Stammdaten

Debugging of spreadsheet programs
Beschreibung:

Spreadsheets are the most successful example of the End User Programming approach to software development. Today, spreadsheet applications, e.g., based on Microsoft Excel, can be found nearly everywhere in companies and are used for a variety of purposes. Studies showed for example that in over 80% of the examined companies spreadsheets are used for financial reporting. Furthermore, companies often use dozens or even hundreds of spreadsheet applications which often tend to be large and complex comprising hundreds or even thousands of formulas.

Despite the fact that in many cases business-critical decisions depend on spreadsheets, a complete lack of quality control measures for this type of software applications can be observed in many companies. Not surprisingly, spreadsheets - which are usually developed by non-programmers -contain errors of various types. In some studies, researchers found at least one error in every single spreadsheet they analyzed. However, when business decisions are based on spreadsheets, such errors can lead to a significant financial loss or to other business risks as reported by the European Spreadsheet Risk Interest Group.

Over the last decades, academics from different fields as well as industry have produced a rich set of methods, techniques and tools to ensure or improve the quality of traditional software artifacts. Only in recent years, the question of how to improve the quality of End User Programs and in particular spreadsheets has gained more attention in research and in practice. These developments led to a number of first proposals ranging, e.g., from process-related measures over visualization and software testing approaches to debugging techniques.

In this project, we focus on the debugging stages of the spreadsheet development cycle. Therefore, our goal is to provide the spreadsheet developer with tools that support him or her in identifying the possible problem causes (error localization). These possible causes are called diagnoses and represent subsets of all formulas used in a spreadsheet that should be modified in order to make a spreadsheet application work as expected.

In particular, we will analyze and systematically evaluate in which ways various existing approaches to software debugging can be applied, extended or combined to cope with the particularities of spreadsheet debugging. Based on these technical and algorithmic contributions, we aim to develop a classification system that helps us understand which error-spotting techniques are particularly well suited for which types of programs and application settings. Furthermore, we plan to conduct laboratory studies with real users at different stages of the project, in which we want to obtain a better understanding of how and to which extent the participants profit from using the provided debugging tools and how the interaction with an intelligent debugger for end users should be designed.

Schlagworte: Spreadsheets, Software Engineering, Artificial Intelligence
Fehlerbehebung in Tabellenkalkulationsprogrammen
Beschreibung:

Tabellenkalkulationsprogramme (Spreadsheets) sind das erfolgreichste Beispiel für das Prinzip des "End-User-Programming". Spreadsheets, z.B. entwickelt auf Basis von MS Excel, werden heutzutage fast überall in Unternehmen für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt. Studien zeigen, dass über 80% der untersuchten Unternehmen Spreadsheets für das Finanzreporting einsetzen. Zusätzlich setzen Firmen oft Dutzende oder gar hunderte Spreadsheets ein, welche oft umfangreich und komplex sein können und hunderte oder tausende Formeln umfassen.

Obwohl häufig geschäftskritische Entscheidungen von Spreadsheets abhängen, kann vielfach ein vollkommenes Fehlen von Qualitätssicherungsmaßnahmen für diese Anwendungen beobachtet werden. Wenig überraschend enthalten Spreadsheets oft verschiedene Arten von Fehlern, zumal sie ja von Nicht-Programmieren entwickelt werden. In manchen Untersuchungen wurde zumindest ein Fehler in jedem einzelnen Spreadsheet gefunden. Baut man jedoch Geschäftsentscheidungen auf solche Spreadsheets auf, so geht dies möglicherweise mit einem hohen finanziellen Risiko einher, wie z.B. von der European Spreadsheet Risk Interest Group berichtet.

In den letzten Jahrzehnten wurde von Forschung und Industrie eine Vielzahl von Methoden, Techniken und Werkzeugen zur Qualitätssicherung von traditionellen Software-Artefakten entwickelt. Erst kürzlich hingegen ist das Interesse an derartigen Methoden für Spreadsheets angestiegen, was zu einer ersten Menge von Lösungsvorschlägen geführt hat, welche von prozessbezogenen Maßnahmen, über Visualisierungstechniken bis hin zu speziellen Test- und Debugging-Methoden für Spreadsheets reichen.

In diesem Projekt steht die Debugging-Phase im Entwicklungszyklus für Spreadsheets im Mittelpunkt. Unser Ziel ist die Bereitstellung von Werkzeugen für den Spreadsheet-Entwickler, die ihm dabei helfen, die möglichen Ursachen für Probleme im Spreadsheet zu lokalisieren. Diese Ursachen werden Diagnosen genannt und stellen eine Teilmenge von Spreadsheet-Formeln dar, die geändert werden müssten, um das gewünschte Programmverhalten zu erreichen.

Im Speziellen wollen wir systematisch untersuchen, inwiefern bestehende Debugging-Ansätze für Spreadsheet Debugging angewandt, erweitert oder kombiniert werden können. Aufbauend auf diesen technischen Innovationen wollen wir zudem ein Klassifikationssystem entwickeln, welches uns zu verstehen hilft, welche Techniken für spezielle Typen von Programmen besonders gut geeignet sind. Wir planen desweiteren die Durchführung von Benutzerstudien, durch welche wir ein besseres Verständnis davon bekommen wollen, in welcher Form und in welchem Ausmaß die Teilnehmer von den bereitgestellten Debugging-Werkzeugen profitieren und wie die Benutzer­interaktions­mechanismen für ein intelligentes Debugging-System für Endbenutzer gestaltet werden sollen.

Schlagworte: Debugging, Tabellenkalkulationsprogramme
Kurztitel: DEOS
Zeitraum: 01.05.2015 - 25.01.2019
Kontakt-Email: -
Homepage: -

MitarbeiterInnen

MitarbeiterInnen Funktion Zeitraum
Philipp Gasteiger (extern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.05.2015 - 31.03.2018
Benjamin Musitsch (extern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.05.2015 - 31.03.2018
Konstantin Schekotihin (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.05.2015 - 25.01.2019
Dietmar Jannach (intern)
  • Kooperationspartner/in
  • 01.10.2017 - 31.03.2018
Dietmar Jannach (extern)
  • Kooperationspartner/in
  • 01.05.2015 - 30.09.2017
Franz Wotawa (extern)
  • Kooperationspartner/in
  • 01.05.2015 - 31.03.2018

Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §26
Forschungstyp
  • Grundlagenforschung
Sachgebiete
  • 102 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Genderrelevanz Genderrelevanz nicht ausgewählt
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Organisation Adresse
Technische Universität Graz
Rechbauerstraße 12
8010 Graz
Österreich - Steiermark
Rechbauerstraße 12
AT - 8010  Graz
Technische Universität Dortmund
Vogelpothsweg 87
44227 Dortmund
Deutschland
Vogelpothsweg 87
DE - 44227  Dortmund