2022 Fiscal Year Final Research Report

Evaluation of Risk and Soundness of Open Source Software

Research Project

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Project/Area Number	18H04094
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
Research Institution	Nanzan University (2022) Osaka University (2018-2021)
Principal Investigator	Inoue Katsuro 南山大学, 理工学部, 教授 (20168438)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	吉田則裕立命館大学, 情報理工学部, 教授 (00582545) 眞鍋雄貴 (真鍋雄貴) 福知山公立大学, 情報学部, 講師 (20625339) 松下誠大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (60304028) 石尾隆奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (60452413) 岡野浩三信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (70252632) KULA RAULA・GAIKOVINA 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (80749094) 崔恩瀞京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 助教 (90755943) 神田哲也大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (90780726)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2023-03-31
Keywords	ソフトウェアエコシステム / オープンソースソフトウェアOSS / ソフトウェアライブラリ / ソフトウェアレポジトリマイニングMSR
Outline of Final Research Achievements	In recent years, the ability to analyze large-scale Open Source Software (OSS) repositories has emerged, making it possible to quantitatively analyze and evaluate the characteristics of OSS. Consequently, we have advanced research with the modeling and analysis of the OSS ecosystem as a major theme. In the former, we conducted modeling and analysis of the evolution of Android's SDK, the evolution of Python language and its relationship with Stack Overflow posts, as well as OSS volunteer contribution and repository activity. In the latter, we worked on developing clone detection tools, investigating the generalization performance of clone tools using deep learning models, solving the Unix 2038 problem, tracking source code reuse, investigating automatic build failures, and analyzing natural language in requirement specification documents. These studies greatly contribute to the understanding and improvement of the OSS ecosystem.
Free Research Field	ソフトウェア工学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	現代ではOSSはいろいろなソフトウェアシステムでの利用が普及し、OSSの利用無しには、効率的なソフトウェアシステムの開発は困難になってきている。一方、OSSの欠陥や脆弱性の存在は、社会的に大きなインパクトを与えている。本研究では、OSSの相互依存関係をエコシステムとしてモデル化し、OSSの特性の評価をそれらの個々の中身の分析のみならず、エコシステムモデルとして分析し、大域的、相対的な評価を行なう研究を行なった。これらはMining Software Repositories　MSR研究の新しい潮流に合致しており、学術的に高い評価を受けるとともに、OSSの信頼性評価に貢献した。