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Resumo
O uso de métricas é importante nas atividades de desenvolvimento de software, pois permitem verificar a qualidade e identificação de falhas, entre outros benefícios. O objetivo deste artigo é propor uma nova métrica de software baseada em um estudo bibliométrico e uma revisão da literatura sobre métricas de software. A pesquisa bibliométrica foi realizada nas bases de dados Scopus e Web of Science para identificar a distribuição dos artigos por ano de publicação, principais autores, afiliação, país, idiomas mais comuns, tipos de documentos, periódicos com mais publicações, áreas do conhecimento e os grupos de palavras-chave. Posteriormente, 23 artigos foram selecionados para leitura a fim de compor a revisão da literatura. Os resultados da pesquisa bibliométrica mostram que (i) não há um núcleo de pesquisa definido; (ii) há flutuação do número de artigos publicados; (iii) o idioma predominante é o inglês e o país com maior índice de publicações são os Estados Unidos; (iv) a principal área de conhecimento é a informática; (v) em relação à afiliação, a Florida Atlantic University se destaca; (vi) o periódico com maior número de publicações é o Journal of Systems and Software. A revisão da literatura mostrou que muitas métricas de software podem ser usadas para diferentes propósitos, mas a maioria delas está relacionada ao código e nenhuma está relacionada à aceitação. Dessa forma, uma métrica de suporte ao processo de aceitação do software é proposta para facilitar a fase de entrega do produto de software, proporcionando segurança para o cliente e redução de custos para a empresa desenvolvedora.
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Referências
- ABES. (2020). Brazilian Association of Software Companies. Available at: <http://www.abessoftware.com.br>. June 2020.
- ABNT: Brazilian Association of Technical Standards. NBR ISO/IEC 9126-1: Software Engineering - Product Quality”. Part 1: Quality Model, 2003.
- ALQMASE, M.; ALSHAYEB, M.; GHOUTI, L. Threshold Extraction Framework for Software Metrics. Journal of Computer Science and Technology, v.34, n.5, p.1063-1078, 2019.
- AMARA, D.; RABAI, L.B.A. Towards a new framework of software reliability measurement based on software metrics. Procedia Computer Science, v.109, p.725-730, 2017.
- ARVANITOU, E.M. et al. Software metrics fluctuation: a property for assisting the metric selection process. Information and Software Technology, v.72, p.110-124, 2016.
- AVERSANO, L. et al. Investigating Differences and Commonalities of Software Metric Tools, 2017, In: ICSOFT. p.249-256.
- BERANIČ, T.; HERIČKO, M. Comparison of systematically derived software metrics thresholds for object-oriented programming languages. Computer Science and Information Systems, v.17, n.1, p.181-203, 2019.
- BHARDWAJ, M.; RANA, A. Key Software Metrics and its Impact on each other for Software Development Projects. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, v.41, n.1, p.1-4, 2016.
- BOUCHER, A.; BADRI, M. Software metrics thresholds calculation techniques to predict fault-proneness: An empirical comparison. Information and Software Technology, v.96, p.38-67, 2018.
- BOZZELLI, P.; GU, Q.; LAGO, P. A systematic literature review on green software metrics, 2013, VU University, Amsterdam.
- COSTA. H.G. Model for webibliomining: proposal and application. Revista da FAE, v.13, n.1, p.115-126, 2010.
- DA SILVA, F.E. et al. Uso de software como suporte às atividades de gestão da qualidade. Exatas & Engenharias, v.9, n.26, p.45-54, 2019.
- DE PÁDUA PAULA FILHO, W. Engenharia de software [Software Engineering]. LTC, 2003.
- DEY, T.; MOCKUS, A. Deriving a usage-independent software quality metric. Empirical Software Engineering, v.25, n.2, p.1596-1641, 2020.
- DÓSEA, M.; SANT'ANNA, C.; DA SILVA, B.C. How do design decisions affect the distribution of software metrics? In: Proceedings of the 26th Conference on Program Comprehension. ACM, 2018, p.74-85.
- FENTON, N.; BIEMAN, J. Software metrics: A rigorous and practical approach. CRC Press, 2014.
- FREITAS, N.N.; MONTEIRO, S.B.S. Simulação computacional como ferramenta de suporte a decisão. Exatas & Engenharias, v.7, n.17, p.98-113, 2017.
- FREITAS, R.X.; ALBUQUERQUE, A.B.; SANTOS, R. A utilização de guias, normas e modelos de maturidade como apoio à aquisição e contratação de tecnologia da informação em instituições públicas brasileiras [The use of guides, standards and maturity models to support the acquisition and hiring of information technology in Brazilian public institutions]. In: XIII Workshp anual do MPS (WAMPS), 2017.
- HASSAN, R. et al. Usability Requirements Extraction Method from Software Document. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, v.30, n.2, p.171-189, 2020.
- ISHIKIRIYAMA, C.S.; MIRO, D.; GOMES, C.F.S. Text Mining Business Intelligence: A small sample of what words can say. Procedia Computer Science, v.55, p.261-267, 2015.
- KARANATSIOU, D. et al. A bibliometric assessment of software engineering scholars and institutions (2010–2017). Journal of Systems and Software, v.147, p.246-261, 2019.
- LAKSHMI, P.; MAHESWARI, T.L. An effective rank approach to software defect prediction using software metrics. In: 10th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO). 2016, IEEE, p.1-5.
- LINCKE, R.; LUNDBERG, J.; LÖWE, W. Comparing software metrics tools. In: Proceedings of the 2008 international symposium on Software testing and analysis. 2008. p.131-142.
- LIU, Y. et al. Connecting software metrics across versions to predict defects, 2018, In: IEEE 25th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER). IEEE, p.232-243.
- LUDWIG, J.; XU, S.; WEBBER, F. Static software metrics for reliability and maintainability. In: IEEE/ACM International Conference on Technical Debt (TechDebt). IEEE, 2018. p.53-54.
- MALHOTRA, R.; SHARMA, A. Estimating the threshold of software metrics for web applications. International Journal of System Assurance Engineering and Management, p.1-16, 2019.
- MAUŠA, G., GRBAC, T.G. The stability of threshold values for software metrics in software defect prediction, 2017. In: International Conference on Model and Data Engineering. Springer, Cham. p.81-95.
- MEDEIROS, N. et al. Software metrics as indicators of security vulnerabilities. In: IEEE 28th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), 2017, IEEE p.216-227.
- MELLUZZI NETO, G. et al. Resultados da implantação de CMMI e MPS-BR em empresas de desenvolvimento e manutenção de software: a visão da alta gestão [Results of the implementation of CMMI and MPS-BR in software development and maintenance companies: the view of top management]. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v.10, n.1, p.2-10, 2018.
- MHAWISH, M.Y.; GUPTA, M. Software Metrics and tree-based machine learning algorithms for distinguishing and detecting similar structure design patterns. SN Applied Sciences, v.2, n.1, p.11, 2020.
- MISIRLIS, N.; VLACHOPOULOU, M. Social media metrics and analytics in marketing – S3M: A mapping literature review. International Journal of Information Management, v.38, n.1, p.270-276, 2018.
- PADMINI, K.V.J.; BANDARA, H.M.N.D.; PERERA, I. Use of software metrics in agile software development process. In: Moratuwa Engineering Research Conference (MERCon). IEEE, 2015. p.312-317.
- PETKOV, A. A software metric for the evaluation of testing efficiency. In: AIP Conference Proceedings. AIP Publishing, 2016, p.060001.
- PRESSMAN, R.; MAXIM, B. Engenharia de Software. 8ª Edição. McGraw Hill Brasil, 2016.
- RADJENOVIĆ, D. et al. Software fault prediction metrics: A systematic literature review. Information and software technology, v.55, n.8, p.1397-1418, 2013.
- RIZVI, S.W.A.; SINGH, V.K.; KHAN, R.A. The state of the art in software reliability prediction: software metrics and fuzzy logic perspective. In: Information Systems Design and Intelligent Applications. Springer, New Delhi, 2016, p.629-637.
- SHEETAL, A.P.; RAVINDRANATH, K. Software metric evaluation on cloud based applications. In: International Journal of Engineering & Technology, 2018, v.7, p.13-18.
- SILVA, G.B.; COSTA, H.G.; BARROS, M.D. Entrepreneurship in engineering education: A literature review. International Journal of Engineering Education, v. 31, n.6A, p.1701-1710, 2015.
- SOFTEX. (Brazilian Software Excellence Promotion Association). MPS.BR– Brazilian Software Process Improvement: General MPS Software Guide, 2016.
- SOMMERVILLE, I. Engenharia de software [Software engineering]. 10ªEd. Pearson Prentice Hall, 2019.
- TEMPERO, E.; RALPH, P. A framework for defining coupling metrics. Science of Computer Programming, v.166, n.15, p.214-230, 2018.
- TRIPATHI, M.K. et al. Prediction of Quality of Service Parameters Using Aggregate Software Metrics and Machine Learning Techniques. In: 2018 15th IEEE India Council International Conference (INDICON). IEEE, 2018. p.1-6.
- TUMMALAPALLI, S.; KUMAR, L.; MURTHY, N.L.B. Prediction of Web Service Anti-patterns: Using Aggregate Software Metrics and Machine Learning Techniques. In: Proceedings of the 13th Innovations in Software Engineering Conference on Formerly known as India Software Engineering Conference, 2020. p.1-11.
- VOGEL, R.; GÜTTEL, W.H. The Dynamic Capability View in Strategic Management: A Bibliometric Review. International Journal of Management Reviews, v.15, p.426-446, 2013.
- WAZLAWICK, R. Engenharia de software: conceitos e práticas [Software engineering: concepts and practices]. Elsevier Editora Ltda., 2019.
- ZHANG, F.; WU, S. Predicting future influence of papers, researchers, and venues in a dynamic academic network. Journal of Informetrics, v.14, n.2, p.101035-101059, 2020.
- ZHU, J.; LIU, W. A tale of two databases: the use of Web of Science and Scopus in academic papers. Scientometrics, p.1-15, 2020.
Referências
ABES. (2020). Brazilian Association of Software Companies. Available at: <http://www.abessoftware.com.br>. June 2020.
ABNT: Brazilian Association of Technical Standards. NBR ISO/IEC 9126-1: Software Engineering - Product Quality”. Part 1: Quality Model, 2003.
ALQMASE, M.; ALSHAYEB, M.; GHOUTI, L. Threshold Extraction Framework for Software Metrics. Journal of Computer Science and Technology, v.34, n.5, p.1063-1078, 2019.
AMARA, D.; RABAI, L.B.A. Towards a new framework of software reliability measurement based on software metrics. Procedia Computer Science, v.109, p.725-730, 2017.
ARVANITOU, E.M. et al. Software metrics fluctuation: a property for assisting the metric selection process. Information and Software Technology, v.72, p.110-124, 2016.
AVERSANO, L. et al. Investigating Differences and Commonalities of Software Metric Tools, 2017, In: ICSOFT. p.249-256.
BERANIČ, T.; HERIČKO, M. Comparison of systematically derived software metrics thresholds for object-oriented programming languages. Computer Science and Information Systems, v.17, n.1, p.181-203, 2019.
BHARDWAJ, M.; RANA, A. Key Software Metrics and its Impact on each other for Software Development Projects. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, v.41, n.1, p.1-4, 2016.
BOUCHER, A.; BADRI, M. Software metrics thresholds calculation techniques to predict fault-proneness: An empirical comparison. Information and Software Technology, v.96, p.38-67, 2018.
BOZZELLI, P.; GU, Q.; LAGO, P. A systematic literature review on green software metrics, 2013, VU University, Amsterdam.
COSTA. H.G. Model for webibliomining: proposal and application. Revista da FAE, v.13, n.1, p.115-126, 2010.
DA SILVA, F.E. et al. Uso de software como suporte às atividades de gestão da qualidade. Exatas & Engenharias, v.9, n.26, p.45-54, 2019.
DE PÁDUA PAULA FILHO, W. Engenharia de software [Software Engineering]. LTC, 2003.
DEY, T.; MOCKUS, A. Deriving a usage-independent software quality metric. Empirical Software Engineering, v.25, n.2, p.1596-1641, 2020.
DÓSEA, M.; SANT'ANNA, C.; DA SILVA, B.C. How do design decisions affect the distribution of software metrics? In: Proceedings of the 26th Conference on Program Comprehension. ACM, 2018, p.74-85.
FENTON, N.; BIEMAN, J. Software metrics: A rigorous and practical approach. CRC Press, 2014.
FREITAS, N.N.; MONTEIRO, S.B.S. Simulação computacional como ferramenta de suporte a decisão. Exatas & Engenharias, v.7, n.17, p.98-113, 2017.
FREITAS, R.X.; ALBUQUERQUE, A.B.; SANTOS, R. A utilização de guias, normas e modelos de maturidade como apoio à aquisição e contratação de tecnologia da informação em instituições públicas brasileiras [The use of guides, standards and maturity models to support the acquisition and hiring of information technology in Brazilian public institutions]. In: XIII Workshp anual do MPS (WAMPS), 2017.
HASSAN, R. et al. Usability Requirements Extraction Method from Software Document. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, v.30, n.2, p.171-189, 2020.
ISHIKIRIYAMA, C.S.; MIRO, D.; GOMES, C.F.S. Text Mining Business Intelligence: A small sample of what words can say. Procedia Computer Science, v.55, p.261-267, 2015.
KARANATSIOU, D. et al. A bibliometric assessment of software engineering scholars and institutions (2010–2017). Journal of Systems and Software, v.147, p.246-261, 2019.
LAKSHMI, P.; MAHESWARI, T.L. An effective rank approach to software defect prediction using software metrics. In: 10th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO). 2016, IEEE, p.1-5.
LINCKE, R.; LUNDBERG, J.; LÖWE, W. Comparing software metrics tools. In: Proceedings of the 2008 international symposium on Software testing and analysis. 2008. p.131-142.
LIU, Y. et al. Connecting software metrics across versions to predict defects, 2018, In: IEEE 25th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER). IEEE, p.232-243.
LUDWIG, J.; XU, S.; WEBBER, F. Static software metrics for reliability and maintainability. In: IEEE/ACM International Conference on Technical Debt (TechDebt). IEEE, 2018. p.53-54.
MALHOTRA, R.; SHARMA, A. Estimating the threshold of software metrics for web applications. International Journal of System Assurance Engineering and Management, p.1-16, 2019.
MAUŠA, G., GRBAC, T.G. The stability of threshold values for software metrics in software defect prediction, 2017. In: International Conference on Model and Data Engineering. Springer, Cham. p.81-95.
MEDEIROS, N. et al. Software metrics as indicators of security vulnerabilities. In: IEEE 28th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), 2017, IEEE p.216-227.
MELLUZZI NETO, G. et al. Resultados da implantação de CMMI e MPS-BR em empresas de desenvolvimento e manutenção de software: a visão da alta gestão [Results of the implementation of CMMI and MPS-BR in software development and maintenance companies: the view of top management]. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v.10, n.1, p.2-10, 2018.
MHAWISH, M.Y.; GUPTA, M. Software Metrics and tree-based machine learning algorithms for distinguishing and detecting similar structure design patterns. SN Applied Sciences, v.2, n.1, p.11, 2020.
MISIRLIS, N.; VLACHOPOULOU, M. Social media metrics and analytics in marketing – S3M: A mapping literature review. International Journal of Information Management, v.38, n.1, p.270-276, 2018.
PADMINI, K.V.J.; BANDARA, H.M.N.D.; PERERA, I. Use of software metrics in agile software development process. In: Moratuwa Engineering Research Conference (MERCon). IEEE, 2015. p.312-317.
PETKOV, A. A software metric for the evaluation of testing efficiency. In: AIP Conference Proceedings. AIP Publishing, 2016, p.060001.
PRESSMAN, R.; MAXIM, B. Engenharia de Software. 8ª Edição. McGraw Hill Brasil, 2016.
RADJENOVIĆ, D. et al. Software fault prediction metrics: A systematic literature review. Information and software technology, v.55, n.8, p.1397-1418, 2013.
RIZVI, S.W.A.; SINGH, V.K.; KHAN, R.A. The state of the art in software reliability prediction: software metrics and fuzzy logic perspective. In: Information Systems Design and Intelligent Applications. Springer, New Delhi, 2016, p.629-637.
SHEETAL, A.P.; RAVINDRANATH, K. Software metric evaluation on cloud based applications. In: International Journal of Engineering & Technology, 2018, v.7, p.13-18.
SILVA, G.B.; COSTA, H.G.; BARROS, M.D. Entrepreneurship in engineering education: A literature review. International Journal of Engineering Education, v. 31, n.6A, p.1701-1710, 2015.
SOFTEX. (Brazilian Software Excellence Promotion Association). MPS.BR– Brazilian Software Process Improvement: General MPS Software Guide, 2016.
SOMMERVILLE, I. Engenharia de software [Software engineering]. 10ªEd. Pearson Prentice Hall, 2019.
TEMPERO, E.; RALPH, P. A framework for defining coupling metrics. Science of Computer Programming, v.166, n.15, p.214-230, 2018.
TRIPATHI, M.K. et al. Prediction of Quality of Service Parameters Using Aggregate Software Metrics and Machine Learning Techniques. In: 2018 15th IEEE India Council International Conference (INDICON). IEEE, 2018. p.1-6.
TUMMALAPALLI, S.; KUMAR, L.; MURTHY, N.L.B. Prediction of Web Service Anti-patterns: Using Aggregate Software Metrics and Machine Learning Techniques. In: Proceedings of the 13th Innovations in Software Engineering Conference on Formerly known as India Software Engineering Conference, 2020. p.1-11.
VOGEL, R.; GÜTTEL, W.H. The Dynamic Capability View in Strategic Management: A Bibliometric Review. International Journal of Management Reviews, v.15, p.426-446, 2013.
WAZLAWICK, R. Engenharia de software: conceitos e práticas [Software engineering: concepts and practices]. Elsevier Editora Ltda., 2019.
ZHANG, F.; WU, S. Predicting future influence of papers, researchers, and venues in a dynamic academic network. Journal of Informetrics, v.14, n.2, p.101035-101059, 2020.
ZHU, J.; LIU, W. A tale of two databases: the use of Web of Science and Scopus in academic papers. Scientometrics, p.1-15, 2020.