Was Kassenbons über die eigene Ernährung verraten
BitsaboutMe AG
Nie zuvor war das Angebot an Nahrungsmitteln so gross und vielfältig wie heute. Dennoch wissen immer weniger Menschen, wie sie sich gesund ernähren und das Risiko für Erkrankungen wie Fettleibigkeit, Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen minimieren können. Aufgrund des Wandels unserer Lebens- und Essgewohnheiten haben ernährungsbedingte chronische Krankheiten zugenommen und stellen eine Belastung für unsere Gesellschaft dar. Viele Menschen jedoch scheuen den Aufwand, ihre Ernährungsgewohnheiten für eine Ernährungsumstellung sorgfältig aufzuzeichnen.
Mit BitsaboutMe wird die Aufzeichnung und Auswertung der persönlichen Ernährung jetzt ganz einfach: BitsaboutMe Nutzer verbinden mühelos ihre Cumulus oder Supercard mit ihrem persönlichen BitsaboutMe Daten-Speicher (PDS). So erhalten sie vollständige Transparenz über ihre Einkäufe, denn jede Position eines getätigten Einkaufs ist dort nachvollziehbar. BitsaboutMe visualisiert sämtliche Daten als individuellen Nutri-Score, der sich nach jedem Einkauf automatisch aktualisiert.
Der Nutri-Score verrechnet erwünschte und unerwünschte Nährwertelemente von Lebensmitteln miteinander und zeigt die Nährwertqualität in einer leicht verständlichen Farbskala an. Dabei steht die Farbe Grün für eine hochwertigere, Rot für eine weniger hochwertige Nährwertzusammensetzung. Der Nutri-Score für Lebensmittel ist in der Schweiz seit März von Danone eingeführt worden.
Mit dem Nutri-Score auf BitsaboutMe können die Nutzer erstmals aus der Gesamtheit ihrer Einkäufe bei Migros und Coop entnehmen, ob ihr Nahrungsmittelkonsum im Rahmen der empfohlenen Nährstoff-Mengenwerte liegt. Wie das «Cumulus Green» Label der Migros, das Verbrauchern hilft, umwelt- und sozialverträglicher einzukaufen, ermöglicht der Nutri-Score auf BitsaboutMe, einen Überblick über Essgewohnheiten zu erhalten, gesünder einzukaufen und zu leben.
Gleichzeitig können BitsaboutMe Nutzer an einer grossangelegten schweizweiten Studie der ETH Zürich zum Thema Prävention ernährungsbedingter Krankheiten teilnehmen. Mit der Beantwortung eines Online-Fragenbogens zu ihren Essgewohnheiten leisten sie einen wichtigen Beitrag für die Wissenschaft. Die ETH und ihre Forschungspartner (https://www.autoidlabs.ch/receipt2nutrition) erstellen auf dieser Basis ein Datenmodell, mit dem sich dank künstlicher Intelligenz der individuelle Konsum von Nährwerten ableiten lässt.
Das Forschungsprojekt ist mit 2'000 Probanden die grösste Case Study weltweit zum Thema «Ernährungsbewertung auf Basis digitaler Einkaufsbons». Die ETH Zürich verfügt mit über 100.000 Produktdatensätzen über die grösste händler- und produktübergreifende Nährwertdatenbank in der Schweiz. Indem diese Nährwertdatenbank mit den detaillierten und anonymisierten Einkaufsdaten der BitsaboutMe-Nutzer kombiniert wird, soll weltweit erstmals eine fundierte Aussage über individuelle Ernährungsgewohnheiten möglich werden.
Für Dr. Christian Kunz, Co-Founder und CEO von BitsaboutMe, ist die Kooperation mit der ETH Zürich ein Musterbeispiel, wie Konsumenten mit persönlichen Daten für sich selbst und die Gesellschaft einen Mehrwert schaffen können. «Wir haben eine bemerkenswerte Resonanz unserer Nutzer erhalten, die gerne ihre Daten für diese wichtige Studie bereitstellen. Für uns ist das der Beleg, dass der BitsaboutMe Daten-Fairtrade funktioniert», sagt Kunz kurz nach dem Start der Zusammenarbeit von BitsaboutMe mit der ETH Zürich.
Klaus Fuchs, Leiter des Auto-ID Labs ETH/HSG an der ETH Zürich und verantwortlich für das Forschungsprojekt, ergänzt: «BitsaboutMe und die ETH nutzen modernen Datenschutz und Technologien wie künstliche Intelligenz, um gegen ernährungsbedingte Krankheiten vorzugehen. Dabei steht der Mensch stets im Zentrum, denn allein der Nutzer entscheidet, was mit seinen Daten passiert. Jeder, der seine anonymisierten Einkaufsdaten von Migros und Coop und Informationen zu seinen Ernährungsgewohnheiten zur Verfügung stellt, leistet einen wichtigen Beitrag zur Wissenschaft und erhält erstmalig einen Überblick über die Inhaltsstoffe der gekauften Lebensmittelprodukte.»
Das Ziel der Forschungsgruppe ist es, dass zukünftig jeder Nutzer seine eigenen Einkaufs-Daten jederzeit einsehen und überblicken kann. Konsumenten können sehen, wie gesund oder ungesund sie sich ernähren. Um dabei Unschärfen wie Haushaltsgrösse, Food Waste und Restaurant-Besuche in einem aussagekräftigen Modell berücksichtigen zu können, wird das auf Machine-Learning basierende Prognose-Model mit echten Daten trainiert. Dazu werden 2'000 Freiwillige gesucht, die via BitsaboutMe an der Studie teilnehmen und damit dieses wichtige Projekt unterstützen. Alle Daten werden stets anonym gespeichert und ausgewertet und nicht mit Dritten geteilt.
Über BitsaboutMe
Weitere News aus dem Ressort Wirtschaft & Finanzen
Meistgelesene News
Weitere News von unseren anderen Portalen
Da tut sich was in der Lebensmittel- und Getränke-Branche …
So sieht echter Pioniergeist aus: Jede Menge innovative Start-ups bringen frische Ideen, Herzblut und Unternehmergeist auf, um die Welt von morgen zum Positiven zu verändern. Tauchen Sie ein in die Welt dieser Jungunternehmen und nutzen Sie die Möglichkeit zur Kontaktaufnahme mit den Gründern.