娛樂城|監視在線消費者帖子可能有助於識別食品健康危害

根據疾病控制中心(CDC)的數據,美國每年估計有4800萬例食源性疾病感染病例,導致約128,000例住院和3,000例死亡。在某些情況下,來源是眾所周知的,例如一批污染的碎牛肉在2019年感染了209人的大腸桿菌。但是80%的食物中毒病例是來歷不明的,因此無法告知消費者有害食品聖地亞哥州立大學管理信息系統助理教授David Goldberg希望改善危險食品的可追溯性和溝通方式。在《風險分析》雜誌發表的一項新研究中,他的研究團隊提出了一個新的食品安全監控系統(FSMS),該系統利用網站上發布的消費者評論來識別與食品相關疾病相關的產品。

研究人員利用一種稱為文本挖掘的人工智能技術來分析來自以下兩個網站的評論和評論:兩個網站:全球最大的電子商務零售商Amazon.com;以及消費者可以警告其他人食物中毒事件的網站IWasPoisoned.com。數據庫組成 娛樂城在2000年至2018年期間從亞馬遜隨機選擇的“雜貨和罐頭食品”商品中,有11,190條評論,以及在IWasPoisoned.com上張貼的8,596條食品評論。這兩個數據集使研究人員能夠在分析更多440萬條亞馬遜評論之前測試文本挖掘工具。

這些計算機經過編程,可以識別與食源性疾病相關的單詞,例如“病”,“嘔吐”,“腹瀉”,“發燒”和“噁心”。這產生了一系列標記產品,其中包括特定品牌的蛋白棒,涼茶和蛋白粉。這些計算機標記的產品中有兩個已經被召回。

監測系統中重要的最後一步是由21名食品安全專家組成的小組進行的人工審查。他們的工作是核實產品的風險水平,並為製造商提出補救策略。例如,在發生過敏反應時,專家建議您調查替代成分或修改產品包裝以包括娛樂城評價消費者警告。

在未來的工作中,戈德堡希望創建一種在消費者在線購物時提醒消費者註意食品風險的方法。亞馬遜評論者可以給產品打上星級並發表評論,但是對那些評論進行分類以尋找健康風險是困難且耗時的。 “如果他們的屏幕上彈出一個面板,這將使他們作為消費者更了解情況,並允許他們娛樂城評價做出最終可能會讓他們感到更安全的購買決定。” Goldberg DM,Khan S,Zaman N,Gruss RJ和Abrahams AS引用。使用在線媒體進行售後食品安全監控的文本挖掘方法。 風險分析doi:https://doi.org/10.1111/risa.13651

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