Empirical Software Engineering: From Discipline to Interdiscipline
经验软件工程近年来受到了广泛的关注，并创造了从一个更多的设计科学驱动的工程学科转变为一个以洞察力为导向的，以理论为中心的。然而，我们仍然面临许多挑战，其中一些挑战增加了跨学科研究的必要性。这对于软件工程中以人为中心的方面的研究尤其如此。虽然我们已经可以观察到越来越多的认识需要更多的跨学科研究（经验）软件工程，这样的研究配置来与挑战几乎没有讨论从科学的角度来看。在这份立场文件中，我们批判性地反思了经验软件工程的认识论背景，并阐述了它作为一个交叉学科的配置。特别是，我们（1）阐述了一个务实的观点，实证研究软件工程反映了知识创造的循环过程，（2）激励对称跨学科研究的道路，（3）采用五个经验法则，从其他跨学科的合作，在我们的领域之前，新出现的挑战。这将支持停止把经验软件工程作为一个发展中的学科走向规范科学的范式阶段，但作为一个对称的跨学科团队和研究方法的配置。
2018-11-17 cs.SE
A Software Repository and Toolset for Empirical Research
本文提出了一个软件存储库模型连同相关的工具，并由几个复杂的，开源的GUI驱动的应用程序准备用于实证软件研究。我们首先提供了我们的存储库的基本原理和指导我们寻找合适应用程序的标准。我们详细介绍了存储库的模型以及相关的工件和支持工具。我们详细介绍了存储库中的当前应用程序以及可以进一步扩展的方式。最后，我们提供了我们的存储库如何促进软件可视化和测试的研究的例子。
2017-02-26 cs.SE
On the evaluation of research software: the CDUR procedure
背景资料：评价研究软件的质量是一个具有挑战性和相关性的问题，科学界尚未充分解决。研究方法：我们的贡献首先定义，准确但足够广泛，研究软件的概念，其作者随后的评价问题的研究，作为一个健全的评估协议的建议的基础：CDUR程序。结果如下：CDUR包括四个步骤，介绍如下：引用，处理正确的RS识别，传播，衡量良好的传播实践，使用，致力于可用性方面的评估，研究，评估科学工作的影响。结论：最后给出了一些结论和建议。研究评价是促进开放科学政策和实践发展的关键。这是我们的信念，研究软件评估是一个基本的步骤，以诱导更好的研究软件的做法，因此，一个更有效的科学的一步。
2021-08-13 cs.SE
Institutionalization of Software Product Line: An Empirical Investigation of Key Organizational Factors
人与组织之间的良好匹配对于更好的组织绩效至关重要。在组织内软件产品线实践的制度化的情况下，这一点甚至更加重要。员工参与、组织行为和管理思考在企业软件产品线的成功制度化中起着至关重要的作用。在软件产品线理论和实践中，组织维度被认为是一个重要的维度。本文通过一个全面的实证研究，探讨了一些组织因素对软件产品线实践绩效的影响。这是第一个实证研究，并证明了一些关键的组织因素和软件产品线的组织绩效之间的关系。调查结果提供了经验证据，并进一步支持的理论基础，为了制度化的软件产品线在一个组织，组织因素起着重要的作用。
2022-03-28 cs.SE
Empirical Evidence of Large-Scale Diversity in API Usage of Object-Oriented Software
在本文中，我们研究如何面向对象的类中使用数以千计的软件包。我们专注于“使用多样性”，定义为在同一对象上调用的方法的不同静态可观察组合。我们提出的经验证据表明，有一个显着的使用多样性，许多类。例如，我们在数据集中观察到Java的String有2460种使用方式。我们讨论了这种观察到的多样性和后果的软件工程知识和研究的原因。
2013-08-21 cs.SE
Analysis of Empirical Software Effort Estimation Models
可靠的工作量估计仍然是软件工程师面临的一个持续挑战。准确的工作量估算是软件工程的发展现状，软件工作量估算是客户和企业之间的初始阶段。客户和企业之间的关系始于对软件的评估。客户对企业的可信度随着准确的评估而增加。工作量估计通常需要从少量的历史项目中进行归纳。从这种有限的经验中进行推广，本质上是一个受约束的问题。准确的估计是一个复杂的过程，因为它可以被可视化为软件工作量预测，因为这个术语表明预测永远不会成为现实。这项工作遵循的经验软件工作量估计模型的基础。本文的目的是研究经验的软件工作量估计。主要结论是，没有一种技术是最适合所有情况的，仔细比较几种方法的结果最有可能产生现实的估计。
2010-04-08 cs.SE
Software Quality - Traditional vs. Agile: an Empirical Investigation
众所周知，软件过程会影响最终产品的质量。也有传闻称，敏捷过程比传统方法的质量更高。然而，这方面的确凿证据仍然缺失。这项工作的报告，在软件过程和软件质量之间的相关性的实证分析，具体参考敏捷和传统的过程。来自21个国家的100多名软件开发人员和工程师接受了在线问卷调查。我们使用软件开发人员和工程师估计的满意客户的百分比作为主要因变量。结果证明了一些有趣的模式：架构风格可能不会对质量产生重大影响，敏捷方法可能会让客户更快乐，大型公司和较短的项目似乎会产生更好的产品。
2017-01-21 cs.SE
A Literature Survey on Empirical Evidence in Software Engineering
背景：软件工程研究利用软件工件（语料库）的集合来获得经验证据。目的：为了提高研究的质量和可重复性，我们需要了解所用语料库的特点。方法：为此，我们使用扎根理论进行了文献调查。我们分析了七个相关会议的最新进展。结果如下：虽然几乎所有的论文都使用某种类型的语料库，常见的情况是开源Java项目的源代码集合，但所有论文中都没有经常使用的项目或语料库。对于某些会议，我们可以检测到复发。我们发现了几种形式的要求和应用调优语料库，这表明更具体的需求的研究工作。结论：我们的调查反馈到一个定量的基础上，讨论软件工程的实证研究的现状，从而最终提高研究质量，特别是在使用（和重用）的实证证据。
2013-04-03 cs.SE
Predicting Software Defects through SVM: An Empirical Approach
软件缺陷预测是软件预防性维护的一个重要方面。许多技术已经被用来通过缺陷预测来提高软件质量。本文介绍了一种基于代码气味的机器学习算法--支持向量机（SVM）的缺陷预测方法。基于支持向量机的缺陷预测模型被用于预测Eclipse软件后续版本中的缺陷。结果表明气味在预测软件缺陷中的作用。结果可以进一步用作基线，以进一步研究气味在预测缺陷中的作用。
2018-03-08 cs.SE
Integrating Positionality Statements in Empirical Software Engineering Research
本研究借鉴社会科学领域的立场性声明反思实践，探究其在软件工程特别是多样性与包容性相关研究中的认知、使用情况及潜在价值，以提升研究的透明度、反思性与伦理完整性。
2024-12-09 cs.SE
An Empirical Study on Collaborative Architecture Decision Making in Software Teams
架构决策被认为是软件开发中最具挑战性的认知任务之一。本研究的目的是探索软件团队中架构决策的实践状态，包括架构师的角色和相关的挑战。在欧洲的一家大型软件公司进行了一项探索性的案例研究，并采访了15位软件架构师作为数据汇集的主要方法。结果表明，大多数软件团队的架构决策协作。特别是，协商式决策风格是首选，因为它有助于在考虑团队成员意见的同时有效地做出决策。据观察，大多数软件架构师与软件团队保持着密切的关系。还确定了几个组织，流程和人类相关的挑战及其对架构决策的影响。
2017-07-01 cs.SE
Enablers and Impediments for Collaborative Research in Software Testing: An Empirical Exploration
当涉及到工业组织时，当前在软件工程研究中的协作努力通常保持在内部，剥夺了这些组织建立独立协作研究所需的技能。目前的趋势，经验软件工程研究，需要建立一定的标准，这将指导这些合作努力，建立一个强大的伙伴关系，促进独立的，以证据为基础的，软件工程研究。本文探讨了在软件测试领域中有效和高效的行业-学术界合作的关键因素。该研究的一个主要发现是，虽然技术是更好合作的强大推动力，但必须辅之以行业开放性，以披露研究结果和使用专用工具平台。我们使用自动化测试生成方法作为一个例子，该方法是在过去两年中与瑞典的庞巴迪运输公司合作开发的。
2015-03-10 cs.SE
User Requirements for Software Game Process; An Empirical Investigation
本研究试图提供一个更好的理解用户维度作为软件游戏成功的一个因素。它主要集中在用户因素对软件游戏开发过程的影响，并最终对游戏的质量进行实证调查。为确定关键的用户方面，制定并进行了一项定量调查。本研究以问卷调查的方式来验证研究模型与假设。本文的主要贡献是实证研究用户的关键因素对软件游戏开发过程中，最终导致更高质量的最终产品的影响。研究结果提供了证据，游戏开发组织必须处理多个用户的关键因素，以保持竞争力，并处理在软件游戏行业的高压力。
2021-10-07 cs.SE
Contributors Preference in Open Source Software Usability: An Empirical Study
开放源码软件的用户数量实际上是无限的，软件质量最终取决于最终用户的体验，这一事实使得可用性成为比专有软件更为关键的质量属性。随着个人和组织使用开源项目的急剧增加，可用性水平和相关问题必须得到更认真的解决。本实证调查的研究模型从贡献者的角度研究并建立了关键可用性因素与OSS可用性之间的关系。78 OSS贡献者，包括架构师，设计师，开发人员，测试人员和用户从22个不同规模的开源项目的数据集已被用来研究的研究模型。本研究的结果提供了经验证据，指出突出的关键因素发挥了重要作用，在提高开放源码软件的可用性。
2015-07-24 cs.SE
How Does API Migration Impact Software Quality and Comprehension? An Empirical Study
不同第三方软件库之间的迁移过程困难、复杂且容易出错。通常，在库迁移过程中，开发人员选择用新库中的其他方法替换已停用库中的方法，而不改变软件行为。然而，这种迁移到新库的过程将在多大程度上得到改进的软件质量仍然是未知的。本文旨在研究和分析库API迁移对软件质量的影响。我们对9个流行的API迁移进行了大规模的实证研究，这些迁移是从57，447个开源Java项目的语料库中收集的。我们计算迁移发生之前和之后常用的软件质量度量的值。所获得的结果的统计分析提供的证据表明，库迁移可能会提高不同的软件质量属性，包括显着降低耦合，增加内聚性，并提高代码的可读性。此外，我们还发布了一个在线门户网站，帮助软件开发人员了解库迁移对软件质量的预先影响，并推荐采用最佳设计和实现实践来提高软件质量的迁移示例。最后，我们为软件工程社区提供了一个大规模的数据集，以促进软件库迁移的研究。
2020-10-02 cs.SE
An Interactive Empirical Approach to the Validation of Software Package Specifications
本研究开发了一套基于一致性检查、以功能/数据/数据类型为框架的交互式软件包规格验证系统，支持客户通过场景在实现前体验系统，并以GKS规格为典型验证对象。
2024-01-31 cs.SE
Technical Debts and Faults in Open-source Quantum Software Systems: An Empirical Study
量子计算是一个快速发展的领域，吸引了研究人员和软件开发人员的兴趣。在其众多开源工具的支持下，开发人员现在可以构建，测试或运行他们的量子算法。虽然传统软件系统的维护实践已经得到了广泛的研究，但量子软件的维护仍然是一个新的研究领域，但它是确保整个量子计算系统质量的关键部分。在这项工作中，我们着手研究量子软件中技术债务的分布和演变及其与故障发生的关系。了解这些问题可以指导未来的量子开发，并为量子软件开发人员和研究人员应该更加关注的关键领域提供维护建议。在本文中，我们实证研究了从GitHub中选择的118个开源量子项目。这些项目分为10类。我们发现，所研究的量子软件遭受的问题的代码约定违反，错误处理和代码设计。我们还观察到量子软件中的代码设计、冗余码或代码约定与故障发生之间存在统计学显著相关性。
2022-06-01 cs.SE
State-Of-The-Art In Empirical Validation Of Software Metrics For Fault Proneness Prediction: Systematic Review
随着软件可靠性和故障成本的急剧上升，对软件质量的要求越来越高。然而，保证高质量的软件系统的规模和复杂性的增长，加上对他们的发展所施加的限制，已成为越来越困难，时间和资源消耗的活动。因此，交付没有严重错误的软件是不可避免的。在这种情况下，面向对象（OO）产品作为软件开发的事实标准，其独特的功能可能会有一些缺陷，很难发现或查明的变化的影响。故障识别、发现和修复得越早，成本就越低，质量就越高。为了评估产品质量，使用软件度量。许多面向对象的度量标准已经被提出和发展。此外，许多实证研究已经验证了度量和类错误倾向（FP）的关系。挑战在于哪些指标与FP类相关以及执行哪些活动。因此，这项研究汇集了最先进的故障预测的FP，利用CK和大小度量。我们对相关已发表的经验验证文章进行了系统的文献综述。所得结果进行了分析和介绍。它表明，29个相关的实证研究存在和措施，如复杂性，耦合和规模被发现是密切相关的FP。
2016-01-07 cs.SE
Software Engineering Podcasts: An Empirical Study of Their Potential as a Research Resource
Saarland University（萨尔兰大学）；Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro（里约热内卢天主教大学）；Universidade Tecnológica Federal do Paraná（巴拉那联邦技术大学）
通过分析软件工程播客内容并调查研究人员，评估播客作为推进实证软件工程研究资源的潜力。
2026-05-26 cs.SE
Unveiling Code Clone Patterns in Open Source VR Software: An Empirical Study
针对传统软件代码克隆研究未覆盖VR软件独特性质的问题，本文首次对345个开源VR项目开展大规模定量实证分析，结合NiCad检测器与LLMs识别代码及序列化文件克隆，得出多项见解以指导VR领域研究与开发。
2025-08-25 cs.SE
Teaching Simulation as a Research Method in Empirical Software Engineering
本章面向教育者与研究生，结合教学经验阐明仿真在软件工程研究中的作用，并提供学习目标、指导与活动设计。
2025-01-08 cs.SE
A Software Reuse Approach and Its Effect On Software Quality, An Empirical Study for The Software Industry
软件复用由于其提高质量和降低成本的作用而越来越受到人们的关注。良好的软件复用过程可以提高可靠性、生产力、质量并减少时间和成本。当前的复用技术主要关注基于预期功能的软件构件的复用，而非功能（质量）方面也很重要。因此，这里使用软件可重用性来提高软件的质量和生产率。它以最少的精力和时间提高了软件的整体质量。本研究的主要目的是提出一种复用方法，发现软件复用如何提高软件行业的质量。用于此目的的V&V技术是软件质量管理过程的一部分，它检查软件生存周期中的质量和正确性。以问卷调查的形式进行了一项调查研究，以发现重用方法对质量属性（需求规格说明和设计规格说明）的影响。其他质量增强技术，如ad hoc、CBSE、MBSE、产品线、COTS重用，在现有的软件行业中进行了检查。结果分析的帮助下，MATLAB工具，因为它提供了有效的数据管理，广泛的选择，更好的输出组织，检查天气质量增强技术的影响，由于可重用性和质量将如何提高。
2017-02-01 cs.SE
Attaining High-performing Software Teams with Agile and Lean Practices: An Empirical Case Study
本文提出了一个关于自组织软件团队如何使用敏捷和精益实践获得高绩效的实证研究。特别是，本文定性地考察了一个项目团队的高绩效和自组织特征.所研究的案例是一个客户驱动的学生项目，旨在开发一个alpha版本的原型。本文还研究了某些敏捷软件实践如何帮助团队初始化自组织。主要结果表明，自组织的支持下，一定的敏捷和精益实践，帮助团队实现更高的绩效。
2013-11-27 cs.SE
An Empirical Study on Software Bill of Materials: Where We Stand and the Road Ahead
软件供应链攻击的快速增长引起了人们对软件物料清单（SBOM）的极大关注。SBOM是确保软件供应链透明度的关键构件，有助于提高软件供应链安全性。虽然学术界和工业界为促进SBOM的发展做出了重大努力，但目前仍不清楚从业人员如何看待SBOM以及在实践中采用SBOM的挑战是什么。此外，现有的SBOM相关的研究往往是特设的，缺乏软件工程的重点。为了弥补这一差距，我们进行了第一次实证研究，采访和调查SBOM从业人员。我们采用定性和定量相结合的方法，从来自五大洲15个国家的17名受访者和65名调查受访者中收集数据，以了解从业者如何看待SBOM领域。我们总结了26个声明，并将其分为三个主题的SBOM的实践状态。根据研究结果，我们得出了一个目标模型，并强调了未来的方向，从业者可以把他们的努力。
2023-02-07 cs.SE
Mitigating Omitted Variable Bias in Empirical Software Engineering
Software Institute, USI Università della Svizzera italiana（瑞士意大利大学软件研究所）；Chalmers University of Technology and University of Gothenburg（查尔姆斯理工大学和哥德堡大学）；Stellenbosch Institute for Advanced Study (STIAS)（斯坦伦布什高级研究院）
本文探讨了遗漏变量偏差对软件工程领域示例的影响，提出基于因果结构模型的方法来检测、估计和缓解该偏差，强调在实证研究前进行偏差分析的重要性。
2026-04-01 cs.SE
Empirical Confirmation (and Refutation) of Presumptions on Software
代码度量很容易定义，但不容易证明。很难证明一个度量是有效的，即，测量的数值意味着模糊定义的任何东西，但关键的软件属性，如复杂性和可维护性。本文采用统计分析和测试的方法来检验一些关于软件行为和度量的“可信”假设。其中包括在任何代码度量的应用中隐含的可靠性假设，以及软件工件中的变化幅度与其版本号的变化相关的假设。将一套36个指标用于试验，我们证实了大多数假设。出乎意料的是，我们表明，一些指标的可靠性的很大一部分，可以观察到，即使在随机变化的架构。另一个令人惊讶的结果是，布尔值度量往往在较小的软件版本增量中比在主要增量中更频繁地翻转它们的值。
2012-01-15 cs.SE
A Systematic Mapping Study of Empirical Studies performed with Collections of Software Projects
内容：在软件工程实验中，软件项目是常见的资源，尽管这些资源通常是在没有遵循特定策略的情况下选择的，这降低了结果的代表性和可复制性。一种选择是使用软件项目的保留集合，但这些集合必须是最新的，并有明确的指导方针来保证它们在很长一段时间内的更新。目标：对实证研究中选择软件项目的策略进行了系统的二次研究，以发现考虑的指导方针，项目集合的使用程度，提取的元数据以及随后进行的统计分析。方法：一项系统性映射研究，以识别2013年1月至2020年12月发表的研究。结果：122项研究被确定，其中72%使用自己的指南进行项目选择，27%使用现有的项目集合。同样，也没有证据表明项目选择过程有一个标准化框架，也没有应用与样本收集战略有关的统计方法。
2021-09-15 cs.SE
Mining Q&A Platforms for Empirical Evidence on Quantum Software Programming
本研究分析了Stack Exchange平台上6,935篇量子软件编程讨论帖，通过主题建模和定性分析识别出20个讨论主题、9个支持框架及四大核心挑战，为量子软件生态系统的未来研究、工具开发和教育提供了实证见解。
2025-03-07 cs.SE
Transforming Software Development with Generative AI: Empirical Insights on Collaboration and Workflow
本文通过访谈13名软件相关从业者，实证研究生成式人工智能对软件开发工作流和团队协作的影响，发现ChatGPT带来范式转变，提升效率与积极性，但也改变了敏捷团队的学习循环。
2024-02-12 cs.SE
A Flipped Classroom Approach to Teaching Empirical Software Engineering
出资额：翻转课堂教学经验软件工程的方法，增加学生的学习，提供更多的时间在课堂上的主动学习。背景：有必要对翻转课堂教学法进行纵向研究。虽然一些横向研究表明，翻转课堂的方法可以增加学生的学习，提供更多的时间进行其他课堂活动，如主动学习，这样的研究也很少在教学的背景下软件工程。预期结果：评估翻转课堂教学方法在软件工程教学中的有用性。应用设计：这项研究是在瑞典的一个国际硕士项目中进行的，用英语授课，并在非洲的一所大学进行了部分复制。调查结果：结果表明，学生的学术成就，以他们的考试成绩衡量，可以通过引入翻转课堂来教授软件工程主题来提高，但这可能不会延伸到他们对材料的主观喜好，以学生评价衡量。此外，教学方法的变化在更换教学团队时没有产生同样的效果。
2019-12-14 cs.SE
Quantum Software Models: The Density Matrix for Classical and Quantum Software Systems Design
线性软件模型使严格的线性代数程序的模块化设计的经典软件系统。这些程序将谱方法应用于软件系统的矩阵表示-例如拉普拉斯算子。最近对量子计算机的密集研究工作增加了人们的期望，即量子计算可以在适当的时候实现为经典计算的实用替代方案。合理的做法是询问量子软件所需的特性，并为量子软件系统预先准备模块化设计过程。然而，对于模块化设计，有两个完全独立的过程是没有意义的，一个用于经典软件系统，另一个用于量子软件系统。本文认为，对于经典和量子软件系统，应该只有一个统一而严格的设计过程。我们对经典和量子软件系统的共同设计过程起点是冯·诺依曼密度算子的量子概念及其密度矩阵表示。本文阐述和证明模块化设计的投影算子从一个设计密度矩阵，并显示其等价的线性软件模型的结果的拉普拉斯矩阵谱的经典情况。经典和量子软件的设计过程在实践中的应用说明了案例研究。
2021-03-25 cs.SE quant-ph
Myths and Realities about Online Forums in Open Source Software Development: An Empirical Study
由于互联网的提供和使用日益增多，自由和开放源码软件的使用势头越来越大。各组织现在也在采用开放源码软件，尽管有一些保留，特别是在提供和获得支持方面。关于自由和开源软件的一些最大的担忧是发布后的软件缺陷及其纠正，动态需求的管理和对用户的支持。一个普遍的看法是，这类软件没有适当的支持。一个相互矛盾的论点是，由于互联网用户积极参与在线论坛，实际上有大量资源可用于沟通和管理支助的提供。这一实证调查的研究模式审查了现有证据，以评估这一普遍持有的信念是基于开放源码软件目前发展的事实，还是仅仅是围绕开放源码软件发展形成的神话。我们分析了一个由1880个开源软件项目组成的数据集，涵盖了本次调查的广泛类别。结果表明，在线论坛在管理软件缺陷、实施新需求和为开源软件用户提供支持方面发挥了重要作用，并已成为开源项目维护的主要帮助来源。
2015-07-24 cs.SE
Do Scaling Agile Frameworks Address Global Software Development Risks? An Empirical Study
由于需要协调多个敏捷开发团队的活动以合作生产大型软件产品，软件密集型组织正在转向扩展敏捷软件开发框架。尽管越来越多的人采用各种可伸缩的敏捷框架，但很少有经验证据表明它们的实践在降低风险方面有多有效，特别是在全球软件开发（GSD）中，项目失败是一个已知的问题。在这项研究中，我们开发了一个GSD风险目录的63个风险，以评估在何种程度上两个可扩展的敏捷框架-敏捷交付（DAD）和可扩展的敏捷框架（SAFe）-解决软件项目风险在GSD。我们研究了两个纵向案例研究的数据，实施每个框架，以确定在何种程度上的框架实践解决GSD风险。扩展敏捷框架似乎可以帮助企业消除或减轻GSD中的许多传统风险，特别是与用户和客户有关的风险。然而，一些重要的风险并没有消除或减轻。这些持续存在的风险主要属于环境象限，突出了跨地理边界开发软件的固有风险。也许这些框架（可以说是任何框架）都很难消除组织无法直接控制的问题。
2020-09-17 cs.SE
An Empirical Investigation of Soft Skills and Corresponding Challenges in International Software Engineering Education
University of Oulu（奥卢大学）
本研究通过两个焦点小组实证探究国际软件工程教育中团队合作所需的软技能及相关挑战，其发现为高校教师和教学法专家规划学生小组作业提供指导。
2026-08-04 cs.SE
A Taxonomy of Data Quality Challenges in Empirical Software Engineering
可靠的经验模型，如软件工作量估计或缺陷预测中使用的模型，本质上依赖于构建它们的数据。随着对过程和产品改进的需求不断增长，测量和预测系统中使用的数据质量需要越来越严格的审查。在本文中，我们根据对先前研究的广泛回顾，提出了经验软件工程中数据质量挑战的分类法。我们认为目前的评估技术，每个质量问题和建议的机制，以解决这些问题，在可用的。我们的分类法将数据质量问题分为三大领域：第一，意味着它们不适合建模的数据特征;第二，导致对将给定模型应用于另一个数据集的适用性的担忧的数据集特征;第三，阻止或限制数据可访问性和信任的因素。我们确定后一个领域作为特别需要在进一步的研究。
2021-06-11 cs.SE
Introducing Artificial Intelligence Agents to the Empirical Measurement of Design Properties for Aspect Oriented Software Development
面向方面的软件开发（AOSD）方法的支持者已经做了大量的工作，使用定量评估来显示其采用的积极影响。对方法的结构化评估需要一个定义明确的质量模型。本文提出了一种基于人工智能智能体的方面化质量评价模型。该模型已应用于现有的面向对象和面向方面的案例研究应用程序，大学自动化软件的等效版本。软件设计属性的具体指标已使用不同版本的人工智能智能体进行测量，并用于推断对质量的影响。基于最初的测量，它被发现，方面化的质量模型中定义的所有三个质量属性都有积极的改善。由于方面化的影响，演化和可重用性的属性在质量上有了显著的提高。
2020-10-17 cs.SE
Reflecting on the Use of the Policy-Process-Product Theory in Empirical Software Engineering
本研究针对实证软件工程领域对PPP理论的应用现状不明的问题，通过分析33篇顶会实证论文发现多数研究未同时关联政策/过程与产品，进而提出四项改进建议以推动该理论的规范应用。
2023-08-23 cs.SE
Understanding Quantum Software Engineering Challenges An Empirical Study on Stack Exchange Forums and GitHub Issues
随着量子计算的发展，量子软件对于探索量子计算系统的全部潜力至关重要。近年来，量子软件工程（QSE）成为一个新兴的领域，受到越来越多的关注。然而，目前尚不清楚软件工程社区面临的量子计算的挑战和机遇是什么。这项工作旨在了解开发人员所感知的QSE相关挑战。我们在Stack Exchange论坛上进行了实证研究，开发人员在那里发布了QSE相关的问题和答案，Github发布了开发人员在实际量子计算项目中提出QSE相关问题的报告。基于Stack Overflow上现有的问题类型分类，我们首先对Stack Exchange论坛上提出的QSE相关问题类型进行定性分析。然后，我们使用自动化主题建模来揭示与QSE相关的Stack Exchange帖子和GitHub问题报告中的主题。我们的研究强调了QSE的一些特别具有挑战性的领域，这些领域与传统的软件工程不同，例如解释量子计算代码背后的理论，解释量子程序输出，弥合量子计算和经典计算之间的知识差距，以及相关的机会。
2022-05-06 cs.SE
Adapting Software Quality Models: Practical Challenges, Approach, and First Empirical Results
度量和评价软件质量已成为一项基本任务。已经提出了许多模型来支持利益相关者处理软件质量。然而，在大多数情况下，质量模型并不完全适合目标应用程序上下文。由于有效地适应质量模型的方法在很大程度上是缺失的，许多质量模型在实践中是从头开始构建的，或者只重用现有模型的高级概念。我们提出了一个工具支持的方法，有效地适应质量模型。初步的实证调查表明，应用所提出的方法获得的质量模型是相当一致的，适当的适应比那些获得一个特设的方法。此外，我们可以观察到，当使用这种方法时，模型自适应的效率明显更高（约8倍）。
2013-12-04 cs.SE
ECLAIR: A Causally-Grounded AI Framework for Scientific Discovery in Empirical Software Engineering
William & Mary（威廉与玛丽学院）；Microsoft（微软）
该研究提出因果基础AI框架ECLAIR，将LLMs整合到软件工程科学过程各阶段，通过案例研究揭示提示设计对LLMs代码生成准确率的影响，为AI辅助软件工程实证研究提供方法论基础。
2026-08-06 cs.SE
A Procedure and Guidelines for Analyzing Groups of Software Engineering Replications
背景：来自不同团体和机构的研究人员正在通过复制的方式合作建立实验组（即，进行分组复制）。不同的聚合技术被应用于分析组的复制。应用不合适的技术来聚合复制结果可能会破坏复制组从实验结果中提供深入见解的潜力。目标：提供一个包含一组嵌入式指南的分析过程，以聚合软件工程（SE）复制结果。方法：比较SE与医学、药理学等其他成熟实验学科的重复组特征。鉴于他们的差异，限制与联合数据分析的SE复制组和成熟的实验学科提供的指导方针，以分析组的复制，我们建立了一个分析程序与一组嵌入式的指导方针，专门为分析组的SE复制。我们提出的分析程序，以说明其使用的一组代表性的SE复制。结果：在聚合复制结果期间，应利用原始数据中包含的所有信息。我们提出的分析程序，鼓励使用分层的个人参与者数据和聚合数据串联分析组的SE复制。结论：用于分析重复组的聚合技术在研究文章中应该是合理的。这将提高联合成果的可靠性和透明度。拟议中的指导方针应该会减轻这一努力。
2020-04-11 cs.SE
On Gender, Ethnicity, and Culture in Empirical Software Engineering Research
本说明强调了在实证研究中结合调查多样性方面的重要性。它借鉴了心理学的话语，并建议为什么以及如何软件工程学者可以使用多样性方面在他们所有的研究工作。
2019-04-05 cs.CY cs.SE
Empirical Studies on Quantum Optimization for Software Engineering: A Systematic Analysis
本文系统分析了软件工程量子优化实证研究，发现当前在重复次数报告、噪声处理及标准化评估协议等方面存在不足，为未来设计评估量子、量子启发式及混合算法的实证研究提供了参考。
2025-10-31 cs.SE
Empirical Software Engineering in Practice: Insights from Google
University of Florence（佛罗伦萨大学）；Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）
本文通过采访谷歌开发者智能团队的从业者，探究工业界经验性软件工程（ESE）的实践情况，为该领域提供了来自产业界的见解。
2026-09-02 cs.SE
Empirical and Sustainability Aspects of Software Engineering Research in the Era of Large Language Models: A Reflection
University College London（伦敦大学学院）；Simula Research Laboratory（西穆拉研究实验室）；University of Athens（雅典大学）；Monash University（蒙纳士大学）
本文反思了大语言模型时代软件工程研究在基准测试严谨性、可重复性及可持续性方面的挑战，并提出改进建议。
2026-01-19 cs.SE
Exploring the Power of Diffusion Large Language Models for Software Engineering: An Empirical Investigation
针对自回归大语言模型在软件工程中代码结构处理弱、推理延迟高的问题，首次全面评估扩散大语言模型在多类SE任务的表现，7B参数量模型在大规模基准上准确率显著提升且效率更优，确立其为SE任务的更优范式。
2025-10-06 cs.SE
Dynamics of Open-Source Software Developer's Commit Behavior: An Empirical Investigation of Subversion
提交是开源软件版本控制的一个重要操作。最近的研究一直在探索这种操作的统计规律，但很少有这些论文对提交间隔进行实证研究（即，两个连续提交之间的等待时间）。本文从提交间隔分布的角度研究了软件开发人员的集体和个人提交行为，发现1）所分析的项目生命周期和每个版本的项目级提交间隔数据集大致遵循幂律分布; 2）类文件的生命周期和版本级集体提交间隔也可以最好地拟合幂律分布。这些发现揭示了开放源码软件项目的一些一般（集体）协作开发模式，例如，在两次连续提交到中央存储库之间的大多数等待时间都很短，但只有少数提交经历了长时间的等待。然后，我们发现的OSS研究的影响进行了概述，这可以提供一个洞察到更好地理解OSS开发过程中基于软件开发人员的历史提交行为。
2013-11-23 cs.SE
On the Diversity of Software Package Popularity Metrics: An Empirical Study of npm
软件系统通常利用开源软件库来重用功能。这样的库可以通过软件包管理器（如JavaScript的npm）轻松获得。由于在这样的包分发中可用的包的巨大数量，开发者通常基于其流行度来决定依赖于或贡献于软件包。此外，研究人员通常依赖流行度指标进行数据采样并为他们的研究选择合适的候选人。然而，受欢迎程度的含义是相对的，可以以多种方式定义和测量，即使在考虑相同的研究时，也可能产生不同的结果。在本文中，我们展示了在软件工程研究中流行的意义是如何不同的证据。此外，我们实证分析了不同的软件流行性措施之间的关系。作为一个案例研究，对于175 k npm包的大型数据集，我们从三个开源跟踪系统（libraries.io，npmjs.com和GitHub）中计算并提取了9个不同的流行度指标。我们发现，实际上流行度可以用不同的无关指标来衡量，每个指标都可以在特定的上下文中定义。这表明需要一个通用的框架，将使用一个投资组合的流行度度量从不同的概念。
2019-01-14 cs.SE
Not All RAGs Are Created Equal: A Component-Wise Empirical Study for Software Engineering Tasks
Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）；Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校）；Fudan University（复旦大学）
本文通过实证研究分析RAG组件对软件工程任务的影响，发现检索端组件尤其是检索算法对系统性能影响更大，BM25在多种任务中表现稳健。
2026-05-14 cs.SE
An Empirical Study on Leanness and Flexibility in Distributed Software Development
如今，许多参与项目的个人和团队已经将敏捷开发技术作为日常工作的一部分。然而，我们在如何扩展和管理分布式软件开发中的敏捷实践方面的经验要少得多。分布式和全球性的开发--当团队相互作用以合作交付解决方案时，需要关注许多技术、组织和文化问题。此外，非常大的团队规模，团队的团队和更复杂的管理结构迫使更多的注意协调和管理。在这个层面上，越来越需要标准化最佳实践，以避免跨工件和过程的重新发明和错误沟通。企业软件交付中的复杂性问题可能对敏捷方法的采用产生重大影响。因此，敏捷策略通常需要进行评估，定制，并可能与传统方法相结合，以适应特定的环境。软件产品和软件开发过程的特性为实现精益和灵活性开辟了不同于其他领域的新的可能性。虽然精益原则是通用的，但从软件开发的角度进一步理解应用这些原则所需的技术。因此，本研究的目的是确定精益如何促进分布式软件开发的灵活性，以加快开发过程。
2017-11-03 cs.SE
A Framework for Using LLMs for Repository Mining Studies in Empirical Software Engineering
本研究基于两项软件仓库挖掘研究的经验，提出名为PRIMES的LLM仓库挖掘研究框架，含提示词优化检查清单与结果追踪机制，可提升相关研究的可靠性与可复现性，并指出未来需解决幻觉等挑战。
2024-12-12 cs.SE
What influences the speed of prototyping? An empirical investigation of twenty software startups
对于初创公司来说，通过构建有形的原型并收集用户对它们的反馈来快速试验商业想法是至关重要的。由于原型设计是早期软件创业公司学习的一个不可避免的部分，因此创业公司学习的速度取决于他们能够以多快的速度进行原型设计。尽管重要，但缺乏对软件创业公司原型化的研究。在这项研究中，我们的目的是了解什么是影响不同类型的原型活动的因素。我们对20家欧洲软件初创公司进行了多案例研究。结果有两个方面，首先，我们提出了一个以原型为中心的早期软件创业学习模型。其次，我们确定的因素发生的障碍，但也促进了原型在早期阶段的软件创业公司。这些因素分为（1）工件，（2）团队能力，（3）协作，（4）客户和（5）过程维度。为了在早期阶段加快初创企业的发展，将学习目标纳入定义明确的原型协作方法中非常重要
2017-12-02 cs.SE
Why are Some Bugs Non-Reproducible? An Empirical Investigation using Data Fusion
软件开发人员试图复制软件错误，以了解他们的错误行为并修复它们。不幸的是，他们经常无法复制（或修复）它们，这导致了错误的，不可靠的软件系统。然而，到目前为止，只有很少的研究已经完成，以更好地了解是什么使软件错误不可重现。在本文中，我们进行了多模态研究，以更好地了解软件错误的不可再现性。首先，我们使用来自两个流行的软件系统（Firefox，Eclipse）的576个不可再现的错误报告进行实证研究，并确定11个关键因素，可能导致报告的错误不可再现。其次，我们进行了一项用户研究，涉及13名专业开发人员，我们调查了开发人员如何应对不可重现的错误。我们发现他们要么关闭这些bug，要么请求进一步的信息，这涉及到长时间的审议和适得其反的手动搜索。第三，我们提供了一些关于如何避免不可再现性的可操作见解（例如，假阳性错误报告检测器）并提高所报告的错误的再现性（例如，用于错误复制的沙箱）通过结合我们来自多个研究的分析（例如，经验研究、开发人员研究）。
2021-08-11 cs.SE
Rethinking Software Empirical Studies with Structural Causal Models
William & Mary（威廉玛丽学院）
提出CausalSE框架，利用结构因果模型（SCMs）解决混淆偏差，通过Galeras数据集和倾向得分匹配案例，揭示提示工程策略对代码生成的影响，强调因果分析可避免关联分析中的假阳性。
2026-05-27 cs.SE
