中小零細のソフトウェアハウスでは一部の優秀な人に仕事量が偏ります。
仕事量の差は、感覚的に10倍以上あるように感じます。
何とかその差を定量的に表せないものでしょうか。
・・・というのは建前でGitHub APIで遊びたいだけです。
ご興味があればどうぞ。
本記事ではContributor（コントリビューター）を貢献者、
Contributionを貢献度として使用します。
使用するもの
- Python 3.8.5
- Jupyter Notebook for VSCode
- GitHub API REST v3
- リポジトリ情報抜粋の取得 /repos/{owner}/{repo}
- 実際に使用したAPI(リンクを飛べばJSONが返ってきます)
調査内容
貢献者総数
貢献者の総数は401人です。
上記APIから取得できたIDの数です。
貢献度のばらつき
貢献度は0近辺が大半でした(350/401人中)。
このプロジェクトはごくごくわずかな人で成り立っている可能性があります。
しかしこのグラフだと全くばらつきがわからないですね。
0付近の詳細と8000付近の貢献者の数が全くわかりません。
log2変換後の貢献度ばらつき
対数変換をかけてみました。
4程度（貢献度16）までで分布の大半を占めてます。
また、6近辺(貢献度64)で山が一旦底を打ちます。
もう少しやってみます。
1～4（貢献度16）で81%ほどになります。
まとめ
今回は貢献度(Contributions)のばらつきについて調べてみました。
貢献度の評価方法について勉強不足なので、仕事量の差を結論付けるのは厳しそうです。
今度コミットに関して調査してみようかと思います。
しかし、8割の人の貢献度16以下ということはわかりました。
VSCodeの開発プロジェクトのような、優秀な人が集まっても偏りは出るものなのですね。
いわゆるパレートの法則（働きバチの法則）が当てはまるのかもしれません。
おわり
成果物
参考ページ
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