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触改变的落后者[24]。了解自己观众的研究者能从真正健壮的数据集中选择适当的子集来构建他们的案例

现在，令人吃惊的来了。这些试探性搜索方法虽然有用，但却对研究结果施加了一个偏差。如果你改变上下文，也改变了偏差，那这些算法就会找到不同的"佳"方案。例如，在对软件过程模型的人工智能搜索实验中，Green等人使用了两种不同的目标函数[15]。一个目标代表了安全性至关重要的政府项目，试图同时减少开发工作量和软件交付的缺陷数。另一个目标代表了更标准的商业情况，急于发布软件至市场，并一直努力不要插入过多缺陷。此研究用人工智能优化器搜索了4个不同项目。每次搜索在每个目标下重复。一个惊人的结果是，一个目标产出的建议通常在另一个目标下会被否决。比如，使用一个目标的人工智能搜索推荐增加交付前的时间，而另一个则建议减少时间。

对任何试图找到证据来说服人们改变现有软件开发流程和工具的人来说，这个结果都有重要意义。我们需要根据观众调整证据，而不是假设所有证据都能说服所有人。站在台上像变戏法似的拿出看似动人的证据并不足够。即使是从**研究中取得的有统计强度的、可复制的证据，如果证据与观众问题不相关，那也不能激发任何改变。换句话说，观众可能会自问："这到底有什么好处？"而我们需要尊重他们的"业务偏差"。

1.5　展望未来

浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-shqw）

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推荐研究者在搜寻软件工程证据时多一点谦卑，至少和现在持平，并愿意结识并倾听软件从业者，他们可以帮助我们更好地领会B、C、D究竟是什么。我觉得我们的领域需要在至少一段时间内，停止搜，探索把数据用较少的开销置于不同背景的方法，如用一套丰富的元数据标记所有的数据集，元数据描述了数据的出处。这些数据经验回过头来成为另一个"经验教训"知识库的支柱，这个知识库由美国国防部的国防采办大学维护，可以让终用户指定他们自己的背景参数，比如项目的大小、重要性或者领域，以此找到在相似环境中被证实的实践。定的标准接口，允许用户设置和调整组件的参数和属性。

（5）互操作性。组件之间的严格统一的连接标准，实现组件之间、组件与用户程序之间的互操作。这种互操作是在目标代码级上的，与具体的开发语言无关。

组件技术将面向对象特征和分布式（物理或逻辑的）结合起来，是分布式计算和Web服务的基础。由于组件技术的出现，软件开发的方式有了很大变化，可以把软件开发的内容分成若干个层次，将每个层次封装成一个个的组件。在构建应用系统时，把这些单个的组件组装起来就成为一个系统，就像用零件组装机器一样。可以事先按照需求设计出不同组件，在构建应用系统时根据自己的应用需要选择需要的组件。可以看出，组件技术能够极大地提高软件的可维护性和可重用性，并且更