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Gli informatici utilizzano il text mining delle recensioni online dei consumatori per identificare gli alimenti che presentano rischi per la salute
Secondo i Centers for Disease Control (CDC), negli Stati Uniti ogni anno vengono contratti circa 48 milioni di casi di malattie di origine alimentare, causando circa 128.000 ricoveri e 3.000 decessi. In alcuni casi, la fonte è ben nota, come un lotto di carne macinata contaminata che ha infettato 209 persone con E. Coli nel 2019. Ma l’80% dei casi di intossicazione alimentare è di origine sconosciuta, rendendo impossibile informare i consumatori di alimenti pericolosi elementi.
David Goldberg, assistente professore di sistemi informativi di gestione presso la San Diego State University, vuole migliorare la tracciabilità e la comunicazione dei prodotti alimentari rischiosi. In un nuovo studio pubblicato dalla rivista Risk Analysis, il suo team di ricerca propone un nuovo sistema di monitoraggio della sicurezza alimentare (FSMS) che utilizza i commenti dei consumatori pubblicati sui siti Web per identificare i prodotti associati a malattie legate al cibo.
I ricercatori hanno utilizzato una tecnologia AI chiamata text mining per analizzare commenti e recensioni da due siti web: Amazon.com, il più grande rivenditore di e-commerce al mondo, e IWasPoisoned.com, un sito in cui i consumatori avvisano gli altri di casi di intossicazione alimentare. Il database consisteva in 11.190 recensioni Amazon selezionate casualmente di “generi alimentari e cibo in scatola” acquistati tra il 2000 e il 2018, insieme a 8.596 recensioni di prodotti alimentari pubblicate su IWasPoisoned.com. Questi due set di dati hanno permesso ai ricercatori di testare gli strumenti di text mining prima di analizzare 4,4 milioni di recensioni in più su Amazon.
I computer erano programmati per riconoscere parole associate a malattie di origine alimentare come “malato”, “vomito”, “diarrea”, “febbre” e “nausea”. Ciò ha portato a un elenco di prodotti contrassegnati che includevano marche specifiche di barrette proteiche, tisane e proteine in polvere. Due dei prodotti segnalati dai computer erano già stati richiamati.
Un importante passo finale nel sistema di monitoraggio è stata una revisione manuale da parte di un gruppo di 21 esperti di sicurezza alimentare. Il loro compito era verificare il livello di rischio di un prodotto e suggerire una strategia di riparazione per il produttore. Ad esempio, nel caso di una reazione allergica, gli esperti raccomanderebbero di studiare ingredienti alternativi o di rivedere la confezione del prodotto per includere un’avvertenza per i consumatori.
Nel lavoro futuro, Goldberg spera di creare un modo per avvisare i consumatori dei rischi dei prodotti alimentari quando fanno acquisti online. I revisori di Amazon possono assegnare ai prodotti una valutazione a stelle e pubblicare commenti, ma è difficile e richiede tempo ordinare le recensioni alla ricerca di rischi per la salute. “Se apparisse un pannello sullo schermo, li renderebbe più informati come consumatori e consentirebbe loro di prendere una decisione di acquisto che alla fine potrebbe farli sentire più sicuri”, afferma Goldberg.