非侵入生物識別技術與感官分析技術結合
評估消費者對啤酒的接受度
提及啤酒，它是生活中常見的、也是世界上受歡迎的發(fā)酵酒*料，大家應該熟悉不過了。可能你是一位單純地啤酒愛好者，喜歡品嘗各種各樣的啤酒；也許是一位專業(yè)人員，非常熟悉它的原料(主要由水、麥芽、啤酒花和酵母等組成，當然，為了迎合消費者偏好，還會有一些添加物)和工藝；亦或許你還清楚它的分類（如按照酵母分類）：頂部發(fā)酵(Top Fermentating,又稱Ale)和底部發(fā)酵(Bottom Fermentating,又稱Lager)，這兩種發(fā)酵方式也是*的啤酒分類方法。
人們的生活水平已在逐步提升，對產(chǎn)品的質量要求比較高，特別是飲食相關的產(chǎn)品。
以啤酒為例：消費者可能涉及購物前選擇與重購的選擇，而這兩種選擇過程又涉及到一個概念“產(chǎn)品接受度”。影響這兩種選擇的因素無非是品牌、價格、包裝和口感等，而這些因素往往能體現(xiàn)出消費者對該產(chǎn)品的接受度。作為啤酒生產(chǎn)商，若想讓產(chǎn)品更好地迎合消費者偏好、開發(fā)新市場，就必須結合產(chǎn)品本身（如啤酒的泡持性、色澤、口感、香味、掛杯性等），對消費者進行深度研究。需要關注消費者更深層次的消費需求與偏好，從而能更好地改善產(chǎn)品，擴大消費市場。
啤酒的感官分析是評價啤酒質量及消費者對其接受度的主要工具，常用的方法是采用描述性和感官評價量表進行測評，而該方法對被試的依賴性比較大，主觀性較強，無法客觀地反映出消費者的真實狀況，需要客觀化的技術來解決這一問題、改善主觀現(xiàn)狀。
非侵入生物識別技術（如心率、體溫、腦電和面部表情等）采用不同方式，依據(jù)人們不同的生理和行為特征來區(qū)分和辨別個體，已廣泛應用于安全認證等方面，如指紋認證、人臉識別和語音識別等方面。近年來，將該技術（如Noldus的多模態(tài)評價系統(tǒng)）應用到感官科學研究領域愈發(fā)受到關注，通過該方法從而彌補傳統(tǒng)方法的主觀性，獲取關于食品飲料等產(chǎn)品的更、更具有代表性的相關信息。
已有研究表明，人們的無意識反應與自主神經(jīng)系統(tǒng)有關，如心率、體溫和呼吸水平與情緒反應，喚醒度及壓力有關。研究人員也曾基于不同食品飲料的味道、氣味或整體產(chǎn)品接受度來評估它們引起的情緒變化。大部分研究通過量表、自主神經(jīng)系統(tǒng)反應等方式也驗證了消費者對產(chǎn)品的喜好度及接受度，只不過所采用的方法都是侵入性的，被試必須在手上和胸部佩戴皮膚電導和溫度電極，以測量心率等，這在一定程度上會干擾被試。
闡述了那么多，其實今天重點還是與大家分享一個采用非侵入生物識別技術（腦電、Noldus面部表情分析系統(tǒng)，體溫、心率等）和感官分析技術（問卷）相結合的研究→評估消費者對啤酒的接受度。該研究對9種類型的啤酒（如下表一所示），選取了30名消費者進行了測試（其中，男，19名；女11名，圖一為標準設置測試場景）。
表一
表二
表二是感官問卷對啤酒屬性的評價（泡持性、泡沫高度、色澤、香味、口感、苦味、總體喜好等方面）、面部表情、腦電、體溫、心率參數(shù)全稱及其縮寫。
圖一
如圖一所示，1為便攜式展臺；2是持續(xù)照明燈；3是一體化攝像系統(tǒng)；4為用于錄制視頻的Raspberry pi相機模塊；5為FLIR AX8™紅外攝像儀；6是感官App程序；7是頭戴式EEG設備；8為與上述設施連接到一起的筆記本電腦。
場景這樣設置的原因是盡可能的對外界環(huán)境進行控制，減少環(huán)境等其它因素對被試造成的干擾和影響。
那么在此刻
你是不是內(nèi)心已經(jīng)開始疑惑
場景設置這么專業(yè)
研究的主要目標又是什么呢
發(fā)現(xiàn)了什么研究成果？
又有什么研究意義？
一、研究的主要目標
1、探討消費者對不同啤酒的有意識和無意識反應之間是否存在顯著差異；
2、研究有意識（感官問卷數(shù)據(jù)）和無意識反應（生物識別數(shù)據(jù)）的不同變量之間是否存在相關關系；
二、主要研究結果
該研究采用Noldus的面部表情分析系統(tǒng)、EEG、紅外攝像機等非侵入性生物技術來測量被試的面部表情、腦電、體溫和心率等數(shù)據(jù)，后與感官問卷數(shù)據(jù)結合起來進行分析，主要研究結果如下：
1、消費者對不同啤酒的反應差異：
方差分析結果并未發(fā)現(xiàn)面部表情數(shù)據(jù)、體溫、心率及部分腦電數(shù)據(jù)（如delta，low alpha和mid gamma）存在顯著差異。然而，大多數(shù)腦電反應與感官問卷中對啤酒屬性的評價有顯著差異。三種不同發(fā)酵方式的啤酒，從EEG數(shù)據(jù)得出，自然發(fā)酵的啤酒，被試的注意力水平高（0.38-0.45)，頂部發(fā)酵和底部發(fā)酵的啤酒，被試的注意力水平相似（0.29-0.40）。
三種不同發(fā)酵方式的啤酒之間在基本口味喜好方面有差異，如苦味，自然發(fā)酵的啤酒喜好度評分高（0.64-0.73），頂部發(fā)酵評分低（0.30-0.51），底部發(fā)酵（0.43-0.59），這說明絕大多數(shù)人認為帶有苦味的產(chǎn)品會引起不愉快體驗，而引起這一結果的原因可能受基因或個體對苦味的承受能力不同。在總體喜好度方面，自然發(fā)酵啤酒比較受歡迎，評分高（0.65-0.73），頂部發(fā)酵啤酒不受歡迎，評分在0.35-0.55之間，頂部發(fā)酵（0.43-0.61）。
2、不同變量之間的相關性（有意識和無意識反應）：
圖2，主成分分析（PCA）與協(xié)方差矩陣
圖2a為表情、腦電、心率、體溫等與感官屬性之間的主成分分析圖（PCA），其中正方形=底部發(fā)酵啤酒，圓圈=頂部發(fā)酵啤酒，三角形=自然發(fā)酵啤酒；PC1描述了39.5%的數(shù)據(jù)可變性，PC2描述了25.6%的數(shù)據(jù)可變性(總共是65.1%)。從主成分分析(PCA)結果可以看出：
被試對自然發(fā)酵啤酒(LF,LK &LC)的苦味、碳酸化口感、風味、香味、泡沫高度和總體口味的喜好度比較高；頂部發(fā)酵啤酒(Z,IG&P)在上述方面則不太受歡迎；
底部發(fā)酵啤酒(XX)是引起高厭惡情緒和低對泡沫喜好度等相關參數(shù)的樣啤酒樣本。
圖2b為協(xié)方差矩陣圖，只展示顯著相關部分，黑色為正相關，淺灰色為負相關。圖中的縮寫詳見表二。如圖所示，可看出有意識和無意識反應的變量之間存在一些相關關系：
• Theta波與苦味(五點評分)正相關（R=0.69）;
• 苦味(五點評分)與頭部朝向存在負相關關系，雖然差異不顯著。
• 碳酸化口感與泡沫高度(五點評分)正相關(R=0.68)，與低beta(R=-0.69)和高 alpha（R=-0.68)頻率負相關。
• 厭惡情緒與被試的體溫正相關（R=0.72），這意味著消費者厭惡某種啤酒樣本時體溫會升高。
•體溫與可視化泡沫高度、可視化泡沫穩(wěn)定性(R=-0.68)負相關(九點評分)。香味與可視化泡沫穩(wěn)定性(R=0.69)、泡沫高度(R=0.77)、泡沫穩(wěn)定性(R=0.70)正相關(五點評分)。
•總體喜好度與香味(R=0.94)、碳酸化口感(R=0.89)和苦味(R=0.95)正相關，結果表明這三種屬性對總體喜好度的評價有重要影響。
三、研究意義
1、該研究將感官問卷評價與EEG、面部表情、體溫和心率測量等非侵入生物技術相結合，為評估消費者對啤酒的接受度提供了一種的研究方法,節(jié)約了人力和時間成本；
2、基于消費者對產(chǎn)品的接受度及無意識反應，該方法能夠為產(chǎn)品營銷策略及其定價提供有效的數(shù)據(jù)支撐；
3、該研究中采用的研究工具及分析方法可以獲得更客觀地測量結果，以了解復雜的感官交互作用，為研究消費者對其它食品飲料的感官分析奠定了基礎；
4、研究結果為啤酒釀造的改進提供了新的見解與方向；
5、更重要的是，該研究進一步驗證了非侵入生物技術研究方法是有效的感官分析方法，比傳統(tǒng)單一的感官問卷分析更具有優(yōu)勢。這方面諾達思的多模態(tài)行為評價系統(tǒng)有異曲同工之妙（詳情見往期文章→《告別傳統(tǒng)單一測試方法|多維度進行感官測試研究》）。
參考文獻：
1、C. Marci, C. S, R. K, A Review of StudiesUsing Biometric Measures of Emotion to Predict Behaviors, Innerscope Research,2009.
2、Claudia Gonzalez Viejo, SigfredoFuentes, Kate Howell, Damir D. Torrico,Frank R. Dunshea，Integration of non-invasive biometrics withsensory analysis techniques to assess acceptability of beer by consumers.Physiology& Behavior (2018)。.
3、L. Danner, S. Haindl, M. Joechl, K.Duerrschmid, Facial expressions and autonomous nervous system responseselicited by tasting different juices, Food Res. Int. 64 (2014) 81–90.
