[論文レビュー] Technical Debt Prioritization: State of the Art. A Systematic Literature Review

Valentina Lenarduzzi, Terese Besker+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 29, 2019

Software Engineering Research参考文献 21被引用数 9

ひとこと要約

本システマティックレビューでは、技術的負債（TD）の優先順位付けに関する44件の研究を統合し、異なる基準を最適化する多様なアプローチを同定したが、重要な要因や検証済みのツールについての合意は得られていない。TDの元利子の実証的測定に関する深刻なギャップが明らかになり、今後の研究やツール開発を支援するための優先順位付け要因のインパクトマップを提案した。

ABSTRACT

Background. Software companies need to manage and refactor Technical Debt issues. Therefore, it is necessary to understand if and when refactoring Technical Debt should be prioritized with respect to developing features or fixing bugs. Objective. The goal of this study is to investigate the existing body of knowledge in software engineering to understand what Technical Debt prioritization approaches have been proposed in research and industry. Method. We conducted a Systematic Literature Review among 384 unique papers published until 2018, following a consolidated methodology applied in Software Engineering. We included 38 primary studies. Results. Different approaches have been proposed for Technical Debt prioritization, all having different goals and optimizing on different criteria. The proposed measures capture only a small part of the plethora of factors used to prioritize Technical Debt qualitatively in practice. We report an impact map of such factors. However, there is a lack of empirical and validated set of tools. Conclusion. We observed that technical Debt prioritization research is preliminary and there is no consensus on what are the important factors and how to measure them. Consequently, we cannot consider current research conclusive and in this paper, we outline different directions for necessary future investigations.

研究の動機と目的

• 機能開発やバグ修正と比較して技術的負債（TD）の優先順位を付けるための、既存の研究および産業実務を調査すること。
• ソフトウェア工学の研究および実務において、TDの優先順位付けに用いられる基準、指標、ツールを特定すること。
• TDの優先順位付けにおける最新の状況を評価し、実証的検証およびツール化におけるギャップを強調すること。
• 今後の研究および意思決定フレームワークの構築を支援するため、TD優先順位付けに影響を与える要因の包括的インパクトマップを提供すること。

提案手法

• キッチンヘムとチャーターズの指針に従い、2019年12月以前に発表された557件の固有の論文を分析してシステマティック・レビュー（SLR）を実施した。
• タイトルおよび要約に対して包含・除外基準を適用し、複数のレビュアーによる全文評価を実施して一貫性を確保した。
• スノーボール法を用いて検索を拡張し、前向きおよび後向きの引用分析を活用して関連する研究を同定した。
• ドゥブとディンソイヤーのプロトコルを用いて研究の質を評価し、含まれる一次研究の信頼性を確保した。
• アプローチ、要因、指標、ツールに関するテーマ的分析として、TD優先順位付けの知見を統合した。
• 特定された基準の定性的な統合に基づき、優先順位付け要因のインパクトマップを構築した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 研究および産業で技術的負債の優先順位付けに提案されたアプローチは何か？
• RQ2 実務および研究において技術的負債の優先順位付けに影響を与える要因は何か？
• RQ3 技術的負債の優先順位付けを支援するために現在用いられている指標およびツールは何か？
• RQ4 技術的負債の元利子はどの程度実証的に測定され、検証されているか？
• RQ5 技術的負債の優先順位付けにおける主なギャップおよび今後の研究方向性は何か？

主な発見

• コード負債とアーキテクチャ負債が、優先順位付け研究において最も頻繁に取り上げられている技術的負債の種別である一方、テスト負債や要件負債などの他の種別は未だに研究が不足している。
• 複数の優先順位付けアプローチが存在するが、それぞれがコスト、リスク、保守性などの異なる基準を最適化しているが、最も効果的な方法についての合意は存在しない。
• 既存の指標は、実務で技術的負債の優先順位付けに用いられる定性的要因のわずかな部分集合しか捉えていないため、包括的なモデリングにおける顕著なギャップが示唆される。
• 技術的負債の優先順位付けに特化した実証的検証済みのツールが不足しており、多くのツールが一時的なものであるか、広く採用されていない。
• 優先順位付け要因のインパクトマップは、さまざまな種類の技術的負債に関連する潜在的な悪影響（利子）と考慮事項（元本）を体系的に概説している。
• 今後の研究は、さまざまなTD種別の元利子を体系的に測定し、優先順位付けに役立つ検証済みの意思決定支援フレームワークの開発に注力する必要がある。