2017 Fiscal Year Annual Research Report
Datamining of Software Repository using Personal Sensing Data
| Project/Area Number |
15K00318
|
|---|
| Research Institution | Kanagawa Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
松本 一教 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (40350673)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大須賀 昭彦 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90393842)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | データマイニング / 視線データ / ソフトウェア品質 / ソフトウェア文書 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，ソフトウェア文書の品質と，文書利用者の読書時の行動パターンと（後戻り読書，繰り返し読書，読み飛ばしなど），さらに読書時の視線パターンに関する関係性を明らかにする研究を行った．これらのパターンとソフトウェアの品質との関係から，品質を事前に予測する手法についても研究も行い以下の成果を得た：
（１）文書利用者の行動を解析可能な形式で抽出するために，途中に理解度を確認する質問を混入したテンプレート形式を定めた．この質問への回答順序，回答時間，正答率を使って，利用者の読書時の行動パターンおよび文書の理解度を数値化すると同時に可視化して解析する方式を開発した．
（２）上記（１）で開発したテンプレート形式で収集するデータと共に時刻の同期を取りながらアイトラッキングツールを用いて，利用者の視線データを収集した．そのデータを用いて，行動パターンと視線パターンとの関係性をデータマイニング手法を用いて分析した．視線パターンと行動パターンとの間に成立する相関ルールを抽出することで，読書時の行動パターンを視線データから品質を予測する方式を開発した．また，読書時の行動パターンデータと視線データに対して，それらを2次元画像表現した際の正規圧縮距離を用いてクラスタリングし，各クラスタに属する読者とソフトウェア品質との関係性を分析した．その結果から両者のデータが属するクラスタによって，品質の予測が可能であることを示した．その他，こらのデータと品質との間の関係性について，決定木学習やサポートベクターマシンなどの手法を用いた解析と精度の評価を行った．
（３）上記の（１）と（２）で得た手法や結果を総合的に用いることにより，文書利用者の行動パターンと視線パターンからソフトウェアの最終品質を予測する手法を開発した．これにより，ソフトウェア品質の上流工程での予測がある程度可能なことを明らかにした．
|
Research Products
(6 results)
