2023 Fiscal Year Annual Research Report
Quantitative Analysis and Automated Evaluation of Software Quality Characteristics Susceptible to Developers
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21K11831
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
阿萬 裕久 愛媛大学, 総合情報メディアセンター, 教授 (50333513)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
天嵜 聡介 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (00434978)
横川 智教 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (50382362)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 変数名 / コードレビュー / 開発者特性 / 統計解析 / ソフトウェア品質 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023 年度も前年度に引き続き，プログラム中の変数名に注目した研究を実施した．
まず，2022-2023年度に開発・公開したツールを活用し，約 1800 件の Java オープンソース開発プロジェクトならびに約2400 件の Python オープンソース開発プロジェクトからデータ収集を行った．そして，複数の単語を合成して作られた説明的な名前（複合語）に注目し，類似しているが異なる変数が混在している場合のソースコードの可読性低下に着目した研究を進め，本分野のトップジャーナルの一つである Empirical Software Engineering に論文が掲載された．さらにはその功績が高く評価され，情報処理学会ソフトウェア工学研究会から卓越研究賞を受賞した．なお，収集した研究データ並びに開発したツールはいずれも Web 上で公開している．
次に，不適切な変数名の自動検出に向けた研究も実施した．これまでにプログラムスライシング技術と文書のベクトル化技術を使った手法を提案してきたが，新たに大規模言語モデルを活用した手法を提案し，国内ワークショップならびに研究会で発表を行った．そして，研究の洗練化を行い，国際会議へ論文を投稿して採録された（発表は 2024 年 5 月の予定である）．
また，以上のものとは別の視点として，ソースコードの書き方，特にテストのためのソースコードの書き方にも着目し，その中に見られる問題点（コードスメル）についてデータ分析を行い，その研究成果を国内ワークショップならびに研究会で発表した．あわせて，国際会議にも発展版を論文投稿し，採録された．こちらについては既に発表を済ませ，参加者からは興味深い反応が得られた．研究データは研究代表者の Web サイトで公開している．
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