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P2 Early Forecasting of Developer Inactivity in Open Source Projects

开源项目中开发者不活跃的早期预测
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 1/10 · 该论文属于软件仓库挖掘/开发者行为分析,用 GitHub 贡献数据做开发者不活跃的时间序列预警,既不涉及静态分析、机器学习系统或 Agentic 程序的程序分析,也不涉及浮点分析、贝叶斯程序分析或 LLM 与程序分析的交叉,与用户研究方向基本无关。引用 0 inbox
Samuel Walter Walter Utzinger
crossref: 2026-09-12

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一句话:提出用 GitHub 贡献数据对开发者不活跃进行时间预测,可在 7 天窗口前提前预警 65–75%。

开源软件项目依赖核心开发者的持续参与,因此当贡献者长期离开或脱离时,项目会变得脆弱。已有工作刻画了不活跃和开发者休息现象,但维护者仍缺少实用工具来提前预判。本文将开发者脱离建模为一个针对 GitHub 用户贡献的时间预测问题,并在开源项目上进行了初步评估。结果显示,该方法能在不活跃状态转变前的 7 天窗口中正确标记 65–75% 的情况,表明 GitHub 数据可以支持面向开源开发者休息的早期预警系统。该研究为自动预警系统奠定了基础,帮助维护者预见并缓解项目风险,也推动了对开源社区开发者可持续性的更广泛理解。

问题
开源项目高度依赖核心开发者的持续参与,但维护者缺乏实用工具来提前预判贡献者是否会进入不活跃状态。
方法
将开发者脱离建模为基于 GitHub 用户贡献数据的时间预测问题,并面向开源项目进行初步预测。
评估
在开源项目上评估模型能否在不活跃状态转变前的 7 天窗口中发出预警,正确标记率为 65–75%。
原文摘要(Abstract)

Open Source Software (OSS) projects rely on the sustained participation of core developers, making them vulnerable when contributors take extended breaks or disengage. Prior work has characterized inactivity and developer breaks, yet maintainers lack practical tools to anticipate them. We model developer disengagement as a temporal prediction problem against GitHub user contributions. Preliminary results on OSS projects show that our approach correctly flags 65–75% of 7-day windows preceding inactivity transitions, suggesting that GitHub data can support early-warning systems for OSS developers’ breaks. This research contributes a foundation for automated early-warning systems that help maintainers anticipate and mitigate project risks, representing a step toward a broader understanding of developer sustainability in OSS communities.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot11540,
  title = {Early Forecasting of Developer Inactivity in Open Source Projects},
  author = {Samuel Walter Walter Utzinger},
  booktitle = {ICSE},
  year = {2026},
  doi = {10.1145/3774748.3787756}
}