Normas sociales, publicidad y consumo alimentario en escolares: modelado mediante lógica difusa tipo 2

IF 0.4 Q4 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES CienciaUat Pub Date : 2024-01-31 DOI:10.29059/cienciauat.v18i2.1782
Bárbara de los Ángeles Pérez-Pedraza, Gerardo Daniel Olvera-Romero, Karla Patricia Valdés-García, R. J. Praga-Alejo
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Abstract

México ocupa el primer lugar en obesidad infantil en el mundo, por lo que resulta importante identificar variables asociadas al consumo alimentario. El objetivo del presente trabajo fue establecer si la forma en que el consumo de alimentos se modifica en función de las normas sociales alimentarias y la publicidad alimentaria que recibe la población infantil escolar. Se diseñó un estudio multivariado predictivo utilizando sistemas de lógica difusa tipo dos de intervalo (IT2 FLS), y comparando su ajuste con modelos convencionales, como la regresión lineal múltiple (RLM). Se trabajó con las respuestas emitidas por 196 niños en un estudio previo y almacenadas en una base de datos, seleccionando solo las que correspondieron a las variables de interés para el estudio. Las normas sociales a evitar, el número de comidas y la compra de alimentos por la publicidad alimentaria permitieron predecir el consumo alimentario de los niños mediante IT2 FLS. En RLM las horas de comidas tuvo mayor capacidad predictiva que el número de comidas. El IT2 FLS proporcionó un mayor coeficiente de determinación (R2 = 0.649), que el de la RLM (R2 = 0.370). El consumo alimentario, al ser un fenómeno multicausal y complejo, puede ser mejor predicho al utilizar métodos de análisis que manejen de forma más flexible la incertidumbre, como lo hace la IT2 FLS.
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社会规范、广告和学龄儿童的食品消费:利用模糊逻辑 2 型建模
墨西哥的儿童肥胖率居世界首位,因此,确定与食品消费相关的变量非常重要。本研究旨在确定食物消费的变化方式是否与学龄儿童接受的食品社会规范和食品广告有关。我们使用区间二型模糊逻辑系统(IT2 FLS)设计了一项多变量预测研究,并将其与多元线性回归(MLR)等传统模型进行了比较。我们使用了 196 名儿童在先前研究中给出并存储在数据库中的答案,只选择了与本研究相关变量相对应的答案。使用 IT2 FLS 预测儿童的食物消费量时,使用了避免进餐的社会规范、进餐次数和从食品广告中购买食品的次数。在 RLM 中,进餐时间比进餐次数更具预测性。IT2 FLS 的判定系数(R2 = 0.649)高于 RLM(R2 = 0.370)。食物消费是一个多因果关系的复杂现象,使用能更灵活地处理不确定性的分析方法(如 IT2 FLS)可以更好地预测食物消费。
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