Page 59 - 《软件学报》2026年第7期

2744 软件学报 2026 年第 37 卷第 7 期

模式差异. 本文共识别出对话中 10 种互动模式, 问题解决率达 76%, 在不同社区之间存在一定差异. 其中, VSCode
和 TypeScript 社区的问题解决率分别为 61% 和 84%.
● RQ3: 软件实践者沟通中的主要话题有哪些?
利用数据集 II, 对软件实践者在 Discord 对话中的讨论话题进行分析研究, 并比较各类话题在不同开源社区中
的出现频率. 本文共识别出 13 类主要讨论话题, 可归纳为 3 大类型: 问题导向型、解决方案导向型以及知识导向
型. 各类话题在不同开源社区讨论中的分布存在显著差异, 反映出社区关注重点的多样性.
● RQ4: 沟通中对话响应时间与问题解决状态受哪些因素影响?
基于数据集 I 和数据集 II, 分别分析消息及对话层面的沟通特征, 及其对于对话响应时间和问题解决状态的
影响. 研究发现, 问题描述冗长或包含网址链接时, 对话响应时间显著延长; 问题中包含代码片段, 或对话由活跃参
与者、具备社区预定义角色的用户在工作日或高峰时段发起, 通常能获得更快速的响应. 此外, 讨论主题类型、对
话持续时长以及对话轮次, 也显著影响问题的解决状态.
基于研究成果, 本文探讨面向实时交流平台开发者的启示, 如提升信息检索与对话导航的用户体验; 总结开源
软件社区实践经验, 如促进软件实践者在 Discord 平台上实现高效沟通的策略; 并提出若干未来可进一步深入研
究的方向.
本文主要贡献如下.
(1) 开展一项大规模实证研究, 系统地分析开源软件实践者在 Discord 平台上实时交流中的沟通特征.
(2) 构建并公开两个基于 Discord 平台的对话与消息数据集, 为后续相关研究提供数据支持.
(3) 总结对开源软件社区与实时交流平台开发者的设计启示, 提炼促进开源社区高效沟通的实用经验, 并提出
未来研究方向.
本文第 1 节介绍研究背景. 第 2 节阐述研究方法. 第 3 节呈现研究结果. 第 4 节讨论研究发现的启示. 第 5 节
综述相关研究工作. 第 6 节讨论研究有效性潜在威胁. 第 7 节总结全文, 并展望未来研究方向. 本文的代码与数据
参见: https://zenodo.org/records/17892973.
1 背 景

开源软件社区可在 Discord 平台上创建聊天室, 并与官方网站对接, 以优化用户使用体验. Discord 聊天室包含
两个核心概念: (1) 服务器 (Server), 即 Discord 社区主体; (2) 频道 (Channel), 作为服务器的分类子论坛, 供社区成
员开展主题化交流. 每个 Discord 服务器通过角色管理机制, 构建层级化治理架构, 其中典型的角色包括: (1) 所有
者 (Owner), 即服务器的创建者, 有权分配管理员和版主权限; (2) 管理员 (Administrator), 负责服务器的整体运营管
理; (3) 版主 (Moderator), 通过规则执行维护社区文化氛围与健康生态; (4) 普通用户 (User), 具备基础交流权限的
社区成员.
后文图 1 呈现了 Discord 平台上 Angular 社区某频道实时交流示例. 其中, 左侧栏展示 Angular 社区的频道,
频道中显示公告、技术问题等多类话题; 中间栏展示特定频道按时间排序的消息内容; 右侧栏展示了所有社区成
员及其角色. 社区成员通常选择特定频道作为对话载体: 发起者以提问形式开启对话, 回应者针对问题进行回复.
对话双方发布消息, 形成对话中问题 (Question) 及答复 (Response) 的交织.

2 研究方法

2.1 数据收集
本文同时考虑社区存续时长、技术领域多样性及社区规模等因素, 从 Discord 平台筛选出 7 个开源软件社区
作为数据来源. 具体而言, 首先以 Discord 平台中“科学与技术 (Science & Tech)”分类下的 2 031 个社区为初始样本
数据, 排除归属于游戏或娱乐类别的 1 130 个社区. 接着, 搜索剩余 901 个社区潜在开源代码库, 其中 201 个社区具
备开源代码库. 基于社区在 Discord 平台存续时长及成员规模, 选取不同技术领域排名前列的 7 个社区作为研究