可读性与种族化剥夺在数字农业中的遗产

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本文探讨了可读性作为美国数字农业（DA）系统设计组织原则的原因和后果。可读性指治理系统使用简化的情境理解来控制和指导行动。数字农业系统中的可读性发生在两种可读性传统的交汇点：数字系统设计中常见的数据驱动模型，以及自殖民地建立以来在美国发展出的自然和劳动控制策略。我们的论点基于（1）对更广泛的农业技术和种族化土地剥夺模式的历史分析，以及（2）在纽约州农村地区检查数字农业系统采用和维护的经验实地工作。我们描述了可读性在美国农业系统发展中的历史作用及其对谁能种地以及如何种的影响。这段历史提出了问题：什么对谁可见？在这一过程中，什么变得不可见？虽然可读性承诺透明和环境有益的控制，但在我们的实地工作中，我们发现可读性的要求也在重塑物理景观，产生额外的隐性劳动，生产出对农场现实条件脆弱的系统，并创造了阻碍人们适应环境的模糊系统。通过将实地工作与历史案例相结合，我们展示了塑造农业技术可读性赌注、主体和对象的压力。随着更多数据驱动系统被用于环境背景，CSCW社区需要扩展其理解数据驱动系统影响土地、劳动和资源的方式。