Oram and Wilson, Making Software

 

Making Software,
What Really Works and Why We Believe It.
Edited by Andy Oram and Greg Wilson.

Hoofdstuk 1 van dit boek heet  “The Quest for Convincing Evidence”. En dat geeft goed weer waar het in dit boek over gaat.

Men probeert antwoord te geven op veel verschillende vragen, bijvoorbeeld:

  • Why is it so hard to learn to program?
  • Architecting: how much and when?
  • Why aren’t more Women in Computer Science?
  • Which Programming Language is better?
  • Is Pair Programming better?
  • How Effective is Test-Driven Development?
  • Are Modern Code Reviews effective?
  • The evidence for Design Patterns
  • What makes a good bug report?
  • Where do most software flaws come from?

Hele interessante vragen. Men probeert die vragen te beantwoorden op basis van harde feiten: beschikbare statistieken en onderzoeksgegevens die op wetenschappelijk verantwoorde wijze geanalyseerd worden.

Helaas zijn de conclusies bijna altijd teleurstellend: “er is onvoldoende hard bewijs om deze vraag te beantwoorden”.

En eigenlijk is dat ook wel logisch. Je kunt de gegevens van twee projecten nooit goed en eerlijk met elkaar vergelijken. Een ander project betekent andere mensen, andere omgeving, andere evaring, andere problemen, andere tools, etc.

En als alle programmeurs nu nog met behulp van COBOL 66 software voor ‘domme terminals’ zouden ontwikkelen, dan hadden we de ervaringscijfers vanaf 1966 kunnen gebruiken. Maar ja, we ontwikkelingen nu in C of Java voor Windows. Of met Php voor het web. En volend jaar ontwikkelen we Apps voor mobiele telefoons. Dan kan onze ervaringsdatabase weer op de schroothoop van de geschiedenis.

Het grootste deel van het boek is inderdaad een queeste (= onmogelijke zoektocht) naar hard bewijs dat er niet is. Wel levert de bespreking en de analyse van de vragen soms interessante inzichten op. Zo blijkt het aantal vrouwen in de IT hoog te zijn in Turkije en Korea.  En Fagan-inspecties (source code review in een groep) blijken niet zo effectief te zijn, o.a. doordat 15%  tot 30% van de gevonden fouten ‘false positives’ te zijn.

Maar alles bij elkaar leverde het boek mij toch te weinig nieuwe inzichten op.