PT
Esta tese investiga os atributos necessários aos testadores de software para mitigar vieses
humanos na prática de testes. A pesquisa concentra-se na identificação de atributos essenciais
para testadores de software e propõe um framework para apoiá-los na eliminação de vieses. A
metodologia empírica utilizou abordagens qualitativas, incluindo entrevistas individuais com
nove especialistas internacionais. Os principais resultados revelam atributos cruciais para
mitigar vieses humanos, como proficiência técnica, habilidades de comunicação e colaboração,
adaptabilidade, atenção aos detalhes, gestão do tempo, neutralidade e habilidade na elaboração
de casos de teste. Contribuições adicionais da revisão da literatura incluem autonomia,
flexibilidade, curiosidade, capacidade de tomada de decisão e disposição para aprender.
Além disso, a tese propõe um framework abrangente que inclui: conscientização e educação,
planejamento, estratégia, elaboração e execução de testes; coleta e análise de dados; revisão por
pares e colaboração; verificação e validação independentes; aprendizagem e melhoria contínua;
considerações éticas. A adoção deste framework, juntamente com frameworks de teste comuns,
possibilita que testadores de software melhorem consideravelmente a qualidade e
confiabilidade dos produtos de software, minimizando vieses humanos. A implementação dos
resultados pode aprimorar significativamente a qualidade dos testes, reduzir erros humanos,
diminuir defeitos do software e aumentar a confiança das partes interessadas. Em suma, esta
tese contribui teórica e praticamente, identificando atributos essenciais para mitigar vieses em
testes de software e propondo um framework abrangente para que testadores de software
abordem esta questão. Os resultados podem beneficiar pesquisadores, profissionais e
organizações envolvidas em testes de software.
EN
This thesis examines the attributes of software testers to mitigate human bias in software testing.
The research aims to identify the essential attributes required for software testers to effectively
address bias and proposes a framework to support them in eliminating bias during testing. The
study employs qualitative research methods, including individual interviews with nine experts
from diverse countries. The findings highlight crucial attributes for mitigating human bias,
including technical proficiency, communication and collaboration skills, adaptability, attention
to detail, time management, neutrality, and test case design skills. The literature review
contributes additional insights such as autonomy, flexibility, curiosity, decision-making
abilities, and eagerness to learn. Moreover, the thesis presents a comprehensive framework
consisting of awareness and education, test planning and strategy, test design, test execution,
data collection and analysis, peer review and collaboration, independent verification and
validation, continuous learning and improvement, and ethical considerations. By adopting this
framework and integrating some common testing frameworks, software testers can enhance the
quality and reliability of software products while minimizing human bias. The proposed
framework provides a holistic approach to support software testers in addressing bias and
promoting unbiased software testing practices. Implementing the findings from this research
can significantly improve testing quality, reduce human error, decrease software defects, and
enhance stakeholder confidence in software products.
