Evaluating the Viability of Virtual Reality for Children's Food Choice Research: Insights and Recommendations from a Comparative Mixed-Methods Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Virtual reality (VR) systems offer promising potential as a controlled platform to investigate human behaviors specifically related to food choices. Yet, little is known about its viability for conducting food choice studies with children, thus limiting the development of public health research. Objective This study aimed to investigate the viability of VR technology for understanding children’s food choices, focusing specifically on perceptual differences between VR and real-life (RL) settings. We examined how children perceive and interact with food portion sizes and container sizes in VR as compared with an equivalent RL scenario. Methods A within-subject, mixed methods study was conducted with 437 children aged 5‐12 years at a science museum. Participants engaged in a standardized food selection task for a simulated breakfast scenario, choosing portions of cereal and milk in 2 conditions: a head-mounted VR environment and a corresponding RL physical setup. Children’s food selection behaviors were quantitatively compared across 3 independent variables: condition (VR vs RL), food healthiness (healthy vs unhealthy options), and container size (small, medium, and large). Qualitative and quantitative data were collected via postsession questionnaires assessing presence, embodiment, and simulator sickness, alongside detailed interaction logs from the VR environment. Data analysis used statistical comparisons and thematic analysis. Results The findings revealed both behavioral consistency and significant perceptual differences between the VR and RL conditions. A behavioral similarity was identified, as children served significantly larger portions of unhealthy food compared with healthy food in both conditions. Crucially, a difference was observed in size perception: children struggled to accurately match the size of bowls and glasses between the VR and RL conditions. Furthermore, while children reported low feelings of presence and embodiment within the VR scenario, they demonstrated a high degree of control and engagement in the virtual task. Conclusions Our findings suggest that current state-of-the-art VR technology presents limitations in its viability for conducting food choice studies with children, particularly concerning accurate size and volume perception. Based on the findings, we provide 4 practical recommendations to guide the future development of immersive food environments, thereby supporting more reliable and ecologically valid food choice research with young populations.
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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 | 0,171 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».