On the comprehension of code clone visualizations: A controlled study using eye tracking
Notice bibliographique
Résumé
Code clone visualizations (CCVs) are graphical representations of clone detection results provided by various state-of-the-art command line and graphical analysis tools. In order to properly analyze and manipulate code clones within a target system, these visualizations must be easily and efficiently comprehensible. We conducted an eye-tracking study with 20 participants (expert, intermediate, and novice) to assess how well people can comprehend visualizations such as Scatter plots, Treemaps, and Hierarchical Dependency Graphs provided by VisCad, a recent clone visualization tool. The goals of the study were to find out what elements of the visualizations (e.g., colors, shapes, object positions) are most important for comprehension, and to identify common usage patterns for different groups. Our results help us understand how developers with different levels of expertise explore and navigate through the visualizations while performing specific tasks. Distinctive patterns of eye movements for different visualizations were found depending on the expertise of the participants. Color, shape and position information were found to play vital roles in comprehension of CCVs. Our results provide recommendations that can improve the implementation of visualization techniques in VisCad and other clone visualization systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».