[[ミーティング議事録]]

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- 日時: 2009年03月26日(木) 17:00〜
- 記録者: 小山

**内容 [#y3dfb36d]

***WEB [#e2224b18]
締切:3月30日(月)まで~
書けたら随時アップしろ by小山

- カテゴリー
-- 伊原カテゴリーを作る
-- ソーシャルネットワークを活用した知識共有支援
--- おおか修論
--- 過去の研究の写真などを貼る
--- 同上
-- コミュニケーションとコーディネーションの分析
--- 山本研究いれる

- 大平先生:コミュニティ媒介性のページ
- まつしん:コーディネータ
- かめい :コミュニティの可視化、スケールフリー性
- 山本  :オープンコミュニティのオープン性に基づく分析
- 小山  :大規模複雑データ


***まつしん研究進捗 [#k42eae6a]
- 特になし

***伊原研究進捗 [#h5ae569a]
熱のため休み

- バグ管理支援システム構築について
-- 修正時間短縮に向けた論文をサーベイしないといけない

- 予測モデルについて
-- 角田さんの論文読みましたが難しい言葉が多い…
--- 同じ手法が使えそう
-- この研究の有用性を考えながら手を動かしてます
-- バグ登録時の未修正バグ数を取得する際,FIXしていないバグの数も取得する
必要がある
--- これまではFIXしているバグのみを取得していた
--バグ登録時期前後のバグ報告数について
---「前後」の定義を考えないといけない

- TODO
-- (バグ管理支援システム構築)修正時間短縮に向けた論文をサーベイ
-- (予測モデル)いろいろ

- HP作成(伊原カテゴリー)について
-- 作成したところまでを添付します→書けたらアップして,その旨をMLに流す

~
以下は先週まで
- DICOMOの準備
- 未対応時間予測モデル
- 滞留時間予測モデル

- 1章が不透明
-- 利用者が、いつ直されるかが分かるだけ(100日か1日)
-- 開発者は、いつまでに、直さないとだめなのかなを知れる? 

- モデルの作成後
-- 結果がでるのか?
-- その研究は本当に有用か?

- 直感的に考えた時に
-- active developerの数(最近、修正活動を行っている人)
-- バグの数

- カテゴリ変数を増やすと説明能力が減る
- カテゴリはエクセルにめもった

- TODO
-- つのださんのを読んでみましょう
- 過去TODO
-- 未対応時間が長くなる要因を洗い出す.(4/20までに)
--- 要因を考える必要あり
--- コントロールできる or できない,データで見える or 見えないを明確に.
-- 障害管理ツールを運用する.(今後継続してやる)

-タスク
-- 5/18 DICOMO2009
-- IWPSE2009
--- 5/23 IWPSEアブスト
--- 5/28 原稿
--- 5/?? 発表
-- 特集号
--- 4/13 GN研
--- 5/18 DICOMO

*** 大平研究進捗 [#if8ce0a9]
- まつしんにお願いした
-- コーディネーターをいつ出現したかを観察した(ヒストグラム)
--- 正統的周辺参加(LPP)
--- 半年以内にコーディネータになる人
--- 半年後にコーディネータになる人
-- 現在保留
--- 小山さんに頼んだ事を思い出し中

*** みずき研究進捗 [#l4518995]
本日,行方不明~
~

以下は先週まで
- OSS診断指標 ストーリーを考えた wiki参照
-- https://se.naist.jp/wiki/sna/?mizuki_grad

- ばねモデルを作成する
- 返信のディレイ時間を基にシステムで支援する手法を提案する
- awareness
- team member毎に、作る
-- 非対面なので、感じれるように支援する

- TODO
-- 何をどうを支援するか考える
-- 

-ドイツの研究について
-- dumke先生のHPで若い人探してます

- 会議
-- SIGSSとか
-- IWPSE?
--- 5月23日アブスト〆切


***小山研究進捗 [#wbe577bf]
- タイムゾーンの扱いについて
-- 6時間ごとの4つくらいに区切って分析する?
-- 意味的に区切る?(アメリカ大陸,ヨーロッパ大陸など)?
- タイムゾーン別の参加者(開発者とユーザ?)の分布
-- アメリカ 40%
-- ドイツ 15%
-- hogehoge ??%
- 異なるタイムゾーン間のリプライ数の分布
-- アメリカ→ドイツ 10%
-- アメリカ→イギリス 7%
-- ドイツ→アメリカ5%
-- hogehoge ⇒ hogehoge ?%
- タイムゾーン別のメール送信時間の分布(時系列)
-- 瀧君のYahoo分析参照
- タイムゾーン固定のメール送信時間の分布(時系列)
-- 上に同じ.
-- 人口の分布と近いでしょう.
- 平均リプライ間隔
-- 平均と分散
- タイムゾーン別の平均リプライ間隔
-- 日本人同士の平均リプライ間隔など
-- 4X4マトリック
- タイムゾーン別にしない方法(散布図)←これいい!
-- 横軸:リプライ間隔
-- 縦軸:時差(GMT)
- 異なるタイムゾーン間での平均リプライ間隔
-- 統計量から上位数パターンをチョイス
-- アメリカ→ドイツ 平均3.3日
-- アメリカ→イギリス 平均 2.1日
-- ドイツ→アメリカ 平均 1.7日
-- hogehoge ⇒ hogehoge ??日


- TODO
-- 瀧原稿を読む
-- 時差分析に向けて,分析の観点を考える
-- Mozilla?の開発者を対象に分析する

***ネタ [#t36e87ba]
-- 知識とスキルを学びたい人が多いので,プログラム上にあるライブラリー数を表示してやるだけでもいいサポートになるかも

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