投射映射法可结合感官与消费者偏好数据开展产品优化，分为内部、外部偏好映射，而Danzart的响应曲面理想点映射法（RSIPM）是外部偏好映射常用手段，可求解理想产品感官轮廓。韩国苹果汁市场潜力大，现有研究探究过其感官与消费者接受度。传统描述性分析（DA）存在局限，RATA、强度标度法（IS）等消费者感官剖析方法优势突出，但较少用于偏好映射产品优化。为此，本研究以苹果汁为对象，探究两种剖析方法替代描述性分析的可行性，并通过验证实验检验理想产品效果。

 

1.材料与方法

01 材料与试剂

   选取韩国市场销量靠前的市售苹果汁，剔除风味相近、品牌重复样品，最终得到7款市售苹果汁。样品原料、添加风味各不相同，覆盖较宽产品品质区间。

 

02 描述性分析（DA）

   筛选8名20多岁评价员（2男6女），筛选标准：基本滋味、香气、口感筛选测试准确度高，可以依据标准样品区分样品差异。正式训练前，评价员学习Sensory Spectrum感官评价体系的概念与标度；每周组织训练，为期3个月，总训练时长16 h。基础训练结束后，评价员品尝苹果汁，自由提取感官特征，共同构建苹果汁感官词表。通过小组讨论，直至全体评价员对感官属性、参照样品、参照强度达成统一。最终词表包含12项感官指标：2项外观、3项香气、5项风味、2项口感。词表如下。

表2 苹果汁产品感官词汇表

 

 

 

03 消费者

   通过校园公告、线上二维码问卷招募消费者，问卷收集年龄、性别、苹果汁饮用频率、购买考量因素。总计240名消费者，平均分为3组，每组80人分别参与不同测试。

   消费者采用9点喜好标度评价样品整体喜爱度（1=极其不喜欢，9=极其喜欢）。采用顺序单一呈样，Williams平衡设计平衡样品摆放顺序。苹果汁冷藏保存，每份取40 mL，装入3位随机编码塑料杯中盲测。

 

04 RATA（适合所有项量化法）

   80名消费者（67女13男，年龄20‑40岁）参与RATA测试。样品采用Williams拉丁方设计，随机编码，抵消呈样顺序与数字偏差。

   评价流程：先对每个样品打分整体喜爱度，再开展RATA评价。消费者自主挑选可以描述样品的感官属性，再用5点标度对选中属性打分强度（1=弱，3=中等，5=强）。

 

05 强度标度法（IS）

   80名受试者完成强度标度问卷。评价同样12项感官指标；样品随机编码，Williams拉丁方顺序呈样。受试者先评价整体喜爱度，再填写强度标度问卷。采用10 cm无结构线段标度，左端“弱”，右端“强”；0 cm代表无感知，5 cm中等，10 cm极强。

 

2.结果与分析

01 RATA（适合所有项量化法）结果分析

   RATA使用和描述性分析完全相同的12项感官指标；全部属性在样品间均存在显著差异（表4）。消费者观察到P4、P7黄色度高，与DA结果一致。多酚氧化酶PPO会影响苹果汁浊度与色泽；果浆直接压榨的果汁含有果肉颗粒、果胶、蛋白质大分子，浊度高，在PPO作用下易发生酶促褐变，P4 浊度最高，可能发生褐变反应。

   P3、P4、P5 酸香、酸味最强，样品配料中均含有维生素C，与DA结果吻合；P5、P6金属香感知最强，和DA结果一致。P1含有高果葡糖浆和酶改性甜菊糖苷，甜味得分最高；P1、P2人工香精味突出，P7蜂蜜风味最强，与DA趋势一致。

   然而，与DA不同：除P2以外，其余样品苹果风味在RATA中差异不显著。P2含有索马甜、酶改性甜菊糖苷，索马甜甜度为蔗糖的2000‑10000倍。高倍甜味剂会产生风味遮蔽效应，抑制苹果风味感知，因此P2苹果风味最弱。

   P4酸味强，涩感也最强，和文献报道酸味‑涩感关联性一致。总体上RATA结果与DA整体趋势接近，普通消费者可以区分苹果汁样品，分辨能力接近受过训练的专业评价小组。

表4 七种苹果汁产品RATA法感官属性均值

 

 

02 强度标度法（IS）结果分析

   IS同样使用12项感官属性，全部指标样品间差异显著（表5）。 消费者评价黄色度最高的样品为P4，不同于DA结果，推测是PPO 酶促褐变造成。酸香、金属香、苹果香各样品之间强弱趋势和DA 一致。P2苹果风味得分最低，和RATA一样，是高甜度带来的风味遮蔽效应。P4浊度、酸味、涩感得分最高，与DA结果匹配；P1、P2人工香精味高；P7蜂蜜风味最强。

表5 七种苹果汁样品强度标度法感官属性均值

 

 

03 响应曲面理想点映射（RSIPM）

   1.以DA感官数据构建感官空间，将消费者偏好回归映射到该空间确定理想产品位置。理想点落在P1‑P2‑P3构成三角形内部，可以用质心法计算复配比例。最优配比：P1占36.3%，P2占9.4%，P3占54.3%。

 

   2.以RATA感官数据构建感官空间，回归消费者偏好得到理想点。理想点落在P1‑P3‑P7三角形内部，质心计算复配比例：P1占76.2%，P3占6.8%，P7占17.0%。

 

 

   3.IS数据构建感官空间，回归消费者偏好得到理想点，理想点落在P1‑P2‑P3三角形内；最优复配比例：P1占50.6%，P2占3.1%，P3占46.3%。

 

   综上，RATA、IS都可以作为外部偏好映射中DA的替代方案；实际选用时需要结合产品类型、感官指标复杂程度综合考量。开展外部偏好映射产品优化，可以酌情选用RATA或IS。

 

3.结 论

   将消费者剖析方法与消费者喜好测试结合，无需专业描述分析，就可以同时获取消费者对产品的喜爱度和感官强度信息。本研究证实，在RSIPM响应曲面理想点映射框架下，RATA与IS均能够替代 DA，得到等效的理想感官轮廓。RATA、IS可以和消费者喜好度测试在同一轮实验完成，一次消费者测试即可得到群体理想产品和对应的感官特征，大幅缩短产品开发改良的决策周期。后续研究可以进一步探究自由描述法、Flash‑profile等其他直接反映消费者认知的剖析方法的应用效果。