Texto: Agência Bori
Highlights
- Pesquisadores treinaram máquinas para reconhecer e classificar comerciais de alimentos de canais abertos e fechados de televisão
- Inteligência artificial acelera processo de monitoramento de vídeos, com grande volume de análise de dados
- Método pode influenciar protocolos internacionais de monitoramento de publicidade de alimentos
Pela primeira vez, cientistas treinaram computadores para identificar e classificar alimentos em vídeos publicitários de canais abertos e fechados de televisão — o que pode facilitar o monitoramento deste tipo de conteúdo em comerciais. A metodologia, desenvolvida por pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e da Universidade de São Paulo (USP), está descrita em artigo publicado nesta sexta (10) na revista científica “Public Health Nutrition”.
Com o uso do aprendizado de máquina, pesquisadores, gestores e órgãos reguladores podem reduzir em quase 100% o tempo gasto com a análise de comerciais, pois o processo manual passaria a ser feito de forma automática e com um grande volume de dados. Os computadores treinados pela equipe de pesquisadores conseguiram identificar vídeos com alimentos em 90% dos testes, o que indica uma alta precisão.
A equipe treinou os computadores para reconhecerem alimentos em vídeos de comerciais publicitários a partir de dados de gravações de três canais da televisão aberta e dois canais pagos, coletados em meses específicos de 2018 a 2020, seguindo um protocolo internacional de monitoramento de publicidades de alimentos. Os computadores analisaram mais de 2 mil horas de vídeos de publicidade de diversos produtos e identificaram 20 mil publicidades não alimentícias de roupas, carros e eletrônicos, e 703 publicidades de alimentos, incluindo produtos in natura ou minimamente processados e ultraprocessados.
Nos testes realizados, a análise de 1.420 anúncios levou 42 minutos. Em termos de comparação, uma equipe de pesquisa levaria duas semanas para analisar os mesmos anúncios, processo que incluiria gravar um total de 720 horas de programação de oito dias destes canais. Além de representar uma economia de recursos financeiros, o método validado pelo estudo pode aumentar substancialmente o volume de dados analisados em comparação com os métodos convencionais e simplificar a comparação e o compartilhamento de informação entre instituições e pesquisadores.
Por identificar comerciais de alimentos ultraprocessados, ricos em gorduras saturadas, sódio e açúcar, a ferramenta pode influenciar protocolos internacionais de monitoramento de publicidade de alimentos e órgãos reguladores do país. Michele Rodrigues, da UFMG, uma das autoras da pesquisa, acredita que ela pode ter um impacto positivo sobre o consumo alimentar. “Com essa ferramenta, podemos contribuir para o aumento de evidências científicas que irão embasar políticas públicas orientadas a reduzir a exposição individual à publicidade de alimentos não saudáveis, o que pode impactar em melhores escolhas alimentares”.
A pesquisadora explica que a ciência ainda precisa estudar o impacto das publicidades de alimentos na saúde pública para enfrentar os desafios globais de nutrição e alimentação, o que exige uma abordagem integrada entre diversas áreas do conhecimento. Nos seus próximos passos, o grupo de pesquisa vai investigar estratégias específicas de marketing e expandir a identificação de produtos saudáveis e não saudáveis de alimentação, ampliando o monitoramento para a mídia digital.