Empiryczna walidacja metryk zorientowanych na aspekty

Aby empirycznie zweryfikować skuteczność metryk w kontekście AOP rozważane są trzy konkretne metryki:Weighted Method per Class (WMC) - metryka ta reprezentuje sumę złożoności wszystkich metod w klasie. Wyższa wartość WMC wskazuje na klasę o większym zachowaniu lub logice która może być trudniejsza do zrozumienia i utrzymania.Coupling on Advice Execution (CAE) - ten wskaźnik określa ilościowo jak ściśle aspekty są powiązane z innymi klasami w oparciu o wykonywanie porad. Wysokie sprzężenie może zwiększyć trudności w utrzymaniu i zmniejszyć modułowość.Weighted Pointcut per Aspect (WPA) - metryka ta zlicza i waży złożoność pointcut'ów zdefiniowanych w aspekcie. Wyższy WPA sugeruje aspekt który wchodzi w interakcje z wieloma częściami programu potencjalnie zwiększając jego obciążenie poznawcze.Aby poprawić ocenę tych metryk zaproponowano metrykę ważoną poznawczo. Ta nowatorska metryka próbuje zintegrować złożoność poznawczą z istniejącymi metrykami (WMC CAE WPA) poprzez przypisanie wag opartych na ludzkim wysiłku zrozumienia. Ponieważ jednak złożoność oprogramowania nie zawsze jest binarna lub liniowa tradycyjne systemy logiki ostrej mogą nie wystarczyć do modelowania takich zawiłości.