Breve introducción a DSR, elaborada a partir de las contribuciones de autores especialistas en el tema.

1. Design
Science
Research
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
BASADA EN EL DISEÑO
Ing. Karla Reyes Burgos 1

2. “Los objetos artificiales o sintéticos son el objetivo central de la
actividad y habilidad de la Ingeniería. El ingeniero, y más
generalmente el diseñador, se ocupa de cómo deben ser las
cosas: cómo deben ser cara a conseguir metas y funcionalidad.
The Sciences of the Artificial. H. Simon
2
[1]

3. 3
Los sistemas de
información
SI
PARADIGMAS
Positivistas
Interpretativos
Sociocríticos
HOY
no son
suficientes
para abordar
artefactos de
conocimiento
LOS
PARADIGMAS
que han sustentado el
desarrollo de los SI
en diferentes
núcleos de
interés
SIN
EMBARGO
SE HAN
BASADO
que capturan y
representan el
conocimiento sobre
ciertos dominios.
son
esencialmente
los fenómenos
y las situaciones
problemáticas que
surgen frente a los
avances de las
tecnologías de la
información y la
comunicación

4. Ejemplos
El diseño es la principal distinción
entre profesiones y ciencias. Las
escuelas de ingeniería, negocios,
educación y medicina están
centralmente preocupadas
por el proceso de diseño. [1]
4

5. El diseño es un proceso y un producto
“Secuencia de actividades
que produce un producto
innovador”
Dos tipos de procesos:
Construir y Evaluar
Proceso
“ Artefacto creado para
solucionar problemas no
resueltos”
Producto
5
Verbo
Sujeto
[2]

6. El principio fundamental de DSR es que el
conocimiento, comprensión de un problema y su
solución, se adquieren en la aplicación y construcción
de un artefacto [2].
6

7. Contribución al conocimiento de DSR
Dos dimensiones:
● Madurez del dominio de aplicación (Oportunidades /
Problemas)
● Madurez de las soluciones (artefactos existentes)
7

8. 8
AltoBajo
Madurez del dominio de aplicación
Madurezdelassoluciones
Alto Bajo
Mejora: Desarrollar nuevas
soluciones para problemas
conocidos. Oportunidad de
Investigación
Invención: Inventar nuevas
soluciones para nuevos
problemas. Oportunidad de
Investigación
Diseño de rutina: Aplicar
soluciones conocidas a
problemas conocidos
Exaptación: Extender
soluciones conocidas a
nuevos problemas (por
ejemplo, adoptar soluciones
de otros campos).
Oportunidad de Investigación
[3]

9. 9
AltoBajo
Madurez del dominio de aplicación
Madurezdelassoluciones
Alto Bajo
Mejora: Desarrollar nuevas
soluciones para problemas
conocidos. Oportunidad de
Investigación
Una mejora es un mejor artefacto de solución en
forma de productos, procesos, servicios, tecnologías o
ideas más eficientes y eficaces.
Las mejoras deben hacer una evaluación convincente
y proporcionar evidencia de mejoras respecto a las
soluciones actuales.
Ejemplos:
● Mejores algoritmos de minería de datos para el
descubrimiento de conocimiento;
● La mejora de los sistemas de recomendación
para el uso en el comercio electrónico;
● Mejor uso de tecnologías y estrategias para el
ahorro de energía en las aplicaciones
informáticas;
● Mejoras en los algoritmos de enrutamiento
para la cadena de suministros.
[3]

10. 10
AltoBajo
Madurez del dominio de aplicación
Madurezdelassoluciones
Alto Bajo
Invención: Inventar nuevas
soluciones para nuevos
problemas. Oportunidad de
Investigación
Una invención es un avance radical; una salida de
formas aceptadas de pensar y hacer. Se acepta como
invención en las situaciones en las que existe poca
comprensión del contexto del problema y no hay
artefactos eficaces disponibles como soluciones
Ejemplo:
Producir un algoritmo que genere todas las reglas de
asociación significativa entre los elementos de una
base de datos. ¿Esto para qué serviría? Permitiría a las
organizaciones encontrar relaciones interesantes
(por ejemplo, los patrones de compra). ¿Cuál es la
novedad?, Ningún otro trabajo ha hecho lo mismo
[3]

11. 11
AltoBajo
Madurez del dominio de aplicación
Madurezdelassoluciones
Alto Bajo
Exaptación: Extender
soluciones conocidas a
nuevos problemas (por
ejemplo, adoptar soluciones
de otros campos).
Oportunidad de Investigación
Un exaptación es la expropiación de un artefacto en un campo
para resolver problemas en otro campo,
Es aplicable a proyectos en los que el contexto problema no se
comprende bien, pero existen artefactos maduros en otros
campos que pueden ser aceptados como soluciones eficaces.
Ejemplo:
Exaptación de Codd de las matemáticas relacionales conduce a
conceptos de bases de datos relacionales, en cuanto a modelos,
métodos y ejemplificaciones.
El concepto original de Berners-Lee de la World Wide Web fue
el que uno simplemente pudiese compartir documentos de
investigación en forma de hipertexto entre varios ordenadores.
En poco tiempo, sin embargo, muchas personas vieron el
potencial de este entorno en rápida expansión de interconexión
para exaptar aplicaciones de plataformas antiguas hacia las
plataformas de WWW.
[3]

12. 12
AltoBajo
Madurez del dominio de aplicación
Madurezdelassoluciones
Alto Bajo
Diseño de rutina: Aplicar
soluciones conocidas a
problemas conocidos
[3]
La evolución de las mejores prácticas pueden
ser observadas y documentadas lo cual puede
llevar al diseño de una generalización
Es posiblemente el cuadrante en el que se
aprovechan al máximo los efectos de una
innovación
Aquí no hay oportunidad de investigación

13. Ejemplos de DSR
Muchos artefactos han sido diseñados y desarrollados en investigaciones que no son
sistemas basados en ordenador, así tenemos a los métodos, técnicas, notaciones y
herramientas para el desarrollo, planificación y gestión de SI/ TI.
13
Por ejemplo:
Procedimientos
para la
normalización de
bases de datos
(Codd, 1970)
Por ejemplo:
El lenguaje de
modelado
unificado (UML)
(Rumbaugh et al,
1998)
Por ejemplo:
El instrumento
SERVQUAL (Pitt
et al, 1995)
http://www.irma-international.org/viewtitle/32739/
[3]

14. Ejemplos en otros campos del conocimiento
Se pueden encontrar aplicaciones en Farmacología, Economía, Documentación, etc.,
también en aquellas en la que desarrolló expresamente, como Computer Science,
Informática, Escuelas de Arquitectura y de Ingeniería en general.
Es un campo temático para la Investigación Operativa (Operations Research) en las
Facultades de Empresariales y en las Escuelas de Negocios (Master of Business
Administration)
14

15. Origen
la ingeniería se ocupa de transformarlo.Mientras que las ciencias naturales
se ocupan de entender el mundo tal
cual es, de saber cómo son las cosas
15

16. 16
Ciencias de la naturaleza
Son las que buscan
determinar cómo son las
cosas y las causas de los
fenómenos que se
encuentran en la naturaleza
Son las que busca determinar
cómo deben ser las cosas, qué
propósitos se buscarán y
cómo se alcanzarán
Ciencia del diseño o Ciencias de
lo artificial
Teorizan y Justifican Construyen y Evalúan

17. Las Ciencias Tradicionales tienen como objetivo fundamental explorar, describir,
explicar y, cuando sea posible, predecir acerca de los fenómenos naturales y sociales.
Mientras que las Ciencias del Diseño están orientadas a la resolución de problemas.
17
Característica Investigación orientada a la
descripción
Investigación orientada a la
prescripción
Paradigma dominante Ciencia de tradicional (natural o
social)
Ciencia del diseño
Foco, atención En el problema En la solución
Característica regunta de
investigación
Explicaciones Soluciones alternativas para
determinados tipos de problemas
Característico producto de
investigación
Modelo causal; enfoque
cuantitativo
Principio tecnológico probado y
fundamentado
[12]

18. Ciencias de la naturaleza vs. Ciencias de lo
artificial
Ciencias de la naturaleza
● Trata de comprender la realidad
● Producir conocimiento teórico
general
● Deriva de la naturaleza
● Objetivo: Teorizar y Justificar
Ciencia del diseño o Ciencias de
lo artificial
● Resolver problemas
● Producir y aplicar el
conocimiento para crear
artefactos eficaces
● Deriva de la ingeniería
● Objetivo: Construir y Evaluar
Física, Biología, Química, etc.
Computación, Arquitectura, Ingenierías en
general, Medicina 18

19. La forma de entender el objeto de investigación (la ontología) y la manera en que se construye el conocimiento
(epistemología) en las ciencias naturales o del comportamiento se orienta a generalizar leyes para describir,
explicar o predecir fenómenos existentes en la naturaleza.
19

20. 20
Perspectiva de investigación
Dimensión Positivista Interpretativo Diseño
Ontología
(entendimiento del
objeto de
investigación)
Una sola realidad.
Conocida, probabilística,
tangible.
Múltiples realidades,
basadas en una
construcción social.
Múltiple, contextualmente situada en
estados o mundo alternativos.
Socio-tecnológicamente habilitado
Epistemología
(Construcción del
conocimiento)
Objetiva; desapasionada,
observador imparcial de
la verdad.
Subjetivas, es decir, los
valores y el conocimiento
emergen de la interacción
investigador-participante
Conocimiento a través del hacer:
objetivamente limitado construcción
dentro de un contexto. Significado
revelado a partir de una iteración
circunscrita.
Metodología Observación;
cuantitativa, estadística
Participación; cualitativa.
Hermenéutica y dialéctica.
Desarrollo. Medir el impacto de los
artefactos en la composición del
sistema.
Axiología
(rol de los valores)
Una verdad universal;
predicción
Comprensión: situada y
descrita
Control; la creación; evolución (es
decir mejoras); comprensión
Design Science Research in Information Systems. Vijay Vaishnavi y Bill Kuechler[4]

21. Modelo del proceso de la investigación
científica basada en el diseño
21[4]

22. ¿Qué puede motivar una investigación DSR?
22
[5]

23. Los proyectos que parten del ciclo de Relevancia, nacen de una
necesidad expresada o identificada en colaboración con una
organización real
23
[5]

24. Aquellas investigaciones que inician desde el diseño,son típicamente
proyectos enmarcados dentro de un proyecto marco o que dan
continuidad a un proyecto anterior.
24
[5]

25. Finalmente aquellos que inician desde el ciclo de Rigor, surgen de la
identificación de vacíos en una disciplina
25
[5]

26. Directrices para guiar una
investigación DSR
26
[1]

27. Constructo
Modelo
Instanciaciones
Métodos
Mejores teorías
Guía 1: Las
ciencias del diseño
tienen como objeto
de estudio un
artefacto*
La investigación científica basada
en el diseño debe producir un
artefacto viable en la forma de un
constructo, un modelo, un método
o una instanciación.
* Artefacto, según Simon (1969) es todo lo que no es natural, es algo construido por el hombre 27
[1]

28. Las Salidas de la Investigación del Diseño (Artefacto)
28
[4]

29. 29
[6]

30. Guía 2:
Relevancia del
Problema
La solución debe resolver
un problema importante
para la comunidad
30
[1]

31. 31
● Estado actual
○ Analizan diversos Modelos de Flexibilidad de Infraestructura de TI
(ITIF) identificando principalmente el de Byrd & Turner el cual consta
de 8 dimensiones agrupadas en tres factores principales: Integración,
modularidad y flexibilidad del personal de TI. Añadiendo a dos
modelos más de ITIF, los cuales agregan dos dimensiones más: la
Innovación y la Flexibilidad de los Sistemas de Información ambos
aplicados a determinados sectores de la industria de Perú y Malasia
respectivamente.
● Conclusión
Esta revisión de la literatura permitió mostrar la relevancia del tema
para la investigación en TI.
[6]

32. Guía 3:
Evaluación del
Diseño
La utilidad, calidad y eficacia de
un artefacto de diseño debe ser
rigurosamente demostrado a
través de métodos de evaluación
bien ejecutados
32
[1]

33. Métodos de Evaluación del Diseño
33
Observacional Estudio de caso: Estudio en profundidad del artefacto en el entorno de la empresa
Estudio de campo: Supervisar el uso del dispositivo en múltiples proyectos
Analítica Análisis estático: examen de la estructura de artefactos en referencia a las cualidades
estática (por ejemplo, complejidades)
Análisis de arquitectura: Estudio de ajuste del artefacto a la arquitectura del Sistema de Información.
Optimización: Demostración de la optimización de las propiedades de un artefacto
Análisis dinámico: Estudio de la calidad dinámica de un dispositivo en uso (Ejemplo: Rendimiento)
Experimental Experimento controlado: Estudio del artefacto en un ambiente controlado para el análisis de sus
propiedades, por ejemplo la usabilidad
Simulación: Análisis de un artefacto con datos artificiales.
Testeo Testeo funcional(Black Box):Ejecución del artefacto para descubrir fallos e identificar los defectos
por medio de dispositivos específicos.
Testeo estructural (White Box): Prueba del rendimiento con respecto a métricas en la
implementación de un artefacto (por ejemplo, prueba de enrutamiento de IPs)
Argumentación Argumentación: uso de la información basada en la ciencia para construir un argumento convincente
sobre la utilidad del artefacto
Escenarios: construcción de escenarios detallada alrededor del artefacto para demostrar su utilidad
(por ejemplo: prospectiva)
[11]
[7]

34. ¿Qué se debe evaluar?
● ¿Qué tan bien funciona?
● Se requieren métricas y mediciones, por ejemplo: funcionalidad, integridad,
rendimiento, facilidad de uso, estética, fiabilidad, etc.
● Hipótesis sobre el comportamiento de los dispositivos o soluciones
● Si el análisis confirma o contradice una hipótesis
● Conduce hacia una nueva percepción o conclusión
● Salidas de la evaluación --> A través de los parámetros de desempeño
34

35. Parámetros de desempeño del
Diseño
Comportamiento
Actitud, Adopción, etc.
Interfase Hombre-
Artefacto
Usabilidad, ergonomía, etc
Aspectos técnicos del artefacto
Eficacia, tiempo de respuesta, adaptabilidad,
escalabilidad, capacidad, confiabilidad,
seguridad, mantenibilidad, portabilidad,
compatibilidad, etc.
Económicos
Costo, beneficios, riesgo, etc.
Organizacionales-
Estratégicos
Ventaja competitiva,
flexibilidad estratégica, clima
organizacional, etc.
Sociales
Impacto, aceptación,
opinión, etc
35

36. 36
● Analítica
○ Análisis estadístico del resultado de la aplicación del
instrumento a 150 CIOs
○ Diez especialistas en TI analizaron y validaron los
factores de cada dimensión del instrumento
propuesto, mediante la aplicación de la Tabla de
Evaluación de factores
● Observacional
○ Identificar las dimensiones que tienen mayor
incidencia en las instituciones para lograr un posterior
nivel de ITIF.[6]

37. Guía 4:
Contribuciones a
la Investigación
La efectiva investigación
científica basada en el diseño
debe proporcionar aportes claros
y verificables en cualquiera de
éstas tres áreas: el diseño del
artefacto, el conocimiento para su
construcción (base teórica del
diseño) y/o el conocimiento para
su evaluación (metodología del
diseño).
37
[1]

38. 38
○ El estudio brinda un aporte académico y organizacional, porque
proporciona un modelo de medición que ayudará a las instituciones a
identificar su nivel de flexibilidad actual y aplicar las medidas correctivas
necesarias
○ Identifica a las dimensiones de mayor incidencia para lograr un alto nivel
de ITIF:
✓ Integración
✓ Modularidad
✓ Modelo del negocio
✓ Seguridad de TI
✓ Flexibilidad de SI
✓ Flexibilidad del personal de TI
○ Aplica un instrumento validado a los Jefes de Sistemas de un grupo de
instituciones públicas (150), obteniendo un indicador de flexibilidad Básica.
[6]

39. Guía 5:
Rigurosidad en la
Investigación
Métodos rigurosos para la
construcción y evaluación del
artefacto
39
[1]

40. 40
○ Validación del modelo propuesto de ITIF mediante juicio de
expertos
○ Determinar el modelo de madurez de ITIF mediante
herramientas validadas
Uso de herramientas validadas
[6]

41. Guía 6: El diseño
como un proceso
de investigación.
El diseño es esencialmente un
proceso de búsqueda para
descubrir una solución efectiva a
un problema.
41
[1]

42. 42
○ El instrumento estudió a nueve modelos de ITIF, tomando
aportes significativos de tres de ellos
○ El instrumento tomó aportes importantes de modelos de
madurez internacionalmente establecidos como CMMI,
CobIT e ITIL
○ El instrumento fue aplicado a 25 Jefes de Sistemas de las
Instituciones Públicas del Perú
[6]

43. Guía 7:
Comunicación de
la Investigación
El resultado de una investigación
basada en DSR debe ser
presentado de manera efectiva
tanto para audiencias orientadas
a la tecnología, así como a las que
están orientadas a la gestión.
43
[1]

44. 44

45. 45
Audiencia tecnológica
● Conceptos de Flexibilidad de Infraestructura de TI
● Mostrar los modelos más relevantes de Flexibilidad de
Infraestructura de TI
Audiencia gerencial
● Conocimiento sobre el nivel de ITIF que poseen las instituciones
públicas del Perú, es Básica debido a la baja flexibilidad de los
Sistemas de Información y el bajo conocimiento del modelo de
negocio.
● Las dimensiones que tienen mayor incidencia en las instituciones para
lograr un posterior nivel de ITIF son: Flexibilidad de Personal de TI e
Integración.
[6]

46. Propuesta de estructura de Informe de Investigación del
Diseño
Introducción
● Definición del Problema
● Justificación (contribución del estudio)
● Objetivos del estudio de investigación
● Objetivos del diseño (artefacto)
● Metodología
● Estructura de la investigación (descripción de capítulos)
Marco Teórico (conceptos relevantes al dominio del problema)
Estado del Arte (historia del artefacto estudiado)
Diseño Propuesto (propuesta teórica, arquitectura e implementación)
Prototipo (descripción y demostración)
Evaluación
Investigación futura
Conclusiones
46[9]

47. Ejemplo 1 Enterprise Architecture and ITIL
47
[10]

48. Ejemplo 2 Modelo para medir la flexibilidad de infraestructura de tecnología de
información
48[6]

49. 49[6]

50. 50
Design Science
Research
Centros / Labs

51. 51

52. 52

53. 53

54. 54
Biblioteca
USAT

55. Bibliografía[1] H. Simon. The sciences of the artificial. Cambridge: MIT press, 1996.
[2] A. Hevner y S. Chatterjee. Design research in information systems: theory and practice. Vol. 22. Londres: Springer Science & Business Media, 2010.
[3] S. Gregor y A. Hevner. "The Knowledge Innovation Matrix (KIM): a clarifying lens for innovation." Informing Science: The International Journal of an Emerging
Transdiscipline 17 (2014): 217-239.
[4] V. Vaishnavi y W. Kuechler. Design science research methods and patterns: innovating information and communication technology. Florida: Auerbach, 2007.
[5] R. González y A. Pomares "LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA BASADA EN EL DISEÑO COMO EJE DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN EN INGENIERÍA." Pontificia
Universidad Javeriana-Bogotá, Colombia. 2012.
[6] E. Sabana. "Modelo para medir la flexibilidad de infraestructura de tecnología de información" . M. Ing. de Sistemas, UNMSM, Lima, Perú, 2013.
[7] A. Hevner, S.March, J.Park y S. Ram "Design science in information systems research." MIS quarterly 28.1 (2004): 75-105.
[8]A. Cataldo. Design science research, una breve introducción. Alejandro Cataldo. Presentación. Disponible en ResearchGate.com
[9] J. Velarde. La Investigación del Diseño en Gestión de Sistemas de Información. UNMSM. 2007
[10] M. Vicente. “Enterprise Architecture and ITIL” Master Thesis, Instituto Superior Técnico, Lisboa, Portugal 2013
[11] J.De Sordi, M.l Meireles, C. Sanches Design Science: Uma Abordagem Inexplorada por Pesquisadores Brasileiros em Gestão
de Sistemas de Informação http://www.anpad.org.br/admin/pdf/adi2038.pdf , 2010
[12] A. Dresch. Design Science e Design Science Research como Artefatos Metodológicos para Engenharia de Produção. http://www.repositorio.jesuita.org.
br/bitstream/handle/UNISINOS/4075/51.pdf?sequence=1&isAllowed=y , 2013 55

56. 56
Fotografías e imágenes usadas
15
a) http://comps.canstockphoto.es/can-stock-photo_csp22932732.jpg
b) http://thumbs.dreamstime.com/z/usos-m%C3%B3viles-software-empresarial-y-concepto-social-del-servicio-del-establecimiento-de-una-red-de-los-medios-smartphone-30388975.jpg
19 http://m1.paperblog.com/i/326/3262433/como-funciona-el-metodo-cientifico-L-7Qt2NU.jpeg
27 http://demo.complete-oscommerce.com/212217/images/laptop-8.jpg
30 http://www.onlinevalles.com/wp-content/uploads/2015/06/shutterstock_126278537-680x453-2.jpg
32 http://2.bp.blogspot.com/-NUCNAV3pCWY/VIdKMoMDY3I/AAAAAAAAAS4/kkoLk5psDiQ/s1600/gauge-512.png
37 http://image.shutterstock.com/z/stock-vector-human-head-and-icons-of-science-the-concept-of-scientific-discoveries-the-idea-of-learning-128976941.jpg
39 http://freetoviewjournals.pls.org.uk/images/belly.jpg
41 http://www.centreaplicat.com/fotos/nouarti.png
43 http://4vector.com/i/free-vector-business-people-vector_128696_business-people-vector/shutterstock_17016193.jpg
51,52 y 53 Capturas de pantallas de las paginas web de los centros de investigación en referencia
54 Carátulas escaneadas de los libros en referencia
Diap. URL

57. Gracias
57
Ing. Karla Reyes Burgos
kreyes@usat.edu.pe
http://kreyesburgos.blogspot.com
@KReyesB
Marzo de 2016