Web上のAPI利用例に対する情報の鮮度を判定する整合性検査手法の開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K20239
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分60050:ソフトウェア関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 神田 哲也 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (90780726)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: ソフトウェア工学 / データマイニング / API / ソフトウェア開発効率化 / 整合性

研究成果の概要

研究期間全体を通じ、以下の成果を得た。ライブラリのリポジトリから、整合性違反検出のための解析基盤となるデータを抽出する技術を開発した。そのうえで、Java言語、Python言語のコード片に対し、どのバージョンなら動作するかという情報の鮮度を判定する整合性違反を検出する手法を開発した。Python言語についてはブラウザ拡張の形でツールを実装し、またその必要性をQ&Aサイト上のコード片の分析を通じて示した。より鮮度の高い情報へ誘導するための仕組みを実現するには至らなかったが、そのための基盤技術としてコード片のメトリクスによる分類技術や類似度計算技術の改善、動的な実行の記録手法の開発と評価を行った。

自由記述の分野

ソフトウェア工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究で扱ったWeb上の情報について、その鮮度が重要であることを示し、またその検出のための技術開発を行うことができた。ソフトウェア自体が古くなり動作しなくなることはソフトウェア工学よく研究されているが、その概念を他のQ&Aサイトなどに広げることが可能でありまた重要であることを示した。また、Web上の情報は研究者に限らずプログラミングを行う人すべてがよく参照するものであるから、そのような情報をより正確に利活用するための概念を提唱し、実装したことは社会的意義が大きいと考える。