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Title
Improving crowdsourced software inspection: development of an experimental process support platform / von Peter Penzenstadler
Additional Titles
Verbessern von Software Inspektion mit Crowdsourcing: Enwicklung einer Plattform für die Prozessunterstützung von Experimenten
AuthorPenzenstadler, Peter
CensorBiffl, Stefan ; Sabou, Reka Marta
PublishedWien, 2018
Descriptionxv, 105 Seiten : Illustrationen
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2018
Annotation
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
LanguageEnglish
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (EN)Inspection / Crowdsourcing / Experimentation
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-116450 Persistent Identifier (URN)
Restriction-Information
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Improving crowdsourced software inspection: development of an experimental process support platform [4.08 mb]
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Abstract (German)

Taxonomien und Wissensgraphen in Wissensmodellierung und Extended Entity Relationship (EER) Diagramme in der Software Entwicklung, sind Formen von Konzeptionellen Modellen und dienen als Basis zu Entwicklung von Informations-Systemen. Die Verizierung dieser Konzeptionellen Modelle gegenüber ihrem Referenzsystem (Spezikation) ist wesentlich um zu verhindern, dass defekte Model Elemente in den Software Entwicklungszyklus gelangen, da diese Modelle oft direkt zur Ableitung und Generierung von Software Artefakten, zum Beispiel in der Model-getriebenen Software Entwicklung, herangezogen werden. Sabou, Winkler et. al, schlagen einen generischen Ansatz zur Verizierung von Konzeptionellen Modellen (VeriCoM) vor, bei dem die traditionellen Software Inspizierungen mit Hilfe von Human Computation und Crowdsourcing erweitert werden. Die Performance von VeriCoM wurde mit Crowdsourced Software Inspection (CSI) Experimenten an einem Software Entwicklungs-Anwendungsfall getestet, bei dem die Korrektheit eines EER Diagramms in Bezug auf seine textuelle Spezikation überprüft wurde. Diese Experimente folgten einem hauptsächlich manuell ausgeführten wissenschaftlichen Experiment Prozess, welcher sehr Zeit aufwändig, Fehler anfällig, nicht skalierbar und insgesamt nicht für größere Gruppen von Experiment-TeilnehmerInnen geeignet war. Daher entstand die Notwendigkeit für die Automation dieses Experiment Prozesses durch ein Software Programm. Der Kern dieser Arbeit liegt in der Analyse des CSI-Experiment Prozesses und der detaillierten formalen Denition der benötigten Daten Modelle und Algorithmen zur Automatisierung von VeriCoM. Diese Daten Modelle und Algorithmen werden zur Entwicklung eines Prototypen einer CSI-Plattform herangezogen. Diese CSI-Plattform unterstützt die CSI-Experimente zur Validierung von VeriCoM. Während eines Tests des Prototypen unter Live-Bedingungen im Rahmen eines CSI-Experiments, wurde gezeigt, dass die entwickelte CSI-Plattform die Arbeitslast des Experiment Administrations-Teams stark reduzierte und die anschließende Umfrage zeigte zufriedene Experimentbeteiligte. Daher kann die Formale Denition von VeriCoM und der entwickelte CSI-Plattform Prototyp als Startpunkt für ein ausgereiftes Softwaresystem zur Automatisierung von VeriCoM und andere Experimenten innerhalb der CSI-Domäne herangezogen werden.

Abstract (English)

Taxonomies and knowledge graphs in Knowledge Engineering and Extended Entity Relationship (EER) diagrams in Software Engineering, are forms of conceptual models and the basis for the development of information systems. Verifying these conceptual models against their frame of reference is crucial to prevent defective model elements from entering the Software Development Life Cycle, as these models can be directly used to create software artefacts and source code, by means of Model-Driven Software Engineering techniques. Enhancing traditional Software Inspection practices with Human Computation and Crowdsourcing, Sabou, Winkler et. al proposed a generic approach to Verify Conceptual Models (VeriCoM). The performance of VeriCoM was tested with Crowdsourced Software Inspection (CSI) experiments on a Software Engineering use case, verifying the correctness of an EER model with respect to a textual system specication. These experiments followed a mostly manually performed scientic experiment-process, which was very time-consuming, error prone, not scalable and overall not applicable for a larger crowd of participants. Thus, the need for automation of this experiment-process through a software tool arose. The core work of this thesis consists of an analysis of the CSI-Experiment process and the detailed formal denition of the data model and algorithms needed to automate VeriCoM. These data models and algorithms are used to develop a CSI-Platform prototype which supports the experiments to validate VeriCoM. During a test under live conditions within a CSI-Experiment, the CSI-Platform greatly reduced the workload of the experiment administrations team and the subsequent evaluation questionnaire showed satised stakeholders. Therefore the formal denition of VeriCoM and the developed CSI-Platform can act as a starting point for the development of a full-edged software system to automate VeriCoM and other experiments within CSI.

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