Cải tiến đặc tính cảm quan của viên sủi quách sử dụng phương pháp IPM

TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018
78
CẢI TIẾN ĐẶC TÍNH CẢM QUAN CỦA VIÊN SỦI QUÁCH
SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP IPM
Lê Minh Tâm1, Trầm Quốc Toản2, Nguyễn Thị Hồng Thắm3
IMPROVING THE SENSORY PROPERTIES OF WOOD-APPLE
EFFERVESCENT TABLET PROTOTYPES USING IPM
Le Minh Tam1, Tram Quoc Toan2, Nguyen Thi Hong Tham3
Tóm tắt – Nghiên cứu này được thực hiện
nhằm cải tiến đặc tính cảm quan của viên sủi
quách. Sáu công thức viên sủi tương ứng với sáu
sản phẩm mẫu được đánh giá bởi 105 người tiêu
dùng sử dụng phương pháp Ideal Profile Method
(IPM). Về mặt kĩ thuật, phương pháp IPM yêu
cầu mỗi người tiêu dùng thực hiện hai nhiệm
vụ chính: (1) ước lượng cường độ cảm nhận và
cường độ lí tưởng của sáu đặc tính cảm quan
(bao gồm: độ sủi bọt, màu vàng, mùi quách, vị
chua, vị ngọt, vị mặn) và (2) cho điểm mức độ
ưa thích đối với mỗi sản phẩm tương ứng. Kết
quả nghiên cứu chỉ ra rằng sản phẩm P2 và P5
được 50% người tiêu dùng ưa thích so với các sản
phẩm khác. Thêm vào đó, nếu P5 được hiệu chỉnh
bằng cách giảm hai lần cường độ vị chua, sản
phẩm này dự báo sẽ tiệm cận vùng sản phẩm lí
tưởng với 80% người tiêu dùng ưa thích. Chúng
tôi kì vọng kết quả của nghiên cứu sẽ hữu ích
cho bộ phận Nghiên cứu và phát triển (R&D)
của các doanh nghiệp thực phẩm và dược phẩm
muốn da dạng hóa sản phẩm mang tính đặc thù
1Bộ môn Toán ứng dụng, Khoa Khoa học Cơ bản, Trường
Đại học Trà Vinh
2Công ti Cổ phần Lý Khải Minh
3Trung tâm Công nghệ Sau thu hoạch, Khoa Nông nghiệp
Thủy sản, Trường Đại học Trà Vinh
Ngày nhận bài: 16/4/2018; Ngày nhận kết quả bình
duyệt: 31/5/2018; Ngày chấp nhận đăng: 28/8/2018
Email: leminhtambk@yahoo.com
1Department of Applied Mathematics, Faculty of General
Sciences, Tra Vinh University
2Ly Khai Minh Joint Stock Company
3Postharvest Technology Center, Faculty of Agriculture
and Aquaculture, Tra Vinh University
Received date: 16th April 2018; Revised date: 31st
May 2018; Accepted date: 28th August 2018
địa phương, đặc biệt là từ quả quách.
Từ khóa: đặc tính cảm quan, Ideal Profile
Method (IPM), quả quách, viên sủi.
Abstract – This study aims to improve the
sensory properties of wood-apple effervescent
tablets. Six prototypes were rated by 105 con-
sumers using Ideal Profile Method (IPM). In a
practical manner, IPM consists of two consumer
tasks: (1) rate each product or prototype on
both perceived and ideal intensity for 6 sensory
properties including: effervescent, yellow colour,
wood-apple odour, sour taste, sweet taste, and
salty taste; and (2) rate the corresponding pro-
totype on overall liking. The results showed that
P2 and P5 were preferred to other prototypes with
50% of consumers accepted. In addition to that,
the results highlighted trends for prototype im-
provement with the proviso that P5 will approach
the zone of maximum liking with 80% of con-
sumers accepted in the case where the intensity
of its sour taste can be decreased two times. We
expect that the results of this study will benefit
R&D staff in food and pharmaceutical companies
who want to diversify their local products.
Keywords: sensory property, Ideal Profile
Method (IPM), wood-apple, effervescent tablet.
I. GIỚI THIỆU
Cải tiến sản phẩm là hoạt động sống còn của
hầu hết các doanh nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng
nói chung và doanh nghiệp sản xuất thực phẩm
nói riêng. Xuyên suốt hoạt động đó, doanh nghiệp
nào càng nắm bắt chi tiết nhu cầu của người tiêu
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018 NÔNG NGHIỆP - THỦY SẢN
dùng để cải tiến sản phẩm, doanh nghiệp đó càng
chiếm nhiều lợi thế cạnh tranh trên thị trường [1].
Trong 30 năm trở lại đây, đánh giá cảm quan
được ứng dụng rất nhiều tại các doanh nghiệp sản
xuất thực phẩm [2]. Về mặt khái niệm, đánh giá
cảm quan là lĩnh vực khoa học cho phép nghiên
cứu cảm nhận của con người đối với sản phẩm
thông qua các giác quan [3]. Sau đó, bằng cách
liên kết thông số kĩ thuật của sản phẩm với cảm
nhận của người tiêu dùng, doanh nghiệp có thể
điều chỉnh công thức sản phẩm. Chúng tôi có thể
dẫn chứng ngay sau đây một số phương pháp cảm
quan thường được doanh nghiệp áp dụng để cải
tiến sản phẩm như CATA, JAR, Flash Profile và
Ideal Profile Method (IPM) [4].
IPM là phương pháp tích hợp giữa phân tích
mô tả nhanh và cho điểm thị hiếu [5]. Về cách
tiến hành, IPM yêu cầu người thử thực hiện hai
nhiệm vụ (xem Hình 1):
– Thứ nhất, ước lượng cường độ cảm nhận
và cường độ lí tưởng đối với từng đặc tính
cảm quan. Người thử sử dụng thang đo có
chiều dài 100 mm được neo ở hai vị trí 10
mm và 90 mm.
– Thứ hai, cho điểm mức độ ưa thích đối với
sản phẩm. Người thử sử dụng thang đo 9
điểm, trong đó 1 điểm tương ứng với hoàn
toàn không thích và 9 điểm tương ứng với
hoàn toàn ưa thích.
Hình 1: Minh họa trình tự tiến hành của phương
pháp Ideal Profile Method
Người thử phương pháp IPM thường là người
tiêu dùng. Số lượng người tiêu dùng tối thiểu để
kết quả một nghiên cứu sử dụng phương pháp
IPM được khuyến cáo từ 80 đến 100 [6]. Hiện
nay, IPM được áp dụng để cải tiến đa dạng các
dòng sản phẩm như bia, cà phê, salad trộn, sữa,
kem, yoghurt [5] và đậu nành lên men [7].
Viên sủi là dòng sản phẩm tiềm năng trong cả
hai lĩnh vực thực phẩm và dược phẩm [8]. So
với các dòng sản phẩm khác, viên sủi có thể vận
chuyển dễ dàng ở thể rắn, có thể hòa tan nhanh
trong nước để tạo thành thức uống và cũng có thể
bổ sung thêm các thành phần khoáng vi lượng
khi ở dạng bột công thức. Tại Việt Nam, một
số nghiên cứu sơ khởi về viên sủi hòa tan được
thực hiện trong khoảng 10 năm trở lại đây. Ví dụ
viên sủi chanh dây của Tôn Nữ Minh Nguyệt [9],
viên sủi artichocke của Nguyễn Văn Tặng [10],
và viên sủi dứa của Phạm Thị Thanh Giang [11].
Những nghiên cứu sơ khởi trên cung cấp nhiều
thông tin hữu ích về các thành phần tá dược cần
thiết để tạo thành viên sủi như hợp chất màu mùi
tự nhiên (dưới dạng bột), acid citric, NaHCO3,
đường saccharose và PEG6000. Mặc dù nghiên
cứu sơ khởi đề xuất được một công thức tạo viên
và sản phẩm mẫu được người tiêu dùng chấp nhận
nhưng các nghiên cứu đó vẫn tồn tại một hạn chế
chung là chưa phổ quát hết các công thức có thể
tạo viên.
Trong hai nghiên cứu gần đây, tác giả sử dụng
công cụ quy hoạch thực nghiệm để đưa ra một
nhóm các công thức có thể tạo thành viên nén.
Sau đó, các công thức này lần lượt được người
tiêu dùng đánh giá mức độ ưa thích. Công thức
tối ưu được chọn là công thức được người tiêu
dùng ưa thích nhất.
Trong nghiên cứu đầu tiên về viên sủi mật ong,
tác giả sử dụng một quy hoạch thực nghiệm trực
giao gồm bốn yếu tố, mỗi yếu tố gồm ba nghiệm
thức để tạo ra chín công thức sản phẩm [8]. Bốn
yếu tố tương ứng với bốn thành phần tá dược
có trong viên sủi gồm tá dược rã, bột mật ong,
PEG6000 và sodium cyclamate. Chín công thức
sản phẩm sau đó được người tiêu dùng đánh giá
dựa trên mức độ ưa thích. Kết quả nghiên cứu
chỉ ra rằng công thức số năm với tỉ lệ bột mật
ong 60%, tinh bột tiền gelatine 15.5%, acid citric
11.7%, NaHCO3 8.3%, sodium cyclamate 2%, và
PEG6000 2.5% được người tiêu dùng ưa thích
nhất. Trong nghiên cứu thứ hai về viên sủi quách,
tác giả sử dụng quy hoạch Graeco Latin Square
gồm bốn yếu tố, mỗi yếu tố gồm ba nghiệm
thức để tạo ra chín công thức sản phẩm [12].
Chín công thức sản phẩm sau đó được người tiêu
dùng đánh giá dựa trên mức độ ưa thích. Kết quả
79
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018 NÔNG NGHIỆP - THỦY SẢN
nghiên cứu chỉ ra rằng công thức số hai với tỉ lệ
acid citric 14%, NaHCO3 14%, saccharose 50%,
PEG6000 5%, bột quách 16% và vitamin C 1%;
và công thức số năm với tỉ lệ acid citric 16%,
NaHCO3 14%, saccharose 50%, PEG6000 4%,
bột quách 15% và vitamin C 1% được người tiêu
dùng ưa thích nhất.
Những nghiên cứu trên xác định một cách có
hệ thống các công thức nén viên, sau đó lựa chọn
công thức được người tiêu dùng ưa thích nhất.
Mặc dù vậy, sản phẩm được ưa thích nhất không
có nghĩa là sản phẩm đó đã "hoàn mĩ" và không
cần cải tiến. Một thách thức mà các doanh nghiệp
thường đặt ra là làm cách nào để tối ưu hóa sản
phẩm hiện tại vẫn đang là vấn đề bỏ ngỏ. Trong
nghiên cứu này, chúng tôi sẽ trình bày phương
pháp cải tiến công thức sản phẩm sử dụng phương
pháp IPM trên đối tượng viên sủi quách.
II. NGUYÊN LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU
A. Nguyên liệu
Bảng 1 trình bày quy tắc tạo ra chín công thức
viên sủi quách dựa trên quy hoạch Graeco Latin
Square. Trong đó, {P1,P3,P9} - công thức được
đánh dấu (*) - không đạt tiêu chuẩn tạo thành
viên nén. Sáu công thức còn lại được dập viên
tạo thành sáu sản phẩm mẫu để sử dụng trong
nghiên cứu này. Các thông số kĩ thuật của quá
trình dập viên cũng như tiêu chuẩn kĩ thuật của
viên nén thành phẩm có thể được tìm thấy trong
nghiên cứu của Trần Thị Mỹ Tăng và cộng sự
[12].
Bảng 1: Thiết lập công thức phối trộn dựa trên
quy hoạch Graeco Latin Square [12]
Công thức A.Citric NaHCO3 Saccharose PEG
P1* 1 1 1 1
P2 1 2 2 2
P3* 1 3 3 3
P4 2 1 3 3
P5 2 2 2 1
P6 2 3 1 2
P7 3 1 2 2
P8 3 2 1 3
P9* 3 3 3 1
B. Phương pháp IPM
IPM yêu cầu người thử thực hiện hai nhiệm vụ.
Một - ước lượng cường độ: người thử được yêu
cầu ước lượng cường độ cảm nhận và cường độ
lí tưởng trên sáu đặc tính cảm quan bao gồm: độ
sủi bọt, màu vàng, mùi quách, vị chua, vị ngọt và
vị mặn. Bên cạnh độ sủi bọt là tính chất đặc thù
cho sản phẩm dạng viên sủi, năm đặc tính còn
lại được tham khảo từ nghiên cứu của Lê Minh
Tâm và cộng sự [13]. Hai - cho điểm mức độ ưa
thích: người thử được yêu cầu cho điểm mức độ
ưa thích trên tổng hòa các đặc tính cảm quan đối
với từng sản phẩm.
Dữ liệu thu thập từ phương pháp IPM sẽ được
cấu trúc như Hình 2. Trong đó, mỗi đặc tính được
biểu diễn bằng hai cột: cường độ cảm nhận kí
hiệu là A (attribute) và cường độ lí tưởng kí hiệu
là id_A. Bảng dữ liệu sẽ được cấu trúc thành
I × 2 cột cho I đặc tính và 3 cột chứa thông tin
của người thử (judge), sản phẩm (product) và thị
hiếu (liking). Vì mỗi người thử j được yêu cầu
đánh giá P sản phẩm nên số lần đánh giá của
tất cả J người thử trên P sản phẩm sẽ được cấu
trúc thành J × P hàng. Như vậy, một bảng dữ
liệu IPM hoàn chỉnh sẽ có kích cỡ J × P hàng
và I × 2 + 3 cột.
Trình tự phân tích dữ liệu được thực hiện theo
năm bước [6]. Bước 1-Xác định các nhóm người
tiêu dùng đồng nhất. Bước 2 - Nghiên cứu không
gian sản phẩm dựa trên các đặc tính cảm quan.
Bước 3 - Kiểm tra hiện tượng đa sản phẩm lí
tưởng. Bước 4 - Biểu diễn vùng lí tưởng. Bước 5 -
Tính độ sai lệch giữa sản phẩm mẫu và sản phẩm
lí tưởng. Trình tự phân tích trên nhất thiết phải
được tuân thủ trong trường hợp các sản phẩm
nghiên cứu có sự đa dạng. Ví dụ khi chúng ta
nghiên cứu đồng thời chocolate đen và trắng,
hoặc yoghurt một mùi trái cây và yoghurt hỗn
Hình 2: Minh họa bảng dữ liệu IPM
80
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018 NÔNG NGHIỆP - THỦY SẢN
hợp nhiều mùi trái cây. Lúc này hiện tượng đa
sản phẩm lí tưởng có thể xuất hiện. Nói đơn giản
hơn, chúng ta có thể quan sát thấy sự xuất hiện
của các nhóm người tiêu dùng khác nhau ưa thích
những sản phẩm khác nhau. Tuy vậy, đây không
phải bối cảnh nghiên cứu của chúng tôi.
Trong nghiên cứu này, các sản phẩm mẫu được
tạo ra từ các thành phần cơ bản giống nhau và
thuộc cùng một dòng sản phẩm. Theo giả định
của phương pháp: chỉ tồn tại duy nhất một sản
phẩm lí tưởng đối với mỗi người tiêu dùng trên
cùng một dòng sản phẩm [6]. Hơn nữa, người
tiêu dùng tham gia trong nghiên cứu có sự đồng
nhất về mặt thị hiếu (xem mục III-A). Chính vì
vậy, kiểm tra hiện tượng đa sản phẩm lí tưởng
(bước 3) là không cần thiết thực hiện trong tiến
trình phân tích.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trên 105
người tiêu dùng là sinh viên Trường Đại học Trà
Vinh, có độ tuổi từ 18 đến 25. Chúng tôi cam
kết hàm lượng tá dược vitamin C mà người thử
sử dụng trong quá trình thử nếm không vượt quá
hàm lượng cho phép của một người trong một
ngày (bằng 100 mg).
C. Phần mềm phân tích số liệu
Dữ liệu IPM được phân tích bằng phần mềm
R phiên bản 3.4.4 [14] với sự hỗ trợ của package
SensoMineR [15].
III. KẾT QUẢ
A. Xác định các nhóm người tiêu dùng đồng nhất
Hình 3 biểu diễn mặt phẳng phân bố sản phẩm
dựa trên thị hiếu người tiêu dùng. Mặt phẳng này
biểu diễn 72% dao động của dữ liệu và được cấu
trúc bởi hai thành phần chính là Dim 1 và Dim
2. Dim 1 đối lập sản phẩm {P2,P5} với các sản
phẩm khác, trong khi Dim 2 đối lập sản phẩm
P7 với {P6,P8}.
Hình 3 cũng có sự xuất hiện của các mũi tên.
Mỗi mũi tên là một vector đặc trưng cho thị hiếu
của một người tiêu dùng. Vector càng dài thì thị
hiếu của người tiêu dùng tương ứng càng lớn trên
nhóm sản phẩm mà vector hướng đến. Hai người
tiêu dùng có thị hiếu càng giống nhau thì hai
vector càng gần nhau, ngược lại hai người tiêu
dùng có thị hiếu trái ngược nhau thì hai vector sẽ
trái chiều nhau. Theo quy ước biểu diễn như trên,
Hình 3: Mặt phẳng phân bố sản phẩm dựa trên
thị hiếu của người tiêu dùng
kết quả trong Hình 3 chỉ ra rằng những người tiêu
dùng tham gia nghiên cứu có thị hiếu tương đồng
nhau hướng đến sản phẩm P2 và P5.
Hình 4 biểu diễn giá trị trung bình và sai số
1.96× SE của mức độ ưa thích đối với sáu sản
phẩm nghiên cứu. Kiểm định hậu nghiệm cho
thấy có sự khác biệt giữa các mẫu (F = 128.1,
df = 5, p < 0.05). Trong đó, P2 và P5 được
người tiêu dùng ưa thích hơn các sản phẩm còn
lại.
B. Xác định không gian sản phẩm dựa trên đặc
tính cảm quan
Hình 5 biểu diễn mặt phẳng phân bố sản phẩm
dựa trên cảm nhận của người tiêu dùng. Mặt
phẳng này biểu diễn 86% dao động của dữ liệu.
Dim 1 đối lập sản phẩm {P2,P5} với {P4,P8},
trong khi Dim 2 đối lập P7 với P6.
Liên quan đến đặc tính cảm quan của sản
phẩm, mỗi đặc tính được biểu diễn bằng một
vector. Quy tắc diễn giải vector đặc tính cảm quan
tương tự như quy tắc diễn giải vector người tiêu
dùng. Trong đó, hai đặc tính càng tương quan
nhau thì hai vector càng gần nhau và hai đặc
tính đối lập nhau thì hai vector được biểu diễn
trái chiều nhau. Vector càng gần với trục chính
nào thì nó càng đặc trưng cho trục chính đó. Theo
quy ước biểu diễn trên, kết quả trong Hình 5 chỉ
81
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018 NÔNG NGHIỆP - THỦY SẢN
Hình 4: Giá trị trung bình và sai số 1.96 × SE
về mức độ ưa thích của người tiêu dùng
Hình 5: Mặt phẳng phân bố sản phẩm dựa trên
cảm nhận của người tiêu dùng
ra rằng mùi quách và màu vàng có mối quan hệ
chặt chẽ với nhau và đối lập với vị mặn; tương
tự, độ sủi bọt và vị ngọt cũng có mối quan hệ
chặt chẽ với nhau và đối lập với vị chua.
Thông tin không gian sản phẩm càng có giá
trị khi sự phân bố sản phẩm và mối quan hệ giữa
các đặc tính cảm quan được giải thích đồng thời.
Theo đó, trên Dim 1, {P2,P5} được đặc trưng
bởi đặc tính màu vàng, độ sủi bọt và vị ngọt,
Hình 6: Bản đồ thị hiếu của sản phẩm viên sủi
quách
trong khi {P4,P8} được đặc trưng bởi vị mặn
và vị chua. Trên Dim 2, P7 được đặc trưng bởi
vị chua và mùi quách, trong khi P6 được đặc
trưng bởi vị mặn và vị ngọt.
C. Biểu diễn vùng lí tưởng
Hình 6 biểu diễn bản đồ thị hiếu được đưa
ra từ phương pháp IPM. Về mặt toán học, đây
là bề mặt đáp ứng được tạo ra khi chiếu giá
trị điểm ưa thích lên mặt phẳng cảm nhận của
người tiêu dùng (xem Hình 5). Về mặt ý nghĩa,
bản đồ thị hiếu chứa một nhóm các đường đồng
mức biểu diễn mức độ chấp nhận của người tiêu
dùng. Trong hình, sản phẩm {P2,P5,P6} nằm
trong đường đồng mức 50% - vùng màu cam
- nghĩa là ba sản phẩm này được chấp nhận bởi
50% người tiêu dùng. Trong khi đó, các sản phẩm
{P4,P7,P8} nằm ngoài đường đồng mức 15% -
vùng màu xanh - nghĩa là ba sản phẩm này được
chấp nhận bởi ít hơn 15% người tiêu dùng.
D. Tính độ sai lệch giữa sản phẩm mẫu và sản
phẩm lí tưởng
Sản phẩm lí tưởng về mặt khái niệm là sản
phẩm được dự báo có mức độ ưa thích cao nhất.
Chúng ta phải dự báo vì sản phẩm này chưa có
thật, mặc dù vậy độ sai lệch giữa sản phẩm mẫu
82
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018 NÔNG NGHIỆP - THỦY SẢN
và sản phẩm lí tưởng mang đến thông tin hữu ích
về chiều hướng cải tiến công thức.
Độ sai lệch giữa P2 và P5 so với sản phẩm lí
tưởng được biểu diễn trong Hình 7. Các đặc tính
có giá trị dương trên trục tung là đặc tính cần
tăng cường độ và các đặc tính có giá trị âm là
đặc tính cần giảm cường độ. Về mặt toán học,
một đơn vị trên trục tung tương ứng với một độ
lệch chuẩn. Về ý nghĩa thực tế, đặc tính nào có
độ sai lệch ≥ 2 độ lệch chuẩn, nghĩa là đặc tính
đó có cường độ quá yếu và đặc tính nào có độ
sai lệch ≤ 2 độ lệch chuẩn, nghĩa là đặc tính đó
quá mạnh so với cảm nhận của người tiêu dùng.
Trong trường hợp muốn điều chỉnh P2 thành
sản phẩm lí tưởng, chúng ta cần tăng gấp ba lần
cường độ màu vàng và vị mặn, giảm bốn lần
độ sủi bọt và cường độ vị ngọt (hình 7a). Trong
trường hợp muốn điều chỉnh P5 thành sản phẩm
lí tưởng, chúng ta cần giảm hai lần cường độ vị
chua (Hình 7b). Chiều hướng cải tiến sản phẩm
trên cho thấy sản phẩm lí tưởng nên được điều
chỉnh từ công thức P5 hơn bắt đầu từ công thức
P2 với lí do điều chỉnh một đặc tính dễ hơn bốn
đặc tính.
IV. THẢO LUẬN
Xuyên suốt nội dung bài báo, chúng tôi đã trình
bày mục tiêu, cách tiến hành, tiến trình phân tích
dữ liệu và giải thích kết quả của phương pháp
IPM để cải tiến công thức viên sủi quách. Trong
phần bàn luận này, chúng tôi sẽ tập trung làm rõ
hai vấn đề - đôi khi bị hiểu lầm là nghịch lí - đối
với những người mới áp dụng phương pháp.
a) Vì sao sản phẩm P2 có điểm ưa thích cao
hơn P5 (xem Hình 4) nhưng P2 có đến 4/6 đặc
tính cần cải tiến trong khi P5 ít được ưa thích
hơn nhưng chỉ có một đặc tính cần cải tiến?
Số lượng đặc tính ít không đồng nghĩa với đặc
tính đó kém quan trọng. Nói cách khác, chúng ta
cần xem xét mức độ ảnh hưởng của từng đặc tính
đến sự ưa thích của người tiêu dùng. Trong lĩnh
vực khoa học cảm quan, khái niệm này được gọi
là động cơ lựa chọn dựa trên đặc tính cảm quan
(sensory drivers of liking) [16]. Để xác định mức
độ ảnh hưởng của từng đặc tính, phân tích hồi
quy tuyến tính đa biến được sử dụng với phương
trình tổng quát như sau:
Hình 7: Độ sai lệch giữa sản phẩm mẫu và sản
phẩm lí tưởng
overall liking = b0 + bi × attribute (1)
Trong đó, overall liking là mức độ ưa thích,
attribute là đặc tính cảm quan, b0 là hệ số chặn
và bi là hệ số ảnh hưởng của đặc tính i. Mục đích
của phân tích hồi quy đa biến nhằm ước lượng
hệ số b0 và các hệ số bi.
Kết quả phân tích hồi quy trong Bảng 2 cho
thấy hệ số chặn, độ sủi bọt và vị chua có ảnh
hưởng tin cậy đến mức độ ưa thích của người
tiêu dùng (p < 0.05). Hệ số chặn có giá trị bằng
5.31 cho biết người tiêu dùng có mức độ ưa thích
bằng 5.31 trên thang 9 điểm đối với dòng sản
phẩm viên sủi quách. Trước khi giải thích hệ số
ảnh hưởng của các đặc tính cảm quan, chúng tôi
xin nhắc lại rằng: trong phương pháp IPM, các
đặc tính được ước lượng trên thang điểm 100.
83
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018 NÔNG NGHIỆP - THỦY SẢN
Như vậy, khi hệ số ảnh hưởng của độ sủi bọt
bằng 0.021, đặc tính này sẽ làm tăng mức độ ưa
thích lên 2.1 điểm (0.021× 100). Ngược lại, khi
hệ số ảnh hưởng của vị chua bằng −0.035, đặc
tính này sẽ làm giảm mức độ ưa thích xuống 3.5
điểm (−0.035× 100).
Bảng 2: Ảnh hưởng của từng đặc tính cảm quan
lên mức độ ưa thích của người tiêu dùng
Hệ số Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
hệ số chặn 5.313 0.526 10.090 < 0.05 *
độ sủi bọt 0.021 0.006 3.602 < 0.05 *
mùi quách 0.008 0.006 1.387 > 0.05
màu vàng 0.007 0.006 1.216 > 0.05
vị chua -0.036 0.005 -7.089 < 0.05 *
vị ngọt 0.003 0.003 1.262 > 0.05
vị mặn -0.006 0.005 -1.394 > 0.05
Kết quả trên cho phép chúng ta kết luận rằng:
đối với dòng sản phẩm viên sủi quách vị chua là
yếu tố có ảnh hưởng quyết định nhất, càng tăng
vị chua mức độ ưa thích của người tiêu dùng càng
giảm. Động cơ lựa chọn dựa trên đặc tính cảm
quan chính là chìa khóa để trả lời nghịch lí trên.
Mặc dù P5 chỉ có một đặc tính cần hiệu chỉnh
nhưng đặc tính này quá quan trọng, hệ quả là P5
ít được ưa thích hơn P2.
b) Vì sao P2 và P5 có cùng hàm lượng saccha-
rose (Bảng 1) nhưng khi xét về cường độ vị ngọt
thì P2 lại cao gấp 4 lần độ lệch chuẩn trong khi
P5 chỉ cao gấp 1.5 (Hình 7). Liệu cảm nhận của
người tiêu dùng có đáng tin cậy đối với phương
pháp IPM?
Chúng tôi có thể khẳng định rằng người tiêu
dùng hiểu và sử dụng các đặc tính cảm quan.
Nhận định trên được đưa ra khi xem xét đồng
thời mặt phẳng phân bố sản phẩm dựa trên đặc
tính cảm quan (xem Hình 5) và thành phần công
thức sản phẩm (Bảng 1). Người tiêu dùng đối lập
{P2,P5} và P8 với lí do: P8 có hàm lượng acid
citric cao hơn trong khi {P2,P5} có hàm lượng
saccharose cao hơn.
Mặc dù P2 và P5 có cùng hàm lượng saccha-
rose nhưng P2 được cảm nhận ngọt hơn gấp bốn
lần độ lệch chuẩn. Nguyên nhân chính có thể bắt
nguồn từ hàm lượng acid citric của P2 thấp hơn
P5. Dưới lăng kính lĩnh vực khoa học cảm giác,
hiện tượng này được gọi là tương tác cảm giác
giữa vị và vị. Ở mức cường độ trung bình và/hoặc
ở mức cường độ cao, vị ngọt và vị chua có xu
hướng triệt tiêu nhau [17]. Nói cách khác, nếu
một vị có cường độ cao sẽ làm giảm cảm nhận
cường độ của vị còn lại. Điều này giải thích vì
sao cường độ vị ngọt ở P2 được cảm nhận cao
gấp bốn lần độ lệch tiêu chuẩn trong khi P5 chỉ
cao gấp 1.5 lần.
V. KẾT LUẬN
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm cải tiến
đặc tính cảm quan của viên sủi quách sử dụng
phương pháp IPM. Kết quả nghiên cứu chỉ ra
rằng sản phẩm P2 và P5 được 50% người tiêu
dùng ưa thích so với các sản phẩm khác. Nếu P5
được hiệu chỉnh bằng cách giảm hai lần cường
độ vị chua, sản phẩm này được dự báo sẽ tiệm
cận vùng lí tưởng với 80% người tiêu dùng ưa
thích. Tuy vậy, trong tiến trình hiệu chỉnh công
thức sản phẩm, chúng ta cần lưu ý đến hàm lượng
acid citric được sử dụng để tạo vị chua. Đối với
dòng sản phẩm viên sủi quách, vị chua là sensory
driver of liking-đặc tính có ảnh hưởng nhất đến
động cơ lựa chọn của người tiêu dùng. Bên cạnh
vị chua, hiện tượng tương tác mùi vị cũng cần
được quan tâm trong tiến trình cải tiến công thức
sản phẩm. Chúng tôi kì vọng rằng kết quả của
nghiên cứu sẽ hữu ích cho bộ phận Nghiên cứu
và Phát triển của các doanh nghiệp thực phẩm và
dược phẩm muốn da dạng hóa sản phẩm mang
tính đặc thù địa phương.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Meiselman HL. Integrating consumer responses to
food products. In: MacFie H, editor. Consumer-
led food product development. Cambridge: Woodhead
Publishing; 2007. p. 3–33.
[2] O’Sullivan MG. A handbook for sensory and
consumer-driven new product development. Innova-
tive technologies for the food and beverage industry.
Cambridge: Woodhead Publishing; 2017.
[3] Stone H, Sidel JL. Sensory evaluation practices. 3rd
ed. Amsterdam: Elsevier Academic Press; 2017.
[4] Delarue J, Ben Lawlor J, Rogeaux M, editors. Rapid
Sensory Profiling Techniques and Related Methods
Applications in New Product Development and Con-
sumer Research. Cambridge: Woodhead Publishing;
2015.
84
TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC TRÀ VINH, SỐ 30, THÁNG 6 NĂM 2018 NÔNG NGHIỆP - THỦY SẢN
[5] Worch T, Lê S, Punter P, Pagès J. Ideal Profile
Method (IPM): The ins and outs. Food Quality and
Preference. 2013;28:45–59.
[6] Worch T, Punter P. Integrating consumer responses
to food products. In: Delarue J, Ben Lawlor J, Ro-
geaux M, editors. Rapid Sensory Profiling Techniques
and Related Methods Applications in New Product
Development and Consumer Research. Cambridge:
Woodhead Publishing; 2015. p. 307–332.
[7] Chen YP, Chung HY. Application of the ideal
profile method to identify an ideal sufu for nonregular
consumers. Journal of the Science of Food and
Agriculture. 2018;.
[8] Zhang Y, Huang Z. Preparation of a kind of honey
effervescent tablets. In: Qi E, Shen J, Dou R, editors.
Proceedings of 2013 4th International Asia Con-
ference on Industrial Engineering and Management
Innovation. Berlin: Springer; 2014. p. 3–9.
[9] Tôn Nữ Minh Nguyệt. Nghiên cứu cô đặc nước cốt
chanh dây thành viên sủi [Báo cáo khoa học]. Trường
Đại học Bách khoa TP.HCM; 2005.
[10] Nguyễn Văn Tặng. Nghiên cứu ảnh hưởng của một
số yếu tố đến quá trình sản xuất trà Actisô dạng viên
sủi bọt. Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản.
2008;2:31–36.
[11] Phạm Thị Thanh Giang. Nghiên cứu sản phẩm dạng
viên hòa tan và sủi bọt từ trái dứa [Luận văn tốt
nghiệp Đại học]. Trường Đại học Công nghệ Kỹ
thuật TP.HCM; 2010.
[12] Trần Thị Mỹ Tăng, Trầm Quốc Toản, Nguyễn
Bạch Vân, Lê Minh Tâm, Nguyễn Thị Hồng Thắm.
Xác định công thức phối trộn thích hợp để sản xuất
viên sủi quách ở quy mô phòng thí nghiệm. Tạp chí
Khoa học Trường Đại học Trà Vinh. 2017;28:89–95.
[13] Lê Minh Tâm, Nguyễn Thị Hồng Thắm, Nguyễn
Kim Phụng. Preliminary insights into wood apple
wine using consumer perceptive mapping. In: Nguyen
DH, D V, Le MT, Lam NDA, Chollet S, Abdi H,
editors. Taste and try before you fry: from product
formulation to consumer experience. Ho Chi Minh
city: Vietnam National University – Ho Chi Minh city
Publishing House; 2016. p. 100–105.
[14] R Core Team. R: A Language and Environment for
Statistical Computing. Vienna, Austria; 2018.
[15] Husson F, Le S, Cadoret M. SensoMineR: Sensory
Data Analysis; 2017. R package version 1.23.
[16] Moskowitz HR. Sensory Drivers of Liking and Sen-
sory Preference Segmentation. In: Given P, Paredes
D, editors. Chemistry of Taste - Mechanisms, Behav-
iors, and Mimics. vol. 825. USA: Oxford University
Press; 2002. p. 214–226.
[17] Keast RSJ, Breslin PAS. An overview of binary
taste-taste interactions. Food Quality and Preference.
2003;14(2):111–124.
85