← Back to list

As Bases Científicas da Avaliação de Produtos - Lógica de Seleção

Por que uma boa avaliação separa evidências de valores, usa critérios operacionais e relata incertezas.

Equipe da Lógica de Seleção · 2026-01-19
#Selection Logic #theoretical foundation #product evaluation #measurement #review methodology #evidence-based

Resumo

A avaliação de produtos não é "uma pontuação". É um pipeline: defina critérios mensuráveis, colete evidências, declare pesos de valor e relate a incerteza. Sem critérios explícitos, as avaliações ocultam suposições e se tornam persuasão em vez de análise.[^1][^2]

1. Avaliação = medição + modelo de valor

Em configurações de múltiplos critérios, você precisa de:

  • definições operacionais (o que é medido, como),

  • métodos reproduzíveis (protocolos de teste),

  • pesos explícitos (o que o usuário valoriza).

Isso se alinha com o A2 e T1.2 da Lógica de Seleção: os pesos são condicionais e as revisões incorporam suposições — A2 Subjetividade condicional · Corolário T1.2

2. Hierarquias de evidências (práticas)

Diferentes perguntas exigem diferentes evidências:

  • medições de laboratório (duração da bateria, rendimento),

  • dados de confiabilidade de longo prazo (onde disponíveis),

  • estudos de campo e painéis de usuários (usabilidade).

3. Padrões em contextos do mundo inglês

Muitos domínios dependem de órgãos de padrões e métodos de teste bem conhecidos:

  • ISO/IEC para sistemas e propriedades técnicas (dependente do domínio)

  • ASTM para materiais e métodos de teste (dependente do domínio)

  • Orientação do NIST para alegações relevantes para a segurança

Os padrões são úteis como linhas de base, mas não são "um melhor universal"; a relevância depende das necessidades do usuário (A2).

Referências

  1. Akerlof, G. A. (1970). The market for “lemons”: Quality uncertainty and the market mechanism. Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488–00.[source]
  2. Popper, K. R. (1959). The Logic of Scientific Discovery. Routledge. (Original work published 1935)[source]
  3. Cronbach, L. J., & Meehl, P. E. (1955). Construct validity in psychological tests. Psychological Bulletin, 52(4), 281–02.[source]
  4. Longino, H. E. (1990). Science as Social Knowledge: Values and Objectivity in Scientific Inquiry. Princeton University Press.[source]
  5. Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251), aac4716.[source]
  6. Messick, S. (1995). Validity of psychological assessment. American Psychologist, 50(9), 741–49.[source]
  7. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.[source]
  8. International Organization for Standardization. (2015). ISO 9000:2015 Quality management systems — Fundamentals and vocabulary.[source]
  9. Keeney, R. L., & Raiffa, H. (1993). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. Cambridge University Press.[source]

Leitura Adicional

Leitura Adicional