Uma abordagem baseada em redes bayesianas para auxiliar a interpretação de métricas de software. - MEDEIROS, Amaury Bartolomeu Carneiro de. (2015)
Apesar do alto número de métricas de software que vêm sendo apresentadas desde a década de 1960, sua adoção e implantação ainda é limitada em diversas situações. Um desaﬁo encontrado ao se usar métricas é interpretá-las para se fazer análises e predições em projetos de desenvolvimento de software. Alguns pesquisadores propuseram abordagens para deﬁnir limiares que determinam se um valor medido para uma métrica é aceitável ou não, com o intuito de auxiliar desenvolvedores e gerentes a interpretá-la. Essas abordagens, no entanto, não consideram riscos e outros fatores subjetivos que têm impacto no processo de medição e que podem inﬂuenciar a interpretação das métricas e, consequentemente, nas decisões do gerente Outros pesquisadores propuseram modelos que combinam métricas de software e fatores subjetivos para auxiliar o processo de tomada de decisões, mas eles não consideraram riscos na interpretação, como problemas nos processos de coleta e relatório de métricas ou o mau uso destas. Nesta pesquisa, é proposta uma abordagem para se construir redes Bayesianas para auxiliar a interpretação de métricas considerando esses riscos. As redes Bayesianas construídas auxiliam os gerentes a identiﬁcar riscos relacionados a métricas e fatores controladores para mitigá-los. O objetivo é maximizar a acurácia das métricas e minimizar o número de decisões erradas tomadas com base em métricas de software. A abordagem foi validada com sucesso em um estudo de caso aplicado em quatro projetos e foi concluído que se trata de uma abordagem promissora para auxiliar gerentes e desenvolvedores a interpretar métricas e dar suporte ao processo de tomada de decisão em projetos de software.