Dovrebbe esserci più studio scientifico sull'efficacia di varie idee truccate nello sviluppo del software?

Esistono librerie decenti di ricerca sui progetti di sviluppo software. Dai un'occhiata alla Libreria digitale IEEE Computer Science e Libreria digitale ACM per due esempi. Più in particolare, le Transazioni IEEE sull'ingegneria del software e Transazioni ACM su ingegneria e metodologia del software presentare ricerca accademica e industriale su vari aspetti dello sviluppo del software, che vanno dagli strumenti attraverso metodologie e paradigmi. Inoltre, IEEE Software è più di un formato di rivista che presenta argomenti e informazioni rilevanti in una più facile da digerire formato per professionisti "nelle trincee", per così dire. Quindi c'è una ricerca là fuori.

Tuttavia, uno dei maggiori problemi è la variazione nel settore del software. I progetti dipendono da così tanto: dominio, conoscenza e abilità delle persone coinvolte, metodologia di processo, le scelte fatte in varie fasi del progetto (dalla tecnologia all'utilizzo per l'architettura e il design del sistema - ci sono spesso molte buone scelte). Diventa molto difficile guardare i progetti e generalizzare le informazioni in modo tale che sia scientificamente valido e utile per la maggior parte dei progetti.

Anche i tuoi commenti su costi e imbarazzo sono probabilmente veri, almeno in alcune organizzazioni. Le organizzazioni pagano i loro ingegneri ai prodotti che possono essere spediti. Da quello che ho visto, la maggior parte della ricerca che coinvolge prodotti commerciali coinvolge tre aspetti: una descrizione della tecnica prima di alcuni cambiamenti, una descrizione di alcune tecniche dopo un cambiamento e l'impatto di questo cambiamento. Tornando all'imbarazzo, alcune aziende non pubblicheranno rapporti che dicono che la loro produttività è diminuita o che i loro difetti sono aumentati e analizzano il motivo per cui ciò è accaduto. Invece, tenderanno a mostrare tecniche che migliorano l'organizzazione e ne discutono il motivo. Tuttavia, nella scienza, i fallimenti sono importanti tanto quanto i successi, specialmente quando qualcosa che non ha funzionato su un progetto può essere migliorato o adottato e funziona molto bene su un altro progetto.

Non sarebbe bello se ci fosse. Questo probabilmente proviene dalle università, ma stanno combattendo il problema di non produrre programmatori che sanno cosa stanno facendo quando si diplomano. Li vediamo come la teoria dell'insegnamento e la ricerca o la formazione professionale sul lavoro. Se non riesci a deomostrare i laureati a trovare lavoro, le iscrizioni / i soldi diminuiscono. I soldi per la ricerca devono venire da qualche parte. Penseresti che i manager meno tecnici sarebbero interessati a finanziare la ricerca, quindi potrebbero usarla per basare le decisioni. Applicare la ricerca scientifica negli affari sta semplicemente scalfendo la superficie.

La professione medica è una buona analogia. Quando qualcuno si laurea alla scuola di medicina (teoria e ricerca), non è pronto a praticare medici. Fanno stage e una residenza per diversi anni e possibilmente entrano in specializzazioni. Questo succede negli ospedali. Le aziende che assumono jr. gli sviluppatori devono capire che stanno ancora "praticando" la programmazione e richiedono un tutoraggio e una formazione. Questo potrebbe liberare i reparti CS per dedicare più tempo alla ricerca degli ultimi e dei più grandi.

Molti programmatori sono in lavori in cui non prendono in considerazione le tecnologie hyped se ci sono dati che li supportano o meno. A differenza della sostituzione della perscription di un paziente, la ricostruzione di applicazioni legacy potrebbe non essere conveniente. Quanto tempo impiega un medico per imparare a conoscere il nuovo farmaco rispetto a quello che ci vorrebbe un programmatore per imparare una nuova piattaforma o lingua?

Cosa ci aspettiamo che la ricerca ci dica? Se comprendi pienamente una tecnologia, applicala correttamente nella giusta situazione, funzionerà al meglio. Siamo in un'industria specializzata. Sì, il tuo prodotto è buono come lo hai "pubblicizzato", ma non posso assumere abbastanza sviluppatori che sappiano come usarlo e la maggior parte dei progetti non ha abbastanza tempo per imparare nuove cose.

In generale, direi che è praticamente impossibile trarre conclusioni scientifiche significative nel mondo reale perché ogni progetto software (non banale) è unico e lo sviluppo del software è, per sua natura, non deterministico. Quindi non penso che gli studi scientifici possano fornire molte informazioni utili.