S2. Systematic Literature Review

Slide: <file:///C:/UNI/Magistrale/ISE/S2 – Systematic Literature Review. A Methodology for Scientific Surveys.pdf>

Indice


Motivazione

Che cos’è una Survey

Definizione

Una literature survey è uno studio della letteratura disponibile su un certo argomento, con l’obiettivo di raccogliere, ordinare e sintetizzare risultati di ricerca rilevanti.

In pratica: una survey non è un elenco di paper. È una mappa ragionata di un tema: mostra che cosa è noto, che cosa è recente, che cosa è controverso, quali metodi esistono e dove ci sono lacune.

Una buona survey distingue tra:

  • conoscenza consolidata, come teorie e tecniche accettate;
  • proposte recenti, ancora da valutare pienamente;
  • lavori storici, utili a capire l’evoluzione del tema;
  • sfide aperte e direzioni future.

Esempio

Una survey sugli agenti BDI non dovrebbe limitarsi a citare Jason. Dovrebbe spiegare il modello BDI, le sue origini, i linguaggi principali, le applicazioni, i limiti e le linee di ricerca attuali.

Target Temporale e Pubblico

Il target temporale cambia il tipo di lavoro:

  • t0: qui e ora, utile per hot topics appena emersi;
  • t10: ultimi dieci anni circa, utile per fare il punto su un’area matura ma ancora dinamica;
  • t∞: dall’origine del tema a oggi, utile per sintesi profonde o testi didattici.

Anche il pubblico cambia la forma:

  • a10: specialisti del settore;
  • a1000: studenti, dottorandi, giovani ricercatori, practitioner;
  • a∞: pubblico colto ma non specialista.

Note

Una sezione Related Work in un paper è spesso t0-a10. Una survey classica è spesso t10-a1000. Un libro introduttivo può essere t∞-a∞.


Perché Serve un Metodo Sistematico

Definizione

Una Systematic Literature Review è una revisione della letteratura condotta con metodo esplicito, documentato e riproducibile, per ridurre bias e rispondere a domande di ricerca precise.

Il problema pratico è che la letteratura disponibile è spesso enorme, eterogenea e difficile da gestire. I criteri per includere o escludere lavori possono cambiare molto, e senza metodo il risultato rischia di diventare arbitrario.

Una survey è essa stessa letteratura scientifica. Quindi dovrebbe rispettare, per quanto possibile, criteri di riproducibilità e controllabilità: chi legge deve capire come sono stati trovati i paper, perché alcuni sono stati inclusi, come sono stati valutati e come si è arrivati alle conclusioni.

Rischio Tipico

Cercare paper solo con parole chiave generiche e scegliere quelli che sembrano più comodi produce una review fragile: non è chiaro se il risultato rifletta davvero lo stato dell’arte o solo le preferenze dell’autore.


SLR in Ricerca Medica

La SLR nasce e si formalizza soprattutto nel contesto medico, dove decisioni cliniche e politiche sanitarie devono basarsi su evidenza affidabile. Qui diventano centrali meta-analisi, criteri di eleggibilità, rischio di bias e sintesi sistematica dei risultati.

Definizione

Una systematic review identifica, valuta e sintetizza tutta l’evidenza empirica che soddisfa criteri di eleggibilità predefiniti per rispondere a una specifica domanda di ricerca.

Caratteristiche essenziali:

  • obiettivi dichiarati chiaramente;
  • criteri di eleggibilità predefiniti;
  • metodologia esplicita e riproducibile;
  • ricerca sistematica degli studi rilevanti;
  • valutazione della validità degli studi inclusi;
  • presentazione e sintesi sistematica dei risultati.

SLR in Software Engineering

Nel software engineering la SLR diventa importante perché tecnologie, metodi e strumenti si evolvono rapidamente. Serve un modo per capire se una tecnica funziona davvero, in quali contesti, con quali limiti e con quale qualità dell’evidenza.

Motivi comuni per svolgere una SLR:

  • riassumere l’evidenza su una tecnologia o trattamento;
  • identificare gap nella ricerca;
  • costruire un framework per posizionare nuove attività di ricerca.

Vantaggi:

  • riduce la probabilità di risultati distorti dalla selezione arbitraria dei paper;
  • confronta fenomeni su contesti e metodi empirici diversi;
  • quando possibile, permette sintesi quantitative o meta-analisi.

Svantaggi:

  • richiede molto più tempo di una review tradizionale;
  • coinvolge spesso più persone;
  • i risultati non sono prevedibili in anticipo, quindi può essere difficile costruire una narrazione pulita.

Metodologia SLR

Research Questions

Definizione

Le research questions sono le domande che guidano tutta la SLR: ricerca, selezione, estrazione dei dati e sintesi finale.

Esempio pratico: invece di chiedere genericamente “che cosa esiste sugli LLM agent?”, una domanda più utile è: “quali architetture di agenti basati su LLM supportano tool use verificabile e con quali metriche vengono valutate?“.

Search Strategy

La strategia di ricerca deve essere motivata e documentata. Deve indicare fonti, query, parole chiave, sinonimi, criteri temporali e criteri di inclusione/esclusione.

Buona Pratica

Conservare stringhe di ricerca, database consultati e date delle ricerche. Le digital libraries cambiano, quindi una ricerca non sarà mai perfettamente replicabile, ma deve essere ispezionabile.

Selection Quality Extraction

La SLR procede in cinque passi principali:

  • research objective & questions: definire obiettivo e domande;
  • search strategy: trovare più letteratura rilevante possibile;
  • study selection: applicare criteri di inclusione/esclusione;
  • quality assessment: valutare la qualità delle fonti primarie;
  • data extraction & synthesis: estrarre attributi rilevanti e sintetizzarli.

Esempio

In una SLR su planning per agenti, si potrebbero estrarre: tipo di planner, formalismo usato, dominio sperimentale, metriche, disponibilità del codice, tipo di agente e risultati principali.

La conclusione deve rispondere alle domande iniziali, non semplicemente raccontare i paper letti. Per il corso, questo è centrale perché una SLR può diventare un artefatto documentale solido per Intelligent Systems Engineering.


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