在实践中采用自动化缺陷分配——一项工业案例研究的注册报告
软件工程
2021-09-29 v1
摘要
[背景/语境] 缺陷报告的持续涌入是大型开发项目中的重大挑战。受当代软件仓库挖掘工作的启发，我们在2011–2016年设计了一个基于机器学习的缺陷分配原型方案。该原型在2017–2018年演进为爱立信内部产品TRR。TRR于2019年首次实现无人工干预的缺陷分配。[目标/目的] 我们的探索性研究将评估TRR在爱立信工业语境中的采用情况。我们试图理解：1）TRR在实地中的表现，2）TRR为爱立信提供的价值，3）TRR如何影响工作模式。其次，我们将提供与在公司内将研究原型产品化相关的经验教训。[方法] 我们设计了一项工业案例研究，将针对TRR开发者与用户的访谈与对爱立信缺陷跟踪系统所提取数据的分析相结合。此外，我们将分析产品化过程中记录的冲刺规划会议。我们的数据分析将包括主题分析、描述性统计与贝叶斯因果分析。
引用
@article{arxiv.2109.13635,
title = {Adopting Automated Bug Assignment in Practice -- A Registered Report of an Industrial Case Study},
author = {Markus Borg and Leif Jonsson and Emelie Engström and Béla Bartalos and Attila Szabo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.13635},
year = {2021}
}
备注
Accepted as a registered report at the 15th ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, 2021