REQUIREMENTS TRACEABILITY MATRIX: AUTOMATIC GENERATION AND VISUALIZATION

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1 REQUIREMENTS TRACEABILITY MATRIX: AUTOMATIC GENERATION AND VISUALIZATION Seminário da disciplina Engenharia de Requisitos Aluno: Eliaquim Lima Sá Neto

2 Autores 2 Sandra Fabbri Professora Associada da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar); Integrante do Laboratório de Pesquisa em Engenharia de Software (LaPES); Atua nas seguintes áreas: verificação, validação, teste de software, qualidade de software, engenharia de requisitos, planejamento e engenharia de software experimental. André Di Thommazo Professor do IFSP e aluno de doutorado da UFSCar; Integrante do Laboratório de Pesquisa em Engenharia de Software (LaPES); Título da tese: Uma proposta para definição e gerenciamento da rastreabilidade de requisitos.

3 Autores 3 Gabriel Malimpensa Aluno de graduação do IFSP sob orientação do Prof. André Di Thommazo Guilherme Olivatto Aluno de graduação do IFSP sob orientação do Prof. André Di Thommazo Thiago Oliveira Aluno de graduação do IFSP sob orientação do Prof. André Di Thommazo

4 Roteiro 4 Introdução Formas de Gerenciamento de Requisitos Abordagens utilizadas Abordagem RTM-E Abordagem RTM-NLP Visualização da dependência de requisitos Estudo experimental Análise dos resultados Conclusão e trabalhos futuros

5 Introdução 5 Indústria de software enfrenta desafios para atingir expectativas de clientes, obedecendo prazos, custos e critérios de qualidade. Standish Group [1], em 2009, 32% dos projetos finalizados com sucesso; 3 fatores definidores de sucesso/insucesso [2] Especificação do usuário; Requisitos incompletos; Mudança nos requisitos.

6 Introdução 6 De acordo com [3], a maior parte dos erros de software é fruto de problemas na elicitação e no acompanhamento da evolução dos requisitos. Acompanhamento e análise de mudanças => Gerenciamento de requisitos Matriz de Rastreabilidade de Requisitos (RTM) Registra relacionamento entre requisitos Geração automática para reduzir esforços e custos na manutenção da matriz

7 Introdução 7 Pesquisa em formas automáticas de rastreabilidade Técnicas Vetor de modelo espacial; Latentic Semantic Indexing Frequência, significado e contexto das palavras; Modelo de redes de probabilidade. Em geral, as técnicas mostram a rastreabilidade com uso de uma matriz Grafos seriam importantes por tratar de aspectos multidimensionais do relacionamento

8 Introdução 8 Diante desse contexto, o grupo de pesquisa tem trabalhado no desenvolvimento da ferramenta COCAR Suporte a várias atividades do ciclo de desenvolvimento do software Gerenciamento de requisitos Objetivo do artigo Apresentar duas abordagens para elaboração da RTM Implementadas na ferramenta COCAR Apresentar um estudo experimental para quantificar a eficácia de cada uma

9 Introdução 9 Abordagens Intersecção dos dados de entrada dos requisitos funcionais Processamento de linguagem natural Experimento analisando dezoito documentos de requisitos de diferentes sistemas

10 10 Formas de Gerenciamento de Requisitos Gerência de requisitos Ocorre durante todo o desenvolvimento Principais objetivos Organizar e armazenar os requisitos Gerenciar mudanças Fase dispendiosa e trabalhosa Necessidade de suporte ferramental Standish Group [17]: apenas 5% dos softwares são desenvolvidos com ferramentas de gerenciamento de requisitos Dois conceitos importantes Rastreabilidade de requisitos Matriz de rastreabilidade

11 Formas de Gerenciamento de 11 Requisitos Rastreabilidade de requisitos Descrever e acompanhar a vida de um requisito (desde a fonte de origem) Identificação e visualização do relacionamento Requisito Requisito Requisito Demais artefatos Dependência Não significa, necessariamente, precedência, mas sim acoplamento

12 Formas de Gerenciamento de 12 Requisitos Rastreabilidade de requisitos (cont.) Dois tipos Horizontal Quando o relacionamento entre os requisitos acontece entre diferentes artefatos; Como foi definido no DR, como passou para a modelagem, código-fonte e testes. Vertical Quando os requisitos são analisados em um mesmo artefato, como por exemplo o DR; Identificar relacionamentos entre RFs de um DR e gerar a RTM.

13 13 Formas de Gerenciamento de Requisitos Matriz de Rastreabilidade de Requisitos RTM Suporte a muitas atividades da engenharia de software Análise de impacto de mudanças, Engenharia reversa, Reúso, Testes de regressão. Geração da RTM é trabalhosa e sujeita a erros Principal motivo para não ser usada e atualizada. Cada RF é representado em uma linha e uma coluna e as dependências são marcadas nas células Sommerville sugere registrar de alguma forma se o relacionamento é forte ou fraco.

14 14 Visualização da dependência de requisitos Ferramentas de gerenciamento de requisitos utilizam listas, tabelas, árvores e matrizes. Essas formas tem limitações para mostrar relações múltiplas entre requisitos. O objetivo é dar suporte a diagnósticos e tomada de decisão no processo de desenvolvimento de software

15 Abordagens utilizadas 15 Duas abordagens foram utilizadas: RTM-E e RTM- NLP Consideram apenas os requisitos funcionais e estabelecem grau de relacionamento entre eles, dois a dois Implementadas na ferramenta COCAR Suporte a atividades de gerenciamento de requisitos Cadastramento de requisitos Utilizando template definido por [13] Objetivo: padronizar os RFs e evitar inconsistências, omissões e ambiguidades

16 Abordagens utilizadas 16 Dos campos definidos nesse template, dois foram utilizados para a implementação Entrada: registra os dados de entrada que são manipulados em cada RF (RTM-E); Processamento: contém o fluxo de atividades ou ações realizadas em cada RF. São aplicadas técnicas de NLP para a criação da RTM (RTM-NLP).

17 Abordagem RTM-E 17 A relação de dependência entre os RFs é determinada pelo percentual de dados de entrada coincidentes entre cada par de RFs A dependência é mapeada com o uso do Índice de Jaccard Usado para comparação de similaridade entre conjunto de dados

18 Abordagem RTM-E 18 Cada posição (i,j) da matriz de rastreabilidade corresponde ao valor RTM(i,j) = J(RFi, RFj) As posições da diagonal principal não são calculadas A matriz é simétrica, ou seja, RTM(i,j) = RTM(j,i) A ferramenta COCAR, através do template mencionado, separa atomicamente os dados de entrada de cada requisito Para evitar inconsistência e ambiguidade, a ferramenta apresenta uma lista das entradas já cadastradas

19 Abordagem RTM-E 19 Não foram encontradas na literatura iniciativas que fizessem uso de dados de entrada para determinação automática da RTM. Para exemplificar, sistema de uma empresa de aviação privada Sistema de gerenciamento de estoques, com 14 RFs

20 Abordagem RTM-E 20 Verde: dependência fraca Vermelho: dependência forte

21 21 Abordagem RTM-E

22 Abordagem RTM-NLP 22 Uso de um template para descrever os requisitos é essencial Extração de conceitos no campo que descreve o processamento (ações) do RF Para determinar o nível de dependência, utiliza-se o método do Vetor de Frequência e a Similaridade do Cosseno Percentual de similaridade entre dois textos

23 23 Abordagem RTM-NLP

24 Abordagem RTM-NLP 24 Primeiro passo para aplicação do Vetor de Frequência é a representação de cada sentença em um vetor Nesse vetor, cada posição é preenchida por uma palavra da sentença A medida do cosseno entre eles irá representar a similaridade (Mostrar passos no artigo)

25 Abordagem RTM-NLP 25 RF3 trata de inserção de produtos no estoque RF5 trata da transferência de produtos entre estoques Considerando que os textos são similares, faz sentido o valor alto

26 Visualização da Dependência entre os 26 RFs Utilização de cores na matriz para facilitar compreensão e representar o nível de dependência (forte, fraca) Para a RTM-E Valor 50 => dependência alta (vermelha) 0 < Valor < 50 => dependência fraca (verde)

27 27 Visualização da Dependência entre os RFs Para a RTM-NLP Não pode ser aplicado o mesmo critério pois raramente a similaridade é igual a zero. Considera-se que dependência até 15% é inexistente Esse valor foi determinado com testes em 3 sistemas pilotos Suficiente para minimizar ocorrências de falsos positivos Pode ser ajustado na ferramenta COCAR e deve ser estudado em trabalhos futuros

28 Visualização da Dependência entre os 28 RFs Dependência multi-dimensional é difícil de ser compreendida em uma matriz Foi criada na ferramenta COCAR a visualização da RTM com auxílio de grafos Cada RF se torna um nó no grafo Ligação entre os RFs feita por arestas com as mesmas cores da matriz

29 29 Visualização da Dependência entre os RFs

30 Estudo experimental 30 Contexto Cada aluno de graduação deveria desenvolver uma aplicação que envolvesse um stakeholder real. O DR deveria ser criado na ferramenta COCAR Objetivo Avaliar a eficácia das abordagens RTM-E e RTM- NLP em comparação com uma RTM de referência (RTM-Ref), construída a partir da análise criteriosa do DR

31 Estudo experimental 31 Participantes 18 alunos de graduação do IFSP Artefatos utilizados DR com as seguintes características Elaborado pelos alunos Referente a uma aplicação de utilidade prática real Sistemas de informação com CRUD Stakeholder real Registrado na ferramenta COCAR

32 Estudo experimental 32 Artefatos utilizados (cont.) RTM-Ref Criado a partir do DR registrado na COCAR Elaborado com base na leitura e análise detalhada de cada par de RF (classificando como nula, fraca e forte) Registrado em uma planilha para posterior comparação Construída pelos autores do artigo Métrica utilizada Eficácia das abordagens em comparação com a RTM-Ref

33 Estudo experimental 33 A quarta coluna tem o total de relacionamentos coincidentes entre as matrizes RTM-E e RTM-Ref. Por exemplo, se na RTM-Ref foi determinada uma dependência forte em uma célula e a abordagem RTM-E também registrou a dependência como forte na mesma posição, então contabiliza-se um relacionamento correto.

34 Análise dos resultados 34 É possível observar que a RTM-E mostrou-se mais eficaz que a RTM-NLP Como a eficácia da abordagem RTM-NLP foi consideravelmente menor, fez-se um estudo para investigar os motivos que levaram a esse resultado Em muitos casos, houve a identificação de falsos positivos De acordo com [4], a ocorrência de falsos positivos é uma característica do uso de NLP Muitas vezes o texto possui palavras em comum que indicam similaridade de ação, embora não exista dependência. Ex: cadastrar, recuperar, listar.

35 Análise dos resultados 35 Soluções para o problema dos falsos positivos da abordagem RTM-NLP estão sendo estudadas Proposta: uso de uma tagger, que classifique cada termo em sua classe gramatical (artigo, preposição, verbo, etc) Pesos diferentes no cálculo da similaridade (verbo e substantivo)

36 Análise dos resultados 36 Na abordagem RTM-E não ocorrreram falsos positivos As dependências encontradas, mesmo que fracas, realmente existiam Erros na classificação de relacionamentos fortes como fracos Dados de entrada relacionado com dados de saída

37 Análise dos resultados 37 Riscos à validade Inexperiência dos alunos para levantar requisitos com stakeholders Minimizado por se tratar de sistemas de domínios conhecidos RTM-Ref construída por pessoas que não tiveram contato com stakeholder Minimizado com pergunta ao aluno sempre que houve dúvida

38 Conclusões e trabalhos futuros 38 Apresentação de duas abordagens para geração automática da matriz de rastreabilidade (RTM-E e RTM-NLP) Visualização de dependências por meio de grafos RTM-E mais eficaz do que RTM-NLP Aprimorar técnicas de NLP utilizadas Uso de tagger e glossário de termos para tratar de sinônimos

39 Contato com autores 39 Boa tarde Eliaquim, o trabalho tem evoluído. Combinamos as técnicas apresentados nesse artigo com Redes Neurais e Lógica Fuzzy. Esses trabalhos geraram uma publicação no SEKE 2013 (Detecting traceability links through neural networks) e uma no SBES 2013 (An automatic approach to detect traceability links using fuzzy logic). Creio que eles estão disponíveis online. Caso não encontre por favor me avise. Também estamos trabalhando com algumas outras abordagens e técnicas. Estamos escrevendo os artigos desses trabalhos e assim que forem aceitos para publicação te encaminho. Qualquer dúvida por favor entre em contato. Muito Obrigado, André

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