Visualization of Symbol-Level Code Changes Across Version Control History

Abstract

Mit dem kontinuierlichen Anstieg der Komplexität von Softwareprojekten geht auch ein Komplexitätsanstieg der zugehörigen Änderungsverläufe einher. Versionskontrollsysteme wie Git stellen eine etablierte toolbasierte Lösung für das Interagieren mit Softwareänderungen dar, verfolgen Änderungen jedoch stets auf Basis von Dateien und deren Zeilen, unabhängig davon, ob es sich bei den Inhalten um Quelltext oder normalen Text handelt. Dies führt letzten Endes zu Mängeln hinsichtlich der Genauigkeit von Auswertungen, die auf Basis dieser Daten versuchen, das Ziehen von Schlüssen über vergangene Änderungen zu ermöglichen. Tatsächlich zeigen Studien, dass auch heute Entwickler viele bestehende Lösungen größtenteils für unzufriedenstellend erachten und sich stattdessen gezwungen sehen, auf eine manuelle Suche durch die Versionkontrollhistorie zurückzugreifen. Software Evolution Visualization (SEV) und auf Versionskontrolldaten basierende Data-Mining-Ansätze stellen in der Forschung etablierte Gebiete dar, deren Erkenntnisse Entwicklern wiederholt bei solchen Problemen helfen konnten. Durch Kombination der Forschungsergebnisse auf beiden dieser Gebiete wird im Rahmen dieser wissenschaftlichen Arbeit ein moderner Ansatz zur Visualisierung von Versionskontrollhistorien erarbeitet, der quelltextnah Änderungen auf der Codesymbol-Ebene berücksichtigt. Unter Zuhilfenahme hochmodernster Konzepte und Technologien wird auf das Untersuchen von Möglichkeiten, solch einen Ansatz durch zielorientierte Literaturrecherche und in Absprache mit Experten auf dem Gebiet der Softwareentwicklung umzusetzen, abgezielt. Die Ergebnisse dieser Arbeit demonstrieren nicht nur die effektive Realisierbarkeit, sondern auch das Potential dieser Klasse von Visualisierungskonzepten anhand von szenariobasierten Evaluationsverfahren.

As the complexity of software projects increases, so too does the complexity of their historical evolution. Version control systems, such as Git, constitute an established tool solution for interacting with software evolution, yet track changes based solely on files and the lines contained therein, regardless of whether the contents reflect source code or plain text. This results in inaccuracies that render processing this data to gain further insights into properties of past change events very challenging. In fact, studies show that, to this day, many developers remain dissatisfied with existing solutions, resorting to the tedious alternative of browsing the commit history themselves to extract the information they need. Software evolution visualization and version control data mining have become well-established research fields over the past decade and have proven to aid developers in addressing such issues time and time again. Combining these two ideas, this thesis presents an approach to software history visualization based on the very building blocks of code, code symbols with associated identifiers. Utilizing current state-of-the-art concepts and technology, this thesis aims to examine the feasibility and promise of such an approach through a thorough literature review and interviews with experts in the field of software engineering. Its findings demonstrate both the viability and potential of this class of visualization concepts by way of scenario-based treatment evaluation.