Van olyan kalóriaapp, ami nem használ crowdsourced adatokat?

Igen. A Nutrola 100%-ban táplálkozási szakemberek által ellenőrzött élelmiszer adatbázist használ, felhasználói bejegyzések nélkül. A Cronometer szintén elkerüli a crowdsourcingot a fő adatbázisában, mivel kormányzati forrásokból, például az USDA-ból merít. Azonban a legnépszerűbb kalóriakövetők — mint a MyFitnessPal, Lose It és FatSecret — nagymértékben vagy teljesen a crowdsourced adatokra támaszkodnak, ami rendszerszintű pontossági problémákat okoz, amelyek alááshatják a nyomon követési eredményeidet.

Ez a bejegyzés elmagyarázza, mit is jelent a crowdsourced adat, miért okoz problémákat, mely alkalmazások használják, és milyen alternatívák léteznek a gyakorlatban.

Mit jelent a "Crowdsourced Adat" egy Kalóriaappban?

A crowdsourced adat azt jelenti, hogy a normál felhasználók — nem táplálkozási szakemberek, nem adatbázis szakértők, és nem is az alkalmazás cége — hozzák létre és küldik be az élelmiszer bejegyzéseket, amelyeket mindenki más használ az étkezéseik nyilvántartásához. Bármely felhasználó új élelmiszer bejegyzést adhat hozzá, ha megadja a nevet, a kalóriatartalmat és a makrotápanyag értékeket. Ez a bejegyzés ezután elérhetővé válik más millió felhasználó számára.

Ennek a modellnek a vonzereje nyilvánvaló: olcsó, gyors, és gyorsan skálázható millió bejegyzésre. A MyFitnessPal adatbázisa több mint 14 millió bejegyzésre nőtt, főként felhasználói bejegyzések révén. De a pontossági kompromisszumok súlyosak.

Nincs minősítési követelmény az adatok benyújtásához. A felhasználónak nem kell táplálkozási szakembernek, élelmiszer-tudósnak, vagy még csak különösen gondosnak sem lennie. Csak ki kell töltenie néhány mezőt és meg kell nyomnia a küldés gombot. Nincs rendszerszintű ellenőrzési folyamat. Miután egy bejegyzést benyújtottak, az élővé válik, és általában perceken belül elérhető minden más felhasználó számára. Senki sem ellenőrzi, hogy a kalóriatartalom helyes-e, hogy a adag mérete standardizált-e, vagy hogy a bejegyzés egy létező élelmiszer duplikációja-e.

Az Öt Banán Probléma

A crowdsourced adatbázis problémáinak legvilágosabb illusztrációja az, amit mi az öt banán problémának hívunk. Keresd meg a "banán" szót egy crowdsourced kalóriaappban, és öt, tíz, vagy akár húsz különböző bejegyzést találsz. Mindegyik különböző kalóriákat és adagméreteket listáz.

Íme, hogyan nézhet ki egy tipikus keresés:

• Banán — 89 kcal 100g-onként
• Közepes banán — 105 kcal 1 közepes (118g)
• Banán — 121 kcal 1 banán
• Nyers banán — 72 kcal adagonként
• Friss banán — 110 kcal 1 banán

Melyik a helyes? Az USDA FoodData Central értéke egy nyers banánra 89 kcal 100g-onként, vagy körülbelül 105 kcal egy közepes banánra (118g). De anélkül, hogy tudnád, melyik bejegyzés származik az USDA adataiból, és melyik volt beírva egy véletlenszerű felhasználó által emlékezetből, lényegében csak találgatsz.

Most szorozd meg ezt a problémát minden egyes élelmiszerrel, amit egy nap alatt nyilvántartasz. Ha 15-20 élelmiszert rögzítesz, és mindegyiknek 10-15% esélye van arra, hogy hibás bejegyzés legyen, a napi összesített kalóriáid több száz kalóriával eltérhetnek anélkül, hogy észrevennéd.

Melyik Alkalmazás Használ Crowdsourced és Melyik Ellenőrzött Adatokat?

Nem minden kalóriakövető alkalmazás közelíti meg ugyanúgy az élelmiszer adatbázisait. Íme egy áttekintés arról, hogyan szerzik be a főbb alkalmazások a táplálkozási adataikat.

Alkalmazás	Fő Adatforrás	Felhasználói Bejegyzések?	Szakmai Ellenőrzés?	Adatbázis Mérete
MyFitnessPal	Crowdsourced	Igen, elsődleges forrás	Nincs rendszerszintű ellenőrzés	14M+ bejegyzés
Lose It	Crowdsourced + válogatott	Igen, jelentős rész	Korlátozott	7M+ bejegyzés
FatSecret	Crowdsourced	Igen, elsődleges forrás	Nincs	10M+ bejegyzés
Yazio	Vegyes (válogatott + felhasználói)	Igen	Részleges	4M+ bejegyzés
Cronometer	Válogatott (USDA, NCCDB)	Korlátozott, külön réteg	Forrás-ellenőrzött	1M+ bejegyzés
Nutrola	Teljesen ellenőrzött	Nincs	Igen, minden bejegyzés	1.8M+ bejegyzés

A kulcsfontosságú különbség a crowdsourced adatokat megengedő alkalmazások és azok között van, amelyek ellenőrzik az adatforrásaikat (válogatott vagy ellenőrzött). A Nutrola az egyetlen jelentős kalóriakövető, ahol az adatbázis 100%-át táplálkozási szakemberek ellenőrizték, és a felhasználói bejegyzések nem részei az adatmodellnek.

Miért Okoz a Crowdsourced Adat Halmozódó Hibákat?

A crowdsourced adatok problémája nem csupán az, hogy az egyes bejegyzések hibásak lehetnek. Hanem az, hogy a hibák halmozódnak a napod, a heted és a hónapod során olyan módon, ami egyre megbízhatatlanabbá teszi a nyomon követésedet.

Hogyan Halmozódnak a Napi Hibák

Képzelj el egy reális napot a crowdsourced alkalmazásban. Kiválasztasz egy reggeli bejegyzést, ami 8%-kal alacsonyabb. Egy ebéd bejegyzés, ami 12%-kal magasabb. Egy vacsora bejegyzés, ami 5%-kal alacsonyabb. Egy snack bejegyzés, ami tökéletesen pontos. Ezen a napon a nettó hibád csak 3-5% lehet — elég kicsi ahhoz, hogy elfogadhatónak tűnjön.

De a hibák nem következetesek. Holnap a hibák iránya és nagysága különböző élelmiszerek esetében más lesz. Idővel véletlenszerű zajt viszel be az adataidba, ami megnehezíti annak észlelését, hogy a kalóriadeficited valós-e, vagy az adatbázis hibáinak következménye.

A Halmozódó Hatás Hetek Alatt

Időtartam	5% Napi Hiba (2,000 kcal/nap)	10% Napi Hiba	15% Napi Hiba
1 nap	100 kcal	200 kcal	300 kcal
1 hét	700 kcal	1,400 kcal	2,100 kcal
2 hét	1,400 kcal	2,800 kcal	4,200 kcal
4 hét	2,800 kcal	5,600 kcal	8,400 kcal
12 hét	8,400 kcal	16,800 kcal	25,200 kcal

10%-os napi hiba esetén 12 hét alatt a kumulált eltérés eléri a 16,800 kalóriát. Ez körülbelül 2.2 kg testzsír, amit vagy el kellett volna veszítened, de nem történt meg, vagy váratlanul felszedtél. Ez az elrejtett oka annak, hogy annyian arra a következtetésre jutnak, hogy "a kalóriakövetés nem működik."

Miért Különösen Megbízhatatlan a Crowdsourced Adat?

Öt rendszerszintű probléma van a crowdsourced táplálkozási adatbázisokkal, amelyek túlmutatnak az egyszerű felhasználói hibákon.

Duplikált Bejegyzések Ellentmondó Értékekkel

A legszembetűnőbb probléma. Népszerű élelmiszereknek tucatnyi bejegyzése lehet különböző kalóriákkal. A felhasználóknak nincs módjuk arra, hogy tudják, melyik a helyes, ezért a legelső, a legnépszerűbb vagy a legésszerűbbnek tűnő bejegyzésre támaszkodnak — egyik sem garantálja a pontosságot.

Elavult Gyártói Adatok

Amikor egy élelmiszergyártó átalakít egy terméket — megváltoztatva a receptet, módosítva az adagméreteket vagy frissítve a táplálkozási címkét — a crowdsourced adatbázisban lévő meglévő bejegyzések soha nem frissülnek. Az a felhasználó, aki eredetileg benyújtotta a bejegyzést, nem köteles azt karbantartani. Ez azt jelenti, hogy az adatbázis idővel egyre elavultabb adatokkal gyarapodik.

Hiányzó Mikrotápanyag Mezők

A legtöbb felhasználó, aki bejegyzéseket küld be, csak a kalóriákat, fehérjét, szénhidrátot és zsírt tölti ki. A mikrotápanyag mezők, mint a rost, nátrium, vas, D-vitamin, kalcium és kálium üresen maradnak. Ez a crowdsourced adatbázisokat szinte használhatatlanná teszi bárki számára, aki mikrotápanyagokat követ az egészségi okok miatt.

Inkonzisztens Adagméret Meghatározások

Egy bejegyzés "1 csésze"-t, egy másik "1 adag"-ot, egy harmadik "100g"-ot, és egy negyedik "1 darab"-ot listáz. Standardizált adagméretek nélkül még egy helyes kalória-gramm érték is pontatlanná válik, mert a felhasználók félreértelmezik a részesedést.

Regionális Adat Inkonzisztenciák

Egy felhasználó Ausztráliában benyújt egy bejegyzést egy helyi termékről. Egy felhasználó Németországban keres egy hasonló nevű élelmiszert, és kiválasztja azt ausztrál bejegyzést. A táplálkozási adatok teljesen eltérőek lehetnek, mert a formulák régiónként változnak. A crowdsourced adatbázisoknak nincs mechanizmusa ennek kezelésére.

Az Alternatíva: Hogyan Működnek az Ellenőrzött Adatbázisok

A Nutrola megközelítése kiküszöböli az összes fent említett problémát. Ahelyett, hogy lehetővé tenné a felhasználók számára a bejegyzések benyújtását, a Nutrola táplálkozási csapata közvetlenül építi és karbantartja az adatbázist.

A több mint 1.8 millió bejegyzés mindegyike hiteles forrásokkal, például az USDA FoodData Central-lal, nemzeti élelmiszer-összetételi adatbázisokkal és gyártói laboratóriumi elemzési adatokkal van ellenőrizve. A táplálkozási szakemberek minden bejegyzést ellenőriznek a kalóriapontosság, a teljes makrotápanyag és mikrotápanyag adatok, a standardizált adagméretek, a helyes élelmiszer-kategorizálás és a regionális pontosság szempontjából.

Az eredmény egy olyan adatbázis, ahol minden élelmiszernek pontosan egy bejegyzése van, és az a bejegyzés helyes. Soha nem találkozol az öt banán problémával. Soha nem kérdezed meg, hogy a legjobb keresési eredmény megbízható-e. Csak rögzíted az ételeidet, és megbízol az adatokban.

A Nutrola AI fotóbejegyzése, amely lehetővé teszi, hogy egy fényképet készíts, és az AI azonosítja az ételedet és megbecsüli az adagot, a hangalapú bejegyzés, a vonalkód-olvasó és a közösségi médiából történő receptimportálás mellett az alkalmazás gyors és kényelmes nyomon követést tesz lehetővé, amely pontosabb, mint más alkalmazásokban a pontatlan nyomon követés. A Nutrola elérhető iOS és Android rendszeren, havi 2.50 EUR-tól, hirdetések nélkül bármelyik csomagban.

Mikor Fontos a Crowdsourced Adatok Pontossága?

A crowdsourced adatok hibái egyes felhasználókat jobban érintenek, mint másokat, a céljaik és a szükséges precizitás függvényében.

Valakinek, aki csak lazán figyelemmel kíséri az étkezési szokásait anélkül, hogy konkrét kalóriacélja lenne, a 10%-os hiba valószínűleg nem tűnik fel. De bárki számára, aki konkrét célt követ — zsírégetés, izomnövelés, versenyre való felkészülés, orvosi állapot kezelése — az adatpontosság az alapja mindennek, amire építesz.

Ha a kalóriacélodnak 200 kalóriás tartományon belül kell lennie (ami a legtöbb zsírégetési tervnél tipikus), akkor egy 2,000 kalóriás étrend esetén egy 10%-os hiba arányú adatbázis azt jelenti, hogy máris elfogyasztottad az összes hiba-margót, mielőtt figyelembe vennéd a felhasználói oldali nyilvántartási hibákat, mint például az adagok becslése vagy a felejtett snackek.

GYIK

A Cronometer használ crowdsourced adatokat?

A Cronometer fő adatbázisa kormányzati forrásokból, például az USDA-ból és az NCCDB-ből van válogatva, nem crowdsourced. Azonban a Cronometer lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy bejegyzéseket nyújtsanak be márkás termékekről, amelyek egy külön rétegben maradnak. A teljes élelmiszerek esetében a Cronometer általában megbízható. A csomagolt és márkás termékek esetében a pontosság attól függ, hogy a bejegyzés hivatalos adatból vagy felhasználói benyújtásból származik-e.

Miért használják a legtöbb kalóriaapp a crowdsourced adatokat?

Költség és sebesség. Egy ellenőrzött adatbázis felépítése megköveteli táplálkozási szakemberek alkalmazását, akik minden bejegyzést átnéznek, ami drága és időigényes. A felhasználók bejegyzéseinek engedélyezése lényegében ingyenes az alkalmazás cége számára, és lehetővé teszi az adatbázis gyors növekedését nulláról több millió bejegyzésre néhány éven belül. A kompromisszum a pontosság, de a legtöbb alkalmazás a piaci méretet helyezi előtérbe az adatminőség helyett.

Fel tudom ismerni a crowdsourced bejegyzéseket a jelenlegi alkalmazásomban?

Néhány alkalmazásban a crowdsourced bejegyzések egy specifikus ikonnal vagy címkével vannak megjelölve (például egy zöld pipa az "ellenőrzött" bejegyzésekhez a MyFitnessPal-ban). Azonban az "ellenőrzött" ebben a kontextusban jellemzően azt jelenti, hogy a bejegyzést egy másik felhasználó ellenőrizte, nem pedig egy táplálkozási szakember. Általános szabály, hogy ha több bejegyzést látsz ugyanarról a közönséges élelmiszerről különböző kalóriákkal, akkor crowdsourced adatbázissal van dolgod.

Hogyan tartja a Nutrola 1.8 millió bejegyzését pontosan crowdsourcing nélkül?

A Nutrola táplálkozási szakemberekből álló csapatot alkalmaz, akik az adatokat hiteles forrásokkal ellenőrzik. Az új termékeket egy ellenőrzött folyamaton keresztül adják hozzá, ahol minden bejegyzést átnéznek, mielőtt élővé válik. A meglévő bejegyzéseket rendszeresen auditálják, hogy észleljék a gyártói reformulációkat és címkefrissítéseket. Ez a folyamat erőforrás-igényesebb, mint a crowdsourcing, de olyan adatbázist eredményez, ahol minden bejegyzés megbízható.

Érdemes váltani az alkalmazásokat a jobb adatpontosság érdekében?

Ha folyamatosan nyomon követed, de nem látod a várt eredményeket, az adatpontosság a legvalószínűbb magyarázat a nyilvántartás következetessége után. A crowdsourced adatbázisból egy ellenőrzött adatbázisra, mint a Nutrola, való váltás megszüntetheti a napi hibák százait — gyakran elegendő ahhoz, hogy egy megakadt platót folyamatos előrehaladássá alakítson. A váltás különösen érdemes, ha változatos étrendet követsz sok különböző élelmiszerrel, mivel minden egyes bejegyzett étel újabb lehetőséget jelent az adatbázis hibájára.