Infographic: Google Trends
Is Google Trends een nu.ge voorspeller voor overgewicht onder Nederlandse volwassenen?
Onderzoek naar de rela,e tussen zoektermen rondom overgewicht en de daadwerkelijke cijfers rondom
overgewicht onder Nederlandse volwassenen in de periode 2004-2022.
Aanleiding
Volgens de Rijksoverheid hee1 ongeveer 50% van de Nederlandse mensen overgewicht. Dit percentage
moet in 2040 naar 38%. Om dit te kunnen bereiken wil de Rijksoverheid een gezondere dagelijkse
omgeving. Voor een gezonder Nederland hee1 de overheid ambiFes geformuleerd op het gebied van
overgewicht, roken en problemaFsch alcoholgebruik. Deze gebieden zijn met 35.000 doden en 9 miljard
euro aan zorguitgaven per jaar de grootste oorzaak voor ziektelast in Nederland (Rijksoverheid, 2018).
Binnen deze infographic wordt er gefocust op het gebied overgewicht.
Uit onderzoek van ZorginsFtuut Nederland blijkt dat bijna 70% van de Nederlanders voorstander is van
een herziening van het zorgsysteem. De focus van de bevolking verschui1 naar het bevorderen van een
gezonde leefsFjl, terwijl slechts 26% bereid is hogere premies en belasFngen te betalen voor de
s9jgende zorgkosten. De bevindingen tonen aan dat er onvoldoende bewustzijn is over de persoonlijke
impact van de dreigende zorgcrisis. Het benadrukt de noodzaak van verandering, de collecFeve
verantwoordelijkheid voor de zorg en de steun voor een aanpak gericht op gezondheid en kwaliteit van
leven.
Doelstelling
De infographic hee1 als hoofddoel of het onderzoeken van Google Trends-data nuWg is voor het
voorspellen van overgewicht onder Nederlandse volwassenen. Het focust op het idenFficeren van veel
gezochte zoekwoorden, wat kan helpen bij het ontwikkelen van gerichte intervenFes. Deze intervenFes
beogen de bewustwording te vergroten over de noodzaak van veranderingen in de gezondheidszorg.
De nadruk ligt op het sFmuleren van gezonde keuzes, het bevorderen van een gezonde leefsFjl en het
benadrukken van de collecFeve verantwoordelijkheid voor toegankelijke en betaalbare zorg. De
doelgroep, de volwassen Nederlanders, wordt aangespoord tot concrete acFes en bewuste keuzes die
bijdragen aan een duurzaam zorgsysteem, aldus ZorginsFtuut Nederland (2022).
Datasoorten
Om een analyse te kunnen uitvoeren met correcte data, wordt er gebruik gemaakt van twee
datasoorten met een betrouwbare bron, die vervolgens met elkaar vergeleken worden: objecFef en
subjecFef. De subjecFeve data zijn de data vanuit Google Trends, omdat vanuit deze omgeving gekeken
kan worden naar zoekwoorden.
Google Trends is een vrij toegankelijk online hulpmiddel waarmee gebruikers kunnen communiceren
met zoekgegevens op internet, wat diepgaande inzichten kan verschaffen in het gedrag van de
bevolking en gezondheidsgerelateerde verschijnselen (NuF, et al., 2014).
De objecFeve data zijn data vanuit de dataset Lengte, onder- en overgewicht vanaf 1981 (2023) en is
a[omsFg van het Centraal Bureau van StaFsFek (CBS), om een realisFsch beeld te kunnen geven van
de meest recente cijfers.
Zoektermen
o Overgewicht
o Hoog BMI
o Obesitas
o Ongezond
, Pre-processing
Om de data te kunnen analyseren is deze vooraf georganiseerd, zodat de data bruikbaar is voor de
analyse. Allereerst wordt beschreven op welke manier beide datasoorten zijn georganiseerd en welke
overeenkomsten zij hebben, waarna de overige stappen per datasoort wordt beschreven.
Beide datasoorten zijn als csv-bestand geïmporteerd in Excel. Daarna is de periode van het Fjdsframe
ingesteld van 2004 tot en met 2022, vanwege de oorsprong van Google Trends en de einddatum van de
CBS-dataset.
Voor de objecFeve data is gekozen om de CBS-dataset te filteren op personen van 20 jaar en ouder,
vanwege de volwassendoelgroep. Ook is ervoor gekozen om de resultaten van mannen en vrouwen als
een groep te zien, omdat Google Trends-data niet te meten is op geslachtsniveau. De perioden zijn
gefilterd als oplopende waarden en de data per maand is berekend per jaar. Uit de dataset blijkt dat er
verschillende variabelen worden getoond rondom overgewicht (regulier overgewicht, maFg overgewicht
en ernsFg overgewicht). Er is gekozen om te kijken naar het reguliere overgewicht, vanwege de
overeenkomsten van de doelgroep en de literatuur.
Voor de subjecFeve data is er vooraf het genereren van het csv-bestand bepaald welke zoektermen
gebruikt moeten worden (zie Zoekwoorden). De keuze voor deze zoekwoorden is gebaseerd op een
aantal gekozen termen vanuit een CBS-publicaFe (Kloosterman et al., 2023). Nederland is als regio
bepaald, doordat de doelgroep zich laat omschrijven door Nederlandse volwassenen. De categorieën
zijn niet aangepast en worden getoond als Alle categorieën, om zo breed mogelijk te kunnen zoeken.
Analyses en resultaten
Objec9eve data: CBS
Bij het analyseren van de CBS-dataset wordt bevesFgd dat volwassen Nederlanders met overgewicht
kampen (zie afeelding 1). De cijfers laten een redelijk conFnue sFjging zien vanaf 2008.
AAeelding 1. SFjging objecFeve data
Subjec9eve data: Google Trends
De resultaten van de subjecFeve data-analyse laat zien dat er op alle gekozen zoekwoorden is gezocht
(zie afeelding 2), maar dat er een flinke daling te zien is met betrekking tot het zoekwoord
overgewicht. Obesitas lijkt het meest consistent te blijven, terwijl ongezond sinds 2012 een sFjging laat
zien, samen met vetpercentage.
AAeelding 2. Zoekwoorden subjecFeve data
2
Is Google Trends een nu.ge voorspeller voor overgewicht onder Nederlandse volwassenen?
Onderzoek naar de rela,e tussen zoektermen rondom overgewicht en de daadwerkelijke cijfers rondom
overgewicht onder Nederlandse volwassenen in de periode 2004-2022.
Aanleiding
Volgens de Rijksoverheid hee1 ongeveer 50% van de Nederlandse mensen overgewicht. Dit percentage
moet in 2040 naar 38%. Om dit te kunnen bereiken wil de Rijksoverheid een gezondere dagelijkse
omgeving. Voor een gezonder Nederland hee1 de overheid ambiFes geformuleerd op het gebied van
overgewicht, roken en problemaFsch alcoholgebruik. Deze gebieden zijn met 35.000 doden en 9 miljard
euro aan zorguitgaven per jaar de grootste oorzaak voor ziektelast in Nederland (Rijksoverheid, 2018).
Binnen deze infographic wordt er gefocust op het gebied overgewicht.
Uit onderzoek van ZorginsFtuut Nederland blijkt dat bijna 70% van de Nederlanders voorstander is van
een herziening van het zorgsysteem. De focus van de bevolking verschui1 naar het bevorderen van een
gezonde leefsFjl, terwijl slechts 26% bereid is hogere premies en belasFngen te betalen voor de
s9jgende zorgkosten. De bevindingen tonen aan dat er onvoldoende bewustzijn is over de persoonlijke
impact van de dreigende zorgcrisis. Het benadrukt de noodzaak van verandering, de collecFeve
verantwoordelijkheid voor de zorg en de steun voor een aanpak gericht op gezondheid en kwaliteit van
leven.
Doelstelling
De infographic hee1 als hoofddoel of het onderzoeken van Google Trends-data nuWg is voor het
voorspellen van overgewicht onder Nederlandse volwassenen. Het focust op het idenFficeren van veel
gezochte zoekwoorden, wat kan helpen bij het ontwikkelen van gerichte intervenFes. Deze intervenFes
beogen de bewustwording te vergroten over de noodzaak van veranderingen in de gezondheidszorg.
De nadruk ligt op het sFmuleren van gezonde keuzes, het bevorderen van een gezonde leefsFjl en het
benadrukken van de collecFeve verantwoordelijkheid voor toegankelijke en betaalbare zorg. De
doelgroep, de volwassen Nederlanders, wordt aangespoord tot concrete acFes en bewuste keuzes die
bijdragen aan een duurzaam zorgsysteem, aldus ZorginsFtuut Nederland (2022).
Datasoorten
Om een analyse te kunnen uitvoeren met correcte data, wordt er gebruik gemaakt van twee
datasoorten met een betrouwbare bron, die vervolgens met elkaar vergeleken worden: objecFef en
subjecFef. De subjecFeve data zijn de data vanuit Google Trends, omdat vanuit deze omgeving gekeken
kan worden naar zoekwoorden.
Google Trends is een vrij toegankelijk online hulpmiddel waarmee gebruikers kunnen communiceren
met zoekgegevens op internet, wat diepgaande inzichten kan verschaffen in het gedrag van de
bevolking en gezondheidsgerelateerde verschijnselen (NuF, et al., 2014).
De objecFeve data zijn data vanuit de dataset Lengte, onder- en overgewicht vanaf 1981 (2023) en is
a[omsFg van het Centraal Bureau van StaFsFek (CBS), om een realisFsch beeld te kunnen geven van
de meest recente cijfers.
Zoektermen
o Overgewicht
o Hoog BMI
o Obesitas
o Ongezond
, Pre-processing
Om de data te kunnen analyseren is deze vooraf georganiseerd, zodat de data bruikbaar is voor de
analyse. Allereerst wordt beschreven op welke manier beide datasoorten zijn georganiseerd en welke
overeenkomsten zij hebben, waarna de overige stappen per datasoort wordt beschreven.
Beide datasoorten zijn als csv-bestand geïmporteerd in Excel. Daarna is de periode van het Fjdsframe
ingesteld van 2004 tot en met 2022, vanwege de oorsprong van Google Trends en de einddatum van de
CBS-dataset.
Voor de objecFeve data is gekozen om de CBS-dataset te filteren op personen van 20 jaar en ouder,
vanwege de volwassendoelgroep. Ook is ervoor gekozen om de resultaten van mannen en vrouwen als
een groep te zien, omdat Google Trends-data niet te meten is op geslachtsniveau. De perioden zijn
gefilterd als oplopende waarden en de data per maand is berekend per jaar. Uit de dataset blijkt dat er
verschillende variabelen worden getoond rondom overgewicht (regulier overgewicht, maFg overgewicht
en ernsFg overgewicht). Er is gekozen om te kijken naar het reguliere overgewicht, vanwege de
overeenkomsten van de doelgroep en de literatuur.
Voor de subjecFeve data is er vooraf het genereren van het csv-bestand bepaald welke zoektermen
gebruikt moeten worden (zie Zoekwoorden). De keuze voor deze zoekwoorden is gebaseerd op een
aantal gekozen termen vanuit een CBS-publicaFe (Kloosterman et al., 2023). Nederland is als regio
bepaald, doordat de doelgroep zich laat omschrijven door Nederlandse volwassenen. De categorieën
zijn niet aangepast en worden getoond als Alle categorieën, om zo breed mogelijk te kunnen zoeken.
Analyses en resultaten
Objec9eve data: CBS
Bij het analyseren van de CBS-dataset wordt bevesFgd dat volwassen Nederlanders met overgewicht
kampen (zie afeelding 1). De cijfers laten een redelijk conFnue sFjging zien vanaf 2008.
AAeelding 1. SFjging objecFeve data
Subjec9eve data: Google Trends
De resultaten van de subjecFeve data-analyse laat zien dat er op alle gekozen zoekwoorden is gezocht
(zie afeelding 2), maar dat er een flinke daling te zien is met betrekking tot het zoekwoord
overgewicht. Obesitas lijkt het meest consistent te blijven, terwijl ongezond sinds 2012 een sFjging laat
zien, samen met vetpercentage.
AAeelding 2. Zoekwoorden subjecFeve data
2
