22、开源软件开发社区：社交网络分析方法

开源软件开发社区：社交网络分析方法

1. 引言

开源软件在当今科技领域扮演着至关重要的角色。开发者社区通过像 GitHub 这样的大型组织共享解决方案并展示他们的工作。由此引出了两个有趣的问题：一是开发者社区是否无论使用何种编程语言，其行为方式都相似；二是哪些编程语言最有利于代码分叉（forking）。

开源软件开发社区的动态呈现指数级增长，这得益于新编程语言的出现与发展、不同编程语言的专业化使用，以及开源软件共享组织的运作。不过，这也带来了一些问题，比如抄袭现象以及新旧编程语言用户之间的竞争。

在开源软件开发社区中，成员们通过共享组织协作。有人发布一段代码来解决问题，这段代码随后会被其他人用作自己代码的一部分，这一过程被称为“分叉”。分叉虽存在抄袭元素，但开发者社区认为它是必要的，能节省开发新代码的时间，并为已开发的代码提出新用途，从而形成了一个合作网络。

网络理论是分析多变量结构的跨学科工具，它不基于节点的个体特征，而是依据其在网络中的拓扑位置来研究节点。网络理论的工具可用于局部分析（分析每个节点的特征和属性）或整体分析（分析网络的整体情况）。当全局指标给出归一化值时，可用于比较不同的相似网络，若考虑方向，分析会更复杂且解释更清晰。

2. 方法与数据集

为回答上述研究问题，使用了来自 GitHub 的真实数据，研究了二十种编程语言的节点和连接数量。节点与连接的比例体现了网络的密度，将为每种编程语言独立评估密度，同时还会研究每个网络的度中心化指数。

2.1 全局指标

2.1.1 密度

网络的密度是网络边的数量与最大可能边数量的比值，范围在 (0,1