MyFitnessPal的准确性如何？我们对20种食物进行了USDA数据测试
我们在MyFitnessPal中记录了20种常见食物，并将每种食物的卡路里与USDA FoodData Central进行了比较。平均偏差为±185卡路里/天——以下是数据 breakdown 和原因。
MyFitnessPal是一款最初由Under Armour开发的卡路里追踪应用程序，目前由Francisco Partners拥有，拥有超过1400万条众包数据库条目。 它是全球下载量最高的卡路里计数器，对于许多人来说，它几乎与食物追踪本身划上等号。然而，受欢迎并不等于准确——当你的减肥依赖于达到特定的卡路里目标时，准确性至关重要。
我们进行了结构化的准确性测试：在MyFitnessPal中记录20种常见食物，并将每种食物与USDA FoodData Central参考数据库进行了比较。结果揭示了一种错误模式，这些错误可能累积至±185卡路里/天——足以在数周和数月内完全阻碍脂肪减少或导致意外的体重增加。
我们如何测试MyFitnessPal的准确性
测试方法
我们选择了20种代表典型饮食的食物：包括全食、包装食品、餐厅风格菜肴和自制餐点的混合。对于每种食物，我们遵循以下流程：
- 在MyFitnessPal中使用典型用户最常输入的搜索词搜索该食物。
- 选择排名第一的结果或使用次数最多的条目（通过绿色勾选或最高使用次数标识）。
- 记录指定份量的卡路里数。
- 将结果与USDA FoodData Central中的匹配条目进行比较（SR Legacy或Foundation Foods数据集）。
- 计算偏差百分比。
所有比较均使用相同的份量大小。如果MyFitnessPal列出的默认份量与USDA不同，我们将其转换为克以进行直接比较。
为什么USDA FoodData Central是参考标准
USDA FoodData Central数据库由美国农业部农业研究服务部维护。它包含经过实验室分析的数千种食物的营养数据，使用标准化的分析化学方法进行测试。它是研究人员、注册营养师和FDA用于营养标签合规的参考标准。当我们说某个卡路里数是“错误的”时，我们的意思是它偏离了这一实验室验证的参考值。
MyFitnessPal准确性测试结果：20种常见食物
| 食物（份量） | MyFitnessPal（千卡） | USDA参考（千卡） | 偏差（千卡） | 偏差（%） |
|---|---|---|---|---|
| 中等香蕉（118克） | 121 | 105 | +16 | +15.2% |
| 烤鸡胸肉（140克） | 231 | 231 | 0 | 0.0% |
| 熟白米（200克） | 260 | 260 | 0 | 0.0% |
| 全麦面包，1片（30克） | 69 | 81 | -12 | -14.8% |
| 花生酱，2汤匙（32克） | 210 | 188 | +22 | +11.7% |
| 半个鳄梨（68克） | 120 | 114 | +6 | +5.3% |
| 炒鸡蛋，2个大（122克） | 182 | 204 | -22 | -10.8% |
| 原味希腊酸奶（170克） | 100 | 97 | +3 | +3.1% |
| 橄榄油，1汤匙（14克） | 119 | 119 | 0 | 0.0% |
| 烤三文鱼（170克） | 367 | 354 | +13 | +3.7% |
| 烤红薯（150克） | 138 | 135 | +3 | +2.2% |
| 切达奶酪，1盎司（28克） | 113 | 114 | -1 | -0.9% |
| 熟意大利面（140克） | 196 | 220 | -24 | -10.9% |
| 熟牛肉85/15（113克） | 243 | 250 | -7 | -2.8% |
| 蒸西兰花（90克） | 31 | 31 | 0 | 0.0% |
| 中等苹果（182克） | 95 | 95 | 0 | 0.0% |
| 餐厅鸡肉卷（估计450克） | 780 | 920 | -140 | -15.2% |
| 自制鸡肉炒菜（350克） | 410 | 485 | -75 | -15.5% |
| 商店品牌燕麦棒（40克） | 170 | 190 | -20 | -10.5% |
| 国际方便面（85克干） | 380 | 410 | -30 | -7.3% |
平均绝对偏差：每种食物±19.7千卡。全天记录10种以上食物，这将累计约±185卡路里/天。
五个香蕉问题：为什么众包数据会失败
在MyFitnessPal中搜索“香蕉”会发生什么？
在MyFitnessPal中搜索“香蕉”，你会看到一堆条目。一个说89卡路里，另一个说105，第三个说121，第四个说72，第五个说110。没有明确的指示告诉你哪个条目是你桌子上那根香蕉的正确卡路里。
这就是“五个香蕉问题”，它是MyFitnessPal众包数据库模型的直接结果。任何用户都可以提交食物条目。没有要求引用来源，没有营养师审核，也没有自动去重来调和冲突条目。结果是1400万条条目，其中相当一部分是不同卡路里数的重复条目。
为什么这比你想象的更重要
USDA将中等香蕉（118克）的卡路里列为105。如果你不小心选择了121卡路里的条目，你就超出了15%。如果你选择了89卡路里的条目，你就少了15%。这对于单一食物来说似乎很小，但如果将这种不确定性乘以你一天记录的每种食物，错误将迅速累积。
2022年发表在《食品成分与分析杂志》上的一项研究发现，众包食品数据库中常见食物的错误率可达20-30%。该研究特别指出，具有不一致数据的重复条目是卡路里追踪应用中用户错误的主要驱动因素。
MyFitnessPal实际上准确的地方在哪里？
美国主要包装食品品牌
MyFitnessPal在美国主要包装食品品牌方面表现最佳。像通用磨坊、凯洛格、卡夫亨氏和百事可乐等公司的产品都有良好的条目维护，因为这些产品经常被数百万用户扫描和记录。条形码扫描器可靠地匹配这些产品，营养数据通常反映当前标签。
对于以主要美国品牌的包装食品为主的人来说，MyFitnessPal的数据相对准确——通常在标签值的3-5%以内。
主要品牌的条形码扫描
条形码扫描功能是MyFitnessPal最强大的准确性工具。当它正常工作时——意味着条形码在数据库中并映射到正确的当前产品——它直接提取与该特定产品相关的营养数据。对于美国的主要品牌产品，条形码扫描的准确性约为92-95%。
份量明确的基本全食
对于简单的全食，用户通常对“份量”有共识——一个中等苹果、一杯熟米饭、一汤匙橄榄油——MyFitnessPal的顶级结果通常在USDA值的5%以内。问题在于，许多全食并没有普遍认可的份量大小。
MyFitnessPal的准确性在哪些地方出现问题？
自制餐和食谱
MyFitnessPal无法知道你自制的鸡肉炒菜里有什么。用户通常搜索“鸡肉炒菜”，并选择一个由其他用户提交的通用条目，而这些用户可能使用了完全不同的食材、不同的油量和不同的份量。我们的测试显示，自制炒菜的卡路里低估了15.5%——一顿饭少了75卡路里。
食谱构建器功能有助于你手动输入每种成分，但大多数用户会跳过这一步，因为这很耗时。他们通常选择通用条目，导致准确性下降。
餐厅食品
餐厅食品是MyFitnessPal准确性最严重失效的地方。我们的测试显示，餐厅鸡肉卷的卡路里低估了15.2%——少了140卡路里。餐厅使用的油、黄油和份量通常比家庭烹饪多，但MyFitnessPal中餐厅食品的条目往往是由猜测的用户提交，而不是餐厅本身。
根据FDA标签规定（21 CFR 101.9），少于20个地点的餐厅不需要提供卡路里信息。这意味着MyFitnessPal数据库中绝大多数餐厅餐点都是用户估算的，而不是经过验证的数据。
国际和商店品牌产品
MyFitnessPal的数据库以美国为中心。国际产品——亚洲零食、欧洲乳制品、拉丁美洲主食——往往缺少或不准确。来自地区杂货链的商店品牌产品经常完全缺失，迫使用户猜测或选择其他品牌的类似产品。
我们的测试显示，商店品牌燕麦棒低估了10.5%，国际方便面低估了7.3%。这些对于数百万人每天食用的食品来说是有意义的错误。
最近重新配方的产品
当制造商更改配方并更新营养标签时，旧的MyFitnessPal条目仍然存在。没有自动系统来标记过时的条目，也没有与制造商数据库同步的过程。你记录了几个月的产品可能卡路里变化了10-20%，但MyFitnessPal仍然显示旧的数字。
每日错误如何随时间累积
不准确追踪的数学
如果MyFitnessPal平均低估你的摄入量185卡路里/天，以下是随时间推移的情况：
| 时间段 | 累积错误（千卡） | 相当于脂肪（磅） |
|---|---|---|
| 1周 | 1,295 | 0.37 |
| 1个月 | 5,550 | 1.59 |
| 3个月 | 16,650 | 4.76 |
| 6个月 | 33,300 | 9.51 |
一磅体脂大约是3,500卡路里。平均每日低估185卡路里相当于每月约1.6磅的意外体重增加。在六个月内，这几乎是你预期但从未实现的10磅进展——或者是你无法解释的10磅体重增加。
这就是为什么许多MyFitnessPal用户报告尽管“完美追踪”却仍然遇到瓶颈的原因。追踪并不完美。数据也并不完美。错误是系统性的，而非随机的——众包数据库往往低估卡路里，因为提交条目的用户常常低估份量并忘记烹饪油。
MyFitnessPal的准确性与Nutrola的比较
Nutrola采用了根本不同的食品数据库准确性方法。Nutrola维护一个超过180万条的数据库，每个条目均经过营养师验证。没有重复条目和冲突数据。没有“五个香蕉问题”。当你搜索食物时，你只会得到一个准确的结果。
| 特征 | MyFitnessPal | Nutrola |
|---|---|---|
| 数据库大小 | 1400万+条目 | 180万+条目 |
| 数据库类型 | 众包 | 营养师验证 |
| 平均每日偏差 | ±185千卡 | 与USDA参考数据一致 |
| 重复条目 | 大量 | 无 |
| 照片AI记录 | 否 | 是 |
| 语音记录 | 否 | 是 |
| 条形码扫描 | 是 | 是 |
| 广告 | 是（免费版） | 所有版本无广告 |
| 价格 | 免费（带广告）/每月19.99美元高级版 | 每月€2.50 |
Nutrola的照片AI和语音记录功能还减少了困扰MyFitnessPal的手动输入错误。你无需在数十个重复条目中搜索并希望选择正确的条目，而是可以拍摄你的餐点，让Nutrola的AI与经过验证的数据匹配。这消除了导致MyFitnessPal每日偏差的选择错误。
你还应该使用MyFitnessPal吗？
MyFitnessPal并不是一款糟糕的应用。它拥有全球最大的食品数据库、庞大的社区和与健身设备的强大集成。对于主要食用美国主要包装食品并且习惯于大致追踪的人来说，它提供了一个合理的起点。
但如果你的目标需要精准——如果你正在进行卡路里赤字以减脂、追踪宏量营养素以提高运动表现，或试图理解为什么你的体重没有响应饮食——MyFitnessPal的众包数据引入了过多的不确定性。平均±185卡路里的每日偏差是500卡路里赤字（稳定减脂）与315卡路里赤字（明显进展缓慢）之间的差异。
对于需要准确性的用户，像Nutrola这样的经过验证的数据库消除了猜测的可能性。没有重复条目，没有冲突数据，没有希望你选择了正确的香蕉。
常见问题解答
MyFitnessPal的准确性足够支持减肥吗？
MyFitnessPal可以支持减肥，如果你保持较大的卡路里赤字（500+卡路里），那么±185卡路里的每日偏差可以被赤字边际吸收。然而，对于250-400卡路里的适度赤字，追踪错误可能会完全减少或消除你的实际赤字。追求精确脂肪减少目标的用户将通过像Nutrola这样的经过验证的数据库追踪器获得更可靠的结果。
为什么MyFitnessPal对同一种食物显示不同的卡路里？
MyFitnessPal使用众包数据库，任何用户都可以提交食物条目。这会导致同一种食物有多个条目，卡路里数不同，因为不同用户的测量方式不同、使用了不同的来源，或为不同大小的数据输入而未作说明。该应用程序不会去重或调和冲突条目，因此用户必须猜测哪个条目是正确的。
MyFitnessPal的条形码扫描准确吗？
MyFitnessPal的条形码扫描对于美国主要包装食品品牌的准确性约为92-95%。对于商店品牌产品、国际商品和最近重新配方的产品，准确性显著下降，因为数据库中的营养数据未更新以匹配新标签。始终将扫描的数据与实际标签进行核对。
MyFitnessPal如何获取其卡路里数据？
MyFitnessPal的数据库主要是众包的，意味着普通用户提交食物条目。用户没有要求引用USDA FoodData Central或制造商标签等来源的要求，也没有营养师审核提交的准确性。这与像Cronometer（使用USDA和NCCDB数据）或Nutrola（使用营养师验证条目）等经过策划的数据库不同。
是否有比MyFitnessPal更准确的替代品？
是的。Nutrola使用一个超过180万条的营养师验证数据库，消除了重复条目问题，并与USDA FoodData Central参考值保持一致。它还提供照片AI和语音记录功能，以减少手动输入错误，费用为每月€2.50，且无广告，适用于iOS和Android。
