論文の概要: Operationalizing Software Engineering Theories for Practical Validation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03257v1
- Date: Tue, 05 May 2026 01:09:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.700225
- Title: Operationalizing Software Engineering Theories for Practical Validation
- Title(参考訳): 実用検証のためのソフトウェアエンジニアリング理論の運用
- Authors: Isaque Alves, Fabio Kon, Jessica Diaz, Carla Rocha,
- Abstract要約: ソフトウェア工学は、しばしば社会科学から理論構築フレームワークを適用し、社会技術的複雑さに対処する。
操作は抽象概念を経験的検証のための測定可能な要素に変換する。
本稿では,抽象概念と経験的検証のギャップを埋める運用段階の体系的な手順を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.465742022428245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software Engineering often adapts theory-building frameworks from the social sciences to address socio-technical complexity. The key phases of the theory-building process are conceptual development, operationalization, testing, and application. Operationalization translates abstract concepts into measurable elements for empirical validation. This phase is essential for delivering the practical utility required by an applied science like Software Engineering. We propose a systematic procedure for the operationalization phase that bridges the gap between abstract concepts and empirical validation, ensuring the resulting theory is both rigorous and practically useful. We extend the operationalization framework proposed by Sjøberg et al. and formulate non-causal hypotheses following Dubin's approach. Our procedure defines variables, selects indicators, and systematically derives hypotheses. We present a replicable, evidence-based methodological guideline that preserves a clear chain of evidence and supports practical validation. We illustrate the procedure using the DevOps Team Taxonomies Theory. This guideline provides a transparent chain of evidence from theory to testable elements, empowering researchers to ground theoretical advancements in empirical evidence and deliver actionable insights for practitioners.
- Abstract(参考訳): ソフトウェア工学は、しばしば社会科学から理論構築フレームワークを適用し、社会技術的複雑さに対処する。
理論構築プロセスの重要なフェーズは、概念開発、運用、テスト、アプリケーションである。
操作は抽象概念を経験的検証のための測定可能な要素に変換する。
このフェーズは、ソフトウェア工学のような応用科学が必要とする実用性を実現するために不可欠です。
本稿では,抽象概念と実証的検証のギャップを埋める運用段階の体系的な手順を提案する。
我々は、Sjøbergらによって提案された運用化フレームワークを拡張し、Dubinのアプローチに従って非因果仮説を定式化する。
我々の手順は変数を定義し、指標を選択し、体系的に仮説を導出する。
本稿では, 証拠の明確な連鎖を保存し, 実用的検証を支援する, 複製可能なエビデンスに基づく方法論ガイドラインを提案する。
DevOps Team Taxonomies Theoryを使って手順を説明します。
このガイドラインは、理論から検証可能な要素への証拠の透過的な連鎖を提供し、研究者に経験的証拠の理論的進歩を基礎にし、実践者に対して実行可能な洞察を提供することを可能にしている。
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