It's about time: How to study intertemporal choice in systems design
Notice bibliographique
Résumé
Decision making pervades software and systems engineering. Intertemporal decisions involve trade-offs among outcomes at different points in time. They play a central role in systems design, as recognised since the inception of the software engineering (SE) field. They are also crucial for the sustainability of design decisions. However, temporal decision making is not adequately understood in SE. The field of Judgement and Decision Making (JDM) offers important empirical findings and research methods that could be utilised. This article establishes a baseline for studying how software professionals handle intertemporal choices. It examines how temporal distance affects choices in an example scenario, explores in what areas of software development such decisions can be found, and examines how systems design decisions can be characterised and studied as intertemporal. We developed a method to study intertemporal choice in SE, based on an initial set of psychological theory grounded in JDM. We instantiated the method in a study to elicit responses to an intertemporal choice task followed by a Cognitive Task Analysis (CTA) interview. We found that study participants overall tended to discount future outcomes, but individual participants varied wildly in how they valued present vs. future outcomes. They indicated several locations in which intertemporal choices occur in everyday software development. Based on these findings, and by reconciling our initial theory with existing JDM theory and results, we further developed and refined our theory and study method into a framework for studying intertemporal decision making in SE. To obtain a basis for more sustainable software systems design decisions, SE research should adopt a more comprehensive, detailed, and empirically consistent way of understanding and studying intertemporal choices. We provide suggestions for how future research could achieve practical methods that address essential characteristics of real-life systems design decisions.
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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 | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,015 |
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 ».