Den snabbt växande mängden allmänt tillgängliga data om livsmedelskemi och livsmedelsanvändning kan analyseras med hjälp av metoder för datautvinning och nätverksanalys. Här diskuterar vi hur dessa metoder kan ge nya insikter både i den sensoriska uppfattningen av mat och den kulinariska praktikens antropologi. Vi visar också att denna utveckling är en del av en större trend. Under de senaste två decennierna har storskalig dataanalys revolutionerat de biologiska vetenskaperna, som har upplevt en explosion av experimentella data till följd av tillkomsten av höggenomströmningsteknik. Stora datamängder förändrar också forskningsmetoderna inom samhällsvetenskapen på grund av de data som genereras av mobil kommunikationsteknik och sociala nätverk online. Till och med konsten och humaniora ser inrättandet av "digitala humanistiska" forskningscentrum för att klara av den ökande digitaliseringen av litterära och historiska källor. Vi hävdar att livsmedelsvetenskap sannolikt kommer att bli en av de nästa mottagarna av storskaliga dataanalyser, vilket kanske resulterar i områden som "beräkningsgastronomi". Nyckelord: Nätverk, Data mining, Sensory science, Computational gastronomi, Flavour compounds De senaste två decennierna har sett tillkomsten av highthroughput teknologier i biologi, vilket gör det möjligt att sekvensera genomer billigt och snabbt, att mäta genuttryck för tusentals gener parallellt, och att testa ett stort antal potentiella regulatoriska interaktioner mellan gener i ett enda experiment. De stora mängder data som skapas genom dessa teknologier har gett upphov till helt nya forskningsområden inom biologi, såsom beräkningsbiologi och systembiologi. Det sistnämnda, som försöker förstå biologiska processer på systemnivå, är särskilt ett tecken på den potentiella fördel som stora datamängder och deras analys kan erbjuda biologin och andra forskningsområden. Denna fördel är ett "birds-eye"-perspektiv, som med rätt sorts analys kan komplettera de mer etablerade forskningsmetoder som äger rum "på marken" och undersöka systemet mycket mer i detalj. Ett exempel skulle vara analysen av genuttrycksdata med hög genomströmning i tumörvävnader för att belysa en uppsättning potentiella kandidatgener som kan spela en roll för att orsaka en viss cancer. Dessa kandidater skulle sedan undersökas en efter en, till exempel genom att skapa mutanta organismer i vilka en av dessa gener avaktiveras. Liknande storskaliga dataanalysmetoder har på senare tid kommit in i samhällsvetenskapen som ett resultat av snabbt växande mobila kommunikationsnät och sociala nätverkssajter online. Även här erbjuder dataanalys ett fågelperspektiv av stora sociala nätverk och möjligheten att studera social dynamik och mänsklig rörlighet i en aldrig tidigare skådad omfattning. De senaste forskningsområdena som ska omvandlas genom informationsteknik är Konst och humaniora, som har bevittnat uppkomsten av "digitala humaniora". Allteftersom fler och fler litterära och historiska dokument digitaliseras blir det möjligt att avslöja grundläggande relationer som ligger till grund för stora skaror av litterära texter, eller långsiktig historisk och politisk utveckling. Ett slående exempel är Liebermans och Als upptäckt. [1] att regulariseringen av verb över 12 århundraden av engelska styrs av ett enkelt kvantitativt förhållande mellan frekvensen av verbanvändning och den hastighet med vilken den regulariseras.
Tillgången till stora datamängder gör det nu möjligt att studera hälsoresultat på aldrig tidigare skådade skalor REF.
Network analysis and data mining in food science: the emergence of computational gastronomy
{'venue': 'Flavour', 'journal': 'Flavour', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}