Um mapeamento sistemático sobre equipes na engenharia de software

• Main Author: RIBEIRO, Danilo Monteiro
• Other Authors: http://lattes.cnpq.br/6381755382123529
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2016
• Subjects: Grupos de Trabalho; Desempenho; Engenharia de Software; Revisão Sistemática; Working Groups; Performance; Software Engineering; Systematic Review
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17695

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa ([e-mail]) on 2016-08-18T11:54:36Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) [2015] Final - Danilo Monteiro - CIn.pdf: 2684965 bytes, checksum: 37b1f989944a34f3eb3f6bb97a950581 (MD5) === Made available in DSpace on 2016-08-18T11:54:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) [2015] Final - Danilo Monteiro - CIn.pdf: 2684965 bytes, checksum: 37b1f989944a34f3eb3f6bb97a950581 (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 === CNPq === Contexto – O interesse sobre equipes na Engenharia de Software vem aumentando e para facilitar a pesquisa sobre equipes os pesquisadores usam um enfoque entrada-processo-saída. No entanto, este enfoque faz com que a pesquisa sobre equipe seja fragmentada. Portanto, é importante também que exista uma compilação desses resultados para que se tenha um maior entendimento da área, identificando novos gaps e possíveis soluções. Objetivo – Este Mapeamento Sistemático tem objetivo prover um melhor entendimento do estado da pesquisa sobre equipes de desenvolvimento de software. Método – Foi utilizada a Engenharia de Software Baseada em Evidência, realizando um Mapeamento Sistemático sobre equipes na Engenharia de Software. Foi realizada uma busca manual em revisões sistemáticas anteriores. Além disso, foi realizada uma síntese integrativa mais detalhada dos estudos que relacionam diversas variáveis com o desempenho do trabalho em equipe. Resultado – Foram encontrados 117 pesquisadores que publicaram pesquisas sobre equipes afiliados a 71 instituições de pesquisa em 59 estudos. Nestas pesquisas, foram estudados 189 diferentes relacionamentos entre variáveis, sendo que 64 destes relacionamentos envolvem o fator desempenho. As principais variáveis que afetam a desempenho da equipe são: personalidade, coesão, comunicação, autonomia, e habilidade dos membros. Conclusões – Foram observados um conjunto de informações demográficas e metodológicas que ajudam a entender melhor a pesquisa sobre equipes na Engenharia de Software. Alguns fatores estão mais consolidados, como a personalidade que tem 12 relacionamentos afetando desempenho. Outros precisam ser melhor estudados, como a coesão cuja pesquisa ainda apresenta resultados controversos sobre seu efeito no desempenho das equipes. === Context – The Interest about teams in Software Engineering is increasing and to facilitate the research about it the researchers use an approach input-process-output. However, this approach makes the research about team fragmented, so it is important to have a compilation of these results to have a better understanding of the area, identifying new gaps and solutions. Objective – This systematic review has aimed to provide a better understanding of state of research on software development team. Method – It was used the Software Engineering Evidence Based, to perform a mapping study systematic review about teams in software engineering. It was performed a manual research at previous systematic reviews. In addition, it was performed a more thorough synthesis about team performance. Results – Were found 71 institutions, 117 authors, were only 20 of them conducted more than one study. The SINTEF was the institution that conducted more research, in addition was found 189 relationship, 64 affect response variable “performance”. The main factors that affect the team's performance are: personality, cohesion, communication, autonomy, and member’s skills. Conclusions – The aim of better understanding the state of research about teams in Software Engineering has been achieved in this research. We observed a set of demographic and methodological information will help a better understand the research teams in software engineering. Some factors apparently are more consolidated as the personality they have 12 relationships affect performance. Others must be better evaluated, such as cohesion whose research still presents conflicting results about its effect on the team’s performance.