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2005年07月14日
Hevner
Hevner, Alan R., Salvatore T. March, Jinsoo Park and Sudha Ram, “Design Science in Information Systems Research,” MIS Quarterly, Vol. 28, No. 1, 2004, pp.75-106.
テクノロジと行動をISで説明するには別々の二つに分けて述べるは難しい。テクノロジと行動はISおよびISリサーチにおいても分けて考えるのは難しい。また、ITの人工物はconstruct(vocabulary and symbols), models(abstractions and representations), methods(algorithms and practices), instantiations(implemented and prototype system)のように広く定義される。このように定義されることによってIS研究者たちが組織内のISを発展、実行することによって自然に発生する問題を処理し、理解することを可能にする。つまり、IS研究においては「behavioral-science：行動科学」と「design-science：認知科学」に分けて考えられるし、その二つのアプローチからの成り立つIS研究のシナジー効果も得られる。
IS研究のフレームワークは興味のある問題スペースとして定義される「環境（人、組織、テクノロジ）」とIS研究を行うことにあたって生じる「知識ベース」から成り立つ。組織内で人々によって認められて、その中で、ゴール、仕事、問題解決と同じくビジネスニーズを定める機会がある。また、ビジネスニーズは組織的戦略、構造、文化、既存のビジネスプロセスから評価・判断される。一方、知識ベースは基礎と 方法論からなる。IS研究での行動科学と認知科学の貢献はISを適切な環境でビジネスニーズに適用されることとこれからの研究と実験のための知識ベースを増やしていることであろう。
正確なデータに根拠を置いて典型的な分析手方を用いる行動科学アプローチからのIS研究調査はDevelopとJustifyの究明であり、人工物の有効性や性質を評価するために最小限の数値的なデータを用いる認知科学アプローチからのIS研究調査はBuildとEvaluateとして評価される。
最後には、IS研究においてdesign-scienceのためのガイドラインとして、①人工物としてのデザイン、②関連問題、③デザイン評価（有用性、性質、有効性）、④調査貢献、⑤調査の厳密、⑥探索デザイン、⑦調査の伝達などの7つがあげられる。実際にガイドラインがよく生かされている論文をあげ、実践での例を挙げている。
＜コメント＞
IS調査において定量的なデータや定性的なデータを用いる場合、理論の客観性をどうやって保つのかというところが一番苦心するところだと思う。上記のように行動科学的なアプローチからの定量的なデータを用いてIS調査のJustifyの究明は可能であるが、Artifactsの有用性や有効性を明らかにする場合にはその認知科学のArtifactsのEvaluateが必要であろう。つまり、行動科学と認知科学の両方をうまく活用することでIS研究調査においてのシナジー効果が得られるだろう。 ＜池銀貞＞
投稿者 student : 2005年07月14日 08:49
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