软件测试中的认知偏差：为什么测试人员错过了错误？

软件测试中的认知偏差：你受到了影响吗？

随着技术的进步，测试世界正在以更快的速度发展，以确保“光速下的质量”。

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“持续集成，数字化转型，生命周期自动化，向左移动质量以最大限度地降低成本”等等都是一些不断变化的神奇词汇。虽然我们谈到这些问题，但潜在的问题 - “为什么以及如何错过缺陷”仍然继续被听到，并且仍然没有得到答复。
当时感觉好像最明显的缺陷已经滑落。

但为什么？

尽管我们都希望认为我们是非常合乎逻辑的，有条理的和理性的，但令人遗憾的是，我们都受到认知偏见的影响，它影响着我们日常生活中的思维过程，包括我们的专业工作。
认知偏见 - 简要说明
根据维基百科 - “ 认知偏差是在判断中偏离规范或理性的系统模式。个人从他们对输入的看法创造了他们自己的“主观社会现实”。

个人对社会现实的建构，而不是客观的投入，可能决定了他们在社会世界中的行为。因此，认知偏差有时可能导致感知失真，不准确的判断，不合逻辑的解释或非理性。“

好吧......这是一个很好的定义...但它如何影响思考以及它对测试世界中的测试人员意味着什么？

好 ！！当测试人员接受任何测试时，他们已经受到他们自己的偏见的影响 - 根据要查找的内容构建想法和判断，哪里会出现潜在的缺陷，谁在开发它，程序的整个历史等等，而这样的例子不胜枚举。

我们非常有必要了解不同类型的偏见，以便我们能够更加清楚并且确实想到有效地管理它们。
要寻找的软件测试中的认知偏差类型
我们需要在自己内部寻找不同的认知偏差，其中一些在下面详细解释

＃1）相似偏见

人类很容易根据类似情况的相似性来判断情况。

例如，作为测试人员，我们经常倾向于认为Web应用程序会有类似的错误，而客户端 - 服务器应用程序会有类似的错误集。

作为测试人员，我们自然会根据项目的性质只关注那些类似的错误。不幸的是，由于这种性质，有时我们倾向于错过最明显的那些因为我们的思想不允许我们这么想。

＃2）同余偏见

这是我们的思想拒绝考虑替代方案的行为。

这意味着，测试人员倾向于仅验证预期的行为，因此错过了否定验证。

在编写测试用例时，我们倾向于用他们预期的行为来涵盖所有需求并错过负流量，因为并非所有负流量都在需求中具体提到。

它们隐含在要求中，实际上也不可能记录所有用户行为。

＃3）确认偏差

这是通过确认我们的信念和假设来搜索和解释信息的趋势。

通常，在测试世界中，我确信我们会遇到这样的情况，即我们认为默认情况下某个特定开发人员的代码与其他代码相比会有更多缺陷，因此我们会花费大量时间来测试他开发的模块。

受这些信念的影响将倾向于增加错过其他人开发的模块中的缺陷的风险。

＃4）随波逐流的影响

随波逐流的影响主张人们之间传播的行为或信仰。

当一定数量的人相信某事时，它会自动增加另一个人也相信相同的概率。这在我们的日常生活中多次发生。

最常见的例子是我们购买一些产品。而不是我们独立选择产品，我们通常与他人的信念。

测试世界中也显示完全相同的行为。在我们的同行小组中，如果有些人觉得某个特定模块没有缺陷，我们会在不知不觉中倾向于相信这一点，并且我们在验证过程中对该模块的关注度大大下降。

＃5）注意失明

这是一种行为，而测试人员，当我们不寻找它时，我们往往会错过最明显的缺陷。

想象一下这样一种情况，你要求一群人用一种特定的着装颜色计算进来的人数，你可以观察到人们会如此全神贯注地计算它们并且他们错过了看到周围任何其他重要或重要的东西。

为了将其与测试世界联系起来，例如在一个增强项目中，其中一个屏幕是新开发的，那么测试人员更倾向于关注新开发的屏幕并错过其他关键集成。

＃6）消极偏见

消极性偏见是一种人类倾向于给糟糕的经历带来更多的心理权重，而不是好的经历。

这在哪里进入测试世界？很难说服测试人员为生产构建提供签名，因为他们只关注他们发现的缺陷。

他们没有时间证明产品绝对没有缺陷。这其中的主要原因，其中一个决定上线的产品取决于该产品或业务经理，虽然建议将被测试经理被引用。

结论
希望您能更好地了解软件测试中的认知偏差，其影响以及可以采取哪些措施来消除影响？

并且要意识到的一个重要事实是，我们对自己的偏见视而不见，而我们可以识别其他人的偏见（这本身就是盲点认知偏差）。但是，我们可以更加清醒，在很大程度上，我们可以在需要的地方更多地考虑这些问题。

你还记得受到认知偏见的影响吗？您是否注意到同伴群体中的认知偏差？请在下面的评论部分中表达您的想法！

关于作者：

这篇有趣的文章由STH作者Geethanjali S撰写 - 经过认证的Scrum Master和PMP认证，在质量保证和工程方面拥有18年以上的经验。一位变革型领导者，在领导和提供质量保证变革，全球推广计划，兼并与整合相关计划方面拥有丰富经验。

网站题目：软件测试中的认知偏差：为什么测试人员错过了错误？
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