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2756 软件学报 2026 年第 37 卷第 7 期

● RQ3 研究结果总结. 从 Discord 开源软件社区的软件实践者对话中共识别出 13 个讨论主题, 可归纳为 3 大
类: 面向问题、面向解决方案和面向知识.
3.4 RQ4: 沟通中对话响应时间与问题解决状态受哪些因素影响?
3.4.1 影响对话响应时间的因素
模型 A 评估了对话中原始问题对对话响应时间的影响, 其结果汇总于表 7. 其条件决定系数 R 超过 0.26, 表
2
c
R 低于 0.02, 说明随机
2
明固定效应和随机效应共同构建的模型对对话响应时间具有较强解释力. 而边际决定系数 m
效应对对话响应时间解释力有限. 在固定效应系数分析中, 除个别变量外, 其余变量对对话响应时间均具有统计学
显著影响. 就原始问题的消息特征而言, “问题长度”和“是否包含网址”对响应时间均呈正向影响 (模型 A 中估计值
为正, 且 p<0.001). 问题文本越长, 参与者理解所需时间可能增加, 导致响应时间延长; 原始问题中是否包含网址同
样与响应时间增加相关, 这与既有研究结果一致 [17] . 尽管问题中包含网址可提供更多细节, 有助于问题理解 [17,53−55] ,
但这些细节可能显著延长对话的响应时间.

表 7 消息/对话层面特征对对话响应时间及问题解决状态的影响

变量或模型项 模型A 模型B
模型项 截距 6.467 (0.446)*** −3.329 (0.663)***
问题长度 0.232 (0.012)*** －
是否包含代码片段 −0.219 (0.035)*** 0.122 (0.291)
是否包含网址 0.293 (0.039)*** 0.505 (0.275)
消息层级变量 是否为工作日提问 −0.263 (0.025)*** 0.264 (0.284)
是否为高峰时段提问 −0.441 (0.022)*** 0.253 (0.246)
是否提及其他社区用户 −0.010 (0.035) −0.352 (0.255)
问题可读性 −0.025 (0.012)* −0.023 (0.020)
是否由社区活跃用户提问 −0.114 (0.031)*** 0.009 (0.459)
提问者是否有社区预定义角色 −0.105 (0.031)*** 0.618 (0.780)
用户层级变量
是否由社区活跃用户回答 － 1.374 (0.468)**
回答者是否有社区预定义角色 － 0.360 (0.335)
对话主题 － 0.145 (0.033)***
对话层级变量 对话持续时长 － 0.262 (0.061)***
对话轮数 － 0.091 (0.022)***
样本数量 31 781 655
( )
2
2
模型评估指标 R c R m : 0.295 (0.027) AUC: 0.852
注: *表示p<0.05; **表示p<0.01; ***表示p<0.001; “－”表示该变量未被纳入对应模型; 括号外数值为固定效应系数估计值, 括号
内数值为相应系数的标准误差

此外, 原始问题的 4 个消息层级变量对对话响应时间均呈显著负向影响 (模型 A 中的估计值为负, 且 p<0.05).
其中, 与原始问题时间特征相关的“是否为工作日提问”和“是否为高峰时段”变量的负向影响表明, 在工作日及高
峰时段提出的问题通常能更快获得回复, 这可能与开发者在上述时间段活跃度较高有关 [56,57] . “是否包含代码片段”
变量的负向影响表明, 原始问题中包含代码片段与响应时间缩短相关, 这与既有研究结论一致 [52,58] . 值得注意的
是, “问题可读性”对响应时间的负向影响表明, 原始问题复杂度增加反而伴随响应时间缩短. 这可能是因为对于可
读性较低、理解难度较大的问题, 参与者通常会更快回复以推动澄清过程.
最后, 在提问者特征方面, 本文所考虑的两个与提问者相关的变量均与对话响应时间缩短相关 (模型 A 中估
计值为负, 且 p<0.05). 由积极参与社区讨论或在社区中担任预定义角色的参与者提出的问题, 通常能更快获得回
复. 这可能是由于此类参与者被社区视为核心成员或技术专家, 其提问更容易获得快速反馈.
3.4.2 影响问题解决情况的因素
表 7 展示了各变量对对话问题解决情况的影响 (模型 B). 模型评估指标 AUC 为 0.852, 表明模型 B 在区分对