📝 Relatório Técnico: Caracterizando a Atividade de Code Review no GitHub

1. Informações do grupo

• 🎓 Curso: Engenharia de Software
• 📘 Disciplina: Laboratório de Experimentação de Software
• 🗓 Período: 6° Período
• 👨‍🏫 Professor(a): Prof. Dr. João Paulo Carneiro Aramuni
• 👥 Membros do Grupo: Ana Luiza Machado Alves, Lucas Henrique Chaves de Barros, Raquel Inez de Almeida Calazans

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2. Introdução

O laboratório tem como objetivo analisar a atividade de code review desenvolvida em repositórios populares do GitHub, identificando variáveis que influenciam no merge de um PR, sob a perspectiva de desenvolvedores que submetem código aos repositórios selecionados.

2.1. Questões de Pesquisa (Research Questions – RQs)

As Questões de Pesquisa foram definidas para guiar a investigação e estruturar a análise dos dados coletados:

1. Feedback Final das Revisões (Status do PR):

RQ	Pergunta
RQ01	Qual a relação entre o tamanho dos PRs e o feedback final das revisões?
RQ02	Qual a relação entre o tempo de análise dos PRs e o feedback final das revisões?
RQ03	Qual a relação entre a descrição dos PRs e o feedback final das revisões?
RQ04	Qual a relação entre as interações nos PRs e o feedback final das revisões?

2. Número de Revisões:

RQ	Pergunta
RQ05	Qual a relação entre o tamanho dos PRs e o número de revisões realizadas?
RQ06	Qual a relação entre o tempo de análise dos PRs e o número de revisões realizadas?
RQ07	Qual a relação entre a descrição dos PRs e o número de revisões realizadas?
RQ08	Qual a relação entre as interações nos PRs e o número de revisões realizadas?

2.2. Hipóteses Informais (Informal Hypotheses – IH)

As Hipóteses Informais foram elaboradas a partir das RQs, estabelecendo expectativas sobre os resultados esperados do estudo:

1. Feedback Final das Revisões (Status do PR)

IH	Descrição
IH01	PRs maiores tendem a ter menor chance de aprovação, pois aumentam a complexidade da revisão e a probabilidade de conter erros.
IH02	Quanto maior o tempo de análise de um PR, maior a chance de ele ser rejeitado ou abandonado, indicando dificuldades ou falta de consenso durante a revisão.
IH03	PRs com descrições detalhadas têm mais chance de aprovação, porque facilitam a compreensão das mudanças pelos revisores.
IH04	PRs com mais interações (comentários, discussões) tendem a ter maior chance de aprovação, pois mostram engajamento e refinamento colaborativo, embora discussões excessivas possam indicar conflitos.

2. Número de Revisões:

IH	Descrição
IH05	PRs maiores exigem mais rodadas de revisão, porque os revisores precisam verificar múltiplos pontos do código.
IH06	PRs analisados por longos períodos tendem a passar por mais revisões, já que mais tempo abre espaço para mais iterações e ajustes.
IH07	PRs com descrições claras reduzem o número de revisões necessárias, pois os revisores entendem melhor o propósito das mudanças.
IH08	Quanto mais interações houver em um PR, maior o número de revisões realizadas, refletindo um processo mais iterativo e colaborativo.

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3. Tecnologias e ferramentas utilizadas

• 💻 Linguagem de Programação: Python 3.x
• 🛠 Frameworks/Bibliotecas: GraphQL
• 🌐 APIs utilizadas: GitHub GraphQL API
• 📦 Dependências: pandas, matplotlib, seaborn, gitpython, requests, keyring, tqdm

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4. Metodologia

O experimento seguiu as etapas abaixo para garantir uma análise robusta dos dados de code review:

4.1. Coleta de Dados

Utilizamos a GitHub API para extrair informações de PRs de repositórios populares, priorizando diversidade de linguagens e atividade recente. Foram coletados dados brutos sobre tamanho, tempo de análise, descrição, interações, status do PR, número de revisões e métricas adicionais dos repositórios.

Foram considerados os top 200 repositórios mais populares, selecionados a partir dos seguintes critérios:

• Popularidade → repositórios com maior número de estrelas (top-N).
• Atividade mínima de PRs → presença de ao menos 100 PRs (MERGED+CLOSED).
• Atividade de Code Review → PRs que tenham passado pelo processo de code review que possuam status MERGED ou CLOSED e que possuam ao menos uma revisão.

Definição das queries:

• Query TopRepositories: Lista os repositórios mais populares (ordenados por estrelas) com informações básicas sobre cada um.

  • Nome do repositório
  • Usuário ou organização proprietária
  • Linguagem principal do código
  • Quantidade total de estrelas
  • Quantidade total de forks
  • Quantidade de releases publicadas
  • Total de PRs (estados MERGED e CLOSED)

• Query PullRequests: Coleta informações detalhadas sobre pull requests de um repositório específico.

  • Número, título e autor do PR
  • Datas de criação, fechamento e merge
  • Booleano indicando se foi mergeado
  • Métricas de mudança no código (tamanho do PR)
  • Texto da descrição do PR
  • Número total de comentários no PR
  • Quantidade de threads de revisão
  • Número de participantes envolvidos
  • Número total de revisões
  • Estado final do PR (MERGED ou CLOSED)

4.1.1. Variáveis Analisadas

Para responder às questões de pesquisa, definimos as seguintes variáveis:

Variáveis Independentes:

• Tamanho do PR (pr_size): Soma de linhas adicionadas e removidas (additions + deletions)
• Tempo de Análise (analysis_time_hours): Tempo em horas entre a criação e o fechamento/merge do PR
• Tamanho da Descrição (description_length): Número de caracteres no corpo (body) do PR
• Interações (interactions): Número total de comentários e discussões no PR

Variáveis Dependentes:

• Status do PR (is_mergeado): Variável binária (1 = mergeado, 0 = fechado sem merge)
• Número de Revisões (num_reviews): Contagem de revisões formais realizadas

4.1.2. Método Estatístico

Utilizamos o Coeficiente de Correlação de Spearman (ρ) para todas as análises. Esta escolha se justifica por três razões principais:

1. Não-parametricidade: Não assume distribuição normal dos dados, adequado para dados de repositórios que tipicamente apresentam distribuições assimétricas (long-tail)
2. Robustez a outliers: Menos sensível a valores extremos, comuns em métricas de software (PRs muito grandes ou muito longos)
3. Medição de relações monotônicas: Captura relações que não são necessariamente lineares, mas seguem uma tendência consistente de aumento ou diminuição

Interpretação dos valores de correlação:

• ρ próximo de 0: correlação fraca/inexistente
• 0.1 ≤ |ρ| < 0.3: correlação fraca
• 0.3 ≤ |ρ| < 0.5: correlação moderada
• |ρ| ≥ 0.5: correlação forte

Significância estatística:

• Utilizamos α = 0.05 como limiar de significância
• Com n = 947.735, virtualmente todas as correlações são estatisticamente significantes
• Portanto, focamos na magnitude prática das correlações, não apenas na significância estatística

4.1.3. Análise Descritiva

Para cada variável, calculamos estatísticas descritivas separadas para:

• PRs mergeados (aceitos)
• PRs não mergeados (rejeitados/fechados)
• Conjunto geral de dados

As principais métricas reportadas são:

• Mediana: Valor central da distribuição, robusto a outliers
• Média: Valor médio, sensível a outliers mas útil para comparação
• Desvio padrão: Medida de dispersão dos dados
• Mínimo e máximo: Limites dos valores observados

4.2. Filtragem e Paginação

Aplicamos filtros para remover repositórios arquivados, descontinuados ou sem contribuições externas relevantes. Utilizamos paginação para contornar limites da API e garantir a completude dos dados.

• Devido ao limite de requisições da GitHub API, a coleta exigiu o uso de uma paginação de 20 repositórios e 50 pull requests por página, permitindo recuperar lotes sucessivos de dados sem perda de registros.
• Foram aplicados filtros para garantir consistência, tais como:
  • Exclusão de repositórios arquivados ou descontinuados.
  • Exclusão de repositórios sem contribuições externas significativas.
  • Tratamento de valores nulos ou incompletos em campos relevantes (ex.: releases ou issues).
• Para maior confiabilidade, foi implementado um sistema de retry com backoff exponencial para lidar com erros temporários ou rate limiting da API.
• ⏱ O tempo médio estimado de coleta foi de aproximadamente 72 horas para o conjunto completo de repositórios (com todos os PRs).

4.3. Normalização e Pré-processamento

Após a coleta, os dados foram organizados em um banco/tabulação unificada, estruturada por repositório. Foram aplicadas etapas de pré-processamento:

• Conversão de datas para formato padronizado (ISO 8601) e cálculo de intervalos (ex.: tempo aberto em horas).
• Outliers inconsistentes foram removidos para evitar distorções nas análises.
• Para auxiliar na análise das métricas de processo, o script também calcula informações como tempo aberto (hoursOpen) do Pull Request com base nos dados obtidos pela API.
• Verificação se já existem CSVs na pasta datasets. Se sim, pula o repositório para evitar duplicação. Isso ajuda a manter controle de tempo estimado restante usando média do tempo por repositório.
• Os dados coletados foram unificados pelo script analyzer.py e organizados em um arquivo CSV (summary.csv) para facilitar análise posterior.

4.4 Métricas

📊 Métricas de Laboratório - Lab Metrics (LM)

Código	Métrica	Descrição
LM01	Tamanho	Número de arquivos; total de linhas adicionadas e removidas
LM02	Tempo de Análise	Intervalo entre a criação do PR e a última atividade (fechamento ou merge).
LM03	Descrição	Número de caracteres do corpo de descrição do PR (na versão markdown)
LM04	Interações	Interações totais (soma de comentários, revisões, etc.)
LM05	Número de Reviews	Quantidade total de revisões (reviews) realizadas
LM06	Resultado final (mergeado/closed)	Estado final da revisão (MERGED, CLOSED, etc.)

💡 Métricas adicionais trazidas pelo grupo - Additional Metrics (AM)

Código	Métrica	Descrição
AM01	Número de Threads	Número de threads de revisão criadas
AM02	Comentários no corpo do PR	Número de comentários no corpo da PR (fora das revisões)

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4.5 Ordenação e análise inicial

• Repositórios ordenados pelo índice composto de popularidade ou, alternativamente, pelo número de estrelas.
• A análise inicial foi conduzida a partir dos valores medianos de cada métrica.
• Essa etapa teve como objetivo fornecer uma visão exploratória do dataset, identificando padrões gerais antes de análises mais detalhadas.

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4.6 Relação das RQs com as Métricas

As Questões de Pesquisa (Research Questions – RQs) foram associadas a métricas específicas, previamente definidas na seção de métricas (Seção 4.4), garantindo que a investigação seja sistemática e mensurável.

A tabela a seguir apresenta a relação entre cada questão de pesquisa e as métricas utilizadas para sua avaliação:

🔍 Relação das RQs com Métricas:

RQ	Pergunta	Métrica utilizada	Código da Métrica
RQ01	Qual a relação entre o tamanho dos PRs e o feedback final das revisões?	Tamanho, Resultado final	LM01, AM04
RQ02	Qual a relação entre o tempo de análise dos PRs e o feedback final das revisões?	Tempo de análise, Resultado final	LM02, AM04
RQ03	Qual a relação entre a descrição dos PRs e o feedback final das revisões?	Descrição, Resultado final	LM03, LM06
RQ04	Qual a relação entre as interações nos PRs e o feedback final das revisões?	Interações, Resultado final	LM04, LM06
RQ05	Qual a relação entre o tamanho dos PRs e o número de revisões realizadas?	Tamanho, Número de Reviews	LM01, LM05
RQ06	Qual a relação entre o tempo de análise dos PRs e o número de revisões realizadas?	Tempo de análise, Número de Reviews	LM02, LM05
RQ07	Qual a relação entre a descrição dos PRs e o número de revisões realizadas?	Descrição, Número de Reviews	LM03, LM05
RQ08	Qual a relação entre as interações nos PRs e o número de revisões realizadas?	Interações, Número de Reviews	LM04, LM05

4.8. Cálculo de Métricas e Análise Estatística

As métricas foram extraídas e transformadas conforme definido na seção 4.4, incluindo contagens, proporções e índices compostos de popularidade. Além disso, calculamos estatísticas descritivas (média, mediana, moda, min, max, variância, desvio padrão) para todas as métricas. Para investigar relações entre variáveis, aplicamos o teste de correlação de Spearman, por ser robusto para dados não paramétricos e menos sensível a outliers.

💡 Nota: Para melhor compreensão dos resultados, consulte os gráficos disponíveis na pasta docs/charts/:

• correlation_heatmap.png - Visualização geral de todas as correlações
• correlation_bars.png - Comparação visual entre grupos de RQs
• descriptive_comparison.png - Comparação de medianas entre PRs mergeados e não mergeados
• distributions.png - Distribuições das variáveis principais
• scatter_correlations.png - Relações entre variáveis
• summary_dashboard.png - Dashboard completo com todas as descobertas

4.4.1. Estatísticas Descritivas Gerais

Analisamos 947.735 Pull Requests, distribuídos da seguinte forma:

Métrica	Geral	PRs Merged	PRs Não Merged
Tamanho do PR (linhas) - Mediana	37	38	36
Tempo de Análise (horas) - Mediana	48.14	33.49	147.10
Tamanho da Descrição (caracteres) - Mediana	324	318	340
Interações (comentários) - Mediana	3	3	5
Número de Revisões - Mediana	2	2	2

Observações iniciais:

• PRs não mergeados levam 4.4x mais tempo para serem fechados (mediana de 147h vs 33h)
• PRs não mergeados têm 67% mais interações (mediana de 5 vs 3)
• O tamanho do PR é similar entre mergeado e não mergeado (diferença de apenas 2 linhas na mediana)
• Descrições de PRs não mergeados são ligeiramente mais longas (340 vs 318 caracteres)

4.4.2. Análise de Correlações

Todas as correlações reportadas são estatisticamente significantes (p < 0.001) devido ao grande tamanho amostral.

📊 Visualização: Veja correlation_heatmap.png e correlation_bars.png para uma representação visual completa das correlações.

RQ01: Tamanho do PR vs Feedback Final

Correlação de Spearman: ρ = 0.0109

• Magnitude: Correlação positiva muito fraca, praticamente inexistente
• Interpretação: O tamanho do PR tem impacto mínimo na probabilidade de merge
• Significado prático: Embora estatisticamente significante, o efeito é negligível do ponto de vista prático

RQ02: Tempo de Análise vs Feedback Final

Correlação de Spearman: ρ = -0.2571

• Magnitude: Correlação negativa fraca a moderada
• Interpretação: Quanto maior o tempo de análise, menor a probabilidade de merge
• Significado prático: Esta é a correlação mais forte com o status de merge, indicando que PRs que levam muito tempo tendem a ser fechados sem merge

RQ03: Descrição do PR vs Feedback Final

Correlação de Spearman: ρ = -0.0210

• Magnitude: Correlação negativa muito fraca
• Interpretação: Descrições mais longas têm correlação negativa muito fraca com merge
• Significado prático: O tamanho da descrição não é um fator relevante para aprovação

RQ04: Interações vs Feedback Final

Correlação de Spearman: ρ = -0.2453

• Magnitude: Correlação negativa fraca a moderada
• Interpretação: Mais interações estão associadas a menor probabilidade de merge
• Significado prático: Interações extensivas indicam problemas ou discussões que podem levar à rejeição

RQ05: Tamanho do PR vs Número de Revisões

Correlação de Spearman: ρ = 0.3419

• Magnitude: Correlação positiva moderada
• Interpretação: PRs maiores recebem mais revisões
• Significado prático: Esta é uma correlação moderadamente forte, indicando que o tamanho influencia o processo de revisão

RQ06: Tempo de Análise vs Número de Revisões

Correlação de Spearman: ρ = 0.3509

• Magnitude: Correlação positiva moderada
• Interpretação: Quanto maior o tempo de análise, mais revisões são realizadas
• Significado prático: Processos de revisão mais longos acumulam mais rodadas de feedback

RQ07: Descrição do PR vs Número de Revisões

Correlação de Spearman: ρ = 0.1291

• Magnitude: Correlação positiva fraca
• Interpretação: Descrições mais longas têm leve associação com mais revisões
• Significado prático: O tamanho da descrição tem impacto limitado no número de revisões

RQ08: Interações vs Número de Revisões

Correlação de Spearman: ρ = 0.5842

• Magnitude: Correlação positiva forte
• Interpretação: Esta é a correlação mais forte observada em todo o estudo
• Significado prático: Interações e revisões estão fortemente conectadas, formando um ciclo de feedback iterativo

5. Visualização

Geramos gráficos (dashboard, heatmap, barras, violin plots, scatter plots) para facilitar a interpretação dos resultados e evidenciar padrões e correlações relevantes.

Conteúdo:

• Top 3 correlações positivas e negativas
• Diferenças percentuais nas medianas
• Comparação visual completa
• Estatísticas gerais

Análise das Correlações

Grupo 1: Fatores que influenciam o status do PR (Merge)

Variável Independente	Correlação (ρ)	P-valor	Interpretação
Tempo de análise	-0.2571	< 0.001	Moderada negativa (Significante)
Interações (fechamento ou merge).	-0.2453	< 0.001	Moderada negativa (Significante)
Tamanho da descrição	-0.0210	< 0.001	Muito fraca
Tamanho do PR	0.0109	< 0.001	Praticamente nula

Painéis:

• Esquerda: RQ01-04 (Fatores → Status do PR)
• Direita: RQ05-08 (Fatores → Número de Revisões)

Como interpretar:

• Verde = correlação positiva
• Vermelho = correlação negativa

Comparação visual das correlações entre grupos de RQs

Grupo 2: Fatores que influenciam o número de revisões

Variável Independente	Correlação (ρ)	P-valor	Interpretação
Tempo de análise	0.5842	< 0.001	Forte positiva (Significante)
Interações	0.3509	< 0.001	Moderada positiva (Significante)
(fechamento ou merge).
Tamanho da descrição	0.3419	< 0.001	Moderada positiva
Tamanho do PR	0.1291	< 0.001	Fraca positiva

Heatmap mostrando todas as correlações de Spearman entre variáveis

Eixos:

• Linhas: Variáveis independentes (Tamanho, Tempo, Descrição, Interações)
• Colunas: Variáveis dependentes (Status, Número de Revisões)

Como interpretar:

• Vermelho = correlação positiva
• Azul = correlação negativa
• Intensidade = magnitude da correlação

Estatísticas Descritivas

Diferenças Chave: PRs Mergeados vs Não Mergeados

• Tempo de Análise: PRs não mergeados levam 4.4x mais tempo (147h vs 33h)
• Interações: PRs não mergeados têm 67% mais comentários (5 vs 3)
• Tamanho do PR: Praticamente idêntico (36 vs 38 linhas)
• Descrição: PRs não mergeados têm descrições 7% mais longas (340 vs 318 chars)

Comparação das medianas entre PRs mergeadas e não mergeadas

5 Painéis:

• Tamanho do PR
• Tempo de Análise ⚠️ MAIOR DIFERENÇA (4.4x)
• Tamanho da Descrição
• Interações
• Número de Revisões

Como interpretar:

• Verde = Mergeado
• Vermelho = Não Mergeado

Distribuições completas das variáveis principais (violin plots)

4 Variáveis:

• Tamanho do PR
• Tempo de Análise
• Interações
• Número de Revisões

Como interpretar:

• Largura do violino = densidade
• Linhas azuis = quartis (intervalos de 25%, 50% e 75%)
• Média (μ) e mediana (m) = indicadas numericamente nas legendas dos gráficos

Relação Entre Variáveis

4 Painéis:

• Interações × Revisões (ρ = 0.58) ⭐ Correlação mais forte
• Tempo × Revisões (ρ = 0.35)
• Tamanho × Revisões (ρ = 0.34)
• Tempo × Status (histograma comparativo)

Scatter plots mostrando as principais correlações observadas

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6. Resultados

A seguir, são apresentados os principais resultados obtidos a partir da análise dos repositórios e pull requests, utilizando as métricas definidas na metodologia.

6.1. Valores Brutos

Métrica	Média	Mediana	Moda	Mínimo	Máximo	Variância	Desvio Padrão	Código
additions	721.25	24.0	1.0	0.0	13 366 477.0	1 761 543 612.12	41 970.75	LM01
bodyLength	646.76	263.0	0.0	0.0	244 320.0	1 926 353.72	1 387.93	LM03
changedFiles	13.23	2.0	1.0	0.0	81 477.0	77 488.56	278.37	LM01
deletions	378.10	6.0	1.0	0.0	11 143 920.0	533 949 773.23	23 107.35	LM01
hoursOpen	675.06	43.3	1.02	1.0	116 725.73	7 676 283.70	2 770.61	LM02
interactionsCount	6.44	3.0	0.0	0.0	1 497.0	127.48	11.29	LM04
issueCommentsCount	4.42	2.0	0.0	0.0	1 497.0	60.23	7.76	AM02
reviewThreadsCount	2.02	0.0	0.0	0.0	421.0	38.44	6.20	AM01
reviewsCount	3.97	2.0	1.0	1.0	1 686.0	57.80	7.60	LM05

Essas métricas descrevem a distribuição, variabilidade e escala de diferentes atributos dos PRs — como tamanho do código alterado, engajamento em revisões e tempo de vida do PR.

Há grande assimetria (skewness positiva) em praticamente todas as variáveis: médias muito maiores que as medianas, o que indica muitos valores pequenos e poucos valores extremamente altos (outliers).

No geral, o tamanho dos PRs é extremamente variável - a maioria é pequena, mas há poucos gigantes que distorcem a média. O engajamento é baixo na maioria dos casos, concentrando em poucos PRs muito discutidos. O tempo aberto também possui grande variação: PRs típicos fecham em 1-2 dias, mas há long tail de PRs abertos por muito tempo. Por fim, percebe-se uma alta proporção de PRs sem descrição, o que pode ser um possível problema de comunicação ou automação.

6.2 Discussão dos resultados

H1.1 - Tamanho do PR e Status (REFUTADA)

Hipótese: PRs maiores teriam menor taxa de aprovação
Resultado: ρ = 0.0109 (correlação praticamente nula)

Surpreendentemente, o tamanho do PR não tem impacto significativo na probabilidade de merge. A mediana de PRs mergeados (38 linhas) é virtualmente idêntica à de PRs não mergeados (36 linhas). Isso contradiz a intuição de que PRs menores seriam mais facilmente aceitos.

• O que importa é a qualidade da mudança, não seu tamanho
• Em projetos maduros, mudanças grandes podem ser normais e bem aceitas quando necessárias
• Ferramentas modernas de code review facilitam a análise de PRs grandes
• PRs muito grandes podem ter sido filtrados antes da submissão

H1.2 - Tempo de Análise e Status (CONFIRMADA)

Hipótese: Maior tempo de análise levaria a menor taxa de merge
Resultado: ρ = -0.2571 (correlação negativa moderada)

Esta hipótese foi confirmada com a correlação mais forte observada para o status de merge. A mediana de tempo para PRs não mergeados é 4.4x maior (147h vs 33h).

• PRs que demoram muito provavelmente encontram problemas significativos
• Tempos longos podem indicar falta de consenso ou abandono
• É o melhor preditor individual do status de merge entre as variáveis analisadas

H1.3 - Descrição do PR e Status (REFUTADA)

Hipótese: Descrições mais longas levariam a maior taxa de aprovação
Resultado: ρ = -0.0210 (correlação negativa muito fraca)

Contra nossa expectativa, descrições mais longas têm uma correlação negativa (embora mínima) com merge. PRs não mergeados têm descrições ligeiramente mais longas (340 vs 318 caracteres na mediana).

• Desenvolvedores podem escrever descrições longas para PRs problemáticos
• Descrições concisas podem ser mais efetivas que longas
• Descrições muito longas podem dificultar a revisão
• PRs complexos que tendem a ser rejeitados podem exigir descrições mais longas

H1.4 - Interações e Status (CONFIRMADA)

Hipótese: Mais interações levariam a menor taxa de merge
Resultado: ρ = -0.2453 (correlação negativa moderada)

A hipótese foi confirmada. PRs não mergeados têm 67% mais interações (mediana de 5 vs 3). A correlação é a segunda mais forte para predição de status.

• Muitas interações frequentemente indicam problemas a resolver
• Discussões extensas podem sinalizar falta de consenso
• Não necessariamente significa má qualidade, mas indica complexidade do processo

H2.1 - Tamanho do PR e Número de Revisões (CONFIRMADA)

Hipótese: PRs maiores receberiam mais revisões
Resultado: ρ = 0.3419 (correlação positiva moderada)

Hipótese confirmada com correlação moderada. PRs maiores naturalmente exigem mais escrutínio e rodadas de revisão.

• Desenvolvedores devem esperar mais iterações em PRs grandes
• Incentiva a prática de dividir PRs grandes em menores para agilizar o processo

H2.2 - Tempo de Análise e Número de Revisões (CONFIRMADA)

Hipótese: Maior tempo de análise levaria a mais revisões
Resultado: ρ = 0.3509 (correlação positiva moderada)

Hipótese confirmada. Esta é a correlação positiva mais forte com número de revisões (exceto interações).

• Processos iterativos naturalmente acumulam tempo e revisões
• Cada revisão adiciona tempo ao processo, criando um ciclo de feedback

H2.3 - Descrição do PR e Número de Revisões (PARCIALMENTE CONFIRMADA)

Hipótese: Descrições longas teriam correlação fraca ou inexistente com revisões
Resultado: ρ = 0.1291 (correlação positiva fraca)

A hipótese foi parcialmente confirmada. Há uma correlação positiva, mas fraca.

• Descrições mais longas podem indicar PRs mais complexos que necessitam mais revisões
• O efeito é limitado, sugerindo que a descrição não é fator determinante

H2.4 - Interações e Número de Revisões (CONFIRMADA FORTEMENTE)

Hipótese: Forte correlação positiva entre interações e revisões
Resultado: ρ = 0.5842 (correlação positiva FORTE)

Esta é a correlação mais forte encontrada em todo o estudo. Hipótese fortemente confirmada.

• Interações e revisões formam um ciclo iterativo natural
• Cada revisão gera discussão, que leva a nova revisão
• É a relação mais previsível observada

Principais Descobertas

1. Tamanho não importa (para merge): Contrariando a sabedoria convencional, o tamanho do PR tem impacto negligível na aprovação

2. Tempo é o fator crítico: O tempo de análise é o melhor preditor de rejeição (ρ = -0.26)

3. Interações duplo-papel: Interações predizem tanto rejeição (ρ = -0.25) quanto mais revisões (ρ = 0.58)

4. Descrição superestimada: O tamanho da descrição tem efeito mínimo em ambos os resultados

5. Ciclo virtuoso/vicioso: PRs entram em ciclos onde mais tempo → mais revisões → mais interações → menor chance de merge

Limitações do Estudo

1. Causalidade: Correlações não implicam causalidade. Pode haver variáveis confundidoras não medidas.

2. Heterogeneidade: Diferentes projetos têm culturas de revisão diferentes, não capturadas na análise agregada.

3. Métricas proxy: "Interações" como comentários pode não capturar toda a complexidade do processo de revisão.

4. Viés de seleção: Repositórios populares podem não representar o desenvolvimento de software em geral.

5. Dados temporais: Não analisamos tendências temporais ou sazonalidade.

Implicações Práticas

Para Desenvolvedores:

• Evite receio quanto ao tamanho dos PRs, uma vez que o volume de alterações não demonstrou impacto significativo na probabilidade de aprovação.
• Responda prontamente aos feedbacks recebidos, visto que períodos prolongados de resposta estão associados a maiores taxas de rejeição.
• Reduza interações excessivas durante a revisão, pois um número elevado de discussões tende a correlacionar-se com a rejeição do PR.
• Mantenha descrições objetivas e claras, já que textos longos não se mostraram substancialmente mais eficazes do que descrições concisas.

Para Revisores:

• Priorize a agilidade no retorno das revisões, considerando que tempos de resposta longos frequentemente resultam em abandono ou rejeição de PRs.
• Foque na qualidade técnica do código, evitando utilizar o tamanho do PR como critério principal de avaliação.
• Busque reduzir o número de iterações de revisão, uma vez que cada rodada adicional diminui a probabilidade de aceitação final.

Para Projetos e Equipes de Manutenção:

• Monitore o tempo médio de análise de PRs como um indicador relevante da eficiência e saúde do processo de revisão.
• Implemente mecanismos automatizados de apoio à revisão, de modo a otimizar o tempo de feedback e aumentar a consistência nas análises.
• Defina Acordos de Nível de Serviço (SLAs) para o tempo máximo de resposta dos revisores, promovendo previsibilidade e engajamento.
• Acompanhe PRs com volume elevado de interações, pois podem sinalizar conflitos de comunicação ou necessidade de mediação técnica.

6. Conclusão

Este estudo analisou 947.735 Pull Requests para identificar fatores que influenciam o sucesso e a eficiência do processo de code review. Utilizando o coeficiente de correlação de Spearman, encontramos evidências que desafiam algumas crenças comuns:

Principais Conclusões:

1. O tamanho do PR não é um fator significativo para aprovação (ρ = 0.01), contrariando a sabedoria convencional de que "PRs menores são sempre melhores".
2. O tempo de análise é o preditor mais importante de rejeição (ρ = -0.26), sugerindo que feedback rápido é crucial. PRs analisados por mais tempo tendem a ser rejeitados ou abandonados.
3. Interações têm papel ambíguo: predizem tanto rejeição (ρ = -0.25) quanto mais revisões (ρ = 0.58), indicando que discussões extensas podem ser tanto problemáticas quanto parte natural de processos iterativos.
4. Descrições longas não garantem aprovação (ρ = -0.02), sugerindo que qualidade supera quantidade, mas podem facilitar revisões mais rápidas.
5. O número de revisões é fortemente influenciado por interações (ρ = 0.58), tamanho (ρ = 0.34) e tempo (ρ = 0.35).
6. Métricas de popularidade dos repositórios (estrelas, forks) não explicam diretamente o sucesso dos PRs.

Limitações enfrentadas incluíram restrições da API do GitHub, normalização de dados e tratamento de outliers. Para trabalhos futuros, recomenda-se aprofundar a análise de correlações, explorar métricas de qualidade de código e implementar dashboards interativos.

Este trabalho contribuiu para a literatura de engenharia de software empírica ao fornecer evidências quantitativas sobre práticas de code review em larga escala, utilizando métodos estatísticos robustos e uma amostra significativa.

O conjunto de scripts, dados e gráficos gerados está disponível para consulta e pode ser adaptado para novas investigações sobre processos colaborativos em projetos open source.

• Use o summary_dashboard.png para uma visão geral rápida.
• Utilize correlation_heatmap.png e correlation_bars.png para discutir relações entre variáveis.
• Apresente descriptive_comparison.png para destacar diferenças entre PRs aprovados e rejeitados.
• Mostre distributions.png para ilustrar a dispersão dos dados.
• Use scatter_correlations.png para evidenciar padrões e tendências específicas.

Todos os gráficos estão disponíveis em docs/charts/.

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7. Referências

Liste as referências bibliográficas ou links utilizados.

• 📌 GitHub API Documentation
• 📌 Biblioteca Pandas

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8. Apêndices

Todos os dados, scripts e análises estão disponíveis no repositório:

• Código de coleta: code/collector.py
• Código de sumarização: code/summarizer.py
• Código de análise: code/analyzer.py
• Dados brutos: code/datasets/
• Resultados: code/results/

8.1. Configuração

1. Gere seu token em
   Settings > Developer Settings > Personal Access Tokens
2. Exporte o token como variável de ambiente:

   export GITHUB_TOKEN=seu_token_aqui

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

4. Execute o script:

   cd code
   python collector.py
   python summarizer.py
   python analyzer.py

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Documento gerado em: 16 de Outubro de 2025
Total de PRs analisados: 947.735
Método estatístico: Correlação de Spearman
Nível de significância: α = 0.05

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