Defesa de Dissertação de Mestrado N.º 581 - Amaury Bartolomeu Carneiro de Medeiros, em 02/12, às 10hs

postado em 21 de nov de 2015 11:35 por Franklin de Souza Ramalho
Candidato: Amaury Bartolomeu Carneiro de Medeiros
Título do trabalho:  Uma Abordagem Baseada em Redes Bayesianas para Auxiliar a Interpretação de Métricas de Software
Orientador(es): Kyller Gorgônio e Hyggo Almeida.

Data: 02/12/2015
Horário: 10h
Local: Auditório do  Embedded

Banca examinadora: Kyller Gorgônio e Hyggo Almeida (Orientadores), Ayla Rebouças (UFPB) e Angelo Perkusich (UFCG).

Resumo: Apesar do alto número de métricas de software que vêm sendo apresentadas desde a década de 1960, sua adoção e implantação ainda é limitada em diversas situações. Um desafio encontrado ao se usar métricas é interpretá-las para se fazer análises e predições em projetos de desenvolvimento de software. Alguns pesquisadores propuseram abordagens para definir limiares que determinam se um valor medido para uma métrica é aceitável ou não, com o intuito de auxiliar desenvolvedores e gerentes a interpretá-la. Essas abordagens, no entanto, não consideram riscos e outros fatores subjetivos que têm impacto no processo de medição e que podem influenciar a interpretação das métricas e, consequentemente, nas decisões do gerente. Outros pesquisadores propuseram modelos que combinam métricas de software e fatores subjetivos para auxiliar o processo de tomada de decisões, mas eles não consideraram riscos na interpretação, como problemas nos processos de coleta e relatório de métricas ou o mau uso destas. Nesta pesquisa, é proposta uma abordagem para se construir redes Bayesianas para auxiliar a interpretação de métricas considerando esses riscos. As redes Bayesianas construídas auxiliam os gerentes a identificar riscos relacionados a métricas e fatores controladores para mitigá-los. O objetivo é maximizar a acurácia das métricas e minimizar o número de decisões erradas tomadas com base em métricas de software. A abordagem foi validada com sucesso em um estudo de caso aplicado em quatro projetos e foi concluído que se trata de uma abordagem promissora para auxiliar gerentes e desenvolvedores a interpretar métricas e dar suporte ao processo de tomada de decisão em projetos de software.
Comments