Based on Past Experience: Highlighting Potential Human Value Issues in Domain Modelling
Notice bibliographique
Résumé
In this technologically evolving era, important human values such as freedom and social responsibility are frequently overlooked in software systems, which can have significant negative social consequences as can be seen by recent examples involving Facebook or Delta Airlines. Therefore, it is important to help software developers incorporate human values considerations throughout the software development process. In this paper, we focus on domain modelling with class diagrams, an important technique for requirements engineering and early design activities. We propose a domain-specific language called HVT (Human Value Trigger) that enables the collection of human value issues including how to mitigate them. Practitioners may utilize this language to contribute more such examples to grow a catalogue of these past experiences over time. As a motivating example, we analyze the domain model of WhatsApp through the lens of Schwartz's taxonomy of human values to compile a list of issues concerning human values (i.e., model elements that may affect various human values). Furthermore as proof-of-concept, a prototype implementation addresses the need for human values to be integrated in domain models with the help of these collected past experiences by providing suggestions based on the model element type, name, and semantics based on synonyms. An analysis of eight synonym services is performed to find the optimal synonym service or combination of synonym services to use with the implementation.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».