ソフトウェア工学研究における理論化の教育：理論構築のための12の構成要素と実践的なコース構成

核心概念

ソフトウェア工学研究における理論化の重要性を示し、研究者や教育者が効果的に理論化を教え、学ぶための実践的な枠組みを提供する。

要約

本稿は、ソフトウェア工学（SE）の研究論文であり、SE研究における理論化の重要性と、そのプロセスを効果的に教えるための実践的な枠組みを提供することを目的としている。
SE研究における理論の現状

SEコミュニティは、毎年数千もの研究論文を生産しているが、その多くはSEの専門家にはほとんど価値がないと見なされている。
SE研究内では、理論と概念化に対する関心の欠如が観察されている。
SE研究は、他の学術分野と比較して、経験的研究を導き、情報を与える理論の欠如が見られる。
理論化の必要性

理論化は、科学をコンサルティングやジャーナリズムと区別するものである。
理論がないと、累積的な伝統、研究をつなぐ「接着剤」、簡潔さへの希望がない。
理論化は、一見「明白な」発見を説明するのに役立つ。

本稿では、IS（情報システム）などの他の分野の知見を参考に、「SEにおける理論」から「SEにおける理論化」へと議論を再構成し、Hassanらが特定した12の中間生成物に基づいて構成されている。
理論の枠組み

問い: 研究分野は、提起する問いの集合によって定義される。

例：「オープンソースソフトウェアとは何か？」という問いは、経済学、情報システム、SEなど、複数の学問分野で扱われてきた。

パラダイム: 研究者が依拠するパラダイムによって、ある分野内でどのような種類の問いが投げかけられるかが決まる。

例：ソフトウェア工学における実験パラダイム、エビデンスに基づくソフトウェア工学パラダイム。

法則: 法則とは、一定の条件下で成立する一般化された記述であり、説明力を持つものである。

例：コンウェイの法則、リーマンのソフトウェア進化の法則。

フレームワーク: フレームワークとは、研究者が関心を持つ事柄を捉えたものであり、「関心領域の地図」を描写するものである。

例：クラウドソーシングを研究するためのStolとFitzgeraldの研究フレームワーク。
理論生成物

神話: 神話とは、証拠や事実に裏付けられていない、疑いのない信念のことである。

例：従来のウォーターフォール型のソフトウェア開発アプローチ。

アナロジー: アナロジーとは、馴染みのない（または馴染みの薄い）ものを、既知のものと比較することによって説明または明確化するために用いられる。

例：ペアプログラミングを「タンデム自転車に乗るようなもの」と説明する。

メタファー: メタファーはアナロジーに似ているが、アナロジーが「XはYのようなもの」と述べるのに対し、メタファーは「XはYである」と述べる。

例：「技術的負債」という言葉。

モデル: モデルとは、現実の世界の何かの抽象化を表すものである。

例：BoehmのCOCOMOコスト見積もりモデル、RedwineとRiddleの技術成熟度モデル。
理論の構成要素

構成概念: 構成概念とは、抽象的な概念であり、直接観察することはできないが、その兆候や指標を通じて推測することはできる。

例：ソフトウェア開発における「複雑さ」。

関係性: 関係性とは、構成概念間の関連性を記述するものである。

例：ソフトウェア開発における「複雑さと開発時間」の関係。

仮説: 仮説とは、構成概念間の関係性に関する、経験的に検証可能な記述である。

例：ソフトウェアの複雑さが増すと、開発時間も長くなる。

説明: 説明とは、ある現象がなぜ、どのようにして起こるのかについての説明である。

例：複雑なソフトウェアは、開発者に認知的な負荷をかけるため、開発に時間がかかる。

抽出されたキーインサイト

Teaching Theorizing in Software Engineering Research

by Klaas-Jan St... 場所 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.17174.pdf

深掘り質問

ソフトウェア工学以外の分野における理論化のアプローチは、SE研究にどのように適用できるだろうか？

ソフトウェア工学(SE)は、その学際的な性質上、他の多くの分野、特に社会科学、認知科学、経済学から恩恵を受けることができます。これらの分野における理論化のアプローチは、SE研究における複雑な現象を理解し説明するための新たな視点を提供してくれます。以下に、具体的な例を挙げながら、その適用可能性について詳しく説明します。

社会科学からのアプローチ: 社会科学、特に心理学や社会学における理論化は、人間の行動や社会的相互作用に焦点を当てています。SE研究において、これらのアプローチは、開発チームにおけるコラボレーション、ソフトウェアユーザーの行動、オープンソースコミュニティにおけるダイナミクスなどを理解する上で非常に役立ちます。例えば、社会的認知理論は、開発チーム内における知識共有や学習プロセスを理解するための枠組みを提供します。また、アクターネットワーク理論を用いることで、人間だけでなく、ツールや技術を含む、ソフトウェア開発に関わる様々な要素間の複雑な関係性を分析することができます。

認知科学からのアプローチ: 認知科学は、人間の思考、学習、問題解決のプロセスを探求します。SE研究において、これらのアプローチは、ソフトウェア開発者の認知プロセス、例えば、要件理解、設計、デバッグなどを理解する上で重要です。例えば、認知負荷理論は、ソフトウェア開発ツールやタスクの設計において、開発者の認知負荷を最小限に抑えるための指針を提供します。また、状況認知の概念を用いることで、開発者が特定の状況下でどのように情報を取捨選択し、意思決定を行うのかを分析することができます。

経済学からのアプローチ: 経済学は、資源の配分、インセンティブ、意思決定を研究します。SE研究において、これらのアプローチは、ソフトウェア開発プロジェクトにおける意思決定、オープンソースソフトウェアの経済学、ソフトウェア製品の市場分析などを理解する上で有用です。例えば、ゲーム理論は、ソフトウェア開発における様々なステークホルダー間の戦略的な相互作用を分析するための枠組みを提供します。また、行動経済学の知見を用いることで、開発者やユーザーの非合理的な行動がソフトウェア開発プロセスにどのような影響を与えるかを理解することができます。

これらのアプローチをSE研究に適用する際には、それぞれの分野における理論の背景、強み、限界を理解することが重要です。また、SE研究における特定の文脈に理論を適合させるためには、更なる修正や拡張が必要となる場合もあります。しかし、これらの多様なアプローチを取り入れることで、SE研究はより豊かで洞察力のあるものになるでしょう。

SE研究における理論化は、必ずしも従来の理論構築の枠組みに従う必要はないのではないか？

その通りです。SE研究における理論化は、従来の理論構築の枠組み、すなわち、明確に定義された構成概念とそれらの間の関係性から成る厳密な理論体系の構築を目指すだけにとどまるべきではありません。SEは、人間、技術、社会が複雑に絡み合った分野であり、従来の枠組みでは捉えきれない側面が多く存在します。
SE研究における理論化は、多様性と実践的価値を重視するべきです。具体的には、以下の様なアプローチが考えられます。

デザインサイエンス: SEは、人工物を創造する分野であるという側面が強いことから、デザインサイエンスのアプローチが有効です。デザインサイエンスは、現実の問題に対する**アーティファクト（人工物）**の設計と評価を通じて、知識を創造することを目指します。SE研究においては、新しい開発手法、ツール、プロセスなどがアーティファクトに該当します。これらのアーティファクトを開発し、実際の現場で評価することで、実践的な知識を生成すると同時に、新たな理論的洞察を得ることができます。

グラウンデッド・セオリー: グラウンデッド・セオリーは、データから帰納的に理論を構築していくアプローチです。従来の演繹的なアプローチとは異なり、事前に仮説を設定せず、フィールドワークやインタビューなどの質的データ分析を通じて、概念やカテゴリーを生成し、それらを統合して理論を構築します。SE研究においては、開発現場における観察や開発者へのインタビューなどを通じて、実践知を抽出し、理論化していくことが可能です。

中間生成物としての理論: 本文中で紹介されているHassanらの12の理論化の中間生成物は、従来の理論構築の枠組みにとらわれずに理論化を進める上で有効なツールとなります。例えば、「メタファー」を用いることで、複雑な概念を分かりやすく説明し、新たな視点を提供することができます。また、「フレームワーク」は、特定の現象を分析するための概念的な枠組みを提供し、研究の焦点化に役立ちます。

重要なのは、「良い理論」とは何かを常に問い続けることです。SE研究における「良い理論」は、必ずしも普遍的な法則を発見することではなく、現実の問題を解決するための実践的な洞察を提供することであるべきです。そのためには、従来の枠組みにとらわれず、多様なアプローチを柔軟に取り入れていくことが重要です。

ソフトウェア開発における倫理的な側面は、理論化のプロセスにどのように組み込むべきだろうか？

ソフトウェア開発における倫理的な側面は、もはや無視できない要素となり、理論化のプロセスにおいても積極的に組み込むべき重要な要素です。倫理的な側面を組み込むことで、責任あるソフトウェア開発を促進し、潜在的なリスクや負の影響を軽減することに繋がります。
具体的には、以下の様な方法が考えられます。

倫理的な概念をフレームワークに組み込む: ソフトウェア開発に関する理論を構築する際、倫理的な概念をフレームワークに明確に位置づけることが重要です。例えば、プライバシー、セキュリティ、公平性、説明責任などの概念を考慮し、開発プロセスや成果物にどのように反映されるべきかを定義します。

倫理的な視点を理論に反映: 理論を構築する過程において、倫理的な視点を常に意識することが重要です。例えば、「効率性」を重視する理論の場合、それが「ユーザーのプライバシー」や「社会的な公平性」にどのような影響を与えるかを考慮する必要があります。

倫理的なジレンマを議論する: ソフトウェア開発においては、倫理的なジレンマが生じることが少なくありません。例えば、「ユーザーの利便性」と「データのセキュリティ」のバランスをどのように取るべきかなどです。理論化のプロセスにおいて、これらのジレンマを明確化し、多角的な視点から議論することで、より倫理的に配慮された解決策を探求することができます。

ステークホルダーとの対話を重視: ソフトウェア開発は、開発者だけでなく、ユーザー、顧客、社会全体など、様々なステークホルダーに影響を与える行為です。倫理的な側面を考慮した理論化を行うためには、これらのステークホルダーとの対話を重視し、多様な価値観や意見を反映させることが重要です。

倫理的な側面を理論化のプロセスに組み込むことは、容易な作業ではありません。しかし、SE研究者が倫理的な責任を自覚し、積極的に取り組むことで、より倫理的で持続可能なソフトウェア開発の実現に貢献できると考えます。