開放式數據引領農業科技未來
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文章來源 : 農業科技決策資訊平台 2020-03-06
在日本，雖然每戶農民的耕地面積規模小，卻以高產量的單位面積而為聞名，而技術傳承上，也朝著「以經驗為主」和「專業技能」兩方向進行。近年來，逐漸出現以「數位原生新世代 (digital native)」和「關切全球環保人士」為主的群體，成為新興的參與者，開始投入農業，並且在各地積極地發揮影響力。
而在上述的農業現場與農業科學領域之中，則是出現了「開放式科學」的新趨勢。為了深入探究，拜訪了作為農業社群的研究夥伴：東京農工大學的特任教授：澁澤栄(Sakae Shibusawa)，他多年來持續推動「從科學發展農業」；以及致力於促進「開放式數據」的東京都立大學副教授：大澤剛士(Osawa Takeshi)，透過這兩位教授見解來更加瞭解這項趨勢所在。
「從科學發展農業」之路
在東京農工大學的的府中校區裡，有著佔地約15公頃的農地，在校內農園採摘的新鮮蔬菜最在例行舉辦的市集，販賣給鄰近周邊的社區居民或是一般消費大眾；銷售成品的過程觀察到，相同的作物在時常整地、維護良好的農地上，其產出成果依舊會存在「差異」的情形。
對此，澁澤特任教授表示：「不管是怎樣的農場或是田地上，總是無可避免會有些狀況發生，像是作物在某些地方特別容易倒下、或是害蟲的發生等情形。因此，我們讓農民成為我們的研究夥伴，讓他們將相關設備裝置在農地，協助收集例如光合活性、土壤成分等與空間、時間相關的高解析度數據。」
澁澤教授論述：「約莫25年前，全球開始提倡精準農業(precision agriculture)的相關政策。」精準農業將農民的長期累積下來的經驗，提供了相關的佐證數據，身在日本的澁澤教授，更是早早便呼應這樣的趨勢。
他甚至表示：「透過數據的顯示，更能確信『作物為何會產出差異性？』以及『確切發生原因為何？』等類似的問題提出相關佐證。此外，也會慢慢產生很多具創新的想法，例如：如何處理差異性？是否要進行均質化？或者與之相反，是否該好好利用這樣的差異性。」
澁澤教授論述，包括日本在內，世界上約有八成的農業是屬於家庭式。不可避免會有社群式的決議情況。此時，農民們若能共享我們所研究的科學化數據，不僅會成為決策關鍵，更能夠支援判斷。
2000年的農業開始導入GPS(全球定位系統)，爾後促使資通訊技術(ICT)發展，農民與科學家之間的合作也獲得很大的進展；2016年日本政府第5期科學技術基本計畫所訂定的「Society 5.0」願景，同樣包含了「農業智慧化」項目。
而從精準農業延伸出的智慧農業，其目標不僅僅是透過技術創新進而提高獲利，更可達到降低成本、減輕對環境的負擔的目標。
不過，倘若要能夠同時實現這些目標，一定得要有農業經營管理戰略。
投入農學領域的學生，除了學習作物栽植之外，也有是出於對農業經營管理感到高度興趣。
只要是數據，就有意義
另一方面，東京都立大學的大澤剛士副教授，在先前隸屬的農業環境技術研究所，就已經針對日本農業用地使用的統計資訊，透過運算軟體以圖表呈現數據，並將數據以標準規格作為區域網格地圖之應用，以開放式數據的形式對外公布。
開放式數據主要以公開政府所擁有的統計數據為核心思想，和公開學術論文和其他研究成果有關的開放取用，同樣是開放科學的關鍵要素之一，一直以來，大澤副教授都相當重視其應用價值。
大澤副教授表示：計量葉片的數量、捕捉昆蟲並計算數量、觀察自然環境並進行記錄等行為，都是博物學(natural history)很重要的環節。
然而，在只有單人作業或者單一研究室所能取得的數量是相當有限的；另一方面，政府手上的調查數據，範圍不僅涵蓋全國，更擁有著未知且無可限量的應用價值。因為支撐調查作業所需的資金，都是來自人民的稅金，所以更希望這些數據能夠對外開放。
開放資料的一大特點就是：任何人都能透過資料的取用、再應用、再傳送，從而創造新的利用價值。
另外，大澤副教授指出「雖然那些在執行計算昆蟲數量的人，可能不會意識到這件事，但只要將具有可複製性與可驗證性的事實，成為具體的數字顯示在大家面前，相信絕對不會存在毫無意義的數據。」。
雖然某些數據需要謹慎披露，像是個人資訊等機密資料，如果僅有專家來執行相關工作，數據的開放性就會相對不足。
提供數據取得的條件，並公開使用者的相關責任。公共數據採納以機器可讀取性且開放性的『以開放為預設(open by default)』為原則，這也符合全球對開放數據的範疇，而大澤副教授利用已公開的農地區域劃分資料，繪製了瀕危植物分布圖。【延伸閱讀】日本農民企圖心：運用數據改革農業！AI完美預測奇異果的產量與採收時間
開放農業Ｘ開放式數據
依據澁澤教授表示，農地依照農耕者劃分小型區域，但若考量水和風等環境因素能夠無遠弗屆地散播，應將把數百乃至數千公頃的農地，視為一單位面積。只有讓整個地區都停止使用農藥，有機農業才能有真正的實際成效。
因此，為了應對市場全球化帶來的競爭加劇，社群式共享數據所帶來的必要性是與日俱增。
大澤副教授則是指出：「然而，到目前為止，不管是從「這是常態的趨勢嗎」還是「如果作為產地整體該怎樣作」的角度來看，日本既有的「文化」，似乎還不能夠透過這種視角，來交流或是共享農民的技術與專門知識。」
此外，大澤教授笑笑地說著進一步表示：「年輕世代在『自由』的互聯網世界下長大，作為數位原生者 (digital native)，我想他們應該是不太會抗拒開放資料或收集數據。而另一方面，雖然將農家數據開放至社群以外的人也有可能會行使與農業毫無相關事情，但仍有可能因而創造其他的可能性。因此，與其說是『農業的開放數據』，我反之寧可把『農業的』這三個字拿掉。」。
那麼，負責推動開放式科學和開放式數據的人，實際上是如何在日本開始跟推廣呢？
澁澤特任教授表示：「通常一開始，日本的做法是先圍成圈，形成一個能夠充分討論交流的環境，讓每個人都可以在其中共享彼此的想法，進而形成共識。而像是範疇或是擔任角色等事務，則是之後再進行分配。
「關於開放科學和開放數據，剛開始的時候，我們是先創造出一個推廣社群，讓社群本身來主導倡議，如此一來，加入的人很容易明確自己想要參與和共享的事物，經由這樣的引導，參與者也能夠看到未來的發展。所以，若類似的社群能一直產生，讓大家可以盡情地交流資訊，或許這樣的形式，就是開放科學的結構。」
最後，大澤副教授則是幽默笑道：「如果沒有開放科學、開放數據這些名詞的話，我想就不會遇見這群我可能本來不會認識的人，因為這樣的經驗，我始終覺得『世界不斷在變化』。所以，每次演講的時候，我總會抱著自我警惕的心態告訴大家，如果我開始自稱為開放資料專家的話，那大概就是我在這門領域走到盡頭的時候了。」
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