ARTÍCULO DE REVISIÓN

 

Código con ”mal olor”: un mapeo sistemático

 

Bad smell code: a systematic mapping

 

 

Oscar Ancán^1*, Carlos Cares¹, Ania Cravero¹

¹ Depto. de Ciencias de Computación e Informática, Universidad de La Frontera, Temuco, Chile

*Autor para la correspondencia:[e-mail]

 

 

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RESUMEN

El concepto de código con mal olor (code smells ) fue introducido a fines de los años 90 y es una manera de referirse a ciertas características subjetivas en el código fuente que podrían repercutir en problemas de operación y mantención. Para corregir estos problemas  se ha desarrollado, dentro de la Ingeniería de Software, toda un área de estudio denominada reconstrucción (refactoring), centrada principalmente en estrategias de corrección de código anómalo. El objetivo de este artículo es develar  el estado actual de los estudios relacionados con los malos olores en el código fuente, considerando principalmente su detección. Se realizó una revisión basada en el protocolo de mapeo sistemático. Las estrategias de búsqueda recuperaron un conjunto de 215 documentos, de los cuales 30 fueron seleccionados para su análisis. Se definieron cuatro categorías de clasificación: método de detección,  tipo  de aporte, lenguaje estudiado y tipo  de olor. Los resultados de la revisión  indican un predominio de estudios que detectaban malos olores sobre código escrito en Java. Se pudo constatar que la literatura analizada  carece de estudios que reporten métodos, herramientas y estrategias de detección en las categorías ”abusadores de la orientación a objetos” e ”inhibidores”, mientras que la mayor concentración de artículos están en las categoría de olor denominada ”hipertrofias”  y ”prescindibles”, cuyos principales métodos de detección corresponden a métricas y análisis de logs.

Palabras clave: Código Anómalo, Mantenibilidad, Mapeo Sistemático, Reconstrucción

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ABSTRACT

The concept of code smell was introduced in  the late 90’s and is a way of referring to certain subjective characteristics in the source code that could have repercussions  on operation and maintenance. In order to correct  these problems, a whole study area called refactoring has been developed within Software Engineering, which focuses mainly on strategies for correcting this type of anomalous code. The objective of this article is to unveil the current status of studies related to code smells, considering  mainly their detection. A review was conducted  based on the systematic mapping protocol. The search strategies retrieved a set of 215 documents, of which 30 were selected for analysis. Four categories of classification were defined: detection method, contribution type, programming language and code smell category. The results of the review indicate a predominance of studies that detected code smells in Java. It was found that the literature  analyzed lacks studies that report methods, tools and detection strategies in the categories ”object-oriented abusers” and ”change preventers”, while the highest concentration of articles are in the code smells categories called ”bloaters” and ”dispensable”, whose main detection methods correspond to metrics and log analysis.

Key words: Code Smell, Maintainability,  Refactoring, Systematic Mapping

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INTRODUCCIÓN

Disponer de código fuente de mala calidad en proyectos de software implica problemas en su compresión (Abbes et al., 2011) y propensión a fallos frente a eventuales cambios (Khomh et al., 2012). A nivel de costos, diversos estudios revelan evidencia de cómo el código difícil de comprender, y eventualmente defectuoso, impacta en los costos de mantención. Uno de los primeros estudios en el área indican que alrededor del 80 % del presupuesto es gastado  en mantención (Lientz et al., 1978). Estudios posteriores mantienen esta cifra (Banker et al., 1993; Pigoski, 1996) y otros incluso la suben a un 90 % (Erlikh, 2000). Un estudio relativamente reciente, ha mostrado la tendencia de estos costos mostrando  además que, con el pasar de los años, es ascendente  (Engelbertink and Vogt, 2010). Estos hechos han motivado un interés relacionado con el análisis del código fuente y cómo dicho análisis podría, en cierta medida, adelantarse a potenciales fallos del software (Fowler et al., 1999; M¨antyl¨a and Lassenius, 2006).

La reconstrucción, o refactoring, surge como una técnica para mitigar y/o corregir problemas relacionados con el código fuente de mala calidad y que impactan directamente en la capacidad de ser corregido ante eventuales fallas o extendido debido a nuevos requerimientos  (International Organization for Standardization, 2014). Si bien una refactorización puntual no impacta en gran medida en la mantenibilidad del software si lo hace un proceso de refactorización que involucre todo el software (Sz˝oke et al., 2017), por lo que un gran número de estudios de reconstrucción de software  se relacionan  estrechamente  con la calidad del código.

En este artículo, se realiza una revisión de los potenciales síntomas de código defectuoso u ”olores”, descritos inicialmente en (Fowler et al., 1999), con el propósito de indagar el estado actual de este tópico, específicamente en mecanismos de análisis de código, que permitan anticiparse a problemas más profundos a nivel estructural, focalizándose en su detección.

El método utilizado para la recopilación y selección de artículos es el mapeo sistemático, si bien este protocolo se genera  en las ciencias de la salud, ha sido adaptado para estudios en Ingeniería de Software (Petersen et al., 2007). El proceso cuenta básicamente de cinco pasos, cuatro productos intermedios y un producto final, que es el mapa del estado del arte en el tópico deseado.

Este estudio se estructura de acuerdo a las siguientes secciones. La sección 2 expone antecedentes y conceptos básicos considerados en esta investigación. En la sección 3 se describen  los resultados obtenidos en cada una de las fases del procedimiento utilizado. En el apartado 4 se analizan los artículos seleccionados y finalmente en la sección 5 se explican la conclusiones del estudio.

 

DESARROLLO

Conceptos Básicos

Las anomalías en el código fuente son un síntoma que puede dar indicios de problemas más profundos en la mantenibilidad del software. Así lo exponen diversos estudios que hablan del impacto de una mala codificación en la evolución  del software a través  del tiempo, en términos  de la comprensión  y la trazabilidad de éste (Fontana et al., 2013; Stolee and Elbaum, 2013). Dichas anomalías  han sido denominadas ”malos olores” aludiendo de esta manera a una evaluación de la estructura y su eventual impacto en errores y/o en problemas de mantención.  Estos ”olores”  fueron planteadas inicialmente por Fowler y Beck (Fowler et al., 1999) y, posteriormente, su marco conceptual  se complementó con anomalías o malos ”síntomas” a nivel de diseño de software (Martin,  2008).

Si bien Fowler et al. (1999) plantea una clasificación  de alto nivel,  otros autores han planteado dudas res- pecto a la real clasificación de los ”olores” proponiendo enfoques alternativos  para establecer una taxonomía (M¨antyl¨a and Lassenius, 2006; Mantyla et al., 2003; Moha et al., 2010). Por ejemplo en (Moha et al., 2010) se propone  una clasificación basada en la división de ”olores” que ocurren dentro de las clases y entre clases y, a su vez, considera los niveles estructurales y léxicos,  para cada uno de los niveles superiores. El princi- pal problema con dicha clasificación es que omite algunos ”olores” inicialmente planteados en Fowler (Fowler et al., 1999) como Clases Alternativas con Diferentes Interfaces (Alternative Classes with different Interfaces) o Intermediario (Middle Man). Por otro lado en (M¨antyl¨a and Lassenius, 2006) se expone  una clasificación de 6 niveles: Hipertrofia (Bloater ), Prescindibles (Dispensable ), Abuso de la Orientacion  a Objetos (Object-Oriented Abusers ), Acopladores (Couplers ), Inhibidores  de Cambios (Change Preventers ) y finalmente la categoría Otros (ver Tabla 1). En el resto del estudio se utilizará ésta taxonomía debido a que su aplicación  en el mapeo sistemático  resulta más simple de implementar que la clasificación  propuesta en (Fowler et al., 1999).

Métricas

Fowler et al. (1999) plantea 22 ”olores” en el contexto de Programación Orientada a Objetos como una guía para los desarrolladores de software. No obstante, dichos ”olores” carecen de una métrica y una especificación formal de detección (Singh and Kahlon, 2011). Por otra parte, las métricas tradicionales, como la complejidad ciclomática (CYCLO) (McCabe, 1976) o la cantidad de líneas de código (LoC) han demostrado  ser incapaces de representar la calidad interna del software y la necesidad de ser reconstruido.

Por lo tanto una métrica de manera aislada no entregará pistas relevantes que indiquen al ingeniero de software la causa del problema, de hecho sólo indicará que existe una anomalía (Marinescu, 2004). De manera complementaria, otros autores han estudiado las posibles correlaciones existentes entre ”olores” y un grupo de métricas de calidad interna (LoC, número de métodos, clases, paquetes, CYCLO entre otras) dando pie a posibles mecanismos que faciliten la mantención del software, considerando por ejemplo la frecuencia en que aparece un determinado ”olor” y su vínculo con la métrica de calidad de software respectiva (Fontana et al., 2013; Yamashita and Counsell, 2013).

Herramientas  de Detección

Gran parte de las herramientas de detección de ”olores” funcionan en base a métricas y su respectivo umbral de acción (Munro, 2005). Dichos umbrales han sido estudiados ampliamente y consideran valores límite que se deben  establecer  de manera previa a la detección. De este modo, los resultados obtenidos de un análisis resultan subjetivos al depender de los umbrales de detección, arrojando resultados diferentes dependiendo de las reglas que se utilicen. Por lo tanto, la determinación de, si alguna pieza de código contiene un ”olor”,  aún es algo arbitrario y, hasta ahora no está del todo normado (Fontana et al., 2015).

Pese a lo anterior, existe  un gran número  de herramientas de software desarrolladas para la detección  au- tomática de ”olores”, sin embargo, todas ellas difieren en la cantidad de ”olores” que detectan, su capacidades de procesamiento y enfoque (Hamid et al., 2013; Tomas et al., 2013; Fontana et al., 2011).

Actualmente, en el mercado, existe una gran variedad de herramientas que permiten analizar diferentes ca- racterísticas internas de un software; basta indagar en extensas revisiones como las planteadas en (Garousi Yusifolu et al., 2015) y en (Tomas et al., 2013) para notar la cantidad de herramientas disponibles. Estu- dios como los anteriores no indican sobre cuál ”olor”  actuá la herramienta y se limitan a indicar, de manera muy resumida, sus funcionalidades, como por ejemplo: JDeodorant,  PMD, Checkstyle, Decor, STENCH BLOSSOM, SonarQube, ConcernMeBS y FindBug.

Método de investigación

La construcción del mapa del Estado del Arte se ha realizado siguiendo el protocolo de búsqueda bibliográfica refinado por Petersen (Petersen et al., 2007). En la Figura 1 se muestra un esquema de este protocolo. En la parte superior de la figura se exponen  los pasos y en la parte inferior los productos. El proceso comienza con la definición de las preguntas de investigación, lo que resulta en el alcance de la investigación. Esto básicamente incluye  los años a estudiar y la amplitud del marco conceptual así  como el tipo de fuente bibliográfica.  El segundo paso considera la ejecución de la búsqueda, lo que produce un conjunto de artículos. El tercer paso, es básicamente la revisión y aplicación de los criterios de inclusión/exclusión definidos en el alcance. El cuarto paso se alimenta de manera del alcance y las preguntas de investigación lo que se cruza con las palabras claves y resúmenes de los trabajos para dar paso a un conjunto de categorías de clasificación para los artículos encon- trados. Finalmente, el quinto paso, corresponde a la clasificación de los artículos en las categorías previamente identificadas, produciendo el mapa objetivo del estudio.

Definición de las preguntas de investigación y alcance

Las preguntas de investigación formuladas tienen un enfoque pragmático en el sentido de reflejar los modelos, métodos y herramientas orientados a mejorar o facilitar el proceso de mantención de un producto de software. Las preguntas formuladas fueron:

PI1 ¿Cuál es el método de detección de ”olores” más utilizado en los trabajos seleccionados?

PI2 ¿Cuál es el tipo de aporte de los estudios seleccionados, en términos de modelo, estrategia y herramienta?

PI3 ¿Qué lenguajes de programación son predominantes  como foco de estudio de ”olores” en el código?

PI4 ¿Cuál es la categoría de ”olores” menos estudiada? por ejemplo Hipertrofia, Prescindibles, Abuso de la Orientación a Objetos, Acopladores etc.

En términos  de alcance,  se considera  revisar estudios experimentales y también  no experimentales  de tipo transversal. Para estos últimos se consideran los trabajos de tipo exploratorios, descriptivos y correlacionales. Se consideran  estudios  que arrojen resultados  sobre nuevas métricas asociadas a alguna dimensión específica de análisis de código. También se incluirán reportes que entreguen indicios sobre el vínculo entre ”olores” y métricas. Finalmente y de manera complementaria, se abordan resultados de experimentos con herramientas de automatización de métricas. También en (Petersen et al., 2007) se plantea que el alcance implica la población de artículos a revisar, para este caso corresponderá a los estudios que aborden la temática de ”olores” y su detección.

Ejecución de la búsqueda

La búsqueda se llevó a cabo mediante la integración  de las siguientes palabras claves extraídas  en base a las preguntas de investigación: code smell, detection, metrics, refactoring, maintainability. Luego de ajustar algunos criterios la cadena de búsqueda resultó ser la siguiente:

(”codesmells” OR   ”badsmells” OR   ”badcode smells”OR”badsmells in code ”) AND  ”detection”AND (metrics OR measure ) AND refactoring AND maintainability

De manera complementaria,  las fuentes de recolección de artículos fueron las siguientes: Elsevier, IEEE Digital Library, ACM, Springer. Adicionalmente, se ejecutó una búsqueda en Google Scholar, debido a que también se deseaba  incorporar un espectro más amplio de fuentes.

Revisión de los artículos

El proceso de revisión de los artículos consideró tres etapas, donde cada etapa tenía por propósito refinar los resultados inicialmente obtenidos.

En primer lugar se revisó el total de artículos obtenidos luego de ejecutar la cadena de búsqueda en los distintos buscadores, además de eliminar repetidos. Dicha búsqueda tenía por objeto recopilar el mayor número  de artículos relacionados con ”olores” mediante el análisis sobre el título, resumen y palabras claves. Este primer apartado, consideró incluir sólo artículos, publicaciones en revistas y congresos que aborden la temática de ”olores” y mecanismos de detección.

En segundo lugar, se centró la búsqueda en el resumen y las conclusiones con el fin de seleccionar aquellos aspectos relacionados  con los objetivos inicialmente planteados. De acuerdo a lo anterior, se excluyeron los siguientes artículos: (1) Artículos que hablan de ”olores” pero que consideran sólo un ”olor” (2) Trabajos que hablan sobre técnicas de detección vinculadas a reconstrucción en general.

El proceso final de selección se realizó en base a la cantidad de citas de cada artículo, donde un mayor índice H consideró su inclusión. A modo de resumen, se incluye la Tabla 2 que presenta los resultados de la búsqueda y selección de acuerdo a todas las iteraciones antes descritas.

De la selección final, 4 artículos pertenecen a revistas y/o congresos indexados por Google Scholar. De manera completaría, en la Tabla 3 se adjunta el listado con los 30 artículos seleccionados de los cuales alrededor del 37 % fueron publicados en el años 2015 y un porcentaje menor en el año 2014 (17 %) y 2016 (13 %) (Figura 2).

Esquema de Clasificación

Luego del proceso de filtrado de artículos, se procedió a establecer una clasificación en base a cuatros elementos centrales. Dichos elementos se desprendieron  de los objetivos específicos del estudio (ver Figura 3).

Método de Detección : corresponde a los métodos con los que es posible  detectar un ”olor”.  Para este caso de han considerado cuatro métodos:  análisis  de logs, basado en visualización, Valor límite  o umbral de acción de la métrica  y finalmente basados en estadística y/o probabilidad. El análisis de logs contempla la detección de ”olores”  mediante la revisión  de  los logs  de cambios de un repositorio de software como SVN o Git. Los umbrales de funcionamiento de métricas corresponden a valores de ajuste con los cuales una métrica es capaz de detectar la presencia de un síntoma de fallo. Basado en estadística y/o probabilidad significa que se considera la aplicación de funciones estadísticas para procesar determinados comportamientos en el software. Esta último también incluye algoritmos de machine learning basados en análisis probabilístico. Finalmente, la detección mediante visualización corresponde al despliegue de un diagrama, principalmente de grafos, para realizar seguimiento a secciones del código susceptibles a problemas.

Tipo de Aporte : corresponde la contribución que realiza el estudio al sector de investigación. En particular, se consideran 4 tipos de aporte: modelo, estrategias, herramientas y otros. Modelo corresponde a una representación teórica de un sistema o una interacción compleja entre piezas anómalas de software. Estrategia, incluye descripciones y procedimientos para llevar a cabo el proceso de detección o aplicación de determinada métrica de software. Herramienta, indica si el artículo en cuestión utilizó para su estudio algún software o biblioteca de tipo comercial o libre en la generación de los resultados del estudio. La categoría ”otro” considera algunas ramas de la computación como optimización, agentes, herramientas  de inteligencia de negocios y similares.

Lenguaje Estudiado: son los tipos de lenguaje de programación utilizados, tanto para detectar ciertos ”olores” o bien como foco de análisis del código fuente. Se considera  Java y C++.

Tipo de ”Olor” : agrupa los olores según  la taxonomía  presentada en (M¨antyl¨a  and Lassenius, 2006). ver Tabla 1.

Mapa  Sistemático

Mediante la extracción de los datos se procedió a generar los mapas en base a tablas desglosadas que contabilizan la cantidad de estudios de acuerdo al esquema de clasificación. Se debe mencionar  que, durante el proceso de conteo, algunos artículos ingresaron a varias categorías al mismo tiempo, por lo que al sumar de manera directa las cantidades, el resultado superará los 30 estudios seleccionados.

Todos los mapas presentan el cruce respecto a las categorías  de ”olores” mediante un gráfico  de burbujas, permitiendo cuantificar de manera directa las cantidades de estudios relacionadas con cada objetivo. El gráfico de burbujas expone, mediante el tamaño  de su circunferencia, el  número  de artículos  vinculados a una determinada categoría.

Por ejemplo, si tomamos el cruce de lenguaje de programación y la categorización de ”olor” (Figura 4) podemos observar que 25 artículos incorporan Java para estudiar algún ”olor”  de la categoría hipertrofia,  mientras que para el mismo tipo de ”olor”  existen sólo tres estudios que lo hicieron con lenguaje C++.

En relación a los métodos de detección de ”olores” (Figura 5) las categorías menos estudiadas fueron las de visualización (10 artículos) y las de análisis de logs (11 artículos). Del mismo modo las categorías más estudiadas corresponden a hipertrofia  con umbrales de métricas.

Respecto a los tipos de aportes de los diversos estudios seleccionados (Figura 6), 13 artículos proponen estra- tegias para detectar ”olores” y nuevamente lo realizan sobre la misma categoría de hipertrofia. Sólo existe dos estudios relacionado con abuso de orientación a objetos y corresponde a modelos.

Finalmente, en la Figura 7 se presenta  el cruce de todas las categorías antes expuestas: Método de detección, Tipo de aporte y Lenguaje Estudiado, con los tipos de ”olores”. Un número considerable de estudios se enfocaron en la categoría de aporte y en detección, principalmente sobre la categoría de hipertrofia,  29 y 33 respectivamente. Las categoría que menos estudio registró fue abuso de orientación a objetos, con escasos 2 artículos para la categoría de lenguaje y aporte.

 

RESULTADOS Y ANÁLISIS

El siguiente apartado busca dar respuesta a las preguntas de investigación planteadas inicialmente mediante los resultados arrojados por los diversos mapas.

PI1: ¿Cuál es el método de detección de ”olores” más utilizado en los trabajos seleccionados?

Luego de cuantificar los resultados,  es posible establecer que existe un gran número de trabajos que han abor- dado el análisis  de ”olores” pertenecientes a la categoría  de hipertrofias.  De manera complementaria, los métodos de detección más utilizados son: basado en métricas y análisis de logs. Esto puede deberse principal- mente a la existencia de un sinnúmero de herramientas que realizan dicha tarea de manera automática (Tomas et al., 2013) y el interés por parte de investigadores  por normar ciertos elementos que resultan subjetivos a la hora de establecer los umbrales de acción de las métricas (M¨antyl¨a and Lassenius, 2006).

Cabe destacar que muchos de los estudios han abordado el mismo grupo de ”olores” relacionados con código duplicado, lista extensas de parámetros, clases y métodos extensos o con demasiado lógica. Por otro lado, los métodos de detección basado en visualización  para las categoría inhibidores de cambios son inexistentes. Similar situación ocurre con la categoría abusadores de la orientación a objetos. Una de las potenciales razones de lo anterior es que las métricas para este tipo de ”olores” aún no están del todo maduras y resultan inexactas (Concei¸c˜ao et al., 2014).

PI2: ¿Cuál es el tipo de aporte de los estudios seleccionados, en términos de modelo, estrategia o herramienta?

Existen 13 artículos  seleccionados que han propuesto una estrategia o parte de ésta  sólo  para estudiar la categoría hipertrofias. Lo anterior plantea que existe predominancia por estudiar ”olores” relacionados con duplicación de código, métodos y clases extensas.  Una posible justificación de lo anterior radica en que un gran número de estrategia de detección se basan  en métricas asociadas a una herramientas por lo que dicha categoría resulta simple de abordar con alguna herramienta con métricas convencionales como CYCLO y LoC. En la mayoría  de los casos  se utilizó  también  la misma fuente de software proveniente de Qualitas Corpus (Tempero et al., 2010). El resto de los artículos de distribuye de manera uniforme a excepción de los modelos elaborados para detección que sólo son aplicados a grupos pequeños de ”olores”.

PI3: ¿Qué lenguajes de programación son predominantes como foco de estudio de ”olores” en el código?

Antes de responder esta pregunta, es  preciso indicar que algunos estudios abordaban con un lenguaje de programación varias categorías de ”olores” por lo que un mismo estudio podría estar incluido en más de una categoría.  En ese  contexto, gran parte  de los estudios han abordado Java como lenguaje para realizar las pruebas o bien software implementados en Java que, a su vez, analizan código  Java bajo  la propiedad de ”reflexión”. En menor medida existen estudios, preferentemente vinculados a software empotrado en aparatos electrónicos, en cuyo caso se contempla C++  como lenguaje de programación. En este marco de predominancia de Java, la categoría menos estudiada fue abusadores de la orientación  a objetos, donde sólo existe un estudio para cada lenguaje. Gran parte de los otros estudios analizan código duplicado y métodos extensos.

PI4: ¿Cuál es la categoría de ”olor” menos estudiada?

Finalmente, más de la mitad de los artículos estudiaron sólo 3 categorías de ”olor”: hipertrofia, prescindibles y acopladores (Ver Fig. 6 y Fig.5). Mientras que el resto de las categorías, como es el caso abuso de orientación a objetos, fue la menos analizada. Es preciso mencionar que ningún estudio revisado abordó la totalidad de ”olores” de una sola categoría.  Siempre existió una mezcla de elementos de las 3 principales mencionadas anteriormente.

Considerando lo anterior, la Tabla 4 presenta todas las categorías  en las cuales no se detectaron artículos relacionados con la temática. Así por ejemplo en la categoría de ”olor”  abusadores de la orientación  a objetos no se hallaron estudios donde el método de detección se basará en análisis de logs. Para este mismo tipo de ”olor”  pero respecto al tipo de aporte basado en herramientas, otro y estrategia el resultando fue similar. Otras categorías de olores que presentaron vacíos fueron inhibidores y otros pero sólo en visualización y análisis de logs respectivamente.

 

CONCLUSIONES

Este estudio  se ha focalizado en el problema de la mantención de sistemas de software y ha tomado como varia- ble principal los malos ”olores” en el código fuente, comúnmente llamados  code smells, asociado comúnmente con altos costos en la mantención y evolución del producto. Para ello se revisó en extenso el marco conceptual de ”olores” en el código, centrado en sus modelos, estrategias  y herramientas de detección.

Esta investigación por tanto, ha reportado el actual estado del arte en la detección de ”olores” y su impacto en el proceso de reconstrucción, que se traduce en uno de los principales problemas vinculados a la mantención de software, tal como lo plantea Fowler (Fowler et al., 1999). La mayoría de los artículos analizados describe el uso de métricas para detectar ”olores” de los grupos hipertrofia  y acopladores, preferentemente utilizando el lenguaje de programación Java.

Uno de los hallazgos más significativos  que surgen de este estudio, corresponde a la identificación de categorías no estudiadas como abusadores de la orientación a objetos, inhibidores y otros que dejan de manifiesto la necesidad de abordar dichos vacíos (Ver Tabla 4). Específicamente, la categoría abusadores de la orien- tación a objetos presentó carencia de estudio en el 50 % de las categorías expuestas, tanto para Método de detección (análisis de log) y Tipo de aporte (herramientas, estrategias y otros). Lo anterior podría entenderse bajo el supuesto que la detección de un olor depende de la experiencia de quien analiza el código, del conoci- miento en el dominio del proyecto de software, y del análisis sobre proyectos con similares características. Este hallazgo es relevante  porque abre la posibilidad de evaluar técnicas de reconocimiento de ”olores” sustentados en parámetros semánticos y pragmáticos en lugar de sintácticos.

Un ámbito sin investigar se relaciona  con los lenguajes de programación utilizados en los estudios. Por ejemplo, en el conjunto inicial y masivo de 215 estudios, sólo aparecieron dos estudios relacionados con JavaScript, lo que no es coherente  con el hecho que es uno de los lenguajes ampliamente  usado. De este modo, requiere mayor análisis, no sólo la detección de olores sobre lenguajes masivamente  usados, sino también los estudios relacionados de costos de mantención asociados a estas tecnologías.

Una de las potenciales limitantes a la validez del estudio se  relaciona con el sesgo  propio de la selección de artículos.  Lo anterior podría  implicar la omisión  o inclusión  de algunos estudios además  de las posibles inexactitudes a la hora de extraer datos para el mapa sistemático. Sin embargo, la ruta seguida en cada paso, admite la inclusión  o eliminación  de estudios permitiendo su actualización  si fuese necesario.  Aún  en este escenario,  se cree que las conclusiones relevantes no varían.

En términos  de trabajo futuro, el equipo investigador ha trazado una ruta de investigación  basada en las categorías más limitadas. Una investigación en agenda  es un estudio controlado que permita indagar y comparar el comportamiento de los desarrolladores a la hora de enfrentar anomalías en el código.

Por lo tanto, y a partir de este trabajo, no sólo se han respondido las preguntas de investigación en cuanto al Estado del Arte en el tema del código con ”olores”, sino que se advierte una agenda de investigación amplia y abierta en término de anomalías del código, sus impactos y modelos de corrección eficientes desde la perspectiva de los costos de mantención.

 

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Recibido: 02/10/2017
Aceptado: 15/10/2018