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5.3 NASA软件工程实验室：一个充满活力的实证研究测试平台
为了支持我在本章提到的非正式学习的观点，我将总结我们在NASA（National Aeronautics and Space Administration，美国宇航局）软件工程实验室（SEL）25年的经验。在SEL，我们不仅通过实验来学习，而且通过分析问题、应用可行的解决方法、并找出其不足之处来不断学习经验。我们也进行了对照实验与案例研究，但是是在一个不断改进的更大型的学习流程中执行的。
SEL建立于1976年，旨在为卫星系统的软件开发提供地面支持，并且在可能的情况下用观察、实验、学习和建立模型的方法为位于Goddard1的飞行动力学部门优化流程和提高产品质量[3]。实验室的研究团队由NASA与CSC电脑科技集团（CSC）的开发人员，以及马里兰大学的一个研究团队组成，三者组成了一个联盟。SEL决定支持我们的实证研究，并且将其并入组织的整体工作中。实验支出来自项目自身的经费，而非来自NASA的研究经费。
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环境差异并不单纯指软件开发人员的不同。软件的每一部分都不尽相同，软件开发环境亦是如此。这也就意味着，流程是变量，目标是变量等。我们需要为所研究的环境选择合适的目标和合适的流程。所以，在决定如何研究某种技术之前，我们需要对其环境和特性做一些了解。
软件工程的第二点与众不同之处在于软件的无形性，也就是构架、组件、开发形式的不可见。这一点和软件工程的第三个特性，即该领域的不成熟性密切相关，因为仍没有完善的模型能帮助我们推导流程、产品和它们之间的关系。这些困难促使以下两种需求变得尤为迫切：从不同情境下的理念应用中学习，并且从中归纳理论或者模型。
后一点在于，把经验建立成可重用的模型需要额外的人力、物力、流程和组织的支持。建立模型、进行度量、利用实验找出有效的技术，并生成反馈信息用来共同学习都需要时间和金钱的投入。这些活动并不是软件开发的副产品。如果没有独立于产品开发并且明确支持这些活动的方法，它们就不会发生，我们也就无法从根本上改进开发流程。
由此可见，成功的实验是困难而昂贵的。实验的结果只能在小范围内确证有效，而受制于大规模适用性、研究方法整合以及环境变量等问题。
但可惜的是，实证研究仍未被用于新的探索发现，只是在概念完善后锦上添花而已。但从传统上来说，实证研究这种科学方法是指运用某种方法、技术或工具，分析结果，从而改进先前的理念。也就是人们一直以来检验理论并对它们进行改进的方法。在软件工程中，各种理论与模型仍然处于形成阶段，而人们一直将这一过程当做创造性过程的一部分来加以应用，所以观察实践以及进行探索性研究对于该学科的成长至关重要。下在Tex82开始紧张的调试工作中所解决的错误……”如果Knuth在那段时间做了记录，他会发现什么样的错误？这些错误和在平时压力不那么大，不那么紧张的时期发现的错误是否会不同？但是对他的终建议，我保留怀疑态度。
当然，我们有必要重想要了解为什么代码审查总是花那么长的时间。虽然你的研究结论可能无法推广到管理数据库后台的团队，但是却可能推广到其他类似领域的Web程序的前端团队。正确地认识在什么时候可以推广研究结果和定性研究本身一样困难。二者都需要依靠主观判断来确定哪些假设在新的环境之下仍然有效。申一点，那就是每个定性研究都有其局限性，但是大部分的研究都能给我们宝贵的启示。作为一个定性研究的客观解读者，我们必须接受
这个现实，并认真地辨别这两点。好的研究报告会帮你解决这个问题，比如这本书里介绍的研究。
4.3 在工作中运用定性研究方法如果任何一个问题的回答是“否”的话，也许你就不适合做这个研究。相反，你可能需要找到你想解决问题，而你正管理着一整个团队的人，他们都可以解决问题……那还不让他们来帮忙！不过，你必须明确告诉他们，你的目标是了解他们，不是命令他们。你还应该表明每个人的解释不同很正常，因为每个人的角度不同。在表明了这些之后，团队成员们就会明白你想从不同角度来看问题的愿望，并和他们产生共鸣，这样他们就更容易真诚地进行反馈。
后，定性研究方法有时候会让人感觉松散而随意。你怎么能相信这样一个没有结构的流程所得出的结果呢？问题的关键在于你必须认识到自己周围的偏见并接受它。作为研究员的你有偏见，你的受访者有偏见，而你所使用的各种研究方法也都偏向于揭示某种现象。你越能明确地识别这些偏差，越了解它们会如何影响你对研究结果的解读，你的研究结果就越客观。
4.4 推广应用定性研究的结果