[論文レビュー] Human Capital in Software Engineering: A Systematic Mapping of Reconceptualized Human Aspect Studies

Saya Onoue, Hideaki Hata+2 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2018

Software Engineering Techniques and Practices参考文献 10被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、グローバル人材資本指数（GHCI）を参考にし、人的側面を4つの次元—能力、配置、開発、ノウハウ—に再概念化することで、ソフトウェア工学における人的資本（SE-HC）のフレームワークを提案する。2013年から2017年までの78件の研究を系統的マッピングすることで、主要なトピック、理論、データソースを同定し、将来的なソフトウェア工学人的資本指数（SE-HCI）の構築を支援する指標のセットを提供する。プロジェクトの健全性を評価し、プロジェクト間での学びを促進する。

ABSTRACT

The human capital invested into software development plays a vital role in the success of any software project. By human capital, we do not mean the individuals themselves, but involves the range of knowledge and skills (i.e., human aspects) invested to create value during development. However, there is still no consensus on how these broad terms of human aspects relate to the health of a project. In this study, we reconceptualize human aspects of software engineering (SE) into a framework (i.e., SE human capital). The study presents a systematic mapping to survey and classify existing human aspect studies into four dimensions of the framework: capacity, deployment, development, and know-how (based on the Global Human Capital Index). From premium SE publishing venues (five journal articles and four conferences), we extract 2,698 hits of papers published between 2013 to 2017. Using a search criteria, we then narrow our results to 340 papers. Finally, we use inclusion and exclusion criteria to manually select 78 papers (49 quantitative and 29 qualitative studies). Using research questions, we uncover related topics, theories and data origins. The key outcome of this paper is a set of indicators for SE human capital. This work is towards the creation of a SE Human Capital Index (SE-HCI) to capture and rank human aspects, with the potential to assess progress within projects, and point to opportunities for cross-project learning and exchange across software projects.

研究の動機と目的

• ソフトウェア工学における人的側面とプロジェクト健全性の関係についての合意形成の欠如に対処すること。
• グローバル人材資本指数（GHCI）をモデルとして、人的側面を構造化されたソフトウェア工学人的資本（SE-HC）フレームワークに再概念化すること。
• 2013年から2017年までのソフトウェア工学における人的側面に関する既存研究（上位の会議・ジャーナル）を系統的にマッピングし、トピック、理論、データソースのパターンを同定すること。
• SE-HCのための包括的な指標の抽出と編集を行い、将来的なソフトウェア工学人的資本指数（SE-HCI）の構築を支援すること。
• 人的資本の開発状況をプロジェクトレベルで評価し、プロジェクト間での学びとベンチマーク手法を促進すること。

提案手法

• 2013年から2017年までの5つの主要ジャーナルおよび4つの主要国際会議から得られた2,698件の論文を対象に、系統的マッピング研究を実施。検索基準で340件に絞り込み、除外/除外基準で78件に絞定した。
• GHCIフレームワークを基盤として、人的側面を4つのSE-HC次元に再概念化した：能力（スキル習得）、配置（労働力の活用）、開発（スキルアップ／再教育）、ノウハウ（専門的スキル）。
• トピック、理論、データ源のテーマ分析を用いて、49件の定量的研究および29件の定性的研究を4次元に分類した。
• データソースを分析した結果、半数の研究が複数のデータタイプを組み合わせており、特にソースコードとイシュートラッカー、プルリクエスト、通信ログ（メーリングリストやチャットプラットフォームなど）を併用していた。
• 研究全体で18の理論的枠組みが使用されており、ゲーム理論、シグナル理論、組織理論などが含まれていた。
• 研究結果を統合し、将来的なSE-HCIの構築に使用可能なSE-HCの指標リストを策定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトウェア工学人的資本の各次元に関連する主要なトピックとテーマは何か？
• RQ2 ソフトウェア工学における人的側面に関する研究で一般的に使用されている理論的枠組みは何か？
• RQ3 ソフトウェア工学プロジェクトにおける人的側面を研究するために主に使用されているデータソースは何か？
• RQ4 能力、配置、開発、ノウハウの各次元は、プロジェクトの健全性およびパフォーマンスとどのように関連しているか？
• RQ5 既存の研究から導き出せる、ソフトウェア工学人的資本指数（SE-HCI）の開発を支援する指標は何か？

主な発見

• 83％の研究がオープンソースソフトウェア（OSS）プロジェクトに焦点を当てており、特にGitHubベースの貢献や開発者の相互作用を分析した研究が顕著であった。
• 半数の研究が複数のデータソースを用いており、特にソースコードに加えてイシュートラッカー、プルリクエスト、通信ログ（メーリングリストやチャットプラットフォームなど）を組み合わせることが一般的であった。
• 18件の研究が明示的に理論的枠組みを記述しており、ゲーム理論、シグナル理論、組織理論が含まれており、人的資本研究における理論的根拠の明確化が示された。
• 4つのSE-HC次元内で最も頻繁に研究されたトピックには、開発者参加、コードレビューの実践、コミュニケーションパターン、OSSエコシステムにおけるコミュニティ管理が含まれた。
• 能力次元は、主に公式な教育とスキル習得に関連して研究されており、ノウハウ次元は、専門的技術的熟練度および問題解決スキルに焦点を当てていた。
• 本研究は、78件の代表的論文を特定し、SE-HCのための包括的な指標リストを抽出し、将来的なSE-HCIの基盤を構築した。