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P2 Contextualizing toxicity in open source: a qualitative study

开源中的毒性语境化:一项定性研究
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 0/10 · 该论文是开源社区 GitHub issue 讨论中毒性互动的定性社会学研究,关注社区倦怠与干预设计,与用户画像中的 PL/AI 交叉(静态分析、Agentic 程序、浮点程序分析、贝叶斯程序分析)完全无交集。引用 8 inbox
Sophie Cohen
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:通过定性分析 GitHub 开源 issue 讨论中的毒性互动,理解其对社区参与和倦怠的影响,为干预设计提供依据。

本文研究开源社区 issue 讨论中的毒性在线互动。作者关注用户因毒性而倦怠并退出 GitHub 等现象,旨在定性理解毒性如何影响开源社区。研究收集了较大规模的毒性互动样本,并对其特征进行定性分析。该工作并不提出自动化检测或干预系统,而是通过经验性、情境化的理解,为未来关于开源社区毒性的讨论和干预设计奠定基础。

问题
开源社区 issue 讨论中的毒性互动会导致用户倦怠和退出,但目前缺乏对其特征与影响的定性理解。
方法
收集开源社区中较大规模的毒性互动样本,并对其互动特征进行定性分析。
评估
通过定性分析揭示毒性互动的特征,并以分析结果支撑未来讨论与干预设计。
原文摘要(Abstract)

In this paper, we study toxic online interactions in issue discussions of open-source communities. Our goal is to qualitatively understand how toxicity impacts an open-source community like GitHub. We are driven by users complaining about toxicity, which leads to burnout and disengagement from the site. We collect a substantial sample of toxic interactions and qualitatively analyze their characteristics to ground future discussions and intervention design.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot6332,
  title = {Contextualizing toxicity in open source: a qualitative study},
  author = {Sophie Cohen},
  booktitle = {FSE},
  year = {2021},
  doi = {10.1145/3468264.3473492}
}