[pt] Anomalias de código são estruturas anômalas de código que podem indicar
problemas de manutenção. A identificação de anomalias é necessária para
revelar elementos de código mal estruturados, tais como classes e métodos.
Porém, a identificação individual de anomalias, realizada por um único desenvolvedor,
pode ser ineficaz. Estudos reportam limitações da identificação
individual de anomalias. Por exemplo, a identificação de anomalias requer
uma compreensão profunda de múltiplos elementos de um programa, e
cada elemento é melhor entendido por um desenvolvedor diferente. Logo,
um desenvolvedor isolado frequentemente tem dificuldades para encontrar,
confirmar e refutar uma suspeita de anomalia. Identificação colaborativa
de anomalias, que é realizada em conjunto por dois ou mais colaboradores,
tem o potencial para resolver esse problema. Porém, há pouca evidência
empírica sobre a eficácia da identificação colaborativa de anomalias. Nesta
tese, nós conduzimos estudos empíricos para entender a eficácia da identificação
individual e colaborativa de anomalias. Computamos e comparamos
a eficácia de colaboradores e desenvolvedores isolados com base no número
de anomalias identificadas corretamente. Conduzimos tais estudos em empresas
e laboratórios de pesquisa, totalizando 67 desenvolvedores, incluindo
desenvolvedores novatos e experientes. Também definimos alguns fatores de
influência sobre a eficácia da identificação colaborativa de anomalias, tais
como a granularidade da anomalia. Revelamos e caracterizamos algumas
atividades colaborativas que melhoram a eficácia dos desenvolvedores na
identificação de anomalias. Finalmente, identificamos oportunidades para
melhorar certas atividades colaborativas. Nossos resultados sugerem que
colaboradores são significativamente mais eficazes que desenvolvedores
isolados, tanto desevolvedores novatos quanto experientes. Concluímos que
colaborar é vantajoso para melhorar a identificação de uma vasta gama de
tipos de anomalia. / [en] Code smells are anomalous code structures which often indicate maintenance
problems in software systems. The identification of code smells is
required to reveal code elements, such as classes and methods, that are
poorly structured. Some examples of code smell types perceived as critical
by developers include God Classes and Feature Envy. However, the individual
smell identification, which is performed by a single developer, may
be ineffective. Several studies have reported limitations of individual smell
identification. For instance, the smell identification usually requires an indepth
understanding of multiple elements scattered in a program, and each
of these elements is better understood by a different developer. As a consequence,
a single developer often struggles and to find to confirm or refute
a code smell suspect. Collaborative smell identification, which is performed
together by two or more collaborators, has the potential to address this
problem. However, there is little empirical evidence on the effectiveness of
collaborative smell identification. In this thesis, we addressed the aforementioned
limitations as follows. First, we conducted empirical studies aimed at
understanding the effectiveness of both collaborative and individual smell
identification. We computed and compared the effectiveness of collaborators
and single developers based on the number of correctly identified code
smells. We conducted these studies in both industry’s companies and research
laboratories with 67 developers, including novice and professional
developers. Second, we defined some influential factors on the effectiveness
of collaborative smell identification, such as the smell granularity. Third, we
revealed and characterized some collaborative activities which improve the
developers effectiveness for identifying code smells. Fourth, we also characterized
opportunities for further improving the effectiveness of certain
collaborative activities. Our results suggest that collaborators are more effective
than single developers in: (i) both professional and academic settings,
and (ii) identifying a wide range of code smell types.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:32716 |
| Date | 17 January 2018 |
| Creators | ROBERTO FELICIO DE OLIVEIRA |
| Contributors | CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA, CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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