[論文レビュー] #FoodPorn: Obesity Patterns in Culinary Interactions

Yelena Mejova, Hamed Haddadi+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2015

Culinary Culture and TourismAgricultural and Biological Sciences参考文献 15被引用数 17

ひとこと要約

本研究は、InstagramとFoursquareから抽出した米国における164,753件のレストラン訪問データを分析し、食環境、食事に関する認識、ソーシャルメディアでの関与の関連を検討した。結果として、公式データよりも強い相関（0.424）がファストフードの割合と郡レベルの肥満率の間に確認された。また、地域のレストランは肥満率が低い地域でより注目を浴びており、ユーザーが#foodpornを関連付けると健康的な料理と認識している一方で、ソーシャルメディア上の評価は不健康で糖分の高い食品、たとえばドーナツに強く傾いていることが明らかになった。

ABSTRACT

We present a large-scale analysis of Instagram pictures taken at 164,753 restaurants by millions of users. Motivated by the obesity epidemic in the United States, our aim is three-fold: (i) to assess the relationship between fast food and chain restaurants and obesity, (ii) to better understand people's thoughts on and perceptions of their daily dining experiences, and (iii) to reveal the nature of social reinforcement and approval in the context of dietary health on social media. When we correlate the prominence of fast food restaurants in US counties with obesity, we find the Foursquare data to show a greater correlation at 0.424 than official survey data from the County Health Rankings would show. Our analysis further reveals a relationship between small businesses and local foods with better dietary health, with such restaurants getting more attention in areas of lower obesity. However, even in such areas, social approval favors the unhealthy foods high in sugar, with donut shops producing the most liked photos. Thus, the dietary landscape our study reveals is a complex ecosystem, with fast food playing a role alongside social interactions and personal perceptions, which often may be at odds.

研究の動機と目的

• 米国における郡レベルのファストフードおよびチェーンレストランの割合と肥満率の関係を調査すること。
• ソーシャルメディアのコンテンツを通じて、個人の食事体験に対する認識や感情的関連性を理解すること。
• 写真投稿における「いいね」やコメントといったソーシャルレインフォースメントのパターンを分析し、ソーシャル承認が食行動に与える影響を評価すること。
• オンライン行動データの肥満トレンド予測力について、公式の健康統計と照らし合わせて評価すること。

提案手法

• 全3,143郡にわたる米国の164,753件のレストランから、InstagramおよびFoursquareのデータを収集・分析した。
• 郡ごとのファストフードおよびチェーンレストランの割合を、County Health Rankings（CHR）の公式肥満率データおよびFoursquareデータと照らし合わせた。
• ハッシュタグ頻度（例：#smallbiz、#eatlocal、#foodporn）を、ユーザーの認識および食事嗜好の代理指標として用いた。
• Instagram投稿の「いいね」数とコメント数を測定し、プラットフォームレベルでの食品タイプに対するレインフォースメントを評価した。
• レストランタイプ、ソーシャル承認、ハッシュタグ特徴量を用いた線形回帰モデルを構築したが、決定係数R²は低く（0.013）あった。
• ユーザーのタグおよび画像メタデータのコンテンツ分析を用いて、食品種別、健康認識、ソーシャル行動を推定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国の郡におけるファストフードおよびチェーンレストランの割合と地域の肥満率の相関は何か。また、公式の調査データと比較するとどうなるか。
• RQ2 ユーザーは、健康的な選択と不健康な選択の両方の食事体験を、どのように認識し、タグ付けしているか。
• RQ3 Instagramにおけるソーシャル承認（「いいね」数とコメント数）は、共有されている食品の健康度とどの程度関連しているか。
• RQ4 肥満率が異なる地域において、ローカルレストランとチェーンレストランのユーザー参加度およびソーシャルメディアでの可視性にどのような差があるか。

主な発見

• Foursquareデータを用いた場合、米国の郡におけるファストフードレストランの割合と肥満率の相関係数は0.424であり、公式のCounty Health Rankingsデータで確認された相関を上回った。
• 肥満率が低い郡に住むユーザーは、肥満率が高い郡に比べて、#smallbiz や #eatlocal といったハッシュタグを顕著に多く使用しており、健康的な地域の食文化への関与が強いことが示された。
• ファストフードを不健康と認識しているにもかかわらず、ユーザーはファストフード店の写真に対して、他のレストランよりも2倍以上の不健康関連タグを付与していた。
• Instagramにおけるソーシャル承認は、ドーナツ屋、カップケーキ屋、バーガー店で最も高く、糖分や脂肪分の多い食品がプラットフォーム全体で強く推奨されていることが示された。
• 写真メタデータ（レストランタイプ、いいね数、コメント数、ハッシュタグ）のみを用いた線形回帰モデルの決定係数R²は非常に低く（0.013）あり、人口統計的文脈がなければ、このようなデータだけでは郡レベルの肥満率を予測するのは不十分であることが示された。
• ローカルレストランはチェーンよりも高いユーザー参加度（いいね数、コメント数、ユニークユーザー数）を示し、特に肥満率が低い地域では、健康志向のハッシュタグと強く関連していた。