7 resultados para indigenous research method
em Universidad Politécnica de Madrid
Resumo:
During the last century many researches on the business, marketing and technology fields have developed the innovation research line and large amount of knowledge can be found in the literature. Currently, the importance of systematic and openness approaches to manage the available innovation sources is well established in many knowledge fields. Also in the software engineering sector, where the organizations need to absorb and to exploit as much innovative ideas as possible to get success in the current competitive environment. This Master Thesis presents an study related with the innovation sources in the software engineering eld. The main research goals of this work are the identication and the relevance assessment of the available innovation sources and the understanding of the trends on the innovation sources usage. Firstly, a general review of the literature have been conducted in order to define the research area and to identify research gaps. Secondly, the Systematic Literature Review (SLR) has been proposed as the research method in this work to report reliable conclusions collecting systematically quality evidences about the innovation sources in software engineering field. This contribution provides resources, built-on empirical studies included in the SLR, to support a systematic identication and an adequate exploitation of the innovation sources most suitable in the software engineering field. Several artefacts such as lists, taxonomies and relevance assessments of the innovation sources most suitable for software engineering have been built, and their usage trends in the last decades and their particularities on some countries and knowledge fields, especially on the software engineering, have been researched. This work can facilitate to researchers, managers and practitioners of innovative software organizations the systematization of critical activities on innovation processes like the identication and exploitation of the most suitable opportunities. Innovation researchers can use the results of this work to conduct research studies involving the innovation sources research area. Whereas, organization managers and software practitioners can use the provided outcomes in a systematic way to improve their innovation capability, increasing consequently the value creation in the processes that they run to provide products and services useful to their environment. In summary, this Master Thesis research the innovation sources in the software engineering field, providing useful resources to support an effective innovation sources management. Moreover, several aspects should be deeply study to increase the accuracy of the presented results and to obtain more resources built-on empirical knowledge. It can be supported by the INno- vation SOurces MAnagement (InSoMa) framework, which is introduced in this work in order to encourage openness and systematic approaches to identify and to exploit the innovation sources in the software engineering field.
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The principle of complexity as the evolution vector of the gothic style was an idea largely developed by Paul Frankl. The high complexity reached in the 15th and 16th centuries was possible thanks to the geometrical resources developed in the workshops of the medieval stonemasons. The search for more sophisticated designs was possible also with the higher standardization, so that the most complex ribbed vault could be built with ribs that had all the same curvature and with voussoirs that were therefore identical. Spanish Gothic architecture has been deeply studied from a historical and artistic point of view. The present paper, as a complement to these analyses, aims to point out some of the geometrical methods and technological improvements that late medieval masons were able to develop. In that way, some selected vaults have been measured, in order to study their geometry and design process. Also scale models of some vaults have been built at the Escuela de Arquitectura (Madrid) to validate these geometrical principles. More than just a research method, the scale models allow to understand the medieval construction techniques, and they are a powerful pedagogical tool with which pupils can reach a rewarding experience based on the “medieval-way” praxis.
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La Ingeniería del Software (IS) Empírica adopta el método científico a la IS para facilitar la generación de conocimiento. Una de las técnicas empleadas, es la realización de experimentos. Para que el conocimiento obtenido experimentalmente adquiera el nivel de madurez necesario para su posterior uso, es necesario que los experimentos sean replicados. La existencia de múltiples replicaciones de un mismo experimento conlleva la existencia de numerosas versiones de los distintos productos generados durante la realización de cada replicación. Actualmente existe un gran descontrol sobre estos productos, ya que la administración se realiza de manera informal. Esto causa problemas a la hora de planificar nuevas replicaciones, o intentar obtener información sobre las replicaciones ya realizadas. Para conocer con detalle la dimensión del problema a resolver, se estudia el estado actual de la gestión de materiales experimentales y su uso en replicaciones, así como de las herramientas de gestión de materiales experimentales. El estudio concluye que ninguno de los enfoques estudiados proporciona una solución al problema planteado. Este trabajo persigue como objetivo mejorar la administración de los materiales experimentales y replicaciones de experimentos en IS para dar soporte a la replicación de experimentos. Para satisfacer este objetivo, se propone la adopción en experimentación de los paradigmas de Gestión de Configuración del Software (GCS) y Línea de Producto Software (LPS). Para desarrollar la propuesta se decide utilizar el método de investigación acción (en inglés action research). Para adoptar la GCS a experimentación, se comienza realizando un estudio del proceso experimental como transformación de productos; a continuación, se realiza una adopción de conceptos fundamentada en los procesos del desarrollo software y de experimentación; finalmente, se desarrollan un conjunto de instrumentos, que se incorporan a un Plan de Gestión de Configuración de Experimentos (PGCE). Para adoptar la LPS a experimentación, se comienza realizando un estudio de los conceptos, actividades y fases que fundamentan la LPS; a continuación, se realiza una adopción de los conceptos; finalmente, se desarrollan o adoptan las técnicas, simbología y modelos para dar soporte a las fases de la Línea de Producto para Experimentación (LPE). La propuesta se valida mediante la evaluación de su: viabilidad, flexibilidad, usabilidad y satisfacción. La viabilidad y flexibilidad se evalúan mediante la instanciación del PGCE y de la LPE en experimentos concretos en IS. La usabilidad se evalúa mediante el uso de la propuesta para la generación de las instancias del PGCE y de LPE. La satisfacción evalúa la información sobre el experimento que contiene el PGCE y la LPE. Los resultados de la validación de la propuesta muestran mejores resultados en los aspectos de usabilidad y satisfacción a los experimentadores. ABSTRACT Empirical software engineering adapts the scientific method to software engineering (SE) in order to facilitate knowledge generation. Experimentation is one of the techniques used. For the knowledge generated experimentally to acquire the level of maturity necessary for later use, the experiments have to be replicated. As the same experiment is replicated more than once, there are numerous versions of all the products generated during a replication. These products are generally administered informally without control. This is troublesome when it comes to planning new replications or trying to gather information on replications conducted in the past. In order to grasp the size of the problem to be solved, this research examines the current state of the art of the management and use of experimental materials in replications, as well as the tools managing experimental materials. The study concludes that none of the analysed approaches provides a solution to the stated problem. The aim of this research is to improve the administration of SE experimental materials and experimental replications in support of experiment replication. To do this, we propose the adaptation of software configuration management (SCM) and software product line (SPL) paradigms to experimentation. The action research method was selected in order to develop this proposal. The first step in the adaptation of the SCM to experimentation was to analyse the experimental process from the viewpoint of the transformation of products. The concepts were then adapted based on software development and experimentation processes. Finally, a set of instruments were developed and added to an experiment configuration management plan (ECMP). The first step in the adaptation of the SPL to experimentation is to analyse the concepts, activities and phases underlying the SPL. The concepts are then adapted. Finally, techniques, symbols and models are developed or adapted in support of the experimentation product line (EPL) phases. The proposal is validated by evaluating its feasibility, flexibility, usability and satisfaction. Feasibility and flexibility are evaluated by instantiating the ECMP and the EPL in specific SE experiments. Usability is evaluated by using the proposal to generate the instances of the ECMP and EPL. The results of the validation of the proposal show that the proposal performs better with respect to usability issues and experimenter satisfaction.
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Antecedentes: Esta investigación se enmarca principalmente en la replicación y secundariamente en la síntesis de experimentos en Ingeniería de Software (IS). Para poder replicar, es necesario disponer de todos los detalles del experimento original. Sin embargo, la descripción de los experimentos es habitualmente incompleta debido a la existencia de conocimiento tácito y a la existencia de otros problemas tales como: La carencia de un formato estándar de reporte, la inexistencia de herramientas que den soporte a la generación de reportes experimentales, etc. Esto provoca que no se pueda reproducir fielmente el experimento original. Esta problemática limita considerablemente la capacidad de los experimentadores para llevar a cabo replicaciones y por ende síntesis de experimentos. Objetivo: La investigación tiene como objetivo formalizar el proceso experimental en IS, de modo que facilite la comunicación de información entre experimentadores. Contexto: El presente trabajo de tesis doctoral ha sido desarrollado en el seno del Grupo de Investigación en Ingeniería del Software Empírica (GrISE) perteneciente a la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos (ETSIINF) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), como parte del proyecto TIN2011-23216 denominado “Tecnologías para la Replicación y Síntesis de Experimentos en Ingeniería de Software”, el cual es financiado por el Gobierno de España. El grupo GrISE cumple a la perfección con los requisitos necesarios (familia de experimentos establecida, con al menos tres líneas experimentales y una amplia experiencia en replicaciones (16 replicaciones hasta 2011 en la línea de técnicas de pruebas de software)) y ofrece las condiciones para que la investigación se lleve a cabo de la mejor manera, como por ejemplo, el acceso total a su información. Método de Investigación: Para cumplir este objetivo se opta por Action Research (AR) como el método de investigación más adecuado a las características de la investigación, para obtener resultados a través de aproximaciones sucesivas que abordan los problemas concretos de comunicación entre experimentadores. Resultados: Se formalizó el modelo conceptual del ciclo experimental desde la perspectiva de los 3 roles principales que representan los experimentadores en el proceso experimental, siendo estos: Gestor de la Investigación (GI), Gestor del Experimento (GE) y Experimentador Senior (ES). Por otra parte, se formalizó el modelo del ciclo experimental, a través de: Un workflow del ciclo y un diagrama de procesos. Paralelamente a la formalización del proceso experimental en IS, se desarrolló ISRE (de las siglas en inglés Infrastructure for Sharing and Replicating Experiments), una prueba de concepto de entorno de soporte a la experimentación en IS. Finalmente, se plantearon guías para el desarrollo de entornos de soporte a la experimentación en IS, en base al estudio de las características principales y comunes de los modelos de las herramientas de soporte a la experimentación en distintas disciplinas experimentales. Conclusiones: La principal contribución de la investigación esta representada por la formalización del proceso experimental en IS. Los modelos que representan la formalización del ciclo experimental, así como la herramienta ISRE, construida a modo de evaluación de los modelos, fueron encontrados satisfactorios por los experimentadores del GrISE. Para consolidar la validez de la formalización, consideramos que este estudio debería ser replicado en otros grupos de investigación representativos en la comunidad de la IS experimental. Futuras Líneas de Investigación: El cumplimiento de los objetivos, de la mano con los hallazgos alcanzados, han dado paso a nuevas líneas de investigación, las cuales son las siguientes: (1) Considerar la construcción de un mecanismo para facilitar el proceso de hacer explícito el conocimiento tácito de los experimentadores por si mismos de forma colaborativa y basados en el debate y el consenso , (2) Continuar la investigación empírica en el mismo grupo de investigación hasta cubrir completamente el ciclo experimental (por ejemplo: experimentos nuevos, síntesis de resultados, etc.), (3) Replicar el proceso de investigación en otros grupos de investigación en ISE, y (4) Renovar la tecnología de la prueba de concepto, tal que responda a las restricciones y necesidades de un entorno real de investigación. ABSTRACT Background: This research addresses first and foremost the replication and also the synthesis of software engineering (SE) experiments. Replication is impossible without access to all the details of the original experiment. But the description of experiments is usually incomplete because knowledge is tacit, there is no standard reporting format or there are hardly any tools to support the generation of experimental reports, etc. This means that the original experiment cannot be reproduced exactly. These issues place considerable constraints on experimenters’ options for carrying out replications and ultimately synthesizing experiments. Aim: The aim of the research is to formalize the SE experimental process in order to facilitate information communication among experimenters. Context: This PhD research was developed within the empirical software engineering research group (GrISE) at the Universidad Politécnica de Madrid (UPM)’s School of Computer Engineering (ETSIINF) as part of project TIN2011-23216 entitled “Technologies for Software Engineering Experiment Replication and Synthesis”, which was funded by the Spanish Government. The GrISE research group fulfils all the requirements (established family of experiments with at least three experimental lines and lengthy replication experience (16 replications prior to 2011 in the software testing techniques line)) and provides favourable conditions for the research to be conducted in the best possible way, like, for example, full access to information. Research Method: We opted for action research (AR) as the research method best suited to the characteristics of the investigation. Results were generated successive rounds of AR addressing specific communication problems among experimenters. Results: The conceptual model of the experimental cycle was formalized from the viewpoint of three key roles representing experimenters in the experimental process. They were: research manager, experiment manager and senior experimenter. The model of the experimental cycle was formalized by means of a workflow and a process diagram. In tandem with the formalization of the SE experimental process, infrastructure for sharing and replicating experiments (ISRE) was developed. ISRE is a proof of concept of a SE experimentation support environment. Finally, guidelines for developing SE experimentation support environments were designed based on the study of the key features that the models of experimentation support tools for different experimental disciplines had in common. Conclusions: The key contribution of this research is the formalization of the SE experimental process. GrISE experimenters were satisfied with both the models representing the formalization of the experimental cycle and the ISRE tool built in order to evaluate the models. In order to further validate the formalization, this study should be replicated at other research groups representative of the experimental SE community. Future Research Lines: The achievement of the aims and the resulting findings have led to new research lines, which are as follows: (1) assess the feasibility of building a mechanism to help experimenters collaboratively specify tacit knowledge based on debate and consensus, (2) continue empirical research at the same research group in order to cover the remainder of the experimental cycle (for example, new experiments, results synthesis, etc.), (3) replicate the research process at other ESE research groups, and (4) update the tools of the proof of concept in order to meet the constraints and needs of a real research environment.
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Vernacular architecture has demonstrated its perfect environmental adaptation through its empirical development and improvement by generations of user-builders. Nowadays, the sustainability of vernacular architecture is the aim of some research projects in which the same method should be applied in order to be comparable. Hence, we propose a research method putting together various steps. Through the analysis of geographical, lithology, economic, cultural and social influence as well as materials and constructive systems, vernacular architecture is analyzed. But, all this information is put together with the natural landscape (topography and vegetation) and the climatic data (temperature, winds, rain and sun exposure). In addition, the use of bioclimatic charts, such as Olgyay or Givoni’s, revealed the necessities and strategies in urban and building design. They are satisfied in the vernacular architecture by the application of different energy conservation mechanisms, some of them are shown by different examples in this paper.
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Objetivo: Este Trabajo Fin de Máster (TFM) analiza la importancia de la información poblacional en el análisis de datos de experimentos en IS. Por otro lado se intenta abordar un estudio sobre las posibles metodologías que se pueden usar para realizar dicho análisis. Contexto: El análisis se realiza sobre los resultados de un experimento llevado a cabo por el Grupo de Investigación de IS empírica de la UPM, cuyo objetivo es analizar el impacto que tiene el uso de TDD (Test Driven Development) sobre la calidad y la productividad del desarrollo software en comparación con el desarrollo tradicional TLD. Método de Investigación: Se analizan ocho variables demográficas frente a tres variables respuesta. Las metodologías o técnicas de análisis que se revisan son la Dicotomización, la Correlación de Pearson, la regresión lineal múltiple y la stepwise regression. Resultados: No se encuentran evidencias claras para afirmar que las variables demográficas influyen en los resultados de los experimentos. No obstante los resultados no son del todo concluyentes y queda abierta la investigación a realizarse con una muestra más amplia y representativa. En relación a la metodología de análisis aplicada, la dicotomización y la correlación de Pearson presentan deficiencias que se solventan con la regresión lineal múltiple y la stepwise regression. Conclusión: Resulta de vital importancia encontrar evidencias de la influencia de las características demográficas de los sujetos experimentales en el análisis de los datos experimentos en IS. Se ha encontrado un buen método para analizar esta influencia, pero falta replicar este análisis a más experimentos de IS para obtener resultados mejor fundados.---ABSTRACT---Objective: This Master's Thesis (TFM) discusses the importance of demographic data in the analysis of data from experiments in SE. On the other hand, it attempts to address a study of the possible methodologies that can be used to perform the analysis. Context: The analysis is performed on the results of an experiment conducted by the ESE Research Group of the UPM, aimed at analyzing the impact of the use of TDD (Test Driven Development) on quality and productivity, compared to traditional development TLD (Test Last Development). Research Method: Eight demographic variables were analyzed against three response variables. The methodologies and analysis techniques that are reviewed include dichotomization, Pearson correlation, multiple linear regression and stepwise regression. Results: There is not clear evidence to say that demographic variables influence the results of SE experiments. However the results are not conclusive, and are open to research with a broader and more representative sample. Regarding the applied analysis methodology, dichotomization and Pearson correlation have deficiencies that are solved with multiple linear regression and stepwise regression. Conclusion: It is very important to find evidence on the influence of demographic characteristics of subjects in the data analysis of SE experiments. We found a good way to analyze this influence, but is necessary replicate this analysis on more SE experiments to obtain sound results.
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Contexto: La presente tesis doctoral se enmarca en la actividad de educción de los requisitos. La educción de requisitos es generalmente aceptada como una de las actividades más importantes dentro del proceso de Ingeniería de Requisitos, y tiene un impacto directo en la calidad del software. Es una actividad donde la comunicación entre los involucrados (analistas, clientes, usuarios) es primordial. La efectividad y eficacia del analista en la compresión de las necesidades de clientes y usuarios es un factor crítico para el éxito del desarrollo de software. La literatura se ha centrado principalmente en estudiar y comprender un conjunto específico de capacidades o habilidades personales que debe poseer el analista para realizar de forma efectiva la actividad de educción. Sin embargo, existen muy pocos trabajos que han estudiado dichas capacidades o habilidades empíricamente. Objetivo: La presente investigación tiene por objetivo estudiar el efecto de la experiencia, el conocimiento acerca del dominio y la titulación académica que poseen los analistas en la efectividad del proceso de educción de los requisitos, durante los primeros contactos del analista con el cliente. Método de Investigación: Hemos ejecutado 8 estudios empíricos entre cuasi-experimentos (4) y experimentos controlados (4). Un total de 110 sujetos experimentales han participado en los estudios, entre estudiantes de post-grado de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid y profesionales. La tarea experimental consistió en realizar sesiones de educción de requisitos sobre uno o más dominios de problemas (de carácter conocido y desconocido para los sujetos). Las sesiones de educción se realizaron empleando la entrevista abierta. Finalizada la entrevista, los sujetos reportaron por escrito toda la información adquirida. Resultados: Para dominios desconocidos, la experiencia (entrevistas, requisitos, desarrollo y profesional) del analista no influye en su efectividad. En dominios conocidos, la experiencia en entrevistas (r = 0.34, p-valor = 0.080) y la experiencia en requisitos (r = 0.22, p-valor = 0.279), ejercen un efecto positivo. Esto es, los analistas con más años de experiencia en entrevistas y/o requisitos tienden a alcanzar mejores efectividades. Por el contrario, la experiencia en desarrollo (r = -0.06, p-valor = 0.765) y la experiencia profesional (r = -0.35, p-valor = 0.077), tienden a ejercer un efecto nulo y negativo, respectivamente. En lo que respecta al conocimiento acerca del dominio del problema que poseen los analistas, ejerce un moderado efecto positivo (r=0.31), estadísticamente significativo (p-valor = 0.029) en la efectividad de la actividad de educción. Esto es, los analistas con conocimiento tienden a ser más efectivos en los dominios de problema conocidos. En lo que respecta a la titulación académica, por falta de diversidad en las titulaciones académicas de los sujetos experimentales no es posible alcanzar una conclusión. Hemos podido explorar el efecto de la titulación académica en sólo dos cuasi-experimentos, sin embargo, nuestros resultados arrojan efectos contradictorios (r = 0.694, p-valor = 0.51 y r = -0.266, p-valor = 0.383). Además de las variables estudiadas indicadas anteriormente, hemos confirmado la existencia de variables moderadoras que afectan a la actividad de educción, tales como el entrevistado o la formación. Nuestros datos experimentales confirman que el entrevistado es un factor clave en la actividad de educción. Estadísticamente ejerce una influencia significativa en la efectividad de los analistas (p-valor= 0.000). La diferencia entre entrevistar a uno u otro entrevistado, en unidades naturales, varía entre un 18% - 23% en efectividad. Por otro lado, la formación en requisitos aumenta considerablemente la efectividad de los analistas. Los sujetos que realizaron la educción de requisitos después de recibir una formación específica en requisitos tienden a ser entre un 12% y 20% más efectivos que aquellos que no la recibieron. El efecto es significativo (p-valor = 0.000). Finalmente, hemos observado tres hechos que podrían influir en los resultados de esta investigación. En primer lugar, la efectividad de los analistas es diferencial dependiendo del tipo de elemento del dominio. En dominios conocidos, los analistas con experiencia tienden a adquirir más conceptos que los analistas noveles. En los dominios desconocidos, son los procesos los que se adquieren de forma prominente. En segundo lugar, los analistas llegan a una especie de “techo de cristal” que no les permite adquirir más información. Es decir, el analista sólo reconoce (parte de) los elementos del dominio del problema mencionado. Este hecho se observa tanto en el dominio de problema desconocido como en el conocido, y parece estar relacionado con el modo en que los analistas exploran el dominio del problema. En tercer lugar, aunque los años de experiencia no parecen predecir cuán efectivo será un analista, sí parecen asegurar que un analista con cierta experiencia, en general, tendrá una efectividad mínima que será superior a la efectividad mínima de los analistas con menos experiencia. Conclusiones: Los resultados obtenidos muestran que en dominios desconocidos, la experiencia por sí misma no determina la efectividad de los analistas de requisitos. En dominios conocidos, la efectividad de los analistas se ve influenciada por su experiencia en entrevistas y requisitos, aunque sólo parcialmente. Otras variables influyen en la efectividad de los analistas, como podrían ser las habilidades débiles. El conocimiento del dominio del problema por parte del analista ejerce un efecto positivo en la efectividad de los analistas, e interacciona positivamente con la experiencia incrementando aún más la efectividad de los analistas. Si bien no fue posible obtener conclusiones sólidas respecto al efecto de la titulación académica, si parece claro que la formación específica en requisitos ejerce una importante influencia positiva en la efectividad de los analistas. Finalmente, el analista no es el único factor relevante en la actividad de educción. Los clientes/usuarios (entrevistados) también juegan un rol importante en el proceso de generación de información. ABSTRACT Context: This PhD dissertation addresses requirements elicitation activity. Requirements elicitation is generally acknowledged as one of the most important activities of the requirements process, having a direct impact in the software quality. It is an activity where the communication among stakeholders (analysts, customers, users) is paramount. The analyst’s ability to effectively understand customers/users’ needs represents a critical factor for the success of software development. The literature has focused on studying and comprehending a specific set of personal skills that the analyst must have to perform requirements elicitation effectively. However, few studies have explored those skills from an empirical viewpoint. Goal: This research aims to study the effects of experience, domain knowledge and academic qualifications on the analysts’ effectiveness when performing requirements elicitation, during the first stages of analyst-customer interaction. Research method: We have conducted eight empirical studies, quasi-experiments (four) and controlled experiments (four). 110 experimental subjects participated, including: graduate students with the Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos of the Universidad Politécnica de Madrid, as well as researchers and professionals. The experimental tasks consisted in elicitation sessions about one or several problem domains (ignorant and/or aware for the subjects). Elicitation sessions were conducted using unstructured interviews. After each interview, the subjects reported in written all collected information. Results: In ignorant domains, the analyst’s experience (interviews, requirements, development and professional) does not influence her effectiveness. In aware domains, interviewing experience (r = 0.34, p-value = 0.080) and requirements experience (r = 0.22, p-value = 0.279), make a positive effect, i.e.: the analysts with more years of interviewing/requirements experience tend to achieve higher effectiveness. On the other hand, development experience (r = -0.06, p-value = 0.765) and professional experience (r = -0.35, p-value = 0.077) tend to make a null and negative effect, respectively. On what regards the analyst’s problem domain knowledge, it makes a modest positive effect (r=0.31), statistically significant (p-value = 0.029) on the effectiveness of the elicitation activity, i.e.: the analysts with tend to be more effective in problem domains they are aware of. On what regards academic qualification, due to the lack of diversity in the subjects’ academic degrees, we cannot come to a conclusion. We have been able to explore the effect of academic qualifications in two experiments; however, our results show opposed effects (r = 0.694, p-value = 0.51 y r = -0.266, p-value = 0.383). Besides the variables mentioned above, we have confirmed the existence of moderator variables influencing the elicitation activity, such as the interviewee and the training. Our data confirm that the interviewee is a key factor in the elicitation activity; it makes statistically significant effect on analysts’ effectiveness (p-value = 0.000). Interviewing one or another interviewee represents a difference in effectiveness of 18% - 23%, in natural units. On the other hand, requirements training increases to a large extent the analysts’ effectiveness. Those subjects who performed requirements elicitation after specific training tend to be 12% - 20% more effective than those who did not receive training. The effect is statistically significant (p-value = 0.000). Finally, we have observed three phenomena that could have an influence on the results of this research. First, the analysts’ effectiveness differs depending on domain element types. In aware domains, experienced analysts tend to capture more concepts than novices. In ignorant domains, processes are identified more frequently. Second, analysts get to a “glass ceiling” that prevents them to acquire more information, i.e.: analysts only identify (part of) the elements of the problem domain. This fact can be observed in both the ignorant and aware domains. Third, experience years do not look like a good predictor of how effective an analyst will be; however, they seem to guarantee that an analyst with some experience years will have a higher minimum effectiveness than the minimum effectiveness of analysts with fewer experience years. Conclusions: Our results point out that experience alone does not explain analysts’ effectiveness in ignorant domains. In aware domains, analysts’ effectiveness is influenced the experience in interviews and requirements, albeit partially. Other variables influence analysts’ effectiveness, e.g.: soft skills. The analysts’ problem domain knowledge makes a positive effect in analysts’ effectiveness; it positively interacts with the experience, increasing even further analysts’ effectiveness. Although we could not obtain solid conclusions on the effect of the academic qualifications, it is plain clear that specific requirements training makes a rather positive effect on analysts’ effectiveness. Finally, the analyst is not the only relevant factor in the elicitation activity. The customers/users (interviewees) play also an important role in the information generation process.