Banca de DEFESA: EDMILSON BARBALHO CAMPOS NETO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : EDMILSON BARBALHO CAMPOS NETO
DATA : 20/07/2018
HORA: 13:30
LOCAL: Auditório B321 - CIVT/IMD
TÍTULO:

Melhorando o Algoritmo SZZ para Lidar com Mudanças Semanticamente Equivalentes


PALAVRAS-CHAVES:

SZZ algorithm. Fix-inducing changes. Issue-fix changes. Refactoring changes. 


PÁGINAS: 120
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Engenharia de Software
RESUMO:

O algoritmo SZZ foi inicialmente proposto Sliwerski, Zimmermann e Zeller (origem da abreviação SZZ) para identificar as mudanças que introduzem erro no código. Contudo, embora bem aceito pela comunidade acadêmica, muitos pesquisadores têm reportado, ao longo dos anos, limitações associadas ao algoritmo SZZ. Por outro lado, não existe nenhum trabalho que tenha pesquisado profundamente como o SZZ é usado, estendido ou avaliado pela comunidade de engenharia de software. Além disso, poucos trabalhos têm proposto melhorias ao algoritmo SZZ. Nesse contexto, esta tese tem como objetivo revelar as existentes limitações documentadas na literatura sobre o algoritmo SZZ para melhorar o seu estado da arte, propondo soluções para algumas dessas limitações. Primeiramente, nós realizamos um mapeamento sistemático para identificar qual o estado da arte do algoritmo SZZ e explorar como ele tem sido utilizado, suas limitações, melhorias propostas e avaliações. Nós adotamos uma técnica de pesquisa existente conhecida como “snowballing” (em português, bola de neve) para conduzir estudo sistemáticos na literatura. Assim, nós partimos de dois renomados artigos e lemos todas as suas 589 citações e referências, resultando em 190 artigos a serem analisados. Nossos resultados desse estudo mostram que a maioria dos artigos usam o SZZ como base de estudos empíricos (83%), enquanto apenas poucos artigos realmente propõem melhorias diretas ao SZZ (3%) ou o avaliam (7%). Nós também observamos que o SZZ possui muitas limitações não consertadas, tais como o viés relacionado a mudanças semanticamente equivalentes, por exemplo, refatorações, que não foram endereçadas por nenhuma implementação anterior do SZZ. Posteriormente, nós conduzimos um estudo empírico para investigar a relação entre refatorações e os resultados do SZZ. Nós utilizamos para isso o RefDiff, a ferramenta de detecção de refatoração com a maior precisão reportada na literatura. Nós executamos o RefDiff tanto nas mudanças analisadas pelo SZZ como responsáveis pelo conserto dos erros (do inglês, “issue-fix changes”) como nas mudanças identificadas pelo algoritmo como que induziram ao conserto (do inglês, “fix-inducing changes”). Os resultados desse estudo indicam uma taxa de refatoração de 6,5% nas fix-inducing changes e 20% nas issue-fix changes. Além disso, nós identificamos que 39% das fix-inducing changes derivam de issue-fix changes com refatorações, logo tais mudanças não deveriam nem ter sido analisadas pelo SZZ. Esses resultados sugerem que refatorações realmente podem impactar os resultados do SZZ. Por fim, nós pretendemos evoluir este segundo estudo expandindo os tipos de refatorações identificadas, incorporando outras ferramentas de detecção de refatoração ao nosso algoritmo. Além disso, nós planejamos executar um terceiro estudo para avaliar nossa implementação melhorada do SZZ para lidar com mudanças semanticamente equivalente usando um framework de avaliação em um mesmo conjunto de dados anteriormente utilizado na literatura. Nós esperamos que os resultados dessa tese possam contribuir para a maturação do SZZ e, consequentemente, poder aproximá-lo de uma maior aceitação do algoritmo SZZ na prática.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1644456 - UIRA KULESZA
Interno - 1671962 - EDUARDO HENRIQUE DA SILVA ARANHA
Interno - 1709820 - ROBERTA DE SOUZA COELHO
Externo à Instituição - DANIEL ALENCAR DA COSTA - Queensu
Externo à Instituição - INGRID OLIVEIRA DE NUNES - UFRGS
Externo à Instituição - MARCELO DE ALMEIDA MAIA - UFU
Notícia cadastrada em: 10/07/2018 09:12
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