What are Practitioners Asking about Requirements Engineering? An Exploratory Analysis of Social Q&A Sites
Notice bibliographique
Résumé
Requirements Engineering (RE) and all its underlying activities, such as requirements identification, evolution, validation, communication, and management, are still the key factors in successful product development. Therefore, proper implementation of this process is necessary to obtain a quality product. A better understanding of the most challenging RE-related topics for practitioners will greatly help to identify the areas of RE that may require extra attention by researchers and project managers. However, there has been very little experimental work towards identifying a practitioner's needs on the implementation and understanding of RE activities and tasks. Therefore, in this paper, we use data from popular social Q&A sites (i.e. Stack Overflow, Programmers Stack Exchange, Project Management Stack Exchange, and Quora), and analyze 4,553 questions and answers to examine what requirements engineers' needs are and what they ask about. To this end, we applied Latent Dirichlet Allocation-based (LDA) topic models and statistical analysis to explore the main related topics to RE. Our findings show that software practitioners are asking about requirements communication, evolution, validation, and modelling. Furthermore, we determined common RE challenges and issues, identified the main types of questions practitioners ask (i.e. what, how, why, when, where, and RE domain), and categorized these questions based on various aspects of software products (e.g. functionality, quality, and release planning). Our findings help highlight the challenges facing requirements engineers that require more attention from the software engineering - specifically requirements and product engineering - research communities in the future and establish a novel approach for analyzing the content of social Q&A websites.
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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 | 0,010 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».