Introduction to Design Research: a Methodological Background for Scientific Work Elena Paslaru Bontas Semantic Web PhD Network Berlin Brandenburg

Esquema La motivación Los tipos de investigación Fundamentos del Diseñador de Investigación Evaluación de Proyectos de Investigación Conclusión

Motivación La motivación para la investigación: Investigación pura: mejorar la comprensión de los fenómenos investigación instrumental: un problema necesita una solución investigación aplicada: una solución de las necesidades de campos de aplicación Motivación para la metodología de la investigación (cualitativamente) el control del proceso de investigación validar los resultados de la investigación comparar los enfoques de investigación respetar las normas de buena práctica científica

Investigación: Una Definición Investigación: una actividad que contribuye a la comprensión de un fenómeno [Kuhn, 1962; Lakatos, 1978] fenómeno: un conjunto de comportamientos de una entidad (es) que se encuentra interesantes por una comunidad de investigación la comprensión: el conocimiento que permite predecir el comportamiento de algún aspecto del fenómeno actividades que se consideran apropiadas para la producción de conocimiento (el conocimiento) son los métodos y técnicas de investigación de una comunidad de investigación. comunidades de paradigmático vs multi- paradigmático (acuerdo sobre los fenómenos de interés y los métodos de investigación)

Disciplinas Científicas Tipos de investigación [Simon, 1996]: ciencias naturales: phenomena occurring in the world (nature or society) ciencias de diseño ~ sciences of the artificial: all or part of the phenomena may be created artificially studies artificial objects or phenomena designed to meet certain goals ciencias sociales: structural level processes of a social system and its impact on social processes and social organization Ciencias de la conducta: the decision processes and communication strategies within and between organisms in a social system

[Owen,1997] activities phenomena design sciences Semantic Web (CS)

Diseño básico de investigación Modelo de proceso Tipos de artefacto: resultado del trabajo de investigación Estructura de artefacto contenido del enfoque de investigación Evaluación: criterios de evaluación enfoque de evaluación

Modelo de proceso un paradigm para resolver problemas: un paradigma de resolución de problemas: busca crear innovaciones que definen las ideas, las prácticas, las capacidades técnicas y productos a través del cual el análisis, diseño, implementación y uso de los sistemas de información puede lograrse de manera eficaz y eficiente [Tsichritzis 1997; Denning 1997]

[Takeda,1990] Conocimiento del problema Sugerencia Desarrollo Conclusión Evaluación separacióndeducción + operación y conocimiento objetivo circunscripción Flujos del conoci- miento Pasos del proceso Formalismo lógico Diseño del proceso de investigación

Artefactos no están exentos de las leyes físicas o las teorías del comportamiento los artefactos existentes se basan en "teorías del núcleo" que se aplican, prueban, modifican y amplían a través de la experiencia, la creatividad, la intuición y la capacidad de resolución de problemas del investigador [Walls et al. 1992; Markus et al. 2002]

Diseño de productos de investigación [March & Smith, 1995] Construcciones vocabulario conceptual de un problema / dominio de solución Métodos algoritmos y prácticas para realizar una tarea específica Modelos a set of propositions or statements expressing relationships among constructs abstractions and representations Separaciones constitute the realization of constructs, models and methods in a working system implemented and prototype systems Mejores teorías Construcción de artefactos Thesis output

Diseño de productos de investigación teoría emergente sobre fenómenos integrados conocimiento como principios operativos artefacto como implantación ubicada abstracción Construciones mejores teorías modelos separaciones métodos construcciones modelos métodos construcciones mejores teorías [Purao, 2002]

Ejemplos Abre una nueva área Proporcionar un marco unificador Resolver una interrogante de largo plazo Fondo explorar un área Contradice los conocimientos existentes Validar experimentalmente validar una teoría Producir un ambicioso sistema Proporcionar los datos empíricos Derivar algoritmos superiores Desarrollar una nueva metodología Desarrollar una nueva herramienta Producir un resultado negativo

Artifact structure Structure of the artifact the information space the artifact spans basis for deducing all required information about the artifact determines the configurational characteristics necessary to enable the evaluation of the artifact Content of the thesis

Evaluation criteria the dimensions of the information space which are relevant for determining the utility of the artifact can differ on the purpose of the evaluation Test cases

Evaluation approach the procedure how to practically test an artifact defines all roles concerned with the assessment and the way of handling the evaluation result is a decision whether or not the artifact meets the evaluation criteria based on the available information. Testing method

Evaluation approach (2) Quantative evaluation: originally developed in the natural sciences to study natural phenomena approaches: survey methods laboratory experiments formal methods (e.g. econometrics) numerical methods (e.g. mathematical modeling)

Evaluation approach (3) Qualitative evaluation: developed in the social sciences to enable researchers to study social and cultural phenomena approaches: action research case study research ethnography grounded theory qualitative data sources: observation and participant observation (fieldwork) interviews and questionnaires documents and texts the researcher’s impressions and reactions

Construye StructureEvaluation criteriaEvaluation approach meta-model of the vocabulary construct deficit construct overload construct redundancy construct excess ontological analysis

Métodos StructureEvaluation criteriaEvaluation approach process-based meta model intended applications conditions of applicability products and results of the method application reference to constructs appropriateness completeness consistency laboratory research field inquiries surveys case studies action research practice descriptions interpretative research

Modelos StructureEvaluation criteriaEvaluation approach domain scope, purpose syntax and semantics terminology intended application correcteness completeness clarity flexibility simplicity applicability implementability syntactical validation integrity checking sampling using selective matching of data to actual external phenomena or trusted surrogate integration tests risk and cost analysis user surveys

Consolidación StructureEvaluation criteriaEvaluation approach executable implementation in a programming language reference to a design model reference to a requirement specification reference to the documentation reference to quality management documents reference to configuration management documents reference to project management documents functionality usability reliability performance supportability code inspection testing code analysis verification

Conclusión Los buenos resultados de investigación requieren un cuidadoso diseño de la metodología de investigación y considerables esfuerzos de evaluación

References „DFG Rules of Good Scientific Practice“ available at last seen September 2005www.dfg.de Tsichritzis, D. "The Dynamics of Innovation," Beyond Calculation: The Next Fifty Years of Computing, Copernicus, 1997, pp Denning, P.J. "A New Social Contract for Research," Communications of the ACM (40:2), February 1997, pp Simon, H.A. The Sciences of the Artificial, 3rd Edition, MIT Press, Cambridge, MA, 1996 Markus, M.L., Majchrzak, A., and Gasser, L., "A Design Theory for Systems that Support Emergent Knowledge Processes," MIS Quarterly (26:3), September, 2002, pp Walls, J.G., Widmeyer, G.R., and El Sawy, O.A. "Building an Information System Design Theory for Vigilant EIS," Information Systems Research (3:1), March 1992, pp Kuhn, T.S. The Structure of Scientific Revolutions, 3rd Edition, University of Chicago Press, 1996 March, S.T. and Smith, G. “Design and Natural Science Research on Information Technology,” Decision Support Systems (15:4), December 1995, pp Lakatos, I. „The Methodology of Scientific Research Programmes“, John Worral and Gregory Currie, Eds., Cambridge, Cambridge University Press, 1978 Wikipedia available at last seen Semptember 2005www.wikipedia.org Purao, S. “Design Research in the Technology of Information Systems: Truth or Dare.” GSU Department of CIS Working Paper. Atlanta, 2002

Danke für die Aufmerksamkeit Viel Erfolg für die Promotion