[en] EMPIRICAL EVALUATION OF EFFORT ON COMPOSING DESIGN MODELS

• Main Author: KLEINNER SILVA FARIAS DE OLIVEIRA
• Other Authors: ALESSANDRO FABRICIO GARCIA
• Language: en
• Published: MAXWELL 2017
• Subjects: [pt] ESTUDOS EMPIRICOS; [en] EMPIRICAL STUDY; [pt] COMPOSICAO DE MODELOS; [pt] ESFORCO DE DESENVOLVIMENTO
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=28757@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=28757@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28757

[pt] Composição de modelos desempenha um papel fundamental em muitas atividades de engenharia de software como, por exemplo, evolução e reconciliação de modelos conflitantes desenvolvido em paralelo por diferentes times de desenvolvimento. Porém, os desenvolvedores têm dificuldades de realizar análises de custos e benefícios, bem como entender o real esforço de composição. Sendo assim, eles são deixados sem qualquer conhecimento prático sobre quanto é investido; além das estimativas de evangelistas que frequentemente divergem. Se o esforço de composição é alto, então os potenciais benefícios tais como aumento de produtividade podem ser comprometidos. Esta incapacidade de avaliar esforço de composição é motivada por três problemas: (i) as abordagens de avaliação atuais são inadequadas para mensurar os conceitos encontrados em composição, por exemplo, esforço e conflito; (ii) pesquisadores não sabem quais fatores podem influenciar o esforço de composição na prática. Exemplos de tais fatores seriam linguagem de modelagem e técnicas de composição que são responsáveis para manipular os modelos; (iii) a falta de conhecimento sobre como tais fatores desconhecidos afetam o esforço de composição. Esta tese, portanto, apresenta uma abordagem de avaliação de esforço de composição de modelos derivada de um conjunto de estudos experimentais. As principais contribuições são: (i) um modelo de qualidade para auxiliar a avaliação de esforço em composição de modelos; (ii) conhecimento prático sobre o esforço de composição e o impacto de fatores que afetam tal esforço; e (iii) diretivas sobre como avaliar esforço de composição, minimizar a propensão a erros, e reduzir os efeitos negativos dos fatores na prática de composição de modelos. === [en] Model composition plays a central role in many software engineering activities such as evolving models to add new features and reconciling conflicting design models developed in parallel by different development teams. As model composition is usually an error-prone and effort-consuming task, its potential benefits, such as gains in productivity can be compromised. However, there is no empirical knowledge nowadays about the effort required to compose design models. Only feedbacks of model composition evangelists are available, and they often diverge. Consequently, developers are unable to conduct any cost-effectiveness analysis as well as identify, predict, or reduce composition effort. The inability of evaluating composition effort is due to three key problems. First, the current evaluation frameworks do not consider fundamental concepts in model composition such as conflicts and inconsistencies. Second, researchers and developers do not know what factors can influence the composition effort in practice. Third, practical knowledge about how such influential factors may affect the developers effort is severely lacking. In this context, the contributions of this thesis are threefold: (i) a quality model for supporting the evaluation of model composition effort, (ii) practical knowledge, derived from a family of quantitative and qualitative empirical studies, about model composition effort and its influential factors, and (iii) insight about how to evaluate model composition efforts and tame the side effects of such influential factors.