PT
Este trabalho apresenta resultados de normas subjectivas de um conjunto de 210 imagens
de comida. Este conjunto de imagens foi selecionado a partir de uma base de dados validada a
nível internacional – FoodPics (Blechert, Meule, Busch & Ohla, 2014) – originalmente
composta por 568 imagens de comida. As imagens foram selecionadas com base em critérios
estabelecidos à priori (e.g., reconhecimento do item) e categorizadas em bebidas (e.g., café),
cereais (e.g., pão), fruta (e.g., maçãs), doces (e.g., chocolate), refeições (e.g., pasta com molho
de tomate), proteínas (e.g., ovos) e vegetais (e.g., brócolos). O nosso principal objetivo foi
fornecer uma validação mais completa desta base de estímulos, usando uma amostra de
diferente nacionalidade (N = 307 voluntários Portugueses, Midade = 33.67 anos, DP =13.49) e
alargar o número de dimensões usadas para avaliar cada uma das imagens. Num questionário
online, cada estímulo foi avaliado por um mínimo de 30 participantes, considerando o nível
de activação fisiológica, familiaridade, valência, preferência, frequência de consumo,
quantidade calórica percebida, salubridade percebida, palatabilidade, desejo/ vontade de
comer e grau de transformação percebido. Aqui apresentamos as estatísticas descritivas
(médias, desvios padrão, e intervalos de confiança) para cada dimensão, por estímulo e por
categoria de comida. Apresentamos ainda as correlações entre as dimensões avaliadas e a
comparação entre comida com pouco valor calórico e alto valor calórico, bem como entre
comida não-processada e processada.
Esta base de estímulos constitui uma ferramenta importante com potencial para
investigadores em diferentes campos (e.g., comportamento alimentar, percepção de comida e
doenças alimentares).
EN
This work presents subjective rating norms for a set of 210 food images. This image set
was selected from a validated database – FoodPics (Blechert et al., 2014) – originally
comprising 568 food images. Images were selected based on objective criteria established a
priori (e.g., recognizability of the food item) and were categorized as beverages (e.g., coffee),
cereals (e.g., bread), fruits (e.g., apples), sweets (e.g., chocolate), meals (e.g., pasta with
tomato sauce), proteins (e.g., eggs) and vegetables (e.g., broccolis). Our main goal was to
provide further validation to this database, using a sample from a different nationality (N =
307 Portuguese volunteers, MAge = 34.67 years old, SD =13.49) and to extend the number of
dimensions used to evaluate each image. In an online survey each stimulus was evaluated by a
minimum of 30 participants regarding arousal, familiarity, valence, liking, frequency of
consumption, perceived caloric content, perceived healthiness, palatability, caving/ desire to
eat and perceived level of transformation. Here we present the descriptive statistics (means,
standard deviations, and confidence intervals) for each dimension, per stimulus and per food
categories. We also present the correlations between evaluative dimensions, and compare
evaluations between low and high calorie foods, as well as between non-processed and
processed food.
This database constitutes an important tool with potential to researchers of different fields
(e.g., eating behavior, food perception and eating disorders).
