DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2024.1456991
تاريخ النشر: 2024-10-03
المؤلف: M. Lisa Yeo وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تبحث الدراسة في اعتماد تقنيات الزراعة الرقمية بين مزارعي اللوز ذوي المساحات المتوسطة ومستشاري المحاصيل في وادي كاليفورنيا المركزي، باستخدام نموذج قبول التكنولوجيا (TAM-3) والنظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT-2). تشير النتائج إلى أن المزارعين يميلون إلى اعتماد التكنولوجيا بشكل أساسي عندما تظهر ربحية وسهولة استخدام، حيث تعتبر العوائد الاقتصادية العامل الرئيسي الذي يؤثر على قراراتهم. يلعب الثقة دورًا حاسمًا في التعديل، مما يؤثر على تصورات أهمية التكنولوجيا وفائدتها، ويتشكل من خلال التجارب السابقة. بينما توجد مخاوف بشأن إدارة البيانات (مثل الحوكمة والخصوصية)، غالبًا ما يتم التغاضي عنها بسبب الجوانب العملية الفورية للربحية، مما يشير إلى مستوى أساسي من الثقة في ممارسات إدارة البيانات من قبل شركات التكنولوجيا.
تؤكد الخاتمة على أن أنماط اعتماد التكنولوجيا في الزراعة الرقمية تعكس تلك الموجودة في صناعات أخرى، مما يعزز مفهوم الثقة الأخلاقية كدافع لاعتماد الزراعة الدقيقة. تسلط الدراسة الضوء على خطر تأخر المزارعين الصغار عن أقرانهم دون مقترحات قيمة واضحة لاعتماد التكنولوجيا، مما قد يؤدي إلى تفاقم تهميشهم. لسد الفجوة بين المزارعين ومجتمع التكنولوجيا، تدعو الدراسة إلى تطوير أنظمة الزراعة التكنولوجية بشكل تعاوني تعالج تعقيدات الرقمنة في المزارع. يعد إشراك مجموعة متنوعة من أصحاب المصلحة في تحديد الاحتياجات الملحة أمرًا حيويًا لزيادة الاعتماد، كما هو الحال مع الحفاظ على مشاركة أصحاب المصلحة طوال عملية التطوير. ستتعمق الأبحاث المستقبلية في التفاعل بين الربح والبيانات والثقة، مع التركيز على فهم ديناميات الاعتماد بين عمال المزارع.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث الإمكانات التحويلية للزراعة الرقمية التي تسهلها إنترنت الأشياء (IoT)، مما يسمح للمزارعين باتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات لتحسين الموارد، وتقليل الفاقد، وزيادة الإنتاجية. تشمل إنترنت الأشياء شبكة من المستشعرات والروبوتات والطائرات بدون طيار التي تجمع وتنقل البيانات حول ظروف المحاصيل، مما يمكّن من ممارسات الزراعة الدقيقة. ومع ذلك، لا يزال اعتماد هذه التقنيات غير متساوٍ، حيث تستفيد المزارع الأكبر اقتصاديًا أكثر بسبب قدرتها على توزيع تكاليف التكنولوجيا على مساحات أكبر. تثير هذه الفجوة مخاوف بشأن توحيد المزارع وإمكانية تهميش العمليات الأصغر، التي تشكل جزءًا كبيرًا من الزراعة العالمية لكنها تعمل على أراضٍ محدودة.
تهدف الدراسة إلى استكشاف سلوكيات اعتماد المستخدمين والحواجز أمام تقنية الزراعة الرقمية من خلال مقابلات نوعية مع مزارعي اللوز ذوي الحجم المتوسط ومستشاري التكنولوجيا في وادي كاليفورنيا المركزي. باستخدام نموذج قبول التكنولوجيا (TAM-3) والنظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT-2)، تحدد الأبحاث الربحية الاقتصادية كالدافع الرئيسي لاعتماد التكنولوجيا، مع كون الثقة في التكنولوجيا ومؤيديها عاملًا معدلاً. من المثير للاهتمام أن المخاوف بشأن لوجستيات إدارة البيانات تبدو ثانوية مقارنة بالربحية، مما يشير إلى أن المزارعين قد يفضلون الحوافز المالية على المخاوف بشأن مشاركة البيانات مع شركات التكنولوجيا. تسلط النتائج الضوء على الحاجة إلى استراتيجيات مستهدفة لتعزيز اعتماد التكنولوجيا بين المزارعين، وخاصة صغار المزارعين، لمنع المزيد من التدهور الاقتصادي وضمان الوصول العادل إلى فوائد الزراعة الرقمية.
الطرق
تضمنت منهجية هذه الدراسة، التي وافق عليها مجلس مراجعة المؤسسات بجامعة كاليفورنيا ميرسيد (الدراسة رقم UCM 2021-115)، بروتوكول مقابلة شبه هيكلية يركز على ستة مواضيع رئيسية: التكلفة، التوافق التكنولوجي، بنية تكنولوجيا المعلومات، إدارة البيانات، خصوصية البيانات، والأمن السيبراني. تم استكشاف كل موضوع من خلال متوسط ثلاث أسئلة، مع أسئلة خلفية وإغلاق إضافية لتسهيل مشاركة شاملة للمشاركين. استخدمت الدراسة الإطار المعرفي كعدسة تحليلية واستندت إلى أبحاث سابقة تشير إلى مخاوف الخصوصية المتعلقة بالبيانات بين المزارعين (Jakku et al., 2019; Wiseman et al., 2019).
من يناير إلى أغسطس 2022، تم إجراء مقابلات مع أحد عشر منتجًا للوز من مزارع عائلية صغيرة ومتوسطة الحجم وعشرة محترفين في الصناعة باستخدام طريقة العينة الثلجية. استمرت المقابلات، التي استغرقت حوالي ساعة لكل منها، وتم تسجيلها صوتيًا ونسخها للتحليل. تم تطبيق منهجية نظرية مؤسسية، مما سمح باستكشاف مفتوح للحواجز أمام اعتماد التكنولوجيا دون أطر مسبقة. استخدم تحليل البيانات نموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، وتحديدًا TAM-3، لتحديد حواجز الاعتماد والتدخلات المحتملة (Venkatesh and Bala, 2008). تم إجراء عملية الترميز في برنامج NVivo، مع جولات متكررة من الترميز والنقاش بين المؤلف الرئيسي ومساعد البحث، مما أبرز في النهاية الثقة كعامل مهم يؤثر على قرارات الاعتماد. يتم تفصيل نتائج الدراسة بشكل أكبر في الرؤى النوعية اللاحقة وتطوير النموذج المفاهيمي.
النتائج
في هذا القسم، تحدد الدراسة نموذجًا مفاهيميًا يبرز التوقعات، والخبرة، والاقتصاد كعوامل رئيسية تؤثر على قرارات اعتماد التكنولوجيا في الزراعة. من الجدير بالذكر أن الثقة ظهرت كإنشاء مهم يستحق المزيد من الاستكشاف. كشفت التحليلات أن الثقة يمكن أن تعدل العلاقة بين الحجج الاقتصادية للاعتماد والقرار الفعلي للاستثمار في التكنولوجيا الجديدة. على وجه التحديد، إذا كان المزارعون يفتقرون إلى الثقة في الأداء الموعود للتكنولوجيا، فإن استعدادهم للاعتماد يتناقص.
باستخدام NVivo لتحليل مجموعات الارتباط الاستكشافية، حددت الدراسة خمسة مجموعات مستقرة، تم تفسيرها من خلال عدسة النموذج المفاهيمي الأولي. يوضح هذا النموذج المنقح كيف تشكل الاقتصاديات والتوقعات والخبرات بشكل جماعي اعتماد التكنولوجيا الزراعية في المحاصيل الشجرية. يتم وضع الثقة كعامل تعديل حاسم يمكن أن يسهل أو يعيق تأثير الاعتبارات الاقتصادية على قرارات الاعتماد. تؤكد النتائج على التفاعل المعقد بين هذه الإنشاءات، كما هو موضح في النموذج المفاهيمي المنقح المقدم في الشكل 3.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على الديناميات المعقدة التي تؤثر على اعتماد التكنولوجيا بين المزارعين، مع التركيز على تفاعل الاقتصاديات والتوقعات والخبرة. تشير النتائج إلى أنه بينما تعتبر الجدوى الاقتصادية دافعًا مهمًا لاعتماد تقنيات جديدة، فإن الجهد المدرك المطلوب للتنفيذ والشروط الميسرة اللازمة غالبًا ما تثني المزارعين، وخاصة أولئك الذين يديرون مزارع أصغر. تشير البيانات إلى أن التكاليف المرتفعة في البداية تؤثر بشكل غير متناسب على العمليات الأصغر، مما يجعل التقنيات المتقدمة أقل وصولاً. علاوة على ذلك، فإن الاعتماد على طرق إدارة البيانات التقليدية، مثل جداول البيانات، يبرز التحديات التي يواجهها المزارعون في دمج التقنيات الجديدة في ممارساتهم.
تظهر الثقة كعامل حاسم في عملية الاعتماد، حيث يظهر المزارعون مستويات متفاوتة من الثقة الاستراتيجية والسياقية والأخلاقية تجاه التكنولوجيا ومقدميها. أعرب العديد من المشاركين عن شكوكهم بناءً على تجارب سابقة مع تقنيات غير موثوقة، مما أدى إلى نهج حذر تجاه الابتكارات الجديدة. تلعب التأثيرات الاجتماعية للأقران أيضًا دورًا، حيث قد يشعر المزارعون بالضغط لاعتماد تقنيات تتماشى مع معايير المجتمع، خاصة في سياق الاستدامة. على الرغم من المخاوف بشأن حوكمة البيانات والخصوصية، فإن المزارعين في الدراسة عمومًا يرون بياناتهم كمنخفضة المخاطر وذات قيمة قليلة للأطراف الخارجية، مما يشير إلى علاقة معقدة مع شركات التكنولوجيا التي تجمع هذه البيانات. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على الحاجة إلى استراتيجيات مصممة خصيصًا لمعالجة الحواجز الفريدة التي تواجهها المزارعون الأصغر في مشهد الزراعة الرقمية.
DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2024.1456991
Publication Date: 2024-10-03
Author(s): M. Lisa Yeo et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
The research investigates the adoption of digital agriculture technologies among medium acreage almond growers and crop consultants in California’s Central Valley, utilizing the Technology Acceptance Model (TAM-3) and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT-2). Findings indicate that farmers are inclined to adopt technology primarily when it demonstrates profitability and ease of use, with economic returns being the foremost factor influencing their decisions. Trust plays a crucial moderating role, affecting perceptions of technology relevance and usefulness, and is shaped by prior experiences. While concerns regarding data management (such as governance and privacy) exist, they are often overshadowed by the immediate practicalities of profitability, suggesting a basic level of trust in tech companies’ data management practices.
The conclusion emphasizes that the patterns of technology adoption in digital agriculture mirror those in other industries, reinforcing the notion of moralistic trust as a driver for precision agriculture adoption. The study highlights the risk of small farmers lagging behind their peers without clear value propositions for technology adoption, potentially exacerbating their marginalization. To bridge the gap between farmers and the tech community, the research advocates for collaborative development of agtech systems that address the complexities of on-farm digitalization. Engaging a diverse set of stakeholders in identifying pressing needs is critical for increasing adoption, as is maintaining stakeholder involvement throughout the development process. Future research will delve deeper into the interplay between profit, data, and trust, with an emphasis on understanding the adoption dynamics among farm workers.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the transformative potential of digital agriculture facilitated by the Internet of Things (IoT), which allows farmers to make data-driven decisions to optimize resources, reduce waste, and enhance productivity. IoT encompasses a network of sensors, robotics, and unmanned aerial vehicles that collect and transmit data regarding crop conditions, thereby enabling precision agriculture practices. However, the adoption of these technologies remains uneven, with larger farms benefiting more economically due to their ability to spread technology costs over larger areas. This disparity raises concerns about the consolidation of farms and the potential marginalization of smaller operations, which constitute a significant portion of global agriculture yet operate on limited land.
The study aims to explore user adoption behaviors and barriers to digital agriculture technology through qualitative interviews with medium-sized almond growers and technology consultants in California’s Central Valley. Utilizing the Technology Acceptance Model (TAM-3) and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT-2), the research identifies economic profitability as the primary motivator for technology adoption, with trust in technology and its proponents acting as a moderating factor. Interestingly, concerns regarding data management logistics appear secondary to profitability, suggesting that farmers may prioritize financial incentives over apprehensions about data sharing with technology companies. The findings highlight the need for targeted strategies to enhance technology adoption among farmers, particularly smallholders, to prevent further economic disadvantage and ensure equitable access to the benefits of digital agriculture.
Methods
The methodology of this study, approved by the University of California Merced Institutional Review Board (Study # UCM 2021-115), involved a semi-structured interview protocol focusing on six key topics: cost, technological compatibility, IT infrastructure, data management, data privacy, and cybersecurity. Each topic was explored through an average of three questions, with additional background and closing questions to facilitate comprehensive participant engagement. The study employed cognitive framing as an analytical lens and was informed by previous research indicating data privacy concerns among growers (Jakku et al., 2019; Wiseman et al., 2019).
From January to August 2022, eleven almond producers from small and mid-sized family farms and ten industry professionals were interviewed using a snowball sampling method. The interviews, lasting approximately one hour each, were audio recorded and transcribed for analysis. Grounded theory methodology was applied, allowing for an open exploration of barriers to technology adoption without preconceived frameworks. The data analysis utilized the Technology Acceptance Model (TAM), specifically TAM-3, to identify adoption barriers and potential interventions (Venkatesh and Bala, 2008). The coding process was conducted in NVivo software, involving iterative rounds of coding and discussion between the lead author and a research assistant, which ultimately highlighted trust as a significant factor influencing adoption decisions. The study’s findings are further detailed in the subsequent qualitative insights and conceptual model development.
Results
In this section, the research identifies a conceptual model that highlights expectations, experience, and economics as key factors influencing technology adoption decisions in agriculture. Notably, trust emerged as a significant construct that warrants further exploration. The analysis revealed that trust can moderate the relationship between economic arguments for adoption and the actual decision to invest in new technology. Specifically, if growers lack confidence in the technology’s promised performance, their willingness to adopt diminishes.
Utilizing NVivo for exploratory correlation cluster analysis, the study identified five stable clusters, which were interpreted through the lens of the initial conceptual model. This refined model illustrates how economics, expectations, and experiences collectively shape the adoption of agricultural technology in tree crops. Trust is positioned as a critical moderator that can either facilitate or hinder the impact of economic considerations on adoption decisions. The findings underscore the complex interplay between these constructs, as depicted in the revised conceptual model presented in Figure 3.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the complex dynamics influencing technology adoption among growers, emphasizing the interplay of economics, expectations, and experience. The findings indicate that while economic viability is a significant motivator for adopting new technologies, the perceived effort required for implementation and the necessary facilitating conditions often deter growers, particularly those operating smaller farms. The data suggest that high upfront costs disproportionately affect smaller operations, making advanced technologies less accessible. Furthermore, the reliance on traditional data management methods, such as spreadsheets, underscores the challenges faced by growers in integrating new technologies into their practices.
Trust emerges as a critical factor in the adoption process, with growers exhibiting varying levels of strategic, contextual, and moralistic trust towards technology and its providers. Many participants expressed skepticism based on past experiences with unreliable technologies, leading to a cautious approach towards new innovations. The social influence of peers also plays a role, as growers may feel pressured to adopt technologies that align with community standards, particularly in the context of sustainability. Despite concerns regarding data governance and privacy, the growers in the study generally perceived their data as low-risk and of little value to external parties, indicating a complex relationship with the technology companies that collect this data. Overall, the research underscores the need for tailored strategies to address the unique barriers faced by smaller growers in the digital agriculture landscape.