Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: SANTOS, Leonardo da Costa. lattes
Orientador(a): ALMEIDA, Hyggo Oliveira de. lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/330
Resumo: Métricas possuem um papel fundamental no processo de gerenciamento da qualidade de software. Apesar dos seus potenciais benefícios, elas geralmente são utilizadas apenas para quantificação, não oferecendo suporte adequado à tomada de decisão durante o ciclo de vida do software. Para potencializar a utilização das métricas, é essencial definir valores de referência significativos (i.e., thresholds), atribuindo, assim, significado para os números coletados. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem para definição de valores de referência de métricas de software de acordo com o contexto do projeto. A abordagem consiste em definir os fatores de contexto que influenciam os valores de referência da métrica em questão a partir de conhecimento elicitado de especialistas. Essas informações são utilizadas para construir uma rede Bayesiana que pode ser utilizada para auxiliar na tomada de decisão. A solução proposta foi avaliada por meio de um estudo piloto realizado com três gerentes de projetos reais de desenvolvimento de software. Os dados foram coletados com os profissionais para construir redes Bayesianas, para identificar e validar os valores de referência para as métricas Número de Bugs Minor, Número de Alertas de Análise Estática e Porcentagem de Cobertura de Código. A abordagem proposta mostrou-se promissora para auxiliar os profissionais a identificar valores de referência representativos, potencializando tomadas de decisões mais assertivas no processo de gerenciamento de projetos de software
id UFCG_0bb5b3ce643234a91ddeedefcb207797
oai_identifier_str oai:localhost:riufcg/330
network_acronym_str UFCG
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
repository_id_str
spelling ALMEIDA, Hyggo Oliveira de.ALMEIDA, H. O.http://lattes.cnpq.br/4993914550234923http://lattes.cnpq.br/6512476353522377SANTOS, Leonardo da Costa.Métricas possuem um papel fundamental no processo de gerenciamento da qualidade de software. Apesar dos seus potenciais benefícios, elas geralmente são utilizadas apenas para quantificação, não oferecendo suporte adequado à tomada de decisão durante o ciclo de vida do software. Para potencializar a utilização das métricas, é essencial definir valores de referência significativos (i.e., thresholds), atribuindo, assim, significado para os números coletados. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem para definição de valores de referência de métricas de software de acordo com o contexto do projeto. A abordagem consiste em definir os fatores de contexto que influenciam os valores de referência da métrica em questão a partir de conhecimento elicitado de especialistas. Essas informações são utilizadas para construir uma rede Bayesiana que pode ser utilizada para auxiliar na tomada de decisão. A solução proposta foi avaliada por meio de um estudo piloto realizado com três gerentes de projetos reais de desenvolvimento de software. Os dados foram coletados com os profissionais para construir redes Bayesianas, para identificar e validar os valores de referência para as métricas Número de Bugs Minor, Número de Alertas de Análise Estática e Porcentagem de Cobertura de Código. A abordagem proposta mostrou-se promissora para auxiliar os profissionais a identificar valores de referência representativos, potencializando tomadas de decisões mais assertivas no processo de gerenciamento de projetos de softwareMetrics play a key role in the software quality management process. Despite their potential benefits, they are generally only used for quantification, not providing adequate support to the decision-making process during the software’s life cycle. To enhance the use of metrics, it is essential to define meaningful reference values (i.e., thresholds), thus giving meaning to the data collected. This work aims to propose an approach to define the software metrics’ reference values according to the project’s context. The approach consists of using the specialists’ elicited knowledge to define context factors that influence the metric’s reference values. This information is used to build a Bayesian network that can be used to aid in the decision-making process. The proposed solution was evaluated through a pilot study conducted with three managers of real software development projecst. Data were collected from the software project managers in order to build Bayesian networks to identify and validate reference values for the Number of Minor Bugs, the Number of Static Analysis Alerts, and the Code Coverage Percentage metrics. Each metric was validated in three scenarios. The proposed approach has shown to be promising in helping professionals to identify representative reference values, promoting a more assertive decision making when it comes to the software project management processSubmitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-03-28T20:50:30Z No. of bitstreams: 1 LEONARDO DA COSTA SANTOS - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdf: 1052959 bytes, checksum: 86527931b8f10cbdea926396a36e5169 (MD5)Made available in DSpace on 2018-03-28T20:50:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LEONARDO DA COSTA SANTOS - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdf: 1052959 bytes, checksum: 86527931b8f10cbdea926396a36e5169 (MD5) Previous issue date: 2017Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEICiência da ComputaçãoCiênciasEngenharia de SoftwareEngenharia de SoftwareMétricas de SoftwareRede BayesianaSoftware MetricsBuild BayesianUma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.20172018-03-28T20:50:30Z2018-03-282018-03-28T20:50:30Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/330SANTOS, L. da C. Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas. 2017. 67 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2017. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/330info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGORIGINALLEONARDO DA COSTA SANTOS - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdfLEONARDO DA COSTA SANTOS - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdfapplication/pdf958706http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/330/3/LEONARDO+DA+COSTA++SANTOS+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+%28PPGCC%29+2017.pdfc74e7a4f109e28657f7c365f01ffbf71MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/330/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52riufcg/3302022-03-28 15:13:09.668oai:localhost: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-03-28T18:13:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.
title Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.
spellingShingle Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.
SANTOS, Leonardo da Costa.
Ciência da Computação
Ciências
Engenharia de Software
Engenharia de Software
Métricas de Software
Rede Bayesiana
Software Metrics
Build Bayesian
title_short Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.
title_full Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.
title_fullStr Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.
title_full_unstemmed Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.
title_sort Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas.
author SANTOS, Leonardo da Costa.
author_facet SANTOS, Leonardo da Costa.
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv ALMEIDA, Hyggo Oliveira de.
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv ALMEIDA, H. O.
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4993914550234923
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/6512476353522377
dc.contributor.author.fl_str_mv SANTOS, Leonardo da Costa.
contributor_str_mv ALMEIDA, Hyggo Oliveira de.
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Ciência da Computação
Ciências
Engenharia de Software
topic Ciência da Computação
Ciências
Engenharia de Software
Engenharia de Software
Métricas de Software
Rede Bayesiana
Software Metrics
Build Bayesian
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia de Software
Métricas de Software
Rede Bayesiana
Software Metrics
Build Bayesian
description Métricas possuem um papel fundamental no processo de gerenciamento da qualidade de software. Apesar dos seus potenciais benefícios, elas geralmente são utilizadas apenas para quantificação, não oferecendo suporte adequado à tomada de decisão durante o ciclo de vida do software. Para potencializar a utilização das métricas, é essencial definir valores de referência significativos (i.e., thresholds), atribuindo, assim, significado para os números coletados. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem para definição de valores de referência de métricas de software de acordo com o contexto do projeto. A abordagem consiste em definir os fatores de contexto que influenciam os valores de referência da métrica em questão a partir de conhecimento elicitado de especialistas. Essas informações são utilizadas para construir uma rede Bayesiana que pode ser utilizada para auxiliar na tomada de decisão. A solução proposta foi avaliada por meio de um estudo piloto realizado com três gerentes de projetos reais de desenvolvimento de software. Os dados foram coletados com os profissionais para construir redes Bayesianas, para identificar e validar os valores de referência para as métricas Número de Bugs Minor, Número de Alertas de Análise Estática e Porcentagem de Cobertura de Código. A abordagem proposta mostrou-se promissora para auxiliar os profissionais a identificar valores de referência representativos, potencializando tomadas de decisões mais assertivas no processo de gerenciamento de projetos de software
publishDate 2017
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2018-03-28T20:50:30Z
dc.date.available.fl_str_mv 2018-03-28
2018-03-28T20:50:30Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/330
dc.identifier.citation.fl_str_mv SANTOS, L. da C. Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas. 2017. 67 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2017. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/330
url http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/330
identifier_str_mv SANTOS, L. da C. Uma abordagem para a definição de valores de referência de métricas de software baseada em contexto usando redes bayesianas. 2017. 67 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2017. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/330
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
dc.publisher.program.fl_str_mv PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFCG
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron:UFCG
instname_str Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron_str UFCG
institution UFCG
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
bitstream.url.fl_str_mv http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/330/3/LEONARDO+DA+COSTA++SANTOS+-+DISSERTA%C3%87%C3%83O+%28PPGCC%29+2017.pdf
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/330/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv c74e7a4f109e28657f7c365f01ffbf71
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.br
_version_ 1797044592454926336