Padrões na Pesquisa em Foresight: uma Abordagem de Modelagem de Tópicos

Abstract

O foresight é considerado uma área de estudo altamente diversificada. Diante disso, o objetivo deste estudo é analisar os padrões e tendências na pesquisa em foresight. Para tal foi realizado um mapeamento sistemático de 870 documentos oriundos das bases de dados Scopus e Web of Science, os quais foram analisados utilizando a modelagem de tópicos. Desta análise foram extraídos seis tópicos demonstrando que a pesquisa em foresight inclui predominantemente os temas: Processos e Cenários, Métodos de Foresight, Políticas e Desenvolvimento Nacional, Desenvolvimento Tecnológico, Sistema de Foresight, e Foresight e Indústria. Além disso, verificou-se que a tendência geral da pesquisa em foresight teve produtividade positiva nos últimos anos, e que o tema Processos e Cenários apresenta-se como o tópico com maior proporção e tendência crescente nos últimos anos. Como contribuições teóricas destacam-se a demonstração e descrição da aplicação da modelagem de tópicos na síntese e estruturação de um corpo substancial da literatura; a extração dos tópicos que destacam os principais temas de pesquisa em foresight; e a apresentação da tendência da pesquisa em foresight. Como contribuição prática, destaca-se que o mapeamento da pesquisa em foresight pode auxiliar as empresas a compreender melhor o foresight para obter benefícios com as suas práticas.

Full text

XLV Encontro da ANPAD - EnANPAD 2021
On-line - 4 - 8 de out de 2021
2177-2576 versão online
Padrões na Pesquisa em Foresight: uma Abordagem de Modelagem de Tópicos
Autoria
JOSIANE PIVA TESTOLIN DA SILVA CARAFFINI - josianetsc@gmail.com
Prog de Pós-Grad em Admin/Esc de Admin – PPGA/EA - Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Outro - Outra
Raquel Janissek-Muniz - rjmuniz@ufrgs.br
Prog de Pós-Grad em Admin/Esc de Admin – PPGA/EA - Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Outro - Outra
Resumo
O foresight é considerado uma área de estudo altamente diversificada. Diante disso, o
objetivo deste estudo é analisar os padrões e tendências na pesquisa em foresight. Para tal foi
realizado um mapeamento sistemático de 870 documentos oriundos das bases de dados
Scopus e Web of Science, os quais foram analisados utilizando a modelagem de tópicos.
Desta análise foram extraídos seis tópicos demonstrando que a pesquisa em foresight inclui
predominantemente os temas: Processos e Cenários, Métodos de Foresight, Políticas e
Desenvolvimento Nacional, Desenvolvimento Tecnológico, Sistema de Foresight, e
Foresight e Indústria. Além disso, verificou-se que a tendência geral da pesquisa em
foresight teve produtividade positiva nos últimos anos, e que o tema Processos e Cenários
apresenta-se como o tópico com maior proporção e tendência crescente nos últimos anos.
Como contribuições teóricas destacam-se a demonstração e descrição da aplicação da
modelagem de tópicos na síntese e estruturação de um corpo substancial da literatura; a
extração dos tópicos que destacam os principais temas de pesquisa em foresight; e a
apresentação da tendência da pesquisa em foresight. Como contribuição prática, destaca-se
que o mapeamento da pesquisa em foresight pode auxiliar as empresas a compreender
melhor o foresight para obter benefícios com as suas práticas.

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Padrões na Pesquisa em Foresight: uma Abordagem de Modelagem de Tópicos
Resumo:
O foresight é considerado uma área de estudo altamente diversificada. Diante disso, o objetivo
deste estudo é analisar os padrões e tendências na pesquisa em foresight. Para tal foi realizado
um mapeamento sistemático de 870 documentos oriundos das bases de dados Scopus e Web of
Science, os quais foram analisados utilizando a modelagem de tópicos. Desta análise foram
extraídos seis tópicos demonstrando que a pesquisa em foresight inclui predominantemente os
temas: Processos e Cenários, Métodos de Foresight, Políticas e Desenvolvimento Nacional,
Desenvolvimento Tecnológico, Sistema de Foresight, e Foresight e Indústria. Além disso,
verificou-se que a tendência geral da pesquisa em foresight teve produtividade positiva nos
últimos anos, e que o tema Processos e Cenários apresenta-se como o tópico com maior
proporção e tendência crescente nos últimos anos. Como contribuições teóricas destacam-se a
demonstração e descrição da aplicação da modelagem de tópicos na síntese e estruturação de
um corpo substancial da literatura; a extração dos tópicos que destacam os principais temas de
pesquisa em foresight; e a apresentação da tendência da pesquisa em foresight. Como
contribuição prática, destaca-se que o mapeamento da pesquisa em foresight pode auxiliar as
empresas a compreender melhor o foresight para obter benefícios com as suas práticas.
Palavras-chave: Foresight; LDA; Mapeamento sistemático; Modelagem de tópicos.
1 Introdução
Um estudo recente do Gartner Inc. (2020) apontou que as empresas consideradas como
preparadas para o futuro são aquelas que se antecipam às oportunidades e ameaças para se
manter à frente das mudanças. A pesquisa sobre o foresigth tem enfatizado a necessidade de
antecipação (Mühlroth & Grottke, 2018). O foresigth consiste em olhar para o futuro de longo
prazo de forma sistemática e considerar futuros possíveis e plausíveis para a tomada de decisão
(Kayser & Blind, 2017). As práticas de foresight podem abordar diferentes aspectos, como
inovação, tecnologia, marketing etc., e levar ao desenvolvimento de produtos e serviços
inovadores e a um melhor desempenho organizacional (Dadkhah, Bayat, Fazli, Tork, &
Ebrahimiet, 2018; Sakellariou, Karantinou, & Goffin, 2020).
O papel do foresight no âmbito organizacional ganhou popularidade na última década,
de forma global (Gokhberg, Kuzminov, Khabirova & Thurner, 2020). Verifica-se o contínuo
interesse de pesquisas científicas sobre o tema, como as pesquisas de Kononiuk e Glinska
(2015) que analisaram implementação do foresight em pequenas empresas da Polônia; de Jafari
e NiliPourTabataba'i (2017) que investigaram os impactos do foresight corporativo na
inovação, na qualidade da tomada de decisões estratégicas dos gerentes e no desempenho
organizacional no setor bancário do Irã; e de Vishnevskiy, Karasev, Meissner, Razheva e
Klubova (2017) que abordaram o foresight tecnológico na construção civil naval da Rússia,
entre outros. Já Schweitzer, Hofmann e Meinheit (2019), no setor automobilístico, descreveram
como as organizações podem implementar o foresight estratégico de clientes para aproveitar as
ideias dos clientes e estabelecer uma base para a tomada de decisões estratégicas; enquanto
Haarhaus e Liening (2020) investigaram o impacto do foresight estratégico na flexibilidade
estratégica e racionalidade da decisão, e como ele é moderado pelo grau de certeza ambiental.
Evidências sobre o interesse das pesquisas científicas no tema também podem ser
verificadas a partir de revisões sistemáticas de literatura, como por exemplo a pesquisa de
Adegbile, Sarpong e Meissner (2017) que forneceu uma revisão do foresight estratégico e sua
influência na inovação, com base em publicações acadêmicas do período 1990-2014. Da mesma
forma, Iden, Methlie e Christensen (2017) investigaram a natureza do foresight estratégico em
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artigos científicos de 2000 a 2014, assim como Mühlroth e Grottke (2018) que analisaram
publicações de 1997 a 2017, e observaram uma grande variedade de técnicas de mineração e
visualização de dados na identificação de sinais fracos e tendências para o foresight corporativo.
Ou ainda, na pesquisa de Gordon, Ramic, Rohrbeck e Spaniol (2020) que identificaram as
principais contribuições teóricas e práticas da pesquisa do foresight organizacional e
corporativo a partir da análise de publicações do período de 1969 a 2018.
Conforme pode ser observado, o foresigth constitui uma importante área de estudo, mas
também é considerado como uma disciplina altamente diversificada (Goux-Baudiment, 2016),
que ainda carece de um enquadramento teórico mais consistente (Piirainen & Gonzalez, 2015;
Iden, Methlie, & Christensen, 2017). Considerando esta problemática, este artigo tem como
objetivo analisar os padrões e tendências na pesquisa em foresight. No mapeamento sistemático
de 870 documentos coletados nas bases de dados Scopus e Web of Science adotou-se como
estratégia de pesquisa a abordagem de modelagem de tópicos utilizando-se a Latent Dirichlet
Allocation (LDA) para a organização dos documentos de texto e descoberta dos temas, padrões
e tendências (Blei, 2012; Mortenson & Vidgen, 2016).
Schweitzer et al. (2019) destacam o campo emergente do foresight e o seu potencial de
impulsionar as empresas nas próximas décadas ao apoiá-las a identificar oportunidades e
ameaças e a respondê-las de forma adequada. De forma semelhante, Yoon, Kim, Vonortas e
Han (2017) reforçam que o ambiente complexo e volátil tem resultado no uso mais frequente
do foresight pelas empresas que buscam obter uma vantagem competitiva. Soma-se a isso o
fato de que o interesse nas diversas áreas de foresight resulta em um aumento da literatura,
justificando-se, desta forma, a realização desta pesquisa que, ao analisar os padrões e tendências
da pesquisa de foresight, pode levar os pesquisadores a entender e discernir áreas de pesquisa
em um amplo conjunto de dados da literatura.
Conforme destacam Rohrbeck, Battistella e Huizingh (2015), o enfoque de discussões
acadêmicas e profissionais em torno de um termo comum, o foresight, é necessário para integrar
fundamentos teóricos com evidências empíricas, bem como para aumentar o conhecimento
sobre como as organizações podem enfrentar ambientes competitivos e incertos. Ademais, a
abordagem de modelagem de tópicos raramente tem sido utilizada nos estudos que buscam
sistematizar o conhecimento, como padrões e tendências, na pesquisa de foresight, embora esta
abordagem oferece vantagens de analisar um grande volume de documentos de texto e
encontrar padrões utilizando algoritmos estatísticos (Mortenson & Vidgen, 2016). Ressalta-se,
como contribuição teórica desta pesquisa, a aplicação da modelagem de tópicos na síntese e
estruturação de um corpo substancial da literatura. Outra contribuição teórica são os tópicos
extraídos que destacam os principais temas de pesquisa em foresight, bem como a apresentação
da tendência da pesquisa em foresight que pode ser utilizada para priorizar a agenda de
pesquisa. Como contribuição prática, considera-se que o mapeamento da pesquisa em foresight
pode auxiliar as organizações, tanto do setor público como do privado, a compreender melhor
o foresight e buscar seus benefícios.
Após esta breve introdução, a sequência deste artigo apresenta, na Seção 2, uma breve
revisão teórica sobre os conceitos de foresight; na Seção 3 é apresentado o método de pesquisa;
na Seção 4 são analisados e discutidos os resultados obtidos, e na Seção 5 são apresentadas as
considerações finais desta pesquisa.
2 Foresight
Para o foresigth não existe um futuro, mas sim futuros possíveis, que são incertos e
imprevisíveis, assim mudanças podem ser identificadas e analisadas e o futuro pode ser
influenciado (Rohrbeck, Battistella, & Huizingh, 2015). Na literatura de gestão, o foresight é
utilizado para a referência a um conjunto de práticas que possibilitam que as empresas
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construam uma postura competitiva em relação ao futuro (Sakellariou et al., 2020). Para Borges
(2020), o foresight é uma prática organizacional que surgiu da necessidade de resposta ao
contexto dinâmico cada vez mais disruptivo no qual as empresas estão inseridas, o que exige
um estado de atenção ao ambiente organizacional devido ao potencial impacto que essas
mudanças podem ter na trajetória organizacional.
Há diversos nomes, conceitos, métodos e abordagens que se aproximam de foresight,
como Monitoramento prospectivo do ambiente (Hambrick, 1982; Choo, 2001), Análise
prospectiva (Berger, 1957), Future studies, Scenarios approach (Sardar, 2010), Veille
stratégique (Lesca, 2003) e Inteligência antecipativa (Lesca e Janisseek, 2015). Independente
do nome, estes processos possuem os mesmos propósitos, buscando informações do ambiente
externo que, quando percebidas, interpretadas e utilizadas, possibilitam às empresas se preparar
e mesmo se antecipar aos acontecimentos, tomando ações que permitam aproveitar
oportunidades ou atuar contra ameaças do ambiente externo. Conforme Nascimento, Reichert,
Janissek-Muniz e Zawislak (2021) as ações de foresigth ao serem direcionadas para a
formulação de estratégias apoiam no desenvolvimento de inovações sustentadas, ao mesmo
tempo que podem gerar aprendizado para a organização e influenciar o posicionamento dos
diversos atores do cenário competitivo.
Saritas & Burmaoglu (2015) ressaltam que o foresight se diferencia de outros estudos
de futuros pois: i) não tem a pretensão de ser uma previsão, sua ênfase está em explorar futuros
múltiplos e possíveis, com viés menos determinístico e mais prospectivo, ii) é baseado em
métodos que são normalmente testados e repetidos para lidar com a incerteza e complexidade
por meio de abordagens quantitativas e qualitativas, desenvolvendo visões e estratégias; e iii) é
um processo colaborativo e participativo e busca a diversidade, envolve diversos pontos de vista
e gera uma visão comum e compartilhada entre as partes interessadas. Na abordagem do
foresight, o papel das práticas orientadas para o futuro não é antecipar o futuro, mas preparar o
terreno para um processo de aprendizagem que promova a adaptação e preparação para os
desafios futuros. Assim, o foresight se constitui em um processo sistemático de olhar para o
futuro a longo prazo por meio de práticas de análise de tecnologias e do mercado, identificação
de novas áreas de negócios e análise competitiva (Kayser & Blind, 2017; Sakellariou et al.,
2020). Existem vários termos utilizados para o foresight, tais como foresight corporativo,
foresight organizacional, foresight estratégico e foresight tecnológico (Dadkhah, Bayat, Fazli,
Tork, & Ebrahimiet, 2018). No entanto, para Jafari e NiliPourTabataba'i (2017) ainda há
dificuldade em delimitar de forma clara estes termos, devido a isso buscaram delimitar o
foresight corporativo e o foresight estratégico. Para estes autores o foresight corporativo teria o
foco em estudos futuros de uma maneira dispersa dentro da organização, enquanto o foresigth
estratégico estaria integrado aos processos estratégicos na organização. Vecchiato (2015)
considera que o foresight corporativo abrange uma série de técnicas, práticas e processos que
são utilizados pelas organizações para identificar mudanças e acontecimentos no ambiente
externo para se preparar para os desafios futuros e buscar a criação de valor. O foresigth
corporativo identifica, observa, e interpreta fatores que estimulam as mudanças, bem como
determina suas implicações e direciona as ações adequadas para a empresa responder a estas
mudanças (Dadkhah et al., 2018; Gordon, Ramic, Rohrbeck, & Spaniol, 2020). Em relação ao
foresight estratégico este é um termo relativamente novo que enfatiza a inserção das práticas de
foresight na tomada de decisão estratégica, e que além de possibilitar uma vantagem
competitiva, também apoia na identificação de inovações (Adegbile, Sarpong, & Meissner,
2017; Iden et al., 2017).
De forma semelhante, Stringfellow e Maclean (2014) trazem o conceito de foresight
organizacional como sendo um processo que envolve a análise do ambiente organizacional para
atuar no futuro, a fim de compreender possíveis futuros e para se antecipar e definir estratégias
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para o futuro. Por fim, tem-se o foresight tecnológico que foca em áreas de pesquisa e tecnologia
emergentes fornecendo insumos para definição de políticas e para o planejamento estratégico
(Gibson, Daim, Garces, & Dabic, 2018). Nesse campo de pesquisa, Foster (2015), apesar de ter
realizado seu estudo no setor automobilístico da Alemanha, reforça que a maioria das pesquisas
se concentra na investigação do foresight tecnológico no âmbito da competitividade nacional.
Verifica-se que o foresight tem sido utilizado na descrição de uma série de estudos que
subsidiam a tomada de decisão, seja no âmbito organizacional ou seja no âmbito
governamental. De acordo com Miles, Harper, Georghiou, Keenan e Popper (2008) tais estudos
podem objetivar: i) direcionar ou priorizar investimentos em ciência, tecnologia e inovação; ii)
criar contatos e vínculos entre os atores em torno de uma visão compartilhada; iii) expandir a
amplitude de conhecimento e ideias para o futuro; iv) trazer novos atores para o debate
estratégico; e v) melhorar o desenvolvimento de políticas e a formação de estratégias em áreas
onde a ciência e a inovação desempenham um papel significativo. Destaca-se, portanto, que o
foresight, enquanto ferramenta de apoio à decisão, se baseia na necessidade de informar de
forma rigorosa e sistematizada a tomada de decisão.
Nesse sentido, Popper (2008) identificou 33 métodos mais utilizados em foresight de
acordo com seu tipo: qualitativo, quantitativo e semiquantitativo e de acordo com demonstra
fonte de conhecimento: criatividade, expertise, interação e evidência. Quanto ao tipo, Popper
(2008) descreve que os métodos qualitativos fornecem significado aos eventos e às percepções,
e as interpretações tendem a ser baseadas na subjetividade ou criatividade como, por exemplo,
opiniões, sessões de brainstorming e/ou entrevistas. Segundo o autor os métodos quantitativos
medem variáveis e aplicam análises estatísticas, usando ou gerando dados confiáveis e válidos
tais como, indicadores socioeconômicos e documentos. E os métodos semiquantitativos
aplicam princípios matemáticos para trabalhar dados derivados de subjetividade, julgamentos
racionais e pontos de vista de especialistas, ponderando opiniões ou probabilidades. Em relação
à fonte de conhecimento, para Popper (2008), os métodos baseados na criatividade envolvem o
pensamento criativo em duas formas distintas, a inventividade de indivíduos muito habilidosos
e a inspiração de discussões em grupo (por exemplo, brainstorming). A expertise depende de
habilidades e conhecimentos de indivíduos ou grupo de especialistas em áreas específicas e é
normalmente usada como uma abordagem de cima para baixo para apoiar a tomada de decisões
ou fornecer recomendações. A interação é o processo ascendente e participativo que pode trazer
especialistas e / ou não especialistas para a discussão. E a evidência se apoia no uso e análise
de documentação confiável para explicar as visões futuras.
Concluída a breve explanação sobre o foresight na seção seguinte são descritos os
procedimentos metodológicos para a realização desta pesquisa.
3 Procedimentos Metodológicos
O método adotado para esta pesquisa é um estudo de mapeamento sistemático (SMS,
do inglês systematic mapping study). Segundo Petersen, Vakkalanka e Kuzniarz (2015) o SMS
é um estudo secundário que visa classificar e estruturar o campo de pesquisa por meio da análise
temática de estudos anteriores. O SMS concentra-se em questões de pesquisas mais amplas e
analisa um número grande de publicações, enquanto uma revisão sistemática de literatura (SRL,
do inglês Systematc Literature Review) responde a questões de pesquisas mais específicas,
reúne e avalia todos os resultados da pesquisa no tema selecionado (Kasurinen & Knutas, 2018).
Assim, a escolha do SMS como metodologia de pesquisa visa atender o objetivo do estudo de
analisar os padrões e tendências na pesquisa científica em foresight e com isso, identificar e
mapear áreas de pesquisa relacionadas ao foresight. Nesta pesquisa, para a execução do SMS
seguiram-se as etapas sugeridas por Petersen, Feldt, Mujtaba e Mattsson (2008) conforme
apresentado na Figura 1.
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Figura 1. Etapas do estudo de mapeamento sistemático (Petersen et al., 2008).
Os dados foram coletados durante os meses de junho e julho de 2020 nas bases de dados
Scopus e Web of Science, as quais são reconhecidas como fonte de dados de alta qualidade e
com ampla cobertura para revisões sistemáticas (Mortenson & Vidgen, 2016). Para a busca não
houve limitação do ano de publicação, e buscou-se no título, resumo ou palavras-chave os
termos “strategic foresight”, “technology foresight”, “corporate foresight”, “organizational
foresight” e “organization foresight”. Ressalta-se que os termos de busca foram definidos a
partir da literatura anterior sobre o foresight (Adegbile et al., 2017; Gordon et al., 2020). A
consulta retornou 1.666 documentos, dos quais foram removidos 105 que não apresentavam o
resumo, 615 duplicidades, 47 documentos diferentes de publicações de revistas ou conferências
e 29 documentos com foco diferente do objetivo desta pesquisa, obtendo-se 870 documentos
para a análise.
Na última etapa foi utilizada a modelagem de tópicos que pertence ao campo do
aprendizado de máquina não supervisionado, e que usa algoritmos para identificar padrões
específicos de texto e descobrir os tópicos neles contidos (Blei, 2012). Neste estudo a
modelagem de tópicos foi realizada utilizando-se a alocação de Dirichlet latente (LDA, do
inglês latent Dirichlet allocation), que é comumente utilizada na análise de textos científicos
em estudos que objetivam encontrar tópicos em artigos acadêmicos (Kasurinen & Knutas, 2018;
Kim & Chen, 2018). A LDA, por meio de distribuições de probabilidade, modela uma estrutura
de tópicos e cada um dos tópicos é caracterizado por uma distribuição de palavras (Blei, 2012).
Para aplicação da LDA procedeu-se a:
i) remoção de palavras irrelevantes (preposições e palavras que são comuns a todos os
tópicos);
ii) remoção de pontuação e caracteres não alfabéticos;
iii) lematização, as palavras na terceira pessoa foram alteradas para primeira pessoa e
os verbos no passado e no futuro foram alterados para o presente;
iv) definição do número de tópicos que devem ser identificados pelo algoritmo LDA; e
v) análise dos dados utilizando o algoritmo LDA no Phyton.
Ressalta-se que, seguindo a recomendação de Mortenson e Vidgen, (2016), os termos
de busca foram excluídos da análise. Em relação a definição do número de tópicos a LDA
requer que o número de tópicos seja definido a priori (Kim & Chen, 2018). Para apoiar nesta
definição, foi utilizado o escore de coerência que verifica a consistência de um tópico, pela
medida da similaridade semântica entre as palavras com pontuações mais altas em um tópico
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(Liu et al., 2020). Para a análise, foram considerados entre 2 e 16 tópicos, e a partir da análise
do escore de coerência optou-se pela utilização de 6 tópicos.
Na seção seguinte apresenta-se a análise e discussão dos resultados obtidos por meio da
aplicação dos procedimentos metodológicos.
4 Análise e Discussão dos Resultados
Esta seção apresenta a análise e a discussão dos resultados sobre os padrões e tendências
na pesquisa em foresight decorrentes da consulta realizada. Primeiramente é demonstrada uma
visão geral sobre as publicações, e posteriormente são apresentados os resultados da
modelagem de tópicos do corpus de estudos de foresight. A Figura 2 apresenta a quantidade de
publicações distribuídas por ano.
Figura 2. Distribuição das publicações por ano.
Conforme pode ser observado na Figura 2, o ano com maior número de publicações foi
o ano de 2019, sendo verificada uma tendência de crescimento relativamente estável a partir de
2014. Em relação aos locais de publicação, foram identificados na amostra 375 locais de
publicação, dos quais são apresentados na Tabela 1 aqueles com mais de 5 frequências de
publicação.
Tabela 1
Lista de locais de publicação com mais de cinco publicações
Local de publicação
Tipo
Quantidade
Technological Forecasting and Social Change
Periódico
124
Foresight
Periódico
64
Futures
Periódico
53
International Journal of Foresight and Innovation Policy
Periódico
26
Technology Analysis and Strategic Management
Periódico
23
European Journal of Futures Research
Periódico
16
Portland Intern. Center for Manag. of Engineering and Technology (PICMET)
Conferência
16
International Journal of Technology Management
Periódico
12
Journal of Futures Studies
Periódico
11
Intern. Association for Management of Technology Conference (IAMOT)
Conferência
9
Foresight and STI Governance
Periódico
7
International Journal of Technology Intelligence and Planning
Periódico
7
Journal of Forecasting
Periódico
7
Intern. Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC)
Conferência
6
Strategic Change
Periódico
6
VTT Symposium (Valtion Teknillinen Tutkimuskeskus)
Conferência
6
Communications in Computer and Information Science
Conferência
5
Scientometrics
Periódico
5
Technology Analysis & Strategic Management
Periódico
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De acordo a análise da Tabela 1, o local de publicação com maior frequência foi o
periódico Technological Forecasting and Social Change com publicações em todos os anos a
partir de 2002. Além disso, verifica-se entre as conferências, a conferência Portland
International Center for Management of Engineering and Technology (PICMET) com maior
frequência de publicações, as quais foram ininterruptas entre 2005 e 2018. Também é possível
identificar que 5 primeiros periódicos são responsáveis pela publicação na temática foresigth,
correspondendo a um terço das publicações da amostra. Na análise seguinte, na Figura 3 é
demonstrada a distribuição das publicações da amostra por tópico.
Figura 3. Distribuição das publicações por tópico.
O tópico 1 corresponde ao tópico com maior número de publicações, com 334
documentos, enquanto os tópicos 2, 3 e 4 apresentam entre 110 publicações e 158 publicações.
Já os tópicos 5 e 6 são os menos representativos da amostra, apresentando um número inferior
a 100 publicações. Para cada tópico foi elaborada uma nuvem de palavras dos principais termos.
Cada uma destas nuvens de palavras inclui os 100 termos mais prováveis e significativos do
respectivo tópico, cujo tamanho na figura corresponde à sua pontuação de probabilidade.
Assim, quanto maior for o tamanho da fonte de um termo na nuvem de palavras, maior será a
importância do termo no tópico. Para ilustrar a análise dos tópicos de cada nuvem de palavras,
dos artigos que compõem a amostra, foram selecionadas publicações recentes observando o
tópico dominante calculado para cada resumo. O tópico dominante refere-se à proporção
calculada pela LDA de cada tópico para cada resumo. As nuvens de palavras dos seis tópicos
são demonstradas na Figura 4.
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Figura 4. Nuvens de palavras dos tópicos.
O tópico 1, nomeado como “Processos e Cenários”, aparece como o tema mais
prevalente entre o corpus de pesquisa e concentra-se predominantemente na abordagem dos
processos de foresight para elaboração de cenários e visualização de possíveis futuros para as
organizações. Nesse sentido, Meyerowitz, Lew e Svensson (2018) exploraram os requisitos
corporativos, benefícios e inibidores do planejamento de cenários na tomada de decisões
estratégicas, a partir de 15 estudos de caso com executivos no contexto da África do Sul. O
estudo desenvolveu um framework de pensamento de cenários e identificou que fatores
relacionados à indústria, à organização e à liderança possibilitam ou inibem o planejamento de
cenários.
A pesquisa de Yoon, Kim, Vonortas e Han (2019) desenvolveu e testou um modelo com
212 empresas no qual o foresight corporativo constitui-se em um antecedente do roadmapping
de tecnologia, contribuindo para os processos organizacionais na decisão de caminhos
tecnológicos concorrentes e alternativos para construir a capacidade de inovação de uma
organização. Os resultados demonstraram que as organizações que exercitam mais o foresight
corporativo são mais propensas a se envolver com o roadmapp de tecnologia e, portanto, mais
propensas a desenvolver inovações. Pinto e Medina (2020), após uma revisão de literatura,
propuseram um novo processo de foresight estratégico combinando aspectos de ficção
científica, design especulativo e ferramentas ligadas aos processos organizacionais. Segundo
os autores, é necessário combinar o foresight estratégico com outras áreas de conhecimento e
ferramentas de gestão para a construção de cenários com maior impacto na tomada de decisão
e maior valor agregado aos processos organizacionais.
No tópico 2, denominado “Métodos de Foresight”, as pesquisas trazem elementos
relacionados aos métodos para os exercícios de foresight, como a pesquisa de Nemeth, Dew e
Augier (2018) que introduziu um método de foresight estratégico desenvolvido para analisar o
processo foresight estratégico do Ministério da Defesa húngaro. Os autores concluíram que o
foresight húngaro foi um exercício superficial devido a sua orientação estritamente para
métodos de inteligência, pois não foram estudados futuros alternativos e se concentrou na
probabilidade de um único futuro.
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Ainda neste tópico, Bengston (2019) apresentou uma estrutura para categorizar métodos
de pesquisa de futuros, analisou os métodos selecionados e forneceu exemplos de sua aplicação
na área de recursos naturais e ambientais. Segundo o autor, diversos métodos de pesquisa de
futuros foram desenvolvidos e adaptados de outras disciplinas, porém ainda há
desconhecimento do tema entre os cientistas sociais e profissionais de recursos naturais.
Apreda, Bonaccorsi, Orletta e Fantoni (2019) sugeriram uma metodologia para atenuar vieses
e gerenciar falsos positivos e falsos negativos no exercício do foresight tecnológico. Para isso,
os autores examinaram o exercício de foresight tecnológico de especialistas na indústria de
dispositivos médicos cinco anos depois de sua realização.
Nomeado como “Políticas e Desenvolvimento Nacional”, no tópico 3 verifica-se que
geralmente as pesquisas abordam práticas governamentais e aplicações de políticas
relacionadas ao foresight. No estudo de Hafezi, Malekifar e Akhavan (2018) foi aplicado um
processo de três fases para estudar as atividades históricas de foresight tecnológico do Irã em
âmbito nacional e subnacional. Com base nos resultados, os autores indicam que o foresight
iraniano precisa ser desenvolvido, pois os facilitadores de foresight iranianos e os especialistas
apresentam tendências a utilizar metodologias e métodos limitados.
Em outro estudo, Sokolov, Shashnov, Kotsemir e Grebenyuk (2019) utilizaram
documentos de foresight para apoiar na identificação das prioridades para a colaboração em
ciência, tecnologia e inovação para os países do BRICS (Brasil, Rússia, Índia, China e África
do Sul). Com o apoio destes documentos, a pesquisa identificou 74 campos temáticos,
distribuídos em 14 áreas prioritárias. Na pesquisa de Wilner e Roy (2020) foi abordado o
ecossistema do foresight no Canadá e as lições aprendidas sobre o desenvolvimento de políticas
de foresight no contexto do governo do Canadá. O resultado da pesquisa indica que as unidades
e iniciativas de foresight do Canadá enfrentam desafios estruturais, institucionais e
organizacionais para seu sucesso de longo prazo, incluindo a medição concreta dos resultados
de foresight na formulação de políticas.
No tópico 4, denominado “Desenvolvimento Tecnológico", as pesquisas em geral
apresentam o foresight com foco na análise do desenvolvimento tecnológico para a análise de
fatores relacionados ao futuro da tecnologia. Como na pesquisa de Betz, Betz, Kim, Monks e
Phillips (2019), que por meio de uma análise combinada de leitores dos periódicos Science,
Nature e Harvard Business Review e especialistas, explorou as expectativas de avanços na
ciência, tecnologia e negócios em um horizonte de tempo de 35 anos. Entre os resultados os
autores destacaram a convergência da biomedicina e da ciência da computação, desafios e
mudanças para os setores de agricultura e educação, e que muitas das áreas de maior
necessidade social, incluindo lidar com as mudanças climáticas, são aquelas para as quais as
empresas estão menos preparadas para responder.
Hemmat, Ayatollahi, Maleki e Saghafi (2019) realizaram um estudo Delphi com
especialistas para obter prospecções das necessidades futuras de tecnologia da informação em
saúde (HIT), em relação à importância relativa das tecnologias-chave, prazo esperado de
realização, áreas que podem sofrer impacto e obstáculos para alcance das metas. Os autores
destacam a previsão para após 2025 do desenvolvimento de registros pessoais de saúde, do
desenvolvimento de sistemas de tomada de decisão clínica e do uso de business intelligence
para coletar e analisar dados clínicos e financeiros. Além disso, as áreas de saúde com previsão
de maior impacto da maioria dos HITs foram a facilitação da comunicação com o provedor de
pacientes e a melhoria na qualidade da saúde. Como principais barreiras, foram identificados
fatores relacionados a deficiências no planejamento e recursos financeiros limitados.
Intitulado “Sistema de Foresight”, o tópico 5, em geral, aborda o foresight como um
sistema constituído por elementos, como atores, processos, documentos e esquemas cognitivos
(Dufva & Ahlqvist's, 2015). A pesquisa de Csaszar (2018) investigou os efeitos dos modelos
de tomada de decisões estratégicas (representações) sobre o desempenho da empresa. Para o
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autor, as representações atuam como antecedentes do foresight estratégico, pois este depende
das representações usadas para fazê-lo.
Ainda como ilustração do tópico 5, na pesquisa de Minkkinen, Auffermann e Ahoka
(2019) foi desenvolvida e aplicada empiricamente uma tipologia de seis foresight frames
baseados em duas dimensões. Os resultados indicam que os seis frames capturam diferentes
conjuntos de suposições e tipos de foresight que podem ser distribuídos a diferentes atores em
um sistema de foresight. Sugerindo desta forma, que essa diversidade é provavelmente um
elemento de sistemas de foresight bem-sucedidos. Andresen, Schulte e Koller (2020)
propuseram um framework do foresight como emergência no qual demonstra a dinâmica de
como novos insights sobre o futuro evoluem a partir do dia a dia dos membros da organização
(emergência local) e como se tornam dispersos e ajustados por toda a organização (emergência
global). Para os autores, o foresight constitui-se em uma capacidade distribuída que compreende
vários agentes internos e externos em diferentes níveis organizacionais
Denominado “Foresight e Indústria”, o tópico 6 reúne publicações que abordam o
foresight sob o contexto da indústria ou setor, como o da energia, que agregou os estudos que
ilustram este tópico. Nesse sentido, tem-se Kuzminov, Bereznoy e Bakhtin (2017) que
analisaram as mudanças tecnológicas no setor de energia e seu impacto na economia russa.
Com base na análise do mercado global de energia e várias combinações de fatores econômicos,
políticos, tecnológicos e ecológicos relacionados foram elaborados quatro cenários de estresse.
Um dos achados do estudo é que os drivers relacionados à tecnologia desempenham o papel
principal no cenário de estresse. Com isso, os autores destacam a importância dos sistemas
nacionais de foresight tecnológico e planejamento estratégico, que se encontram nos estágios
iniciais de desenvolvimento.
Outra pesquisa no contexto russo é a de Plakitkin, Plakitkina e Diyachenko (2019) que
abordou o foresight tecnológico para a indústria de carvão na Rússia, utilizando dois cenários:
cenário de inovação e cenário conservador. Já Wang, Kang, Liug, Nistor e Wei (2019)
abordaram o foresight tecnológico apresentando uma aplicação de um método integrado para
avaliar e comparar tendências de pesquisa de Captura e Armazenamento de Carbono (CCS)
entre a China e o Canadá. Entre os resultados, a pesquisa indica que a pesquisa de CCS da
China obtinha vantagem de captura de carbono pré-combustão, enquanto a vantagem do Canadá
residia na retirada de carbono do ecossistema.
Ressalta-se que, para obter uma compreensão ilustrativa adicional da composição tópica
do corpus, o modelo de tópicos também foi analisado por meio do LDAvis. Esta é uma
visualização interativa baseada na web que fornece uma visão global dos tópicos e como eles
diferem uns dos outros, ao mesmo tempo que permite a visualização dos termos mais associados
a cada tópico (Sievert & Shirley, 2014). A Figura 5 mostra a distribuição dos tópicos utilizando-
se a visualização do LDAvis.
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Figura 5. Apresentação de tópicos do LDAvis.
Na visualização à esquerda, o LDAvis mostra uma visão geral dos 6 tópicos, com os
tópicos plotados como círculos e as distâncias intertópicos (Sievert & Shirley, 2014). Quanto
maior o círculo do tópico, mais frequentemente o tópico aparece no corpus das publicações
coletadas. Além disso, quanto menor for a distância entre os tópicos, mais semelhantes serão
esses tópicos. Assim, verifica-se que os tópicos 5 “Sistema de Foresight” e 6 “Foresight e
Indústria” estão menos relacionados com os demais tópicos, enquanto o tópico 1 “Processos
e Cenários” relaciona-se tanto com o tópico 2 “Métodos de Foresight”, como com os tópicos
3 “Políticas e Desenvolvimento Nacional” e 4 “Desenvolvimento Tecnológico”.
Na visualização à direita, verificam-se os termos mais úteis para interpretar os tópicos
correspondentes à esquerda (Chuang, Manning, & Heer, 2012; Sievert & Shirley, 2014). Na
Figura 5, o tópico 1 foi selecionado para ilustrar a visualização, sendo que as palavras
“process”, “approach”, “scenario”, “future”, “method”, “development”, “innovation”,
“analysis”, “management” e “company” são os dez termos mais representativos.
A análise da tendência de pesquisa de foresight por tópico foi realizada a partir da
frequência e a proporção de cada tópico por período. Os anos de 1992 a 2020, que correspondem
aos anos das publicações da amostra, foram classificados no período de 3 anos para uma melhor
visualização das frequências e proporções. As tendências gerais dos 6 tópicos são apresentadas
na Figura 6.
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Figura 6. Distribuição das publicações por tópico
Conforme pode ser observado na Figura 6, a frequência do T1 “Processos e Cenários”,
aumentou significativamente a partir do período de 2003-2005 em comparação com demais
tópicos, tornando-se o tópico com maior frequência a partir do período de 2006-2008. Enquanto
isso, o T2 “Métodos de Foresight” apresentou uma queda ao longo dos períodos, porém
relatando tendência de crescimento no período de 2018-2020. O T3 “Políticas e
Desenvolvimento Nacional” também apresenta queda com tendência decrescente.
Considerando os períodos mais recentes, a partir de 2015-2017, a proporção dos tópicos T4
“Desenvolvimento Tecnológico”, T5 “Sistema de Foresight” e T6 “Foresight e Indústria”
mostrou uma tendência decrescente relativamente estável. Na seção seguinte são apresentadas
as considerações finais desta pesquisa.
5 Considerações Finais
O presente artigo teve por objetivo analisar os padrões e tendências na pesquisa em
foresight. Para atingir este objetivo foi realizado um mapeamento sistemático de 870
documentos pesquisados na base de dados Scopus e Web of Science. Para a análise foi aplicada
a modelagem de tópicos, utilizando-se da latent Dirichlet allocation (LDA), para extrair os
tópicos dos resumos dos documentos. Como resultado foram identificados seis tópicos que
podem ser considerados como os temas dominantes de estudos relacionados ao foresight. Os
seis tópicos foram intitulados T1 “Processos e Cenários”, T2 “Métodos de Foresight”, T3
“Políticas e Desenvolvimento Nacional”, T4 “Desenvolvimento Tecnológico”, T5 “Sistema de
Foresight” e T6 “Foresight e Indústria”. Além disso, foi demonstrada a tendência geral e por
tópico dos estudos em foresight. As análises indicam que a tendência geral da pesquisa em
foresight teve produtividade positiva nos últimos anos, e que entre os tópicos, o T1 “Processos
e Cenários” apresenta-se como o tópico com maior proporção e tendência crescente nos últimos
anos. Esta pesquisa apresenta contribuições tanto teóricas quanto práticas. Como contribuição
teórica destaca-se a demonstração e descrição da aplicação da modelagem de tópicos na síntese
e estruturação de um corpo substancial da literatura. Outra contribuição teórica são os tópicos
extraídos que destacam os principais temas de pesquisa em foresight. Com isso, pesquisadores
0%
10%
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em foresight podem utilizar esta informação como um ponto de partida para ampliar e
aprofundar a pesquisa em um tópico específico. Também se indica como contribuição teórica
a apresentação da tendência da pesquisa em foresight que pode ser utilizada para priorizar a
agenda de pesquisa nos tópicos apresentados. Como contribuição prática, para as organizações,
tanto do setor público como privado, o mapeamento da pesquisa em foresight pode auxiliar
estas organizações a compreender melhor o foresight a partir das direções das pesquisas
acadêmicas.
Como limites desta pesquisa destaca-se o uso de apenas publicações em periódicos e
conferências obtidos nas bases de dados Scopus e Web of Science. Com isso, pesquisas futuras
podem estender as fontes das publicações e a consulta e outras bases de dados para fornecer
uma visão mais abrangente da pesquisa em foresight. Outro limite desta pesquisa é a análise
utilizando unicamente a modelagem de tópicos, que apesar de fornecer uma visão geral da
literatura pertinente, não apresenta uma categorização detalhada de temas. Assim, pesquisas
futuras podem combinar a modelagem de tópicos com uma outra técnica, como a análise de
conteúdo, para aprofundar os temas obtidos por meio dos tópicos extraídos no corpus da
pesquisa em foresight.
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