Uma ferramenta para predição de mudanças conjuntas baseadas em informações de repositórios de software

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Kuroda, Rodrigo Takashi
• Orientador(a): Ré, Reginaldo
• Banca de defesa: Watanabe, Willian Massami, Colanzi, Thelma Elita, Wiese, Igor Scaliante
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Cornelio Procopio
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Adivinhação; Software - Manutenção; Classificação; Divination; Software maintenance; Classification
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3236

A manutenção é uma fase do ciclo de vida do software reconhecida por demandar uma grande quantidade de esforço em comparação às outras, como o desenvolvimento. As tarefas da manutenção envolvem a modificação do software, mais especificamente os artefatos que o compõe. O fato de modificar um determinado artefato pode afetar outras partes do software, cujo fenômeno é conhecido como impacto de mudança. Técnicas e ferramentas para apoiar a análise de impacto de mudança geralmente são baseadas em tipos de acoplamentos e têm sido propostas por diversos trabalhos na literatura, como as Regras de Associação e Aprendizado de Máquina usando Classificação. No entanto, essas técnicas não foram avaliadas do ponto de vista prático. Motivado pela falta de uma avaliação dessa perspectiva, esse trabalho realizou um experimento com uma ferramenta que implementa tais técnicas. Para tanto, foi desenvolvida uma ferramenta para automatizar a execução dessas técnicas para realizar predição de mudanças conjuntas de artefatos e apresentá-las ao desenvolvedor, além de coletar o feedback dos desenvolvedores na ferramenta. Com a ferramenta desenvolvida, foi realizada uma prova de conceito com o uso da ferramenta em tarefas de manutenção (defeitos) do projeto de software livre da Apache denominado CXF, por colaboradores novatos representados pelos alunos do curso de Ciência da Computação. Apesar de depender do desempenho das técnicas de predição de mudanças conjuntas, os resultados mostraram evidências que a ferramenta pode apoiar colaboradores novatos e, também, diminuir o esforço para realizar uma tarefa de manutenção de software, comparando quando nenhuma técnica é usada.