大規模OSS開発において，日々大量の不具合が報告されています．多くの不具合は，投稿された修正パッチファイルをコミッターが検証することによって修正されます．コミッターとは，コードを直接変更する権限を持つ特別な開発者のことで，コミット権限を持たない開発者に比べ，コミッターは少人数で構成されています．

コミッターは少人数で構成されているため，コミッターに過度な負担がかかっています．コミッターに過度な負担がかかることにより，パッチの検証を効率的に行うことができなくなることから，不具合修正の長期化が問題となっています．コミッター不足による不具合修正の長期化を解消するために，コミッターに昇格可能な開発者を予測する研究が盛んに行われています．

実際の大規模OSSプロジェクトでは，各コミッターが担当すべきモジュールが決められています．しかしながら，先行研究では，各コミッターのモジュールの適性は考慮されておらず，不具合修正の効率化には人手が不足しているモジュールのコミッターに適した開発者を推薦することが必要となります．

アプローチ

本研究では，各コミッターの昇格前の活動量メトリクス（コメントやパッチの投稿数）および，コミット権限を持たない一般開発者の活動量メトリクスを学習し，現在コミット権限を持たない開発者が将来コミッターとなるか否かの予測を行います．本研究の特徴は，モジュールごとの活動量メトリクスを計測することで，モジュールの適性を考慮したコミッター予測を実現します．

主な論文

山谷 陽亮, 大平 雅雄, “モジュールごとの活動量を考慮したモジュールオーナー候補者予測：大規模OSSプロジェクトへの適用,” 情報処理学会報告 ソフトウェア工学研究会, volume 2016-SE-191, number 5, pages 1–8, 2016年3月.