Uso de información elicitada en la ingeniería de requisitos: buenas prácticas

Abstract

La obtención de información en el proceso de requisitos se realiza usualmente mediante entrevistas. Sin embargo, pese a su uso frecuente, las indicaciones prácticas disponibles acerca de cómo llevarlas a cabo y cómo usar posteriormente la información obtenida para elaborar modelos que reflejen el conocimiento adquirido, no impiden la aparición de algunos errores sistemáticos relevantes. Tanto en la literatura como en los propios experimentos realizados se ha detectado que el entrevistador y/o el modelador suelen introducir información subjetiva no obtenida de la fuente de información, sino proveniente de su conocimiento previo. Esa distorsión en la información modelada suele trasladarse a otros modelos y artefactos de software y detectarse tardíamente. Es por ello que se realizó un experimento que estudió en detalle cómo la información fue elicitada a través de una entrevista y cómo fue procesada para construir un modelo escrito en lenguaje natural. Se detectó en el modelo el uso de conceptos nombrados incorrectamente, conceptos inexistentes, información mal comprendida, y la inducción de vocabulario por parte del entrevistador. A partir de las distorsiones encontradas en la información modelada, se elaboraron recomendaciones preliminares acerca de cómo realizar entrevistas y cómo procesar la información para su modelado.

Capturing information in the requirements process is usually done through interviews. However, despite its frequent use, the practical indications available on how to carry interviews out and how to subsequently use the information to elaborate models that reflect the knowledge acquired, do not prevent the appearance of some relevant systematic errors. Both in the literature and the experiments carried out, it has been detected that the interviewer and/or the modeler usually introduce subjective information not provided by the information source, but coming from the interviewer or modeler’s prior knowledge. This distortion in the modeled information is often transferred to other models and software artifacts, being very later detected. This led to carrying out an experiment that studied in detail how the information was elicited through an interview and how it was processed to produce a model written in natural language. The use of incorrectly named concepts, non-existent concepts, misunderstood information, and the induction of vocabulary by the interviewer were detected in the model. Based on the distortions found in the modeled information, preliminary recommendations were made about how to conduct interviews and how to process the information for modeling.