Como a tecnologia vai monitorar os processados?

Cientistas brasileiros pioneiramente treinaram computadores para identificar alimentos em vídeos publicitários de TV, utilizando aprendizado de máquina. A metodologia desenvolvida por pesquisadores da UFMG, UNICAMP e USP permite automação da análise de comerciais com quase 100% de precisão, economizando tempo e oferecendo eficiência na monitorização de conteúdo alimentar em anúncios televisivos. O estudo foi publicado na revista "Public Health Nutrition".

A equipe treinou computadores para reconhecer alimentos em vídeos de comerciais de TV usando dados de gravações de três canais de televisão aberta e dois canais pagos, coletados entre 2018 e 2020. Os computadores analisaram mais de 2 mil horas de vídeos publicitários, identificando 20 mil anúncios não alimentícios e 703 de alimentos. Em testes, a análise de 1.420 anúncios levou 42 minutos, em comparação com as duas semanas que uma equipe de pesquisa levaria manualmente. Além da economia de recursos, o método pode aumentar substancialmente o volume de dados analisados, facilitando a comparação e o compartilhamento de informações entre instituições e pesquisadores.

A ferramenta, ao identificar comerciais de alimentos ultraprocessados, ricos em gorduras saturadas, sódio e açúcar, pode impactar protocolos internacionais de monitoramento de publicidade de alimentos e órgãos reguladores. Michele Rodrigues, da UFMG, acredita que a ferramenta pode contribuir para evidências científicas que embasem políticas públicas visando reduzir a exposição à publicidade de alimentos não saudáveis, potencialmente influenciando escolhas alimentares mais saudáveis. A pesquisa continuará explorando estratégias de marketing, identificação de produtos e expansão para a mídia digital.