## RQ1: come il ML e' distribuito sull'architettura dei progetti?
## RQ2: come sono distribuiti i bug sulle diverse fasi di ML?
Come illustrato nella @sec:classificazione-commit per poter determinare la natura del *issue fix* si è fatto ricorso alla classificazione delle issues ad esso linkate.
Nel caso in cui la issue sia stata classificata manualmente, oltre all'individuazione della tipologia (\ac{ML}, non \ac{ML}) è stata individuata anche la fase in cui il problema si palesava (si veda @sec:classificazione-issues).
Questo dato aggiuntivo presente su alcune issues è stato *proiettato* anche sulla classificazione dei commit di *fix* per andare come questi sono distribuiti sulle varie fasi.
I risultati di questa analisi sono riportati in @fig:count-fix-phases.
Rispetto alla distribuzione sulle issues (@fig:labeling-phases) è possibile notare la scomparsa della fase *data collection*, inoltre è evidente anche la riduzione delle occorrenze di *model training* e una crescita di importanza per quanto riguarda le fasi di *model requirements* e *model deployment*.
Sfortunatamente i dati disponibili per questa analisi sono molti limitati, è stato possibile ricavare la fase solo per quaranta *fix*, per cui non è stato possibile altre analisi.
## RQ3: esiste una differenza di entropy tra ML bug e altri bug?
La successiva analisi avevo lo scopo di verificare l'esistenza di una differenza tra l'entropia del *fix* rispetto alla natura di questi.
L'analisi è stata svolta sia a livello di file sia a livello di linee, quindi per ogni commit del dataset è stato necessario individuare sia il numero di file che hanno subito delle modifiche, sia il numero di linee alterate, considerando in questo modo sia le aggiunte che le rimozioni.
Inoltre per poter valutare l'entità del cambiamento è stato necessario conoscere anche il numero totale di file e di linee di ogni progetto.
Questi valori sono stati calcolati attraverso la storia `git` del branch `master`[^branch-master].
Per ogni commit sono stati individuati i file aggiunti ($+1$) e rimossi ($-1$) in modo tale da poter calcolare il delta-cambiamento del commit.
Eseguendo la somma di questo delta su tutti i commit si è ottenuto il numero totale di file del progetto.
In modo analogo si è proceduto anche per quanto riguarda le linee.
[^branch-master]: Oltre al branch `master` è stato considerato anche il branch `main` diventato molto comune dopo le proteste del movimento Black Lives Matter e il branch `master-V2` unico branch utilizzato da un progetto.
Una volta note queste informazioni preliminari è stato possibile calcolare l'entropia dei *fix* che è stata riportata nei boxplot[^boxplot-entropy] in @fig:entropy.
Dal boxplot in @fig:files-entropy è possibile notare una distribuzione equivalente per le due tipologie di fix.
Una situazione analoga si riscontra anche nell'analisi sulle linee (@fig:lines-entropy) anche se in questo caso è possibile notare che i valori di entropia associati ai fix di \ac{ML} sono shiftati leggermente verso l'alto.
Per rispondere a questa domanda è stato necessario andare a valutare il numero di commenti presenti all'interno di ogni issues.
Poiché un singolo commit può far riferimento a più issues il valore riportato è quello dei commenti medi.
I risultati ottenuti sono stati riportati nel boxplot[^boxplot-discussion] in @fig:discussion-comments.
In questo caso si evince una differenza molto più marcata tra le due distribuzioni.
In particolare è possibile notare che le *issue fix* di \ac{ML} presentano una maggiore discussione e anche una maggiore varianza.
Se consideriamo la differenza interquartile, in modo da escludere completamente eventuali outlier, possiamo osservare che nei *fix* generici questa varia tra zero e uno.
Ciò vuol dire che il $50\%$ interno delle issues o non presenta commenti o ne presenta uno solo.
Mentre la differenza interquartile dei *fix* di \acl{ML} è compreso tra uno e due quindi nel $50\%$ interno tutte le issues hanno almeno un commento di risposta.
[^boxplot-discussion]: In questo caso il limite superiore è pari al $97$-$esimo$ quantile.
\begin{figure}[!ht]
\subfloat[Numero di commenti medi\label{fig:discussion-comments}]{%
A questo punto si è cercato di capire se al maggior numero di commenti è associata effettivamente una maggiore quantità di informazioni scambiate.
Per svolgere questa analisi si è partiti dal presupposto che la quantità di informazioni scambiate sia proporzionale al numero di parole utilizzate nel commento.
Quindi per ogni issues è stato calcolato il numero medio di parole presenti all'interno di un commento.
I risultati di quest'ulteriore analisi sono riportati in @fig:discussion-words.
Anche in questo caso si può vedere che nel caso di \ac{ML} *fix* la distribuzione presenta valori più elevati e maggiore varianza.
Per cui non solo nei *fix* di \acl{ML} c'è maggiore discussione, ma la discussione è anche più *densa*.
