Speeding-Up Non-Functional Requirements Elicitation

Abstract

Considerando la disponibilidad de Big Data para la ingeniería de software, como el caso de GitHub, la semiautomatización de la obtención de requisitos no funcionales (NFRs) es una estrategia clave hacia la definición de requisitos. Como tal, la obtención de NFRs, dentro de la automatización de la lectura de documentos, puede gestionar la masa de información valiosa existente en los datos disponibles. Esta tesis explora este contexto en tres partes, la elección de las fuentes de información adecuadas, una elicitación de la búsqueda de hechos y la identificación de NFRs. Las evaluaciones realizadas mostraron que la automatización se enfrenta a un compromiso entre eficiencia y eficacia. Esta compensación se detalla con diferentes estrategias novedosas. Los conocimientos adquiridos se organizan como un catálogo SIG (Softgoal Interdependence Graph).

Considering the availability of Big Data for software engineering, as the case of GitHub, the semi-automation of non-functional requirements (NFRs) elicitation is a key strategy towards requirements definition. As such, NFRs elicitation, within the automation of document reading, can manage the mass of valuable information existing in available data. This thesis explores this context in three parts, the choice of proper sources of information, a fact-finding elicitation, and NFRs identification. The assessments performed showed that the automation faces a trade-off between efficiency and efficacy. This trade-off is detailed with different novel strategies. The acquired knowledge is organized as a SIG (Softgoal Interdependence Graph) catalog.