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El artículo presenta un estudio de la percepción que tienen los ingenieros de requisitos (noveles y expertos) en relación a la efectividad de las diferentes técnicas de educción  para el descubrimiento de los requisitos en un proyecto de desarrollo de software.  El articulo trata un tema que merece cierta atención ante la gran cantidad de técnicas de educción que existen y la desorientación de los ingenieros de requisitos respecto de cuál utilizar en un determinado contexto.  El estudio realizado considera como noveles Ingenieros que no tienen conocimiento de técnicas de educción y uno de los atributos que debe ser calificado como base del estudio comparativo, es precisamente su experiencia. De hecho como conclusión se expresa que “una más amplia formación y principalmente de tipo práctica, es necesaria para que los ingenieros noveles puedan decidir….”, eso es de Perogrullo. Debería ser considera una gama mayor de atributos del contexto como los sugeridos en [14], que permitan conclusiones más veraces.
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- El artículo aborda un problema contingente y muy relevante, e incluye tanto un diagnóstico nacional de uso de buenas prácticas como una solución (buenas prácticas concretas). - El lenguaje es adecuado.  - El artículo se siente como la concatenación de tres artículos diferentes: (1) resultados de una encuesta, (2) buenas prácticas de seguridad, (3) incorporación de buenas prácticas. - El orden de las secciones sería mejor si refleja este orden (la versión revisada es #2, #1, #3). - El artículo no tiene validación de ningún tipo, ni siquiera por evaluación de expertos.
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This paper proposed a very interesting idea of using cognitive features for sentiment analysis and sarcasm detection. More specifically, the eye-movement patterns of human annotators are recorded to derive a new set of features. The authors claim that this is the first work to include cognitive features into the NLP community.   Strength:  1. The paper is generally well written and easy to follow 2. Very interesting idea which may inspire research in other NLP tasks.  Weakness: 1. The motivation of using cognitive features for sentiment analysis is not very well justified. I can imagine these features may help reflect the reading ease, but I don't see why they are helpful in detecting sentiment polarities. 2. The improvement is marginal after considering cognitive features by comparing Sn+Sr+Gz with Sn+Sr. 3. Although the authors discussed about the feasibility of the approach in Section 7, but I'm not convinced, especially about the example given in section 7.2, I don't see why this technique is helpful in such a scenario.

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