2) Do reviewers from the same team

2) Do reviewers from the same team give more useful comments?: We hypothesize that a reviewer may give more useful comments to member of his or her own team because they are familiar with that person, their abilities, and are more invested in the quality of the code that the team ships. A team in this sense is a group of usually four to ten developers all working under the same manager or developer lead (i.e., each project in our analysis comprises many teams). We found that roughly three quarters (76%) of review comments come from reviewers on the same team as the author. Although crossteam reviewers were less frequent, we found that reviewers from different teams gave slightly more useful comments than reviewers from the same team in all the five projects. As Table III shows however, the magnitude of the difference is quite small (under 1.5% for all but one project) and is statistically significant only because of the large sample used (over one million comments in total). Based on this, we conclude that there is no noticeable difference in comment usefulness density between reviewers who are on the same team or on different teams than the author.

3) How do comment usefulness densities vary over time?: Porter et al. found in their study on software inspection that effectiveness and defect discovery rates vary over different time periods [28]. We investigated whether reviewers are becoming more efficient in making comments on the same project over time by looking at the the comment usefulnesss density of the entire project for different periods of time. We found that for four out of the five projects the density of useful comments increases over time and we suspect this can be attributed to both increased experience with the project, similar to our findings in Section VI-A1 and also refinement of the code reviewing process (more training of developers, better tracking of code review data, etc.). Figure 7 (a) shows the temporal trend for a snapshot of time for the Office project. Even though the long term trend shows an increase density of useful comments, for three out of the five projects we noticed peaks and valleys in the density of useful comments for limited periods. For example, Figure 7:(b) shows a temporary drop for the Bing project. Examining trends of usefulness density can help managers determine whether or not code review practices are improving. For example, during times where the usefulness density drops, managers can be alerted and can easily “drill-down” to the specific reviews, reviewers, changes, or components, that are contributing to the drop and can take corrective action.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2) ทำทานจากให้ทีมเดียวกันเห็นประโยชน์?: เรา hypothesize ให้ผู้ตรวจทานอาจให้ข้อคิดเห็นเป็นประโยชน์มากขึ้นกับสมาชิกในทีมของ ตนเองเนื่องจากพวกเขาคุ้นเคยกับบุคคล ความสามารถ และจะเพิ่มเติมลงทุนคุณภาพรหัสทีมเรือ ทีมงานในนี้เป็นกลุ่มของนักพัฒนา 4-10 มักจะทำงานภายใต้เป้าหมายผู้จัดการหรือผู้พัฒนาเดียวกัน (เช่น แต่ละโครงการในการวิเคราะห์ของเราประกอบด้วยทีมงานมาก) เราพบว่า ประมาณไตรมาส 3 (76%) ตรวจทานข้อคิดเห็นมาทานในทีมเดียวกันเป็นผู้เขียน แต่ crossteam ทานได้น้อยบ่อย เราพบว่า ทานจากทีมอื่นให้เห็นประโยชน์เล็กน้อยกว่าทานจากทีมเดียวกันในโครงการ five ตาราง III แสดงอย่างไรก็ตาม ขนาดของความแตกต่างเป็นขนาดค่อนข้างเล็ก (ต่ำกว่า 1.5% สำหรับโครงการทั้งหมด แต่หนึ่ง) และเป็น significant ทางสถิติเท่านั้น เพราะตัวใหญ่อย่างใช้ (หนึ่งล้านความคิดเห็นทั้งหมด) เราตามนี้ สรุปว่า มีความไม่แตกต่างอย่างเห็นได้ชัดในความหนาแน่นของประโยชน์ข้อคิดเห็นระหว่างผู้ที่อยู่ ในทีมเดียวกัน หรือกลุ่มคนที่แตกต่างกว่าผู้เขียน 3) วิธีทำเห็นประโยชน์ในความหนาแน่นแตกต่างกันเวลา?: กระเป๋า et al. ที่พบในการศึกษาตรวจสอบซอฟต์แวร์ที่ราคาค้นพบประสิทธิภาพและข้อบกพร่องแตกต่างกันเกินรอบระยะเวลาที่แตกต่างกัน [28] เราตรวจสอบว่า ผู้ตรวจทานจะกลายเป็น efficient เพิ่มเติมในการทำความเห็นในโครงการเดียวกันช่วงเวลาโดยมองความหนาแน่น usefulnesss ข้อคิดเห็นของโครงการทั้งหมดระยะเวลาแตกต่างกัน เราพบที่สี่จากโครงการ five ความหนาแน่นของความเห็นที่เป็นประโยชน์เพิ่มเวลา และเราสงสัยว่า นี้สามารถเกิดจากประสบการณ์ที่เพิ่มขึ้นทั้งกับโครงการ คล้ายกับ findings ของเราในส่วน VI-A1 และ refinement รหัสทบทวนกระบวนการ (เพิ่มเติมฝึกอบรมพัฒนา ดี ติดตามข้อมูลตรวจทานรหัส ฯลฯ) รูปที่ 7 (a) แสดงแนวโน้มขมับสำหรับ snapshot ของเวลาสำหรับโครงการ Office แม้ว่าแนวโน้มระยะยาวแสดงความหนาแน่นที่เพิ่มขึ้นของความเห็นที่เป็นประโยชน์ สำหรับสามจากโครงการ five เราสังเกตเห็นยอดเขาและหุบเขาในความหนาแน่นของความเห็นที่เป็นประโยชน์สำหรับรอบระยะเวลาที่จำกัด ตัวอย่าง 7:(b) รูปแสดงการปล่อยชั่วคราวสำหรับโครงการ Bing ตรวจสอบแนวโน้มของความหนาแน่นความมีประโยชน์สามารถช่วยจัดการกำหนดหรือไม่มีการปรับปรุงรหัสทบทวนแนวทางปฏิบัติ ตัวอย่าง ในช่วงเวลาที่ความหนาแน่นประโยชน์ลดลง ผู้จัดการสามารถแจ้งเตือน และสามารถได้อย่างง่ายดาย "ลึก" กับรีวิว specific ทาน เปลี่ยนแปลง การ ประกอบ ที่เอื้อต่อการหล่น และสามารถดำเนินการแก้ไข

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2 ) การตรวจสอบจากทีมเดียวกันให้ความเห็นที่มีประโยชน์มากขึ้น : เราพบว่าผู้ใช้อาจจะให้ความคิดเห็น มีประโยชน์กับสมาชิกของทีมงานของเขาหรือเธอเอง เพราะพวกเขาจะคุ้นเคยกับคนๆ นั้น ความสามารถของตน และมีการลงทุนในคุณภาพของรหัสที่ทีมเรือทีมในความหมายนี้ คือ กลุ่มมักจะสี่สิบนักพัฒนาทำงานภายใต้การจัดการเดียวกันหรือผู้พัฒนาหลัก ( เช่น โครงการแต่ละโครงการในการวิเคราะห์ของเราประกอบด้วยหลายทีม ) เราพบว่าประมาณสามในสี่ ( 76% ) ทบทวนความคิดเห็นที่มาจากผู้ตรวจทานอยู่ทีมเดียวกับผู้เขียน แม้ว่า crossteam ผู้ตรวจทานได้น้อยลง ,เราพบว่า การตรวจสอบจากทีมต่างให้ความเห็นที่มีประโยชน์มากขึ้นเล็กน้อยกว่าการตรวจสอบจากทีมเดียวกันทั้งหมด จึงมีโครงการ ตารางที่ 3 แสดง อย่างไรก็ตาม ขนาดของความแตกต่างค่อนข้างเล็ก ( น้อยกว่า 1.5 % ทั้งหมด แต่หนึ่งในโครงการ ) และมีความ signi จึงไม่เพียงเพราะจำนวนขนาดใหญ่ ( มากกว่าหนึ่งล้านความคิดเห็นทั้งหมด ) ตามนี้เราสรุปได้ว่าไม่มีความแตกต่างในความหนาแน่นสามารถประโยชน์แสดงความคิดเห็นระหว่างผู้ตรวจทาน ใครอยู่ทีมเดียวกัน หรือทีมที่แตกต่างกว่าผู้เขียน

3 ) วิธีทำแสดงความคิดเห็นประโยชน์ความหนาแน่นแตกต่างกันในช่วงเวลา ? : Porter et al . พบในการศึกษาของพวกเขาในการตรวจสอบซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพและข้อบกพร่องการค้นพบราคาแตกต่างกันไปในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน [ 28 ]เราตรวจสอบพบว่า ความคิดเห็นมีมากขึ้น จึงทำให้ EF cient ความคิดเห็นในโครงการเดียวกันตลอดเวลาโดยดูที่ความคิดเห็น usefulnesss ความหนาแน่นของโครงการทั้งหมดสำหรับรอบระยะเวลาที่แตกต่างกันของเวลา เราพบว่า 4 จึงได้ออกโครงการความหนาแน่นของประโยชน์ความคิดเห็นเพิ่มขึ้นตลอดเวลา และเราสงสัยว่า นี้สามารถนำมาประกอบกับทั้งเพิ่มประสบการณ์กับโครงการคล้ายกับ ndings จึงของเราในส่วน vi-a1 และอีกครั้งจึง nement ของรหัสการตรวจสอบกระบวนการ ( การฝึกของนักพัฒนา , การติดตามที่ดีขึ้นของตรวจสอบโค้ดข้อมูล ฯลฯ ) รูปที่ 7 ( ก ) แสดงแนวโน้มชั่วคราวสำหรับภาพรวมของเวลาสำหรับโครงการ CE จึง . ถึงแม้ว่าแนวโน้มระยะยาวแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มความหนาแน่นของความคิดเห็นที่เป็นประโยชน์สามของโครงการเราจึงได้เห็นยอดเขาและหุบเขาในความหนาแน่นของความเห็นที่มีประโยชน์สำหรับระยะเวลาที่ จำกัด ตัวอย่าง รูปที่ 7 ( b ) แสดงให้เห็นการลดลงชั่วคราวในการโครงการ การตรวจสอบแนวโน้มของความหนาแน่นประโยชน์สามารถช่วยให้ผู้จัดการตรวจสอบหรือไม่ว่า รหัส ไม่ทบทวน การปรับปรุง ตัวอย่างเช่น ในช่วงเวลาที่เป็นประโยชน์ ความหนาแน่นลดลงผู้จัดการสามารถได้รับการแจ้งเตือน และสามารถ " เจาะลึก " เพื่อกาจึง C รีวิว ผู้ตรวจทาน ส่วนประกอบการเปลี่ยนแปลง , หรือ , ที่เอื้อต่อการลดลงและสามารถใช้แก้ไขการกระทำ