Mit Big Data zu gesundem Essen: Data Mining zeigt Einfluss von landestypischem Essen
Man ist, was man isst? Diese Aussage haben iranische Forscher jetzt anhand einer großen Rezepte-Sammlung und einer aufwendigen Analyse von Daten aus verschiedenen Ländern überprüft.
- Sascha Mattke
Iranische Forscher haben mittels Data-Mining und maschinellem Lernen eine Datenbank von vielen tausend Gerichten aus aller Welt auf mögliche Zusammenhänge mit der Gesundheitssituation in den einzelnen Ländern hin analysiert. Dabei zeigte sich unter anderem, dass die Bevölkerung eines Landes im Durchschnitt stärker mit Fettleibigkeit zu kämpfen hat, wenn die dortige Küche von kohlenhydrat- und fettreichen Gerichten geprägt ist. Andersherum sind Gesundheitsprobleme weniger verbreitet, wenn die Bevölkerung eines Landes eiweißreich isst, berichtet Technology Review online in „Mit Data-Mining zu gesundem Essen“.
Die Rezepte für die Datenbank stammen von der Koch-Community Yummly. Von dort luden die Forscher rund 150.000 Rezepte aus 200 unterschiedlichen Küchen herunter, beschränkten sich dann aber auf diejenigen 82 Länder, aus denen jeweils mehr als 100 Rezepte kamen. Als Nächstes bestimmten Sina Sajadmanesh und Kollegen den Ernährungswert jedes der Gerichte, indem sie die Anteile von Kohlenhydraten, Eiweiß und Fett berechneten. Zusätzlich verschafften sie sich Statistiken zu den einzelnen Ländern mit Informationen über die Gesundheitsausgaben im Verhältnis zum BIP, die Verbreitung von Fettleibigkeit und die Netto-Einwanderungsrate.
Die Ergebnisse der systematischen Analyse bestätigen weitgehend das, was aus weniger umfassenden Untersuchungen bekannt ist. Allerdings ist nicht klar, ob die Datengrundlage wirklich sauber war: Die Forscher haben nicht geprüft, von wem die Rezepte auf Yummly stammen. Naheliegend ist, dass sie einen Blick auf weltweite Küchen nur durch die spezielle Brille von wohlhabenden, technikbegeisterten Feinschmeckern aus reichen Ländern erlauben.
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(sma)
