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应用到更多的项目中？为了解答这些问题，我们可以参考一下图灵奖获得者输入、执行和输出。（听起来就像软件测试，不是吗？）我就以Knuth的研究为例来讨论一下这几个层面。

首先，你信任Knuth的研究的输入吗？比如说，你认为TeX是一个典型的程序吗？你认为Knuth是一个典型的程序员吗？你信任Knuth本人吗？上面这些因素可能会影响你对研究的看法，比如：Knuth的15种分类是否全面，是否典型，在数十年之后是否仍然会在工作中发生。假如你认为Knuth无法代表其他的程序员，那么要是换成别人来做这个研究，结果会有怎样的不同呢？比如说，我们可以假设Knuth和很多的学界人士一样，是个心不在焉的教授。也许这可以解释为什么有那么多的分类都和遗忘什么事情或者缺乏远见有关了（比如分类包括了被忘记的功能、模块之间的不匹配以及意料之外的情况等）。也许一个更加自律的人或者一个只关注代码的人就不会有那么多问题。这些干扰因素并不能否定研究的结果，但是在你将这些结果推广应用之前，还是应该仔细考虑它们的影响。

你是否信任Knuth的研究的执行？换句话说，Knuth有没有严格按照自己描述的方法来执行实验，以及如果他没有的话，这些偏差又会对研究结果造成什么影响？Knuth使用了日记研究法，这种方法在常用于调查人在长时间内的经历和感受，而无需直接对其进行观察。要想用

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的实验想要找出什么结果，以免这些暗示让他们产生偏见，影响了他们写什么和如何写。但是在这份研究中，Knuth既是研究员，又是参与者。他希望能得到什么样的结果？是不是在写日记之前他在脑海中就已经分好了类？他是在TeX的开发过程中为这些错误分类，还是在TeX开发完成后来回顾分类的？Knuth并没有在研究报告中介绍这些细节，但是这些细节却可能大大地改变我们对研究结果的解读。

日记研究也有其局限性。比如说，这种研究有可能会造成海森堡式的问题，即观察的流程可能会强迫写日记的人不断地对记下来的问题进行反省，以至于后连记录的性质也变了。这意味着由于Knuth一直在记录各种错误，他可能会认真地思考造成这些错误的原因，后有意识地避免了各种错误，后就无法观察到所有结果。此外，日记研究还有一个难题，就是参与者很难长时间地坚持。比如说，Knuth有段时间曾暂停了他的实验，说道：“我没有记录实证研究，即使用广为认可并且经过验证的方法以证明某种断言真实性的正式研究方法，正逐渐在软件工程中取得进展。令人欣慰的是，人们终于承认了实证研究在软件工程科学中的重要地位。我们也在科学文献中看到越来越多的实证研究和相关实验，它们能够证明或者否定某些方法、技术和工具的有效性。软件工程与其他学科有几点不同之处。首先软件是人类智力与创造力的产物，而不是机械地“制造”出来的。软件开发的流程也不同于制造的流程。换而言之，软件流程并不是一种简单的重复劳动。这是该学科不同于其他学科的关键之处，也极大地影响了我们对它的解读。我们时时刻刻都需要关注环境变量所带来