An empirical study on the efficiency of graphical vs. textual representations in requirements comprehension
Notice bibliographique
Résumé
Graphical representations are used to visualise, specify, and document software artifacts in all stages of software development process. In contrast with text, graphical representations are presented in two-dimensional form, which seems easy to process. However, few empirical studies investigated the efficiency of graphical representations vs. textual ones in modelling and presenting software requirements. Therefore, in this paper, we report the results of an eye-tracking experiment involving 28 participants to study the impact of structured textual vs. graphical representations on subjects' efficiency while performing requirement comprehension tasks. We measure subjects' efficiency in terms of the percentage of correct answers (accuracy) and of the time and effort spend to perform the tasks. We observe no statistically-significant difference in term of accuracy. However, our subjects spent more time and effort while working with the graphical representation although this extra time and effort does not affect accuracy. Our findings challenge the general assumption that graphical representations are more efficient than the textual ones at least in the case of developers not familiar with the graphical representation. Indeed, our results emphasise that training can significantly improve the efficiency of our subjects working with graphical representations. Moreover, by comparing the visual paths of our subjects, we observe that the spatial structure of the graphical representation leads our subjects to follow two different strategies (top-down vs. bottomup) and subsequently this hierarchical structure helps developers to ease the difficulty of model comprehension tasks.
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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 | 0,011 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».