Third party funded individual grant
Start date : 02.11.2022
End date : 01.05.2025
Anforderungsermittlung ist eine wesentliche Aktivität in der Softwareentwicklung. Bedauerlicherweise ist sie auch sehr fehleranfällig, was signifikante Probleme für das an die Anforderungen gebundene Projekt (oder Produkt) bedeuten kann. Zentral für die Anforderungsermittlung ist die Umsetzung qualitativer Eingaben (Stakeholder-Interviews, Workshop-Mitschriften, weitere Materialien) in die Anforderungsspezifikation. Wir schlagen vor, im Prozess der Anforderungsermittlung die aus der wissenschaftlichen Forschung bekannten Methoden der qualitativen Datenanalyse anzuwenden. Diese Methoden führen zu hoher Konsistenz und Vollständigkeit der Ergebnisse. Weiterhin sind alle Ergebnisse direkt auf die ursprünglichen Eingabematerialien zurückführbar und somit nachvollziehbar (traceable). In vorigen Arbeiten haben wir die qualitative Datenanalyse (QDA) bereits zur Erstellung von Domänenmodellen in der Anforderungsermittlung eingesetzt. Mit diesem Antrag schlagen wir vor, diese Methode zu erweitern und sie auf die Erzeugung und Fortschreibung von hierarchischen, in natürlicher Sprache verfassten Anforderungsbeschreibungen einzusetzen. Wir erwarten, dass unsere Methode eine höhere Vollständigkeit und Konsistenz produzieren wird, als heutige Methoden dazu in der Lage sind. Weiterhin erwarten wir, dass unsere Methode die “pre-requirements specification challenge”, also die Herausforderung, Anforderungen auf ihr Quellen zurückzuführen, lösen helfen wird. Diese Herausforderung wurde bisher nur wenig untersucht. In der Umsetzung des vorgeschlagenen Projekts folgen wir einem Design-Science-Ansatz: Wir werden zuerst aktuelle Probleme identifizieren, auf deren Basis wir dann Ziele für etwaige Lösungen dieser Probleme definieren werden. Daraufhin werden wir ein “Artefakt”, hier die neue Methode, entwickeln, welches diese Ziele erreicht und damit die Probleme löst. Zur Evaluation der Methode werden wir ein Werkzeug entwickelt, welches wir zuerst in einer Demonstration und dann mit Fallstudienforschung evaluieren werden.