Introducción
La historia científica detrás de la rueda de sabor de la nueva SCAA Coffee Taster es bastante fascinante. Esta historia incluye un elenco estelar de personajes, incluidos World Coffee Research (WCR), Kansas State University (KSU), Texas A&M University (TX A&M), University of California, Davis (UC Davis) y miembros y voluntarios clave de SCAA. Destaca la investigación que SCAA identificó, fue pionera e interpretó, lo que resultó en la revisión muy esperada de la rueda de sabores que todos conocemos y amamos durante más de dos décadas. SCAA está comprometida con sus miembros, y con el avance de toda la industria, para participar en un enfoque científico cada vez más basado en datos, lo que nos llevó a buscar una solución que resistiría la prueba del tiempo y se basaría en una sólida investigación científica. . Estamos muy satisfechos con el resultado y esperamos que usted esté igualmente entusiasmado con este nuevo y valioso recurso.
¿Qué es una rueda de sabor?
Las ruedas de sabor se componen de palabras dispuestas en forma circular. ¿Por qué no usamos un árbol de sabores o una pirámide de sabores o un sabor elige tu propia aventura? Esto parece tener mucho que ver con la primera rueda de sabores, desarrollada a fines de la década de 1970 para la cerveza por un químico, el Dr. Morten C. Meilgaard (Meilgaard y otros 1979). Esto fue seguido a mediados de los 80 para el vino por Ann C. Noble en UC Davis (Noble y otros 1987; Noble y otros 1984). A partir de ahí, muchas otras industrias siguieron su ejemplo, incluida la nuestra. Las palabras utilizadas en las ruedas sirven para crear un vocabulario en torno a un producto o categoría de productos, estandarizar la capacitación y facilitar la discusión general sobre el sabor y la percepción. Las ruedas brindan una comunicación clara y común sobre los productos entre catadores, instalaciones, exportadores e importadores y consumidores por igual, solo por nombrar algunos.
Para crear una rueda de sabores, necesita palabras y debe organizarlas. Resulta que hay muchas formas de hacer esto. Muchas ruedas existentes no incluyen la investigación científica como parte de su desarrollo. Algunos se basan en un consenso de la industria o un grupo comercial, y otros son creados por individuos. La rueda SCAA original se creó utilizando algunos de esos métodos. Habría sido muy fácil para SCAA revisar la rueda hace algunos años con un comité ad-hoc especial. Después de todo, esto está en consonancia con los orígenes de nuestra rueda y es la forma en que se siguen creando muchas otras. Según mi investigación sobre este tema durante los últimos años, parece que la industria del café fue bastante única en su adopción incondicional y universal de una rueda, lo que nos ha permitido hacer un trabajo significativo para mejorar la calidad del café. Quizás esto se deba a que la rueda SCAA original, de Ted Lingle, llegó en 1995, relativamente temprano en el ámbito de las ruedas especiales para alimentos y bebidas. A Ted le corresponde una inmensa cantidad de crédito por eso. En mi investigación sobre este tema, he encontrado muy pocas otras ruedas enraizadas en la investigación científica. Algunas ruedas notables también se derivaron de léxicos sensoriales (Lawless y otros 2012; Noble y otros 1987; Koch y otros 2012; Suffet y otros 1999; Gawel y otros 2000). Sin embargo, ninguna otra rueda ha utilizado el enfoque que detallaremos a continuación y, por lo tanto, nos hemos dedicado a una investigación innovadora.
For the words that make up the wheel you likely know by now that SCAA adopted the World Coffee Research (WCR) Sensory Lexicon. It is a groundbreaking piece of research led by sensory scientists and their trained panels at KSU and TX A&M. You can all read about the work, sensory descriptive analysis, trained panels, and view the published lexicon to understand more about it. I personally encourage you to read a few informative articles published by WCR, ,, and finally, cómo se puede utilizar para avanzar en la investigación del café. On a side note, if you like what WCR has accomplished here, I encourage you all to participate in funding future research. As coffee roasters, there is a fantastically simple way you can make a difference, and that is through the .
A partir de esto, usted sabe que el análisis descriptivo sensorial es una herramienta poderosa que proporciona descripciones de palabras de productos y una base cuantitativa para comparar similitudes y diferencias sensoriales de productos (Meilgaard y otros 2007; Stone y otros 2012). Hoy en día, es uno de los métodos más poderosos, cuantitativos, sofisticados y más utilizados en la ciencia sensorial. Describir las características sensoriales de un producto permite tomar decisiones comerciales informadas, guía el desarrollo del producto, permite la evaluación comparativa, el control de calidad y el seguimiento de los cambios del producto a lo largo del tiempo. También es valioso en términos de investigación académica, donde permite el establecimiento de correlaciones con medidas analíticas, permitiendo así una mejor comprensión de los mecanismos subyacentes al sabor. La creación de un léxico es el primer paso en este proceso (Lawless y Civille 2013). El uso de este método para la investigación nos permitirá relacionar variables específicas con cambios específicos en el sabor (es decir, establecer la causalidad). Para mí, eso significa que finalmente podremos comenzar a abordar algunos de los dogmas centrales de la industria del café, relacionados con por qué el café tiene ese sabor. Ese es un progreso emocionante.
Después de comprender el poder y el potencial del WCR Sensory Lexicon, sabíamos que queríamos adoptarlo y promoverlo como asociación. Los aspectos del léxico pueden y deben ser adoptados inmediatamente por la industria, incluido el vocabulario, las definiciones y el uso básico de las referencias estándar para calibrar a los catadores de café. Por lo tanto, SCAA vio una gran oportunidad para revisar la rueda de sabores del catador de café. La solidez de la investigación de WCR dejó en claro que era fundamental adaptar la rueda de sabores SCAA para que fuera compatible con el léxico y traer una nueva herramienta a la industria del café. A medida que se finalizaba el Léxico sensorial de WCR, teníamos las palabras que describían los atributos del sabor. Lo que no teníamos era la información sobre cómo organizar las palabras alrededor de la rueda. Incluso dentro del desarrollo de un léxico, la lista de atributos en categorías se basa comúnmente en la opinión del panel y, según una revisión de este proceso, no es una parte rigurosa ni importante del desarrollo del léxico (Lawless y Civille 2013). Esta información nos dejó muchas preguntas. Después de todo, no queríamos tomar el recurso de sabor de café con mayor base científica y hacer un mal uso de él o simplemente decidir a puerta cerrada cómo se deben colocar las palabras. Queríamos encontrar una manera de tratar la disposición del léxico con el mismo respeto, diligencia y ciencia que se utilizó para crear el léxico. Por lo tanto, emprendimos una búsqueda para descubrir las fronteras de la ciencia sensorial. Así es, para ir con valentía a donde nadie ha ido antes.
De hecho, la ciencia sensorial es una disciplina muy joven y en rápido desarrollo. De mi propio estudio mientras completaba la UC Davis He aprendido que este campo que parece moverse tan rápido como el mundo de la tecnología, y eso no es una coincidencia. El número de herramientas de recopilación de datos, software y técnicas de análisis disponibles para los científicos ha crecido exponencialmente a medida que las tecnologías, las estadísticas y la gestión de la información se utilizan de manera más eficaz. SCAA necesitaba un socio de investigación que estuviera dispuesto a pensar de manera creativa y hacer una investigación sólida para ayudarnos a comprender cómo se debe organizar el léxico en términos de niveles / niveles, así como de ubicación. Dada la reputación de renombre mundial de la investigación de ciencia sensorial realizada en UC Davis, y nuestra relación continua con la iniciativa del café en el campus, nos comunicamos con el departamento de ciencia y tecnología de alimentos para ver si algún laboratorio de ciencia sensorial podría trabajar en este proyecto. El Dr. Jean-Xavier Guinard y su candidata a doctorado, Molly Spencer, asumieron el desafío.
El estudio de clasificación del léxico de UC Davis
Después de algunas discusiones con Molly y el Dr. Jean-Xavier Guinard, quedó claro que ningún método de ciencia sensorial preexistente "moldeable" sería inmediatamente apropiado o factible para lo que queríamos lograr. Entonces, el Dr. Guinard y Molly se pusieron manos a la obra, examinaron otros estudios publicados, investigaron los antecedentes y generaron una lluvia de ideas para resolver nuestra pregunta muy específica. Determinaron que se podría utilizar un método de clasificación múltiple libre modificado para comprender las asociaciones y relaciones entre los atributos de sabor del léxico. De esta manera, podríamos entender cómo la industria ve estos términos, así como cómo los panelistas descriptivos sensoriales altamente capacitados agruparían estos atributos del léxico. Para cuantificar la agrupación jerárquica, los investigadores de UC Davis crearon un programa en línea para que los participantes lo usaran de forma remota que trazaría un mapa de todas las instancias en las que se asociaban los atributos del léxico. Al final, entenderíamos cuáles deberían ser las principales categorías de sabor (o los niveles / niveles de la rueda), así como qué categorías de sabor mostraban relaciones que indican que podrían colocarse una al lado de la otra alrededor de una rueda.
El ejercicio de clasificación
La clasificación es un método de clasificación. Después de todo, poner grupos de cosas en categorías es una de las operaciones más comunes en el pensamiento humano (Coxon 1999). El procedimiento de clasificación libre se creó originalmente también como clasificación de palabras (Steinberg 1967), pero luego se adoptó para el análisis sensorial (Lawless y otros 1995). Para nuestro proyecto actual, aunque basamos las variables a clasificar (los atributos) en la evaluación sensorial (degustación) del café, el ejercicio de clasificación fue solo de vocabulario y no incluyó la degustación. De esta manera, nuestro ejercicio de clasificación se basó en la experiencia de los participantes.
En el método Free Multiple Sorting (FMS), tradicionalmente se pide a los evaluadores que clasifiquen muestras de alimentos u otros productos en varios grupos de una manera que tenga sentido para ellos como individuos. Clasifican las muestras en un número de grupos / categorías elegido por el sujeto (Coxon 1999; Dehlholm y otros 2012). Al realizar la tarea, el evaluador puede realizar clasificaciones adicionales del mismo conjunto de muestras hasta que sienta que ha cubierto todas las posibilidades de clasificación (Steinberg 1967). Para nuestro estudio, modificamos el método de modo que en lugar de clasificar las muestras de alimentos ellos mismos, se pidió a los panelistas que clasificaran los atributos (con definiciones) en categorías y subcategorías, y la tarea de clasificación se realizó solo una vez por panelista. Además, los panelistas debían clasificar los atributos en categorías y subcategorías de manera jerárquica hasta que sintieran que no había más subcategorías que clasificar. Se creó una interfaz web fácil de usar (ver Figura 1) para permitir una clasificación simple y eficiente de los 99 atributos. El usuario vería las instrucciones y la lista de atributos, cada uno con una burbuja de información en el extremo derecho con una ventana emergente de desplazamiento que incluye la definición / descripción de ese atributo según lo definido por KSU y TX A&M. Si un panelista no tenía claro el significado de una de las palabras del léxico, podría desplazarse sobre la burbuja de información para acceder a la definición. El participante pudo arrastrar y soltar los atributos en categorías y subcategorías, para tantos niveles jerárquicos como consideró necesario.
Debido a la gran cantidad de atributos a clasificar, la gran cantidad de panelistas expertos en comparación con la mayoría de los métodos descriptivos sensoriales (72 panelistas) y el objetivo final de este experimento (una rueda de sabores), se determinó que cada panelista solo completaba el tarea de clasificación una vez. Este método se modificó del método FMS típico en el que un pequeño número de panelistas descriptivos (8 - 15) pueden realizar la misma tarea de clasificación en el mismo conjunto de muestras varias veces, hasta que sientan que han agotado las posibilidades de clasificación. Múltiples clasificaciones habrían causado fatiga a los panelistas con 99 elementos a clasificar, y había que considerar tanto la experiencia sensorial como la experiencia de la industria del café, por lo que lo mejor para la nueva rueda de sabores era acomodar a un gran panel de participantes para incluir aportes, experiencia y conocimientos de ambos campos. Una vez completada la clasificación, nos centramos en tres análisis estadísticos para ayudarnos a comprender los resultados.
Figura 1. Un ejemplo de interfaz de usuario para una tarea de clasificación completa para 9 (de 99 posibles) atributos.
Tuvimos dos grupos de estudio, que finalmente pudieron agruparse en una población post hoc según los resultados. El primer grupo consistió en 29 panelistas sensoriales capacitados y experimentados que trabajaron en paneles de chocolate y vino en UC Davis. No se requirió que estos panelistas estuvieran capacitados específicamente en café, pero todos habían participado en estudios sensoriales y habían trabajado y habían estado expuestos a la mayoría de los atributos de sabor en la lista de cafés. Se les enviaron instrucciones escritas para realizar la tarea de clasificación múltiple gratuita en la web de forma remota e individual, desde sus computadoras personales.
Para asegurarnos de que los resultados reflejaran con precisión las necesidades de la industria, sabíamos que teníamos que invitar a la gente del café a contribuir a esta investigación y crear los datos. La SCAA invitó a cientos de nuestros profesionales del café más cercanos y queridos a participar en este trabajo, incluidos nuestros consejos, comités y consejos, expertos en la materia e instructores de la SCAA, afiliados y partes interesadas de WCR, instructores de Q, colegas de CQI y ACE, y otros líderes de la industria. . Al final, 43 jueces reclutados por SCAA de la industria del café realizaron el mismo procedimiento en línea que los panelistas de UC Davis.
El analisis
El objetivo de este trabajo fue comprender cuán estrechamente relacionados estaban los atributos del sabor, según lo juzgó un grupo de panelistas sensoriales expertos y la industria del café por igual. Para organizar los datos sin procesar, se escribió un programa utilizando el lenguaje de programación Ruby para traducir los datos de clasificación en matrices que podrían usarse para el análisis. Para los dos métodos que se detallan a continuación, se crearon dos primeras matrices binarias para cada participante (1 si la relación existía, 0 si la relación no existía), una matriz para las relaciones "hermano-hermano", en la que los atributos aparecían en la misma subcategoría, y una matriz para las relaciones "padre-hijo", en la que un atributo aparece en una subcategoría bajo otro atributo. Este tipo de relaciones fueron, por tanto, nuestro criterio de similitud. Consulte la Tabla 1 para ver un ejemplo de esto. A partir de todos los datos de clasificación individuales recopilados, se compiló una matriz de proximidad simétrica (similitud) con sumas de conteos de cuántas veces los atributos aparecen juntos en las relaciones de “hermanos” o relaciones de “padres e hijos” para los 72 participantes. Esta matriz de similitud se utilizó luego para completar los siguientes análisis.
Tabla 1. Extracto de ejemplo de una matriz de similitud para un participante del estudio, destacando 7 atributos
Primero, necesitábamos comparar los dos grupos de estudio (panelistas versus industria). Queríamos saber si los panelistas capacitados organizaron el léxico de manera diferente a nuestro grupo de la industria. Sabíamos que cualquiera de los resultados sería interesante a su manera, pero habíamos planteado la hipótesis de que los grupos tendrían resultados diferentes en función de sus diferentes antecedentes y formación. Para ello, se utilizaron dos matrices de similitud, una para los panelistas de UCD y otra para los participantes de la industria, para ejecutar dos análisis separados de escala multidimensional de 5 dimensiones (5D-MDS). Los resultados de los análisis 5D-MDS se utilizaron para ejecutar un Análisis de factores múltiples (MFA), una técnica para comparar dos conjuntos de datos. Estos análisis se compitieron en XLSTAT® 2015. El MFA se realizó y mostró que no hubo diferencias significativas entre los panelistas de UC Davis y el grupo Industry. Sabíamos esto porque los coeficientes de RV eran superiores a 0,70, lo que significa que los dos grupos estaban relacionados y procedían de la misma población. Con esto en mente, podríamos avanzar con la evaluación de la relación entre los atributos del sabor en base a una población de 72 panelistas y participantes de la industria.
El análisis Agglomerative Hierarchical Cluster (AHC) se realizó sobre los datos utilizando la matriz de similitud. AHC agrupa los atributos en diferentes categorías y subcategorías en diferentes niveles según criterios de similitud. La agrupación de AHC se visualiza típicamente en forma de dendrograma. El ejemplo clásico de esto es la taxonomía de especies o los vínculos genéticos, que estamos acostumbrados a ver en los dendrogramas. La agrupación jerárquica aglomerativa comienza con cada objeto en un único "grupo". El método de aglomeración de enlace promedio de grupo de pares no ponderados se realizó para volver a vincular los atributos, un par a la vez, desde la parte inferior (más similar) a la superior (menos similar). En cada iteración sucesiva (vinculación), aglomera (fusiona) el par de objetos más cercano (ya sea un individuo o el promedio de un grupo) al satisfacer los criterios de similitud especificados, hasta que todos los datos forman parte de una categoría grande. En un dendrograma, cada uno de estos vínculos está representado por una línea horizontal. El eje y del dendrograma representa la similitud específica (entre 0 y 72) de los grupos que se fusionaron. El número de clases principales puede ser especificado por el usuario o determinado por el software. En este caso, el software XLSTAT® 2015 indicó originalmente el número de clases principales en cuatro, pero esto no era adecuado para la rueda de sabores y no separaba la gran cantidad de atributos de manera suficientemente clara. Después de observar los datos, se especificaron nueve clases, ya que se determinó que este era el número óptimo de clases principales que separaban estadísticamente los 99 atributos de forma clara sin dejar de mantener la intuición.
El enfoque más común para analizar datos de tareas de clasificación es el Escalado multidimensional (MDS) (Lawless y otros 1995). La MDS se llevó a cabo en la matriz de similitud para obtener una representación bidimensional de la relación entre los atributos del sabor. Este análisis de MDS también se realizó utilizando los datos de los 72 participantes (de la matriz de similitud completa) para crear una ayuda visual para ver dónde se encuentran los atributos en proximidad entre sí. Específicamente, se realizó una MDS no métrica (ordinal), es decir, el orden de las "distancias" (utilizando los valores de tensión de Kruskal) calculadas para la matriz de semejanza coincidió con el orden / clasificación de las distancias en el espacio de representación (la gráfica). Esto se hizo para complementar los datos de AHC y para guiar el orden de las clases principales (grupos) alrededor de una forma circular de la rueda de sabor. Todos los análisis se completaron en XLSTAT® 2015.
Los resultados
Para todos los participantes juntos, AHC se truncó en nueve clases principales (ver Figura 2). La gráfica MDS para los datos compilados de los 72 participantes se muestra en la Figura 3. Esto condujo a las principales categorías de sabor sugeridas y la jerarquía para la rueda de sabor. Sin embargo, lo que no hace un dendrograma es nombrar los vínculos horizontales (o grupos más grandes) y, por lo tanto, se necesitaban ciertos términos “generales” para las 9 clases principales.
Figura 2. Dendrograma que representa los resultados del análisis AHC sobre los resultados de la clasificación de atributos.
Figura 3. Gráfica bidimensional de 5D-MDS.
Diseñando la rueda
El desarrollo de la rueda también requirió un enfoque cualitativo. El hecho es que cualquier resultado estadístico debe interpretarse. Así pasamos de un dendrograma y un diagrama MDS a una rueda. Como puede ver, no existe una forma completamente precisa de lograrlo. La interpretación es un ejercicio humano. Afortunadamente, teníamos muchos humanos inteligentes a nuestra disposición, incluidos los de UC Davis, WCR, SCAA y científicos sensoriales de KSU. Una vez finalizados nuestros resultados, pasamos muchas horas examinando las posibles iteraciones de una rueda. Nos volvimos poéticos sobre los méritos de una rueda de cuatro contra tres niveles. Consideramos el dendrograma y los desafíos inherentes de agrupar las relaciones en pares. Tuvimos que trabajar juntos para llegar a un acuerdo con WCR y KSU en las categorías generales de sabor (anillo interior). Y eso es precisamente lo que hicimos.
Para crear una plantilla que encajara alrededor de la rueda, usamos el dendrograma para crear un gráfico para cada una de las principales categorías de sabor (consulte las Figuras 4, 5, 6 y 7 a continuación para ver ejemplos). Luego, volvimos al MDS y comparamos todos los resultados, agrupados e individualmente, para evaluar cada una de las 9 clases de sabor en términos de dónde estaban en relación entre sí, de forma circular. Esto nos ayudó a informar qué segmentos de la rueda serían contiguos. Por lo tanto, la rueda se diseñó no solo para mostrar las relaciones entre las 9 categorías principales de sabor, sino también para mostrar las relaciones entre los atributos individuales, hasta el orden y la ubicación del tercer anillo en la rueda. Las categorías que están cerca una de la otra en el gráfico MDS se percibieron como similares (según los 72 participantes) y, por lo tanto, generalmente están ubicadas cerca una de la otra en la nueva rueda. Por ejemplo, dentro de los frutales, los cítricos a menudo se asocian estrechamente con los atributos agrios en la parcela MDS y, por lo tanto, esas secciones de la rueda son contiguas.
Las palabras generales que abarcan las categorías más amplias en la parte superior del dendrograma (por ejemplo, "dulce" o "afrutado") se extrajeron del léxico según la recomendación de los científicos y panelistas de KSU. En algunos casos, fue necesario poner dos términos de léxico juntos como un título de categoría, en cuyo caso se utilizó una barra (/) para diferenciar los dos términos. Debido al hecho de que el léxico sensorial de WCR y este proyecto se estaban completando simultáneamente, algunos términos fueron movidos, renombrados o agregados al léxico y por lo tanto a la rueda de sabor para crear la organización final. Consulte la Figura 8 (a continuación) para ver la versión final de la rueda de sabor del nuevo Coffee Taster.
Figura 4. Ejemplo de interpretación del dendrograma en la categoría de sabor Nuez / Cacao, con círculos de colores que indican los grupos coincidentes con niveles en la jerarquía de la gráfica.
Figura 5. Ejemplo de interpretación del dendrograma en la categoría de sabor floral, con círculos de colores que indican los grupos coincidentes con niveles en la jerarquía graficada.
Figura 6. Ejemplo de interpretación del dendrograma en la categoría de sabor afrutado, con círculos de colores que indican los grupos coincidentes con niveles en la jerarquía del gráfico.
Figura 7. Ejemplo de interpretación del dendrograma en la categoría Sabor dulce, con círculos de colores que indican los grupos coincidentes con niveles en la jerarquía graficada.
En conclusión
El objetivo final de este proyecto era clasificar los atributos de sabor del café de tal manera que se simplificara la elección de las palabras que describen el café, ya sea en términos generales o más detallados. Las categorías y subcategorías desarrolladas utilizando estos métodos de clasificación se utilizaron para crear una nueva rueda de sabores de café. El análisis de AHC proporcionó una jerarquía y MDS proporcionó una representación visual de cómo las principales categorías de sabor deben organizarse alrededor de la rueda de sabor. Puede notar, si es un estudiante de ruedas de sabor, que hay muchos puntos en común entre el WCR Sensory Lexicon y la nueva rueda de sabor con otras ruedas, que describen diferentes productos. La rueda de vino original, mencionada anteriormente, tiene muchas de las mismas categorías de sabor principales que nuestra nueva rueda, incluidas las de especias, afrutado, floral, vegetal y nuez (Noble y otros 1984). Esto no se debe a que el vino y el café compartan una multitud de similitudes en las que conviene reflexionar. Más bien, es porque lo que realmente estamos registrando y cuantificando es la experiencia sensorial humana. Los seres humanos, como instrumentos, encontramos muchas similitudes en la percepción de alimentos y bebidas; solo estamos capturando la experiencia.
En resumen, hemos creado una revisión de la rueda de sabores de Coffee Taster. Creamos una rueda apropiada para los catadores de café y la industria que también es útil para la capacitación descriptiva de los panelistas y los desarrolladores de productos. Quizás lo más importante es que es una herramienta sólida para la comunicación con clientes y consumidores. Representa una verdadera colaboración entre panelistas descriptivos, científicos sensoriales, industria, WCR, SCAA y UC Davis. Es el producto de un enfoque creativo y colaborativo para la resolución de problemas en las fronteras de los métodos y análisis de la ciencia sensorial. Todos podemos estar orgullosos de haber contribuido a este trabajo, porque cada persona que ha llegado a los párrafos finales de este artículo ha sido absolutamente parte del proceso. Hemos creado esta herramienta para ti. Lo has inspirado. Es tuyo para usar, compartir y crecer. Por lo tanto, hemos creado una rueda de sabor para catador de café SCAA completamente revisada.
Cómo reinventar una rueda: una historia de ciencia e industria
Fuente: Cómo reinventar una rueda: una historia de ciencia e industria | La crónica del café de especialidad
