Unternehmen müssen softwarebasierte Produkte und Dienste ständig an Anforderungen ihrer Kunden, Marktbedürfnisse und aktuelle technische Entwicklungen in einer digitalisierten und globalisierten Welt anpassen. Daher sind Techniken und Werkzeuge zum Umgang mit Variabilität in hochkonfigurierbaren Softwaresystemen essentiell. Variabilitätsmodellierung beschäftigt sich als Gebiet der Informatik seit den 1990er-Jahren mit genau diesem Thema.

Die beiden JKU Professoren Paul Grünbacher und Rick Rabiser haben 2012 gemeinsam mit Kollegen der University of Waterloo (Kanada), der Universität Hildesheim (Deutschland) und der IT University Kopenhagen (Dänemark) eine Arbeit zum Thema Softwarevariabilität veröffentlicht, die nun 10 Jahre danach mit dem "Most Influential Paper Award" der VaMoS Konferenz ausgezeichnet wurde. Der Preis wurde Ende Februar auf der diesjährigen Konferenz (https://vamos2022.isti.cnr.it/, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster) überreicht.

In ihrer Publikation mit dem Titel "Cool features and tough decisions: a comparison of variability modeling approaches" vergleichen die Autoren systematisch die zwei weitverbreitetsten Modellierungsansätze für Softwarevariabilität, Feature Modeling und Decision Modeling, und erarbeiten Gemeinsamkeiten mit bekannten Ansätzen aus der Praxis, wie dem Variabilitätsmanagement im Betriebssystem Linux.