Veritabanı: 50.000 İşlenmiş Gıdayı Sıralıyor
Son zamanlarda Nature Food dergisinde yayınlanan bir çalışma, ABD’deki büyük marketlerin web sitelerinden 50.000’den fazla ürünü analiz etmek için makine öğrenme tekniklerini kullandı ve tüketici kararlarını kolaylaştıran ve halk sağlığı girişimlerini bilgilendiren GroceryDB veritabanını geliştirdi.
İşlenmiş Gıdaların Yaygınlığı
Araştırmalar, gelişmiş ülkelerdeki toplam kalori alımının %60’ına kadar katkıda bulunan yüksek işlenmiş gıdalara (YİG) bağlı olumsuz sağlık sonuçlarını göstermiştir. Bu tür gıdaların çoğu, tüketicilere marketler aracılığıyla ulaşmaktadır, bu da gıda arzındaki işlenmiş gıdaların yaygınlığını, kullanılacak yöntemleri ve YİG tüketimini azaltmaya yönelik alternatifleri sorgulamayı teşvik etmektedir.
Çalışma Hakkında
ABD’nin önde gelen marketlerinin web sitelerinden halka açık veriler toplandı. Walmart, Target ve Whole Foods’un web siteleri, belirli gıda maddelerini tanımlamak için gezildi ve her mağaza tarafından kullanılan sınıflandırma sistemleri uyumlu olacak şekilde sağlandı.
Gıda etiketleri, besin konsantrasyonlarını standart hale getirmek için kullanıldı ve her bir ürünün işlenme derecesi FoodProX tarafından değerlendirildi. FoodProX, besinlerin işlenmesinden etkilenen besin miktarlarında kombinasyonel değişiklikleri biyolojik mekanizmalar temelinde bir besin işleme puanına (FPro) çeviren bir rastgele orman sınıflandırıcısıdır.
Çalışmanın Bulguları
Makine öğrenme sınıflandırıcısı FoodProX’i kullanarak, GroceryDB veritabanı tüm gıda maddelerine bir FPro puanı atadı. Üç süpermarkette FPro dağılımı benzerdi ve sonuçlar, düşük FPro gıdaların (minimum işlem) market envanterinin nispeten küçük bir kısmını oluşturduğunu gösterdi. Çoğu ürün yüksek FPro veya YİG kategorisindeydi.
Sonuçlar ve Öneriler
Özet olarak, bu çalışma, ABD’deki bazı önde gelen süpermarketlerin sunduğu gıda maddelerinin kimyasal karmaşıklığını modellemek için makine öğrenme tekniklerini kullanmaktadır. GroceryDB ve FPro, tüketicilerin birçok kategoride benzer ancak daha az işlenmiş alternatifleri belirlemek için veri odaklı bir yaklaşım sunmaktadır.
