Extracting Insights from the Topology of the JavaScript Package Ecosystem
软件生态系统对计算和社会产生了巨大的影响，吸引了企业、研究人员和政策制定者的关注。像JavaScript节点包管理器（npm）这样的大规模生态系统就是软件项目如何容易使用包的证据。由于软件生态系统的高维性和复杂性，其分析方法受到了限制。在本文中，我们利用拓扑方法可视化软件生态系统的高维数据集。拓扑数据分析（TDA）是一种新兴的分析高维数据集的技术，它使我们能够研究数据的形状。我们生成了npm软件生态系统拓扑，通过研究其位置来揭示现有库的见解和提取模式。我们的真实世界的例子揭示了许多有趣的见解和模式，描述了软件生态系统的形状。
2017-10-02 cs.SE
A Prediction Model of the Project Life-span in Open Source Software Ecosystem
在自然生态系统中，动物的寿命是由基因和其他一些生物学特性决定的。类似地，软件项目的生命周期与一些内部或外部特征有关。分析这些特征与项目生命周期之间的关系，可以帮助开发人员、投资者和贡献者控制软件项目的开发周期。本文提供了一个自由开源软件生态系统的项目生命周期的见解。通过对GitHub中项目特性的统计分析，发现程序设计语言的选择、文件的数量、项目的标签格式以及相关的成员关系表达式都会影响项目的生命周期。基于这些发现的特征，我们还提出了一个预测模型来估计开源软件生态系统中的项目生命周期。这些结果可以帮助开发人员在开源软件生态系统中重新安排项目。
2017-10-31 cs.SE
Sustainable Software Ecosystems: Software Engineers, Domain Scientists, and Engineers Collaborating for Science
科学软件的开发通常是领域科学家和科学软件工程师之间的合作。在开发先进的科学软件时，接受这些合作尤为重要，因为可持续性，可重复性和可扩展性非常重要。在理想的情况下，正如本文所讨论的那样，这将由世界上最重要的科学专家组成的团队聚集在一起，这些专家在特定领域具有经验丰富的软件开发人员，他们在形成高度协作的软件团队以促进科学研究方面经验丰富。
2014-07-22 cs.SE
The Life and Death of Software Ecosystems
本文探讨软件生态系统的健康因素，研究如何吸引和留住贡献者以维持其生命力，并分析已消亡系统的状态，为生态系统的可持续发展提供启示。
2023-05-28 cs.SE
Automatic link extraction: The good, the bad and the ugly in software ecosystem mining
本文根据我们在RubyGems包管理器元数据中手动调查链接的经验，介绍了自动链接提取的陷阱。这项工作可以导致自动化的链接提取方法，以避免这些陷阱，并产生更完整的数据集，供研究人员使用时，他们调查软件生态系统的多平台演变。
2017-11-18 cs.SE
Intertwining Ecosystems: A Large Scale Empirical Study of Libraries that Cross Software Ecosystems
各种技术栈和第三方库使用的增加导致开发人员不可避免地切换技术。为了帮助这些开发人员，维护人员已经开始将他们的库发布到多种技术，即，一个跨生态系统的图书馆我们的目标是探索这些跨生态系统库在生态系统之间交织的程度。我们对来自五个不同软件生态系统的110万个库进行了大规模的实证研究，即，PyPI for Python，CRAN for R，Maven for Java，RubyGems for Ruby，NPM for JavaScript，以确定4，146个GitHub项目，这些项目将库发布到这五个生态系统。分析他们的贡献，我们首先发现这些跨生态系统库的绝大多数贡献者（中位数为37.5%）来自单一生态系统，同时也从目标生态系统之外获得了很大一部分贡献（中位数为24.06%）。我们还发现，跨生态系统库是使用多种程序设计语言编写的。具体而言，三个（即，PyPI，CRAN，RubyGems）的大部分源代码都是使用非特定于该生态系统的语言编写的。随着生态系统变得相互交织，这为研究开辟了新的途径，例如跨生态系统库是否可以解决寻找替代库的问题，或者这些库如何适应每个生态系统。
2022-08-13 cs.SE
Guiding Development Work Across a Software Ecosystem by Visualizing Usage Data
软件越来越多地以生态系统的形式生产，由分布式社区维护的相互依赖的组件的集合。这些生态系统充当的是网络组织，而不是市场，因此往往缺乏关于软件如何使用及其影响的可操作的价格信号。我们介绍了一个工具，科学软件网络地图，收集和显示总结的使用数据，在软件生态系统中的演员的需求。我们与六个使用R语言的科学软件生态系统中的生产者和管理员一起对地图进行了上下文化的演练。我们发现，他们的工作，以最大限度地提高多样性，而不是数量的用途，并尽量减少协调成本。我们还发现，汇总的使用数据将有助于向资助机构证明生态系统工作的合理性;我们还发现了各种更细粒度的使用需求，有助于添加或维护功能。
2020-12-10 cs.SE cs.SI
In War and Peace: The Impact of World Politics on Software Ecosystems
在当代软件工程中，依赖第三方库已经司空见惯。由于本质上是开源的，这些库应该倡导一个所有人都可以享受开源软件的自由和机会的世界。然而，人们越来越担心维护者利用他们的影响力来表明政治立场（即，称为抗议软件）。在本文中，我们反思了世界政治对软件生态系统的影响，特别是在乌克兰正在进行的战争的背景下。我们展示了三个世界政治对软件生态系统产生影响的案例，以及这些事件如何导致良性或恶性后果。我们进一步指出了具体的研究机会，并以包含十个研究问题的研究议程作为结论，以指导未来的研究方向。
2022-08-03 cs.SE
An Introduction to Software Ecosystems
本章介绍软件生态系统的定义、分类与示例，聚焦其开发、工具与分析层面，阐释社会技术依赖网络，并梳理相关术语及研究方法。
2023-07-28 cs.SE
Dependency Update Adoption Patterns in the Maven Software Ecosystem
本文研究 Maven 生态系统中依赖更新采用模式，发现采用延迟服从对数正态分布、采用范围呈指数衰减，并分析了其与上游语义变更幅度和维护速率的相关性。
2025-04-09 cs.SE
A Software Ecosystem Reshaped by a Paradigm Shift: the CSI-Piemonte Case
内容：软件开发范式的变化，当由具有关键作用的实体操作时，有能力影响其影响范围内的许多团体和实体，改变他们的工作习惯和关系。目的：在本文中，我们提出的组织变化发生在一个软件生态系统的技术变革的后果。特别是，我们研究的MDD解决方案的演变和不断变化的角色，促进它的公司，公共管理和分包商。方法：本文重点介绍了一个案例研究，该案例研究涵盖了模型驱动开发解决方案的六年演变，从概念开始，直到最近的开源版本，跨越了五个不同的阶段。软件工程学者和直接参与案例研究的工业管理人员共同分析了这段历史。结果：从具体的角度报道了生态系统的演变。对历史的分析允许一个抽象，导致几个不同的生态系统进化图案的识别。结论：这些主题代表了软件生态系统演化的一组关键过程领域。它们有可能推广到其他类似的生态系统。因此，研究人员可以利用这些准则来评估现有的正在进行的案例研究，从业人员也可以利用这些准则作为一套准则。
2018-12-18 cs.SE
Intertwining Communities: Exploring Libraries that Cross Software Ecosystems
在应用程序中使用库可以帮助开发人员降低重新开发现有代码的成本。然而，不同技术栈和第三方库使用的增加导致开发人员不可避免地切换技术并搜索在新技术中实现的类似库。为了帮助寻找这些替代库，维护人员已经开始将他们的库发布到多个生态系统。我们的目标是探索这些图书馆在生态系统之间相互交织的程度。我们对来自五个不同软件生态系统的110万个库进行了大规模的实证研究，即，PyPI、CRAN、Maven、RubyGems和NPM，以识别4，146个GitHub存储库。作为一个起点，这项研究的见解为图书馆维护者、用户、贡献者和研究人员提供了启示，帮助他们了解这些不同的生态系统如何变得更加相互交织。
2023-03-16 cs.SE
Tracing Vulnerability Propagation Across Open Source Software Ecosystems
本文分析了超84,000个漏洞在28个开源软件生态系统中的传播，发现传播序列复杂且延迟长，为软件生态系统、可追溯性和漏洞知识库做出了贡献。
2025-09-16 cs.CR cs.SE
Software Process as a Service: Towards A Software Process Ecosystem
针对受监管环境大型项目中复杂标准开发过程的定制化访问难题，提出将软件过程作为Web服务的生态系统，通过建模方法与德国公共部门过程线的概念验证案例实现，并经专家评估证实其可访问性与可用性改进。
2025-02-17 cs.SE
Tracking Down Software Cluster Bombs: A Current State Analysis of the Free/Libre and Open Source Software (FLOSS) Ecosystem
本研究分析FLOSS生态系统现状，针对包仓库关键依赖监控需求，提出现状分析方法，揭示高影响项目易受供应链攻击的问题，并指出接口等未来研究缺失要素。
2025-02-12 cs.CR cs.SE
SoK: Towards Reproducibility for Software Packages in Scripting Language Ecosystems
本文系统梳理了脚本语言生态系统中软件可重现性面临的挑战，对比了编译型语言生态系统，指出现有研究稀少且聚焦单一，并明确了改进该领域可重现性的后续步骤。
2025-03-27 cs.CR cs.SE
Towards an interdisciplinary, socio-technical analysis of software ecosystem health
这个扩展摘要介绍了跨学科研究项目SECOHealth的研究目标和初步研究结果，该项目是蒙特利尔理工大学（加拿大），蒙斯大学（比利时）和拉瓦尔大学（加拿大）研究团队之间正在进行的合作。SECOHealth旨在通过提供经过验证的跨学科科学方法以及用于改善软件生态系统健康的指南和推荐工具目录，为软件工程的研究和实践做出贡献。
2017-11-13 cs.SE cs.SI
Modeling Interconnected Social and Technical Risks in Open Source Software Ecosystems
开源软件生态系统由数千个相互依赖的库组成，用户可以将它们组合起来产生巨大的效果。最近的工作指出了这些系统中的两种风险：bug和漏洞等技术问题可以通过依赖链接传播，并且相对较少的开发人员负责维护即使是最广泛使用的库。然而，对软件生态系统中的系统性风险进行更全面的诊断应该考虑这些社会和技术风险源如何相互作用并相互放大。出于观察，同一个人保持依赖网络内的几个库，我们提出了一个方法框架来衡量软件生态系统中的依赖关系和开发人员的功能的风险。在我们的模型中，随着开发人员的离开和上游依赖关系的失败，库失败的可能性会增加。我们将我们的方法应用于来自Rust生态系统的数据，突出了几个在只考虑技术依赖时被忽视的系统重要库。我们比较潜在的干预措施，寻求更好的方法来部署有限的开发人员资源，以改善整体生态系统的健康和软件供应链的弹性。
2022-05-10 cs.SE cs.SI
The Dynamics of Innovation in Open Source Software Ecosystems
本文通过分析15年间Stack Overflow帖子中12种编程语言生态系统的库导入数据，发现新库以亚线性速率涌现、库组合以线性速率增长，并揭示了用户经验与国家间的创新差异，为开源生态系统可持续性提供启示。
2024-11-22 cs.SE cs.SI
Fine-Grained Network Analysis for Modern Software Ecosystems
现代软件开发越来越依赖于来自第三方供应商或开源供应商的组件、库和框架，并通过许多平台（或锻造）提供。这种编写软件的方式强调重用和组合，使现代应用程序所需的服务商品化。另一方面，存在于这样一个生态系统中的单个库中的错误和漏洞可以直接或通过传递性影响大量其他库和应用程序。目前，只有关于库依赖关系的产品级信息被用来包含这种危险，但这种知识往往显示出其本身太不精确，导致有效的（可能是自动化的）处理策略。我们将讨论细粒度的函数级依赖如何极大地提高可靠性并减少漏洞对整个软件生态系统的影响。
2020-12-08 cs.SE cs.SI
Technical knowledge and soft skills in software startups within the Colombian entrepreneurial ecosystem
Universidad del Valle（德瓦列大学）；Universidad ORT Uruguay（乌拉圭ORT大学）
本文研究了哥伦比亚创业生态系统中软件初创企业创始团队对技术知识和软技能的需求，发现需求工程、软件测试等知识和沟通、领导力等软技能最为关键。
2025-11-25 cs.SE
State of the Quantum Software Engineering Ecosystem
University of Colorado Colorado Springs (UCCS)（科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校）
本文利用AI技术研究量子软件工程生态系统的现状，识别活跃且成果显著的机构和公司。
2026-01-05 cs.SE
TrustSECO: An Interview Survey into Software Trust
软件生态系统是世界上信任度最高的部分。在协作中，软件工程师信任生态系统中的主要枢纽，例如包管理器、存储库服务和程序设计语言生态系统。然而，这种信任经常被漏洞、勒索软件和恶意行为者的滥用所破坏。但什么是信任？在本文中，我们通过对12位软件工程师的深入访谈，探讨了他们在日常工作中如何看待信任。从采访中，我们总结出三点。首先，软件工程师在选择软件包时区分采用因素和信任因素。其次，虽然在文献中大多数技术因素被认为是主要的信任因素，软件工程师在这项研究中得出的结论是，组织因素更重要。最后，我们发现，不同类型的软件工程师需要不同的信任的看法，这是不可能的，以创建一个统一的信任的看法。保留字：软件生态系统信任，经验软件工程，TrustSECO，外部软件采用，横断面探索性访谈分析，信任感知。
2021-01-15 cs.SE
An Empirical Comparison of Developer Retention in the RubyGems and npm Software Ecosystems
软件生态系统可以被看作是由技术组件（软件包）和维护技术组件的社会组件（开发人员社区）组成的社会技术网络。随着时间的推移，生态系统通过社会技术变化而演变，这些变化可能会极大地影响生态系统的可持续性。像开发人员流动这样的社会变化可能会导致技术退化。这激发了识别导致开发人员放弃的那些因素的需要，以便自动化识别具有高放弃风险的开发人员的过程。本文比较了两个软件包生态系统RubyGems和npm的这些因素。我们分析了他们在GitHub上托管的软件包的演变，考虑了提交方面的开发活动，以及与其他开发人员在提交、问题或拉取请求相关的评论方面的社交互动。我们分析了RubyGems和npm分别超过3万和6万开发人员的社会技术活动。我们使用生存分析来确定哪些因素与较低的生存概率相一致。我们的研究结果表明，开发人员放弃生态系统的可能性更高：不与其他开发人员进行讨论;没有很强的社交和技术活动强度;沟通或提交频率较低;并且长时间不参与技术和社交活动。这些观察结果可用于自动识别放弃生态系统的可能性很高的开发人员，从而降低与知识损失相关的风险。
2017-08-08 cs.SE
How to Sustain a Scientific Open-Source Software Ecosystem: Learning from the Astropy Project
本文以 Astropy 项目为例，通过访谈、调查和跨项目 issue/PR 分析，研究科学开源软件生态系统在跨学科与多项目协作中的可持续性挑战，并提出具体改进建议。
2024-02-23 cs.SE
More Is Different: Toward a Theory of Emergence in AI-Native Software Ecosystems
Aalborg University（奥尔堡大学）；Aalborg University Department of Computer Science（奥尔堡大学计算机科学系）
本文探讨AI原生软件生态系统中涌现现象，提出复杂适应系统理论，并定义可测量的因果涌现框架，挑战传统理论。
2026-04-20 cs.AI cs.SE
A Survey on Sustainable Software Ecosystems to Support Experimental and Observational Science at Oak Ridge National Laboratory
为了寻找支持橡树岭国家实验室（ORNL）实验和观测科学（EOS）的软件生态系统的可持续方法，我们进行了一项调查，以了解EOS软件和数据的当前和未来前景。本文介绍了我们用来确定感兴趣的重要领域、差距和潜在机会的调查设计，然后对所获得的答复进行了讨论。该调查提出了有关项目人口统计、技术方法和当前及未来五年所需技能的问题。该研究于2021年6月至7月在38名ORNL参与者中进行，并遵循人类受试者培训所需的指南。我们计划利用收集的信息来帮助指导可持续的、基于社区的和可重用的科学软件生态系统的愿景，这些生态系统需要有效地适应：i）下一代仪器和计算（例如边缘、分布式、加速器）中异构硬件的不断发展的格局，ii）使用人工智能的数据驱动科学的数据管理要求。
2022-04-12 cs.SE
Understanding Software Vulnerabilities in the Maven Ecosystem: Patterns, Timelines, and Risks
本文利用 Goblin 框架对 Maven 生态中 77,393 个漏洞版本和 226 个 CWE 进行大规模分析，发现漏洞平均需近五年记录、4.4 年解决，延迟带来安全风险，凸显更高效漏洞管理的必要性。
2025-03-28 cs.SE
A method for analyzing stakeholders' influence on an open source software ecosystem's requirements engineering process
对于开源软件（OSS）生态系统中的公司来说，需求工程（RE）过程是相当多方面的。除了典型的可再生能源流程外，还有一个竞争流程，该流程位于公司外部，但却是公司生态系统所固有的。当试图在与其他公司的竞争中强加一个议程，并旨在使内部产品规划与生态系统的可再生能源过程保持一致时，公司需要考虑其他利益相关者的影响力以及他们的议程是什么。本研究的目的是帮助企业识别和分析OSS生态系统中的利益相关者，在他们的影响力和互动方面，创造他们的议程，他们的合作者，以及他们如何投资他们的资源的意识。为了得到一个解决方案工件，我们应用了一种设计科学研究方法，在这种方法中，我们将工件设计建立在文献和早期工作的基础上。提出了一种利益相关者影响力分析方法，并通过Apache Hadoop OSS生态系统的案例研究，验证了该方法的适用性和实用性。SIA使用社会网络结构来衡量利益相关者的影响力和互动，并考虑到开放源码软件可再生能源的特殊性，以帮助企业构建与开放源码软件生态系统相关的利益相关者分析过程。SIA通过解决影响力和互动的概念，为利益相关者分析过程增加了战略方面的内容，这在OSS生态系统的协作和精英可再生能源文化中非常重要。
2022-07-29 cs.SE
Collaboration in Open Government Data Ecosystems: Open Cross-sector Sharing and Co-development of Data and Software
背景资料：开放式创新突出了外部协作和知识共享的潜在好处，这通常体现在开放源码软件上。迄今为止，公共部门主要侧重于共享开放式政府数据，通常采用供应驱动的方法，反馈回路有限。我们假设，公共部门组织可以通过创建平台来扩展开放式创新的好处，在这些平台上，OGD、相关OSS和开放标准可以协同开发和共享。目的：本研究的目的是探讨公共部门组织在平台提供者的角色如何促进这种合作的形式OGD生态系统和生态系统的治理结构，以支持合作。方法：我们进行了一个探索性的多案例研究两个这样的生态系统，分别专注于OGD相关的瑞典劳动力市场和公共交通部门。数据是通过访谈、文件研究和长期参与某个平台提供商来收集的。结果如下：该研究介绍了两个生态系统的治理结构和协作实践，并讨论了这些如何有助于平台提供商的目标。案例研究强调，平台提供商需要发挥积极和多功能的作用，使生态系统成员能够共享数据和软件。结论：我们的结论是，OGD生态系统为公共部门组织提供了催化OGD潜在创新产出的可能性，但它需要投资并采用开放和协作的心态。
2022-07-31 cs.SE
Release as a Contract: A Concept of Meta-Maintenance for the Entire FLOSS Ecosystem
我们提倡在支持自由/自由和开源软件（FLOSS）生态系统维护方面进行范式转变，从关注单个项目到监控整个FLOSS生态系统的整个有机系统，我们称之为软件元维护。我们讨论了基于区块链技术构建全球源代码管理系统、全球问题管理系统和FLOSS人力资本指数的挑战。
2022-04-27 cs.SE
A Metadata-Based Ecosystem to Improve the FAIRness of Research Software
本文提出DataDesc生态系统，通过机器可操作的元数据描述软件接口，提升研究软件的可发现性、可访问性、互操作性和可重用性，以促进软件复用并减少重复开发。
2023-06-18 cs.SE
Quantum Software Ecosystem Design
针对量子计算发展对软件生态系统的迫切需求，本章提出基于软硬件协同设计的构建框架，从编译器、算法到应用层实现双向反馈，并从概念与技术基础设施双视角分析，为开发科学严谨的量子软件生态提供指南。
2024-05-21 cs.SE quant-ph
A Contribution Management Framework for Firms Engaged in Open Source Software Ecosystems -- A Research Preview
背景和动机：贡献管理帮助参与开源软件（OSS）生态系统的公司激励他们应该贡献什么，何时贡献，以及他们应该将资源集中在什么地方以及在多大程度上。这种指导方针也被称为贡献战略。制定有针对性的贡献战略的动机是最大限度地提高投资回报，并维持生态系统所需的影响力。问题/Problem：我们的目标是开发一个框架，帮助企业了解他们的现状，并创建一个起点，以制定一个有效的贡献管理流程。主要想法/结果：通过设计科学的方法，一个原型框架的基础上创建的文献和验证迭代与专家意见，通过访谈。出资额：在本研究预览中，我们提出了我们的初步结果后，我们的第一个设计周期和咨询一个经验丰富的OSS经理在一个大型OSS面向软件密集型公司。初步验证强调了利益相关者识别和分析的重要性，以及贡献管理和与内部产品规划保持一致的一般需要。这鼓励未来的工作，以进一步开发的框架，使用专家和案例验证。
2022-07-31 cs.SE
Toward a Cohesive AI and Simulation Software Ecosystem for Scientific Innovation
ParaTools, Inc.（ParaTools公司）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）；Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室）
本文提出构建统一AI与建模模拟（ModSim）的集成软件生态系统，解决兼容性、部署和依赖管理等挑战，依托E4S和Spack等举措推动跨学科科学创新。
2024-11-14 cs.AI cs.SE
Open Source Software: An Approach to Controlling Usage and Risk in Application Ecosystems
开源软件运动多年来一直呈指数级增长，没有放缓的迹象。推动这种增长的是提供许多功能的库和框架的广泛可用性。开发人员将此功能整合到他们的应用程序中可以节省时间和金钱，从而更快，功能更丰富。尽管开放源码软件取得了越来越大的成功，并提供了许多优势，但它也有黑暗的一面。由于其社区建设和很大程度上不受监管的分发，大多数开源软件都包含错误、漏洞和其他问题，使其极易被利用。缺乏监督通常会阻碍软件的质量，导致在使用它的应用程序中产生涓滴效应。此外，使用开源的开发人员倾向于随意将软件下载到他们的构建系统中，但很少跟踪他们下载的内容，导致在他们的应用程序和生态系统中有过多的开源软件。本文讨论的过程和做法，开放源码软件的用户可以实现到他们的环境中，可以安全地跟踪和控制的开放源码软件的引入和使用到他们的应用程序，并报告在工业环境中获得的一些初步成果。最后，我们讨论了与开源的规范使用和重用相关的治理问题，以及需要进一步改进的领域。
2022-06-21 cs.SE
Evolving Collaboration, Dependencies, and Use in the Rust Open Source Software Ecosystem
开源软件（OSS）在工业、研究和政府中广泛传播。OSS代表了一种有效的开发模式，因为它以可扩展的方式利用了许多开发人员的分散努力。由于OSS开发人员在相互依赖的模块上独立工作，他们以生态系统的形式创建了一个更大的整体，留下了他们的贡献和合作的痕迹。从这些跟踪中获得的数据使大规模分散协作工作的研究成为可能。我们展示了Rust生态系统中数万名开发人员的活动数据，以及他们的库之间不断发展的依赖关系。这些数据涵盖了开发人员对Rust库的七年贡献，可用于重建生态系统的开发历史，例如不断增长的开发人员协作网络或依赖网络。这些数据还辅以下载量和受欢迎程度的统计数据，跟踪随着时间的推移使用和成功的动态。总的来说，这些数据全面反映了生态系统的几个方面。
2022-11-23 cs.SE cs.SI
Bridging the Language Gap: An Empirical Study of Bindings for Open Source Machine Learning Libraries Across Software Package Ecosystems
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
本文通过BindFind方法收集并实证研究跨13个软件包生态系统的2,436个ML库绑定，揭示其多由社区维护、版本覆盖有限且技术滞后严重，为开发者集成与后续研究提供依据。
2024-08-19 cs.LG cs.SE
Software Ecosystems: A Tertiary Study and a Thematic Model
软件生态系统（SECO）是一组参与者之间的交互，通信，合作和协同作用。根据参与者与他人互动的类型，每个人都可以扮演不同的角色。这些交互提供了围绕共同技术平台或服务一起工作的参与者之间的一系列积极关系（共生）。SECO已在几项研究中进行了探讨，其中一些涉及其一般特征，另一些则侧重于特定主题（例如，需求、治理、开源、移动）。有许多不同性质的文献综述（例如，系统性文献综述和系统性绘图研究）。本研究通过分析多年来发表的几项二级研究，介绍了SECO领域的现状。为此，我们进行了一项三级研究。从最初的518项研究中，我们选择了22项研究。我们确定了研究人员使用的理论基础及其与其他生态系统的影响和关系。我们进行了专题综合，并确定了一个高阶主题，5个主题，10个子主题和206个类别。因此，我们提出了一个主题模型SECO包含五个主题，即：社会，技术，商业，管理，和一个评价主题命名为软件生态系统评估模型（SEAM）。我们的主要结论是，SECO主题之间的关系不应该被孤立地看待，它必须在一个整体的方法来解释，考虑到其他主题的影响，主要涉及到SECO互动中的治理和管理活动的区别。最后，这项工作提供了该领域的概述，并指出了未来的研究领域，如SECO社区需要进一步调查其他生态系统的结果，主要是来自数字生态系统和数字商业生态系统社区。
2022-12-20 cs.SE
Cross-Ecosystem Bug Classification in Quantum Software
NIT Srinagar（印度国立技术学院斯利那加分校）
本研究对Qiskit等12个量子软件仓库的17523个缺陷开展跨生态系统比较，采用基于规则的分类框架，发现经典缺陷占比67%，所提框架在细粒度量子缺陷检测上优于机器学习基线。
2026-08-05 cs.SE
Sustainable Software Ecosystems for Open Science
可持续的软件生态系统很难建立，需要协调一致的努力、社区规范和协作。在科学领域，建立一个教师、员工、学生和开源专业人士共同工作的社区，并将软件视为科学研究的一流产品，就像数学在物理科学中被对待一样，这一点尤为重要。Kitware在科学、工程和医学研究领域建立合作项目方面有着丰富的历史，随着新技术和新方法的出现，它将继续致力于改进这一模式。这种方法密切遵循并通过在科学中实践开放的，可重复的研究而得到加强，其中数据，源代码，方法和方法都是可用的，以便可以独立地复制和验证复杂的实验。
2013-09-11 cs.CY cs.SE
The Rise of the Software-Defined Vehicle: Architectures, Enabling Technologies, and Future Opportunities
Harokopio University of Athens（哈罗科皮奥雅典大学）
本文综述了软件定义汽车从分布式ECU到集中式计算平台的架构演进，分析了服务导向软件、中间件、AI和云基础设施等使能技术，并讨论了网络安全、互操作性等挑战及未来方向。
2026-08-11 cs.ET cs.SE
Accountability in Open Source Software Ecosystems: Workshop Report
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文通过研讨会探讨开源软件生态系统中问责制的重要性，分析利益相关者的需求与冲突，提出研究方向和实践参与建议。
2026-02-03 cs.HC cs.SE
The Software Heritage Open Science Ecosystem
本文介绍 Software Heritage 这一最大的公共源代码存档库，其通过 Merkle 图支持软件实证研究，并确保科研软件的可获取性与完整性，促进可复现研究。
2023-10-16 cs.SE
Full-Stack Quantum Software in Practice: Ecosystem, Stakeholders and Challenges
本文针对量子软件实用化中硬件差异、算法复杂、与传统软件集成困难及标准接口缺失等挑战，探讨建立量子计算软件开发流程并回应利益相关者关切，以推动量子计算在多领域的有效应用。
2023-07-30 cs.SE quant-ph
Entangle: Uncovering Collaboration in the GitHub Quantum Software Ecosystem
Universidad de Castilla-La Mancha（卡斯蒂利亚-拉曼恰大学）
本文提出 Entangle，一种基于 GitHub 数据的分析方法，识别量子软件生态中的 1,500+ 仓库、27,000 贡献者及协作模式，揭示行业主导结构，为负责任创新和战略决策提供实证支持。
2026-09-24 cs.IR cs.SE
Towards an Incident Management Framework in Proprietary Software Ecosystems
本文针对专有软件生态系统（PSECO）引入了IM Framework事件管理框架，基于快速审查和跨组织合作，提出五大核心类别以增强平台可靠性与韧性，填补事件管理治理空白。
2024-10-12 cs.SE
A Systematic Mapping Study on Requirements Engineering in Software Ecosystems
软件生态系统（SECO）和开放式创新过程被认为是软件行业的前进方向。正确理解需求对于这些IT系统和传统IT系统同样重要。本文提出了一个映射研究的问题，需求工程和质量方面的SECO和分析新兴的想法。我们的研究结果表明，在需求工程的各个阶段或子任务，大部分的SECO具体的研究已经完成的启发，分析和建模。另一方面，需求选择，优先级，验证和可追溯性吸引了一些已发表的研究。在各种质量属性中，SECO的研究主要集中在安全性、性能和可测试性方面。另一方面，可靠性，安全性，可维护性，透明度，可用性吸引了很少发表的研究。本文提供了一个审查的学术文献SECO相关的需求工程活动，建模方法和质量属性，位置的源出版物的分类问题，并确定了差距，很少有研究。
2017-12-31 cs.SE
Enable an Open Software Defined Mobility Ecosystem through VEC-OF
Futurewei Technologies Inc.（华为技术未来公司）
OEM和新进入者可以将移动即服务市场（MaaS）作为切入点，升级其E/E（电气和电子）架构为C/C（计算和通信）架构，为其生产和服务模式构建一个开放的软件定义和数据驱动的软件平台，使用车辆，道路，云和网络，不断完善自动驾驶等核心技术，为MaaS运营商提供经济实惠的敏捷平台。在本文中，我们提出了一个新的框架，VEC-OF（Vehicle-Edge-Cloud Open Framework），这是一个新的以数据和人工智能为中心的车辆软件框架，通过协作车辆，基础设施和云功能和智能，实现更安全，更高效，连接和可信的MaaS
2020-07-08 cs.CY cs.LG cs.SE
On the Impact of Micro-Packages: An Empirical Study of the npm JavaScript Ecosystem
用户贡献的开源软件（OSS）生态系统的兴起表明了它们在软件工程学科中的普遍性。图书馆通过在整个生态系统中相互依赖来共同工作。从这些生态系统中出现了一个最小化的库，称为微包。当一个关键的生态系统依赖性的中断对不知情的用户产生影响时，微包就成了问题.在本文中，我们研究了微包在npm JavaScript生态系统中的影响。具体来说，我们对169，964个JavaScript npm包进行了实证研究，以了解（i）微包的普遍现象，（ii）微包继承的大小依赖性以及（iii）开发人员使用成本（即，获取、安装、加载时间）。研究结果发现，微包构成了npm生态系统的重要组成部分。除了易于阅读和理解之外，我们还展示了一些微包具有很长的依赖链，并且与其他npm包一样会产生同样多的使用成本。我们设想，这项工作激发了开发人员意识到他们的第三方依赖关系对软件生态系统中的关键变化有多敏感的需求。
2017-09-14 cs.SE
Lessons Learned from Applying Social Network Analysis on an Industrial Free/Libre/Open Source Software Ecosystem
许多软件项目不再由一个组织在内部完成。相反，我们正处于一个新的时代，软件是由个人和组织的网络社区开发的，他们之间的关系建立在共同利益的基础上。讽刺的是，最近的研究表明，软件开发实际上可以由竞争对手共同开发。例如，众所周知，移动设备制造商苹果和三星一直在开源项目上合作，同时在法庭上进行昂贵的专利战。以案例研究的方法，我们探讨竞争对手的公司如何合作，在开源领域采用多方法的方法，结合定性分析的档案数据（QA）与挖掘软件存储库（MSR）和社会网络分析（SNA）。在探索OpenStack生态系统中的协作过程的同时，我们的研究通过探索高度网络化的开源生态系统中的群体，子社区和商业模式的作用，为软件工程研究做出了贡献。令人惊讶的结果指出，对相同收入模式的竞争（即，操作冲突的商业模式）不一定影响生态系统内的协作。此外，在检测OpenStack社区的不同子社区时，我们发现开发人员与来自同一公司的开发人员合作的预期社交倾向（即，但在OpenStack生态系统中并不存在。此外，在解决一个新的，复杂的和未开发的开源案例的同时，这项研究还有助于合作竞争战略和高科技创业的管理文献，丰富地描述了高度网络化的生态系统中的异构参与者（涉及个人，初创公司，成熟的公司和公共组织）如何在开源领域联合开发复杂的大数据基础设施。
2016-11-22 cs.SE cs.SI
Interactive Complexity: Software Metrics from an Ecosystem Perspective
现在，即使是最微不足道的应用程序也是在数百万行库、API和程序设计语言代码之上编写的，因此，设计软件时存在的许多复杂性已经被抽象掉，以便程序员能够主要关注业务逻辑。由于每个应用程序都严重依赖于其设计运行的生态系统，无论是局限于本地系统还是包括对通过网络连接的机器的依赖，测量这些系统的复杂性不再仅仅通过观察应用程序内部的代码来完成;我们还需要考虑其外部交互。在考虑安全问题时，这一点尤为重要，因为我们的医疗保健，金融和汽车依赖于复杂的软件系统。我们提出了互动的复杂性，它提供了一个量化的措施，如何交织的系统部分。一些最著名的软件复杂性度量是CK度量套件中的度量;这些度量是为测量面向对象系统而设计的，但我们相信它们可以用来帮助测量软件系统的交互。我们的实验结果表明，在一个版本中修复的错误数量与足够规模的系统中这些指标的价值之间存在很强的相关性。
2017-11-28 cs.SE
Insights into Dependency Maintenance Trends in the Maven Ecosystem
本文使用Goblin框架定量分析Neo4j数据集，发现依赖较少的版本更易错过发布，而最新版本依赖新鲜度为正，表明管理效能更优，有助于改善生态健康。
2025-03-28 cs.SE
Lessons from the Long Tail: Analysing Unsafe Dependency Updates across Software Ecosystems
本文分析了跨软件生态系统中不安全的依赖项更新问题，基于88,416个PR的样本发现此类风险不仅限于高影响力库，并提出包含六个关键问题的研究议程以防范整个生态系统中的不安全活动。
2023-09-08 cs.SE
