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备那些带着问题的从业者，让他们找到自己问题的解决方案。

要做到这点，我们需要扩大层观察所能接受的"证据"的定义。一些研究者一直争论说，软件工程研究存在对定量数据和研究的偏证据不是证明。总的说来，任何足以让我们认为一个理由可信，或者比另一个理由更可信的实证就是证据。不同的目的需要不同标准的证据。有些目的需要强有力的证据。比如说，决定是否要把所有的软件开发都转换成面向方面的设计和实现，这需要非常有说服力的证据来证明收益大于投资（包括经济和文化方面）。有些目的只需要薄弱的证据即可。比如说，一个面向方面的追踪应用实例可能已经足够证明面向方面的编程方法（AOP）是有价值的，留待进一步研究来澄清的是它能（在什么环境下）多好地完成目标。一份以找出设计中的缺陷为目标的评估研究，可能只需要少数参与者的回复。我们知道有一个为制造业所设计的语音反馈系统原型，在初始用户指出他们用耳塞就能屏蔽工厂噪声之后就被放弃了。一些目的只需要反例就够了。比如，当一个人试图辩驳一项假设或者一项普适的断言时，他只需要一个反例。例如，可视化编程的支持者们声称“可以图形化的就是好的”，但是通过在一项实验中证明嵌套结构在用文本表示时理解起来更快，使得这

浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-shqw）

是中国西门子的佳合作伙伴，公司主要从事工业自动化产品的集成,销售和维修，是全国的自动化设备公司之一。

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特定环境下需要的证据之间是有联系的。你需要的证据和能提供那些证据的方法之间也是有联系的。比如说，你不能向提供信息的人询问不能说的秘密，这就是调查的局限性之一。软件是创建并部署在社会技术背景之下的，所以关于软件的断言和论点需要同时借鉴考虑了社会和技术背景的证据以及包含两者之间关系的证据。

例如，理解面向方面的设计对你项目的沟通结构所产生的影响，需要先观察那项技术的整个应用场景。对方法的良好应用意味着“对症下药”，也意味着合理使用那些和问题相关并且服务于目的的证据好，而定量的工作也可以同样严格并提供对相关问题的有用回答[26]。构建更强大证据集合的开始，是真正拓的方法，即整合实证研究的结果提供技能、习惯和基础，以便支持软件工程的决策。我们通常会拿软件工程与循证医学及其对严格临床证据的依赖做比较。我们的目的不是为了证明软件工程忽视了证据（虽然基于有争议观点和迷信的软件工程无疑仍然存在），而是为了说明我们的学科缺乏一个组织、文化和技术基础，以支持对不同渠道知识的聚集和整合。Barbara Kitchenham在第3章中介绍了这项运动。

我们还可以看到其他一些对软件工程的思考和反省，用来改善软件工程实践的例子。比如Fred Brooks和Walter Vincenti这样的作家，通过提取经验并使用从实践和经验中来的例证来关注实践，以此思考工程活动的本质。我们不会仅仅因为他们的论文基于的不是科学实验而是反思经验，就抵制他们的重要性。但是我们会仔细思考他们的结