From d05ab7330380406a4244e6d8d05a0fa81b90708d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: norangebit Date: Tue, 22 Jun 2021 17:36:57 +0200 Subject: [PATCH] Update draft --- draft.pdf | Bin 373430 -> 374049 bytes src/chapter_1.md | 16 +++--- src/chapter_2.md | 42 ++++++++-------- src/chapter_3.md | 124 +++++++++++++++++++++++------------------------ src/chapter_4.md | 61 ++++++++++++----------- src/chapter_5.md | 6 +-- 6 files changed, 127 insertions(+), 122 deletions(-) diff --git a/draft.pdf b/draft.pdf index f11b8e207961b2a3aef16745e28d176ffbd186fc..7ba34b120002286acefc18d3a3c71160442964fd 100644 GIT binary patch delta 116825 zcmV)UK(N2I!R{m7=LO(#9g zX`3c9yEF?Ac!*AnNwGaF}`Xf_F zX`M(zkQOYAj6m-gNK@tYz0K>|euhC(L()ZF z6j{jDd1VK?AkYBJNo;_6A7JnVNlLEa1wHM>ZN1sn^>&k;;{}k89=IVi5}djWVnj9X z0`OG>IcI6+pLGK*Gu$B`u!Uz4pF<;88mQWK{A_S^4058Wk~Ji23D*#ag;7h1e;Dge zJ^h-g*QW`DO;hK^x_sD7O}Z}Yb)54ChfltI=?E5qiRmA|hcrJ@Z<&|*#?FV4qrw3H zT6)Aepqc{#^)+UJj+lj?%B-+e9KJ0>dY@I%!>kDD!zNqhQ$o`(Q-E*1`520~wJq%9 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zBw@PIo>+es$3?QE!Ew9s_EwgIusaJ4%FFJjBXxA6Ox@Ge$b`AFqf$0y1HGA__Q$O< z(pZB*(kbHv@L%>xe6&+L&s#E>z0g@;NH34Wte{ehEGefukY}1&5M3U!2zU;VC!ftn zyt+h2=6GzuaeEr5Dqi}5?%oug6>JN!tMv)t^U0Hdq(pOWEj%rW8-Ss($L8Gcf{5E7 z%-^+0>L_==LstVj^Lfb>VRA_9E|^;*G?c;1yU^JNu~NS_&2PBmTiBY$OZ>iXT;xXi z6-&J`lI$8Epnp(Aw&8uk+0~V8ZDf0goDR3uL_9u_4)xvu-yPvxo%zo`=y#Dw%TUSi zeAEW^@JM?vA2)^N{X->a))L?L@`_N7jgpo{y-~uJMSacX(WHOFb&g&|98k;E2Hnyi z%6=a2Q%U0&${q?>5s{9$)Qqt9xzx6*?4E_T)ZRa!c85i&{^PsE2JrBdEj=QulCy=RsfQ(yPLiJ;#Lfod{=X*a_TOPL(<{qiuu_135%E7A zkkYnp?jArkuKyQjXXD}l{ukO@D4`xT1cV;(AS@+AGNqQfP+)6j!6pWZN^zz0wUy0B z*N5HS`Yql1(euLcz%jy+sXD@2W-A{COe*sHN-oe_9-SJ@orgeA{9WU%9Kj%UL~89C zD8|*yZlrEW$3 zS6$ejq@0E`vg}k^;)A4jkm7TM|9u2}>DA>h6kuMEAtI}Wt*<4Jjg1$C$f^z0X9IEo z**?#zJ3D{g9vctOf3fc6oUEMxqy8`Sy__UaUr<7tk6WCZM?zeRmrIHZ#4E)i#Rg*M z0db4-@bQUpa0vtde@rkwZ9cnFv~;reumQ63aeiXV{|6hMdd0^BcadQ9s-43JfyyE{ zof%SmY$WZH2E7Fxo*cb_)?yp4u+TA4t3t245J)kx8&Vx&)~pHX#jLlmWS{I*R-J2? zZr<$6Pr)K1Xa`eJ`1|mM6YM{;;dPMH?tXFcd0C;^-jnPLm>tOsXxpAcDZ#x>feG_T zeAbl$eOK_vjk?EVWZ%Ol{|yM0hVbI2#ijsY*OV$Q1X?!iR}%Di5}*PEJ0gxf((j!C zfn|zm^YPo1T`{;K3348YRVu+^Au;5=+*|cFiAlWdnZ2;zhpYp=uX^f7b0Wr_D$3W? z&)?s$oDfXM6vR*-EWCZA;4d5WD+&2W9pO*Y3{>zwq)^mUm@Wv;Ew1$~?B1tkN|6aJ ztxvt&Tn2I~93NX8V=DAX6?sFSYTH|2_V@|6Pu!Of>U_?FE=>Mtk5FxngEbga2eG6M zIZc9~3Sxw{0h7T5rz%2T2TD^Fg-aF5m*Z{@B7P3~t!~A;Rnum4S)3zyzN<-;u}Mt8 zLljKwA;xnn%6iMz>%Yt#@rA~NEeTKNo%qT9H0Y66{Ah$tk#I>2AAlMS3QeftgG!A+ z0-{ogit!>2sG%o>xL}7B0f}LD#u_PSl{th>x;Fjpioe7t90Y2JzOeUuJ8vAZalC;b zLP5}{qJC1gyz+x;gbBZ0QX}T|sqI;&y}@us^GLRus`M<0NWV~ch-3>V;TjIcGAS_< zs`&m#u>TYacdZC6u3B%WET);EzwOB;Q1T`GQw?^-;BL8fimMd^179X7dGmuZ_a*JcG|P3Ypi{%lG4KLYswO4CT>9#A0J zFMy~}_@kj^qKof@-Gr+yg9aP;DUDL;$r$Kpl&08Jq7-ovRI(A+CbrSfBLZ5rw6gpD z!um`+YPenkQgK+tP{9mH4sy5=!i#x@JMkY$!z*R3bJgT4SGY>B}Jd ze!P5Jk!-5CKe}dd&rHyu*k!rP?Cvz4Nv-si-$JZ~jd@x2LvIEiT)m9wIKNXjr^e)A zMB^bu=kZ~9ltXoU*N0H>A!uq+4SH;;o9XKwxD*MyVZ~+nGj*yThSV4qyM(k&5R|gE zX^;0ze9V{AXULEjE zhtKj2pUw(9ErZtwuZ0nPMbhV+<($#X=olCiYJj#<;5{MJSWhyoA*zqME7&5XJHSOTt%H zu(%K2{2iwjoEIOamIVL&nME<4fi-%U^uNoOP^4PnVJ6srEaHoKLf#Sy0SKkR1kn8( zD=xSmJ=_(@70@6ieT}W*dcw6ciE47D!jW$6gx+IjHN);~tRb^aj6Nd=3aEutMmUgu z)PlDQYm*W$hEqnm3ct(%T`QBD)+9YX}N zM8P+mjV@#rgmxgo^0yy31EDc4k6a-_gc-H?A@D#*Jgo{N@M~uhCHbv;9^Q2iuGNI- zVrcke_`q^xNd{h7xb}lP67vhaDdJJp02oh4;$N(5Aw%7pt zI!tnDY&vdyiz{#X#qa|Lj+a(e{6+12^H;geFV!R;x> zFYF(2L7Du~Cetln!ACx*O&tHZsE!4Ur;K>Wj4{I+vW8>2`azkGyM?wh3t->8%m{YVhD^sv+c0 z<3Q7=57>!tGd+dfk@m@cTyML{vb?)$-KIFxf#}8h`uoLjJzT#A+sU%SIYkq^)!Qw% zVo0%Z)p5CJWI}cEm(c4?ZpHnJ-y)!TL}ZLfuuDP2KJ@Dm=$$g`AbB=irhUZxSoAjc z4{q*j&1I_K$ZMJ9_#Ik2My_r6-auo(04pgjs)omGH&AfapvR^1a#GS{*LVYl3^76Z zT`yPYJ-IVH-Rra$aZj;MR|^vS!R&MPxZP8cM-Aod&1S@E-c>pDhypwy`e=^#g=fXD zPX>|FK=k4a0g@K43}fC_9`63Y#|3%s^^VSw^gY9j;4fTc@EHS zOqDe-J>|K|ADUMKf9Pggky+Jc61JE5e8n zV_YpX{WlXcz}NtOu@Wr7JtI+La4@IQYIrXk@1 z9v7TrVaG{Gwlrg4gEGHHAQ7U8@ZTT#e<(Kv@DRz#VoXR?P`c-kGi*cH`M=!%3^d0* zLPK&_tP?M#rTZwWQ%{Qw!i&!jnbk_fV_1f_FP05qpbyR0!=1~I2rmB~1?#B|e>W&T z$X%ee6&XU4pg&1IeF4wh-~?SgC7$({+U7&&h?mC0X|ab192BmKI81Z2Rx5zpZ$=lq zuL{eUPpl;lQx&qPieR6Q__KgC?T5)@e(n!2ntAga{PdhjNNnQq7L5*4^&IT^9OQpi zX#?qH!7TJcmn=sy=YV&9q4;kC8c|GDeba0NC+5Xa`kBvcj4&=m zYnJw#q{lGu^VW<_m<8QbetR4yo6@ zFb-SxU2;eS>v;>@0lp-alxRc*Q{Hr%6ugoABr7)kzpM+d$@8l8rF@CZZzJNFzS+5f zY)SxPJ7am96S?NS63%h&a1_-gv z$bK_}x1nW7e^>WGI~!N)W7eScEL2BDPi|D`Qz~vm*n2Q;4ZWQOImL6jMxvfB(P2F( zcR5jK$PNo{%7<0tSIpP5!jaq~&S4m%@UPg5j_Q8U{vxk|A=&hu3wDGinQzV?Tm|rd zbIcE2f#eS~%$Hb(>dr4(`rKULCF)S|LAuL06lnWy9DZ@p8(^)>m)Nck$hk`yi1f#% S&li@RoePngT1rJ4@&5o8V#av@ diff --git a/src/chapter_1.md b/src/chapter_1.md index c4a6681..12fa957 100644 --- a/src/chapter_1.md +++ b/src/chapter_1.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Introduzione -La storia dell'industria dello sviluppo software è caratterizzata da diversi cambiamenti rispetto alle applicazioni dominanti. +Lo sviluppo del software è stato caratterizzato da diversi cambiamenti rispetto alle applicazioni dominanti. Negli anni ottanta il paradigma dominante era quello dei personal computer, poi abbiamo avuto Internet a cui è seguita la nascita del Web al \ac{CERN}. Nel 2007 con l'annuncio del primo iPhone è inizia l'era del *mobile computing* a cui è seguita quella del *cloud computing*. Negli ultimi anni l'industria non è stata a guardare, ma ha dato vita a sempre più prodotti che fanno uso di \ac{AI} e \ac{ML}. @@ -20,16 +20,16 @@ In questo caso però la ricerca di differenze è legata agli interventi di *issu ## Obiettivi della tesi {#sec:goals} -Questo studio vuole verificare la presenza di differenze, all'interno di progetti di \ac{ML}, rispetto a come sono trattate le *issues* legate a tematiche di \ac{ML} e quelle generiche. -In particolare si vuole capire come la risoluzione di queste problematiche va ad impattare sull'architettura, sia in termini di moduli modificati sia in termini di entropia generata. +Questo studio vuole verificare la presenza di differenze, all'interno di progetti di \ac{ML}, rispetto a come sono trattate le *issue* legate a tematiche di \ac{ML} e quelle generiche. +In particolare si vuole investigare come la risoluzione di queste problematiche va ad impattare sull'architettura, sia in termini di moduli modificati sia in termini di entropia generata. Si vuole anche scoprire se sono presenti delle fasi del processo di sviluppo che sono più critiche di altre. -Infine si vuole capire se le *issues* sono trattate tutte allo stesso modo per quanto riguarda il livello di discussione e il tempo necessario alla loro risoluzione. +Infine si vuole comprendere se le *issue* sono trattate tutte allo stesso modo per quanto riguarda il livello di discussione e il tempo necessario alla loro risoluzione. ## Struttura della tesi -Nella sezione [-@sec:related-works] viene svolta una panoramica sullo stato dell'arte. -Nella sezione [-@sec:methodology] vengono presentate le \ac{RQ}, viene descritta la procedura utilizzata per la raccolta dei commit e delle issues e come queste sono state classificate. +Nel capitolo [-@sec:related-works] viene svolta una panoramica sullo stato dell'arte. +Nel capitolo [-@sec:methodology] vengono presentate le \ac{RQ}, viene descritta la procedura utilizzata per la raccolta dei commit e delle issue e come queste sono state classificate. Inoltre viene illustrata la metodologia di analisi impiegata per lo studio di ogni *\ac{RQ}*. -I risultati delle analisi e una discussione qualitativa su alcuni *casi estremi* sono riportati nella sezione [-@sec:results]. -Infine la sezione [-@sec:conclusions] chiude questa tesi. +I risultati delle analisi e una discussione qualitativa su alcuni *casi estremi* sono riportati nel capitolo [-@sec:results]. +Infine il capitolo [-@sec:conclusions] chiude questa tesi. diff --git a/src/chapter_2.md b/src/chapter_2.md index 5ce6fac..03b247b 100644 --- a/src/chapter_2.md +++ b/src/chapter_2.md @@ -6,9 +6,9 @@ In alcuni casi l'attenzione principale è rivolta alle difficoltà e alle proble In altri casi viene svolto un confronto tra progetti di \ac{ML} e progetti generici o tra progetti che fanno uso di diversi framework di \ac{ML}. Infine viene anche presentato un lavoro sulla complessità del processo di cambiamento del software e su i suoi effetti sull'introduzione di difetti. -## Confronto tra progetti di machine learning e progetti generici +\section[Confronto tra progetti di ML e progetti generici]{Confronto tra progetti di machine learning e progetti generici} -Nello studio di Gonzalez *et al.* [@gonzalez2020statemluniverse10] ci vengono presentate le principali differenze tra i repository di \ac{ML} e i progetti classici. +Nello studio di Gonzalez *et al.* [@gonzalez2020statemluniverse10] vengono presentate le principali differenze tra i repository di \ac{ML} e i progetti classici. I dati per lo studio sono stati recuperati attraverso l'\ac{API} messa a disposizione di GitHub attraverso la quale è stato possible collezionare i dati associati a 9325 progetti open source così raggruppati: - 5224 progetti legati all'\ac{AI} e al \ac{ML} divisi a loro volta in: @@ -17,19 +17,19 @@ I dati per lo studio sono stati recuperati attraverso l'\ac{API} messa a disposi - 4101 progetti generici Gli aspetti considerati dallo studio sono molteplici e di varia natura. -Una prima analisi è stata condotta rispetto alla nascita dei vari repositories. -In questo modo è stato possibile individuare nel 2017 l'anno del *boom* dei repositori di \ac{AI} & \ac{ML}. +Una prima analisi è stata condotta rispetto alla nascita dei vari repository. +In questo modo è stato possibile individuare nel 2017 l'anno della forte crescita dei repository di \ac{AI} & \ac{ML}. Infatti questo è stato il primo anno in cui sono stati creati più progetti legati al \ac{ML} rispetto a quelli generici. -Una seconda analisi ha permesso di capire come varia la partecipazione ai vari progetti. +Una seconda analisi ha permesso di comprendere come varia la partecipazione ai vari progetti. Per poter svolgere questa analisi i contributori sono stati divisi in: -- *esterni*: i loro contributi sono limitati ad aprire *issues* e commentare le discussioni. -- *interni*: oltre a svolgere i compiti precedentemente elencati devono anche aver chiuso delle issues o eseguito dei commit sul progetto. +- *esterni*: i loro contributi sono limitati ad aprire *issue* e commentare le discussioni. +- *interni*: oltre a svolgere i compiti precedentemente elencati devono anche aver chiuso delle issue o eseguito dei commit sul progetto. In base a questa divisione si è visto come i tools di \ac{ML} hanno un numero di contributori interni superiore rispetto ai progetti generici. Quest'ultimi però hanno una maggiore partecipazione esterna. -Se invece l'analisi viene svolta considerando unicamente gli autori dei commit si scopre che i progetti generici mediamente hanno più *contributors*, ma i top 4 repositories con più committer sono tutti legati al mondo del \ac{ML}. +Se invece l'analisi viene svolta considerando unicamente gli autori dei commit si scopre che i progetti generici mediamente hanno più *contributors*, ma i top 4 repository con più committer sono tutti legati al mondo del \ac{ML}. Un'ulteriore analisi è stata svolta anche per quanto riguarda il linguaggio con cui sono stati realizzati i vari progetti. Sia nel caso delle applicazioni che nei tools di \ac{ML} il linguaggio più popolare è Python, mentre la seconda posizione varia. @@ -51,7 +51,7 @@ Come obiettivi dei progetti sono stati considerati: - *Competitions*: progetti realizzati per la partecipazione a delle competizioni o sfide. - *Learning & Teaching*: progetti realizzati per libri e/o tutorial o per esercitarsi. - *Paper Experiments*: progetti realizzati al fine di ricerca. -- *Software Development*: comprende librerie, plug-in, tools ecc.a +- *Software Development*: comprende librerie, plug-in, tools ecc. - *Other* La classifica delle librerie più utilizzate è rimasta sostanzialmente invariata per tutte le categorie; il primo posto è occupato da `TensorFlow` seguito da `PyTorch` e `Theano`. @@ -60,7 +60,7 @@ In questo caso `TensorFlow` e `PyTorch` sono in posizioni invertite. Anche per quanto riguarda la classificazione rispetto al dominio applicativo la situazione è costante. Infatti, indipendentemente dalla libreria utilizzata, i progetti più frequenti sono quelli che hanno a che fare con video e immagini e con il \ac{NLP}. -Un'ulteriore \ac{RQ} è andata a valutare il tipo di dipendenza, facendo distinzione tra dipendenze dirette e indirette. +Un'ulteriore \ac{RQ} ha valutato il tipo di dipendenza, facendo distinzione tra dipendenze dirette e indirette. Per tutte è tre le librerie si è visto che è più probabile avere una dipendenza diretta che indiretta. `PyTorch` è la libreria che più frequentemente è importata direttamente, mentre `Theano` ha una probabilità di essere importata direttamente quasi uguale a quella di essere importata indirettamente. @@ -70,7 +70,7 @@ Mentre il tasso di downgrade è sostanzialmente equivalente. Nel caso dei progetti che dipendono da `TensorFlow` la maggior parte dei downgrade viene spiegata dalla volontà di non utilizzare la nuova \ac{API} introdotta nella versione 2.0 della libreria. Sempre analizzando la versione della libreria utilizzata si è visto che i progetti basati su `Theano` sono quelli che utilizzano più frequentemente l'ultima versione disponibile della libreria. -In un altro lavoro di Han *et al.* [@han2020whatprogrammersdiscuss] il focus si sposta sugli argomenti di discussione e su come questi variano in base al framework utilizzato. +In un altro lavoro, Han *et al.* [@han2020whatprogrammersdiscuss] hanno spostato il focus sugli argomenti di discussione e su come questi variano in base al framework utilizzato. In questo caso all'interno dei dataset non sono rientrati unicamente i dati recuperati da GitHub, ma anche le discussioni su \ac{SO}. Questo studio ha permesso di evidenziare differenze e similitudini per quanto riguarda le discussioni che si generano intorno ai tre framework di interesse. @@ -84,11 +84,11 @@ Da questi due studi si evince una forte somiglianza per quanto riguarda `TensorF La principale differenza viene riscontrata per quanto riguarda i campi di applicazione, con `TensorFlow` che viene generalmente preferito fatti salvi gli ambiti di ricerca. Mentre `Theano` presenta molte diversità sia per quanto riguarda gli impieghi che le discussioni. -## Analisi dei progetti di machine learning multi-linguaggio +\section[Analisi dei progetti di ML multi-linguaggio]{Analisi dei progetti di machine learning multi-linguaggio} Lo studio di Grichi *et al.* [@grichi2020impactmultilanguagedevelopment] si concentra sui sistemi *multi-linguaggio*. -In questo caso si vuole capire se i sistemi di \ac{ML} sono più soggetti all'essere realizzati attraverso linguaggi diversi. -Inoltre analizzando le \ac{PR} realizzate in più linguaggi si vuole capire se queste sono accettate con la stessa frequenza di quelle *mono-linguaggio* e se la presenza di difetti è equivalente. +In questo caso si vuole comprendere se i sistemi di \ac{ML} sono più soggetti all'essere realizzati attraverso linguaggi diversi. +Inoltre analizzando le \ac{PR} realizzate in più linguaggi si vuole investigare se queste sono accettate con la stessa frequenza di quelle *mono-linguaggio* e se la presenza di difetti è equivalente. L'analisi è stata svolta su 27 progetti open source hostati su GitHub. I progetti sono poi stati classificati in tre categorie: @@ -98,7 +98,7 @@ I progetti sono poi stati classificati in tre categorie: - Cat III: include 7 sistemi di \ac{ML} *mono-linguaggio*. Successivamente sono state scaricate le \ac{PR} di ogni progetto considerato. -Le \ac{PR}s sono state categorizzate per individuare quelle accettate e quelle rifiutate. +Le \ac{PR} sono state categorizzate per individuare quelle accettate e quelle rifiutate. Inoltre le \ac{PR} sono state categorizzate anche il base al numero di linguaggi utilizzati. In questo modo è stato possibile individuare le \ac{PR} *mono-linguaggio* e quelle *multi-linguaggio*. Infine per ogni \ac{PR} è stato individuato il tempo necessario alla sua accettazione o chiusura e i difetti introdotti dalla \ac{PR}. @@ -107,14 +107,14 @@ Per quanto riguarda la percentuale di linguaggi di programmazione utilizzati i p La principale differenza riguarda i tipi di linguaggi utilizzati. Nel caso dei progetti *multi-linguaggio* di \ac{ML} l'accoppiata più comune è Python e C/C++. Mentre nel caso dei progetti generici la coppia più comune è data da Java e C/C++. -I progetti della categoria I e II sono paragonabili anche rispetto al numero di \ac{PR}s e \ac{PR}s *multi-linguaggio*. +I progetti della categoria I e II sono paragonabili anche rispetto al numero di \ac{PR} e \ac{PR} *multi-linguaggio*. Lo studio ha evidenziato come all'interno dei progetti di \ac{ML} le \ac{PR} *mono-linguaggio* sono accettate molto più facilmente rispetto a quelle *multi-linguaggio*. Inoltre anche nel caso in cui queste vengano accettate, il tempo necessario alla loro accettazione è maggiore. -Infine si è visto anche che rispetto alle \ac{PR}s *multi-linguaggio* non esistono differenze in base all'introduzione di *bug* tra i progetti della categoria I e II. +Infine si è visto anche che rispetto alle \ac{PR} *multi-linguaggio* non esistono differenze in base all'introduzione di *bug* tra i progetti della categoria I e II. Mentre le \ac{PR} che includono un singolo linguaggio sembrano essere più affette da *bug* nel caso dei sistemi di \ac{ML}. -## Problematiche caratteristiche del machine learning +\section[Problematiche caratteristiche del ML]{Problematiche caratteristiche del machine learning} In letteratura sono presenti anche lavori che si concentrano sull'analisi delle problematiche e dei *bug* riscontrati all'interno di applicazioni di \ac{ML}. Nello studio di Zhang *et al.* [@zhang2018empiricalstudytensorflow] l'attenzione è rivolta unicamente alle problematiche correlate a `TensorFlow`. @@ -160,11 +160,11 @@ Tra le categorie di primo livello ci sono: Come si può notare, fatta salva la specificità del primo lavoro, esiste una forte similitudine tra le categorie di problemi individuate dai due studi. -## Studio di discussioni Stack Overflow riguardanti il ML +\section[Studio di discussioni Stack Overflow riguardanti il ML]{Studio di discussioni Stack Overflow riguardanti il machine learning} Nello studio di Bangash *et al.* [@bangash2019whatdevelopersknow] viene svolta un'analisi degli argomenti di \ac{ML} discussi più frequentemente dagli sviluppatori. In questo caso, a differenza dello studio di Han *et al.* [@han2020whatprogrammersdiscuss] discusso precedentemente, non viene svolta alcuna distinzione in base alla libreria utilizzata. -Inoltre questo studio utilizza unicamente informazioni recuperate da \ac{SO}, mentre l'altro lavoro univa le domande di \ac{SO} alla discussione generata all'interno dei repositories di GitHub. +Inoltre questo studio utilizza unicamente informazioni recuperate da \ac{SO}, mentre l'altro lavoro univa le domande di \ac{SO} alla discussione generata all'interno dei repository di GitHub. In questo caso il topic più frequentemente discusso riguarda la presenza di errori all'interno del codice. Seguono discussioni rispetto agli algoritmi di apprendimento e al training dei dati. @@ -201,7 +201,7 @@ Infine lo studio ha mostrato come, nonostante la vasta adozione, molti utenti ri ## Entropia di un cambiamento {#sec:entropy} -Nello studio di Hassan [@hassan2009predictingfaultsusing] si vuole capire in che modo la complessità del processo del cambiamento del software vada ad impattare sull'introduzione di difetti all'interno della codebase. +Nello studio di Hassan [@hassan2009predictingfaultsusing] si vuole investigare in che modo la complessità del processo del cambiamento del software vada ad impattare sull'introduzione di difetti all'interno della codebase. Per valutare la complessità del processo di cambiamento è stato *preso in prestito* il concetto di entropia [@shannon1948mathematicaltheorycommunication] utilizzato nella teoria della comunicazione. Lo studio è stato condotto su sei progetti open source di grandi dimensioni. diff --git a/src/chapter_3.md b/src/chapter_3.md index 5a4eacf..ce6e6ae 100644 --- a/src/chapter_3.md +++ b/src/chapter_3.md @@ -2,29 +2,29 @@ L'obiettivo di questa tesi è verificare la presenza di differenza all'interno di progetti di \ac{ML} rispetto a come sono trattati gli interventi di *issue fixing* legati al \ac{ML} e quelli generici. L'attenzione è rivolta all'impatto degli interventi sull'architettura del sistema, alle tempistiche necessarie alla risoluzione e al livello di discussione di questi difetti. -Inoltre si vuole anche capire se esistono delle fasi del processo di sviluppo che sono più critiche di altre. +Inoltre si vuole anche comprendere se esistono delle fasi del processo di sviluppo che sono più critiche di altre. ## Research Questions Gli obiettivi di questa tesi sono stati racchiusi in cinque \ac{RQ} di seguito elencate. -- **RQ1**: *come il \ac{ML} e' distribuito sull'architettura dei progetti?* +- **RQ1**: *come il machine learning e' distribuito sull'architettura dei progetti?* In questa *\ac{RQ}* si vuole investigare l'architettura dei progetti. - In particolare l'attenzione viene concentrata sui files e sulle directories modificate durante interventi di *issues fixing*. - Obiettivo di questa domanda è anche individuare la percentuale di files che utilizzano import riconducibili a librerie e framework di \ac{ML}. -- **RQ2**: *come sono distribuiti i bug sulle diverse fasi di \ac{ML}?* + In particolare l'attenzione viene concentrata sui file e sulle directory modificate durante interventi di *issue fixing*. + Obiettivo di questa domanda è anche individuare la percentuale di file che utilizzano import riconducibili a librerie e framework di \ac{ML}. +- **RQ2**: *come sono distribuiti i bug sulle diverse fasi di machine learning?* Il workflow tipico per lo sviluppo di un'applicazione di \ac{ML} si compone di più fasi. L'obiettivo di questa *\ac{RQ}* è quello di individuare le fasi più critiche per quanto riguarda l'introduzione di difetti all'interno del prodotto software. -- **RQ3**: *esiste una differenza di entropy tra \ac{ML} bug e altri bug?* +- **RQ3**: *esiste una differenza di entropia del cambiamento tra machine learning bug e altri bug?* - A partire dai lavori precedenti svolti sull'entropia di un cambiamento, si vuole capire se esiste una differenza in termini di entropia generata tra le correzioni dei difetti ascrivibili al \ac{ML} e gli altri difetti. -- **RQ4**: *come varia il livello di discussione tra \ac{ML} bug e altri bug?* + A partire dai lavori precedenti svolti sull'entropia di un cambiamento, si vuole investigare se esiste una differenza in termini di entropia generata tra le correzioni dei difetti ascrivibili al \ac{ML} e gli altri difetti. +- **RQ4**: *come varia il livello di discussione tra machine learning bug e altri bug?* Questa *\ac{RQ}* riguarda il livello di discussione dei *bug*. - In particolare si vuole capire se, all'interno dei progetti di \ac{ML}, i bug generici sono discussi con lo stesso livello di approfondimento di quelli specifici del \ac{ML}. -- **RQ5**: *come varia il time-to-fix tra \ac{ML} bug e altri bug?* + In particolare si vuole comprendere se, all'interno dei progetti di \ac{ML}, i bug generici sono discussi con lo stesso livello di approfondimento di quelli specifici del \ac{ML}. +- **RQ5**: *come varia il time-to-fix tra machine learning bug e altri bug?* Un altro aspetto caratteristico di un *fix* è il tempo necessario per poter essere attuato. Questa *\ac{RQ}* ha lo scopo di verificare l'esistenza di differenze tra i *bug* generici e quelli di \ac{ML}. @@ -37,37 +37,37 @@ In questo modo è stato possibile ottenere una lista di $26758$ repository che L'operazione di filtraggio è avvenuta attraverso due fasi; una prima automatica e una seconda manuale. La prima fase ha avuto l'obiettivo di selezionare unicamente i repository *popolari*. -Nella maggior parte dei casi viene utilizzato il numero di stelle come indice della popolarità di un progetto [@borges2016understandingfactorsthat], ma per questo lavoro si è preferito dare maggiore rilevanza ad altri aspetti, come il numero di fork, il numero di *contributors* e il numero di issues chiuse. +Nella maggior parte dei casi viene utilizzato il numero di stelle come indice della popolarità di un progetto [@borges2016understandingfactorsthat], ma per questo lavoro si è preferito dare maggiore rilevanza ad altri aspetti, come il numero di fork, il numero di *contributors* e il numero di issue chiuse. Questa scelta è stata dettata dall'esigenza di selezionare non solo repository popolari, ma anche caratterizzati da una forte partecipazione della community. I progetti che hanno superato questa prima selezione dovevano: - essere lavori originali, per cui sono stati esclusi tutti i fork. -- avere almeno cento issues chiuse. +- avere almeno cento issue chiuse. - avere almeno dieci contributors. - avere almeno venticinque fork. Alla fine di questa prima selezione il numero di repository si è ridotto a sessantasei e sono stati analizzati manualmente per rimuovere listati associati a libri e/o tutorial, progetti non in lingua inglese e librerie. Alla fine di questa seconda fase il numero di progetti è sceso a trenta. -## Fetch di issues e commit +## Fetch di issue e commit -Una volta individuati i progetti da analizzare si è reso necessario recuperare l'intera storia dei progetti e le issues ad essi associate. +Una volta individuati i progetti da analizzare si è reso necessario recuperare l'intera storia dei progetti e le issue ad essi associate. Per entrambe le operazioni è stato utilizzato il tool *perceval* [@duenas2018percevalsoftwareproject]. -Nel caso delle issues, essendo queste informazioni non direttamente contenute all'interno del repository `git`, è stato necessario utilizzare nuovamente l'\ac{API} di GitHub. +Nel caso delle issue, essendo queste informazioni non direttamente contenute all'interno del repository `git`, è stato necessario utilizzare nuovamente l'\ac{API} di GitHub. Poiché le chiamate associate ad un singolo *token* sono limitate nel tempo si è scelto di configurare *perseval* in modo tale da introdurre in automatico un ritardo ogni qualvolta veniva raggiunto il limite. Inoltre il codice è stato dispiegato su un \ac{VPS} in modo da poter eseguire il fetch senza che fosse necessario mantenere attiva una macchina fisica. Con il processo precedentemente illustrato è stato possibile recuperare: - $34180$ commit. -- $15267$ tra issues e pull request. +- $15267$ tra issue e pull request. ## Classificazione dei dati -### Classificazione delle issues {#sec:classificazione-issues} +### Classificazione delle issue {#sec:classificazione-issues} -Al fine di poter eseguire un confronto tra i *fix* di \ac{ML} e quelli *generici* è stato necessario classificare sia le issues che i commit. +Al fine di poter eseguire un confronto tra i *fix* di \ac{ML} e quelli *generici* è stato necessario classificare sia le issue che i commit. Il numero elevato di elementi non rende praticabile una classificazione manuale per cui si è optato per una classificazione automatica. Per quanto riguarda i primi si è scelto di attuare una classificazione basata sul testo, in particolare considerando il titolo e il corpo della issue, ma escludendo i commenti di risposta in modo da non rendere i dati troppo rumorosi. A tal fine sono stati implementati ed analizzati due classificatori, uno supervisionato e uno non supervisionato. @@ -79,11 +79,11 @@ I due modelli considerati sono: La classificazione mediante il classificatore statico non necessita di un *labeling* manuale dei dati, ma richiede la definizione dei vocaboli tipici del \ac{ML}. La lista dei termini caratteristici del \ac{ML} non è stata costruita da zero, ma è basata sul lavoro di Humbatova *et al.* [@humbatova-2019-taxonomyrealfaults]. -In questo modo tutte le issues che utilizzavano almeno un vocabolo tipico del \ac{ML} sono state classificate come issues di \ac{ML}. +In questo modo tutte le issue che utilizzavano almeno un vocabolo tipico del \ac{ML} sono state classificate come issue di \ac{ML}. -Nel caso del modello *naïve Bayes*, essendo questo un algoritmo di apprendimento supervisionato, si è resa necessaria una classificazione manuale delle issues. -A tal scopo è stato eseguito un campionamento stratificato in base al progetto di provenienza di $376$ issues che sono state divise tra due lettori e labellate. -La label delle *issues* è stata determinata andando ad analizzare il titolo, il corpo e i commenti associati alla *issue*. +Nel caso del modello *naïve Bayes*, essendo questo un algoritmo di apprendimento supervisionato, si è resa necessaria una classificazione manuale delle issue. +A tal scopo è stato eseguito un campionamento stratificato in base al progetto di provenienza di $376$ issue che sono state divise tra due lettori e labellate. +La label delle *issue* è stata determinata andando ad analizzare il titolo, il corpo e i commenti associati alla *issue*. Durante il labeling si è scelto di classificare ulteriormente le issue di \ac{ML} al fine di individuare anche la fase in cui il problema si è palesato. La definizione delle varie fasi è avvenuta partendo dal lavoro di Amershi *et al.* [@amershi-2019-softwareengineeringmachine] realizzato nei laboratori di *Microsoft*. @@ -106,32 +106,32 @@ A partire dal dataset *labellato* è stato possibile costruire un training e un Mentre le performance del primo modello sono state valutate sull'intero dataset. \begin{figure}[!ht] -\subfloat[Numero di issues rispetto al tipo\label{fig:labeling-type}]{% +\subfloat[Numero di issue rispetto al tipo\label{fig:labeling-type}]{% \includegraphics[width=0.45\textwidth]{src/figures/count-type.pdf} } \hfill -\subfloat[Numero di issues rispetto alla fase\label{fig:labeling-phases}]{% +\subfloat[Numero di issue rispetto alla fase\label{fig:labeling-phases}]{% \includegraphics[width=0.45\textwidth]{src/figures/count-phases.pdf} } - \caption{Risultati della classificazione manuale delle issues} + \caption{Risultati della classificazione manuale delle issue} \label{fig:labeling} \end{figure} Al fine di poter confrontare i due modelli sono state utilizzate le metriche di *precision* e *recall*. Com'è possibile notare dai valori riportati in @tbl:confronto-modelli-classificazione-issues, il modello basato sulla lista di vocaboli è leggermente più preciso del modello bayesiano, ma presenta una *recall* decisamente più bassa. -Dalla @fig:labeling-type si evince la natura minoritaria delle issues di \ac{ML} rispetto alle issues generiche, per questo motivo si è preferito il modello naïve Bayes in modo da perdere quante meno istanze possibili anche a costo di sacrificare leggermente la precisione. +Dalla @fig:labeling-type si evince la natura minoritaria delle issue di \ac{ML} rispetto alle issue generiche, per questo motivo si è preferito il modello naïve Bayes in modo da perdere quante meno istanze possibili anche a costo di sacrificare leggermente la precisione. | | Classificatore statico | naïve Bayes | |-----------|------------------------|-------------| | precision | 0.46 | 0.41 | | recall | 0.74 | 0.94 | -: Confronto dei due modelli per la classificazione delle issues. {#tbl:confronto-modelli-classificazione-issues} +: Confronto dei due modelli per la classificazione delle issue. {#tbl:confronto-modelli-classificazione-issues} ### Classificazione dei commit {#sec:classificazione-commit} Prima di poter classificare i commit si è reso necessaria un'ulteriore fase di filtraggio in modo da poter separare i commit di *issue fixing* da quelli generici. -Sono stati considerati come commit di *fix* tutti quei commit al cui interno veniva fatto riferimento a delle *issues* attraverso la notazione *"#"*. +Sono stati considerati come commit di *fix* tutti quei commit al cui interno veniva fatto riferimento a delle *issue* attraverso la notazione *"#"*. Questa operazione ha ridotto il dataset dei commit a $3321$ unità la cui distribuzione in base al tipo è riportata in @fig:count-commit. Da ogni commit sono state estratte le informazioni rilevanti per le analisi. @@ -141,23 +141,23 @@ In particolare è stato conservato: - L'hash del commit. - La data del commit. - L'autore del commit. -- La lista dei files modificati. +- La lista dei file modificati. - Le linee modificate. -- La lista delle *issues* citate. - -A questo punto è stato possibile separare i *fix* di \ac{ML} da quelli generici. -La classificazione è avvenuta attraverso la lista delle issues citate all'interno del *commit message* e sono stati considerati come commit di \ac{ML} tutti quei commit che facevano riferimento ad almeno una issue di \ac{ML}. - -![Risultato della classificazione dei commit](figures/count-commit.pdf){#fig:count-commit width=80%} +- La lista delle *issue* citate. \newpage +A questo punto è stato possibile separare i *fix* di \ac{ML} da quelli generici. +La classificazione è avvenuta attraverso la lista delle issue citate all'interno del *commit message* e sono stati considerati come commit di \ac{ML} tutti quei commit che facevano riferimento ad almeno una issue di \ac{ML}. + +![Risultato della classificazione dei commit](figures/count-commit.pdf){#fig:count-commit width=80%} + ## Metodologia -### RQ1: come il ML e' distribuito sull'architettura dei progetti? +### RQ1: come il machine learning e' distribuito sull'architettura dei progetti? In questa prima domanda si vuole andare a capire quant'è ampia la *superficie* del progetto che viene modificata durante gli interventi di *fix*, facendo distinzione tra le correzioni che riguardano il \ac{ML} e quelle generiche. -Inoltre si vuole anche capire quanti file importano librerie tipiche del \ac{ML}. +Inoltre si vuole anche comprendere quanti file importano librerie tipiche del \ac{ML}. Per poter svolgere la prima analisi è stato necessario individuare il numero totale di file modificati per *fix* generici e per i *fix* specifici del \ac{ML}. A tal fine i commit sono stati raggruppati rispetto al progetto e al tipo di cambiamento (\ac{ML}, no \ac{ML}). @@ -168,15 +168,15 @@ Come output di questa fase si è ottenuto per ogni progetto: - l'insieme dei file modificati per *fix* di \ac{ML} - l'insieme dei file modificati per fix generici -Infine eseguendo l'union set tra questi due insiemi si è ottenuto l'insieme totale dei files modificati durante i *fix*. +Infine eseguendo l'union set tra questi due insiemi si è ottenuto l'insieme totale dei file modificati durante i *fix*. A questo punto per ogni progetto si è calcolata la percentuale di file modificati durante interventi di *fix* di \ac{ML} (`ml_file_ratio`) e la percentuale di file modificati durante *fix* generici (`no_ml_file_ratio`). -Attraverso la funzione di libreria Python `os.path.dirname` sono stati ottenuti i tre insiemi sopra citati anche per quanto riguarda le directories. -E in modo analogo si è calcolata la percentuale di directories modificate durante interventi di \ac{ML} (`ml_dirs_ratio`) e interventi generici (`no_ml_dirs_ratio`). +Attraverso la funzione di libreria Python `os.path.dirname` sono stati ottenuti i tre insiemi sopra citati anche per quanto riguarda le directory. +E in modo analogo si è calcolata la percentuale di directory modificate durante interventi di \ac{ML} (`ml_dirs_ratio`) e interventi generici (`no_ml_dirs_ratio`). Queste distribuzioni sono state analizzate graficamente attraverso l'ausilio di boxplot. Per la seconda analisi si è reso necessario conoscere per ogni file la lista degli import utilizzati. -Questa informazione è stata recuperata attraverso uno script, che dato in input un progetto restituisce la lista dei files affiancati dalla lista degli import utilizzati all'interno del file stesso. +Questa informazione è stata recuperata attraverso uno script, che dato in input un progetto restituisce la lista dei file affiancati dalla lista degli import utilizzati all'interno del file stesso. L'individuazione dei file di \ac{ML} è avvenuta mediante la definizione di due gruppi di librerie tipiche del \ac{ML}. - Gruppo 1: librerie specifiche del \ac{ML} come ad esempio `keras`, `TensorFlow` e `Pytorch`. @@ -189,33 +189,33 @@ Mentre nel secondo caso, indicato con *wo_pandas_numpy_scipy*, era necessario im Per entrambe le classificazioni si è andato a valutare a quanto ammontava la percentuale di file di \ac{ML} appartenenti ad ogni progetto. Anche in questo caso le distribuzioni sono state analizzate attraverso l'ausilio di un boxplot. -### RQ2: come sono distribuiti i bug sulle diverse fasi di ML? +### RQ2: come sono distribuiti i bug sulle diverse fasi di machine learning? -Come illustrato nella @sec:classificazione-commit per poter determinare la natura di un *issue fix* si è fatto ricorso alla classificazione delle *issues* ad esso associate. -La maggior parte delle *issues* è stata classificata automaticamente, ma è stato comunque necessario classificarne una porzione in modo manuale per poter avere un train/test set. -Come detto precedentemente, nel caso delle *issues* classificate a mano, 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). +Come illustrato nella @sec:classificazione-commit per poter determinare la natura di un *issue fix* si è fatto ricorso alla classificazione delle *issue* ad esso associate. +La maggior parte delle *issue* è stata classificata automaticamente, ma è stato comunque necessario classificarne una porzione in modo manuale per poter avere un train/test set. +Come detto precedentemente, nel caso delle *issue* classificate a mano, 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). In questa *\ac{RQ}* si vuole andare a valutare come questo dato aggiuntivo sulle fasi viene *proiettato* sui commit di *fix*. -Per poter svolgere questa analisi è necessario incrociare i dati sui commit di *fix* con la classificazione delle *issues*. -A partire dal dataset delle *issues* è stato creato per ogni progetto un dizionario *issue* $\rightarrow$ fase. +Per poter svolgere questa analisi è necessario incrociare i dati sui commit di *fix* con la classificazione delle *issue*. +A partire dal dataset delle *issue* è stato creato per ogni progetto un dizionario *issue* $\rightarrow$ fase. Quindi per ogni commit si è individuata la fase attraverso questo dizionario ausiliario. In particolare un commit poteva citare: -- nessuna *issues* inclusa nel dizionario. In questo caso non è possibile individuare la fase del commit. -- una *issues* presente nel dizionario. In questo caso al commit viene assegnata la fase della *issue*. -- più di una *issues* presente nel dizionario. In questo caso al commit venivano associate più fasi[^multi-phases]. +- nessuna *issue* inclusa nel dizionario. In questo caso non è possibile individuare la fase del commit. +- una *issue* presente nel dizionario. In questo caso al commit viene assegnata la fase della *issue*. +- più di una *issue* presente nel dizionario. In questo caso al commit venivano associate più fasi[^multi-phases]. [^multi-phases]: Nessun commit di *fix* presente nel dataset utilizzato è rientrato in questa categoria. L'analisi quantitativa è avvenuta attraverso un barplot in cui venivano riportati unicamente i commit a cui è stato possibile assegnare almeno una fase. -### RQ3: esiste una differenza di entropy tra ML bug e altri bug? +### RQ3: esiste una differenza di entropia del cambiamento tra machine learning bug e altri bug? La successiva analisi aveva lo scopo di verificare l'esistenza di una differenza tra l'entropia del *fix* rispetto alla natura di questi. Il lavoro di questa analisi è basato sul modello *BCC* discusso nella @sec:entropy. 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. -Il dato rispetto alle linee modificate è già presente nel dataset di partenza (si veda @sec:classificazione-commit), mentre il numero di file modificati può essere ricavato dalla lista dei files modificati nel commit. +Il dato rispetto alle linee modificate è già presente nel dataset di partenza (si veda @sec:classificazione-commit), mentre il numero di file modificati può essere ricavato dalla lista dei file modificati nel commit. Inoltre per poter calcolare la probabilità di un 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]. @@ -226,27 +226,27 @@ 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. Le due distribuzioni sono state valutate graficamente attraverso un boxplot. -Inoltre sono stati svolti dei test statistici (*ranksum* e *Cliff's delta*) per verificare la rilevanza di queste differenze. +Inoltre sono stati svolti dei test statistici (*Wilcoxon ranksum* e *Cliff's delta*) per verificare la rilevanza di queste differenze. -### RQ4: come varia il livello di discussione tra ML bug e altri bug? +### RQ4: come varia il livello di discussione tra machine learning 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. -Questo dato non è presente nel dataset dei commit generato inizialmente (si veda @sec:classificazione-commit), ma può essere ricavato a partire dalla lista delle *issues* citate. -Dato un commit si è considerata la lista delle *issues* citate, e per ogni *issue* citata si è calcolato il numero di commenti. -Poiché un singolo commit può far riferimento a più *issues* è stato necessario anche calcolare il numero di commenti medi. +Per rispondere a questa domanda è stato necessario andare a valutare il numero di commenti presenti all'interno di ogni issue. +Questo dato non è presente nel dataset dei commit generato inizialmente (si veda @sec:classificazione-commit), ma può essere ricavato a partire dalla lista delle *issue* citate. +Dato un commit si è considerata la lista delle *issue* citate, e per ogni *issue* citata si è calcolato il numero di commenti. +Poiché un singolo commit può far riferimento a più *issue* è stato necessario anche calcolare il numero di commenti medi. Il livello della discussione non viene determinato solo dal numero di commenti, ma anche dalla lunghezza di questi. Quindi per ogni *issue* è stato calcolato anche il numero medio di parole presenti all'interno di un commento. I dati per entrambe le distribuzioni sono stati valutati graficamente attraverso l'ausilio di un boxplot e attraverso i test statistici illustrati precedentemente. -### RQ5: come varia il time-to-fix tra ML bug e altri bug? +### RQ5: come varia il time-to-fix tra machine learning bug e altri bug? In quest'ultima analisi si vuole andare a valutare se c'è differenza nel tempo necessario per eseguire il *fix*. -Anche in questo caso, per poter rispondere alla domanda, è necessario incrociare i dati dei commit con quelli delle *issues* attraverso la lista delle *issues* citate. +Anche in questo caso, per poter rispondere alla domanda, è necessario incrociare i dati dei commit con quelli delle *issue* attraverso la lista delle *issue* citate. Dato una *issue* sono stati individuate la data di apertura e di chiusura. -Nel caso in cui ad un commit sono associate più *issues* è stata presa come data di apertura il minimo tra tutte le date di apertura delle *issues* e, in modo analogo, si è proceduto anche per la data di chiusura con la differenza che i dati sono stati aggregati attraverso la funzione `max`. +Nel caso in cui ad un commit sono associate più *issue* è stata presa come data di apertura il minimo tra tutte le date di apertura delle *issue* e, in modo analogo, si è proceduto anche per la data di chiusura con la differenza che i dati sono stati aggregati attraverso la funzione `max`. Una volta noto il momento di apertura e di chiusura della problematica è stato possibile calcolare il numero di giorni intercorsi tra questi due istanti temporali. -Le distribuzioni così ottenute sono state analizzate ancora una volta mediante un *boxplot*, il test *ranksum* e il test *Cliff's delta*. +Le distribuzioni così ottenute sono state analizzate ancora una volta mediante un *boxplot*, il test *Wilcoxon ranksum* e il test *Cliff's delta*. diff --git a/src/chapter_4.md b/src/chapter_4.md index 3f502f0..40415d5 100644 --- a/src/chapter_4.md +++ b/src/chapter_4.md @@ -1,16 +1,17 @@ # Risultati {#sec:results} -## RQ1: come il ML e' distribuito sull'architettura dei progetti? {#sec:rq1} +\hypertarget{sec:rq1}{% +\section[RQ1: come il ML e' distribuito sull'architettura dei progetti?]{RQ1: come il machine learning e' distribuito sull'architettura dei progetti?}\label{sec:rq1}} -Dalla @fig:files-directories si può notare che i cambiamenti generici vanno ad impattare su una superficie maggiore del sistema, sia che l'analisi sia svolta al livello di files che di directories. +Dalla @fig:files-directories si può notare che i cambiamenti generici vanno ad impattare su una superficie maggiore del sistema, sia che l'analisi sia svolta al livello di file che di directory. Un'ulteriore aspetto interessante riguarda la varianza delle distribuzioni, infatti, indipendentemente dalla granularità dell'analisi, il dato riguardante i cambiamenti di \ac{ML} è caratterizzato da una maggiore varianza. -![Percentuale di files e directories modificate in base al tipo di cambiamento](figures/files-and-directories.pdf){#fig:files-directories width=100%} +![Percentuale di file e directory modificate in base al tipo di cambiamento](figures/files-and-directories.pdf){#fig:files-directories width=100%} Nel boxplot in @fig:imports sono invece riportati i risultati per quanto riguarda l'utilizzo di import di \ac{ML}. Si può notare che, indipendentemente dal livello di analisi, la percentuale di file che utilizzano librerie di \ac{ML} è caratterizzata da una forte varianza. Ciò indica che i progetti inclusi all'interno dello studio sono di varia natura e che alcuni sono più incentrati sul \ac{ML} rispetto ad altri. -Inoltre, considerando l'analisi *strict*, è possibile osservare come solo un $25\%$ dei progetti abbia una percentuale di files di \ac{ML} superiore al $45\%$. +Inoltre, considerando l'analisi *strict*, è possibile osservare come solo un $25\%$ dei progetti abbia una percentuale di file di \ac{ML} superiore al $45\%$. ![Percentuale di file che utilizzano librerie di ML](figures/imports.pdf){#fig:imports width=80%} @@ -35,16 +36,18 @@ Questo vuol dire che la diversa natura dei progetti considerati nello studio gen \newpage -## RQ2: come sono distribuiti i bug sulle diverse fasi di ML? {#sec:rq2} +\hypertarget{sec:rq2}{% +\section[RQ2: come sono distribuiti i bug sulle diverse fasi di ML?]{RQ2: come sono distribuiti i bug sulle diverse fasi di machine learning?}\label{sec:rq2}} -Andando a confrontare la distribuzione delle fasi sui commit (@fig:count-fix-phases) rispetto alla distribuzione sulle issues (@fig:labeling-phases) è possibile notare la scomparsa della fase *data collection*. +Andando a confrontare la distribuzione delle fasi sui commit (@fig:count-fix-phases) rispetto alla distribuzione sulle issue (@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 d'importanza per quanto riguarda le fasi di *model requirements* e *model deployment*. Sfortunatamente i dati disponibili per questa analisi sono molto limitati (è stato possibile ricavare la fase solo per quaranta *fix*), per cui non è stato possibile effettuare delle analisi più approfondite. ![Istanze dei fix in base alla fase](figures/count-fix-phases.pdf){#fig:count-fix-phases width=70%} -## RQ3: esiste una differenza di entropy tra ML bug e altri bug? {#sec:rq3} +\hypertarget{sec:rq3}{% +\section[RQ3: esiste una differenza di entropia del cambiamento tra ML bug e altri bug?]{RQ3: esiste una differenza di entropia del cambiamento tra machine learning bug e altri bug?}\label{sec:rq3}} Dal boxplot[^boxplot-entropy] 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. @@ -52,7 +55,7 @@ Una situazione analoga si riscontra anche nell'analisi sulle linee (@fig:lines-e [^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}]{% +\subfloat[Entropia calcolata sui file\label{fig:files-entropy}]{% \includegraphics[width=0.45\textwidth]{src/figures/files-entropy.pdf} } \hfill @@ -63,28 +66,29 @@ Una situazione analoga si riscontra anche nell'analisi sulle linee (@fig:lines-e \label{fig:entropy} \end{figure} -Per verificare la rilevanza statistica di questa diversità sono stati svolti il *ranksum* test e il *Cliff's delta* i cui risultati sono riportati nella @tbl:test-entropy. -Nel caso dell'entropia sui file possiamo dire che la differenza è marginale poiché il *p-value* è prossimo a $0.05$, mentre nel caso dell'entropia calcolato sulle linee la differenza viene confermata dal test. +Per verificare la rilevanza statistica di questa diversità sono stati svolti il *Wilcoxon ranksum* test e il *Cliff's delta* i cui risultati sono riportati nella @tbl:test-entropy. +Nel caso dell'entropia del cambiamento calcolata sui file possiamo dire che la differenza è marginale poiché il *p-value* è prossimo a $0.05$, mentre nel caso dell'entropia calcolato sulle linee la differenza viene confermata dal test. In entrambi i casi, però, l'*effect size* è trascurabile segno che la complessità dell'intervento non varia in base al tipo di intervento. -| | ranksum p-values | Cliff's delta | -|--------------|:----------------:|:-------------:| -| file entropy | 0.059 | 0.044 | -| line entropy | 5.932e-06 | 0.105 | +| | Wilcoxon ranksum p-values | Cliff's delta | +|------|:----------------:|:-------------:| +| file | 0.059 | 0.044 | +| line | 5.932e-06 | 0.105 | -: Risultati dei test statistici per quanto riguarda l'entropia {#tbl:test-entropy} +: Risultati dei test statistici per quanto riguarda l'entropia del cambiamento {#tbl:test-entropy} \begin{tcolorbox}[colback=white, boxrule=0.3mm] Non sono emerse differenze statisticamente rilevanti per quanto riguarda la complessità del processo di cambiamento. \end{tcolorbox} -## RQ4: come varia il livello di discussione tra ML bug e altri bug? {#sec:rq4} +\hypertarget{sec:rq4}{% +\section[RQ4: come varia la discussione tra ML bug e altri bug?]{RQ4: come varia il livello di discussione tra machine learning bug e altri bug?}\label{sec:rq4}} Osservando invece il boxplot[^boxplot-discussion] in @fig:discussion-comments 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 \ac{ML} è compreso tra uno e cinque, quindi nel $50\%$ interno tutte le issues hanno almeno un commento di risposta. +Ciò vuol dire che il $50\%$ interno delle issue o non presenta commenti o ne presenta uno solo. +Mentre la differenza interquartile dei *fix* di \ac{ML} è compreso tra uno e cinque, quindi nel $50\%$ interno tutte le issue hanno almeno un commento di risposta. [^boxplot-discussion]: In questo caso il limite superiore è pari al $97$-$esimo$ quantile. @@ -110,7 +114,7 @@ Anche in questo caso sono stati svolti i test statistici. In @tbl:test-discussion è possibile vedere come per entrambe le metriche considerate il *p-value* sia abbondantemente inferiore alla soglia di $0.05$ quindi abbiamo una conferma della diversità delle due distribuzioni riscontrata dal boxplot. Inoltre, per entrambe le metriche, abbiamo un *effect size* medio. -| | ranksum p-values | Cliff's delta | +| | Wilcoxon ranksum p-values | Cliff's delta | |---------------------|:----------------:|:-------------:| | commenti medi | 9.053e-75 | 0.425 | | parole per commento | 2.889e-59 | 0.377 | @@ -122,22 +126,23 @@ Nel caso della issue numero 96 del progetto *BrikerMan/Kashgari* la problematica All'interno dei commenti, diversi *contributors* del progetto, si scambiano possibili architetture, *snippet* di codice e metriche per confrontare i diversi modelli generati. In questo caso l'ampiezza della discussione è sicuramente dovuta alla difficoltà di individuare la problematica. -La issue numero 27 del progetto *pyswarms/issues* è una richiesta di aiuto da parte dell'autore per migliorare l'implementazione della ricerca per il tuning degli hyperparametri. +La issue numero 27 del progetto *ljvmiranda921/pyswarms* è una richiesta di aiuto da parte dell'autore per migliorare l'implementazione della ricerca per il tuning degli hyperparametri. In questo caso la discussione si protrae per oltre trenta commenti ed è incentrata sui requisiti dell'implementazione e come implementarla nel rispetto delle linee guida del progetto. Quest'intervento di modifica è stato il primo contributo dell'utente non solo su questo progetto, ma sull'intera community di GitHub. Questa inesperienza può aver contribuito ad ampliare la discussione. -La stessa analisi è stata svolta anche per le issues che presentano un alto numero di parole medie per commento. +La stessa analisi è stata svolta anche per le issue che presentano un alto numero di parole medie per commento. In questo caso un valore molto elevato della metrica è spesso riconducibile alla condivisione di blocchi di codice. Ne sono un esempio la issue tratta precedentemente nel caso dei commenti, ma anche la issue 125 sempre del progetto *BrikerMan/Kashgari*. Altri fattori che contribuiscono a spiegare questo dato sono la presenza di blocchi di errori (*mittagessen/kraken/206*) o messaggi di log utili ad inquadrare l'origine del problema (*robertmartin8/PyPortfolioOpt/177*). \begin{tcolorbox}[colback=white, boxrule=0.3mm] -Le \emph{issues} di \ac{ML} sono caratterizzata da una maggiore discussione. +Le \emph{issue} di \ac{ML} sono caratterizzata da una maggiore discussione. Un valore molto elevato di parole per commento può indicare uno scambio massiccio all'interno della discussione di \emph{snippet} di codice, di log d'errore e configurazioni dell'ambiente. \end{tcolorbox} -## RQ5: come varia il time-to-fix tra ML bug e altri bug? {#sec:rq5} +\hypertarget{sec:rq5}{% +\section[RQ5: come varia il time-to-fix tra ML bug e altri bug?]{RQ5: come varia il time-to-fix tra machine learning bug e altri bug?}\label{sec:rq5}} Anche in questo caso, osservando la @fig:day-to-fix, è possibile notare una netta differenza tra i *fix* di \ac{ML} e gli altri. In particolare i bug di \ac{ML} necessitano, mediamente, di maggior tempo per essere risolti e sono caratterizzati da una varianza maggiore. @@ -157,7 +162,7 @@ Per quanto riguarda i *fix* che hanno richiesto un tempo estremamente lungo la c Nel caso del progetto *CamDavidsonPilon/lifelines* la *issue* numero 507 segnala una problematica di *overflow* durante le operazioni sul dataset. Per stessa ammissione dell'autore del progetto la problematica è banale da risolvere, ma è stato comunque necessario attendere un paio di mesi affinché la correzione venisse portata sul branch principale. -Altre issues invece hanno necessitato di molto tempo per essere risolte in quanto venivano considerate a bassa priorità. +Altre issue invece hanno necessitato di molto tempo per essere risolte in quanto venivano considerate a bassa priorità. In questi casi generalmente viene fornito un *work around* che permette di tamponare la problematica. La presenza di questo *work around* probabilmente riduce ulteriormente la priorità data alla *issue* il che dilata ulteriormente i tempi. Un esempio di questo comportamento ci viene dato dalla *issue* 135 del progetto *robertmartin8/PyPortfolioOpt* che ha richiesto circa sette mesi per essere risolta o dalla *issue* 98 del progetto *mittagessen/kraken* che invece ha necessitato di quasi due anni. @@ -166,7 +171,7 @@ Anche per quest'ultima *RQ* sono stati svolti i test statistici illustrati prece Dai risultati riportati in @tbl:test-time-to-fix è possibile notare un *p-value* inferiore a $0.05$ e un *effect size* medio. Questi risultati non solo confermano la differenza osservata nel boxplot, ma ci confermano che l'impatto sulla metrica non è trascurabile. -| | ranksum p-values | Cliff's delta | +| | Wilcoxon ranksum p-values | Cliff's delta | |------------|:----------------:|:-------------:| | day-to-fix | 7.354e-53 | 0.355 | @@ -179,10 +184,10 @@ La bassa priorità di una \emph{issue} e la presenza di \emph{work around} sono ## Threats to validity -La *threats to validity* più critica per il lavoro svolto è di tipo *construct* e riguarda la classificazione delle *issues*. +La *threats to validity* più critica per il lavoro svolto è di tipo *construct* e riguarda la classificazione delle *issue*. La classificazione è avvenuta in modo automatico attraverso un modello *naïve Bayes*. -Il classificatore, sebbene sia caratterizzato da una *recall* molto elevata, presenta una *precision* discreta per cui è molto probabile che all'interno tra le *issues* di \ac{ML} siano state incluse anche *issues* generiche. -Inoltre, poiché la classificazione degli interventi di *issue fixing* dipende dalla classificazione degli *issues*, gli eventi di *misclassification* sono stati propagati anche su questa seconda classificazione. +Il classificatore, sebbene sia caratterizzato da una *recall* molto elevata, presenta una *precision* discreta per cui è molto probabile che all'interno tra le *issue* di \ac{ML} siano state incluse anche *issue* generiche. +Inoltre, poiché la classificazione degli interventi di *issue fixing* dipende dalla classificazione degli *issue*, gli eventi di *misclassification* sono stati propagati anche su questa seconda classificazione. Per quanto riguarda le *threat to validity* interne bisogna segnalare l'interpretazione data al *time-to-fix*. Infatti in questo lavoro il dato del *time-to-fix* è stato calcolato come la differenza tra l'istante di chiusura e di apertura della *issue*. diff --git a/src/chapter_5.md b/src/chapter_5.md index ddd5910..c76cc34 100644 --- a/src/chapter_5.md +++ b/src/chapter_5.md @@ -2,8 +2,8 @@ La *RQ1* (@sec:rq1) ci ha permesso di inquadrare la natura dei progetti considerati per questo studio. Attraverso l'analisi degli import si è mostrato come l'utilizzo di librerie di \ac{ML} vari a seconda del progetto. -Da questo dato si può capire che i progetti all'interno del dataset sono diversi tra di loro e che alcuni sono più incentrati sul \ac{ML} rispetto ad altri. -Si è anche visto che la percentuale di progetti con un numero di *source files* di \ac{ML} superiore al $45\%$ sia molto limitata. +Da questo dato si può comprendere che i progetti all'interno del dataset sono diversi tra di loro e che alcuni sono più incentrati sul \ac{ML} rispetto ad altri. +Si è anche visto che la percentuale di progetti con un numero di *source file* di \ac{ML} superiore al $45\%$ sia molto limitata. Inoltre andando ad analizzare la porzione di sistema impattata dai cambiamenti si è visto come anche in questo caso il dato sia caratterizzato da una forte variabilità. Le *RQ3*, *RQ4* e *RQ5* (da @sec:rq3) sono andate a valutare nello specifico le differenze in termini di entropia, discussione e *time-to-fix* tra gli interventi di *issue fixing* generici e quelli specifici del \ac{ML}. @@ -17,7 +17,7 @@ Nel caso dei messaggi scambiati non solo si è riscontrato un numero medio di me Questo dato potrebbe dipendere sia dal maggiore tempo richiesto per d'individuazione e correzione delle problematiche legate al \ac{ML}, sia da un maggiore interesse per queste problematiche rispetto alle altre. In sintesi questo lavoro ha fatto emergere sia delle similitudini che delle differenze per quanto riguarda gli interventi di *fix* all'interno di progetti di \ac{ML}. -Le principali differenze sono state riscontrate per quanto riguarda il livello di discussione, decisamente più alto nel caso di *issues* di \ac{ML}, e il tempo necessario alla correzione dei difetti, anche in questo caso maggiore nel caso del \ac{ML}. +Le principali differenze sono state riscontrate per quanto riguarda il livello di discussione, decisamente più alto nel caso di *issue* di \ac{ML}, e il tempo necessario alla correzione dei difetti, anche in questo caso maggiore nel caso del \ac{ML}. Non sono emerse differenze rilevanti invece per quanto riguarda l'entropia generata dai cambiamenti. Infine si è visto come l'impatto delle componenti di \ac{ML} sull'architettura vada a riflettere la natura dei progetti.