Sampling in Software Engineering Research: A Critical Review and Guidelines
在经验性的软件工程研究中，代表性抽样显得很少见。并不是所有的研究都需要有代表性的样本，但是普遍缺乏代表性的样本会破坏一个科学领域。因此，本文报告了一个重要的审查抽样状态，在最近的高质量的软件工程研究。主要发现如下：（1）随机抽样很少;（2）复杂的抽样策略非常罕见;（3）抽样、代表性和随机性往往被误解。这些发现表明，软件工程研究有一个普遍性危机。为了解决这些问题，本文综合了现有的知识抽样到一个简洁的底漆，并提出了广泛的指导方针，以提高行为，演示和评估抽样在软件工程研究。它进一步建议，虽然研究人员应该争取更有代表性的样本，非概率抽样通常是反复无常的，特别是误导为主的定性研究。
2021-10-20 cs.SE
On the Pragmatic Design of Literature Studies in Software Engineering: An Experience-based Guideline
系统的文献研究是近年来经验软件工程领域的研究热点。它们已成为以系统性和可复制的方式收集和构建报告知识的强大工具。我们区分系统性文献综述，以系统地分析报告的证据，深入，和系统的映射研究，以更广泛的，通常是量化的方式结构感兴趣的领域。由于软件工程知识体系的快速增长，想要获取某个领域中已发表作品的研究人员通常会面临大量的出版物，这些出版物需要进行筛选、相关性评级、分类和最终分析。虽然有几个准则进行文献研究，他们还没有帮助研究人员应对在实际应用中遇到的具体困难，这些准则。在这篇文章中，我们提出了一个基于经验的指导方针，以帮助研究人员设计系统的文献研究，特别强调数据汇集和选择程序。我们的指南旨在通过大量当前可用的实践和可交付成果提供一个实用和务实的路径蓝图，以捕获单步的之间的依赖关系。该指南来自作者进行的各种绘图研究和文献综述，并为一般研究设计、数据汇集和研究选择程序提供了建议。最后，我们分享我们在应用拟议准则的不同做法方面的经验和教训。
2016-12-12 cs.SE
Understanding and Improving Artifact Sharing in Software Engineering Research
近年来，许多软件工程研究人员已经开始在他们的研究论文中包含工件。理想情况下，工件，包括工具，基准和数据，支持思想的传播，为研究索赔提供证据，并作为未来研究的起点。然而，在实践中，工件遭受各种各样的问题，阻止实现其全部潜力。为了帮助软件工程社区实现工件的全部潜力，我们寻求理解在工件的创建、共享和使用中所涉及的挑战。为此，我们进行了混合方法的研究，包括调查的工件在软件工程出版物，和153个软件工程研究人员的在线调查。通过分析工件创建者，用户和评审员的观点，我们确定了几个高层次的挑战，影响工件的质量，包括这些群体之间的不匹配的期望，以及缺乏足够的奖励的创建者和评审员。使用创新的扩散作为一个分析框架，我们研究这些挑战如何相互关联，并建立一个理解的因素，影响文物的共享和成功。最后，我们根据我们的结果和现有的最佳实践提出了改进工件质量的建议。
2021-05-04 cs.SE
Towards Guidelines for Preventing Critical Requirements Engineering Problems
需求工程（RE）中的问题会在软件开发生命周期中导致严重的后果。[目标]本文的目标是提出基于实践的指导方针，可供不同类型的组织根据其规模（小型，中型或大型）和流程模型（敏捷或计划驱动）使用，以帮助他们预防此类问题。[方法]我们分析了来自10个不同国家的228个组织回答的关于RE问题的调查数据。【结果】通过对数据的大小和过程模型的聚类分析，确定了最关键的RE问题、原因和缓解措施。最后，我们分析了每个集群的关键问题的原因和缓解行动，以进一步了解如何预防这些问题。[结论]根据我们的研究结果，我们提出了预防关键RE问题的初步指导方针，以应对公司的背景特征。
2016-11-27 cs.SE
Guidelines for the Search Strategy to Update Systematic Literature Reviews in Software Engineering
内容：系统性文献综述（SLR）在软件工程（SE）中已被采用十多年，以提供关于几个主题的有意义的证据摘要。这些SLR中的许多现在可能不是完全最新的，并且没有关于如何在SE中更新SLR的标准建议。目的：本文的目的是提出如何最好地搜索证据时，在SE更新SLR的指南，并评估这些指南使用的SLR，没有在制定指南。方法：为了提出我们的指导方针，我们比较和讨论的结果，从应用不同的搜索策略，以确定在已发表的SLR，SLR更新的主要研究，并在该地区的努力估计两个副本。这些准则，然后使用SLR在软件生态系统，其更新和复制领域进行评估。结果如下：在更新SLR时，使用Google Scholar的单次迭代向前滚雪球，并将原始SLR及其主要研究用作种子集，是搜索新证据的最具成本效益的方法。此外，在应用纳入和排除标准时，有一个以上的研究人员参与选择论文的重要性通过结果突出显示。结论：我们提出的准则制定的基础上的努力估计SLR，其更新和两个复制，支持使用SLR在该地区的软件生态系统，其更新和复制。因此，我们提出，我们的指导方针，应采用更新的SLR在SE。
2020-06-09 cs.SE
Towards Evaluation Guidelines for Empirical Studies involving LLMs
本文针对软件工程研究中缺乏涉及大语言模型的实证评估标准这一问题，提出了首套整体性指南，旨在推动社区就高质量实证研究的标准达成共识。
2025-02-04 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
Quantum software experiments: A reporting and laboratory package structure guidelines
本文针对量子软件实验缺乏标准化报告与实验包结构的问题，提出扩展和调整实验软件工程指南的新方案，并通过回顾11项工作验证其有效性，以提升量子软件实验的可复现性和可靠性。
2024-05-07 cs.SE
Boundary Objects and their Use in Agile Systems Engineering
敏捷方法越来越多地被引入汽车公司，试图在系统开发中变得更加高效和灵活。敏捷实践的采用影响了利益相关者之间的沟通，但也使公司重新思考工件和文档（如需求，安全合规文档和架构模型）的管理。从业者的目标是减少不相关的文档，但面临着缺乏指导来确定需要什么工件以及应该如何管理它们。本文介绍了工件，挑战，指导方针，并在汽车系统工程工件的持续管理实践的基础上，对该主题的理论和经验的理解。与来自六家汽车公司的53名从业者合作，我们进行了一项设计科学研究，包括访谈，问卷调查，焦点小组和系统工程工具的实际数据分析。该指南建议区分在公司中不同参与者之间共享的工件（边界对象）和在团队中使用的工件（本地相关工件）。我们提出了一种分析方法来确定边界对象和三种做法来管理系统工程工件在工业中。
2019-04-27 cs.SE
Applying Bayesian Analysis Guidelines to Empirical Software Engineering Data: The Case of Programming Languages and Code Quality
本文面向实证软件工程改编贝叶斯数据分析指南，并通过重新分析编程语言与代码质量的 GitHub 数据集，展示构建严谨灵活分析流程的方法及价值。
2021-07-28 cs.SE
Requirements Engineering of a Web Portal using Organizational Semiotics Artifacts and Participatory Practices
软件需求是影响最终系统质量和用户满意度的关键要素。在这项工作中，需求工程（RE）的网站使用组织符号学的角度。它们被显示为一个组织的一部分，有特定的做法、规则和观点，考虑到利益攸关方的一些分歧和意见。本文的主要贡献是相关的经验，从启发到验证，显示如何利用组织符号学文物的合作和参与的方式RE的门户网站。一个案例研究描述，以证明使用这样的工件RE的可行性，当我们认为系统作为一个社会组织的一部分。
2013-05-14 cs.SE
Reporting LLM Prompting in Automated Software Engineering: A Guideline Based on Current Practices and Expectations
University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学）；University of Cologne（科隆大学）；Monash University（蒙纳士大学）
本文提出了一项基于当前实践和期望的指南，旨在提高LLM在自动化软件工程中的透明度、可重复性和方法学严谨性。
2026-01-05 cs.SE
Awareness of Secure Coding Guidelines in the Industry -- A first data analysis
软件需要安全，特别是在部署到关键基础设施时。安全编码指南捕获工业软件工程中的实践，以确保代码的安全性。本研究旨在评估工业软件工程中安全编码的意识水平，软件开发人员发现软件代码中的弱点的技能，避免它们，以及组织支持坚持编码指南。该方法借鉴了完善的理论，政策的遵从性，中立化理论，和安全相关的压力和作者的多年经验，在工业软件工程和经验教训，从培训安全编码的行业。本文介绍了在线调查的问卷设计和初步分析的数据从试点研究。
2021-01-06 cs.SE
Large Language Models in Thematic Analysis: Prompt Engineering, Evaluation, and Guidelines for Qualitative Software Engineering Research
本文针对反思性主题分析设计并迭代LLM提示，结合专家盲评比较人机编码结果，提出可复现流程、实证证据与保持质性研究严谨性的整合指南。
2025-10-21 cs.SE
Software Artifact Mining in Software Engineering Conferences: A Meta-Analysis
背景资料：软件开发会产生各种类型的工件：源代码、版本控制系统元数据、错误报告、邮件列表对话、测试数据等。经验软件工程（ESE）已经蓬勃发展，可以挖掘这些工件，以揭示软件开发的内部工作原理并改进其实践。但是，工件在该领域的研究是一个移动的目标，我们研究的经验，在这paper.Aims：我们定量表征最频繁的挖掘和共同挖掘的软件工件在ESE研究和研究purposes.Method：我们进行了元分析的工件挖掘研究发表在11个顶级会议在ESE，共9621篇论文。我们使用自然语言处理（NLP）技术来描述16年（2004-2020）期间最常被挖掘的软件工件类型及其演变。我们分析了最常一起挖掘的工件类型的组合，以及研究目的和挖掘工件之间的关系。结果：我们发现：（1）挖掘发生在绝大多数被分析的论文中，（2）源代码和测试数据是挖掘最多的工件，（3）人们对挖掘新颖工件以及源代码越来越感兴趣，（4）研究人员对软件系统的评估最感兴趣，并使用所有可能的经验信号来支持这一目标。
2022-07-18 cs.SE
Research Artifacts in Secondary Studies: A Systematic Mapping in Software Engineering
University of Helsinki（赫尔辛基大学）；Dalhousie University（达尔豪斯大学）
本文通过系统映射分析了2013-2023年间537项二次研究中研究物的报告情况，发现仅31.5%的研究包含研究物，但随时间推移有所提升，2023年仍有62%的研究提供研究物，但永久存储的比例较低。
2026-04-16 cs.SE
Documenting Problem-Solving Knowledge: Proposed Annotation Design Guidelines and their Application to Spreadsheet Tools
最终用户程序员创建软件来解决问题，但是在这个过程中生成的解决问题的知识通常在软件工件中保持缄默。暴露这些知识的一种方法是使最终用户能够注释的工件，因为他们创建和使用it.A 3级模型的注释和指导方针提出了最终用户编程环境的设计支持显式和文学注释水平。这些准则，然后应用到电子表格最终用户编程范例。
2009-08-08 cs.HC cs.SE
Using Large Language Models for Natural Language Processing Tasks in Requirements Engineering: A Systematic Guideline
针对需求工程领域研究者和从业者难以选择与适配大语言模型的问题，本章提供LLM基础知识及面向NLP4RE任务的系统性实用指南，助力相关研究与应用发展。
2024-05-15 cs.SE
Defining and executing temporal constraints for evaluating engineering artifact compliance
针对安全关键系统工程流程时间约束检查依赖人工、反馈滞后的问题，提出基于扩展OCL的增量式自动化检查方法，可在制品变更时及时反馈偏差，工业用例下单约束平均评估约0.2毫秒。
2023-12-20 cs.SE
Requirements Practices and Gaps When Engineering Human-Centered Artificial Intelligence Systems
工程人工智能（AI）软件是一个相对较新的领域，有许多挑战，未知数和有限的证明最佳实践。谷歌、微软和苹果等大公司最近提供了一套指导方针，以帮助工程团队构建以人为本的人工智能系统。[目的]实践者目前所采用的开发这样的系统，特别是在需求工程（RE），很少研究和报告的日期。[方法]本文介绍了一项调查的结果，旨在了解当前的RE for AI（RE4AI）行业实践，并确定应遵循哪些关键的以人为本的AI指南。我们的调查是基于映射现有的行业准则，最佳实践和文献中的努力。[结果] 29名专业人士认为，RE中所有以人为本的方面都应该得到重视。此外，我们发现大多数参与者使用UML或Microsoft Office来呈现需求。[结论]我们发现，目前使用的大多数工具都不适合管理基于AI的软件，使用UML和Office可能会对AI捕获的需求质量造成问题。此外，从指南中映射的所有以人为本的实践都应该包括在RE中。
2023-01-25 cs.SE
Research Artifacts in Software Engineering Publications: Status and Trends
本文实证分析2017—2022年四大顶级SE会议论文中的1,487个研究工件，从实践、维护、流行度和质量维度揭示开放工件的发展趋势与不足，并提出改进建议。
2024-04-10 cs.SE
Guidelines for Empirical Studies in Software Engineering involving Large Language Models
Heidelberg University（海德堡大学）；fortiss（福蒂斯研究所）；Blekinge Institute of Technology（布莱金厄理工学院）；Monash University（莫纳什大学）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Hasso-Plattner-Institut（哈索·普拉特纳研究所）；University of Potsdam（波茨坦大学）；University of Bari（巴里大学）；University of Victoria（维多利亚大学）；University of Rome Tor Vergata（罗马第二大学）；Lero（莱罗研究中心）；University of Limerick（利默里克大学）；Singapore Management University（新加坡管理大学）；PUC Rio de Janeiro（里约热内卢天主教大学）；Aalborg University in Copenhagen（哥本哈根奥尔堡大学）；IT University of Copenhagen（哥本哈根信息技术大学）；Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；University of Gothenburg（哥德堡大学）
针对大语言模型在软件工程研究中的非确定性、不透明训练数据和快速演化问题，通过22位研究者的协作，提出七种研究类型分类和八条设计报告指南，以提升实证研究的可重复性和可复现性。
2026-09-18 cs.SE
Preliminary Guideline for Creating Boundary Artefacts in Software Engineering
本研究针对边界制品（BA）信息不一致导致信任下降的问题，通过文献综述、案例研究及专家验证，制定了涵盖范围、结构、管理三类原则的可信BA创建初步指南，可指导BA创建与现有实践评估。
2023-06-09 cs.SE
Towards Evaluating the Quality of a Spreadsheet: The Case of the Analytical Spreadsheet Model
我们认为，创建指南，以评估电子表格模型的质量的挑战。我们提出四个原则。首先，说明领域--指导方针适用的电子表格。第二，区分构建电子表格的过程和生成的电子表格工件。第三，指导原则应该根据工件编写，而不依赖于过程。第四，要明确“质量”的含义。我们用一个例子来说明这些原则。我们定义了“分析电子表格模型”的领域，它被用于商业，金融，工程和科学。我们提出了一个框架和术语来评估分析电子表格模型的质量进行讨论。这个框架分类和概括了以前的工作更窄的领域的财务电子表格模型的研究结果。我们建议最终目标是为评估人员提供一套指导方针，为开发人员提供一份检查表。
2011-11-29 cs.SE
Understanding the Affect of Developers: Theoretical Background and Guidelines for Psychoempirical Software Engineering
情感--情绪和心境--对个体的认知加工活动和工作绩效有影响。已经确定，软件开发任务是通过认知处理活动进行的。因此，我们提出将心理学理论和测量方法引入软件工程研究中。我们称之为“心理经验主义软件工程”。然而，我们发现，现有的SE研究往往陷入误解的影响，开发人员，缺乏背景理论和如何成功地采用心理测量的研究。本文的贡献有三个方面。(1)它强调了进行适当的心理学与情感相关的研究的挑战;（2）它提供了一个全面的文献综述在情感理论;（3）它提出了指导方针进行心理经验软件工程。
2015-09-17 cs.HC cs.SE
Rethinking Artifact Evaluation for Software Engineering in the Age of Generative AI
Singapore Management University（新加坡国立大学）；Monash University（莫纳什大学）
本文探讨生成式AI时代软件工程同行评审中Artifact评估的重要性，指出需重视科学实质而非叙事质量，提出将Artifact评估作为同行评审首要组成部分。
2026-01-26 cs.SE
Practical Guidelines for the Selection and Evaluation of Natural Language Processing Techniques in Requirements Engineering
本文为需求工程中自然语言处理技术的选择与评估提供实用指南，涵盖传统NLP、特征机器学习及语言模型方法，旨在帮助新手快速上手。
2024-07-16 cs.SE
Qualitative software engineering research -- reflections and guidelines
本文通过认识论论证和文献调查，提出软件工程定性研究应扩展方法范围、强化反思性并采用质量框架，并重点介绍了三种社会科学常用方法，为研究人员提供选择与应用指南。
2023-07-10 cs.CY cs.SE
Towards an OSF-based Registered Report Template for Software Engineering Controlled Experiments
State University of Maringá (UEM)（马里纳加州立大学）；University of Bari（巴里大学）；Federal University of Goiás (UFG)（戈亚斯联邦大学）；PUC-Rio（天主教里约热内卢大学）
本文提出基于OSF的注册报告模板，旨在提升软件工程受控实验的严谨性与可重复性，但现有模板无法全面满足文档指南要求。
2026-02-10 cs.SE
Crossover Designs in Software Engineering Experiments: Review of the State of Analysis
本文通过前向雪球抽样评估136篇SE文献中的67项交叉实验，发现分析效度虽有提升，但仅29.5%的效度威胁被恰当处理，残留效应建模尤为不足。
2025-01-07 cs.SE
Recruiting credible participants for field studies in software engineering research
背景：软件从业者是软件工程领域研究信息的主要提供者。研究通常通过某种抽样招募从业者。但抽样本身可能无法招募到可信的参与者。目的：提出并展示一个框架，用于招募专业从业人员作为软件工程实地研究的可信参与者。方法：我们回顾了现有的指南，清单和其他咨询来源招募参与者进行实地研究。我们开发了一个框架，部分基于我们以前的研究和其他人的研究。我们搜索并选择了三个范例研究（案例研究，访谈研究和调查研究），并使用这些来证明该框架的应用。结果如下：虽然现有的指导方针等承认招募参与者的重要性，但关于如何招募合适的参与者的指导有限。我们用三个例子展示了这个框架，表明至少研究界的一些成员意识到需要仔细招募参与者。结论：该框架提供了一个新的视角来思考招聘可信的从业人员进行软件工程的实地研究。特别是，该框架确定了现有准则没有明确涉及的一些特点。
2021-12-28 cs.SE
Guidelines for Systematic Mapping Studies in Security Engineering
软件生命周期中的安全工程旨在保护信息和系统，以保证机密性，完整性和可用性。随着安全工程的成熟和研究论文数量的增长，越来越需要总结结果并提供该领域概述的论文。系统的映射研究通过对论文进行分类来确定哪些主题得到了很好的研究，哪些需要进一步研究，从而“映射”研究领域。因此，系统的映射研究在安全工程中变得越来越重要。本章提供了安全工程的基础上发表的安全工程论文的例子系统映射研究的方法论支持。由于安全工程与软件工程相似，因为它连接了研究和实践，研究人员可以使用相同的基本系统映射过程，如下：（1）研究计划，（2）搜索研究，（3）研究选择，（4）研究质量评估，（5）数据提取，（6）数据分类，（7）数据分析，（8）结果报告。我们使用已发表的映射研究来描述这个过程的安全工程的剪裁。除了指导如何在安全工程中进行系统的映射研究之外，本章还应提高安全工程社区对额外映射研究必要性的认识。
2018-01-21 cs.CR cs.SE
The State of Open Science in Software Engineering Research: A Case Study of ICSE Artifacts
University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学）
本文评估了过去十年ICSE会议发表的100个复制包，发现仅有40个完全可执行，且其中仅35%能复现原始结果，揭示了复制包在可执行性和可重复性上的不足，并提出改进指南。
2026-03-23 cs.SE
Treat societally impactful scientific insights as open-source software artifacts
该立场论文提出科学洞见可视为类似开源软件的协作制品，明确开放科学需求与软件工程概念的共通性，呼吁软件工程界推动科研向更开放可问责的方向变革。
2023-02-11 cs.SE
Towards a Systematic Engineering of Industrial Domain-Specific Language
领域特定语言（DSL）帮助从业者为特定领域的挑战提供解决方案。有效开发用户友好的DSL，适合于在建模方面缺乏专业知识的工业从业者，仍然具有挑战性。对于这样的从业者来说，他们通常不会每天进行建模，因此需要减少重复的建模任务，并提供DSL部件的简化视觉表示。对于工业语言工程师来说，没有系统的支持来提供这样的指南或文档作为可重用语言模块的一部分。以前的研究要么解决了语言的重用，要么解决了建模的指导方针。对于DSL的高效工业部署，它们的组合是必不可少的：从可重用模块中高效地设计DSL，这些模块具有集成的文档和行业从业者指南。为了解决这些挑战，我们提出了一个系统的方法，工业工程的DSL的基础上，可重用的DSL构建块的概念，这取决于几年的经验，在工业工程的DSL和他们的部署到各种组织。我们调查了我们的方法，通过焦点小组的方法组成的五个参与者从行业和研究定性。最终，DSL构建块支持工业语言工程师开发更好的可用DSL，并支持工业从业者更有效地实现建模。
2021-03-17 cs.SE
On Developing an Artifact-based Approach to Regulatory Requirements Engineering
本文针对监管需求工程中法律与工程视角难以整合的问题，提出AM4RRE制品模型，通过焦点小组和专家验证证明以制品为中心的RE可有效管理法律领域知识并协调工程与法律。
2024-05-01 cs.SE
On the Need for Artifacts to Support Research on Self-Adaptation Mature for Industrial Adoption
尽管自适应系统社区开发了大量的知识，并在工业中广泛使用自适应，但目前还不清楚工业是否或在多大程度上利用学术成果。因此，研究界必须回答这样一个问题：自适应系统社区开发的解决方案是否足够成熟，可以在工业上采用？利用一套基于实践的行业相关工件自适应指南，我们从使用工件评估自适应研究成果的角度来回答这个问题，这是积极激励和应用的社区。
2023-03-27 cs.SE
An Interdisciplinary Guideline for the Production of Videos and Vision Videos by Software Professionals
背景和动机：近年来，在需求工程中应用视频的主题已经被讨论，其贡献是有趣的潜力。在过去的35年里，一些研究人员提出了在需求工程中应用视频的方法，由于其通信的丰富性和有效性。然而，这些方法主要使用视频，但忽略了如何制作它们的细节。缺乏指导是视频不是成功的需求沟通和共享理解的既定文档选项的一个关键原因。软件专业人员不是导演，因此他们不一定知道什么是一般的好视频，也不一定知道现有方法的好视频。因此，这种知识和技能的缺乏，如何产生和使用视频的视觉交流阻碍了视频软件专业人员在需求工程的应用。如何创建有效的视频和视觉视频？本技术报告解决了软件专业人员缺乏知识和技能的问题。我们提供了两个指南，可用作检查表，以避免在视频的制作和使用中经常出现的缺陷。没有经过特殊培训的软件专业人员应该能够遵循这些指导方针，以实现制作被利益相关者接受的（视觉）视频的基本能力。这些指导原则代表了在前期制作、拍摄、后期制作和观看（视觉）视频中的一组核心功能。我们并不追求这些能力中的任何一项的完美，例如，视频设备、讲故事或视频编辑的技术处理。相反，这些指南支持（视觉）视频制作和使用过程的所有步骤，以平衡的方式。
2021-02-26 cs.SE
Supporting Developers in Porting Software via Combined Textual and Structural Analysis of Software Artifacts
这是计算科学与工程软件可持续性和生产力挑战（CSESSP挑战）研讨会的立场文件，由网络和信息技术研究与开发（NITRD）软件设计和生产力（SDP）协调小组主办，于2015年10月15日至16日在美国华盛顿特区举行。它讨论了角色推荐系统，基于源代码中的文本和结构信息，并通过挖掘相关应用程序进一步增强，可以在提高科学和工程软件的可移植性。
2015-08-17 cs.SE
Prompts as Software Engineering Artifacts: A Research Agenda and Preliminary Findings
本文提出将提示词作为软件工程制品的研究议程，并通过74名专业人员的调查揭示当前提示词使用多为临时试错、缺乏复用与标准化，为系统化提示词管理提供实证基础。
2025-09-22 cs.SE
Guidelines for including grey literature and conducting multivocal literature reviews in software engineering
背景：多焦点文献综述（MLR）是系统性文献综述（SLR）的一种形式，包括灰色文献（例如，博客文章和白皮书）除了公开的（正式的）文献（例如，期刊和会议论文）。MLR对研究人员和从业人员都很有用，因为它们提供了特定领域的最新技术和实践总结。目的：在SE中进行SLR研究有几个指南。然而，由于多目标激光雷达的几个阶段不同于传统的激光雷达，例如在搜索过程和源质量评估方面。因此，SLR指南对于进行MLR研究仅部分有用。我们在本文中的目标是提出如何进行MLR研究在SE的指导方针。方法：为了制定MLR指南，我们受益于三个输入：（1）SE中现有的SLR指南，（2）MLR指南的文献调查和其他领域的经验文件，以及（3）我们自己在SE中进行几次MLR的经验。所有派生的准则进行了讨论的背景下，三个例子MLR运行的例子（两个从SE和一个MLR从医学科学）。结果如下：由此产生的准则涵盖了在社会企业中进行和报告多重法律责任的所有阶段，从规划阶段，到进行审查，再到审查的最后报告。特别是，我们认为，通过纳入和采纳MLR指南和其他领域经验文件中的大量建议，我们能够提出一套具有坚实基础的指南。结论：在三种类型的坚实经验和证据的基础上制定的MLR指南支持研究人员在任何SE领域有效和高效地进行新的MLR。
2018-09-18 cs.DL cs.SE
Practices for Engineering Trustworthy Machine Learning Applications
随着最近机器学习（ML）的采用激增，ML的不当使用对用户和社会的负面影响现在也得到了广泛的认可。为了解决这个问题，政策制定者和其他利益相关者，如欧盟委员会或NIST，已经提出了旨在促进可信ML的高级别指导方针（即，法律、道德和健全）。然而，这些指南并没有指定参与构建ML系统的人员要采取的行动。在本文中，我们认为，与可信赖的ML的发展相关的指导方针可以转化为操作实践，并应成为ML开发生存周期的一部分。为了实现这一目标，我们进行了多声文献综述，并从白色和灰色文献中挖掘操作实践。此外，我们发起了一项全球调查，以衡量实践的采用情况和这些实践的影响。总的来说，我们确定了14种新的实践，并使用它们来补充现有的ML工程实践目录。对调查结果的初步分析表明，到目前为止，可信ML的实践采用率相对较低。特别是，与确保ML组件安全性相关的实践采用率非常低。其他做法的采用率稍高，例如向用户提供解释。我们的扩展实践目录可供ML开发团队使用，以弥合高级指南与可信赖ML系统的实际开发之间的差距;它是开放的，可供审查和贡献
2021-03-01 cs.SE
Skillware: A Software Ontology and Engineering Lifecycle for Persistent Behavioral Artifacts
研究针对智能体技能成为持久行为工件却缺乏相关软件本体的问题，引入Skillware，通过Skill Artifact和Skillware Unit管理工件，阐述相关条件与证据，为智能体能力提供可识别、可组合、可维护及可演化的软件本体与工程生命周期。
2026-08-24 cs.AI cs.SE
Ten Simple Rules for Catalyzing Collaborations and Building Bridges between Research Software Engineers and Software Engineering Researchers
本文针对科研领域中研究软件工程师与软件工程研究者协作的需求，提出十条战略准则，涵盖差异尊重、协作培育、共寻挑战、互利共赢等方面，助力双方建立协同关系以提升研究质量与影响力。
2025-06-03 cs.SE
Socio-Technical Grounded Theory for Software Engineering
扎根理论（GT），一种旨在研究社会现象的社会学研究方法，越来越多地被用于调查软件工程（SE）的人类和社会方面。然而，由社会学家编写并为社会学家编写的GT通常对大多数SE研究人员来说具有挑战性。此外，SE研究人员试图对传统GT指南进行特别改编，以适应现代社会技术（ST）背景，但在缺乏明确和相关的指南的情况下，他们往往会苦苦挣扎，导致研究质量低下。为了克服这些研究社区的挑战和利用现代研究的机会，本文提出了社会技术扎根理论（STGT），旨在简化应用程序，实现高质量的成果。它定义了ST研究背景的确切含义，并提出了STGT指南，该指南扩展了GT的哲学基础，在其方法步骤和程序中提供了更高的清晰度和灵活性，定义了可能的应用范围和背景，鼓励经常报告各种中期，初步和成熟的结果，并为不同的结果引入了细致入微的评估指南。希望SE研究界和相关ST学科如计算机科学、数据科学、人工智能、信息系统、人机/机器人/AI交互、以人为中心的新兴技术（以及越来越多的其他学科正在被快速数字化和基于人工智能的增强所改变），将受益于应用STGT进行高质量的研究，并有信心系统地产生丰富的发现和成熟的理论。
2021-09-09 cs.SE
Escaping the Time Pit: Pitfalls and Guidelines for Using Time-Based Git Data
许多软件工程研究论文依赖于基于时间的数据（例如，提交时间戳、问题报告创建/更新/关闭日期、发布日期）。然而，像大多数真实世界的数据一样，基于时间的数据通常是脏的。到目前为止，还没有研究来量化软件工程研究社区使用这些数据的频率，或者调查这些数据的来源并量化这些数据是脏数据的频率。根据研究任务和使用的方法，包括这些脏数据可能会影响研究结果。本文介绍了第一次调查的论文，利用基于时间的数据，发表在采矿软件库（MSR）会议系列。在MSR 2004- 2020发表的690篇技术跟踪和数据论文中，我们看到至少35%的论文使用了基于时间的数据。然后，我们使用Boa和Software Heritage基础设施来帮助识别和量化脏提交时间戳数据的几个来源。最后，我们为研究人员利用Git存储库中基于时间的数据提供了指导方针/最佳实践。
2021-03-21 cs.SE
Tutorial Debriefing: Applied Statistical Causal Inference in Requirements Engineering
本研究指出软件工程贡献的价值依赖因果关系证据，随机对照试验常不可行，需从观察数据中进行统计因果推断（SCI）的可靠流程以促进研究知识向实践转化。
2025-11-19 cs.SE
Psychometrics in Behavioral Software Engineering: A Methodological Introduction with Guidelines
对软件工程（SE）中人的方面的有意义和深入的理解需要考虑心理结构。心理学理论可以促进系统和健全的发展，以及采用工具（例如，心理测试，问卷调查）来评估这些结构。特别是，为了确保高质量，需要对仪器的心理测量特性进行评估。在本文中，我们提供了一个介绍心理测量理论的测量工具的评估SE研究人员。我们提出的指导方针，使使用现有的工具和开发新的充分。我们对教育和心理测试标准框架下的心理学文献进行了全面的回顾。我们详细介绍了操作新的心理结构时使用的活动，如项目池，项目审查，试点测试，项目分析，因素分析，项目的统计属性，可靠性，有效性，测试和测试偏差的公平性。我们提供了一个公开的例子，心理测量评估的基础上，我们的指导方针。我们希望鼓励SE研究的文化变革，采用心理学的既定方法。为了提高SE行为研究的质量，研究重点是介绍，验证，然后使用心理测量仪器需要更常见。
2021-06-08 cs.CY cs.SE
Ethical Interviews in Software Engineering
背景：尽管有着悠久的历史，众多的法律和法规，伦理仍然是许多软件工程研究人员不自然的话题。不良的研究道德可能导致对研究结果的不信任，失去资金和撤回出版物。研究伦理的一个核心原则是保密性，匿名化是保证这一点的标准方法。定性软件工程研究和一般定性研究的许多指导方针都存在，但这些都没有深入了解如何以及为什么要匿名化访谈数据。目的：在本文中，我们的目标是确定涉及行业从业者的软件工程访谈研究的道德准则。方法：通过学习以前的经验，并听取现有的指导方针，在更成熟的医学领域，以及在软件工程的权威，一套全面的访谈研究的检查表被提炼出来。结果如下：确定了访谈研究的要素，并提出了每一步的道德考虑和建议，特别是关于匿名化的建议。重要的道德原则是：同意、仁慈、保密、科学价值、研究人员技能、公正、尊重法律和伦理审查。结论：本研究最重要的贡献是伦理访谈研究的检查表。今后的工作需要在法律方面和道德委员会方面完善这些准则。
2019-06-19 cs.CY cs.SE
The use of controlled vocabularies in requirements engineering activities: a protocol for a systematic literature review
背景：基于证据的软件工程（EBSE）范例和系统文献综述的计划阶段。目的：一个方案，用于对基于证据的软件工程领域的几个指南建议的过程进行系统的文献综述，并提供详细信息。方法：对最近在世界领先期刊上发表的系统性文献综述的分析，加上使用两个著名的指南和一本教科书来翻译正式的计划（方案）。结果：验证的方案结论：我们发现，大多数已发表的系统评价缺乏报告的方案，或它是薄弱的。缺乏制定正式协议的工具支持。尽管协议与计划一样，必须具有适应不可预见情况的灵活性，但其目标是实际活动应尽可能与已计划的活动相似。因此，这是一个很难实现的平衡，研究人员必须小心，不要引入可能对整个工作的有效性构成威胁的更改。
2017-04-03 cs.SE
Information is all you need: Requirements Engineering Quality Reframed
South Westphalia University of Applied Sciences（南威斯特法伦应用科学大学）；Chalmers and University of Gothenburg（查尔姆斯理工大学和哥德堡大学）
提出需求工程质量整体理论，通过建模信息粒子传递，融合工件与过程视角，借助模拟展示如何校准RE过程优化信息流，为理解RE过程和工件成败提供理论框架。
2026-07-24 cs.SE
Qualitative Data Analysis in Software Engineering: Techniques and Teaching Insights
本章面向软件工程研究，系统介绍定性编码、编码指南设计与质量保证原则，并结合教学经验帮助研究者严谨分析代码注释、提交信息等定性资料。
2024-06-12 cs.SE
Pitfalls and Guidelines for Using Time-Based Git Data
许多软件工程研究论文依赖于基于时间的数据（例如，提交时间戳、问题报告创建/更新/关闭日期、发布日期）。然而，像大多数真实世界的数据一样，基于时间的数据通常是脏的。到目前为止，还没有研究来量化软件工程研究社区使用这些数据的频率，或者调查这些数据的来源并量化这些数据是脏数据的频率。根据研究任务和使用的方法，包括这些脏数据可能会影响研究结果。本文介绍了一个扩展的调查论文，利用基于时间的数据，发表在采矿软件库（MSR）会议系列。在MSR 2004- 2021发表的754篇技术跟踪和数据论文中，我们看到至少有290篇（38%）论文使用了基于时间的数据。我们还观察到，研究论文中使用的大多数基于时间的数据都是以Git提交的形式出现的，通常来自GitHub。基于这些结果，我们使用Boa和Software Heritage基础设施来帮助识别和量化几个脏Git时间戳数据的来源。最后，我们为研究人员利用Git存储库中基于时间的数据提供了指导方针/最佳实践。
2022-09-09 cs.SE
From Issues to Insights: RAG-based Explanation Generation from Software Engineering Artifacts
本文首次应用RAG方法从问题跟踪数据生成解释，实现90%的人工解释一致性，展示了结构化问题数据在提升软件系统可解释性方面的潜力。
2026-01-09 cs.SE
