VIDAese: processo de visualização exploratória para apoio a estudos empíricos em verificação, validação e teste de software

• Autor(a) principal: Garcia, Rogério Eduardo
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23012007-162050/
• topic: Engenharia de software; Engenharia de software experimental; Experimental software engineering; Information visualization; Software engineering; Visualização de informação

A Engenharia de Software evolui gradativamente para uma disciplina científica baseada em observação, formulação teórica e experimentação. Nesse contexto, estudos experimentais têm sido conduzidos para proporcionar evidências sobre a qualidade e a produtividade de técnicas, ferramentas e métodos de desenvolvimento de software. Porém, resultados obtidos a partir de pesquisas experimentais são úteis somente se os pesquisadores puderem consolidá-las em um contexto significativo de conhecimento. O projeto Readers: A Collaborative Research to Develop, Validate and Package Reading Techniques for Software Defect Detection aborda diversos aspectos envolvidos na construção de um corpo significativo de resultados a partir de experimentos controlados. Nesse contexto, sustenta-se que a aplicação de meios alternativos de análise e exploração de dados dos experimentos conduzidos pode colaborar para a evolução do Pacote de Laboratório, e como efeito colateral, contribuir com a formação do corpo de conhecimento almejado. Este projeto propõe mecanismos para integrar técnicas de visualização exploratória à análise de dados de experimentos controlados. Para isso, foram propostas adequações ao processo de experimentação, bem como um processo de visualização para Engenharia de Software Experimental ? V iDAESE. Para ilustrar o V iDAESE, ciclos de análises são apresentados, juntamente com as conclusões obtidas em cada um. As análises visuais apóiam o processo de consolidação de conhecimento a partir dos dados e a melhoria do Pacote de Laboratório. Adicionalmente, uma abordagem para simulação de dados experimentais foi proposta, permitindo explorar cenários que apóiem o planejamento de experimento.