NutriNavigator - TechLabs Münster

NutriNavigator

Ein Tool mit dem du die Nährwerte deiner Lieblingsrezepte berechnen kannst.

Wie gesund ist ein Gericht, welches ich zu Hause koche? Um diese Frage möglichst unkompliziert beantworten zu können, haben wir den NutriNavigator entwickelt. Der NutriNavigator ist ein Tool, welches über die Nährwerte eines gesamten Gerichts, sowie pro Portion informiert, nachdem die einzelnen Zutaten inklusive Mengenangaben eingegeben wurden.

Einleitung

Gesunde Ernährung spielt für viele Menschen eine immer größer werdende Rolle in ihrem Leben. Auf Produkten im Supermarkt müssen Nährwerte auf deren Verpackung angegeben werden. Aber wie gesund ist eigentlich ein Gericht, welches ich zu Hause koche? Egal ob ich ein Rezept aus einem Kochbuch nach koche oder aber im Internet Inspiration finde - es ist schwierig einzuschätzen, welche Nährwerte das Gericht am Ende enthält. Um diesem Problem zu begegnen, haben wir ein Tool entwickelt, bei dem die einzelnen Zutaten des Rezepts inklusive deren Mengenangaben eingegeben werden können. Im Anschluss kann man auswählen, für welche der folgenden Nährwerte man ein Ergebnis (sowohl für das gesamte Gericht als auch pro Portion) erhalten möchte: Kilokalorien, Fett, Eiweiß, Kohlenhydrate, Salz (alles in Gramm), Vitamin C und Eisen (jeweils in Milligramm).

Methodik

Um das Tool zu entwickeln, brauchten wir zunächst einen passenden Datensatz, der über die Nährwerte vieler verschiedener Lebensmittel informiert. Im nächsten Schritt entwickelten wir einen Code in Python, der in der Lage ist die Berechnung durchzuführen. Dafür definierten wir Funktionen, die die angegebenen Lebensmittel im Datensatz suchen und dann auf die entsprechenden Spalten der Nährwerte zugreifen. Die Nährwerte jedes einzelnen Lebensmittels werden dann addiert und zum Schluss noch durch die Anzahl der Portionen geteilt. Um diese Dinge umzusetzen waren vor allem Grundlagen in Python nötig, wie das Definieren von Funktionen, Loops, Umwandlungen von Strings zu Zahlen, Ausgabebefehle etc.

Um das Tool für den User ansprechend zu gestalten, nutzten wir die Streamlit App. Dafür mussten wir unseren Code etwas anpassen, da Streamlit den Code immer neu von oben ausführt, wenn eine Aktion durchgeführt wurde. Neben Eingabefeldern und Buttons, fügten wir deshalb einen Befehl hinzu, der eine (zunächst leere) Liste an Lebensmitteln erstellt und jedes eingegebene Lebensmittel dieser hinzufügt (um die bereits getätigten Eingaben zu speichern). Außerdem arbeiteten wir etwas an dem Design der App, um es möglichst ansprechend und übersichtlich für den Nutzenden zu gestalten.

Ergenisse

Das Ergebnis ist eine funktionierende App, die Angaben zu den oben aufgeführten Nährwerten eines eingegebenen Rezepts macht. Der einzige Bug, den wir bis heute nicht beheben konnten, ist, dass man immer zwei Mal den Button „Lebensmittel hinzufügen“ klicken muss, damit sich ein neues Eingabefeld öffnet.

Leider steckt in unserem Projekt wenig ‚Data Science‘ im wahren Sinne, es sind allerdings viele Erweiterungen für unser Tool denkbar. Ursprünglich hatten wir vor, Menschen darüber zu informieren, wie nachhaltig ihre Entscheidungen beim Essen sind. Liest man statt des derzeitigen einen anderen Datensatz ein, der auch Angaben über die CO2 Belastung der einzelnen Lebensmittel enthält, kann mit ein paar wenigen Anpassungen des Codes auch darüber informiert werden. Das kann Menschen helfen umweltfreundlichere Entscheidungen bei ihrem Essverhalten zu treffen.

Auch die Erweiterung um die Empfehlungen der Deutschen Gesellschaft für Ernährung ist möglich. Es wäre zum Beispiel spannend zu wissen, wie viel Prozent meines täglichen Kalorien Tagesbedarfs eine Portion meines Lieblingsgerichts deckt (und der anderen Nährwerte). In einem nächsten Schritt könnte man den NutriNavigator also erweitern und den User Angaben zu Größe, Gewicht, Aktivitätslevel etc. machen lassen, um dann Aussagen über den täglichen Tagesbedarf machen zu können. Im Anschluss wird berechnet wie viel Prozent des Bedarfs durch das eingegebene Gericht (oder eine Portion davon) gedeckt wird. Das kann Menschen helfen gesündere Entscheidungen bei ihrem Essverhalten zu treffen.