Programvaran misslyckas och fixa det är dyrt. Forskning i fel förutsägelse har varit mycket framgångsrik på modellering programvara misslyckanden. Få modeller tar dock hänsyn till den viktigaste orsaken till fel i programvara: människor. Att förstå strukturen för utvecklarsamarbete skulle kunna förklara mycket om den slutliga produktens tillförlitlighet. Vi undersöker denna samarbetsstruktur med utvecklarnätverket härlett från kod churn information som kan förutsäga fel på filnivå. Vi genomförde en fallstudie med en mogen Nortel nätverksprodukt på över tre miljoner rader kod. Misslyckandeprediktionsmodeller utvecklades med hjälp av test- och post-release-feldata från två utgåvor, som sedan validerades mot en efterföljande utgåva. En modells prioritering avslöjade 58% av misslyckandena i 20% av filerna jämfört med den optimala prioriteringen som skulle ha hittat 61% i 20% av filerna, vilket tyder på att en betydande korrelation finns mellan filbaserade utvecklarnätverksmått och misslyckanden.
Menely Ref et al. undersöka strukturen för utvecklarsamarbete och använda utvecklarnätverk som härletts från kodinformation för att förutsäga fel.
Predicting failures with developer networks and social network analysis
{'venue': "SIGSOFT '08/FSE-16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Materials Science', 'Computer Science']}