Analyse der Anwendung von Videos im Requirements Engineering mittels semantischer Struktur

Abstract

Die Anzahl der wissenschaftlichen Publikationen nimmt jedes Jahr zu, was die Suche nach bestimmten Daten und relevanten Information erschwert. Eine geringe Nachhaltigkeit der Datenbasis bei den aktuell verwendeten Analysemethoden stellt ein Problem für die Forscher dar, wenn ein aktueller Stand der Forschung in einem Forschungsfeld untersucht werden muss. Systematische Literaturrecherche und systematische Mapping-Studie sind aktuell die meist benutzten Methoden, die das Problem lösen sollten. Jedoch bietet keiner von den beiden Methoden nachhaltige und langfristige Aufbereitung der Daten. Außerdem bieten die systematische Literaturrecherche und systematische Mapping-Studie keine Wiederverwendbarkeit. Um einen aktuellen Stand der Forschung zu erhalten nach dem neue Artikel publiziert wurden, müssen diese aufwändigen Methoden jedes Mal neu durchgeführt werden. Als Alternative zu den bereits bekannten Methoden wird in dieser Arbeit Open Research Knowledge Graph (ORKG) untersucht. ORKG bietet sogenannte Templates, diese ermöglichen das Erzeugen einer semantischen Struktur der jeweiligen Publikation. Damit wiederum lassen sich alle Daten maschinenlesbar machen. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein bereits bestehendes Template "Video Process" aufgebaut und an fünfzig wissenschaftlichen Publikationen zum Thema "Production and Use of Videos Requirements Engineering" angewendet. Außerdem werden die Daten der entsprechenden Publikationen mit Hilfe von SPARQL, Schnittstelle von ORKG, abgerufen und in einem Jupyter Notebook graphisch dargestellt. Damit werden die Zusammenhänge von bestimmten Eigenschaften des Video Prozesses analysiert. Die durchgeführte Analyse hat gezeigt, dass es anhand der zur Verfügung gestellten Publikationen zwei Forschungslücken gibt. Das Ergebnis dieser Arbeit bezeichnet ORKG als eine mögliche Lösung um wissenschaftliches Wissen nachhaltig und langfristig zu akquirieren, kuratieren, veröffentlichen und zu verarbeiten.

The number of scientific publications is increasing every year, making it difficult to find specific data and relevant information. A low sustainability of the database with the currently used analysis methods poses a problem for the researchers when the current state of research in a research field has to be examined. Systematic literature review and systematic mapping study are currently the most used methods that should solve the problem, but neither of the two methods offers more sustainable and long-term processing of the data. In addition, the systematic literature review and systematic mapping study do not offer any reusability. These time-consuming methods have to be repeated every time new articles are published in order to keep the research up-to-date. As an alternative to the already known methods, Open Research Knowledge Graph (ORKG) is examined in this work. ORKG offers socalled templates that make it possible to create a semantic structure for the respective publication and also make the data machine-readable. As part of this work, an existing template "Video Process" is set up and applied to 50 scientific publications on the subject of "Production and Use of Videos Requirements Engineering". In addition, the data from the corresponding publications are retrieved using the SPARQL interface of ORKG and displayed graphically in a Jupyter notebook in order to analyze the relationships between certain properties of the video process. The made analysis, based on available publications, has shown that there are two research gaps. The results of this work also describe the ORKG as a possible solution to acquire, curate, publish and process scientific knowledge in a sustainable and long-term manner.