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lundi 15 mars 2021

Surveiller les publications en ligne des consommateurs pourrait contribuer à améliorer la sécurité des aliments, selon une nouvelle étude

«Surveiller les publications en ligne des consommateurs pourrait contribuer à améliorer la sécurité des aliments, selon une nouvelle étude», source communiqué de la Society for Risk Analysis.

Les informaticiens utilisent l'exploration des textes des avis de consommateurs en ligne pour identifier les aliments qui présentent des risques pour la santé.

Selon le Centers for Disease Control (CDC), environ 48 millions de cas de maladies d'origine alimentaire sont contractés aux États-Unis chaque année, provoquant environ 128 000 hospitalisations et 3 000 décès. Dans certains cas, la source est bien connue, comme un lot de viande bovine hachée contaminé qui a infecté 209 personnes par E. coli en 2019. Mais 80% des cas d'intoxication alimentaire sont d'origine inconnue, ce qui rend impossible d'informer les consommateurs d'aliments dangereux.

David Goldberg, professeur en systèmes de management de l'information à l'Université d'État de San Diego, souhaite améliorer la traçabilité et la communication des produits alimentaires à risque. Dans une nouvelle étude publiée par la revue Risk Analysis, son équipe de recherche propose un nouveau système de surveillance de la sécurité des aliments (FSMS pour Food Safety Monitoring System) qui utilise les commentaires des consommateurs publiés sur des sites Internet pour identifier les produits associés aux maladies d'origine alimentaire.

Les chercheurs ont utilisé une technologie d'intelligence artificielle appelée text mining (en Français, fouille de textes ou l'extraction de connaissances) pour analyser les commentaires et les critiques de deux sites Internet : Amazon.com, le plus grand distributeur au monde en e-commerce et IWasPoisoned.com, un site où les consommateurs alertent les autres consommateurs sur les cas d'intoxication alimentaire. La base de données comprenait 11 190 avis sélectionnés au hasard sur Amazon avec des articles dans la rubrique «épicerie et aliments en conserve» achetés entre 2000 et 2018, ainsi que 8 596 avis sur des produits alimentaires publiés sur IWasPoisoned.com. Ces deux ensembles de données ont permis aux chercheurs de tester les outils d'exploration de texte avant d'analyser 4,4 millions d'avis supplémentaires sur Amazon.

Les ordinateurs ont été programmés pour reconnaître les mots associés aux maladies d'origine alimentaire tels que «malade», «vomissement», «diarrhée», «fièvre» et «nausée». Cela a abouti à une liste de produits signalés comprenant des marques spécifiques de barres protéinées, de tisanes et de protéines en poudre. Deux des produits signalés par les ordinateurs avaient déjà été rappelés.

Une étape finale importante du système de surveillance a été un examen manuel par un groupe de 21 experts en sécurité des aliments. Leur travail consistait à vérifier le niveau de risque d'un produit et à proposer une stratégie de correction pour le fabricant. Par exemple, dans le cas d'une réaction allergique, les experts recommandent d'enquêter sur des ingrédients alternatifs ou de réviser le conditionnement du produit pour inclure un avertissement au consommateur.

Dans ses travaux futurs, Goldberg espère créer un moyen d'alerter les consommateurs sur les risques liés aux produits alimentaires lorsqu'ils font des achats en ligne. Les critiques d'Amazon peuvent attribuer des étoiles aux produits et publier des commentaires, mais il est difficile et chronophage de trier ces critiques à la recherche de risques pour la santé. «S'il y avait un panneau qui apparaissait sur leur écran, cela les rendrait plus informés en tant que consommateurs et leur permettrait de prendre une décision d'achat qui pourrait finalement les rendre plus en sécurité», dit Goldberg.

vendredi 5 mars 2021

Modèles pour rendre efficaces les inspections des restaurants

Un article paru dans Decision Support Systems entend apporter des réponses sous forme de modèles quant à l'efficacité des inspections dans les restaurants, en tirant parti des plates-formes d'évaluation en ligne pour soutenir les politiques publiques et prédire les non-conformités de santé dans les restaurants en fonction des critiques en ligne.

Faits saillants

  • Nous proposons une approche pour prédire les non-conformité de la santé dans les restaurants sur la base des informations extraites des plateformes d'évaluation en ligne.
  • Notre étude fournit des indications pour une forte efficacité de l'information des avis en ligne.
  • Le biais d'une confirmation des attentes a une influence sur les performances de la classification.
  • L'approche proposée peut aider à planifier efficacement les inspections sanitaires et à réduire le risque de maladie d'origine alimentaire.
  • Nos résultats ont des implications importantes pour les autorités réglementaires, les visiteurs des restaurants et les restaurateurs.

Résumé

Les inspections sanitaires des restaurants visent à identifier les non-conformités de santé et doivent réduire le risque que les visiteurs des restaurants souffrent de maladies d'origine alimentaire. Néanmoins, les ressources des autorités de régulation sont limitées, de sorte qu'un mécanisme efficace soutenant la programmation des inspections sanitaires est nécessaire.

Nous nous appuyons sur la théorie de l'efficacité de l'information et examinons si les informations extraites des plates-formes d'évaluation en ligne sont utiles pour prédire les non-conformités de santé des restaurants.

De plus, nous examinons comment le biais de la confirmation des attentes influe sur les performances de la classification. En analysant un large échantillon d'inspections sanitaires, les avis en ligne correspondants et les données des visiteurs des restaurants, nous proposons et évaluons différents modèles prédictifs. Nous constatons que les classificateurs prenant spécifiquement en compte les informations des plates-formes d'examen en ligne surpassent les différentes approches de base. Nous montrons ainsi que les avis en ligne englobent des informations privées indiquant une forte efficacité de l'information. En outre, nous observons que le biais de la confirmation des attentes a une influence sur les performances de classement dans le cas des restaurants avec un faible nombre d'étoiles et un historique d'inspection médiocre. Un classificateur d'ensemble peut aider à réduire cette influence. Ainsi, les plateformes d'avis en ligne contiennent des informations pertinentes pour prédire les futures non-conformiés de santé. Nos résultats sont très pertinents pour les autorités réglementaires, les visiteurs des restaurants et les restaurateurs.