武汉豆丝感官评价描述词的建立

◎ 郑诚驰，曾 习

（武汉商学院 食品科技学院，湖北 武汉 430056）

豆丝是武汉市黄陂区三大特产之一，也是武汉八大名吃之一，是主要由糯米、黄豆、绿豆烹制而成形似宽面条形的主食。豆丝的起源无法考证，但在清代，武汉就有了摊豆丝的习俗，每年的腊月，家家户户都会制作纯手工的豆丝，从而形成了相似而传统的制作方法[1]。近代以来，豆丝也成为武汉市乃至湖北省居民必不可少的年货。本文主要研究水煮豆丝的感官描述词的建立。

食品感官评价是指通过嗅觉、味觉、听觉、视觉和触觉所引起的反应来测量、分析和解释的一种科学方法[2-3]。当前，一些水产品和茶叶产品已经建立了科学的感官评价体系[4]，而针对菜肴及小吃的感官评价体系尚未见报道。建立武汉豆丝的感官评价描述词，对武汉豆丝及其类似产品的品质改良和感官评价体系的构建都具有实际意义。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

黄豆、绿豆、糯米，购于武汉市经济开发区薛峰社区菜市场。

1.2 仪器与设备

平底锅、锅铲等厨房用具，购于武汉天宝厨房设备公司；磨浆机，武汉鼎立食品机械有限公司。

1.3 方法

1.3.1 样品制备

按照武汉豆丝传统的手工生产工序：浸米和浸豆→磨浆→摊豆丝→摊凉与切制成丝[5]。制作50份外观、形状、风味相似的武汉豆丝。

1.3.2 感官评价员的确定

参考国家标准GB/T 10221—2012，经过招募、筛选和培训相关领域具有相关知识的人员，最终确定22名感官评价员。聚集22名感官评价员，讲解感官描述词的基本要求，感官评价员类似于头脑风暴法方法对武汉豆丝的色、香、味、形、质5个方面各提出自身认为重要的感官描述词。采用去重复法进行筛选。

1.3.3M值法初步筛选

M值法是指为删减描述词数目，运用几何平均值M将初步整理后得到的描述词初步分级，在感官评价小组成员充分理解的描述词含义及要求后，在尺度“0～5”的范围内标出评价词位置。M值是反映感官评价剖面描述词出现频率的关键数据，其值越大，对感官评价的贡献越大[6]。

式（1）中，F-描述词实际被述及的次数占该描述词所有可能被述及总次数的百分率，I-评价小组实际给出的一个描述词的强度和占该描述词最大可能所得强度的百分率。

1.3.4 PCA法二次删选描述词

PCA即主成分分析法，又称主分量分析，是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下，将多个指标转化为几个综合指标的多元统计法。在分析过程中，通常把转化生成的综合指标称为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关，使得主成分比原始数据变量具有优越性。M值筛选之后的描述词众多，为了跟进一步简化问题模型和突出描述词特征，故利用SPSS22.0得到少数的主成分而不至于损失样本的主要信息而简化问题分析得出分析结果。

2 结果与分析

2.1 M值法初步筛选武汉豆丝感官评价描述词

根据产品的色、香、味、形和质5个方面，初步搜集到47个有关武汉豆丝的感官描述词。然后以22名感官评价员给出的47个有关武汉豆丝的感官评价数据为基础，计算各描述词的M值，M值的大小反映出感官评价员对描述词的认可程度，综合I值和F值以及整个数据样本的大小，感官描述词M值小于0.16说明此感官出现的频率以及认可度都很低[7]，因此对M值小于0.16的进行初步筛选删除，剩下25个感官评价描述词的M值，结果如表1所示。

表1 武汉豆丝感官描述词的I、F、M值表

由表1可知，淡黄色、豆香、长条状以及偏咸等25个描述词的M值均＞0.16，表明这些感官描述词被提及的次数比较多，或者感受强度相对较强，适合作为评价武汉豆丝感官品质的重要描述词。

2.2 PAC二次筛选武汉豆丝感官描述词

在M值法筛选之后，剩下淡黄色、豆香、长条状以及偏咸等25个感官描述词。从整体数量来看用于评价武汉豆丝的感官描述词仍然比较多，不适合直接用于评价武汉豆丝的感官特性[8]，所有采用PCA把这25个感官评价词进行二次筛选降维分析，得出最大程度能够描述武汉豆丝感官特性的描述词。因为给协方差矩阵以及相关矩阵的特征值给定，通过SPSS22.0进行线性变换得到的每个因子之间彼此互不相关[9]，结果如表2所示。

表2 武汉豆丝各主成分的累计方差贡献表

由表2可知，前4个主成分的累计方差贡献率达到60.338%，并不能保留被描述样品的大部分信息[10]。选择的描述词在对武汉豆丝的感官特性的描述上具有一定的局限性，所以选择前4个主成分对武汉豆丝的感官特性及品质进行分析[11]。第一主成分（PC1）的方差贡献率为23.676%，第二主成分（PC2）的方差贡献率为16.059%，第三主成分（PC3）的方差贡献率为12.087%，第四主成分（CP4）的方差贡献率为8.516%。

武汉豆丝的特征值衰减折形图如图1所示。

图1 特征根数值衰减折形图

由图1可知，特征值从PC1到PC4是由6接近2，主成分的数目可以依据相关系数矩阵的特征根来判定，相关系数矩阵的特征值正好等于主成分的方差，而方差是变量数据蕴含信息的重要依据之一[12]。根据特征值决定主成分数目的准则，以及图1中PC4明显的拐点，所以取前4个主成分来对武汉豆丝的感官品质进行分析。

综合表2和图1，取PC1、PC2、PC3、PC4对武汉豆丝的感官品质进行分析，如表3所示。

表3 武汉豆丝感官评价描述词载荷因子表

由表3可知，质地较软、偏金黄色、较长、淡黄色为PC1的代表性感官描述词，载荷因子分别为0.815、0.766、0.696、0.677，方差贡献率为23.676%；有黏性、香糯可口、有韧性、浓郁为PC2的表达性感官描述词，载荷因子分别为0.788、0.691、0.670、0.589，方差贡献率为16.059%；软中带硬、劲道为PC3的代表性感官描述词，载荷因子分别为0.690、0.552，方差贡献率为12.087%；轻香、米香为PC4的代表性感官描述词，载荷因子分别为0.477、0.420方差贡献率为8.516%。其中，第一主成分（PC1）代表对武汉豆丝的眼识和身识感受[13]，第二主成分（PC1）代表武汉豆丝的口腔触感，第三主成分（PC3）代表对武汉豆丝的牙齿咬合感，第四主成分代表对武汉豆丝的嗅觉感受。通过PCA的二次筛选，一共筛选出12个感官描述词，分别具有色、香、味、形、质的特性，可以比较全面的描述产品的感官特性，具有良好的代表性[14]。

2.3 相关性分析法再次筛选武汉豆丝感官描述词

武汉豆丝感官品质相关性分析如表4所示。

表4 武汉豆丝感官品质相关性分析表

由表4可知，第一主成分中质地较软的载荷因子最大，为0.815，并且与偏金黄色、较长、淡黄的相关系数r分别为0.620、0.571、0.521，说明质地较软与这3个描述词显著相关[15]，可以代表第一主成分来描述武汉豆丝的眼识和身识感受；第二主成分中有黏性的载荷因子最大，为0.788，与香糯可口、有韧性、浓郁的相关系数r分别为0.447、0.531、0.568，说明有黏性代表了第二主成分的一半以上的信息，可以用来说明武汉豆丝的口腔触感；第三、第四主成分载荷因子最大的为软中带硬、轻香，并且与剩下的一个感官描述词的相关系数r分别为0.346、0.261，说明第三主成分和第四主主成分的描述词相关性较弱，没有代表性描述词进行描述[16]，则选取软中带硬和劲道来描述武汉豆丝的牙齿咬合感，轻香和米香来描述武汉豆丝的嗅觉感受。

3 讨论

通过对主成成分分析后载荷因子较大的描述词进行相关分析，选出质地较软、有黏性、软中带硬、劲道、轻香、米香这6个描述词来描述武汉豆丝的特性，而软中带硬和劲道，根据其描述特点可以综合为柔软劲道，同理轻香和米香可以综合为淡米香。质地较软、有黏性、柔和劲道、淡米香分别描述了武汉豆丝的质地、口感、材质、香味4个方面的感官评价特性，具有代表性的评价[17]，但是并不能对产品进行系统而且全面的评价，这从侧面反映了来自国际对产品的感官评价方法具有一定的局限性，为了让评价更加系统全面，需要创新感官评价方法来完善对产品感官特性。国家标准GB/T 16861—1997只是从感官测量的角度提供参考，而真正弄清一个产品的美味工艺，则还需要大样本采集不同人群对武汉豆丝的感官体验信息，从而通过建立数学模型筛选出对武汉豆丝的质量具有较强代表性的词语。

4 结论

根据感官剖面分析，采用M值法对武汉豆丝进行初步筛选得到淡黄色、豆香、长条状、偏咸等25个描述词，其M值均＞0.16，表明这些描述词被提及的次数比较多，感受强度相对较强，可以用来初步描述产品的感官特性；通过PCA法将M值筛选的25个描述词依据方差贡献率分为4个主成分，分别为PC1（23.676%）、PC2（16.059%）、PC3（12.07%）、PC4（8.516%），分别代表武汉豆丝的质地、口感、材质、香味4个方面的感官特性；利用相关性分析对4个主成分中载荷因子较大并且与其他描述词相关性较大的进行进一步筛选，选出了质地较软、有黏性、柔和劲道、淡米香4个描述词作为武汉豆丝的关键性描述词，能够比较准确地描述武汉豆丝的感官品质。表明利用上述方法来建立武汉豆丝的感官评价体系具有可行性。