Creating a successful and sustainable Open Source Software (OSS) project often depends on the strength and the health of the community behind it. Current literature explains the contributors' lifecycle, starting with the motivations that drive people to contribute and barriers to joining OSS projects, covering developers' evolution until they become core members. However, the stages when developers leave the projects are still weakly explored and are not well-defined in existing developers' lifecycle models. In this position paper, we enrich the knowledge about the leaving stage by identifying sleeping and dead states, representing temporary and permanent brakes that developers take from contributing. We conducted a preliminary set of semi-structured interviews with active developers. We analyzed the answers by focusing on defining and understanding the reasons for the transitions to/from sleeping and dead states. This paper raises new questions that may guide further discussions and research, which may ultimately benefit OSS communities.


翻译:创建成功和可持续的开放源码软件(OSS)项目往往取决于其背后社区的实力和健康状况。目前的文献解释了贡献者的生命周期,首先是驱动人们参与开放源码软件项目的动机和障碍,包括开发者的演变,直到他们成为核心成员为止。然而,开发者离开项目的各个阶段仍然探索不力,现有开发者生命周期模型中也没有明确界定。在本立场文件中,我们通过识别沉睡和死亡状态来丰富关于离开阶段的知识,这是开发者从贡献中获取的临时和永久刹车。我们与活跃的开发者进行了一套初步的半结构性访谈。我们分析了答案,侧重于界定和理解向/从沉睡和死亡状态过渡的原因。本文提出了新的问题,可能指导进一步的讨论和研究,最终可能使开放源码软件社区受益。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
24+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+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
168+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
90+阅读 · 2019年10月10日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月3日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
24+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+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
168+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
90+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员