TEORÍA DE LA MEDICIÓN DEL SOFTWARE Una entidad puede ser un objeto físico, un evento que ocurre en un determinado momento de tiempo o una actividad que transcurre en un determinado intervalo de tiempo, Un atributo es una característica de una entidad, como por ejemplo el tamaño del código de un determinado programa o el esfuerzo requerido para llevar a cabo una determinada actividad. Las escalas permiten establecer el tipo de representación más adecuado, para un atributo de forma que se puedan comparar los valores de los mismos, considerando que diferentes escalas pueden medir el mismo atributo, para ello, en Ia teoría de Ia medición aplicada al software destacan cinco tipos principales de escalas:
Escala Nominal Es Ia escala más básica, que sitúa a las entidades en diferentes clases o categorías asignando al atributo un nombre. De este modo las clases se identifican únicamente mediante un número o símbolo.
Escala Ordinal. Con esta escala, los atributos pueden ser ordenados en rangos pero Ia distancia entre los mismos no es significativa.
Escala de Intervalo Este tipo de escala es como Ia ordinal pero con la diferencia de que Ia distancia entre los atributos sí tiene sentido. Escala de Ratio Es Ia más útil en Ia medición del software, ya que preserva el orden, el tamaño de los intervalos.
Escala absoluta Es utilizada únicamente cuando sólo hay una forma posible de medir un atributo.
Atributos internos y externos Los atributos internos son aquellos que pueden ser medidos de una entidad sin necesidad de evaluar el comportamiento externo de dicha entidad. Los atributos externos son mediciones sobre cómo una entidad está relacionada con el entorno.
Mediciones Directas e Indirectas Una medición directa es Ia medición de un atributo de una entidad sin estar otras entidades implicadas. Por ejemplo, el atributo tamaño de Ia entidad código fuente puede ser medido sin necesidad de evaluar ningún atributo de otras entidades. Las mediciones indirectas requieren de otros atributos, como por ejemplo Ia medición del atributo productividad, que requiere las mediciones tanto del tamaño como del esfuerzo y es obtenido media ante Ia división de ambos.
Terminología de Ia Medición de Software Dado que Ia medición de software es una disciplina relativamente joven, no existe aún un consenso general sobre Ia definición exacta de los conceptos y terminología que maneja, se han detectado ciertas lagunas e inconsistencias en los términos que dichos estándares definen, como son por ejemplo los conceptos de medida, métrica, medición, indicador, etc.
Métricas Se define como una forma de medir (método de medición, función de cálculo o modelo de análisis) y una escala, definidas para realizar mediciones de uno o varios atributos. Las métricas pueden ser de tres tipos en función de su forma de medir:
Métricas Directas Cuya forma de medir es un método de medición, es decir, se pueden realizar mediciones de dicha métrica sin depender de ninguna otra.
Métricas Indirectas Cuya forma de medir es una función de cálculo, es decir, Ias mediciones de dicha métrica utilizan Ias medidas obtenidas en mediciones de otras métricas directas o indirectas.
Indicadores Cuya forma de medir es un modelo de análisis, es decir, Ias mediciones de dicha métrica utilizan las medidas obtenidas en las mediciones de otras métricas (directas, indirectas o indicadores) junto con criterios de decisión.
Formas de Medir Todo proceso de medición del software tiene como objetivo fundamental, satisfacer necesidades de información, un proceso de medición no puede obtener resultados útiles si éstos no satisfacen alguna necesidad de información detectada en Ia eempresa en Ia que se lleva a cabo. Una vez identificados los atributos objeto de Ia medición, se deben definir las métricas necesarias. Para clarificar qué elementos generales hay que considerar en Ia definición de las métricas se ha definido Ia sub-ontología de las métricas, en Ia que se identifican los principales tipos de métricas que se pueden definir.
Proceso de creación de Métricas En Ia actualidad muchas de las métricas propuestas han fracasado, siendo sólo unas pocas Ias que han sobrevivido con éxito Ia fase inicial de definición y son usadas actualmente en Ia industria. Ello es debido a varios problemas (Briand et al, 1999) Las métricas no están siempre definidas en un contexto en el que el objetivo de interés industrial que se pretende alcanzar mediante su utilización es explícito y queda bien definido. Por ejemplo: Ia reducción del esfuerzo de desarrollo o Ia reducción de los fallos presentes en los productos software. En ocasiones, aunque el objetivo sea explícito, las hipótesis experimentales a menudo no están hechas de forma explícita, por ejemplo ¿qué se pretende deducir del análisis?, ¿resulta creíble el resultado?
Las definiciones de métricas no siempre tienen en cuenta el entorno o el contexto en el cual serán aplicadas, por ejemplo ¿se puede utilizar una métrica definida para un entorno, no orientado a objetos, en un contexto orientado a objetos? A menudo, no es posible realizar una adecuada validación teórica de Ias métricas porque el atributo que una métrica pretende cuantificar no está bien definido, por ejemplo, Ia noción de complejidad.
Identificación En esta etapa se pretende identificar los objetivos de medición y las hipótesis bajo Ias cuales se crean las métricas. Los objetivos indican Io que se pretende conseguir con Ia utilización del proceso de medición y representan Ia razón por Ia que se llevará el proceso de medición (el “porqué”).
Creación El proceso de creación es aquel en el que a partir de los requisitos obtenidos en Ia etapa de identificación se creará una métrica válida, lista para ser aplicada en entornos reales. Como resultado de Ia realimentación, las métricas deben ser redefinidas de acuerdo a las validaciones, teóricas o empíricas, fallidas. Al final de Ia etapa de creación, las métricas se considerarán válidas y aquellas que no sean válidas, serán descartadas. Las etapas en las que se subdivide Ia creación son:
Definición Es el primer paso de esta fase que debe realizarse considerando las características del producto que vamos a medir y Ia experiencia de los profesionales. En Ia definición se deben considerar objetivos claros, es decir, realizar una definición de Ia métrica orientada al objetivo identificado en Ia fase anterior para evitar obtener una definición de Ia métrica que no cumple con el objetivo deseado.
Validación teórica El objetivo principal de Ia validación teórica es demostrar que Ia métrica mide el atributo que pretende medir, es decir, comprobar si Ia idea intuitiva acerca del atributo que está siendo medido se refleja en Ia métrica. Lamentablemente no existe un estándar para Ia validación teórica a través del cual obtener Ia información matemática de las métricas definidas.
Validación empírica El objetivo de esta etapa es probar Ia utilidadpráctica de las métricas propuestas.La validación empírica se utiliza para obtener información objetiva sobre Ia utilidad de las métricas propuestas ya que puede que una métrica sea correcta desde un punto de vista formal, pero no tener relevancia práctica para un problema determinado.
Explicación psicológica Idealmente es necesario tener Ia capacidad de explicar Ia influencia de los valores de las métricas desde un punto de vista psicológico. Algunos autores, como Siau (1999), proponen el uso de Ia psicología cognitiva como una disciplina de referencia. De esta manera, las teorías como ACT |Adaptative Control of Thought)].
Aceptación Suele ser necesaria Ia existencia de una fase de pruebas en laboratorio en Ia que se realice una experimentación sistemática en entornos reales y con usuarios reales para verificar si cumple los objetivos buscados i dentro de un entorno de trabajo real. Esta etapa se diferencia de los casos de estudio en que en éstos últimos se suele trabajar en el entorno final de aplicación. En definitiva, en esta etapa se intenta averiguar si las métricas “válidas” que se consiguieron al final de Ia fase de creación son aceptables en entornos de aplicación reales, teniendo en cuenta los objetivos obtenidos en Ia etapa de identificación.
Aplicación En esta etapa se utiliza Ia métrica ya aceptada en el entorno real. Esta fase se lleva a cabo en paralelo con Ia fase de acreditación.
Acreditación Esta última fase del proceso es una etapa dinámica que persigue el aseguramiento de Ia métrica y Ia mejora continua de Ia misma, en función de cómo evoluciona el entorno de aplicación, de manera que se puedan seguir cumpliendo los objetivos que se perseguían al principio del método.