• 数据治理，这个问题在多源数据系统中更加严重。这是一个一般性问题，将在 6.4 中探讨。

在全球南方（第三世界国家），这些需求变得越来越明显：如第 4.5 节所述，这些国家在区域层面严重缺乏信息资本。当涉及到开放式创新、预测风险（气候风险、健康风险）和改进区域和部门的组织时，这笔资金对于国家行政部门（农业）和地方当局、生产者组织、研究机构等至关重要。在这种情况下，我们的研究将需要考虑由数字鸿沟、文盲、多种方言等造成的额外困难。但这些困难也为我们提供了探索的途径，以重新思考我们的系统和方法并使其适应这一点语境。

可视化

我们的可视化方法需要彻底改变，以便在大区域层面进行数据管理。鉴于其特殊性，农业部门提出了目前在可视化领域没有等效的研究问题，例如：

• 可视化多尺度、异构数据，有时数量庞大，有时稀有：空间数据、符号数据、时间数据、可变数据、不完整数据、不确定数据、错误数据、半定量数据，甚至是定性数据，具体取决于数据的变化。结构，例如地图 (GIS)、图像（来自卫星、无人机）、时间序列、图表和网络；

• 可视化极端尺度，以流畅清晰的方式连接它们

– 短期和长期（时间、地理等） – 并开发适合的和适当的汇总和统计工具；

• 通过比较地图或时间序列，突出对称性、规律性、趋势、相关性等，半自动地揭示新信息；

• 满足相互矛盾的需求，例如海量数据的可视化，使用移动应用程序（手机、平板电脑等），或在尊重用户自主权的同时引导用户；

• 找到表示复杂对象、依赖项或模型的创新方法，能够被来自不同背景的个人使用。

这些问题为某些基础学科开辟了新的前景，包括在可视化与人工智能。值得注意的是，在可视化方面，在建立信任方面，关于隐私和数据使用权的问题并没有太多讨论（Charvat 等人，2018 年）。上面列出的问题最终可能会导致针对农业部门的可视化和人机交互进行研究。

针对用户、中介和管理者的数字设备

多类型用户参与的方法在区域层面至关重要，并且需要支持工具：知识生产模式正在发生变化，跨学科研究需要外部利益相关者的重大贡献，这在数字时代可能更容易出现（Bergez 等，2019）在区域层面运营的部门中，个人和集体利益相互冲突越来越普遍（Ryschawy 等人，2019 年）。预计来自区域工程师的新数字设备将促进农业世界内以及与其他区域利益相关者的对话（图 2）。

图 2：区域管理工程师的工具和设备（Rey-Valette 等人，2011 年）。

这些数字工具和设备可以实现一系列功能：分析、创意、认知、人际、决策、操作等（Rey-Valette 等，2011）。它们还可以通过促进参与和开放式创新、集体决策和调解来帮助发展集体行动。