Caracterización de los desarrolladores de aplicaciones móviles open-source

El análisis de redes sociales es una herramienta que permite entender dinámicas y relaciones entre individuos en sistemas complejos. Para este caso, se utiliza este análisis para modelar las contribuciones de Github, la cual es una plataforma de trabajo colaborativo para el desarrollo de productos d...

Full description

Autores:
Acevedo Sandoval, Nicolás
Gamba Sabogal, Bibiana
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/48757
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/48757
Palabra clave:
Aplicaciones móviles
Software de código abierto
Desarrollo de software multiplataforma
Análisis de redes
Ingeniería
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:El análisis de redes sociales es una herramienta que permite entender dinámicas y relaciones entre individuos en sistemas complejos. Para este caso, se utiliza este análisis para modelar las contribuciones de Github, la cual es una plataforma de trabajo colaborativo para el desarrollo de productos de software. El trabajo presentado a continuación, tiene el objetivo de hacer un análisis exploratorio de las contribuciones en esta plataforma con el fin de entender las dinámicas de colaboración que se han presentado. Para lograr este objetivo, se obtuvo una gran cantidad de datos que permitiera la formulación y posterior construcción de las diferentes redes que se plantearon. Las redes que se construyen se pueden clasificar en dos grandes lenguajes de programación móvil, Dart y Swift, con el objetivo de identificar si existen diferencias estructurales en la colaboración en ambos lenguajes. De igual forma, para cada lenguaje de programación se definieron cuatro redes por tipo de contribución que son: contribuidores, issues, pull requests y commits. Después de la construcción de estas, se procede hacer una comparación estructural sobre estos cuatro tipos de contribución. Por otro lado, se procede con la selección de unas métricas claves para identificar a los usuarios más importantes de la red. Al tener estos usuarios se procede hacer una caracterización de estos al comprar atributos de interés con los demás usuarios de la red. En cuanto a los resultados obtenidos, se pudo comprobar que los usuarios de Dart tienden a interactuar más entre ellos en comparación a los de Swift. De los comportamientos de las cuatro redes para los dos lenguajes de programación se puede decir que tienen comportamientos similares cuando se observa el coeficiente de clustering. Sin embargo, al observar el grado hay grandes diferencias para todo tipo de contribuciones