CIbSE 2017

Keynote Speeches

Anibal H. Carmona, Presidente da CESSI (Cámara de la Industria Argentina de Software)
"Um Panorama sobre a Indústria Argentina de Software - Ano 2017"



Miguel Katrib, University of Havana
"Que Linguagem de Programação escolher?"

Abstract. Esta é uma pergunta mal formulada. Felizmente, a Torre de Babel das Linguagens de Programação continua ativa. Algumas linguagens antigas, tais como C, C++ e SQL ainda estão vivas e saudáveis. Linguagens mais estabelecidas e maduras, por exemplo, Java, PHP, C#, Python, Ruby e Javascript lutam para não perderem posição. Para isso, essas linguagens evoluem, emprestando recursos entre si. O império da orientação a objetos não se torna absoluto, mas integrado a outros paradigmas (ex.: funcional, tipagem dinâmica, paralelismo). Novas linguagens (ex.: Kotlin) aparecem para a JVM. O boom do Big Data e da análise de dados desperta algumas antigas linguagens específicas de domínio, tais como R e Spark. Desktops, web e agora também aplicações móveis devem coabitar um cenário dinâmico e ubíquo. Linguagens mais recentes, por exemplo, Typescript, Swift e Go, a maioria apoiada por gigantes, como a Microsoft, a Apple e o Google, rapidamente ganham popularidade. Cada empresa startup defende sua linguagem preferida como a escolha absoluta. Esta palestra objetiva não reforçar uma resposta universal, mas oferecer uma jornada por diferentes medidas de popularidade, distinguindo as características principais e o estado atual de uma variedade de linguagens, auxiliando, assim, a uma escolha mais bem informada entre elas.

Short Bio. Miguel Katrib é doutor pela Universidade Lomonosov de Moscou e pela Universidade de Havana. É professor senior de Programação e Engenharia de Software do Departamento de Matemática e Ciência da Computação da Universidade de Havana, além de ser Diretor do Programa de Mestrado em Ciência da Computação desta mesma universidade. É vice-presidente do Tribunal Nacional de Doutorado em Matemática e Computação. É membro titular da Academia de Ciências de Cuba e Membro de Honra do Conselho Científico das Universidades de Havana. Autor de diversos artigos científicos, além de seis livros sobre Programação e Linguagens de Programação. É conferencista convidado da Microsoft em fóruns realizados na Espanha e América Latina e professor convidado em universidades desta regiõe. É fundador dos workshops IDEAS-CIbSE. Além disso, é também um cinéfilo e um bom cozinheiro de paella.

Roel Wieringa, University of Twente, The Netherlands
"Design theories in software engineering research"

Abstract. In recent years, the ability to analyze large amounts of data has called into doubt the need for scientific theories. A simple response to this is that predictive theories are scientific theories too. A more substantial response is that, even though correlation is sufficient for prediction, it is not sufficient for the explanation of effects in terms of causes, mechanisms or reasons. Whenever we want to understand the phenomena we study, we should look for causes, mechanisms, or reasons, which means that we should build scientific theories. However, too many research papers in information systems, artificial intelligence and related disciplines fail to state their theoretical contribution. Technical research papers may present new designs without adequate explanation of why they work; empirical papers may make impressive use of statistics without clear contribution to theoretical understanding; or at the other extreme, interpretative research papers may contain convoluted text about philosophical approaches and theoretical contributions, of which the contents may disappear into thin air if analyzed closely. In this keynote I provide a birds eye view on how to produce a clear and defensible theoretical contribution. I focus on design theories and start with a brief introduction to the design and engineering cycles. I will then zoom in on the role of problem theories and design theories in the design cycle. I will then review the structure of design theories, and identify the different kinds of steps that researchers follow to reason from data to theories: descriptive, statistical, abductive and analogic inference. The keynote will be illustrated by examples from software engineering and from other engineering disciplines.

Short Bio. Roel Wieringa occupies the chair of Information Systems at the Department of Computer Science at the University of Twente, The Netherlands. His research interests include requirements engineering, conceptual modelling, and research methodology for information systems, software engineering and the design sciences. He has written three books, Requirements Engineering: Frameworks for Understanding (Wiley, 1996), Design Methods for Reactive Systems: Yourdon, Statemate and the UML (Morgan Kaufmann, 2003, and Design Science Methodology for Information Systems and Software Engineering (Springer, 2014). Find more at http://wwwhome.ewi.utwente.nl/~roelw/.

Natalia Juristo, Universidad Politécnica de Madrid
"Uso e mal uso do termo experimento em pesquisas com repositórios de software"

(cancelada)

Abstract. Atualmente, o empiricismo está em toda parte, na pesquisa de Engenharia de Software. Mas isso não implica que a Engenharia de Software esteja empiricamente madura. Conduzir estudos empíricos não significa que eles sejam realizados e utilizados de maneira apropriada. Nesta palestra, eu focalizo uma questão metodológica relacionada à pesquisa em mineração de repositórios de software (MRS). MRS é uma área de pesquisa extremamente ativa nos dias de hoje, mas também é uma área muito jovem e que eu acredito que seja ainda carente de rigor. Eu tenho observado que o termo ‘experimento’ é muito frequentemente usado de forma errada em trabalhos em MRS. Para compreender o nível de uso errado desse termo, conduzimos uma revisão de literatura de pequena escala e a conclusão é de que isso se dê de modo realmente amplo. Os resultados dessa revisão serão mostrados durante a palestra. Além disso, vou discutir sobre as características essenciais que fazem de um experimento um experimento e que permitem a descoberta de causalidade. Para mim, a maior parte dos estudos em MRS são estudos de observação (apesar de haver sim alguns tipos de experimento que possam ser conduzidos com repositórios). Para obter resultados confiáveis, é essencial que os pesquisadores entendam que tipo de experimento estão conduzindo, bem como o tipo de evidência que cada tipo de estudo é capaz de gerar. Vejo a pesquisa em MRS como a pesquisa de epidemiologia em Medicina. Se conduzidos corretamente, estudos epidemiológicos podem vislumbrar a causalidade. Além disso, a epidemiologia já desenvolveu tipos de estudos empíricos que tornam suas evidências mais fortes (como estudos de caso-controle ou estudos coorte). A área de MRS poderia aprender com esses estudos e aplicar estratégias, tal como a seleção aleatória de dados do repositório, que diminui consideravelmente o viés nos resultados.

Short Bio. Natalia Juristo é professora titular de Engenharia de Software da Escola de Computação da Universidade Politécnica de Madri e é coordenadora de um Mestrado Europeu em Engenharia de Software, com participação das Universidades de Bolzano (Itália), Kaiserslautern (Alemanha) e Blekinge (Suécia). Natalia participou de comitês de organização do SEKE97, SEKE01, ESEM07 e de um workshop do ICSE03 intitulado “Bridging the gap between HCI and SE”. Ela também foi coordenadora principal das conferências ESEM07, SNPD02 e SEKE01 e foi coordenadora de programa do ISESE04 e do SEKE97. Além disso, Natalia têm participado de inúmeros comitês de programa (incluindo ICSE, RE, REFSQ, ESEM e ISESE), têm sido membro de diversos comitês editoriais (incluindo IEEE Software e o Jornal of Empirical Software Engineering) e tem sido editora convidada de special issues de vários periódicos (incluindo IEEE Software, o Journal of Software and Systems, Data and Knowledge Engineering e o International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering. Natalia recebeu seu grau de bacharel e de PhD em Computação pela Universidade Politécnica de Madri.


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