Abordagens e desafios na gestão de dados de gênero em pesquisas empíricas de engenharia de software : um mapeamento sistemático

Abstract

Estudos empíricos de engenharia de software geralmente envolvem participantes humanos diretamente na coleta de dados ou indiretamente como produtores/consumidores de dados coletados nos estudos. O crescente interesse por questões relacionadas à gênero como equidade, diversidade, equilíbrio, preconceito, etc., torna necessário coletar e usar dados de gênero em estudos empíricos. Apesar de sua importância, nem todos os estudos envolvendo seres humanos em engenharia de software coletam dados de gênero e menos ainda usam os dados coletados como parte de sua análise. Este estudo tem como objetivo caracterizar como os dados de gênero são coletados e usados em pesquisas empíricas de engenharia de software. Foi realizado um mapeamento sistemático da literatura científica em engenharia de software, por meio de busca manual em quatro fontes de dados, limitado aos estudos publicados em 2020- 2021. Foram analisados 946 estudos de quatro fontes primárias. Deste total, 221 estudos que envolvem fatores humanos foram selecionados para análise. Entre os estudos selecionados, 149 não mencionam gênero, 37 coletam porém não reportam os dados de gênero, 23 reportam dados de gênero, 12 utilizam os dados de gênero nas análises entre os quais 6 dos estudos utilizam gênero como variável independente nas análises. A grande maioria dos estudos analisados ainda não leva em consideração o fator gênero em suas análises. O número de publicações que coletam e analisam dados de gênero é significativamente pequeno quando comparado com o número de publicações em geral. E os estudos que coletam os dados de gênero não tiram o maior proveito possível dos mesmos.