Özet Temsiller Aracılığıyla Yiyecek Kalori Değeri Tahmini

Abstract

Özet temsiller, ortalama boyut veya hareket gibi nesne gruplarından gelen bilgileri özetleyerek görsel sistemin sınırlı kapasitesine rağmen görsel uyaranların işlenmesini mümkün kılan bilişsel bir süreçtir. Ancak, özet temsiller aracılığı ile ortalama kalori tahminini temsil edip edemeyeceği hala belirsizdir. Geçmiş çalışmalar tek uyaranın yer aldığı işleme süreçlerine odaklanmıştır ancak gerçek hayatta bireyler birden fazla yiyeceğe maruz kalır ve her bir yiyeceği ayrı ayrı tahmin etmek zor olduğundan özet temsiller oluşturabilirler. Bu tezde, birden fazla yiyeceğin kalori seviyesinin özet temsiller aracılığıyla nasıl temsil edilebileceğini araştırılmıştır. Çalışmada, set boyutu (bir setteki uyaran sayısı), kalori seviyesi (yüksek veya düşük) ve düşünme tarzı (analitik veya sezgisel) faktörlerinin kalori tahminindeki aşırı / az tahmin önyargılarını nasıl etkilediği incelenmiştir. Katılımcılar rastgele düşünme tarzı koşullarına atanmış ve set boyutuna (1, 2, 4 veya 6 uyaran) ve kalori seviyesine göre yiyecek fotoğrafları gösterilmiştir. Kalori tahmini, sayısal tahmin görevi ve büyüklük tahmin görevi ile değerlendirilmiştir. Bireysel durum farklılıklarını kontrol etmek için açlık seviyeleri ve yeme davranışları ölçülmüştür. Sonuçlar, katılımcıların özet temsilleri kullanarak ortalama kalorileri tahmin edebildiğini göstermiştir; ancak, gerçek kalori değerleri farklı setlerde benzer olsa bile daha büyük set boyutları ve yüksek kalorili yiyecek setleri daha fazla aşırı tahmine yol açmıştır. Benzer şekilde, büyüklük tahmini görevinde, gerçek kalori değerleri karşılaştırılabilir olsa bile, daha büyük setler için, özellikle yüksek kalorili yiyecekler yer aldığında daha yüksek derecelendirmeler gözlenmiştir, bu set büyüklüğü yanlılığına işaret etmektedir. Analitik düşünme koşulundaki katılımcıların daha yüksek tahmin doğruluğu göstermesi beklenmesine rağmen, düşünme tarzı manipülasyonu başarılı olmamış ve analitik ve sezgisel düşünme tarzı koşulları arasında anlamlı bir fark bulunmamıştır. Benzer şekilde, yeme davranışları, açlık seviyesi ve açlık süresi sayısal tahmin doğruluğunu yordamamıştır. Elde edilen bulgular, özellikle yiyecek sayısının fazla olduğu karmaşık öğün ortamlarında kalori tahmininde aşırı tahmin eğiliminin ortaya çıkabileceğini göstermektedir. Aşırı tahmini artıran faktörlerin belirlenmesi, hatalı kalori tahmininin yeme davranışı ve tüketim kararlarına etkisini anlamak için önemlidir.Ensemble perception is a cognitive process that helps overcome the limited capacity of the visual system by summarizing information from groups of objects. However, it is still unclear if the average calorie estimation can be represented via ensembles. Previous studies focused on single-item calorie estimations; however, in real-life settings, individuals are often exposed to multiple items within a meal, as it would be cognitively demanding to estimate each item independently, they may rely on ensemble perception. This thesis examined the ensemble representation of average food calorie levels. Specifically, effects of set size (i.e., number of items in a set), calorie level (high vs. low), and mindset (deliberative vs. intuitive) influence over/underestimation biases in calorie estimation were examined. Participants were randomly assigned to mindset conditions and viewed food images varying in set size (1, 2, 4, or 6 items) and calorie level. Calorie estimation was assessed by the numeric and magnitude estimation tasks. Hunger levels and eating behaviors were measured to control the state-trait differences. Results showed that participants could estimate average calories using ensembles; however, larger set sizes and high-calorie food sets led to greater overestimation, even when the actual calorie values were similar across different sets. Similarly, in the magnitude estimation task, higher ratings were observed for larger sets, especially for high-calorie foods, even when actual calorie values were comparable, indicating a set size bias. Although participants in the deliberative mindset were expected to show higher estimation accuracy, mindset manipulation was not successful. Similarly, hunger level/duration and eating behaviors didn't predict estimations in both tasks. Overall, these results suggest that an overestimation tendency may occur in calorie estimation, especially in complex meal environments where the number of foods is large. So, identifying the factors that increase overestimation is important to understand their effects on eating behavior and consumption decisions.