Números honestos

Todas las calorías que has registrado en tu vida eran una estimación. Esta lo admite.

Una foto no es una forma exacta de contar calorías. Tampoco lo es una persona mirando la misma foto, ni una entrada de base de datos para un alimento que varía, ni un registro pesado que se deja el aceite de freír. Snapkin te enseña de qué parte del número está segura y qué parte ha tenido que suponer.

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Un almuerzo registrado: una foto de lentejas estofadas con pollo a la plancha, 920 kcal con la marca Estimación sólida, los cuatro macros, y los cuatro elementos que encontró con los gramos y las calorías que dio a cada uno, sobre una caja que pregunta si los números están mal.
Cada elemento, con el número que le tocó
El resultado de una primera comida: pollo con arroz y brócoli con 580 kcal y la marca Estimación sólida, los macros, y los cuatro ingredientes que encontró con los gramos y las calorías que dio a cada uno, incluida la mantequilla en la que se frió.
Lo que te devuelve la primera vez

Las cifras publicadas, incluidas las que preferiríamos no imprimir

No son nuestras cifras. Es lo que publican los estudios sobre software que estima comidas a partir de fotos, y la página que las discute está enlazada abajo.

24–34 % Error de energía por comida ACETADA, 806 fotos de comidas frente a alimentos pesados a 0,1 g. Aproximadamente de 166 a 211 kcal.
35,8 % Error de energía, segundo estudio Fridolfsson et al., 52 fotografías frente a una báscula calibrada.
41 % Un nutricionista, las mismas fotos Error de masa, del estudio Nutrition5k. Los no nutricionistas fallaron un 53 %. Solo participaron 4 profesionales.

Una foto no es exacta. Tampoco lo es una persona mirando la misma foto. Nadie elige entre esto y un registro perfecto. Se elige entre esto y no registrar nada. Lo que la investigación sí enseña es de dónde viene el error: el punto débil es el tamaño de la ración, no reconocer el alimento. Dale a un modelo el peso real y el error se reduce más o menos a la mitad; fotografiar el plato desde más ángulos no cambia nada. Por eso la app te hace una pregunta en vez de darte un total sin más, y escribe lo que ha supuesto.

Lee el argumento entero, con las pruebas en contra

Números honestos

Una foto da una buena estimación, no una medición exacta. Snapkin te dice cómo de seguro está.

Cada ingrediente muestra la suposición que hay detrás, y la comida dice lo segura que está en conjunto. Cuando está adivinando, lo dice. Cuando se equivoca, se lo dices tú, y te enseña el antes y el después.

La comida enseña lo segura que está.

«Mejor suposición» o «mayormente supuesto»: un resumen de cuánto del plato pudo ver y cuánto tuvo que deducir.

Cada ingrediente enseña su supuesto.

«Un filete entero, medido contra el plato.» «Marcado en unos 8 g de aceite, incluidos en esta línea.» Puedes leer la frase que produjo el número.

Nombra su mayor incógnita.

Normalmente la grasa de cocinar, a veces la ración. Esa es también la pregunta que te va a hacer, y responderla son los treinta segundos más útiles que puedes dedicarle a una comida.

Corregirla enseña el antes y el después.

Di que la ración era más pequeña, o que se frió en mantequilla, y la comida se actualiza con el cambio marcado. Cualquier corrección se puede deshacer, y todas son además algo que aprende.

Mira una comida desglosada

Así de sencillo. Y sigue funcionando en restaurantes, vacaciones y semanas ajetreadas, porque no hay nada más que mantener.

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