Skip to main content

Motor d'Insights d'Enquestes (C2D Transform)

Propòsit de l'Algoritme​

Aquest algoritme està dissenyat per processar conjunts de dades d'enquestes agrícoles sensibles sense exposar mai les entrades originals i confidencials. Encarna el model Compute-to-Data (C2D):

Les dades romanen privades. Els coneixements es mouen lliurement.

Converteix respostes de qüestionaris crues i impublicables en un conjunt d'insights anònims, agregats i estadísticament significatius, adequats per a:

  • recerca científica
  • desenvolupament de polítiques
  • programes de sostenibilitat
  • anàlisi de mercat
  • modelatge del comportament del consumidor

L'algoritme assegura que no es revelin dades a nivell individual, només mètriques derivades.

Què fa l'Algoritme (Explicació d'Alt Nivell)

1. Valida el conjunt de dades​

Verifica que l'entrada sigui una matriu de respostes d'enquesta correctament estructurada. Això evita que es processin fitxers corruptes o amb format incorrecte.

2. Realitza extracció de paraules en llenguatge natural (“associacions mentals”)​

Moltes enquestes inclouen respostes de text obert. Aquest algoritme extreu paraules freqüents que els enquestats esmenten, les neteja, les compta i identifica les principals associacions mentals.

Per als investigadors agrícoles, això revela:

  • preocupacions comunes (per exemple, pesticides, petjada de carboni)
  • temes recurrents en discussions de sostenibilitat
  • sentiment del consumidor en mercats alimentaris

3. Calcula índexs de comportament (“Bretxa Dir-Fer”)​

L'algoritme calcula dues dimensions de comportament crítiques:

• Índex de Preocupació​

Amb quina força els enquestats expressen preocupació sobre problemes ambientals o agrícoles.

• Índex d'Hàbit​

Amb quina força el seu comportament real reflecteix hàbits sostenibles (comprar local, bosses reutilitzables, productes orgànics, etc.).

Després calcula un coeficient de correlació (valor r) entre els dos.

Això és especialment útil perquè quantifica l'alineació o desajust entre actituds i comportaments, una mètrica fonamental en la ciència del comportament i els models d'adopció de mercat.

Exemples d'insights:

  • Alta correlació → la gent actua d'acord amb les seves preocupacions de sostenibilitat
  • Baixa correlació → opinions fortes però seguiment feble
  • Correlació negativa → desconfiança, confusió o barreres en el mercat

4. Avalua l'efectivitat del missatge​

L'enquesta conté múltiples missatges o temes de comunicació (per exemple, afirmacions de sostenibilitat, missatges de petjada de carboni, declaracions de transparència).

L'algoritme:

  • agrega qualificacions per a cada missatge
  • estandarditza i neteja els seus identificadors
  • els classifica per importància percebuda

Útil per a:

  • dissenyar millor comunicació al consumidor
  • mesurar la confiança en etiquetes de sostenibilitat
  • validar afirmacions de productes

5. Mesura l'interès en dades blockchain​

Els enquestats qualifiquen múltiples declaracions sobre transparència de dades basada en blockchain.

L'algoritme les agrega en una sola Puntuació de Demanda Blockchain.

Aquesta mètrica revela:

  • apetit per la traçabilitat
  • confiança en tecnologies digitals
  • voluntat d'interactuar amb dades de sostenibilitat verificables

Ajuda a alinear la marca agroalimentària amb les expectatives de traçabilitat.

6. Detecta indicadors d'escepticisme​

Es mesuren dues formes d'escepticisme:

  • creure que la sostenibilitat/blockchain és una moda passatgera
  • creure que és massa car

Aquests s'agreguen com a % d'enquestats que expressen fort escepticisme. Tals mètriques ajuden a avaluar barreras de mercat, factors de resistència i problemes de percepció de costos.

7. Genera un informe de text totalment anònim​

Finalment, l'algoritme produeix un informe científic net i llegible per humans, que inclou:

  • paraules recurrents principals (PNL agregat)
  • Índex de Preocupació (0–100)
  • Índex d'Hàbit (0–100)
  • valor r de correlació de comportament
  • missatge de comunicació més persuasiu
  • nivells d'escepticisme (%)
  • demanda de blockchain
  • mida de la mostra
  • data de processament

Aquest informe és segur per publicar, fins i tot si les dades subjacents no es poden compartir.

Com l'Algoritme Protegeix Dades Sensibles (Beneficis C2D)

Aquest algoritme és una demostració pràctica de Compute-to-Data: ✔️ Les dades brutes mai surten de l'entorn segur ✔️ Només s'exporten insights agregats ✔️ No es revelen respostes individuals ni valors numèrics ✔️ No és possible la reidentificació ✔️ Compleix amb requisits ètics i de publicació científica

Per als investigadors agrícoles, on les dades sovint involucren:

  • informació privada d'agricultors
  • comportaments comercialment sensibles
  • dades confidencials de rendiment de sostenibilitat
  • mides de mostra petites que arrisquen identificar els participants

…aquest enfocament assegura que els coneixements científicament valuosos es puguin utilitzar sense comprometre la privacitat.

Per què aquest Algoritme és Valuós per a la Indústria Agrícola

1. Permet l'intercanvi segur de dades de comportament sensibles​

Les parts interessades agrícoles poden col·laborar a través de:

  • instituts de recerca
  • cooperatives
  • productors
  • plataformes de dades
  • esquemes de certificació

…sense exposar dades brutes d'enquestes.

2. Suporta programes de sostenibilitat basats en evidència​

En quantificar la preocupació vs. el comportament real, les organitzacions poden dirigir programes que tanquin la "bretxa dir-fer".

3. Ajuda a dissenyar una comunicació més efectiva per a agricultors i consumidors​

La classificació d'efectivitat de missatges mostra quins missatges de sostenibilitat o traçabilitat ressonen més.

4. Guia l'adopció de tecnologies agrícoles digitals​

Les mètriques de demanda de blockchain i escepticisme ajuden a avaluar la preparació per a innovacions com:

  • plataformas de traçabilitat
  • verificació de petjada de carboni
  • sistemes de report d'agricultura regenerativa

5. Compleix amb les regles de publicació científica​

Els investigadors no poden publicar dades brutes d'enquestes, però poden publicar sortides agregades. Aquest algoritme produeix dades derivades llestes per a publicació.

Resum

Aquest algoritme transforma dades confidencials d'enquestes agrícoles en insights segurs i agregats utilitzant principis de Compute-to-Data. Extreu patrons de comportament, preocupacions de sostenibilitat, efectivitat de missatges, indicadors de sentiment i mètriques d'adopció de tecnologia, tot sense exposar cap resposta individual sensible. Entrega resultats científicament significatius i llestos per a publicació que recolzen la presa de decisions en tot el sector agrícola mentre preserven la privacitat total de les dades.