Entschuldigung, dass ich störe: Bots für effektive Empfehlungen gestalten

Bots wurden als ein Weg vorgeschlagen, um Entwickleraktionen zu fördern und Softwareentwicklungsaktivitäten zu unterstützen. Viele Bots geben den Nutzern Empfehlungen, jedoch können Menschen diese Empfehlungen als ineffektiv oder problematisch empfinden. In diesem Papier argumentieren wir, dass Bots zwar viele Aufgaben automatisieren können, sie letztendlich jedoch Wege finden müssen, mit Menschen zu interagieren und alle damit verbundenen sozialen und kognitiven Probleme zu bewältigen. Um dieses Problem zu veranschaulichen, haben wir eine kleine Studie durchgeführt, in der wir 52 Pull-Requests generiert haben, um Entwicklern Tool-Empfehlungen zu machen. Infolgedessen konnten wir nur zwei Entwickler überzeugen, den Pull-Request anzunehmen, während wir mehrere Rückmeldungen dazu erhielten, warum der Pull-Request ineffektiv war. Wir fassen dieses Feedback zusammen und schlagen Gestaltungsprinzipien für Bot-Empfehlungen vor, einschließlich wie psychologische Rahmenwerke, wie die Nudge-Theorie, verwendet werden können, um die Interaktionen zwischen Mensch und Bot zu verbessern.