The potential of smartphone apps to collect self-recorded data in agricultural households : a study on time-use in Zambia

Mobile information and communication technologies (ICTs) have spread across the developing world and are used increasingly by smallholder farmers. While the potential of ICTs, such as smartphone applications, to provide new opportunities for agricultural development is widely acknowledged, the potential to use them as research tools has not been explored. This thesis assesses the potential of smartphone applications for the collection of data from agricultural households in developing countries. Can smartphone applications that use visual tools be used for self-recording of data by the respondents themselves where literacy levels are low? Can such smartphone applications that allow for real-time data recording increase the accuracy of the collected data? Answering these questions is important as, so far, data from agricultural households are usually collected using surveys, which are prone to recall biases. This is a problem, as researchers, policymakers and development practitioners need reliable data for their work. Poor data can lead to misguided policy recommendations and actions with adverse effects on vulnerable population groups. This can lead to agricultural development trajectories that are socially unequal and unsustainable. To assess the potential of smartphone apps to collect self-recorded data, a smartphone application called Timetracker was developed as part of this thesis. The Timetracker allows study respondents to record data in real time with the help of illustrations. Recording data in real time reduces recall bias, and using pictures ensures that participants with low literacy can use the application. In its current form, the Timetracker can be used to collect data on time-use and nutrition. Collecting reliable data on time-use and nutrition is key for various strands of research. For example, time-use data are needed to calculate labor productivity and analyze how productivity is affected by new technologies. Time-use data can also help reveal gender-based power relations and asymmetries by pointing out unpaid domestic work. Similarly, nutritional data are crucial for various academic fields and debates. For example, nutritional data are needed to explore the factors determining food and nutrition security, to study how farm diversity affects consumption diversity and to monitor food and nutrition policies and programs. This study is based on three main chapters, which reflect the main objectives of the whole thesis: 1) to explore and test whether smartphone applications can be used to collect data from rural households in developing countries focusing on time-use and nutrition data, 2) to assess the accuracy of data collected with smartphone applications vis-à-vis recall-based data collection methods, and 3) to use the data to understand the effects of agricultural mechanization on the intrahousehold allocation of time-use within smallholder farming households in Zambia. The first two chapters have a primarily methodological focus. The last chapter is an empirical study. This thesis concludes that in addition to improving the accuracy of socioeconomic data collection, smartphone applications may open new research pathways, including through the opportunities provided by real-time data collection and by combining self-recorded data with sensor-recorded data, which may open interesting transdisciplinary research pathways. This thesis suggests that there is a large and still untapped potential for using smartphone applications to collect data on complex agricultural systems in the digital age.

Mobile Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) werden zunehmend auch von Kleinbauern in Entwicklungsländern eingesetzt. Während das Potenzial von IKT, wie Smartphone-Anwendungen, neue Möglichkeiten für die landwirtschaftliche Entwicklung zu bieten, weithin anerkannt ist, wurde deren Potenzial als Forschungsinstrumente bislang kaum erforscht. Diese Dissertation untersucht das Potenzial von Smartphone-Anwendungen zur Erfassung sozioökonomischer Daten von landwirtschaftlichen Haushalten in Entwicklungsländern. Können Smartphone-Anwendungen, die visuelle Elemente verwenden, für die Selbstaufzeichnung von Daten durch Befragte verwendet werden, selbst wenn deren Alphabetisierung gering ist? Können solche Smartphone-Anwendungen, mit denen Daten in Echtzeit erfasst werden, die Genauigkeit der erfassten Daten erhöhen? Die Beantwortung dieser Fragen ist wichtig, da die Daten von landwirtschaftlichen Haushalten bisher üblicherweise durch Haushaltsbefragungen erhoben werden, die häufig durch Erinnerungsverzerrungen beinflusst sind. Dies ist ein Problem, da Forscher, politische Entscheidungsträger und Entwicklungsakteure verlässliche Daten für ihre Arbeit benötigen. Unzureichende Daten können zu falschen Politikempfehlungen und Politkmaßnahmen führen, die sich negativ auf bestimmte Bevölkerungsgruppen auswirken können. Dies kann zu landwirtschaftlichen Entwicklungspfaden führen, die sozial ungleich und nicht nachhaltig sind. Um das Potenzial von Smartphone-Apps zur Selbstaufzeichnung von Daten durch Befragte zu bewerten, wurde im Rahmen dieser Dissertation eine Smartphone-Anwendung namens Timetracker entwickelt. Der Timetracker ermöglicht es den Befragten, Daten anhand von Abbildungen in Echtzeit zu erfassen. Das Aufzeichnung von Daten in Echtzeit verringert Erinnerungsverzerrungen und die Verwendung von Bildern stellt sicher, dass Teilnehmer mit geringer Alphabetisierung die Anwendung verwenden können. In seiner jetzigen Form kann der Timetracker verwendet werden, um Daten zu Zeitnutzung und Ernährung zu sammeln. Zuverlässiger Daten zu Zeitnutzung und Ernährung sind essenziell für verschiedene Forschungsbereiche. Zum Beispiel werden Daten zur Zeitnutzung benötigt, um Arbeitsproduktivität zu berechnen und zu analysieren, wie die Produktivität durch neue Technologien beeinflusst wird. Daten zur Zeitnutzung können auch helfen, geschlechtsspezifische Machtverhältnisse und Asymmetrien aufzuzeigen, indem sie auf unbezahlte häusliche Arbeiten hinweisen. In ähnlicher Weise sind Ernährungsdaten für verschiedene akademische Bereiche von entscheidender Bedeutung. Ernährungsdaten sind beispielsweise erforderlich, um die Faktoren zu untersuchen, die die Ernährungssicherheit bestimmen; um zu untersuchen, wie die Diversität der landwirtschaftlichen Betriebe die Nahrungskonsumvielfalt beeinflusst; und um die Ernährungsstrategien und -programme zu überwachen. Die Studie basiert auf drei Hauptkapiteln, welche die Hauptfragen der gesamten Dissertation widerspiegeln: 1) zu untersuchen, ob Smartphone-Anwendungen verwendet werden können, um Daten wie Zeitnutzung und Ernährung von ländlichen Haushalten in Entwicklungsländern zu sammeln; 2) zu beurteilen wie genau die mit Smartphone-Anwendungen erfassten Daten im Vergleich zu auf Erinnerung basierenden Datenerhebungsmethoden sind; 3) unter Verwendung der gesammelten Daten zu analysieren, wie sich landwirtschaftliche Mechanisierung auf die Zeitaufteilung innerhalb von kleinbäuerlichen Haushalten in Sambia auswirkt. Die ersten beiden Kapitel sind primär methodisch ausgerichtet. Das letzte Kapitel ist dann eine empirische Studie. Die Dissertation kommt zu dem Schluss, dass Smartphone-Anwendungen nicht nur die Genauigkeit der Erfassung sozioökonomischer Daten verbessern, sondern auch neue Forschungspfade eröffnen. Die geschieht vor allem durch die Möglichkeiten der Echtzeit-Datenerfassung und durch die Kombination selbst erfasster Daten mit sensoraufgezeichneten Daten, was interessante transdisziplinäre Forschungsmöglichkeiten aufzeigt. Die Dissertation legt nahe, dass es ein großes und noch nicht ausgeschöpftes Potenzial gibt, Smartphone-Anwendungen zum Sammeln von Daten zu komplexen landwirtschaftlichen Systemen in Entwicklungsländern im digitalen Zeitalter zu nutzen.