Análisis Sensométrico de los alimentosPropuesta metodológica para estudiar los datos provenientes de pruebas sensoriales, utilizando la lógica

borrosaPor Matilde Inés Césari

Magíster en Ingeniería del Conocimiento

Los seres humanos utilizan toda una variedad de sentidos en la percepción de la calidad del alimento, la complejidad de estas percepciones crea muchas dificultades a los analistas

sensoriales.

El análisis sensorial es una disciplina científica que resulta muy útil en la medición, análisis e interpretación del complejo de sensaciones que experimentan las personas frente a determinadas características de un producto

alimenticio.

En el caso particular del vino, sólo la Evaluación Sensorial (ES) permite medir y valorar el placer obtenido al beber vino. Constituye el eslabón que une entre sí a cada una de las actividades profesionales que van desde el cultivo de la vid hasta su servicio en la mesa. Tanto el viticultor y el enólogo, no tienen otro método más efectivo para controlar la vinificación. Dentro de la ES existen multitud de pruebas, sensoriales diferentes en función del objetivo buscado. Destaca el análisis descriptivo que consiste en una representación de las propiedades sensoriales, y el análisis discriminativo que se emplea en la industria alimenticia para encontrar diferencias entre dos productos.Dichas pruebas conducen a recoger muchos datos sensoriales. Por lo tanto, los métodos reunidos bajo el nombre de sensometría, juegan un papel importante en el análisis de dichos datos.

Respuesta humana precisa y reproducible. La escala de medida de la respuestas sensoriales es fundamental dentro de la ES. La correcta elección de la escala, puede modificar el éxito de un proceso de evaluación. Por lo tanto existen inconvenientes en la elección del tipo de escala para medir las percepciones sensoriales imprecisas. También se ha detectado que los catadores manifiestan la dificultad para expresar con un valor numérico exacto el grado de preferencia de una alternativa a otra.Se hace imprescindible buscar técnicas más objetivas para medir, representar y analizar estos datos sensoriales. Por ello surge la necesidad de estudiar la aplicación de la “lógica borrosa” en la representación y agregación de los datos sensoriales y en las estrategias de “análisis multivariante”, para su posterior explotación y visualización.

El Análisis SensométricoLa sensometría define y pone a punto metodologías de análisis estadístico de datos sensoriales, resultados de degustaciones en la industria agroalimentaria. Se habla de datos llamados sensoriales porque son generados en la percepción a través de los sentidos de las personas. Se encuentra en pleno desarrollo por lo que continuamente surgen nuevos problemas que exigen técnicas estadísticas más sofisticadas.

La Lógica borrosa

Es una rama de la inteligencia artificial que se fundamenta en el concepto "todo es cuestión de grado" y se rige por la teoría de los conjuntos difusos. Por tanto, es un tipo de raciocinio que no reconoce solamente simples valores verdaderos o falsos, más bien utiliza grados de posibilidad. Por ejemplo, la frase “hoy es un día soleado” puede ser 100% verdad si no hay nubes, 80% de verdad si hay pocas nubes, 50% de verdad si existe neblina y 0% si el cielo está totalmente cubierto. Las palabras son menos precisas que los números, por lo que las variables lingüísticas borrosas sirven a este propósito otorgando un significado más aproximado. Cada valor de una variable lingüística representa un número borroso, descrito por su función de pertinencia (grado de veracidad). Por ejemplo, "la intensidad del matiz visual de una copa de vino percibida por un catador" es una variable lingüística que podría tomar los valores ausencia, muy débil, débil, fuerte y muy fuerte.Es un medio de trasladar conceptos o descripciones lingüísticas a descripciones numéricas que pueden ser tratadas automáticamente.Muchas herramientas informáticas ya existentes pueden ser extendidas para operar variables lingüísticas, obteniendo las ventajas de la lógica borrosa en gran cantidad de aplicaciones.Pueden combinarse matemáticamente utilizando un proceso en el que la valoración borrosa de cada catador es agregada para obtener un número borroso único.

Métodos Multivariados de Análisis de datosIntegra técnicas y herramienta del análisis estadístico factorial de datos, que permite descubrir patrones, regularidades y relaciones entre variables en grandes bases de datos.

Constituye una tecnología que combina procedimientos de clasificación, agrupamiento y validación estadística; con el enfoque de la Escuela Estadística Francesa. Recientemente, debido a la influencia de los autores de esta escuela, se procura la representación de toda información por medio de gráficos, antes, durante y después de un análisis numérico de datos, ya que la información que se deriva de un gráfico es siempre de tipo cualitativo y es más fácil de interpretar.

Estudios de aplicaciónSe realizan estudios dentro de un proyecto de investigación en la Facultad Regional de Mendoza de la Universidad Tecnológica Nacional, con la idea de establecer un esquema metodológico en el que puedan determinarse funciones de pertenencia a conjuntos borrosos que caractericen a cada percepción sensorial y su posterior análisis con técnicas factoriales.Se aplica lógica borrosa y métodos de análisis multivariados en datos sensoriales para: caracterizar muestras de vino Malbec, discriminar muestras de cereza clara y oscura con diferente tratamientos de conservación, y describir la pérdida de calidad en el tiempo de muestras de alfajores de chocolate en estudios de vida útil.Para los primeros resultados, los datos provienen del Centro de Estudios de Enología de la Estación Experimental Agropecuaria (EEA-INTA) Mendoza y constituyen resultados de pruebas discriminativas para elaboraciones a escala piloto de cv. Malbec, de diferentes zonas de Mendoza, evaluadas por un panel de 12 expertos entrenados de la EEA.

ConclusionesEn cualquier etapa del análisis de datos, desde el momento de la medición hasta la aplicación del método de análisis se pueden encontrar fuentes de incertidumbre de diferentes clases. La primera surge de la indeterminación de los datos,

propia de la naturaleza de los hechos sociales y naturales. Otra clase de incertidumbre es la imprecisión generada al medir los valores, la vaguedad aparece cuando se utiliza el lenguaje humano, sea o no profesional, para describir la percepción medida de los descriptores. Si tiene en cuenta la vaguedad, la incertidumbre o la intensidad con la que se manifiestan las preferencias humanas resulta más apropiado un enfoque basado en relaciones borrosas ya que éstas permiten graduar las preferencias.La facilidad de aplicación de la lógica borrosa y los métodos multivariados abre las posibilidades de desarrollo de nuevas

herramientas informáticas para el análisis de escalas borrosas. De esta manera se busca optimizar las técnicas en las pruebas sensoriales de manera de renovar el proceso de análisis sensorial, desarrollando un área especifica que mejorará el valor económico en la producción vitivinícola y alimentaría de Argentina.