Code (Bad) Smell がソフトウェアの保守作業にどのような影響を与えるのかを調査している．これまでの研究では Code Smell 単体が与える影響を調査していた．

T2: Exploring the Imapct of Inter-smell Relations on Software Maintainability: An Empirical Study • Code (Bad) Smellがソフトウェアの保守作業にどのような影響を与えるのかを調査している． • これまでの研究ではCode Smell単体が与える影響を調査していた． • 本研究では初めてCode Smell同士の相互作用を調査している． • 調査手法 • 前準備：同じ要求と仕様で4つの企業にシステム開発を依頼 • 6人の開発者にそれぞれ同じ要求と仕様で機能拡張を依頼 • 毎日のミーティングで問題があったかどうかを聞き取り調査 • 機能拡張前のシステムからCode Smell(12種)を自動測定し，主成分分析を用いてco-locatedなCode Smellを求めた． • 主成分分析により得られる各主成分がco-locatedなCode Smellを表す • Co-locatedなCode Smellと機能拡張時に観測された問題点について定性的な分析を行った．担当：藤原賢二奈良先端大

調査結果と採択理由 • 11種類のCode Smellを主成分分析を用いて5組の共起関係のある組に分離することができた • 例：God Method, God Class, Feature Envy, Duplicated Code, Temporary variable used for several purposes • うち3組については保守作業時に発生した問題との関連が見られた • 複数のファイルに特定のCode Smellが共起することで単体のファイルと同じように保守作業に影響を与えることが分かった • Individual Code Smells ←→ Coupled Smells • 採択理由 • 調査手法が大規模かつ緻密に計画されている． • 本論文では同じ仕様，要求を満たした計4つシステムを拡張している． • 複数種類のCode Smell同士の相互作用がソフトウェアの保守に与える影響をエンピリカルに調査した最初の研究である．

本論文が述べている今後のアプローチ • 結論において今後のCode Smellに関する研究がすべきことを述べている • より大規模かつ，違った保守シナリオにおけるCode Smellの関係を調査すること • Code Smellと他の設計情報の関係を調査すること • “Coupled Smells”を調査するための依存関係を分析を行うこと

Code (Bad) Smell がソフトウェアの保守作業にどのような影響を与えるのかを調査している．これまでの研究では Code Smell 単体が与える影響を調査していた．