Digital Green: Abordar los desafíos de medición en los programas de tecnología agrícola

El uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) en los servicios agrícolas es cada vez más común. Estas tecnologías (servicios de radio, SMS, televisión, video e Internet) tienen el potencial de ayudar a los pequeños agricultores a aumentar sus ingresos1 al facilitarles el aprendizaje y la adopción de nuevos métodos agrícolas, cultivar cultivos de mayor valor o conectarse con nuevos mercados.

Digital Green, una organización internacional sin fines de lucro con sede en India, utiliza videos producidos localmente y facilitación en persona para compartir conocimientos sobre prácticas agrícolas y nutricionales mejoradas. El programa tiene como objetivo ayudar a las comunidades rurales del sur de Asia y África subsahariana a comprender y adoptar mejores prácticas agrícolas y de nutrición, y el objetivo final del programa es tener un impacto positivo en el bienestar individual. Digital Green está trabajando actualmente en nueve estados de la India y también en Afganistán, Etiopía, Ghana, Níger, Tanzania, Malawi y Papúa Nueva Guinea. Desde su inicio en 2008, el programa de Digital Green ha producido más de 4,000 videos que llegan a más de 800,000 9,000 espectadores en más de XNUMX pueblos.

Digital Green está en el proceso de medir el impacto del programa en los medios de vida y el estado de salud de los agricultores utilizando evaluaciones aleatorias tanto en India como en Etiopía y su efecto en la mejora de los comportamientos relacionados con la nutrición en India. La organización también ha invertido en un sistema de monitoreo de actividades que informa datos sobre la implementación del programa y rastrea la adopción de prácticas promovidas por Digital Green desde ubicaciones remotas. Un desafío en el sistema de seguimiento de actividades es su dependencia de los datos de las organizaciones asociadas, que varían en calidad. Reconociendo el problema, Digital Green ha instituido una serie de controles de calidad de datos y procedimientos para mejorar la calidad. Las recomendaciones de Goldilocks Initiative para Digital Green se centran en sus actividades agrícolas e incluyen refinar y consolidar la teoría del cambio del programa y realizar una revisión sistemática de la calidad de los datos.

Lecciones para otros

1. Crear una teoría clara del cambio e inculcarla en la cultura organizacional.

Tener una teoría del cambio que se entienda bien en toda la organización y definiciones claras de los indicadores clave es importante para garantizar que el personal del programa comprenda el propósito de la recopilación y el informe de datos. Esto es particularmente crítico cuando una organización tiene varios socios implementadores. Las organizaciones que operan programas a través de múltiples oficinas de campo enfrentan un desafío adicional al alinear de manera consistente la recopilación de datos con la teoría del cambio y los indicadores clave de desempeño, y es posible que deban tomar medidas adicionales, como capacitación de personal especializado, para garantizar que haya una interpretación común.

2. Preste especial atención a la credibilidad y confiabilidad de los datos cuando utilice datos de entidades externas.

La dependencia de entidades externas para la recopilación de datos requiere que la organización líder desarrolle la capacidad interna para auditar la calidad de los datos. Una opción es reducir la cantidad de datos que los socios deben informar y centrar el seguimiento de la actividad en los indicadores operativos más esenciales, creando capacidad según sea necesario.

3. Evalúe cuidadosamente cuándo y cómo participar en evaluaciones de impacto rigurosas y desarrolle un plan para utilizar los resultados.

Cuando sea posible, las organizaciones deben considerar probar un enfoque de evaluación o llevar a cabo un estudio de investigación para demostrar que la teoría del cambio está funcionando como se esperaba. Dicha evidencia ayuda a las organizaciones a refinar aún más la ejecución del programa y confirma que el
la organización está lista para medir el impacto.