[論文レビュー] Context Capture in Software Development

Bruno Antunes, Francisco Correia+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2011

Context-Aware Activity Recognition Systems参考文献 12被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、個人、プロジェクト、組織、ドメインの4層構造を持つソフトウェア開発者コンテキストモデルを提案する。主にプロジェクト管理ツールからのデータをマイニングすることで、プロジェクトレベルのコンテキストを捉えることに焦点を当てている。タスク・リビジョンリンクに対する関係抽出を用いて、著者たちは、IDEにおけるEclipseプラグインを通じてコンテキスト情報を抽出・可視化できることを示しており、タスク関連の知識検索を豊かにすることで、開発者の意識向上と支援を実現している。

ABSTRACT

The context of a software developer is something hard to define and capture, as it represents a complex network of elements across different dimensions that are not limited to the work developed on an IDE. We propose the definition of a software developer context model that takes into account all the dimensions that characterize the work environment of the developer. We are especially focused on what the software developer context encompasses at the project level and how it can be captured. The experimental work done so far show that useful context information can be extracted from project management tools. The extraction, analysis and availability of this context information can be used to enrich the work environment of the developer with additional knowledge to support her/his work.

研究の動機と目的

• 個人、プロジェクト、組織、ドメインの次元を網羅的にカバーするソフトウェア開発者コンテキストモデルを定義すること。
• IDE外のコンテキスト情報、特にプロジェクト管理ツールからのコンテキストを捉え、活用する課題に対処すること。
• プロジェクトアーティファクトからのコンテキストデータが、開発者の日常的作業を支援するためにどのように抽出され、利用可能になるかを検討すること。
• 捕捉されたプロジェクトレベルのコンテキストに基づいて関連情報を提示する、Eclipse向けのコンテキスト対応プラグインのプロトタイプ開発。
• ソフトウェア開発環境全体に適用可能な包括的なコンテキストモデルの基盤を構築すること。

提案手法

• 著者たちは、4つの次元（個人、プロジェクト、組織、ドメイン）を持つ階層的コンテキストモデルを定義し、それぞれをコンテキストの収集、モデリング、表現、応用の観点から分析する。
• プロジェクトレベルのコンテキストは、プロジェクト管理ツールのデータを用いて、タスクとコードリビジョンの関係を単純な関係抽出アルゴリズムで分析することで収集される。
• 抽出されたコンテキストはRDFSを用いてモデリングされ、Eclipseプラグインに統合されて開発者に関連情報を提示される。
• コンテキスト収集は、コンテキストポーリング（スナップショット要求）とコンテキストリスニング（イベントサブスクリプション）の両方のメカニズムによって実現される。
• 既存のシステム（バージョン管理やイシュートラッカーなど）を活用し、開発アーティファクト間の暗黙的および明示的関係をマイニングする。
• 今後の課題として、視覚化、検索、フィルタリングの向上、およびより洗練されたモデリングのためのオントロジーの活用を含むプロトタイプの強化が挙げられる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IDEを超える複数の次元におけるソフトウェア開発者のコンテキストを、体系的かつ包括的にモデリングする方法は何か？
• RQ2 開発アーティファクト間（例：タスクとコードリビジョン）に自動抽出可能な関係の種別は何か？ これによりコンテキスト収集がどのように豊かになるか？
• RQ3 プロジェクト管理ツールのデータをどれだけ活用して、開発者にとって意味のあるコンテキストを推論・表現できるか？
• RQ4 捕捉されたコンテキストをソフトウェア開発環境で効果的に表現・応用するにはどうすればよいか？
• RQ5 IDEにプロジェクトレベルのコンテキストを統合することによる、開発生産性への実用的影響は何か？

主な発見

• 関係抽出アルゴリズムにより、プロジェクトデータ内でのタスクとコードリビジョンの間の意味のあるリンクが成功裏に同定された。
• 実験的プロトタイプは、Eclipse IDEでコンテキスト対応情報が提示可能であることを示した。
• プロジェクト管理ツールには、ソフトウェア開発のための効果的なコンテキスト収集に十分な構造的・準構造的データが存在する。
• IDEへのコンテキストデータ統合により、関連するコード変更やドキュメンテーションなどの関連アーティファクトの認識が向上した。
• タスク固有のコンテキスト検索を豊かにするという観点から、本アプローチは開発者支援の向上に有望である。
• 予備的な結果から、既存の開発ツールを活用することで、プロジェクトレベルのデータに基づくコンテキストモデリングを自動化・スケーラブルに実現できることが示唆された。