A Preliminary Investigation Into the Use of <scp>AI</scp>‐Generated Food Images in a Survey Asking About Consumer Perception of Appeal, Naturalness, Healthiness, and Willingness to Consume
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Food images generated using artificial intelligence (AI) are becoming more common in research, and in the everyday world. The objective of this study was to identify how consumers' perception of a food image (AI‐generated or a genuine image), influenced their perception and emotional response to the food. Participants ( n = 154) were asked to look at ten different images (five were AI‐generated and five were genuine (referred to as standard images)) of food items common to those living in Atlantic Canada. The participants were asked to evaluate their willingness to consume, the healthiness, the naturalness, the appeal, and their perception of AI use for each image. The study also assessed their emotional response to the images. The results found the participants were able to identify when an image was created using an AI generator. The participants' perception of AI was negatively correlated to participants' willingness to consume the food product, as well as their perception of the healthiness, naturalness, and appeal of the product. Furthermore, the participants' emotional response was different when evaluating AI generated images compared to standard images. The results highlight the use of AI‐generated images in surveys can influence the participants perception, but this topic needs to be further explored in future studies.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».