Aby empirycznie zweryfikowac skuteczno?c metryk w kontek?cie AOP, rozwa?ane s? trzy konkretne metryki: Weighted Method per Class (WMC) - metryka ta reprezentuje sum? zlo?ono?ci wszystkich metod w klasie. Wy?sza warto?c WMC wskazuje na klas? o wi?kszym zachowaniu lub logice, która mo?e byc trudniejsza do zrozumienia i utrzymania.Coupling on Advice Execution (CAE) - ten wska?nik okre?la ilo?ciowo, jak ?ci?le aspekty s? powi?zane z innymi klasami w oparciu o wykonywanie porad. Wysokie sprz??enie mo?e zwi?kszyc trudno?ci w utrzymaniu i zmniejszyc modulowo?c.Weighted Pointcut per Aspect (WPA) - metryka ta zlicza i wa?y zlo?ono?c pointcut'ów zdefiniowanych w aspekcie. Wy?szy WPA sugeruje aspekt, który wchodzi w interakcje z wieloma cz??ciami programu, potencjalnie zwi?kszaj?c jego obci??enie poznawcze.Aby poprawic ocen? tych metryk, zaproponowano metryk? wa?on? poznawczo. Ta nowatorska metryka próbuje zintegrowac zlo?ono?c poznawcz? z istniej?cymi metrykami (WMC, CAE, WPA) poprzez przypisanie wag opartych na ludzkim wysilku zrozumienia. Poniewa? jednak zlo?ono?c oprogramowania nie zawsze jest binarna lub liniowa, tradycyjne systemy logiki ostrej mog? nie wystarczyc do modelowania takich zawilo?ci.