Capítulo 2 Estado de la Cuestión
2.5 Trabajos en Otras Áreas
2.5.1 Yadav, Bravoco, Chatfield y Rajkumar
2.5.1.1 Descripción del Trabajo
Yadav y otros autores presentan un nuevo marco para comparar y contrastar técnicas de análisis de requisitos. El marco propuesto en [Yadav et al. 1988] provee criterios para comparar técnicas en términos del proceso de modelado y el resultado final de la técnica.
El marco tiene cuatro dimensiones: 1. Sintáctica
a. Proceso de modelado
i. Nivel consistente de abstracción y detalle ii. Punto de vista y propósito consistente iii. Complejidad de la sintaxis
b. Resultado final
i. Corrección y completitud del modelo en términos de entradas, salidas y funciones
2. Semántica
a. Proceso de modelado
i. Nivel apropiado de abstracción ii. Punto de vista y propósito apropiado iii. Tipo de descomposición
iv. Complejidad/entendimiento del problema b. Resultado final
i. Corrección y completitud del modelo en términos de entradas, salidas y funciones
3. Habilidad de Comunicación 4. Usabilidad
Las métricas utilizadas para medir estos criterios provienen de la opinión de un comité de cuatro expertos y, en algunos casos, de los sujetos del experimento.
El marco fue probado en un experimento para comparar dos técnicas de modelado: DFD y IDEFo (modelado funcional de IDEF). Los sujetos utilizados fueron 20 estudiantes de un curso de análisis. Estos sujetos fueron divididos en tres grupos de acuerdo a su estilo cognitivo: analítico (12 sujetos), mixto (4) y heurístico (4).
Con los sujetos se formaron aleatoriamente 10 equipos de dos integrantes, y, de igual forma se asignó una técnica, DFD o IDEFo, para realizar un análisis de un caso en una organización de complejidad media. De esta forma, cada técnica tiene tres equipos analíticos, uno mixto y uno heurístico.
Se ejecutó un estudio previo sobre un cuestionario de datos de los analistas para comprobar que no hay diferencias entre los equipos de DFD e IDEFo. El análisis estadístico no fue significativo sobre datos de edad, nivel educacional, experiencia de
trabajo, y conocimiento o uso de la técnica, por lo que ninguno de estos aspectos influye en el estudio.
Los diagramas obtenidos al cabo de cuatro semanas fueron revisados independientemente por cada experto y, además se administró otro cuestionario a cada sujeto.
Cada criterio fue ponderado con pesos diferentes de acuerdo a su importancia relativa. Y los valores finales fueron acordados por un comité de expertos mediante un método muy similar al Delphi.
En cuanto a los resultados, se midieron 12 factores, a saber:
1. Completitud y corrección sintáctica de los modelos finales: No fue estadísticamente significativo entre los DFD y los IDEFo.
2. Consistencia y pertinencia sintáctica del proceso de modelación: No fue estadísticamente significativo entre los DFD y los IDEFo.
3. Completitud y corrección semántica de los modelos finales: No fue estadísticamente significativo entre los DFD y los IDEFo.
4. Consistencia y pertinencia sintáctica del proceso de modelación: No fue estadísticamente significativo entre los DFD y los IDEFo.
5. Facilidad de aprendizaje de las reglas sintácticas: Los grupos DFD encontraron más fácil el aprendizaje de su técnica que los grupos de IDEFo la suya. También se midió el efecto del estilo cognitivo pero no fue estadísticamente significativo.
6. Facilidad al dibujar los diagramas: Los grupos IDEFo encontraron su técnica más consumidora de tiempo que los grupos de DFD la suya. También se midió el efecto del estilo cognitivo. Para los usuarios IDEFo no fue estadísticamente significativo, ya que todos encontraron su técnica consumidora de tiempo. Para los usuarios DFD, en cambio, los usuarios heurísticos pensaron que su técnica es tan consumidora de tiempo como los usuarios IDEFo. Los usuarios analíticos encontraron menos consumidora de tiempo los DFD que los usuarios IDEFo sus diagramas, mientras que los sujetos con estilo cognitivo mixto la encontraron más consumidora de tiempo.
7. Facilidad de entendimiento de los diagramas dibujados por otros: Tanto los usuarios DFD e IDEFo encontraron fácil entender los diagramas de sus compañeros de equipo.
8. Confianza global en la corrección y completitud sintáctica de los modelos finales: Aunque no fue estadísticamente significativo, el grupo de IDEFo exhibió, en promedio, un nivel más alto de confianza que el grupo DFD.
9. Confianza global en la corrección y completitud sintáctica de los modelos finales: Aunque no fue estadísticamente significativo, el grupo de IDEFo exhibió, en promedio, un nivel más alto de confianza que el grupo DFD.
10.Confianza global en la utilidad de la técnica para realizar el análisis de requisitos: No fue estadísticamente significativo, aunque ambos grupos convinieron en que la técnica que utilizaron era útil.
11.Utilidad de la técnica para incrementar la comunicación: No fue estadísticamente significativo, aunque ambos grupos convinieron en que la técnica que utilizaron era útil para comunicar su entendimiento a sus compañeros.
12.Preferencia de la técnica para proyectos futuros: Usuarios de cada técnica preferían utilizarla para futuros proyectos, estadísticamente significativo. Sin embargo, no fue significativo el efecto del estilo cognitivo.
2.5.1.2 Análisis del Trabajo
El estudio presenta un marco que considera y mide influencia de aspectos que pertenecen solo a los productos de cada técnica y al proceso global de modelado, por lo que la comparación es válida solo en ese contexto. Nada se dice sobre la influencia de las características del problema, del analista o tipo de solución a desarrollar. Para considerar nuevos atributos o técnicas es necesario realizar experimentos, lo que dificulta su actualización.
La diferenciación entre las técnicas se realiza por el estudio de la calidad de la información del producto obtenido en el proceso. Los resultados son poco concluyentes debido a lo reducido de la muestra, y aunque los DFD parecen ser más fácil de aprender y usar que los IDEFo, no existe evidencia para determinar cual produce mejor modelo.
Interesante es que considera ponderaciones de los criterios para obtener las métricas de comparación, considerando la importancia de cada uno, aunque no se dice como se valoró.
2.5.2 Teng y Sethi
2.5.2.1 Descripción del Trabajo
En [Teng y Sethi 1990] se muestra una iniciativa para comparar mediante un experimento tres métodos de análisis de información de requisitos: Análisis de Datos, Análisis de Decisión y Prototipado.
En el experimento se utilizaron 12 estudiantes de MBA como usuarios, y 12 estudiantes de doctorado como analistas. Se crearon 3 casos relacionados con la administración financiera, laboral y de alumnos. Cada analista realizó entrevistas a 3 usuarios aplicando una de las tres técnicas con cada uno. Un caso fue asignado, de forma aleatoria, a cada usuario. Los analistas y las sesiones fueron asignados utilizando dos cuadrados latinos.
Al final de las dos sesiones estipuladas, se pidió a los usuarios y analistas completar sendos cuestionarios para obtener sus percepciones. Los usuarios midieron el proceso, la utilidad de la información de salida y sus actitudes hacia el sistema de información. El de los analistas fue similar, midiendo además, las dificultades para conducir el proceso.
Los elementos preguntados fueron medidos en una escala de Likert de 7 puntos. Además, se pidió a dos evaluadores independientes que respondieran un cuestionario sobre la calidad de los reportes de los analistas. Se realizó un análisis para medir los efectos del método, el caso, y orden de uso del método. Sólo el método fue estadísticamente significativo.
Los resultados globales muestran que el Prototipado es el método preferido, seguido por el Análisis de Datos y luego el Análisis de Decisión. Sin embargo, los usuarios encontraron el Prototipo menos eficiente que el Análisis de Datos, cuando hay restricciones de tiempo. El Análisis de Decisión puede ser el mejor método cuando los usuarios son proactivos, entusiastas y dispuestos a aprender.
2.5.2.2 Análisis del Trabajo
El experimento estuvo bien diseñado, con un importante análisis estadístico, pero sus resultados pueden ser válidos sólo para el tipo particular de problema expuesto. Además, no se realiza discusión sobre la posible influencia de los estilos cognitivos o de personalidad de los usuarios y de los analistas, entre otros posibles factores relevantes.
Se obtiene una gran cantidad de mediciones que pretende avalar las conclusiones pero no está claro el criterio con que se combinan estos resultados para llegar a definir efectividad o adecuación de las técnicas.
2.5.3 Davis
2.5.3.1 Descripción del Trabajo
En [Davis 1993], el autor presenta una taxonomía que pretende guiar a los analistas para elegir la técnica de análisis a utilizar de acuerdo al tipo de aplicación. Para ello presenta una taxonomía de aplicación que distingue 5 aspectos:
1. Dificultad del problema:
Difícil (HA): no resueltos, nuevos, o solución desconocida.
No difícil (NH): resueltos.
2. Relación en el tiempo entre datos y procesamiento:
Estática (ST): se dispone de los datos de entrada antes del procesamiento (batch).
Dinámica (DY): los datos de entrada continúan llegando durante la ejecución (tiempo real).
3. Número de tareas simultáneas a ser ejecutadas:
Secuencial (SE): se ejecuta una tarea en un momento dado.
Paralela (PA): se ejecutan varias tareas simultáneamente.
4. Dificultad relativa de datos, control, aspecto algorítmico del problema (para la especificación de requerimientos. Puede presentar más de una):
Datos (DA): que se mueven entre sistema y entorno.
Control (CO): entre sistema y entorno (restricciones de tiempo).
Algoritmo (AL): relaciones entre entradas y salidas.
5. Determinismo (predictibilidad del sistema dado un conjunto de entradas):
Determinístico (DE): respuesta similar dada una misma entrada.
No Determinístico (ND): puede variar su comportamiento.
Para esta taxonomía, el autor presenta una equiparación de técnicas apropiadas para cada caso. Esta guía se presenta en la Tabla 2.33.
2.5.3.2 Análisis del Trabajo
La propuesta está basada en la experiencia del autor, pero no se presenta validez empírica alguna. Es una comparación basada en la teoría general de las
técnicas. Considera una importante cantidad de técnicas de análisis, principalmente las más importantes.
Técnica/Aplicación NH/HA ST/DY SE/PA DA/CO/AL DE/ND
OOA - - - DA/CO - ER - ST - DA - JSD - - PA DA/CO - SRD NH - - DA DE SADT - - - DA/CO - SASS(De Marco) - ST SE DA DE SASS(Ward y Yourdon) - - - DA/CO DE
PSL/PSA - ST - DA DE
Tabla 2.33. Equiparación Técnicas de Análisis v/s Taxonomía de Aplicaciones.
Considera algunos aspectos del problema y de la solución pero nada de los participantes en el proceso, ni de las características del proceso de desarrollo en sí.
La asignación de adecuación de aplicación de cada técnica es excluyente, es decir, una técnica es aplicable solamente en un valor posible de cada aspecto de la taxonomía (a excepción de un aspecto). La comparación se realiza por percepción de aplicabilidad de cada técnica en forma cualitativa y discreta (sí o no).
2.5.4 Vegas
2.5.4.1 Descripción del Trabajo
En su tesis doctoral, [Vegas et al. 2003], la autora presenta un estudio realizado para determinar las características o atributos que influyen en la selección de una técnica de prueba de software.
El estudio, basado en una metodología de resolución con enfoques inductivo y deductivo, crea un esquema de varios niveles de atributos que, una vez completado cada instancia de técnica existente, permitirá a los desarrolladores seleccionar la técnica o las técnicas más adecuadas para cada situación particular de prueba del software.
El estudio comienza con la generación de un esquema que considera el punto de vista y el conocimiento de la investigadora, y que será el punto de partida o referencia.
Por otro lado, se genera otro esquema que recopila la información obtenida de investigadores y, principalmente, desarrolladores con respecto a lo que ellos estiman necesario para tomar la decisión de utilizar una técnica de prueba.
De estos dos esquemas se obtiene un esquema completo que sintetiza ambos resultados, el cual finalmente es enviado a expertos en el área de pruebas para que viertan su opinión. Con las sugerencias de los expertos se corrige el esquema que es validado empírica y experimentalmente.
2.5.4.2 Análisis del Trabajo
La metodología de resolución utilizada es original y su carácter incremental permite ir mejorando y refinando el esquema de caracterización. Con respecto al esquema resultante, aunque el hecho de instanciar la información de las técnicas no está considerado en el trabajo, existen algunos problemas que deben ser considerados para lograr el fin último del esquema que es ayudar a seleccionar una técnica de prueba de software en un proyecto real:
a) El esquema presenta niveles y/o atributos que no influyen en la solución al problema, sino que son más bien información de referencia o descripción de las técnicas y que tienen que ver más con la implementación del repositorio que con los factores a determinar (por ejemplo, atributos de nivel histórico, fuentes de información de la técnica).
b) Es discutible la influencia de algunos atributos en la selección de una técnica, o por lo menos, no pesan de igual forma, por lo que sería recomendado tal vez, analizarlos de otra forma (experimentalmente) o asignarles una ponderación a la hora de su utilización (por ejemplo, identificador de la herramienta, repetibilidad).
c) Los valores que algunos atributos pueden tomar son abiertos lo que dificultaría el uso del esquema para los desarrolladores debido a la infinidad de puntos de vista o interpretaciones que pudieran hacer (por ejemplo, experiencia, efectividad).
d) Aunque existen valores predefinidos para la mayoría de los atributos, en algunos casos puede ser difícil determinar cuál corresponde a una situación real ya que no existen definiciones exactas de cada uno (por ejemplo, entendibilidad, coste de aplicación).
2.5.5 Rouvroye y Van den Bliek
2.5.5.1 Descripción del Trabajo
En este trabajo, [Rouvroye y Van den Bliek 2002], se selecciona un conjunto de técnicas de análisis de seguridad (las más comunes), a saber:
Análisis por expertos
Modo de fallo y análisis de efecto y derivados (FMAE)
Análisis de cuenta partes o componentes
Diagrama de bloque de seguridad (RBD)
Técnica híbrida
Análisis tres fallos (FTA)
Análisis de Markov
Análisis de Markov Incrementado
Estas técnicas se relacionan según el esquema presentado en la Figura 2.4. Las técnicas son comparadas de acuerdo a tres tipos de información, información del sistema, las acciones realizadas según la metodología de análisis, y la información de rendimiento de salida del sistema, como lo muestra el modelo de la Figura 2.5.
Estimación Seguridad Cuantitativas FTA Diagrama de bloques Seguridad Análisis de Markov Análisis cuenta partes Técnicas Híbridas ... Cualitativas FMEA ... Analistas por expertos
Figura 2.4. Esquema de Técnicas de Análisis de Seguridad.
Para concluir sobre la comparación se utiliza un ciclo de vida de un sistema de seguridad según el estándar IEC 61508, que define 16 fases que consideran definición de alcance global, análisis de peligros y riesgos, requisitos de seguridad global, asignación de requisitos de seguridad, realización de sistema de seguridad, instalación y delegación global, validación de seguridad global, operación global, mantenimiento y reparación de cometido.
PROCESO DE ANALISIS INFORMACIÓN DE SISTEMA METODOLOGIA RENDIMIENTO DEL SISTEMA
Figura 2.5. Modelo de Comparación.
Tanto la cantidad y nivel de detalle de la información requerida para utilizar una cierta técnica, como la disponible en un momento, determina la fase del ciclo de vida cuando una técnica puede ser aplicada exitosamente.
De esto se puede concluir que FMEA y Diagramas de bloque de seguridad son más adecuados para análisis en etapas tempranas del ciclo de vida, mientras que FMEA (nivel de componentes), árboles de fallos y modelos de Markov son más adecuados para etapas del ciclo de vida donde la estructura del sistema es más o menos completamente consolidada.
2.5.5.2 Análisis del Trabajo
El trabajo presenta un modelo para comparar las técnicas pero no está orientado a definir los factores que influirían en la selección de una técnica, ya que la información utilizada para comparar las técnicas no es adecuada ni completa para
intrínsecos a ellas, pero no se consideran aspectos ligados al entorno de aplicación de cada técnica.
Se entregan algunas guías globales de uso de técnicas pero no se explica en qué conocimiento y método se fundamentan las conclusiones relacionadas con la equiparación de técnicas y fases del ciclo de vida propuesto.
2.5.6 Aranda, Vizcaíno, Cechich y Piattini
2.5.6.1 Descripción del Trabajo
Los autores presentan un modelo para elegir herramientas de trabajo en grupo, denominadas groupware, en un ambiente de desarrollo distribuido [Aranda et al. 2005].
La propuesta pretende equiparar herramientas de educción con la forma en que los participantes en el proceso tratan y perciben la información. Estas características cognitivas se estructuran según el modelo de Felder-Silverman que clasifica a las personas en cuatro categorías generales: Sensitivo/Intuitivo, Visual/Verbal, Activo/Reflexivo y Secuencial/Global.
Los resultados de esta clasificación son mostrados en la Tabla 2.34. El signo “++” es utilizado para indicar aquellas herramientas que son más adecuadas para los involucrados. El signo “+” indica que una herramienta es débilmente preferido por una persona de esas características. Finalmente, el signo “-” sugiere que una particular herramienta sería no adecuada para ese tipo particular de persona.
Además, propone un tratamiento mediante lógica difusa para dar graduación relativa a las características de las personas en el proceso y calibrar la selección de las técnicas.
Visual Verbal Activo Reflexivo
Correo Electrónico + ++ - ++ Listas de Correos - ++ - ++ Pizarras Compartidas ++ - - ++ Herramientas Asincrónicas Foros - ++ - ++ Mensajes Instantáneos + ++ ++ - Pizarras Compartidas ++ - ++ - Chat - ++ ++ - Herramientas Sincrónicas Videoconferencia ++ ++ ++ -
Tabla 2.34. Clasificación de Herramientas Groupware por Categoría del Modelo F-S.
2.5.6.2 Análisis del Trabajo
Los autores presentan un marco teórico para elegir herramientas de groupware. El marco es incompleto y no muestra detalles sobre los valores propuestos de las técnicas de educción, es decir, cómo se recomendarían para cada valor cognitivo de los individuos.
El marco no es amplio con relación a los factores considerados ya que sólo presentan la selección dependiente de las características cognitivas de los
participantes en el proceso. La adecuación de las técnicas no es excluyente, es decir una técnica puede ser recomendada para más de un valor del atributo.
Al ser un marco general, es posible aplicarlo al conjunto de técnicas de educción. De igual forma, es posible agregar un nuevo atributo con facilidad debido a que la estructura de la información es apropiada. La diferenciación de las técnicas se realiza mediante la pertinencia cualitativa de las técnicas a cada tipo de características personales de los individuos.
2.5.7 Conclusiones sobre Trabajos en Otras Áreas
Entre los trabajos analizados, y resumidos en la Tabla 2.35, la mayoría son de técnicas de modelado o análisis de la información capturada. Estos son trabajos empíricos, excepto el de Davis, que considera pocas técnicas y factores, y que miden sus diferencias por la calidad de la información de salida del proceso.
Destaca el trabajo de Vegas aunque se centra en otra actividad del desarrollo. Su aproximación para la selección de técnica adecuada de pruebas es bastante amplia con respecto a los atributos y técnicas a considerar. No obstante, como los demás estudios, consideran la pertinencia de cada técnica excluyente con respecto a la valoración de los atributos.
ASPECTO CRITERIO Yadav y otros Teng y Sethi Davis Vegas Rouvroye y Van Bliek
Aranda y otros
Base de
Propuesta Marco Comparación Comparación Marco Comparación Marco
Tipo de
Estudio Empírico Empírico Teórico Empírico Teórico Teórico Teórico
Cobertura de
Técnicas Baja Baja Media Alta Media Alta
Generalidad del Trabajo
Confiabilidad
Resultados Media Alta Media Alta Baja Baja
Analista/
Desarrollador No se Considera No se Considera No se Considera
Parcialmente Considerado No se Considera Parcialmente Considerado Objeto de Aplicación Parcialmente
Considerado No se Considera No se Considera
Ampliamente
Considerado No se Considera
Parcialmente Considerado
Dominio del
Problema No se Considera No se Considera
Parcialmente Considerado Parcialmente Considerado No se Considera No se Considera Dominio de la Solución No se Considera No se Considera Parcialmente Considerado Parcialmente Considerado No se Considera