Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.132
Aluno: Maria Eduarda Verçosa Carneiro de Andrade
Orientador: Fabio Queda Bueno da Silva
Título: ABORDAGENS E DESAFIOS NA GESTÃO DE DADOS DE GÊNERO EM PESQUISAS EMPÍRICAS DE ENGENHARIA DE SOFTWARE: UM MAPEAMENTO SISTEMÁTICO
Data: 22/03/2024
Hora/Local: 14h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com a aluna
Banca Examinadora:
Prof. Kiev Santos da Gama (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Liliane Fonseca (UNICAP / Centro de Ciências e Tecnologia)
Prof. Fabio Queda Bueno da Silva (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
Contexto: Estudos empíricos de engenharia de software geralmente envolvem
participantes humanos diretamente na coleta de dados ou indiretamente como
produtores/consumidores de dados coletados nos estudos. O crescente
interesse por questões relacionadas à gênero como equidade, diversidade,
equilíbrio, preconceito, etc., torna necessário coletar e usar dados de
gênero em estudos empíricos. Apesar de sua importância, nem todos os
estudos envolvendo seres humanos em engenharia de software coletam dados de
gênero e menos ainda usam os dados coletados como parte de sua análise.
Objetivo: Este estudo tem como objetivo caracterizar como os dados de
gênero são coletados e usados em pesquisas empíricas de engenharia de
software.
Método: Foi realizado um mapeamento sistemático da literatura científica em
engenharia de software, por meio de busca manual em quatro fontes de dados,
limitado aos estudos publicados em 2020-2021.
Resultados: Foram analisados 946 estudos de quatro fontes primárias. Deste
total, 221 estudos que envolvem fatores humanos foram selecionados para
análise. Entre os estudos selecionados, 149 não mencionam gênero, 37
coletam porém não reportam os dados de gênero, 23 reportam dados de gênero,
12 utilizam os dados de gênero nas análises entre os quais 6 dos estudos
utilizam gênero como variável independente nas análises.
Conclusão: A grande maioria dos estudos analisados ainda não leva em
consideração o fator gênero em suas análises. O número de publicações que
coletam e analisam dados de gênero é significativamente pequeno quando
comparado com o número de publicações em geral. E os estudos que coletam os
dados de gênero não tiram o maior proveito possível dos mesmos.
Palavras-chave: Gênero, ESE, Engenharia de Software, Diversidade,
Participação feminina
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