Public-private funding models in open source software development: A case study on scikit-learn

政府越来越多地拨款支持开源软件（OSS）开发，以解决与软件安全、数字主权和科学创新等问题相关的问题。尽管政府拨款的公告通常受到OSS开发人员的好评，但我们仍然对OSS开发人员如何评估此类拨款相对于其他类型的拨款的利弊有限的了解。本文通过对scikit-learn的案例研究探讨了这个问题。Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，其资金模式结合了研究拨款、商业赞助、社区捐赠和法国人工智能战略的3200万欧元拨款。通过与scikit-learn的维护者和资助者进行的25次访谈，本研究对研究和实践做出了两个关键贡献。首先，研究说明了维护者如何将公共和私人资金编织到他们的项目中，以确保继续提供scikit-learn作为数字公共产品，并强调了多元化资金和治理协议对于资金的重要性，以保护项目的社区精神。其次，它为各方利益相关者提供了实用的建议。对于OSS开发人员社区来说，它说明了多样化的资金模式在平衡不同资金来源的优点和缺点方面的好处。对于公司来说，它提醒赞助开发人员或OSS项目可以大大支持OSS维护者，他们经常面临有限的资源和巨大的工作量。对于政府来说，它强调了资助现有OSS的维护的重要性，除了或仅资助新的OSS库或功能的开发。本文最后提出了未来研究方向的建议。

本文研究政府资助对开源软件开发的影响，探讨开发者如何评估政府资助相对于其他资助的利弊，并以scikit-learn为例进行案例分析。

本文通过对scikit-learn项目的案例分析，说明了多样化的资助模式对于开源软件项目的重要性，以及政府资助应该注重对现有开源软件的维护。

本文通过对scikit-learn项目的25次访谈，分析了多样化的资助模式对于开源软件项目的重要性，并提供了对各方的实用建议。实验设计详细，使用了Python机器学习库scikit-learn作为案例，开源了代码。

相关研究包括：1. Open Source Software Sustainability: A Review of Techniques for Improving and Measuring OSS Sustainability；2. The Economic Motivation of Open Source Software: Stakeholder Perspectives