Fugu-MT 論文翻訳(概要): Biased Bytes: On the Validity of Estimating Food Consumption from Digital Traces

論文の概要: Biased Bytes: On the Validity of Estimating Food Consumption from Digital Traces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14401v1
Date: Tue, 30 Aug 2022 17:13:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-19 10:53:18.543152
Title: Biased Bytes: On the Validity of Estimating Food Consumption from Digital Traces
Title（参考訳）: Biased Bytes:デジタルトレースから食品消費を推定する妥当性について
Authors: Kristina Gligori\'c and Irena {\DJ}or{\dj}evi\'c and Robert West
Abstract要約: ソーシャルメディア(Twitter)と食品追跡アプリケーション(MyFoodRepo)による食事行動の関連を定量化する。例えば、パンはTwitterよりも消費食品や追跡食品の2.5倍、ケーキはTwitterの12倍の頻度である。食べ物の種類によって、Twitterに投稿された食べ物は、消費された食品や追跡された食品と比べて、美味しく、カロリーが高く、健康が悪く、家庭で消費された可能性が低く、より複雑で、より大きいものと見なされている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.890674216192277
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Given that measuring food consumption at a population scale is a challenging task, researchers have begun to explore digital traces (e.g., from social media or from food-tracking applications) as potential proxies. However, it remains unclear to what extent digital traces reflect real food consumption. The present study aims to bridge this gap by quantifying the link between dietary behaviors as captured via social media (Twitter) v.s. a food-tracking application (MyFoodRepo). We focus on the case of Switzerland and contrast images of foods collected through the two platforms, by designing and deploying a novel crowdsourcing framework for estimating biases with respect to nutritional properties and appearance. We find that the food type distributions in social media v.s. food tracking diverge; e.g., bread is 2.5 times more frequent among consumed and tracked foods than on Twitter, whereas cake is 12 times more frequent on Twitter. Controlling for the different food type distributions, we contrast consumed and tracked foods of a given type with foods shared on Twitter. Across food types, food posted on Twitter is perceived as tastier, more caloric, less healthy, less likely to have been consumed at home, more complex, and larger-portioned, compared to consumed and tracked foods. The fact that there is a divergence between food consumption as measured via the two platforms implies that at least one of the two is not a faithful representation of the true food consumption in the general Swiss population. Thus, researchers should be attentive and aim to establish evidence of validity before using digital traces as a proxy for the true food consumption of a general population. We conclude by discussing the potential sources of these biases and their implications, outlining pitfalls and threats to validity, and proposing actionable ways for overcoming them.
Abstract（参考訳）: 人口規模で食品消費を測定することは難しい課題であり、研究者は潜在的なプロキシとしてデジタルトレース(ソーシャルメディアや食品追跡アプリケーションから)を探索し始めている。しかし、デジタルトレースが実際の食品消費をどの程度反映しているかは不明だ。本研究の目的は,ソーシャルメディア (twitter) と食品追跡アプリケーション (myfoodrepo) による食事行動の関連を定量化することで,このギャップを埋めることにある。我々は,2つのプラットフォームを通じて収集された食品のコントラストイメージとスイスの場合に焦点を当て,栄養特性や外観に対するバイアスを推定する新たなクラウドソーシングフレームワークの設計と展開を行った。例えば、パンはtwitterよりも消費された食品と追跡された食品の2.5倍頻度があり、twitterではcakeの方が12倍頻度が高い。異なる種類の食品の分布を制御することで、特定の種類の食品をtwitterで共有した食品と比較した。食べ物の種類によって、Twitterに投稿された食べ物は、消費された食品や追跡された食品と比べて、美味しく、カロリーが高く、健康が悪く、家庭で消費された可能性が低く、より複雑で、より大きいものと見なされている。 2つのプラットフォームを通じて測定された食品消費の間にはばらつきがあるという事実は、少なくともそのうちの1つがスイスの一般人口における真の食品消費の忠実な表現ではないことを示唆している。したがって、研究者は、一般市民の真の食品消費の代用としてデジタルトレースを使用する前に、注意を払って正当性を証明することを目指している。結論として,これらのバイアスの潜在的原因とその影響を議論し,落とし穴と妥当性への脅威を概説し,それらを克服するための有効な方法を提案する。

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