REPOSITÓRIO INSTITUCIONAL DA UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ (RI-UEM)
A missão do Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) é reunir, preservar e permitir o acesso à memória institucional (científica, técnica, artística e administrativa) da Universidade Estadual de Maringá em formato digital.
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http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/4688| Autor(es): | Neira, Anderson Bergamini de |
| Orientador: | Igor Fábio Steinmacher [Orientador] - UTFPR Prof. Dr. Igor Fábio Steinmacher |
| Título: | Estudo exploratório sobre o perfil de contribuição dos desenvolvedores da plataforma Topcoder |
| Banca: | Leticia dos Santos Machado - UNISINOS |
| Banca: | Itana Maria de Souza Gimenes - UEM |
| Palavras-chave: | Desenvolvimento de software;Crowdsourcing;Plataforma Topcoder |
| Data do documento: | 2018 |
| Editor: | Universidade Estadual de Maringá |
| Citação: | NEIRA, Anderson Bergamini de. Estudo exploratório sobre o perfil de contribuição dos desenvolvedores da plataforma Topcoder. 2018. 97 f. Dissertação (mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Maringá, Maringá, 2018. |
| Resumo: | O crowdsourcing é um movimento que tem atraído empresas de renome e participantes do mundo inteiro. Atualmente, existem diversas plataformas de crowdsourcing focadas em desenvolvimento de software. A plataforma Topcoder é uma das populares do mercado. Dado o crescimento deste modelo de desenvolvimento, pesquisadores têm estudado formas de melhorar a interação entre solicitante, usuário e plataforma, com o objetivo de garantir uma experiência agradável para todos. Um fator que afeta diretamente a plataforma e as empresas solicitantes é o perfil de contribuição dos participantes, pois são eles quem solucionam as demandas criadas pelos clientes. Assim, o objetivo deste trabalho é investigar o perfil de contribuição dos usuários que participam do desenvolvimento de software na plataforma Topcoder. Para analisar o perfil de contribuição dos usuários, este estudo foi divido em duas fases: análise da hiperespecialização; e análise do perfil de contribuição. Para as duas fases foram utilizados dados coletados da plataforma Topcoder por meio de sua API pública. As análises conduzidas foram quantitativas, baseadas em estatística descritiva e testes de comparação entre populações. Na primeira fase foi investigado como é possível identificar os usuários que contribuem majoritariamente em desafios com a mesma classificação (development, design ou data science), ou em desafios que utilizam uma mesma tecnologia, sendo classificados, então, como hiperespecialistas. Como resultado da primeira fase, foi possível verificar a existência de usuários hiperespecialistas em termos de tipos de desafio e tecnologias requeridas. Apesar deste perfil aparecer, ele não é o mais vitorioso. Na segunda fase (análise do perfil de contribuição), o objetivo foi o de identificar diferentes perfis de contribuição baseado nas participações dos usuários nos desafios. Para analisar como os usuários da plataforma contribuem, um conjunto de atributos relacionados às suas participações foram coletados, curados e utilizados para agrupar os usuários utilizando o algoritmo Model-based Clustering. Na segunda fase, observaram-se cinco grupos distintos de usuários: elite, recém-chegados, desistentes, tardios e usuários aventureiros. Dentre os grupos é possível verificar usuários altamente engajados com a plataforma, além de usuários que estão há menos tempo na plataforma e têm dificuldade em evoluir. Acredita-se que, de posse desses resultados seja possível evoluir na compreensão das ações dos participantes de crowdsourcing, contribuindo para a manutenibilidade do ecossistema |
| Abstract: | Crowdsourcing is a movement that has attracted renowned companies and participants from around the world. Currently, there are several crowdsourcing platforms focused on software development. The Topcoder platform is one of the popular platforms on the market. Given the growth of this development model, researchers have been studying ways to improve the interaction between requester, user and platform, with the goal of ensuring a pleasant experience for all. One factor that directly affects the platform and the requesting companies is the contribution profile of the participants, since they are the ones who solve the demands created by the clients. Thus, the objective of this work is to investigate the contribution profile of users who participate in software development in the Topcoder platform. In order to analyze the contribution profile of the users, this study was divided in two phases: hyperspecialization analysis; and contribution profile analysis. In the first phase, we investigated this phenomenon by considering the hyperspecialization as something related to the challenges that developers participated (development, design or data science); and to the technologies that are required to accomplish the challenges. The analysis of hyperspecialization was quantitative and was conducted in two steps: in the first step we made use of data from all types of challenges from an 18-month time window; the second focuses only on development challenges and encompasses all the contributions of the most participatory users. As a result of the first phase, it was possible to verify the existence of hyperespecialistas users, although this profile is not the most victorious. In the second phase (contribution profile analysis), the objective was to identify different contribution profiles based on users' participation. We collected different attributes related to user participation and we grouped users using the Model-based Clustering algorithm. We observed five distinct groups of users: experts, newcomers, dropouts, late users and adventurous users. Among the groups it is possible to check users highly engaged with the platform, in addition to users who are less time on the platform and have difficulty in evolving. We believe that, in the possession of these results, it is possible to evolve in understanding the actions of crowdsourcing participants, contributing to the maintenance of the ecosystem |
| URI: | http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/4688 |
| Aparece nas coleções: | 2.4 Dissertação - Ciências de Tecnologia (CTC) |
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