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Actualizado el 29/07/2017
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Académicos monitorean índices de obesidad según actividad en línea de usuarios

Autor: Angélica Vera

Mediante un nuevo modelo basado en ciencia de datos es posible predecir hábitos nutricionales y problemas de salud asociados, mediante la actividad de los cibernautas en redes sociales de comida.

Académicos monitorean índices de obesidad según actividad en línea de usuarios

Un grupo de académicos de diversas universidades del mundo desarrollaron en conjunto un nuevo modelo que permite monitorear los índices de obesidad según la actividad de los usuarios en línea.

Se trata del profesor del Departamento de Ciencia de la Computación de Ingeniería de la Universidad Catolica, Denis Parra, en colaboración con investigadores Christoph Trattner (Modul de Austria)  y David Elsweiler (Ratisbona en Alemania).

La innovación fue basado en ciencia de datos fue probada en Estados Unidos a través de la información de la red social de alimentos más grande del mundo: allrecipes.com. El sitio cuenta con una comunidad de 40 millones de usuarios, que acceden a tres mil millones de recetas anuales.

Según preciso el académico UC, Denis Parra, para poder obtener los rasgos digitales de los usuarios de la plataforma de recetas se implementó un software que examinaba las páginas web para identificar las recetas preferidas por los usuarios. Todo esto, respetando los términos de servicio de la aplicación.

“Analizamos la interacción y preferencia de recetas de los usuarios de este sitio web, así como la información oficial del censo estadounidense sobre la prevalencia de obesidad, y pudimos demostrar que es posible entender los problemas de salud en base a la actividad agregada de los usuarios en línea“, detalló el ingeniero civil en informática.

Por otro lado, precisó que para el análisis se basaron únicamente en recetas que tenían la información nutricional disponible y esta manera calcular su contenido en relación al número de porciones de comida.

Incluso mediante los datos de ubicación compartidos por los propios usuarios del sitio web y el servicio web API de Google Places, fue posible modelar y predecir los índices de obesidad en los estados y condados estadounidenses.

Parra declara que aunque ya se han utilizado anteriormente otras plataformas como base para comprender el comportamiento alimenticio de las personas, este proyecto es diferente. “Por abordar el conjunto de las propiedades nutricionales y las tendencia de las comidas que la gente prefiere, a través de un período largo de tiempo. En el caso de Estados Unidos, durante nueve años”.

Para los investigadores, el nuevo modelo podría resultar clave para ayudar a comprender y monitorear de forma más rápida y precisa la alimentación y la salud de las personas. Además el académico UC adelantó que “esperamos repetir el proyecto en otros países. También estamos planeando ampliar nuestro trabajo con otras fuentes de datos, con modelos más complejos de investigación, que incluyan la relación del clima o de los factores geográficos en la alimentación, por ejemplo”.

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