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 セラ・ベガス Patricia Riofr´ıo 希望マルコス Natalia Juristo Authors: 
 
 
 
 
 セラ・ベガス パトリシア・リオフ 希望マルコス ナタリア 弁護士 Table Of Links 左のテーブル 抽象 1 Introduction 1 導入 2 Original Study: Research Questions and Methodology 2 オリジナル研究:研究質問と方法論 3 Original Study: Validity Threats 3 オリジナル・スタディ: Validity Threats 4 Original Study: Results 4 オリジナル研究:結果 5 Replicated Study: Research Questions and Methodology 5 Replicated Study: Research Questions and Methodology(リサーチの質問と方法論) 6 Replicated Study: Validity Threats 6 複製された研究:有効性の脅威 7 Replicated Study: Results 7 Replicated Study: 結果 8 Discussion 8 議論 9 Related Work 9 関連事業 10 Conclusions And References 10 結論と参照 Abstract 抽象 ソフトウェア開発における繰り返し発生する問題は、使用するテクニック、方法、ツールに関する間違った意思決定である。ほとんどの場合、これらの決定は、開発者のそれらについての認識に基づいています。人々の認識に影響を与える要因は、過去の経験ですが、それは唯一ではありません。この研究では、異なるテクニックの欠陥検出効果の認識が、事前の経験がない場合の実際の有効性にどの程度適合するかを発見することを目指しています。 これを行うために、我々は実験研究と複製を行います. オリジナルの研究の間、我々は2つのテストテクニックとコードレビューテクニックを適用する学生とコントロール実験を行います. 実験の終わりに、彼らはどのテクニックが最も効果的であると考えるかを調べるために調査を行います. 結果は、参加者の認識が間違っていることを示し、この不一致は質の面で高価であることを示しています. 結果をさらに理解するために、私たちはコントロール実験を複製し、テクニックやプログラムに関する参加者の意見についての質問を含むように調査を拡張します。 1.導入 今日ではソフトウェア開発企業が開発者に独自の技術環境を選択させるという慣行がますます普及しているため、これは、異なる開発者が異なる生産性ツール(プログラミング言語、IDEなど)を使用する可能性があることを意味しますが、ソフトウェアエンジニアリング(SE)は、誤った決定が結果として得られるソフトウェアの品質を損なう可能性がある人間密集の分野です。 ただし、実証的な証拠は、特定の方法、技術、またはツールが特定の環境内で研究されていない可能性がありますが、あるいはまったくありません。代替として、開発者は、Vegas & Basiliによると、そのような研究に精通していない可能性があります(49)。この点で、開発者の知覚(信念)が現実にどれほどよく一致しているかを発見することが重要であり、そうでない場合は、Devanbu et al. が指摘したように、この不一致の背後にあるものを見つけることが重要です(14)。心理学によると、経験は人々の知覚において役割を果たしています。これもDevanbu et al. によって観察されています(14)。 しかし、この研究は、使用される技術における以前の経験がない場合に、知覚が現実とどれほどよく一致しているかを発見することを目指しています。これにはいくつかの理由で意味があります: 1)経験は開発者の知覚に影響を与える唯一の要因ではありません; 2)開発チームは通常、経験を持つ人と経験のない人の混合で構成され、 3)どのような種類の経験が知覚に影響を与えるかは明らかではありません。 我々は、3つの欠陥検出技術の有効性に関する認識が現実に一致するかどうかを研究することを目指し、そうでない場合は、これらの認識の背後にあるものは何であるかを研究することを目指しています。我々はこの問題を経験的に評価する最初の論文です。この目的のために、我々は学生と共に実験的な研究と複製を行いました。当初の研究では、参加者によって適用された2つのテストテクニックと1つのコードレビューテクニックの有効性を測定しました。 さらに、我々は、効果の喪失の観念と現実の間の不一致のコストを分析した。 異なる人々は、異なる技術がより効果的であると認識しています. 他の技術よりも効果的であると認識されていません. 参加者の50%(23人中11人)の認識は間違っています。 技術の誤った認識は、平均31pp(パーセントポイント)の効果を減らす可能性があります。 これらの発見は、参加者の認識の背後に何があるのかを調査するために、レプリケーションで研究の目標を拡張するために私たちを導いた。 – 複製の結果は、元の研究の結果を確認します。 参加者は、技術の有効性は、技術そのものの可能な弱点に依存するのではなく、独自の実績に依存していると考えている。 - 技術の複雑性や技術に対する好みに関する意見は、実感される有効性に役割を果たさないように見える。 開発者は、判断力の限界に気付くべきです。 技術の有効性について開発者にフィードバックを提供するツールを設計すべきである。 – 適用される技術の最良の組み合わせは、同時に容易に適用され、効果的であることを決定すべきである – 開発者に実験的結果を提供するためのツールを開発すべきである。 ここで紹介された研究に関連する資料は https://github.com/GRISE-UPM/Misperceptions でご覧いただけます。 この記事は次のように構成されています。 セクション2は元の研究を説明します。 セクション3はその有効性の脅威を提示します。 セクション4は結果を議論します。 セクション5は元の研究に変更された研究を説明します。 セクション6はその有効性の脅威を提示します。 セクション7はこの複製研究の結果を報告します。 セクション8は私たちの発見とその影響について議論します。 セクション9は関連する作業を示します。 最後に、セクション10はこの研究の結論を概要します。 
 
 この論文は、CC BY-NC-ND 4.0 ライセンスの下で archiv で提供されています。 この論文は、CC BY-NC-ND 4.0 ライセンスの下で archiv で提供されています。 ARCHIV で利用可能

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なぜ開発者は間違ったテストテクニックを選択し続けるのか

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