Mapeamento sistemático sobre escalabilidade do i* (ISTAR)

• Autor(a) principal: CAVALCANTI, Paulo de Lima
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16373
• topic: i*; iStar; Escalabilidade; Mapeamento sistemático da literatura; Revisão da literatura; Modelagem; i*; iStar; Scalability; Systematic Mapping of Literature; Literature Review; Modeling

A linguagem iStar (i*) é um framework de modelagem aplicado na Engenharia de Requisitos proposto há duas décadas. Os modelos i* relacionam todo os participantes envolvidos (atores, agentes, papéis e posições) através de relacionamentos de dependências estratégicas e intenções (metas, tarefas, metas brandas e recursos). Ao longo dos anos, relatos científicos descrevem estudos sobre o iStar (i*) e variações dessa linguagem e apontam que, fundamentalmente, a linguagem i* tem sido usada para modelar diferentes domínios, tais como telecomunicações, controle de trafego aéreo, dentre outros. Entretanto, nesses estudos, constatou-se que vários pontos fracos e limitações podem ser observados na linguagem i*, como por exemplo: falta de padronização, diferentes métodos de modelagem, falta de reusabilidade, ferramentas não profissionais, e, dentre outros muitos desafios, destaca-se a escalabilidade de seus modelos, segundo reconhecidos pesquisadores desta área de estudo. Assim, esta pesquisa mapeia estudos que abordaram a questão da escalabilidade do i* e tem como por objetivo conhecer: distribuição desses estudos, definições sobre a escalabilidade do i*, menções para contribuições que tratem do assunto, os julgamentos sobre a escalabilidade do i*, e, questões abertas relacionadas a esse tema. Todas as informações foram obtidas a partir de um estudo realizado sob a forma de mapeamento sistemático da literatura, tendo por base um protocolo com foco na escalabilidade do i*. Os estudos retornados foram filtrados por critérios de exclusão, inclusão, qualificação e agrupamento das publicações. Os dados foram extraídos desses estudos para apoiarem na síntese e a responder às perguntas de pesquisa propostas. No total, foram encontrados 119 estudos sobre escalabilidade de i*, dos quais, onze deles tiveram como foco central a escalabilidade do i* propriamente dita, enquanto dez estudos possuíam definição para o termo escalabilidade. Assim, nove estudos foram considerados como de melhor cobertura para responder as perguntas de pesquisa. No geral, foram identificadas 150 menções à contribuições associados a escalabilidade do i*. Em relação a facilidade de se escalar o i*, 62 dos 119 estudos afirmaram que i* não possui uma escalabilidade bem tratada, enquanto que em 93 desses mesmos 119 estudos, foram identificadas questões em aberto quanto à escalabilidade do i*. O mapeamento realizado sintetiza quais estudos possuem informações sobre a escalabilidade do i*. Isto será útil para pesquisas futuras, por facilitar agrupamento e identificação de potenciais fontes de dados e publicações, apesar de notar-se que a cobertura dos estudos precisa ser melhorada, pois apenas 9 dos 119 estudos avaliados, de fato, contribuíram mais com as perguntas de pesquisa realizadas. Por fim, as definições de escalabilidade e lista de publicações com contribuições permitirão comparações e reuso de técnicas para escalar modelos i*.