Validaci6n de Mktricas para Esquemas Conceptnalescomo Indicadores de Calidad en Modelos Orientados al

Objeto

Jos6 Romero, Oscar Pastor, JJ. FonsUniversidad Polit6cnica de Valencia,Camino de Vera s/n, Valencia, Espa!ia

Correo electr6nico: {jromero | opastor fjjfons}@dsic.upv"es

Resumen

Trad:.cionalmente, el desarrollo de producrossoare de colt.dad ha estado basado en el estudioTel c6digo impLementado. Puesta de manifiesto laimportancia de las etapas tempranas de andLisispara el aseguramz-ento de la caLz`dad, las me"tricasdeben aumentar su nine[ de abstraccz-6n parareferirse a esquemas (modeLos) conceptuaLes~ Estasnuevas medidas deben ser vaLz-dadas te6rz.ca yempz�rz.camente. Este planteamiento encajaperfectamente con nuestro enfoque metodoL6gicopara La generaci6n autom6tica de apLicaciones apartir de modeLos conceptuales orientados aLobjeto,. combinando aspectos formales connotaciones esta~ndar en La industria,

La originaLidad del trabajo es estabLecer yvolt-Tar relaciones entre las medidas conceptuaLesy Los atributos de caLzdad Tel sojlware mediantehip6tesis de aseguramiento de caLidad. DeterminarLa call.dad de Las apL!caciones soare generadasautomdticamente es analor las medidasreLevantes, capturadas :amble automan-camente,, de un modeLo conceptual orientado aLobjeto. Para6110, se puede utiL`zzar La herramienta CASE quesoporta nuestro me Odo.

Palabras ClaveCalidad del software, m6tricas orientadas al

objeto, modelado conceptual, metodos orientados alobjeto, generaci6n automatica de software.

1.Introducci6n

Obtener productos software de calidad ha sidoel objetivo final perseguido por el m6todo Ilamado0O-Method[1} desarrollado en nuestro grupo deinvestigaci6n. Basados en la combinaci6n dem6todos formales[2] y notaciones esnindar[3] Seplanted la creaci6n canto del m6todo como de unaherramienta CASE[4] qua le diese soporte. 00-Method se fundamenta en el paradigma objetual yen el paradigma de la programaci6n autorIuitica[5].

De esta forma Se ha logrado un metodo dedesarrollo muy potente qua genera c6digo(aplfcaciones completas y no meras plantiJJas) deUna manera autorr]dtica a partir de modelosconceptuales. Adamds, estos modelos conceptualestienen su reflejo en un lenguaje de especificaci6nformal usado como reposicorio de dacos de altonivel transparente al usuario. Sin embargo, elusuario percibe el estar trabajando con notacionesampJiamente usadas en la industria.

En los I:fltimos afios, fa preocupaci6n por elaseguramiento de la calidad nos ha hechoreflexionar sobre c6mo dotar de calidad al m6todoen sf y a los productos software Que 61 generaautorndticamente. Sobre el primer punto hemosrealizado propuestas de definici6n de un marco detratamiento de la calidad para 00-Method[6]. En elpresence trabajo, se aborda el puntocomplementario de c6mo asegurar la calidad de losproductos generados.

En la mayorfa de ocasiones, Se mide la calidadde un producto basdndose en m6tricas sobre elc6digo que constituye su implementaci6n. Ya quela generaci6n de c6digo en 00-Method esautorndtica, y dada la gran importancia Que tienenlas primeras culpas de modelado de sistemas en elaseguramiento de la calidad del producto final, sepropone subir el nivel de abstracci6n para definirmetricas sobre modelos conceptuales orientados alobjeto.

Existen ya propuestas[7] sobre la notaci6n UMLque Se van acercando a un objetivo similar. Sepretende adapter estas propuestas, enriquecerJas conlas caracter!sticas especffleas Que contiene O0-Method y su lenguaje de especificaci6n formalOASIS|21, y por Oltimo, validarlas te6rica yempiricamente.

Partiremos de la experiencia obtenida deltrabajo con casos reales resueltos con 00-Methodpara el establecirniento de hip6tesis (de calidad)Que permitirdu nalidar empiricamente las medidaspropuestas. En un siguiente paso, vaZidaremos de

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forma te6rica dichas medidas basdonos enmarcos formales ya establecidos[8].

Obtenemos asi Que para evaluar la calidad de unsistema de informaci6n, Se deben recoger una seriede medidas sobre su correspondiente modeloconceptu&I. Como la generaci6n de c6digo esautomatica y el m6todo tiene un diccionario dedatos de alto nivel, Se puede comprobar fdcilmentela calidad de un sistexna software. Cabe destacarque una medida es un posible indicador de unproblem& cuando 6sta super& ciertos umbrales.Estos se irarl afinando con la realizaci6n de unmayor ndmero de casos reales. De iguxal manera, Sepropondra en un trabajo futuro la generalizaci6n aotros m6todos -bajo ciertas condiciones- de losresult&dos obtenidos.

En cuanto a la estructuraci6n del presentetrabajo, se establecen las hip6tesis Ilamadas decalidad para determinar el conjunto de m6tricasconceptuales. Despu se plantea c6mo deben servalidadas empiricamente basdndose en el disefio deexperimentos y su anisis estadfstico~ Luego, Seplantea c6mo deben ser validadas te6ricamente.Para concluir, Se presentan las conclusiones y losposibles trabajos futuros.

2. Medidas e bip6tesis de caBdad

Como Se ha avanzado anteriormente, metricaspara el aseguramiento de la calidad existen paralenguajes de programaci6n orient&dos al objeto.Actualmente existen tambi6n propuestas a mas &Itonivel para esquemas conceptuales. Por 6110, vamosa escoger Una propuesta vida desde el punto devista formal como base para adaptarla y aplicarla alas particularidades de 00-Method. La definici6nde las metricas Que se present& en este trabajocuenta con la base de las observaciones realizadasen los proyectos Ilevados a cabo por una empresade software Que utiliza 00-Method para laresoluci6n de casos reales. De esta experiencia Seha seleccionado el conjunto de medidas cuyavalidaci6n empirica planteamos y que sernrefinadas conforme se desarrollen mas proyectos enla empresa. A partir de estas medidas,seleccionamos aquellas Que creemos relevantespara los atributos de calidad de un productosoftware[9]. Se presentan en form& de hip6tesis(llamadas de calidad) la relaci6n entre la medida yel atributo de calidad. El paso siguiente es Una vezaceptada la validez empfrica, Se Valida la medidaformalmente desde un ?unto de vista te6rico,utilizando un marco matemdtico bien definido.

Es interesante destacar Que aquf Se hace especialhincapi( en las medidas de un determinadoapart&do del modelo conceptu&I 00-Method como

es la visi6n estructural que aporta el modelo deobjetos; por ser el campo de investigaci6n en dondese ha trabajado m. Sin embargo, indicaremostambien medidas de otros apart&dos de un modeloconceptual 00-Method. Adem, una vez que sedefina el proceso de desarrollo de software con00-Method, se podrtin incorporar de form& similarmedidas sobre el proceso de desarrollo.

Tomando como punlo de partida las mgtricasexistentes tanto para lenguajes como para modelosorient&dos aI objeto, Se presentan a continuaci6n unextracto de medidas particularizadas para OO-Method con el unico objetivo de dar una idea allector de la diferenciaci6n con respecto a lasmetricas existentes en la literatura. Para mayordetune de los conceptos propios de 00-Method,recomendarnos al lector interesado la consult& delas referencias bibliograficas aI final de estearticulo.

. Me- "hues de Esquema Conceptual:Ndmero de Interacciones Globales, ndmero de

Agrupamientos (Cltisters), ndmero de Vistasdefinidas, ndmero de Eventos Compart"zdos, Ratiode uso de herencia, ndmero de Diagramas deTransici6n de Estados bdsicos, n-urnero total deDisparos, n6mero de errores de validaci6n, nxirnerode avisos de validaci6n

* Modelo de Objetos..N-umero de atriburos (constantes, variables,

derivados), n-urnero de servicios Que componen lastransacciones, nu-mew de closes servidoras (Queofertan servicios aI resto de clases) Que puedeactivar la clase estudiada como actora (cLase actz"vacuyas instancias podran lanzar servicios), ntimerode inteaces distintas de su interfaz por defecto,n -umero de restrz"cciones esta-rices, n-umero derestr!cciones din"amicas

. Modelo DinmicoNdmero de estados, nu"mero de transz.cz"ones,

nu-mero rmiximo de trans!ciones para un estado,n-umero ~maxx"mo de disparos por clase, n6mero dedisparos a otro objeto

* Modelo FuncionalNtimero de evaluaciones (Card!nales, De

Estado, De Situac!6n), nu-mero de evaluacionespropias, ndmero de evaLuaciones heredadas,nOmero de evaLuacz.ones redefinidas

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Para establecer la relaci6n entre m6tricasconceptuales y atributos o principios de calidad [9,101 partiremos de las siguientes hip6tesis:

Con respecto a las gm-as de modeladoo Hip6tesis 1 (adecuaci6n de

construcciones): Cuando un ratiode uso de un elemento esaproximadamente cero, puedeexistir un problerna deinadecuaci6n de construccionesde 00-Method- Es decir, el queun elemento no Se useextensivamente puede serindicador de que el elemento notiene su semdntica bien definidaen el m6todo.

o Hip6tesis 2 (adecuaci6n dellenguaje): A rnayor ratio deerrores de validaci6n / ndmero declases, puede ser un indicativo defalta de flexibilidad del m6todo ala hora de modelar~ Esto Deva aQue a mayor flexibilidad en elmodelado, verier adecuaci6n de2lenguaje de modelado, es decir,Se incrementan el nlnr]ero deinconsistencias en los modeJos.

o Hip6tesis 3 (dise6o sistemtico):Un valor absoluto del numero deerrores de validaci6n mayor quecero denote una falta en el disefiosistemdtico del sistema.

o Hip6tesis 4 (comparabilidad): Elprincipio de comparabilidadpuede deducirse del atributo decalidad Ilamado portabilidad enlas IS09I26 que Se expZica masadelante.

o Hip6tesis 5 (claridad): Un ratioelevado de reZaciones por clasesafecta negativamente a la claridadde un modelo. Pueden utilizarseuna suma de elementos/ nnmerode clases o bien un valor absolutodel ndmero de clases paradeterminer la complejidad de unmodelo. Un modelo mascomplejo Serd menos claro.

o Hip6tesis 6 (eficienciaon6mica): El rincipio de

enclencla economlca escomparable a la definici6n delatributo de caZidad //amadosimplemente `.eficiencia" en lasnormas IS09126

Con respecto a los atributos de calidad deIS09126

o Hip6tesis 7 (funcionalidad): Eln6mero de inconsistencies en elaruijlisis realizado con los casos deuso establecidos y los escenariosdefinidos determinan lafuncionaJidad deJ sistema. Amayor nOmero de inconsistenciasde este estilo menorfuncionalidad en el sistema.

o Hip6tesis 8 (fiabilidad): Elndmero de operadoresrelacionales en una f6rmula y eltamaho rnaximo del tamafio deUna transacci6n son elementosque inciden directamente sobre lafiabilidad de un modelo analizadocon O0-Method.

o Hip6tesis 9 (ergonomia): Elndmero de cZases visiblesrelacionadas puede ser unindicador de la ergonomia a lahora de manipular el modeJo- Amayor visibilidad mayorflexibilidad para definir nuevasf6rmulas en Una clase.

o Hip6tesis 10 (eficiencia): Elndmero de clases introducidas oborradas en Una iteraci6n puedeayudar a determinar Si un modeloevoluciona eficientemente hacialos requisitos propuestos. Amenor variaci6n de clases potiteraci6n Se estd m Ceres de unasoluci6n a medida del cliente.Una variaci6n Brande, puedeindicar que ha habido un esor ala hora de tomar requisitos.

o Hip6tesis 11 (mantenimiento): Lafacilidad de rnantenimiento deUna aplicaci6n vendra en funci6nde las medidas de complejidad. Amayor complejidad (por ejemplondmero de clases visibles) mayoresfuerzo de mantenimiento habraque hacer en el modelo cuando serequiera hacer un cambio.

o Hip6tesis 12 (portabilidad): Laportabilidad de un modelo vendrddeterminada por el nl:imero deelementos no representados conla notaci6n estandar UMI.

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Una vez detalladas las hip6tesis de calidad esnecesario validarlas empiricamente, y por supuesto,formalmente. Estos dos aspectos son los quetratamos en los siguientes apartados. S61o en elcaso de que se acepten las medidas como valldastanto empirica como te6ricamente, se aceptard lamedida come indicador de calidad. Resaltartambin que el conjunto de m6tricas no s6locontiene medidas de la complejidad del modelo,sino que tambi6n se aglutinan medidas deconcordancia sinbictica y semdntica con el propiometodo y con los requisitos analizados con elm6todo.

3. Modelo de validaci6n empfrica

En este punto se propone el modelo basado enel dise5o de experimentos Que permite validarempilicamente las hip6tesis propuestas.Deterrninando las metricas involucradas en laship6tesis establecemos las medidas significativaspara medir la calidad de un esquerna conceptual.Cabe recordar quo mientras otros trabajos Secentran en la probabilidad de encontrar clasespropensas a toner errores[lll, nosotros asumimosque la generaci6n de c6digo estd libre de errorespor estar basada en patrones bien definidos yestudiados. Los errores pueden venir aI construir elmodelo conceptual, pero para este inconvenienteexiste un proceso de validaci6n stunictica ysemantica implementado en la herramienta OO-Method/CASE que da soporte al m6todo.

Describiendo propiamente el modelo devalidaci6n empirica, Se debe tenor en cuenta lossiguientes pasos para validar las hip6tesisplanteadas:

Establecer un caso practico real a resolverpor distintos modeladores.Seleccionar los participantes involucradosen el experimento. Se determinara el nivelde experiencia de los participantesmediante cuestionarios o entrevistas con elfin de asignar aleatoriamente a distintosgrupos los modeladores con mayorexperienciaDeterminer los productos entregablesdespu6s del proceso de modelado. Es decirel tipo de documentaci6n a entregar:modelo analizado y m6tricas obtenidas.Realizer las pruebas oportunas paracomprobar que los entregables Se ajustan ono a los requisitos planteados. De estemodo, en vez de centrarnos en errores dec6digo, nos centramos en la falta de

concordancia con los escenariosestablecidos.

Despu6s de este planteamiento se realiza elpertinente snailsis, utiLizando la estadistiesdescriptiva para interpretar los resultados.

Se roman valores de mimo, minimo, media,mediana, y desviaci6n esuirldar para cada medidaincluida en las hip6tesis. A continuaci6n, se realizaun analisis de correlaci6n entre las mismas paracomprobar que las hip6tesis (Sus medidas) sonindependientes. Finalmente, se establece la relaci6nentre probabilidad de falta de concordancia delmodelo con Los requisitos en base a un analisis deregresi6n univariante. AI asl proceder, se validanlas m6tricas (y las hip6tesis) para el aseguramientode la calidad del esquema conceptual modelado.

For ejemplo, aI validar la hip6tesis de fiabilidadque nos decia Que a mayor nOmero de operadoresrelacionales en las f6rmulas de una clase desciendela fiabilidad del sisterna generado, haremos losiguiente: el usuario evaluard de O a 10 la fiabilidaddel sistema contrastando Los requisitos (casos deuso) establecidos y el ndmero de faltas deconcordancia encontrados. Teniendo las dosvariables (fiabilidad y namero de operadores) enforma continua, se establece la recta de regresi6n yse realiza un andlisis viendo el coeficiente decorrelaci6n, o bien, por medio de un anlisis deresiduos, Ademas, se puede concreter si la relaci6nentre las variables es lineal o no, realizando yobservando el diagrama de dispersi6n obtenido.

Tambi6n es posible establecer un modelomultivariante en el que comprobar el efectosimultaneo de varias m6tricas sobre la falta deca2idad. Este arld!Isis multivariante utilizerddnicamente las variables halladas significativas enel aisis univariante.

4. VaRdaci6n te6rica de las m6tricas

Para validar formalmente las m6tricasseleccionadas se propone utilizer el marco definidopor Briand et al.[8]. Este marco define de formaprecisa qu6 prOpiedades maternaticas caracterizanlos conceptos usados en la medici6n del software.Ademas este marco es aplicable a cualquierartefacto software, y se basa en Los conceptos detamafio longitud, complejidad, cohesi6n yacoplamiento. En el caso particular de 00-Method,se trata el Modelo Conceptual como abstracci6n delsoftware que seri Senerado autor'uiticamente en unproceso que es transparente al usuario. Es decir,.que las medidas del software son estudiadas en surepresentaci6n conceptual. Esto es posible por lahomogeneidad que aporta el paradigrna de la

i)

11)

111)

iv)

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5. Conclusiones

En el Camino seguido para utilizar m6tricasconceptuales que scan validadas formal yempfricamente para el aseguramiento de la calidaddel software, se ha establecido un subconjunto demedidas para el m6todo OO-Method partiendo delas medidas existentes en el estado del arte. En unsegundo paso. se establece una serie de hip6tesis decalidad que sirven de base para relacionar lasmedidas conceptuales con los atributos de calidadqua se les supone a los productos software.Finalmente, Se plantea de rnanera esquemhtica elmodelo para validar cada una de las hip6tesis decalidad. Esta validaci6n se realizard de formaempfrica, y las medidas implicadas se validarantambin te6ricamente dentro del marco formal quese ha comentado. Por razones de espacio se detallael proceso, y no cada una de las correspondientesvalidaciones de hip6tesis y medidas de la calidad.

La utilidad del estudio realizado reside en lafacilidad para determinar la calidad de un productosoftware generado automticamente consultando elconjunto de medidas validadas (obtenidas tambiende forma autornatica utilizando Una herramientaCASE que soporte modelos conceptuales OO-Method).

Como trabajo futuro destacamos lageneralizaci6n de las medidas conceptuales paraotros m6todos de generaci6n autormitica de c6digobasados en modelos conceptuales orientados alobjeto. Ader0as. estas medidas deben ser sometidasa un mayor n1:imero de casos reales, lo quepermitira en un futuro poder refinar los umbrales dedichas medidas.

6. Referencias

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[41 Romero, J.; Merseguer.J.; Barbe J.;Pastor 0. Una herratninLento de generaci6nautomdtica de SW. Jomadas de ingenierja delSW IDEAS98. Universidade Federal do RioGrande do Sui, Porte Aiegre, Brasil

orientaci6n al objeto y por la base de patronesconceptuales OO-Method bien definidos quetrasladan las componentes conceptualcs en lascomponentes software de la soluci6n a entregar alchance.

Repasando los fundamentos te6ricos del rnarco,aparece el concepto de Sistema que en nuestro casoes equiparable al de Esquema Conceptual. UnSistema(Esquema Conceptual) S se define como unpar <E,R> donde E representa el conjunto deelementos de S, y R es Una relaci6n binaria sobre E(RxE) representando las relaciones entre loselementos del sistema(Esquema Conceptual).

Un m6dulo (equiparable en OO-Method alconcepto de clase) se define dado un sistemaS=<ER> como m=<Em, Rm> si y s6lo si Em,Rmm x Em y Rm.

Las relaciones intramodulares(intraclase) sedefinen como InputR(m)={<el,e2>e RI e2eEmand eleE-Em } .

Las relaciones intermodulares(interclase) sedefinen como OutputR(m)= {<el ,e2> e RI e I eEmand e2 eE-Em } .

La caracterizaci6n de las medidas se hace enbase a propiedades bien definidas, por ejemplo,para Una medida de tarn&ho, se comprobaran laspropiedades de no negatividad, la existencia devalor auto, y la adici6n.

Asi` pues, para validar la medida OO-Methoddel n6mero de rel&clones de agentes de Una clasetendremos que ver que:

i) El ndmero de servicios que esposible activar de Una clase servidora porparte de una actora serd siempre mayor oigual a cero; es decir, no tiene sentido lanegatividad.

ii) Si no bay relaciones de agenteentonces el Ndrnero de Relaciones deAgente (NRA) sera cero.

iii) Si dos clases servidoras { A B } Sefusionan conceptualmente en el modeladoen una sola {C } entonces (A)+NRA(B) = NRA(C).

De forma similar Se validarian forrnalmente elresto de las m6tricas de tamaho para OO-Method.Para el resto de medidas de longitud, cohesi6n yacoplamiento se sigue el esquerna presentado en elm6todo de Briand que aquf no detallamos por noser el objetivo principal de este trabajo.

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[5] Balzer, R. et al. Sotlware Technology inthe 1990s.. Using a New Paradigm~ IEEEComputer, Nov. 1983.

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