[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.

[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.