[en] Google Street View (GSV) is a useful tool for providing a visual representation of the field setting, supplementing two-dimensional mapping data. GSV allows users to remotely access streets across the world, overlaying multiple images taken at different times, and identifying changes in locations over time. GSV images have been applied in various disciplines, including public health, urban design, architecture, geography, ecology, and criminology. Virtual fieldwork and virtual reality environments have been used in geographical research, training, and also in enabling access to distant, hazardous, and remote sites. The use of technology in research is expanding, with researchers conducting interviews remotely through online surveys, phone interviews, and video conferencing. This paper explores the use of Google Street View (GSV) in a systematic pre-fieldwork virtual observation of mobility patterns along the milk value chain in Kenya. Google Street View (GSV) images of a 47-kilometer transect between Ruiru town and Uplands village centre in Kiambu County, Kenya, are used to observe mobility-related activities linked to the milk value chain and identify issues that need further investigation during actual fieldwork. The study was part of a PhD study on mobility patterns in small and intermediate towns and their impact on urban-rural linkages. 76 GSV photographs were cropped from selected views on the computer screen and the link of their geographical location was copied for easier navigation during further inquiry. To corroborate the information from the GSV photos, actual fieldwork was carried out between 2019 and 2021 during which 57 respondents were interviewed, including farmers, milk vendors, and transporters. The paper discusses the potential applications of this tool and its limitations. GSV was used in this study to provide a pre-fieldwork exploratory overview of the various activities along the milk values chain. It provided an overview of the study area and helped identifying issues needing further investigation during actual fieldwork. GSV was also an alternative source of photographic data, especially of respondents on the move. A notable limitation of GSV was that it was not able to show the time variations of mobility, since the images were taken at a specific time. The images were also limited to major access roads and did not cover the adjoining roads connecting to the main transect. The paper concludes that while GSV images were a useful source of data for this research, particularly during the preliminary stages of reconnaissance, there was a need to supplement this visual data with actual field data. The virtual reconnaissance gives an idea of what is happening in an area and provides the researcher with queries about what should be ascertained during the actual fieldwork or from secondary sources of data. The study also notes that there are limitations to interpreting the visual data from some of the images without interviewing the actors or without having prior knowledge of the activities that are taking place.

[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.