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この本にはここまでずっと、いかにしてエビデンスを集めるかの例、テストの有効性、バグ報告の質、
複雑性メトリクスの役割、等々に関するエビデンス収集の例が書かれていたと思います。でも、それら
の発見が、実際に「あなたの」プロジェクトに適用できるでしょうか?
それが分かる確実な方法は、あ
なたの環境で、あなたのデータについて適切な調査・研究を繰り返すことです。そうすると、自分自身
のプロジェクトについて多くの知見を集めることになるだけではなく、あなたは、実証的な研究の喜び
を経験することにもなるでしょう。残念ながら、良くないことにも直面するかもしれません。実証的研
究は非常に高くつくこともあり得ます。特に、開発者を使って実験する場合はそうです。
幸い、自分のプロジェクトについてなら、多くのエビデンスを集める比較的安価な方法があります。
たとえばバージョンやバグのリポジトリなどのソフトウェアアーカイブには、製品に
関わる多くの活動
が、発生した問題、実施された変更、適用された修正などの形で記録されています。これらのアーカイ
ブを自動的にマイニングすることにより、あなたは自分のプロダクトに関する多くの初期エビデンスを
手に入れることができるのです。初期エビデンスは、それだけで既に価値のあるエビデンスでもっと先
の試みや洞察への道を拓く可能性も持っています。本章では、ソフトウェアアーカイブのマイニングに
関する実践チュートリアルを紹介し、基本的な技術的の手順と、あなたが途中で遭遇する可能性のある
落とし穴とを解説します。 ...