ArguLens: 使用论证模型分析社区对可用性问题的意见

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在开源软件（OSS）中，可用性的设计通常受到社区成员在问题跟踪系统（ITS）等平台上讨论的影响。然而，由于评论数量庞大且多样，消化嵌入在问题讨论中的丰富信息可能是一项重大挑战。我们提出并评估了ArguLens，这是一种概念框架和自动化技术，利用论证模型支持在ITS中有效理解和整合社区意见。通过内容分析，我们将一个大型活跃OSS项目中高度讨论的可用性问题解剖为其论证组件和立场。然后，我们使用监督机器学习技术进行自动论证提取的实验。最后，通过一项针对经验丰富的ITS用户的研究，我们展示了ArguLens提供的信息支持消化与可用性相关的意见，并促进了对冗长问题的审查。ArguLens为设计有价值的工具，用于高级推理和关于可用性的有效讨论提供了方向。