西门子V20中国供应商
践故事和经验，它们终化作文化知识和各种常识。但问题是，“地球人都知道的东西”常常是错的。虽然我们不断收集信息，但是也许并未细致准确地评估并整合那些信息，甚至都没有必要的手段来这么做。性因素已经避免。然而，这些报告应该是任何软件开发技术"证据线索"的一个显而易见的部分。早期采纳者可能找到的是包含相对低可信度的可行性研究的一个小集合，或者一到两个"**"研究，这已经足够使他们采纳改变。特别是当这些研究的背景显示出证据是在一个与他们相似的环境中收集的。大部分采纳者需要看到不同上下文中的多样研究，才会相信研究的想法是有价值的，被证实不止在一个合适的环境中可行，并且已经开始成为被部分接受的行事方式。
落后者或者后期采纳者可能需要压倒性的证据，这可能包括大量的高可信度研究，以及在大范围不同背景下得到的有益结果。
一些混合这些不同类型证据的方法已经被提出。但重要的是，定性报告和定量数据之间的相互影响。我们经常看到从业者在混合不同数据类型的数据集后收到更好的效果。例如，一个同时包含硬数据和真实团队正面经验的丰富集合，帮助了软件检查技术在不同NASA中心的散播。
从良好设计的经验性研究中得出的证据可以帮助结果达到统计意义，但实施可能仍然不切实际，或者不能及时回答新问题（特别在技术快速改变的领域，如软件工程）。实际运用中的证据可能对益处更有说服力，但是通常不太严格。经常需要同时结合两种证据，相互巩固，才会具说服力
正如把"观察"定义地足够广泛来包含主观印象，如果我们不根据他们的标记去创建无根据的规则，即使不那么严格的输入模式也可以帮助我们找到有效的结论。对这些证据源赋予信心指数非常重要，这样，方法论的问题就可以被凸显出来。（当然，即使严格的研究也不会完全没有任何方法论的问题。
经验汇报可以通过证明实践约束下达成的结果不总是与我们对给定技术的期望相匹配，从而使研究有根有据。同样重要的是，他们对于需要如何剪裁或修改技术来应对日常软件开发的实践约束提供了见解。在技术转移领域，我们经常发现，一个描述技术在实践中正面经验的案例分析，对从业者来说，比大量额外的研究报告更有价值。如此令人信服的证据体，也能通过提供对不同用户有用的证据来帮助引导改变。提出了一个经常被引用的模型，用钟形曲线刻画了一些创新产品（如研究结果）的消费者：左边的尾巴包含了创新者，钟形的突出部分代表了大多数人，他们随着这个创新想法逐渐流行而采纳，右边的尾巴包含了抵触改变的落后者。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
浔之漫智控技术（上海）有限公司（w）
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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"。
展望未来
虽然软件工程研究已经进行了几十年，但是至今我们只看到了极少的有力证据，能引导软件项目运行方式的改变。我们推测这是由于背景的问题：研究者制造了关于A的证据，而观众却关注B、C、D等。我们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。