Uma Investigação sobre Análise de Sentimentos e Categorização de Issues Reabertas do GitHub

A reabertura de issues representa um desafio significativo no desenvolvimento e manutenção de software, acarretando custos e complexidade. Essa ocorrência muitas vezes indica problemas não resolvidos ou mal compreendidos na comunicação entre colaboradores do projeto e usuários, especialmente em plataformas como o GitHub. Nosso estudo visa aprofundar a compreensão dessas reaberturas em repositórios de código aberto, utilizando dados históricos, categorização de issues e análise de sentimentos dos desenvolvedores. Na metodologia, empregamos a ferramenta SentiStrength-SE, adaptada para léxicos de Engenharia de Software, para obter pontuações negativas, positivas e o sentimento nas discussões relacionadas às issues. Desenvolvemos um modelo de categorização automática, classificando issues em áreas como Banco de Dados, Configuração, Desempenho, Funcional, Interface Homem-Máquina, Informação, Permissões/Obsoleto, Redes, Segurança e Testes. Finalmente, caracterizamos a reabertura de issues conforme os sentimentos dos desenvolvedores em cada categoria. Os resultados destacaram que a análise de sentimentos, embora valiosa, por si só não prevê com precisão as reaberturas de issues. A combinação de sentimentos com a categoria mostrou-se mais eficaz, sublinhando a importância do contexto e compreensão dos sentimentos para uma gestão eficaz no desenvolvimento de software.