Avoimen lähdekoodin projektien kehitystehtävien valmistumisajan arviointi koneoppimismenetelmin - Holopainen, Lauri (2022)
Ohjelmistovirheiden korjausajan arviointi on perinteisesti tehty asiantuntija-arvioinnin perusteella. Automaattisia menetelmiä korjausajan ennustamiseksi on kehitetty lähinnä keskittyen yksittäisiin ohjelmistoprojekteihin. Tässä tutkimuksessa replikoitiin ohjelmistoprojektien kehitystehtävien valmistumisaikoja koneoppimismenetelmin ennustava tutkimus, ja tutkittiin saman menetelmän soveltuvuutta virheraporttien sulkeutumisaikojen ennustamiseen. Koneoppimismenetelmänä käytettiin Random Forest -luokittimia. Aineisto käsitti yli 39 tuhatta avoimesti saatavilla olevaa ohjelmistoprojektia, lähes 13 miljoonaa kehitystehtävää ja yli 1.5 miljoonaa virheraporttia. Replikaatiotutkimuksessa laajempi opetus ja testausdata tuottivat hieman alkuperäistä tutkimusta heikommat tulokset, mutta uudet havainnot kuitenkin vahvistivat alkuperäisiä huomioita. Virheraporttien sulkeutumisajan ennustamisen huomattiin olevat haastavampi tehtävä kuin yleisempi kehitystehtävän valmistumisajan arviointi, ja menetelmää voisi kehittää tutkimalla luokittimen kannalta hyödyllisimpiä muuttujia. Tulosten perusteella näyttäisi siltä, että tekoälyn sovellettavuus yksittäisiä virheraportteja tarkastellessa on vielä heikkoa, mutta siitä voi olla hyötyä suuria tietomääriä käsiteltäessä.