Содержание

ПП-рецепты с фото. (Правильное Питание)

Рецепты легких салатов.

Каждая девушка хочет выглядеть изящной и стройной в любое время года, а особенно на пляже летом. Но не всем удается поддерживать…

Правильное питание

Большой популярностью сегодня пользуется правильное питание. Блюда готовят при щадящей температурной обработке. Чтобы ПП легко вошло в жизнь, следует разнообразить рацион. На нашем сайте предусмотрена категория с рецептами правильного питания, которые сопровождаются фото и четкими инструкциями приготовления.

Правильные ПП-рецепты

Если вы выбрали для себя правильное питание, необходимо понимать, из чего готовят такие блюда:

• качественные натуральные продукты: орехи, свежие овощи, яйца, творог, ягоды с фруктами, цельнозерновые крупы, бобовые;
• отказ от сахара и соли — их заменяем медом, пряностями и специями;
• полноценность готового блюда — оно обязано быть сбалансированным по БЖУ.

Вы должны помнить, что польза здорового питания заключается в том, чтобы поддерживать организм в хорошем состоянии. Готовить нужно из продуктов, обогащенных аминокислотами, витаминами и минералами.

Особенности меню Правильного питания

От качества пищи зависит здоровье организма и его активная деятельность. Наши ПП рецепты с фото станут основой рационального меню, которое поможет навсегда забыть о болезнях иммунной, сердечно-сосудистой системы и ЖКТ. Рецепты включают качественные и полезные продукты.
Диетологи рекомендуют утром есть легкие и вкусные ПП салаты, пробуждающие и бодрящие организм ударной дозой витаминов. Подходящими блюдами на завтрак станут:
• овсяная каша с добавками;
• фруктовый салат с семенами льна;
• тыквенно-рисовая каша и т.д.

К середине дня организму требуется дополнительная порция калорий, чтобы восстановить работоспособность. Составляя обеденное меню, не нужно строго подсчитывать калории. Начинать прием пищи следует с горячего супа, а затем переходить к питательным вторым блюдам.

Закончить трапезу стоит вкусным ПП десертом.
На обед можно приготовить:
• кабачковый крем-суп;
• чечевичный либо фасолевый суп;
• запеканку из грибов;
• пшенную кашу;
• плов с нутом.

Между обедом и ужином следует легкий полдник, который утолит голод перед ужином. Так, вечерняя порция окажется намного меньше. Для полдника можно выбрать хлопья, салаты, кисломолочную продукцию. Наиболее популярным перекусом сегодня стали смузи, рецепты которых можно найти на нашем сайте.
Приступая к приготовлению ужина, изучите наш выбор вкусных блюд правильного питания для вечерней трапезы. Основной акцент делается на блюдах из продуктов обогащенных растительными протеинами. Копченую и жареную еду употреблять не рекомендуется. Обратите внимание на ПП рецепты в духовке, на пару и вареные блюда.

Ну и конечно, куда без десертов?! Полезные сладости можно позволить себе на обед. Маленькая порция угощения не испортит фигуру и сожжет съеденные жиры.

Чтобы облегчить вам выбор меню правильного питания, мы собрали множество оригинальных и проверенных рецептов с фото. Взяв за основу один рецепт, вы можете дополнять его любимым ингредиентом. Не бойтесь проявлять фантазию! Станьте на своей кухне шеф-поваром, цените здоровье, а наши блюда ПП помогут вам в этом!

Правильное питание рецепты с фото как правильно питаться

Удивительный рецепт из серии «ешь, худей и при этом — будь здоров!»

Овес — один из самых полных злаков в плане питательных веществ, поэтому его называют «королем зерновых». Но если Вы хотите не только пополнить запас витаминов в организме и насытиться, а еще и похудеть при этом — то, следуя советам диетологов, употребляйте овсяную воду! Через 1 месяц увидите результат! 

Яичная диета — это диета для тех, кто желает похудеть и не страдать от постоянно преследующего чувства голода.

Избыточный вес не только портит многим настроение, но и зачастую становится источником всевозможных комплексов. Для того чтобы бороться с этим недостатком не следует бездумно бросаться «все тяжкие». Помните, Вы экспериментируете, прежде всего, со своим здоровьем. 

Основная причина долголетия и здоровья – правильное питание. Большинству людей это внушают с детства, но не все следуют этому совету. Что же такое правильное питание? Давайте разберемся вместе!

В осенний период необходимо повышать иммунитет — чаще бывать на свежем воздухе, достаточно спать (не менее 8 часов), делать с утра зарядку, заниматься закаливанием организма, и ПРАВИЛЬНО ПИТАТЬСЯ! Лучше жить по принципу: чем активнее человек по жизни, тем меньше времени у него на болезни.

Все представительницы прекрасного пола стремятся к идеальным формам и, желая не допустить появления лишних килограммов, часто отказывают себе во вкусных лакомствах, которые, как правило, и являются причиной лишнего веса. Однако, даже для любителей сладкого, есть простой выход! 

Для каждого возраста сущест­вуют свои правила питания, соблюдая которые вы всегда будете молоды и здоровы!

Эти важнейшие питательные вещества составляют базовую основу полноценного питания. Они обязательно должны входить в рацион питания того, кто заботится о своем здоровье!!!

Хотите знать, как похудеть быстро? Для этого надо придерживаться правил питания… Питаясь правильно, Вы увеличите расход энергии в организме, и сможете легко и безопасно худеть на 2 кг в неделю!

Рецепты вкусных блинов для тех, кто на правильном питании

Четыре рецепта блинов для тех, кто придерживается правильного питания Фото: Фото: RitaE с сайта Pixabay

Даже придерживаясь правильного питания, от вкусных блинов отказываться не обязательно. Есть немало рецептов, делающих это блюдо менее калорийным

Масленица в 2021 году началась 8 марта, а продлится до 14 числа. В это время положено ходить друг к другу в гости, весело проводить время и печь блины. Даже придерживаясь правильного питания или диеты, можно приготовить блинчики, которые не прибавят лишних килограммов.

Блины из овсянки

Что потребуется

  • Овсяные хлопья — 1 стакан
  • Молоко — 500 мл
  • Вода — 500 мл
  • Сахар — 2 ч. л.
  • Яйцо – 1 шт.
  • Соль – по вкусу

Как готовить:

Отварить овсянку, остудить и измельчить с помощью блендера. Затем добавить в смесь соль, сахар, яйцо и перемешать. Поджарить блинчики на сковороде.

Блины на воде

Что потребуется

  • Вода – 500 мл

  • Пшеничная мука – 2 стакана

  • Сахар – 2 ст.

    л.

  • Соль – по вкусу

  • Растительное масло – 1 ст. л.

  • Яйцо – 3 шт.

Как готовить

Налить в миску воду, добавить яйца и перемешать. Ввести сахар, соль и муку. Взбить тесто миксером. В готовое тесто добавить немного растительного масла. Поджарить блины на хорошо разогретой сковороде, смазанной растительным маслом.

Блины из отрубей

Что потребуется

  • Молотые овсяные отруби — 6 ст. л.
  • Молотые пшеничные отруби — 4 ст. л.
  • Яйцо – 1 шт.
  • Обезжиренный кефир — 1, 5 ст.
  • Соль – по вкусу

Как готовить

Взбить яйцо, добавьте к нему кефир, отруби и соль. Перемешать и поджарить блины на сковороде, смазанной оливковым маслом.

Блины на минералке

Что потребуется

  • Молоко — 300 мл
  • Минералка — 300 мл
  • Яйцо — 1 шт.
  • Сахар — 2 ст.  л.
  • Соль — по вкусу
  • Масло сливочное — 40 гр
  • Мука — 250 гр

Как готовить

Смешать все ингредиенты, долить минералку. Обжарить блины на раскаленной сковороде, смазанной растительным маслом.

Рецепты с сайтов: Eda.ru, Marieclaire.ru, Women365.ru.

 

Рецепты заливного и и правильного питания, пошагово с фото

Показать скрытые

Все первые0 Борщ0 Ботвинья

0 Бульон0 Гаспачо0 Гороховый0 Грибной0 Капустняк0 Картофельный0 Крем суп
0
Куриный0 Овощной0 Рисовый0 Рыбный0 С галушками0 С клецками0 С морепродуктами
0
С фасолью0 С фрикадельками0 Сливочный0 Сырный0 Томатный0 Кулеш0 Лагман0 Молочный суп0 Окрошка0 Рассольник0 Свекольник0 Сладкий суп0 Солянка0 Супы0 Суп-пюре0 Уха0 Харчо0 Шурпа0 Щи0

лучших рецептов здорового питания.

25 полезных и вкусных блюд, которые вам обязательно понравятся!

Лучшие рецепты здорового питания. 25 наших более здоровых вариантов обеда и ужина. Блюда, которые очень питательны и еще больше вкусны! Все, от обедов в будние дни до званых обедов, готовых идей рецептов.

Лучшие рецепты здорового питания. 25 вкусных блюд!

Сезон праздников позади, и многие из нас хотят начать новый год с меньшими излишествами и излишествами. Но это не значит, что еда должна быть скучной! Эти блюда начинаются с великолепных вкусов.Тот факт, что они такие вкусные, — автоматический бонус.

Последние пару месяцев мы посвятили в основном праздничной выпечке. Так что, может быть, вас простят за то, что вы думаете, что все, чем мы здесь занимаемся, — это потакание своим слабостям. Это точно не так.

Баланс важен, чтобы вы могли время от времени наслаждаться небольшими удовольствиями. Настоящая еда — ваш лучший друг в поддержании этого баланса.

Как я уже писал ранее, если вы готовите из настоящих ингредиентов, а не из упаковки и полуфабрикатов, вы уже на полпути.

Итак, расслабьтесь и запланируйте неделю или даже целый месяц здоровой, питательной и вкусной еды, которая понравится всей семье. С этими замечательными рецептами легко питаться здоровой пищей.

Средиземноморский салат с киноа. Универсальный полезный и очень питательный рецепт, который можно подавать горячим в качестве гарнира или холодным в качестве потрясающей альтернативы салату из макарон.

Получить рецепт

Цыпленок Тикка Масала — приготовьте это ароматное классическое блюдо карри легко и экономично, даже в версии с низким содержанием жира.Простые специи и ингредиенты придают этому семейному фавориту великолепный вкус.

Получить рецепт

Жареная киноа с яйцом и креветками — очень питательный и вкусный вариант жареного риса, который заменяет киноа с высоким содержанием белка в варианте, который понравится всей семье. Попробуйте заменить креветки жареной или обжаренной курицей.

Получить рецепт

Тако с говядиной из мультиварки. Кусочки говядины, приготовленные на медленном огне с черной фасолью и специями до идеальной нежности, подаются с жареной кукурузной сальсой на тако с мягкой оболочкой.Отлично подходит для семейных ужинов, удачи, игровых вечеров или в любое время, когда вы хотите легко обслужить толпу.

Получить рецепт

Этот рецепт вегетарианского бургера с грибами, безусловно, не лишен вкуса. Сделайте из них гамбургеры или слайдеры на вечеринках, и они понравятся даже мясоедам!

Получить рецепт

Сувлаки из куриного филе с помидорами, авокадо и цацики – ароматные маринованные сувлаки и жареная курица с сыром фета, греческий салат с авокадо и помидорами в кусочках цацики.

Получить рецепт

Нежирные ребрышки с медом и чесноком без костей. Использование нежирной свиной вырезки для приготовления этих вкусных копий ребрышек является одним из самых разумных и простых способов привнести вкус и питательную ценность нежирной свинины на ваш обеденный стол.

Получить рецепт

Салат с бальзамической клубникой и жареной курицей с лаймом, тмином и грецкими орехами. Никогда еще сочетание полезного и вкусного не было более гармоничным, чем в этом прекрасном салате, который является полноценным обедом или даже ужином.

Получить рецепт

Запеченная в духовке версия наших куриных грудок с двойным хрустом и медом и чесноком. Этот супер хрустящий рецепт куриной грудки с двойным соусом и легким медово-чесночным соусом, набравший более 2 миллионов просмотров, стал нашим самым популярным рецептом.

Получить рецепт

Запеченные свиные отбивные Панко с пармезаном. Нет необходимости жарить, этот рецепт свиных отбивных с низким содержанием жира, запеченных в духовке, восхитительно подается с пастой и вашим любимым простым соусом маринара или путтанеска.

Получить рецепт

Лучшая курица, жареная в духовке. Всего за час вы сможете насладиться вкусом и хрустящей корочкой влажного, сочного жареного цыпленка без жарки или большого количества жира.

Получить рецепт

Говядина и брокколи с лапшой или рисом — одно из любимых блюд нашей семьи для быстрого, вкусного и питательного обеда на рабочий день.

Получить рецепт

Спагетти с курицей и спаржей, лимоном. Теплый ужин из макарон с ярким вкусом, который быстро готовится, питателен и вкусен. Идеальный семейный обед в будний день. Если хотите, используйте цельнозерновые макароны.

Получить рецепт

Марокканское рагу с фрикадельками. Это настоящий праздник чувств; не только невероятный вкус, но и райский аромат этой кулинарии стоит одних усилий.

Получить рецепт

Этот вегетарианский перец чили, наполненный вкусом и питательными веществами, является идеальным выбором для «Понедельника без мяса».

Получить рецепт

Куриное карри с манго имеет удивительно вкусную смесь сладкого и острого вкуса. Чудесный аромат, исходящий из кухни, соберет всех за столом.

Получить рецепт

Сделайте эту выдающуюся Манхэттенскую похлебку из морепродуктов настолько простой, насколько вам нравится, с одним или двумя любимыми блюдами из морепродуктов или сделайте все возможное для полноценного праздничного ужина из морепродуктов.

Получить рецепт

Треска, завернутая в прошутто, со средиземноморской сальсой. Прекрасная свежая североатлантическая треска, завернутая в прошутто и поданная со средиземноморской сальсой.

Получить рецепт

Острый рататуй с орзо — превосходное вегетарианское блюдо. Вкусный, питательный и привлекательный способ добавить вегетарианский вариант в свой еженедельный план питания.

Получить рецепт

Куриная моцарелла с жареной тыквой-спагетти — с низким содержанием жира, низким содержанием углеводов и без глютена! Вкусный рецепт здорового питания, который понравится всей семье.Это блюдо заслуживает постоянного места в вашем плане питания.

Получить рецепт

Эстрагон, лайм, креветки, креветки с чесноком. Свежий, быстрый и очень вкусный ужин из морепродуктов и пасты всего за 20 минут.

Получить рецепт

Чили с курицей и белой фасолью. Что-то среднее между супом и тушеным мясом, это здоровое питание с курицей и чили из белой фасоли — ароматная еда, которая полностью удовлетворяет.

Получить рецепт

Салат с лимонной мятой и орзо. Супер легкий, супер свежий салат из макарон, который станет вкусным гарниром для барбекю или дополнением к остаткам мясного ассорти на обед!

Получить рецепт

Салат тако с низким содержанием жира и томатной сальсой из кусочков авокадо.Облегченная версия салата тако с хрустящей запеченной тортильей, нежирной приправленной говядиной и вкусной домашней сальсой.

Получить рецепт
Следить за последними идеями приготовления и выпечки в домашнем стиле от Rock Recipes очень просто. Не забудьте подписаться на страницу Rock Recipes в Facebook   и подписаться на нас в Instagram .

Кроме того, вы увидите ежедневные предложения рецептов от декадентских десертов до быстрых вкусных блюд в будние дни.

Вы также можете подписаться на нашу БЕСПЛАТНУЮ рассылку новостей , чтобы сразу узнавать о новых рецептах.Вы также будете получать еженедельные предложения отличных семейных блюд и десертов!


Rock Recipes является участником партнерской программы Amazon Services LLC, партнерской рекламной программы, предназначенной для предоставления нам средств для получения комиссионных за размещение ссылок на Amazon. com и аффилированные сайты. Наши рекомендации продуктов почти исключительно для тех, которые мы используем в настоящее время или использовали в прошлом.

 

Посетите мой магазин Amazon Store , где вы найдете мои любимые кухонные гаджеты и технику, а также рекомендации из моей личной коллекции кулинарных книг.

рецептов

Этот веб-сайт использует файлы cookie.

Мы используем файлы cookie для оптимизации и персонализации вашего опыта, предоставления соответствующего контента и анализа онлайн-трафика. Мы также делимся информацией с нашими партнерами по аналитике и веб-сайтам, которые могут использовать ее для принятия решений о текущих или будущих услугах. Нажимая «Согласен», вы соглашаетесь на использование файлов cookie, если продолжите работу с нашим веб-сайтом. Вы можете управлять настройками файлов cookie, нажав кнопку «Настройки файлов cookie».

Я согласен Настройки файлов cookie

Этот веб-сайт использует файлы cookie.

Мы используем файлы cookie для оптимизации и персонализации вашего опыта, предоставления соответствующего контента и анализа онлайн-трафика. Мы также делимся информацией с нашими партнерами по аналитике и веб-сайтам, которые могут использовать ее для принятия решений о текущих или будущих услугах. Нажимая «Согласен» ниже, вы соглашаетесь на использование файлов cookie, если продолжите работу с нашим веб-сайтом.

Вы можете настроить параметры файлов cookie, используя настройки рядом с «Аналитические файлы cookie» и «Маркетинговые файлы cookie». Нажмите кнопку «Сохранить настройки», чтобы сохранить индивидуальные настройки. Вы можете получить доступ и изменить свои настройки файлов cookie в любое время, щелкнув значок «Настройки защиты данных» в левом нижнем углу нашего веб-сайта. Для получения более подробной информации о файлах cookie, которые мы используем, ознакомьтесь с Политикой конфиденциальности Академии.

Я согласен

Необходимые файлы cookie

Необходимые файлы cookie включают основные функции. Веб-сайт не может функционировать должным образом без этих файлов cookie и может отображаться только при изменении настроек вашего браузера.

Маркетинговые файлы cookie

Аналитические файлы cookie помогают нам улучшать наш веб-сайт, собирая и сообщая информацию о его использовании.

Социальные файлы cookie

Мы используем некоторые плагины для обмена в социальных сетях, чтобы вы могли делиться определенными страницами нашего веб-сайта в социальных сетях. Эти плагины размещают файлы cookie, чтобы вы могли правильно увидеть, сколько раз страница была опубликована.

Сохранить настройки

рецептов | Центр питания Sargent Choice

Когда вы думаете о «полезном рецепте», вы думаете «обезжиренный» или «низкокалорийный» и, к сожалению, «разочарование»? Подумайте еще раз! Рецепты Sargent Choice включают ВСЕ принципы здорового питания с особым акцентом на вкус и удовлетворение. Как мы это делаем? Мы начинаем со вкусов, которые вам нравятся, и используем следующие полезные ингредиенты:

.
  • 100% цельное зерно вместо очищенного зерна
  • Больше фруктов и овощей
  • Растительные источники белка, такие как орехи, семена и сушеные бобы
  • Постное мясо
  • Сыры с пониженным содержанием жира
  • Жидкие масла, полезные для сердца, в дозированных количествах
  • Травы и специи, а также ароматные кулинарные приемы, исключающие необходимость слишком большого количества соли

Пусть наши рецепты вдохновят вас.Принципы гибкие. Воспользуйтесь нашим списком полезных для здоровья продуктов, чтобы запастись полезными ингредиентами и приготовить блюда по нашим рецептам. У вас нет цельнозерновой пасты? Попробуйте коричневый рис или цельнозерновой кускус. Нет брокколи? Без проблем. Замените ваши любимые овощи. Надоела куриная грудка? Как насчет лосося или стейка из филе? Вы получаете картину. Наслаждаться!

Sargent Choice Мисо-рамен с кунжутом и хрустящими грибами Миа Шугарман, SAR Dietetics ’22 Рецепты изменены из Half-Baked Harvest Выход: 4 порции Ингредиенты 6 чашек овощного бульона с низким содержанием натрия 2 столовые ложки соевого соуса с низким содержанием натрия 2 ст л рисового уксуса 1/4 стакана тахини (кунжутной пасты) 3 столовые ложки белой пасты мисо ¼-½ стакана сушеных белых грибов. .. Еще

Яблочные чипсы Sargent Choice Миа Шугарман, SAR Dietetics ’22 Рецепт изменен из Taste of Home. Выход: 8 порций Ингредиенты 1 стакан белой цельнозерновой муки ¾ стакана овсяных хлопьев ¾ стакана упакованного коричневого сахара 1 чайная ложка молотой корицы ¼ стакана сливочного масла, размягченного ¼ чашки масла канолы 6 стаканов нарезанных очищенных яблок ¾ стакана сахара … Еще

Сарджент Выбор тайского тыквенно-кокосового карри Миа Шугарман, SAR Dietetics ’22 Рецепт изменен из альбома Джулии. Выход: 4 порции ингредиенты для карри 1 столовая ложка оливкового масла 1 луковица, нарезанная 4 зубчика чеснока, измельчить 1 стакан пюре из консервированной тыквы 1 стакан помидоров (свежих или консервированных, нарезанных кубиками) 1 стакан овощного бульона (или воды) 1/4 стакана кокосового молока (можно меньше обычного… Еще

Измельченные цуккини и морковные маффины Sargent Choice Миа Шугарман, SAR Dietetics ’22 Рецепт изменен из The Spruce Eats. Выход: 12 порций Ингредиенты для сахарной глазури с корицей 1/4 стакана белого сахара 1 столовая ложка корицы Ингредиенты для маффинов 2/3 стакана растительного масла 2 больших яйца (комнатной температуры) 1/2 стакана белого сахара 1/3 стакана коричневого сахара… Больше

Буррито для вегетарианского завтрака Sargent Choice Миа Шугарман, SAR Dietetics ’22 Рецепты изменены из Cookie и Kate Выход: 6 порций Ингредиенты Шесть 6-дюймовых цельнозерновых лепешек 1 красновато-коричневый картофель (нарезанный кубиками или тертый) 1 стакан моркови (тертой или нарезанной кубиками) 6 больших яиц ½ банки фасоли пинто или черной фасоли (слить воду, промыть) Черный перец, чесночный порошок Несколько черточек… Еще

Миа Шугарман, SAR Dietetics ‘22 Рецепты изменены из The Mountain Table Выход: 4 порции Ингредиенты для песто • 1 чашка душистого горошка (можно использовать замороженный или консервированный) • 3/4 чашки упакованных листьев базилика • 1/4 стакана листьев мяты • 1/4 стакана семечек подсолнуха • 1 1/2 чайной ложки соли • 5-6 столовых ложек оливкового масла Ингредиенты для овощных обертываний • 4 шт цельнозерновых. .. Подробнее

Освежающий чернично-имбирный напиток Sargent Choice Миа Шугарман, SAR Dietetics ’22 Выход: 2 порции Ингредиенты 1/2 стакана черники 1/2 чайной ложки имбиря 2 веточки мяты 1 банка газированной воды (обычная, с лимоном или лаймом) Лед Направления Разделите чернику и имбирь на две чашки.Размять ложкой. Добавьте газированную воду, лед и веточку мяты в каждый… Подробнее

Миа Шугарман, SAR Dietetics ’22 Салат из киноа Sargent Choice с сухофруктами, тыквой и зеленью Рецепт изменен из поваренной книги Gaining Grounds. Выход: 6-8 порций Ингредиенты 1 стакан киноа 2 столовые ложки оливкового масла 2 ст л лимонного сока Цедра лимона и/или апельсина 2 луковицы, тонко нарезанные 1 банка фасоли нут, слить воду и промыть 1 большой… Еще

Sargent Choice Питательный осенний суп Когда погода похолодала и начали опадать листья, мы обратились к этому универсальному и простому рецепту, который поможет нам встретить осенний сезон. Приготовьте это блюдо заранее, чтобы наслаждаться им в течение недели, или заморозьте, чтобы сохранить на потом. Варианты экономии времени:… Подробнее

Миа Шугарман, SAR Dietetics ’22 Универсальный летний салат с орзо от Sargent Choice Рецепты изменены из FoodNetwork и thespicemarket Выход: 4-6 порций Ингредиенты 1 стакан сырого цельнозернового орзо 1 столовая ложка куркумы 1 пучок зеленого лука (4-5 луковиц) 1/2 стакана сыра фета (раскрошить) Одевание 1/3 стакана оливкового масла 1/4 стакана красного винного уксуса 1 столовая ложка дижонской горчицы Соль и перец по вкусу Лимонный сок и мед… Еще

Навигация по записям

45 рецептов здоровой фритюрницы

Этот пост может содержать партнерские ссылки. Если вы нажмете на ссылку и совершите покупку, я могу получить небольшую комиссию без каких-либо дополнительных затрат для вас. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, прочитайте мой отказ от ответственности здесь.

Делиться заботой!

45 рецептов полезных для здоровья фритюрниц, которые включают простые низкокалорийные и экологически чистые закуски, обеды и все, что между ними.

Вы, наверное, задавались вопросом, действительно ли использование фритюрницы полезно для здоровья.Что ж, я здесь, чтобы помочь вам открыть коробку с фритюрницей (или заказать новую фритюрницу), чтобы вы могли питаться здоровой пищей с помощью этих простых рецептов!

Я составил список из 45 рецептов здоровой фритюрницы, которые предназначены для здорового питания и похудения — и при этом очень вкусные! Они включают в себя все простые и полезные рецепты ужина во фритюрнице, закуски и многое другое.

Лично я использую и рекомендую аэрогриль Cosori 5.8QT . Его квадратная форма помогает мне готовить больше для моей семьи из 4 человек за один раз, сохраняя при этом здоровье.

Полезно ли использование фритюрницы?

Да! Использование фритюрницы позволяет вам наслаждаться любимыми жареными блюдами без добавления масла — в умеренных количествах.

Помогают ли фритюрницы похудеть?

Делает ли приготовление во фритюре куриное филе во фритюре более полезным? Да, но это не означает, что еда из фритюрницы не делает ее автоматически здоровой.

Вы можете просмотреть эти списки Десертов во фритюрнице и Рецептов ужина во фритюрнице , чтобы убедиться в этом самостоятельно.

Вот несколько способов похудеть при использовании фритюрницы:

  • Откажитесь от панировки
  • Выбирайте легкие специи и приправы для ароматных блюд
  • Держитесь подальше от жирного мяса и придерживайтесь здоровых рецептов курицы во фритюре для мяса в своем рационе
  • 90ie или низкокалорийных продуктов

  • Замените жирные и нездоровые закуски полезными закусками для фритюрницы
  • Держитесь подальше от замороженных продуктов – в них, как правило, больше натрия, чем в домашних рецептах Общее!

Этот список полезных рецептов фритюрницы предназначен для похудения и помогает избавиться от пищевых привычек.

Если вы придерживаетесь кето-диеты, ознакомьтесь с нашим списком Рецепты кето-фритюрницы , чтобы узнать о лучших из лучших блюд для фритюрницы с низким содержанием углеводов.

Ищете здоровый ужин в будний день, который можно быстро приготовить? Приготовление тилапии во фритюре занимает менее 20 минут и отлично подходит для приготовления свежего или замороженного филе.

Получить рецепт

Нужен быстрый и полезный ужин в будний день? Этот рецепт вырезки индейки во фритюрнице нежный, сочный и готов через 30 минут.

Получить рецепт

Кусочки курицы, покрытые приправой чили и лаймом, приготовлены до идеального сочного вкуса для пикантного и ароматного обеда.

Получить рецепт

Приготовьте бекон из индейки во фритюрнице, чтобы получить вкусную и хрустящую альтернативу бекону из свинины!

Получить рецепт

Начните день со здорового завтрака из сваренных вкрутую яиц, приготовленных во фритюрнице.

Получить рецепт

Простой и вкусный вариант куриной грудки, на приготовление которого уходит всего 12 минут. Эти куриные грудки с золотисто-коричневой корочкой и нежной внутренней частью прекрасны сами по себе или в составе легкого салата.

Получить рецепт

Этот простой рецепт жаркого из свиной вырезки во фритюрнице — лучший способ получить хрустящую золотистую корочку снаружи и нежное, сочное, идеально прожаренное мясо внутри!

Получить рецепт

В качестве обеда с низким содержанием углеводов попробуйте куриные крылышки без панировки, приготовленные во фритюре! Хрустящие снаружи, сочные внутри и просто вкусные.

Получить рецепт

Вкусная треска, приготовленная во фритюре, покрытая лимонным соком и укропом для свежего низкоуглеводного блюда.

Получить рецепт

Креветки с лимоном и перцем — отличный легкий обед. Ешьте как есть или поверх макарон для сытного ужина.

Получить рецепт

Простой, но вкусный стейк из тунца, маринованный в ароматном имбирно-соевом соусе.

Получить рецепт

Целый цыпленок обжаривается во фритюрнице с приправами и готовится всего из 5 ингредиентов.Сочетайте с жареными овощами и легким салатом для легкого и легкого ужина.

Получить рецепт

Крабовые котлетки готовятся во фритюрнице с кусковым крабовым мясом и приправой Old Bay для ароматной закуски.

Получить рецепт

Замороженные куриные грудки во фритюрнице полны аромата и могут быть приготовлены прямо на лету!

Получить рецепт

Вкусный и полезный рецепт приготовления спаржи во фритюрнице менее чем за 10 минут.

Получить рецепт

Тот же великолепный вкус жареной моркови в духовке за меньшее время и с меньшим количеством масла.

Получить рецепт

Вкуснейшее блюдо из лосося, приготовленное с кожей и заправленное простым чесночно-масляным соусом без панировки. Отличный источник полезных жиров и витаминов.

Получить рецепт

Восхитительное азиатское блюдо для аэрогриля, которое можно дополнить жареным картофелем или даже просто курицей.

Получить рецепт

Хотите чего-нибудь мясного и вкусного? Вонзи зубы в эти индюшачьи ножки во фритюрнице! Хрустящие снаружи, нежные внутри и готовые всего за 30 минут.

Получить рецепт

Тыква-спагетти обжаривается во фритюрнице и посыпается сыром пармезан для простого овощного гарнира.

Получить рецепт

Воздушный жареный батат, обжаренный на воздухе, чтобы подчеркнуть его сладкий вкус.

Получить рецепт

Брокколи обжаривается на воздухе до хрустящей корочки, которую невозможно воссоздать где-либо еще. Он покрыт свежим сыром пармезан, чтобы создать приятную вкусовую комбинацию.

Получить рецепт

Вкусный и простой способ приготовить куриные ножки на ужин!

Получить рецепт

Артишоки во фритюрнице полезны, кето и абсолютно вкусны!

Получить рецепт

Легкая жареная кукуруза в початках, приготовленная во фритюре, с сыром пармезан.Это все, что вы не знали, что вам нужно в рецепте кукурузы.

Получить рецепт

Хрустящие куриные крылышки, покрытые домашним соусом из буйволиного мяса, станут вкусной острой закуской в ​​день игры.

Получить рецепт

Сладко-пряный гарнир, приготовленный во фритюрнице, который создает хрустящую брюссельскую капусту с приятным ароматом.

Получить рецепт

Наггетсы с попкорном и тофу хрустящие, их можно окунать и они невероятно вкусные. Попробуйте эту забавную (и полезную!) альтернативу жареным во фритюре наггетсам в следующий раз, когда вам захочется фаст-фуда.Он такой вкусный, что понравится даже детям!

Получить рецепт

Требуется всего 2 ингредиента, чтобы приготовить более полезную альтернативу рогаликам из выпечки!

Получить рецепт

Бургеры из индейки такие сочные, ароматные и любимые всей семьей! Их также можно приготовить заранее, заморозить и обжарить на воздухе прямо из морозильной камеры.

Получить рецепт

Всего за 10 минут приготовления вы получите самые вкусные и хрустящие крылышки, покрытые сладким чили и чесночным соусом.

Получить рецепт

Лосось Терияки готовится менее чем за 8 минут! Сочное нежное филе лосося со сладкой карамелизированной корочкой из соуса терияки без сахара сверху для здорового легкого перекуса.

Получить рецепт

Это отличный рецепт обжаренной во фритюрнице курицы с домашними гренками и лучшей домашней заправкой «Цезарь». Это намного быстрее, чем в духовке, и полезнее, чем во фритюрнице.

Получить рецепт

Приготовьте эти полезные фрикадельки из индейки во фритюрнице менее чем за 20 минут. Быстрый и легкий ужин для занятых будней!

Получить рецепт

Более полезная версия кокосовых креветок! Избегайте использования дополнительного масла с этим рецептом кокосовых креветок во фритюрнице, дополненным простым рецептом соуса для макания!

Получить рецепт

Маринованная курица, приготовленная во фритюре, покрыта глазурью из меда и вустерширского соуса, затем обжаривается на воздухе и подается с легким салатом из рукколы.

Получить рецепт

Жаркое из цветной капусты быстро и просто. Как приятно иметь новое блюдо для всей семьи. Восхитительные ароматы принесут вам массу комплиментов.

Получить рецепт

Баттернат-сквош во фритюрнице — полезная и вкусная альтернатива другим методам приготовления. Овощи часто упускают из виду, но это вкусный гарнир, который любят и дети

Получить рецепт

Этот рецепт овощей во фритюрнице обязательно станет вашим новым любимым способом добавить овощи в любое блюдо! Это очень быстро, просто и со вкусом.

Получить рецепт

В этом простом рецепте кленовой тыквы, обжаренной во фритюре, используется кленовый сироп и щепотка корицы.

Получить рецепт

Кале — отличный зеленый листовой овощ для всех людей. Он насыщен витаминами и минералами и считается одним из самых питательных овощей! Наслаждайтесь этой жареной во фритюрнице версией, слегка покрытой оливковым маслом, а затем посыпанной солью и чесночным порошком.

Получить рецепт

Улучшите свою игру с нутом Smoky Air Fryer.Они быстрые, легкие, здоровые и неотразимые.

Получить рецепт

Чипсы из сладкого картофеля — это здоровая закуска или закуска для вечеринки, которые обжариваются на воздухе, а не во фритюре! Они также бывают веганскими, палео, целыми 30 и очень вкусными! Подавайте эти чипсы с вкусным соусом для обмакивания.

Получить рецепт

Этот рецепт жареных на воздухе кешью с солью и перцем представляет собой здоровую версию орехов, которые вы купили бы в магазине. Это быстро и просто, а также отличная домашняя закуска.

Получить рецепт

Эти жареные тыквенные семечки легко приготовить во фритюрнице, и их можно приправить самыми разными способами!

Получить рецепт

Хочется сладкого? Не ищите ничего, кроме обезвоженного ананаса во фритюрнице! В результате получается жевательная сладкая закуска, которая напомнит вам конфеты!

Получить рецепт

Время подготовки 5 минут

Время приготовления 10 минут

Общее время 15 минут

Ингредиенты

  • 4 филе тилапии
  • 2 столовые ложки оливкового масла первого холодного отжима
  • 1/2 чайной ложки паприки
  • 1/2 чайной ложки чесночного порошка
  • 1/2 чайной ложки лукового порошка
  • 1/2 чайной ложки соли
  • 1/2 чайной ложки черного перца

Инструкции

  1. Разогрейте фритюрницу до 400 градусов.
  2. Выложите филе тилапии на большую тарелку и смажьте оливковым маслом.
  3. В миске смешайте паприку, чесночный порошок, луковый порошок, соль и перец.
  4. Равномерно посыпьте тилапию приправой, затем поместите ее в один слой во фритюрницу.
  5. Обжаривайте тилапию в течение 10 минут, перевернув ее в середине приготовления.
  6. Выньте их из аэрофритюрницы и подавайте!

Пищевая ценность:
Выход:
4
Размер порции:
1
Количество на порцию: Калории: 281 Всего жиров: 11 г Насыщенных жиров: 3 г Трансжиров: 0 г Ненасыщенных жиров: 8 г Холестерина: 97 мг Натрия: 360 мг Углеводов: 1 г Волокна: 0 г Сахаров: 0 г Белков: 45 г

Эта информация о пищевой ценности основана на продуктах, которые я использовала в этом рецепте.Марки и размеры продуктов могут изменить точное питание и всегда должны рассчитываться независимо.

Ты приготовил этот рецепт?

Поделитесь фотографией в Instagram с тегом @EverydayFamilyCooking! Я люблю видеть ваши фотографии!

Делиться заботой!

границ | Подталкивание к здоровому выбору продуктов питания посредством визуальной привлекательности

1 Введение

Индивидуальный выбор продуктов питания имеет основополагающее значение для предотвращения ожирения и его последствий для здоровья (Chan and Woo, 2010). Тем не менее, Всемирная организация здравоохранения заявляет, что полный эффект индивидуальной ответственности может быть достигнут только тогда, когда у людей есть доступ к здоровому образу жизни (ВОЗ, 2018 г.), который должен обеспечиваться и поддерживаться средой, в которой делается выбор продуктов питания ( Фёрст и др., 1996).

ИИ может оказывать такую ​​поддержку своим пользователям (Freyne and Berkovsky, 2010; Schäfer et al., 2017). Многие из сегодняшних «взаимодействий с едой» происходят онлайн (Trattner and Elsweiler, 2017a), часто на веб-сайтах рецептов, которые позволяют пользователям изучать новые продукты для приготовления дома.ИИ используется для оптимизации релевантности представленного контента с помощью алгоритмов поиска и извлечения, которые обычно приводят к продвижению популярных рецептов среди всех пользователей (Trattner et al., 2018). К сожалению, популярные рецепты на веб-сайтах, как правило, вредны для здоровья (Trattner et al., 2017), в связи с чем возникает проблема: как ИИ может предоставлять пользователям более полезный контент, сохраняя при этом актуальность?

С этой целью исследования информационного поиска (IR) описывают два основных пути того, как пользователи находят подходящие продукты питания или рецепты. Это либо поисковые запросы (например, в окнах поиска), либо персонализированные рекомендации по еде (например, предложения «похоже на это»). Большинство исследований по поиску продуктов питания направлены на улучшение того, как релевантный контент извлекается в ответ на ключевые слова или другие входные данные (El-Dosuky et al., 2012; Helmy et al., 2015; Carvalho et al., 2018), а также на то, как оптимизировать автозаполнение запросов и ответов на вопросы (Cunningham and Bainbridge, 2013). Тем не менее, были предприняты лишь дополнительные шаги для улучшения здоровья найденных рецептов (van Pinxteren et al., 2011). В частности, мало внимания уделялось тому, как результаты поиска, например, рецепты, представляются или объясняются пользователю (Demarque et al., 2015; Mirsch et al., 2017; Grebitus et al., 2020).

В качестве другого «основного пути» поиска релевантных рецептов исследования рекомендаций по еде сосредоточены на персонализации контента без использования поисковых запросов (Trattner and Elsweiler, 2017a). Например, на веб-сайтах рецептов представлен контент, похожий на то, что нравилось пользователю в прошлом, на основе оценок и закладок (Trattner and Elsweiler, 2017a).Однако рецепты с большим количеством закладок, как правило, содержат больше жира и калорий (Trattner et al., 2017). В результате пользователи веб-сайтов с рецептами обычно получают нездоровые рекомендации, которые просто удовлетворяют их краткосрочные «пристрастия». Другими словами, исторические предпочтения пользователей вряд ли приведут к полезным рекомендациям. Хотя недавние исследования рекомендаций показали возможности оптимизации рецепта для здоровья (Ge et al., 2015; Musto et al., 2020), их внимание к решению этой проблемы с помощью разработки алгоритмов не полностью отражает сложность принятия решений о еде ( ср.Ферст и др. (1996)).

Мы утверждаем, что для улучшения здоровья пользователей требуется другая точка зрения. В то время как исследования продуктов питания и ИИ были сосредоточены на изменении того, что рекомендуется, мы предлагаем адаптировать представление продуктов питания и рецептов, изменив контекст принятия решений (Johnson et al. , 2012). Работа Elsweiler et al. (2017) приводит доказательства этого, показывая, что на предпочтения пользователя в еде влияет визуальная привлекательность представленного рецепта. Однако их выводы еще предстоит применить в контексте онлайн-поиска продуктов питания, поскольку отсутствует основанный на функциях подход к моделированию визуальной привлекательности (Khosla et al., 2014; Эльсвейлер и др., 2017). Аналогичным образом, в различных исследованиях использовались подталкивания в «офлайновых» контекстах (например, влияние порядка презентаций в столовой (Thaler and Sunstein, 2009)), но гораздо меньше известно об эффективности «цифровых подталкиваний» для поддержки выбора здоровой пищи. (Мирш и др., 2017). Более того, неясно, можно ли применять такие подталкивания, не влияя на оценку пользователем веб-сайта с рецептами. Например, если веб-сайт с рецептами усложняет пользователям поиск популярных рецептов, отдавая приоритет здоровым рецептам, это может негативно повлиять на удовлетворенность пользователя этим веб-сайтом (West et al. , 2013; Саид и Беллогин, 2014).

В этом исследовании мы показываем, что подталкивание может сыграть важную роль в выборе продуктов, связанных с поиском. Мы опираемся на результаты исследований, связанных с ИИ, и социальных наук, чтобы выяснить, может ли изменение способа представления результатов поиска убедить пользователей искать более здоровые рецепты. В частности, мы используем данные Elsweiler et al. (2017) по визуальному представлению рецептов, а также работы Carney and Banaji (2012), Bar-Hillel (2015) по ранжированию результатов поиска.Мы задаем следующий исследовательский вопрос:

[RQ]: В какой степени визуальное улучшение изображений и изменение рейтинга результатов поиска на веб-сайте с рецептами могут способствовать выбору здоровой пищи без снижения удовлетворенности пользователей?

При этом в этой статье представлены два основных вклада:

1. Первое исследование пользователей в контексте поиска продуктов питания, которое показывает и моделирует, как можно продвигать выбор здоровой пищи без снижения удовлетворенности пользователей путем адаптации визуальной привлекательности представленных продуктов. изображения рецептов и повторное ранжирование результатов поиска по их полезности.

2. Предварительное исследование, в котором мы моделируем воспринимаемую привлекательность изображений, которые сопровождают рецепт, используя характеристики изображения (например, яркость, красочность).

1.1 Родственная работа

Предпочтения в еде являются результатом контекстно-зависимого, многогранного процесса (Furst et al., 1996; Palojoki and Tuomi-Gröhn, 2001). Следовательно, для решения нашего исследовательского вопроса мы обсуждаем связанную работу из нескольких потоков исследований. Во-первых, мы выделяем усилия в области информационного поиска (IR) и исследований в области рекомендательных систем.После этого мы объясним, как результаты офлайн-полевых исследований в области поведенческой экономики (т. е. подталкивания) можно перенести в контекст ИИ.

1.1.1 Поиск продуктов питания

Обычным делом является поиск онлайн-рецептов с помощью поисковой системы (например, Google) или собственной системы поиска на веб-сайте рецептов (Svensson et al. , 2000). Однако поиск рецептов может быть успешным только в том случае, если рецепты классифицированы с точки зрения их атрибутов, что может быть сложной задачей, если речь идет о мультимодальном содержании (Min et al., 2016). Например, рецепты обычно содержат не только название и список ингредиентов (Van Erp et al., 2020), но и указания, изображения (Elsweiler et al., 2017), а иногда даже видео (Min et al., 2016). ; Чен и др., 2017). В результате значительная часть исследований посвящена оптимизации поиска рецептов, особенно с точки зрения актуальности и эффективности (Helmy et al., 2015; Min et al., 2016; Trattner and Elsweiler, 2017a; Yang et al. , 2017).

Меньше внимания уделяется тому, как отразить полезность рецепта.Несколько подходов показывают, как получить рецепты в ответ на запрос, в котором явно упоминается здоровье (West et al., 2013; Helmy et al., 2015). Другие подходы выходят за рамки явных поисковых запросов. Например, было предложено найти более здоровые замены для соответствующих рецептов на основе сходства между рецептами (van Pinxteren et al. , 2011; Asano and Biermann, 2019). Однако большинство подходов к IR направлены на оптимизацию релевантности путем ранжирования возможных результатов поиска по их популярности, что часто приводит к нездоровым результатам (Trattner et al., 2017). Работа над тем, как представить результаты поиска еды или рецептов, отсутствует в исследовательском корпусе.

1.1.2 Системы рекомендаций по еде

Аналогичным образом, системы рекомендаций по еде фокусируются на вопросе «что подарить?» Они извлекают релевантные рецепты на основе того, что нравилось пользователю в прошлом, который оптимизируется во время и после каждой сессии (Trattner and Elsweiler, 2017a). Поскольку такая информация может отсутствовать на сайтах рецептов, распространенной стратегией является продвижение популярных рецептов, которые, к сожалению, часто вредны для здоровья (Trattner and Elsweiler, 2017b; Trattner et al., 2017). На самом деле, рекомендатели уделяют мало внимания полезности онлайн-рецептов (Trattner et al. , 2017), но новые усилия приводят доводы в пользу «ориентированных на здоровье» рекомендательных систем (Ge et al., 2015; Schäfer et al., 2017). ). То, чего можно было бы достичь, показано в недавнем исследовании рекомендаций, основанном на знаниях, в котором предполагается, что сочетание особенностей рецепта (например, содержания жира) и характеристик пользователя (например, цели в еде) определяет предпочтения пользователя в отношении более здоровой пищи в рекомендателе (Musto et al. др., 2020).

Однако исследования рекомендаций по продуктам питания оптимизируют только компонент алгоритма их систем. Исследования в других областях (например, устойчивое развитие, социальные сети) показывают, как объяснение рекомендаций с точки зрения контекстуальных факторов (например, социальных норм) может управлять процессом принятия решений пользователями, например, подчеркивая, сколько других пользователей выбрали определенный вариант (Шарма и Косли, 2013; Старке и др., 2020). В то же время такие принципы, по-видимому, отсутствуют в области пищевого ИИ, как в рекомендательных системах, так и в поиске продуктов питания (IR).

1.1.3 Цифровые подсказки при выборе продуктов питания

Изменение контекста принятия решений с целью повлиять на поведение изучается в поведенческой экономике. Такое исследование относится к представлению набора элементов в качестве архитектуры выбора (Johnson et al., 2012). Конкретные аспекты (например, социальные объяснения) могут быть адаптированы в такой архитектуре, чтобы привести к предсказуемым изменениям в поведении людей при выборе, что называется «подталкиванием» (Талер и Санстейн, 2009; Мирш и др., 2017). . Что касается продуктов питания, то супермаркеты и кафетерии могут изменить свой ассортимент (т.например, их архитектура выбора) для увеличения продаж конкретных продуктов, например, путем размещения здоровой пищи на уровне глаз (Талер и Санстейн, 2009; Джонсон и др., 2012). Другим примечательным примером является использование этикеток с пищевой ценностью (например, маркировка светофора), которые указывают, насколько полезными для здоровья являются продукты в супермаркетах или меню быстрого питания (Morley et al. , 2013; Mohr et al., 2019; Niven et al., 2019). .

Метаанализ подталкиваний к здоровому питанию показывает, что мы можем различать три типа (Cadario and Chandon, 2020).Они либо когнитивно ориентированы (например, влияют на то, что потребители знают с помощью этикеток светофора), аффективно ориентированы (например, используют фотографии, чтобы повлиять на то, как потребители относятся к рецепту), либо поведенчески ориентированы (например, изменение действий людей путем реорганизации продуктовой полки). ). Когнитивно ориентированные подталкивания оказались наименее эффективными, в то время как аффективно и поведенчески ориентированные подталкивания оказались более эффективными. Среди этих двух факторов аффективные факторы (например, вкус пищи) обычно оказываются наиболее сильными и важными детерминантами выбора продуктов питания (Glanz et al., 1998; Янушевская и др., 2011).

1.1.4 Эмоциональное подталкивание посредством визуальной предвзятости

Онлайн-исследования продуктов питания также представляют доказательства роли аффекта в выборе продуктов питания путем изучения изображений [ср. (Carvalho et al., 2018; Kitamura et al., 2009)]. Анализ рецептов, загруженных на кулинарный сайт социальной сети AllRecipes.com, показывает, что особенности изображения фотографии рецепта (например, резкость изображения, насыщенность) связаны с ее популярностью (Trattner et al., 2018). Это говорит о том, что повышение общей визуальной привлекательности изображения также может влиять на предпочтения пользователей и может использоваться как своего рода подталкивание.Доказательства этого также представлены в исследовании предубеждений при выборе рецептов (Elsweiler et al., 2017), показывающем, что визуальная привлекательность может свести на нет предпочтения в отношении продуктов с высоким содержанием жира (Elsweiler et al., 2017), которые обычно популярны по рецепту. веб-сайты (Trattner and Elsweiler, 2017b; Trattner et al., 2017). Эльсвейлер и др. (2017) представили пользователям пары сопоставимых рецептов, которые состояли из варианта с низким содержанием жира и с высоким содержанием жира, но для которых рецепт с низким содержанием жира был предсказан моделью классификации как более привлекательный. Рецепт с низким содержанием жира был выбран в 62,2% пар, что показало, что люди предвзято относятся к привлекательным или аппетитно выглядящим изображениям.

Однако результаты исследования Elsweiler et al. (2017) еще не применялись к контексту поиска продуктов питания. Мы ожидаем, что повышение визуальной привлекательности здоровых альтернатив в списке рецептов может послужить эмоционально ориентированным толчком. Следовательно, в текущем исследовании мы изучим, может ли показ привлекательных изображений рядом с полезными рецептами, а также показ менее привлекательных изображений рядом с нездоровыми рецептами убедить пользователей выбирать более здоровые рецепты.Это приводит к следующей гипотезе:

[h2]: Пользователи выбирают более здоровые рецепты, если здоровые рецепты сопровождаются визуально привлекательным изображением, а нездоровые рецепты сопровождаются визуально непривлекательным изображением.

1.1.5 Эффекты порядка представления

Другим аспектом исследования IR является порядок, в котором представляются элементы [ср. Яннах и др. (2010), Риччи и соавт. (2011)]. Списки рецептов, полученные либо с помощью рекомендательных алгоритмов, либо с помощью поисковых запросов, как правило, представляют первые N наиболее релевантных рецептов (Trattner and Elsweiler, 2017a).В то время как исследования подталкивания в автономном режиме изучали порядок, в котором продукты представлены в кафетерии или супермаркете (Thaler and Sunstein, 2009; Johnson et al., 2012), исследования пищевого ИИ часто не учитывают влияние порядка представления в списках Top-N продуктов. рецепты могут еще больше повлиять на выбор пользователей (Trattner and Elsweiler, 2017a).

Литература по суждениям и принятию решений показывает различные эффекты порядка представления. Предметы, представленные первыми в списке, с большей вероятностью будут выбраны (Mantonakis et al., 2009; Carney and Banaji, 2012) из-за эффекта первичности в запоминании предметов. Другие эффекты позиции систематически рассматриваются в Bar-Hillel (2015) для различных контекстов (например, выбор продуктов питания в ресторанах, покупки в интернет-магазинах). Выбор продуктов питания классифицируется как контекст принятия решения, когда продукты, расположенные либо в начале, либо в конце списка, имеют тенденцию быть предпочтительными, имея так называемое «преимущество» (Bar-Hillel, 2015). В совокупности мы ожидаем, что рецепты, представленные первыми в списке Top-N небольшой длины, не вызывают перегрузки выбором (Bollen et al., 2010; Scheibehenne et al., 2010), с большей вероятностью будут выбраны, чем другие рецепты в списке.

Результаты поиска на сайтах рецептов обычно сортируются по релевантности. Например, AllRecipes.com по умолчанию сортирует рецепты по совпадению между поисковым запросом и описанием и названием рецепта (т. е. «Лучшее соответствие») (Trattner and Elsweiler, 2017b), но это можно изменить на «Популярные» или «Популярные». Новейшие». Поскольку пользователи предпочитают рецепты с высоким содержанием сахара или жира (Power and Schulkin, 2013), порядок представления по умолчанию отдает приоритет популярным, но вредным для здоровья рецептам (Trattner et al. , 2017), который, таким образом, усиливается эффектом первичности (Carney and Banaji, 2012; Bar-Hillel, 2015).

Мы ожидаем, что эффект порядка презентации можно также использовать для продвижения полезных рецептов. Упорядочивание результатов поиска рецептов по их полезности вместо популярности может увеличить выбор более здоровых вариантов из-за эффекта первенства. Следовательно, текущее исследование исследует, влияет ли ранжирование рецептов по их полезности, а не по популярности, на выбор пользователями полезных рецептов, выдвигая следующие гипотезы:

[h3]: пользователи выбирают более полезные рецепты из списков, ранжированных по полезности, а не популярность.

1.1.6 Сочетание визуальной привлекательности и ранжирования

Мы ожидаем, что преимущества повышения визуальной привлекательности и порядка представления дополняют друг друга. Предпочтение визуально привлекательных изображений проистекает из эмоций (Elsweiler et al., 2017), выступая в качестве аффективно ориентированного подталкивания (Cadario and Chandon, 2020). Напротив, переоценка списка рецептов с точки зрения их здоровья является поведенческим толчком (Bar-Hillel, 2015; Cadario and Chandon, 2020). Следовательно, мы предполагаем, что эти два эффекта при объединении приведут к аддитивному эффекту:

[h4]: пользователи выбирают более здоровые рецепты, если они сопровождаются визуально привлекательным изображением и находятся в верхней части списка результатов поиска по сравнению с списки, которые подлежат только одной или ни одной из этих манипуляций.

1.1.7 Пользовательская оценка продуктов питания ИИ

Общепринятым показателем для оценки эффективности как ИИ, так и подталкивающих вмешательств является выбранный предмет, еда или рецепт (Талер и Санстейн, 2009; Траттнер и Эльсвейлер, 2017а). Однако пользователи могут оценить систему ИИ более негативно, если приоритет отдается не релевантности, а другой функции, например полезности рецепта. Исследование системы рекомендаций подчеркивает, что поведенческие данные, такие как выбор, должны быть контекстуализированы посредством оценки пользователя (Knijnenburg and Willemsen, 2015; Ekstrand and Willemsen, 2016). Например, исследование системы видеорекомендаций показывает, что, хотя пользователи смотрели больше видео в неперсонализированных условиях (Knijnenburg et al., 2010), сообщаемые ими уровни воспринимаемой эффективности системы и удовлетворенности были выше в персонализированных условиях.

Мы ожидаем, что оценка пользователем списка результатов поиска рецептов состоит из двух компонентов. Во-первых, мы рассматриваем воспринимаемую пользователем привлекательность списка (PLA), которая также используется в Willemsen et al. (2016), чтобы оценить оценку пользователем списка рецептов.Во-вторых, мы оцениваем удовлетворенность пользователя выбором, который отражает опыт пользователя, связанный с выбранным рецептом (Knijnenburg and Willemsen, 2015; Willemsen et al., 2016; Starke et al., 2017). Виллемсен и др. (2016) показывают, что воспринимаемая пользователем привлекательность списка положительно влияет на удовлетворенность выбором.

Доказательства негативного влияния цифровых подсказок на еду ограничены (Mirsch et al. , 2017). Однако эта связь была исследована в контексте «офлайновых» ресторанов и столовых (Kallbekken and Sælen, 2013; Bergeron et al., 2019; Saulais et al., 2019), где реализованные подталкивания приводят к выбору более здоровой пищи, не влияя на удовлетворенность клиентов. Хотя они касались только поведенческих подталкиваний [ср. Cadario and Chandon (2020)], разумно ожидать, что и наша визуальная привлекательность, и манипуляции с реранжированием не окажут негативного влияния на оценку пользователя. Поскольку содержимое списка Top-N не меняется, а изменяется только порядок представления, мы не ожидаем никакой связи с воспринимаемой привлекательностью списка.Мы предполагаем следующее:

[h5]: ранжирование результатов поиска рецептов в соответствии с их полезностью не влияет на привлекательность списка для пользователя.

Точно так же мы не ожидаем, что адаптация визуальной привлекательности изображений рецептов в соответствии с их полезностью для здоровья повлияет на воспринимаемую пользователем привлекательность списка. Мы предполагаем следующее:

[H5]: повышение визуальной привлекательности изображений здоровых рецептов (и наоборот для нездоровых рецептов) не повлияет на воспринимаемую пользователем привлекательность списка.

В следующих разделах мы представляем наше исследование поиска продуктов питания. В разделе 2 мы описываем использованный набор данных, выбранные рецепты, то, как мы моделировали визуальную привлекательность в нашем предварительном исследовании, и методологию основного исследования пользователей. После этого в Разделе 3 мы сообщаем об анализе и основных результатах нашего исследования пользователей, а в Разделе 4 обсуждаются последствия наших результатов.

2 Материалы и методы

Чтобы различать полезные и нездоровые рецепты, мы составили соответствующую подгруппу.Кроме того, чтобы различать привлекательные и непривлекательные изображения (см. [h2]), мы применили ряд модификаций изображения. Предыдущие исследования показывают, что популярные изображения характеризуются специфическими особенностями, такими как цвет и текстура (Khosla et al. , 2014). Следуя этому обоснованию, мы провели предварительное исследование, в котором привлекательность различных изображений оценивалась людьми, после чего она была смоделирована с точки зрения основных характеристик изображения. Используя это подмножество рецептов, мы разработали методологию нашего исследования пользователей, чтобы выяснить, могут ли визуальная привлекательность и изменение ранжирования для здоровья способствовать выбору здоровых рецептов.

2.1 Набор данных

Мы использовали набор данных, содержащий рецепты с сайта AllRecipes.com, который также использовался Elsweiler et al. (2017), Траттнер и др. (2017), Траттнер и др. (2018). Принимая около 25 миллионов уникальных посетителей каждый месяц (EBizMBA, 2020), AllRecipes.com был самым популярным веб-сайтом рецептов в Интернете в 2020 году. Набор данных включал 58 263 рецепта основных блюд с различными модальностями, такими как способы приготовления, ингредиенты рецепта, изображения. и рейтинги популярности. В текущем исследовании использовались характеристики, касающиеся визуальной привлекательности рецепта, а также его полезности для здоровья, что выражается в его питательной ценности (т.е. жир, соль, сахар) и размер порции. Кроме того, мы использовали набор функций низкого уровня, которые описывали свойства изображения рецепта (например, яркость, красочность, энтропию, резкость, насыщенность). 1 . Эти особенности изображения были включены в набор данных, поскольку они были рассчитаны в Trattner et al. (2018). Все функции имели значения от 0 до 1, кроме энтропии. 2 , которое колебалось от 2,84 до 7,94 ( M = 7,39, SD = 0,53).

2.2 Предварительное исследование визуальной привлекательности

Мы провели предварительное исследование, изучив, можем ли мы использовать характеристики изображения для прогнозирования визуальной привлекательности изображения.Из полного набора данных было выбрано подмножество из 475 рецептов на основе соответствия одному из четырех ключевых слов: «Бургер», «Салат», «Паста» и «Карри». Для каждого ключевого слова мы выбрали первые 100–130 рецептов, для которых были доступны все соответствующие метаданные (например, название, изображение, содержание питательных веществ).

Все изображения оценивались по их визуальной привлекательности. Пятерым участникам текущего исследовательского проекта (студентам и исследователям) был задан вопрос: «Насколько визуально привлекательным вы считаете это изображение?» для всех 475 изображений.Визуальная привлекательность каждого изображения оценивалась по 7-балльной шкале, от очень непривлекательной (1) до очень привлекательной (7).

Чтобы оценить надежность этих рейтингов, мы рассчитали межэкспертное согласие для каждой пары исследователей. Поскольку точное совпадение оценок было маловероятным из-за 7-балльной шкалы, мы использовали уменьшающиеся баллы согласия для увеличения различий между оценщиками. Например, разница «0» будет означать согласие «1», разница «1» будет равна «0,83», «2» приведет к «0».67’ и т. д. Используя этот метод, мы получили среднее межэкспериментальное согласие 83,01% ( SD = 1,46), которое считалось надежным. Баллы для каждой пары оценщиков приведены в Таблице 1.

ТАБЛИЦА 1 . Соглашение между оценщиками на пару оценщиков.

После нормализации данных оценок с использованием стандартизированных z-показателей мы использовали линейную регрессию для прогнозирования визуальной привлекательности изображения с использованием его характеристик. Таблица 2 показывает, что четыре характеристики положительно повлияли на визуальную привлекательность [ F (5450) = 45.67]: яркость, красочность, энтропия и резкость. Было обнаружено, что насыщенность отрицательно влияет на визуальную привлекательность изображения. Точность модели была приемлемой, поскольку она объясняла 29,06% дисперсии.

ТАБЛИЦА 2 . Надежная линейная регрессия, предсказывающая визуальную привлекательность изображения рецепта с точки зрения его характеристик низкого уровня. Все функции варьировались от 0 до 1, кроме энтропии (M = 7,39, SD = 0,53).

2.3 Выбор рецепта

Для нашего основного исследования мы выбрали в общей сложности 32 рецепта из набора, использованного в нашем предварительном исследовании. Мы использовали четыре разных поисковых запроса (например, «гамбургер», «салат», «паста», «карри»), которые были основными блюдами. Чтобы ответить на вопрос нашего исследования, мы попытались составить набор рецептов, которые были бы схожи по большинству характеристик, но отличались бы с точки зрения здоровья и привлекательности имиджа.

2.3.1 Полезность рецепта (оценка FSA)

Мы использовали систему «светофора» Агентства по пищевым стандартам Великобритании для расчета полезности рецепта (Health UK and Agency, 2016), также известную как «оценка FSA». .На рисунке 1 показано, как он был рассчитан, масштабируя три макроэлемента (то есть сахар, жир и насыщенный жир) и соль от зеленого (здоровый) до красного (нездоровый). В соответствии с Trattner et al (2017) мы оценивали каждый рецепт по питательным веществам (например, с низким содержанием сахара, средним содержанием жира и т. д.) и вычисляли единую оценку здоровья FSA. Зеленому, янтарному и красному цветам присваивались баллы «1», «2» и «3» соответственно, в результате чего общее количество баллов составляло от 4 (т. е. «все низкие») до 12 (т. е. «все высокие»). ‘). Другими словами, рецепт с оценкой FSA 4 считался очень полезным для здоровья, а рецепт с оценкой 12 считался очень вредным для здоровья.

РИСУНОК 1 . Изображение системы светофора (см. Health UK and Agency (2016), которая использовалась для оценки полезности рецепта. Эта система была введена в действие с оценкой FSA в диапазоне от 4 (т. е. все питательные вещества получили низкую оценку; ) до 12 (т. е. все питательные вещества имеют высокие баллы; вредно для здоровья)

В итоге мы составили наборы из восьми рецептов, состоящих из четырех здоровых и четырех нездоровых рецептов. В таблице 3 представлен обзор выбранных рецептов и их атрибутов.Рецепты карри, салатов и пасты считались «полезными», если они имели балл FSA 6 или ниже, и «нездоровыми», если они набирали 9 баллов или выше. Поскольку большинство рецептов бургеров были довольно вредными для здоровья, мы считали, что баллы FSA 7 или ниже являются полезными для бургеров, а баллы 9 или выше классифицировались как вредные для здоровья.

ТАБЛИЦА 3 . Рецепты, используемые в основном исследовании.

2.3.2 Изменения изображения

Таблица 3 показывает, что не было больших различий в привлекательности стандартизированного изображения выбранных рецептов.Чтобы выяснить, выбирались ли здоровые рецепты с привлекательными изображениями чаще, чем нездоровые рецепты с непривлекательными фотографиями, мы использовали регрессионную модель, представленную в таблице 2, для изменения представленных изображений.

С одной стороны, изображения нездоровых рецептов стали менее привлекательными. Мы использовали Adobe Photoshop 2019 для адаптации одной или нескольких функций изображения. Какие функции были изменены и насколько, зависело от изображения, поскольку мы хотели, чтобы каждое изображение по-прежнему выглядело максимально реалистично, что оценивали исследователи.Например, для одного изображения мы уменьшили яркость изображения и адаптировали цветность, чтобы изображение выглядело более желтым, а для другого изображения резко увеличили насыщенность. Примеры как исходных изображений (используемых в исходных визуальных условиях), так и обработанных изображений (используемых в условиях визуальной манипуляции) показаны на рисунке 2. В соответствии с методами, примененными в Trattner et al. (2018), мы рассчитали характеристики изображения «пониженных» заменителей и предсказали привлекательность изображения, используя модель регрессии, описанную в таблице 2.Имиджевая привлекательность нездоровых рецептов (т. е. по шкале от 1 до 7) снизилась в среднем на 0,95 ( SD = 0,71), в результате чего средняя прогнозируемая привлекательность составила 1,42 ( SD = 0,54).

РИСУНОК 2 . Примеры изображений, которые показывают, как снизилась привлекательность изображений базы данных (верхний ряд) (нижний ряд). Изображения верхнего ряда использовались в невизуальных условиях, изображения нижнего ряда — в условиях визуальной манипуляции. Рядом с фотографией изображены ее название и атрибуты изображения, которые показывают, что прогнозируемая визуальная привлекательность снизилась для обоих изображений, в основном из-за снижения яркости и красочности. Примечание. Все используемые изображения доступны в нашем онлайн-репозитории: https://github.com/alainstarke/RecipeSearch.git.

С другой стороны, мы заменили десять изображений здоровых рецептов более привлекательными альтернативами. Изображения заменяли, если их стандартизированный балл z в таблице 3 падал ниже 0,99 или в пределах 1 стандартного отклонения выше среднего. Два примера исходных изображений (используемых в условиях визуального базового уровня) и их замен (используемых в условиях визуальной манипуляции) изображены на рисунке 3.Новые изображения были получены из бесплатной онлайн-библиотеки стоковых фотографий unsplash.com, которая предлагала фотографии высокого качества, часто снятые профессиональными фотографами. Наш поиск содержал заголовок рецепта в качестве ключевых слов, после чего мы требовали, чтобы выбранные изображения были похожи на исходное изображение из базы данных, а также отображали большинство ингредиентов рецепта. Используя подход Trattner et al. (2018), мы снова вычислили характеристики замещающих изображений и предсказали привлекательность изображения, используя модель регрессии, описанную в таблице 2.Имиджевая привлекательность рецептов здорового питания увеличилась в среднем на 1,06 ( SD = 0,76). В сочетании с шестью неизмененными изображениями мы обнаружили среднюю прогнозируемую привлекательность изображения 3,00 ( SD = 0,65) для здоровых рецептов, что было в 1,56 выше, чем средняя привлекательность нездоровых рецептов.

РИСУНОК 3 . Примеры того, как оригинальные изображения из базы данных (верхний ряд) были заменены более привлекательными профессиональными фотографиями (нижний ряд), взятыми с unsplash.com. Изображения верхнего ряда использовались в базовых визуальных условиях, изображения нижнего ряда — в условиях визуальной манипуляции.Рядом с фотографией изображены ее имя и атрибуты изображения, которые показывают, что прогнозируемая визуальная привлекательность улучшилась для обоих изображений, в основном за счет увеличения яркости и красочности. Примечание. Все используемые изображения доступны в нашем онлайн-репозитории: https://github.com/alainstarke/RecipeSearch.git.

2.4 Поисковый прототип

Для целей нашего основного исследования мы реализовали поисковый прототип с общими функциями автоматического завершения. В качестве серверной части для нашего поискового прототипа мы использовали Apache Lucence. 3 , который считался самым современным в реализации поиска, сравнимым с технологией Google. Механизм автодополнения реализован с помощью известного фреймворка typeahead.js. 4 , платформа с открытым исходным кодом, разработанная Twitter.

Наш прототип поиска показан на рис. 4. Пользователи могли искать рецепты, вводя определенное ключевое слово в строку поиска. В свою очередь, инструмент поиска представил восемь рецептов в вертикальном списке элементов под строкой поиска, отображая название рецепта и его изображение, но опуская дополнительные детали.

РИСУНОК 4 . Скриншот интерфейса прототипа поиска, включая инструкции по изучению пользователя вверху.

2.5 Исследование пользователей: дизайн и процедура исследования

Используя прототип, изображенный на рис. 4, мы провели онлайн-исследование пользователей, чтобы выяснить, могут ли визуальная привлекательность и изменение ранжирования для здоровья способствовать выбору здоровой пищи. Полная процедура вместе с планом исследования изображена на рисунке 5. После того, как каждый участник заполнил анкету о своих текущих привычках в еде, им случайным образом была назначена одна из четырех последовательностей поисковых задач.Затем пользователей просили ввести запрос в поле поиска (например, «Паста», «Карри», «Салат» или «Бургер»), в результате чего выдавался список из восьми различных рецептов, из которых они должны были выбрать один. они понравились больше всего. 5 Как показано на рис. 5, за каждым заданием на выбор следовала короткая анкета о привлекательности представленных рецептов (т. е. воспринимаемой привлекательности списка) и выбранного рецепта (т. е. удовлетворенности выбором).

РИСУНОК 5 . Полная процедура текущего исследования, включая план исследования внутри предмета.После того, как каждый пользователь заполнил предварительную анкету, ему случайным образом назначали одну из четырех последовательностей поисковых задач. Запросы на рецепты были случайным образом объединены в пары с планом исследования 2 × 2 того, как были представлены результаты поиска: либо ранжирование рецептов по их популярности (т. привлекательность изображений рецептов для здоровья (т. е. «Визуальная») или нет, или сочетание обеих манипуляций («Визуальная + ранг»). За каждой задачей поиска следовала короткая анкета пользовательского опыта (например,г., «Q1»).

Представление результатов поиска на рис. 4 было выполнено по схеме 2 × 2 в пределах субъектов. Рецепты в исходном состоянии (т. е. «базовые» на рисунке 5) были ранжированы по их рейтингу популярности на AllRecipes. com (т. е. «средний рейтинг» в таблице 3) и отображали изображения исходной базы данных. Напротив, условие «Рейтинг» давало список рецептов, ранжированных по баллу FSA (см. Таблицу 3), вместе с исходными изображениями. Напротив, мы заменили изображения базы данных в состоянии «Визуально».Десять из шестнадцати фотографий здоровых рецептов (то есть с оценкой FSA 7 или ниже) были заменены более привлекательными изображениями, а все шестнадцать фотографий нездоровых рецептов стали менее привлекательными. Тем не менее, результаты поиска были упорядочены по рейтингу популярности рецепта. Наконец, в условии «Визуальный + Ранг» мы не только заменили изображения, но и упорядочили результаты поиска по их исправности. В результате был получен список результатов поиска, из которых первые четыре рецепта были самыми полезными и отображали привлекательный образ, а четыре нижних рецепта были менее полезными и сопровождались непривлекательным изображением.

2.6 Участники

Мы определили соответствующий размер выборки, выполнив априорный анализ мощности в GPower 3. 1 (Faul et al., 2009) с использованием «F-тестов — ANOVA: повторные измерения с промежуточным взаимодействием». При степени 0,9, размере эффекта от малого до среднего f = 0,15, α = 0,05 и несколько консервативной корреляции между четырьмя повторными измерениями (0,3) наш план требовал минимального размера выборки 160. Мы отобрали больше участников, чтобы защиту от эффектов порядка, поскольку теоретически они могли бы сократить количество пригодных для использования испытаний, но этого не произошло.

Всего 239 участников ( M возраст = 32,2 года, SD возраст = 10,8) полностью завершили наше исследование. 33,3% участников были идентифицированы как мужчины, 98,5% закончили как минимум среднюю школу, а 55,2% получили как минимум степень бакалавра. Участники были набраны через Prolific, британскую службу набора участников, которая, как сообщается, обеспечивает сравнительно высокое качество данных (Peer et al. , 2017). Для участия в эксперименте требовалось свободное владение английским языком, и участников просили не присоединяться к исследованию, если они придерживались вегетарианской или веганской диеты.Однако ни одно из требований не было проверено до исследования. Кроме того, участники получили 1,72 евро (1,50 фунта стерлингов) в качестве компенсации за участие в одном сеансе продолжительностью 7–9 минут.

2.7 Меры

2.7.1 Объективные аспекты

Основной исследуемой переменной была оценка FSA выбранного рецепта, которая отражала его полезность. Мы использовали эту оценку, чтобы проверить, привели ли различные представления результатов поиска к изменениям в полезности выбранного рецепта.Характеристики, лежащие в основе этой оценки, описывают содержание питательных веществ в рецепте, а именно содержание жира, насыщенных жиров, сахара и соли — все на 100 г. Кроме того, следуя вычислительному подходу Trattner et al. (2018), мы также извлекли низкоуровневые характеристики изображений-рецептов и использовали их в наших моделях: уровни яркости изображения, его резкость и цветность, энтропию [т. е. сколько информации необходимо для кодирования изображения с помощью алгоритма сжатия (Trattner et al. ., 2018; Thum, 1984)], и насыщенность (т.е., красочность пропорциональна его яркости). Наконец, мы также использовали среднюю оценку, описанную в таблице 3, которую дали пользователи AllRecipes.com (Trattner et al., 2018).

2.7.2 Характеристики пользователей

Мы попросили пользователей сообщить о любых диетических ограничениях, которые у них могут быть. Например, вегетарианство, безглютеновое питание, непереносимость лактозы или халяль. Хотя участникам-вегетарианцам и веганам не рекомендовалось участвовать в нашем приглашении на исследование, мы неправильно записали ответы о вегетарианстве во время исследования из-за технической ошибки.Кроме того, мы также попросили пользователей указать свое самочувствие по 5-балльной шкале (т. е. от очень нездорового до очень здорового), а также уровень своего кулинарного мастерства (т. е. часто ли кто-то готовит дома). Наконец, мы спросили пользователя о возрасте, поле и уровне образования, но пропустили последние два в нашем анализе из-за отсутствия данных.

2.7.3 Характеристики списка

Мы также рассмотрели положение рецептов в списках результатов поиска. Мы закодировали переменную «Позиция в списке» от 1 до 8, где 1 представляет рецепты, которые были представлены первыми в списке.

2.7.4 Аспекты пользовательской оценки

По адресу [h5–H5] мы запросили оценку пользователем представленных результатов поиска в каждом испытании, используя короткие анкеты. Пользователям было представлено восемь предложений, и их попросили указать по 5-балльной шкале Лайкерта, в какой степени они согласны с каждым предложением. Эти элементы были разработаны, чтобы отразить воспринимаемую пользователем привлекательность списка рецептов [PLA; элементы были основаны на более ранней работе Willemsen et al. (2016)], а также степень удовлетворенности пользователя выбранным рецептом [CS; элементы были основаны на более ранней работе Willemsen et al.(2016), Starke et al., (2017), Starke et al. (2020)]. Все элементы были подвергнуты подтверждающему факторному анализу (CFA) в рамках анализа модели структурного уравнения, с помощью которого мы проверили как дискриминантную, так и конвергентную валидность.

В таблице 4 перечислены пункты вопросника и факторные нагрузки. В отличие от результатов Willemsen et al. (2016), мы не смогли надежно различить PLA и CS из-за нарушения дискриминантной валидности [ср. Knijnenburg and Willemsen (2015) для подробностей расчетов].В конце концов, мы рассмотрели один аспект оценки, который включал элементы как из PLA, так и из CS, которые будут использоваться для оценки гипотез [h5–H5] вместо отдельных аспектов. Этот единственный аспект, обозначенный как «Удовлетворенность пользователя», был выведен надежно, поскольку его содержательная валидность была высокой (90 166 α 90 167 = 0,9), а конвергентная валидность соответствовала требованиям: средняя объясненная дисперсия (90 166 AVE 90 167) составила 0,72, что выше, чем требуется 0,5.

ТАБЛИЦА 4 . Факторные нагрузки подтверждающего факторного анализа.

3 результатов

Мы изучили, в какой степени визуальное улучшение и повторное ранжирование результатов поиска для здоровья приводят к более здоровому выбору без снижения удовлетворенности пользователей. Во-первых, мы нашли подтверждение нашим гипотезам [h2–h4], поскольку наши визуальные манипуляции и манипуляции с повторным ранжированием повысили объективную полезность выбранных рецептов [h2–h4]. Мы контекстуализировали эти результаты, изучив, какие типы предикторов могут лучше всего предсказать выбор пользователя: характеристики пользователя (например, самооценка здоровья), визуальные особенности или контекстуальные особенности (т.д., положение в списке рецептов). Аналогичным образом мы обратились к [h5–H5], показав, что манипуляции с планом нашего исследования не повлияли на уровень удовлетворенности пользователей. Наконец, мы исследовали, можем ли мы смоделировать, какой рецепт выбирается из большого списка из восьми рецептов, на основе базовых функций.

3.1 Полезность выбранного рецепта

3.1.1 Проверка гипотез

Для проверки гипотез [h2–h4] был проведен двусторонний дисперсионный анализ с повторными измерениями для сравнения влияния визуальной привлекательности и переоценки здоровья на здоровье рецепты, выбранные из четырех различных испытаний. Результаты анализа ANOVA для 239 участников представлены в таблице 5.

ТАБЛИЦА 5 . Результаты дисперсионного анализа с повторными измерениями 2 × 2 для оценки FSA выбранных рецептов (четыре на пользователя).

Что касается основных эффектов, то результаты нашего дисперсионного анализа (см. «Визуальный» в таблице 5) подтверждают гипотезу [h2]. Мы обнаружили, что сопровождение здоровых рецептов привлекательными изображениями, а нездоровых рецептов непривлекательными изображениями снижает оценку FSA выбранных рецептов ( M = 7.46, ЮВ = 0,081), по сравнению с рецептами списков, которые изображены базовыми изображениями ( M = 7,86, SE = 0,081): F (1,238) = 8,34, P <0,01, η 2 = 0,034 . Кроме того, основное влияние повторного ранжирования рецептов на их оценку FSA («Рейтинг»), указанное в таблице 5, подтверждает [h3]. Выбранная оценка FSA значительно уменьшилась при ранжировании списков рецептов по их оценке FSA (M = 7,48, SE = 0,81), а не по их рейтингу популярности ( M = 7). 85, ЮВ = 0,081): F (1,238) = 11,29, p < 0,001, η 2 = 0,045. Другими словами, пользователи с большей вероятностью выбирали более полезные рецепты, когда сталкивались со списком результатов поиска, упорядоченным по здоровью, а не по популярности.

Наконец, мы ожидали аддитивного эффекта от визуальных манипуляций и манипуляций с повторным ранжированием на выбранную полезность рецепта [h4]. Как указано в таблице 5, мы не обнаружили значительного взаимодействия между обеими манипуляциями (т.д., «Визуальный * Ранжирование»): F (1,238) = 0,43, p = 0,51, 6 поддержка [h4]. Дополнительные доказательства аддитивного эффекта представлены на рис. 6. Хотя наклоны обеих линий не были точно параллельны, было ясно, что выбранная оценка FSA еще больше снизилась при объединении переоценки состояния здоровья и визуальных манипуляций: M = 7.32, ЮВ 90 167 = 0,11 по сравнению с применением только повторного ранжирования здоровья ( 90 166 M 90 167 = 7,64, 90 166 SE 90 167 = 0. 11) или визуальная манипуляция ( M = 7,61, S.E. = 0,11).

РИСУНОК 6 . График предельных эффектов полезности (оценка FSA) выбранных рецептов в зависимости от состояния. Средний балл FSA для рецептов, выбранных в базовом режиме (т. е. рейтинг популярности, без визуальных манипуляций), был выше (т. е. вреднее для здоровья), чем для списков рецептов с визуальным манипулированием, переоценкой здоровья или и тем, и другим.

3.1.2 Моделирование полезности выбранных рецептов

Мы также исследовали, в какой степени другие функции и характеристики пользователя предсказывают выбранную оценку FSA.Мы смоделировали признаки, которые лежали в основе нашего переранжирования состояния здоровья (т. е. положения в списке) и визуальных манипуляций (т. е. признаков изображения), и исследовали, какие типы признаков являются лучшими предикторами: признаки списка, признаки рецепта (изображения) или характеристики пользователя. Поскольку для расчета показателя FSA использовались характеристики содержания питательных веществ (например, жира на 100 г), мы исключили их, чтобы избежать переобучения модели.

Мы провели два линейных регрессионных анализа, результаты которых представлены в таблице 6. 7 Мы провели различие между «Общей моделью», в которой изучались эффекты во всех состояниях, и «Моделью для конкретных условий», которая включала значимые взаимодействия. Например, хотя влияние энтропии изображения (т. е. визуального признака) на выбранную FSA было равно 0 во всех условиях, оно имело отрицательный эффект в визуальных условиях (т. е. «Энтропия × визуальный» в модели для конкретных условий, β=-1,16, p <0,001), по сравнению с незначительным эффектом на исходном уровне (т.д., «Энтропия»). Обе модели в таблице 6 достигли значений точности модели от хороших до высоких: R2=47,6% для общей модели и R2=66,1% для модели для конкретных условий. Хотя каждая модель хорошо объясняла, почему рецепты были выбраны с точки зрения их полезности для здоровья, эта Модель для конкретных состояний была наиболее точной и считалась наиболее репрезентативной.

ТАБЛИЦА 6 . Две модели линейной регрессии, предсказывающие оценку FSA выбранных рецептов. Обе модели разделены на функции списка и рецепта, функции изображения и характеристики пользователя, включая удовлетворенность пользователя.

Чтобы понять относительную важность различных предикторов, мы проверили уровни значимости и величины частичного эффекта (т. е. η 2 ) в таблице 6. Обе модели показали, что характеристики пользователя не объясняют выбранную оценку FSA, поскольку ни демографические данные, ни самооценка кулинарного опыта и здоровья не были значимыми предикторами. Кроме того, мы не обнаружили никакой связи между выбранной оценкой FSA и уровнем удовлетворенности пользователя: 90 166 p 90 167 > 0.1 для обеих моделей.

Напротив, признаки, которые описывали сам рецепт, а также признаки, которые представляли характеристики списка, значительно влияли на выбранную оценку FSA в обеих моделях. Величина частичного эффекта в Таблице 6 показывает, что характеристики изображения в Общей модели (например, цветность: η2=0,20 и насыщенность: η2=0,098) оказались лучшими предикторами, чем другие свойства рецепта и списка (т. е. позиция в списке: η2=0,094, а популярность: η=0,058). Напротив, в модели, зависящей от состояния, характеристики изображения (сумма частичных η2≈0.23) превзошли по прогностической ценности признаки списка и рецепта: Сумма парциальных η2≈0,51. Это показало, что при контроле различий между условиями прогностическая ценность эффекта порядка позиций увеличилась, что оказалось самым сильным в списках, упорядоченных по состоянию здоровья (т. , p<0,001, η2=0,14), по сравнению с эффектом в условии популярности (β=0,22, p<0,001, η2=0,24).

Кроме того, в таблице 6 также описаны основные эффекты условий.В соответствии с [h3] мы обнаруживаем большое отрицательное влияние (т. е. частичное η2 = 0,24) условия переранжирования здоровья на выбранный показатель FSA: β = −3,04, p <0,001. Это указывало на то, что условие ранжирования, в дополнение к вышеупомянутым эффектам порядка расположения, повышало полезность выбранных рецептов. В отличие от дисперсионного анализа, о котором сообщалось ранее, в таблице 6 показано, что визуальные манипуляции оказали небольшое положительное влияние (т. е. частичное η2 = 0,019) на выбранный показатель FSA: β = 7,49, p <0,001. Хотя это свидетельствовало против нашей гипотезы [h2], казалось, что другие особенности изображения в модели, зависящей от состояния, с большими размерами эффекта (сумма частных η2≈0.23) уловил эффект визуальной привлекательности.

Что касается этих характеристик изображения, Таблица 6 показывает, что большинство эффектов соответствовали нашей модели визуальной привлекательности (см. Таблицу 2) и предполагаемым нами визуальным манипуляциям. Одна или обе модели в таблице 6 показывают, что более высокие уровни яркости (в общей модели), цветности, энтропии и резкости привели к более низким выбранным показателям FSA, в то время как более высокие уровни насыщенности привели к более высоким выбранным показателям FSA. Доказательства яркости были несколько смешанными, поскольку она негативно повлияла на выбранный показатель FSA в общей модели ( β = –1.77, p <0,01), но положительно повлияло на этот показатель зрительного состояния (т. е. «Яркость X визуальное») в модели, зависящей от состояния: β = 3,27, p <0,01. Однако величина эффекта была незначительной (η2=0,0082) по сравнению с другими характеристиками изображения. Во-первых, хотя энтропия не влияла на оценку FSA в общей модели, она положительно влияла на оценку FSA в модели, специфичной для состояния, в визуальном состоянии (т. е. «Энтропия × визуальное»): β = −1,16, p < 0,01. Наконец, в то время как уровень насыщенности изображения положительно влиял на выбранную оценку FSA в обеих моделях ( p < 0.001), эффект не был значительно больше в визуальном состоянии. В совокупности таблица 6 показывает, какие характеристики изображения повлияли на визуальную привлекательность изображения, что повлияло на выбранную оценку FSA, и в какой степени.

3.2 Удовлетворенность пользователей

3.2.1 Проверка гипотез

Чтобы проверить гипотезы [h5] и [H5], мы провели двухфакторный повторный анализ ANOVA, чтобы проверить, не уменьшили ли наши манипуляции по переоценке визуальной привлекательности и здоровья уровень удовлетворенности пользователей по четырем поисковым задачам. Аспект удовлетворенности пользователей был получен с помощью подтверждающего факторного анализа, для которого пункты и нагрузки факторов приведены в таблице 4. Хотя мы первоначально сформулировали гипотезы, основанные на предполагаемой привлекательности списка, а не на удовлетворенности пользователей, мы рассмотрели гипотезы, использующие последний аспект. В таблице 7 показаны результаты 2 × 2-ANOVA, которые показали, что нет существенного взаимодействия между списком, обработанным визуально, и списком, ранжированным по степени удовлетворенности пользователя: F(1,238)=2.31, р=0,13. 8

ТАБЛИЦА 7 . Результаты 2 × 2-повторяющихся измерений ANOVA, предсказывающих уровень удовлетворенности пользователя представленным списком рецептов по четырем различным поисковым задачам.

Основные эффекты дисперсионного анализа в таблице 7 не являются значимыми. В соответствии с гипотезой [h5] мы не обнаружили разницы в степени удовлетворенности пользователей между списками рецептов, ранжированными по баллу FSA (M=-0,021, SE=0,034), и списками, ранжированными по рейтингу популярности (M=0,0034). , С.Е.=0,034): F(1,238)=0,65, р=0,65. Это говорит о том, что уровень удовлетворенности пользователей не снизился из-за изменения ранжирования рецептов. Кроме того, мы оценили, не снизилась ли удовлетворенность пользователей значительно из-за наших визуальных манипуляций. В соответствии с [H5] мы не обнаружили различий между списками, которые отображали визуально (не)привлекательные изображения для (не)здоровых рецептов (M=-0,026, SE=0,034) и базовыми списками (M=0,0087, SE=0,034). : F(1,238)=0,42, p=0,52, что говорит о том, что наши визуальные манипуляции не повлияли на уровень удовлетворенности пользователя.

Помимо [h5] и [H5], мы не ожидали изменений в удовлетворенности пользователей, если сочетать переоценку здоровья и визуальные манипуляции. Помимо того, что не было обнаружено значительного взаимодействия (см. Таблицу 7: «Визуальное * Ранжирование»), мы проверили предельное влияние четырех условий на уровень удовлетворенности пользователя на предмет любых изменений. На рис. 7 показано, что сообщаемая удовлетворенность пользователей практически одинакова для всех условий (например, обратите внимание на усеченную ось Y), что свидетельствует об отсутствии дополнительных комбинированных эффектов нашего ранжирования и визуальных манипуляций.Наконец, хотя дисперсионный анализ не предоставил доказательств различий между условиями, мы провели тесты на эквивалентность, чтобы проверить, действительно ли оба основных эффекта отсутствовали, а не просто не были обнаружены [ср. Лейкенс и др. (2018)]. Используя два односторонних t-теста в Stata для каждого основного эффекта (Dinno, 2017), мы получили доказательства отсутствия двух основных эффектов (оба p <0,001), подтвердив [h5] и [H5], что удовлетворенность пользователей была не зависит от визуальных манипуляций и манипуляций с рейтингом здоровья.

РИСУНОК 7 .Предельное влияние на удовлетворенность пользователей в нашем дизайне 2 × 2 в рамках тематики (т. е. Рейтинг популярности и здоровья, визуальные манипуляции с изображениями или нет).

3.2.2 Моделирование удовлетворенности пользователей

Мы также попытались смоделировать уровень удовлетворенности пользователей с помощью различных функций рецептов и списков, а также характеристик пользователей. Однако нам не удалось сформировать значимую многоуровневую регрессионную модель (т. е. она не прошла критерий Вальда χ2), так как модель R 2 была слишком низкой (3%), даже при включении всех признаков. 9 Для дальнейшего исследования мы рассчитали корреляцию между выбранной оценкой FSA и удовлетворенностью пользователей, но не обнаружили значимой связи: r(956)=-0,017, p = 0,50. Это подтвердило наши выводы о том, что мы можем поддерживать выбор более здоровой пищи без снижения уровня удовлетворенности пользователей.

3.3 Прогнозирование поведения при выборе в списке рецептов

Наконец, мы попытались предсказать, какой рецепт будет выбран из списка восьми альтернатив, на основе свойств рецепта и характеристик списка. С этой целью мы выполнили два условных логистических регрессионных анализа выбранных рецептов для каждого списка, опуская пользовательские характеристики, поскольку они были постоянными для каждого списка. В Таблице 8 представлены две модели, одна «Полная модель» и одна «Упрощенная модель», которые были сгруппированы на уровне пользователя. Каждая модель различала три категории переменных: функции списка и рецепта, полезность рецепта и функции изображения. Полная модель, которая разделяла полезность для здоровья (например, количество жира на 100 г) и визуальную привлекательность (например,г., Яркость) в признаки более низкого уровня, имел несколько более высокий псевдо R 2 (0,053 по сравнению с 0,016).

ТАБЛИЦА 8 . Две модели условной логистической регрессии, сгруппированные на уровне пользователя, использующие функцию рецепта и списка для прогнозирования выбранного рецепта.

Мы обсуждаем Таблицу 8 сверху вниз. Во-первых, в соответствии с нашим предыдущим анализом, он показал, что если рецепт занимает более высокое место в списке результатов поиска, вероятность того, что он будет выбран, выше: 90 166 p 90 167 < 0. 001 для обеих моделей. Напротив, было обнаружено, что популярность рецепта отрицательно влияет на вероятность его выбора: p < 0,001 для обеих моделей. Это возможно удивительный результат. было связано с тем, что популярные рецепты заняли первое место в двух условиях рейтинга популярности, 10 , что было зафиксировано «Положением в списке». С другой стороны, популярные рецепты также в среднем были несколько вреднее для здоровья [см. также Trattner et al. (2017)], страдающих от негативных изменений в наших трех условиях лечения.

Что касается полезности рецепта, мы обнаружили, что чаще выбирают нездоровые рецепты. Рецепты с более высокими показателями FSA (т. е. более вредные для здоровья), а также рецепты с более высоким уровнем насыщенных жиров ( p < 0,001) и сахара ( p < 0,05) выбирались с большей вероятностью. Однако ненасыщенные жиры снижали эту вероятность ( p < 0,001 в полной модели). Наконец, таблица 8 подтверждает наши более ранние выводы о том, что рецепты с визуально привлекательными изображениями выбирались с большей вероятностью ( p < 0. 001), который в этой модели приписывался уровню яркости и энтропии изображения (оба: p < 0,001).

4 Обсуждение

Популярные в Интернете рецепты, как правило, содержат много определенных питательных веществ, таких как жиры и натрий (Trattner et al., 2018). К сожалению, высокая распространенность популярных рецептов в интерфейсах поиска еды усиливает нездоровые привычки в еде среди пользователей. Чтобы облегчить это, мы исследовали, может ли изменение визуальной привлекательности изображений рецептов, а также ранжирование рецептов по их баллу FSA способствовать выбору здоровой пищи без снижения удовлетворенности пользователей.В этой статье впервые в области поиска информации (о продуктах питания) описывается, как должны быть представлены результаты поиска, а не оптимизация того, какие элементы (например, рецепты) следует извлекать [ср. Хелми и др. (2015), Ghenai et al. (2020)]. Кроме того, он показывает, как можно смоделировать визуальную привлекательность, а также использовать ее для управления предпочтениями пользователей.

Одним из достоинств исследования является то, что в нем представлены как простые, так и сложные модели, результаты которых могут быть распространены на другие приложения и области.Наша проверка гипотез с помощью простых дисперсионных анализов указывает на то, что два фактора могут быть использованы для расширения возможностей пользователей при принятии решений о еде. С помощью простой переоценки здоровья (т. е. балла FSA рецепта) и основанной на модели адаптации изображений рецептов с точки зрения их визуальной привлекательности (т. е. с помощью нашего предварительного исследования) мы представляем два способа представления результатов поиска. результаты могут быть переработаны для поддержки более здоровых пищевых привычек. Эти эффекты также подтверждаются более сложной моделью линейной регрессии, которая показывает, что характеристики пользователя гораздо менее важны при принятии решения о еде, чем характеристики рецепта (в нашем исследовании: визуальная привлекательность) и эффекты положения (в нашем исследовании: переоценка состояния здоровья). ).

Наши результаты имеют значение для исследований в области здорового питания и цифровых пищевых стимулов [ср. Мирш и др. (2017)]. Во введении мы обсудили три типа подталкивания [связанных с познанием, аффектом и поведением (Cadario and Chandon, 2020)], которые могут способствовать принятию решений о здоровом питании. Хотя считается, что пользователи и покупатели должны быть обучены принятию более здоровых пищевых привычек [т.Рисунок 1 (Health UK and Agency, 2016)], кажется, что пользователи с большей вероятностью будут убеждены аффективно-ориентированными подталкиваниями (например, посредством визуальной привлекательности изображений еды), а также поведенчески-ориентированными подталкиваниями (например, позицию в списке). Эти типы подталкивания были исследованы в «офлайн-контексте» (Kallbekken and Sælen, 2013; Bergeron et al., 2019), а также в нескольких онлайн-экспериментах с пользователями (Elsweiler et al., 2017; Ghenai et al., 2020). Тем не менее, наше исследование является первым, в котором и поиск рецептов, и подсказки о еде объединены в интерфейсе поиска, который может служить отправной точкой для более сложной работы. Например, хотя мы использовали только неперсонализированный подход к автозаполнению, цифровые подсказки также можно было бы сочетать с алгоритмами, которые могут отдавать приоритет интересу пользователя к здоровой пище (Musto et al., 2020).

4.1 Основные результаты

Что касается визуальной привлекательности, вклад этого исследования двоякий. Во-первых, в нашем основном исследовании мы подчеркнули, как визуальная привлекательность изображения влияет на предпочтения пользователей, поскольку более здоровые рецепты с большей вероятностью будут выбираться, если они сопровождаются визуально привлекательной фотографией.Это было показано путем сравнения вариантов в разных условиях, а также путем моделирования взаимосвязи между основными характеристиками изображения (например, яркостью, красочностью) и выбранной оценкой FSA. В частности, мы расширили наши знания об онлайн-выборе рецептов, поскольку мы проверили этот принцип в реальной задаче поиска со списками рецептов, а не в эксперименте по выбору с парами рецептов, как это было сделано Elsweiler et al. (2017). Во-вторых, наше предварительное исследование показывает, как различные характеристики изображения связаны с визуальной привлекательностью.Он одним из первых специально связал эти особенности с человеческими суждениями о визуальной привлекательности. При этом мы подтвердили выводы о том, что особенности изображения могут предсказывать привлекательность или популярность изображения (Khosla et al., 2014), а также что пользователи предвзято относятся к визуально привлекательным изображениям еды (Elsweiler et al., 2017). Хотя есть возможность повысить точность нашей модели визуальной привлекательности, ее можно использовать в будущих исследованиях для управления предпочтениями пользователей, например, в качестве эмоционально ориентированного подталкивания к еде (Cadario and Chandon, 2020).

Кроме того, наша переоценка здоровья «после получения» также является новым вкладом в область IR. Мы сообщили о сильном влиянии порядка презентации на выбранную оценку FSA. Это согласуется с литературой по психологии, в которой описывается, как люди предпочитают предметы, расположенные первыми в списке (Mantonakis et al. , 2009; Carney and Banaji, 2012). В то время как исследования меню ресторана показывают так называемый «краевой эффект» [т. е. варианты, перечисленные в верхней и нижней части списка, выбираются чаще (Bar-Hillel, 2015)], мы не находим доказательств существования «нижней части списка». предпочтения.Вместо этого принцип «первым пришел, первым обслужен», кажется, применяется к онлайн-выбору рецептов.

Хотя эффект порядка представления кажется простым, на самом деле его часто упускают из виду в исследованиях, в которых пользователи оценивают ИИ. Большинство предпочтений пользователей или потребителей, если на то пошло, скорее зависят от контекста (Bettman et al., 1998) и могут управляться небольшими адаптациями в среде выбора или архитектуре (Thaler and Sunstein, 2009; Johnson et al., 2012). Алгоритмические подходы к персонализации продуктов питания предполагают, что предпочтения пользователей довольно жесткие (Freyne and Berkovsky, 2010; Trattner and Elsweiler, 2017a), в то время как в действительности пользователь также может быть восприимчив к несколько «менее релевантным» результатам поиска [cf. Макни и др. (2006)]. Об этом свидетельствует тот факт, что мы не обнаружили различий в удовлетворенности пользователей в зависимости от условий.

4.2 Ограничения

Возможны некоторые опасения по поводу аспектов пользовательской оценки. Мы не смогли провести различие между воспринимаемой привлекательностью списка (PLA) и удовлетворенностью выбором (CS), как это сделано в Willemsen et al. (2016), но мы использовали единственный аспект, названный «Удовлетворенность пользователей». Хотя это контрастирует с нашими гипотезами, мы смогли достоверно вывести один аспект пользовательской оценки, который охватывает элементы, связанные как с PLA, так и с CS.Следовательно, разумно, что возможные негативные последствия для оценки пользователем списка результатов поиска, а также выбранного рецепта также измеряются этим аспектом.

Мы столкнулись с проблемами при записи ответов пользователей о веганских или вегетарианских предпочтениях в еде. Хотя это могло исказить наши результаты из-за использования рецептов на основе мяса (см. Таблицу 3), мы обнаружили, что контроль любых диетических ограничений в наших моделях не оказывает существенного влияния на наши результаты.Более того, мы сообщили о больших частичных эффектах для двух наших основных предикторов (т. е. визуальной привлекательности и позиции в списке), которые вряд ли могут быть результатом различий в пищевых привычках.

Кроме того, возможно, что наш прототип онлайн-поиска (см. рис. 4) не полностью отражает предпочтения пользователей в еде, поскольку предлагает лишь небольшое количество результатов поиска (т. е. 32 рецепта) всего по четырем типам рецептов. (например, гамбургеры, карри, пасты и салаты). Например, если пользователю нужно найти блюдо из макарон, но ему не нравится этот тип еды, он по своей сути будет менее удовлетворен всеми вариантами.Кроме того, также возможно, что большая база данных AllRecipes.com содержит рецепты, которые очень вредны для здоровья, но также очень популярны (Trattner et al., 2017). Это может привести к тому, что пользователи будут игнорировать возможную пользу для здоровья от других рецептов, отдавая предпочтение такому популярному рецепту при поиске еды для приготовления. Однако мы не считаем, что это оказало бы значительное влияние, поскольку средний рейтинг рецептов, использованных в этом исследовании, составляет 4,4 звезды, что указывает на то, что наши рецепты по-прежнему относительно популярны.Более того, мы хотим подчеркнуть, что наши результаты не показывают различий в удовлетворенности пользователей во всех условиях. Тем не менее, мы определенно выступаем за проверку наших результатов в более крупном исследовании, в котором пользователям предлагается более широкий набор рецептов на выбор.

Можно утверждать, что некоторые эффекты порядка возникли, потому что пользователи ожидали, что списки рецептов будут ранжироваться на основе популярности, как это делается на большинстве веб-сайтов (Trattner et al., 2018). Хотя можно утверждать, что эффективность переоценки здоровья будет снижена, если пользователи будут явно уведомлены об этом, более ранние исследования показали, что подталкивания все еще могут работать, когда пользователи проинформированы о них (Loewenstein et al. , 2015). Более того, мы не наблюдали каких-либо различий в удовлетворенности пользователей в зависимости от условий для пользователей с разным уровнем здоровья, о котором они сообщали, что могло бы сыграть роль при проверке списка рецептов. На самом деле, большинство персонализированных списков рецептов, например, в системах рекомендаций по еде, оптимизированы для релевантности (Trattner and Elsweiler, 2017a), что может в конечном итоге быть основано на здоровье, а не на популярности.

Наконец, в нашем исследовании мы сосредоточились на основных блюдах. Вполне возможно, что переоценка здоровья может быть менее эффективной или даже привести к снижению удовлетворенности пользователей другими типами блюд.Например, исследование систем рекомендаций по еде, основанных на знаниях, показывает, что выбор десертов определяется различными характеристиками целей питания по сравнению с основными блюдами (Musto et al., 2020). Мы хотели бы призвать будущих участников также изучить другие типы блюд, а также другие ключевые слова рецептов, чтобы дополнительно изучить эффективность переоценки здоровья и визуальной привлекательности в поддержку выбора здоровой пищи.

4.3 Будущие исследования

Одним из интересных направлений будущих исследований является разработка более сложной модели визуальной привлекательности.Хотя в этой статье используется параметрическая линейная регрессия, непараметрическое машинное обучение можно использовать для оптимизации производительности модели, а также для изучения более сложных скрытых функций изображения. Кроме того, манипулирование визуальной привлекательностью в текущем исследовании основано на ручном выборе и манипулировании существующими изображениями. Хотя весь выбор и адаптация изображений базы данных удовлетворили поставленным нами требованиям, было бы интересно разработать подход, при котором это можно было бы делать автоматически.

Мы хотели бы подчеркнуть, что уроки, извлеченные в этом исследовании, могут быть использованы за пределами существующих систем поиска продуктов питания и диверсифицированы в других областях. Например, использование стратегии ранжирования, не основанной на популярности, может также применяться к другим функциям, кроме здоровье, например, путем повторного ранжирования списка фотокамер в интернет-магазине по цене или возможностям масштабирования. Междисциплинарное использование моделей визуальной привлекательности также возможно, но это следует делать осторожно, так как это может потребовать дополнительных этических соображений.Например, было бы желательно, чтобы интернет-магазины продвигали определенные товары с целью максимизации прибыли посредством изменения их визуального представления? Поскольку соответствующие методы уже применяются, например, Netflix персонализирует изображения для предварительного просмотра для телесериалов в соответствии с жанровыми предпочтениями пользователя (Gomez-Uribe and Hunt, 2015), это должно быть интересной темой для будущих исследований, чтобы изучить этические последствия визуального восприятия. адаптации.

Кроме того, это исследование было сосредоточено на выборе продуктов питания в Интернете.Было бы очень полезно и интересно лучше понять, как такие онлайн-выборы трансформируются в реальное поведение. Например, предыдущие исследования в области энергосбережения показывают, что человеко-компьютерная инфраструктура может способствовать краткосрочному изменению поведения, а более высокий уровень удовлетворенности пользователей увеличивает вероятность того, что онлайн-выборы будут реализованы на практике (Starke et al. , 2017). Тем не менее, существует несколько исследований диетических вмешательств, которым помогают технологии или ИИ. Следовательно, было бы интересно отслеживать здоровье пользователей приложения рецептов, подобного нашему, в течение более длительного периода времени.

Таким образом, данное исследование носит междисциплинарный характер. Он использует подходы из таких областей, как поиск информации и поведенческая экономика, чтобы улучшить состояние искусственного интеллекта пищевых продуктов. Мы считаем, что использование такого широкого охвата имеет основополагающее значение для решения проблем, связанных со здоровым питанием. Мы призываем к развертыванию дополнительных исследований, в которых алгоритмическая оптимизация сочетается с цифровыми подталкиваниями и строгой пользовательской оценкой.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, представленные в этом исследовании, можно найти в следующем онлайн-репозитории: https://github.com/alainstarke/RecipeSearch.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены этическим советом Группы взаимодействия человека и технологий Технологического университета Эйндховена, Нидерланды.

Письменное информированное согласие на участие в этом исследовании не требовалось в соответствии с национальным законодательством и институциональными требованиями.

Вклад автора

CT разработала прототип поиска и предоставила набор данных рецептов.AS собрала и проанализировала данные исследования пользователей. AS и CT составили черновик рукописи, а MW прокомментировал последующие черновики рукописи. AS и MW внесли свой вклад в дизайн исследования. AS, MW и CT интерпретировали результаты. Все авторы выступают поручителями.

Финансирование

Это исследование частично стало возможным благодаря финансированию программы Niels Stensen Fellowship.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим Марит Лоонен, Квинтен Маес, Кристель ван ден Ньювенхуизен и Йорис ван Рейн за их невероятную поддержку в настройке прототипа поиска и сборе данных.

Сноски

1 Значения для этих функций были получены с использованием OpenIMAJ Java Framework, v1.3.5: http://www.openimaj.org. Пожалуйста, обратитесь к Trattner et al. (2018) для более подробной информации.

2 Под энтропией здесь понимается среднее количество информации, закодированной на одно изображение (точку) (Тум, 1984), которое обычно выше для «сфокусированных» изображений.

3 https://lucene.apache.org/

4 https://twitter.github.io/typeahead.js

5 Хотя на некоторых веб-сайтах распространены более крупные списки результатов поиска, мы хотели избежать эффектов перегрузки выбором [ср. Шайбенне и др. (2010)], что может еще больше подтолкнуть пользователей к выбору первого варианта, что является возможным последствием показа большого количества элементов (Bollen et al. , 2010).

6 Анализы в этом подразделе также проводились без пользователей, у которых была аллергия ( N = 37), но это существенно не повлияло на результаты.

7 Хотя структура нашего набора данных, состоящего из четырех испытаний на пользователя, требует многоуровневого регрессионного анализа, коэффициент кластеризации ρ для обеих моделей был равен нулю. Это означало, что обычной регрессии было достаточно.

8 Аналогичен анализу, проведенному в предыдущем подразделе, за исключением пользователей, сообщивших о наличии аллергии, что существенно не повлияло на результаты.

9 Примечание. Было обнаружено, что большая часть дисперсии удовлетворенности пользователей сгруппирована на уровне пользователей, что, вероятно, вызвало высокие значения η 2 для модели, представленной в таблице 7.

10 Мы проверили, было ли направление влияния рейтинга популярности вызвано наличием других предикторов в модели, но на значение β не повлияло удаление других предикторов.

Ссылки

Асано, Ю.М., и Бирманн, Г. (2019). Растущее использование и сохранение безмясных диет в данных онлайн-рецептов. Нац. Поддерживать. 2, 621–627. doi:10.1038/s41893-019-0316-0

CrossRef Full Text | Google Scholar

Бержерон, С., Дойон, М., Соле, Л., и Лабрек, Дж. (2019). Использование идей поведенческой экономики, чтобы подтолкнуть людей к более здоровому выбору еды вне дома: ресторанный эксперимент. Качество пищевых продуктов. Предпочитать. 73, 56–64. doi:10.1016/j.foodqual.2018.12.001

CrossRef Full Text | Google Scholar

Беттман Дж. Р., Люс М. Ф. и Пейн Дж. В. (1998). Процессы конструктивного потребительского выбора. Дж. Консум. Рез. 25, 187–217. doi:10.1086/209535

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боллен, Д., Knijnenburg, B.P., Willemsen, M.C., and Graus, M. (2010). «Понимание перегрузки выбора в рекомендательных системах», в материалах четвертой конференции ACM по рекомендательным системам, Барселона, BCN, 26–30 сентября 2010 г. (Нью-Йорк: ACM), 63–70.

Google Scholar

Кадарио Р. и Чандон П. (2020). Какие подталкивания к здоровому питанию работают лучше всего? метаанализ полевых экспериментов. Марк. науч. 39, 465–486. doi:10.1287/mksc.2018.1128

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карвалью, М., Каден Р., Пикард Д., Сулье Л., Том Н. и Корд М. (2018). «Кросс-модальный поиск в контексте кулинарии: изучение семантических вложений текста и изображения», на 41-й международной конференции ACM SIGIR по исследованиям и разработкам в области информационного поиска, 35–44.

Google Scholar

Чан, Р.С.М., и Ву, Дж. (2010). Профилактика избыточного веса и ожирения: насколько эффективен современный подход общественного здравоохранения. Междунар. Дж. Окружающая среда. Рез. Общественное здравоохранение 7, 765–783. дои: 10.3390/ijerph7030765

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Чен, Дж. Дж., Нго, К. В., и Чуа, Т. С. (2017). «Кросс-модальный поиск рецептов с богатыми пищевыми атрибутами», в материалах 25-й международной конференции ACM по мультимедиа, октябрь 2017 г., Маунтин-Вью, Калифорния, США. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 1771–1779 гг.

Google Scholar

Cunningham, SJ, and Bainbridge, D. (2013). «Анализ кулинарных запросов: последствия для поддержки приготовления пищи в свободное время», в iConference 2013 Proceedings, Форт-Уэрт, Техас, США, 12–15 февраля.(iSchools), 112–123.

Google Scholar

Демарк К., Хараламбидес Л., Хилтон Д. Дж. и Варокье Л. (2015). Подталкивание к устойчивому потреблению: использование описательных норм для поощрения поведения меньшинств в реалистичной среде онлайн-покупок. Дж. Окружающая среда. Психол. 43, 166–174. doi:10.1016/j.jenvp.2015.06.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Динно, А. (2017). Tost: два односторонних теста на эквивалентность. Статический программный пакет.

Google Scholar

EBizMBA. Топ-15 лучших сайтов с рецептами (2020).

Экстранд, доктор медицинских наук, и Виллемсен, М.С. (2016). «Бихевиоризма недостаточно: лучшие рекомендации через слушание пользователей», в материалах 10-й конференции ACM по рекомендательным системам , 15–19 сентября, Бостон, Массачусетс, США. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 221–224.

Google Scholar

Эль-Досуки М., Рашад М., Хамза Т. и Эль-Бассиуни А.(2012). «Рекомендации по еде с использованием онтологии и эвристики», на Международной конференции по передовым технологиям и приложениям машинного обучения, Каир, Египет, 8–10 декабря (Нью-Йорк: Springer), 423–429.

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Эльсвейлер Д., Траттнер К. и Харви М. (2017). «Использование предубеждений при выборе продуктов питания для рекомендаций по более здоровым рецептам», в материалах 40-й международной конференции ACM SIGIR по исследованиям и разработкам в области информационного поиска , Токио, Япония, 7–11 августа. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 575–584.

Google Scholar

Фаул Ф., Эрдфельдер Э., Бюхнер А. и Ланг А.-Г. (2009). Статистический анализ мощности с использованием G*Power 3.1: тесты для корреляционного и регрессионного анализа. Поведение. Рез. Методы 41, 1149–1160. doi:10.3758/brm.41.4.1149

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Фрейн Дж. и Берковски С. (2010). «Интеллектуальное планирование питания: рекомендации по персонализированным рецептам», Материалы 15-й международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам, Гонконг, CN-HK, 7–10 февраля 2010 г., стр. 321–324.

Google Scholar

Ферст Т., Коннорс М., Бизоньи К.А., Собал Дж. и Фальк Л.В. (1996). Выбор продуктов питания: концептуальная модель процесса. Аппетит 26, 247–266. doi:10.1006/appe.1996.0019

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Ge, M. , Ricci, F., and Massimo, D. (2015). «Система рекомендаций по здоровому питанию», Материалы 9-й конференции ACM по системам рекомендаций , Вена, Австрия, 16–20 сентября.(Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 333–334.

Google Scholar

Генай, А., Смакер, доктор медицины, и Кларк, К.Л. (2020). «Размышление вслух для понимания факторов, влияющих на онлайн-поиск информации о здоровье», в материалах конференции 2020 года по взаимодействию и поиску информации человеком , Ванкувер, Британская Колумбия, Канада, 14–18 марта. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 273–282.

Google Scholar

Гланц К., Бэзил М., Майбах, Э., Голдберг, Дж., и Снайдер, Д. (1998). Почему американцы едят то, что они делают: вкус, питательная ценность, стоимость, удобство и контроль веса влияют на потребление пищи. Дж. Ам. Рацион питания. доц. 98, 1118–1126. doi:10.1016/s0002-8223(98)00260-0

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Гомес-Урибе, Калифорния, и Хант, Н. (2015). Система рекомендаций netflix: алгоритмы, ценность для бизнеса и инновации. ACM Trans. Управление Инф. Сист. 6, 1–19.

Google Scholar

Гребитус, К., Роско, Р. Д., Ван Лоо, Э. Дж., и Кула, И. (2020). Экологически чистая вода в бутылках: как подталкивание и поиск в Интернете влияют на выбор потребителей. Дж. Чистый. Произв. 267, 121930. doi:10.1016/j.jclepro.2020.121930

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хелми Т., Аль-Назер А., Аль-Бухитан С. и Икбал А. (2015). Онтологии здоровья, питания и профиля пользователя для персонализированного поиска информации. Проц. вычисл.науч. 52, 1071–1076. doi:10.1016/j.procs.2015.05.114

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Яннах Д., Занкер М., Фельферниг А. и Фридрих Г. (2010). Рекомендательные системы: введение (Кембридж: издательство Кембриджского университета).

Янушевская Р., Пеняк З. и Вербеке В. (2011). Анкета по выбору продуктов питания пересмотрена в четырех странах. он все еще измеряет то же самое? Аппетит 57, 94–98. doi:10.1016/j.appet.2011.03.014

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Джонсон, Э.J., Shu, S.B., Dellaert, B.G.C., Fox, C., Goldstein, D.G., Häubl, G., et al. (2012). Помимо подталкивания: инструменты архитектуры выбора. Марк. лат. 23, 487–504. doi:10.1007/s11002-012-9186-1

CrossRef Full Text | Google Scholar

Kallbekken, S., and Sælen, H. (2013). «Подталкивание» гостей отеля к сокращению пищевых отходов в качестве беспроигрышной экологической меры. Экон. лат. 119, 325–327. doi:10.1016/j.econlet.2013.03.019

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Хосла А., Дас Сарма, А., и Хамид, Р. (2014). «Что делает изображение популярным?» in Материалы 23-й международной конференции по всемирной паутине , Сеул, Корея, 7–11 апреля. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 867–876.

Google Scholar

Китамура К. , Ямасаки Т. и Айзава К. (2009). «Foodlog: захват, анализ и поиск личных изображений еды через Интернет», в материалах мультимедийного семинара ACM 2009 по мультимедиа для приготовления пищи и приема пищи , Пекин, Китай, 18–24 октября.(Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 23–30.

Google Scholar

Knijnenburg, B.P., and Willemsen, M.C. (2015). «Оценка рекомендательных систем с пользовательскими экспериментами», в Справочник по рекомендательным системам (Нью-Йорк: Springer), 309–352.

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Knijnenburg, B.P., Willemsen, M.C., and Hirtbach, S. (2010). «Получение рекомендаций и предоставление отзывов: пользовательский опыт рекомендательной системы», Международная конференция по электронной коммерции и веб-технологиям, Бильбао, Испания, 30 августа — 3 сентября (Springer), 207–216.

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Лакенс Д., Шил А. М. и Исагер П. М. (2018). Тестирование эквивалентности для психологических исследований: учебное пособие. АМППП 1, 259–269. doi:10.1177/2515245918770963

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Левенштейн Г., Брайс К., Хагманн Д. и Раджпал С. (2015). Предупреждение: вас вот-вот подтолкнут. Поведение. науч. пол. 1, 35–42. doi:10.1353/bsp.2015.0000

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Мантонакис, А., Родеро, П., Лесшаев, И., и Хасти, Р. (2009). Порядок выбора: влияние последовательного положения на предпочтения. Психология. науч. 20, 1309–1312. doi:10.1111/j.1467-9280.2009.02453.x

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Макни С.М., Ридл Дж. и Констан Дж.А. (2006). «Быть ​​точным недостаточно: как метрики точности навредили рекомендательным системам», в расширенных рефератах CHI’06 о человеческом факторе в вычислительных системах, Монреаль, КК, 22–27 апреля 2006 г., 1097–1101.

Google Scholar

Мин, В., Цзян, С., Сан, Дж., Ван, Х., Лю, X., и Херранц, Л. (2016). «Быть ​​суперповаром: совместные атрибуты еды и мультимодальное моделирование контента для поиска и исследования рецептов», в транзакциях IEEE по мультимедиа 19 (IEEE), 1100–1113.

Google Scholar

Мирш Т., Лерер К. и Юнг Р. (2017). «Цифровое подталкивание: изменение поведения пользователей в цифровой среде», Материалы 13-й международной конференции по Wirtschaftsinformatik (WI) 2017, Санкт-Галлен, Швейцария, 12–15, 13 февраля (Ассоциация информационных систем.Электронная библиотека АИС (АИСеЛ)), 634–648.

Google Scholar

Мор Б., Долгополова И. и Розен Дж. (2019). Влияние секса и самоконтроля на эффективность подталкивания в снижении калорийности пищи во время заказа фаст-фуда. Appetite 141, 104314. doi:10.1016/j.appet.2019.06.006

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Морли Б., Скалли М., Мартин Дж. , Нивен П., Диксон Х. и Уэйкфилд М. (2013). Какие типы маркировки меню питания побуждают потребителей выбирать менее калорийный фаст-фуд? Экспериментальное исследование. Аппетит 67, 8–15. doi:10.1016/j.appet.2013.03.003

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Мусто, К., Траттнер, К., Старке, А., и Семераро, Г. (2020). «На пути к основанной на знаниях системе рекомендаций по продуктам питания, использующей целостные пользовательские модели», в материалах 28-й конференции ACM по пользовательскому моделированию, адаптации и персонализации , Генуя, Италия, 12–18 июля. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 333–337.

Google Scholar

Нивен, П., Морли Б., Диксон Х., Мартин Дж., Джонс А., Петерсен К. и др. (2019). Влияние маркировки звездой здоровья на полезность выбора блюд из фаст-фуда для взрослых: экспериментальное исследование. Аппетит 136, 146–153. doi:10.1016/j.appet.2019. 01.018

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Of Health UK D и Agency FS (2016). Руководство по созданию этикетки пищевой ценности на лицевой стороне упаковки для расфасованных продуктов, продаваемых через розничные торговые точки.

Google Scholar

Палойоки, П.и Туоми-Грён, Т. (2001). Сложность выбора продуктов питания в повседневном контексте. Междунар. Дж. Консум. Стад. 25, 15–23. doi:10.1111/j.1470-6431.2001.00140.x

CrossRef Full Text | Google Scholar

Пир Э., Брандимарт Л., Самат С. и Аквисти А. (2017). Beyond the turk: ​​альтернативные платформы для краудсорсинговых поведенческих исследований. Дж. Экспл. соц. Психол. 70, 153–163. doi:10.1016/j.jesp.2017.01.006

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Пауэр, М.Л. и Щулкин Дж. (2013). Эволюция ожирения . Балтимор (Мэриленд, США: JHU Press).

Риччи Ф., Рокач Л. и Шапира Б. (2011). «Введение в справочник по рекомендательным системам», в Справочник по рекомендательным системам . (Нью-Йорк: Спрингер), 1–35.

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Саид А. и Беллогин А. (2014). Ты то, что ты ешь! отслеживание здоровья посредством взаимодействий с рецептами. [email protected] , 33–36.

Google Scholar

Соле, Л., Massey, C., Perez-Cueto, F.J.A., Appleton, K.M., Dinnella, C., Monteleone, E., et al. (2019). Когда подсказки «Блюдо дня» наиболее эффективны для увеличения выбора овощей? Продовольственная политика 85, 15–27. doi:10.1016/j.foodpol.2019.04.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шефер Х., Хорс-Фрейле С., Карумур Р. П., Калеро Вальдес А., Саид А., Торкамаан Х. и др. (2017). «На пути к (осведомленным) рекомендательным системам о здоровье», Материалы международной конференции по цифровому здравоохранению 2017 г., Лондон, Великобритания, 2–5 июля.(Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 157–161.

Google Scholar

Шайбенне Б., Грайфенедер Р. и Тодд П. М. (2010). Может ли быть слишком много вариантов? метааналитический обзор перегрузки выбором. Дж. Консум. Рез. 37, 409–425. doi:10.1086/651235

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шарма, А., и Косли, Д. (2013). «Работают ли социальные объяснения? изучение и моделирование эффектов социальных объяснений в рекомендательных системах», в Материалы 22-й международной конференции по всемирной паутине , Рио-де-Жанейро, Бразилия, 13–17 мая.(Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 1133–1144.

Google Scholar

Старке А., Виллемсен М. и Снейдерс К. (2017). «Эффективный дизайн пользовательского интерфейса для повышения энергоэффективности в рекомендательной системе на основе раша», в материалах одиннадцатой конференции ACM по рекомендательным системам , Комо, Италия, 27–31 августа. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 65–73.

Google Scholar

Старке, А.Д. , Виллемсен, М.К., и Снейдерс, К. (2020). «С небольшой помощью моих коллег: изображение социальных норм в рекомендательном интерфейсе для содействия энергосбережению», в материалах 25-й международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам , Кальяри, Италия, 17–20 марта. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 568–578.

Google Scholar

Свенссон М., Лааксолахти Дж., Хёк К. и Варн А. (2000). «Рецепт на основе продуктового интернет-магазина», Материалы 5-й международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам, Новый Орлеан, Луизиана, США, 9–12 января.(Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 260–263.

Google Scholar

Талер, Р. Х., и Санстейн, Ч. Р. (2009). Подталкивание: улучшение решений о здоровье, богатстве и счастье . (Лондон, Великобритания: Пингвин).

Тум, К. (1984). Измерение энтропии изображения с приложением к фокусировке изображения. Optica Acta Int. Дж. опт. 31, 203–211. doi:10.1080/713821475

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Траттнер, К.и Эльсвейлер, Д. (2017a). Системы рекомендаций по продуктам питания: важный вклад, проблемы и будущие направления исследований, препринт arXiv arXiv: 1711.02760.

Google Scholar

Траттнер К. и Эльсвейлер Д. (2017b). «Исследование полезности рецептов из Интернета: последствия для систем планирования питания и рекомендаций», Материалы 26-й международной конференции по всемирной паутине, Перт, Австралия, 3–7 апреля. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 489–498.

Google Scholar

Траттнер К., Моссланг Д. и Эльсвейлер Д. (2018). О предсказуемости популярности онлайн-рецептов. EPJ Data Sci. 7, 20. doi:10.1140/epjds/s13688-018-0149-5

CrossRef Full Text | Google Scholar

Ван Эрп М., Рейнольдс К., Мейнард Д., Старке А. Д. и Ибаньес-Мартин Р. (2020). Использование обработки естественного языка и искусственного интеллекта для изучения пищевой ценности и устойчивости рецептов и продуктов питания. Перед. Артиф. Интел. 3. 621577. doi:10.3389/frai.2020.621577

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

ван Пинкстерен Ю., Гелейнсе Г. и Камстиг П. (2011). «Получение меры сходства рецептов для рекомендации здоровых блюд», Материалы 16-й международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам, Пало-Альто, Калифорния, США, 13–16 февраля. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 105–114.

Google Scholar

West, R., Уайт Р.В. и Хорвиц Э. (2013). «От файлов cookie до поваров: взгляды на модели питания на основе анализа журналов использования Интернета», в материалах 22-й международной конференции по всемирной паутине, Рио-де-Жанейро, Бразилия, 13–17 мая. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Ассоциация вычислительной техники), 1399–1410 гг.

Google Scholar

Willemsen, M.C., Graus, M.P., и Knijnenburg, B.P. (2016). Понимание роли диверсификации скрытых функций в сложности выбора и удовлетворенности. Модель пользователя.Пользовательская адаптация. Интер. 26, 347–389. doi:10.1007/s11257-016-9178-6

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Ян, Л., Хси, К.-К., Ян, Х., Поллак, Дж. П., Делл, Н., Белонгие, С., и др. (2017). Yum-me: персонализированная система рекомендаций по приему пищи на основе питательных веществ. ACM Trans. Инф. Сист. 36, 1–31. doi:10.1145/3072614

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

45 полезных рецептов на Новый год

Хорошо питаться не значит жертвовать вкусом.Придерживайтесь этих новогодних обещаний с помощью этих вкусных, быстрых, простых и полезных рецептов.

Это правда? 2020 год на исходе? Мужчина. Дорогое время, спасибо за то, что не двигались достаточно быстро через этот пожар в мусорном баке! Обычно время ускоряется, но 2020 год длился вечно. Март продлился 9 месяцев. Тьфу 😩 

Мой следующий вопрос: у вас большие планы и планы на новый год? Типа, записаться на этот танцевальный класс и следовать новой причудливой диете?

Вот что.Я очень, очень, очень настоятельно призываю вас пойти на урок танцев, как только эта сделка с пандемией будет заключена, но я дважды призываю вас НЕ садиться на модную диету. Вот так не получится. Это верный способ убить вашу решимость в течение первых нескольких недель.

Хотите знать, что работает? Меньшие изменения и достижимые (реалистичные) цели.

Типа, убери сахар. Может быть, вы можете добавить больше овощей и фруктов в свой ежедневный рацион. Ешьте больше рыбы. Пейте намного больше воды. Или ГОТОВЬТЕ БОЛЬШЕ! ДА, готовьте дома.Я здесь, чтобы помочь с этим! 😉

Сделайте закладку на ДИЕТУ, потому что, согласно исследованию Джона Хопкинса, люди, которые едят домашнюю пищу, потребляют меньше калорий, чем те, кто ест вне дома. Люди, которые едят домашнюю еду, потребляют меньше углеводов, жиров и сахара, чем те, кто меньше готовит.

Если вы полностью готовы к более здоровым изменениям, вот коллекция моих любимых рецептов здоровой пищи на Новый год, которые не оставят вас голодными в конце дня.

Надеюсь, они вдохновят вас на приготовление здоровой пищи в 2021 году! Счастливого и здорового Нового года!

Идеи здорового завтрака

Фруктовый салат с дыней и ананасом

Этот освежающий Фруктовый салат с дыней, ананасом и ягодами  — это летняя звезда, которую вы ищете! Он идеален в любое время дня и имеет неожиданный свежий вкус!

Кора из замороженного йогурта с ягодами

Замороженный йогурт с великолепными синими и красными ягодами! Вкусный, веселый и полезный десерт!

Радужная миска с протеиновым смузи  

Приготовленный с радугой цветов и удивительным сочетанием вкусов, этот протеиновый смузи-чаша — это простой, удобный и вкусный способ получить   белок   и естественную энергетическую поддержку для вашего дня.

Зеленый чай с яблоком и огурцом 

Сладкий и освежающий утренний напиток, приготовленный из яблок, огурцов, охлажденного зеленого чая и экзотических специй.

Кофейный смузи

Идеальный способ начать утро с кофе, овса, льняных семян и бананов в одном флаконе! Сочетание двух наших любимых утренних напитков, кофе и коктейлей, для тех, кто в дороге.

Здоровые маффины без муки

Супермягкие и полезные маффины с начинкой из овса и бананов, взбитые в блендере.НАСТОЛЬКО вкусно, вы не поверите, что в каждом из них меньше 110 калорий!

Идеи здорового обеда и ужина

Легкий суп с лапшой соба

Простой и легкий 30-минутный суп с лапшой соба, приготовленный с грибами, лапшой и зеленью.

Салат со стейком и дижонской бальзамической заправкой

Этот стейк-салат с протеином, овощами и ароматной дижонской бальзамической заправкой — полезный, быстрый и невероятно вкусный!

Рис с цветной капустой и маслом с чесноком и шпинатом

Легкий, хрустящий, невероятно ароматный рис с цветной капустой и маслом с чесноком — это просто, полезно и удивительно ХОРОШО!

Юго-западный куриный салат

Этот ароматный Юго-западный салат с курицей готовится из свежих овощей, полосок сочной курицы и приправы тако.

Сочные куриные грудки, запеченные в духовке

Простой и легкий способ приготовления идеально сочных и вкусных куриных грудок, запеченных в духовке.

Энчиладас из черной фасоли из индейки

Эти пикантные, сырные энчилады с фаршем из индейки и черной фасолью очень легко приготовить, и они всегда нравятся всем!

Мгновенное пюре из цветной капусты в кастрюле

Сырное, чесночное, ароматное пюре из цветной капусты, приготовленное в мультиварке! Это идеальная, самая вкусная замена картофельному пюре с низким содержанием углеводов!

Обжаренный лосось с лимонно-чесночным сливочным соусом

Быстрый, вкусный, яркий и сливочный ужин из лосося, приготовленный всего в одной сковороде и поданный с невероятным лимонно-чесночным сливочным соусом!

Курица на сковороде в соусе из белого вина

Быстрая и простая обжаренная на сковороде курица с вкусным чесночно-луковым соусом из белого вина, который обязательно понравится любой публике!

Жареная лапша с цуккини

Вкусный, полезный стир-фрай с низким содержанием углеводов, приготовленный из спиральных цуккини и лука с соусом терияки и жареными семенами кунжута.

Рулетики со стейком фахита

Откажитесь от мучных лепешек и приготовьте потрясающую низкоуглеводную версию ваших любимых стейков фахитас!

Сырный суп из цветной капусты

Прекрасная альтернатива классическому сырному супу, приготовленному из цветной капусты, бекона, сыра чеддер и сливок. Этот суп заставит всех вернуться на несколько секунд!

Рецепт салата Кобб

Этот классический американский салат из основного блюда состоит из курицы, авокадо, сладких помидоров, хрустящего бекона, сыра с плесенью и яиц, заправленных легкой заправкой из сыра с плесенью.

Нежные и сочные куриные грудки быстрого приготовления

Как приготовить восхитительно приправленные, идеально нежные и сочные куриные грудки в мультиварке! Можно приготовить из свежей или замороженной куриной грудки.

Рецепт курицы и риса с чесночным маслом

Насыщенный маслянисто-чесночным вкусом и нежными куриными бедрами, этот ужин из курицы и риса в одной кастрюле не оставит равнодушным даже самых привередливых едоков!

Джамбалая Рецепт

Простой и вкусный рецепт джамбалайи, приготовленный в одном горшочке с рисом, курицей, креветками и сосисками.Приготовьте этот южный фаворит всего за 30 минут и приготовьтесь к ужину Марди Гра, который понравится всей семье!

Рецепт свиных отбивных в сливочно-грибном соусе

Сочные, обжаренные на сковороде свиные отбивные, политые насыщенным сливочно-грибным соусом.

Запеченные куриные фрикадельки с чесночно-укропным йогуртовым соусом

Нежные, сочные, идеально приправленные запеченные куриные фрикадельки с восхитительным соусом из йогурта с чесноком и укропом.

Обжаренный стейк с лапшой из цуккини

Интенсивно ароматный и удивительно вкусный жареный стейк и лапша из цуккини, приготовленные всего в одной сковороде для быстрого низкоуглеводного блюда, к которому вы будете возвращаться снова и снова! Эти полезные рецепты к Новому году выглядят все лучше и лучше! Я прав?!

Картофель фри с приправами, запеченный в духовке

Восхитительно приправленный золотистый картофель фри, приготовленный в духовке!

Куриный суп быстрого приготовления

Всего 20 минут до этой удивительной, полезной тарелки куриного супа с лапшой, приготовленного в скороварке!

Курица со сливочным лимоном и спаржей на сковороде

Вкусный, яркий и простой рецепт курицы с лимоном — идеальное легкое блюдо на будний день, которое можно приготовить всего на одной сковороде менее чем за 30 минут.

Чесночный стейк с зеленью и картофель в фольге

ВКУСНЫЙ Стейк и картофель, приправленные чесноком и травами, приготовленные в пакетиках из фольги. Их можно приготовить на гриле ИЛИ в духовке, и они идеально подходят для семейного ужина или встречи на заднем дворе.

Запеченный лосось в масле с чесноком

Нежный и сочный лосось, смазанный невероятным чесночно-масляным соусом и запеченный на сковороде с вашими любимыми овощами.

Лимонные креветки и шпинат со спагетти

Быстрый и невероятно вкусный ужин из спагетти с креветками, шпинатом, помидорами, чесноком и лимонным соком.

Рецепт легкой запеченной куриной грудки

Нежные и сочные, идеально пропеченные куриные грудки! Один и ЕДИНСТВЕННЫЙ метод и рецепт, который вам понадобится для запеченной курицы.

Запеченные свиные отбивные с медом и чесноком

Невероятно нежные и очень сочные свиные отбивные, покрытые липким медово-чесночным соусом и запеченные до восхитительного совершенства.

Запеканка из цветной капусты и брокколи с чесноком и сыром

Легкая версия всеми любимой жирной и сырной запеканки из цветной капусты и брокколи!

Сочные куриные бедра в духовке

Идеально золотистые, нежные и сочные куриные бедра без кожи и костей, приготовленные на плите.

Рецепт обжаренного на сковороде филе с грибным соусом

Один из рецептов приготовления на сковороде идеально нежного, тающего во рту стейка из филе с невероятным сливочно-грибным соусом.

Обжаренный лосось с помидорами и шпинатом

Быстрый и простой обжаренный лосось залит ароматным сливочным соусом без сливок, приготовленным из сгущенного молока, помидоров и молодого шпината.

Курица в томатном соусе Рецепт

Быстрое и простое блюдо на одной сковороде с обжаренными на сковороде куриными грудками, приготовленными в ароматном сливочно-томатном соусе с каперсами.

Фаршированные грибы капрезе

Сырные, чесночные, пикантные и вкусные грибы портобелло, фаршированные плавленым сыром моцарелла, сладкими помидорами черри и свежим базиликом!

Рецепт простого мясного рулета

Начиненный сыром фета и покрытый восхитительной сладкой и острой глазурью, это абсолютно лучший рецепт мясного рулета, который готовится всего за несколько быстрых и простых шагов.

Рецепт куриных грудок, фаршированных спаржей с сыром

Нежные, сочные и аппетитно приправленные куриные грудки, фаршированные плавленым сыром и спаржей.

Идеи здорового десерта

Фруктовый соус из сливочного сыра

Вкусный легкий фруктовый соус со сливочным сыром и простым йогуртом. Просто, но ТАК ХОРОШО!

Сливочный кето-шоколадный мусс

Этот  кремовый кето-шоколадный мусс  – простой рецепт десерта с низким содержанием углеводов, который всем нравится. Насыщенный домашний мусс украшен взбитыми сливками, свежей малиной и шоколадной стружкой.

Яблочное овсяное печенье

Это идеально мягкое и жевательное овсяное печенье наполнено яблоками, овсом и корицей и покрыто простой сладкой глазурью.

Замороженные бананы в шоколаде

Замороженные бананы в шоколаде, посыпанные орехами, кокосовой стружкой и посыпкой.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.