Visualisering av programvaruutveckling är en lovande teknik för att bedöma programvaruutvecklingsprocessen. Vi studerar hur komplexa korrelationer av programutvecklingsattribut kan göras med hjälp av multivariata visualiseringstekniker. Vi använder en kombination av färg och texturer för att avbilda upp till fyra artefaktattribut samtidigt i en vy med samma rumsliga layout. Därefter beskriver vi en interaktiv navigeringsmetod för attribututrymmet som kan utöka korrelationskapaciteten till fyra eller fler attribut. En andra fråga vi tar upp är hur man använder kluster för att minska komplexiteten i evolutionsvisualiseringar. Vi föreslår två nya metoder, isometriska och isorelevans, för att generera relevanta abstraktionsnivåer i ett hierarkiskt kluster av programvaruutvecklingsartefakter. Den isometriska metoden genererar partitioner med liknande storlekselement. Isorelevance-metoden genererar partitioner med element av liknande relevans. Vi föreslår en ny widget, klusterkartan, som visualiserar alla partitioner i en kluster och stöder användare när de gör storlek/relevans kompromisser när de väljer en partition. Vi illustrerar tillämpligheten av de föreslagna teknikerna med två användningsscenarier på utvecklingen av två verkliga industriella storleksprojekt.  Nyckelord: Evolution visualisering, Software visualisering, CVS Visualisering av utvecklingen av programvara har nyligen vuxit fram som en lovande forskningsriktning. Den använder sig av inspelningar av programvaras historia, t.ex. från system för programvarukonfigurationshantering (SCM), för att bygga grafiska representationer av utvecklingen av programvaruartefakter. Huvudsyftet med sådana representationer är att låta användarna utforska programvaruutvecklingen och göra visuella korrelationer som leder till relevanta resultat när det gäller processbedömning eller systemförståelse. I denna uppsats bygger vi vidare på tidigare forskningsinsatser inom området programvaruutvecklingsvisualisering. Vi tar upp två aspekter av problemet med att hantera den stora programvarustorlek som ska visualiseras: många dataelement (t.ex. filer och filversioner i ett arkiv) och många attribut per element (t.ex. filstorlek, typ, och författare, och begå tid och kommentarer). Vi tar itu med det första problemet genom att använda en multiscale (eller hierarkisk) programvara nedbrytning och en ny visuell widget för att visa denna hierarki och låta användarna välja från sina relevanta nivåer av detaljer. Vi tar itu med det andra problemet genom ett nytt visuellt förhållningssätt som möjliggör komplexa visuella korrelationer över multivariata data. Detta dokument har följande struktur: I Avsnitt 2 går vi igenom tidigare arbete med programvaruutvecklingsvisualisering. I Avsnitt 3 beskriver vi den grundläggande visualiseringsmodell som vi bygger våra multivariat- och flerskaliga visualiseringstekniker på. Avsnitt 4 detaljer vår multivariat visualisering strategi. Avsnitt 5 beskriver klusterkartan, en ny widget för att visualisera och välja från flera möjliga nedbrytningar och flera nivåer av detaljer därav. I avsnitt 6 presenteras ett antal användningsscenarier som visar att de föreslagna teknikerna är tillämpliga. Avsnitt 7 avslutar dokumentet med en sammanfattning av vårt bidrag och beskriver framtida forskningsinriktningar. Den massiva ökningen i popularitet och användning av SCM-system, som påverkas av projekt med öppen källkod som CVS och Subversion, öppnar nya möjligheter för projektredovisning, revision och förståelse. Arbetet har hittills fokuserats på två forskningsområden: datautvinning och datavisualisering. Datautvinningsforskningen fokuserar på bearbetning och utvinning av relevant information från de utvecklingsdata som lagras i SCM-system. Men de flesta data mining närmar sig arbete genom att försöka passa en befintlig "datamodell" på den rådata som lagras av SCM-systemen, vilket är bra om modellen är korrekt och exakt vad användaren vill se, men kan vara av begränsad användning annars. Många tekniker har föreslagits för att erbjuda tillgång till högre nivå, aggregerad information om projektets utveckling [Gall et al. 2003; Zimmermann m.fl. År 2004]............................................................... Datavisualisering, den andra forskningsriktningen, tar den olika vägen att göra den stora mängden evolutionsdata effektivt tillgänglig för användaren. Visualiseringstekniker använder en "svag" datamodell, eftersom målet är att låta användarna upptäcka mönster och trender själva, snarare än att hårdkoda sådana mönster i gruvprocessen. Många visualiseringar verktyg har föreslagits för att hjälpa användare att analysera programvaran evolutionsdata [Eick et al. 1992; Froehlich och Dourish 2004; Lanza 2001; Wu et al. 2004; Voinea m.fl. 2005; Pinzger et. al. 2005, Voinea och Telea 2006]............................................................. Dessa verktyg kan ge insiktsfulla översikter över evolutionen. De gör det dock inte möjligt för användare att utföra effektiva korrelationer över hela utvecklingen som omfattar mer än en eller två programvaruattribut samtidigt. Det finns två undantag. Först är Augur [Froehlich och Dourish 2004], ett verktyg som delar utrymmet *
Voinea m.fl. REF presenterade en flerskalig och multivariat strategi för att visualisera programvaruutveckling.
Multiscale and multivariate visualizations of software evolution
{'venue': "SoftVis '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}