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# Collezione dei dati
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L'individuazione dei progetti da analizzare è avvenuta mediate l'ausilio dell'\ac{API} messa a disposizione da GitHub.
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In particolare è stata eseguita una query per ottenere una lista di repository che fanno uso di librerie e framework di \ac{ML} come `TensorFlow`, `Pytorch` e `scikit-learn`.
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In questo modo è stato possibile ottenere una lista di $26758$ repository che è stata successivamente filtrata per individuare solo i progetti d'interesse per la seguente analisi.
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L'operazione di filtraggio è avvenuta attraverso due fasi; una prima automatica e una seconda manuale.
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La prima fase è servita per selezionare unicamente i repository *popolari*.
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Nella maggior parte dei casi viene utilizzato il numero di stelle come indice di popolarità dei progetti [@borges2016understandingfactorsthat], ma per questo lavoro si è preferito dare maggiore rilevanza al numero di fork, al numero di *contributors* e al numero di issues chiuse.
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Questa scelta è stata dettata dall'esigenza di selezionare non solo repository popolari, ma anche caratterizzati da una forte partecipazione.
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I progetti che hanno superato questa prima selezione dovevano:
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- essere lavori originali, per cui sono stati esclusi tutti i fork.
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- avere almeno cento issues chiuse.
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- avere dieci contributors.
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Alla fine di questa prima selezione sono rimasti solo sessantasei repository che sono stati analizzati manualmente per rimuovere listati associati a libri e/o tutorial, progetti non in lingua inglese e librerie.
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Alla fine di questa seconda fase solo rimasti trenta progetti.
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