आधुनिक खेती और खाद्य उत्पादन की दुनिया में, कंपनियाँ डिजिटल रिकॉर्ड की विशाल मात्रा उत्पन्न करती हैं। हर बार जब एक सेंसर दूध के टैंक का तापमान मापता है, या कोई कंप्यूटर फसल की कटाई के वजन को दर्ज करता है, या कोई सिस्टम शिपमेंट की आवाजाही को ट्रैक करता है, तो एक डिजिटल प्रविष्टि (entry) बनाई जाती है। दशकों से, यह धारणा रही है कि ये डिजिटल रिकॉर्ड प्रमाण (proof) के समान ही हैं। यदि कंप्यूटर कहता है कि एक गाय को चारा खिलाया गया, तो तर्क यह था कि गाय को चारा खिलाया गया। हालाँकि, एक नया अध्ययन इस सरल समीकरण को चुनौती देता है। यह तर्क देता है कि एक डिजिटल रिकॉर्ड होना एक सत्यापन योग्य दावे (verifiable claim) होने के समान नहीं है। सिर्फ इसलिए कि स्क्रीन पर एक संख्या मौजूद है, इसका मतलब यह नहीं है कि कोई स्वतंत्र पर्यवेक्षक मूल घटनाओं को देख सकता है, उस संख्या की गणना करने के लिए किए गए चरणों का पालन कर सकता है, और परिणाम की पुष्टि कर सकता है कि वह सत्य है। यह अंतर उन सभी के लिए गहरा महत्व रखता है जो खाद्य कंपनियों की ईमानदारी, उनकी स्थिरता (sustainability), या उनकी दक्षता के बारे में भरोसा करते हैं। यदि कोई कंपनी दावा करती है कि उसके डिजिटल सिस्टमों ने उसके पशुधन को स्वस्थ बनाया है या उसकी प्रक्रियाओं को अधिक हरित (greener) बनाया है, तो उस दावे को साक्ष्य की एक ऐसी श्रृंखला द्वारा समर्थित किया जाना चाहिए जिसे शून्य से फिर से बनाया जा सके, न कि केवल डैशबोर्ड पर दिखने वाली एक अंतिम संख्या द्वारा।

शोधकर्ता ओक्साना माकोवोज़ और सर्गी लिसेनको ने यह जांचने के लिए काम किया कि वास्तविक दुनिया में साक्ष्य की यह श्रृंखला कितनी मजबूती से टिकी हुई है। उन्होंने कृषि और खाद्य उद्योगों पर ध्यान केंद्रित किया, जो एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ पशु विकास या फसल की पैदावार जैसी भौतिक घटनाओं को तेजी से जटिल डिजिटल प्रणालियों द्वारा प्रबंधित किया जा रहा है। टीम ने बारह अलग-अलग कंपनियों का परीक्षण किया, जिनमें से पाँच यूक्रेन में आधारित थीं और सात अंतर्राष्ट्रीय फर्में थीं, और उनके सार्वजनिक रिपोर्टों, स्थिरता संबंधी खुलासों और परिचालन डेटा का अध्ययन किया। उनका लक्ष्य यह गिनना नहीं था कि इन कंपनियों के पास कितने कंप्यूटर थे, बल्कि यह देखना था कि क्या उनकी रिपोर्टों में किए गए विशिष्ट दावों को स्वतंत्र रूप से पुनर्गठित किया जा सकता है। उन्होंने एक सरल लेकिन कठिन प्रश्न पूछा: यदि कोई बाहरी व्यक्ति यह सिद्ध करना चाहता है कि किसी विशिष्ट व्यावसायिक दावे के सत्य होने की संभावना है, तो क्या वह इसे मूल घटना तक ट्रैक कर सकता है, पहचान सकता है कि इसके लिए कौन जिम्मेदार था, और समझ सकता है कि अंतिम संख्या की गणना ठीक कैसे की गई थी?

शोधकर्ताओं ने एकत्र किए गए साक्ष्यों में एक स्पष्ट पैटर्न पाया। उनके द्वारा अध्ययन किए गए प्रत्येक मामले में, कंपनियों ने अपने अंतिम परिणाम सफलतापूर्वक रिपोर्ट किए। चाहे वह दूध उत्पादन की कुल मात्रा हो, अंडों की संख्या हो, या पशुधन की दैनिक वृद्धि हो, ये परिचालन परिणाम हमेशा दिखाई देते थे। हालाँकि, कहानी तब बदल गई जब शोधकर्ताओं ने वहाँ तक पहुँचने के लिए उठाए गए चरणों की तलाश की। चार में से तीन मामलों में, कंपनियों ने उपयोग किए गए डिजिटल तंत्रों या नियंत्रणों के बारे में कुछ विवरण प्रदान किए। लेकिन जब बात पहेली के सबसे महत्वपूर्ण हिस्से की आई—जैसे कि डेटा के लिए कौन जिम्मेदार था और क्या रिकॉर्ड का ऑडिट किया जा सकता था, इसके स्पष्ट प्रमाण—तो तस्वीर बहुत धुंधली हो गई। आधे से अधिक मामलों में, सार्वजनिक रिपोर्टों में इतनी विशिष्ट जानकारी नहीं थी कि किसी अंतिम संख्या को सीधे एक जिम्मेदार व्यक्ति से जोड़ा जा सके। हालाँकि कंपनियाँ अक्सर अपनी सामान्य शासन (governance) और निरीक्षण प्रक्रियाओं का वर्णन करती थीं, लेकिन वे उस विशिष्ट, चरण-दर-चरण मार्ग को शायद ही कभी प्रदान करती थीं जिसकी आवश्यकता किसी एकल दावे को शुरू से फिर से बनाने के लिए होती है।

अध्ययन ने यह परीक्षण करने के लिए 'सेंसिटिविटी एनालिसिस' नामक पद्धति का उपयोग किया कि इस गायब जानकारी का कितना हिस्सा एक वास्तविक कमी है बनाम केवल विवरण का मामला है। जब शोधकर्ताओं ने आंशिक जानकारी (जैसे कि विशिष्ट नामों के बजाय जिम्मेदारी के सामान्य विवरण) की अनुमति दी, तो पर्याप्त साक्ष्य वाले मामलों की संख्या काफी बढ़ गई। यह सुझाव देता है कि अधिकांश कंपनियों के पास शासन प्रणालियाँ मौजूद हैं, लेकिन वे अक्सर उच्च स्तर पर रहती हैं जो सीधे उनके द्वारा प्रकाशित विशिष्ट संख्याओं से नहीं जुड़ती हैं। अंतर सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण है: एक रिपोर्ट कह सकती है कि "हमारे पास सख्त नियंत्रण हैं," जो कि एक व्यापक इरादा है, लेकिन यह उस विशिष्ट लॉग को नहीं दिखाता है कि किसने डेटा दर्ज किया और अंतिम आंकड़े तक पहुँचने के लिए उसे कैसे बदला गया। उस विशिष्ट कड़ी के बिना, दावे को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करना कठिन बना रहता है।

इन निष्कर्षों के व्यावहारिक प्रभाव को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने कंपनियों द्वारा अपने प्रदर्शन में बदलाव की रिपोर्ट करने के विशिष्ट उदाहरणों को देखा। एक बड़ी यूक्रेनी कंपनी, अस्टाटा (Astarta) ने 2020 और 2025 के बीच दूध उत्पादन में पैंतीस दशमलव पाँच प्रतिशत की वृद्धि दर्ज की। कंपनी ने यह भी दस्तावेजीकृत किया कि इस दौरान उसने नए डिजिटल पशुधन प्रबंधन सिस्टम लागू किए थे। जबकि उत्पादन में वृद्धि वास्तविक और मापने योग्य थी, सार्वजनिक रिकॉर्ड में अन्य कारकों, जैसे कि कंपनी द्वारा अधिक गाय खरीदना, से डिजिटल सिस्टम के प्रभाव को अलग करने के लिए पर्याप्त विवरण नहीं थे। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि हालांकि डिजिटल सिस्टम मौजूद थे और उत्पादन बढ़ा, लेकिन उपलब्ध साक्ष्यों के आधार पर यह सिद्ध करना असंभव था कि डिजिटल सिस्टम ही इस वृद्धि का कारण थे।

एक अन्य मामला केएसजी एग्रो (KSG Agro) नामक कंपनी का था, जिसने अपने पशुधन की दैनिक वजन वृद्धि में आठ दशमलव एक नौ प्रतिशत का सुधार दर्ज किया। यह एक सकारात्मक परिणाम है जो एक सफल डिजिटल हस्तक्षेप का सुझाव दे सकता है। हालाँकि, कंपनी के अपने दस्तावेज़ों ने स्पष्ट रूप से कहा कि यह सुधार बेहतर आनुवंशिकी (genetics) के कारण था, न कि डिजिटल तकनीक के कारण। इस मामले में, शोधकर्ताओं ने पाया कि साक्ष्य श्रृंखला इस विचार को खारिज करने के लिए पर्याप्त मजबूत थी कि डिजिटल सिस्टम इसके लिए जिम्मेदार थे, भले ही परिणाम सकारात्मक था। यह अध्ययन के एक प्रमुख निष्कर्ष को उजागर करता है: एक अच्छा परिणाम स्वतः ही यह सिद्ध नहीं करता कि एक डिजिटल सिस्टम ने उसे प्रेरित किया है। यदि साक्ष्य श्रृंखला किसी अन्य कारण की ओर संकेत करती है, जैसे कि आनुवंशिकी या मौसम, तो उस कारण को स्वीकार किया जाना चाहिए, चाहे कंपनी की तकनीक कितनी भी उन्नत क्यों न हो।

तीसरा उदाहरण ओवास्टार (Ovostar) नामक कंपनी से आया, जिसमें अंडे के उत्पादन बनाम प्रसंस्करण (processing) के अनुपात में एक महत्वपूर्ण बदलाव देखा गया। डेटा ने उत्पादों के प्रवाह में एक स्पष्ट परिवर्तन दिखाया, लेकिन सार्वजनिक रिपोर्टों ने किसी विशिष्ट डिजिटल तंत्र की पहचान नहीं की जो इस बदलाव की व्याख्या कर सके। शोधकर्ताओं ने पाया कि हालांकि परिचालन परिवर्तन वास्तविक था, लेकिन डिजिटल कारण के साथ लिंक दस्तावेज़ीकरण में गायब था। चौथे मामले में, यासेनविट (YASENSVIT) नामक कंपनी के पास पोल्ट्री हाउस में पानी के प्रबंधन के लिए एक अच्छी तरह से प्रलेखित डिजिटल नियंत्रण प्रणाली थी। सिस्टम स्पष्ट रूप से डिज़ाइन किया गया था और इसकी संरचना दृश्यमान थी। हालाँकि, सार्वजनिक रिकॉर्ड में उन विशिष्ट टाइमस्टैम्प्स (timestamps) को शामिल नहीं किया गया था कि अलार्म कब स्वीकार किए गए थे या सिस्टम ने कितनी तेज़ी से प्रतिक्रिया दी थी। इन विवरणों के बिना, यह सत्यापित करना असंभव था कि क्या सिस्टम ने वास्तव में प्रतिक्रिया की गति या गुणवत्ता में सुधार किया था, भले ही सिस्टम स्वयं वास्तविक था।

ये उदाहरण उस मुख्य समस्या को दर्शाते जिसे यह अध्ययन संबोधित करता है। शोधकर्ता तर्क देते हैं कि संगठन अक्सर डिजिटल परिवर्तन को एक तकनीकी अपनाने की समस्या के रूप में देखते हैं, यह मानकर कि सही सॉफ़्टवेयर खरीदने से स्वतः ही विश्वास पैदा हो जाएगा। इसके बजाय, वे एक विशिष्ट संगठनात्मक क्षमता का प्रस्ताव करते हैं जिसे वे 'एविडेंस वेरीफिएबिलिटी' (साक्ष्य सत्यापन योग्यता) कहते हैं। यह क्षमता सबसे उन्नत तकनीक रखने के बारे में नहीं है, बल्कि ऐसी प्रक्रियाओं को डिजाइन करने के बारे में है जो इस बात की कहानी को सुरक्षित रखती है कि एक संख्या कैसे बनाई गई। इसके लिए इस बात का रिकॉर्ड रखना आवश्यक है कि किसने क्या किया, डेटा को कैसे बदला गया, और एक विशिष्ट निर्णय क्यों लिया गया। यदि इस श्रृंखला का कोई भी हिस्सा गायब है, तो दावे को पूरी तरह से सत्यापित नहीं किया जा सकता है, चाहे अंतर्निहित तकनीक कितनी भी परिष्कृत क्यों न दिखे।

अध्ययन सुझाव देता है कि डिजिटल परिवर्तन से वास्तव में लाभ उठाने के लिए, कंपनियों को अपने रिकॉर्ड के बारे में सोचने के तरीके को बदलने की आवश्यकता है। केवल एक अंतिम रिपोर्ट तैयार करने के लिए डेटा एकत्र करने के बजाय, उन्हें अपने सिस्टम को इस तरह से डिजाइन करना चाहिए कि प्रत्येक दावे को उसके स्रोत तक ट्रैक किया जा सके। इसका अर्थ है सुधारों के विस्तृत लॉग रखना, प्रत्येक चरण के लिए विशिष्ट व्यक्तियों या प्रणालियों की पहचान करना, और यह सुनिश्चित करना कि परिणामों की गणना के लिए उपयोग किए जाने वाले नियम स्पष्ट और सुलभ हों। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब कंपनियाँ ऐसा करती हैं, तो वे बाहरी लोगों के लिए अपने दावों को सत्यापित करने के प्रयास को कम करती हैं। जब वे ऐसा नहीं करती हैं, तो वे एक ऐसा अंतराल पैदा करती हैं जहाँ बिना प्रमाण के विश्वास देना पड़ता है।

इन निष्कर्षों के खाद्य आपूर्ति श्रृंखला में स्थिरता और गुणवत्ता को देखने के तरीके पर महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। जैसे-जैसे अधिक कंपनियाँ अपने पर्यावरणीय प्रभाव या पशु कल्याण के बारे में दावे कर रही हैं, उन दावों को सत्यापित करने की क्षमता महत्वपूर्ण होती जा रही है। अध्ययन दिखाता है कि एक डिजिटल सिस्टम होना किसी दावे के सत्य होने को सिद्ध करने के लिए पर्याप्त नहीं है। साक्ष्य पूर्ण होना चाहिए, मूल घटना से लेकर अंतिम विवरण तक। यदि कोई कंपनी साक्ष्य की पूरी श्रृंखला नहीं दिखा सकती है, तो उसके दावे अपुष्ट रहते हैं, चाहे परिणाम कितने भी सकारात्मक क्यों न दिखें। इसका मतलब यह नहीं है कि कंपनियाँ झूठ बोल रही हैं; इसका सीधा सा अर्थ यह है कि सार्वजनिक रिकॉर्ड में संख्याओं के पीछे की कहानी को सिद्ध करने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं है।

अंततः, यह शोध डिजिटल साक्ष्य के प्रबंधन के लिए एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता की ओर संकेत करता है। यह सुझाव देता है कि डिजिटल रिकॉर्ड का मूल्य उनकी मात्रा में नहीं, बल्कि एक पूर्ण और पुनर्गठित कहानी बताने की उनकी क्षमता में निहित है। खाद्य उद्योग की कंपनियों के लिए, इसका अर्थ यह है कि उनकी डिजिटल यात्रा का अगला चरण केवल अधिक डेटा एकत्र करना नहीं है, बल्कि उन्हें इस तरह से व्यवस्थित करना है जिससे कोई भी खेत से अंतिम रिपोर्ट तक के मार्ग का अनुसरण कर सके। ऐसा करके, वे साधारण डिजिटल रिकॉर्ड को रक्षात्मक साक्ष्य (defensible evidence) में बदल सकते हैं जो उपभोक्ताओं, नियामकों और भागीदारों के साथ वास्तविक विश्वास का निर्माण करता है। अध्ययन का निष्कर्ष है कि इस 'एविडेंस-बाय-डिज़ाइन' दृष्टिकोण के बिना, डिजिटल पारदर्शिता का वादा केवल एक वादा ही रहेगा, वास्तविकता नहीं।