A emergência dos sistemas de computação social e de multidão vem mudando a paisagem da pesquisa em CSCW e IHC (Interação Humano-Computador). O sucesso de sistemas como a Wikipédia, o Facebook, o Digg, o Amazon MTurk, o Google Waze e outros ilustra apenas algumas das formas que essa tecnologia emergente pode tomar, e a gama de problemas que pode resolver. A estratégia de alavancar multidões para resolver problemas não triviais tem sido investigada nos últimos anos por diversos grupos de pesquisa no mundo todo. Nosso grupo de pesquisa em computação de multidões do PESC vem publicando diversos resultados nos últimos anos, em áreas que incluem o planejamento estratégico (MEDEIROS et al., 2012), os requisitos de software (NASCIMENTO et al., 2012), crowdsourcing no domínio da música (GOMES et al., 2013), a ciência cidadã (ANTELIO et al., 2012), o sensoriamento participativo (MORAES et al., 2014; OLIVEIRA et al., 2015), e curadoria social de notícias (SCHNEIDER et al., 2014; SCHNEIDER e DE SOUZA, 2015).
No entanto, falta experiência prática aos projetistas na construção desses tipos de sistemas e também em como lidar com questões como atrair e manter a participação do usuário (ZIMMERMAN et al., 2011). Neste contexto, o projeto do Acropolis foi realizado sob a perspectiva da metodologia de pesquisa através de design, onde protótipos especulativos são construídos como um meio de aprender a melhor forma de projetar esses tipos de sistemas (COENEN et al., 2013). Mais especificamente, esta pesquisa seguiu as linhas da “pesquisa-ação através de design” (action design research - ADR), uma combinação das metodologias de pesquisa através de design, e da pesquisa-ação, caracterizada por um processo cíclico em que a construção, a intervenção e a avaliação são fortemente interligadas (SEIN et al., 2011). Assim, o presente estudo seguiu as principais fases da ADR que são: 1) formulação do
problema; 2) construção, intervenção e avaliação; 3) reflexão e aprendizagem; e 4) formalização de aprendizagem. Esta abordagem nos permite criar um artefato de TI que pode melhorar a sua eficiência através dos diversos ciclos de design e construção.
4.1.1. Posicionando a ADR no contexto da Computação Social
A primeira etapa da ADR lida com a “formulação do problema” que justifica o design do artefato. O problema pode ser antecipado pelos pesquisadores ou percebido na prática, fornecendo o impulso para a formulação do esforço de pesquisa. A entrada para esta formulação pode vir de profissionais, usuários finais, pesquisadores, tecnologias existentes e/ou revisão de pesquisas anteriores. Muitas vezes associada a uma investigação empírica inicial do problema, esta etapa inclui determinar o escopo inicial, decidindo os papéis e as possibilidades de participação dos praticantes, bem como formulação das questões iniciais de pesquisa. A primeiro etapa identifica e conceitualiza uma oportunidade de pesquisa com base em teorias e tecnologias existentes (HEVNER et al., 2004). Uma questão crucial é definir o problema como uma instância de uma classe de problemas, estabelecendo as bases para resolver a tensão entre resolver o problema encontrado e lidar com uma classe mais ampla de problemas. Conforme destacado pela Figura 4.1, que ilustra as etapas da ADR e seus princípios, a primeira etapa do método baseia-se em dois princípios bem definidos.
O Princípio 1 (pesquisa inspirada na prática) enfatiza os problemas de campo (em oposição aos quebra-cabeças teóricos) como oportunidades de criação de conhecimento (SEIN et al., 2011). No contexto da computação social, poderíamos dizer que essas oportunidades são sócio-técnicas, ou seja, estão na intersecção dos domínios tecnológico e social, cabendo ao pesquisador ADR produzir conhecimento que pode ser aplicado à classe de problemas que o problema específico exemplifica. A intenção da pesquisa conduzida, neste contexto, não é simplesmente resolver tecnicamente o problema (abordagem típica do engenheiro de software) ou simplesmente intervir no contexto social.
O Princípio 2 (artefato informado pela teoria) enfatiza que os artefatos criados e avaliados através da ADR são informados por teorias, definidas por GREGOR (2006) como “sistemas de declarações que permitem a generalização e a abstração”. O critério de Gregor para definir uma teoria baseia-se no “poder de generalizar”, sendo que o nível deste poder pode variar, já que as teorias podem variar desde as leis universais da ciência natural até leis de escopo bem mais restrito.
A segunda etapa da ADR utiliza o enquadramento do problema e as premissas teóricas adotadas na primeira etapa. Estas premissas oferecem uma plataforma para gerar o design inicial do artefato de TI, que é moldada em seguida pelo uso em um contexto social e os ciclos de design subsequentes. Realizada como um processo iterativo em um ambiente alvo, esta fase entrelaça a construção do artefato de TI, a intervenção (numa organização ou na sociedade) e a avaliação, fase esta conhecida como Building, Intervention and Evaluation (BIE). O resultado da BIE é o design do artefato realizado. Durante a BIE, o problema e o artefato são avaliados continuamente, e os princípios de design são articulados para a classe de aplicações definida.
SEIN et al. (2011) descrevem um continuum com a BIE “TI-dominante” em uma extremidade, e a BIE “organização-dominante” na outra extremidade. Na BIE TI- dominante, o objetivo é a criação de um artefato de TI inovador e as partes interessadas têm a oportunidade de moldar o artefato durante uma série de intervenções. Na BIE organização-dominante, a inovação organizacional é o objetivo principal. No entanto, as aplicações da Computação Social não necessariamente ocorrem nas organizações: mais frequentemente ocorrem no contexto mais amplo da sociedade em geral. Neste contexto, preferimos nos referir a BIE sociedade-dominante do que a BIE organizacional-dominante ao posicionar a ADR no contexto da Computação Social.
Os princípios preconizados na BIE sustentam que o artefato de TI e o contexto em que é projetado e implantado influenciam altamente uns aos outros (Princípio 3); que os participantes do projeto irão aprender uns com os outros e o artefato irá refletir esse aprendizado (Princípio 4); e que a avaliação não ocorre após a construção numa fase separada, já que ambas ocorrem simultaneamente (Princípio 5).
O desafio da terceira etapa da ADR (reflexão e aprendizagem) é a migração da construção de uma solução para uma instância específica para a aplicação desse aprendizado a uma classe mais ampla de problemas. De acordo com SEIN et al. (2011), esta é uma fase contínua e paralela às duas primeiras fases, e reconhece que o processo de investigação envolve mais do que simplesmente resolver um problema. Tanto a reflexão sobre o enquadramento do problema, sobre as teorias escolhidas, e sobre o próprio artefato emergente são fundamentais para garantir que as contribuições para o conhecimento sejam identificadas. O artefato não refletirá apenas o design preliminar mas a “moldagem social” e as perspectivas dos participantes (Princípio 6).
A quarta e última etapa da ADR envolve essencialmente a “formalização da aprendizagem” que foi realizada na etapa anterior. Inserir o problema particular endereçado em uma classe de problemas facilita esse movimento conceitual. Os pesquisadores descrevem as realizações alcançadas com o artefato de TI bem como os resultados organizacionais (no caso desta pesquisa de tese, sociais) para formalizar a aprendizagem. Estes resultados podem ser caracterizados como princípios ou recomendações de design, ou em alguns casos como aperfeiçoamentos de teorias que contribuíram para o design inicial (Princípio 7).