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소프트웨어 공학(SE)을 위한 강력한 의사결정 지원을 제공하려면 여러 맥락에서 데이터를 수집해야 하며, 이를 통해 기술 적용 결과에 영향을 줄 수 있는 맥락 변수를 도출할 수 있어야 합니다. 그러나 맥락을 비교하는 작업은 관련된 변수의 수가 많기 때문에 복잡합니다. 이 연구는 SE 논문에서 증거와 맥락 정보를 식별하기 위한 실용적이고 엄격한 프로세스를 제안한 이전 연구를 확장합니다. 현재 연구는 SE 논문에서 맥락 정보를 수집하기 위한 특정 템플릿과 이러한 연구에 대한 맥락 정보를 비교하기 위한 상호작용 접근 방식을 제안합니다. 유사성과 차이를 탐색하는 데 도움이 되는 시각화 및 클러스터링 알고리즘을 사용합니다. 이 논문은 이 접근 방식을 제시하고, 전문가들이 독립적으로 그룹화한 논문 집합을 클러스터링하는 데 이 접근 방식을 적용한 타당성 연구를 포함합니다.
Cruzes 외 (Sat,)는 이 질문을 연구했습니다.