論文の概要: Causal Reasoning in Software Quality Assurance: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17183v2
- Date: Thu, 10 Oct 2024 11:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 03:57:28.140443
- Title: Causal Reasoning in Software Quality Assurance: A Systematic Review
- Title（参考訳）: ソフトウェア品質保証の因果推論:システムレビュー
- Authors: Luca Giamattei, Antonio Guerriero, Roberto Pietrantuono, Stefano Russo,
- Abstract要約: 本研究は、SQAの因果推論に関する科学的文献の体系的なレビューを提供する。
障害のローカライゼーションは、特にWebサービス/マイクロサービスドメインにおいて、因果推論をより活用するアクティビティである。
アプリケーションを好むツールは急速に現れており、そのほとんどが2021年以降です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.887059800587672
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Software Quality Assurance (SQA) is a fundamental part of software engineering to ensure stakeholders that software products work as expected after release in operation. Machine Learning (ML) has proven to be able to boost SQA activities and contribute to the development of quality software systems. In this context, Causal Reasoning is gaining increasing interest as a methodology to go beyond a purely data-driven approach by exploiting the use of causality for more effective SQA strategies. Objective: Provide a broad and detailed overview of the use of causal reasoning for SQA activities, in order to support researchers to access this research field, identifying room for application, main challenges and research opportunities. Methods: A systematic review of the scientific literature on causal reasoning for SQA. The study has found, classified, and analyzed 86 articles, according to established guidelines for software engineering secondary studies. Results: Results highlight the primary areas within SQA where causal reasoning has been applied, the predominant methodologies used, and the level of maturity of the proposed solutions. Fault localization is the activity where causal reasoning is more exploited, especially in the web services/microservices domain, but other tasks like testing are rapidly gaining popularity. Both causal inference and causal discovery are exploited, with the Pearl's graphical formulation of causality being preferred, likely due to its intuitiveness. Tools to favour their application are appearing at a fast pace - most of them after 2021. Conclusions: The findings show that causal reasoning is a valuable means for SQA tasks with respect to multiple quality attributes, especially during V&V, evolution and maintenance to ensure reliability, while it is not yet fully exploited for phases like ...
- Abstract（参考訳）: コンテキスト:ソフトウェア品質保証(Software Quality Assurance, SQA)は、ソフトウェア製品のリリース後の期待通りに動作することを保証するソフトウェアエンジニアリングの基本的な部分である。
機械学習(ML)は、SQA活動を強化し、高品質なソフトウェアシステムの開発に貢献できることが証明されている。
この文脈では、より効果的なSQA戦略に因果関係を利用することによって、純粋にデータ駆動アプローチを超える方法論として、Causal Reasoningが関心を集めています。
目的:SQA活動における因果推論の利用について、研究者がこの研究分野にアクセスし、応用の場、主な課題、研究の機会を特定するために、広範かつ詳細な概要を提供する。
方法:SQAの因果推論に関する科学的文献の体系的レビュー。
ソフトウェア工学二次研究の確立されたガイドラインによると、この研究は86の論文を発見し、分類し、分析している。
結果: 因果推論が適用されたSQAの主要な領域, 使用方法, 提案手法の成熟度について検討した。
障害のローカライゼーションは、特にWebサービス/マイクロサービスドメインにおいて、因果推論をより活用するアクティビティですが、テストのような他のタスクが急速に人気を集めています。
因果推論と因果発見の両方が利用されており、パール図による因果関係の定式化が好まれている。
アプリケーションを好むツールは急速に現れており、そのほとんどが2021年以降である。
結論: 因果推論は、複数の品質特性、特にV&Vにおいて、信頼性を確保するための進化とメンテナンスにおいて、SQAタスクにとって価値のある手段であることを示している。
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