A Design Science Research na pesquisa em Design

A ciência, enquanto forma de conhecer o mundo de maneira confiável, baseada em evidências, requer a escolha de métodos adequados de investigação. A escolha do método pode parecer uma tarefa complexa e, para algumas disciplinas, de fato o é. Este é o caso do Design, uma área de investigação que não busca apenas explicar, descrever ou predizer fenômenos, mas intervir e propor soluções voltadas para problemas reais. Como explica Aline Dresch, Daniel Pacheco Lacerda e José Antonio Valle Antunes Júnior (2015), ao iniciar uma pesquisa em Design ou em áreas projetuais (arquitetura, medicina, gestão, engenharias), é comum forçar a solução projetual em um dos meios de conhecimento mais tradicionais.

Entretanto, nas últimas décadas têm aumentado o número de publicações utilizando um novo modo de produção do conhecimento científico, mais voltado para a epistemologia projetual: a Design Science. O conceito foi introduzido na década de 1960, por Herbert Simon na obra As Ciências do Artificial, e traduzido para o português em 1981. Diferente das outras formas de desenvolvimento do conhecimento científico, a Design Science não está preocupada somente em explorar, explicar, descrever os predizer, mas está buscando prescrever uma solução para determinado problema real. Para isso, é possível utilizar o pêndulo de Newton, uma ilustração que auxilia a pensar as etapas da pesquisa, segundo Dresch, Lacerda e Antunes Júnior (2015).

Ao iniciar uma pesquisa, é necessário ter uma razão para o fazer. Segundo Dresch, Lacerda e Antunes Júnior (2015), as razões para pesquisar podem ser: 1) desejo do investigador compartilhar uma nova e interessante informação; 2) buscar a resposta para uma questão importante; 3) compreender um fenômeno em profundidade. O pesquisador também deve estabelecer objetivos de pesquisa, que podem ser explorar, descrever, explicar ou predizer algum comportamento ou fenômeno. “Para atingir esse objetivo, o pesquisador deve escolher o método científico que irá orientar a sua pesquisa. O método científico sofrerá influência direta do ponto de partida da pesquisa em si, isto é, se a pesquisa teve início com a observação da realidade ou com a identificação de uma lacuna teórica” (Dresch; Lacerda; Antunes Júnior, 2015, p. 16).

A escolha do método científico depende tanto do ponto de partida (a pergunta de pesquisa, se é um problema de ordem prática, da lacuna teórica ou da observação de algum fenômeno), quanto dos objetivos (explicar, descrever, explorar ou predizer). Enquanto o método indutivo parte da observação imparcial de casos específicos para generalizar leis universais, o método dedutivo utiliza teorias já estabelecidas para prever fenômenos e validar modelos conceituais através da lógica. Em contrapartida, o método hipotético-dedutivo, fundamentado na visão de Karl Popper, propõe o avanço da ciência através da tentativa de refutação (falsificacionismo) de hipóteses testáveis, buscando a melhor explicação disponível momentaneamente para um problema identificado (Dresch; Lacerda; Antunes Júnior, 2015).

O método de pesquisa consiste em uma gama abrangente de opções. Dresch, Lacerda e Antunes Júnior (2015) descrevem quatro métodos importantes para a área de gestão: estudo de caso, pesquisa-ação, survey e modelagem.

Já o método de trabalho define a sequência de passos lógicos que o pesquisador seguirá para alcançar os objetivos de sua pesquisa. Existem diversos métodos de pesquisa conhecidos, entretanto, sempre devemos adaptar para o contexto da pesquisa a ser desenvolvida. “Quando foram articulados vários métodos na mesma pesquisa, é no método de trabalho que essa articulação deve ser explicitada. Assim, o método de trabalho apresentará detalhadamente os passos dados ao longo de toda a pesquisa, justificando a realização dessas atividades e, principalmente, apontando como elas contribuem para alcançar as conclusões de pesquisa ou aumentar sua confiabilidade” (Dresch; Lacerda; Antunes Júnior, 2015, p. 30).

O método de pesquisa deve organizar as etapas de coleta e análise de dados. Para isso, deve elencar como esses dados serão extraídos e posteriormente processados. Existem diversas técnicas de coleta de dados, como entrevistas, questionários, documentos, bibliografia, grupos focais. Para análise, pode ser desenvolvido análise de discurso, análise de conteúdo, estatística multivariada, etc.

A pesquisa científica, segundo Lakatos ibid Dresch; Lacerda; Antunes Júnior (2015), requer bases bem fundamentadas. Para isso, o autor sugere heurísticas positivas (aquelas que buscam indicar um caminho adequado para a pesquisa) e negativas (aquelas que indicam para onde não seguir e evitar com a pesquisa).

Assim, a Design Science Research deve unir relevância e rigor. A figura abaixo demonstra essa união:

Buscando descrever os elementos que caracterizam o método da Design Science Research, os autores dizem:

Depois de estudar a área de sistemas de informação, Salvatore March, da Vanderbilt University, e da Veda Storey, da Georgia State (March; Storey, 2008), apontaram elementos necessários a uma adequada contribuição, teórica e prática, da design science research. O primeiro deles é a formalização de um problema que seja de fato relevante. O segundo é que o pesquisador deve demonstrar que ainda não existem soluções suficientes para resolver o problema ou que podem existir melhores soluções além daquelas apresentadas até o momento, justificando, assim, a importância da pesquisa que deseja realizar. O terceiro elemento é o desenvolvimento e apresentação de um novo artefato que possa ser utilizado para solucionar o problema. O quarto é a avaliação dos artefatos desenvolvidos em relação a sua utilidade e viabilidade, a fim de demonstrar sua validade, tanto prática quanto acadêmica (Dresch; Lacerda; Antunes Júnior, 2015, p. 69-70).

Portanto, fica evidente que a complexidade de propor soluções para o mundo real exige mais do que a simples adaptação de métodos científicos tradicionais. A Design Science Research atende a essa demanda ao atuar como a ponte definitiva entre o rigor acadêmico e a relevância prática. Desde a definição do ponto de partida até a aplicação de métodos de análise de dados e heurísticas de validação, cada etapa convergirá para um único objetivo final: a criação de um artefato funcional. Dessa forma, a ciência do design garante que o conhecimento produzido transcenda a teoria, preenchendo lacunas existentes e entregando respostas efetivas para os desafios práticos da sociedade.