Investigação sobre uso de vocabulário de código-fonte para identificação de especialistas.

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: SANTOS, Katyusco de Farias.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Vocabulário de Software; Especialista de Código; Código-Fonte; Software Vocabulary; Source Code; Code Specialist; Vocabulário de Código-Fonte; Medidas de Expertise; Modelo Degree-Of-Knowledge DOK; Ciência da Computação.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/606

Identificadores e comentários de um código fonte constituem o vocabulário de software. Pesquisas apontam vocabulários como uma fonte valorosa de informação sobre o projeto. Para entender a natureza e o potencial dos vocabulários, desenvolvemos um ferramental capaz de extraí-los a partir de código fonte. Explorando os dados estatisticamente, identificamos duas propriedades de vocabulários: tamanho, expresso como função de potência de LOC (Lines-Of-Code); e a repetição de seus termos, que se ajusta a uma distribuição log-normal. Vocabulários, bem como suas propriedades e operações foram formalizadas baseadas no conceito de multisets. O ferramental de extração e a formalização viabilizaram cooperações científicas sobre a utilidade de vocabulário sem atividades de manutenção. Esse conhecimento acumulado revelou que vocabulário pouco foi explorado como insumo à modelagem de conhecimento de código. Desenvolvemos então uma abordagem para identificar especialistas de código cujo conhecimento é definido pela similaridade existente entre vocabulários das entidades e dos desenvolvedores. Comparamos a precisão e cobertura da nossa abordagem com de duas outras: baseada em commits e baseada em percentual de LOC modificadas. Os resultados apontam que para indicar um único especialista, top-1, a nossa abordagem tem uma precisão menor, entre 29.9% e 10% que as abordagens de baseline. Já para indicar mais de um desenvolvedor especialista, até top-3, a nossa abordagem tem uma acurácia melhor de até 18.7% em relação as de baseline. Identificamos também que o conhecimento definido por similaridade quando combinado com um modelo baseado em autoria aumenta a capacidade de identificar especialistas, no R2 do modelo, em mais de 4 pontos percentuais. Concluímos que além de poder ser utilizado de forma isolada para modelar conhecimento de código e assim identificar especialistas, o vocabulário pode ser um componente adicional a modelos de conhecimento baseados em autoria e propriedade, já que capturam aspectos diferentes dos existentes nesse modelos.