Os desafios da pesquisa compartilhada

Desirée Sant'Anna Maestri
UX Researcher
,
Trinca
UPDATE:

A pandemia mudou tudo em 2020.
Por isso este artigo foi revisitado por quem escreveu em entrevista para o UXNOW com apoio da Deeploy.me

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A interação humano-computador não é suficiente para definir o envolvimento com uma marca, serviço ou produto tecnológico, pois a experiência extrapola a interação com o artefato. Consequentemente, é fundamental compreender as pessoas não apenas enquanto usuárias, mas como seres sociais complexos. Neste cenário, a pesquisa, que até então era algo acadêmico ou relacionada ao consumo, passa a se tornar uma necessidade também do mercado de tecnologia. Por isso, o design incorporou a pesquisa como um elemento central no desenvolvimento de soluções. 

A pesquisa em design contempla abordagens tanto quantitativas como qualitativas, a partir da combinação de diferentes metodologias e técnicas. Entre essas técnicas, o que vem despertando mais interesse é a etnografia, na medida em que aprofunda o entendimento sobre a cultura, hábitos, desejos e necessidades das pessoas que interagem com determinado produto ou serviço. 

Do ponto de vista acadêmico, pesquisar é um processo longo, denso e individual. A etnografia é uma atividade ainda mais solitária, uma vez que apenas um/a pesquisador/a se relaciona com as pessoas e com a cultura do seu objeto de análise. Isso significa que temos apenas um diário de campo, um sistema de códigos para anotações e categorização, um viés de análise e um processo de trabalho. 

Por outro lado, a pesquisa aplicada ao mercado tecnológico precisa se adaptar aos processos dinâmicos, iterativos e objetivos próprios da área. Há vários estudos e materiais sobre esse tema, como o livro Practical ethnography: A guide to doing ethnography in the private sector, de Sam Ladner [1]. No texto, a autora comenta especificamente sobre os desafios de ser uma “Interpretativist Project Manager”, que é como ela se refere a quem compreende o gap entre o método interpretativo (etnografia) e o método positivista de gerenciamento de projetos tecnológicos, pautados por valores/hora. 

Uma “Interpretativist Project Manager” organiza projetos colaborativos, nos quais diferentes profissionais estão pesquisando e analisando simultaneamente a partir de diversas técnicas. Isso implica em compartilhar também a etnografia, tanto na execução quanto na análise. Os resultados das etnografias aplicadas ao mercado tecnológico também são diferentes, pois precisam gerar insights para o desenvolvimento de um produto ou serviço. Ela é menos literária e mais pragmática do que a etnografia acadêmica. 

Minha trajetória profissional e acadêmica – que se iniciou na comunicação, passou pela formação em Antropologia, até chegar na especialização e mestrado envolvendo design e tecnologia – me permitiu conhecer tanto a pesquisa quanto o setor privado. Consolidei a ponte entre esses dois mundos atuando como UX Researcher em projetos de tecnologia e, desde então, venho enfrentando os desafios de realizar pesquisas compactas e compartilhadas. 

Trago aqui um exemplo de pesquisa que coordenei junto a uma equipe multidisciplinar composta por designers, antropólogos e gestores de produto e de projeto. Utilizamos abordagens quantitativas e qualitativas com diferentes metodologias e técnicas: análise de dados quantitativos, desk research, entrevistas, questionários e, claro, etnografias. Nesse projeto, a pesquisa de campo foi realizada em várias regiões do país simultaneamente e nos reportávamos ao cliente quase diariamente. Perante este cenário, alguns desafios se destacaram:

  1. Como podemos co-criar o conhecimento a partir de uma etnografia compartilhada?
  2. Como compartilhar as notas, insights e descobertas de campo com uma equipe multidisciplinar, na qual cada pessoa tem uma responsabilidade e, portanto, um interesse diferente nos materiais. Como tornar isso mais claro e objetivo para todos? 
  3. Como compartilhar descobertas durante a pesquisa? Campos simultâneos, sistemas de anotações diferentes de cada pesquisador/a. Como sistematizar de modo que todos possam acompanhar e iterar a estratégia caso seja necessário.
  4. Como manter os stakeholders e clientes tranquilos atualizados dos progressos na pesquisa sem sobrecarregar a equipe com a criação de entregáveis parciais? 
  5. Como criar a reciprocidade, ou seja, dar um retorno aos interlocutores do que foi feito com as informações que coletamos? Sejam eles clientes dos nossos clientes ou usuários finais. 
  6. Como traduzir esses materiais do campo etnográfico em insumos de design? 
  7. E, por fim, como organizar todos esses processos de forma ágil e iterativa?

Para solucionar – ou mitigar – esses desafios, me apoiei em princípios de engenharia, gestão e mídia do conhecimento que aprendi durante o mestrado [2]. De maneira bem resumida, o conhecimento segundo a Hierarquia DIKW, também conhecida como Pirâmide do Conhecimento, pode ser dividido em quatro elementos: (D)dado, (I)informação, (K)conhecimento e (W)sabedoria. O processo de pesquisa aplicada ao mercado acompanha o processo do conhecimento, conforme a representação da Hierarquia DIKW feita por Jonathan Hey (2004) [3]: 

https://www.researchgate.net/profile/Christian_Johansson/publication/235897850/figure/fig4/AS:650042083905563@1531993518377/Knowledge-Pyramid-as-a-DIKW-Continuum-which-is-another-visual-representation-from-Clark.png
Fonte: Hey, 2004. 

Engenharia, gestão e mídia, portanto, são disciplinas que organizam o conhecimento em diferentes âmbitos. A engenharia é a parte responsável por criar sistemas que consigam tratar e organizar esses dados, transformando-os em informação. A gestão organiza e utiliza essa informação para gerar conhecimento que, aplicado, torna-se sabedoria. A mídia do conhecimento, por sua vez, é responsável pela visualização da informação das mais diversas formas: texto, imagem, vídeo, som, gráficos, diagramas, mapas mentais, etc. 

Quando falamos de pesquisa compartilhada, isso se reflete no uso de ferramentas para gestão de projetos, repositórios compartilhados e processos de trabalho. Existem várias opções de ferramentas e metodologias no mercado e o mais adequado sempre é aquele (ou aqueles) que melhor atendem ao projeto e à equipe.

No exemplo que citei acima, utilizamos uma única ferramenta para armazenar nossos materiais na nuvem e gerenciar as etapas do projeto. Com uma organização centralizada e colaborativa, criamos macrocategorias para separar o tipo de informação: 

  • Gestão do projeto: um kanban de tarefas separadas por prazo, responsável e status.
  • Repositório de materiais: referências teóricas, ferramentas úteis, materiais enviados pelo cliente e desk research.
  • Reuniões e anotações gerais: registramos as reuniões e as deliberações para que todas as pessoas fiquem cientes, mesmo que não tenham participado de todas as reuniões.
  • Materiais consolidados: tudo que nós produzimos de síntese ou de entregáveis para o cliente.
  • Pesquisa de campo: aqui ficava o planejamento dos deslocamentos e agendamentos e também os materiais (brutos) produzidos em campo.

Dentro de cada uma delas, organizamos os materiais a partir de categorias de pesquisa, que são relacionadas aos objetivos de um projeto específico. Assim, conseguimos concentrar todas as informações também pelo assunto, independente da fonte, seja de repositório, consolidados, pesquisa de campo, reuniões, etc., facilitando a busca nos materiais.

Usamos cores, ícones, tags e filtros para estruturar visualmente as informações e os tipos de materiais. Ordenamos também de acordo com o papel na equipe, de modo a agilizar a visualização das informações pertinentes para cada um. Para quem está na gestão, o kanban, o calendário, e a tabela de materiais com data e status. Para pesquisadores, templates para facilitar e padronizar as anotações de campo. Para analisar, reunimos todos os tipos de materiais (desk research, dados, relatos de campo, entrevistas, questionários) separados por categorias de pesquisa. Assim, quando queríamos analisar uma determinada questão, era só filtrar a categoria e tínhamos acesso a todo tipo de material sobre aquele assunto. E para consultar alguma coisa que aconteceu lá no início, a sessão de materiais consolidados nos trazia atalhos e resumos pontuais com muita agilidade. 

Dessa forma, mesmo com os desafios impostos pela complexidade da pesquisa compartilhada, foi possível nos adaptarmos para alcançar o equilíbrio entre estudo e eficiência. Fazer pesquisa, independente do tipo que for, é sempre um processo difícil. Mas também é muito gratificante ver os resultados impactando diretamente na vida das pessoas. É uma sensação incrível que faz tudo isso valer a pena.

Referências

1. Ladner, S. (2014). Practical ethnography: A guide to doing ethnography in the private sector. Walnut Creek,
CA: Left Coast Press, Inc.

2. Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da Universidade Federal de Santa Catarina: www.egc.ufsc.br

3. HEY, J. (2004). The Data, Information, Knowledge, Wisdom Chain: The Metaphorical link. Intergovernmental Oceanographic Commission.

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Desirée Sant'Anna Maestri
UX Researcher
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Trinca

Sou mestra em Engenharia e Gestão do Conhecimento pela UFSC, especialista em UX Design pela Univali e Cientista Social formada na UFPR. Atuo como UX Researcher e Product Designer em projetos envolvendo design e tecnologia. Também sou professora e facilito workshops e palestras sobre design, pesquisa, programação e mulheres na tecnologia. Além disso, sou ativista da diversidade na tecnologia e acredito no design como uma forma de criar experiências mais inclusivas e empoderadoras.

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