Sobre los resultados inconclusos de los estudios sobre TDD

Practico TDD, enseño TDD e investigo sobre TDD. Hoy 2023 TDD es bastante conocido pero bastante menos practicado. Yo tengo mis propias sospechas pero recientemente me he encontrado con dos posibles explicaciones adicionales. En este sentido quiero referirme aquí al trabajo de Ghafari y colegas.

Comienzo explicando el contexto: si buscamos estudios sobre los beneficios de TDD vamos a encontrar evidencia no concluyente, o sea: encontraremos algunos estudios que a partir de experimentos aseveran ciertos beneficios de TDD al mismo tiempo que otros estudios hablan de limitaciones o incluso que la técnica no goza de ciertos beneficios. Ejemplo: algunos estudios indican que TDD mejora la calidad del código pero al mismo tiempo empeora la productividad. Otros estudios dicen que TDD no tiene impacto en la calidad e incluso algún otro habla de que tampoco impacta en la productividad.

A partir de esto, Ghafari y compañía, en su trabajo «Why Research on Test-Driven Development is Inconclusive?«, se propusieron estudiar la razón de estos resultados inconclusos. Para esto analizaron diversos estudios existentes sobre TDD y básicamente identificaron 5 factores:

  1. Definición de TDD: según indican, en los distintos estudios que analizaron se utilizan diferentes definiciones de TDD. Esto en lo personal me resultó muy raro, al menos en el sentido que los autores lo indican. Al margen de lo que indican los autores, lo que personalmente me resuena es que en mi propio trabajo de investigación he notado diferentes concepciones de TDD. Hay gente que entiende por TDD puntualmente lo descripto por Beck en su libro Test-Driven Development by Example, lo cual se centra en aplicar TDD a nivel «diseño de clases», muy asociado a prueba «chica» (onda unitaria), mientras que otros toman TDD como una idea más amplia, aplicable a distintos niveles de abstracción como son BDD/ATDD/SBE y más en línea con lo que el propio Beck menciona en su entrevista a Software Engineering Radio.
  2. Selección de los participantes: muchos de los estudios se hacen con estudiantes o con gente de industria que ha recibido una breve capacitación en TDD. Ambas situaciones son al menos discutibles para poder sacar métricas concluyentes. Si queremos llegar al fondo del asunto debemos realizar estudios con gente experimentada en el uso de TDD.
  3. Selección de la tarea: en general los experimentos utilizan ejercicios/tareas que distan mucho en complejidad de lo que uno se encuentra en «escenarios reales»
  4. Tipo de proyecto: la mayoría de los estudios se enfoca en «proyectos nuevos» (green field) cuando en los contextos reales es habitual tener que lidiar con proyectos existentes (brown field)
  5. Comparación: TDD es una práctica de uso en contextos ágiles, con lo cual al hacer estudios comparativos debería comparar el uso de TDD vs. (No-TDD en un contexto ágil), cosa que no siempre es así. Hay estudios en los que se compara el «uso de TDD» vs. «No-TDD en contextos waterfall», los resultados de este tipo de comparación puede deberse tanto al No uso TDD como también al uso de Waterfall. Es fundamental al comparar tener presente el contexto. También resulta relevante considerar distintos escenarios de No-TDD: Test-Last, Iterative Test-Last, No-Test-at-All pues la implicancias de la comparación pueden resultar muy distintas.

En términos generales me parecen bastante razonables estos 5 factores y obviamente los tendré presentes en mi propios trabajos. Para quienes quieran profundizar en esta cuestión les recomiendo leer el artículo completo, es bastante corto y de lectura llevadera.

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