Bons códigos importam, mas como saber quando a qualidade está baixa? Maus cheiros de código, ou anomalias, auxiliam desenvolvedores na identificação de trechos de código problemáticos, porém a maioria dos maus cheiros catalogados são voltados para práticas e tecnologias tradicionais, criadas entre as décadas de 70 a 90, como orientação a objetos e Java. Ainda há dúvidas sobre maus cheiros em tecnologias que surgiram na última década, como o Android, principal plataforma móvel em 2017 com mais de 86% de participação de mercado. Alguns pesquisadores derivaram maus cheiros Android relacionados à eficiência e à usabilidade. Outros notaram que maus cheiros específicos ao Android são muito mais frequentes nos aplicativos do que maus cheiros tradicionais. Diversas pesquisas concluíram que os componentes Android mais afetados por maus cheiros tradicionais são Activities e Adapters, que pertencem à camada de apresentação. Notou-se também que em alguns aplicativos, códigos da camada de apresentação representam a maior parte do código do projeto. Vale ressaltar que a camada de apresentação Android também é composta por arquivos XML, chamados de recursos, usados na construção da interface do usuário (User Interface - UI), porém nenhuma das pesquisas citadas os considerou em suas análises. Nesta dissertação, investigamos a existência de maus cheiros relacionados à camada de apresentação Android considerando inclusive os recursos. Fizemos isso através de dois questionários e um experimento de código online, totalizando a participação de 316 desenvolvedores. Nossos resultados mostram a existência de uma percepção comum entre desenvolvedores sobre más práticas no desenvolvimento da camada de apresentação Android. Nossas principais contribuições são um catálogo com 20 maus cheiros da camada de apresentação Android e uma análise estatística da percepção de desenvolvedores sobre os 7 principais maus cheiros catalogados. Nossas contribuições servirão a pesquisadores como ponto de partida para a definição de heurísticas e implementação de ferramentas automatizadas e a desenvolvedores como auxílio na identificação de códigos problemáticos, ainda que de forma manual. / We are aware that good code matters, but how to know when quality is low? Code smells, or anomalies, help us identify problematic code snippets, but most of the code smells cataloged are based on traditional practices and technologies, created from the 70s through the 90s, such as object oriented programming and Java. There are still doubts about code smells in technologies that have emerged in the last decade, such as Android, the main mobile platform in 2017 with more than 86% market share. Some researchers have defined code smells related to Android efficiency and usability. Other research concludes that the components most affected by traditional code smells are related to the front-end components, such as Activities and Adapters. Also noticed in some applications, front-end code represent the larger part of the projects code. It is worth mentioning that the Android presentation layer is also composed of XML files, called resources, used to build the user interface (UI), but none of the cited research considered them in their analyzes. In this dissertation, we investigate the existence of code smells related to the Android front-end, including application resources. We performed two online surveys and one online code experiment, summing 316 developers. Our results show that there is a common perception among Android developers about bad practices on Android front-end. Our main contributions are a catalog of 20 code smells related to the Android front-end and a statistical analysis of the perceptions of developers about the 7 main code smells cataloged. Our contributions will provide to researchers a starting point for the definition of heuristics and implementation of automated tools and to developers as an aid in identifying problematic codes.

Bons códigos importam, mas como saber quando a qualidade está baixa? Maus cheiros de código, ou anomalias, auxiliam desenvolvedores na identificação de trechos de código problemáticos, porém a maioria dos maus cheiros catalogados são voltados para práticas e tecnologias tradicionais, criadas entre as décadas de 70 a 90, como orientação a objetos e Java. Ainda há dúvidas sobre maus cheiros em tecnologias que surgiram na última década, como o Android, principal plataforma móvel em 2017 com mais de 86% de participação de mercado. Alguns pesquisadores derivaram maus cheiros Android relacionados à eficiência e à usabilidade. Outros notaram que maus cheiros específicos ao Android são muito mais frequentes nos aplicativos do que maus cheiros tradicionais. Diversas pesquisas concluíram que os componentes Android mais afetados por maus cheiros tradicionais são Activities e Adapters, que pertencem à camada de apresentação. Notou-se também que em alguns aplicativos, códigos da camada de apresentação representam a maior parte do código do projeto. Vale ressaltar que a camada de apresentação Android também é composta por arquivos XML, chamados de recursos, usados na construção da interface do usuário (User Interface - UI), porém nenhuma das pesquisas citadas os considerou em suas análises. Nesta dissertação, investigamos a existência de maus cheiros relacionados à camada de apresentação Android considerando inclusive os recursos. Fizemos isso através de dois questionários e um experimento de código online, totalizando a participação de 316 desenvolvedores. Nossos resultados mostram a existência de uma percepção comum entre desenvolvedores sobre más práticas no desenvolvimento da camada de apresentação Android. Nossas principais contribuições são um catálogo com 20 maus cheiros da camada de apresentação Android e uma análise estatística da percepção de desenvolvedores sobre os 7 principais maus cheiros catalogados. Nossas contribuições servirão a pesquisadores como ponto de partida para a definição de heurísticas e implementação de ferramentas automatizadas e a desenvolvedores como auxílio na identificação de códigos problemáticos, ainda que de forma manual. / We are aware that good code matters, but how to know when quality is low? Code smells, or anomalies, help us identify problematic code snippets, but most of the code smells cataloged are based on traditional practices and technologies, created from the 70s through the 90s, such as object oriented programming and Java. There are still doubts about code smells in technologies that have emerged in the last decade, such as Android, the main mobile platform in 2017 with more than 86% market share. Some researchers have defined code smells related to Android efficiency and usability. Other research concludes that the components most affected by traditional code smells are related to the front-end components, such as Activities and Adapters. Also noticed in some applications, front-end code represent the larger part of the projects code. It is worth mentioning that the Android presentation layer is also composed of XML files, called resources, used to build the user interface (UI), but none of the cited research considered them in their analyzes. In this dissertation, we investigate the existence of code smells related to the Android front-end, including application resources. We performed two online surveys and one online code experiment, summing 316 developers. Our results show that there is a common perception among Android developers about bad practices on Android front-end. Our main contributions are a catalog of 20 code smells related to the Android front-end and a statistical analysis of the perceptions of developers about the 7 main code smells cataloged. Our contributions will provide to researchers a starting point for the definition of heuristics and implementation of automated tools and to developers as an aid in identifying problematic codes.

Two tasks that software engineers constantly perform are writing code that is easy to evolve and maintain, and detecting poorly written pieces of code. For the former, software engineers commonly rely on well-known software architecture styles, such as Model-View-Controller (MVC). To the latter, they rely on code metrics and code smell detection approaches. However, up to now, these code metrics and code smell approaches do not take into account underlying architectureall classes are assessed as if they were the same. In practice, software developers know that classes differ in terms of responsibilities and implementation, and thus, we expect these classes to present different levels of coupling, cohesion, and complexity. As an example, in an MVC system, Controllers are responsible for the flow between the Model and the View, and Models are responsible for representing the systems business concepts. Thus, in this thesis, we evaluate the impact of architectural roles within a system architecture on code metrics and code smells. We performed an empirical analysis in 120 open source systems, and interviewed and surveyed more than 50 software developers. Our findings show that each architectural role has a different code metric values distribution, which is a likely consequence of their specific responsibilities. Thus, we propose SATT, an approach that provides specific thresholds for architectural roles that are significantly different from others in terms of code smells. We also show that classes that play a specific architectural role contain specific code smells, which developers perceive as problems, and can impact class\' change- and defect-proneness. Based on our findings, we suggest that developers understand the responsibilities of each architectural role in their system architecture, so that code metrics and code smells techniques can provide more accurate feedback. / Duas tarefas que desenvolvedores de software constantemente fazem são escrever código fácil de ser mantido e evoluído, e detectar pedaços de código problemáticos. Para a primeira tarefa, desenvolvedores comumente fazem uso de conhecidos padrões arquiteturais, como Model-View-Controller (MVC). Para a segunda tarefa, desenvolvedores fazem uso de métricas de código e estratégias de detecção de maus cheiros de código (code smells). No entanto, até o momento, métricas de código e estratégias de detecção de maus cheiros de código não levam em conta a arquitetura do software em análise. Isso significa que todas classes são avaliadas como se umas fossem iguais às outras. Na prática, sabemos que classes são diferentes em suas responsibilidades e implementação, e portanto, esperamos que elas variem em termos de acoplamento, coesão e complexidade. Por exemplo, em um sistema MVC, Controladores são responsáveis pelo fluxo entre a camada de Modelo e a camada de Visão, e Modelos representam a visão de negócios do sistema. Nesta tese, nós avaliamos o impacto dos papéis arquiteturais em técnicas de medição de métricas de código e de detecção de maus cheiros de código. Nós realizamos um estudo empírico em 120 sistemas de código aberto, e entrevistamos e realizamos questionários com mais de 50 desenvolvedores. Nossos resultados mostram que cada papel arquitetural possui distribuições diferentes de valores de métrica de código, consequência das diferentes responsabilidades de cada papel. Como consequência, propomos SATT, uma abordagem que provê thresholds específicos para papéis arquiteturais que são significantemente diferentes de outros em termos de métricas de código. Mostramos também que classes que cumprem um papel arquitetural específico também contêm maus cheiros de código específicos. Esses maus cheiros são percebidos por desenvolvedores como problemas reais e podem fazer com que essas classes sejam mais modificadas e apresentem mais defeitos do que classes limpas. Sugerimos então que desenvolvedores entendam a arquitetura dos seus sistemas, bem como as responsabilidades de cada papel arquitetural que as classes desempenham, para que tanto métricas de código quanto estratégias de detecção de maus cheiros de código possam prover um melhor retorno.

Two tasks that software engineers constantly perform are writing code that is easy to evolve and maintain, and detecting poorly written pieces of code. For the former, software engineers commonly rely on well-known software architecture styles, such as Model-View-Controller (MVC). To the latter, they rely on code metrics and code smell detection approaches. However, up to now, these code metrics and code smell approaches do not take into account underlying architectureall classes are assessed as if they were the same. In practice, software developers know that classes differ in terms of responsibilities and implementation, and thus, we expect these classes to present different levels of coupling, cohesion, and complexity. As an example, in an MVC system, Controllers are responsible for the flow between the Model and the View, and Models are responsible for representing the systems business concepts. Thus, in this thesis, we evaluate the impact of architectural roles within a system architecture on code metrics and code smells. We performed an empirical analysis in 120 open source systems, and interviewed and surveyed more than 50 software developers. Our findings show that each architectural role has a different code metric values distribution, which is a likely consequence of their specific responsibilities. Thus, we propose SATT, an approach that provides specific thresholds for architectural roles that are significantly different from others in terms of code smells. We also show that classes that play a specific architectural role contain specific code smells, which developers perceive as problems, and can impact class\' change- and defect-proneness. Based on our findings, we suggest that developers understand the responsibilities of each architectural role in their system architecture, so that code metrics and code smells techniques can provide more accurate feedback. / Duas tarefas que desenvolvedores de software constantemente fazem são escrever código fácil de ser mantido e evoluído, e detectar pedaços de código problemáticos. Para a primeira tarefa, desenvolvedores comumente fazem uso de conhecidos padrões arquiteturais, como Model-View-Controller (MVC). Para a segunda tarefa, desenvolvedores fazem uso de métricas de código e estratégias de detecção de maus cheiros de código (code smells). No entanto, até o momento, métricas de código e estratégias de detecção de maus cheiros de código não levam em conta a arquitetura do software em análise. Isso significa que todas classes são avaliadas como se umas fossem iguais às outras. Na prática, sabemos que classes são diferentes em suas responsibilidades e implementação, e portanto, esperamos que elas variem em termos de acoplamento, coesão e complexidade. Por exemplo, em um sistema MVC, Controladores são responsáveis pelo fluxo entre a camada de Modelo e a camada de Visão, e Modelos representam a visão de negócios do sistema. Nesta tese, nós avaliamos o impacto dos papéis arquiteturais em técnicas de medição de métricas de código e de detecção de maus cheiros de código. Nós realizamos um estudo empírico em 120 sistemas de código aberto, e entrevistamos e realizamos questionários com mais de 50 desenvolvedores. Nossos resultados mostram que cada papel arquitetural possui distribuições diferentes de valores de métrica de código, consequência das diferentes responsabilidades de cada papel. Como consequência, propomos SATT, uma abordagem que provê thresholds específicos para papéis arquiteturais que são significantemente diferentes de outros em termos de métricas de código. Mostramos também que classes que cumprem um papel arquitetural específico também contêm maus cheiros de código específicos. Esses maus cheiros são percebidos por desenvolvedores como problemas reais e podem fazer com que essas classes sejam mais modificadas e apresentem mais defeitos do que classes limpas. Sugerimos então que desenvolvedores entendam a arquitetura dos seus sistemas, bem como as responsabilidades de cada papel arquitetural que as classes desempenham, para que tanto métricas de código quanto estratégias de detecção de maus cheiros de código possam prover um melhor retorno.