Taxonomy of bug tracking process smells: Perceptions of practitioners and an empirical analysis

Hata takibi, bir yazılımda bulunan problemleri izleme ve raporlama sürecidir. Literatürde kabul görmüş bir hata takip süreci olmasa da, en işlevsel hata takip süreci için bazı kurallar ve kabul gören uygulamalar, birçok şirket ve açık kaynaklı yazılım projesi tarafından kullanılmaktadır. Farklı platformlar arasında küçük farklılıklar olsa da tüm bu kural ve uygulamaların temel amacı daha verimli bir hata takip süreci gerçekleştirmektir. Yazılım mühendislerinin, bu kabul gören uygulamaları izlememesi, yalnızca hata takip sürecinin faydalarını azaltmakla kalmaz, aynı zamanda yazılım geliştirme yaşam döngüsünün diğer aşamalarını da olumsuz etkiler. Bu çalışmanın amacı, hata takip sürecinde meydana gelen kötü uygulamaları yani hata takip süreci kokularını incelemektir. Bunun için, çok sesli bir literatür taramasının sonuçlarına dayanarak, akademik ve gri literatürdeki 60 kaynağı analiz ettik ve hata takip sürecindeki 12 kötü uygulamayı içeren bir taksonomi önerdik. Kötü uygulamaları nicel olarak analiz etmek için 4'ü Jira tabanlı, 2'si Bugzilla tabanlı olmak üzere 6 projeden toplanan hata raporlarını inceledik. Ardından, yazılım mühendislerinin, bu taksonomi hakkındaki düşüncelerini öğrenmek için farklı ülkelerden 30 yazılım profesyoneli ile bir hedefli anket gerçekleştirdik. Ayrıca, kötü uygulamaların, bu uygulamalardan etkilenen hatalardaki kapanma süresi ve yeniden açılma sayısını istatistiksel olarak nasıl etkilediğini analiz ettik. Ampirik sonuçlara dayanarak, tüm projelerde önemli sayıda kötü uygulamanının bulunduğunu ve bazı kötü uygulamaların kalite ve hız üzerinde istatistiksel olarak önemli etkileri olduğunu gözlemledik. Anket sonuçları, yazılım profesyonellerinin çoğunun kötü uygulama taksonomimizle aynı fikirde olduğunu gösterdi. Ampirik analiz, hata takibindeki kötü uygulamaların açık kaynak kodlu projeler üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bu çalışmada önerilen taksonomi, hata takip sürecinde kötü uygulamaları tespit etmek ve önlemek için geliştirilecek olan araçlara bir temel oluşturabilir.