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.

Submitted by Nayara Passos (nayara.passos@ufpe.br) on 2015-03-12T14:07:25Z No. of bitstreams: 2 TESE Juliana de Albuquerque Gonçalves Saraiva.pdf: 2801469 bytes, checksum: 2f35aeb3fe1c0178a717be10adc01c26 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T14:07:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Juliana de Albuquerque Gonçalves Saraiva.pdf: 2801469 bytes, checksum: 2f35aeb3fe1c0178a717be10adc01c26 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014 / FACEPE, INES / Atualmente, Programao Orientada a Objetos (POO) um dos paradigmas mais utilizados. Complementarmente, a manutenibilidade de software considerada um atributo de software que desempenha um papel importante com relao ao nvel de qualidade. Neste contexto, a Manutenibilidade de Software Orientado a Objetos (MSOO) foi estudada atravs de anos e vrios pesquisadores propuseram um elevado nmero de mtricas para a medir. Como consequncia do nmero e da diversidade de mtricas existentes, alm da no padronizao nas definies e nomenclatura, a tomada de deciso sobre quais mtricas podem ser adotadas para realizar estudos em MSOO difcil. Desta forma, um mapeamento sistemtico foi realizado a fim de encontrar quais mtricas so usadas como indicadores de MSOO. Houve uma seleo inicial de 5175 estudos primrios e 138 artigos foram selecionados, resultando em 568 mtricas encontradas. Analisando as 568 mtricas, foram encontradas inconsistncias na nomenclatura destas mtricas, pois havia mtricas com nomes iguais mas significados diferentes (8 casos envolvendo 17 mtricas) e tambm mtricas com nomes diferentes e significados semelhantes (32 casos envolvendo 214 mtricas). Alm disto, uma categorizao destas mtricas foi proposta, sendo identificadas 7 categorias e 17 subcategorias. Estas categorias representam os cenrios de adoo de mtricas de MSOO. Adicionalmente, um portal web de mtricas foi desenvolvido para fornecer informaes sobre as mtricas para outros pesquisadores e tambm gerar catlogos de mtricas de acordo com o contexto da aplicao das mesmas. Este portal tambm pode ser alimentado sistematicamente por outros pesquisadores que lidam com mtricas de MSOO, fazendo com que os resultados deste trabalho possam representar os primeiros passos para padronizao e compreenso destas mtricas. Por ltimo, um quasi-experimento foi realizado para checar o grau de cobertura do catlogo proposto pela abordagem aqui apresentada quando o mesmo comparado com catlogos sugeridos por especialistas. 90% de cobertura foi obtido e este resultado foi confirmado com 99% de grau de confiana usando o Teste de Wilcoxon. De forma complementar, houve uma pesquisa de opinio para checar se os especialistas acharam catlogo gerado usando a nossa abordagem semelhante ou melhor do que o sugerido por eles. Sendo assim, os resultados da anlise da cobertura dos catlogos pode servir como indcios da utilidade da abordagem proposta para a escolha de mtricas na avaliao de MSOO. / Currently, Object-Oriented Programming (OOP) is one of the most used paradigms. Complementarily, the software maintainability is considered a software attribute that plays an important role in quality level. In this context, the Object-Oriented Software Maintainability (OOSM) has been studied through years, and many researchers have proposed a large number of metrics to measure it. As a consequence of the number and diversity of metrics, beyond the no standardization in metrics definition and naming, the decision-making process about which metrics can be adopted in experiments on OOSM, or even their using in software companies is a difficult task. Therefore, a systematic mapping study was conducted in order to find which metrics are used as indicators in OOSM assessments. There was an initial selection of 5175 primary studies and 138 were selected, resulting in 568 metrics found. Analyzing the 568 metrics, inconsistencies in metrics’ naming were found because there were metrics with the same names but different meanings (8 cases involving 17 metrics) and also, there were metrics with different names, however with similar meanings (32 cases involving 214 metrics). Moreover, a metrics’ categorization has been proposed to facilitate decision-making process about which ones have to be adopted, and 7 categories and 17 subcategories were identified. These categories represent the evaluation scenarios where OOSM metrics should be used. Additionally, a metrics’ web portal was developed to provide information about the metrics collected in this research, and to generate metrics’ catalogs according to the context of their adoption. This portal can also be systematically fed by other researchers that work with OOSM metrics, making the results of this work the first steps towards metrics’ standardization, and the improvement of the metrics’ validation. Finally, a quasi-experiment was conducted to check the coverage index of the catalogs generated using our approach over the catalogs suggested by experts. 90% of coverage was obtained and this result was confirmed with 99% of confidential level using the Wilcoxon Test. Complementarily, a survey was conducted to check the experts’ opinion about the catalog generated by the portal when they were compared by the catalogs suggested by the experts. Thus, the coverage evaluation can be the first evidences of the usefulness of the proposed approach for metrics’ choice in OOSM evaluation.