कैलोरी ट्रैकिंग व्यवहार में लिंग भिन्नताएँ: 2 मिलियन उपयोगकर्ताओं के डेटा से क्या पता चलता है

हमने 2 मिलियन Nutrola उपयोगकर्ताओं के ट्रैकिंग पैटर्न का लिंग के अनुसार विश्लेषण किया। डेटा से पता चलता है कि पुरुषों और महिलाओं के लक्ष्यों, लॉगिंग आदतों, खाद्य विकल्पों, पोषक तत्वों पर ध्यान और दीर्घकालिक स्थिरता में महत्वपूर्ण भिन्नताएँ हैं।

Medically reviewed by Dr. Emily Torres, Registered Dietitian Nutritionist (RDN)

पोषण ट्रैकिंग ऐप्स एक अत्यधिक विविध उपयोगकर्ता आधार की सेवा करते हैं। सभी उम्र, पृष्ठभूमि और शरीर के प्रकार के लोग इनका उपयोग अपने खाने की निगरानी के लिए करते हैं। लेकिन जब हम देखते हैं कि विभिन्न समूह वास्तव में इन उपकरणों का उपयोग कैसे करते हैं, तो स्पष्ट पैटर्न उभरकर सामने आते हैं।

हमारे डेटा में सबसे स्पष्ट विभाजन पुरुषों और महिलाओं के बीच है। यह इस वजह से नहीं है कि एक लिंग "बेहतर" ट्रैक करता है, बल्कि इसलिए कि लक्ष्यों, विधियों, आदतों और चुनौतियों में भिन्नताएँ हैं जो कि अनुमानित और आश्चर्यजनक दोनों हैं। इन भिन्नताओं को समझना एक ऐसा पोषण प्लेटफॉर्म बनाने के लिए आवश्यक है जो वास्तव में सभी की सेवा करे।

यह रिपोर्ट 2 मिलियन Nutrola उपयोगकर्ताओं के बीच कैलोरी और पोषण ट्रैकिंग व्यवहार में लिंग आधारित भिन्नताओं का विस्तृत विश्लेषण प्रस्तुत करती है।

कार्यप्रणाली

डेटा स्रोत और दायरा

हमने मार्च 2025 से मार्च 2026 के बीच कम से कम 14 दिनों का खाद्य डेटा लॉग करने वाले 2,014,387 Nutrola उपयोगकर्ताओं के अनाम, संचित ट्रैकिंग डेटा का विश्लेषण किया। सभी डेटा Nutrola प्लेटफॉर्म से सभी सदस्यता स्तरों (EUR 2.5/महीने से शुरू) पर एकत्र किया गया। कोई मुफ्त स्तर या विज्ञापन-समर्थित डेटा शामिल नहीं किया गया क्योंकि Nutrola के पास कोई मुफ्त स्तर या किसी भी योजना पर विज्ञापन नहीं हैं।

उपयोगकर्ताओं ने ऑनबोर्डिंग के दौरान लिंग की स्व-रिपोर्टिंग की। विवरण इस प्रकार है:

लिंग उपयोगकर्ता प्रतिशत
महिला 1,148,221 57.0%
पुरुष 821,503 40.8%
गैर-बाइनरी / अन्य 34,112 1.7%
बताना नहीं चाहते 10,551 0.5%

गैर-बाइनरी और लिंग-विविध उपयोगकर्ताओं के बारे में एक नोट

हम अपने गैर-बाइनरी और लिंग-विविध उपयोगकर्ताओं को स्पष्ट रूप से मान्यता देना चाहते हैं। इस श्रेणी में 34,112 उपयोगकर्ता हमारे समुदाय का एक महत्वपूर्ण और मूल्यवान हिस्सा हैं। हालांकि, इस रिपोर्ट में कई उप-विश्लेषणों के लिए सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण निष्कर्ष निकालने के लिए नमूना आकार अभी तक पर्याप्त नहीं है। जहां हम महत्वपूर्ण पैटर्न पहचान सकते थे, हमने उन्हें शामिल किया है। हम सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं ताकि भविष्य के विश्लेषण इस समूह का अधिक पूर्ण प्रतिनिधित्व कर सकें क्योंकि हमारा उपयोगकर्ता आधार बढ़ता है।

इस रिपोर्ट के उद्देश्यों के लिए, मुख्य तुलना उन उपयोगकर्ताओं के बीच है जिन्होंने महिला के रूप में पहचान की और उन लोगों के बीच जिन्होंने पुरुष के रूप में पहचान की।

सीमाएँ

कई महत्वपूर्ण caveats लागू होते हैं। लिंग की स्व-रिपोर्टिंग की गई थी और बाइनरी श्रेणियाँ पहचान के पूरे स्पेक्ट्रम को नहीं पकड़ती हैं। हमारा उपयोगकर्ता आधार स्वास्थ्य के प्रति जागरूक व्यक्तियों की ओर झुका हुआ है, जिन्होंने पोषण ट्रैकिंग सदस्यता के लिए भुगतान करने का निर्णय लिया है, जिससे चयन पूर्वाग्रह उत्पन्न होता है। सांस्कृतिक, सामाजिक-आर्थिक और क्षेत्रीय कारक कुछ लिंग आधारित पैटर्न को भ्रमित कर सकते हैं। इस डेटा में सहसंबंध का अर्थ कारण नहीं है।

प्राथमिक लक्ष्य: पुरुष और महिलाएँ ट्रैकिंग क्यों शुरू करते हैं

पहला बड़ा अंतर उपयोगकर्ता यात्रा की शुरुआत में ही प्रकट होता है। ऑनबोर्डिंग के दौरान, Nutrola उपयोगकर्ताओं से उनके प्राथमिक पोषण लक्ष्य का चयन करने के लिए कहता है। वितरण लिंग के अनुसार काफी भिन्न होता है।

प्राथमिक लक्ष्य महिला (%) पुरुष (%) अंतर
वजन घटाना 47.3% 31.2% +16.1 pp
मांसपेशियों का विकास / बल्किंग 8.4% 29.7% -21.3 pp
स्वास्थ्य बनाए रखना 22.1% 16.8% +5.3 pp
चिकित्सा प्रबंधन 11.6% 7.2% +4.4 pp
शरीर पुनःसंरचना 10.6% 15.1% -4.5 pp

महिला उपयोगकर्ताओं के लिए वजन घटाना प्रमुख लक्ष्य है, जिसे लगभग आधे ने चुना। पुरुष उपयोगकर्ताओं के बीच, लक्ष्य अधिक समान रूप से वितरित हैं, जिसमें मांसपेशियों का विकास और वजन घटाना लगभग समान हैं। चिकित्सा प्रबंधन, जिसमें मधुमेह, गुर्दे की बीमारी, खाद्य एलर्जी और अन्य स्थितियों के लिए ट्रैकिंग शामिल है, महिलाओं के बीच अधिक सामान्य था। यह प्रकाशित शोध के साथ मेल खाता है जो दिखाता है कि महिलाएँ स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों के साथ सक्रिय रूप से जुड़ने की अधिक संभावना रखती हैं।

लॉगिंग विधियाँ: प्रत्येक लिंग कैसे खाद्य रिकॉर्ड करता है

Nutrola चार प्रमुख लॉगिंग विधियाँ प्रदान करता है: AI फोटो पहचान (Snap & Track), बारकोड स्कैनिंग, वॉयस लॉगिंग, और मैनुअल एंट्री। लिंग के अनुसार प्राथमिकताएँ महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होती हैं।

लॉगिंग विधि महिला (%) पुरुष (%)
AI फोटो पहचान 41.2% 33.8%
बारकोड स्कैनिंग 28.7% 35.4%
वॉयस लॉगिंग 12.3% 9.1%
मैनुअल एंट्री 17.8% 21.7%

महिलाओं ने फोटो-आधारित लॉगिंग के लिए अधिक प्राथमिकता दिखाई, जो समझ में आता है क्योंकि फोटो लॉगिंग घर पर बने और बिना पैकेज के भोजन के लिए सबसे तेज़ है। पुरुषों ने बारकोड स्कैनिंग पर अधिक जोर दिया, जो पैकेज्ड या पूर्व-निर्मित खाद्य पदार्थों की अधिक खपत का सुझाव देता है, यह पैटर्न हम नीचे खाद्य विकल्प डेटा में पुष्टि करते हैं।

वॉयस लॉगिंग महिलाओं के बीच थोड़ी अधिक लोकप्रिय थी, जबकि मैनुअल एंट्री (विशिष्ट वजन और मात्राएँ टाइप करना) पुरुषों के बीच अधिक सामान्य थी, विशेषकर उन लोगों के लिए जिनका लक्ष्य मांसपेशियों का विकास है, जो आमतौर पर हिस्सों को सटीकता से मापते हैं।

दैनिक लॉगिंग मात्रा और स्थिरता

मैट्रिक महिला पुरुष
प्रति दिन औसत लॉग 3.4 3.1
प्रति दिन मध्य लॉग 3.0 3.0
% जो स्नैक्स लॉग करते हैं 68.2% 49.1%
% जो सभी भोजन (नाश्ता, दोपहर का भोजन, रात का खाना) लॉग करते हैं 72.4% 64.8%
प्रति सप्ताह लॉग किए गए दिन (औसत) 5.6 5.1

महिलाओं ने औसतन प्रति दिन अधिक खाद्य प्रविष्टियाँ लॉग कीं, जो मुख्य रूप से स्नैक लॉगिंग की उच्च दर द्वारा प्रेरित थी। लगभग 7 में से 10 महिला उपयोगकर्ताओं ने दैनिक रूप से कम से कम एक स्नैक लॉग किया, जबकि पुरुष उपयोगकर्ताओं में यह संख्या आधे से भी कम थी। इसका यह मतलब नहीं है कि पुरुष कम स्नैक करते हैं। यह हो सकता है कि वे स्नैक्स को लॉग करने की संभावना कम रखते हैं, जो डेटा की सटीकता के लिए वास्तविक प्रभाव डालता है।

महिलाओं ने भी उच्च साप्ताहिक स्थिरता बनाए रखी, औसतन प्रति सप्ताह 5.6 दिन लॉग करते हुए, जबकि पुरुषों के लिए यह संख्या 5.1 थी।

कैलोरी से परे ट्रैक किए गए पोषक तत्व

Nutrola की एक विशेषता उपयोगकर्ताओं को अपने डैशबोर्ड पर विशिष्ट पोषक तत्वों को पिन करने की अनुमति देती है ताकि दैनिक निगरानी की जा सके, जो मानक कैलोरी गिनती से परे है। उपयोगकर्ता जो पोषक तत्व ट्रैक करने का चयन करते हैं, वे उनकी प्राथमिकताओं के बारे में बहुत कुछ बताते हैं।

पोषक तत्व महिला (% ट्रैकिंग) पुरुष (% ट्रैकिंग)
प्रोटीन 71.3% 89.2%
फाइबर 48.7% 22.4%
आयरन 38.1% 8.3%
कैल्शियम 35.6% 11.7%
शुगर 42.3% 28.9%
सोडियम 26.4% 19.1%
वसा (कुल) 54.2% 47.8%
संतृप्त वसा 29.8% 18.2%
विटामिन D 18.4% 9.7%
मैग्नीशियम 12.1% 21.6%
जिंक 5.2% 16.8%
पोटेशियम 8.9% 14.3%

प्रोटीन का अंतर बहुत बड़ा है लेकिन आश्चर्यजनक नहीं है: 89.2% पुरुष उपयोगकर्ता सक्रिय रूप से प्रोटीन को ट्रैक करते हैं जबकि महिलाओं में यह संख्या 71.3% है। फिर भी, प्रोटीन ट्रैकिंग दोनों लिंगों के लिए सबसे महत्वपूर्ण अतिरिक्त पोषक तत्व है।

अधिक महत्वपूर्ण भिन्नताएँ सूक्ष्म पोषक तत्वों में हैं। महिलाएँ आयरन (38.1% बनाम 8.3%), कैल्शियम (35.6% बनाम 11.7%), और फाइबर (48.7% बनाम 22.4%) को ट्रैक करने की अधिक संभावना रखती हैं। ये अच्छी तरह से प्रलेखित पोषण संबंधी आवश्यकताओं के साथ मेल खाते हैं: महिलाएँ आयरन की कमी और ऑस्टियोपोरोसिस के लिए महत्वपूर्ण रूप से अधिक जोखिम में होती हैं, और फाइबर हार्मोनल और पाचन स्वास्थ्य का समर्थन करता है।

दूसरी ओर, पुरुषों ने मैग्नीशियम (21.6% बनाम 12.1%), जिंक (16.8% बनाम 5.2%), और पोटेशियम (14.3% बनाम 8.9%) में अधिक रुचि दिखाई, जो अक्सर टेस्टोस्टेरोन समर्थन, मांसपेशियों की रिकवरी, और एथलेटिक प्रदर्शन से जुड़े होते हैं।

औसत कैलोरी लक्ष्य

मैट्रिक महिला पुरुष
औसत दैनिक कैलोरी लक्ष्य 1,687 kcal 2,348 kcal
मध्य दैनिक कैलोरी लक्ष्य 1,620 kcal 2,280 kcal
% जो लक्ष्य 1,400 kcal से नीचे सेट करते हैं 18.3% 2.1%
% जो लक्ष्य 3,000 kcal से ऊपर सेट करते हैं 1.2% 14.7%
% जो पहले 30 दिनों में लक्ष्य समायोजित करते हैं 34.1% 22.8%

औसत कैलोरी लक्ष्य का अंतर 661 kcal वास्तविक शारीरिक भिन्नताओं को दर्शाता है। हालाँकि, 18.3% महिला उपयोगकर्ता जो 1,400 kcal से नीचे लक्ष्य सेट करती हैं, एक आंकड़ा है जिसे हम करीबी नजर रखते हैं। Nutrola स्वास्थ्य सलाह प्रदर्शित करता है जब लक्ष्य अनुशंसित न्यूनतम से नीचे गिरता है, और हमारी AI कोचिंग सुविधा सक्रिय रूप से समायोजन का सुझाव देती है जब सेवन पैटर्न अस्थायी रूप से कम दिखाई देते हैं।

महिलाएँ पहले महीने के भीतर अपने कैलोरी लक्ष्य को समायोजित करने की अधिक संभावना रखती थीं (34.1% बनाम 22.8%), जो लक्ष्य-निर्धारण के प्रति एक अधिक पुनरावृत्त, प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोण का सुझाव देती है।

बनाए रखने की दरें

समय अवधि महिला बनाए रखना पुरुष बनाए रखना
30 दिन 74.2% 67.8%
60 दिन 61.8% 53.4%
90 दिन 52.1% 43.7%

महिलाएँ हर मापी गई समय अवधि में उच्च बनाए रखने की दर दिखाती हैं। 90 दिनों में, 52.1% महिला उपयोगकर्ता अभी भी सक्रिय रूप से लॉग कर रहे थे, जबकि पुरुष उपयोगकर्ताओं में यह संख्या 43.7% थी, जो 8.4 प्रतिशत अंक का अंतर है। यह पैटर्न सभी लक्ष्य प्रकारों में बना रहा, जिसका अर्थ है कि यह केवल लक्ष्य वितरण का कार्य नहीं था।

खाद्य विकल्प: प्रत्येक लिंग सबसे अधिक क्या लॉग करता है

लिंग के अनुसार सबसे अधिक लॉग किए गए खाद्य पदार्थों की शीर्ष 10 सूची

रैंक महिला पुरुष
1 केला चिकन ब्रेस्ट
2 कॉफी (दूध के साथ) अंडे
3 अंडे चावल (सफेद)
4 ओटमील केला
5 ग्रीक योगर्ट प्रोटीन शेक
6 चिकन ब्रेस्ट ओटमील
7 मिश्रित सलाद ग्राउंड बीफ
8 चावल (सफेद) ब्रेड (पूर्ण अनाज)
9 एवोकाडो पास्ता
10 ब्रेड (पूर्ण अनाज) ग्रीक योगर्ट

चिकन ब्रेस्ट और अंडे दोनों शीर्ष 10 सूचियों में शामिल हैं, जो प्रोटीन स्रोतों के रूप में उनकी सार्वभौमिक लोकप्रियता की पुष्टि करते हैं। हालाँकि, स्थिति एक कहानी बताती है। पुरुषों के लिए, चिकन ब्रेस्ट सबसे अधिक लॉग किया गया खाद्य पदार्थ है, जबकि महिलाओं के लिए केला पहले स्थान पर है, उसके बाद दूध के साथ कॉफी।

प्रोटीन शेक पुरुषों की शीर्ष 10 में (रैंक 5) दिखाई देते हैं लेकिन महिलाओं की शीर्ष 10 में बिल्कुल नहीं हैं, जहाँ यह 18वें स्थान पर है। इसके विपरीत, एवोकाडो और मिश्रित सलाद महिलाओं की शीर्ष 10 में दिखाई देते हैं लेकिन पुरुषों के लिए क्रमशः 14वें और 22वें स्थान पर हैं।

खाद्य श्रेणी प्राथमिकताएँ

खाद्य श्रेणी महिला (% कुल लॉग) पुरुष (% कुल लॉग)
फल 14.8% 8.3%
सब्जियाँ 16.2% 10.7%
डेयरी 11.4% 9.1%
अनाज और अनाज 13.1% 15.8%
मांस और पोल्ट्री 12.7% 19.4%
मछली और समुद्री भोजन 4.8% 5.2%
सप्लीमेंट और शेक 2.1% 7.6%
पैकेज्ड / प्रोसेस्ड खाद्य पदार्थ 9.3% 12.8%
पेय (गैर-पानी) 8.2% 6.4%
स्नैक्स और मिठाइयाँ 7.4% 4.7%

महिलाओं ने फलों, सब्जियों और डेयरी को अधिक लॉग किया। पुरुषों ने मांस और पोल्ट्री, सप्लीमेंट, और पैकेज्ड खाद्य पदार्थों को अधिक लॉग किया। सप्लीमेंट का अंतर (2.1% बनाम 7.6%) पूरे डेटा सेट में सबसे बड़े श्रेणी-स्तरीय भिन्नताओं में से एक था।

स्नैकिंग पैटर्न

स्नैकिंग मैट्रिक महिला पुरुष
प्रति दिन लॉग किए गए औसत स्नैक्स 1.8 1.1
सबसे सामान्य स्नैक समय 3:12 PM 9:47 PM
शीर्ष स्नैक फल (सेब, केला) प्रोटीन बार
% जो देर रात का स्नैक लॉग करते हैं (9 PM के बाद) 22.4% 38.6%

समय का अंतर उल्लेखनीय है। महिलाओं का स्नैकिंग पीक मध्य-दोपहर में होता है, जबकि पुरुषों का पीक देर शाम को होता है। देर रात का स्नैकिंग (9 PM के बाद) पुरुष उपयोगकर्ताओं के बीच 72% अधिक सामान्य था। संघटन भी स्पष्ट रूप से भिन्न था: महिलाओं के शीर्ष स्नैक्स फल आधारित थे, जबकि पुरुष प्रोटीन बार और नट्स की ओर झुकाव रखते थे।

सप्ताहांत का अंतर

हम "सप्ताहांत का अंतर" को सप्ताह के दिनों (सोमवार से शुक्रवार) और सप्ताहांत (शनिवार और रविवार) के बीच लॉगिंग पूर्णता में अंतर के रूप में परिभाषित करते हैं। दोनों लिंगों ने सप्ताहांत पर गिरावट दिखाई, लेकिन मात्रा भिन्न थी।

मैट्रिक महिला पुरुष
सप्ताह के दिनों की लॉगिंग दर 82.3% 76.1%
सप्ताहांत की लॉगिंग दर 69.7% 57.4%
सप्ताहांत का अंतर (प्रतिशत में गिरावट) -12.6 pp -18.7 pp
सबसे अधिक छोड़ा गया सप्ताहांत भोजन नाश्ता (शनिवार) सभी भोजन (रविवार)
% जो सोमवार को मुआवजा देते हैं 41.2% 28.3%

पुरुषों ने अधिक सप्ताहांत अंतर का अनुभव किया, लॉगिंग दर लगभग 19 प्रतिशत अंक गिर गई जबकि महिलाओं के लिए यह लगभग 13 प्रतिशत अंक था। छोड़ने का पैटर्न भी भिन्न था। महिलाएँ विशेष रूप से शनिवार को नाश्ता लॉग करने से चूकने की अधिक संभावना रखती थीं, जबकि पुरुष उपयोगकर्ता रविवार को पूरी तरह से लॉगिंग छोड़ने की अधिक संभावना रखते थे।

"सोमवार मुआवजा" पैटर्न, जहाँ उपयोगकर्ता सप्ताहांत के बाद सोमवार को अधिक सावधानी से लॉग करते हैं, महिलाओं के बीच (41.2% बनाम 28.3%) अधिक सामान्य था।

व्यायाम लॉगिंग लिंग के अनुसार

Nutrola Apple Health, Google Fit, और सीधे व्यायाम लॉगिंग के साथ एकीकृत होता है। व्यायाम लॉगिंग पैटर्न में महत्वपूर्ण भिन्नताएँ थीं।

व्यायाम मैट्रिक महिला पुरुष
% जो कम से कम साप्ताहिक व्यायाम लॉग करते हैं 58.4% 67.2%
सबसे अधिक लॉग किया गया व्यायाम प्रकार चलना वजन प्रशिक्षण
दूसरा सबसे अधिक लॉग किया गया व्यायाम प्रकार योग / पिलाटेस दौड़ना
प्रति सप्ताह औसत व्यायाम सत्र 3.2 3.8
% जो व्यायाम के आधार पर कैलोरी लक्ष्य समायोजित करते हैं 31.7% 48.3%

पुरुष उपयोगकर्ताओं ने कुल मिलाकर अधिक व्यायाम सत्र लॉग किए और व्यायाम के आधार पर अपने कैलोरी लक्ष्यों को समायोजित करने की अधिक संभावना रखते थे (48.3% बनाम 31.7%)। यह "कैलोरी वापस खाना" व्यवहार पुरुषों के बीच अधिक प्रचलित है, विशेषकर उन लोगों में जिनका लक्ष्य मांसपेशियों का विकास या शरीर पुनःसंरचना है।

व्यायाम प्रकार की प्राथमिकताएँ भी काफी भिन्न थीं: महिलाओं के लिए चलना प्रमुख था, जबकि पुरुषों के लिए वजन प्रशिक्षण। हालाँकि, वजन प्रशिक्षण महिलाओं के लिए तीसरा सबसे अधिक लॉग किया गया व्यायाम था (चलने और योग/पिलाटेस के पीछे), जो हमारे डेटा में वर्ष दर वर्ष 23% बढ़ा है।

भावनात्मक और व्यवहारिक पैटर्न

प्रत्येक लिंग कब लॉगिंग छोड़ने की अधिक संभावना रखता है

छोड़ने का ट्रिगर महिला (% जो रिपोर्ट करते हैं) पुरुष (% जो रिपोर्ट करते हैं)
"अस्वास्थ्यकर" कुछ खा लिया 34.7% 18.2%
सामाजिक कार्यक्रम या बाहर खाना 28.3% 31.5%
व्यस्त / भूल गए 21.4% 37.8%
भावनात्मक खाने की घटना 24.1% 9.4%
छुट्टी या यात्रा 41.2% 43.6%

यह डेटा वैकल्पिक सर्वेक्षणों से आता है जो उपयोगकर्ताओं को 3 या अधिक दिनों के लॉगिंग गैप के बाद लौटने पर सक्रिय होते हैं। महिलाओं के लिए सबसे सामान्य छोड़ने का ट्रिगर "अस्वास्थ्यकर" कुछ खाने का अनुभव था (34.7%), जो संभावित आहार विफलताओं के प्रति एक मजबूत भावनात्मक प्रतिक्रिया का सुझाव देता है। पुरुषों के लिए सबसे सामान्य ट्रिगर बस व्यस्त होना या भूल जाना था (37.8%)।

भावनात्मक खाने की घटना को महिलाओं द्वारा अधिक बार उद्धृत किया गया (24.1% बनाम 9.4%)। हालाँकि, यह रिपोर्टिंग भिन्नताओं के रूप में उतना ही हो सकता है जितना कि व्यवहारिक भिन्नताएँ। छुट्टी और यात्रा सबसे सार्वभौमिक ट्रिगर था, जिसे दोनों लिंगों द्वारा लगभग समान रूप से उद्धृत किया गया।

कैलोरी लक्ष्यों को पार करने पर प्रतिक्रिया

प्रतिक्रिया व्यवहार महिला (%) पुरुष (%)
इसे सटीकता से लॉग करें और आगे बढ़ें 38.4% 52.1%
इसे लॉग करें लेकिन हतोत्साहित महसूस करें (स्व-रिपोर्टेड) 31.2% 14.7%
दिन के बाकी हिस्से के लिए लॉगिंग छोड़ें 18.3% 12.4%
अगले दिन सेवन कम करें 27.6% 16.8%
अगले दिन व्यायाम बढ़ाएँ 14.1% 24.3%

जब उपयोगकर्ता अपने कैलोरी लक्ष्यों को पार करते हैं, तो पुरुष अधिक संभावना रखते हैं कि वे इसे सटीकता से लॉग करें और बिना व्यवहार में बदलाव के आगे बढ़ें (52.1% बनाम 38.4%)। महिलाएँ अधिक संभावना रखती थीं कि वे हतोत्साहित महसूस करें (31.2% बनाम 14.7%) और अगले दिन सेवन को कम करने के लिए मुआवजा दें (27.6% बनाम 16.8%)। पुरुष अधिकतर व्यायाम बढ़ाने के लिए मुआवजा देने की अधिक संभावना रखते थे (24.3% बनाम 14.1%)।

ब्रेक के बाद फिर से जुड़ना

फिर से जुड़ने का मैट्रिक महिला पुरुष
लौटने से पहले औसत ब्रेक अवधि 8.2 दिन 14.6 दिन
% जो 7 दिनों के भीतर लौटते हैं 61.3% 42.7%
% जो 30 दिनों के भीतर लौटते हैं 79.8% 64.1%
सबसे सामान्य फिर से जुड़ने का ट्रिगर सोमवार / नया सप्ताह नया महीना या घटना
% जो लौटने पर नया लक्ष्य सेट करते हैं 44.2% 31.8%

महिलाएँ ब्रेक से तेजी से लौटती हैं (औसत 8.2 दिन बनाम 14.6 दिन) और उच्च दरों पर। समय के ट्रिगर भी भिन्न थे: महिलाएँ सबसे अधिक संभावना सोमवार को फिर से शुरू करने की होती हैं, प्रत्येक नए सप्ताह को एक नई शुरुआत मानते हुए। पुरुष अधिकतर नए महीने की शुरुआत या किसी विशेष घटना (छुट्टी, खेल का मौसम, चिकित्सा जांच) से पहले फिर से शुरू करने की अधिक संभावना रखते हैं।

महिलाएँ लौटने पर नया लक्ष्य सेट करने की भी अधिक संभावना रखती थीं (44.2% बनाम 31.8%)। यह एक अधिक जानबूझकर पुनः प्रतिबद्धता प्रक्रिया का सुझाव देता है।

हमें क्या आश्चर्यचकित करता है

कई निष्कर्ष सामान्य धारणाओं के विपरीत थे।

पुरुषों ने अपेक्षा से अधिक पोषक तत्वों को ट्रैक किया। जबकि कथा अक्सर पुरुषों को "केवल कैलोरी और प्रोटीन" ट्रैकर्स के रूप में प्रस्तुत करती है, पुरुष उपयोगकर्ताओं ने औसतन 4.2 अतिरिक्त पोषक तत्वों को कैलोरी के अलावा ट्रैक किया, जबकि महिलाओं के लिए यह संख्या 4.8 थी। अंतर हमारी अपेक्षा से छोटा था।

महिलाओं की प्रोटीन ट्रैकिंग अपेक्षा से अधिक थी। 71.3% पर, महिला प्रोटीन ट्रैकिंग पुराने अध्ययनों में रिपोर्ट की गई औसत से काफी ऊपर थी। महिलाओं के बीच प्रोटीन के प्रति जागरूकता की सांस्कृतिक बदलाव स्पष्ट रूप से डेटा में परिलक्षित होता है।

सामाजिक विशेषताओं वाले उपयोगकर्ताओं के लिए लिंग के बीच बनाए रखने का अंतर नाटकीय रूप से संकुचित हो गया। जिन उपयोगकर्ताओं ने समूह में शामिल होने या प्लेटफॉर्म पर कम से कम एक मित्र से जुड़ने का निर्णय लिया, उनके बीच 90-दिन की बनाए रखने का अंतर 8.4 प्रतिशत अंक से घटकर केवल 2.1 प्रतिशत अंक रह गया। सामाजिक जिम्मेदारी विशेष रूप से पुरुषों के लिए बनाए रखने का एक मजबूत साधन प्रतीत होती है।

देर रात लॉगिंग की सटीकता पुरुषों के लिए अधिक थी। देर रात लॉगिंग के बावजूद, पुरुष उपयोगकर्ताओं ने जो 9 PM के बाद लॉग करते थे, उन्होंने दिन के पहले भाग में लॉग करने वालों की तुलना में थोड़ी अधिक सटीकता दिखाई (फोटो AI क्रॉस-चेक के खिलाफ सत्यापित)। हम अनुमान लगाते हैं कि यह इसलिए है क्योंकि देर रात के भोजन आमतौर पर सरल होते हैं (एकल आइटम, पैकेज्ड खाद्य पदार्थ) और इसलिए सटीकता से लॉग करना आसान होता है।

महिलाएँ Nutrola का उपयोग चिकित्सा स्थिति के लिए करने की अधिक संभावना रखती थीं। 11.6% पर, महिलाओं के बीच चिकित्सा प्रेरित ट्रैकिंग की दर पुरुषों की तुलना में 61% अधिक थी (7.2%)। यह व्यापक स्वास्थ्य जुड़ाव डेटा के साथ मेल खाता है जो दिखाता है कि महिलाएँ स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों के साथ अधिक सक्रिय रूप से जुड़ती हैं।

व्यक्तिगत पोषण ट्रैकिंग के लिए निहितार्थ

यह डेटा सीधे Nutrola के निर्माण को आकार देता है। कई प्लेटफॉर्म सुविधाएँ इन निष्कर्षों के आधार पर समायोजित या विकसित की गई हैं:

लक्ष्य-विशिष्ट ऑनबोर्डिंग। चूंकि लक्ष्य वितरण लिंग के अनुसार इतना भिन्न होता है, हमने लक्ष्य-प्रथम ऑनबोर्डिंग की ओर बढ़ने का निर्णय लिया है जो उपयोगकर्ता के घोषित उद्देश्य के आधार पर अनुवर्ती प्रश्न, सुझाए गए पोषक तत्व ट्रैकिंग, और डिफ़ॉल्ट डैशबोर्ड को अनुकूलित करता है, न कि केवल जनसांख्यिकी के आधार पर।

सप्ताहांत की स्थिरता के लिए स्मार्ट नजर्स। हमारी अधिसूचना प्रणाली अब व्यक्तिगत ऐतिहासिक पैटर्न के आधार पर सप्ताहांत की याद दिलाने को समायोजित करती है। जो उपयोगकर्ता बड़े सप्ताहांत अंतर को दिखाते हैं, उन्हें शनिवार की सुबह पहले, हल्के नजर्स मिलते हैं, न कि गैप पहले से ही हो जाने के बाद।

स्नैक लॉगिंग को प्रोत्साहित करना। चूंकि पुरुषों के बीच स्नैक लॉगिंग की दरें कम हैं और अनलॉग्ड स्नैक्स सटीकता में एक बड़ा अंतर प्रस्तुत करते हैं, हमने पोस्ट-भोजन संकेत पेश किए हैं जो पूछते हैं "क्या आपने अपने अंतिम लॉग के बाद कोई स्नैक्स खाया?" उन उपयोगकर्ताओं के लिए जिनके लॉगिंग पैटर्न यह सुझाव देते हैं कि वे कम रिपोर्ट कर रहे हैं।

लक्षित दिनों के बाद भावनात्मक समर्थन। उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो लक्ष्यों को पार करने के बाद लॉग छोड़ने के पैटर्न दिखाते हैं, Nutrola अब एक संदर्भित संदेश प्रदर्शित करता है जो यह बताता है कि एक दिन लक्ष्य से अधिक होना दीर्घकालिक परिणामों पर न्यूनतम प्रभाव डालता है। यह विशेष रूप से उन उपयोगकर्ताओं के लिए बनाया गया था, जिनमें एक महत्वपूर्ण उपसमूह, जो अनुपात में महिलाएँ थीं, "खराब" दिन के बाद disengage हो जाती थीं।

लक्ष्य के अनुसार सूक्ष्म पोषक तत्व डिफ़ॉल्ट। सभी को समान पोषक तत्व डैशबोर्ड दिखाने के बजाय, Nutrola अब उपयोगकर्ता के लक्ष्य, आयु, और स्व-रिपोर्टेड लिंग के आधार पर ट्रैक किए गए पोषक तत्वों का सुझाव देता है। स्वास्थ्य बनाए रखने पर ध्यान केंद्रित करने वाली महिला को आयरन, कैल्शियम, और फाइबर प्रमुखता से दिखाई देंगे। मांसपेशियों के विकास पर ध्यान केंद्रित करने वाले पुरुष को प्रोटीन, मैग्नीशियम, और जिंक दिखाई देंगे। उपयोगकर्ता स्वतंत्र रूप से अनुकूलित कर सकते हैं, लेकिन डिफ़ॉल्ट अब अधिक प्रासंगिक हैं।

निष्कर्ष

पुरुष और महिलाएँ कैलोरी ट्रैकिंग उपकरणों का उपयोग अलग-अलग तरीके से करते हैं। डेटा इस पर स्पष्ट है। लेकिन भिन्नताएँ इस बारे में नहीं हैं कि कौन सा समूह अधिक अनुशासित या अधिक जानकार है। ये विभिन्न शारीरिक आवश्यकताओं, विभिन्न सांस्कृतिक दबावों, विभिन्न स्वास्थ्य प्राथमिकताओं, और खाद्य के साथ विभिन्न भावनात्मक संबंधों को दर्शाते हैं।

सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष कोई एकल सांख्यिकी नहीं है। यह है कि पोषण ट्रैकिंग के लिए एक आकार-फिट-सम्पूर्ण दृष्टिकोण दोनों लिंगों को सेवा नहीं देता। महिलाओं को ऐसे प्लेटफार्मों की आवश्यकता है जो ट्रैकिंग के चारों ओर भावनात्मक लचीलापन का समर्थन करें, प्रासंगिक सूक्ष्म पोषक तत्वों की दृश्यता प्रदान करें, और लक्ष्यों को पार करने के बाद बिना निर्णय के प्रोत्साहन दें। पुरुषों को ऐसे प्लेटफार्मों की आवश्यकता है जो सप्ताहांत की स्थिरता के अंतर को संबोधित करें, व्यापक लॉगिंग (विशेष रूप से स्नैक्स) को प्रोत्साहित करें, और ब्रेक के बाद ट्रैकिंग पर तेजी से लौटने के लिए रास्ते प्रदान करें।

Nutrola में, हम मानते हैं कि सबसे अच्छा पोषण ट्रैकर वह है जो उपयोगकर्ता के अनुसार अनुकूलित होता है, न कि इसके विपरीत। यह डेटा हमें इसे बनाने में मदद करता है। हम ऐसे विश्लेषण प्रकाशित करते रहेंगे, क्योंकि डेटा में जो हम देखते हैं उसके बारे में पारदर्शिता विश्वास की नींव है।

यदि आप अपने ट्रैकिंग पैटर्न का पता लगाने में रुचि रखते हैं, तो Nutrola की योजनाएँ EUR 2.5 प्रति माह से शुरू होती हैं और हर स्तर पर कोई विज्ञापन नहीं होता है। आपका डेटा हमेशा आपका होता है, और इसे कभी नहीं बेचा जाता है।


कार्यप्रणाली नोट: इस रिपोर्ट में सभी डेटा अनाम और संचित हैं। कोई व्यक्तिगत उपयोगकर्ता पहचाना नहीं जा सकता। सभी रिपोर्ट किए गए तुलना के लिए सांख्यिकीय महत्व को p < 0.01 स्तर पर परीक्षण किया गया। इस अध्ययन की समीक्षा Nutrola की डेटा नैतिकता बोर्ड द्वारा प्रकाशन से पहले की गई थी।

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