Visualização de informação de depuração: uma avaliação experimental - Silva, Fabio Pereira da (2017)
Depuração é a tarefa de localizar e corrigir defeitos em um programa. Apesar do esforço de pesquisa em depuração, especialmente nos últimos anos, ela ainda é realizada da mesma forma desde a década de 60, quando os primeiros depuradores simbólicos foram introduzidos. Localização de defeitos baseada em cobertura (LDC) é uma técnica de depuração promissora devido ao seu baixo custo de execução. LDC identifica os elementos mais suspeitos de um programa ao classificar linhas, métodos, classes e pacotes com maior valor de suspeição. Recentemente, ferramentas de visualização têm sido propostas para representar os valores de suspeição dos elementos de um programa. Entretanto, nenhuma delas foi introduzida em ambientes industriais e a utilização de depuradores simbólicos ainda é predominante. Nesta dissertação, foi avaliada a eficácia, a eficiência e a usabilidade de duas ferramentas de depuração, chamadas CodeForest e Jaguar, em ambientes reais. Jaguar apresenta os trechos mais suspeitos de um programa em uma lista ordenada por seus valores de suspeição. A CodeForest recebe informações de classes, métodos e blocos (conjunto de instruções executadas em sequência) suspeitos para construir uma floresta de cactus tridimensional representando o programa inspecionado. Na CodeForest, as classes são representadas como cactus, os métodos como galhos e os blocos como espinhos de um galho. Em ambas as ferramentas, os elementos do programa recebem cores que variam de acordo com o seu valor de suspeição. A questão básica respondida ao término deste trabalho é se as informações da depuração quando exibidas em uma metáfora visual melhoram a eficácia, a eficiência e a usabilidade na localização de defeitos. A eficácia e a eficiência foram avaliadas, respectivamente, pela capacidade da ferramenta direcionar o desenvolvedor ao método ou linha do defeito e o tempo necessário para localizá-los. A usabilidade das ferramentas foi avaliada por meio de um questionário baseado no modelo TAM (Technology Acceptance Model). Os resultados obtidos demonstram que a Jaguar foi mais eficaz, eficiente e com maior grau de usabilidade do que a CodeForest; entretanto, o tamanho do efeito estatístico é insignificante para a eficácia e eficiência e baixo para a usabilidade