Pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e da Universidade de São Paulo (USP) conceberam com IA uma inovadora abordagem que ensinou sistemas computacionais a discernir e categorizar produtos alimentícios em vídeos promocionais transmitidos em canais tanto abertos quanto fechados de televisão. Este avanço tecnológico tem o potencial de simplificar a supervisão de conteúdo publicitário relacionado a alimentos altamente processados. Os detalhes desta metodologia pioneira foram recentemente divulgados em um artigo publicado na respeitável revista científica “Public Health Nutrition”. Com essa conquista, abre-se a perspectiva de um monitoramento mais eficiente e transparente desses anúncios, contribuindo para a promoção de hábitos alimentares mais saudáveis e a proteção da saúde pública.
Por meio da aplicação do aprendizado de máquina, especialistas, gestores e entidades reguladoras podem potencialmente otimizar significativamente o processo de análise de comerciais, reduzindo quase que integralmente o tempo despendido. A transição de uma abordagem manual para uma automatizada, amplamente apoiada por vastos conjuntos de dados, promete simplificar e acelerar substancialmente essa tarefa. Os sistemas computacionais desenvolvidos pela equipe de pesquisadores alcançaram uma notável taxa de identificação de vídeos contendo alimentos, atingindo uma precisão de 90% durante os testes realizados, evidenciando sua eficácia.
O treinamento dos computadores baseou-se na análise de registros de três canais de televisão de acesso gratuito e dois canais de assinatura, abrangendo períodos específicos compreendidos entre 2018 e 2020. Isso seguiu as diretrizes internacionais de monitoramento de publicidade de alimentos. Durante esse processo, os sistemas analisaram mais de 2.000 horas de conteúdo publicitário, abrangendo uma ampla variedade de produtos, identificando não apenas 703 anúncios relacionados a alimentos, abarcando desde produtos in natura até os altamente processados, mas também 20.000 comerciais não relacionados a alimentos, abrangendo categorias como vestuário, veículos e eletrônicos. Esse avanço tecnológico promete revolucionar a eficiência do monitoramento de publicidades e impulsionar a promoção de práticas publicitárias mais transparentes e saudáveis.
Nos experimentos conduzidos, a avaliação de 1.420 anúncios foi concluída em apenas 42 minutos. Comparativamente, uma equipe de pesquisa demandaria aproximadamente duas semanas para analisar a mesma quantidade de anúncios, um processo que envolveria a gravação exaustiva de 720 horas de programação durante o curso de oito dias em vários canais de televisão. Este método, validado por meio do estudo, não apenas representa uma economia considerável de recursos financeiros, mas também amplia substancialmente a quantidade de dados analisados em relação aos métodos convencionais, simplificando a comparação e o compartilhamento de informações entre instituições e pesquisadores.
Ao identificar anúncios de alimentos altamente processados, caracterizados por seu teor elevado de gorduras saturadas, sódio e açúcar, essa ferramenta potencialmente influenciará os protocolos internacionais de monitoramento de publicidade de alimentos, bem como as diretrizes dos órgãos reguladores nacionais. Michele Rodrigues, uma das autoras deste estudo, vinculada à UFMG, expressa sua convicção de que esta ferramenta poderá ter um impacto positivo no comportamento alimentar das pessoas. Ela observa: “Com o auxílio dessa tecnologia, podemos contribuir para a acumulação de evidências científicas que servirão de base para políticas públicas voltadas para a redução da exposição individual a anúncios de alimentos não saudáveis. Isso, por sua vez, pode influenciar na promoção de escolhas alimentares mais saudáveis e conscientes.”
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