Indikatorbasierte Erkennung und Kompensation von ungenauen und unvollständig beschriebenen Softwareanforderungen - Indicator-based detection and compensation of inaccurate and incompletely described software requirements

Die vorliegende Dissertation ist im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 901: On-The-Fly Computing (auch: OTF-Computing) entstanden. Die Vision des OTFComputings sieht vor, dass zukunftig der individuelle Softwarebedarf von Endanwen- ¨ dern durch die automatische Komposition bestehender Softwareservices gedeckt wird. Im Fokus stehen dabei naturlichsprachliche Softwareanforderungen, die Endanwender ¨ formulieren und an OTF-Anbieter als Anforderungsbeschreibung ubergeben. Sie ¨ dienen an dieser Stelle als alleinige Kompositionsgrundlage, k¨onnen allerdings ungenau und unvollst¨andig sein. Dies sind Defizite, die bislang durch Softwareentwickler im Rahmen eines bidirektionalen Konsolidierungsprozesses erkannt und behoben wurden. Allerdings ist eine solche Qualit¨atssicherung im OTF-Computing nicht mehr vorgesehen – der klassische Konsolidierungsprozess entf¨allt. Hier setzt die Dissertation an, indem sie sich mit Ungenauigkeiten frei formulierter Anforderungsbeschreibungen beim Softwareentwurf auseinandersetzt. Hierfur ¨ wird mit CORDULA (Compensation of Requirements Descriptions Using Linguistic Analysis) ein System entwickelt, dass sprachliche Unzul¨anglichkeiten (Ambiguit¨at, Vagheit sowie Unvollst¨andigkeit) in den Formulierungen unerfahrener Endanwender erkennt und kompensiert. CORDULA unterstutzt dabei die Suche nach geeigneten ¨ Softwareservices zur Komposition, indem Anforderungsbeschreibungen in kanonische Kernfunktionalit¨aten uberf ¨ uhrt werden. ¨ Die vorliegende Arbeit leistet somit methodisch gesehen einen Beitrag zur ganzheitlichen Erfassung und Verbesserung sprachlicher Unzul¨anglichkeiten in nutzergenerierten Anforderungsbeschreibungen, indem erstmalig parallel und sequenziell Ambiguit¨at, Unvollst¨andigkeit und Vagheit behandelt werden. Erst durch den Einsatz linguistischer Indikatoren ist es m¨oglich, datengetrieben und bedarfsorientiert die individuelle Textqualit¨at zu optimieren, indem von der klassischen Textanalysepipeline abgewichen wurde: Die ad hoc-Konfiguration der Kompensationspipeline, ausgel¨ost durch die On-The-Fly festgestellten Defizite in den Anforderungsbeschreibungen der Endanwender, ist ein Alleinstellungsmerkmal.