Interactive Spreadsheet Debugging

Elektronische Tabellenkalkulationen (Spreadsheets), die oft auf der Basis von Microsoft Excel erstellt werden, werden in Organisationen für verschiedenste Zwecke eingesetzt, zum Beispiel für die Budgetierung und Finanzplanung. In vielen Fällen dienen die Berechnungen in Tabellenkalkulationen als Basis für kaufmännische Entscheidungen. Fehler in Tabellenkalkulationen können daher ein erhebliches Risiko für die Organisation darstellen und es gibt mittlerweile zahlreiche Beispiele, wo Fehler in Tabellenkalkulationen zu finanziellen Schäden geführt haben. Leider sind Fehler in Tabellenkalkulationen nicht selten und Studien zeigen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine komplexe Tabellenkalkulation mindestens einen Fehler beinhaltet, relativ groß ist. Verschiedene Maßnahmen können ergriffen werden, um das Risiko zu verringern, dass Fehler in der Tabellenkalkulation unentdeckt bleiben, bevor sie eingesetzt wird. Ein möglicher Ansatz liegt darin, dem Benutzer bessere Werkzeuge an die Hand zu geben, um eine Tabellenkalkulation auf Korrektheit hin zu überprüfen oder um die konkreten Stellen zu finden, die zu einem falschen Berechnungsergebnis geführt haben. Für den letztgenannten Ansatz, die Identifikation von fehlerhaften Formeln, wurden in der Literatur verschiedene Algorithmen vorgeschlagen, die das Ziel haben eine sortierte Liste von verdächtigen Formeln zu erstellen. Kürzlich erschienene Forschungsarbeiten stellen aber die These auf, dass die Bereitstellung einer solchen Liste von Fehlerkandidaten als einziges Mittel zur Fehlerbehebung (debugging) unzureichend für den Benutzer sein kann. In diesem Projekt werden wir daher neue Ansätze zum interaktiven Debugging von Tabellenkalkulationen untersuchen, wobei wir auf den Ergebnissen unserer aktuellen Forschungsarbeiten im Bereich algorithmischer Fehleridentifikation aufbauen werden. Konkret werden wir Ansätze betrachten, in denen der Benutzer vom System in einem iterativen Prozess interaktiv zur wahren Fehlerursache geführt wird. Außerdem werden wir Erklärungsmechanismen entwerfen, welche es dem Benutzer erlauben, das System zu befragen, warum bestimmte Berechnungsergebnisse zustande gekommen sind. Um diese Ziele zu erreichen und Interaktionen in Echtzeit zu ermöglichen, werden wir zudem die zugrundeliegenden algorithmischen Ansätze weiter verbessern. Den aktuellen Forschungstrends im Bereich Softwareentwicklung folgend, werden wir die von uns vorgeschlagenen Ansätze nicht nur auf Basis von Simulationsexperimenten, sondern auch mithilfe von verschiedenen Benutzerstudien empirisch validieren. Als Zusatzergebnis werden wir dadurch neue Erkenntnisse über das konkrete Verhalten von Benutzern bei der Erstellung von Tabellenkalkulationen und bei der Fehlersuche erhalten.

Elektronische Tabellenkalkulationen (Spreadsheets), die oft auf der Basis von Microsoft Excel erstellt werden, werden in Organisationen für verschiedenste Zwecke eingesetzt, zum Beispiel für die Budgetierung und Finanzplanung. In vielen Fällen dienen die Berechnungen in Tabellenkalkulationen als Basis für kaufmännische Entscheidungen. Fehler in Tabellenkalkulationen können daher ein erhebliches Risiko für die Organisation darstellen und es gibt mittlerweile zahlreiche Beispiele, wo Fehler in Tabellenkalkulationen zu finanziellen Schäden geführt haben. Leider sind Fehler in Tabellenkalkulationen nicht selten und Studien zeigen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine komplexe Tabellenkalkulation mindestens einen Fehler beinhaltet, relativ groß ist. Verschiedene Maßnahmen können ergriffen werden, um das Risiko zu verringern, dass Fehler in der Tabellenkalkulation unentdeckt bleiben, bevor sie eingesetzt wird. Ein möglicher Ansatz liegt darin, dem Benutzer bessere Werkzeuge an die Hand zu geben, um eine Tabellenkalkulation auf Korrektheit hin zu überprüfen oder um die konkreten Stellen zu finden, die zu einem falschen Berechnungsergebnis geführt haben. Für den letztgenannten Ansatz, die Identifikation von fehlerhaften Formeln, wurden in der Literatur verschiedene Algorithmen vorgeschlagen, die das Ziel haben eine sortierte Liste von "verdächtigen" Formeln zu erstellen. Kürzlich erschienene Forschungsarbeiten stellen aber die These auf, dass die Bereitstellung einer solchen Liste von Fehlerkandidaten als einziges Mittel zur Fehlerbehebung ("debugging") unzureichend für den Benutzer sein kann. In diesem Projekt wurden neue Ansätze zum interaktiven Debugging von Tabellenkalkulationen untersucht. Konkret wurden dabei Algorithmen entwickelt, in denen der Benutzer vom System in einem iterativen Prozess interaktiv zur wahren Fehlerursache geführt wird. Außerdem wurden Erklärungsmechanismen entworfen, welche es dem Benutzer zu verstehen erlauben, warum eine Formel vom System als möglicherweise fehlerhaft markiert wurde. Im Bereich der algorithmischen Forschung wurden sowohl Ansätze der klassischen Künstlichen Intelligenz als auch neue Verfahren auf Basis von maschinellem Lernen entworfen oder weiterentwickelt. Die Forschung zielte dabei sowohl darauf ab, die Fehlervorhersagegenauigkeit der Verfahren zu erhöhen als auch den erforderlichen rechnerischen Aufwand zu verringern. Die erzielten Forschungsergebnisse wurden erfolgreich in renommierten wissenschaftlichen Publikationsorganen sowohl im Bereich der künstlichen Intelligenz als auch im Bereich des Software Engineering veröffentlicht. Da rein daten- oder simulationsbasierte Ansätze nur teilweise aussagekräftig für den Nutzen eines Debugging-Werkzeugs sind, wurden im Rahmen des Projekts zwei wichtige Studien mit Benutzern durchgeführt. Die Studien lieferten wichtige Erkenntnisse darüber, wie Benutzer mit solchen Werkzeugen umgehen. Insbesondere ist aufgefallen, dass sich manche Benutzer in zu hohem Ausmaß auf das Werkzeug verlassen und sich zu stark auf diejenigen Fehler konzentrieren, die das Werkzeug als möglicherweise fehlerhaft hervorhebt. Die zweite Studie ergab, dass die Bereitstellung von Erklärungen für Benutzer bei der Fehleranalyse hilfreich sein kann. Die Ergebnisse dieser Studien wurden in zwei Aufsätzen in einem renommierten Journal im Bereich des Sofware Engineering publiziert.