Análisis automático de indicadores de calidad de historias de usuario mediante medidas difusas

La calidad de los entregables de la elicitación de requisitos es causa de gran parte de los desvíos significativos en los proyectos de desarrollo de software por el alto impacto de sus consecuencias sobre el producto final. Aun así las empresas no invierten los recursos suficientes, cuando ello les...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio, Cedaro, Karina Elizabeth, Sosa Zitto, Rossana Elizabeth
Formato: Documento de conferencia acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/7429
Aporte de:
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description La calidad de los entregables de la elicitación de requisitos es causa de gran parte de los desvíos significativos en los proyectos de desarrollo de software por el alto impacto de sus consecuencias sobre el producto final. Aun así las empresas no invierten los recursos suficientes, cuando ello les permitiría reducir esfuerzos, costos y obtener ventajas en un mercado altamente competitivo. Si bien la Ingeniería de Requisitos intenta con sus aportes mejorar la situación, el alcance de sus propuestas no siempre aplica a las PyMEs desarrolladoras de nuestra región, industrias que se enfrentan a diario con falta de recursos, habilidades y experiencia en su búsqueda por crear software de calidad y sobrevivir en el mercado. En este marco el presente trabajo propone una herramienta basada en la aplicación de técnicas de análisis de textos que permite complementar el rol de los ingenieros de requisitos en lo que hace a la verificación de los resultados de este proceso. Tal herramienta se sustenta en un modelo basado en medidas difusas que determina indicadores de calidad en conjuntos de historias de usuario en tres características clave: no ambigüedad, ausencia de conflictos y unicidad. La herramienta se utiliza en conjuntos de historias de usuario recopiladas por los autores para identificar fortalezas y debilidades, obteniendo resultados prometedores que animan a continuar con la investigación.
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