Nombre del Estudiante: M.Sc. Eduardo Chinchilla Pérez
Profesor Tutor: Dr. Antonio González Torres
Comité Asesor: Por definir
Correo: eachinchilla@yahoo.es
Resumen de Propuesta Doctoral
El desarrollo y el mantenimiento de los sistemas de software son procesos complejos que merecen atención especial, por la incidencia que tiene en la vida de las personas y el funcionamiento de organizaciones de toda naturaleza. Estos procesos producen un gran número de cambios que requieren ser comprendidos por los programadores y los líderes de proyectos para poder realizar cambios adicionales a los sistemas. Lo anterior implica que estos procesos producen grandes volúmenes de datos en la forma de líneas de código, variables, relaciones de acoplamiento, cohesión, herencia e implementación de interfaces por cada revisión (commit) del sistema.
El volumen se debe multiplicar por el número de revisiones del sistema, las cuales por lo general se cuentan por miles después de unos pocos meses de evolución de un sistema mediano o grande. Como consecuencia, los datos que se generan durante los procesos de desarrollo y mantenimiento de un software cumplen con las propiedades de Big Data, y requiere el uso de enfoques novedosos para transformarlos en conocimiento. En este contexto, el uso de la Analítica Visual (AV) aplicada a la Evolución del Software (conocida como Evolutuonary Visual Software Analytics) permite el análisis automático de los datos y su representación en elementos visuales que son desplegados mediante visitas enlazadas, las cuales se apoyan en técnicas de interacción persona-computadora y las capacitaciones cognitivas de los usuarios para obtener conocimiento y facilitar la toma de decisiones para efectuar cambios adicionales a los sistemas y promover su mantenibilidad. Como consecuencia, el objetivo de esta investigación es diseñar una metodología para construir sistemas de analítica visual orientados al análisis de la evolución de software, el efecto que producen los cambios y el impacto de los cambios en la calidad medida pro métricas de complejidad, mantenibilidad y “testability”.