Da comunicação de código à comunicação de pessoas
Este catálogo é o produto de um estudo de caso que estende o conceito de bad smells, cunhado por Kent Beck e Martin Fowler para qualidade de código, ao domínio sociotécnico da comunicação em equipes ágeis multidisciplinares remotas.
Fundamentação na literatura
O conceito de bad smell aplicado à comunicação parte de uma literatura estabelecida sobre ruído, clareza e efetividade comunicacional em equipes distribuídas.
Fundamentam a ideia de ruído na comunicação e perda de clareza.
Fowler (2018)Cunhou o conceito de bad smell no código — a metáfora estendida por este estudo para a comunicação.
Zahedi & Babar (2014)Compartilhamento de conhecimento técnico por meio de artefatos.
Diel et al. (2016)Estratégias de comunicação em equipes de DevOps distribuído.
Weger et al. (2022)Efetividade comunicacional e reflexividade em equipes.
Kostin & Strode (2022)Relacionam clareza à efetividade em equipes Scrum distribuídas.
Rauf et al. (2023)Comunicação estruturada na elicitação de requisitos em projetos remotos.
Neeley (2021)A escolha dos canais de comunicação como fator decisivo para os resultados de projetos remotos.
O estudo de caso
A pesquisa foi conduzida em um projeto remoto real que desenvolve uma plataforma de treinamento por trilhas. O projeto durou cinco anos e envolveu 50 participantes no total, organizados em subtimes por função e área, distribuídos em seis estágios de interação:
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1
Cliente → Requisitos
O cliente repassa as demandas ao Project Manager e ao time de Requisitos.
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2
Requisitos → UX/UI
Épicos e User Stories são elicitados, priorizados e transformados em protótipos de alta fidelidade.
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3
Gestão → Desenvolvimento
O Project Manager distribui tarefas conforme o escopo (código, testes, DevOps, conteúdo).
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4
Desenvolvimento → QA/Test
O incremento de software é validado quanto à definição de pronto (unidade, funcional, usabilidade).
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5
QA/Test → DevOps
O time de DevOps integra o código à infraestrutura.
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6
Gestão → Cliente
O gestor recebe o entregável da sprint e o apresenta ao cliente.
Metodologia
Foi aplicado um questionário misto (mixed methods) a nove times, seguindo o design de triangulação concorrente de Creswell & Creswell (2017): 17 perguntas abertas e fechadas, organizadas em quatro eixos avaliativos.
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Eixo 1
Ferramentas
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Eixo 2
Canais de Comunicação
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Eixo 3
Desafios (percepções)
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Eixo 4
Soluções possíveis (percepções)
Os dados qualitativos foram validados com nuvem de palavras e diagrama de Sankey (correlacionando desafios relatados e soluções propostas), enquanto os dados quantitativos mediram frequência (escala de 1 a 5) e qualidade (escala de 1 a 6) da comunicação em cada ponto de contato do projeto.
Do questionário aos insights
As trilhas quantitativa e qualitativa foram conduzidas em paralelo até convergirem na integração dos achados.
Aplicar Questionário
Questionário misto com 17 perguntas abertas e fechadas, aplicado a nove times distribuídos em diferentes áreas do projeto, cobrindo ferramentas, canais, desafios e soluções percebidas.
Trilha quantitativa
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Limpeza de Dados
Organização das respostas fechadas antes da análise, preparando as escalas de frequência (1–5) e qualidade (1–6) para tabulação.
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Análise Estatística
Cálculo das médias de frequência e qualidade da comunicação para cada ponto de contato — times, liderança, gestão e coordenação.
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Estatística Descritiva
Consolidação dos números centrais do estudo, como a adoção de 100% do WhatsApp e a distribuição percentual dos times respondentes.
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Teste Inferencial
Comparação entre os pontos de contato para localizar onde a comunicação é mais frágil — evidenciando uma estrutura horizontal, com elos externos ao time (coordenação, governança, usuários) mais fracos.
Trilha qualitativa
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Codificação e Temas
As respostas às duas perguntas abertas — desafios enfrentados e soluções sugeridas — são organizadas em temas recorrentes citados pelos participantes.
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Análise Temática
Os temas codificados são agrupados em padrões consistentes — a base que originou os cinco bad smells do catálogo.
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Nuvem de Palavras
Visualização de frequência de termos nas respostas abertas — projeto, informações, WhatsApp e Discord estão entre os mais citados.
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Análise de Conteúdo
Leitura qualitativa que relaciona cada sintoma relatado à solução sugerida pelo próprio participante — a base do diagrama de Sankey logo abaixo.
Triangulação de Dados
Integração dos achados quantitativos e qualitativos, seguindo o design de triangulação concorrente de Creswell & Creswell (2017) — o cruzamento que permitiu nomear e categorizar os cinco bad smells.
Insights e Propostas
Resultado do processo: os cinco bad smells de comunicação identificados e suas estratégias de mitigação, documentados no catálogo deste site.
Perguntas de pesquisa
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RQ1
Quais são as principais ferramentas de comunicação usadas no projeto e como elas impactam a efetividade da comunicação?
Achado: WhatsApp é usado por 100% dos respondentes, tornando-se o canal de fato mesmo sem ser uma ferramenta de projeto formal — um dos achados que sustenta a recomendação de migrar decisões importantes para canais rastreáveis (ex.: Discord, Confluence).
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RQ2
Como a frequência e a qualidade da comunicação variam entre diferentes pontos de contato do projeto?
Achado: A comunicação entre times é a mais frequente e mais bem avaliada (4.2/5 de frequência, 4.5/6 de qualidade); Coordenação, Governança e Usuários ficam bem abaixo (médias de 2.97 e 3.33) — evidência de uma estrutura horizontal, com os elos externos ao time mais frágeis.
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RQ3
Quais são os principais desafios de comunicação enfrentados pelos times e quais soluções podem ser propostas?
Achado: Os doze sintomas relatados nas respostas abertas (ver diagrama de correlações abaixo) foram agrupados nos cinco bad smells do catálogo, cada um com estratégias de mitigação específicas propostas a partir das próprias sugestões dos participantes.
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RQ4
Como a comunicação pode ser melhorada para aumentar a integração do time e a eficiência geral do projeto?
Achado: As sugestões mais citadas — centralizar a comunicação, integrar melhor as equipes e estabelecer processos consistentes — recorrem em quase todos os sintomas, indicando que ganhos de integração dependem menos de uma ferramenta nova e mais de acordos de equipe e liderança presente.
O que os dados mostraram
Times participantes (% das respostas)
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Testing/QA30.4%
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Development21.7%
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Digital Transformation13%
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DevOps8.7%
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Management8.7%
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Requirements4.3%
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UX/UI4.3%
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Coordination4.3%
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Administrative Support4.3%
Ferramentas
100%
dos profissionais usam WhatsApp para comunicação no projeto.
Pontos de comunicação mais citados
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Comunicação entre times78.3%
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Comunicação entre lideranças47%
Estrutura predominantemente horizontal, com ênfase na interação intra-time.
Frequência × qualidade da comunicação por canal
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Times
Frequência 4.2Qualidade 4.5 -
Liderança
Frequência 3.8Qualidade 4.3 -
Gestão
Frequência 3.2Qualidade 3.7 -
Coordenação / Governança / Usuários (média)
Frequência 3.0Qualidade 3.3
Dos sintomas relatados às melhorias sugeridas
Nas duas perguntas abertas do questionário, cada participante descreveu os desafios que enfrenta e as ações que sugere para resolvê-los. O diagrama abaixo reconstrói essas associações resposta a resposta — a mesma técnica de triangulação que permitiu identificar os cinco bad smells e fundamentar as estratégias de mitigação do catálogo.
A espessura de cada ligação é proporcional ao número de respostas que associaram aquele sintoma àquela melhoria.
Autores
Equipe do estudo e da apresentação no WASHES 2026 (XI Workshop sobre Aspectos Sociais, Humanos e Econômicos de Software).
Contribuições
- Validação empírica de uma taxonomia de bad smells de comunicação, estendendo o conceito de code smells às dimensões humana e social do desenvolvimento de software.
- Estratégias de mitigação práticas e sensíveis ao contexto, adaptadas às restrições do trabalho remoto — horários rotativos de reunião para acomodar fusos e bases de conhecimento centralizadas para quebrar silos de especialidade.
- Uma abordagem metodológica que demonstra o valor de combinar métricas quantitativas de comunicação com percepções qualitativas para dar uma visão completa da dinâmica do time.
Limitações e trabalhos futuros
- O desenho de estudo de caso único aponta a necessidade de validação mais ampla em outros contextos organizacionais e estruturas de equipe.
- Pesquisa longitudinal pode ajudar a determinar se as estratégias de mitigação propostas geram melhoria sustentada ao longo do tempo.
- Tecnologias emergentes, como análise de comunicação assistida por IA, podem abrir caminho para detectar e tratar bad smells antes que afetem significativamente a performance do time.
Como citar
Bad Smells of Communication in Multidisciplinary Agile Teams of a Remote Software Project. Estudo alinhado ao GranDSI-BR 2016–2026 (Boscarioli et al., 2017), no eixo de colaboração, coordenação e compartilhamento de informação em sistemas sociotécnicos distribuídos.