| Project/Area Number |
21K11842
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Nara National College of Technology |
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Principal Investigator |
上野 秀剛 奈良工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (70550094)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | プログラム理解 / ヒューマンファクター / 視線計測 / 構文木 / パターンマイニング / 視線 / 脳波 / 生体計測 / 生体情報 / マイクロプロセス |
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| Outline of Research at the Start |
本研究はプログラムを読み，その内容を理解する「プログラム理解」における熟練者と初心者の違いを明らかにすることを目的とする．プログラム理解の大部分は開発者の頭の中で行われるため，操作履歴や視線移動，脳活動を組み合わせることで理解速度や精度，不具合への気づきに影響を与えている要因を分析する．特に，1度の理解過程を複数のプロセスの組み合わせと見なし，各プロセスにおける特徴の差に着目した分析を行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度までに開発した，ソースコードを読む際の視線移動をソースコードの構文木に対応する時系列遷移情報に変換する手法を用いて，各構文要素に対する視線の遷移と理解タスクの正否の関係を分析した．実験で計測した256 件（16 人 × 16 タ ス ク ）のプログラム理解タスクのうち，正常な計測が出来なかったタスクを除外した，正解タスク119件，不正解タスク81件を分析に用いた．分析の結果，プログラム理解に成功した被験者はfor文を構成する初期化式，条件式，更新式の3式を連続して遷移する視線移動が有意に多い一方，失敗した被験者は条件式と初期化式を交互に移動する視線移動が有意に多く，差が見られた．また，複数メソッド間の視線移動に着目すると理解に成功した被験者は呼び出し先から呼び出し元に遡る視線移動が有意に多く，タスク開始時には変数宣言やアクセッサメソッド，タスク終了直前には整数リテラルやメソッドの引数への着目が見られた．
また，開発した手法をさらに発展させ，視線をソースコードの特徴を表すパスコンテキストならびに対応したベクトルとして表現するeye2vecを提案した．パスコンテキストとはソースコードから生成された構文木上のある2単語の経路のことである．Java プログラムのバグ発見タスクで計測した視線データ63件に対してeye2vec を適用し，(1) 生成したベクトルをクラスタリングするとバグ発見/未発見で分かれるか，(2) バグ発見/未発見に寄与するソースコードの要素を抽出できるか．Silhouette Coefficient（シルエット係数）を用いて評価した結果，ベクトルは開発者ごとに分かれていた．また，主成分分析（PCA）でクラスタリングを行った結果，バグ発見/未発見に寄与するソースコードの要素を寄与度として定量的に算出できることが示された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
申請時に提出した研究実施計画で予定していたとおり，2023年度末までに開発した分析手法を用いた複数の被験者実験と分析を進めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き開発した分析手法を用いた分析を進める．また，新たに開発したeye2vecについても，これまでに計測した視線データを活用してその有用性の評価と，発展の方向性について検討を進める．
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