Gıda endüstrisi, ürün geliştirme maliyetini düşürmek için yüksek motivasyona sahiptir ve mümkünse geleneksel tekniklere göre daha ucuz alternatifler aranmaktadır. Örneğin, duyusal paneller pahalıdır…

Bir duyusal panelde yoğurt incelendiğinde, “kremsi” gibi daha az temel parametreleri ölçmeleri istenir. Bir Doku Analizöründe ölçülen kesme işi, bu parametreyle ilgilidir, ancak iki değişken arasında doğrudan orantılı bir ilişki olması gerekmez. Diğer faktörler de dikkate alınmalı ve model devreye giriyor.

Duyusal ve enstrümental ölçümler, bir veri setindeki en önemli ilişkileri belirleyen istatistiksel bir prosedür olan temel bileşen analizi kullanılarak birleştirilir ve analiz edilir. Bu işlemin ardından regresyon analizi, enstrümantal parametrelerden duyusal özellikleri modellemek için kullanılır. Bu, araçsal ölçümlerin duyusal puanları nasıl yansıttığını gösterir. Bir duyusal panelin değişken yapısı, modelin daha fazla sayıda katılımcı ile daha başarılı olacağı anlamına gelir.

Bu prosedürü gerçekleştirmek için, söz konusu duyusal parametrelerin tanımları ortaya konmalı ve bu tanımlar daha sonra duyusal parametrelerin değerlendirilmesinde optimum araçsal prosedürleri tanımlamak için kullanılır.

Örnek olarak elmaların kullanılması (Barreiro ve ark. 1998), meyvenin “unu” ilgi alanıdır. Bir duyusal panel, canlılığı netlik, sertlik ve sulu olma kaybı ve ağızdaki un hissi artışı olarak gösterebilir. Enstrümantal sıkıştırma testinin bu dört özellikle (ayrı bir akustik dürtü testi olduğu gibi) yüksek oranda korelasyon gösterdiği bulundu, bu yüzden bu testlerin yemek yemenin değerlendirilmesinde enstrümantal referans testleri olarak faydalı olduğu bulundu.

Kullanılacak reolojik tekniklerin kullanılmasına rağmen, 2016 çalışmasının sonuçları (He ve ark.), Sonuçta bir dizi ağız hissi algısı ile ilişkilendirilebilecek tek bir reolojik parametrenin olmadığını ve bunun da doku analizine uygulanabileceğini vurgulamıştır. Kremlik gibi bir ağızlık hissi yalnızca bir araçsal sonuçla tanımlanamaz, bu nedenle öngörücü bir model kombinasyon halinde birkaç araçsal parametre kullanır. Kabukluların reolojik ölçümlere duyusal niteliklerine ilişkin böyle bir başka çalışma (Jellema ve ark. 2005), enstrümantal ölçümlerin duyusal analiz için tamamlayıcı olduğunu ve uygulayıcı için ürünün geliştirilmesinin erken bir aşamasında görevini büyük ölçüde kolaylaştırabileceğini göstermiştir. Modelin daha az korelasyon gösterdiği bu gibi durumlarda bile, bu değerlendirme türü son derece yararlıdır.

Bu analitik sürecin son ürünü, enstrümantal testler sırasında ölçülen parametrelerin bir kombinasyonunu kullanarak söz konusu duyusal niteliklerin istatistiksel bir modelidir. Bu, bu enstrümantal testlerin öngörücü olarak kullanılabileceği güveni hesaplamaya yardımcı olur. Söz konusu duyusal parametre, her bir araçsal sonucun ve onun korelasyon katsayısının toplam ürünüdür. Uygulamada, bu sadece sonuç elektronik tablosunun aynı zamanda korelasyon katsayıları kümesini de içermesini gerektirir. Bu, Exponent elektronik tablo paketini kullanarak gerçekleştirmesi kolay bir iştir ve ilk istatistiksel analiz, özel bir yazılım paketi kullanılarak otomatik olarak gerçekleştirilebilir.

Tüm enstrümantal sonuçlar tüm duyusal parametreler için faydalı olmayacaktır. Örneğin, yukarıdaki yoğurt örneğinde yapışkanlık, kremsi bir ağızlık hissi üzerinde çok az etkiye sahip olabilir. Dolayısıyla yapışkanlık kremlik modelinden ihmal edilir.

Başarılı olursa, bu teknik, enstrümantal ölçümler ile bir tüketici bir ürünü yerken hissettiği çok boyutlu duyumlar arasındaki korelasyon hakkında bilgi edinerek, erken gelişim aşamalarında duyusal panellere gerek duymadan yeni gıda ürünlerinin taranma üretiminin arttırılmasına yardımcı olabilir.

Analiz, gıda endüstrisi ile sınırlı değildir. Diğer birçok endüstri, duyusal panel testlerinden (kozmetik, ilaç ve ambalaj gibi) faydalanır ve bu analiz yöntemi, maliyet azaltma potansiyeli sunan her bir durum için uygulanabilir.