Add RQ4

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@@ -31,7 +31,7 @@ Una volta note queste informazioni preliminari è stato possibile calcolare l'en
 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.
 
-[^boxplot-entropy]: Per ragioni di visualizzazione è stato scelto il $95-esimo$ quantile come limite superiore di entrambi i grafici.
+[^boxplot-entropy]: Per ragioni di visualizzazione è stato scelto il $95$-$esimo$ quantile come limite superiore di entrambi i grafici.
 
 \begin{figure}[!ht]
 \subfloat[Entropia calcolata sui files\label{fig:files-entropy}]{%
@@ -47,5 +47,36 @@ Una situazione analoga si riscontra anche nell'analisi sulle linee (@fig:lines-e
 
 ## RQ4: come varia il livello di discussione tra ML bug e altri bug?
 
+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}]{%
+\includegraphics[width=0.45\textwidth]{src/figures/comments.pdf}
+  }
+  \hfill
+\subfloat[Numero di parole medie per commento\label{fig:discussion-words}]{%
+    \includegraphics[width=0.45\textwidth]{src/figures/words.pdf}
+  }
+\caption{Livello di discussione in base al tipo}
+  \label{fig:discussion}
+\end{figure}
+
+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*.
+
 ## RQ5: come varia il time-to-fix tra ML bug e altri bug?