Participation of women in Open Source Software (OSS) is very unbalanced, despite various efforts to improve diversity. This is concerning not only because women do not get the chance of career and skill developments afforded by OSS, but also because OSS projects suffer from a lack of diversity of thoughts because of a lack of diversity in their projects. Studies that characterize women's participation and investigate how to attract and retain women are spread across multiple fields, including information systems, software engineering, and social science. This paper systematically maps, aggregates, and synthesizes the state-of-the-art on women's participation in Open Source Software. It focuses on women's representation and the demographics of women who contribute to OSS, how they contribute, the acceptance rates of their contributions, their motivations and challenges, and strategies employed by communities to attract and retain women. We identified 51 articles (published between 2005 and 2021) that investigate women's participation in OSS. According to the literature, women represent about 9.8\% of OSS contributors; most of them are recent contributors, 20-37 years old, devote less than 5h/week to OSS, and make both non-code and code contributions. Only 5\% of projects have women as core developers, and women author less than 5\% of pull-requests but have similar or even higher rates of merge acceptance than men. Besides learning new skills and altruism, reciprocity and kinship are motivations especially relevant for women but can leave if they are not compensated for their contributions. Women's challenges are mainly social, including lack of peer parity and non-inclusive communication from a toxic culture. The literature reports ten strategies, which were mapped to six of the seven challenges. Based on these results, we provide guidelines for future research and practice.


翻译:尽管为增进多样性做出了各种努力,但妇女参与开放源码软件(OSS)的参与情况非常不平衡,尽管为改进多样性做出了各种努力,这不仅仅是因为妇女没有机会获得开放源码软件所提供的职业和技能发展的机会,而且还因为其项目缺乏多样性,缺乏多样性,导致开放源码软件项目缺乏多样性,缺乏思想多样性;关于妇女参与和调查如何吸引和留住妇女的研究分布于多个领域,包括信息系统、软件工程和社会科学;本文系统绘制了地图、汇总并综合了妇女参与开放源码软件方面的最新知识;它不仅侧重于妇女的代表性和为开放源码软件作出贡献的妇女人口,而且侧重于她们对她们的贡献、她们的贡献的接受率、她们的动机和挑战以及社区为吸引和留住妇女而采用的战略;我们查明了51篇文章(在2005至2021年期间出版的)调查妇女参与开放源码软件的情况;根据文献,妇女代表了大约9.8 %的开放源码软件贡献者;她们大多是最近才有的捐助者,20至37岁,没有在开放源码软件方面花费5小时/星期的时间,而是在基础软件上花费不到5小时,而且,而且妇女对非编码和代码的贡献也比妇女更低;只有5个研究程度,妇女对学习的学习率。

0
下载
关闭预览

相关内容

LESS 是一个开源的样式语言,受到 Sass 的影响。严格来说,LESS 是一个嵌套的元语言,符合语法规范的 CSS 语句也是符合规范的 Less 代码。
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
175+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2021年7月18日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
69+阅读 · 2019年8月14日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
VIP会员
相关VIP内容
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
175+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员