Test de Race Alimentaire

Le Test de Race Alimentaire est un quiz captivant et basé sur des données qui révèle comment les préférences alimentaires quotidiennes peuvent prédire de manière surprenante l’identité raciale ou ethnique auto-déclarée. À son cœur se trouve une analyse empirique rigoureuse d’enquêtes alimentaires à grande échelle aux États-Unis, démontrant que les schémas alimentaires culturels sont bien plus structurés – et prévisibles – que ce que pourraient suggérer les stéréotypes courants.

La base remonte à une analyse secondaire détaillée de données alimentaires publiques, très probablement tirées de la National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), un programme de référence géré par les Centers for Disease Control and Prevention (CDC). NHANES collecte des données nationales représentatives sur la santé et la nutrition depuis les années 1970, y compris des Food Frequency Questionnaires (FFQs) détaillés où les participants indiquent la fréquence de consommation de centaines d’aliments et boissons spécifiques. Combinés sur plusieurs cycles d’enquêtes, ces ensembles de données couvrent des dizaines de milliers de répondants qui s’identifient également leur race/ethnicité (typiquement les catégories non hispanique Blanc, non hispanique Noir, Hispanique et Asiatique).

Dans une analyse de 2025 publiée sur Substack par East Hunter intitulée « Do Black people really like fried chicken ? », un chercheur a appliqué un classificateur random forest – un algorithme robuste de machine learning largement utilisé en modélisation prédictive – à ces données dérivées de NHANES. En utilisant uniquement les fréquences de consommation alimentaire auto-déclarées comme prédicteurs (sans variables démographiques comme l’âge, le revenu ou la localisation), le modèle a classé les individus dans leur groupe racial/ethnique auto-déclaré correct avec une précision de 82 % sur un échantillon de test retenu. Cela dépasse largement la base d’environ 40 % attendue par un hasard pur sur quatre groupes. La performance du modèle a été validée en outre par un Cohen’s Kappa de 0,74, indiquant un accord « substantiel » au-delà du hasard – un fort soutien statistique dans les tâches de classification.

Cette haute précision souligne une réalité empirique : des différences systématiques dans les préférences alimentaires émergent entre les groupes ethniques aux États-Unis, motivées par les traditions culturelles, les histoires régionales, les schémas d’immigration et les recettes familiales transmises de génération en génération. Par exemple, une consommation plus élevée rapportée de légumes sautés, de tofu ou de dumplings signale fortement des préférences asiatiques ; les produits Tex-Mex comme les tortillas en accompagnement ou la salsa pointent vers des schémas hispaniques ; le poulet frit, les sauces à la viande ou certains bonbons s’alignent sur des préférences noires ; tandis que le vin, les sodas light ou le fromage cottage penchent vers des schémas blancs. Ces signaux ne sont pas aléatoires – l’algorithme random forest a identifié les aliments les plus discriminants grâce à des classements d’importance des caractéristiques, produisant des graphiques en barres clairs de « préférence supplémentaire par rapport aux autres ethnies ».

Le Test de Race Alimentaire distille cette insight basée sur les données dans un format de quiz concis et engageant. Il présente les huit éléments les plus prédictifs par groupe, directement extraits des graphiques de préférences classés de l’analyse. Les utilisateurs répondent simplement « oui » ou « non » à la question de savoir s’ils apprécient régulièrement chaque aliment (au moins mensuellement), puis soumettent leurs réponses pour obtenir un résultat instantané révélant avec quel schéma ethnique leur palais correspond le plus étroitement.

Bien que ludique en surface, la puissance du test réside dans son ancrage dans de vraies données d’enquêtes à grande échelle et des résultats de machine learning validés. Il met en lumière à quel point la culture s’incruste profondément dans les habitudes quotidiennes, transformant quelque chose d’aussi personnel que le goût en un proxy étonnamment fiable pour l’identité de groupe – le tout soutenu par des preuves empiriques, et non par des anecdotes. À l’ère du big data, ce travail démontre les manières subtiles et quantifiables dont les différences humaines se manifestent, invitant à la réflexion sur les intersections entre nourriture, culture et identité.

Références

• Bennett, G., Bardon, L. A., & Gibney, E. R. (2022). A comparison of dietary patterns and factors influencing food choice among ethnic groups living in one locality: A systematic review. Nutrients, 14(5), Article 941. https://doi.org/10.3390/nu14050941
• East Hunter. (2025, December 31). Do Black people really like fried chicken? East Hunter.