Context: Requirements elicitation is an essential activity to ensure that systems provide the necessary functionality to users, and that they are fit for purpose. In addition to traditional `reductionist' techniques, the use of observations and ethnography-style techniques have been proposed to identify requirements. Research Problem: One frequently heard issue with observational techniques is that they are costly to use, as developers would lose considerable time to partake, and also depend on luck in identifying requirements. Very few experience reports exist to evaluate observational techniques in practice. Results: In this experience report, we draw on several data sources, covering insights from both developers and users. The data were collected through 9 interviews with users and developers, and over 80 hours of observation of prospective users in the maritime domain. We capture `knowns' and `unknowns' from both developers and users, and highlight the importance of observational studies. Contribution: While observational techniques are costly to use, we conclude that essential information is uncovered, which is key for developers to understand system users and their concerns.


翻译:• 研究问题:经常听到的一个与观测技术有关的问题是,这些技术的使用成本很高,因为开发商将花费相当多的时间来参与,而且还取决于在确定要求方面的运气;很少有经验报告可用于评价实际中的观测技术。结果:在本经验报告中,我们利用了若干数据来源,包括开发商和用户的见解。这些数据是通过与用户和开发商的9次访谈以及海洋领域未来用户的80多小时观察而收集的。我们从开发商和用户那里捕捉到的“已知”和“未知”数据,并强调观测研究的重要性。贡献:观测技术的使用成本很高,但我们的结论是,基本信息是发现出来的,而开发商了解系统用户及其关切的关键。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2018年6月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2018年6月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员