠道中共享,包括类似Stack Overflow的问答论坛。虽然之前的研究指出这些图片具有意义,并且与它们关联的文本具有互补信息,但是如何使用图片支持问题在经验上是未知的。为了填补这一知识空白,在本文中,我们特别进行了一项实证研究,以调查(1)图像的特征,(2)图像在不同类型的问题中使用的程度,以及(3)图像在获得答案方面的作用。我们的结果首先显示用户界面是最常见的图像内容,不需要的输出是分享图像最常见的目的。此外,这些图像实际上有助于理解68%的抽样问题。其次,我们发现不一致的问题相对较频繁,但在所有类型的问题中描述长度没有显著差异。第三,定量结果在统计上验证,具有图像的问题更有可能获得批准的答案,但不能加快获得答案的时间。我们的工作从新的角度展示了图片所扮演的重要角色,并为将来使用图片辅助生成问题和识别问题相关性的机会奠定了基础。

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