Procesamiento de la información elicitada: buenas prácticas en la ingeniería de requisitos

La obtención de información en el proceso de requisitos se realiza usualmente mediante entrevistas. Sin embargo, pese a su uso frecuente, las indicaciones prácticas disponibles acerca de cómo llevarlas a cabo y cómo usar posteriormente la información obtenida para elaborar modelos que reflejen el co...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Hadad, Graciela Dora Susana, Doorn, Jorge Horacio, Elizalde, M. Celia
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2024
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/167057
Aporte de:
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spelling I19-R120-10915-1670572024-08-19T17:09:21Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/167057 Procesamiento de la información elicitada: buenas prácticas en la ingeniería de requisitos Processing of elicited information: good practices in requirements engineering Hadad, Graciela Dora Susana Doorn, Jorge Horacio Elizalde, M. Celia 2024-04-19 2024-06-11T14:15:11Z es Ciencias Informáticas Ingeniería de Requisitos Entrevistas Modelos en Lenguaje Naturales Factores Cognitivos Requirements Engineering Interviews Natural Language Models Cognitive Factors La obtención de información en el proceso de requisitos se realiza usualmente mediante entrevistas. Sin embargo, pese a su uso frecuente, las indicaciones prácticas disponibles acerca de cómo llevarlas a cabo y cómo usar posteriormente la información obtenida para elaborar modelos que reflejen el conocimiento adquirido, no impiden la aparición de algunos errores sistemáticos relevantes. Tanto en la literatura como en los propios experimentos realizados se ha detectado que el entrevistador y/o el modelador suelen introducir información subjetiva no obtenida de la fuente de información, sino proveniente de su conocimiento previo. Esa distorsión en la información modelada suele trasladarse a otros modelos y artefactos de software y detectarse tardíamente. Por lo tanto, se realizó un experimento que estudió en detalle cómo la información fue elicitada a través de una entrevista y cómo fue procesada para construir un modelo escrito en lenguaje natural. Se detectó en el modelo el uso de conceptos nombrados incorrectamente, conceptos inexistentes, información mal comprendida, y vocabulario inducido por parte del entrevistador. A partir de las distorsiones encontradas en la información modelada, se elaboraron recomendaciones preliminares acerca de cómo realizar entrevistas y cómo procesar la información para su modelado, con el fin de mitigar los sesgos cognitivos de los ingenieros de requisitos. The elicitation of information in the requirements process is usually done through interviews. However, the practical indications about how to carry interviews out and how to use the elicited information when developing models do not prevent the appearance of some relevant systematic errors. Both in the literature and in the experiments carried out, it has been detected that the interviewer and/or the modeler usually introduce subjective information not obtained from the source of information, but from their previous knowledge. This distortion in the modeled information is usually transferred to other models and software artifacts and is detected too late. Therefore, an experiment was carried out that studied in detail how the information was obtained through an interview and how it was processed to build a model written in natural language. The use of incorrectly named concepts, non-existent concepts, poorly understood information, and vocabulary induced by the interviewer were detected in the model. Based on the distortions found in the modeled information, preliminary recommendations were made on how to conduct interviews and how to process the information for modeling, to mitigate cognitive biases of requirements engineers. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Articulo Articulo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 133-149
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