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 Background and Related Work 
 
 
 
 Study of Unethical Behavior in OSS 3.1 RQ1: Types of unethical behavior 3.2 RQ2: Affected software artifacts 
 
 
 
 Methodology 4.1 Modeling via SWRL rules 4.2 Automatic detection of unethical behavior 
 
 Evaluation 
 
 Discussion and Implications 
 
 Threats to Validity 
 
 Conclusion and References Abstracción Dado el rápido crecimiento de los proyectos de software de código abierto (OSS), las consideraciones éticas se están volviendo cada vez más importantes. Estudios pasados se centraron en cuestiones éticas específicas (por ejemplo, prejuicio de género y equidad en OSS). Hay poco o ningún estudio sobre los diferentes tipos de comportamiento no ético en los proyectos de OSS. Presentamos el primer estudio de comportamiento no ético en los proyectos de OSS desde la perspectiva de las partes interesadas. Nuestro estudio de 316 problemas de GitHub proporciona una taxonomía de 15 tipos de comportamiento no ético guiado por seis principios éticos (por ejemplo, autonomía). (Copiar un repositorio sin forjar) y (Promoviendo un repositorio sin autoidentificarse como contribuyente al repositorio). También identificamos 18 tipos de artefactos de software afectados por el comportamiento no ético. Los diversos tipos de comportamiento no ético identificados en nuestro estudio (1) llaman a la atención de los desarrolladores y investigadores al hacer contribuciones en GitHub, y (2) apuntan a la futura investigación sobre la detección automática de comportamientos no éticos en proyectos OSS. Sobre la base de nuestro estudio, proponemos Etor, un enfoque que puede detectar automáticamente seis tipos de comportamiento no ético utilizando la ingeniería ontológica y las reglas del lenguaje de reglas web semánticas (SWRL) para modelar atributos de GitHub y artefactos de software. Nuestra evaluación de 195.621 problemas de GitHub (1, Forjado suave Autopromoción 1 Introducción Con la creciente popularidad del desarrollo de software de código abierto (OSS), las consideraciones éticas se han convertido en un tema importante pero a menudo descuidado dentro de la comunidad de investigación. (compromiso que deliberadamente introduce errores críticos en el código), ha provocado una discusión activa entre la comunidad de Linux, investigadores y otros desarrolladores de OSS [81]. Los desarrolladores de Linux argumentaron que hacer “compromisos hipócritas” es “no ético”, y perder el tiempo de los desarrolladores en revisar patches inválidos [36]. Más importante, este incidente ha revelado un ataque a la premisa básica de OSS misma (es decir, el hecho de que cualquiera puede contribuir al código y cualquier proyecto de OSS es susceptible a un incidente similar). (individuos que participaron o se interesaron en el proyecto OSS, y pueden afectar o ser afectados por el proyecto OSS), la mayoría de los estudios sobre el comportamiento no ético en los proyectos OSS se centran principalmente en los tipos comunes de comportamiento no ético, como el vicio de género [59, 76], la equidad en el proceso de revisión del código [53], y la licencia de software [64, 78, 79]. Sin comprender la definición de comportamiento no ético desde la perspectiva de las partes interesadas de los proyectos de OSS, los incidentes similares a los experimentos de “cometidos hipócritas” están obligados a reaparecer. Los hipócritas Interesados Hay poco o ningún estudio que investigue la pregunta importante: “¿Qué tipo de comportamiento es considerado no ético por las partes interesadas en los proyectos de OSS?”. Estudios previos enfatizaron la importancia de considerar las cuestiones éticas en los proyectos de OSS utilizando varios ejemplos y haciendo referencia a los principios éticos [54, 56, 73]. Desafortunadamente, un estudio reveló que instruir a los participantes a considerar el código de ética de ACM no afecta a su toma de decisiones éticas en tareas de ingeniería de software [68]. Se ha hecho un argumento similar en la ética de la IA, que pide métodos prácticos para traducir los principios a la práctica [69]. Por lo tanto, argumentamos que no es suficiente simplemente observar la ocurrencia de comportamientos no éticos a través de varios ejemplos en proyectos de OSS, es mucho más importante estudiar sistemáticamente sus características, y diseñar herramientas prácticas que puedan detectar automáticamente comportamientos no éticos presentando evidencias utilizando datos en proyectos de OSS a las partes interesadas. Para cerrar las brechas entre los principios éticos generales y las prácticas de OSS, presentamos el primer estudio de los tipos de comportamiento no ético en los proyectos de OSS desde las perspectivas de las partes interesadas. (RQ1) ¿Cómo define las partes interesadas en los proyectos de OSS el comportamiento no ético, y cuáles son los tipos de comportamiento no ético? (RQ1) ¿Cómo define las partes interesadas en los proyectos de OSS el comportamiento no ético, y cuáles son los tipos de comportamiento no ético? Al referirse a Estudiamos el Los suyos y el correspondiente   que impulsan estos comportamientos no éticos en nuestros proyectos. Principios éticos Varios tipos de comportamiento no ético Características Ética Principios (RQ2) Dado el tipo de comportamiento no ético, ¿cuál es el tipo correspondiente de artefactos de software que son considerados como no éticos por las partes interesadas del proyecto OSS? (RQ2) Dado el tipo de comportamiento no ético, ¿cuál es el tipo correspondiente de artefactos de software que son considerados como no éticos por las partes interesadas del proyecto OSS? Para cada tipo de comportamiento no ético, estudiamos el (es decir, artefactos en los que las partes interesadas afirmaban violar los principios éticos) para guiar nuestro diseño de una herramienta que pueda identificar automáticamente el comportamiento no ético en los proyectos de OSS. Software de artefactos afectados Nuestro estudio selecciona la misma taxonomía de 15 tipos de comportamiento no ético en los proyectos de OSS. incluyendo S1: No atribución al autor en código, S2: Soft forking, S3: Plagiarismo, S4: Incompatibilidad de licencia, S5: No licencia proporcionada en repositorio público, S6: Cambio de licencia no informado, S7: No opt-in o no opción permitida, S8: Auto-promoción, S9: Violation. seis de ellos no han sido estudiados (es decir, S2, S6, S8, S9, S12), S11: Nombre confusión, S12: Closing issue/PR sin explicación, S13: Idioma ofensivo, S14: No opt-in o no opción permitida, y S15: Privacidad. Inspirados en nuestro estudio, proponemos el detector ético (Etor), una herramienta de detección automática basada en la ingeniería ontológica (una descripción de entidades y sus propiedades, relaciones y comportamientos) y las reglas del lenguaje de reglas semánticas web (SWRL) para modelar artefactos de software en GitHub. • El Para lo mejor de nuestro conocimiento, llevamos a cabo el primer estudio del comportamiento no ético en los proyectos de OSS desde la perspectiva de las partes interesadas. Nuestro estudio de 316 problemas/PR de GitHub de 301 proyectos reveló 15 tipos de comportamiento no ético con seis nuevos. Nuestro estudio también reveló la diversidad de los artefactos de software afectados. Nuestro índice de referencia que contiene 316 problemas con diferentes tipos de comportamiento no ético pone las bases para futuros enfoques automatizados para detectar el comportamiento no ético. Study • El Proponemos Etor, una nueva herramienta basada en ontología que detecta automáticamente el comportamiento no ético en los proyectos OSS. Modelamos los atributos de GitHub utilizando ontologías, y diseñamos reglas SWRL para comprobar el comportamiento no ético en varios artefactos. Technique • El Nuestra evaluación de 195.621 problemas de GitHub / PRs de 1.765 repos muestra que Etor puede detectar automáticamente 548 problemas con una tasa positiva verdadera del 74,8% en promedio. Evaluation 
 
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¿Qué problemas 316 de GitHub nos enseñan sobre el lado oscuro del código abierto?

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