Submitted by PGCOMP UFBA (pgcomp@ufba.br) on 2016-10-27T17:09:13Z No. of bitstreams: 1 PGCOMP-MSC03-ElienaiBitencourt.pdf: 1427996 bytes, checksum: 750d8f268e5cfc27f56aa6e6bd22fd2c (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2016-11-03T14:26:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PGCOMP-MSC03-ElienaiBitencourt.pdf: 1427996 bytes, checksum: 750d8f268e5cfc27f56aa6e6bd22fd2c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-03T14:26:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGCOMP-MSC03-ElienaiBitencourt.pdf: 1427996 bytes, checksum: 750d8f268e5cfc27f56aa6e6bd22fd2c (MD5) / Fapesb / Coesão pode ser de nida como o grau pelo qual um m odulo de um software está focado na realiza ção de uma unica responsabilidade. Acredita-se que a coesão pode interferir em atributos de qualidade de software, tais como, manutenibilidade e facilidade de compreensão. Em particular, a literatura de engenharia de software afi rma que quanto maior for a coesão, mais f acil ser a para se compreender o c odigo fonte de um m odulo. Pesquisadores têm de nido uma s erie de m etricas para quantifi car coesão. No entanto, faltam evidencias experimentais sobre a existencia de uma rela ção entre coesão, quanti ficada por meio de m étricas, e o esfor ço para se compreender programas. Diante desse contexto, realizamos três quase-experimentos para avaliar a rela ção entre medidas de coesão e o esfor ço para se compreender o c ódigo fonte de classes de sistemas orientados a objetos. Al ém disso, avaliamos se dois diferentes tipos de m etricas -- estrutural e conceitual -- apresentam rela ção diferente com o esfor ço de compreensão. Nesses experimentos, participantes executaram atividades que demandaram a compreensão do c odigo fonte de diferentes classes com diferentes graus de coesão. Os resultados mostraram que a coesão não teve impacto na compreensibilidade de programas. Isso ocorreu principalmente porque a influência muito mais forte de outros atributos do c odigo fonte acaba minimizando a influência da coesão.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2015-10-20T19:03:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-Eduardo Garcia Wanderley.pdf: 11192438 bytes, checksum: eebfb4cc65e6adab984340c8b4c10049 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-20T19:03:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-Eduardo Garcia Wanderley.pdf: 11192438 bytes, checksum: eebfb4cc65e6adab984340c8b4c10049 (MD5) Previous issue date: 2015-02-25 / O desenvolvimento ágil tem se tornado cada vez mais comum no ambiente de desenvolvimento de software. Contudo estimativas de esforço em projetos de software que usam metodologias ágeis são feitas de maneira diferente das realizadas em projetos que usam metodologias tradicionais. Com base nesses problemas e com respeito ao grau de precisão de estimativa de esforço, essa dissertação apresenta uma análise comparativa entre as abordagens Extending Function Point Analysis, Function Point Analysis and Cost Estimation in An Agile Development Environment e Agile Estimation Using Functional Metrics. Através de um mapeamento sistemático, foram identificadas as formas de estimativas de esforço existentes na literatura e, a partir do mapeamento, foram escolhidas três abordagens que utilizam Pontos de Função como base para realizar estimativas. Por meio de uma pesquisa experimental e controlada com três cenários distintos, as abordagens foram avaliadas no intuito de testar sua aplicabilidade e analisar seus resultados. No mapeamento sistemático foram identificados 2572 estudos. Entre estes, 40 estudos primários que passaram por uma avaliação da qualidade foram incluídos para serem analisados em profundidade. Os resultados do experimento mostraram, que no contexto estudado, a abordagem Function Point Analysis and Cost Estimation in An Agile Development Environment não se adequou bem e teve os piores resultados em todos os cenários. Nos dois primeiros cenários, as abordagens Extending Function Point Analysis e Agile Estimation Using Functional Metrics se mostraram com resultados bem semelhantes e se mostraram adequadas. No último cenário a abordagem Agile Estimation Using Functional Metrics foi a que melhor adequou-se, sendo considerada assim a melhor abordagem para os cenários explorados pelo experimento. / Agile development has become increasingly common in software development environment. However, effort estimation in software projects using agile methodologies are made differently to those undertaken in projects using traditional methods. Based on these problems and with respect to the degree of effort estimation accuracy, this work presents a comparative analysis between the approaches: Extending Function Point Analysis, Function Point Analysis and Cost Estimation in An Agile Development Environment, and Agile Estimation Using Functional Metrics. By performing a systemtaic mapping, it was identified forms of effort estimation existing in the literature and three approaches based of Function Points to perform estimation were chosen. By performing an experimental and controlled research using three different scenarios, the approaches were evaluated in order to test their applicability and analyze their results. In the systematic mapping it was identified 2572 studies. Among these, 40 primary studies that have undergone a quality assessment were included for a deep analysis. The experiment results showed that, in the context studied, the Function Point Analysis and Cost Estimation in An Agile Development Environment wasn't suitable and presented the worst results in all scenarios. The first two scenarios the approaches Extending Function Point Analysis and Agile Estimation Using Functional Metrics presented very similar results and were considered suitable. In the latter scenario, the approach Agile Estimation Using Functional Metrics presented the best results, being considered the best approach to the scenarios explored in the experiment.

Personality of software engineering professionals has been a continuous element of interest in academic research. Researchers have applied different models of personality analysis in various software engineering areas to identify improvement points, to promote job satisfaction and to better organize teams. Among these models, we can highlight the MBTI and BIG Five. This work aims to conduct a study to evaluate personality models applied in software engineering and to understand how human personality influences software quality. Two controlled experiments were performed, the first in industry, in IT department of a private higher education institution and the second in an advanced programming discipline in academy. For both experiments, the quality of software individually produced by each participant was evaluated using software metrics for object-oriented paradigm languages. As a result, there is evidence that developers with different personalities do not develop software of equal quality. As the experiments were run in a single geographic location with an own software development culture, additional studies need to be performed to determine any real link between personality and software quality. / A personalidade dos profissionais de engenharia de software tem sido um elemento contínuo de interesse na pesquisa acadêmica. Os pesquisadores aplicaram diferentes modelos de análise de personalidade em várias áreas de engenharia de software para identificar pontos de melhoria, promover a satisfação no trabalho e organizar melhor as equipes. Entre esses modelos destacamos o MBTI e BIG Five. Esta dissertação objetiva realizar um estudo para avaliar modelos de personalidade aplicados em engenharia de software e compreender como a personalidade humana influencia a qualidade do software. Dois experimentos controlados foram realizados, o primeiro na indústria, no departamento de TI de uma instituição privada de ensino superior e o segundo em uma disciplina de programação avançada na academia. Para ambas as experiências, a qualidade do software produzido individualmente por cada participante foi avaliada utilizando métricas de software para linguagens de paradigma orientadas a objetos. Como resultado, há evidências de que desenvolvedores com personalidades diferentes não desenvolvem software de qualidade igual. Como os experimentos foram realizados em uma única localização geográfica com uma cultura de desenvolvimento de software própria, estudos adicionais precisam ser realizados para determinar qualquer ligação real entre personalidade e qualidade de software.

Os sistemas de modelagem de distribuição provável de espécie são utilizados para identificar regiões onde há maior probabilidade de uma determinada espécie viver, baseado nas características ambientais de localizações onde é conhecido que há presença daquela espécie. Estes sistemas requerem computação de alto desempenho devido à grande quantidade de dados que precisam ser processados para se gerar um modelo com a distribuição provável. Um momento importante do processo de modelagem de distribuição de espécies é a coleta dos dados, no qual os pesquisadores vão a campo para identificar alguns pontos de presença ou ausência, no entanto este processo é feito de forma ainda manual. Este trabalho apresenta uma proposta de automação deste processo por meio da utilização de dispositivos móveis e arquitetura SOA. Historicamente, os sistemas que utilizam arquiteturas orientadas a serviço não consideram fortemente as limitações inerentes aos dispositivos móveis, tais como poder de processamento, capacidade de armazenamento e duração da bateria. A falta de uma infra-estrutura de referência para estes sistemas pode ser apontada como uma das causas deste problema. Assim, é proposta uma infra-estrutura de desenvolvimento para sistemas móveis que utilizam uma arquitetura orientada a serviços voltada à experiência do usuário. Esta infra-estrutura tem especial atenção a como as restrições dos sistemas móveis influenciam tanto a arquitetura de software quanto a apresentação dos serviços para o usuário final. Disserta-se sobre fatores e questões relevantes ao projeto de sistemas de natureza móvel sugerindo a sua consideração durante a elaboração de projetos semelhantes. São propostos também um conjunto de métricas para avaliação do desempenho para a realização de experimentos com o objetivo de validar os aspectos de usabilidade e arquitetura, além de identificar modificações na infra-estrutura proposta. / Species distribution modeling system are used to identify regions where there is the probability to a species survive, based on the environmental characteristics where there is for sure presence of a species. Those systems require high performance computation due the large amount of data that are processed in order to create the distribution model. An important moment of the modeling process is the data collecting, when the researchers go field to identify the localizations of presence or absence, but this process is still done manually. This paper presents a proposal for automating this process through the use of mobile devices and SOA architecture. Historically, systems using service oriented architectures do not consider strongly the limitations of mobile devices such as processing power, storage capacity and duration of battery. The lack of an infrastructure of reference for these systems can be considered one of the causes of this problem. Thus, we propose an infrastructure development for mobile systems using a service-oriented architecture focused on user experience. This infrastructure has special attention to the restrictions of mobile systems influence both the software architecture as the presentation of services to the end user. Mobile related issues are discussed suggesting its consideration during the development of similar projects. Also, it is proposed a set of metrics for performance evaluation to carry out experiments aimed at validating the architecture and usability aspects, and identify changes in the proposed infrastructure.

Métricas de código-fonte não são novidade, mas ainda não têm sido bem exploradas no desenvolvimento de software. A maioria das ferramentas de métricas mostra valores numéricos isolados, que não são fáceis de entender porque a interpretação deles depende do contexto da implementação. Esta dissertação apresenta o software livre Kalibro Metrics, que foi desenvolvido com o objetivo de melhorar a legibilidade de métricas de código-fonte. Kalibro, ao contrário das outras ferramentas, permite que o próprio usuário crie configurações de intervalos associados a avaliações qualitativas, incluindo comentários e recomendações. Usando essas configurações, o Kalibro mostra resultados de métricas de modo amigável, ajudando: arquitetos de software a detectar falhas de projeto; gerentes de projetos a controlar a qualidade de código-fonte; usuários de software e pesquisadores a comparar características específicas do código-fonte de vários projetos. Essas configurações podem ser compartilhadas e utilizadas para intermediar discussões voltadas à evolução de critérios de avaliação baseados em métricas de código-fonte. / Source code metrics are not new, but they have not yet been fully explored in software development. Most metric tools show isolated numeric values, which are not easy to understand because their interpretation depends on the implementation context. This dissertation presents the free software Kalibro Metrics, which was developed to improve readability of source code metrics. Kalibro, unlike the current tools, allows the user himself to create configurations of thresholds associated with qualitative evaluation, including comments and recommendations. Using these configurations, Kalibro shows metric results in a friendly way, helping: software architects to spot design flaws; project managers to control source code quality; software users and researchers to compare specific source code characteristics across software projects. These configurations can be shared and used to mediate discussions focused on the evolution of assessment criteria based on source code metrics.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1803.pdf: 1717533 bytes, checksum: 1210db8814aa3022bcdf784743d9e6f4 (MD5) Previous issue date: 2007-01-29 / The objective of this paper was to implement an initial version of a development support environment named COCAR based on the Use Case Model. Even though the conception and some features of this environment are the outcome of several other master papers, this work emphasises the relevance of the Use Case Point metric (PCU). This metric strengthens the usage of estimates which are of fundamental importance for the calculation of a system development time. Furthermore, such a metric is associated to one of the main drivers of a software product quality, which is the ability to meet delivery time. With the advent of the object oriented development paradigm, the Use Case Point metric based on the Use Case Model has been highlighted. However, given the lack of formality and standardization, specifying and building these models a PCU metric may be jeopardized. In the scope of this work, there have been relevant contributions to building such an environment implementing a technique called TUCCA which helps with the model standardization, a functionality that supports the insertion of system requirements in the environment and the generation of PCU as in the model generated by TUCCA application. In the assessment process of the COCAR environment an informal case study, in which a specification of actual software from a development company, has been carried out, producing Use Case Models, PCU s and effort estimates, both compared against the industry benchmarks. The results of this research showed that for this particular situation the output from the COCAR environment were very close to those defined by the industry. / Este trabalho teve como objetivo a implementação de uma versão inicial de um ambiente de apoio ao desenvolvimento de software, denominado COCAR, baseado no Modelo de Casos de Uso. A concepção e as funcionalidades desse ambiente são frutos de alguns trabalhos de mestrado, sendo que no contexto deste trabalho deu-se ênfase à métrica Pontos de Caso de Uso (PCU). Essa métrica dá subsídios à aplicação de técnicas de estimativas, as quais são fundamentais para o cálculo do tempo de desenvolvimento de um sistema, o qual está associado a uma das características principais relacionadas à qualidade de um produto de software, que é o atendimento de seu prazo de entrega. Com o advento do paradigma de desenvolvimento orientado a objeto, tem ganhado destaque os Pontos de Caso de Uso, que se baseia no Modelo de Casos de Uso da UML. Porém, dada a falta de formalidade e padronização na especificação e construção desses modelos, a métrica de PCU pode ficar comprometida. Assim, no contexto deste trabalho contribui-se para a construção desse ambiente implementando-se uma técnica denominada TUCCA, que ajuda nessa padronização do modelo, uma funcionalidade que apóia a inserção dos requisitos do sistema no ambiente, e a geração dos PCU, com base no modelo gerado com a aplicação da TUCCA. Para a avaliação do ambiente COCAR foi realizado um estudo de caso informal, no qual uma especificação de software real, de uma empresa de desenvolvimento de software foi submetida ao ambiente COCAR, gerando-se o Modelo de Casos de Uso bem como o PCU e a estimativa de esforço, os quais foram comparados àqueles gerados pela indústria. Os resultados deste pequeno estudo mostraram que, para esta situação específica, os resultados apresentados pelo ambiente COCAR foram bastante semelhantes àqueles definidos pela indústria.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-03-28T20:50:30Z No. of bitstreams: 1 LEONARDO DA COSTA SANTOS - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdf: 1052959 bytes, checksum: 86527931b8f10cbdea926396a36e5169 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-28T20:50:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LEONARDO DA COSTA SANTOS - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdf: 1052959 bytes, checksum: 86527931b8f10cbdea926396a36e5169 (MD5) Previous issue date: 2017 / Métricas possuem um papel fundamental no processo de gerenciamento da qualidade de software. Apesar dos seus potenciais benefícios, elas geralmente são utilizadas apenas para quantificação, não oferecendo suporte adequado à tomada de decisão durante o ciclo de vida do software. Para potencializar a utilização das métricas, é essencial definir valores de referência significativos (i.e., thresholds), atribuindo, assim, significado para os números coletados. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem para definição de valores de referência de métricas de software de acordo com o contexto do projeto. A abordagem consiste em definir os fatores de contexto que influenciam os valores de referência da métrica em questão a partir de conhecimento elicitado de especialistas. Essas informações são utilizadas para construir uma rede Bayesiana que pode ser utilizada para auxiliar na tomada de decisão. A solução proposta foi avaliada por meio de um estudo piloto realizado com três gerentes de projetos reais de desenvolvimento de software. Os dados foram coletados com os profissionais para construir redes Bayesianas, para identificar e validar os valores de referência para as métricas Número de Bugs Minor, Número de Alertas de Análise Estática e Porcentagem de Cobertura de Código. A abordagem proposta mostrou-se promissora para auxiliar os profissionais a identificar valores de referência representativos, potencializando tomadas de decisões mais assertivas no processo de gerenciamento de projetos de software / Metrics play a key role in the software quality management process. Despite their potential benefits, they are generally only used for quantification, not providing adequate support to the decision-making process during the software’s life cycle. To enhance the use of metrics, it is essential to define meaningful reference values (i.e., thresholds), thus giving meaning to the data collected. This work aims to propose an approach to define the software metrics’ reference values according to the project’s context. The approach consists of using the specialists’ elicited knowledge to define context factors that influence the metric’s reference values. This information is used to build a Bayesian network that can be used to aid in the decision-making process. The proposed solution was evaluated through a pilot study conducted with three managers of real software development projecst. Data were collected from the software project managers in order to build Bayesian networks to identify and validate reference values for the Number of Minor Bugs, the Number of Static Analysis Alerts, and the Code Coverage Percentage metrics. Each metric was validated in three scenarios. The proposed approach has shown to be promising in helping professionals to identify representative reference values, promoting a more assertive decision making when it comes to the software project management process

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-09T12:50:30Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Antonio Cavalcanti.pdf: 1847589 bytes, checksum: d68a6d0a8cf07180e223791edb011bfb (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T12:50:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Antonio Cavalcanti.pdf: 1847589 bytes, checksum: d68a6d0a8cf07180e223791edb011bfb (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-11-01 / É amplamente aceito que o custo de manutenção de um software representa mais de 90% do custo total do produto durante todo seu ciclo de vida. O custo de desenvolvimento do produto tende a se tornar insignificante principalmente em softwares com longos ciclos de vida. Softwares perdem sua importância e tendem a cair em desuso caso não sejam evoluídos. Naturalmente, durante esse processo de evolução diversas forças externas e internas corroboram para o decaimento da qualidade do código fonte do software, como por exemplo, pressões do mercado, diminuição dos orçamentos para manutenção, mudanças no time de desenvolvedores, dentre outros. Apesar de existirem técnicas para acompanhar a qualidade do código fonte de um software utilizando-­‐se métricas, nenhuma leva em consideração o contexto e decisões tomadas que levaram à diminuição da qualidade se tornando então técnicas reativas. Para explicar esse decaimento de qualidade, inserir informações contextuais sobre as decisões tomadas, permitir planejamento preventivo e acompanhar o aumento dos custos de manutenção em softwares com código fonte já comprometido, é utilizada a metáfora de Dívida Técnica. A metáfora de Dívida Técnica é uma analogia ao conceito de empréstimo financeiro. Ao comprometer a qualidade do código fonte do sistema em detrimento a algum benefício imediato, contrai-­‐se uma dívida onde o valor do empréstimo é o esforço economizado na execução da tarefa. Como toda dívida, são aplicados juros sobre o empréstimo contraído e se a dívida não for adequadamente controlado, no futuro a maior parte do esforço de manutenção e evolução será gasto amortizando os custos da dívida. Apesar de intuitiva, muito popular na comunidade de profissionais de software e útil para diminuir a distância entre o vocabulário técnico e o gerencial, a metáfora tem sua definição em evidências anedóticas, por isso se faz necessário estudos que possam descrever o fenômeno com rigor científico. Nesse contexto, o objetivo desse estudo é caracterizar a metáfora de Dívida Técnica sob a ótica de métricas de software, descrevendo relações existentes entre as tomadas de decisões e os impactos causados na qualidade, utilizando-­‐se de suítes clássicas de métricas, fundamentado em 7 anos de dados históricos de projetos reais e companhamento por 8 meses de um projeto vivo.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-08-08T12:30:47Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_Micael.pdf: 1885236 bytes, checksum: dce77e81bc020dd0cb75344d091e690b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-08T12:30:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_Micael.pdf: 1885236 bytes, checksum: dce77e81bc020dd0cb75344d091e690b (MD5) Previous issue date: 2016-02-01 / O desenvolvimento de software engloba uma série de atividades cuja complexidade é notória. Quando este desenvolvimento não é gerenciado adequadamente pode haver diminuição na qualidade do software, aumento nos custos e atrasos nas entregas. Neste contexto, a manutenibilidade de software é considerada um atributo de qualidade que possui uma importante função na análise de qualidade de software. Geralmente, diversas áreas distintas, tais como Desenvolvimento de Software, Gestão de Projetos e Pesquisa de Software adotam métricas que atuam como indicadores que resumem uma série de informações, ajudando a caracterizar e entender certas circunstancias envolvidas na produção de um sistema. Por outro lado, determinar características de manutenibilidade em um sistema pode apresentar significantes desafios para um engenheiro de manutenibilidade. Por conseguinte, visando auxiliar o uso destas métricas, diversas ferramentas estão disponíveis para facilitar a análise e coleta de métricas software aplicadas a diversos contextos no desenvolvimento de um projeto. No entanto, a variedade de ferramentas e falta de informações para avaliar melhor o uso de cada uma, pode dificultar em algum aspecto a seleção e aplicação de novas métricas ou ferramentas. Face a esta realidade, este trabalho tem como objetivo investigar a adoção e uso de ferramentas que auxiliem a coleta de métricas de manutenibilidade de software e como elas podem estar relacionadas a escolha de tais atributos utilizados sob contexto industrial. E adicionalmente, verificar a sua representatividade, quais são as mais comuns e em que contexto são utilizadas. Para levantar os dados necessários para a análise e avaliação dessas ferramentas utilizadas no cenário industrial foi escolhido o Survey, como método empírico. Os dados coletados mostraram-se significantes para entendimento do cenário industrial no contexto relacionado, ajudando na integralização do conhecimento sobre uso de ferramentas e métricas adotadas na indústria. / Software development includes a series of activities whose complexity is notorious. When the development is not properly managed there can be decrease in software quality, higher costs and schedule delays. In this context, software maintainability (SM) is considered a quality attribute that plays an important role in the software quality analysis. Usually, several different areas such as Software Development, Project Management and Research in Software adopt metrics that act as indicators that summarize lots of information, helping to characterize and understand certain circumstances involved in the system production. However, determining maintainability characteristics of a system can present significant challenges for maintainability engineer. Therefore seeking to support using metrics, several tools have been developed to facilitate the collection and analysis of software metrics applied in different contexts on a project. However, the variety of tools and lack of information to better evaluate the use of each one, can hinder in some way the selection and application of new metrics and tools. Considering this fact, this research aims to investigate the adoption and use of tools to assist the collection of SM metrics and how they may be related to the choice of such attributes used in industrial context. Besides, we also aim to verify its representativeness, which are the most common and in what context they have been used. To gather all necessary data for analysis and evaluation of these tools used in industrial scenario, we chose Survey as empirical method. The data collected proved to be significant for understanding the industrial scenario in the referred context, helping the integration of knowledge about using tools and metrics adopted in the industry.

Métricas de código-fonte não são novidade, mas ainda não têm sido bem exploradas no desenvolvimento de software. A maioria das ferramentas de métricas mostra valores numéricos isolados, que não são fáceis de entender porque a interpretação deles depende do contexto da implementação. Esta dissertação apresenta o software livre Kalibro Metrics, que foi desenvolvido com o objetivo de melhorar a legibilidade de métricas de código-fonte. Kalibro, ao contrário das outras ferramentas, permite que o próprio usuário crie configurações de intervalos associados a avaliações qualitativas, incluindo comentários e recomendações. Usando essas configurações, o Kalibro mostra resultados de métricas de modo amigável, ajudando: arquitetos de software a detectar falhas de projeto; gerentes de projetos a controlar a qualidade de código-fonte; usuários de software e pesquisadores a comparar características específicas do código-fonte de vários projetos. Essas configurações podem ser compartilhadas e utilizadas para intermediar discussões voltadas à evolução de critérios de avaliação baseados em métricas de código-fonte. / Source code metrics are not new, but they have not yet been fully explored in software development. Most metric tools show isolated numeric values, which are not easy to understand because their interpretation depends on the implementation context. This dissertation presents the free software Kalibro Metrics, which was developed to improve readability of source code metrics. Kalibro, unlike the current tools, allows the user himself to create configurations of thresholds associated with qualitative evaluation, including comments and recommendations. Using these configurations, Kalibro shows metric results in a friendly way, helping: software architects to spot design flaws; project managers to control source code quality; software users and researchers to compare specific source code characteristics across software projects. These configurations can be shared and used to mediate discussions focused on the evolution of assessment criteria based on source code metrics.