卡路里追踪行为中的性别差异：200万用户数据揭示的真相

营养追踪应用的用户群体极为多样，涵盖各个年龄段、背景和体型的人们。人们依赖这些工具来监控自己的饮食。然而，当我们观察不同群体如何使用这些工具时，明显的模式便浮现出来。

在我们的数据中，最显著的性别差异之一在于男性和女性之间的使用方式。这并不是因为某一性别的追踪能力更强，而是因为他们的目标、方法、习惯和面临的挑战在可预测和意外的方式上存在差异。理解这些差异对于构建一个真正服务于所有人的营养平台至关重要。

本报告详细分析了200万Nutrola用户在卡路里和营养追踪行为上的性别差异。

方法论

数据来源与范围

我们分析了来自2,014,387名Nutrola用户的匿名聚合追踪数据，这些用户在2025年3月至2026年3月期间至少记录了14天的饮食数据。所有数据均来自Nutrola平台的所有订阅层级（起价为每月2.5欧元）。由于Nutrola没有免费层或广告，因此未包括任何免费层或广告支持的数据。

用户在注册时自行报告性别。具体分布如下：

性别	用户数	百分比
女性	1,148,221	57.0%
男性	821,503	40.8%
非二元/其他	34,112	1.7%
不愿透露	10,551	0.5%

关于非二元和性别多样用户的说明

我们希望明确承认我们的非二元和性别多样用户。34,112名用户代表了我们社区中一个重要且受重视的部分。然而，由于样本量尚不足以对本报告中的许多子组分析得出统计显著的结论，因此我们在此处仅包含能够识别出的有意义模式。随着用户基础的增长，我们正在积极努力确保未来的分析能够更全面地代表该群体。

在本报告中，主要比较的是自我认定为女性的用户与自我认定为男性的用户。

限制

需要注意几个重要的限制。性别是用户自我报告的，二元类别无法涵盖身份的全部范围。我们的用户基础偏向于选择为营养追踪订阅付费的健康意识强的个体，这引入了选择偏差。文化、社会经济和地区因素可能会混淆某些基于性别的模式。数据中的相关性并不意味着因果关系。

主要目标：男性和女性为何开始追踪

第一个主要差异出现在用户旅程的开始。在注册过程中，Nutrola要求用户选择其主要的营养目标。不同性别的分布差异显著。

主要目标	女性 (%)	男性 (%)	差异
减重	47.3%	31.2%	+16.1 pp
增肌/增重	8.4%	29.7%	-21.3 pp
健康维护	22.1%	16.8%	+5.3 pp
医疗管理	11.6%	7.2%	+4.4 pp
身体重组	10.6%	15.1%	-4.5 pp

减重是女性用户的主要目标，近一半选择了这一目标。而男性用户的目标分布则更为均匀，增肌和减重几乎不相上下。医疗管理（包括糖尿病、肾病、食物过敏等的追踪）在女性中明显更为普遍。这与已发布的研究结果一致，显示女性更倾向于主动参与医疗系统。

记录方法：每个性别如何记录食物

Nutrola提供四种主要的记录方法：AI照片识别（Snap & Track）、条形码扫描、语音记录和手动输入。不同性别的偏好存在显著差异。

记录方法	女性 (%)	男性 (%)
AI照片识别	41.2%	33.8%
条形码扫描	28.7%	35.4%
语音记录	12.3%	9.1%
手动输入	17.8%	21.7%

女性更倾向于使用基于照片的记录，这与家庭自制和未包装食物的快速记录方式相符。男性则更偏向于条形码扫描，这表明他们消费的包装或预制食品比例更高，这一模式在下面的食物选择数据中得到了证实。

女性对语音记录的偏好略高，而手动输入（输入具体重量和数量）在男性中更为常见，尤其是那些有增肌目标的男性，他们往往会精确测量份量。

日常记录量和一致性

指标	女性	男性
平均每日记录	3.4	3.1
中位每日记录	3.0	3.0
记录零食的比例	68.2%	49.1%
记录所有餐食（早餐、午餐、晚餐）的比例	72.4%	64.8%
每周记录天数（平均）	5.6	5.1

女性平均每日记录的食物条目更多，这主要是由于她们记录零食的比例显著更高。近七成的女性用户每天至少记录一项零食，而男性用户则不到一半。这并不一定意味着男性零食较少，而是他们记录零食的可能性较低，这对数据准确性有实际影响。

女性在每周记录的一致性上也更高，平均每周记录5.6天，而男性为5.1天。

除卡路里外追踪的营养素

Nutrola的一个功能允许用户将特定营养素固定在仪表板上，以便每日监控，超出标准卡路里计数。用户选择追踪的营养素反映了他们的优先事项。

营养素	女性（% 追踪）	男性（% 追踪）
蛋白质	71.3%	89.2%
纤维	48.7%	22.4%
铁	38.1%	8.3%
钙	35.6%	11.7%
糖	42.3%	28.9%
钠	26.4%	19.1%
脂肪（总）	54.2%	47.8%
饱和脂肪	29.8%	18.2%
维生素D	18.4%	9.7%
镁	12.1%	21.6%
锌	5.2%	16.8%
钾	8.9%	14.3%

蛋白质的差距巨大但并不意外：89.2%的男性用户积极追踪蛋白质，而女性用户为71.3%。尽管如此，蛋白质追踪仍然是两性用户中最受欢迎的额外营养素。

更显著的差异出现在微量营养素方面。女性更可能追踪铁（38.1% vs. 8.3%）、钙（35.6% vs. 11.7%）和纤维（48.7% vs. 22.4%）。这些与女性显著更高的缺铁和骨质疏松风险相一致，而纤维则有助于激素和消化健康。

另一方面，男性对镁（21.6% vs. 12.1%）、锌（16.8% vs. 5.2%）和钾（14.3% vs. 8.9%）表现出更高的兴趣，这些营养素通常与睾酮支持、肌肉恢复和运动表现相关。

平均卡路里目标

指标	女性	男性
平均每日卡路里目标	1,687 kcal	2,348 kcal
中位每日卡路里目标	1,620 kcal	2,280 kcal
设置目标低于1,400 kcal的比例	18.3%	2.1%
设置目标高于3,000 kcal的比例	1.2%	14.7%
在前30天内调整目标的比例	34.1%	22.8%

平均卡路里目标的差距为661 kcal，反映了身体大小和能量消耗的真实生理差异。然而，18.3%的女性用户设置目标低于1,400 kcal的比例是我们密切关注的数字。当目标低于推荐最低值时，Nutrola会显示健康建议，而我们的AI教练功能会在摄入模式显得不可持续时主动建议调整。

女性在第一个月内调整卡路里目标的可能性也显著更高（34.1% vs. 22.8%），这表明她们在设定目标时采取了更迭代、响应式的方法。

留存率

时间段	女性留存率	男性留存率
30天	74.2%	67.8%
60天	61.8%	53.4%
90天	52.1%	43.7%

女性在每个测量时间段的留存率均高于男性。在90天时，52.1%的女性用户仍在积极记录，而男性用户为43.7%，差距为8.4个百分点。这一模式在所有目标类型中均保持一致，表明这并非仅仅是目标分布的结果。

食物选择：每个性别最常记录的食物

按性别划分的十大最常记录食物

排名	女性	男性
1	香蕉	鸡胸肉
2	咖啡（加奶）	鸡蛋
3	鸡蛋	白米
4	燕麦粥	香蕉
5	希腊酸奶	蛋白质奶昔
6	鸡胸肉	燕麦粥
7	混合沙拉	牛肉末
8	白米	全麦面包
9	鳄梨	意大利面
10	全麦面包	希腊酸奶

鸡胸肉和鸡蛋出现在两性用户的十大记录食物中，确认了它们作为蛋白质来源的普遍受欢迎程度。然而，排名的差异则讲述了不同的故事。对于男性来说，鸡胸肉以较大优势成为第一记录食物，而女性则以香蕉为首，咖啡加奶紧随其后。

蛋白质奶昔在男性的前十名中排名第五，但在女性中未能进入前十，仅排在第18位。相反，鳄梨和混合沙拉在女性的前十名中出现，但在男性中分别排在第14位和第22位。

食物类别偏好

食物类别	女性（% 总记录）	男性（% 总记录）
水果	14.8%	8.3%
蔬菜	16.2%	10.7%
乳制品	11.4%	9.1%
谷物和谷类	13.1%	15.8%
肉类和禽类	12.7%	19.4%
鱼类和海鲜	4.8%	5.2%
补充剂和奶昔	2.1%	7.6%
包装/加工食品	9.3%	12.8%
饮料（非水）	8.2%	6.4%
零食和甜点	7.4%	4.7%

女性记录的水果、蔬菜和乳制品明显更多。男性则记录了更多的肉类和禽类、补充剂以及包装食品。补充剂的差距（2.1% vs. 7.6%）是整个数据集中最大的类别差异之一。

零食模式

零食指标	女性	男性
平均每日记录零食	1.8	1.1
最常见零食时间	下午3:12	晚上9:47
顶级零食	水果（苹果、香蕉）	蛋白质棒
记录晚间零食（晚上9点后）的比例	22.4%	38.6%

时间差异显著。女性的零食高峰出现在下午，而男性则是在晚上。晚间零食（晚上9点后）的记录在男性用户中更为普遍，比例高出72%。组成也明显不同：女性的主要零食以水果为主，而男性则更倾向于蛋白质棒和坚果。

周末差距

我们将“周末差距”定义为工作日（周一至周五）与周末（周六和周日）之间记录完整性的差异。两性用户在周末的记录均有所下降，但幅度不同。

指标	女性	男性
工作日记录率	82.3%	76.1%
周末记录率	69.7%	57.4%
周末差距（下降%）	-12.6 pp	-18.7 pp
最常跳过的周末餐食	早餐（周六）	所有餐食（周日）
周一补偿的比例	41.2%	28.3%

男性的周末差距更大，记录率下降近19个百分点，而女性约为13个百分点。跳过的模式也不同。女性最有可能在周六跳过早餐，而男性用户则最有可能在周日完全跳过记录。

“周一补偿者”模式，即用户在周末放松后在周一更仔细地记录，女性的比例显著更高（41.2% vs. 28.3%）。

按性别划分的运动记录

Nutrola与Apple Health、Google Fit和直接运动记录集成。运动记录模式存在显著差异。

运动指标	女性	男性
每周至少记录运动的比例	58.4%	67.2%
最常记录的运动类型	步行	力量训练
第二常记录的运动类型	瑜伽/普拉提	跑步
每周平均运动次数	3.2	3.8
根据运动调整卡路里目标的比例	31.7%	48.3%

男性用户整体记录的运动次数更多，并且更有可能根据运动调整卡路里目标（48.3% vs. 31.7%）。这种“吃回卡路里”的行为在男性中更为普遍，尤其是那些有增肌或身体重组目标的用户。

运动类型的偏好差异显著：女性以步行为主，男性则以力量训练为主。然而，力量训练在女性中的记录排名第三（仅次于步行和瑜伽/普拉提），这一数据在我们的数据中同比增长了23%。

情感和行为模式

每个性别最可能跳过记录的时机

跳过触发因素	女性（% 报告）	男性（% 报告）
吃了“ unhealthy”的食物	34.7%	18.2%
社交活动或外出就餐	28.3%	31.5%
忙碌/忘记	21.4%	37.8%
情绪饮食事件	24.1%	9.4%
假期或旅行	41.2%	43.6%

这些数据来自于在用户连续缺少记录3天或更长时间后触发的可选调查。女性最常报告的跳过触发因素是吃了被认为“不健康”的食物（34.7%），这表明她们对饮食失败的情感反应更强烈。男性则最常报告的触发因素是忙碌或忘记（37.8%）。

女性用户提到情绪饮食的比例远高于男性（24.1% vs. 9.4%），尽管这可能反映了报告差异而非行为差异。假期和旅行是最普遍的触发因素，几乎两性用户的引用比例相同。

超过卡路里目标后的反应

反应行为	女性 (%)	男性 (%)
准确记录并继续	38.4%	52.1%
记录但感到沮丧（自我报告）	31.2%	14.7%
跳过当天剩余的记录	18.3%	12.4%
次日减少摄入	27.6%	16.8%
次日增加运动	14.1%	24.3%

当用户超过卡路里目标时，男性更可能准确记录并继续而不改变行为（52.1% vs. 38.4%）。女性则更可能报告感到沮丧（31.2% vs. 14.7%），并通过次日减少摄入来补偿（27.6% vs. 16.8%）。男性则更倾向于通过增加运动来补偿（24.3% vs. 14.1%）。

休息后的重新参与

重新参与指标	女性	男性
返回前的平均休息时间	8.2天	14.6天
7天内返回的比例	61.3%	42.7%
30天内返回的比例	79.8%	64.1%
最常见的重新参与触发因素	周一/新的一周	新的月份或事件
返回时设定新目标的比例	44.2%	31.8%

女性更快（平均8.2天 vs. 14.6天）且更高比例地返回。时间触发因素也不同：女性最有可能在周一恢复，视每周的新开始为重新开始的机会。男性则更倾向于在新月份或特定事件（假期、运动季节、医疗检查）前恢复。

女性在返回时设定新目标的可能性也更高（44.2% vs. 31.8%），这表明她们的重新承诺过程更为谨慎。

让我们感到惊讶的发现

几项发现与常见假设相悖。

男性追踪的营养素比预期更多。 尽管普遍认为男性只关注“卡路里和蛋白质”，但男性用户平均追踪4.2种额外营养素，而女性为4.8种。这个差距比我们预期的要小。

女性的蛋白质追踪高于预期。 女性的蛋白质追踪率为71.3%，远高于旧研究报告的行业平均水平。女性对蛋白质的关注文化转变在数据中得到了明显反映。

启用社交功能的用户性别差距显著缩小。 在加入小组或与至少一位朋友连接的用户中，90天留存率的性别差距从8.4个百分点缩小至仅2.1个百分点。社交责任感似乎对男性的留存率有更强的影响。

晚间记录的准确性男性更高。 尽管男性用户在晚上9点后记录的频率更高，但这些记录的准确性（与照片AI交叉检查验证）略高于白天记录的用户。我们推测，这可能是因为晚餐通常较为简单（单一食品、包装食品），因此更容易准确记录。

女性更可能因医疗原因使用Nutrola。 女性因医疗原因进行追踪的比例为11.6%，比男性高出61%（男性为7.2%）。这与更广泛的健康参与数据一致，显示女性更积极地与医疗系统互动。

个性化营养追踪的启示

这些数据直接影响了我们构建Nutrola的方式。根据这些发现，我们调整或开发了多个平台功能：

目标导向的注册流程。 由于目标分布在性别之间差异显著，我们已转向目标优先的注册流程，根据用户的陈述目标而非仅仅基于人口统计数据调整后续问题、建议的营养追踪和默认仪表板。

周末一致性的智能提醒。 我们的通知系统现在根据用户的历史模式调整周末提醒。那些显示出较大周末差距的用户将在周六早上收到更早、更温和的提醒，而不是在差距已发生后才提醒。

鼓励记录零食。 鉴于男性的零食记录率较低，而未记录的零食代表了一个主要的准确性差距，我们引入了餐后提示，询问“自上次记录以来是否有零食？”对于那些记录模式显示可能低报的用户。

超出目标日后的情感支持。 对于那些在超过目标后显示出跳过记录模式的用户，Nutrola现在会显示一条上下文消息，强调一天超出目标对长期结果的影响微乎其微。这个功能的建立是因为我们的数据表明，有意义的用户子集（主要是女性）在经历“糟糕”一天后会 disengage。

按目标推荐微量营养素。 Nutrola现在根据用户的目标、年龄和自我报告的性别建议追踪的营养素，而不是向所有人显示相同的营养仪表板。专注于健康维护的女性将看到铁、钙和纤维的突出显示，而专注于增肌的男性将看到蛋白质、镁和锌。用户可以自由自定义，但默认设置现在更具相关性。

结论

男性和女性使用卡路里追踪工具的方式不同。这一点数据清晰明了。但这些差异并不是因为某一群体更有纪律或更有知识，而是反映了不同的生理需求、文化压力、健康优先事项和对食物的情感关系。

最重要的收获并不是某一个统计数据，而是“一刀切”的营养追踪方法使得两性用户都未能得到充分服务。女性需要能够支持她们在追踪过程中的情感韧性的平台注册，提供相关的微量营养素可见性，并在超过目标日后给予鼓励而不带评判。男性则需要能够解决周末一致性差距、鼓励全面记录（尤其是零食）并在休息后提供更快的回归路径的平台。

在Nutrola，我们相信最好的营养追踪工具是能够适应用户的，而不是反过来。以上数据帮助我们构建这样的工具。我们将继续发布类似的分析，因为对我们在数据中所见的透明度是建立信任的基础。

如果您有兴趣探索自己的追踪模式，Nutrola的计划起价为每月2.5欧元，所有层级均无广告。您的数据始终属于您，绝不出售。

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方法论说明：本报告中的所有数据均为匿名和聚合的。无法识别任何单个用户。所有报告的比较均在p < 0.01水平下进行了统计显著性测试。该研究在发布前已由Nutrola的数据伦理委员会审查。