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UM ESTUDO EMPÍRICO DO USO DA COMUNICAÇÃO PARA CARACTERIZAR A OCORRÊNCIA DE DEPENDÊNCIAS DE MUDANÇA NO PROJETO RUBY ON RAILS

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Nossa apresentação no Workshope VEM 2014. Evento co-alocado com o CBSoft 2014.

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UM ESTUDO EMPÍRICO DO USO DA COMUNICAÇÃO PARA CARACTERIZAR A OCORRÊNCIA DE DEPENDÊNCIAS DE MUDANÇA NO PROJETO RUBY ON RAILS

  1. 1. UM ESTUDO EMPÍRICO DO USO DA COMUNICAÇÃO PARA CARACTERIZAR A OCORRÊNCIA DE DEPENDÊNCIAS DE MUDANÇA NO PROJETO RUBY ON RAILS Igor Wiese, Rodrigo Kuroda, Reginaldo Ré, Gustavo Oliva e Marco Aurélio Gerosa
  2. 2. 2 MOTIVATION SCENARIO Subsystem A Class a Class c Class b Subsystem B Class d Class e Sistemas de software são compostos de artefatos que dependem uns dos outros
  3. 3. DEPENDÊNCIAS DE MUDANÇAS 3 Artefato a1 Artefato a2 time comudança commit Dependências de mudanças são inferidas a partir da análise da evolução histórica. Quanto mais mudanças conjuntas dois artefatos têm, mais acoplados eles estão.
  4. 4. 4 CONWAY´S LAW Subsystem A Class a Class c Class b Subsystem B Class d Class e “organizações que projetam sistemas são obrigados a produzir projetos que são cópias das estruturas de comunicação desta organização "
  5. 5. 5 RQ1. É possível caracterizar dependências de mudança fortes e fracas utilizando métricas obtidas a partir da comunicação dos desenvolvedores? RQ2. Quais métricas utilizadas foram mais relevantes para esta caracterização?
  6. 6. COLETA DE DADOS 6 •  18 métricas sociais. •  centralidade da rede (degree, betweenness, closeness, e eigenvector), •  medidas de ego network (ego Betweenness, ego size, ego ties e ego density), •  medidas de structural hole (efficiency, effective size, constraint e hierarchy) •  medidas globais (size, ties, density, diameter, número de mensagens e número distintos de desenvolvedores que comentaram). •  3 métricas do histórico de modificações. •  Code Churn de cada arquivo que forma uma dependência de mudança •  Média do Code Churn.
  7. 7. É POSSÍVEL CARACTERIZAR DEPENDÊNCIAS DE MUDANÇA FORTES E FRACAS UTILIZANDO MÉTRICAS OBTIDAS A PARTIR DA COMUNICAÇÃO DOS DESENVOLVEDORES? 7 Modelos válidos com AUC > 0.8 em todas as releases
  8. 8. QUAIS MÉTRICAS UTILIZADAS FORAM MAIS RELEVANTES PARA ESTA CARACTERIZAÇÃO? •  Na média, 8,3 métricas (21 no total) foram selecionados pelos 5 algoritmos em 4 releases. •  A release 3.1 teve média de 9,4 métricas; •  A release 3.2 teve média de 9,6 métricas; •  A release 3.2 teve média de 9 métricas •  A release 3.2 teve média de 5,2 métricas •  Métricas mais selecionadas •  Densidade e numero de comentários (17 em 20 seleções) •  ego Betweenness e número de desenvolvedores (11 seleções) •  Restrição, hierarquia e diâmetro (10 seleções) Evidências que indicam que o papel de um nó (desenvolvedor) é menos importante do que a estrutura (organização) da rede.
  9. 9. http://lapessc.ime.usp.br/ Obrigado igor@utfpr.edu.br

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