StackOverflow中的群众知识如何评估错误严重性：一项探索性研究

"这篇研究论文名为《使用基于人群的知识评估错误严重性：一项探索性研究》，探讨了如何利用StackOverflow等众包问答社区中的信息来优化错误严重性的评估过程。研究集中在Bugzilla（一个常见的错误追踪系统）上的错误报告，特别是用户中心的Mozilla项目和开发者中心的Eclipse项目。" 在当前的软件开发环境中，错误跟踪系统接收到大量的错误报告，这对项目经理来说是一项艰巨的任务。手动对这些报告进行分类和优先级排序不仅耗时，而且可能导致关键错误的处理被延误。StackOverflow作为一个全球知名的编程问答平台，积累了丰富的错误相关问题和解答，为自动化或辅助错误严重性评估提供了可能。 该研究深入分析了StackOverflow上链接到错误报告的帖子，关注人群属性，如帖子的得分、回答数量、用户活跃度等因素，以及它们与错误严重性之间的关系。通过对Mozilla和Eclipse项目的研究，研究发现严重错误的帖子通常在StackOverflow上获得更高的评分和更多的关注，这表明社区对严重问题的反应更积极。 这一发现表明，基于人群的知识可以作为评估错误严重性的一个有效指标。通过整合StackOverflow等社区的数据，可以开发出更智能的错误管理工具，自动预测或辅助确定错误的严重程度，从而提高错误处理效率。这种做法有可能减少手动工作量，确保关键错误能够更快地得到解决，对项目管理和软件质量控制具有重要意义。 未来的研究方向可能包括进一步验证这种方法在不同项目和社区中的普适性，以及开发算法或工具来自动化这个过程。同时，也需要考虑如何处理社区反馈的噪声和不确定性，以确保评估的准确性和可靠性。 这篇研究为利用众包知识优化错误管理提供了一个新的视角，它强调了社区参与度在评估软件错误严重性中的作用，并为改进现有错误追踪系统提供了有价值的方法论启示。