Understanding the Evolution of Socio-technical Aspects in Open Source Ecosystems: An Empirical Analysis of GNOME

Understanding the Evolution of
Socio-technical Aspects in
Open Source Ecosystems:
An Empirical Analysis of GNOME
Mathieu Goeminne

Université de Mons Mathieu GoeminneUnderstanding the Evolution of Socio-technical Aspects in OSS: An analysis of GNOME
Écosystème naturel
Déﬁnitions
•Écologie
‣L’étude scientiﬁque des
interactions qui déterminent la
distribution et l’abondance des
organismes
•Écosystème
‣Les composants physiques et
biologiques d’un environnement
considéré
‣Comprend tous les
organismes vivants et les
composants physiques
Exemple: la mare
• Grande biodiversité:
oiseaux, insectes, poissons,
roseaux, nénuphares, …

Écosystème logiciel
Déﬁnitions
• Une collection de produits
logiciels qui ont un certain
niveau de relations.
(Messerschmitt & Szyperski 2003)
• Une collection de projects
logiciels qui sont développés
et qui évoluent ensemble dans
le même environnement.
(Lungu 2008)
Exemples
• Gnome
KDE
• Debian
Ubuntu
• CRAN
•Apache

Comparaison
écosystème logiciel
contributeursprojets
utilisateurs
développeurs
catégorie
A
catégorie
B
catégorie
C
environnement: plateforme et outils
logiciels et matériels, médias sociaux, ...
écosystème naturel
espèces vivantes
végétaux
animaux
micro-
organismes
habitat: sol, roche, air,
eau, lumière, ...

Problématique
Vision
traditionnelle
Projet 1
Projet 2
Projet 3

Problématique
Vision
traditionnelle
Projet 1
Projet 2
Projet 3
Vision socio-technique
Projet 1
Projet 2
Projet 3

Problématique
Aider les communautés
impliquées dans
l'évolution des
écosystèmes logiciels
Développer des outils
pour aider les
communautés à améliorer
leur manière de travailler
Comprendre comment les
communautés
interagissent et
collaborent
Tableaux de bord,
Rapports
automatiques, etc.
Analyse empirique (des
aspects socio-techniques)
des écosystèmes logiciels
Création de
modèles, analyse
des relations entre
différents
phénomènes
Collecte,
extraction, et post-
traitement des
écosystèmes
étudiés

Outils de traitement des données
Bug
tracker
Extraction
Base de données
Fusion des
identités
Détection de
l'activité
Calcul de métriques
Post-traitement des données
...
Visualisation ...
Application
Rapports
Analyse
statistique
Code
source
Mailing list ...

Université de Mons Mathieu Goeminne
Fusion des identités
Understanding the Evolution of Socio-technical Aspects in OSS: An analysis of GNOME
DépôtsContributeurs
john
John Smith
Dépôt de code source
Mailing list
Bug tracker
john <js@gmail.com>
john@doe.org
johnny
john
John, Doe
Doe, John
john.doe@gmail.com
john_doe@hotmail.com
jdoe@gmail.com
John W. Doe
Jane

Comparaison de
l’efﬁcacité de 4 techniques
de détection des identités
similaires.
Référence
Logiciel
Technique de détection
Solution de référence Solution
Comparaison

Exemple de résultats
Bird
Bird étendu
Simple
Amélioré

Bird
Bird étendu
Simple
Amélioré
Rappel

Bird
Bird étendu
Simple
Amélioré
Précision

• La détection des identités similaires est difﬁcile et
demande du temps.
• L’algorithme le plus simple fournit de bons
résultats (pour certains paramètres)!
• Des changements manuels sont toujours
nécessaires pour éliminer les erreurs de
détection.
• Prendre en compte les spéciﬁcités des projets
considérés peut améliorer la qualité des résultats.
Conclusions

Détection du type d’activité
Question générale:
«Dans un dépôt de code source, qui fait quoi?»
Image
Code
Documentation
Traduction

Associer un type d’activité
à chaque ﬁchier
Basé sur [Robles06]
/foo/bar.c
Fichiers Règles
...
...
.*.c -> CODE
CODE
Activité

Études empiriques

Études empiriques
Utilisée pour
atteindre nos
objectifs.

GNOME
• Environnement de bureau (principalement sous Linux).
• 16 ans d’activité.
• Plus de 5.000 contributeurs ayant réalisé plus de
1.300.000 modiﬁcations dans plus de 1.400 projets.
• Ecosystème Open Source: l’historique entier de ses
projets est disponible.

Université de Mons Mathieu GoeminneUnderstanding the Evolution of Socio-technical Aspects in OSS: An analysis of GNOMEUnderstanding the Evolution of Socio-technical Aspects in OSS: An analysis of GNOME
Études réalisées

Une communauté inégale?
Principe de Pareto:
80% des conséquences
proviennent de 20% des
causes.
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.00.20.40.60.81.0
Cumulative percentage of contributors
Cumulativepercentageofworkload

4 systèmes étudiés:
Brasero Evince Wine GNOME
4 mesures de l’activité:
# commits # e-mails # rapports
d’erreur
# changements
dans un rapport
d’erreur

Université de Mons
Brasero
Evince
Wine
Gnome
Understanding the Evolution of Socio-technical Aspects in OSS: An analysis of GNOME Mathieu Goeminne

Université de Mons
Brasero
Evince
Wine
Gnome
Principe de
Pareto vériﬁé

Université de Mons
Brasero
Evince
Wine
Gnome
Principe de
Pareto non
vériﬁé

GNOME: une communauté inégale?

Université de Mons Mathieu Goeminne
Évolution de l’inégalité des distributions
Commits envoyés
E-mails envoyés
Rapports d’erreur modiﬁés
•Importante inégalité
•Inégalité globalement
croissante
Understanding the Evolution of Socio-technical Aspects in OSS: An analysis of GNOME
Brasero Evince Wine

Conclusion
• Le principe de Pareto est vériﬁé pour les systèmes
logiciels étudiés.
• La plupart du travail est réalisé par un petit groupe
de contributeurs très actifs, sauf dans le cas de
l’envoi de rapports d’erreur.
• De nombreux contributeurs ne sont impliqués
qu’occasionnellement.

Université de Mons
• Étude de l’implication des développeurs de
GNOME.
• Basée sur les dépôts de code source des
projets de GNOME.
• Prend en compte les différentes sortes
d’activités réalisées dans ces dépôts.
Mathieu GoeminneUnderstanding the Evolution of Socio-technical Aspects in OSS: An analysis of GNOME
Spécialisation du travail dans la communauté
des développeurs de GNOME

Deux questions
• Comment le travail varie-t-il
d’un projet de GNOME à un
autre?
• Comment le travail varie-t-il
d’un contributeur de
GNOME à un autre?
➡Mesure de l’activité utilisée:
le nombre de modiﬁcations
effectuées sur les ﬁchiers.

Métriques

Principaux résultats
La quantité de travail est distribuée log-normalement entre
les projets de GNOME.

Les activités de programmation, de documentation pour le
développeur, de traduction et de création des binaires
représentent le plus de travail.

Différents comportements entre les
contributeurs les plus actifs et les moins actifs
Contributeurs occasionnels Contributeurs réguliers

Spécialisation du travail:
Conclusions
• La quantité de travail des projets suit une distribution log-normale.
• La quantité de travail est principalement concentrée dans les activités de
programmation, de documentation pour les développeurs, de traduction et
de construction des binaires.
• La programmation est l’activité qui représente la plus grande activité de
travail.
• La plupart des contributeurs sont traducteurs ou écrivent de la
documentation pour les développeurs.
• Les contributeurs se restreignent à quelques types d’activité et ne
s’impliquent que dans un faible nombre de projets.
• Les contributeurs occasionnels sont généralement des traducteurs, tandis
que les contributeurs réguliers sont généralement des programmeurs.

Conclusion générale

Objectifs atteints
• Création d’un framework
permettant l’analyse de
l’évolution des écosystèmes
Open Source.
• Études empiriques de
GNOME pour comprendre
les interactions socio-
techniques présentes dans les
écosystèmes Open Source.

• Dans les projets Open Source, la quantité de travail est
inégalement distribuée entre les contributeurs.
• Les contributeurs de GNOME ne sont pas uniformes:
différentes quantités de travail, différents comportements,
etc. Ils forment des sous-communautés
hétérogènes.
• La programmation, la construction de binaires, la traduction
et la documentation pour développeurs sont les activités
concentrant le plus d’efforts et de contributeurs, bien que
leurs sous-communautés aient des comportements
différents.

Travaux futurs
• Création d’outils dédiés aux sous-communautés de
contributeurs.
• Développer et promouvoir une nouvelle génération d’outils
qui rendent explicites les liens entre les entités impliquées
dans l’évolution des logiciels.
• Utilisation de nos connaissances pour détecter et éviter les
problèmes potentiels dans les écosystèmes Open Source. Ex:
encourager les contributeurs impliqués dans des types
d’activité moins populaires mais potentiellement critiques, tels
que la gestion des bases de données.
• …

Merci

Merci…
… à tous!

Publications
Mathieu Goeminne and Tom Mens. Towards the Analysis of Evolution OSS Ecosystems. In Proceedings of BENEVOL ’09, pages 30-35.
December 2009.
Mathieu Goeminne and Tom Mens. A framework for analysing and visualising open source software ecosystems. In Proceedings of EVOL and
IWPSE, pages 42-47. ACM, 2010.
Tom Mens and Mathieu Goeminne. Analysing the evolution of social aspects of open source software ecosystems. In Proceedings of Workshop
on Software Ecosystems. 2011.
Tom Mens and Mathieu Goeminne. Analyse de l’évolution des aspects sociaux dans les projets open source. In Proceedings of the thirth
conference on Groupement De Recherche CNRS du Génie de la Programmation et du logiciel. June 2011.
Mathieu Goeminne and Tom Mens. A comparison of identity merge algorithms for software repositories. Science of Computer Programming,
(0):-, 2011.
Mathieu Goeminne and Tom Mens. Evidence for the Pareto Principle in Open Source Software Activity. CSMR 2011 Workshop on Software
Quality and Maintainability (SQM), volume 701. March 2011.
J.J. Pérez, R. Deshayes, M. Goeminne, and T. Mens. Seconda: Software ecosystem analysis dashboard. In Proceedings of CSMR ’12, pages
527-530. 2012.
Mathieu Goeminne and Tom Mens. Analysing ecosystems for open source software development communities. In Software Ecosystems.
Edward Elgar, april 2013.
B.Vasilescu,A. Serebrenik, M. Goeminne, and T. Mens. On the variation and specialisation of workload - A case study of the Gnome ecosystem
community. Empirical Software Engineering, pages 1-54, 2013.
M. Goeminne, M. Claes, and T. Mens. A historical dataset for the Gnome ecosystem. In Proceedings of MSR ’13, pages 225-228. 2013.

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