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Título: ANÁLISE DE MODELOS DE METAS BASEADA EM COLORIMETRIA
Autor: ROMEU FERREIRA DE OLIVEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  JULIO CESAR SAMPAIO DO PRADO LEITE - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 64833
Catalogação:  13/11/2023 Liberação: 13/11/2023 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64833&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64833&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64833

Resumo:
Modelos orientados a metas tornaram-se ferramentas importantes para a Engenharia de Requisitos Não Funcionais (RNF). Porém, o tratamento de RNFs é uma tarefa não trivial, visto que esta classe de requisitos abrange as características de qualidade de um sistema. Isso implica que, ao lidar com requisitos subjetivos, precisamos nos concentrar em mecanismos que possam enriquecer a semântica de sua representação. É o caso da atribuição e propagação de rótulos na análise de modelos orientados a metas. A definição de rótulos nos modelos de metas, realizada pelos métodos de análises qualitativos existentes, tem baixa granularidade e muitas vezes falha em refletir o potencial informativo que esse tipo de artefato pode oferecer. Esse é o caso do NFR Framework. A propagação no modelo ocorre de baixo para cima (bottom-up) e o entendimento sobre o grau de satisfação de uma meta torna-se difícil. Este trabalho explora uma lógica para aumentar o poder informativo dos rótulos atribuídos as metas flexíveis, utilizando conceitos de colorimetria em modelos do tipo SIG (Softgoal Interdependency Graph). Investigamos como o uso de cores mitiga o desafio de aumentar a granularidade da análise dos modelos de metas, melhorando assim o entendimento sobre o grau de satisfação a contento definido para os RNFs analisados.

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