Un compendio conceptual en diálogos computacionales para la educción de requisitos, sus usos y componentes1
Computational Dialogues for Requirement-Elicitation, Uses and Components: a Conceptual Summary2
Um compêndio conceitual em diálogos computacionais para a dedução de requisitos, seus usos e componentes3
Wiliam Alfonso Arévalo-Camacho4
Carlos Mario Zapata-Jaramillo5
1Este artículo se deriva de un proyecto de investigación denominado Un modelo de diálogo para la generación automática de especificaciones en UN-Lencep, con número de registro 308051058, desarrollado por el grupo de investigación en Lenguajes Computacionales y financiado por la Dirección de Investigación de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Colombia.
2Submitted on: July 5, 2010. Accepted on: March 10, 2011. This article results from the research project A Dialogue Model for the Automatic Generation of Specifications in UN-Lencep, (ID Number 308051058) developed by the research group on Computational Languages and financed by the Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Colombia.
3Data de recepção: 5 de julho de 2010. Data de aceitação: 10 de março de 2011. Este artigo se deriva de um projeto de pesquisa denominado Um modelo de diálogo para a geração automática de especificações em UN-Lencep, com número de registro 308051058, desenvolvido pelo grupo de pesquisa em Linguagens Computacionais, e financiado pela Direção de Pesquisa da Universidade Nacional da Colômbia, sede Medellín, Colômbia.
4Ingeniero de sistemas, Universidad Nacional Abierta y a Distancia, Colombia. Magíster en Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia. Correo electrónico: waarevaloc@unal.edu.co. ]]>
Fecha de recepción: 5 de julio de 2010. Fecha de aceptación: 10 de marzo de 2011.
Resumen
El presente artículo presenta un compendio conceptual relacionado con los modelos de diálogo computacional, su funcionamiento y usos, que inicia con una contextualización en los temas relacionados y complementarios. Luego se presentan diferentes técnicas utilizadas en el procesamiento y uso del diálogo humano-máquina, sus bondades y falencias, con un análisis crítico de cada investigación analizada. El compendio conceptual que se propone se basa en los denominados esquemas preconceptuales, que permiten una representación del conocimiento alrededor de un dominio específico, en este caso los diálogos computacionales. Finalmente, se proponen nuevas estrategias en el uso, para el desarrollo de nuevos proyectos en este campo.
Palabras clave: Interacción hombre computador - investigaciones, patrones de diseño de software, proceso de lenguaje natural (redes de computadores).
Abstract
This paper presents a conceptual summary of computational dialog models, their performance and uses. First, the context of related and complementary issues is shown. After that, several techniques used in processing and using human-computer dialogues, as well as their benefits and troubles, are presented. Then, a critical analysis of many research projects is carried out. The proposed conceptual summary is based on pre-conceptual schemas, which permit knowledge representation based on a specific domain (computational dialogues in this case). Finally, new strategies in the use of computational dialogues are proposed in order to develop new projects in this field.
Key words: Human-computer interaction - research, software patterns, natural language processing (computer science).
Resumo
O presente artigo apresenta um compêndio conceitual relacionado com os modelos de diálogo computacional, seu funcionamento e usos, que inicia com uma contextualização dos temas relacionados e complementares. Depois se apresentam diferentes técnicas utilizadas no processamento e uso do diálogo humano-máquina, suas bondades e falências, com uma análise crítica de cada pesquisa analisada. O compêndio conceitual que se proposto está baseado nos denominados esquemas pré-conceituais, que permitem uma representação do conhecimento ao redor de um domínio específico, neste caso os diálogos computacionais. Finalmente, são propostas novas estratégias no uso, para o desenvolvimento de novos projetos neste campo.
]]> Palavras chave: Interação homem computador - pesquisas, padrões de desenho de software, processo de linguagem natural (redes de computadores).Introducción
Comúnmente, el diálogo se define como una interacción entre dos actores, los cuales pueden ser humano-humano o humano-máquina. Estos diálogos, por lo general, se organizan en forma de preguntas y respuestas (Ongallo, 2007). En la ingeniería de software, los diálogos computacionales se utilizan para interactuar con el interesado en el desarrollo de una aplicación, con el fin de obtener información sobre su dominio de conocimiento y lo que espera solucionar con una aplicación informática (Zapata y Arango, 2005). Por ello, la educción de requisitos (como se denomina este proceso de recolección de información) es un uso importante de los diálogos y las entrevistas cara-cara constituyen uno de los métodos más comunes de hacerlo (Villaseñor et ál., 2004).
La educción de requisitos permite recolectar, depurar y traducir los requisitos a un lenguaje de especificación (Abran et ál., 2004; Leffingwell y Widrig, 2003). La ambigüedad del lenguaje natural limita la automatización del proceso de educción de requisitos, por lo que los proyectos que se realizan en este campo suelen enfocarse en un dominio particular (Kozima et ál., 2005; Lecoeuche, Mellish y Robertson, 1998; Lecoeuche, Robertson y Barry, 1999). Un uso similar al anterior, es obtener información en el diseño de productos pertenecientes a un dominio específico (Millard, Lynch y Tracey, 1998; Shahidi y Mohd, 2009; Wang y Zeng, 2009).
Los diálogos computacionales también se utilizan para presentar información. Para ello se realizan proyectos que permiten leer bases de datos y presentar informes de acuerdo con las necesidades establecidas (Prendinger, Piwek y Ishizuka, 2007; Prendinger, Morib y Ishizuka, 2005; Williams, Piwek y Power, 2007).
Otro grupo de trabajos se enfoca en herramientas automáticas que permitan sostener charlas muy cercanas al lenguaje natural, imitando la interacción con un humano. Estos trabajos posibilitan la generación de diálogos que ayudan en tareas asistenciales y de información, así como en tratamientos terapéuticos (Al-Salem y Samaha, 2007 ; González, 2008; López y Rubio, 1997 a).
En el presente artículo se hace un compendio conceptual de los diálogos computacionales, sus usos y sus componentes, que permita analizar el estado actual de los proyectos realizados en los diálogos computacionales y los enfoques planteados. El compendio se realiza empleando un esquema preconceptual (EP), que es un diagrama que permite representar el conocimiento en algún dominio. Además, se elabora una tabla resumen de los diferentes proyectos que trabajan este tema.
Este artículo se organiza de la siguiente manera: en la sección 1 se encuentran conceptos que contextualizan el tema que se va a tratar, en la sección 2 se presentan algunos modelos de diálogo computacionales y se plasma su funcionamiento y su uso, en la sección 3 se hace un compendio conceptual de la literatura consultada y en la sección 4 se concluye y se presenta el trabajo futuro que se puede derivar de este tema.
1. Marco teórico
Para Zapata y Arango (2005), educir los requisitos de una aplicación de software es la tarea mediante la cual el interesado suministra la información que describe las características de su dominio. Desde esta descripción, el analista elabora los modelos conceptuales con las características relevantes del proceso. Esta no es una tarea fácil, como lo señala Pressman (2005) cuando presenta la siguiente frase de un cliente anónimo: "cree que entendió lo que piensa que dije, pero no estoy seguro que se dé cuenta que lo que escuchó no es lo que quise decir". Esto demuestra que lograr comprensión en un diálogo no es una tarea fácil (Ongallo, 2007).
]]> Además, se crea un gran vacío que se debe a la ambigüedad propia del lenguaje natural. Como exponen Zapata y Rosero (2008), para lidiar esta ambigüedad, entre otras cosas, se crearon los lenguajes controlados, para expresar de forma clara y no ambigua, los datos de un dominio particular con alto grado de confianza en la información recolectada. Allen (1995) presenta los siguientes elementos de los lenguajes controlados, similares a cualquier otro lenguaje: palabras, reglas léxicas, reglas gramaticales y puntuación, que permiten facilitar el entendimiento.En la Figura 1 se esquematizan las limitaciones existentes en la comunicación con el interesado, debido a que cada actor en la entrevista interpreta la conversación de acuerdo con sus conocimientos. Para el analista es importante traducir lo que el interesado expresa en esquemas conceptuales que entiendan los diseñadores. Por ello, muchas veces, información importante se pierde en el proceso (Leffingwell y Widrig, 2003).
El diálogo computacional humano-máquina se expresa mediante interacciones del tipo pregunta-respuesta, cuya comunicación se debe dar de forma natural para lograr mejores resultados. Este modelo de diálogo siempre se encuentra dividido entre el productor del diálogo de parte de la máquina y el intérprete de las respuestas del usuario (Calle, García y Martínez, 2006; Calle, Martínez y Del-Valle, 2006).
Según Leffingwell y Widrig (2003), una de las técnicas más simples y utilizadas para la educción de requisitos es la entrevista. Esta técnica permite la interacción con el interesado, quien aporta el conocimiento que posee en su área de dominio. Estas entrevistas se automatizan mediante diálogos computacionales para mejorar el proceso y aportar calidad a los productos (Wang y Zeng, 2009; Lecoeuche, Robertson y Barry, 1999; Kato et ál., 2001; Al-Salem y Samaha, 2007). Como esta conversación se realiza en lenguaje natural, se generan problemas en la comunicación.
Según Ongallo (2007), los defectos más comunes en la conversación, por parte del emisor, son: no organizar sus pensamientos antes de hablar, expresar las ideas con ambigüedad, introducir demasiadas ideas en un enunciado y no apreciar la capacidad de comprensión del receptor. Por parte del receptor, algunos defectos son: no prestar la debida atención, preparar la respuesta mientras su interlocutor habla, concentrarse en pequeños detalles e intentar dar significado a lo que no domina. Todo lo anterior deja claro que la experiencia real de entender y darse a entender no es, en absoluto, un fenómeno tan evidente y fácil como se tiende a suponer.
Esta experiencia se hace más sensible a las posibilidades de desatención, incomprensión y malentendido (Ongallo, 2007). Esto, aunado a la ambigüedad presente en el lenguaje natural, hace que la comunicación en las entrevistas sea compleja, especialmente para la educción de requisitos (Leffingwell y Widrig, 2003). No obstante, si esta tarea es compleja en el diálogo humano-humano, el diálogo humano-máquina, requiere un mayor esfuerzo para salvar estos obstáculos, pues se necesita enseñarle a la máquina a entender y descifrar estos defectos y dificultades en la comunicación (Villaseñor et ál., 2004).
2. Diálogos computacionales: funciones y usos
Uno de los principales usos de los diálogos computacionales es guiar al usuario en el desarrollo de una tarea específica. Teniendo en cuenta esto, se vienen adelantando trabajos para mejorar la tarea de educción de requisitos, como una forma de aumentar la calidad del producto final. Por ello es importante estandarizar, mediante la creación de un marco común de preguntas que permitan obtener información concreta, concisa y eficaz del interesado. Además, se busca mantener la consistencia entre la información obtenida del interesado y la información plasmada en la especificación de requisitos.
Con el ánimo de cumplir con estas características, se suele realizar la educción de requisitos empleando entrevistas, con una plantilla establecida. En este sentido, Gilvaz y Leite (1995 y 1996) presentan una herramienta que usa un modelo conceptual denominado Structured Analysis and Design Technique (SADT) y heurísticas para dar soporte automatizado y guiar al analista en la obtención de información relevante del dominio. En la misma línea de investigación, Lecoeuche, Mellish y Robertson (1998) obtienen especificaciones de una interfaz gráfica de usuario.
]]> Así mismo, Lecoeuche, Robertson y Barry (1999) imitan el lenguaje natural, usando una agrupación de comunicaciones que hace la mediación entre el lenguaje de la máquina y el usuario. Una última herramienta que trabaja en forma similar es Property Elucidation (Propel) (Smith, Avrunin y Clarke, 2003), que emplea un conjunto de plantillas con las cuales capturar patrones de las propiedades correspondientes a un sistema y presentarlas en un lenguaje de especificación que puede ser formal, como los finite-state automaton (FSA); las plantillas disciplined natural language (DNL), que son cercanas al lenguaje natural, y los decision tree (DT).Por otro lado, EXPECT (Gil et ál., 2000) obtiene el conocimiento de un dominio, mediante una entrevista estructurada, basado en las características de ese dominio. De forma similar, Fuchs y Schwitter (1996) proponen el lenguaje controlado de tipo Attempto Controlled English (ACE), con el fin de escribir especificaciones de requisitos que, posteriormente, se podrían traducir al lenguaje de programación PROLOG. Kato et ál. (2001) ayudan a un analista novato a hacer una buena educción de requisitos, presentando el orden de las preguntas que debe hacer al entrevistado. Para Kassel y Malloy (2003) no es viable abolir la intervención humana en el proceso de educción de requisitos, por lo cual desarrollan un prototipo que sirve de puente entre el analista y el interesado, a fin de obtener los requisitos de un producto. Así, utilizan una plantilla de preguntas que le sirven de guía al analista para el desarrollo del proceso. Otra propuesta la presentan Kozima et ál. (2005), con un modelo que guía al analista para realizar la entrevista, basándose en las reglas del negocio de un dominio específico.
Todos estos trabajos, debido a la ambigüedad presente en el lenguaje, requieren la definición de un dominio específico. Sin embargo, existen algunos otros que plantean la obtención de requisitos de forma general, sin que se liguen con un dominio específico. Entre ellos, Wang y Zeng (2009) proponen un método genérico para la educción de los requisitos para el diseño de un producto, basados en el análisis lingüístico de las respuestas y su transformación en un lenguaje gráfico llamado Recursive Object Model (ROM). Otro enfoque lo presentan Zapata y Giraldo (2009) con un juego en el que el participante completa de la forma más consistente el diálogo entre el analista y el interesado, para luego elaborar un EP que representa el dominio. También, Zapata y Carmona (2010) presentan una propuesta para estructurar el diálogo analista-interesado, así como la forma de realizar y etiquetar las preguntas durante una entrevista de este tipo.
Aunque se permite obtener información de forma genérica, el trabajo de Wang y Zeng (2009) se enfoca en la educción de requisitos de productos. No obstante, los dos trabajos restantes se ocupan de la educción de requisitos para software (Zapata y Giraldo, 2009; Zapata y Carmona, 2010), pero no poseen tratamiento computacional y se obtiene el discurso de forma totalmente manual.
Un método empleado ampliamente en los diálogos computacionales para educción de requisitos es el Mago de Oz. Esta es una estrategia mediante la cual se simula una conversación con una máquina, cuando, realmente, se conversa con otra persona, denominada el mago, conectada a otro computador. Este modelo suele utilizarse para la adquisición de corpus de lenguaje, que permitan el estudio de la comunicación hombre-máquina (Bonafonte et ál., 2000; Villaseñor et ál., 2002; García et ál., 2004; Griol et ál., 2005; Zapata y Carmona, 2007). Un ejemplo de este modelo lo presentan Villaseñor et ál. (2002) quienes, por medio de esta técnica y conjuntamente con indicaciones realizadas mediante un cursor gráfico asociado con el ratón, diseñan una cocina, y ello permite acciones sencillas, como colocar objetos, moverlos o eliminarlos. La desventaja de esta técnica es que se requiere mucha intervención del mago para las respuestas que se le proporcionan al usuario.
Otra forma de obtención de requisitos involucra al interesado utilizando, para ello, métodos como los grupos de discusión o puntos de vista. Así, se encuentran trabajos como el que presentan Millard, Lynch y Tracey (1998), en el cual desarrollaron una estrategia con niños para educir los requisitos de un producto, utilizando dibujos, narración de historias o discusiones. Otra propuesta la hacen Garmer, Ylvén y Karlsson (2004), quienes presentan un caso de estudio que involucra entrevistas individuales y en grupo a los usuarios finales en la especificación de las interfaces de equipos médicos, para hacerlas más amigables y, así, reducir los accidentes en su manejo.
También, Al-Salem y Samaha (2007) utilizan puntos de vista para mejorar el entendimiento entre el interesado y el analista y, de esta forma, formular requisitos más detallados. Por otro lado, Kasirum y Salim (2008) proponen un modelo enfocado en grupos de discusión, con una plataforma con pasos específicos por seguir que permite darles a entender a los interesados la importancia de la actividad de educción de requisitos. Del mismo modo, Mohd y Salwah (2008) realizan el proceso de educción de requisitos, mediante la discusión de las características que debe tener el nuevo sistema. Para ello, se utiliza una guía de pasos específicos, la cual, además le asigna un rol a cada participante. Así, debe haber un facilitador que guía el proceso, y usualmente es el analista.
En estos proyectos aún persiste el enfoque exclusivo en un dominio específico y la dificultad de tratamiento computacional que tienen algunos proyectos (Millard, Lynch y Tracey, 1998; Garmer, Ylvén y Karlsson, 2004). Por otro lado, Shahidi y Mohd (2009), realizan la educción de requisitos en el sitio de trabajo del interesado. Así, el analista observa directamente las necesidades del interesado y lo guía en la comprensión los requisitos del sistema. Estas técnicas son una guía, mas no realizan la obtención de una especificación de requisitos completa.
Adicionalmente, se encuentran diálogos que emulan la comunicación humano-humano. Algunos de ellos se utilizan de forma terapéutica, en tanto otros sirven para ofrecer información que ayude en algunos campos específicos. En este grupo se encuentran, entre otros, el trabajo realizado por López y Rubio (1997a y 1997b) y López et ál. (2000), quienes presentan un sistema de diálogo en lenguaje natural controlado, guiado por objetivos, que pretende atender las peticiones y consultas de clientes en un restaurante. Miguel et ál. (2003) y Griol et ál. (2005 y 2006) presentan un sistema de diálogo en lenguaje natural para consultar la información de servicios de una central de trenes.
También Camacho (2004) presenta SAMI, un softbot de charla, usado como asistente de un aula virtual, para ofrecer ayuda a los usuarios. Otra propuesta la realizan Prendinger, Morib e Ishizuka (2005) con un juego de matemáticas, que posee una interfaz gráfica que combina, en un cuestionario, preguntas para obtener información psicológica y para evaluar el conocimiento del usuario. Por otro lado, González (2006 y 2008) presenta social behavior simulator, utilizado para valorar la influencia de la herramientas automáticas de charla, en su interacción con los humanos. Otro aporte lo realizan Williams, Piwek y Power (2007), quienes traducen del lenguaje técnico del médico a un lenguaje más simple para el paciente. Así, mejoran la comprensión del usuario de un determinado término técnico de medicina. Además, Prendinger, Piwek e Ishizuka (2007) presentan un método para la generación automática de contenidos desde texto. Esto facilita crear diálogos del tipo pregunta-respuesta, como la presentación de información, de una forma más cercana al lenguaje natural.
]]> Las investigaciones para el uso práctico del diálogo hablado permiten realizar algunas tareas concretas, como leer información de una base de datos, utilizar un diccionario electrónico y obtener información de sitios de interés. Además, aprovechando los avances tecnológicos, presentarla de forma oral en equipos portables. Para ello, se requieren plataformas ligeras y adaptables al dominio en que se desempeña (Nakagawa, Kogure e Itoh, 2000; Umeda, Kogure y Nakagawa, 2003; Suzuki et ál., 2004). Kruijff et ál. (2007), Zender y Kruijff (2007) y Varges, Weng y Pon-Barry (2008) presentan proyectos encaminados a solucionar esta problemática. Aunque se explora el diálogo de reconocimiento de voz con el usuario, las acciones que se desarrollan aún son simples y concretas, por la dificultad que presenta el procesamiento de dicha información.3. Compendio conceptual de los diálogos computacionales usados en la educción de requisitos
Entre la literatura estudiada se encuentran diversas técnicas de diálogos computacionales, desde la técnica del Mago de Oz (Griol et ál., 2005), el reconocimiento de voz (Varges, Weng y Pon-Barry, 2008) e interfaces gráficas pregunta-respuesta (Shahidi y Mohd, 2009). Los usos que, generalmente, se dan son la obtención o presentación de información (Wang y Zeng, 2009; Prendinger, Piwek e Ishizuka, 2007), debido a que, por lo general, se aplican en ciencias de la computación. También se encuentran otros usos como herramientas de apoyo psicológico (González, 2008).
La obtención de información es el uso más común de los diálogos computacionales. En esta área se encuentra la obtención de ubicaciones espaciales (Kruijff et ál., 2007), el diseño de productos (Villaseñor et ál., 2002) y la educción de requisitos, aplicada a software o productos (Millard et ál., 1998; Wang y Zeng, 2009). No obstante, sin importar el uso dado al modelo de diálogo, siempre se encuentra una limitante: la ambigüedad del lenguaje natural. Esto ocasiona que los trabajos se limiten a un dominio específico e, incluso, a unas funciones específicas, especialmente en el área de educción de requisitos.
Otra herramienta para el diálogo son los lenguajes controlados. Su propósito es disminuir la ambigüedad del lenguaje natural. Los lenguajes controlados limitan las posibilidades del usuario a un determinado grupo de opciones. Para expresar un discurso en ellos, el lenguaje es quien controla la estructura o vocabulario. Su aplicación se da en diversos campos, pero la mayoría se limita a un dominio específico (Zapata y Rosero, 2008).
Por otro lado, es de gran importancia el tratamiento computacional que se le pueda dar a la información obtenida con el uso de los diálogos computacionales. La principal y más importante es la estandarización del proceso, de forma que, con condiciones equivalentes, el sistema se comporta siempre igual. Cuando existe intervención humana en la conversión de la información, siempre se tiende a tener diferencias, aunque las condiciones sean equivalentes. Adicionalmente, el proceso computacional agrega velocidad al procesamiento de la información.
La información consignada en las secciones 1 y 2 sirven como base para construir el compendio conceptual que se muestra en la Figura 2, representado en un EP, que sirve como base para comprender la estructura de los diálogos computacionales cuando se enfocan en la educción de requisitos.
De igual forma, la Tabla 1 se construyó a manera de resumen comparativo de los diferentes modelos analizados, enfocados en la educción de requisitos, donde se pueden apreciar algunas características relevantes que mejoran la interacción humano-máquina.
Los diálogos computacionales tienen diversos usos, que aportan al manejo de la información. Existen herramientas que ayudan a centrar la información del usuario en las características del dominio, con el propósito de modelar el problema. Combinar un modelo de diálogo con un lenguaje controlado, en el interior de un diálogo computacional, permite una solución al problema de la ambigüedad del lenguaje natural.
En la literatura encontrada no se aborda la generación de un discurso de un lenguaje controlado, usando un diálogo computacional, que permita la educción de requisitos, sin ligarse con un dominio específico. Se utilizan los diálogos controlados para la educción de requisitos para el desarrollo de tareas específicas y concretas.
El compendio conceptual de este artículo presenta como una línea probable de trabajo futuro la definición de lenguajes controlados que no se liguen con un dominio específico, a fin de permitir modelar un diálogo genérico, para hacer la educción de los requisitos sin necesidad de determinar cuál va a ser el dominio por tratar. Además, debería ser posible usar un diálogo computacional humano-máquina, basado en un modelo de diálogo del tipo pregunta-respuesta, para generar una especificación de software, clara y concreta, que el interesado pueda validar, a fin de lograr consistencia entre el dominio del problema y la especificación de requisitos. Así, se podría automatizar el diálogo analista-interesado, aportando calidad al producto final y disminuyendo el error humano en la interpretación del discurso de una entrevista.
La psicología cuantitativa y la cualitativa ofrecen tendencias que se deben valorar en la estructuración de la entrevista analista-interesado, aplicada al modelo diálogo de educción de requisitos.
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