Table Of Links Mesa da esquerda 1 INTRODUCTION 1 Introdución 2 BACKGROUND AND RELATED WORK 2 Fundamentos e traballos relacionados 3 RESEARCH DESIGN 3 Deseño de investigación 4 MAPPING STUDY RESULTS 4 Resultados do estudo 5 SURVEY RESULTS 5 Resultados da enquisa 6 COMPARING THE STATE-OF-THE-ART AND THE PRACTITIONERS’ PERCEPTIONS 6 Comparación entre o estado da arte e as percepcións dos practicantes 7 DISCUSSION 7 Discusións 8 CONCLUSIONS AND ACKNOWLEDGMENTS 8 Conclusións e recoñecementos REFERENCES Referencias 6 Comparación entre o estado da arte e as percepcións dos practicantes Nesta sección, respondemos RQ3 - En que medida os investigadores e os practicantes están aliñados cos obxectivos da investigación MCR? - xuntando os resultados do estudo de mapeo (Sección 4) e as respostas da enquisa (Sección 5) 6.1 Comparing the number of research articles and the practitioners’ perceptions Na Figura 9, mapeamos as respostas da enquisa, a porcentaxe de papeis que representan unha declaración da enquisa e os temas modernos de revisión de código. A porcentaxe de respostas negativas e positivas para cada declaración amósase nos eixos x e y, respectivamente. Cada burbulla representa unha declaración da enquisa e o seu tamaño indica a porcentaxe de papeis que representan. As diferentes cores representan os cinco temas que identificamos no estudo de mapeamento. Ademais, avaliamos se hai unha correlación estatística entre o número de papeis e as percepcións dos practicantes. Usando o test de normalidade de Shapiro-Wilk determinamos que os nosos datos están normalmente distribuídos. A continuación, realizamos unha proba de correlación de Pearson para avaliar se existe unha relación significativa entre as clasificacións e o número de papeis en diferentes temas. O resultado da proba de correlación é proporcionado na Táboa 13, os resultados estatisticamente significativos son audaces. A Figura 9 salienta un resultado que informamos sobre os niveis de acordo na Sección 5.2: mentres hai unha considerable investigación sobre o apoio á solución (SS) e os factores humanos e organizacionais (HOF), como se indica polo número e o tamaño das burbullas, os practicantes parecen ter unha actitude bastante negativa cara á investigación realizada neste tema. Ningunha das declaracións de solución recibiu máis do 50% de respostas positivas. Dentro deste tema, a investigación sobre o apoio á comprensión dos cambios de código que necesitan ser revisados e o apoio á selección de revisores axeitados recibiron as respostas máis positivas e tamén se asociou coa maioría dos artigos. Este é un bo exemplo de aliñamento entre a investigación e o interese dos profesionais. O aliñamento positivo tamén se confirma na proba de correlación, xa que as solucións que teñen menos publicacións recibiron tamén máis valoracións negativas (cf. Táboa 13). No tema da selección dos revisores, un dos entrevistados observou que "P9: A revisión máis eficaz é a realizada por desenvolvedores que están máis familiarizados cunha funcionalidade particular ou traballaron nunha funcionalidade similar nun proxecto diferente. I think there is no helping tool to tell who is the most appropriate reviewer." Varios estudos propoñen ou evalúan ferramentas que fan exactamente iso. Aínda que a resposta dos enquisados certamente non é representativa, un maior foco na tradución do coñecemento e a transferencia aos profesionais sobre as solucións existentes pode ser un obxectivo beneficioso para os investigadores nesta área. Ademais, como se ve na Sección 4.2.1, só dúas das 36 solucións que apoian a recomendación do revisor proporcionan ligazóns ás ferramentas, o que podería explicar por que os profesionais non son conscientes das solucións existentes. Mirando á Figura 9, vemos máis respostas negativas que positivas para declaracións relacionadas con factores humanos e organizacionais (HOF). Con todo, non atopamos ningunha relación significativa estatística entre o número de papeis no tema HOF e a clasificación, como se indica na Táboa 13. A declaración que investiga o rendemento da revisión e a idade e a experiencia dos revisores neste tema está asociada coa maioría dos estudos, pero tamén se percibe principalmente negativamente. "Age and experience is less important than code knowledge or ability to read code. An 18 year old with no experience writes the best comments, then that is the person I will invite to review". Outro participante elaborou máis sobre o factor idade: P7: Outro entrevistado salientou a importancia de que un proceso de revisión estándar sexa máis importante que a idade e a experiencia do revisor: P25: "I don’t understand how the age of reviewer can help in performance, Experience to certain extent but that doesn’t mean the experienced person knows new technologies that are emerging so this statement should be viewed as 2 separate things with respect to experience yes important to investigate to certain extent. But with respect to age some younger ones are actually doing more reviews now a days". "Standard review procedure is to be independent of individual/team members’ age and experience". Mirando para a esquina superior esquerda da Figura 9, a área con altas valoracións positivas e baixas negativas está dominada por afirmacións relacionadas coa investigación sobre o impacto das revisións de código sobre a calidade do produto e aspectos humanos (IOF) e as propiedades do proceso de revisión de código moderno (CRP). Aínda que, podemos ver que só a relación entre as valoracións e os papeis no tema IOF é estatisticamente significativa (por exemplo, táboa 13). Con todo, hai só un número relativamente baixo de estudos nesta área. "Understanding how people approach and make decisions when performing a code review may open up some other interesting questions in how to structure and format code reviews to be more effective". 6.2 Comparing research impact and practitioners’ perceptions Recuperamos citas de todos os estudos primarios a partir de agosto de 2022. a cita de pares é unha forma de avaliar o impacto da investigación e a actividade dun tema. Comparamos o impacto da investigación coas respostas dos practicantes da enquisa. Calculamos o impacto da investigación para cada afirmación considerando a suma de citas de todos os estudos primarios que representan unha declaración (ver táboa 7). Os estudos primarios publicáronse entre 2007 e 2021 (Figura 10). A porcentaxe de respostas negativas e positivas para cada afirmación móstrase nos eixos x e y e as cores representan os diferentes temas. Cada burbulla representa unha declaración da enquisa e o seu tamaño indica o número total de citas de todos os estudos primarios en cada declaración. Ademais, avaliamos se existe unha correlación estatística entre o impacto da investigación e as percepcións dos practicantes. Usando o test de normalidade de Shapiro-Wilk determinamos que os nosos datos están distribuídos normalmente. Despois realizamos unha proba de correlación de Pearson para avaliar se hai unha relación significativa entre as clasificacións e o impacto da investigación en diferentes anos. A táboa 14 mostra os resultados da proba de correlación de Pearson para os diferentes anos. Tamén avaliamos a correlación entre as clasificacións e o impacto da investigación dos papeis en cada tema (ver táboa 15). Aínda que as valoracións positivas globais son baixas para os sistemas de soporte para as revisións de código (SS), os papeis de alto impacto teñen valoracións positivas máis altas que os papeis de baixo impacto. Cando se consideran todos os anos xuntos, o tema SS exhibe unha correlación negativa significativa entre as valoracións negativas e o impacto da investigación (r = -0.5087684 , p = 0.004827), indicando que cando o impacto é alto, as valoracións negativas son baixas. Do mesmo xeito, a correlación entre as valoracións positivas e o impacto da investigación tamén é significativa (r = 0.5502959 ,0.001982). No tema factor humano e organizacional (HOF) podemos ver da Figura 10 que algunhas das declaracións que teñen un alto impacto foron percibidas negativamente polos Non obstante, non atopamos ningunha relación estatisticamente significativa entre as clasificacións e as declaracións no tema HOF. No tema relacionado co impacto das revisións de código sobre o produto e os factores humanos (IOF), podemos ver que as declaracións que teñen un alto impacto tamén recibiron clasificacións máis positivas. Tamén observamos unha correlación estatisticamente significativa entre as clasificacións positivas e o impacto no período entre 2013-2015 (r = 0.7670108 , p = 0.04419). Non atopamos patróns interesantes nos outros temas. Os autores: Xogadores de Deepika Badampudi Michael Unterkalmsteiner Páxina Ricardo Brito Authors: Xogadores de Deepika Badampudi Michael Unterkalmsteiner Páxina Ricardo Brito Este artigo está dispoñible en arquiv baixo a licenza CC BY-NC-SA 4.0. Este artigo está dispoñible en arquiv baixo a licenza CC BY-NC-SA 4.0. Dispoñible en arquivo
