DSR: Pesquisa em Design Science

Design Science Research:
Possibilidades, Contribuições e Desafios
Amarolinda Klein (UNISINOS)
Anatália Saraiva Martins Ramos (UFRN)
ENANPAD 2018
1

Agenda
• O que é a Design Science Research (DSR)
• Contribuições da DSR
• Etapas da DSR
• Possibilidades da DSR
• Publicando pesquisas baseadas na DSR
• Desafios na prática
• Exercício
Amarolinda Klein (UNISINOS) e Anatália Ramos (UFRN) 2

Design Science Research (DSR)
O que é?
É um método de pesquisa em que ocorre a criação (design) de
um artefato que será utilizado para estudar um determinado
fenômeno e colaborar para a solução de problemas reais.
 Um artefato é aqui definido como um objeto cuja construção segue um método científico.

Paradigma da DSR
• O paradigma da DSR é a Design Science, em que um designer responde a
questões relevantes para os problemas humanos através da criação de artefatos
inovadores, contribuindo assim com novos conhecimentos para o corpo de
evidências científicas. Os artefatos projetados são úteis e fundamentais na
compreensão desse problema.
Fonte: Hevner e Chatterjee, 2010, p.5

Paradigma da Design Science (DS)
 A DS tem suas raízes na engenharia e na ciência do artificial, por meio da qual se
busca criar inovações.
 É fundamentalmente um paradigma de solução de problemas, cujo objetivo final é
conceber um artefato que deve ser construído e posteriormente avaliado.
 Suas criações baseiam-se em teorias existentes (kernel) que são aplicadas,
testadas, modificadas e estendidas através da experiência, criatividade, intuição e
capacidade de resolver problemas de pesquisa.
 É um paradigma de pesquisa importante e legítimo no campo de Sistemas de
Informação e Tecnologia de Informação.
Fonte: Simon, 1996; Hevner e Chatterjee, 2010

O que são artefatos?
• VOCABULÁRIO E SÍMBOLOS
• Fornecem a linguagem em que problemas e soluções são definidos e
comunicados
Construtos
• ABSTRAÇÕES E REPRESENTAÇÕES
• Usam construtos para representar uma situação do mundo real (
design problem) e seu espaço de solução
Modelos
• ALGORITMOS E PRÁTICAS
• Definem processos; fornecem guias sobre como resolver problemas
Métodos
• PROTÓTIPOS DE SISTEMAS E IMPLEMENTAÇÕES
• Mostram como os construtos/ modelos/métodos podem ser
implementados em um sistema organizacional
Instanciações
Teorias de Design melhores
Fonte: Hevner e Chatterjee, 2010

Tipos de contribuição da DSR
Fonte: Gregor e Hevner, 2013
INTANGÍVEL
+TANGÍVEL

Quais são os pressupostos da DSR?
 A compreensão de um problema e a geração de conhecimento sobre
ele são obtidos por meio da criação e teste de um artefato.
 Esta associado à característica da utilidade.
• É pré-requisito que a saída da pesquisa DS seja um conhecimento
científico novo. Assim, a real saída relevante da DSR não são os
artefatos em si, mas o conhecimento sobre eles. (Carvalho, 2012)

POSSIBILIDADES PARA ADI
 Estudo preliminar de revisão sobre DSR mostra que, no campo da ADM,
a área em que se encontram mais estudos que utilizam a DSR é a
Administração da Informação.
 Identifica-se a importância da utilização da DSR para intensificar a
relevância dos estudos organizacionais à medida que a academia se
aproxima mais dos problemas organizacionais reais.
Fonte: Medeiros et al., 2016

DSR
DESIGN SCIENCE
RESEARCH
Fonte: Dresch et al. 2015

Ciência tradicional x DSR
Categorias Ciências tradicionais (sociais e naturais) Design Science
Propósito Entender fenômenos organizacionais
com base em uma objetividade
consensual, desvendando os padrões
gerais e as forças que explicam esses
fenômenos.
Produzir sistemas que ainda
não existem, isto é, sistemas
organizacionais e situações
existentes para alcançar
melhores resultados.
Modelo Ciências naturais (física, por ex.) e
outras disciplinas que adotaram a
abordagem científica (economia, por
ex.)
Design e engenharia (por ex.,
arquitetura, engenharia
aeronáutica, ciências da
computação).
Fonte: Romme (2003, apud Dresch et al., 2015)

[Apud Freitas et al. (2015)]

Fonte: Dresch et al. 2015
Raciocínio científico da DSR

Design Science Research
Qual é o papel de um pesquisador na design research?
Além de pesquisador, ele possui também um papel criativo de:
 Construtor (designer) ou desenvolvedor de soluções para problemas
reais;
 Avaliador do artefato.
Fonte: Lacerda et al., 2013

Construção de conhecimento na DSR

Etapas da Design Science Research
Considerando
conhecimento,
soluções existentes

Framework de pesquisa em SI
Fonte: Hevner e Chatterjee, 2010

Ciclos da DSR
Fonte: Hevner, 2007
Esses três ciclos devem estar presentes e claramente identificáveis em um projeto de pesquisa científica

Base de conhecimento para DSR

Os papéis do conhecimento na DSR

Diretrizes da Design Science Research
21
Amarolinda Klein (UNISINOS) e Anatália Ramos (UFRN)

Diretrizes para Condução e
Avaliação da DSR
Fonte: Hevner et al. (2004)
Critério Descrição
1. Design como
artefato
A pesquisa fundamentada em Design Science deve produzir um artefato viável, na forma de um
construto, modelo, método e/ou uma instanciação.
2. Relevância do
problema
O objetivo da pesquisa fundamentada em Design Science é desenvolver soluções baseadas em
tecnologia para problemas gerenciais importantes e relevantes.
3. Avaliação do
design
A utilidade, qualidade e eficácia do artefato devem ser, rigorosamente, demonstradas por meio de
métodos de avaliação bem executados.
4. Contribuições do
design
Uma pesquisa fundamentada em Design Science deve prover contribuições claras e verificáveis nas
áreas específicas dos artefatos desenvolvidos, e apresentar fundamentação clara em fundamentos de
design e/ou metodologias de design.
5. Rigor da pesquisa A pesquisa em Design Science é baseada em uma aplicação de métodos rigorosos, tanto na
construção como na avaliação dos artefatos.
6. Design como
processo de pesquisa
A busca por um artefato eficaz e efetivo exige a utilização de meios que sejam
disponíveis, para alcançar os fins desejados, ao mesmo tempo que satisfaz as leis que regem o
ambiente em que o problema está sendo estudado.
7. Comunicação da
pesquisa
A pesquisa em Design Science deve ser apresentada tanto para o público mais orientado à tecnologia
quanto para aquele mais orientado à gestão.

Métodos de avaliação do artefato
23

Quadro da contribuição
de conhecimento da DSR

Publicando um estudo DSR
Fonte: Gregor e Hevner, 2013 Amarolinda Klein (UNISINOS) e Anatália Ramos (UFRN) 25

Desafios da DSR
 Muitos modelos informais e descritivos carecem de uma teoria de
base subjacente
 A base de conhecimento existente é insuficiente para fins de
design;
 Designers confiarem na intuição, experiência e métodos de
tentativa e erro
 A DSR é perecível: IA, OODB, Bug do milênio
 Métodos rigorosos de avaliação são extremamente difíceis de
aplicar no DSR
26

Desafios da DSR na prática
Grande volume de dados
Tempo e trabalho para construção do artefato (aumenta quanto
mais complexo e participativo for o projeto)
Separar método dos resultados da pesquisa
Cuidado para não perder o foco do problema principal (atacar um
único problema central)
Ter rigor na avaliação dos resultados (definir instrumentos para
avaliação antes de iniciar a coleta de dados)

Exemplos de pesquisas DSR em ADI no Brasil
• COSTA, A. S. A. Avaliação holística do desempenho potencial do gestor de Sistemas de Informação. Dissertação (Mestrado) - Universidade
Nova de Lisboa. Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação, Lisboa, 2017. Disponível em:
https://run.unl.pt/bitstream/10362/21485/1/TGI0093.pdf
• DE SORDI, J. O.; CARANDINA, T. Comportamento informacional: proposição de artefato para reflexão de interdependências entre
dimensões de qualidade da informação. Perspectivas em Ciência da Informação, v.20, n.3, p.152-177, jul./set. 2015. Disponível em:
http://www.scielo.br/pdf/pci/v20n3/1413-9936-pci-20-03-00152.pdf
• FRANCISCO, R. Can Knowledge be created and shared on the move? The case of collaborative problem solving in the mobile workers’
context. Tese (Doutorado) – UNISINOS. Programa de Pós-graduação em Administração e Negócios. São Leopoldo, 2017. Disponível em:
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/6640
• LÓPEZ-CRUZ, O. Un modelo basado en agentes para simular la capacidad de absorción en organizaciones. Revista lbérica de Sistemas e
Tecnologias de Informação - RISTI, n. 26, março, 2018, p. 122-139. Disponível em: http://www.scielo.mec.pt/pdf/rist/n26/n26a10.pdf
• MIOZZO, R. M. Desenvolvimento de um serviço de informações gamificado como uma estratégia de engajamento do consumidor com a
marca. Dissertação (Mestrado) – UNISINOS. Programa de Pós-graduação em Administração e Negócios. São Leopoldo, 2015. Disponível
em:
http://repositorio.jesuita.org.br/bitstream/handle/UNISINOS/4988/Regina%20Kossmann%20Miozzo_.pdf?sequence=1&isAllowed=y
• PADILHA, M. A. O. Inteligência coletiva e gestão do conhecimento: uma aplicação na rede social Facebook. Dissertação (Mestrado) –
Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Programa de Pós-graduação em Computação Aplicada, Curitiba, 2016. Disponível em:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/bitstream/1/1812/1/CT_PPGCA_M_Padilha%2C%20Matheus%20Alberto%20Oliveira_2016.pdf
• ROCHA, W. C. Desenvolvimento e implantação de um sistema de gestão de pedidos de informação endereçados à Universidade Federal
do Rio Grande do Norte a partir do serviço de informações ao cidadão (E-SIC). Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão Pública) –
Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Programa de Pós-graduação em Administração, Natal, 2013. Disponível em:
https://repositorio.ufrn.br/jspui/bitstream/123456789/16908/1/WilliamCR_DISSERT.pdf

Referências 1/2
• CARVALHO, J. A. Validation criteria for the outcomes of Design Research. IT Artefact Design
& Work practice Intervention, Anais do Pre-ECIS and AIS SIG Prag Workshop, Barcelona,
Jjunho de 2012. Disponível em:
https://repositorium.sdum.uminho.pt/bitstream/1822/21713/1/ITADWIarticleJACvfr.pdf
• DRESCH, A.; LACERDA, D. P.; ANTUNES JR.; J. A. V. Design Science Research: método de
pesquisa para avanço da ciência e tecnologia. Porto Alegre: Bookman, 2015. (Capítulos 2 e
3).
• FREITAS JR., J. C.; MACHADO, L.; KLEIN, Amarolinda Zanela.; FREITAS, A. Design Research:
aplicações práticas e lições aprendidas. Faces: Revista de Administração (Belo Horizonte.
Impresso), v. 14, p. 96-116, 2015.
• GREGOR, S.; HEVNER, A. Positioning and presenting Design Science Research for maximum
impact, MIS Quarterly, v. 37, n.2 , 2013, p. 337-355.
• HEVNER, A. A Three Cycle View of Design Science Research, Scandinavian Journal of
Information Systems, v. 19, n. 2, 2007, p. 87-92.
• HEVNER, A. R.; CHATTERJEE, S. Design research in information systems: theory and
practice. New York: Springer Science & Business Media, 2010.
• HEVNER, A. R., MARCH, S. T.; PARK, J.; RAM, S. Design Science in Information Systems
Research, MIS Quarterly, v. 28, n. 1, 2004, p. 75-105.

• LACERDA, D. P.; DRESCH, A.; PROENÇA, A., ANTUNES JR, J. A. Design Science Research: método de
pesquisa para a Engenharia de Produção, Gestão e Produção, v. 20, n. 4, 2013, p. 741-761.
Disponível em: http://www.scielo.br/pdf/gp/2013nahead/aop_gp031412.pdf
• MARCH, S. T.; SMITH, G. F. Design and Natural Science Research on Information Technology,
Decision Support Systems, v. 15, 1995, p. 251-266.
• MEDEIROS, M.; DANTAS, A. S.; RAMOS, Anatália Saraiva M.; Aplicação da ‘Design Science
Research’ na área de Gestão: uma revisão sistemática da literatura. Anais do XIX SEMEAD, São
Paulo, novembro de 2016. Disponível em:
http://login.semead.com.br/19semead/arquivos/1164.pdf
• SILVA, H. C. C.; SIQUEIRA, A. O.; ARAÚJO, M. A. V.,; DORNELAS, J. S. Sejamos Pragmáticos:
Pesquisas em Sistemas de Informação com Relevância e Rigor. iSys: Revista Brasileira de Sistemas
de Informação, v. 10, n. 4, 2017, p. 66-79.
• SIMON, H. The Sciences of Artificial, MIT Press, Cambridge, MA, 1996.
• VAISHNAVI, V.; KUECHLER, W. Design Research in Information Systems, 2004/5. Disponível em:
http://www.isworld.org/Researchdesign/drisISworld.htm
Referências 2/2

Obrigada!
Amarolinda Klein (UNISINOS) – amaroklein@gmail.com
Anatália Saraiva Martins Ramos (UFRN) - anataliaramos@gmail.com

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