論文の概要: Leveraging Evolutionary Changes for Software Process Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18061v2
• Date: Thu, 15 Jun 2023 09:24:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 00:19:42.006723
• Title: Leveraging Evolutionary Changes for Software Process Quality
• Title（参考訳）: ソフトウェアプロセス品質の進化的変化を活用する
• Authors: Sebastian H\"onel
• Abstract要約: 現実世界のソフトウェアアプリケーションは、常に進化し続けなければならない。 ソフトウェア品質管理の従来の手法には、ソフトウェアの品質モデルと継続的コード検査ツールが含まれる。 しかし、開発プロセスの品質と結果のソフトウェア製品との間には、強い相関関係と因果関係がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Real-world software applications must constantly evolve to remain relevant. This evolution occurs when developing new applications or adapting existing ones to meet new requirements, make corrections, or incorporate future functionality. Traditional methods of software quality control involve software quality models and continuous code inspection tools. These measures focus on directly assessing the quality of the software. However, there is a strong correlation and causation between the quality of the development process and the resulting software product. Therefore, improving the development process indirectly improves the software product, too. To achieve this, effective learning from past processes is necessary, often embraced through post mortem organizational learning. While qualitative evaluation of large artifacts is common, smaller quantitative changes captured by application lifecycle management are often overlooked. In addition to software metrics, these smaller changes can reveal complex phenomena related to project culture and management. Leveraging these changes can help detect and address such complex issues. Software evolution was previously measured by the size of changes, but the lack of consensus on a reliable and versatile quantification method prevents its use as a dependable metric. Different size classifications fail to reliably describe the nature of evolution. While application lifecycle management data is rich, identifying which artifacts can model detrimental managerial practices remains uncertain. Approaches such as simulation modeling, discrete events simulation, or Bayesian networks have only limited ability to exploit continuous-time process models of such phenomena. Even worse, the accessibility and mechanistic insight into such gray- or black-box models are typically very low. To address these challenges, we suggest leveraging objectively [...]
• Abstract（参考訳）: 現実世界のソフトウェアアプリケーションは、常に進化し続けなければならない。 この進化は、新しいアプリケーションを開発したり、新しい要求を満たしたり、修正したり、将来の機能を組み込んだりする際に起こります。 従来のソフトウェア品質管理には、ソフトウェア品質モデルと継続的コード検査ツールが含まれる。 これらの尺度は、ソフトウェアの品質を直接評価することに焦点を当てます。 しかし、開発プロセスの品質と結果のソフトウェア製品との間には、強い相関関係と因果関係がある。 したがって、開発プロセスの改善は間接的にソフトウェア製品も改善します。 これを実現するには、過去のプロセスから効果的な学習が必要であり、しばしば死後の組織学習を通じて受け入れられる。 大規模なアーティファクトの質的評価は一般的だが、アプリケーションライフサイクル管理によって得られる小さな量的変化はしばしば見過ごされる。 ソフトウェアメトリクスに加えて、これらの小さな変更は、プロジェクト文化とマネジメントに関連する複雑な現象を明らかにします。 これらの変更を活用することで、このような複雑な問題の検出と対処に役立ちます。 ソフトウェアの進化は以前、変更のサイズによって測定されていたが、信頼性と汎用性の定量化方法に関する合意の欠如は、信頼できるメトリクスとしての使用を妨げている。 異なる大きさの分類は進化の性質を確実に記述することができない。 アプリケーションのライフサイクル管理データは豊富だが、どのアーティファクトが有害な管理プラクティスをモデル化できるかはいまだ不明だ。 シミュレーションモデリング、離散事象シミュレーション、ベイズネットワークのようなアプローチは、そのような現象の連続的なプロセスモデルを利用する能力に限られる。 さらに悪いことに、このようなグレーまたはブラックボックスモデルに対するアクセシビリティと機械的な洞察は、通常非常に低い。 これらの課題に対処するために、客観的に活用することを提案します [...]

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