From Anecdote to Evidence: The Relationship Between Personality and Need for Cognition of Developers
有相当多的轶事证据表明，软件工程师喜欢参与解决难题和其他认知努力。一个人从事和享受努力思考的倾向被称为“认知需求”。在这篇文章中，我们研究了软件工程师的人格特质和他们对认知的需求之间的关系。通过对483名受访者的大规模抽样研究，我们收集了数据，以捕捉六个“光明”的性格特征的HEXACO人格模型，和三个“黑暗”的性格特征。使用多种方法分析数据，包括多重贝叶斯线性回归分析。结果表明，CA。开发人员对认知需求的33%的变化可以用人格特质来解释。贝叶斯分析表明，在预测认知需求时，有四种特质特别令人感兴趣：对经验的开放性、诚实、谦逊和情绪化。此外，我们还发现，需要认知的软件工程师是，平均而言，高于在一般人群中，根据与以前的研究比较。鉴于人的因素对软件工程师的一般表现，特别是解决问题的技能的重要性，我们的研究结果提出了招聘，工作行为和团队合作的几个影响。
2021-12-13 cs.SE
Different Debt: An Addition to the Technical Debt Dataset and a Demonstration Using Developer Personality
本文扩展 Technical Debt Dataset，覆盖 37 个项目全分支 278,320 次提交，并复现开发者个性研究，得到与既有工作不同的 TD 引入与移除关系。
2024-03-02 cs.SE
Finding Relationships between Socio-Technical Aspects and Personality Traits by Mining Developer E-mails
人格特质影响着大多数（如果不是全部的话）人类活动，从人们走路、说话、穿衣和写作的方式，到与他人互动的方式。最重要的是，个性会影响人们做决定的方式，包括在开发人员的情况下，他们在选择他们想要参与的软件项目时所考虑的标准。大多数研究软件开发项目中社会、技术和人为因素的影响的工作都集中在软件质量中沟通的影响上。例如，在发布软件产品的增强版本之前，识别预测器以检测可能包含错误的文件。这些作品中只有少数关注自由/自由和开源软件项目中具有提交权限的开发人员（提交者）的个性特征及其与他们交互的软件工件的关系。本文提出了一种方法，自动识别的基础上，从电子邮件发送的提交人在FLOSS项目的个性特征，揭示在软件开发过程中发生的社会和技术方面之间的关系。我们的实验结果表明，提交者通过他们的电子邮件和他们进行的社会（沟通）和技术活动所投射的人格特质之间存在一些关系。这项工作是一个初步的研究，旨在支持建立有效的工作团队，在软件开发项目的基础上，考虑到他们的个性特征的利益相关者的适当组合。
2016-03-03 cs.SE
Mining Valence, Arousal, and Dominance - Possibilities for Detecting Burnout and Productivity?
与其他行业类似，软件工程领域也受到诸如倦怠等心理疾病的困扰，这会导致开发人员失去兴趣，表现出较低的活动和/或感到无能为力。预防对这类疾病至关重要，而预防又需要及早发现症状。情绪维度的效价，唤醒和支配（VAD）能够从文本通信（如电子邮件）中获得一个人的兴趣（吸引力），激活水平和对特定情况的感知控制水平。作为识别软件工程中生产力损失症状的第一步，本文探讨了VAD指标及其在700，000个Jira问题报告（包含2，000，000条评论）上的属性，因为问题报告跟踪了开发人员在解决错误或新功能方面的进展。使用具有已知VAD分数的14，000个英语单词的通用词典，我们的结果表明，不同类型的问题报告（例如，特征请求与错误）具有合理的效价变化，而问题优先级的增加（例如，从轻微到严重）通常会增加唤醒。此外，我们表明，作为一个问题的解决时间的增加，所以没有觉醒的个人的问题被分配。最后，问题的解决提高了效价，特别是对于问题报告者和快速解决的问题。VAD和问题报告活动之间的这种关系的存在表明，文本挖掘在未来可以提供一种替代方式的工作健康评估调查的承诺。
2016-03-14 cs.SE
Personality Profiles of Global Software Developers
背景：个人的人格特质已经被证明会影响他们在团队工作中的行为。特别是，积极的团队态度对于分布式和全球软件开发工作至关重要，因为协作对于项目成功至关重要。目的：鉴于此，我们试图从心理语言学的角度来研究全球软件从业者的个性特征的影响。方法：从IBM Rational Jazz存储库中选择并挖掘来自十个团队的工件。我们采用了社会网络分析（SNA）技术来识别和分组从业者到两个集群的基础上，他们沟通的消息的数量，顶级成员和其他，并使用标准的统计技术来评估从业者的工作项目相关的任务变化的参与。然后，我们使用LIWC工具的语言维度对从业者的信息进行心理语言学分析，该工具先前与大五人格特征相关。结果：对于我们的样本146从业者，我们发现，顶级成员表现出更开放的经验比其他从业者。此外，参与可用性相关任务的从业者被发现是高度外向的，编码员是最神经质和尽责的。结论：高水平的组织和人际关系技能可能对那些在分布式环境中工作的人有用，个性多样性可能会提高团队绩效。
2021-02-19 cs.SE
Communication and Personality Profiles of Global Software Developers
背景：先前的研究已经确定，在全球软件开发过程中，一小部分个人主导着团队沟通。然而，这些成员的贡献如何影响其团队的知识传播过程，或者他们的个性特征是否是他们占主导地位的原因，目前尚不清楚。目的：我们着手通过对存储库工件的研究来解决这一差距。方法：从IBMRationalJazz存储库中挖掘来自十个团队的工件。我们采用了社会网络分析（SNA），根据他们交流的信息数量和他们对任务变化的参与程度，将从业者分为两个集群，顶级成员和其他人。然后使用SNA指标（密度、入度和紧密度）来研究从业人员在知识传播中的重要性。此后，我们进行了心理语言学分析从业者的信息，使用语言的尺寸，以前与大五人格概况。结果如下：对于我们的样本146从业者，我们发现，顶级成员占据知识传播的关键作用，并表现出更多的开放性的经验比其他人。此外，在团队合作过程中，所有的个性特征都得到了体现，尽管经验开放性、宜人性和外向性特别明显。然而，没有特定的人格预测成员参与知识传播。结论：促进高度连接的团队沟通网络的任务分配可以减轻全球软件团队中的隐性知识损失。此外，虽然表示对经验持开放态度的成员可能特别有动力去执行，但这并不完全是全球团队成功的原因。
2021-02-24 cs.SE
Exploring the Relationship Between Personality Traits and User Feedback
本研究针对用户人格对软件工程协作的影响尚不明确的问题，通过56名学生的实验发现神经质与反馈详尽度、功能评分显著相关，提示需求工程中需考虑人格因素。
2023-07-22 cs.SE
A large-scale, in-depth analysis of developers' personalities in the Apache ecosystem
内容：大型分布式项目通常是由多个具有不同个性的开发人员共同努力的结果。目的：我们的目标是找到证据，个性可以解释开发人员在大规模分布式项目中的行为。例如，信任他人的倾向--全球软件工程成功的关键因素--被发现对分布式项目中代码评审的结果有积极的影响。方法：在本文中，我们进行了定量分析的生态系统级数据的代码提交和电子邮件消息的开发人员贡献的Apache软件基金会（ASF）的项目，作为大规模分布式项目的代表。结果如下：我们发现，Apache开发人员中有三种常见的性格特征，特别是他们的可持续性和神经质水平。我们还证实，开发人员的个性是稳定的，随着时间的推移。此外，个性特征并不因其角色、成员资格和对项目的贡献程度而有所不同。我们还发现，更多的开放开发人员更有可能成为Apache项目的贡献者。结论：总的来说，我们的研究结果加强了对软件工程中人为因素的未来研究的必要性，以使用心理测量工具来控制开发人员个性的差异。
2022-04-13 cs.SE
Personality Traits in Game Development
现有的关于软件开发中人格特质的研究将游戏开发者排除在一个独立的群体之外。虽然游戏是软件，但游戏开发有其独特的考虑因素，因此游戏开发人员可能会表现出与其他软件专业人员不同的个性特征。我们评估了123个游戏开发者的国际人格项目池五因素模型量表和人口调查问卷，使用因素分析。程序员的外向性低于设计师、艺术家和制作团队成员;开放性低于设计师和制作，神经质高于制作--可能与倦怠和关键时间有关。与已发表的软件开发人员的规范相比，游戏开发人员报告较低的开放性，责任心，外向性和可信赖性，但较高的神经质。这些个性差异有许多实际意义：角色之间的外向性差异可能会导致沟通障碍;开放性差异可能会导致程序员和设计师之间的冲突。了解性格特征和角色之间的关系可以帮助招聘人员引导新员工进入合适的角色，并帮助管理人员应用适当的压力管理技巧。为了实现这些好处，必须将个人与角色区分开来：仅仅因为一个人占据了一个角色并不意味着他们拥有与该角色相关的人格特征。
2022-04-25 cs.HC cs.SE
Promises and Perils of Inferring Personality on GitHub
人格在我们理解人类行为和行为中起着关键作用。今天，人格的应用是广泛的，建立在心理学的解决方案来推断人格。例如，在软件工程中，一种广泛使用的推断个性的解决方案使用文本通信数据。随着对软件工程中个性的研究不断增长，了解这些解决方案的性能势在必行。本文比较了三种广泛研究的基于文本的性格测试的推理能力，并与GitHub上的基本事实进行了比较。本文探讨了提高人格测验推理能力所面临的挑战和可能的解决方案。我们的研究表明，推断个性的解决方案远非完美。软件工程通信数据可以推断出单个开发人员的个性，平均出错率为41%。在最好的情况下，通过遵循我们的建议，出错率可以降低到36%。
2021-07-15 cs.SE
At What Cost? Software Developers' Well-Being in the Age of GenAI
Queen’s University（女王大学）；The University of Western Australia（西澳大学）；University of Otago（奥塔哥大学）；Uppsala University（乌普萨拉大学）
本文探讨了生成人工智能时代软件开发者福祉问题，指出过度关注生产力和性能可能忽视开发者身心健康，提出理论框架以平衡绩效指标与人类体验和社会可持续性。
2026-05-21 cs.SE
Machine Learning Models for the Early Detection of Burnout in Software Engineering: a Systematic Literature Review
Bernoulli Institute for Mathematics, Computer Science, and Artificial Intelligence（伯努利数学、计算机科学与人工智能研究所）；University of Groningen（格罗宁根大学）
本文通过系统文献综述探讨了软件工程师和IT专业人员中职业倦怠的早期检测，分析了机器学习方法的准确性和精度，并提出未来研究建议。
2026-03-24 cs.AI cs.CY cs.LG
Relating Voluntary Turnover with Job Characteristics, Satisfaction and Work Exhaustion - An Initial Study with Brazilian Developers
软件开发人员的更替率仍然很高，涉及额外的雇用和培训费用。自愿离职可能是由于工作场所的问题或个人的职业决定，但它也可能与工作特性，甚至工作满意度和工作疲惫。本文报告了一项初步研究，定量测量这些结构中的78个软件开发人员在巴西工作谁离开了他们的工作自愿。为此，我们采用了著名的调查工具，即JDS从哈克曼和奥尔德姆的工作特征模型，和Maslach等人。的倦怠测量。平均而言，开发人员在离职前表现出低到中等程度的自主性（3.75，1-7级）和满意度（4.08），以及中度疲惫（4.2），同时经历了高任务重要性（5.15）。此外，测试人员的工作满意度明显低于程序员。这些结果使我们能够提出有趣的假设，供未来的研究解决。
2019-03-11 cs.SE
MentalGame: Predicting Personality-Job Fitness for Software Developers Using Multi-Genre Games and Machine Learning Approaches
Department of Computer Engineering, University of Tehran（塔里哈大学计算机工程系）
MentalGame通过多类型游戏和机器学习方法预测软件开发人员的性格-职业适配度，实现高精度的适配性预测。
2026-01-03 cs.AI cs.HC cs.LG
Using Personality Detection Tools for Software Engineering Research: How Far Can We Go?
University of Bari（巴里大学）
评估软件工程师的个性可能有助于将个人特征与开发活动的特征相匹配，例如代码审查和测试，以及团队组成中的支持经理。然而，自我评估问卷并不是大规模收集多种意见的实际解决办法。相反，自动个性检测虽然克服了这些限制，但基于在非技术语料库上训练的现成解决方案，这可能不容易适用于软件工程（SE）等技术领域。在本文中，我们首先评估性能的通用人格检测工具时，应用到技术语料库的开发人员的电子邮件从Apache软件基金会的公共档案检索。我们观察到预测的准确性普遍较低，工具之间存在总体分歧。其次，我们复制了两个先前的研究，在SE取代的个性检测工具，用于推断开发人员的个性，从拉请求讨论和电子邮件。我们观察到原始结果未得到证实，即，改变原始研究中使用的工具会导致不同的结论。我们的研究结果表明，需要专门针对软件工程领域的个性检测工具。
2021-10-22 cs.AI cs.CL cs.LG
Influence of Personality Types in Software Tasks Choices
根据心理学，不是每个人都能胜任所有的工作。因此，如果具有特定个性类型的人被分配到项目中他们喜欢的任务，那么软件开发成功的机会就会增加。同样，软件开发在很大程度上取决于软件从业者如何执行他们的任务。这项实证研究调查了100名古巴软件开发人员，他们也在古巴哈瓦那的信息科学大学任教或学习。这项工作的目的是找到可能的模式，链接个性类型的角色偏好在软件生存周期。在各种角色中，系统分析师，软件设计师和程序员被认为是最受欢迎的参与者。相比之下，软件测试人员和软件维护人员恰好是软件工程师中最不受欢迎的角色。
2015-11-13 cs.CY cs.SE
A survey on the impact of emotions on the productivity among software developers
本研究通过两阶段调查结合偏最小二乘法分析，证实软件开发者情绪状态对感知生产力有强正向显著影响，强调情绪管理对提升开发生产力的重要性。
2025-10-06 cs.HC cs.SE
The Influence of HEXACO Personality Traits on the Teamwork Quality in Software Teams -- A Preliminary Research Approach
Aachen FH Aachen University of Applied Sciences（亚琛应用科学大学）；German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心）
本研究设计测量HEXACO人格特质对软件团队团队工作质量（TWQ）的影响，初步数据（n=54）分析显示人格特质及其组合显著影响TWQ，同时性别比例和年龄分布也有影响。
2026-06-15 cs.HC cs.SE
The Influence of Human Aspects on Requirements Engineering-related Activities: Software Practitioners Perspective
需求工程（RE）相关的活动需要在软件工程（SE）中的各种角色之间进行高度协作，例如需求工程师，利益相关者，开发人员等。他们的人口统计，观点，对技术的理解，工作风格，沟通和协作能力使RE高度依赖于人。确定动机、领域知识、沟通技巧、个性、情感、文化等“人的方面”如何影响可再生能源相关活动，将有助于我们从总体上改善可再生能源和可持续能源。本研究的目的是更好地了解当前行业的角度对人的方面的影响，对RE相关的活动，特别是专注于动机和个性，针对软件从业人员参与RE相关的活动。我们的研究结果表明，软件从业者认为动机，领域知识，态度，沟通技巧和个性非常重要的人的方面时，参与RE相关的活动。一组因素被确定为软件从业者的动机因素时，参与RE相关的活动，并确定了重要的个性特征时，参与RE。我们还确定了因素，使个人参与RE相关的活动时，效率较低，并获得了初步的想法，测量个人的性能时，参与RE。我们的研究结果表明，各个领域需要更多的调查，我们总结了一套关键的建议，以进一步研究。
2022-06-06 cs.SE
On the Unhappiness of Software Developers
快乐的生产工人理论认为快乐的工人更有生产力。软件工程的最新研究支持了这一论点，软件开发人员的繁荣幸福的理想经常在行业从业者中表达。然而，文献表明，一种提高工人幸福感和生产力的成本效益高的方法可能是限制不幸福感。心理障碍，如职业倦怠和焦虑，也可以通过限制软件开发人员的负面经验来减少。同时，缺乏对（不）幸福的基线评估和开发人员如何体验幸福的知识。在本文中，我们扩大了对软件开发人员中不快乐的理解：（1）软件开发人员（不）快乐的人口分布，（2）开发软件时不快乐的原因。我们进行了一项大规模的定量和定性调查，结合了一个心理测量验证的工具来测量（不）幸福，有2220名开发人员，产生了1318个完整响应的丰富和平衡的样本。我们的研究结果表明，软件开发人员是一个稍微快乐的人群，但需要限制开发人员的不快乐。我们还确定了219个因素，这些因素代表了开发软件时不快乐的原因。我们的研究结果可以作为开放数据提供，可以作为管理职位的从业人员和开发人员在工作中培养幸福感的指导方针。我们建议在未来的研究中考虑幸福的人和技术方面的软件工程。
2017-05-10 cs.CY cs.SE
Finding an Effective Classification Technique to Develop a Software Team Composition Model
无效的软件团队组成已成为公认的软件项目失败的一个突出方面。从不同的理论人格模型中提取的结果报告在软件开发人员的选择过程中产生了矛盾的拟合，有效性的挑战和缺失的指导。人们还认为，在开发模型时使用的技术可能会影响整体结果。因此，本研究旨在：1）发现一种有效的分类技术来解决问题，2）开发一个软件开发团队组成模型。开发的模型由三个预测因素组成：团队角色，个性类型和性别变量;它还包含一个结果：团队绩效变量。用于模型开发的技术是逻辑回归、决策树和粗糙集理论。高预测精度和低模式复杂度是选择有效技术的两个参数。根据研究结果，约翰逊算法（JA）的团队组成模型的一个有效的技术。该研究提出了一套24条决策规则，用于寻找有效的团队成员。这些规则涉及性别分类，以突出软件开发人员的适当个性特征。最后，本研究认为，选择适当的分类技术是开发有效模型的最重要因素之一。
2017-11-21 cs.SE
