FOOD COMPUTING: STUDIARE IL CIBO ATTRAVERSO LE INFORMAZIONI DIGITALI
Roberta Garibaldi
Riflessione su: “A Survey on Food Computing” - pubblicato su ACM Computing Surveys da Eiqing Min, Shuqiang Jiang, Linhu Liu (Institute Of Computing Technology - Chinese Academy Of Sciences), Yong Ruii (Lenovo Group) e Ramesh Jain (University Of California).
Ognuno di noi, almeno una volta, ha cercato sul web informazioni relative al cibo, dalle ricette ai ristoranti, ha condiviso immagini, video, commenti delle proprie esperienze culinarie sui social media. Tutte queste informazioni certamente sono state di una qualche utilità in vari momenti della vita quotidiana. Ma, allargando lo sguardo, ci rendiamo conto che, considerate nel loro insieme, possono fornire preziose informazioni per comprendere meglio le persone e la società in cui viviamo. Le potenzialità sono immense, ma sorge una domanda: come è possibile “leggere” tutte queste informazioni? Ad un tale (e complesso) quesito fornisce una risposta certamente esaustiva l’articolo “A Survey on Food Computing”. Food computing e' la disciplina che, attraverso l’utilizzo di approcci computazionali, analizza le informazioni provenienti dal web relative al cibo nelle sue differenti sfaccettature e declinazioni.
Gli autori descrivono anzitutto quali sono le fonti e la tipologia di informazioni che utilizza la disciplina del food computing. Social media, siti web e data base tematici contengono una pluralità di materiali in formato testo, video ed immagine. Questi trattano gli argomenti più disparati: dalle ricette alle informazioni nutrizionali dei cibi, dalle valutazioni dei ristoranti alle caratteristiche delle pietanze. Un loro utilizzo “allargato” - ossia non limitato ad una sola fonte o tipologia di informazione - consente di identificare relazioni e offrire prospettive nuove nello studio del cibo.
L’articolo identifica quindi i possibili campi di applicazione. La salute è certamente fra i più rilevanti, dato che ciò che mangiamo ha un effetto diretto sul nostro benessere psico-fisico. L’analisi delle informazioni presenti sul web può rivelare, ad esempio, come il nostro modo di percepire il cibo ne influenza il consumo; fornire informazioni sulle abitudini, evidenziando quelle potenzialmente dannose; consentire di creare raccomandazioni e suggerimenti personalizzati per adottare stili di vita sani. Ma i potenziali utilizzi si estendono alla cultura enogastronomica, facilitando la comprensione delle tradizioni culinarie, specialmente delle più distanti dalla propria, all’agricoltura, in particolare nell’ambito dell’automazione dei processi e alla sicurezza e, infine, alle scienze enogastronomiche.
A questo punto, una domanda sorge spontanea: cosa fa concretamente questa disciplina? Gli autori identificano cinque ambiti: percezione, riconoscimento, ricerca, raccomandazione e previsione. In altri termini, il food computing cerca di comprendere come il cibo viene percepito, riconosciuto, ricercato e raccomandato ed utilizzato per fare previsioni, partendo dalle informazioni presenti sul web, ed utilizzando tecniche e metodologie differenti. Prendiamo, ad esempio, la percezione: di fronte ad un piatto, ne valutiamo l’aspetto ed i profumi e, quando lo mangiamo, percepiamo il gusto sia dei singoli ingredienti che del loro insieme. In passato, lo studio della percezione avveniva in esperimenti condotti in laboratorio che valutavano le risposte neuronali dei partecipanti davanti a determinati stimoli. Attraverso sofisticate metodologie computazionali è oggi possibile - sebbene in alcuni casi ancora a livello potenziale - aggregare le informazioni presenti sul web per giungere a valutazioni plausibilmente realistiche sulle caratteristiche del cibo, sia per ogni singolo senso che a livello complessivo. Avere a disposizione queste informazioni sarebbe di grande utilità anche per tutti gli operatori dell’industria alimentare. Ad esempio, consentirebbe a questi di comprendere meglio il processo che sta alla base dell’accettazione (o meno) di nuovi prodotti da parte dei consumatori.
Dopo aver delineato e spiegato gli ambiti e le attività del food computing, l’articolo conclude evidenziando le sfide e gli sviluppi futuri di questa disciplina. Ad oggi, la difficoltà nel riconoscimento di cibi, piatti, prodotti ed ingredienti, la presenza di una pluralità di fonti di informazioni con caratteristiche eterogenee e le problematiche derivanti dalla personalizzazione delle raccomandazioni rappresentano le criticità maggiori. A queste gli autori “rispondono” fornendo delle possibili soluzioni, da valutare in studi successivi. Certamente fra le più interessanti vi è la costruzione di database collaborativi, così come la realizzazione di sistemi di riconoscimento del cibo su larga scala.