利用跨公司需求工程问题原因数据在实践中支持缺陷因果分析
软件工程
2018-05-23 v1
摘要
[背景] 缺陷因果分析（Defect Causal Analysis, DCA）是一种改进软件过程的有效实践。尽管因果关系的知识有助于支持DCA，但收集因果数据可能需要大量的精力和时间。[目标] 我们提出并评估了一种新的DCA方法，该方法利用跨公司数据来支持DCA的实际应用。[方法] 我们从74家巴西组织收集了关于需求工程问题原因的跨公司数据，并构建了一个贝叶斯网络。我们的DCA方法利用贝叶斯网络的诊断推理来支持DCA会议。我们通过应用一个向工业转移技术的模型来评估我们的方法，并进行了三次连续的评估：(i)在学术界，(ii)与UFBA的弗劳恩霍夫项目中心的行业代表，(iii)在巴西国家开发银行（BNDES）的工业案例研究中。[结果] 我们在所有三次评估中获得了积极反馈，并且跨公司数据被认为有助于确定主要原因。[结论] 我们的结果增强了我们的信心，即利用跨公司数据支持DCA是有前景的，应进一步研究。
引用
@article{arxiv.1702.03851,
title = {Supporting Defect Causal Analysis in Practice with Cross-Company Data on Causes of Requirements Engineering Problems},
author = {Marcos Kalinowski and Pablo Curty and Aline Paes and Alexandre Ferreira and Rodrigo Spínola and Daniel Méndez Fernández and Michael Felderer and Stefan Wagner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.03851},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 8 figures, accepted for the 39th International Conference on Software Engineering (ICSE'17)