Dit voorstel beoogt zowel methodologieën als empirische inzichten in het veld van consumentengedrag te bevorderen, ter ondersteuning van de overgang naar een duurzaam en gezond voedselsysteem. Het integreert state-of-the-art computationele technieken om onderzoeksmethoden die gebruikt worden bij het bestuderen van besluitvorming binnen de voedselsector te verfijnen en te vernieuwen, waarbij methodologieën zoals kunstmatige intelligentie en machine learning worden opgenomen naast traditionele kwantitatieve en kwalitatieve onderzoeksmethoden. Wat betreft empirische inzichten, zal het sentiment en gedrag van consumenten ten opzichte van actuele kwesties zoals klimaatverandering geanalyseerd en gemodelleerd worden met behulp van geschikte algoritmen, om te identificeren hoe verschillende segmenten van het voedselsysteem, zoals productie, verwerking en consumptie, worden waargenomen en aangepakt door het publiek. Deze vooruitgang zal actoren in de voedselketen in staat stellen om effectieve, op data gebaseerde strategieën te implementeren om de volksgezondheid en milieu-duurzaamheid te verbeteren.