[fr] Google Street View (GSV) est un outil pertinent pour obtenir une représentation visuelle du terrain grâce à ses données de cartographie en deux dimensions. Les utilisateurs de GSV peuvent accéder à distance aux rues du monde entier. Ils peuvent superposer plusieurs images obtenues à des instants différents et identifier les changements qui se produisent dans un lieu particulier au cours du temps. Les images de GSV ont été utilisées dans plusieurs disciplines, notamment en santé publique, en architecture, en géographie, en écologie et en criminologie. Le terrain virtuel et les environnements de réalité virtuelle ont été utilisés dans la recherche géographique, en éducation, et ils ont aussi permis d'accéder à des sites distants, dangereux ou isolés. Dans la recherche, l'utilisation de la technologie s'élargit. Ainsi, des chercheurs mènent des interviews à distance grâce à des enquêtes en ligne, des interviews téléphoniques et des visioconférences. Cet article examine l'utilisation de Google Street View (GSV) pour réaliser, en pré-travail de terrain, une observation virtuelle systématique des schémas de mobilité le long de la chaine de valeur du lait au Kenya. Les images de GSV d'un segment de 47 kilomètres entre la ville de Ruiru et le centre du village de Uplands dans le comté de Kiambu au Kenya, sont utilisées pour observer les activités liées à la mobilité dans la chaine de valeur du lait et pour identifier les questions qui devront être approfondies pendant le travail de terrain effectif. Cette étude s'est faite dans le cadre d'un travail de doctorat sur les schémas de mobilité dans les petites et moyennes villes et sur leur impact sur les relations ville-campagne. Au total, 76 photographies ont été recadrées à partir de vues sélectionnées sur écran d'ordinateur et le lien pour leur localisation géographique a été copié pour faciliter leur utilisation lors de recherches ultérieures. Pour corroborer l'information obtenue à partir des photos de GSV, un travail de terrain effectif au cours duquel 57 personnes ont été interrogées, y compris des fermiers, des vendeurs de lait, et des transporteurs, a été effectué entre 2019 et 2021. L'article explore les utilisations potentielles et les limitations de cet outil. GSV a été utilisé dans cette étude en pré-travail de terrain, pour acquérir une vue d'ensemble exploratoire des différentes activités qui se produisent le long de la chaine de valeur du lait. GSV a permis d'obtenir une vue d'ensemble de la zone étudiée et a facilité l'identification de questions qui devront faire l'objet d'une recherche approfondie pendant le travail de recherche effectif. GSV a également constitué une source alternative de données photographiques, en particulier sur les déplacements des participants à l'étude. L'une des limitations notables de GSV est qu'il ne peut pas montrer les variations de la mobilité dans le temps, car les images sont prises à un instant précis. En outre, les images sont limitées aux routes principales et ne couvrent pas les routes adjacentes qui sont connectées au transect principal. En conclusion, les images GSV représentent une source de données utile pour ce type de recherche, en particulier lors des étapes préliminaires de reconnaissance. Cependant, ces données visuelles doivent être complétées par des données de terrain effectives. La reconnaissance virtuelle donne un aperçu de ce qui se produit dans une zone particulière et identifie les questions qui doivent être abordées par le chercheur lors du travail de terrain effectif ou avec l'utilisation de sources de données secondaires. Cette étude signale également qu'en l'absence d'interview des acteurs ou de connaissance préalable des activités ayant lieu sur place, l'interprétation de données virtuelles à partir de certaines images est limitée.

[pt] O Google Street View (GSV) é uma ferramenta útil para fornecer uma representação visual da configuração de campo, complementando os dados de mapeamento bidimensional. O GSV permite que os usuários acedam remotamente a ruas em todo o mundo, sobrepondo várias imagens tiradas em momentos diferentes e identificando mudanças em locais ao longo do tempo. As imagens de GSV têm sido aplicadas em várias disciplinas, incluindo saúde pública, design urbano, arquitectura, geografia, ecologia e criminologia. O trabalho de campo virtual e os ambientes de realidade virtual utilizados na pesquisa geográfica, no ensino e no acesso a locais distantes, perigosos e remotos. O uso da tecnologia na pesquisa está se expandindo, com os pesquisadores a realizar entrevistas remotamente através de pesquisas on-line, entrevistas por telefone e videoconferência.Este artigo explora o uso do Google Street View (GSV) em uma observação virtual sistemática pré-trabalho de campo dos padrões de mobilidade ao longo da cadeia de valor do leite no Quénia. As imagens do Google Street View (GSV) de um trajecto de 47 quilómetros entre a cidade de Ruiru e o centro da aldeia de Uplands, no distrito de Kiambu, no Quénia, são usadas para observar actividades relacionadas com a mobilidade ligadas à cadeia de valor do leite e para identificar questões que precisem de mais investigação durante o trabalho de campo real. O estudo foi parte de uma investigação de doutoramento sobre padrões de mobilidade em cidades pequenas e intermédias e seu impacte nas ligações urbano-rurais. 76 fotografias de GSV foram destacadas a partir de vistas selecionadas, o ecrã do computador e a hiperligação da sua localização geográfica foram copiados para facilitar a navegação durante outras investigações. Para corroborar as informações das fotos do GSV, foi realizado trabalho de campo real entre 2019 e 2021, durante o qual foram realizadas 57 entrevistas a agricultores, fornecedores de leite e transportadores.O artigo discute as potenciais aplicações dessa ferramenta e suas limitações. O GSV foi utilizado neste estudo para fornecer um panorama exploratório pré-trabalho de campo das diversas atividades ao longo da cadeia de valores do leite. Ele forneceu uma visão geral da área de estudo e ajudou a identificar questões que precisam de mais investigação durante o trabalho de campo real. O GSV também foi uma fonte alternativa de dados fotográficos, especialmente dos entrevistados em movimento. Uma limitação notável do GSV foi não ter sido capaz de mostrar as variações de tempo de mobilidade, uma vez que as imagens foram tiradas num momento específico. As imagens também estavam limitadas às principais vias de acesso e não cobriam as estradas adjacentes que ligavam ao trajecto principal. O artigo conclui que, embora as imagens de GSV tenham sido uma fonte útil de dados para esta pesquisa, particularmente durante os estágios preliminares de reconhecimento, houve necessidade de complementar esses dados visuais com dados de campo reais. O reconhecimento virtual dá uma ideia do que está acontecendo em uma área e fornece ao pesquisador informações sobre o que deve ser verificado durante o trabalho de campo real ou a partir de fontes secundárias de dados. O estudo também observa que há limitações para interpretar os dados visuais de algumas das imagens sem entrevistar os actores ou sem ter conhecimento prévio das actividades que estão ocorrendo.