COVID-19 软件项目中缺陷的探索性特征分析
软件工程
2020-06-02 v1
摘要
背景：COVID-19 大流行的严重后果影响了 COVID-19 软件（即用于分析和缓解 COVID-19 的软件）的开发。COVID-19 软件中的缺陷可能带来严重后果，因为此类项目会影响公共卫生政策和用户数据隐私。目标：本文的目标是通过对与 COVID-19 相关的开源软件项目进行实证研究，帮助从业者和研究者提升 COVID-19 软件的质量。方法：我们使用托管于 GitHub 上的 129 个开源 COVID-19 软件项目开展实证研究。接着，我们对收集到的项目中的 550 份缺陷报告进行定性分析，以识别缺陷类别。发现：我们识别出 8 类缺陷，包括数据缺陷（即在 COVID-19 数据挖掘与存储过程中出现的缺陷）。所识别的缺陷类别出现在 7 类软件项目中，包括（i）使用统计建模对 COVID-19 相关情况进行预测的项目，以及（ii）用于设计和实现呼吸机之类医疗设备的医疗设备软件。结论：基于我们的发现，我们倡导通过数据科学从业者与公共卫生专家之间更好的协同来构建稳健的统计模型。用户追踪软件中安全缺陷的存在， necessitate 了能够检测数据隐私侵犯和安全弱点的工具的开发。
引用
@article{arxiv.2006.00586,
title = {An Exploratory Characterization of Bugs in COVID-19 Software Projects},
author = {Akond Rahman and Effat Farhana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00586},
year = {2020}
}
备注
Full paper on COVID-19 software bugs submitted at the Empirical Software Engineering Journal. The paper is under review