Design science research

Design science research הוא סוג מחקר במערכות מידע. DSR מגדיר סט של טכניקות אנליטיות ופרספקטיבות לפיתוח יישום (artifact) חדשני בתחום מערכות המידע, תיעוד השימוש ביישום וניתוח תהליך יצירתו משמשים את החוקר ליצירת תובנות תאורטיות אודות תחום המחקר אליו קשור היישום ולהבנה מעמיקה יותר של הבעיה שלשמה פותח היישום‏.
ב-DSR, התחומים הנחקרים הם מעט יותר פרגמטיים מטבעם מאשר אלו הנחקרים במחקר הסיבתי הקלסי. ניתן לראות במחקר מסוג DSR כתהליך שבא לשפר ולהבין יותר טוב את הביצועים האינדיבידואלים והארגוניים בסביבת מערכות המידע‏. קיימות שתי קבוצות מחקרים שונות של חוקרים בתחום ה-DSR, האחת היא קבוצת המחקרים של פרופסור אלן האבנר והשנייה היא של פרופסור ג'ואן ארנסט ואן אייקן. לפי פרופסור ואן אייקן מטרת ה-DSR היא לייצר ידע שישמש בעתיד מומחים שונים הפועלים בתחום בו עוסק המחקר ושלשמו פותח היישום בו עוסק המחקר. ניתן להבחין בין מטרת ה-DSR למטרות מחקרים מסבירים (explanatory sciences), מחקרים נטורליסטיים או סוציולוגיים שמטרתם לייצר ידע לתיאור, חיזוי והסבר תופעות שונות‏. לטענת האבנר המטרה העיקרית של DSR היא לייצר ידע שיסייע להבין טוב יותר תחום במערכות מידע, זאת באמצעות פיתוח היישום‏‏ (designed artifact).

גורמים היסטוריים לפיתוח DSR

ניתן למצוא אלמנטים מרכזיים ומאפיינים של DSR בעבודות ומחקרים רבים שנעשו עוד מהימים הראשונים של מדעי המחשב. מדעני מחשבים ביצעו מאז ומעולם DSR מבלי לכנות בשם זה את עבודתם, הם פיתחו ארכיטקטורות חדשות למחשבים, שפות תכנות חדשות, מהדרים, אלגוריתמים, מבני וקובצי נתונים חדשניים, שיטות אחסון נתונים וכו'. לעומת מדעי המחשב, המחקרים הראשונים בתחום מערכות המידע התמקדו בניסוחים תאורטיים של גישות לפיתוח מערכות ושיטות. פילוסופיית המחקר הדומיננטית הייתה לצבור חומר תאורטי על מנת שההשערות בתחום יהיו מבוססות על מגוון עשיר של מקורות‏. מחקרים שנעשו מתחילת שנות ה-90 ואלך גרסו כי אסטרטגיה זו של פיתוח תאוריה מחקרית עם השלכות מעשיות נשארה בתחום האקדמי ולמעשה נכשלה כישלון חרוץ ביכולתה לעניין את הסביבות הארגוניות שעובדות בפועל עם מערכות מידע. כישלון זה הוביל לפיתוח מתודולוגיות פרקטיות דוגמת ה-DSR.

בחינת ההשערות ומודל 3 המעגלים ב-DSR

ניתן לחלק את אופן בחינת ההשערות במחקר שהוא DSR לשני סוגים‏ – סוג אחד הוא בחינת השערות בסביבה מלאכותית (artificial evaluation) תחתיו נכנסות בדיקות מעבדה, ניסויים, סימולציות, הוכחות מתמטיות וכו'. הסוג השני הוא בחינת השערות בסביבה טבעית (naturalistic evaluation) – בגישה זו הבחינה היא תמיד אמפירית ועל כן תחת הגדרה זו נכנסות שיטות כמו חקר מקרה, ביצוע סקרים, ומחקר פעולה (action research). ניתן לראות DSR כהתגלמות של 3 מעגלים הקשורים באופן הדוק זה לזה‏. מעגל הרלוונטיות (relevance cycle) הוא המעגל שמייצג את תיכון היישום, מעגל זה מייצג את הכלי המפותח כקלט להבנת התחום אותו אנו חוקרים ובנוסף במעגל זה נקבעים הקריטריונים המוסכמים להערכת תוצאות המחקר. המעגל השני הוא ה-rigor cycle, במעגל זה על החוקר להבטיח כי היישום המפותח אכן חדשני, זאת באמצעות סיכום מעמיק והתמצאות במחקרים שנעשו עד כה בתחום, ההנחה היא כי הכלי יכול להיות חדשני אך ורק אם נמצא בבירור כי היישומים הקיימים לא עונים על הדרישות הקיימות ולא מסייעים להבין טוב יותר את הבעיה מולה עומד החוקר. המעגל המרכזי הוא ה-design cycle שמהווה למעשה את החיבור בין שני המעגלים האחרים. מעגל זה מתאר את הקשר הרציף וההתכתבות המתמדת שצריכה להתבצע בין ה-rigor cycle לבין ה-relevance cycle.

דוגמאות למחקרים מסוג DSR

קיימות מספר דוגמאות למחקרים מסוג DSR, לרוב בתחום איכות המידע ואיכות הנתונים. בשנת 2012 פורסם על ידי החוקרים אוסטרובסקי והלפרט מאוניברסיטת דבלין מחקר שמטרתו להוות דוגמה לביצוע מחקר מסוג DSR, במסגרת המחקר פותח כלי תומך החלטה כאשר מטרת הכלי הייתה לבחון זווית מסוימת של התאוריה לפיה להצגת מידע (information representation) יש השפעה על איכות המידע (נכונות המשתמש להשתמש בו). אוסטרובסקי והלפרט מציגים את תהליך המחקר לפי הקווים של DSR כאשר בחינת ההשערות נעשית בכלים ניסויים שמופעלים על הכלי המפותח. במחקר נוסף שנערך על ידי אותם חוקרים בשנת 2012 הודגם כיצד מעורבות אנושית בקביעת טכניקת אומדן איכות המידע משפרת את טכניקת אומדן איכות המידע, זאת באמצעות חקר מקרה שכלל בניית יישום (artifact) בהתאם לקווים המנחים של DSR.
בישראל, מחקר שנערך באוניברסיטת בן-גוריון בשנת 2010 הציג באמצעות פיתוח יישום לפי עקרונות ה-DSR כיצד שילוב מנגנוני המלצה מבוססי שימוש בנתוני עבר משפיע על איכות קבלת ההחלטות בכלים תומכי החלטה. מחקר נוסף שנערך בבן-גוריון הציג יישום ששימש כאמצעי לבחינת ההשערה לפיה הוספת אלמנטים של רשתות חברתיות למערכת תומכת החלטה משפיעה על תהליך קבלת ההחלטות של המשתמש במערכת‏.