Normas sociales, publicidad y consumo alimentario en escolares: modelado mediante lógica difusa tipo 2
DOI:
https://doi.org/10.29059/cienciauat.v18i2.1782Palabras clave:
consumo alimenticio, inteligencia artificial, lógica difusa, normas sociales, publicidadResumen
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.
Citas
Academia Nacional de Medicina (2015). Guía alimentaria y de actividad física en Contexto de Sobrepeso y Obesidad en la población mexicana. [En línea]. Disponible en: https://www.insp.mx/epppo/blog/3878-guias-alimentarias.html. Fecha de consulta: 20 de abril de 2017.
Ahmadi, H., Gholamzadeh, M., Shahmoradi, L., Nilashi, M., and Rashvand, P. (2018). Diseases diagnosis using fuzzy logic methods: A systematic and meta-analysis review. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 161: 145-172. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2018.04.013
Álvarez, J. (2011). Los adolescentes y su imagen corporal: esquemas cognitivos, canon social, hábitos y emociones. En J. Moral, J. L. Ybarra, J. Álvarez, J. Zapata y J. González. (Eds.), Adolescentes escolarizados: sus hábitos de actividad física y alimentación. Un estudio comparativo en el noreste de México (pp. 281-303). México: Fontamara.
Arvizú, O., Polo, E. y Shamah, T. (2015). Qué y cómo comemos los Mexicanos: consumo de alimentos en la población urbana. Cuernavaca, México: Instituto Nacional de Salud Pública. 12-14 Pp.
Ballester, L. y Colom, A. J. (2006). Lógica difusa: una nueva epistemología para las Ciencias de la Educación. Revista de Educación. 340: 995-1008.
Barrios, A. B. (2018). Sistema experto para detectar tipos de personalidades de acuerdo a la edad biológica basado en lógica difusa, en Repositorio Institucional- Universidad Mayor de San Andrés. [En línea]. Disponible en: https://repositorio.umsa.bo/handle/123456789/17509. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Bisquerra, R. (1989). Introducción conceptual al análisis multivariable España: Promociones y Publicaciones Universitarias. 321 Pp.
Cárdenas, F. G. (2021). Modelo de recomendación de dietas saludables mediante algoritmos de optimización, lógica difusa y lógica de primer orden [Tesis doctoral, Universidad Nacional del Altiplano]. Repositorio Institucional-Universidad del Altiplano. [En línea]. Disponible en: https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3442719. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Casadeús, R. y Castro, I. (2018). De la lógica difusa a la inteligencia artificial. Hacia un futuro transhumano. Ars Brevis: aunario de la cátedra Ramon Llull Blanquerna. (24): 47-82.
Chanchí, G. E., Sierra, L. M. y Campo, W. Y. (2021). Aplicación de la lógica difusa en la implementación de rúbricas de evaluación en el contexto universitario. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informacao. E42: 174-187.
Chen, C., Wu, D., Garibaldi, J., John, R., Twycross, J., and Mendel, J. (2020). A Comprehensive Study of the Efficiency of Type-Reduction Algorithms. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 29(6): 1556-1566. DOI: https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2020.2981002
Cobio, A. y Álvarez, J. (2015). Sobrepeso y obesidad; hábitos alimentarios y físicos; autoimagen y percepción de los anuncios alimentarios. [tesis de maestría, Universidad Autónoma de Nuevo León, México]. [En línea]. Disponible en: http://eprints.uanl.mx/9657/. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Comisión Nacional de Bioética (2013). Norma oficial mexicana NOM-’12-SSA3-2012, Que estable-ce los criterios para la ejecución de proyectos de investigación para la salud en seres humanos. [En línea]. Disponible en: https://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5284148&fecha=04/01/2013#gsc.tab=0. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Duarte, O. G. (2000). Aplicaciones de la lógica difusa. Revista ingeniería e investigación. 45: 5-12. DOI: https://doi.org/10.15446/ing.investig.n45.21308
Erdem, P. and Akyuz, E. (2021). An interval type-2 fuzzy SLIM approach to predict human error in maritime transportation. Ocean engineering. 232: 109161. DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2021.109161
Figueroa-García, J., Román-Flores, H., and Chalco-Cano, Y. (2022). Type–reduction of Interval Type–2 fuzzy numbers via the Chebyshev inequality. Fuzzy Sets and Systems. 435: 164-180. DOI: https://doi.org/10.1016/j.fss.2021.04.014
Franco-López, J. A., Uribe, A. y Monsalve, J. C. (2019). El capital humano y estructural a través de la lógica difusa 2. Revista Lasallista de Investigación. 16(2): 160-170. DOI: https://doi.org/10.22507/rli.v16n2a13
Gil, C. y Cortes, A. (2020). Publicidad alimentaria en horario infantil: análisis de los anuncios emitidos en tres canales televisivos. Revista Electrónica de Investigación y Docencia Creativa. 9(1): 1-10.
Hernández, V., Ramos, P. y Núñez, R. (2015). Las prácticas y la publicidad en el consumo de refrescos en mexicanos. Revista Salud Pública y Nutrición. 14(1): 33-35.
Hogreve, J., Matta, S., Hettich, A., and Walker, R. (2021). How do social norms influence parents’ food choices for their children? The role of social comparison and implicit self-theories. Journal of Retailing. 97(2): 173-190. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jretai.2020.05.002
Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (2017). Sobrepeso y obesidad infantil. [En línea]. Disponible en: https://www.gob.mx/issste/articulos/obesidad-infantil. Fecha de consulta: 20 de abril de 2017.
Jayalakshmi, M., Garg, L., Maharajan, K., Jayakumar, K., Srinivasan, K., Bashir, A. K., and Ramesh, K. (2021). Fuzzy Logic-Based Health Monitoring System for COVID’19 Patients. Computers, Materials and Continua. 67(2): 2431-2447. DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2021.015352
John, R. I. and Innocent, P. R. (2005). Modeling uncertainty in clinical diagnosis using fuzzy logic. IEE Transactions on Systems, man and Cybernetics. 35(6): 1340-1350. DOI: https://doi.org/10.1109/TSMCB.2005.855588
Karnik, N. and Mendel, J. (1998). Introduction to Type-2 Fuzzy Logic Systems. IEEE International Conference on Fuzzy Systems Proceedings. IEEE World Congress on Computational Intelligence. 2: 915-920. DOI: https://doi.org/10.1109/FUZZY.1998.686240
Kennedy, M. C. (2010). Bayesian modelling of long-term dietary intakes from multiple sources. Food and Chemical Toxicology. 48(1): 250-263. DOI: https://doi.org/10.1016/j.fct.2009.10.008
Mamani, E. Z. (2020). Sistema experto con base en lógica difusa para el diagnóstico de distimia [Tesis de grado]. Universidad pública de el Alto. [En línea]. Disponible en: http://repositorio.upea.bo/bitstream/123456789/209/1/TESIS-Elizabeth%20Zulma%20Mamani%20Choque%20-%20Sistema%20Experto%20con%20base%20en%20L%C3%B3gica%20Difusa%20para%20el%20Diagn%C3%B3stico%20de.pdf. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Mamdani, E. and Assilian, S. (1975). An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man-Machine Studies. 51: 1-13. DOI: https://doi.org/10.1016/S0020-7373(75)80002-2
Medina, S. (2006). Estado de la cuestión acerca del uso de la lógica difusa en problemas financieros. Cuadernos de Administración en Bogotá. 19(32): 195-223.
Memmedova, K. (2018). Quantitative analysis of the effect of pilates exercises on psychological variables and academic achievement using fuzzy logic. Quality & Quantity. 52: 195-204. DOI: https://doi.org/10.1007/s11135-017-0601-9
Mendel, J. (2017). Uncertain Rule-Based Fuzzy Systems: Introduction and New Directions (Second edition). Los Angeles, CA, USA: Springer. 250 Pp. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-51370-6
Ménez, M., Campos, A. C. y Bustillos, C. G. (2004). Aplicación de lógica difusa en orientación vocacional. [Tesis de grado]. Repositorio Institucional Instituto Tecnológico. [En línea]. Disponible en: https://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/15306. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Mittal, K., Jain, A., Vaisla, K. S., Castillo, O., and Kacprzyk, J. (2020). A comprehensive review on type 2 fyzzy logic applications: Pasr, present and future. Engineering Aplications of Artificial Intelligence. 95: 1-14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.103916
Montgomery, P. y Vining. (2006). Introducción al análisis de regresión lineal (Tercera edición). Mexico D.F.: Compañia editorial continental. 342 Pp.
Moral, J., Ybarra, J. L., Álvarez, J., Zapata, J. y González, J. (2011). Adolescentes escolarizados: Sus hábitos de actividad física y alimentación. Un estudio comparativo en el noreste de México. México. Fontamara. 181 Pp.
Nogales, D. (2015). Sistema experto para el diagnóstico de la depresión en un geronte basado en lógica difusa. [Tesis de grado]. Universidad Mayor de San Andres. [En línea]. Disponible en: https://repositorio.umsa.bo/handle/123456789/8039. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Pérez, B. A. y López, D. I. (2022). Propiedades psicométricas del Cuestionario de Normas Sociales Alimentarias en el Noreste de México. Journal of Behavior, Health & Social Issues. 14(1): 8-16. DOI: https://doi.org/10.22201/fesi.20070780e.2022.14.1.79148
Pérez, B. y Laviada, J. (2023). Hábitos alimentarios y normas sociales alimentarias en escolares. Investigación y Ciencia de la Universidad Autónoma de Aguascalientes. (88).
Pérez-Pedraza, B., Álvarez-Bermúdez, J. y Carreón-Marruffo, M. (2023). Consumo de alimentos y la publicidad alimentaria: contrastes en niños escolarizados. Cultura Educación y Sociedad. 14(1): 111-124. DOI: https://doi.org/10.17981/cultedusoc.14.1.2023.06
Perry, C. L., Story, M., and Lytle, L. A. (2010). Promoting healthy dietary behaviors. In R. P. Weissberg, T. P. Gullotta, R. L. Hampton, B. A. Ryan, and G. R. Adams (Eds.), Issues in children’s and families lives, Healthy children 2010 Enhancing children’s wellness (pp. 214-249). London: Sage Publications.
Ponce, J., Pabón, M. y Lomas, M. (2017). Análisis de contenido de la publicidad de productos alimenticios dirigidos a la población infantil. Gaceta Sanitaria. 21(3): 180-186. DOI: https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2016.12.008
Pozo, P. E., Cozzarelli, A. L., Unkuch, N. M. y Cruz, Y. A. (2021). Violencia contra la mujer y su influencia en las familias dentro de la ciudadela Muñoz. Revista Dilemas Contemporáneos: Educación, Política y Valores. 58(9): 1-23.
Ross, T. J. (2004). Fuzzy Logic with Engineering Applications. United Kingdom: John Wiley & Sons. 312 Pp.
Ruiz-Cota, P., Bacardí-Gascón, M. y Jiménez-Cruz, A. (2019). Historia, tendencias y causas de la obesidad en México. Journal of Negative & no Positive Results. 4(7): 671-745.
Secretaría de Salud (2010). Guía de Alimentos para la Población Mexicana. Pressprinting S.A. de C.V. [En línea]. Disponible en: https://www.imss.gob.mx/sites/all/statics/salud/guia-alimentos.pdf. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Shamah-Levy, T., Romero-Martínez, M., Barrientos-Gutiérrez, T., Cuevas-Nasu, L., Bautista-Arredondo, S., Colchero, M. A., … y Rivera-Dommarco, J. (2021). Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2020 sobre Covid-19, en Resultados nacionales. [En línea]. Disponible en: https://ensanut.insp.mx/encuestas/ensanutcontinua2020/doctos/informes/ensanutCovid19ResultadosNacionales.pdf. Fecha de consulta: 22 de febrero de 2022. DOI: https://doi.org/10.21149/12580
Tayyebi, S. and Soltanali, S. (2017). A new approach of GA-based type reduction of interval type-2 fuzzy model for nonlinear MIMO system: Application in methane oxidation process. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 167: 12-19. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2017.06.004
Torres, F. y Rojas, A. (2020). Seguridad alimentaria y sus desequilibrios regionales en México. Problemas del desarrollo. 201(51): 57-83. DOI: https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2020.201.69521
Valencia, S. (2016). Sistema experto para el diagnóstico y tratamiento de trastornos del espectro autista en niños y adolescentes basado en lógica difusa caso: CEREFE. [Tesis de grado]. Universidad Mayor de San Andrés. [En línea]. Disponible en: https://repositorio.umsa.bo/handle/123456789/10095. Fecha de consulta: 18 de enero de 2024.
Zadeth, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information/Control. 8: 338-353. DOI: https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X
Zadeth, L. A. (1988). Fuzzy logic. Computer. 21(4): 83-93. DOI: https://doi.org/10.1109/2.53
Zéténvi, T. (1988). Fuzzy sets in psychology. Amsterdam: Elsevier Science Publishers.
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