[논문 리뷰] Human Capital in Software Engineering: A Systematic Mapping of Reconceptualized Human Aspect Studies

Saya Onoue, Hideaki Hata외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 10.

Software Engineering Techniques and Practices참고 문헌 10인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 글로벌 인적자본지수(GHCI)를 영감으로 삼아 인간적 요소를 네 가지 차원—능력, 배치, 개발, 전문지식—으로 재구성함으로써 소프트웨어공학 인적자본(SE-HC) 프레임워크를 제안한다. 2013–2017년 기간 동안의 78篇의 연구에 대한 체계적 맵핑을 통해 핵심 주제, 이론, 데이터 원천을 규명하고, 향후 소프트웨어공학 인적자본지수(SE-HCI) 개발을 지원하기 위한 지표 세트를 제공한다. 이는 프로젝트 건강도 평가와 다수 프로젝트 간 학습 가능성을 높인다.

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.

연구 동기 및 목표

• 소프트웨어공학에서 인간적 요소가 프로젝트 건강도와 어떻게 관련되는지에 대한 공감대 부족 문제를 해결하기 위해.
• 글로벌 인적자본지수(GHCI)를 모델로 삼아 인간적 요소를 체계적인 소프트웨어공학 인적자본(SE-HC) 프레임워크로 재구성하기 위해.
• 2013–2017년 기간 동안 주요 학술지 및 컨퍼런스에서 발표된 소프트웨어공학의 인간적 요소 관련 연구를 체계적으로 맵핑하여 주제, 이론, 데이터 원천의 패턴을 규명하기 위해.
• SE-HC를 위한 포괄적인 지표 세트를 추출 및 정리하여 향후 소프트웨어공학 인적자본지수(SE-HCI) 구축을 지원하기 위해.
• 프로젝트 수준의 인적자본 발전 평가를 가능하게 하고 다수 프로젝트 간 학습 및 벤치마킹을 촉진하기 위해.

제안 방법

• 2013–2017년 기간 동안 다섯 본문 저널과 네 주요 컨퍼런스에서 출간된 2,698편의 논문을 대상으로 체계적 맵핑 연구를 수행하였으며, 검색 기준을 통한 필터링으로 340편을 선별하고, 포함/배제 기준을 적용해 최종 78편의 논문을 확정하였다.
• 글로벌 인적자본지수(GHCI) 프레임워크를 기반으로 인간적 요소를 네 가지 SE-HC 차원—능력(기량 확보), 배치(인력 활용), 개발(업그레이드/재교육), 전문지식(특화된 기술)—으로 재구성하였다.
• 주제, 이론, 데이터 기원을 분석한 테마 분석을 통해 78편의 선택된 연구를 네 차원에 분류하였다.
• 데이터 원천을 분석한 결과, 절반 이상의 연구에서 다중 데이터 유형을 사용하였으며, 일반적으로 소스 코드와 이슈 트래커, 풀 리퀘스트, 또는 커뮤니케이션 로그(메일링 리스트, 채팅 플랫폼 등)를 조합하여 사용하였다.
• 18개의 이론적 프레임워크를 연구에서 발견하였으며, 이는 게임 이론, 신호이론, 조직 이론 등이 포함되어 있었다.
• 연구 결과를 종합하여 SE-HC를 위한 지표 목록을 구성하였으며, 향후 소프트웨어공학 인적자본지수(SE-HCI)를 구축해 소프트웨어 프로젝트 간 인적자본 수준 평가 및 순위 매기기에 활용하기 위한 목적으로 제작되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소프트웨어공학 인적자본의 각 차원과 관련된 핵심 주제와 주제군은 무엇인가?
• RQ2 소프트웨어공학의 인간적 요소 연구에서 일반적으로 사용되는 이론적 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 소프트웨어공학 프로젝트의 인간적 요소를 연구하는 데 사용되는 주요 데이터 원천은 무엇인가?
• RQ4 능력, 배치, 개발, 전문지식의 각 차원이 프로젝트 건강도 및 성과에 어떻게 관련되는가?
• RQ5 기존 연구에서 유도할 수 있는 지표는 무엇이며, 이는 소프트웨어공학 인적자본지수(SE-HCI) 개발을 지원하는 데 어떻게 활용될 수 있는가?

주요 결과

• 다수의 연구(83%)가 오픈소스소프트웨어(OSS) 프로젝트에 집중하였으며, 특히 깃허브 기반 기여와 개발자 상호작용을 분석한 연구가 다수 포함되어 있었다.
• 반수 이상의 연구에서 다중 데이터 원천을 사용하였으며, 일반적으로 소스 코드와 이슈 트래커, 풀 리퀘스트, 메일링 리스트 또는 채팅 플랫폼과 같은 커뮤니케이션 로그를 조합하여 사용하였다.
• 18개의 연구에서 명시적으로 이론적 프레임워크를 기술하였으며, 게임 이론, 신호이론, 조직 이론 등이 포함되어 있어 인적자본 연구 분야에서 이론적 기반을 지닌 것으로 나타났다.
• 네 가지 SE-HC 차원 내에서 가장 자주 다뤄진 주제로는 개발자 참여, 코드 리뷰 관행, 커뮤니케이션 패턴, 오픈소스 생태계의 커뮤니티 관리가 있었다.
• 능력 차원은 주로 정규 교육과 기술 습득과 관련하여 가장 많이 연구되었고, 전문지식 차원은 특화된 기술 전문성과 문제 해결 능력에 집중되었다.
• 본 연구는 78편의 대표적 연구를 성공적으로 규명하고 SE-HC를 위한 포괄적인 지표 목록을 추출하여 향후 SE-HCI의 기초를 마련하였다.