Detecção de Anomalias de Código

Métricas são tradicionalmente utilizadas para avaliar a qualidade e manutenibilidade do software, apoiando a identificação de anomalias no código (ou Bad Smells). Recentemente, métricas de interesse foram propostas com este objetivo. Um interesse é algo que se queira tratar como uma unidade conceitual modular, como requisitos funcionais e não funcionais e idiomas de programação. Enquanto as métricas tradicionais quantificam as propriedades de módulos, as métricas de interesse quantificam propriedades de interesse, tais como espalhamento e entrelaçamento. Apesar das métricas de interesse já terem sido utilizadas em estudos experimentais, ainda falta conhecimento empírico quanto à sua eficácia na identificação de anomalias de código. Este trabalho teve como objetivo investigar se métricas de interesse podem fornecer indicadores úteis para a detecção de cinco anomalias de código: Divergent Change, Shotgun Surgery, God Class, Feature Envy e God Method.