[pt] A compreensão dos atuais processos produtivos é essencial neste momento em que o conhecimento tornou-se um importante gerador de valor. Uma visão holística dos conhecimentos que estão disseminados, de forma dispersa, entre profissionais, consultores e acadêmicos é necessária para a síntese de novas teorias da produção. Pesquisadores de gerência de operações freqüentemente usam mapeamento causal como um mecanismo para construir e comunicar teorias, particularmente em suporte à pesquisa empírica. As abordagens mais usuais para capturar dados cognitivos para um mapa causal são brainstorming e entrevistas, os quais exigem muito tempo e apresentam um significativo custo em sua implementação. Esta tese visa gerar uma metodologia (Metodologia Evocativa para Mapeamento Causal - ECMM) voltada para aplicação em pesquisa sobre gerência de operações para coletar e estruturar dados disseminados de forma desagregada, como conhecimento e experiência profissional e acadêmica, contidos nas opiniões de um grande número de especialistas dispersos demograficamente e geograficamente. Isto é alcançado evocando opiniões, codificando-as em variáveis e reduzindo o grupo em conceitos e relações. Tem-se uma especial preocupação em conseguir este objetivo em tempo factível e com baixo custo. A coleta de dados é assíncrona, via Internet, possui dois ou três turnos (à semelhança do método Delfos). A análise de dados usa codificação, técnica de grupamento hierárquica e escalamento multidimensional para identificar conceitos na forma de mapas cognitivos. A ECMM foi ilustrada com aplicações que demonstram sua viabilidade. Aplicou-se nas áreas de gestão da cadeia de suprimento (SCM) e administração de serviços (SM) com a participação de aproximadamente 1.300 respondentes de empresas e universidades de quase 100 países. Dentre os desdobramentos para pesquisas futuras propõe-se aplicar nas áreas de ECMM em SCM e SM visando a uni-las em um tema: gestão da cadeia de suprimento de serviços. / [en] The understanding of the present productive processes is essential at this moment when knowledge became an important value creator. A holistic vision of the pieces of knowledge that are spread out and dispersed among practitioners, consultants and academics is necessary for the synthesis of new theories of production. Operations management researchers often use causal mapping as a key tool for building and communicating theory, particularly in support of empirical research. The widely accepted approaches for capturing cognitive data for a causal map are informal brainstorming and interviews, which require a time- consuming and significant cost of implementation. This dissertation aims at creating a methodology (Evocative Causal Mapping Methodology - ECMM) intended for use in operations management research for collecting and structuring dispersed data spread out as practical and research knowledge, and experience contained in the opinions of a large number of specialists demographically and geographically scattered. This is accomplished by evoking opinions, encoding them into variables and reducing the resulting set to concepts and relationships. A special concern is to achieve this goal in a feasible time and cost- efficient way. ECMM consists of two or three round, Delphi- like, Internet-based asynchronous data collection, and a data analysis that uses a coding panel of experts, hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling for identifying concepts on cognitive map formats. Applications illustrate ECMM and demonstrate its feasibility. They were developed on supply chain management (SCM) and service management (SM) involving about 1,300 respondents of companies and universities of about 100 countries. Among possible unfolding future studies, this dissertation proposes to apply ECMM in SCM and SM aiming at unifying them into a single topic: service supply chain management.