软件开发活动数据的数据质量问题
发布日期：2025-01-04 16:14 点击次数：180
软件开发支持工具(例如问题追踪系统、版本控制系统)已被广泛应用于开源和商业软件的开发中, 这些软件开发支持工具在使用过程中产生了大量的数据, 这些数据统称为软件开发活动数据.软件开发活动数据覆盖范围非常广, 例如代码提交[1]、功能需求的讨论[2]、开发者在集成开发环境中的操作步骤[3]等.软件开发活动数据被广泛应用于软件开发过程中的各种决策, 例如比较不同软件方法之间的效果[1]、估算开发者的生产效率[4]、预测软件质量[5].
软件开发活动数据的广泛使用, 使其数据质量受到了越来越多的关注.如果软件开发活动数据存在质量问题, 这可能使得基于问题数据的方法、软件产生的结果存在偏差, 甚至无效.例如, Kim等人[6]在利用问题追踪数据智能化预测任务完成时间的工作中, 将问题报告被标记为“已解决”的时间点视为该任务完成的时刻.然而Zheng等人[7]发现:任务完成的时间存在问题——开发者在完成任务后可能并不会及时将问题报告标记为“已解决”, 而是在之后清理问题追踪系统时, 通过脚本进行批量处理, 即“任务完成时间”并不能真正代表任务被解决的时刻.因此, Kim等人的结果存在偏差.
虽然已有一些研究工作注意到了数据质量问题[7-9], 但文献中往往只隐式地提及这些数据质量问题, 缺乏对这些数据质量问题进行综合分析的工作.并且数据质量问题并没有引起足够的重视, 多数工作并不会提及其数据处理的细节, 例如数据获取来源、数据质量情况、数据预处理步骤等.为了揭示潜在的数据质量问题, 以更好地帮助软件开发活动数据的应用, 本文主要研究回答以下两个问题.
1) 软件开发活动数据可能存在哪些质量问题?
2) 如何发现和解决软件开发活动数据的质量问题?
本文通过文献调研和访谈, 并基于自有经验对数据进行分析, 总结出9种潜在的数据质量问题, 覆盖了数据产生、数据收集、数据使用等3个阶段, 并提出方法以帮助对数据问题的发现和修正.
本文第1节主要介绍相关背景.第2节介绍本文的研究方法.第3节从数据质量问题覆盖的3个阶段出发, 对软件开发活动数据的质量问题进行详细介绍.第4节总结发现和解决软件开发活动数据质量问题的方法.最后对本文工作进行总结并展望未来工作.
1 背景介绍
常见的软件开发活动数据包括问题追踪数据和版本控制数据.
● 问题追踪数据是指在项目开发过程中出现的各种缺陷以及新增加的功能需求等的解决过程留下的数据, 每个缺陷或者功能需求被称为一个问题(issue).每个问题都包含一些特定信息, 如谁发现的这个问题、这个问题被分配给谁来解决、这个问题的当前状态、这个问题的优先级等等.问题报告的数量能在一定程度上反映代码的质量, 问题报告的解决速度能够反映开源项目的活跃程度等, 因此, 问题追踪数据对于分析软件项目的最佳实践具有重要意义.
● 版本控制数据是指代码库每一次变更的历史数据, 每次代码更新都被称为一个代码提交(commit).每次代码提交记录了修改的原因、谁做了修改、修改了什么.版本控制数据不仅记录了当前的代码库, 还记录了整个代码库演化的过程, 这些数据对于分析项目的历史、当前状态以及未来都非常有价值.
1.1 问题追踪数据
问题追踪系统主要用于帮助开发人员追踪软件缺陷和需求, 目前最常见的问题追踪系统有Bugzilla和JIRA等.
对于每个问题报告, 问题追踪系统记录了报告的基本信息和报告的历史活动两部分.
● 第1部分是报告的基本信息, 主要包括序列号、报告标题、报告人(reporter)、问题描述(description)、报告当前的状态(status)、处理意见(resolution)、问题产生的环境等信息, 如图 1所示.
Fig. 1 Basic information of issue report of #212077 in Gnome
图 1 Gnome项目的212077号问题报告的基本信息
● 问题追踪数据具有一个特点:问题报告的信息有可能随着时间而发生改变.例如, 一个问题被报告到问题追踪系统之后, 会被其他人评论, 会被调整优先级, 在问题解决之后其状态会被标记为“已解决”状态, 甚至在关闭之后被重新打开.这些操作都会使该问题报告的信息发生变动.因此, 问题报告的第二部分是报告的历史活动, 如图 2所示.表中的每一行记录了对报告的一次修改, 记录的内容包括修改人(who)、修改时间(when)、修改域(what)、修改前的值(removed)和修改后的值(added).
Fig. 2 Activity history of issue report of #667796 in Gnome
图 2 Gnome项目的667796号问题报告的历史活动
1.2 版本控制数据
版本控制系统的核心要求是能够方便团队协同开发以及记录历史版本, 目前最常见的版本控制系统有Git、Mercurial、SVN和CVS等.
版本控制系统在代码提交日志里记录了开发者的每次代码提交信息.如图 3所示, 开发者的一次代码提交, 一般包括如下信息:提交者、作者、代码提交的时间、代码修改的时间、对该次提交的注解、修改的文件以及对每个文件修改的内容.
Fig. 3 A code commit log in Linux kernel
图 3 Linux kernel项目的一条代码提交日志
2 研究方法
问题追踪数据和版本控制数据记录了软件从需求到代码实现的过程, 是软件开发中非常重要的数据.本文研究主要针对这两类数据.
为了对数据质量问题进行全面的总结, 我们首先在DBLP数据库中进行检索, 时间范围是2000年~2017年, 检索时采用的英文关键词包括“bug report”“issue report”“code repository”“software repository”, 共检索到501篇文章; 然后, 对检索出的论文, 通过人工审查方式移除掉与研究问题无关的论文, 并通过查阅相关论文的参考文献和相关研究人员发表的论文列表来进一步识别出遗漏的论文.
进一步地, 我们基于自身的研究和实践经验, 对Gnome、Mozilla和Linux kernel数据进行分析, 观察可能的错误所在, 并跟研究社区进行互动以理解数据问题存在的广度与深度.
在调研的过程中, 我们发现许多工作并不会清楚地说明论文中使用的数据集的来源, 对数据进行的预处理也很少提及, 例如, Tamrawi等人[10]在任务分配的工作中并没有提及如何建立邮箱地址和独立开发者之间的关联关系.另外, 在调研的过程中, 我们去除了“问题报告错误分类”这一类已经非常有影响力的工作.我们更多关注的是在软件开发活动数据的分析中, 容易忽略的数据质量问题.
3 数据质量问题
本节回答第1个研究问题:软件开发活动数据可能存在哪些质量问题?
数据质量问题可能产生于与数据有关的任何阶段, 其产生的原因也多种多样.在使用软件开发支持工具的过程中, 工具记录了与开发活动相关的数据, 这个过程为数据的产生过程.数据使用者通过各种方式, 将软件开发支持工具记录的数据收集到本地, 这个过程为数据的收集过程.数据使用者基于自身对数据的理解, 利用数据解决各种研究问题, 这个过程为数据的使用过程.
如图 4所示, 我们根据问题可能产生的时间点, 即数据产生阶段、数据收集阶段和数据使用阶段, 将数据质量问题分为3类.数据产生阶段的数据质量问题包括前文提到过的“任务完成时间”的陷阱、问题追踪数据的创建时间错误和版本控制数据中的时间问题.数据收集阶段的数据质量问题包括爬取数据不完整问题和隐私保护和安全保护等导致的数据不完整问题.数据使用阶段的数据质量问题包括未来数据泄露问题、邮箱地址的问题、版本控制数据中关于作者与提交者的问题.
Fig. 4 Three phases of data quality problems of software developemt activity data
图 4 软件开发活动数据的数据质量问题产生的3个阶段
不同阶段的数据问题具有不同的特性.数据产生阶段的问题通常是因为软件开发流程(支持工具或基础设施)等所造成的数据使用者无法控制的问题.数据收集阶段的问题多数可以通过优化数据收集方法而得到解决或者部分解决, 属于部分可控.数据使用阶段的问题在本文中多指“数据误用问题”, 即数据使用者忽略了数据本身的某些特征, 误用数据导致问题.这类问题往往较为隐蔽不易发现, 需要数据使用者对数据有深刻的理解.
这9个数据质量问题有些源自数据经验, 有些是从文献中归纳总结的.为了使本文更具实践价值, 对于每一个数据问题, 我们列出其影响的项目.如果数据问题源于数据经验, 那么其影响的项目就是指Gnome、Mozilla、Linux kernal; 如果数据问题源于文献调研, 那么除了Gnome、Mozilla、Linux kernal, 其影响的项目还包括相应文献中涉及的项目.表 1列出了这9个数据质量问题的来源和影响的项目.
Table 1 Nine data quality problems of software developemt activity data
表 1 软件开发活动数据的9个数据质量问题
3.1 数据产生阶段的数据质量问题
数据产生阶段的数据质量问题主要是指, 记录在软件开发支持工具中的数据并不能真实地反映真实的开发活动.这些有问题的数据产生的原因多种多样, 可能是软件在记录过程中出现了问题, 也可能是由于特殊的软件开发实践.
对于许多工作来说, 时间是一个非常重要的研究因素[6, 16, 17].直观上, 相较于其他文本数据而言, 数据中记录的时间的准确性相对较高.因为时间的记录形式简单, 通常为数字; 含义明确, 表示了某项活动发生时的系统时间.而且时间通常是由软件自动记录, 不涉及人工输入.但是我们所发现的数据产生阶段的数据质量问题全部与时间相关.
3.1.1 问题报告的创建时间错误
当问题报告被创建时, 问题追踪系统自动记录了该问题报告的创建时间.如图 2所示, 在Gnome项目中, 有一些问题报告的创建时间为1970年.这显然是错误的时间数据, 因为Gnome基金会最初建立于2000年(https://en.wikipedia.org/wiki/The_GNOME_Project), 不可能在1970年报告问题.这类问题的出现可能是源于软件记录的错误.软件系统中记录的时间通常与UNIX时间戳对应, 而UNIX时间戳是从1970年1月1日开始计算.因此当软件系统发生错误时, 记录的错误时间通常在1970年附近.
3.1.2 版本控制数据中的时间问题
前文已经介绍, 版本控制系统中存在代码作者和代码提交者两种不同的角色:代码作者指实际写代码的人, 代码提交者指将写好的代码提交到版本控制系统中的人.根据活动发生的时间看, 代码提交的时间不会早于写代码的时间.如果代码提交者同时也是代码作者, 那么代码提交的时间可能与写代码的时间相同, 或者代码提交的时间晚于写代码的时间.如果代码提交者和代码作者不同, 那么代码提交的时间晚于写代码的时间.在Linux kernel中, 存在一些代码提交数据, 它们的代码提交者和作者不同, 但是代码提交时间和写代码时间相同.根据前面的分析, 这明显是存在问题的数据.那么在根据时间戳追溯代码变更的过程时, 这个问题就会造成困扰.
3.1.3 “任务完成时间”的陷阱
“任务完成时间”的陷阱就是前文中举例的问题.有许多工作利用问题报告的“任务完成时间”来预测一个新的问题需要的修复时间.计算方法是:一个问题报告的“任务完成时间”(即问题报告被标记为“已解决”的时间)与该问题报告的创建时间之间的时间差, 即为修复该问题所需的时间.Kim等人的工作就是通过这种计算方法来预测任务完成的时间.但是, Zheng等人发现, 如果将把问题报告标记为“已解决”的人视为解决该问题的人, 那么按照每人每天来统计工作量, 则会发现有的人一天内解决了超过200个问题.据估计, 每人每天解决9个问题即为上限.一人一天内解决200个问题, 这极大地超过了人的能力限制.因此, 这明显是有问题的数据.Zheng等人发现, 开发者在完成任务后可能并不会及时将问题报告标记为“已解决”, 而是在之后清理问题追踪系统时, 通过脚本进行批量处理.因此, “任务完成时间”并不能真正代表任务被解决的时刻.而基于问题时间数据的研究结果产生了偏差.
3.2 数据收集阶段的数据质量问题
数据收集阶段的数据质量问题主要是指, 数据使用者收集到的数据与软件开发支持工具产生的数据不完全一样, 在这一节中列举的数据质量问题主要是指数据不完整.无论是通过爬虫从网站上爬取数据, 还是通过API或者某些工具同步数据, 或者是直接从官方链接下载整理好的数据集, 收集到的数据都可能会出现不完整的问题.
3.2.1 爬取数据不完整问题
在官方没有提供数据集或者没有可用API下载数据的情况下, 数据使用者们往往需要自己编写爬虫来爬取数据.这就很容易遇到爬取数据不完整的情况[11].主要是两点原因:网络问题以及反爬虫机制.网络问题主要是指网页加载慢、网络延迟或者丢包等问题; 反爬虫机制是指被爬取的网站采取的防御措施.因为这两点原因, 当使用爬虫爬取数据时, 数据往往不完整.
3.2.2 隐私保护导致的数据不完整问题
开源社区为了保护贡献者的隐私, 会采取一些列措施使得外部人员无法批量获取贡献者名单和邮箱地址.如图 2所示, 在Gnome社区中, 如果不登录账号, 则无法看到贡献者完整的邮箱地址[4].由于无法获得完整的邮箱地址, 只有开发者的昵称, 于是就丧失了邮件地址的域名这部分信息, 而这部分信息往往包含了的背景信息, 例如公司、学校等, 因此可能会对开发者的背景分析造成困扰.
3.2.3 安全保护导致的数据不完整问题
Zhu等人的工作[11]提供了多个版本的Mozilla问题追踪数据, 其中, 2011和2012两个版本为通过爬虫爬取的数据, 2013的版本为Mozilla官方提供的数据.通过3个版本的数据比较, 他们发现有些问题报告Mozilla社区并不会开放出来, 因为这些问题可能涉及到Mozilla的核心安全.当确认这些报告并不会产生安全隐患后, 这些报告会重新开放出来.这种数据问题对于研究“安全”相关问题的人来说非常重要, 因为这些曾经被隐藏起来的问题是真正涉及到安全的问题, 是非常具有研究价值的对象.
3.3 数据使用阶段的数据质量问题
数据使用阶段的数据质量问题是指, 数据使用者由于对数据产生的上下文不了解, 而基于数据建立了错误的假设.
3.3.1 未来数据泄露问题
问题报告的属性一直在随着问题修复的进程而被不断修改.但是许多问题追踪数据的使用者并没有清楚地认识到这一点, 并且没有仔细区别实验中所使用的数据是否与研究问题的应用场景所匹配.因此, 可能产生在研究实验中, 错误的使用了来自“未来”的信息[12].例如在Sun等人[18]的研究中, 他们使用问题报告的标题进行重复报告检测.然而, 问题报告的标题会不断修改.他们在实验中使用的问题报告的标题已经是经过反复修改的.但是重复报告检测的应用场景, 主要是发生在问题报告创建之初.因此, 应用问题报告创建时的原始标题来检测该报告是否重复更为合适.这种数据使用问题主要是因为没有理解“问题报告的属性一直在随着问题修复的进程而被不断修改”这一事实, 忽略了数据产生的上下文, 对数据建立了错误的假设.这种错误使用未来数据的问题也普遍存在于数据挖掘领域, 也称为数据泄露问题, 是数据挖掘的十大错误之一.
3.3.2 邮箱地址的问题
在软件数据仓库挖掘中, 一个邮箱地址通常代表了一个开发者.但是一个邮箱地址并不是单纯地对应一个开发者, 而是存在“多对一”和“一对多”的关系.一个邮箱地址对应多个开发者, 这种情况是指“一个邮箱地址”是公共邮箱(邮件列表地址)或者代表了特殊标识, 例如
[email protected]和
[email protected].前者可以被看作是问题报告分发过程中的HUB, 而后者则是代表了目前这个问题报告没有指派, 任何人都可以尝试解决这个问题.在研究问题报告分配任务时, 如果目的是将问题报告分配给具体的真实开发者, 那么“多对一”将引入噪音.多个邮箱地址对应一个开发者, 这是因为开发者拥有多个账户.这些账户的使用场景可能不同, 例如, 私人邮箱和公司邮箱; 或者开发者所属单位发生了变化, 即开发者跳槽了, 因此拥有多个账户.在研究开发者工作效率或者开发者网络时, “一对多”将使结果产生偏差.
3.3.3 版本控制数据中关于作者与提交者的问题
在版本控制系统的提交日志中, 代码提交者(committer)和代码作者(author)代表了两种不同的身份.Git将代码提交者和代码作者分别用committer和author记录.但是SVN和CVS并没有区分这两种不同的身份.在SVN和CVS中, 只存在author这个域, 但是author实际记录的却是代码提交者.因此, 如果按照Git的习惯去理解SVN和CVS的数据, 以为author记录的是代码作者, 那么就对数据有了误解, 产生了错误的假设.
4 数据质量问题的发现和修正
本节回答第2个研究问题:如何发现和解决软件开发活动数据的质量问题?
4.1 问题的发现
在前面的分析中可以看出, 有的数据质量问题很容易理解, 比较容易发现, 例如问题报告的创建时间错误, 通过常识和统计分析及数据可视化可以发现; 但有的数据质量问题比较隐蔽, 例如未来数据泄露问题, 需要对数据上下文有清楚的理解.
4.1.1 理解数据上下文
对于数据产生的上下文的理解, 是应用数据的基础.在第3.3节中, 我们反复强调了理解数据上下文的重要性.对数据理解不重复或者存在误解, 都会对研究结果产生影响.Mockus[19]认为, 理解数据产生的上下文应至少包含以下几点:1)数据产生的方式, 例如数据是由系统自动产生还是人工输入、是否存在缺省值; 2)数据是否存在修改/删除/过滤/缺损的情况, 以及这些被修改/删除/过滤/缺损的数据对结果是否有影响.
以“任务完成时间”的陷阱为例.在一般情况下, 问题报告是在开发者解决了对应的问题后, 手动将问题报告关闭并标记为“已解决”.但是Zheng等人发现一天之内解决上百个问题报告, 这已经不是正常情况下的处理流程.据他们发现, 这种现象一般是由脚本批处理造成的.有3个原因导致了这种特殊的问题报告处理流程:第一, 问题报告由其他系统进行管理, 两边系统进行数据同步, 批量关闭了报告; 第二, 某个时间点集中清理问题追踪系统中遗留的长期未解决的问题, 将这些报告批量关闭; 第三, 当版本控制系统中的问题修复了, 其关联的问题报告可能会被批量关闭.这3种情况下, 数据都是系统自动处理, 而非人工手动输入.这就是因为对数据产生的方式理解不充分而产生的数据质量问题.
4.1.2 统计分析及数据可视化
发现问题的一个有效手段是统计分析.最简单地, 统计数据的平均值、中位数、最大值、最小值、四分位数, 就可以对数据的分布有一个大概的认识.在这个过程中, 如果有分布非常不均衡的现象, 一些突出的问题已经可以被识别出来, 例如邮箱地址问题中的一对多问题.此外, 还可以通过拟合一些概率分布模型来发现数据中的异常值.以“任务完成时间”的陷阱为例, Zheng等人通过泊松分布定位出了异常的“任务完成时间”.
数据可视化是数据分析中一个有效的技术手段[20].当数据以直观的图形形式展示在分析者面前时, 分析者往往能够一眼洞悉数据背后隐藏的信息并转化知识以及智慧[21].通过数据可视化, 可以对数据的整体走向有一个清楚的认识, 对于其中的异常点也能够轻而易举的捕捉到.例如, 在揭示“任务完成时间”陷阱的过程中, Zheng等人通过数据可视化展示出了该数据质量问题日益严重的发展趋势.另外, 在可视化问题追踪数据的过程中找到了1970年这个异常点, 因此发现了问题报告的创建时间错误.
4.2 问题的修正
在发现了软件开发活动数据的质量问题后, 可以尝试通过两种方法对问题数据进行修正来降低数据质量问题带来的负面影响, 即利用冗余数据进行修正和挖掘用户行为模式进行修正.所幸, 丰富的软件开发活动数据资源使得这两种数据修正方式成为可能.这两种数据修正方法分别适用于不同的研究问题和背景:利用冗余数据进行修正的方法能够很好地适用于时间存在问题的数据, 例如“任务完成时间”陷阱; 挖掘用户行为模式进行修正适用于需要进行用户身份识别的问题, 例如邮箱地址的问题.数据问题的修正方法与研究问题和背景密切相关, 仔细分辨研究问题的动机、背景, 了解数据产生的上下文, 不仅可以发现问题, 也是修正数据必不可少的步骤.
4.2.1 利用冗余数据进行修正
冗余数据是指, 软件开发活动数据中与原数据用途、含义相近的数据.在软件开发活动数据中, 一项开发活动可能在多个不同的系统或者相近的活动中留下痕迹.这些就是互为冗余的数据.特别强调, 这里的冗余并非贬义词, 而是指数据的意义相近(并非完全相同需要去除的冗余数据).
以“任务完成时间”的陷阱为例.冗余数据可能存在于同一个系统中, 也可能存在于不同的系统中.“任务完成时间”的陷阱中, 有问题的数据是问题报告被标记为“已解决”的时间.这个数据原本是想表示该问题被解决的时间.但是当它出现了问题, 它就并不能起到应有的作用了.因此, 从这个数据原本表示的含义出发, 结合“已解决”时间产生的上下文, 即与该数据相关的软件开发活动, 分别在同一个系统和不同的系统中寻找意思相近的数据.在同一个系统中, 即问题追踪系统中, 每一个问题报告的最后一条评论时间基本可以等视为问题被解决的时间.因为当一个问题被解决后, 就很少会有人再去关注它、讨论它.那么就可以将原先错误的“任务完成时间”修改为更为准确的问题报告最后一条评论时间.在不同的系统当中, 例如版本控制系统, 与该问题报告对应的代码的提交时间可以等视为问题为解决的时间.因为通常情况下的处理流程就是:在代码库中提交了代码修改, 然后将问题报告标记为“已解决”.这些都是从数据的含义出发, 理解了开发实践过程, 找到的解决方法.
这种方法也可以应用到问题报告的创建时间的修正上, 例如, 可以用问题报告的第1条评论的时间或者第1次信息被修改的时候来预估问题报告的创建时间.利用冗余数据进行修正的方法在修正软件开发活动的时间上具有一定的通用性, 因为软件开发活动是一系列连贯的活动, 根据该项活动前后的活动数据, 就可以对原来错误的数据进行修正.
4.2.2 挖掘用户行为模式进行修正
软件开发活动数据记录了软件开发过程中开发者的一系列活动.软件开发是一项连续的活动, 每一个行为或活动不可能单独存在, 也不会突然发生巨大的改变.我们假定一个用户的行为模式是特定的, 那么我们可以从历史数据中挖掘出用户的行为模式, 进而对问题数据进行修正.
这里以邮箱地址的问题为例.在解决“多对一”的问题时, 除了根据用户名的命名规则和相似度进行识别, 还可以通过挖掘用户行为模式进行修正.例如在版本控制数据中, 这些邮件地址的作者或者代码提交者如果有着相近或者相同的行为习惯, 那么这些邮件地址就很有可能指向同一个人.在这个问题中, 行为习惯包括编写或者提交过的文件、提交日志的书写风格和工作时区.如果多个不同的账户修改同样的代码文件, 那他们可能指向同一个人.不同的开发者有着不同的代码风格, 也有着不同的代码日志风格, 如果多个账户的代码提交日志的书写风格类似, 那么他们可能指向同一个人.假定开发者的物理位置不会频繁发生改变, 那么如果多个, 例如有相同书写风格的账户的物理位置相近, 他们就更可能指向同一个人, 而在版本控制数据中, 该信息可以从时区信息中提取出来.
同样地, 在识别“一对多”问题时, 也同样可以通过挖掘用户行为模式定位出那些公共账号, 例如工作时区.在开源开发中, 开发者遍布世界各地.当一个邮件地址对应的时区信息经常发生变化, 具有较大不确定性, 那么该账号就很有可能是一个公共账号.
5 总结与展望
高质量的数据是对软件开发实践进行分析、预测、推荐的基础.随着越来越多的工作围绕软件活动开发数据展开, 也逐渐有一些工作认识到数据质量的重要性并发现了数据中潜在的数据质量问题.然而, 人们对于软件数据质量问题的关注度还远不能匹配数据本身的重要性.因此, 本文通过广泛的文献调研并深入分析数据, 总结出了9类数据质量问题, 并从发现问题和解决问题方面分别提出了建议.
我们相信, 随着智能化软件开发的蓬勃发展, 数据质量问题会得到越来越多的关注(鉴于智能软件开发对于数据的依赖).同时希望有越来越多的努力构建出可靠的数据集, 或者构建相应的方法来产生可靠的数据集.未来工作我们将重点关注用自动化的方法来检测和修正问题数据.
