De verzamelde data in het Restaurant van de Toekomst is niet alleen te gebruiken voor consumenten-onderzoek. Ook de bezoekers van het restaurant kunnen profiteren van de gegevens voor hun persoonlijke gezondheidsmonitoring. In dit artikel een beschrijving van de smartphone Eating Advisor

Koenderink, N.J.J.P.

Tireau, A.

Dutch

Name not available

Het gebruik van de verzamelde data: de smartphone Eating Advisor

Wageningen Yield 

16 @gro-Informatica september 2010
De verzamelde data in het Restaurant van de Toe-
komst is niet alleen te gebruiken voor consumenten-
onderzoek. Ook de bezoekers van het restaurant kun-
nen profiteren van de gegevens voor hun persoonlijke 
gezondheidsmonitoring. In dit artikel beschrijven we 
de smartphone Eating Advisor. 
Binnen het FOVEA project (Food Valley Eating Advisor, 
http://www.fovea-project.org), werken Wageningen UR, 
Noldus Information Technology, Universiteit Twente, 
Kampri, Sodexo en VGZ samen om de mogelijkheden 
te onderzoeken van een smartphone systeem dat 
persoonlijke feedback geeft om een gezonder eetpatroon 
te ondersteunen. Als aanloop voor dit project, hebben we 
een eerste studie gedaan voor een versimpeld prototype 
van de gewenste smartphone-applicatie, waarmee de 
bezoeker van het restaurant zijn feedback kan krijgen.
We hebben een aantal scenario’s bedacht van 
personen die geïnteresseerd zouden kunnen zijn in 
persoonlijke feedback op hun lunchgedrag. Onze 
eerste voorbeeldpersoon is John, de afvaller. Hij is 
geïnteresseerd in het bereiken van een gezond gewicht, 
aangezien hij op dit moment te zwaar is. Dan hebben 
we Esther, de vegetariër. Zij eet geen vlees, maar wel 
vis. Een complicerende factor in haar eetadvies is haar 
tomatenallergie. Tot slot komt Wim de sporter in beeld. 
Hij is geïnteresseerd in langzame koolhydraten en veel 
vezels, zodat hij optimaal kan presteren tijdens zijn 
hardloopwedstrijden.
Deze scenario’s helpen om een beeld te krijgen van de 
user requirements van de smartphone applicatie. Voor de 
proof of concept hebben we Johns case uitgewerkt. 
Wie is John?
John is een 50-jaar oude man, gescheiden zonder kinderen. Hij 
heeft een kantoorbaan en zit het grootste gedeelte van de dag 
achter zijn computer. Hij heeft last van het fenomeen “het gevaar 
van een kilogram per jaar”, en heeft inmiddels een BMI van 28 
bereikt. Hij wil graag afvallen, maar weet niet hoe hij dit moet 
aanpakken. Sinds kort gebruikt hij de Eating Advisor op zijn 
smartphone. Hij hoopt hiermee gemotiveerd te blijven in het 
bereiken van zijn streefgewicht.
Het gebruik van de verzamelde data: 
de smartphone Eating Advisor
Nicole Koenderink, Anne Tireau
Food & Biobased Research, Bornse Weilanden 9, 6708 WG Wageningen, Nicole.Koenderink@wur.nl, 0317-480225
Figuur 1. Een representatie van de persoonsontologie, die ingevuld is voor John. We zien dat Johns naam en adresgegevens, zijn 
fysieke karakteristieken, zijn sportiviteit, zijn opleiding en zijn werkplek zijn opgeslagen.
september 2010 @gro-Informatica 17
Lunch met de Eating Advisor
Elke dag om twaalf uur is John blij dat hij even achter zijn 
computer vandaan mag om te gaan lunchen. Hij begint al 
behoorlijk veel trek te krijgen op dat moment en gaat enthousiast 
met zijn collega’s naar het Restaurant van de Toekomst. Hij 
synchroniseert zijn smartphone met de menu-informatie in 
het Restaurant van de Toekomst. Doordat zijn smartphone het 
advies van zijn diëtiste bevat, is de smartphone in staat om hem 
lunch items aan te raden of af te raden. Hij kiest producten op 
zijn smartphone, voegt ze toe aan zijn digitale tray en krijgt 
informatie over waar hij de geselecteerde producten kan vinden. 
Hierdoor komt hij niet in de verleiding om bij de voor hem slechte 
producten te gaan kijken. John selecteert producten die passen 
binnen zijn dieet-advies en gaat tevreden genieten van zijn lunch.
Semantisch datamodel
Om John succesvol van de gewenste informatie te 
voorzien, is het van belang om een bruikbaar datamodel 
te ontwikkelen. We hebben ervoor gekozen om hiervoor 
een aantal ontologieën (semantische datamodellen) te 
gebruiken. Ten eerste willen we informatie van John zelf 
vastleggen: zijn leeftijd, geslacht, BMI, werksituatie en 
sportiviteit (zie figuur 1). Deze factoren kunnen relevant 
zijn voor het advies dat de diëtiste geeft of voor de manier 
waarop feedback op de voedselkeuze het meest effectief 
is.
Daarnaast hebben we toegang nodig tot de menu-
informatie uit de Restaurant van de Toekomst database 
gebruiken. Deze interpreteren we volgens de structuur 
weergegeven in figuur 2. Per dag is bekend welke 
producten geserveerd worden in welke categorieën. Als 
John zijn smartphone synchroniseert met de Restaurant 
van de Toekomst database, worden alleen de gegevens die 
relevant zijn voor deze dag overgenomen.
Elk product in het menu heeft gedetailleerdere informatie 
(zie figuur 3). Het betreft de nutritionele informatie, 
zoals het aantal kilocalorieën of het aantal gram vet, 
suiker en koolhydraten ten opzichte van de aanbevolen 
dagelijkse hoeveelheid. Daarnaast is voor specifiekere 
inhoudsstoffen (vezels, vitaminen, mineralen) het 
precieze gehalte bekend. Voor sommige producten is 
het type product opgenomen. Soepen bijvoorbeeld, 
zijn ingedeeld in romige soepen en bouillons; brood is 
ingedeeld in volkoren en niet-volkoren. Deze producttypen 
zijn belangrijk voor het advies van de diëtiste. 
In figuur 3 wordt de informatie over appels getoond. Van 
een appel is bekend waar hij te vinden is (in het Desserts 
and Juices buffet), wat de betreffende categorie is (Fruit), 
wat het gehalte aan eiwitten is (protein mass), wat de 
hoeveelheid kilocalorieën is (98.74 kcal) en wat de prijs 
is (0.56 euro). We hergebruiken de ontologie van Units 
and Measures (http://www.wurvoc.org/vocabularies/om-
mc-1.6/) om de eenheden van de meetwaarden weer te 
geven. De data over de nutritionele informatie komt uit 
de Sodexo-database met nutritionele informatie over het 
assortiment in het Restaurant van de Toekomst.
Advies van de diëtiste
Als een diëtiste advies uitbrengt over de voeding, gaat 
zij met haar cliënt een gesprek aan over de normale 
voedselinname van deze cliënt. Op basis van het doel van 
de cliënt “afvallen, gevarieerder eten, specifiek dieet“ 
wordt een advies uitgebracht waarmee de cliënt zijn doel 
Figuur 2. Een representatie van de product-ontologie, geinstantieerd voor appels.
18 @gro-Informatica september 2010
bereikt en waarmee de cliënt kan leven. Zonder deze 
laatste eis, is het moeilijk om gemotiveerd te blijven in 
het volgen van het voorgestelde dieet.
De regels in een advies zijn relatief eenvoudig van 
structuur. Ze vragen de cliënt om een keuze te maken 
binnen een categorie voor een voorkeurstype product, en 
vragen om in totaal minder dan een vooraf vastgesteld 
aantal calorieën binnen te krijgen. 
Voor John heeft de diëtiste het volgende advies 
uitgebracht:
• Als je brood eet, kies dan volkoren producten
• Als je soep eet, kies dan voor bouillons
•  Zorg dat je per lunch niet meer dan 600 kCal 
binnenkrijgt
Architectuur
De architectuur van de applicatie is weergegeven in figuur 
4. We zien dat de data in de database van het Restaurant 
van de Toekomst te vinden zijn en de ontologieën daar een 
laag bovenop vormen. De applicatie haalt de informatie 
uit de ontologie en combineert dit met informatie van 
de diëtiste (in het Eating Advisor Model). Zodra John zijn 
smartphone gebruikt om de Eating Advisor te raadplegen, 
gaat hij via een REST service informatie opvragen uit de 
applicatie. Op deze manier vindt het rekenwerk plaats 
op de server waar de applicatie draait, en krijgt John de 
relevante informatie te zijn op zijn smartphone.
We hebben ervoor gekozen om de implementatie in 
Silverlight for Windows Phone te maken, zodat het 
op Windows phones en Symbian phones kan draaien. 
Aan de datakant gebruiken we een Sesame store om de 
ontologieën op te slaan.
Applicatie
Het typische gebruiksscenario van de Eating Advisor 
is als volgt. John opent het programma (figuur 5a). Het 
programma herkent John en kent zijn voedingsadviezen. 
John mag uit alle categorieën producten hebben, 
waardoor alle productcategorieen worden getoond op 
het openingsscherm (figuur 5b).
Aangezien John graag soep eet, klikt hij deze categorie 
aan. Hij komt nu in een submenu waar de twee 
beschikbare soepen van deze dag worden weergegeven: 
Vietnamese Mi Trung soep, een vegetarische bouillon 
met Vietnamese groenten, en bospaddestoelen soep, 
een romige soep met cantharellen en champignons. 
Aangezien de diëtiste had aangeraden dat John heldere 
soepen in plaats van romige soepen moet uitkiezen, geeft 
de Eating Advisor een groene indicatie bij de Mi trung 
Figuur 3. Een representatie van de menu-ontologie, ingevuld voor 13 juli 2010. Per menu zijn alle producten bekend die specifiek voor 
de betreffende datum in het restaurant te vinden zijn. In dit overzicht is het vaste assortiment niet weergegeven.
september 2010 @gro-Informatica 19
soep en een rode indicatie bij de bospaddestoelensoep 
(zie figuur 5c). 
John heeft vandaag geen zin in Mi trung soep. 
Hij besluit daarom geen soep te nemen. In plaats 
daarvan selecteert hij een snee bruin brood, een 
kom rauwkostsalade (zonder dressing) en een appel. 
Als hij vervolgens in zijn virtuele tray kijkt, ziet hij 
in de samenvatting bovenaan dat het totale aantal 
calorieën van zijn keuze te hoog is (figuur 6a). Hij 
besluit verstandig te zijn en ruilt de appel in voor een 
mandarijn. Hiermee blijft hij keurig binnen de door de 
diëtiste vastgestelde limiet (figuur 6b).
Conclusie
Figuur 5: Drie screenshots 
van de Eating Advisor 
applicatie: het 
welkomstscherm (links), de 
categorieënlijst (midden) en 
het soepenmenu (rechts).
Figuur 4. De architectuur van de Eating Advisor.
20 @gro-Informatica september 2010
De Eating Advisor is op dit moment nog een prototype 
en wordt verder ontwikkeld. Het huidige prototype toont 
aan dat data uit het Restaurant van de Toekomst in een 
smartphone applicatie goed gebruikt kan worden om 
persoonlijk advies te geven aan bezoekers. 
Figuur 6: Twee schreenshots van de Eating Advisor applicatie: 
de virtuele tray met teveel calorieën (links) en de virtuele tray 
met een goed aantal calorieën (rechts).


Het gebruik van de verzamelde data: de smartphone Eating Advisor

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Name not available

Wageningen Yield

NARCIS