Revolutionising food advertising monitoring: a machine learning-based method for automated classification of food videos
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Food advertising is an important determinant of unhealthy eating. However, analysing a large number of advertisements (ads) to distinguish between food and non-food content is a challenging task. This study aims to develop a machine learning-based method to automatically identify and classify food and non-food ad videos. DESIGN: Methodological study to develop an algorithm model that prioritises both accuracy and efficiency in monitoring and classifying advertising videos. SETTING: From a collection of Brazilian television (TV) ads data, we created a database and split it into three sub-databases (i.e. training, validation and test) by extracting frames from ads. Subsequently, the training database was classified using the EfficientNet neural network. The best models and data-balancing strategies were investigated using the validation database. Finally, the test database was used to apply the best model and strategy, and results were verified with field experts. PARTICIPANTS: The study used 2124 recorded Brazilian TV programming hours from 2018 to 2020. It included 703 food ads and over 20 000 non-food ads, following the protocol developed by the INFORMAS network for monitoring food marketing on TV. RESULTS: The results showed that the EfficientNet neural network associated with the balanced batches strategy achieved an overall accuracy of 90·5 % on the test database, which represents a reduction of 99·9 % of the time spent on identifying and classifying ads. CONCLUSIONS: The method studied represents a promising approach for differentiating food and non-food-related video within monitoring food marketing, which has significant practical implications for researchers, public health policymakers, and regulatory bodies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».