Classificação de incompatibilidades cross-browser de layout: um estudo comparativo entre diferentes modelos - Silva, Daiany Aparecida da (2020)
A complexidade do desenvolvimento de aplicativos Web está maior a cada dia devido ao grande número de navegadores disponíveis no mercado. Como consequência o número de inconsistências entre as aplicações Web também aumentou. Quando o mesmo aplicativo Web é renderizado em diferentes navegadores, as inconsistências detectadas no layout ou no comportamento das páginas são conhecidas como XBIs (Cross Browser Incompatibilities). O impacto de XBIs em aplicativos Web varia de pequenas inconsistências a falhas no layout ou na funcionalidade de um aplicativo Web. Assim, os XBIs podem afetar diretamente a experiência do usuário final durante a navegação no aplicativo Web. Para garantir a qualidade dos aplicativos Web, testadores e desenvolvedores devem inspecionar manualmente os aplicativos em cada navegador específico, para que os XBIs sejam identificados e corrigidos antes da implantação do sistema. Atualmente, existem diversos modelos na literatura para a identificação e correção automática de XBIs. Esses modelos evoluíram com o objetivo de reduzir falsos positivos e negativos. Este trabalho compara alguns modelos, focando aqueles que utilizam a classificação de XBIs de layout, por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Ainda não há um trabalho na literatura que faça essa comparação, identificando suas principais vantagens e desvantagens. Este trabalho consiste em um experimento que compara os resultados dos modelos e apresenta métricas de eficácia, visando trazer informações importantes como contribuições para propor trabalhos futuros em relação à evolução dos modelos explorados. Nesse experimento o resultado é o valor obtido pela métrica da Medida F. Para essa métrica, os valores mais altos implicam maior eficiência na detecção de incompatibilidades entre os navegadores, e a configuração C5.0 10 iterações - Paes, Watanabe obteve o melhor resultado nesse experimento.