温伯格技术思想三部曲:颠覆完美软件(4)
2015-12-23 01:19
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萨提亚交互模型
萨提亚交互模型首先将任何沟通过程都分解为四个主要阶段:摄取、确定含义、确定重要性和做出反应。
摄取(Intake)
在过程的摄取阶段,一个人从外部世界取得信息。摄取并不是“就那样发生”;它还包括了选择的过程,实际上我们都对自己看到和听到的内容进行了大量的选择。
确定含义(Meaning)
摄取的数据本身是没有含义的,直到有人赋予它们某个含义。
确定重要性(Significance)
数据也许会给出某些含义的暗示,但从来不会暗示其重要性。为什么会有一个确定重要性的步骤呢?因为如果我们不根据信息的重要性进行分类和选择,感知到的世界就会是一堆无法抵挡的数据洪流。一旦我们确定了重要性,就可以让某些摄取模式及其含义获得优先权,而基本上忽略其它的模式。分配给某个摄取及其含义的重要性可能会引导我们改变摄取和确定含义的过程。
做出反应(Response)
在做出反应的阶段,一个会构想出准备采取的行动。
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信息摄取
人们趋向于对来自不同来源的信息做出不同的反应。如果你发现别人更愿意接受由另一个人转述的你要传达的信息,不妨将这一发现也看作是一个测试结果。
人们会将注意力投向其他地方的时候也会遗漏某些信息。如果没有得到别人的注意,就没有什么必要提供信息,因为对方不太可能接受这些信息。在一个指责的环境中,经理趋向于认为经常性地提高(金钱上的、感情上的或者其他方面的)赌注会改进测试。但是,如果赌注太高,大家将只听到指责,它所造成的恐惧会使人变聋。例如,如果经理认为不能按时交付产品就可能会危及自己的工作,他们就不会开放地听取那些似乎会提高延误的可能性的信息。
某些时候,如果受到过多的信息轰炸,人们会停止或者在一定程度上减少摄取信息。
金象综合征:一头白象也许是一件大而无用的东西,但是如果它是金子做的而且花了很多钱,就会诱惑一些人无论如何都要想办法用它。但是如果它很昂贵,购买它的人肯定不希望被人看成是个傻瓜,这样做的后果是成为更大的傻瓜。
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确定含义
如果对测试数据的结果不能想出至少三种可能的解释,就说明思考得还不够。
如果不清楚一个程序被期待做什么,就永远不能确定地说它是错误的。在你给测试报告赋予含义之前,先要弄清楚你期望的是什么。
数据本身并不会说话,不同的思维会确定不同的含义。
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确定重要性
不同人会给同样的信息赋予不同的重要性。
重要性并不仅仅取决于单个缺陷和某个人的一项性质,它还依赖上下文环境。一个故障的预期价值就是出现这个问题的可能性乘以问题出现所导致的损失。但是,即使使用了预期的价值,也还有其他的复杂性,例如谁来承担失效造成的损失呢?
如果我们注意情绪,认真听取,先解决重要的事再解决不重要的事,就可以对获得的数据做出最好的处理。
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做出反应
对缺陷的正确反应应该很简单:发现(find)它们;评估(figure)它们;修复(fix)它们。
重新分配用来完成修复工作的力量,而不是试图修复低优先级的缺陷。尤其是要清除那些已知的重要缺陷,让测试人员帮助开发人员查明它们隐含的故障。然后,通过测试来发现在修复中可能存在的任何缺陷。
很多对软件项目的估算由于忽略了关键的步骤而出错。通常它们会忽略诸如查明缺陷、修改这些缺陷、然后重新测试和修复测试改中的缺陷之类的“扫尾”步骤。
萨提亚交互模型
萨提亚交互模型首先将任何沟通过程都分解为四个主要阶段:摄取、确定含义、确定重要性和做出反应。
摄取(Intake)
在过程的摄取阶段,一个人从外部世界取得信息。摄取并不是“就那样发生”;它还包括了选择的过程,实际上我们都对自己看到和听到的内容进行了大量的选择。
确定含义(Meaning)
摄取的数据本身是没有含义的,直到有人赋予它们某个含义。
确定重要性(Significance)
数据也许会给出某些含义的暗示,但从来不会暗示其重要性。为什么会有一个确定重要性的步骤呢?因为如果我们不根据信息的重要性进行分类和选择,感知到的世界就会是一堆无法抵挡的数据洪流。一旦我们确定了重要性,就可以让某些摄取模式及其含义获得优先权,而基本上忽略其它的模式。分配给某个摄取及其含义的重要性可能会引导我们改变摄取和确定含义的过程。
做出反应(Response)
在做出反应的阶段,一个会构想出准备采取的行动。
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信息摄取
人们趋向于对来自不同来源的信息做出不同的反应。如果你发现别人更愿意接受由另一个人转述的你要传达的信息,不妨将这一发现也看作是一个测试结果。
人们会将注意力投向其他地方的时候也会遗漏某些信息。如果没有得到别人的注意,就没有什么必要提供信息,因为对方不太可能接受这些信息。在一个指责的环境中,经理趋向于认为经常性地提高(金钱上的、感情上的或者其他方面的)赌注会改进测试。但是,如果赌注太高,大家将只听到指责,它所造成的恐惧会使人变聋。例如,如果经理认为不能按时交付产品就可能会危及自己的工作,他们就不会开放地听取那些似乎会提高延误的可能性的信息。
某些时候,如果受到过多的信息轰炸,人们会停止或者在一定程度上减少摄取信息。
金象综合征:一头白象也许是一件大而无用的东西,但是如果它是金子做的而且花了很多钱,就会诱惑一些人无论如何都要想办法用它。但是如果它很昂贵,购买它的人肯定不希望被人看成是个傻瓜,这样做的后果是成为更大的傻瓜。
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确定含义
如果对测试数据的结果不能想出至少三种可能的解释,就说明思考得还不够。
如果不清楚一个程序被期待做什么,就永远不能确定地说它是错误的。在你给测试报告赋予含义之前,先要弄清楚你期望的是什么。
数据本身并不会说话,不同的思维会确定不同的含义。
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确定重要性
不同人会给同样的信息赋予不同的重要性。
重要性并不仅仅取决于单个缺陷和某个人的一项性质,它还依赖上下文环境。一个故障的预期价值就是出现这个问题的可能性乘以问题出现所导致的损失。但是,即使使用了预期的价值,也还有其他的复杂性,例如谁来承担失效造成的损失呢?
如果我们注意情绪,认真听取,先解决重要的事再解决不重要的事,就可以对获得的数据做出最好的处理。
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做出反应
对缺陷的正确反应应该很简单:发现(find)它们;评估(figure)它们;修复(fix)它们。
重新分配用来完成修复工作的力量,而不是试图修复低优先级的缺陷。尤其是要清除那些已知的重要缺陷,让测试人员帮助开发人员查明它们隐含的故障。然后,通过测试来发现在修复中可能存在的任何缺陷。
很多对软件项目的估算由于忽略了关键的步骤而出错。通常它们会忽略诸如查明缺陷、修改这些缺陷、然后重新测试和修复测试改中的缺陷之类的“扫尾”步骤。
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