2384 浏览评论员认为，一系列技术需要可用于各种不同的农业系统、跨系统和跨规模（Walter 等人，2017 年），并且需要是规模中性的，这样它们才能被小型-和大规模运营（Basso 和 Antle，2020 年）。例如，已经探索了智能技术加速小农农业生态转型的潜力（Wittman 等人，2020 年，Cumulus Consultants，2021 年），并评估了它们与短食品供应链的兼容性（Lioutas 和 Charatsari，2020a，Lioutas 和查拉查里，2020b）。然而，由于不平等持续存在，其他形式的支持（例如在不同规模上开放准入）可能会出现问题。然而，获取某物的能力与以产生效益的方式获取某物的能力不同，并且不清楚没有必要技能和能力的被剥夺权利的农民如何行使其获取权，以便独立挖掘大数据的潜力（Mittelstadt 和 Floridi，2016 年，Carolan，2017a，Finger 等人，2019 年）。这突出了利益、能力和公平问题之间的明确联系，并表明这种交叉点在未来的研究中值得更多关注。
黄金 Q3 还讨论并澄清了有关技术在日常基础上的体验、农业实践如何发展和变化以及农民在价值和收益方面的经验和印象的问题。这被认为与其他问题有着千丝万缕的联系，而且很重要，因为在农民购买并开始使用（或实际上停止使用）其农场的数据和新的数字技术时会发生什么方面存在巨大的知识差距（Kernecker 等人., 2020 )，并对其进行调整和试验 ( Carolan, 2018 )。这与Phillips 等人 (2019) 的观点一致他们认为，对当前研究的批评倾向于推测未来，但缺乏对当前正在发生的事情的分析，无论是改变还是不改变社会物质实践。这个黄金问题强调了这个迄今为止被忽视的主题对于未来实证研究的重要性。
关于技术的采用（银，Q4），研讨会参与者承认，这个问题应该被视为本主题中关于利益和不断变化的社会实践的其他问题的组成部分。他们一致认为，尽管人口和农业因素是有影响的决定因素，但还有许多其他关键因素，如信任、习惯、技能和基础设施，值得紧急研究关注。这些问题旨在扩大现有证据的范围，这些证据往往集中在：采用精准农业的决定因素和驱动因素（Pierpaoli 等人，2013 年，Knierim 等人，2019 年，da Silveira 等人， 2021 年），上下文相关因素（Vecchio 等人，2020 年）)、决策过程 ( Higgins et al., 2017 ) 以及农民的沟通与合作策略 ( Kutter et al., 2011 )。一些参与者也认为缺少对农业知识和创新系统的有利条件以及组成行为者关系的更批判性观点。这与研究表明农业知识和建议网络在提高数字农业技术效用方面的重要性（例如Vecchio 等人，2020 年；Fielke 等人，2021 年；Newton 等人，2020 年）相呼应，并且需要考虑所谓的中尺度演员的角色（希金斯等人，2017）。主题 7（新的协作安排）也表达了对采用更加网络化和协作的理解的要求。
4.5 . 主题 5：优化数据和技术以提高性能
这些问题探讨了技术、监测和基准测试如何导致农场生产力和效率以及可持续性的提高。最初的问题 (32) 集中在以下主题：牲畜健康和福利；通过监测和基准制定畜牧业生产力；公共价值；供应链价值、效率和弹性；知识（研究人员和农民）。这些在投票阶段被过滤掉，并在研讨会上进一步细化如下：
1.Gold：如何使用数据来监测农场的可持续发展绩效并带来行为改变？
2.Gold：畜牧业的数字化如何影响动物的日常治疗？不同群体（农民、福利主义者等）如何看待这种影响？
3.Silver：如何使用数据和相关的数字技术来预测可持续性绩效，从而为供应链和政策参与者提供信息？
4.铜牌：我们如何监测不同农业系统在可持续发展方面取得的进展，以帮助引导粮食系统的未来发展轨迹？
选定的优先问题是关于监测和预测可持续性绩效，以期在农业实践和粮食系统中带来有益的变化。黄金问题 (Q1) 不仅询问使用数据来监控农场的可持续发展绩效，而且还询问这将如何带来行为改变，其中有许多细微差别。尽管可持续性概念本身并没有被解开，但在一系列规模（农场和供应链）上使用定义的指标是隐含的。已经探索了创建传感器网络的可能性，该网络允许对农场进行几乎连续的监测，以最大限度地减少特定地点的投入物应用，例如化肥和杀虫剂并测量影响（ Walter 等人，2017 年））。根据（Reboud 等人，2022 年），无源传感器网络可用于发展生物监测，为农业中的环境和生物多样性保护补贴提供支持，并通过包括农民和公民，鼓励农民接受。然而，尽管有这种潜力，但似乎仍然缺乏合适的方法来评估数据驱动农业的可持续性表现，并且经验证据方面存在差距（Relf-Eckstein 等人，2019 年，Lioutas 和 Charatsari，2020a，Lioutas 和 Charatsari , 2020b )。此外，Knierim 等人。（2019）发现，一些农民自己对精准农业在调节农场对环境的外部性方面的表现持保留态度。
第二个黄金问题（Q2）整理了一些问题，询问数字化监控如何影响动物的日常治疗以及不同参与者如何看待这一点。这反映了某些参与者的特定兴趣、关于自治系统的伦理挑战和人与动物关系的新兴文献（Bear 和 Holloway，2019 年），以及动物福利在英国受到的政策关注。
银色问题（Q3）询问我们如何使用数据来运行情景和分析以预测可能发生的事情，并相应地通知政策制定者和供应链参与者。这补充了青铜问题（Q4），该问题询问我们如何监测不同农业系统的可持续性进展。与会者一致认为，对不同生产系统的结果进行建模很重要，以便比较可持续性（根据一系列指标）将有助于引导未来的粮食系统轨迹。
这些问题突出了使用细粒度的实时数据以更好地监测环境影响与公共政策和私人食品系统驱动因素之间的联系。与以往的学术研究一致，参与者确定需要进行研究，以了解此类监测如何在消费市场和基于认证的供应链收入模式中为环境产品开辟新市场，以及优化许多政策机制，呼吁得到其他人的回应（Weersink 等人，2018 年；Phillips 等人，2019 年；Basso 和 Antle，2020 年）。数字技术在支持公共产品的自我监控和验证方面的作用是另一个正在探索的领域（Gosal 等人，2020)，这对英国产生了特别的共鸣，英国的政策正在寻找监督公共物品交付以换取公共资金的方式。
尽管研究已经确定了使用数字化和人工智能来衡量整个食物链生态足迹的机会，但它们也确定了需要进一步了解的限制因素（例如治理工具）（ Garske 等人，2021 年）。同样，英国最近的一项研究确定了环境影响遥感、环境足迹核算的大数据分析和动态食品采购在创建支持农业生态学的食品系统方面的潜力，尽管注意到对环境的敏感性、农民参与和新的治理流程对实现这一目标至关重要（Cumulus Consultants，2021）。采购 4.0 的潜力以及作为农业数字化转型一部分的智能可追溯性同样受到关注（Yu 等人，2020 年）。然而，总体而言，关于农业数字化所取得的环境收益的经验证据，以及为最好地支持这一转变所需的必要治理安排，仍然存在高度异质性（Garske 等人，2021 年），并证实这是未来的一个重要领域研究。
4.6 . 主题 6：数字农业的影响
这些问题探讨了对农场层面工作实践和就业性质的预期影响；以及与供应链利益相关者和广大公众的关系。最初的问题 (34) 侧重于：与其他解决方案和农业系统的相互作用；农民与食品消费者之间的关系；与牲畜，与其他参与者（顾问、农业技术和政策制定者）；文化和农民身份；就业和劳工；和权力关系。这些在投票过程中被过滤掉，并在研讨会中进一步优先排序如下：
1.Gold：在更民主的食品系统中，使用数字数据为公民提供信息和赋予公民权力的可能性是什么？
2.Gold：使用数字工具在农民和公众之间进行更有效的沟通有哪些可能性？
3.Gold：农业中的数字技术对农业工作的性质和经验可能产生哪些影响？
4.Silver：农业数字技术对农业身份以及农民与其他粮食系统参与者之间的权力和知识关系可能产生哪些影响？
这些问题跨越不同层次的影响和关系，从农场到农民-利益相关者关系，再到社会。它们以与民主和权力关系相关的更广泛问题为基础，在这个意义上与所有主题密切相关。
黄金问题（Q1 和 Q2）询问数字数据和工具在创建更民主的食品系统方面可能发挥什么作用。尽管现在有大量可用的新工具，但使用数字数据在农民和公众（这里指的是食品消费者和公民）之间建立更好关系的可能性被认为是一个研究不足的领域。这些问题与主题 1（数据治理）、主题 2（数据管理）和主题 5（优化数据和技术以提高绩效）的问题相互交叉，并强调了社会对话的必要性，这种对话被认为对粮食系统转型的创新至关重要（Herrero 等人） ., 2020）。特别是，他们与关于民主化所有权和参与农业食品系统数字化的对话产生了共鸣。例如，学者们指出利用新形式的公民数字参与来潜在地提高透明度，并使普通人更容易访问机构。这包括促进替代组织，如合作社，并扩大食品系统工人、小生产者、公民消费者、食品正义活动家和学者参与集体行动和机构决策的方式（Chiles 等人，2021 年，Carolan，2017a，Carolan ，2017b，肯尼等人，2020）。与此一致，Chiles 等人。(2021)主张为公共利益增加对研究和教育的投资，并主张政府对可公开访问的数字基础设施进行投资，以促进更公正的过渡。
在第三季度（黄金）和第四季度（白银）中，数字农业对农业工作的性质和经验以及对农业身份的影响被认为是相互关联的。讨论了传感器和精密技术对农场工作流程和劳动力需求的未知影响，讨论了对农场和供应链中农民地位的影响。特别是，他们的地位是否会因提高数字技能的机会而提高，还是会因“非农”专业人员发挥更突出的作用而降低。参与者指出，尽管有关农民身份的问题出现在投票活动中该主题的前 10 个问题中，但尽管它们对这些讨论至关重要，但它们却没有出现在前 5 名中。
农业工作性质和经验的变化是研究人员回应的一个主题，他们设想破坏已建立的农业劳动力结构和收益分配方式（Carolan，2018 年，Fleming 等人，2018 年，Rotz 等人，2019 年） . 一些农业工作的取代和贬值，以及消除其他人的苦差事的好处，已经被考虑在内，但在相当具体的背景下（Edwards 等人，2020 年）。与此密切相关的是技术如何挑战农民身份的问题，许多研究人员已经对此进行了探索（Tsouvalis 等人，2000 年，Bear 和 Holloway，2019 年，Miles，2019 年，Brooks，2021 年））。令人担忧的是，以“好农民”或“聪明农民”为特征的价值观可能会优先考虑大规模和商品作物农民，并剥夺较小农民的权利，或者与那些活跃在短食品供应链中的人不相容（Lioutas 和 Charatsari，2020a）。一致认为，这是一个社会文化研究领域，不仅需要扩大和加强，还需要融入更多以技术为导向的研究。
数字化将如何重构农民、专家顾问、农业科技公司、研究人员和政策制定者之间的农业关系，以及对农业系统中的权力关系有何影响，这一问题被选为未来分析的一个关键点. 尽管之前已针对咨询服务（例如Fielke 等人，2020 年）解决了这一问题，但在包括英国在内的其他环境中尚未对其进行充分研究。考虑到支持组织中农业和专业工作性质的变化（Rijswijk 等人，2019 年）、投入品行业结构的变化以及新的非传统行为者的出现（Birner 等人，2021 年） ，这一点尤为重要.
4.7 . 主题七：新的合作安排
主题 7 集中了有关农民参与数字化发展、协作和以用户为中心的设计、现有利益相关者模型和新商业模式的问题。最初的问题 (22) 集中在：谁的农业愿景？整合用户的制度变革；治理和新的工作模式；以及新市场和新环境。这些在投票过程中被过滤掉，并在研讨会中按如下优先顺序排列：
1.Gold：以农民为主导的创新在农业数字化中的作用是什么？如何改进它以确保农民的观点出现在数字化的设计和轨迹中？
2.Gold：具有既得利益、相互竞争的目标和隐藏议程的不同参与者如何在数字农业项目上更加协作地合作？
3.Silver：需要采取什么行动来确保数字鸿沟不会加深，并避免出现一些农民“落后”的情况（即数字排斥）？
4.铜牌：在向农民推出数字工具方面，农业能否借鉴其他行业（如金融、医疗保健）的成功案例？
黄金问题（Q1）询问如何改进以农民为主导的创新。正如小组报告员所指出的，“我们确实同意的一件事是了解农民主导的创新世界，以及如何纳入农民对技术和数字化的看法和经验”。另一位参与者同意：“关于农场参与，我认为这绝对是至关重要的。我认为这确实是其中最重要的部分，因为我看到很多事情都是在没有与农民交谈的情况下清楚地构思出来的。然后当他们看到他们 [….] 时，他们立即被解雇”。
其他地方也承认需要农民参与并纳入用户观点以解决数字化设计和实践之间的差距（例如， Van Es，2017 年）。让用户参与不仅可以解决创新的未充分利用和低可持续性问题，还可以带来有价值的社会学习和能力建设（Masiero，2016 年，Steinke 等人，2020 年）。虽然一段时间以来，以用户为中心一直是数字咨询和决策支持工具实践的一部分（Eastwood 等人，2012 年；Berthet 等人，2018 年），但它现在才通过合作在数据平台和技术开发中受到关注。设计和其他协作活动（牛顿等人，2020）。与其他主题一样，这个问题强调了加强研究和实施以农民为主导的创新的研究的必要性。
黄金问题（Q2）承认权力关系，即当参与者有既得利益、相互竞争的目标和隐藏的议程时，他们如何在数字农业项目上更加协作地合作。虽然小组同意这个问题中的语言传达了关于权力动态的某些假设，但他们决定保留它。
尽管文献（ Jakku 等人，2019 年）已经研究了与新技术和数据相关的合作安排，并且已经注意到主题 1（数据治理）和主题 2（数据管理），但参与者认识到在研究方面存在差距组织和项目级别的网络和协作过程。Kendall 和 Dearden (2020)指出，协作不是一个中立的过程，在 ICT 中配置协同设计项目不可避免地是一种政治行为。经验表明，随着时间的推移建立信任并通过平衡公共和私人利益和控制的机制产生这种信任的重要性（Newton 等人，2020 年）。
白银（Q3）问题确定了对不断加深的数字鸿沟的担忧，特别是对于： 技术发展速度相对缓慢的农业系统和部门；对于那些缺乏数字素养以适应新技术和/或数字基础设施的农民。这与主题 3（促进数据和技术的使用以及主题 4（优化效益）中的问题相呼应。尽管一致认为已经对防止数字鸿沟（在技能和基础设施方面）所需的内容有很好的理解或认识） , 研究人员尚未充分探讨为什么分歧可能会扩大，以及为什么政策未能有效解决这一问题（参见Defra，2018）。与会者一致认为，第三季度需要考虑多个方面，例如基础设施（互联网接入、连接性）和资本投资，还需要创建可持续的商业模式，为小农参与提供可行的数字解决方案。数字农业转型过程。关于第四季度（铜奖），关于农业是否可以借鉴其他行业和部门的成功案例，与会者进行了详细阐述，但一致认为这一机会迄今为止尚未得到充分利用，并为未来的研究提供了一条有希望的途径。
4.8 . 未来数字农业研究的关系和方法
在最后一个小节中，我们提供了一个跨领域分析，探讨了主题之间和构成问题之间的交叉点，这些交叉点在整个练习中都很明显。这凸显了在数据驱动的农业系统的不同维度和相关研究兴趣之间建立联系的必要性。
关于主题交叉，出现了两个未来研究的联系。第一个围绕着价值的概念，强调了跨主题的问题。价值对农民的重要性被确定为阐明价值主张、确定利益、建设能力和投资支持，同时了解管理价值共同创造的制度安排是管理公平使用和从大企业分配价值的重要前提。数据。将研究重新定位到这些价值维度将提供更多的连贯性和理解性，而不是仅仅关注技术的采用。演习还认识到，提高环境和社会价值的数字化机会需要成为研究对话的一部分。
第二个关系来自许多问题，即如何制定和实施支持农业数字化的社会和制度安排。这些突出表明需要新的治理和协作流程来促进数字化的所有权和参与，并包括关键的治理参与者。研究人员在了解已建立和新兴的农业食品参与者和公共行动将如何共同应对威胁（例如市场集中度、不负责任）和利用数字农业的机会（例如使知识民主化）之前，有一项任务。在这里，透明度是一个首要问题，无论是数据共享、可持续性绩效和会计，还是公共可访问性，并且需要成为未来研究的重点，探索合适的治理工具和流程。治理和协作模型表明，责任在不同程度上分布在私营、公共和公民部门，但这些部门如何运作以及政策支持在这个复杂领域中发挥的作用需要进一步调查和新的分析工具和框架。
这些联系强调了研究中跨学科和跨学科的重要性，以支持跨数字化的许多相互作用结果的综合解决方案，以及在多合作伙伴研究社区内建立足够能力的必要性。这些方法可以提供对复杂社会技术系统的洞察，考虑多种观点，并更好地制定政策决策。规模问题也出现在未来的研究中，我们的意思是，研究人员在什么层面（农场、供应链、社会）关注于解开系统中的多重交互？
特别是这个练习表明，未来的研究议程需要解决分析框架的二元性质。与其关注过程或数据驱动的方法（通常暗示为不同的过程）或隐性或数据驱动的知识之间的差异，该练习建议研究应针对如何整合这些过程和知识。同样，研究人员不应假设数字技术具有单一轨迹并且只会有利于大规模的传统农业系统，而应认识到并检查小型农场和基于控制粒度和适应性的替代农业生态系统的数字机会，即数字化可以使整个农业食品系统受益。
图 3描绘了主题之间的相互联系，将主题 1、2 和 7 集中在数据治理和协作问题上，主题 3 和 4 集中在实施（赋能、收益）和主题 5 和 6 集中在结果（绩效和影响）。所有这些都围绕着价值与社会和制度 (S&I) 安排的关系，并需要新的方法和框架，如中心三角形所示。
图 3。优先研究主题和问题之间的多重相互作用：指导未来数字农业研究的关系和方法（中心三角形）。
这些见解是本研究的原创，并强调了研究行动为政策提供信息的必要性，不仅通过开发强大的新框架、方法和经验数据来加强证据基础，而且在概念上，促进新思维和新方向与政策和资助者确定的粮食系统挑战。这种分析同样适用于英国和其他国际研究环境。
4.9 . 该方法的局限性
参与者的类型和数量清楚地决定了此类练习中问题的性质和范围，如Sutherland 等人。（2011 年，第 247 页）评论说，“任何确定优先事项的活动都是参与人员的产物”。鉴于数字农业的主题和实践在英国相对较新，提出 195 个（可用）问题的 40 名受访者被认为是全面的；此外，问题的广泛性表明了广泛的协商。然而，依赖于有目的抽样的初始启发步骤不可避免地存在限制。虽然从对技术、社会、伦理问题感兴趣的组织以及传统和替代农业部门确定了代表，但并不总是能够确保在种族、年龄或性别方面的包容性和公平性，因为利益相关者的特征在很大程度上是未知。滚雪球也有一些限制，这可能有利于预先存在的链接或限制对有界和连接社区的访问。来自威尔士 (4)、苏格兰 (2) 和北爱尔兰 (0) 的代表人数很少，但是，来自英格兰组织的参与者对整个英国的农业社区有很好的了解和经验。
自选的感兴趣和积极的利益相关者队列的影响也可以通过研究社区参与者的日益集中而放大，因为非研究社区随着步骤的进展而脱离（但是 44% 的非研究人员继续参与步骤3）。鉴于研究的性质，研究人员在整个过程中的投入不足为奇；然而，他们并不是同质的，代表着大量的学科、观点和经验，并且经常与从业者密切合作。此外，正如讨论中辩论的范围和性质所揭示的那样，在第 3 步（参与式研讨会）中尽一切努力为小组会议的所有参与者提供平等的发言权。关于潜在的偏见或个人议程，多元化且规模适中的群体、明确的标准和民主进程都有助于减少任何个人的影响。也有人批评说，使用主题作为调查单元可能会使问题变得孤立，并倾向于赋予它们同等的权重，但是，我们相信，通过迭代投票和研讨会对话，以及问题和投票模式的均匀分布每个主题，这都被避免了。
5 . 结论
总共确定了 27 个优先问题（15 个金、7 个银和 5 个铜），涉及 7 个研究主题。这是通过反复的评分和对话来实现的，并涉及一系列英国利益相关者。这些问题加强了以前使用文献资源的聚类和议程设置研究，但显着丰富和扩展了这些提供新的观点和见解。虽然我们不能说这个问题清单是确定的，但它们强调了数字化和数字技术的颠覆性创新的后果和机会仍然存在不确定性和差距。在这方面，它们为英国未来的研究议程提供了一个初步框架，可以帮助引导研究投资并为政策决策提供信息。
在当前与粮食生产转型相关的研究资助战略和政策中，这里提出的许多问题和主题都没有得到应有的重视。解决这些问题不仅对实现可持续、公平和负责任的农业生产数字化至关重要，而且更重要的是引发关于未来数字化可以和应该支持哪些轨迹的辩论。这在农业转型时期非常重要，在这个时期，需要协调提高生产力和环境、实现净零排放和建设有弹性的农村社区的目标。
预测农业系统数字化未来研究需求的方法通常是基于审查的，辅以实证研究和最近的情景分析。优先排序练习提供了一种严格的参与式方法，用于捕捉和整理广泛的观点。该方法与对新形式的制度、法律和科学治理的呼吁相称，正如负责任的研究和创新 (RRI) 框架中所概述的那样，需要更多地关注预期、包容、反思和响应性问题（Stilgoe 等人。 , 2013）。该方法还提供了一个论坛来探索问题背后的微妙辩论和讨论，这些问题质疑当前和拟议研究议程和投资的假设、隐含价值和目标。至关重要的是，该方法还允许参与者，特别是研究人员在数字农业等领域进行研究时暂停并反思知识生产的意识形态。这种反思的见解可以注入新的观点，开辟不同的政策话语。对于引导未来研究和政策应对英国及其他地区农业生产系统、价值链和粮食系统数字化转型的关键挑战，对此类练习的需求可能会变得越来越重要。
