On the Impact of Affect in Software Engineering

Selon les études scientifiques, l'une des meilleures façons d'améliorer la performance des développeurs de logiciels peut être réalisée en se concentrant sur les individus. Par exemple,Agile Manifesto a évalué les individus et leurs interactions sur les processus et les outils,tout en mettant l'accent sur le fait de fournir un environnement favorable et souhaitable aux employés. En outre, les recherches menées dans les autres domaines comme la psychologie, le comportement économique et organisationnel révèlent que le bien-être émotionnel des gens agit comme une force causale de leur productivité. Les affects d'individus, c'est-à-dire leurs émotions, leurs sentiments et leur humeur influencent sur leur comportement et leurs interactions et, par conséquent, le développement de logiciels en tant qu'activité collaborative des développeurs peuvent également être influencé par ces affects. Surtout sachant que le développement logiciel est un processus complexe, cognitif et intellectuel, ces affects peuvent avoir un impact significatif sur son succès. Jusqu'à présent, très peu d'études ont été menées dans un contexte de génie logiciel pour étudier comment les affects des développeurs pourraient influencer le processus de développement logiciel et quelles conséquences ils peuvent apporter. Cette thèse vise à étudier le lien entre les affects des développeurs et les aspects cruciaux du processus d'ingénierie logicielle, il s'agit de la qualité du travail en résultat et le temps nécessaire pour y parvenir. À cette fin, nous avons effectué plusieurs études empiriques sur des projets "open source" populaires. Dans un premier temps, nous avons essayé d'analyser la présence d'affects dans des artefacts de génie logiciel/ de l'ingénierie du logiciel, d'inspecter leurs significations dans ce contexte et de vérifier la faisabilité du support automatique d'outil pour la détection de l'affect dans le domaine du génie logiciel/ de l'ingénierie du logiciel grâce à ces études empiriques. Ensuite, deux grandes études de cas empiriques ont été réalisées pour analyser l'impact des systèmes métriques liés affectifs. Dans la première étude, nous avons examiné l'impact de divers facteurs, y compris le sentiment de l'issue et les commentaires sur la défectuosité-pronostic d'un correctif. Ensuite, les commentaires ont laissé dans le repérage de la sortie et des dépôts utilisés comme proxy pour les discussions humaines. Les modèles explicatifs ont montré une précision et un rappel significatif, en particulier en raison de l'impact des facteurs humains de la discussion humaine, tandis que les paramètres liés au sentiment y jouent également un rôle. Dans notre deuxième étude, nous nous sommes concentrés sur la durée de l'examen du code et la résolution des problèmes, qui sont deux activités principales dans le développement de logiciels. Bien que cette étude utilise les mêmes données que l'étude précédente, les facteurs analysés l'ont plus largement été sélectionnés, par exemple, pour les facteurs liés à l'affect, les mesures, y compris le sentiment, l'émotion et la politesse des commentaires ont été calculés. Les facteurs liés à l'affect sont apparus parmi les 10 principaux éléments influents des modèles proposés. Tandis que, des modèles explicatifs forts ont été obtenus avec une haute précision et un rappel élevé, c'est-à-dire plus de 75% pour aussi bien la précision que pour le rappel. Les découvertes de ces deux études ont révélé que des facteurs concernant l'affect ont un impact sur de principales mesures du processus de développement de logiciels, incluant la qualité et le temps pris pour mettre fin aux activités principales, il s'agit de l'examen de code et la résolution des problèmes (publication). Cela est encore plus important pour les projets "open source", car récemment, de nombreux projets "open source" populaires et même des référentiels de code comme Github ont commencé à chercher une solution possible pour traiter des conflits, sous forme de codes de conduite. De grands projets logiciels, comme des projets "open source", sont construits et entretenus en collaboration par des équipes de développeurs et de testeurs, qui sont typiquement et géographiquement dispersés. Cette dispersion crée une distance entre des membres de l'équipe, cachant des entiments de détresse ou (un)bonheur de leur gestionnaire, ce qui les empêche d'utiliser des techniques de remédiation de ces sentiments. La mesure automatique de l'incidence des artefacts du génie logiciel peut aider des gestionnaires à contrôler leurs environnements d'équipe en fonction de leurs besoins et à augmenter leur conscience émotionnelle. Cela pourrait finalement conduire à une meilleure prise de décision pour ces directeurs au moment désiré à stimuler l'ambiance de leur équipe et de traiter des conflits ou des obstacles avant qu'ils deviennent perplexes et insolubles. Nous avons conduit une étude empirique pour comprendre des codes de conduite et leur rôle dans des projets "open source". Nous espérons que cette évaluation de codes de conduite et nos résultats avec des mesures d'affect automatisées pourront permettre aux praticiens de non seulement remarquer des problèmes, mais également d'évaluer des contre-mesures éventuelles à prendre.