Using a balanced scorecard to identify opportunities to improve code review effectiveness: an industrial experience report
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使用平衡计分卡来识别提高代码审查有效性的机会：行业经验报告
DOI：
10.1007/s10664-021-10038-w
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发表时间：
2021
影响因子：
4.1
通讯作者：
Bosu, Amiangshu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hasan, Masum;Iqbal, Anindya;Islam, Mohammad Rafid;Rahman, A.J.M. Imtiajur;Bosu, Amiangshu
同行代码评审是一种被广泛采用的软件工程实践，目的是在商业和开源软件项目中确保代码质量和软件可靠性。由于与实践代码评审相关的大量工作开销，项目经理经常想知道他们的代码评审是否有效，以及在这方面是否有改进的机会。由于三星孟加拉国研究院(SRBD)的项目经理也对这些问题感兴趣，本研究使用平衡记分卡(BSC)战略开发、部署和评估了一个可投入生产的解决方案，SRBD经理可以在日常管理中使用该战略来监控个别开发人员、特定项目或整个组织的代码审查有效性。遵循BSC战略的四步框架，我们-1)定义了本研究的操作目标，2)定义了一套衡量代码审查有效性的指标，3)开发了一种自动化机制来衡量这些指标，4)开发和评估了一个监测应用程序，以告知关键利益相关者。我们用于识别有用代码评审的自动化模型在准确率和少数类F1分数方面分别比先前研究中提出的模型提高了7.88%和14.39%。它的表现也超过了SRBD的人工评估者，在准确率和少数人类别F1得分方面，该模型分别以25.32%和23.84%的差距取代了SRBD。在我们的部署后调查中，SRBD开发人员和经理表示，他们认为我们的解决方案很有用，它为他们提供了重要的见解，帮助他们做出决策。
Peer code review is a widely adopted software engineering practice to ensure code quality and ensure software reliability in both the commercial and open-source software projects. Due to the large effort overhead associated with practicing code reviews, project managers often wonder, if their code reviews are effective and if there are improvement opportunities in that respect. Since project managers at Samsung Research Bangladesh (SRBD) were also intrigued by these questions, this research developed, deployed, and evaluated a production-ready solution using theBalanced SCorecard (BSC) strategythat SRBD managers can use in their day-to-day management to monitor individual developer’s, a particular project’s or the entire organization’s code review effectiveness. Following the four-step framework of the BSC strategy, we– 1) defined the operation goals of this research, 2) defined a set of metrics to measure the effectiveness of code reviews, 3) developed an automated mechanism to measure those metrics, and 4) developed and evaluated a monitoring application to inform the key stakeholders. Our automated model to identify useful code reviews achieves 7.88% and 14.39% improvement in terms of accuracy and minority classF1score respectively over the models proposed in prior studies. It also outperforms human evaluators from SRBD, that the model replaces, by a margin of 25.32% and 23.84% respectively in terms of accuracy and minority classF1score. In our post-deployment survey, SRBD developers and managers indicated that they found our solution as useful and it provided them with important insights to help their decision makings.
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