Um protocolo derivado empiricamente para a construção de redes bayesianas na engenharia de software.
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
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| 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: | https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/44200 |
Resumo: | As redes Bayesianas têm se destacado na engenharia de software como ferramentas eficazes para modelar incertezas e apoiar a tomada de decisão. No entanto, observa-se uma lacuna quanto ao rigor metodológico adotado na construção desses modelos, especialmente quando especialistas de domínio — isoladamente ou em combinação com dados (modelos híbridos)— são a principal fonte de conhecimento. Esta tese propõe um protocolo para orientar e avaliar a construção de redes Bayesianas baseadas em especialistas ou híbridas na engenharia de software. O protocolo foi fundamentado em um checklist elaborado a partir da análise sistemática de metodologias de construção de redes Bayesianas em diferentes domínios. Para organizar as atividades identificadas na construção desses modelos, adotou-se como base o processo Expert-based Knowledge Engineering of Bayesian Networks (EKEBN), que define as fases e atividades para as quais as metodologias foram mapeadas, resultando em um checklist que consolidada um processo genérico de construção. Em seguida, o checklist foi aplicado a 118 estudos primários da área de engenharia de software para avaliar a qualidade metodológica com base na completude e nível de detalhamento do processo de construção dos modelos. Os resultados revelaram que grande parte dos estudos descreve os procedimentos de forma superficial ou vaga, dificultando a replicação e comprometendo a confiabilidade dos modelos gerados. Durante a avaliação dos estudos, observou-se também que a engenharia de software se apoia em métodos de aquisição do conhecimento comumente utilizados em outros domínios, mas também envolve mecanismos de raciocínio que auxiliam na modelagem de práticas específicas. Assim, a definição do checklist com as fases e atividades fundamentais de construção (o que fazer) associada a um catálogo de métodos usados na prática (como fazer) derivou um protocolo baseado em evidência para a construção de redes Bayesianas na engenharia de software, que constitui a contribuição central desta tese e pode servir de inspiração para o aprimoramento metodológico em outros domínios de aplicação. |
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GORGÔNIO, Kyller Costa.GORGONIO, KYLLERhttp://lattes.cnpq.br/7626416403074455PERKUSICH, Mirko Barbosa.PERKUSICH, M. B.http://lattes.cnpq.br/3250186213608951ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de.SILVA, Leonardo Chaves e.ALBUQUERQUE, Danyllo Wagner.RIQUE, T. P.http://lattes.cnpq.br/5881890744811527RIQUE, Thiago Pereira.As redes Bayesianas têm se destacado na engenharia de software como ferramentas eficazes para modelar incertezas e apoiar a tomada de decisão. No entanto, observa-se uma lacuna quanto ao rigor metodológico adotado na construção desses modelos, especialmente quando especialistas de domínio — isoladamente ou em combinação com dados (modelos híbridos)— são a principal fonte de conhecimento. Esta tese propõe um protocolo para orientar e avaliar a construção de redes Bayesianas baseadas em especialistas ou híbridas na engenharia de software. O protocolo foi fundamentado em um checklist elaborado a partir da análise sistemática de metodologias de construção de redes Bayesianas em diferentes domínios. Para organizar as atividades identificadas na construção desses modelos, adotou-se como base o processo Expert-based Knowledge Engineering of Bayesian Networks (EKEBN), que define as fases e atividades para as quais as metodologias foram mapeadas, resultando em um checklist que consolidada um processo genérico de construção. Em seguida, o checklist foi aplicado a 118 estudos primários da área de engenharia de software para avaliar a qualidade metodológica com base na completude e nível de detalhamento do processo de construção dos modelos. Os resultados revelaram que grande parte dos estudos descreve os procedimentos de forma superficial ou vaga, dificultando a replicação e comprometendo a confiabilidade dos modelos gerados. Durante a avaliação dos estudos, observou-se também que a engenharia de software se apoia em métodos de aquisição do conhecimento comumente utilizados em outros domínios, mas também envolve mecanismos de raciocínio que auxiliam na modelagem de práticas específicas. Assim, a definição do checklist com as fases e atividades fundamentais de construção (o que fazer) associada a um catálogo de métodos usados na prática (como fazer) derivou um protocolo baseado em evidência para a construção de redes Bayesianas na engenharia de software, que constitui a contribuição central desta tese e pode servir de inspiração para o aprimoramento metodológico em outros domínios de aplicação.Bayesian networks (BNs) have emerged in software engineering as effective tools for modeling uncertainty and supporting decision-making. However, there is a noticeable gap in the methodological rigor adopted in constructing such models, particularly when domain experts — either alone or in combination with data (hybrid models) — are the primary source of knowledge. This thesis proposes a protocol to guide and assess the construction of expertbased or hybrid BNs in software engineering. The protocol was grounded in a checklist developed from a systematic analysis of BN construction methodologies across different domains. To organize the activities identified in building these models, the Expert-based Knowledge Engineering of Bayesian Networks (EKEBN) framework was adopted as the basis. EKEBN structures the process into phases and activities, to which the methodologies were mapped, resulting in a checklist that consolidates a generic process for model building. Subsequently, the checklist was applied to 118 primary studies in the field of software engineering to assess methodological quality based on the completeness and level of detail of the model construction process. The results revealed that a substantial proportion of the studies describe their procedures in a superficial or vague manner, hindering replication and undermining the reliability of the generated models. During the evaluation of the studies, it was also observed that software engineering draws on knowledge acquisition methods commonly used in other domains, but also involves reasoning mechanisms that assist in modeling specific practices. Thus, the definition of the checklist with the fundamental phases and activities (what to do), combined with a catalog of methods used in practice (how to do), resulted in an evidence-based protocol for constructing BNs in software engineering. This protocol constitutes the core contribution of this thesis and can serve as an inspiration for methodological improvement in other application domains.Submitted by Helder Soares Dantas (helder-dantas@hotmail.com) on 2025-11-11T22:28:06Z No. of bitstreams: 1 THIAGO PEREIRA RIQUE - TESE - (PPGCC) 2025.pdf: 2174363 bytes, checksum: 9c46da59c48bd66a00d1e0fcc0360552 (MD5)Made available in DSpace on 2025-11-11T22:28:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 THIAGO PEREIRA RIQUE - TESE - (PPGCC) 2025.pdf: 2174363 bytes, checksum: 9c46da59c48bd66a00d1e0fcc0360552 (MD5) Previous issue date: 2025-09-16Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEICiência da ComputaçãoMapeamento Sistemático da LiteraturaProtocolo de Construção de Redes BayesianasRedes BayesianasEngenharia de SoftwareSystematic Mapping of LiteratureProtocol of Construction of Bayesian NetworksBayesian NetworksSoftware EngineeringUm protocolo derivado empiricamente para a construção de redes bayesianas na engenharia de software.An empirically derived protocol for constructing Bayesian networks in software engineering.2025-09-162025-11-11T22:28:06Z2025-11-112025-11-11T22:28:06Zhttps://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/44200RIQUE, Thiago Pereira. Um protocolo derivado empiricamente para a construção de redes bayesianas na engenharia de software. 2025. 148 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2025info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGTEXTTHIAGO PEREIRA RIQUE - TESE - (PPGCC) 2025.pdf.txtTHIAGO PEREIRA RIQUE - TESE - (PPGCC) 2025.pdf.txttext/plain302636https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/44200/3/THIAGO+PEREIRA+RIQUE+-+TESE+-+%28PPGCC%29+2025.pdf.txt2be5f1a2b2bd07ce1a0c14330c75a32fMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/44200/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALTHIAGO PEREIRA RIQUE - TESE - (PPGCC) 2025.pdfTHIAGO PEREIRA RIQUE - TESE - (PPGCC) 2025.pdfapplication/pdf2174363https://dspace.sti.ufcg.edu.br/bitstream/riufcg/44200/1/THIAGO+PEREIRA+RIQUE+-+TESE+-+%28PPGCC%29+2025.pdf9c46da59c48bd66a00d1e0fcc0360552MD51riufcg/442002025-11-18 03:07:02.474oai:dspace.sti.ufcg.edu.br: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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:48512025-11-18T06:07:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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