Annotation von anforderungsbezogenen Videos auf Basis von Ontologien

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Herrmann, Matthias: Annotation von anforderungsbezogenen Videos auf Basis von Ontologien. Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, Institut für Praktische Informatik, Master Thesis, 2017, 97 S. DOI: http://doi.org/10.15488/11983

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Die Erstellung und Betrachtung von Vision Videos ist eine in den frühen Phasen des Requirements Engineering genutzte Methode. Diese Videos werden erzeugt um prototypisch und beispielhaft Nutzungsszenarien eines noch nicht existierenden Systems darzustellen. Kunden und Entwickler sehen sie sich gemeinsam an und erarbeiten anhand der konkreten Visualisierung der Vision ein gemeinsames Verständnis des zu entwickelnden Produktes. Diese Vorgehensweise hat sich als Ergänzung zu textuell erhobenen Anforderungen bewährt. Obwohl ihre Produktion zeitlich und monetär aufwendig ist, werden sie aktuell nur für diesen einen Zweck benutzt. In dieser Arbeit wird ein Ansatz präsentiert, mit dem die Inhalte von Vision Videos in die Dokumentation aufgenommen werden können. Um für Entwickler und Werkzeuge späterer Phasen der Softwareentwicklung nützlich zu sein, ist es notwendig, die dargestellten Konzepte und Beziehungen in Videos eindeutig in die Begrifflichkeiten der Kundendomäne einordnen zu können. Dazu wurde eine prototypische Software entwickelt, die dargestellte Menschen und Systemkomponenten grafisch annotierbar und von Begriffsklassen einer Ontologie ableitbar macht. Kunde und Requirements Engineer können damit entsprechende Teile von Vision Videos markieren und miteinander verbinden, sodass sie direkt im Video eindeutig hervorgehoben und in eine Domänen-Ontologie eingeordnet werden können. Evaluiert werden dabei der Nutzen und die Zugänglichkeit von annotierten Videos für Entwickler, die nicht direkt an der Anforderungserhebung teilnehmen, aber deren Ergebnisse umzusetzen haben. Das Ziel dabei war es, annotierte Vision Videos so als Artefakt für die Dokumentation maschinenlesbar nützlich zu machen. Die Eignung von Darstellungsarten innerhalb von Filmen wurde dabei ebenso betrachtet, wie die grundsätzliche Eignung von Videos als ergänzendes Dokument für die Beseitigung von Klärungsbedarf.
Creating and watching vision videos is a method used in the early stages of requirements engineering. Those videos are created to show prototypical and exemplary usage scenarios of a not yet existing system. Customers and developers watch them together to work out a common understanding of the product to be developed based on the concrete visualization of the vision. This approach has proven to be a useful supplement to the textual requirements. Although their production is time-consuming and costly, they are currently only used for this single purpose. This thesis presents an approach to include the content of vision videos in the documentation. In order to be useful for developers and tools of later phases of software development, it is necessary to be able to clearly classify the concepts and relationships presented in videos into the terms of a customer domain. For this purpose, a prototype software was developed, which enables a user to graphically annotate represented people and system components and, in addition, derive them from term classes of an ontology. Customers and requirements engineers may use it to mark and link appropriate parts of vision videos so that they can be clearly highlighted directly in the video and classified into concepts of a domain ontology. The benefits and accessibility of annotated videos are evaluated for developers who do not participate directly in the requirements assessment but have to implement results of it. The aim was to make annotated vision videos machine-readable as artifact for documentation. The suitability of presentation types within films was considered as well as the basic suitability of videos as a supplementary document for the elimination of clarification needs.
Lizenzbestimmungen: CC BY 3.0 DE
Publikationstyp: MasterThesis
Publikationsstatus: publishedVersion
Erstveröffentlichung: 2017-10-23
Die Publikation erscheint in Sammlung(en):Fakultät für Elektrotechnik und Informatik

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