An experimental approach to software quality perception understanding

• Autorzy: Hofman R.

Warianty tytułu

PL

Koncepcja analizy i predykcji oceny jakości oprogramowania na podstawie danych empirycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The majority of software quality models presented in the literature adopt a prescriptive approach. They describe ways in which software quality should be expressed and measured. Consequently, software developers focus on the technical characteristics of software products, neglecting the management of other aspects that may affect quality assessment results. This article presents an alternative (descriptive) approach to software quality assessment understanding and foreseeing on the basis of presented empirical evidence.

PL

Zdecydowana większość modeli jakości prezentowanych w literaturze ma charakter preskryptywny - opisuje sposób w jaki jakość oprogramowania powinna być wyrażana i mierzona. W efekcie zespoły rozwijające oprogramowanie skupiają się na technicznych charakterystykach produktu jednocześnie zaniedbując zarządzanie obszarami, które mogą wpływać na wynik oceny jakości oprogramowania. Niniejszy artykuł prezentuje alternatywne(deskryptywne) podejście do analizy i predykcji oceny jakości oprogramowania na podstawie danych empirycznych.

Słowa kluczowe

EN

software; quality perception; cognitive psychology; behavioral economics

PL

oprogramowanie; postrzeganie jakości; psychologia poznawcza; ekonomia behawioralna

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 86, nr 9
• Strony: 193--197
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., schem., tab.

Twórcy

autor

Hofman R.

• Polish Attestation and Standardization Organization 61-739 Poznań, pl. Wolności 18,

Bibliografia

• [1] Jaszkiewicz, A., Inżynieria Oprogramowania. Warszawa: Helion, 1997.
• [2] Steenkamp, J., Wierenga, B. and Meulenberg, M., Kwali-teits-perceptie van voedingsmiddelen deel 1. Den Haag: Swoka, 1986.
• [3] List, J., Neoclassical theory versus prospect theory. Evidence from the marketplace. Econometrica 72, 2004,.
• [4] Hofman, R., Software quality perception. In CISSE2008. Innovations and Advanced Techniques in Systems, Computing Sciences and Software Engineering. s.l.: Springer (in press), 2010.
• [5] IEEE SwEBoK. Software Engineering Body of Knowledge. Institute of Electrical and Electronics Engineers, http://www.swebok.org/, 2004.
• [6] Dijkstra, E., The Humble Programmer (EWD340). Communications of the ACM, 1972.
• [7] Brooks, F., No Silver Bullet. 1986.
• [8] Basili, V., The experimental paradigm in software engineering. In D. Rombach, V. Basi l i and R. Selby. Lecture Notes in Computer Software, Springer-Verlag, 1993.
• [9] Basili, V., The role of controlled experiments in software engineering research. Empirical Software Engineering Issues. Berlin: Springer-Verlag, 2007.
• [10] Smith, A., An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. 1776. Chapter IV: Of the Origin and Use of Money.
• [11] Camerer, C. and Loewenstein, G., Behavioral Economics: Past, Present, Future (introduction for Advances in Behavioral Economics). Mimeo: Carnegie Mellon University, 2003.
• [12] Levitt, S. and List , J., Field Experiments in Economics: The Past, The Present, and The Future. Cambridge: National Bureau of Economic Research Working Paper Series, 2008.
• [13] Kahneman, D. and Tversky, A., "Prospect" theory: an analysis of decision under risk. Econometrica 47, 1979.
• [14] Zeiler, K. and Plott, C., The Willingness to Pay/Willingness to Accept Gap, the Endowment Effect, Subject Misconceptions and Experimental Procedures for Eliciting Valuations. American Economic Review. 2004.
• [15] Kahneman, D., Knetsch, J. and Thaler, R., Experimental Test of the endowment effect and the Coase Theorem. Journal of Political Economy. 1990, Vol. 6, 98.
• [16] Gilbert, D., et al. Immune neglect: A source of durability bias in affective forecasting. Journal of Personality and Social Psychology. 1998, 75.
• [17] Baron, R., So Right It's Wrong: Groupthink and the Ubiquitous Nature of Polarized Group Decision Making. In M. Zanna. Advances in experimental social psychology. San Diego: Elsevier Academic Press, 2005, Tom 37.
• [18] Brookshire, D. and Coursey, D., Measuring the Value of a Public Good: An Empirical Comparison of Elicitation Procedures. American Economic Review. 1987, Vol. 77, 4.
• [19] Patton, R., Software Testing. second edition, Sams Publishing, 2005.
• [20] Hofman, R. and Abramowicz, W., Koncepcje ekonomii behawioralnej w inżynierii jakości oprogramowania. In W . Chmielarz i J. Tur yna (eds.) Komputerowe systemy zarządzania. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego, 2009.
• [21] Shaughnessy, J., Zechmeister, E. and Zechmeister, J., Research Methods in Psychology. Seventh edition. s.l.: McGraw-Hill, 2005.
• [22] Mook, D., In defense of external invalidity. American Psychologist 38, 1983.
• [23] Underwood, B. and Shaughnessy, J., Experimentation in psychology. New York: Wiley, 1975.
• [24] Osgood, C., Suci, G. and Tannenbaum, P. , The measurement of meaning. Urbana, IL: University of Illinois Press, 1957.
• [25] Cohen, J., Statistical power analysis for the behavioral sciences. Second Edition. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1988.