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感官評價16:中心點剖面法(Pivot Profile)

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-09-13
核心提示:中心點剖面法,簡稱“PP法”,最早由Thuillier等人提出,是一種自由描述與頻次統(tǒng)計相結合的感官剖面方法,它允許以被測樣品提供順
中心點剖面法,簡稱“PP法”,最早由Thuillier等人提出,是一種自由描述與頻次統(tǒng)計相結合的感官剖面方法,它允許以被測樣品提供順序的方式記錄參與者(評價員或消費者)對被測樣品自由表達的描述詞。
PP法中獲取描述詞的策略是通過自由描述來收集兩個樣品之間有強度差異的感官特性:一個目標/被測樣品和一個Pivot樣品(P樣品:作為對比的樣品,即中心點樣品)。參與者品評這一對樣品,并在回答表中寫出在被測樣品中感知到的與中心樣品相比,強度偏低/弱和偏高/強的所有感官屬性。重復此過程,得到所有被測樣品所有的描述詞(除了與中心樣品相同強度的感官屬性),并通過數(shù)據(jù)分析(如對應分析,CorrespondenceAnalysis,CA)得到被測樣品集的差異情況、感官品質(zhì)差異方向與差異程度。

一、PP法關鍵技術點
PP法的關鍵技術和特點可歸納為“1中心2人群4步驟3應用”!1中心”指的是Pivot樣品(以下簡稱P樣品),將其作為參比,依次與待測樣品對比評價并自由描述二者感官品質(zhì)差異;“2人群”指的是評價員與消費者,PP法適用于兩類人群對樣品集的描述與區(qū)分;“4步驟”指的是文本分析、屬性強度估計、屬性強度翻譯和對應分析,涵蓋了感官實驗結束后數(shù)據(jù)收集與統(tǒng)計分析的全過程;“3應用”指的是PP法可用于對產(chǎn)品特征描述、屬性強度估計和感官差異區(qū)分等。
PP法的核心思路是基于參與人員(評價小組/消費者群體)對待測樣品與P樣品感知差異,將弱/強于P樣品的屬性自由描述,統(tǒng)計某樣品某屬性被提及的頻次,進而轉(zhuǎn)化為某樣品某屬性的數(shù)據(jù)(得分),可視化后再進行解釋與分析。PP法技術實施示意如圖1所示。

01樣品選擇
PP法的樣品構成包括被測樣品集和P樣品。作為一種快速感官分析方法,其目的是在較短時間內(nèi)獲取一定數(shù)量樣品的感官品質(zhì)特征及其內(nèi)部感官差異程度,故其樣品集的數(shù)量一般為3個以上,樣品選擇時一般考慮價格、地域、品質(zhì)等因素。PP法也可以用于少量樣品的感官分析,但強度估計后的可視化形式可能有所差異,如果僅評價1個樣品,以雷達圖等形式呈現(xiàn)其感官特點更為直觀,如果評價2個樣品,CA分析在一維空間(一條線)即可實現(xiàn)。確定樣品集后,應對待測樣品進行三位隨機編碼命名,并結合待測樣品品質(zhì)、評價所需時間與評價人員感官疲勞等因素進行樣品平衡與輪次設計。Thuillier等人曾提出P樣品的三種確定方式:
(1)選擇涵蓋樣品集感官屬性較多且程度較適中的一個產(chǎn)品作為P樣品;
(2)混合樣品集的產(chǎn)品,創(chuàng)造出一個P樣品;
(3)依次將樣品集的產(chǎn)品作為P樣品。
一般認為樣品集異質(zhì)性越高,對集內(nèi)樣品區(qū)分越簡單。Lelièvre-Desmas等人使用不同的P樣品比較了3組不同感覺相似度的啤酒樣品集,發(fā)現(xiàn)實驗結果受到集內(nèi)相似性的影響而非P樣品選擇的影響,使用混合樣品集產(chǎn)品構成P樣品的想法可能更適合于同構集,而非異構集。此時P樣品和樣品集各樣品相似性較高,評價員對于待測樣品與P樣品的差異描述更為精細。他們提出,PP法更適合于受限的產(chǎn)品空間,并且當產(chǎn)品類型允許時,創(chuàng)建一個P樣品作為“中心點”是一個較好的選擇。

02參與人員
PP法所適用的評價人員類型和數(shù)量一直是相關研究人員關于該方法所討論的熱點之一。在Thuillier等人開發(fā)PP法之時,曾建議采用消費者作為參與者時,50-100人為宜;采用評價員作為評價小組時,至少需要12人,而最少人數(shù)仍待研究。
Fonseca等人曾邀請103名消費者對6個商業(yè)巧克力冰淇淋樣品進行感官評價,研究PP法在傳統(tǒng)、清淡和輕食巧克力冰淇淋感官表征中的應用。

03實驗過程
PP實驗需要在標準化的感官實驗室中進行,應保證溫度、相對濕度和噪聲可控,光線充足,無氣味,通風良好,具備獨立評價小間以在評價過程中減少干擾和避免評價人員相互交流。評價人員在實驗前需避免使用帶有香味的化妝品。
PP法的評價流程主要有兩步:首先,小組成員將每個待測樣品與P樣品進行感官評價,感知待測樣品與P樣品相比強度較高或較低的所有感官屬性。其次,將這些感官屬性分別填寫至回答表的對應位置中(見圖2)。P樣品與待測樣品提供方式有兩種:(1)成對提供;(2)非成對提供,P樣品與每一輪次所有待測樣品一起提供。在回答表中填寫強度高/低于P樣品的屬性時需要注意:(1)只使用描述詞匯,而不使用任何句子;(2)禁止使用否定詞,請使用反義詞;(3)不使用程度詞。
2..

04數(shù)據(jù)收集與統(tǒng)計分析
PP法的數(shù)據(jù)處理有兩個階段:第一階段是文本統(tǒng)計分析,這一步可以收集大量產(chǎn)品感官描述詞。第二階段是屬性強度估計,得到各樣品的感官屬性強度后,采用對應分析(CA)進行各維度的分析。
文本統(tǒng)計分析 將評價人員在回答表中報告的所有描述詞輸入Excel之中,首先刪除構詞完全相同的重復描述詞。再將剩余描述詞進行相同詞義的合并,得到若干感官屬性。例如微黃、色黃、金黃等合并為黃,米糊香、焦糊香等合并為糊香,豐滿度、豐富(香氣)、復合香等合并為豐富度。由于評價人員不同的生活環(huán)境、知識儲備和感官評價經(jīng)驗,他們所報告的描述詞種類可能會比較多。相應的,文本統(tǒng)計分析的研究人員應充分了解所評價的產(chǎn)品,以便對回答表中報告的描述詞進行有效、合理的歸類。將描述詞按語義分組與合并的工作非常耗時,目前主要采用人工的方式完成,且存在研究人員數(shù)量與效率不對等的現(xiàn)象。如果研究人員數(shù)量較少,其處理龐大的描述詞庫的工作量過高,如果數(shù)量較多,其內(nèi)部可能陷入對于描述詞詞義認知與合并的較大爭議之中。由一名經(jīng)驗豐富的研究人員首先進行描述詞合并,再由其他研究人員驗證與確認是兼顧效率與準確度的一種方式。

屬性強度估計 創(chuàng)建列聯(lián)表(見圖3),第一列為合并后的若干感官屬性描述詞,第一行是每個樣品負頻次,正頻次和差值,重復m次(m=待測樣品數(shù))。按照回答表中報告的描述詞填寫列聯(lián)表,高于/低于P樣品的1個描述詞記為對應的合并描述詞正/負頻次1次(以下稱為引用次數(shù)),直至將所有樣品和評價人員的數(shù)據(jù)全部錄入。差值等于“正頻次”減去“負頻次”,差值便是該樣品該感官屬性的強度估計(以下稱為得分),得分有正值,也有負值。至此,便有了基于P樣品的各樣品各感官屬性的正/負頻次引用次數(shù)和得分。

為了突出樣品真正具備的、對樣品集區(qū)分貢獻度更高的、評價小組一致性更強的屬性,一般會對合并描述詞進行篩選?梢砸罁(jù)正/負頻次引用次數(shù)、各屬性樣品集得分及其標準差或極差等數(shù)據(jù)完成這一步驟。Deneulin等人在采用15人組成的評價小組對來自世界各地的50種蜂蜜實施PP法時,通過兩種指標組合使用進行合并描述詞的篩選:首先刪除了對同一蜂蜜引用<2次的描述詞(弱于或強于P樣品),以便在后續(xù)分析中只保留評價小組一致同意的描述詞,其次僅保留了得分絕對值>5的描述詞,因為它們是最有代表性的。這個閾值的選擇(比如得分絕對值>5)對應于評價小組人數(shù)的三分之一。Longo等人采用11名專業(yè)葡萄酒從業(yè)人員使用PP法對15種黑皮諾葡萄酒進行感官評價時,在數(shù)據(jù)處理階段僅保留了標準差>1.5的感官屬性,通過篩選可以排除許多邊緣感官屬性,并將干擾分析的噪音降至最低。

上述篩選用的指標可視實際情況單獨或組合使用。最終,能夠得到一個包含-A到+B分(A>0,B>0)的列聯(lián)表(m個樣品×k個屬性,k表示合并描述詞經(jīng)篩選后的數(shù)量)。
屬性強度翻譯與對應分析 由于m個樣品和k個屬性構成的列聯(lián)表數(shù)據(jù)龐大,不易于對其中數(shù)據(jù)進行直觀觀察,一般采取對應分析(CA)的方式將數(shù)據(jù)可視化。對應分析以兩變量的交叉列聯(lián)表為研究對象,利用降維的方法,通過圖形方式,直觀揭示變量不同類別之間的聯(lián)系,特別適用于對多分類型變量關系的研究。而對應分析要求列聯(lián)表中的數(shù)據(jù)全部為正值,因此便引入了“屬性強度翻譯”的步驟,一般將最小負值的絕對值與列聯(lián)表中所有數(shù)據(jù)相加而實現(xiàn),如圖4所示。此時,列聯(lián)表中數(shù)據(jù)全部為非負值,最小值為0。

翻譯后的列聯(lián)表即是對應分析的導入形式。如果感官屬性較多,可以采用劃分維度方式(如顏色、香氣、口感等)依次對某一維度的感官屬性進行樣品集的CA分析。Deneulin等人在分析50種蜂蜜的感官特征時,分別從顏色和質(zhì)地、香氣及滋味三個維度依次進行CA分析。如果樣品集的構成較豐富,亦可劃分要素(如價格、產(chǎn)區(qū)、品牌等)分別對某一要素進行樣品集的CA分析,以獲取更為精準與有趣的實驗結果。 
編輯:songjiajie2010

 
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關鍵詞: 感官
 

 
 
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