To group or not to group? Group sizes for requirements elicitation
Notice bibliographique
Résumé
Requirement elicitation can be done by individuals or by groups. Computer-based system development life-cycle models suggest having people working together for many steps. Also, recommendations about analysis and design methods indicate that some processes could take advantage of group work. In requirements engineering, groups are suggested for requirements elicitation. From the software and the requirements engineering viewpoints, and in turn for companies, a relevant overall research question is “What is a suitable size for a requirements elicitation group?” Our goal was to answer this question, first by looking for available guidelines in textbooks and secondly by investigating requirements elicitation in companies. To address the research question, we conducted two studies. The first was a review of most widely adopted software and requirements engineering textbooks. The second was a study aimed at identifying factors affecting group size for requirements elicitation, based on an online questionnaire submitted to professional analysts. The review of the textbooks showed that very few give advice on the number of analysts to involve in requirements elicitation sessions. When they do, guidelines are quite general and not supported by empirical data. According to data gathered from the questionnaire, most companies use and suggest using small groups. Data also allowed identifying four categories of factors useful to make decisions about requirements elicitation group sizes: people, relation, project, and output. Both the textbook review and the data from the questionnaire say that it is better to aim for small groups than to have individual analysts working separately. The ideal number of analysts for a requirements elicitation session appears to be 2, but large groups are necessary in some cases. Factors in all the four categories have to be considered in deciding the size of groups.
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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 | 0,071 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».