1. Fingerprinting and Building Large Reproducible Datasets
- Author
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Lefeuvre, Romain, Galasso, Jessie, Combemale, Benoit, Sahraoui, Houari, Zacchiroli, Stefano, Diversity-centric Software Engineering (DiverSe), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-LANGAGE ET GÉNIE LOGICIEL (IRISA-D4), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Montréal (UdeM), Département d'Informatique et de Recherche Opérationnelle [Montreal] (DIRO), Institut Polytechnique de Paris (IP Paris), Télécom Paris, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom Paris
- Subjects
Software Engineering (cs.SE) ,FOS: Computer and information sciences ,Computer Science - Software Engineering ,dataset reproducibility empirical studies open science ,open science ,empirical studies ,dataset ,[INFO]Computer Science [cs] ,reproducibility - Abstract
Obtaining a relevant dataset is central to conducting empirical studies in software engineering. However, in the context of mining software repositories, the lack of appropriate tooling for large scale mining tasks hinders the creation of new datasets. Moreover, limitations related to data sources that change over time (e.g., code bases) and the lack of documentation of extraction processes make it difficult to reproduce datasets over time. This threatens the quality and reproducibility of empirical studies. In this paper, we propose a tool-supported approach facilitating the creation of large tailored datasets while ensuring their reproducibility. We leveraged all the sources feeding the Software Heritage append-only archive which are accessible through a unified programming interface to outline a reproducible and generic extraction process. We propose a way to define a unique fingerprint to characterize a dataset which, when provided to the extraction process, ensures that the same dataset will be extracted. We demonstrate the feasibility of our approach by implementing a prototype. We show how it can help reduce the limitations researchers face when creating or reproducing datasets.
- Published
- 2023