Métricas dos Modelos

Para perceber de que modo as métricas são avaliadas será apresentado de seguida um exemplo para cada uma das propriedades deWeyuker.

A primeira propriedade diz-nos que para processos diferentes o resultado da aplicação por norma deve ser diferente. Neste âmbito se transpusermos para a linguagem da métrica M1 que nos dá o número de gateways de um modelo, podemos dizer que a primeira

propriedade é verificada se dois modelos distintos possuem diferentes quantidades de

gateways nos modelos. Num exemplo prático, se contarmos os gateways dos modelos em Apêndice C, podemos verificar que a quantidade degateways é variável.

A segunda propriedade por outro lado, diz-nos que a aplicação das métricas deve ser capaz de refletir o aumento da dificuldade e complexidade dos modelos. Por outras pala- vras, com o aumento da complexidade dos modelos o número degateways nos modelos

deve crescer, o que pode ser verificado ao longo dos três modelos dos diferentes grupos de teste.

Já a terceira propriedade, diz-nos que para modelos semelhantes a métrica deve apre- sentar resultados semelhantes. Em tradução para a métrica M1, esta deve apresentar valo- res semelhantes de quantidade degateways em modelos diferentes. Os modelos fáceis do

grupo A e B são um bom exemplo, pois o primeiro apresenta quatrogateways e o segundo

por sua vez, apresenta cincogateways, sendo que estes dois apresentam semelhanças no

seu grau de dificuldade e pode ser feita uma comparação entre eles.

A quarta propriedade diz-nos que apesar de dois modelos apresentarem a mesma funcionalidade não implica que possuam a mesma complexidade. Ou por outras palavras, dois modelos que modelem o mesmo processo não têm que apresentar o mesmo grau de complexidade e detalhe e tal não acontece uma vez que as modelações dependem da sua área de aplicação final.

A quinta propriedade diz-nos que a junção de dois modelos será igual ou maior que a complexidade da soma dos dois modelos em separado. No caso da métrica M1, a quantidade degateways da junção de dois modelos pode ser a simples soma dos gateways.

Caso algum dos modelos se torne um sub-processo de outro, ou caso os modelos sejam adaptados para representar os dois modelos o número degateways irá crescer pois serão

acrescentadas novas decisões e fluxos ao processo modelado.

A sexta propriedade, ao contrário das restantes, já engloba mais que dois processos, e no caso em que sejam realizadas operações de agregação de modos dois a dois, o resultado

6 . 1 . VA L I DAÇ ÃO

da aplicação das métricas irá variar ser variável. Podemos verificar num exemplo prático, por exemplo o modelo fácil e médio do grupo A apresenta trezegateways enquanto que a

junção do modelo fácil e difícil apresenta vintegateways.

A sétima propriedade diz-nos que a troca de posição dos elementos dos modelos não resultará com que a métrica obtenha o mesmo resultado. No caso da métrica M1, esta não se torna verdade, pois a quantidade degateways não sofre alterações mesmo que a ordem

pela qual a soma seja alterada.

A oitava propriedade será verificada em todas as métricas apresentadas, pois em nenhuma delas o nome afetará o resultado da aplicação das métricas, umas vez que estas são de cariz estatístico.

Por último, a nona propriedade diz-nos que a aplicação das métricas na junção dos modelos deve retornar valores diferentes quando aplicados diferentes géneros de junções. Esta só será aplicável quando na junção de modelos surjam novos elementos não presen- tes nos modelos originais, mas este caso não será verificado na aplicação das métricas propostas, uma vez que elas não adicionam novos elementos aos modelos.

NaTabela 6.2, são apresentadas de um modo sucinto os resultados de todas as mé- tricas. A primeira coluna representa o identificador da métrica e as restantes colunas representam o resultado das métricas em todas as nove propriedades deWeyuker.

Tabela 6.2: Avaliação das Métricas dos Modelos

M 1 2 3 4 5 6 7 8 9

M1 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M2 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M3 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M4 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M5 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M6 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M7 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M8 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M9 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M10 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M11 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M12 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M13 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M14 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M15 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M16 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M17 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M18 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

Tabela 6.2 –Continuação da página anterior

M19 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M20 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M21 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M22 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M23 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M24 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M25 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M26 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M27 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M28 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M29 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M30 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

M31 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim Não

Como é possível de ver naTabela 6.2, existem duas propriedades que nunca são ve- rificas (sete e nove), sendo que de resto todas as restantes são verificadas em todas as métricas apresentadas. O facto de as métricas não verificarem todas as propriedades de

weyuker pode ser visto como algo recorrente, uma vez que o conjunto de métricas avaliado

já tem um tamanho expressivo.

Em particular, a sétima propriedade é uma métrica que só é válida quando o modelo sofre alterações (quantidade de elementos e não localização) devido à alteração de lógica de fluxo do processo, o que não acontece com as métricas apresentadas, uma vez que os modelos se mantém inalterados, independentemente da métrica aplicada. Por outro lado, a nona propriedade não é verificada com uma simples aplicação de métricas de avaliação, pois o objetivo destas é extrair informação sobre os modelos individualmente e posteriormente comparar as diferentes informações. Por tal acontecer, a não validação desta propriedades em particular não se tornam relevantes.