4 REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
4.4 Comparação com outras revisões da literatura
A área de ecossistemas de software recebeu uma série de revisões da literatura nos últimos anos. Foram identificadas quatro revisões sistemáticas de literatura e cinco estudos de mapeamento. Alguns estudos cobrem a área de ecossistemas de software em geral, como (Barbosa e Alves, 2011), (Barbosa et al., 2013) (Manikas e Hansen, 2013) e (Manikas, 2016). Outras revisões focam aspectos distintos de um ecossistema de software como garantia da qualidade (Axelsson e Skoglund, 2015), modelos de qualidade (Franco- Bedoya et al., 2014), saúde (Hyrynsalmi et al., 2015), indicadores de desempenho (Fotrousi et al., 2014) e inovação aberta (Papatheocharous et al., 2015).
Barbosa e Alves (2011) publicaram o primeiro estudo de mapeamento em ecossistemas de software. A pesquisa analisou 44 estudos primários e os resultados trouxeram uma perspectiva geral da área identificando benefícios, desafios e os principais temas de investigação em ecossistemas de software. Em Barbosa et al. (2013), os autores estenderam a revisão analisando ecossistemas de software sob uma perspectiva tridimensional: técnica, empresarial e social.
Manikas e Hansen (2013) publicaram uma revisão sistemática da literatura cobrindo todo o campo de ecossistemas de software. Os autores analisaram 90 estudos primários e abordaram questões gerais de pesquisa. As principais contribuições incluíram uma comparação de definições de ecossistemas de software e uma descrição dos atores mais comuns encontrados na literatura. Na revisão, que cobriu estudos entre 2007-2012, os autores reconheceram que a área ainda era imatura devido à falta de modelos analíticos e de estudos industriais.
Em Manikas (2016), o autor atualizou a revisão que englobou 231 estudos publicados até 2014. Este estudo é a revisão mais recente que analisa a área de ecossistemas de software em sua totalidade. Manikas (2016) identificou que dos estudos primários incluídos que investigaram um ecossistema real, quase metade analisou um ecossistema proprietário. Os ecossistemas proprietários mais populares identificados em Manikas (2016) são Apple e Microsoft. Esse resultado é semelhante ao nosso, conforme apresentado na Figura 8. Com relação aos ecossistemas open source, os autores encontraram resultados semelhantes, com Eclipse e Android sendo os ecossistemas mais populares analisados pelos estudos primários de ambas as SLR. Comparando a figura 9.
com os resultados de Manikas (2016), foram identificadas várias similaridades referente aos canais de publicação mais populares no campo dos ecossistemas de software.
Um resultado importante de Manikas (2016) é a confirmação de que a área obteve um rápido aumento no número de publicações e um número crescente de estudos empíricos. Estes resultados podem ser interpretados como um sinal de maturidade da área. Na Figura 8, percebe-se resultado semelhante ao elevado número de estudos primários relatando uma pesquisa de avaliação (49%), que inclui uma análise industrial real de uma solução. No entanto, Manikas concluiu que a área ainda carece de teorias para explicar fenômenos específicos no contexto de ecossistemas de software. Numa revisão não- sistemática sobre ecossistema de software, Hansen e Dyba (2012) identificaram várias teorias de outros campos que foram adotadas pela comunidade de pesquisa de ecossistemas de software. Ambas as revisões corroboram a importância das teorias para apoiar a maturidade do campo de ecossistemas de software.
Hyrynsalmi et al (2015) conduziu uma SLR com 38 estudos primários para caracterizar a saúde de ecossistemas de software. Os autores listaram como os estudos primários definem a saúde de ecossistemas de software e analisaram os fatores que afetam a sustentabilidade de um ecossistema de software. A revisão realizada nesta tese se difere da revisão realizada por Hyrynsalmi et al (2015) pelo fato de o segundo apenas listar definições de saúde em ecossistemas de software sem discuti-las ou propor uma definição própria para o termo. Hyrynsalmi et al (2015) apesar de propor uma classificação de saúde baseada nas forças e fatores que a afetam dentro de um ecossistema de software, não indica quais métricas podem ser utilizadas para mensurá-la. Hyrynsalmi et al (2015) também não investiga a ocorrência do termo saúde em estudos que tratam separadamente de ecossistemas abertos e de ecossistemas fechados.
Axelsson e Skoglund (2015) mapearam a literatura de garantia da qualidade em ecossistemas de software. Os autores identificaram apenas seis estudos primários. Os achados foram bastante superficiais e a análise dos estudos foi muito descritiva. Os estudos primários foram simplesmente resumidos na revisão. A principal contribuição deste estudo de mapeamento é uma agenda para enfrentar os desafios nesta área específica de pesquisa de ecossistema de software.
Franco-Bedoya et al. (2014) realizaram uma SLR superficial, com base em 17 estudos primários, com o objetivo de identificar medidas para avaliar a qualidade dos ecossistemas open source. A principal contribuição da revisão é a proposta de um modelo de qualidade denominado QuESO que organiza medidas encontradas na literatura em diversas classificações de qualidade. O modelo aborda três aspectos de ecossistemas abertos: plataforma, comunidade e rede.
Fortrousi et al (2015) executaram um estudo de mapeamento para fornecer uma visão geral sobre o uso de indicadores de desempenho (KPI) para o gerenciamento de ecossistemas de software. O estudo analisou 34 artigos. Os autores identificaram que os objetivos do ecossistema apoiados por KPI abrangem melhorias nos negócios, crescimento, estabilidade, melhoria da qualidade e sustentabilidade. Uma contribuição chave da revisão é a classificação dos atributos de medição.
Finalmente, Papatheocharous et al. (2015) realizaram um estudo de mapeamento de ecossistemas e inovação aberta para sistemas embarcados, nos quais foram identificados 260 estudos. Uma limitação importante do estudo é a falta de uma lista completa dos estudos primários. Este tipo de informação é essencial para que outros pesquisadores possam comparar estudos secundários e avaliar a confiabilidade da revisão realizada. As questões de pesquisa são muito genéricas. De fato, a revisão não fornece uma discussão clara sobre as principais sobreposições entre ecossistemas e áreas de inovação aberta.
A revisão realizada na presente pesquisa difere dos estudos secundários descritos anteriormente por abordar uma área específica de pesquisa em ecossistema de software, que é a governança de ecossistemas de software. Na SLR é fornecida uma análise aprofundada da área, caracterizando o que significa a governança de ecossistemas (RQ1), e classificando os mecanismos de governança encontrados na literatura (RQ2). Portanto, além de fundamentar a elaboração do modelo conceitual, a SLR traz uma nova contribuição para sintetizar o corpo de conhecimento em governança de ecossistemas de software.
4.5 Síntese do capítulo
Este capítulo apresentou os resultados da Revisão Sistemática da Literatura realizada na fase de investigação do problema do ciclo de Design Science Research (Figura 5). A revisão foi guiada por um conjunto de questões de pesquisa (4.1.1), realizada segundo as orientações de Kitchenham e Charters (2007) e incluiu 89 artigos encontrados através de buscas automáticas e manuais (4.1.2), selecionados por meio de critérios de inclusão e exclusão (4.1.5) previamente definidos. A partir dos resultados concluiu-se: i) que governança consiste em todos os processos pelos quais um ator cria valor, coordena relacionamentos e define níveis de controle; ii) os mecanismos de governança podem ser categorizados em dimensões de criação de valor, coordenação de atores e controle e abertura organizacional; iii) A saúde do ecossistema de software é determinada pela capacidade de um ecossistema produzir persistentemente resultados significativos (produtividade), sobreviver a rupturas do mercado (robustez) e criar nichos no ecossistema (criação de nicho). iv) as métricas associadas a produtividade, robustez e criação de nicho mais mencionadas pela literatura são respectivamente contribuidores/desenvolvedores ativos, número de parceiros e nível de transparência/saúde. O capítulo ainda apresentou ameaças a validade relacionadas com a revisão sistemática da literatura (4.3) e comparou os resultados com os de outras revisões da área (4.4).