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该论文提出了一种名为“基于价值的需求工程”(Value-based requirements engineering,VBRE)的方法,该方法用于分析社会和政治问题中的利益相关者情感和价值观。文章认为这些问题在需求工程中经常被忽略,因此,该方法包括利益相关者的价值观、动机和情感的分类,并提供了在需求工程过程中引导获取和分析这些问题的过程指导。该方法最终得到了初学者和专家的验证,以及应用于实际工业实践案例的研究支持。
文章强调了将VBRE方法应用于实际工业实践的可行性。而针对初学者和专业人员,VBRE方法也可以灵活使用。同时,这篇文章对比了VBRE方法与其他注意社会政治问题和货币化价值的需求工程方法的实用性。
最后,这篇论文提出了VBRE方法的未来研究方向:例如通过对非功能要求的映射更深入地将价值融入RE方法,以及使用于i*框架的软目标分析建模等。
本文的研究背景是传统需求工程方法往往忽略了利益相关者的情感和价值观,导致在系统设计和开发过程中出现了与利益相关者之间的价值冲突和不理解的情况。研究者意识到需要一种基于价值的需求工程方法,以便更好地理解和分析利益相关者的情感和价值观,并在系统设计和开发过程中解决由于价值相关问题而引起的问题。
这篇论文的研究目的是开发一种基于价值的需求工程方法,使项目经理和工程师能够有效分析社会和政治问题中的利益相关者情感和价值观,以避免由于这些问题在需求工程过程中被忽略而带来的风险。此方法包括对利益相关者的价值观、动机和情感的分类,并提供了在需求工程过程中引导获取和分析这些问题的过程指导。论文探讨的主要研究问题是:能否确定一种有效的基于价值的需求工程方法,并且这种方法能否有效地被工业实践者所应用。此外,论文对VME与治理、伦理等其他RE方法的比较和对未来VME分析与*i**框架和软目标分析建模的连接进行了探讨。
本文的研究方法是基于价值的需求工程方法。该方法包括制定利益相关者的价值观、动机和情感分类法,并提供过程指导,帮助分析师获取和分析利益相关者的VME。通过建立一个网站,说明利益冲突和对利益相关者价值观不了解所引起的问题,支持需求工程的正在学习的人。方法在实例和案例研究中得到验证,是行业实践者接受的,并且可以有效地识别和分析与价值有关的问题。同时,该方法是开放性和上下文敏感的,不是规定特定行动和结论,而是鼓励分析师根据项目情况判断何时适用。
根据文档摘录,在2.1章节中,展示了一系列工业分析师的采访结果,涵盖了利益相关者VME的相关性、对RE工作的影响以及采用技术或策略帮助分析师识别这些信息的情况。以下是总结和概括的内容:
建议提高业内分析师对利益相关者情感和价值观因素的认识,因为收集和分析这些信息对于识别和管理利益相关者之间的价值冲突非常重要;
学习和使用分析专家识别VME知识的技术和经验是帮助新手分析师的一个方法;
多数的分析师认为理解利益相关者的价值观和情感是意外的收获,只有少数分析师通过经验开发并意识到了相关的技术;
分析师需要更好地意识到社会政治因素对需求工程的影响以及处理此类问题的指导;
初学者和经验丰富的分析师在理解VME的影响和明确使用识别技术方面出现了明显的差异;
任何支持分析师识别和管理VME问题的方法都需要满足一些要求,如要求不增加分析师额外的时间,符合文化接受度等;
在进行考虑利益相关者的VME的学术研究和软件开发项目之间需要做出区分,并且不应就一种行动方式或结论作出规定,而应鼓励分析师根据项目的需要来确定适当的方法。
任何考虑利益相关者VME的方法都需要开放性的和与上下文有关,并且不能仅限于特定的行动方式或结论。
在这份文件中,介绍了有关利益相关者的价值和相关现象的心理学定义调查,其中包括了价值的定义、内涵及其对团体行为、合作和绩效等的影响。文件提供了一种基于Kluckhohn和Rescher理论制定的分类法,该分类法包括模态、强度、内容、一般性、范围和明确性等多个方面。此分类法已被其他文献运用到一般领域和软件开发等领域中。文件总结了分类法在过程中的运用,其中包含了八大类上层次价值类别,通过调查和专家访谈得出了六个被认可的概念,如信任、道德、美学和安全等,并对友好性和创造性/创新性引出多个子类别。另外,文档还提供了列举不同个性特征的参考,这些特征通常与动机和个人要素互相关联,它们与RE过程中的团队管理和个性化定制都有密切关系。值得注意的是,价值观的改变往往比与个人直接相关的要素变化得更为迅速,因此,分析人员需要加以确定区别。通过对分类法的运用,分析人员可以通过强化管理措施和团队组成以回应一些审美需求、增强安全风险分析等来确保poject的顺利开展。此外,通过价值观分析,分析人员还可以发现潜在的利益相关者之间的冲突,针对让参与发表意见的人士保持价值观一致时的谈判机会,或考虑定制系统设置。
价值的定义包括其所包含的内容、对团体行为和绩效的影响。
价值分为模态、强度、内容、一般性、范围和明确性等多个方面,Kluckhohn和Rescher理论对分类法的设计有很大的影响。
根据分类法,八个上层次价值类别是:信任、道德、美学、安全、友好性、创造性和个人特征。
友好性和创造性/创新性等基本概念都有许多子类别,在调查和专家访谈中得出。
除了友好性/创造性/创新性以外,还包括五个被普遍认可的概念,如信任、道德、美学和安全等。
通过引用个性特征、动机和个人要素等,分类法与RE过程中的团队管理、个性化定制等密切相关。
价值的改变通常比个人直接相关的要素变化更为迅速,需要加以关注。
在项目开展时,分析人员可以通过价值观分析实施一些管理措施,如增强安全风险分析,组合与审美需求相关的团队成员等来确保project的顺利开展。
价值观分析可以发现潜在的利益相关者间冲突,有助于实现公正和谈判。
在RE过程中,价值观分析还有助于进行系统配置和定制,以满足相关人士不同的安全需求和利益。
该表格提供了与不同价值观概念相关的术语、潜在来源以及对流程的影响。对于每个价值观概念,表格列出了相关的术语,以帮助阐明和定义价值观。此外,表格还给出了使人们形成这些价值观的潜在来源或场景,例如隐私政策、团队成员或行动的影响。最后,表格还提供了每个价值观概念如何影响流程的信息,例如改善协作、提高团队信心等。总的来说,该表格为读者提供了对不同价值概念的概述,并列出了与之相关的具体术语、潜在来源和流程影响,以帮助读者更好地理解价值观对RE流程的作用。
动机是与个性相关的长期、高级个人目标,对于理解利益相关者群体和个人级别的需求非常重要。
暂时的、短暂的目标在分析中不被考虑。
表2总结了需求分析中重要的动机,包括自我效能、好奇心、学习、成就、自尊、同伴尊重、权力、拥有和利他主义。
针对每种动机类型提出了一些影响,包括自我效能、好奇心和学习动机需要可扩展的系统,为自尊和同伴尊重动机的人设计适合个人需求的系统。
利他主义和社交意味着在向交付系统和系统开发过程中进行群体工作的合作与协作。
一些动机也可能作为组织的特性非常重要,扩展软系统方法中使用的CATWOE分类法中的世界观概念。
这张表格描述了八种不同的动机类型,在需求工程(RE)过程中对实现目标和组织工作的影响。对于每种动机类型,表格列出了其定义、描述以及对RE过程的影响。一些动机类型,例如Power和Possession,与工作组织、资源控制、经济激励和营销有关。其他动机类型,例如Achievement、Self-esteem和Peer-esteem,与目标导向、项目目标以及个人成就的表扬有关。有些动机类型,如Self-efficacy、Curiosity, learning和Sociability,与信心建设、培训、技能匹配、扩展性系统、自我教育、协作和组织有关。最后,Altruism动机类型与在工作和组织中的合作和帮助他人有关。总的来说,这张表格提供了各种动机类型对RE过程的不同影响,以帮助读者更好地了解如何理解和考虑利益相关方的动机来支持需求工程(RE)过程。
情绪可以为项目计划和设计提供有用的反馈,特别是因为情绪反应比普通意见更强烈,可能表明潜在问题,导致利益相关者不满或系统被拒绝。
可以通过肢体语言、声音音调和面部表情来检测情绪。强烈的情绪很难被忽视(如愤怒),但其他情绪不太明显,例如皱眉可能表示沮丧、焦虑或只是困惑。
表格3列出了更重要的情绪及其后果。这些情绪基于对事件、人员或物品的情绪反应(积极或消极)的分类,该分类列出了22种不同的情绪。愉悦、喜悦和幸福都是积极的反应,因此不需要采取补救措施(参见表格3的第3列)。恐惧通常是明显的反应,但它也可能是含蓄的,例如当新系统威胁到某人的工作安全性时。含蓄的恐惧可能表现为缺乏合作、含糊其辞的回答、错过会议和在会议期间避免眼神接触。焦虑是这种情绪的较轻形式,可能是由于不确定性、不愿改变以及对新系统对个人工作、自尊和自我效能的后果的恐惧所引起的。沮丧可能导致明显表达的愤怒这种更强烈的情绪;更常见的情况是沮丧不太明显。原因可能是在需求分析过程中缺乏参与感,被边缘化而不是优先考虑其他利益相关者,或者没有讨论个人的贡献或价值观。长期的沮丧将表现为压力,导致疾病和缺勤;短期内,利益相关者可能不合作和不沟通。沮丧可能与抑郁有关,抑郁是对缺乏参与感和被边缘化的更极端的反应。最后,厌恶和反感是强烈的情绪反应,通常是明显的。从利益相关者对设计特征的言论中通常可以明显看出其影响,当审美价值和自我形象/自尊动机重要时,可能更频繁地遇到这种反应。
SAMS项目旨在通过监测患者在计算机使用中的变化来提高早期诊断痴呆症的比例。该项目的核心是一组被动监控器,它们在用户与计算机进行日常交互时收集数据。这些数据被分析,以推断利益相关者的认知健康情况,针对记忆、运动控制、语言使用等临床指标进行推理。例如,词汇量的减少是痴呆症的常见症状。在采访、场景-故事板需求探索会议和需求分析研讨会期间,第二作者应用了VBRE方法。该方法从项目的初始启动阶段开始应用,通过使用虚拟样机和早期原型进行的需求分析早期阶段,以及使用完全功能原型进行的设计阶段。
需求分析从五个研讨会开始,总共进行了24个参与者(14名男性,10名女性,年龄范围60-75岁,中位数66岁)。参与者通过阿尔茨海默病协会、U3A(第三世代大学)以及养老院、家庭医生诊所等途径进行招募。所有研讨会分为两个约1小时的会议。在第一个会议中,介绍了SAMS系统的目标、主要组成部分和操作方式,随后呈现了展示了警报-反馈用户界面的设计选项的PowerPoint故事板,如媒体选择(视频、文本、计算机化身)、内容(细节级别、社交网络)和监控(定期反馈、仅警报、明确测试)等。第二个会议侧重于讨论与监控计算机使用、数据共享和安全、伦理考虑、警报信息的情感影响、利益相关者的动机以及在接收到警报信息后采取后续测试的可能性等相关的隐私问题。
在研讨会中提出的需求问题在13个采访中得到进一步探讨,通过呈现情景来阐明类似的设计选项,并讨论隐私、安全和伦理问题。采访中的问题还探索了利益相关者对不同监控水平(例如行动、文本)的反应以及对采用该系统和在接收到警报信息后采取后续行动的利益/动机与担忧/障碍之间的权衡。受访者(4名男性,9名女性)的年龄介于67至89岁之间(中位数72岁)。VBRE的“直觉”分析方法被应用于采访笔记和采访和研讨会的音频记录。两个会议中使用的情景旨在测试暗示性地探索价值观,如探索中的类似人类存在的存在、社交网络(信任、社交价值观)以及明确探索安全和隐私问题。情景使用价值和动机分类系统设计,例如通过探索自我效能(监控和控制自身健康的能力)、利他主义和好奇心的问题进行调查。
研讨会和原型设计在情感上只引发了轻微的反应,有些人对隐私侵犯和计算机分析的准确性感到焦虑。没有特别受欢迎的设计,但计算机化身和社交媒体选项是最不受欢迎的,表明社交性并不是一个突出的动机。所有参与者都对由于监控他们的计算机使用而引起的隐私和安全问题表示关注。尽管他们勉强愿意与研究人员共享数据进行分析,但大多数参与者坚持认为他们应该对自己的数据拥有控制权。与亲密亲友共享数据必须在他们的控制下进行,并且大多数人不愿与医生共享信息或警报。在所有研讨会中,大多数人愿意允许对他们的计算机使用和电子邮件文本内容进行监控,同时要保护对话中其他参与方的身份。大多数参与者预计,如果收到警报信息,他们会感到焦虑和恐惧。与专家或照料者的联系被认为是重要的支持方式,与支持组织(如阿尔茨海默病协会)建立联系可以提供安慰(共情)和作为额外信息来源,以激励人们进行后续测试。
与研讨会一样,从采访中的原型设计中也没有形成共识,尽管更多的信息和富有同情心的信息被认为比计算机化身/社交媒体设计更受欢迎,这表明自我控制(效能)是一个重要的价值观。调查对象对隐私和安全问题的关注更加强烈,可能是因为三名参与者最近在互联网上遭遇了网络钓鱼攻击。然而,只有两个人不愿意让他们的电子邮件内容受到监控。关于最低数据共享和保持对自己数据控制的需求意见与研讨会参与者类似。大多数受访者(11/13)对被监控表示焦虑,并预计在接收到警报信息时会感到不适、恐惧和担忧,尽管十个受访者表示无法真实地想象在现实生活中会有何种反应。有五个人指出,在警报信息之后,进一步的解释是至关重要的,所有人都表示他们使用该系统的主要动机是自我效能感:通过自我管理健康来掌控自己的感觉。
考虑到研讨会和采访中的意见多样性,从该分析中确定优先需求并不是一项容易的任务。几个价值观、动机和可能的情感反应似乎对需求和设计选项有重要影响。
隐私和安全价值是最常见的价值观,对于涉及数据共享的控制、数据加密和安全传输的需求有重要影响,以及用于大学站点的数据加密、用户个人计算机上的数据加密以减轻黑客攻击、仅对匿名数据进行更广泛的研究共享等。
对SAMS系统的信任与安全密切相关,但它还涉及系统信息和诊断的准确性,以及对大学(系统作者)和医疗保健专业人员的组织信任。建立信任的需求包括用户控制关闭SAMS记录的功能,以及参与用户在研究和结果中的咨询过程。
动机方面,自我效能、自我控制的愿望、利他主义是重要的。自我控制优先考虑了用户的“停止记录”控制,以及可视化需求,使用户能够查看自己记录活动的摘要。利他主义体现在招募参与者的宣传材料中。
在情感方面,焦虑和对负面警报信息的恐惧、对个人反应的不确定性是关键。这些情感导致对警报信息的措辞、使用图形和图像来解释信息背后的原理以及用于社交配置的选项的进一步分析,以便照料者和家庭成员可以访问警报和其解释。
VBRE方法有助于构建情景和采访问答策略,同时使用分类系统对采访笔记和直觉清单进行分析。情绪反应遇到了限制,因为许多参与者表示无法想象具体情景中的感受,但可以通过认知的方式来提供经验建议。 VBRE方法通过提供框架来分析潜在的动机、情感和价值观,并与保护用户隐私和安全的需求相匹配。需要特别注意的是,VBRE方法将用户的反应作为设计需求的重要源泉。这些发现为设计和推出早期干预和治疗手段提供了指导。