{"id":2426,"date":"2016-05-07T20:16:11","date_gmt":"2016-05-07T20:16:11","guid":{"rendered":"http:\/\/77.104.138.207\/~mahogan9\/internationalcoffeefarms.com\/?p=2426"},"modified":"2024-04-04T10:54:11","modified_gmt":"2024-04-04T14:54:11","slug":"how-to-re-invent-a-wheel-a-tale-of-science-and-industry-the-specialty-coffee-chronicle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/how-to-re-invent-a-wheel-a-tale-of-science-and-industry-the-specialty-coffee-chronicle\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo reinventar una rueda: una historia de ciencia e industria | La cr\u00f3nica del caf\u00e9 de especialidad"},"content":{"rendered":"

Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

La historia cient\u00edfica detr\u00e1s 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 investigaci\u00f3n que SCAA identific\u00f3, fue pionera e interpret\u00f3, lo que result\u00f3 en la revisi\u00f3n muy esperada de la rueda de sabores que todos conocemos y amamos durante m\u00e1s de dos d\u00e9cadas. SCAA est\u00e1 comprometida con sus miembros, y con el avance de toda la industria, para participar en un enfoque cient\u00edfico cada vez m\u00e1s basado en datos, lo que nos llev\u00f3 a buscar una soluci\u00f3n que resistir\u00eda la prueba del tiempo y se basar\u00eda en una s\u00f3lida investigaci\u00f3n cient\u00edfica. . Estamos muy satisfechos con el resultado y esperamos que usted est\u00e9 igualmente entusiasmado con este nuevo y valioso recurso.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es una rueda de sabor?<\/strong><\/p>\n

Las ruedas de sabor se componen de palabras dispuestas en forma circular. \u00bfPor qu\u00e9 no usamos un \u00e1rbol de sabores o una pir\u00e1mide 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 d\u00e9cada de 1970 para la cerveza por un qu\u00edmico, 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 ah\u00ed, 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 categor\u00eda de productos, estandarizar la capacitaci\u00f3n y facilitar la discusi\u00f3n general sobre el sabor y la percepci\u00f3n. Las ruedas brindan una comunicaci\u00f3n clara y com\u00fan sobre los productos entre catadores, instalaciones, exportadores e importadores y consumidores por igual, solo por nombrar algunos.<\/p>\n

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 investigaci\u00f3n cient\u00edfica 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 cre\u00f3 utilizando algunos de esos m\u00e9todos. Habr\u00eda sido muy f\u00e1cil para SCAA revisar la rueda hace algunos a\u00f1os con un comit\u00e9 ad-hoc especial. Despu\u00e9s de todo, esto est\u00e1 en consonancia con los or\u00edgenes de nuestra rueda y es la forma en que se siguen creando muchas otras. Seg\u00fan mi investigaci\u00f3n sobre este tema durante los \u00faltimos a\u00f1os, parece que la industria del caf\u00e9 fue bastante \u00fanica en su adopci\u00f3n incondicional y universal de una rueda, lo que nos ha permitido hacer un trabajo significativo para mejorar la calidad del caf\u00e9. Quiz\u00e1s esto se deba a que la rueda SCAA original, de Ted Lingle, lleg\u00f3 en 1995, relativamente temprano en el \u00e1mbito de las ruedas especiales para alimentos y bebidas. A Ted le corresponde una inmensa cantidad de cr\u00e9dito por eso. En mi investigaci\u00f3n sobre este tema, he encontrado muy pocas otras ruedas enraizadas en la investigaci\u00f3n cient\u00edfica. Algunas ruedas notables tambi\u00e9n se derivaron de l\u00e9xicos 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 continuaci\u00f3n y, por lo tanto, nos hemos dedicado a una investigaci\u00f3n innovadora.<\/p>\n

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, c\u00f3mo se puede utilizar para avanzar en la investigaci\u00f3n del caf\u00e9<\/a>. 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 .<\/p>\n

A partir de esto, usted sabe que el an\u00e1lisis 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 d\u00eda, es uno de los m\u00e9todos m\u00e1s poderosos, cuantitativos, sofisticados y m\u00e1s utilizados en la ciencia sensorial. Describir las caracter\u00edsticas sensoriales de un producto permite tomar decisiones comerciales informadas, gu\u00eda el desarrollo del producto, permite la evaluaci\u00f3n comparativa, el control de calidad y el seguimiento de los cambios del producto a lo largo del tiempo. Tambi\u00e9n es valioso en t\u00e9rminos de investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, donde permite el establecimiento de correlaciones con medidas anal\u00edticas, permitiendo as\u00ed una mejor comprensi\u00f3n de los mecanismos subyacentes al sabor. La creaci\u00f3n de un l\u00e9xico es el primer paso en este proceso (Lawless y Civille 2013). El uso de este m\u00e9todo para la investigaci\u00f3n nos permitir\u00e1 relacionar variables espec\u00edficas con cambios espec\u00edficos en el sabor (es decir, establecer la causalidad). Para m\u00ed, eso significa que finalmente podremos comenzar a abordar algunos de los dogmas centrales de la industria del caf\u00e9, relacionados con por qu\u00e9 el caf\u00e9 tiene ese sabor. Ese es un progreso emocionante.<\/p>\n

Despu\u00e9s de comprender el poder y el potencial del WCR Sensory Lexicon, sab\u00edamos que quer\u00edamos adoptarlo y promoverlo como asociaci\u00f3n. Los aspectos del l\u00e9xico pueden y deben ser adoptados inmediatamente por la industria, incluido el vocabulario, las definiciones y el uso b\u00e1sico de las referencias est\u00e1ndar para calibrar a los catadores de caf\u00e9. Por lo tanto, SCAA vio una gran oportunidad para revisar la rueda de sabores del catador de caf\u00e9. La solidez de la investigaci\u00f3n de WCR dej\u00f3 en claro que era fundamental adaptar la rueda de sabores SCAA para que fuera compatible con el l\u00e9xico y traer una nueva herramienta a la industria del caf\u00e9. A medida que se finalizaba el L\u00e9xico sensorial de WCR, ten\u00edamos las palabras que describ\u00edan los atributos del sabor. Lo que no ten\u00edamos era la informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo organizar las palabras alrededor de la rueda. Incluso dentro del desarrollo de un l\u00e9xico, la lista de atributos en categor\u00edas se basa com\u00fanmente en la opini\u00f3n del panel y, seg\u00fan una revisi\u00f3n de este proceso, no es una parte rigurosa ni importante del desarrollo del l\u00e9xico (Lawless y Civille 2013). Esta informaci\u00f3n nos dej\u00f3 muchas preguntas. Despu\u00e9s de todo, no quer\u00edamos tomar el recurso de sabor de caf\u00e9 con mayor base cient\u00edfica y hacer un mal uso de \u00e9l o simplemente decidir a puerta cerrada c\u00f3mo se deben colocar las palabras. Quer\u00edamos encontrar una manera de tratar la disposici\u00f3n del l\u00e9xico con el mismo respeto, diligencia y ciencia que se utiliz\u00f3 para crear el l\u00e9xico. Por lo tanto, emprendimos una b\u00fasqueda para descubrir las fronteras de la ciencia sensorial. As\u00ed es, para ir con valent\u00eda a donde nadie ha ido antes.<\/p>\n

De hecho, la ciencia sensorial es una disciplina muy joven y en r\u00e1pido desarrollo. De mi propio estudio mientras completaba la UC Davis <\/em> He aprendido que este campo que parece moverse tan r\u00e1pido como el mundo de la tecnolog\u00eda, y eso no es una coincidencia. El n\u00famero de herramientas de recopilaci\u00f3n de datos, software y t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis disponibles para los cient\u00edficos ha crecido exponencialmente a medida que las tecnolog\u00edas, las estad\u00edsticas y la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n se utilizan de manera m\u00e1s eficaz. SCAA necesitaba un socio de investigaci\u00f3n que estuviera dispuesto a pensar de manera creativa y hacer una investigaci\u00f3n s\u00f3lida para ayudarnos a comprender c\u00f3mo se debe organizar el l\u00e9xico en t\u00e9rminos de niveles \/ niveles, as\u00ed como de ubicaci\u00f3n. Dada la reputaci\u00f3n de renombre mundial de la investigaci\u00f3n de ciencia sensorial realizada en UC Davis, y nuestra relaci\u00f3n continua con la iniciativa del caf\u00e9 en el campus, nos comunicamos con el departamento de ciencia y tecnolog\u00eda de alimentos para ver si alg\u00fan laboratorio de ciencia sensorial podr\u00eda trabajar en este proyecto. El Dr. Jean-Xavier Guinard y su candidata a doctorado, Molly Spencer, asumieron el desaf\u00edo.<\/p>\n

El estudio de clasificaci\u00f3n del l\u00e9xico de UC Davis<\/strong><\/p>\n

Despu\u00e9s de algunas discusiones con Molly y el Dr. Jean-Xavier Guinard, qued\u00f3 claro que ning\u00fan m\u00e9todo de ciencia sensorial preexistente "moldeable" ser\u00eda inmediatamente apropiado o factible para lo que quer\u00edamos 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 espec\u00edfica. Determinaron que se podr\u00eda utilizar un m\u00e9todo de clasificaci\u00f3n m\u00faltiple libre modificado para comprender las asociaciones y relaciones entre los atributos de sabor del l\u00e9xico. De esta manera, podr\u00edamos entender c\u00f3mo la industria ve estos t\u00e9rminos, as\u00ed como c\u00f3mo los panelistas descriptivos sensoriales altamente capacitados agrupar\u00edan estos atributos del l\u00e9xico. Para cuantificar la agrupaci\u00f3n jer\u00e1rquica, los investigadores de UC Davis crearon un programa en l\u00ednea para que los participantes lo usaran de forma remota que trazar\u00eda un mapa de todas las instancias en las que se asociaban los atributos del l\u00e9xico. Al final, entender\u00edamos cu\u00e1les deber\u00edan ser las principales categor\u00edas de sabor (o los niveles \/ niveles de la rueda), as\u00ed como qu\u00e9 categor\u00edas de sabor mostraban relaciones que indican que podr\u00edan colocarse una al lado de la otra alrededor de una rueda.<\/p>\n

El ejercicio de clasificaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

La clasificaci\u00f3n es un m\u00e9todo de clasificaci\u00f3n. Despu\u00e9s de todo, poner grupos de cosas en categor\u00edas es una de las operaciones m\u00e1s comunes en el pensamiento humano (Coxon 1999). El procedimiento de clasificaci\u00f3n libre se cre\u00f3 originalmente tambi\u00e9n como clasificaci\u00f3n de palabras (Steinberg 1967), pero luego se adopt\u00f3 para el an\u00e1lisis sensorial (Lawless y otros 1995). Para nuestro proyecto actual, aunque basamos las variables a clasificar (los atributos) en la evaluaci\u00f3n sensorial (degustaci\u00f3n) del caf\u00e9, el ejercicio de clasificaci\u00f3n fue solo de vocabulario y no incluy\u00f3 la degustaci\u00f3n. De esta manera, nuestro ejercicio de clasificaci\u00f3n se bas\u00f3 en la experiencia de los participantes.<\/p>\n

En el m\u00e9todo 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 n\u00famero de grupos \/ categor\u00edas 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 clasificaci\u00f3n (Steinberg 1967). Para nuestro estudio, modificamos el m\u00e9todo de modo que en lugar de clasificar las muestras de alimentos ellos mismos, se pidi\u00f3 a los panelistas que clasificaran los atributos (con definiciones) en categor\u00edas y subcategor\u00edas, y la tarea de clasificaci\u00f3n se realiz\u00f3 solo una vez por panelista. Adem\u00e1s, los panelistas deb\u00edan clasificar los atributos en categor\u00edas y subcategor\u00edas de manera jer\u00e1rquica hasta que sintieran que no hab\u00eda m\u00e1s subcategor\u00edas que clasificar. Se cre\u00f3 una interfaz web f\u00e1cil de usar (ver Figura 1) para permitir una clasificaci\u00f3n simple y eficiente de los 99 atributos. El usuario ver\u00eda las instrucciones y la lista de atributos, cada uno con una burbuja de informaci\u00f3n en el extremo derecho con una ventana emergente de desplazamiento que incluye la definici\u00f3n \/ descripci\u00f3n de ese atributo seg\u00fan lo definido por KSU y TX A&M. Si un panelista no ten\u00eda claro el significado de una de las palabras del l\u00e9xico, podr\u00eda desplazarse sobre la burbuja de informaci\u00f3n para acceder a la definici\u00f3n. El participante pudo arrastrar y soltar los atributos en categor\u00edas y subcategor\u00edas, para tantos niveles jer\u00e1rquicos como consider\u00f3 necesario.<\/p>\n

Debido a la gran cantidad de atributos a clasificar, la gran cantidad de panelistas expertos en comparaci\u00f3n con la mayor\u00eda de los m\u00e9todos descriptivos sensoriales (72 panelistas) y el objetivo final de este experimento (una rueda de sabores), se determin\u00f3 que cada panelista solo completaba el tarea de clasificaci\u00f3n una vez. Este m\u00e9todo se modific\u00f3 del m\u00e9todo FMS t\u00edpico en el que un peque\u00f1o n\u00famero de panelistas descriptivos (8 - 15) pueden realizar la misma tarea de clasificaci\u00f3n en el mismo conjunto de muestras varias veces, hasta que sientan que han agotado las posibilidades de clasificaci\u00f3n. M\u00faltiples clasificaciones habr\u00edan causado fatiga a los panelistas con 99 elementos a clasificar, y hab\u00eda que considerar tanto la experiencia sensorial como la experiencia de la industria del caf\u00e9, 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 clasificaci\u00f3n, nos centramos en tres an\u00e1lisis estad\u00edsticos para ayudarnos a comprender los resultados.<\/p>\n

\"Sabio_1\"<\/a><\/p>\n

Figura 1. Un ejemplo de interfaz de usuario para una tarea de clasificaci\u00f3n completa para 9 (de 99 posibles) atributos.<\/em><\/p>\n

Tuvimos dos grupos de estudio, que finalmente pudieron agruparse en una poblaci\u00f3n post hoc seg\u00fan los resultados. El primer grupo consisti\u00f3 en 29 panelistas sensoriales capacitados y experimentados que trabajaron en paneles de chocolate y vino en UC Davis. No se requiri\u00f3 que estos panelistas estuvieran capacitados espec\u00edficamente en caf\u00e9, pero todos hab\u00edan participado en estudios sensoriales y hab\u00edan trabajado y hab\u00edan estado expuestos a la mayor\u00eda de los atributos de sabor en la lista de caf\u00e9s. Se les enviaron instrucciones escritas para realizar la tarea de clasificaci\u00f3n m\u00faltiple gratuita en la web de forma remota e individual, desde sus computadoras personales.<\/p>\n

Para asegurarnos de que los resultados reflejaran con precisi\u00f3n las necesidades de la industria, sab\u00edamos que ten\u00edamos que invitar a la gente del caf\u00e9 a contribuir a esta investigaci\u00f3n y crear los datos. La SCAA invit\u00f3 a cientos de nuestros profesionales del caf\u00e9 m\u00e1s cercanos y queridos a participar en este trabajo, incluidos nuestros consejos, comit\u00e9s 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 l\u00edderes de la industria. . Al final, 43 jueces reclutados por SCAA de la industria del caf\u00e9 realizaron el mismo procedimiento en l\u00ednea que los panelistas de UC Davis.<\/p>\n

El analisis<\/strong><\/p>\n

El objetivo de este trabajo fue comprender cu\u00e1n estrechamente relacionados estaban los atributos del sabor, seg\u00fan lo juzg\u00f3 un grupo de panelistas sensoriales expertos y la industria del caf\u00e9 por igual. Para organizar los datos sin procesar, se escribi\u00f3 un programa utilizando el lenguaje de programaci\u00f3n Ruby para traducir los datos de clasificaci\u00f3n en matrices que podr\u00edan usarse para el an\u00e1lisis. Para los dos m\u00e9todos que se detallan a continuaci\u00f3n, se crearon dos primeras matrices binarias para cada participante (1 si la relaci\u00f3n exist\u00eda, 0 si la relaci\u00f3n no exist\u00eda), una matriz para las relaciones "hermano-hermano", en la que los atributos aparec\u00edan en la misma subcategor\u00eda, y una matriz para las relaciones "padre-hijo", en la que un atributo aparece en una subcategor\u00eda 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 clasificaci\u00f3n individuales recopilados, se compil\u00f3 una matriz de proximidad sim\u00e9trica (similitud) con sumas de conteos de cu\u00e1ntas veces los atributos aparecen juntos en las relaciones de \u201chermanos\u201d o relaciones de \u201cpadres e hijos\u201d para los 72 participantes. Esta matriz de similitud se utiliz\u00f3 luego para completar los siguientes an\u00e1lisis.<\/p>\n

\"Sage_2\"<\/a><\/p>\n

Tabla 1. Extracto de ejemplo de una matriz de similitud para un participante del estudio, destacando 7 atributos<\/em><\/p>\n

Primero, necesit\u00e1bamos comparar los dos grupos de estudio (panelistas versus industria). Quer\u00edamos saber si los panelistas capacitados organizaron el l\u00e9xico de manera diferente a nuestro grupo de la industria. Sab\u00edamos que cualquiera de los resultados ser\u00eda interesante a su manera, pero hab\u00edamos planteado la hip\u00f3tesis de que los grupos tendr\u00edan resultados diferentes en funci\u00f3n de sus diferentes antecedentes y formaci\u00f3n. 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 an\u00e1lisis separados de escala multidimensional de 5 dimensiones (5D-MDS). Los resultados de los an\u00e1lisis 5D-MDS se utilizaron para ejecutar un An\u00e1lisis de factores m\u00faltiples (MFA), una t\u00e9cnica para comparar dos conjuntos de datos. Estos an\u00e1lisis se compitieron en XLSTAT\u00ae 2015. El MFA se realiz\u00f3 y mostr\u00f3 que no hubo diferencias significativas entre los panelistas de UC Davis y el grupo Industry. Sab\u00edamos esto porque los coeficientes de RV eran superiores a 0,70, lo que significa que los dos grupos estaban relacionados y proced\u00edan de la misma poblaci\u00f3n. Con esto en mente, podr\u00edamos avanzar con la evaluaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre los atributos del sabor en base a una poblaci\u00f3n de 72 panelistas y participantes de la industria.<\/p>\n

El an\u00e1lisis Agglomerative Hierarchical Cluster (AHC) se realiz\u00f3 sobre los datos utilizando la matriz de similitud. AHC agrupa los atributos en diferentes categor\u00edas y subcategor\u00edas en diferentes niveles seg\u00fan criterios de similitud. La agrupaci\u00f3n de AHC se visualiza t\u00edpicamente en forma de dendrograma. El ejemplo cl\u00e1sico de esto es la taxonom\u00eda de especies o los v\u00ednculos gen\u00e9ticos, que estamos acostumbrados a ver en los dendrogramas. La agrupaci\u00f3n jer\u00e1rquica aglomerativa comienza con cada objeto en un \u00fanico "grupo". El m\u00e9todo de aglomeraci\u00f3n de enlace promedio de grupo de pares no ponderados se realiz\u00f3 para volver a vincular los atributos, un par a la vez, desde la parte inferior (m\u00e1s similar) a la superior (menos similar). En cada iteraci\u00f3n sucesiva (vinculaci\u00f3n), aglomera (fusiona) el par de objetos m\u00e1s 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 categor\u00eda grande. En un dendrograma, cada uno de estos v\u00ednculos est\u00e1 representado por una l\u00ednea horizontal. El eje y del dendrograma representa la similitud espec\u00edfica (entre 0 y 72) de los grupos que se fusionaron. El n\u00famero de clases principales puede ser especificado por el usuario o determinado por el software. En este caso, el software XLSTAT\u00ae 2015 indic\u00f3 originalmente el n\u00famero 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. Despu\u00e9s de observar los datos, se especificaron nueve clases, ya que se determin\u00f3 que este era el n\u00famero \u00f3ptimo de clases principales que separaban estad\u00edsticamente los 99 atributos de forma clara sin dejar de mantener la intuici\u00f3n.<\/p>\n

El enfoque m\u00e1s com\u00fan para analizar datos de tareas de clasificaci\u00f3n es el Escalado multidimensional (MDS) (Lawless y otros 1995). La MDS se llev\u00f3 a cabo en la matriz de similitud para obtener una representaci\u00f3n bidimensional de la relaci\u00f3n entre los atributos del sabor. Este an\u00e1lisis de MDS tambi\u00e9n se realiz\u00f3 utilizando los datos de los 72 participantes (de la matriz de similitud completa) para crear una ayuda visual para ver d\u00f3nde se encuentran los atributos en proximidad entre s\u00ed. Espec\u00edficamente, se realiz\u00f3 una MDS no m\u00e9trica (ordinal), es decir, el orden de las "distancias" (utilizando los valores de tensi\u00f3n de Kruskal) calculadas para la matriz de semejanza coincidi\u00f3 con el orden \/ clasificaci\u00f3n de las distancias en el espacio de representaci\u00f3n (la gr\u00e1fica). 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 an\u00e1lisis se completaron en XLSTAT\u00ae 2015.<\/p>\n

Los resultados<\/strong><\/p>\n

Para todos los participantes juntos, AHC se trunc\u00f3 en nueve clases principales (ver Figura 2). La gr\u00e1fica MDS para los datos compilados de los 72 participantes se muestra en la Figura 3. Esto condujo a las principales categor\u00edas de sabor sugeridas y la jerarqu\u00eda para la rueda de sabor. Sin embargo, lo que no hace un dendrograma es nombrar los v\u00ednculos horizontales (o grupos m\u00e1s grandes) y, por lo tanto, se necesitaban ciertos t\u00e9rminos \u201cgenerales\u201d para las 9 clases principales.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Figura 2. Dendrograma que representa los resultados del an\u00e1lisis AHC sobre los resultados de la clasificaci\u00f3n de atributos.<\/em><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Figura 3. Gr\u00e1fica bidimensional de 5D-MDS.<\/em><\/p>\n

Dise\u00f1ando la rueda<\/strong><\/p>\n

El desarrollo de la rueda tambi\u00e9n requiri\u00f3 un enfoque cualitativo. El hecho es que cualquier resultado estad\u00edstico debe interpretarse. As\u00ed pasamos de un dendrograma y un diagrama MDS a una rueda. Como puede ver, no existe una forma completamente precisa de lograrlo. La interpretaci\u00f3n es un ejercicio humano. Afortunadamente, ten\u00edamos muchos humanos inteligentes a nuestra disposici\u00f3n, incluidos los de UC Davis, WCR, SCAA y cient\u00edficos sensoriales de KSU. Una vez finalizados nuestros resultados, pasamos muchas horas examinando las posibles iteraciones de una rueda. Nos volvimos po\u00e9ticos sobre los m\u00e9ritos de una rueda de cuatro contra tres niveles. Consideramos el dendrograma y los desaf\u00edos inherentes de agrupar las relaciones en pares. Tuvimos que trabajar juntos para llegar a un acuerdo con WCR y KSU en las categor\u00edas generales de sabor (anillo interior). Y eso es precisamente lo que hicimos.<\/p>\n

Para crear una plantilla que encajara alrededor de la rueda, usamos el dendrograma para crear un gr\u00e1fico para cada una de las principales categor\u00edas de sabor (consulte las Figuras 4, 5, 6 y 7 a continuaci\u00f3n 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 t\u00e9rminos de d\u00f3nde estaban en relaci\u00f3n entre s\u00ed, de forma circular. Esto nos ayud\u00f3 a informar qu\u00e9 segmentos de la rueda ser\u00edan contiguos. Por lo tanto, la rueda se dise\u00f1\u00f3 no solo para mostrar las relaciones entre las 9 categor\u00edas principales de sabor, sino tambi\u00e9n para mostrar las relaciones entre los atributos individuales, hasta el orden y la ubicaci\u00f3n del tercer anillo en la rueda. Las categor\u00edas que est\u00e1n cerca una de la otra en el gr\u00e1fico MDS se percibieron como similares (seg\u00fan los 72 participantes) y, por lo tanto, generalmente est\u00e1n ubicadas cerca una de la otra en la nueva rueda. Por ejemplo, dentro de los frutales, los c\u00edtricos a menudo se asocian estrechamente con los atributos agrios en la parcela MDS y, por lo tanto, esas secciones de la rueda son contiguas.<\/p>\n

Las palabras generales que abarcan las categor\u00edas m\u00e1s amplias en la parte superior del dendrograma (por ejemplo, "dulce" o "afrutado") se extrajeron del l\u00e9xico seg\u00fan la recomendaci\u00f3n de los cient\u00edficos y panelistas de KSU. En algunos casos, fue necesario poner dos t\u00e9rminos de l\u00e9xico juntos como un t\u00edtulo de categor\u00eda, en cuyo caso se utiliz\u00f3 una barra (\/) para diferenciar los dos t\u00e9rminos. Debido al hecho de que el l\u00e9xico sensorial de WCR y este proyecto se estaban completando simult\u00e1neamente, algunos t\u00e9rminos fueron movidos, renombrados o agregados al l\u00e9xico y por lo tanto a la rueda de sabor para crear la organizaci\u00f3n final. Consulte la Figura 8 (a continuaci\u00f3n) para ver la versi\u00f3n final de la rueda de sabor del nuevo Coffee Taster.<\/p>\n

\"Sage_5\"<\/a><\/p><\/blockquote>\n

Figura 4. Ejemplo de interpretaci\u00f3n del dendrograma en la categor\u00eda de sabor Nuez \/ Cacao, con c\u00edrculos de colores que indican los grupos coincidentes con niveles en la jerarqu\u00eda de la gr\u00e1fica.<\/em><\/p>\n

\"Sage_6\"<\/a><\/p>\n

Figura 5. Ejemplo de interpretaci\u00f3n del dendrograma en la categor\u00eda de sabor floral, con c\u00edrculos de colores que indican los grupos coincidentes con niveles en la jerarqu\u00eda graficada.<\/em><\/p>\n

\"Sage_7\"<\/a><\/p>\n

Figura 6. Ejemplo de interpretaci\u00f3n del dendrograma en la categor\u00eda de sabor afrutado, con c\u00edrculos de colores que indican los grupos coincidentes con niveles en la jerarqu\u00eda del gr\u00e1fico.<\/em><\/p>\n

\"Sage_8\"<\/a><\/p>\n

Figura 7. Ejemplo de interpretaci\u00f3n del dendrograma en la categor\u00eda Sabor dulce, con c\u00edrculos de colores que indican los grupos coincidentes con niveles en la jerarqu\u00eda graficada.<\/em><\/p>\n

En conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n

El objetivo final de este proyecto era clasificar los atributos de sabor del caf\u00e9 de tal manera que se simplificara la elecci\u00f3n de las palabras que describen el caf\u00e9, ya sea en t\u00e9rminos generales o m\u00e1s detallados. Las categor\u00edas y subcategor\u00edas desarrolladas utilizando estos m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n se utilizaron para crear una nueva rueda de sabores de caf\u00e9. El an\u00e1lisis de AHC proporcion\u00f3 una jerarqu\u00eda y MDS proporcion\u00f3 una representaci\u00f3n visual de c\u00f3mo las principales categor\u00edas 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 com\u00fan 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 categor\u00edas 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 caf\u00e9 compartan una multitud de similitudes en las que conviene reflexionar. M\u00e1s bien, es porque lo que realmente estamos registrando y cuantificando es la experiencia sensorial humana<\/em>. Los seres humanos, como instrumentos, encontramos muchas similitudes en la percepci\u00f3n de alimentos y bebidas; solo estamos capturando la experiencia.<\/p>\n

En resumen, hemos creado una revisi\u00f3n de la rueda de sabores de Coffee Taster. Creamos una rueda apropiada para los catadores de caf\u00e9 y la industria que tambi\u00e9n es \u00fatil para la capacitaci\u00f3n descriptiva de los panelistas y los desarrolladores de productos. Quiz\u00e1s lo m\u00e1s importante es que es una herramienta s\u00f3lida para la comunicaci\u00f3n con clientes y consumidores. Representa una verdadera colaboraci\u00f3n entre panelistas descriptivos, cient\u00edficos sensoriales, industria, WCR, SCAA y UC Davis. Es el producto de un enfoque creativo y colaborativo para la resoluci\u00f3n de problemas en las fronteras de los m\u00e9todos y an\u00e1lisis de la ciencia sensorial. Todos podemos estar orgullosos de haber contribuido a este trabajo, porque cada persona que ha llegado a los p\u00e1rrafos finales de este art\u00edculo 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 caf\u00e9 SCAA completamente revisada.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

C\u00f3mo reinventar una rueda: una historia de ciencia e industria<\/p><\/blockquote>\n

Fuente: C\u00f3mo reinventar una rueda: una historia de ciencia e industria | La cr\u00f3nica del caf\u00e9 de especialidad<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Introduction The scientific story behind the new SCAA Coffee Taster\u2019s Flavor Wheel is quite fascinating. This tale includes a star cast of characters, including World Coffee Research (WCR), Kansas State University (KSU), Texas A&M University (TX A&M), the University of California, Davis (UC Davis), and key SCAA members and volunteers. It highlights research SCAA identified […]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":2427,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[171,172,204],"tags":[],"class_list":["post-2426","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-coffee","category-specialty-coffee"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2426","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2426"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2426\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":209710,"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2426\/revisions\/209710"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2427"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2426"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2426"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cuatrocaminoscoffee.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2426"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}