Živimo v obdobju, ko se zbirajo ogromne količine podatkov, ki nosijo koristne informacije. Luščenje informacij iz podatkov je zahtevna naloga, saj so podatki različnih vrst, običajno nestrukturirani in se nanašajo na raznovrstno problematiko. Umetna inteligenca je področje računalništva, ki razvija metode za reševanje tovrstnih nalog. Medtem ko je bilo na področju bioinformatike razvitih precej metod za luščenje znanja, se je razvoj na področju prehrane začel šele nedavno. Treba je pripraviti mehanizme za formalen zapis znanja o prehrani, ki je zelo kompleksno, saj zajema tako podpodročja kemije, biologije, medicine, kot tudi družbenih ved.

Raziskovalci z odsekov za Računalniške sisteme in Tehnologije znanja, na Institutu »Jožef Stefan«, so razvili napredno metodologijo za samodejno luščenje informacij iz receptov, objavljenih na svetovnem spletu. Recepti so le primer nestrukturiranih podatkov v tekstovni obliki, ki jih uporabniki na spletu zapisujejo na različne načine, kar otežuje njihovo samodejno analizo. Na primer, en uporabnik bo zapisal sestavino, količino in postopek na en način (npr. »nasekljaj in popraži manjšo čebulo«), drug uporabnik pa se bo izrazil drugače (npr. »20 g drobno nasekljane šalotke dodaj v ponev in duši, dokler ne postekleni«). Metodologija mora tako med analizo sama ugotoviti, da gre za sorodna recepta.ijs

Slika 1. Delež izluščenih informacij iz podatkov o receptih objavljenih na spletu pred karanteno in po njej zaradi pandemije Covida-19.

Metodo imenovano DietHub so uporabili za samodejno analizo postopkov nekaj 10.000 receptov, objavljenih na spletu pred in med pandemijo Covida-19. Odkrili so zanimivo dejstvo, da se je zanimanje uporabnikov relativno najbolj povečalo za recepte z oznakami »Stročnice in njihovi plodovi (suhi fižol, grah, leča, fižol, grašica, in bob)« (za 300 %), »Palačinke in tortilje« (za 280 %), »Juhe« (za 180 %) in za 100 % za tiste z oznakami »Testo«, »Koščičasto sadje«, »Torte« ter »Govedina«. Zanimanje se je najbolj zmanjšalo za recepte z oznakami »Ostrižnjaki (red rib)« (za 50 %), »Žitarice, kosmiči in semena« (za 40 %), »Vinogradništvo« (za 30 %) ter za 10 % za tiste z oznakami »Citrusi«, »Svinjina«, »Voda« ter »Morska hrana« (Slika 1). Sodeč po teh rezultatih (izluščenih informacijah) smo imeli v času pandemije več časa za pripravo domačih jedi, ki so večinoma manj soljene in sladkane kot industrijski izdelki, po drugi strani pa smo uživali manj rib in morske hrane, ki je bila težje dostopna.

Rezultati so uporabni pri razumevanju vzrokov za morebitne spremembe splošnega zdravstvenega stanja prebivalstva in povečano pojavnost nekaterih bolezni po karanteni. Prav tako lahko pripomorejo k razlagi sprememb v kmetijstvu in verigah oskrbovanja s hrano.

Raziskovalci so rezultate objavili v obliki znanstvenega članka v reviji Trends in Food Science & Technology.


Vir:

Eftimov, Tome, Popovski, Gorjan, Petković, Matej, Koroušić Seljak, Barbara, Kocev, Dragi. COVID-19 pandemic changes the food consumption patterns. Trends in Food Science & Technology, 2020, v tisku, DOI: 10.1016/j.tifs.2020.08.01