Оценка метрик кода

Хороший вопрос, прямого ответа нет.

Там доступны исследовательские работы, которые показывают взаимосвязь между, например, цикломатической сложностью и ошибками. Проблема в том, что большинство исследовательских работ не доступны в свободном доступе.

Я нашел следующее: http://www.pitt.edu/~ckemerer/CK%20research%20papers/CyclomaticComplexityDensity_GillKemerer91.pdf . Хотя он показывает связь между цикломатической сложностью и производительностью. Однако в нем есть несколько ссылок на другие статьи, и их стоит попробовать погуглить.

Посмотрите эту статью из исследования Microsoft . В общем, я сомневаюсь в мудрости разработчиков, исходящей от Microsoft, но у них действительно есть ресурсы, чтобы проводить долгосрочные исследования крупных продуктов. В упомянутой статье рассказывается о корреляции, обнаруженной между различными метриками и уровнем дефектности проекта.

Наконец-то я нашел несколько статей о корреляции между программными метриками и частотой ошибок, но ни одна из них не была тем, что я искал. Большинство работ устарели (конец 80-х или начало 90-х).

Я думаю, что было бы неплохо начать анализ текущего программного обеспечения. На мой взгляд, должно быть возможно исследовать некоторые популярные системы с открытым исходным кодом. Исходный код доступен и (что я считаю гораздо более важным) многие проекты используют трекеры проблем и какую-то систему контроля версий. Возможно, удастся найти сильную связь между журналом систем отслеживания версий и трекерами проблем. Это привело бы к очень интересной возможности анализа связи между некоторыми программными метриками и частотой багов.

Может быть, все еще есть проект, который делает именно то, что я описал выше. Кто-нибудь знает о чем-то подобном?