Access, not ability: gender disparities in access to smartphone-based AI advisory tools for banana disease management among smallholder farmers in Rwanda

方法

混合方法：357户问卷、焦点小组、访谈及12个月WhatsApp使用监测。

发现

性别差异源于设备与使能条件的不平等获取，而非数字素养或技术能力差异。

机会点

可研究本地语言与语音界面、群体支持等干预如何缩小女性AI工具使用鸿沟。

人工智能（AI）驱动的决策支持工具能够加强作物病害管理，但其惠益只有在获取公平的前提下才能惠及农民。本研究以Tumaini——一款AI驱动的香蕉病害检测应用程序——为案例，考察了性别如何影响卢旺达小农户获取基于智能手机的AI香蕉病害管理咨询工具。采用混合方法设计，我们结合了对三个地区357名小农户的问卷调查、12个焦点小组、对61名农民的访谈，以及对40名智能手机拥有者为期12个月的WhatsApp监测。男性的智能手机拥有率显著高于女性，且在控制教育、收入和电力获取后，性别仍是显著的预测因素。然而，在智能手机使用者中，数字素养未观察到显著的性别差异。已婚女性的决策权显著低于已婚男性。尽管采用意愿较高，培训后的使用仍然有限，女性使用该应用的可能性显著低于男性。男性与应用的交互天数显著多于女性，但每个活跃日的参与度相当。AI工具使用中的性别差异与设备获取和有利条件的不平等相关，而非与技术能力差异相关。解决这些问题需要采取性别响应型干预措施，优先考虑公平获取、本地化设计（本地语言和语音引导界面）以及结构化的群体支持。此类性别响应型努力对于女性农民平等受益于改善的香蕉病害管理和可持续香蕉生产，以及农业的包容性数字化转型至关重要。