原味酸奶的感官属性分析及模糊数学评价

丛懿洁，马蕊，李银塔

（1.威海海洋职业学院，山东 荣成264300；2.石家庄君乐宝乳业有限公司，石家庄050221；3.威海市特色果蔬高值加工工程技术研发中心，山东 荣成264300）

0 引言

近年来，随着消费需求的不断升级，消费者对酸奶的喜爱更加注重味觉和嗅觉感受、独特的风味及强烈的视觉冲击等感官体验[1-2]。酸奶的感官品质是决定企业产品质量和市场份额的重要因素[3]。感官评价主要依赖人的感官进行评价，存在一定的主观性，且所得结果模糊[4]。模糊数学评价可以综合考虑所有影响因素，可实现对“模糊性”结果数字化、系统化，所得评价结果更加客观、科学、合理[5-8]。

本研究对市售5种原味酸奶的整体喜好度和感官属性进行评价，分析整体喜好度和感官属性之间的偏相关性，并采用模糊数学方法，对原味酸奶建立模糊数学综合感官评判模型[9-11]。

1 实验

1.1 材料

市售A、B、C、D、E 5种新鲜壶原味酸奶。

1.2 方法

设计招募问卷进行评价员招募，并按照GB/T 16291.1-2012[12]对评价员进行初步的筛选和培训，最终选取30名评价员组成评价小组进行评价，让评价员参照GB/T 16861-1997[13]的方法确定最大可能数量的描述词，确定描述词及其定义和参比样。

1.2.1 整体喜好度评价

评价小组对5种原味酸奶样品整体喜好度进行评价，采用9点喜好标度，评价员需要在各标度点整数值评分。1为极其不喜欢，2为非常不喜欢，3为一般不喜欢，4为稍微不喜欢，5为既不喜欢也不会不喜欢，6为稍微喜欢，7为一般喜欢，8为非常喜欢，9为极其喜欢。

1.2.2 感官属性评价

评价小组根据描述词确定最终的感官属性为：总香气、发酵味、奶香气、奶油味、腥味、甜味、酸味、颗粒感、稠厚度、涩感。对需要评价的5种原味酸奶的10个感官属性进行强度评价。采用10点线性标度评价样品，评价员可以采用0～10范围内任意数值进行强度评分。0为察觉不到，1为刚察觉，2为非常轻，3为轻微，4为有点轻，5为中等，6为有点强，7为强，8为很强，9为非常强，10为极强。

1.2.3 模糊数学评价

评价小组重新对样品的感官属性包括总香气、发酵味、奶香气、奶油味、腥味、甜味、酸味、颗粒感、稠厚度、涩感进行评价，采用5分制强度评分法进行评价。0为无感觉，1.稍稍有感觉，2为稍有感觉，3为有感觉，4为感觉轻强，5为感觉非常强。

即根据模糊数学方法，分别确定因素集U，评语集V，权重集X，根据模糊数学评判模型Y=X·R，其中X为权重集，R为单因素评判的模糊矩阵[14]。模糊数学综合感官评判结果T=Y·G，即样品的模糊综合评分集合Y与评赋值语集合G的乘积。

1.3 数据分析

采用SPSS软件对数据进行方差分析、偏相关性分析。

2 结果与分析

2.1 整体喜好度评价结果

对5种样品整体喜好度进行评价，统计30名评价员的结果如图1和图2所示。

图2 中不同字母代表各样品喜好度在5%水平上有显著性差异。由图1和图2可知，5种原味酸奶的整体喜好度排序为：B＞E＞A＞C＞D，样品A明显最受喜欢，其次是样品E，样品A、C、D排名靠后且喜好度无显著性差异。分析可知，样品B喜欢的人数占比最多，高达86.7 %，因此排名最靠前；样品E的喜欢人数占比60 %，位居第二；样品D不喜欢的人数占比高达46.7 %，接近半数，因此最不受喜欢。样品的整体喜好度的排序与选择喜欢样品的人数占比有很大相关性，喜欢人数占比越多，样品整体喜好度越排在前面。

2.2 感官属性分析

2.2.1 感官特征分析

5种样品的理化指标如表1所示。

让评价员根据表2感官属性的定义，采用10点线性标度对样品的感官属性强度进行评分。

图1 样品喜好度百分比差异

图2 样品喜好度均值差异

表1 样品的理化指标（每100g）

表2 主要感官属性的定义[15]

图3 是5种酸奶的感官剖面图，分析可知，样品A香气适中，酸味突出，甜味适中，稍带涩感，较稀薄；样品B总香气、奶香气、奶油味浓郁，甜味突出，酸味较弱；样品C发酵味突出，稠厚度突出，酸甜可口，奶香气适中，稍带颗粒感；样品D酸味突出，香气适中，腥味较重，涩感较强，较稀薄；样品E香气适中，酸甜适中，稠厚度适中，涩感较弱。

图3 5种样品感官剖面

2.2.2 感官属性偏相关性分析

在进行感官评价时，样品的各个感官属性不仅可以相互影响，同时可能会受整体喜好度的影响，采用偏相关性分析能较准确分析各感官属性之间的相互作用，结果如表3。

在分析偏相关性时，一般认为相关系数超过0.6，相关性比较好。由表3可知，在香气方面，样品的发酵味、奶香气、奶油味3个指标之间两两正相关性比较好，且具有显著性，其中发酵味和奶香气的偏相关系数为0.645，发酵味和奶油味的偏相关系数为0.654，奶香气和奶油味的偏相关系数为0.684；另外样品的总香气和奶香气之间呈显著正相关性，偏相关系数为0.731。这说明酸奶中的各种香气相互影响，并不是单独的，感官评价员感知到的每种香气可能与其他香气均相关，感官评价员在评价强度时也可能因为香气的相关性及相互影响而使各个香气属性的分数趋于一致。

在香气与口味方面，总香气和甜味、奶香气和甜味两两之间分别呈显著正相关性，偏相关系数分别为0.721、0.633。这可以解释为酸奶的香气和甜味是相互影响的，且呈协同效应，即两种刺激的综合效应导致感觉水平超过预期的各种刺激各自效应的叠加[16]，也就是说奶香气的存在能够突显甜味更浓，甜味亦能突显奶香气浓郁，从而带给评价员更强烈的感受刺激。同时总香气、奶香气分别与酸味也存在显著正相关性，这可能是由于用于评价的5种样品的酸甜比均比较适合，并没有太酸或者太甜的口感，因此致使评价员在评价样品的甜味和酸味时，所得的分数都居于中间稍偏上的位置，即5～6分之间，这就导致总香气、奶香气既和甜味也和酸味呈正相关。支瑞聪[17]等人研究不同地区液态奶的风味喜好时，发现乳香味与甜味、甜爽味呈显著正相关性，与本研究结果相似。

表3 5种原味酸奶各属性的偏相关系数矩阵

在质地与香气方面，样品的稠厚度和总香气、奶香气之间分别呈显著正相关性，偏相关系数分别为0.617、0.791。这可以解释为样品的香气越浓郁、越稠厚，给消费者带来的感官体验越好，即稠厚度和香气呈协同效应。

在质地与口味方面，样品的稠厚度和甜味之间呈显著正相关性，偏相关系数为0.656。这可以解释为样品越稠厚、口味越甜，越能得到消费者的喜欢，从而激发消费者的购买欲望。

2.3 感官属性与整体喜好度偏相关性

对5种样品的感官属性与整体喜好度进行偏相关性分析，如在控制其他感官属性的前提下，分析总香气和整体喜好度之间的相关性，以此类推。得到感官属性与整体喜好度的偏相关系数如图4所示。

图4 原味酸奶感官属性与整体喜好度偏相关系数

图4 表示5种原味酸奶与整体喜好度的偏相关系数，分析可知，除样品A，其他4种样品的总香气、奶香气、稠厚度3个属性均与整体喜好度呈正相关性，即在一定范围内，总香气、奶香气、稠厚度越强，评价员给予样品的整体喜好分数越高，这与表4的分析结果一致，表4得出总香气与奶香气呈正相关性，奶香气与稠厚度呈正相关性，因此表明3个感官属性对整体喜好度均有促进作用；另外，除样品A，其他4种样品的腥味均与整体喜好度呈负相关性，除样品B，其他4种样品的酸味均与整体喜好度呈负相关性，除样品D外，其他4种样品的颗粒感均与整体喜好度呈负相关性，这表明，样品的腥味、酸味、颗粒感在一定程度上影响着整体喜好度，腥味大、酸味强、颗粒感强可能会降低评价员对样品的整体喜好度。最后，5种样品的发酵味、涩感两种属性均与整体喜好度呈负相关性，即酸奶发酵味强、涩感强，会降低样品的整体喜好度。

2.4 模糊数学法分析

评价小组采用5分制强度评分法对样品的各感官属性进行评价，对样品评价结果进行模糊数学分析。

模糊数学分析步骤如下：

（1）建立因素集U：原味酸奶的因素集U={u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8,u9,u10}={总香气,发酵味,奶香气,奶油味,腥味,甜味,酸味,颗粒感,稠厚度,涩感}。

（2）设定权重集X：X={x1,x2,x3,x4,x5,u6,u7,u8,u9,u10}={0.10,0.05,0.15,0.10,0.05,0.20,0.15,0.05,0.10,0.05}。

（3）设定评语集V：V={强，中等，弱}。其中强=4,5分，中等=3分，弱=2,1分。根据评语集，将评价员评价结果汇总如表4。

（4）建立模糊矩阵R：

根据感官评价结果建立模糊矩阵，样品的模糊矩阵由每个感官属性的各等级评价人数占总人数的比例组成[18-19]，得到各个样品的模糊矩阵如下：

表4 感官属性的单因素评价结果

根据模糊数学评判模型Y=X·R，其中X为权重集，R为每个样品的模糊矩阵，得到样品的模糊评分集合Y[20-22]。以样品1为例，YA=X·RA=（0.10,0.05,0.15,0.10,0.05,0.20,0.15,0.05,0.10,0.05）·

同理可得YB=（0.422,0.152,0.427），YC=（0.350,0.207,0.443），YD=（0.328,0.238,0.433），YE=（0.358,0.222,0.420）。

（5）对等级因素赋值，“强”为90分，“中等”为70分，“弱”为50分，得到赋值矩阵为

模糊数学综合感官评判结果T=Y×G，即样品的模糊综合评分集合Y与评语集合G的乘积[23-25]。以样品A为例，TA=YA×G=65.90，同理可得，TB=YB×G=69.90，TC=YC×G=68.13，TD=YD×G=67.90，TE=YE×G=68.77。

根据模糊数学法得出5种原味酸奶样品的综合感官评判排序为：B＞E＞C＞D＞A，这与前述评分法的整体喜好度排序：B＞E＞A＞C＞D的结果有很相似的一致性，除样品A其他样品的排序均一致。结果表明能够利用模糊数学建立模糊评判模型，用以评价原味酸奶，较客观地将原味酸奶所有指标包括总香气、发酵味、奶香气、奶油味、腥味、甜味、酸味、颗粒感、稠厚度、涩感综合起来，将模糊化的结果变得数据化，使得评价结果更科学、合理。

3 结论

（1）对市售5种典型的原味酸奶进行感官评价，整体喜好度采用9点标度评分法，结果发现评分法整体喜好度排序为：B＞E＞A＞C＞D。感官属性包括总香气、发酵味、奶香气、奶油味、腥味、甜味、酸味、颗粒感、稠厚度、涩感等指标采用10点线性评分法进行评价，结果发现，5种酸奶感官剖面图差异较大，感官属性各有特色。

（2）研究不同属性两两之间的偏相关性发现，在香气方面，样品的发酵味、奶香气、奶油味之间呈显著正相关性；在香气与口味方面，总香气和甜味、奶香气和甜味两两之间分别呈显著正相关性；在质地与香气方面，样品的稠厚度和总香气、奶香气之间均呈显著正相关性；在质地与口味方面，样品的稠厚度与甜味呈显著正相关性。即样品的香气、口味、质地等各指标并不是独立的，而是相互影响的，其相互之间的作用能影响评价员对样品的整体印象。

（3）研究各样品的感官属性与整体喜好度之间的偏相关性发现，样品的总香气、奶香气、稠厚度均与整体喜好度呈正相关性，即总香气、奶香气、稠厚度越强，评价员给予样品的整体喜好分数越高；另外，样品的腥味、酸味、颗粒感、发酵味、涩感与整体喜好度呈负相关性，即腥味大、酸味强、颗粒感强、发酵味强、涩感强的样品可能会降低评价员对样品的喜好。评价员的对样品的整体喜好度受各个感官属性的影响。

（4）采用模糊数学方法对5种原味酸奶进行综合评判结果为：B＞E＞C＞D＞A，与一般评分法评价的结果一致性比较高，从而建立了原味酸奶模糊数学感官评判模型，用以科学、客观地进行感官评价。