Looking Over the Research Literature on Software Engineering from 2016 to 2018

This paper carries out a bibliometric analysis to detect (i) what is the most influential research on software engineering at the moment, (ii) where is being published that relevant research, (iii) what are the most commonly researched topics, (iv) and where is being undertaken that research (i.e., in which countries and institutions). For that, 6,365 software engineering articles, published from 2016 to 2018 on a variety of conferences and journals, are examined.This work has been funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation, and Universities under Project DPI2016-77677-P, the Community of Madrid under Grant RoboCity2030-DIH-CM P2018/NMT-4331, and grant TIN2016-75850-R from the FEDER funds

Evidence of large-scale conceptual disarray in multi-level taxonomies in Wikidata

The distinction between types and individuals is key to most conceptual modeling techniques and knowledge representation languages. Despite that, there are a number of situations in which modelers navigate this distinction inadequately, leading to problematic models. We show evidence of a large number of representation mistakes associated with the failure to employ this distinction in the Wikidata knowledge graph, which can be identified with the incorrect use of instantiation, which is a relation between an instance and a type, and specialization (or subtyping), which is a relation between two types. The prevalence of the problems in Wikidata’s taxonomies suggests that methodological and computational tools are required to mitigate the issues identified, which occur in many settings when individuals, types, and their metatypes are included in the domain of interest. We conduct a conceptual analysis of entities involved in recurrent erroneous cases identified in this empirical data, and present a tool that supports users in identifying some of these mistakes

Multi-level conceptual modeling:Theory, language and application

In many important subject domains, there are central real-world phenomena that span across multiple classification levels. In these subject domains, besides having the traditional type-level domain regularities (classes) that classify multiple concrete instances, we also have higher-order type-level regularities (metaclasses) that classify multiple instances that are themselves types. Multi-Level Modeling aims to address this technical challenge. Despite the advances in this area in the last decade, a number of requirements arising from representation needs in subject domains have not yet been addressed in current modeling approaches. In this paper, we address this issue by proposing an expressive multi-level conceptual modeling language (dubbed ML2). We follow a principled language engineering approach in the design of ML2, constructing its abstract syntax as to reflect a fully axiomatized theory for multi-level modeling (termed MLT*). We show that ML2 enables the expression of a number of multi-level modeling scenarios that cannot be currently expressed in the existing multi-level modeling languages. A textual syntax for ML2 is provided with an implementation in Xtext. We discuss how the formal theory influences the language in two aspects: (i) by providing rigorous justification for the language's syntactic rules, which follow MLT* theorems and (ii) by forming the basis for model simulation and verification. We show that the language can reveal problems in multi-level taxonomic structures, using Wikidata fragments to demonstrate the language's practical relevance.</p

UFO: Unified Foundational Ontology

The Unified Foundational Ontology (UFO) was developed over the last two decades by consistently putting together theories from areas such as formal ontology in philosophy, cognitive science, linguistics, and philosophical logics. It comprises a number of micro-theories addressing fundamental conceptual modeling notions, including entity types and relationship types. The aim of this paper is to summarize the current state of UFO, presenting a formalization of the ontology, along with the analysis of a number of cases to illustrate the application of UFO and facilitate its comparison with other foundational ontologies in this special issue. (The cases originate from the First FOUST Workshop – the Foundational Stance, an international forum dedicated to Foundational Ontology research.

Representation of Multi-Level Domains on The Web

Estratégias de modelagem conceitual e representação de conhecimento frequentemente tratam entidades em dois níveis: um nível de classes e um nível de indivíduos que instanciam essas classes. Em vários domínios, porém, as próprias classes podem estar sujeitas a categorização, resultando em classes de classes (ou metaclasses). Ao representar estes domínios, é preciso capturar não apenas as entidades de diferentes níveis de classificação, mas também as suas relações (possivelmente complexas). No domínio de taxonomias biológicas, por exemplo, um dado organismo (por exemplo, o leão Cecil morto em 2015 no Parque Nacional Hwange no Zimbábue) é classificado em diversos táxons (como, por exemplo, Animal, Mamífero, Carnívoro, Leão), e cada um desses táxons é classificado por um ranking taxonômico (por exemplo, Reino, Classe, Ordem, Espécie). Assim, para representar o conhecimento referente a esse domínio, é necessário representar entidades em níveis diferentes de classificação. Por exemplo, Cecil é uma instância de Leão, que é uma instância de Espécie. Espécie, por sua vez, é uma instância de Ranking Taxonômico. Além disso, quando representamos esses domínios, é preciso capturar não somente as entidades diferentes níveis de classificação, mas também suas (possivelmente complicadas) relações. Por exemplo, nós gostaríamos de afirmar que instâncias do gênero Panthera também devem ser instâncias de exatamente uma instância de Espécie (por exemplo, Leão). A necessidade de suporte à representação de domínios que lidam com múltiplos níveis de classificação deu origem a uma área de investigação chamada modelagem multi-nível. Observa-se que a representação de modelos com múltiplos níveis é um desafio em linguagens atuais da Web Semântica, como há pouco apoio para orientar o modelador na produção correta de ontologias multi-nível, especialmente por causa das nuanças de restrições que se aplicam a entidades de diferentes níveis de classificação e suas relações. A fim de lidar com esses desafios de representação, definimos um vocabulário que pode ser usado como base para a definição de ontologias multi-nível em OWL, juntamente com restrições de integridade e regras de derivação. É oferecida uma ferramenta que recebe como entrada um modelo de domínio, verifica conformidade com as restrições de integridade propostas e produz como saída um modelo enriquecido com informações derivadas. Neste processo, é empregada uma teoria axiomática chamada MLT (uma Teoria de Modelagem Multi-Nível). O conteúdo da plataforma Wikidata foi utilizado para demonstrar que o vocabulário poderia evitar inconsistências na representação multi-nível em um cenário real