Cum să ghiciți obezitatea globală cu patru alimente Innovation EL PA; S Retina
Cercetătorii de la Universitatea din Chile și Johns Hopkins (SUA) demonstrează că este posibil să se prevadă prevalența obezității prin aplicarea tehnicilor de învățare automată la datele de cumpărare a alimentelor din fiecare țară.
Pot prevedea prevalența obezității bazată exclusiv pe vânzarea de alimente? "Aceasta este întrebarea pe care și-au pus-o o echipă de cercetători de la Universitatea din Chile și Johns Hopkins (SUA) înainte de a începe cel mai recent studiu." Răspunsul este da " Și nu numai că este posibil: în plus, metoda dezvoltată de Dunstan și echipa sa este, de asemenea, adaptabilă la o listă lungă de țări.
Aceste profeții nu sunt mici. Pe de o parte, ele contribuie la stabilirea unei relații directe între alimentele care provoacă cele mai multe ravagii atunci când cad în coșul de cumpărături. Pe de altă parte, acestea fac posibilă determinarea prevalenței obezității în perioadele de timp care separă un sondaj de sănătate de următorul și permit realizarea de proiecții fără a aștepta finalizarea acelorași sondaje. Și toate acestea pe o planetă care a trecut de la 857 milioane de locuitori supraponderali în 1980 la 2,1 miliarde la doar trei decenii mai târziu.
Cum se pune în funcțiune această bilă de cristal? Cu date de cumpărare pentru 48 de categorii de alimente și băuturi din 79 de țări și un pic de învățare automată. "Ceea ce am făcut a fost să testăm diferiți algoritmi în acest exercițiu de încercare de a prezice proporția populației obeze. Și ceea ce am constatat a fost că în 47 dintre aceste țări a fost posibil să o facem cu o eroare de mai puțin de 10%".
În achizițiile de alimente pe care le-a studiat Dunstan, luate de la Euromonitor, totul se potrivește: ciocolată, iaurt, ouă, carne, suc, cafea, cereale. Dar nu vorbim despre marea de date cu care vremurile s-au obișnuit. "Nu este o bază de date atât de mare. Nu sunt deloc date mari. Este mică. Dar totuși, se poate stoarce", spune cercetătorul.
- Algoritmi minimalisti
De fapt, unul dintre algoritmii instruiți pentru această predicție a oferit și lista celor mai decisive variabile pentru prevalența obezității. Conform acestui mic clasament, produsele de patiserie, făina, brânza și băuturile carbogazoase sunt cele mai importante cărți ale tarotului supraponderal. Când algoritmul este aplicat datelor de cumpărare ale acestor trei, este chiar posibil să se reducă ușor marja de eroare.