"数学太痛苦了！"：理解Stack Overflow上机器学习社区的挑战与需求

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Stack Overflow（SO）是一个广受欢迎的编程问答平台，也培养了一个专注于机器学习（ML）的庞大社区，为新手和专家提供交流想法和解决ML相关问题的空间。然而，作为这个在线编程平台的相对少数群体，研究表明ML社区的参与度较低，但从ML用户视角了解是什么阻碍了他们的参与和贡献，在很大程度上仍未被探索。本文基于22小时的半结构化访谈和131份调查回复进行了实证研究，揭示了导致SO上ML问题响应率低和等待时间延长的关键因素，包括发布ML问题的独特质量要求、投入时间与收益之间的差距、ML社区分散在各种平台上以及SO的期望改进。此外，定性研究揭示了SO文化友善程度的逐渐下降；随后的定量研究证实，新手在发布和回答ML问题时经常遇到压力，尽管这种压力会随着经验增加而减弱。我们还探讨了生成式AI工具（如ChatGPT）对在线问答平台的潜在影响，特别关注ML问答。我们希望本研究的结果能为改善ML用户在在线平台上的体验铺平道路，最终促进ML领域更好的知识交流和协作。