| Campo DC | Valor | Idioma |
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| dc.creator | Boechat, Glaucya | - |
| dc.creator | Mota Junior, Joselito | - |
| dc.creator | Machado, Ivan | - |
| dc.creator | Mendonça, Manoel | - |
| dc.date.accessioned | 2023-11-09T07:58:15Z | - |
| dc.date.available | 2023-11-09T07:58:15Z | - |
| dc.date.issued | 2019-09-09 | - |
| dc.identifier.citation | BOECHAT, Gláucya; MOTA JR, Joselito; MACHADO, Ivan; MENDONÇA, Manoel. Análise de Sentimentos em Discussões de Issues Reabertas do Github. In: WORKSHOP DE VISUALIZAÇÃO, EVOLUÇÃO E MANUTENÇÃO DE SOFTWARE (VEM), 1. , 2019, Salvador. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 1-8. DOI: https://doi.org/10.5753/vem.2019.7579. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufba.br/handle/ri/38363 | - |
| dc.description.abstract | The behavior of reopened issues is a perception to be studied toanalyze the impact of discussions on the continuity of software project main-tenance. Sentiment analysis is presented as a powerful technique to assist suchanalysis. In this study, we analyzed 12,996 reopened issues, which containeddiscussions, from 80 Github projects. Based on the analysis of such histori-cal data, we seek to analyze whether a closed issue tends to be reopened fromthe sentiment analysis of this issue’s discussions. The analyzes are performed through the degree of sentiment of the texts of the comments of the issues. The SentiStrength tool, supported by Software Engineering lexicons, were used to classify the degree of polarity of the texts found. The study identified that thepolarity of feelings in discussions can directly affect the issue’s life cycle, including support for the prediction about reopening issues. | pt_BR |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Sociedade Brasileira de Computação | pt_BR |
| dc.relation.ispartof | WORKSHOP DE VISUALIZAÇÃO, EVOLUÇÃO E MANUTENÇÃO DE SOFTWARE | pt_BR |
| dc.rights | CC0 1.0 Universal | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ | * |
| dc.subject | Análise de sentimentos | pt_BR |
| dc.subject | Reabertas de issues | pt_BR |
| dc.subject | Análise de sentimentos baseada em um dicionário léxico | pt_BR |
| dc.subject | Repositorios de issue | pt_BR |
| dc.subject | GitHub | pt_BR |
| dc.subject | Mineração de repositório | pt_BR |
| dc.subject.other | Sentiment Analysis | pt_BR |
| dc.subject.other | Issue reopening | pt_BR |
| dc.subject.other | Based sentiment analysis | pt_BR |
| dc.subject.other | Issue management | pt_BR |
| dc.subject.other | GitHub | pt_BR |
| dc.subject.other | Mining software repositories | pt_BR |
| dc.title | Análise de Sentimentos em Discussões de Issues Reabertas do Github. | pt_BR |
| dc.title.alternative | Sentiment Analysis in Reopened Github Issue Discussions. | pt_BR |
| dc.type | Artigo de Evento | pt_BR |
| dc.publisher.initials | SBC | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE | pt_BR |
| dc.citation.issue | VII | pt_BR |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.5753/vem.2019.7579 | pt_BR |
| dc.description.resumo | O comportamento de issues reabertas é uma percepção a ser estudada para analisar o impacto das discussões na continuidade da manutenção de projetos de software. A análise de sentimentos apresenta-se como uma pode-rosa técnica para auxiliar tal análise. Neste estudo, analisamos 12.996 issues reabertas, contendo discussões, de 80 projetos do Github. Com base na análise dessa massa de dados históricos, buscamos analisar se uma issue fechada tende a ser reaberta a partir da análise de sentimentos das discussões dessa issue. As análises são realizadas através do grau de sentimento dos textos dos comentá-rios das issues. A ferramenta SentiStrength, com suporte aos léxicos da área de Engenharia de Software, foi utilizada para classificar o grau de polaridade dos textos encontrados. O estudo identificou que a polaridade dos sentimentos nas discussões pode afetar diretamente o ciclo de vida da issue, inclusive com suporte à predição sobre a reabertura das issues. | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Trabalho Apresentado em Evento (PGCOMP)
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