Validation of Software Visualization Tools: A Systematic Mapping Study
Notice bibliographique
Résumé
Software visualization as a research field focuses on the visualization of the structure, behavior, and evolution of software. It studies techniques and methods for graphically representing these different aspects of software. Interest in software visualization has grown in recent years, producing rapid advances in the diversity of research and in the scope of proposed techniques, and aiding the application experts who use these techniques to advance their own research. Despite the importance of evaluating software visualization research, there is little work studying validation methods. As a consequence, it is usually difficult producing compelling evidence about the effectiveness of software visualization contributions. The goal of this paper is to study the validation techniques performed in the software visualization literature. We conducted a systematic mapping study of validation methods in software visualization. We consider 752 articles from multiple sources, published between 2000 and 2012, and study the validation techniques of the software visualization articles. The main outcome of this study is the lack in rigor when validating software visualization tool and techniques. Although software visualization has grown in interest in the last decade, it still lacks the necessary maturity to be properly and thoroughly evaluating its claims. Most article evaluations studied in this paper are qualitative case studies, including discussions about the benefits of the proposed visualizations. The results help understand the needs in software visualization validation techniques. They identify the type of evaluations that should be performed to address this deficiency. The specific analysis of SOFTVIS series articles shows that the specialized conference suffers from the same shortage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,181 | 0,438 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».