El crecimiento de los recetarios online y el intercambio y ponderación de recetas, permite por primera vez en la historia “ver” dentro de las mentes de aquellos que cocinan.
Un reciente estudio(pdf) realizado por los profesores Lada Adamic, Chun-Yuen Teng y Yu-Ru Lin, de la Universidad de Michigan, analiza la actividad del sitio de recetas Allrecipes sobre un conjunto de datos (dataset) de 46,337 recetas, 1,976,920 comentarios,y aproximadamente 530,609 usuarios, con el objetivo de comprender los fundamentos de la cocina y las preferencias ocultas de los usuarios.
La combinación de datos de este estudio ofrece una perspectiva nueva sobre el universo de las recetas y una aproximación inédita sobre qué hace de verdad la gente en sus cocinas.
Predictibilidad
El estudio concluytye que las redes de ingredientes que se forman en el set de datos de Allrecipes permiten predecir el comportamiento de los usuarios. Según los investigadores, al analizar los datos es posible saber de antemano cuales serán las recetas que serán mejor recibidas por la comunidad o por un usuario en particular, basándose en la trayectoria que antes tuvieron alrededor de un conjunto de ingredientes. Dicho de manera simple, si las recetas con determinados ingredientes fueron valoradas (votadas positivamente) en el pasado, eso será un indicador suficiente para predecir que nuevas recetas con los mismos ingredientes también serán preferidas. La predictibilidad es un factor fundamental para asistir a un usuario a la hora de encontrar una comida a su medida. Los experimentos demostraron que la performance de una receta puede predecirse teniendo en cuenta incluso solamente la información nutricional. Por ejemplo, todas las recetas saludables tienen más aceptación que las recetas menos saludables.
Todos prefieren cocinar con fuego
Foto de Mark H. Anbinder
También, el estudio concluye que hay una preferencia inequívoca en cocinar con fuego. Los usuarios siempre prefieren las recetas que incluyen calor para su cocción (asados, horneados, hervidos…) a las que requieren solamente intervención mecánica (cortar, picar, mezclar) o las de cocción química (marinados, salados…). Para darle escala a los resultados de este estudio, sólo este dato de preferencias por el fuego es de particular valor para la industria de los alimentos.
Por otro lado, la geolocalización del comportamiento de los usuarios permitió reconocer que existen preferencias específicas por determinados tipos de cocción con fuego según la región geográfica. Por ejemplo, en Estados Unidos los habitantes del sur prefieren las recetas fritas, mientras en el oeste prefieren las recetas para parrillas.
Ver dentro de las mentes
La minería de datos -data mining- ofrece casi siempre una perspectiva novedosa sobre algo. El proceso matemático logra extraer una realidad invisible, pero profundamente real, que solo existe en los datos. En el caso de este estudio – seguramente preámbulo de otros tantos que se realizarán sobre el tema- concluye sobre ingredientes, formas de cocción y niveles de complejidad que los usuarios prefieren. No han presentado todavía relaciones por género, día de la semana, horarios, efemérides, edades, exposición a la publicidad, clima, etc. Pero el asunto anticipa que las recetas -que eran una de las formas más estáticas de la información- han ingresado a una nuevo mundo.
Gracias @FedeBlock !!!
LINKS
Food&Tech: Mining Allrecipes.com’s Ingredient Networks for Recipe Recommendations
PDF: Recipe recommendation using ingredient networks
Etiquetas: comportamiento, datamining, estudios, investigación, recetas, tecnología
18 febrero, 2013 a las 7:20
pablo rodriguez guardabrazos dijo:
receta de un biz cocho de yogurht de limon:
3 vasos de harina con levadura
3 vasos de azucar
1 vaso de aceite de oliva
1 yogurht de limon
4 huevos
para hacer el bizcocho:
primero batir los huevos con el azucar y el yogurht