MyFitnessPal의 잘못된 항목이 이렇게 많은 이유는?

MyFitnessPal에서 '바나나'를 검색하면 50개의 결과가 나옵니다. 하나는 89칼로리, 다른 하나는 105칼로리, 또 하나는 200칼로리입니다. 네 번째 항목은 '바나나'라고 되어 있지만 매크로는 초콜릿 바와 일치합니다. 바나나 하나를 기록하고 싶었을 뿐인데, 이제는 세 개의 항목을 비교하고 구글과 교차 확인하며 올바른 항목을 선택했기를 바라며 3분을 소비하고 있습니다. 이는 수백만 명의 MyFitnessPal 사용자에게 매일 일어나는 현실이며, 그 불만은 충분히 이해됩니다.

MyFitnessPal에 잘못된 음식 항목이 이렇게 많은 이유는?

근본적인 원인은 간단합니다: MyFitnessPal은 크라우드소싱 음식 데이터베이스를 사용합니다. 어떤 사용자든 음식 항목을 생성할 수 있으며, 필수 검증이나 영양사 리뷰, 체계적인 품질 관리가 없습니다. 이 항목이 모든 사용자에게 공개되기 전에 확인되지 않습니다.

MyFitnessPal의 데이터베이스에는 1,400만 개 이상의 음식 항목이 있으며, 대다수는 일반 사용자들이 제출한 것입니다. 이들은 영양 라벨을 잘못 읽었거나, 잘못된 서빙 사이즈를 입력했거나, 그램과 온스를 혼동했거나, 단순히 오타를 낸 경우가 많습니다. Journal of the American College of Cardiology에 발표된 연구에 따르면, 크라우드소싱 영양 데이터베이스의 주요 매크로 영양소에서 오류율이 20%를 초과한다고 합니다.

잘못된 항목은 어떻게 생성되나요?

오류는 예측 가능한 범주로 나뉩니다:

• 수동 입력 중 오타. 사용자가 189칼로리 대신 89칼로리를 입력합니다. 이 항목은 영원히 남습니다.
• 잘못된 서빙 사이즈. 누군가 100g당 칼로리를 기록했지만 '중간 바나나 1개'라고 라벨을 붙였습니다. 이 항목을 선택하는 모든 사람은 두 배 이상의 오차가 발생합니다.
• 구식 영양 데이터. 식품 제조업체는 제품을 정기적으로 재조정합니다. 2019년에 입력된 단백질 바는 2021년에 변경된 레시피를 반영할 수 있습니다.
• 지역적 변동. 호주의 'Tim Tam'은 미국에서 판매되는 버전과 매크로가 다르지만, 두 항목 모두 동일한 항목으로 등록되어 있습니다.
• 상충하는 데이터가 있는 중복 항목. 동일한 음식이 10개의 서로 다른 사용자 생성 항목으로 존재하며, 각각 약간 다른 수치를 가지고 있습니다. 어떤 것이 맞는지 아무도 모릅니다.

오류 유형	예시	칼로리 영향
칼로리 오타	189 kcal 대신 89 kcal 입력	서빙당 100 kcal
잘못된 서빙 사이즈	100g당으로 라벨이 붙여진 '중간 1개'	항목당 50-200 kcal
구식 제품 데이터	새로운 제품에 대해 오래된 포뮬러 기록	서빙당 30-80 kcal
지역적 변동	미국 제품이 영국 버전으로 기록됨	서빙당 20-60 kcal
매크로 누락	지방이 0g으로 남아있어야 할 때 12g으로 기록됨	숨겨진 지방 108 kcal

MyFitnessPal은 왜 데이터베이스를 수정하지 않나요?

이 질문은 사용자들을 가장 화나게 만드는 질문입니다. MyFitnessPal은 2005년부터 존재해왔습니다. 언더아머가 2015년에 4억 7,500만 달러에 인수했습니다. 프란시스코 파트너스가 2020년에 인수했습니다. 이렇게 많은 돈과 시간이 있었는데, 왜 데이터베이스는 여전히 엉망일까요?

문제의 비즈니스적 이유

1,400만 개의 음식 항목을 검증하려면 영양사, 식품 과학자 또는 최소한 훈련된 데이터 검토자를 고용하여 모든 항목을 공식 영양 라벨과 대조해야 합니다. 이는 막대한 운영 비용이 발생하며, 직접적인 수익으로 이어지지 않습니다. 검증된 항목이 비검증 항목보다 더 많은 광고 노출이나 프리미엄 구독을 생성하지 않습니다.

MyFitnessPal의 비즈니스 모델은 역사적으로 양에 의존해왔습니다. 데이터베이스에 항목이 많을수록 사용자가 무언가를 찾고 플랫폼에 머무를 가능성이 높아집니다. 품질보다 양이 우선시되었으며, '결과 없음' 화면은 약간 잘못된 항목보다 사용자들을 더 빨리 떠나게 합니다.

구조적 문제도 있습니다: 1,400만 개의 사용자 제출 항목을 데이터베이스에 허용한 후, 이를 사후적으로 정리하는 것은 처음부터 검증된 데이터베이스를 구축하는 것보다 기하급수적으로 더 어렵습니다. 모든 항목을 감사하고, 중복 항목을 병합하고, 서빙 사이즈를 표준화하며, 공식 출처와 교차 확인해야 합니다. 이는 본질적으로 기존 데이터베이스를 유지하면서 새로운 데이터베이스를 구축하는 것입니다.

부정확한 항목이 당신의 진행에 미치는 영향

이 영향은 이론적인 것이 아닙니다. 체중을 줄이기 위해 칼로리를 추적하는 경우, 정확성이 모든 것입니다. 체중 감량을 위한 일반적인 칼로리 적자는 하루에 300에서 500칼로리입니다. 잘못된 데이터베이스 항목으로 인해 하루에 섭취량을 단지 200칼로리 과소평가하게 된다면 — 이는 두세 개의 항목이 각각 50에서 100칼로리씩 잘못된 경우에 쉽게 발생합니다 — 효과적인 적자가 절반으로 줄어듭니다.

숨겨진 시간 비용

정확성 외에도, 아무도 이야기하지 않는 시간 비용이 있습니다. 2023년 칼로리 추적 사용자에 대한 설문조사에 따르면, 크라우드소싱 데이터베이스를 사용하는 사용자들은 평균적으로 하루에 8~12분을 추가로 항목을 검증하는 데 소비합니다 — 서빙 사이즈를 교차 확인하고, 중복 항목을 비교하고, 앱에서 찾은 내용을 확인하기 위해 영양 정보를 구글링하는 데 말입니다.

한 달 동안 이는 품질 관리를 위해 46시간을 소비하는 것이며, 이는 연간으로 보면 4872시간 — 거의 이틀에서 사흘에 해당하는 시간 — 단지 당신의 추적기가 당신에게 거짓말을 하지 않는지 확인하는 데 소비하는 것입니다.

신뢰 문제

아마도 가장 나쁜 영향은 심리적입니다. 항목이 잘못될 수 있다는 사실을 깨닫게 되면 모든 것을 의심하게 됩니다. 이 요거트 항목이 맞을까? 이 닭 가슴살 항목의 단백질이 잘못 입력되었을까? 바코드를 스캔해야 할까, 검색 결과를 사용해야 할까? 이러한 끊임없는 재확인은 30초의 기록 작업을 스트레스를 주는 검증 작업으로 바꾸어, 추적할 의욕을 떨어뜨립니다.

MyFitnessPal의 크라우드소싱 데이터베이스에 대한 대안은 무엇인가요?

모든 칼로리 추적기가 사용자 제출 데이터를 사용하는 것은 아닙니다. 대안은 세 가지 범주로 나뉩니다:

1. 정부 출처 데이터베이스

USDA FoodData Central 또는 영국의 McCance and Widdowson과 같은 국가 데이터베이스에서 정보를 가져오는 앱은 전문적으로 분석된 영양 데이터를 사용합니다. 전체 식품에 대한 정확성은 높지만, 브랜드 및 포장 제품에 대한 커버리지는 제한적입니다.

2. 전문적으로 검증된 데이터베이스

일부 추적기는 영양사나 식품 과학자를 고용하여 모든 항목이 공개되기 전에 검증하도록 합니다. 이 접근 방식은 정확성과 커버리지를 모두 제공하지만, 앱 개발자로부터 상당한 투자가 필요합니다.

3. 검증된 백엔드 데이터베이스와 AI 보조

최신 접근 방식은 AI 음식 인식(사진, 음성, 바코드)과 검증된 백엔드 데이터베이스를 결합합니다. 이를 통해 사용자는 빠르게 기록할 수 있으며, 기본 데이터의 정확성을 보장합니다.

Nutrola는 두 번째와 세 번째 접근 방식을 결합하여 사용합니다. 이 데이터베이스에는 180만 개 이상의 검증된 음식 항목이 포함되어 있으며, 모든 항목은 게시 전에 정확성을 검토받습니다. 사용자 제출 항목이 없고, 상충하는 데이터가 있는 중복 항목도 없으며, 불확실한 서빙 사이즈도 없습니다. '바나나'를 검색하면 정확한 결과 하나가 나오며, 100개 이상의 영양소에 대한 올바른 칼로리, 매크로 및 전체 미량 영양소 데이터가 제공됩니다. AI 사진, 음성 및 바코드 스캔은 모두 동일한 검증된 데이터베이스에 매핑되므로, 어떤 방식으로 기록하든 기본 데이터는 신뢰할 수 있습니다.

MyFitnessPal과 검증된 데이터베이스 추적기의 비교

기능	MyFitnessPal	Nutrola
데이터베이스 크기	1,400만 개 이상의 항목 (크라우드소싱)	180만 개 이상의 항목 (검증됨)
항목 검증	필수 검토 없음	모든 항목이 전문적으로 검증됨
중복 항목	광범위한 중복	음식당 하나의 정확한 항목
서빙 사이즈 정확성	사용자 제출에 따라 다름	표준화되고 검증됨
미량 영양소 데이터	제한적 (매크로 중심)	항목당 100개 이상의 영양소
검증에 소요되는 시간	하루 평균 8-12분	사실상 없음
AI 음식 기록	사진 스캔 (프리미엄)	사진 + 음성 + 바코드
가격	무료 (광고 포함) / 월 $19.99 프리미엄	월 €2.50, 광고 없음
Apple Watch 앱	보기 전용 요약	음성으로 전체 기록 가능

MyFitnessPal 항목의 정확성을 확인하는 방법

현재 MyFitnessPal를 계속 사용하고 있다면, 잘못된 항목의 영향을 줄이기 위한 실용적인 단계는 다음과 같습니다:

1. 수동 검색보다 바코드 스캔을 항상 사용하세요. 바코드에 연결된 항목이 실제 제품 라벨과 일치할 가능성이 더 높습니다.
2. 녹색 검증 체크마크를 확인하세요. MyFitnessPal은 일부 항목을 검증된 것으로 표시하지만, 커버리지는 불완전합니다.
3. USDA 데이터베이스와 비교하세요. 전체 식품의 경우 fdc.nal.usda.gov와 교차 확인하세요.
4. 항목의 매크로 비율을 확인하세요. '닭 가슴살' 항목이 30g의 지방을 보여준다면, 뭔가 잘못된 것입니다.
5. 자주 먹는 음식에 대한 항목을 직접 만드세요. 물리적 라벨에서 데이터를 입력하고, 앞으로는 자신의 항목만 사용하세요.

자주 묻는 질문

MyFitnessPal은 왜 같은 음식에 대해 다른 칼로리를 보여주나요?

MyFitnessPal은 사용자가 검증 없이 음식 항목을 생성할 수 있도록 허용합니다. 이는 동일한 음식이 서로 다른 사람들이 생성한 수십 개의 항목을 가질 수 있음을 의미하며, 각 항목은 서로 다른 서빙 사이즈, 조리 방법, 데이터 입력 오류 또는 구식 영양 라벨에 따라 다른 칼로리 값을 가질 수 있습니다. 이러한 중복 항목을 병합하거나 조정하는 자동화된 시스템은 없습니다.

MyFitnessPal에서 잘못된 항목을 신고할 수 있나요?

항목을 플래그할 수 있지만, 수정 과정은 느리고 일관성이 없습니다. 많은 신고된 항목이 몇 달 또는 몇 년 동안 변경되지 않은 채 남아 있습니다. 하나의 잘못된 항목이 수정되더라도, 동일한 음식에 대한 다른 잘못된 항목이 데이터베이스에 남아 있습니다.

잘못된 MyFitnessPal 항목이 얼마나 칼로리 차이가 날 수 있나요?

개별 항목은 서빙당 20에서 500칼로리 이상 차이가 날 수 있습니다. 일반적인 오류는 100g당 칼로리를 서빙당 칼로리로 입력하는 것으로, 이는 실제 값을 두 배 또는 절반으로 줄일 수 있습니다. 하루 전체 추적에서 200에서 400칼로리의 누적 오류는 흔합니다.

100% 정확한 데이터베이스를 가진 칼로리 추적기가 있나요?

어떤 음식 데이터베이스도 100% 완벽하지는 않지만, Nutrola와 같은 전문적으로 검증된 데이터베이스는 — 모든 항목이 게시 전에 영양 전문가에 의해 검토됩니다 — 크라우드소싱 대안보다 오류율이 현저히 낮습니다. Nutrola의 180만 개 이상의 검증된 항목은 크라우드소싱 데이터베이스가 겪는 중복 및 사용자 오류 문제를 제거합니다.

2026년에 MyFitnessPal을 여전히 사용할 가치가 있나요?

MyFitnessPal은 기본적인 칼로리 추적을 위해 기능적이지만, 항목을 검증하는 데 추가 시간을 투자할 의향이 있다면 사용할 수 있습니다. 그러나 검증 부담 없이 정확성을 원하는 사용자에게는 전문적으로 검증된 데이터베이스를 가진 앱이 훨씬 더 나은 경험을 제공합니다. Nutrola는 검증된 데이터, 사진, 음성 및 바코드를 통한 AI 기록, 100개 이상의 영양소 추적을 제공하며 — 모든 것이 월 €2.50에 광고 없이 가능합니다.