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| | | | | Beschreibung | | Eine metrikbasierte Operationalisierung einer Qualitätseigenschaft setzt ein intuitives Konzept, d.h. ein gewöhnlich nicht völlig präzise definiertes Konzept (beispielsweise die Wiederverwendbarkeit als Merkmal der Software-Produktqualität) mit den Ergebnissen einer präzise definierten Vorgehensweise in Beziehung, nämlich den Messergebnissen, die in einem Messprozess erhoben werden. Ohne vermittelnde Konzepte ist die Gefahr groß, dass unklar bleibt, was die erhobenen Metriken und das intuitive Konzept genau miteinander zu tun haben: Womöglich haben die Metriken gar keine Aussagekraft für die zu prüfende Qualität. GQM-Fragen und FCM-Teilmerkmale beschreiben gerade diese Aussagekraft.
Bei einer solchen Operationalisierung können jedoch auch verschiedene Hauptprobleme auftreten.
Bleibt die Operationalisierung aus irgendeinem Grunde problematisch, sind Fehler zu erwarten: Qualitätsbegriffe werden nicht ganz und gar geklärt, und die aus Messwerten ableitbaren Vorhersagen über externe Größen (z.B. erwartete Aufwände) sind aufgrund in der Messung nicht erfasster Kontextbedingungen mit Unschärfe versehen. Daher sind Fehler zu erwarten, wenn man aus den Messwerten Konsequenzen für die intuitiv zu prüfende Qualitätseigenschaft ableitet. Die ermittelten Befunde werden zunächst als  Qualitätsanomalie bezeichnet.
Beispiel:
Angenommen, die Operationalisierung einer Qualitätseigenschaft für ein Softwareprodukt solle einen Test liefern, der bei Ausführung meldet, ob die Qualitätsanforderung verletzt ist oder nicht. Wenn ein Testergebnis die Verletzung der Qualitätsanforderung meldet, nennen wir es positiv, sonst negativ. In unserem Fall können zwei Arten von Fehlern auftreten:
- Falsch negative Testergebnisse sind solche, in denen der Test die Erfüllung der Qualitätsanforderung meldet, während die Qualitätsanforderung aber in Wirklichkeit verletzt ist. Sie haben zur Folge, dass ein tatsächlich vorliegender Qualitätsmangel unentdeckt bleibt.
- Falsch positive Testergebnisse sind solche, in denen vom Test die Verletzung der Qualitätsanforderung gemeldet wird, während die Anforderung aber in Wirklichkeit erfüllt ist. Sie haben zur Folge, dass ein Prüfgegenstand einer eingehenderen Prüfung oder sogar einer Überarbeitung unterzogen wird, ohne dass dies nötig ist. In diesem Fall fällt also unproduktiver Zusatzaufwand an.
Soll ein Test, der auf der Nutzung von Vorhersagen beruht, verbessert werden, dann bedeutet dies, dass die falsch negativen oder die falsch positiven Testergebnisse für die interessierenden Testobjekte vermindert werden sollen. In vielen Fällen lässt sich aber die eine Klasse von Fehlern nur vermindern, wenn mehr Fehler der anderen Klasse in Kauf genommen werden. Wenn beispielsweise durch die Änderung von Parametern die „Empfindlichkeit“ erhöht wird, mit dem der Test auf anomale Werte für die vorhersagenden Metriken reagiert, dann sind weniger falsch negative und mehr falsch positive Testergebnisse zu erwarten.
Um hier Entscheidungen zu treffen, muss geprüft werden, welcher Typ von Fehler in der jeweiligen Situation in welchem Maße toleriert werden kann. Diese Entscheidung lässt sich wirtschaftlich auf Kosten zurückführen und die Frage "Unter welchen Bedingungen wiegt der durch falsch positive Testergebnisse entstehende Zusatzaufwand die Vorteile an erhöhter Qualität auf, die durch die geringere Zahl unentdeckter Qualitätsmängel entstehen?"
Eine Methodik zur Operationalisierung von Software-Qualitätsanforderungen muss also dreierlei leisten:
- sie muss den Klärungsprozess für den zunächst gewöhnlich informellen Qualitätsbegriff unterstützen;
- sie muss dabei helfen, angemessene Prädiktoren für das intuitive Qualitätskonzept zu identifizieren; und
- sie muss bei der Auswahl der spezifischen Parameterwerte helfen, mit denen die Prüfung durchgeführt wird.
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