Using text mining for research trends in empirical software engineering

Abstract

This paper intends to examine the research trends in Empirical Software Engineering domain within the last two decades using text mining. It studies published articles in the relevant literature with an emphasis on abstracts of 10658 articles published in the literature on Experimental Software Engineering domain. Using a probabilistic topic modelling technique (Latent Dirichlet Allocation), it brings forward the main topics of research within this domain. By further analysis, the paper evaluates the changes of focus in published works in the last two decades and depicts the recent trends in research content wise. Through a timely comparison, it portrays the alteration of interest within empirical software engineering research and proposes a future research agenda to develop an advanced field, beneficial both for academics and practitioners.

Bu çalışma Deneysel Yazılım Mühendisliği alanında son yirmi yılda ki araştırma eğilimlerini metin madenciliği tekniklerini kullanarak incelemeyi amaçlamaktadır. Makale özetleri göz önünde bulundurularak, Deneysel Yazılım Mühendisliği ile ilgili literatürde yayınlanmış 10658 makale incelenmiştir. İstatistiksel bir modelleme tekniği olan (Latent Dirichlet Allocation) kullanılarak, bu alandaki temel araştırma konuları bulunarak karşılaştırılmalı olarak incelenmiştir. Bu makalede son yirmi yıl içinde yayınlanmış çalışmalardaki odak değişiklikleri değerlendirilmekte ve araştırma içeriğindeki son eğilimler ortaya çıkarılmaktadır. Karşılaştırmalı değerlendirme yoluyla, deneysel yazılım mühendisliği alanındaki araştırma eğilim değişikliği vurgulanarak, hem akademisyenler hem de uygulayıcılar için faydalı olabilecek ve bu alanın ilerlemesini sağlayacak araştırma gündemi önerilmektedir.