SNA_20090326 の編集

[[ミーティング議事録]]

----------
- 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

タイムスタンプを変更しない