Den senaste forskningen har visat värdet av sociala mått för felprognoser. Ändå saknar många arkiv den information som krävs för en social analys. Så, vilka andra medel finns för att dra slutsatsen hur utvecklare interagerar kring sin kod? Ett alternativ är statiska kodmått som redan har visat sin användbarhet när det gäller att analysera förändringar i utvecklande programvarusystem. Men hjälper de också till med att förutsäga fel? För att ta itu med denna fråga valde vi en uppsättning statiska kodmått för att avgöra vilka klasser som är mest aktiva (dvs. de klasser där utvecklarna tillbringar mycket tid med att interagera med varandras design- och implementationsbeslut) i 33 Javasystem med öppen källkod som saknar detaljer om enskilda utvecklare. Framför allt bedömde vi fördelarna med dessa aktivitetscentrerade åtgärder i samband med \inspectionoptimering" À À À À en teknik som gör det möjligt att avläsa de minsta kodraderna för att hitta de största felen. För uppgiften att inspektera optimering dessa aktivitetsåtgärder utför samt (vanligtvis, inom 4%) en teoretisk övre gräns på utförandet av någon uppsättning åtgärder. Som ett resultat av detta hävdar vi att aktivitetscentrerade statiska kodmått är en utmärkt prediktor för defekter.
Lumpe m.fl. REF undersöker vikten av aktivitetscentrerade statiska kodmått.
LEARNING BETTER INSPECTION OPTIMIZATION POLICIES
{'venue': 'International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering', 'journal': 'International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}