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Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0
Datenerfassung
Dublettenfilterung
und Abgleich der
Negativliste
Recherch
eauftrag Anwender
GUI
Technischer Ablauf
1. curl https://www.google.de/q=synephrin&start=1 (Erfassen der
Google Suchergebnisseiten)
2. xpath->evaluate(//h[@class='r']/a]) (Extraktion der Links aus den
Suchtreffern)
3. Abgleich der Links mit einer Negativliste zur Filterung nicht gewollter
Webseiten
4. Speichern der Metadaten der URLs in der Datenbank
5. curl http://miramix.com/product-tag/synephrin/ (Speichern aller
extrahierten URLs in HTML)
Software-Prototyp:
Software Frontend](https://image.slidesharecdn.com/2015foodsciencedialog2015-220422112452/75/Lebensmittelkontrolle-2-0-Das-AAPVL-Projekt-30-2048.jpg)
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Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0
Regulärer Ausdruck
(?<PLZ>d{5})(?:s+)
(?<Ort>
(?:
(?:
(?:Hansest(?:adt|.)|Bad|Berg(?:isch|.)|Alt|Neu|Gro(?:ß|ss)|Klein|Insel|
Hohe|Ober|Unter|Sankt|Schw(?:ä|ae)b(?:.|isch)?|St.?|Skt.?|
Kloster|Kurort|Markt)?[^S]*
(?:(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){2,30}(?:–|-)(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){1,30}|(?:(?!bad)(?:[A-
ZÄäÖöÜüß]){2,30}))
)|
(?:(?:(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){1,30}[^S]{0,8}(?:–|-)[^S]{0,8}){0,4}
(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){2,30}
)
)
(?:(?:[^S]+(?:am|a.|bei|im|i.|in|ot|uf)[^S]+(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){2,30})?
(?:[^S]+
(?:(?:an|a.|i(?:.|n|m)|uf|ant)[^S]*(?:der|d.))[^S]+
(?:(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){2,30}|(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){1,5}.)|
(?:[a-z]{1,2}.(?:[a-z].?)?)
)?
)?
)
Software-Prototyp:
Software Backend](https://image.slidesharecdn.com/2015foodsciencedialog2015-220422112452/75/Lebensmittelkontrolle-2-0-Das-AAPVL-Projekt-35-2048.jpg)
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Lebensmittelkontrolle 2.0: Das AAPVL Projekt
Das AAPVL-Projekt zielt darauf ab, automatisierte Verfahren zur Identifizierung und Bewertung nicht verkehrsfähiger Lebensmittel im Onlinehandel zu entwickeln, unterstützt durch das BMEL. Es umfasst eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zur Optimierung von Suchmaschinentreffern und der kontinuierlichen Überwachung von Lebensmitteln und Händlern. Die Pilotstudie zeigt die Verteilung verdächtiger Produktangebote und deren potenzielle gesundheitliche Risiken auf.
Lebensmittelkontrolle 2.0: Das AAPVL Projekt
- 1. Lebensmittelkontrolle 2.0: Das AAPVL-Projekt A.Krewinkel, S. Sünkler, D. Lewandowski, N. Finck, B. Tolg, L.W. Kroh, J. Fritsche
- 2. Onlinehandel mit Lebensmitteln Wasgibt es zu kaufen? Einführung Steigerung des jährlichen Online-Umsatzes auf 20 Milliarden Euro bis 2020 (Prognose von Ernst & Young) Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 2
- 3. Rechtlicher Hintergrund § 3Nr. 1 LFGB in Verbindung mit Art. 3 Nr. 8 der Lebensmittel- Basisverordnung (EG) Nr. 178/2002 „Inverkehrbringen“ bedeutet das Bereithalten von Lebensmitteln für Verkaufszwecke einschließlich das Anbieten zum Verkauf oder jede andere Form der Weitergabe, gleichgültig ob unentgeltlich oder nicht, sowie der Verkauf, der Vertrieb oder andere Formen der Weitergabe selbst.19 Leitfaden für die Durchführung einzelner Bestimmungen der Verordnung (EG) Nr. 852/2004 über Lebensmittelhygiene (SANCO/1731/2008 Rev. 6) - 3.9. Lebensmittelunternehmen und Internet-Verkäufe Einige Unternehmen bieten ihre Waren im Internet zum Verkauf an. Wenngleich diese Art von Handel nicht speziell in der Verordnung aufgeführt ist, fallen die betreffenden Unternehmen unter die Definition des „Lebensmittelunternehmens“ und unterliegen den einschlägigen Vorschriften des Lebensmittelrechts. Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 3
- 4. Entwicklung von automatisiertenAnalyseverfahren zur Identifizierung und Bewertung von nicht verkehrsfähigen Produkten des virtuellen Lebensmittelmarktes • finanziert durch BMEL mit ca. 500.000 € (3 Jahre) • Projektträgerschaft durch die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung • Projektstart: 15.02.2013 • Projektende: 14.02.2016 Kontrolle des Online-Lebensmittel- handels in Deutschland AAPVL Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 4
- 5. Interdisziplinäres Forschungsprojekt • DepartmentInformation: Websuche Prof. Dr. Dirk Lewandowski, Sebastian Sünkler • Department Medizintechnik: Text- und Bildanalyse Prof. Dr. Boris Tolg, Niklas Finck • Department Ökotrophologie/ Food Science: Applikation & Bewertung Prof. Dr. Jan Fritsche, Alexandra Krewinkel • Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit Dr. Georg Schreiber, G@ZIELT Das Projekt AAPVL Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 5
- 6. Das Projekt AAPVL Ziele desProjekts Automatisierte Produktkontrolle Entwicklung eines Systems zur automatischen Identifizierung von potentiell nicht-konformen Lebensmitteln (inklusive Händlerinformationen) und deren sachkundige Bewertung: • Optimierung der Relevanz der Suchmaschinentreffer • Integration von Text-, Logo- und Bilderkennungsverfahren zur erweiterten Identifizierung nicht konformer Lebensmittel unter besonderer Berücksichtigung von spezielle Auslobungen und Kenntlichmachungen • Entwicklung einer Monitoring-Komponente zur regelmäßigen automatisierten und risikoorientierten Abfrage definierter Lebensmittel, Inhaltsstoffe oder Händler Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 6
- 7. Entwicklung der prototypischenSoftware • Automatisierte Umsetzung der Abläufe der Produktrecherche – Auftragsrecherchen • Automatisierte Produktbewertung – nicht zugelassene Inhaltsstoffe (z.B. pharmakologisch aktive Substanzen) – Health Claims – Logo- und Siegelmissbrauch • kontinuierliche Überwachung von Anbietern und Produkten in einem steuerbaren Monitoring über Risikoprofile Das Projekt AAPVL Operative Umsetzung Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 7
- 8. Komponenten der Software Anwender GUI Suchmaschinen Bild- erkennung Crawler MySQL- Datenbank- server Textanalyse WWW Scraper Datenserver FoodScience Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 8
- 9. Pilotstudie Hintergrund und Zielsetzung •Zusammenarbeit mit dem Bayerischen Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit • Ermittlung aller Internetangebote von Produkten die zwei spezifische pharmakologisch aktive Substanzen enthalten (Alkaloide) • Substanzen stehen im Verdacht in Kombination gesundheitsschädlich zu sein Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 9
- 10. Hintergrund und Zielsetzung •Suchmaschinensuche in google.de und bing.de • Verwendung von 11 spezifischen Suchanfragen • Relevanzbeurteilung der Suchmaschineergebnisse anhand der Produktangebote im gesamten Shop • Ermittlung der Händlerinformationen Pilotstudie Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 10
- 11. Recherchetool Datenerfassung Dublettenfilterung und Abgleich der Negativliste Recherch eauftragAnwender GUI Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 11
- 12. Auswertung Suchmaschinensuche 4493 4190 8683 1360 2282 3248 507 912 1242 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 Google.deBing.de Gesamt Anzahl Suchergebnisse von 11 Suchanfragen Suchergebnisse Suchergebnisse ohne Dubletten Relevante Suchergebnisse Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 12
- 13. Recherchetool Datenerfassung Dublettenfilterung und Abgleich der Negativliste Shopidentifikation Lebensmittel- shopidentifikation Recherch eauftragAnwender GUI Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 13
- 14. Auswertung der Recherche 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 Relevante Suchergebnisse Irrelevanter Suchergebnisse Unklares Suchergebnis Nicht deutschsprachiges Ergebnis 26.6 56.8 0.60.2 11.8 4.0 Prozent der Ergebnisse Kategorie Prozentuale Verteilung der Suchergebnisse von Google und Bing (ohne Dubletten) Treffer Drittland Treffer EU Treffer aus Deutschland n = 2935 Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 14
- 15. Auswertung der Recherche 303 36 410 177 12628 587 0 100 200 300 400 500 600 700 Anzahl Kategorie Verteilung der irrelevanten Suchergebnisse Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 15
- 16. Recherchetool Datenerfassung Dublettenfilterung und Abgleich der Negativliste Shopidentifikation Lebensmittel- shopidentifikation Produktseiten- identifikation Verstoßanalyse Recherch eauftragAnwender GUI Verdachts- analyse Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 16
- 17. Auswertung der Recherche 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 Relevante Suchergebnisse Irrelevanter Suchergebnisse Unklares Suchergebnis Nicht deutschsprachiges Ergebnis 26.6 56.8 0.60.2 11.8 4.0 Prozent der Ergebnisse Kategorie Prozentuale Verteilung der Suchergebnisse von Google und Bing (ohne Dubletten) Treffer Drittland Treffer EU Treffer aus Deutschland n = 2935 Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 17
- 18. Recherchetool Datenerfassung Dublettenfilterung und Abgleich der Negativliste Shopidentifikation Lebensmittel- shopidentifikation Produktseiten- identifikation Verstoßanalyse Impressums- erkennung Recherch eauftragAnwender GUI Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 18 Verdachts- analyse
- 19. Auswertung der Recherche 303 36 410 177 12628 587 0 100 200 300 400 500 600 700 Anzahl Kategorie Verteilung der irrelevanten Suchergebnisse Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 19
- 20. Auswertung der Recherche 137 7363 6 13 33 35 17 56 153 46 15 25 45 12 52 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Anzahl der Ergebnisse Bundesland Geographische Verteilung der relevanten Produktangebote innerhalb Deutschlands Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 20
- 21. Recherchetool Datenerfassung Dublettenfilterung und Abgleich der Negativliste Shopidentifikation Lebensmittel- shopidentifikation Produktseiten- identifikation Verstoßanalyse Impressums- erkennung Ausgabevon Abschlussberichten Recherch eauftrag Anwender Manuelle Bewertung Weiterverarbeitung, juristische Prüfung und ggf. behördliche Maßnahmen GUI Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 21 Verdachts- analyse
- 22. Ergebnisse • Relevante Suchergebnisse1242 verdächtige Produktangebote • Verteilt auf 219 Produkte • Verteilt auf 440 unterschiedliche Händler Pilotstudie Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 22
- 23. 23 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp
- 24. Technische Anforderungen • Aufteilungder Software in Module zwecks vereinfachter Wartung und Erweiterung (z. B. Trennung zwischen Grafischer Benutzerschnittstelle und Analyse Applikationen)Verwendung von 11 spezifischen Suchanfragen • Zentraler Zugriff auf die Anwendung (Web-Anwendung) • Zentrale Kommunikationsschnittstelle (Datenbank) • Verarbeitung unstrukturierter Daten (Webseiten) und Bilder aus dem World Wide Web (Speicherung, Analyse, Export) • Parallele Verarbeitung rechenintensiver Analyseprozesse (Performance) Realisierung der Anforderungen • Nutzung standardisierter Entwurfsmuster für die Entwicklung von Teilkomponenten der Software • Drei-Schichten-Architektur für den gesamten Prototyp • Rechencluster zur Umsetzung eines verteilten Systems 24 Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: Anforderungen
- 25. Software-Prototyp: Architektur 25 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0
- 26. Technologien: • MySQL: RelationalesDatenbankmanagementsystem • HTML: Quelltext für die Strukturierung von Webseiten • XLSX: Microsoft Office Excel-Format • JPG, PNG, GIF: BildformateVerarbeitung unstrukturierter Daten (Webseiten) und Bilder aus dem World 26 Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: Data Tier (Datenhaltung)
- 27. Technologien (Datenanalye) • C#:Objektorientierte Programmiersprache mit Komponenten für die Realisierung von verteilten Prozessen • RegEx: Zeichenketten zur Beschreibung des Aufbaus von Text- Mengen (Pattern Matching) • OpenCV: Programmbibliothek zur Bildverarbeitung (Extraktion von Texten in Bildern, Musterkennung in Bildern) 27 Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: Application Tier Technologien (Datenerfassung) • Apache: Standard Webserver mit hoher Verbreitung mit MySQL und PHP- Unterstützung • cURL: Anwendung zur Simulierung von HTTP-Clients für den Aufruf und die Speicherung von Webseiten • XPath: XML Path Language zur Extraktion von Inhalten aus XML-Dateien und HTML-Dateien
- 28. 28 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: ClientTier (Benutzerschnittstelle) Technologien • HTML & CSS: De-facto-Standard für Layout und Design von Webseiten • JavaScript: Nutzung von jQuery (Programmbibliothek zur vereinfachten Implementierung von asynchronen Prozessen und Echtzeit Manipulation von Webseiten) • PHP: weit verbreitete Programmiersprache zur Entwicklung von Web- Anwendungen • PHPExcel: Programmbibliothek zur Erstellung von Excel-Tabellen z. B. aus Datensätzen in Datenbanken
- 29. 29 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp
- 30. 30 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Datenerfassung Dublettenfilterung und Abgleich der Negativliste Recherch eauftrag Anwender GUI Technischer Ablauf 1. curl https://www.google.de/q=synephrin&start=1 (Erfassen der Google Suchergebnisseiten) 2. xpath->evaluate(//h[@class='r']/a]) (Extraktion der Links aus den Suchtreffern) 3. Abgleich der Links mit einer Negativliste zur Filterung nicht gewollter Webseiten 4. Speichern der Metadaten der URLs in der Datenbank 5. curl http://miramix.com/product-tag/synephrin/ (Speichern aller extrahierten URLs in HTML) Software-Prototyp: Software Frontend
- 31. 31 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Shopidentifikation Lebensmittel- shopidentifikation Wissensbasis • 6500 Internetseiten geclustert nach Kategorien (Shops, Lebensmittelshops, Informationseiten) • Quellen für die Seiten sind u. a.: • Ergebnisse zuvor durchgeführter Teststudien (manuelle Klassifikation von Internetseiten) • dmoz.de (Webverzeichnis) • eTrustedShops (Zertifizierungsstelle für Online-Shops) • preis.de (Preisvergleichsportal) Software-Prototyp: Software Backend
- 32. 32 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Shopidentifikation Lebensmittel- shopidentifikation Technischer Ablauf 1. Wörter werden abhängig von dem Kontext in dem sie in die Webseite eingebettet sind gespeichert, z.B. - <script>wörter</script> als script::wörter - <title>text</title> als title::text - <a ...>link</a> als a::link - <tag atribut=value> als tag::atribut::value 2. Bewertung der Wörter nach Relevanz(anhand der Wissensbasis) Relevanz: - Wahrscheinlichkeit p - Häufigkeit h - e := p * log(h) 3. Bewertung der Seiten anhand der aussagekräftigsten Wörter und Ausgabe einer "Sicherheit" Software-Prototyp: Software Backend
- 33. 33 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Shopidentifikation Lebensmittel- shopidentifikation Beispiele • script::payment 673/674 (e:0.9541) • warenkorb 1074/1077 (e:0.9540) • script::trustedshops com 638/639v(e:0.9514) • form::act.::int::arg.::advanced search 561/562 (e:0.9461) • a::int::arg.::checkout 517/518 (e:0.94062) • meta::cont.::onlineshop 463/464 (e:0.9353) • mwst zzgl 428/429 e:0.9298) • widerrufsrecht 600/603 (e:0.922949517879176) Software-Prototyp: Software Backend
- 34. 34 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Technischer Ablauf 1. curl http://miramix.com/product-tag/synephrin/ (Aufruf der gespeicherten URLs) 2. xpath->evaluate(//a) (Extraktion der Links und Linktexte auf der Webseite) 3. Abgleich der extrahierten Inhalte mit Positivliste (gewichtete Suchterme) 4. curl http://miramix.com/impressum 5. Auslesen der Daten mit Regulären Ausdrücken angelehnt an DIN 5008 Software-Prototyp: Software Backend
- 35. 35 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Regulärer Ausdruck (?<PLZ>d{5})(?:s+) (?<Ort> (?: (?: (?:Hansest(?:adt|.)|Bad|Berg(?:isch|.)|Alt|Neu|Gro(?:ß|ss)|Klein|Insel| Hohe|Ober|Unter|Sankt|Schw(?:ä|ae)b(?:.|isch)?|St.?|Skt.?| Kloster|Kurort|Markt)?[^S]* (?:(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){2,30}(?:–|-)(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){1,30}|(?:(?!bad)(?:[A- ZÄäÖöÜüß]){2,30})) )| (?:(?:(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){1,30}[^S]{0,8}(?:–|-)[^S]{0,8}){0,4} (?:[A-ZÄäÖöÜüß]){2,30} ) ) (?:(?:[^S]+(?:am|a.|bei|im|i.|in|ot|uf)[^S]+(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){2,30})? (?:[^S]+ (?:(?:an|a.|i(?:.|n|m)|uf|ant)[^S]*(?:der|d.))[^S]+ (?:(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){2,30}|(?:[A-ZÄäÖöÜüß]){1,5}.)| (?:[a-z]{1,2}.(?:[a-z].?)?) )? )? ) Software-Prototyp: Software Backend
- 36. 36 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: Software Backend Technischer Ablauf 1. Anfrage an die Datenbank für die Zusammenstellung von Abschlussberichten (MySQL Statements) 2. Speicherung der Werte in Arrays 3. Aufteilung der Ergebnistabellen nach Bundesländern 4. Nutzung von Funktionen in PHPExcel für Erstellung der Excel-Tabellen 5. Benachrichtigung über Fertistellung des Berichts per E-Mail
- 37. 37 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Manuelle Bewertung GUI Technischer Ablauf 1. Zusammenstellung der nachzubewertenden Webseiten nach definierten Auswahlkriterien aus der Datenbank 2. Darstellung der Webseiten im Browser mit Formularen Software-Prototyp: Manuelle Bewertung
- 38. Pilotstudie Demo-Beispiel Ziel: • Identifikation vonmöglichst Bio-Lebensmittelshops • Testlauf der bisher umgesetzten Module des Prototypen Datenerfassung Dublettenfilterung und Abgleich der Negativliste Shopidentifikation Lebensmittel- shopidentifikation Impressums- erkennung Dubletten- filterung Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 38
- 39. Pilotstudie Demo-Beispiel Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 39
- 40. Ausblick WHAT IS NEXT? 40 FoodScience Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0
- 41. Fallbeispiel Europäisches Biologo 41 FoodScience Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: Logoerkennung
- 42. 42 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: Logoerkennung Ausgangslage • Keine gesetzliche Norm bezüglich des Logos und seiner Verwendung im Internet • Logos im Internet unterscheiden sich durch u. a. durch: • Hohe Farbvarianz • "Falsche" Seitenverhältnisse • Zugeschnittene Logos • Sehr kleine Logos • Verdeckte Logos • Auf der "offiziellen" Seite des Bio-Logos werden alleine drei verschiedene Farbwerte verwendet
- 43. Bisherige Umsetzung • Fokusauf “grünes” Bio Logo der EU • Bild-Segmentierung: • Reduktion auf Farbbereich des Logos • Reduktion der gefundenen Bereiche (Kleine Bereiche verschwinden) • Zusammenhängende Bereiche einzeln verarbeiten • Zu kleine Bereiche verwerfen • Anteil heller Teile (potentielle Sterne) muss Mindestmaß überschreiten 43 Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: Logoerkennung
- 44. 44 Food Science Dialog2015: Lebensmittelkontrolle 2.0 Software-Prototyp: Logoerkennung Bisherige Umsetzung
- 45. Fazit und Ausblick •Das AAPVL Projekt hat die technologischen Grundlagen für die Entwicklung eines automatisierten Analyseverfahrens für die Lebensmittelkontrolle im Internet geschaffen. • Das APPVL Konzept liefert einen effektiven Beitrag, um auf effizienter Weise, die hohe Lebensmittelsicherheit im Onlinehandel zu gewährleisten. • Anhand einer Fallstudie konnte die Praxistauglichkeit des APPVL Konzept für die Lebensmittelkontrolle im Internet gezeigt werden. • Weitere Fallbeispiele und Optimierung des APPVL Konzepts folgen (z.B. Weiterentwicklung der Reduktionsstufen). 45 Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0
- 46. Danke für dieAufmerksamkeit 46 Food Science Dialog 2015: Lebensmittelkontrolle 2.0