Examining the Effect of Virtual Reality–Based Fast-Food Marketing on Eating-Related Outcomes in Young Adults: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Black communities, compared to White communities, are disproportionately targeted with more unhealthy food advertisements on television and social media. Exposure to unhealthy food and beverage marketing is associated with appetitive sensations, purchase intention, and intake behaviors, which may contribute to poor overall diet quality and worsening nutritional disparities in Black communities. Despite the negative effects, food and beverage companies are expanding their reach and harnessing advanced technology to create immersive experiences using virtual reality (VR). Black young adults may be uniquely vulnerable. OBJECTIVE: We aim to explore the effect of a VR-based fast-food marketing experience (compared with a VR-based nonfood control) on purchase intention, arousal, and hunger in a sample of Black and White young adults. METHODS: We will recruit 200 Black and White young adults (aged 18-24 years) from the New York City metropolitan area for a 1-time, 2-hour laboratory-based study. After screening and obtaining informed consent, eligible participants will be randomized to 1 of 2 VR conditions: a VR-based fast-food marketing experience (Wendyverse; experimental) or a VR-based nonfood control (Nikeland). In the Wendyverse, users can order from the restaurant operated by Wendy's, play games, meet others who may be visiting the Wendyverse, and access codes that can be used to obtain free food at physical restaurants. The control condition will be the Nikeland app, where participants can play sports, try on apparel, and engage with celebrity athletes. Study personnel will provide a 5-minute training session to participants before beginning the experiment to ensure that they feel comfortable in the VR environment. Participants will otherwise engage with the VR app independently. The primary outcomes will be fast-food purchase intention, assessed via a self-report questionnaire; arousal, assessed via electrodermal activity or skin conductance; and hunger, assessed via salivary reactivity. We will also conduct secondary analyses to examine interactions by race, ethnicity, and food or nutrition insecurity as a proxy for socioeconomic status. Analyses of covariance and multiple linear regressions will be conducted to examine the effects of VR-based fast-food marketing exposure on the relevant outcomes (compared to the control). RESULTS: This study was funded by the National Institute on Minority Health and Health Disparities in September 2024. Recruitment is expected to begin in September 2025. We expect to complete data collection by October 2026 and begin data cleaning and analysis in November 2026. CONCLUSIONS: On the basis of previous research and data, we anticipate that young adults randomized to view VR-based food and beverage marketing will self-report higher purchase intention and demonstrate stronger arousal and hunger. The data will be used to support future research and improve the understanding of the effects of digital forms of unhealthy food and beverage marketing on young people. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06917391; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06917391. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/69096.
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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 | 0,034 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,011 |
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 ».