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건강 남자는 '고기' 여자는 '간식'…성별로 식단 상담 내용 달라
메디컬투데이 조용진 기자
입력일 : 2018-10-25 20:19:53
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365mc, '식사일기' 앱 빅데이터 분석 결과 발표
▲식습관 기록으로 체중감량을 도와주는 '식사일기' 앱의 빅데이터를 분석한 결과 성별 식단 상담 텍스트에서 차이를 보였다. (사진=이미지스톡)

[메디컬투데이 조용진 기자]

체중감량에서 식이조절은 큰 비중을 차지한다. '다이어터'들의 가장 큰 고민 중 하나인 식단을 비만클리닉 전문식이영양사가 점검해준다면 다이어트도 보다 용이해 질 것이다.

다이어트를 하는 남녀에게 전문식이영양사의 조언은 달랐다. 남성에게는 탄수화물과 과일, 육류에 대한 식이조절을, 여성에게는 간식과 아침식사 습관 개선을 가장 많이 언급한 것으로 나타났다.

비만치료∙지방흡입 특화 의료기관 365mc는 전문식이영양사의 자사 '식사일기' 모바일 어플리케이션 상담 내역 분석 결과를 25일 발표했다.

식사일기는 365mc가 고객들의 운동량과 식습관 기록을 통해 체중 감량에 도움을 주기 위해 출시한 모바일 어플리케이션(앱)이다.

섭취한 음식명을 입력하면 자동으로 열량과 탄수화물, 단백질, 나트륨 등의 영양성분이 계산되어 올바른 식습관 형성과 식단 관리에 도움을 주고 있다. 식사일기 앱을 통해 자신의 식사 내용을 기록하면 해당 내용을 토대로 전문 식이영양 상담도 받을 수 있다.

365mc가 발표한 이번 리포트는 지난 3월부터 약 6개월간 식사일기 앱을 사용 중인 성인 남녀 749명에 대한 식이영양사의 상담내용 1185건을 분석한 결과다.

식이영양사의 상담 텍스트 분석 중 흥미로운 부분은 남녀 공통적으로 언급되는 단백질 관련 조언을 제외하면, 남녀별로 차이를 보였다는 점이다.

모바일 상담내용을 텍스트 분석해 상위 30개로 분류해 보니, 식이영양상담시 영양사의 조언으로 남녀 모두 상위 1위, 2위는 '섭취(388회)', '단백질(174회)'이 올라, 가장 많이 언급되는 단어로 꼽혔다.

또 남성은 탄수화물과 과일, 그리고 육류에 대한 영양사 조언이 여성에 비해 많았다.

남성 대상으로 '영양사가 가장 많이 언급하는 단어' 상위 4위는 '탄수화물'이었고 7위 '과일', 9위 '육류'로 나타났다. 이 같은 결과는 남성이 여성보다 체중보다는 체형에 더 관심을 보이며, 근력 향상을 위한 식단에 대한 조언을 많이 요청하는 사례가 빈번하기 때문인 것으로 보인다.

365mc 식이영양위원회 조혜리 영양사는 "남성 식이 상담자의 경우 탄수화물만을 제한하고 육류 등의 단백질을 극도로 많이 섭취하려는 경향이 있다"고 설명했다.

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조 영양사는 식사일기 앱을 통해 '워너비 몸매'를 원하는 남성 이용자에 "단백질 보충 방법으로 무조건 육류만 고집하는 것이 아니라 저지방 고단백 육류인 닭가슴살, 사태살 부위 등으로 선택, 끼니별 적정 허용량(100~150g)을 섭취하는 것이 좋다"고 조언했다.

여성은 남성과 달리 간식(언급 순위 4위)에 대해 영양사들이 좀더 많이 언급했다. 이는 간식을 먹는 습관이 남성보다 여성이 많기 때문인 것으로 보인다. 특히 여성의 경우, 생리전증후군, 업무 스트레스에 대한 보상 심리로 달콤한 간식으로 해결하려는 경향이 높은 편이다.

조 영양사는 "간식을 완전히 끊도록 하는 극단적인 방법은 오히려 추후 더 큰 스트레스를 야기시켜 폭식하는 사례가 종종 발생한다"며 "간식의 기준점을 제시해 적정량만큼 간식을 섭취할 수 있도록 조언하고 있다"고 말했다.

365mc 식이영양위원회 김우준 위원장은 "영양사들이 식사일기 앱에 기록한 식단을 분석해보면, 유행하는 다이어트 식단에 따라 달라지는 항목도 있으나 일반적으로 반복되는 현상이 있다"며 "남성은 과일을, 여성은 단백질 섭취를 소홀히 하는 경향이 보인다"고 설명했다.

이어 "텍스트 분석에서 가장 많이 언급되는 '섭취'라는 단어는 식사를 제한하라는 의미라기보다는 적절한 영양 섭취와 다이어트 효과를 높이는 식단을 제안하기 위해 인용된 것 같다"고 덧붙였다.

한편 이번 분석은 365mc 의학 기술(Medtech) 연구·개발 특화 조직 이노베이션랩이 진행했다. 영양사답변 텍스트를 '띄어쓰기' 알고리즘을 사용해 문장을 정리하고, KoNLP 패키지를 활용해 단어를 추출한 후 워드클라우드(wordcloud)로 시각화하는 등 빅데이터 처리 기술이 사용됐다.  
메디컬투데이 조용진 기자(jyjthefake@mdtoday.co.kr)
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