Perfil sensorial y mapa de preferencia para mieles argentinas de diferentes orígenes florales
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Resumen
Identificar las propiedades sensoriales que afectan las preferencias y elecciones de los consumidores es muy importante. Distintos métodos, como el mapeo de preferencias externo, se utilizan para establecer relaciones entre las características sensoriales y las preferencias de los consumidores. En este trabajo se estudió la percepción de los consumidores basada en atributos sensoriales como el sabor, el color, la textura y el olor de ocho mieles, para obtener información útil e incrementar el mercado interno de miel en Argentina. Un panel de evaluadores integrado por 8 miembros analizaron las mieles, mientras que 388 consumidores valoraron sus preferencias. Luego de realizar un análisis de componentes principales con los resultados de la evaluación sensorial de los evaluadores entrenados, se llevó a cabo un mapa de preferencias. Se encontró que el color y el estado físico fueron las características más notables para establecer la preferencia; el olor y el aroma complementaron la decisión. Todas las mieles encontraron consumidores que las elegían para su consumo, de manera que la estrategia para incrementar las ventas de miel en el mercado interno argentino debería centrarse en proveer información acerca de otros usos y beneficios que ofrece este producto natural.
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Referencias
Arrabal, M. V. y Ciappini, M. C. (2000). Prueba de aceptabilidad en miel. Invenio, 3 (4-5), 141-147.
Association of Analytical Communities International [AOAC International] (2019a). Acidity (Free, Lactone and Total) (Estándar nº 962.19). https://www.aoac.org/official-methods-of-analysis-21st-edition-2019/
Association of Analytical Communities International [AOAC International] (2019b). Moisture (Estándar nº 969.38 B). https://www.aoac.org/official-methods-of-analysis-21st-edition-2019/
Association of Analytical Communities International [AOAC International] (2019c). Hydroxymethylfurfural in honey (Estándar nº 980.23). https://www.aoac.org/official-methods-of-analysis-21st-edition-2019/
Batt, P. J. y Liu, A. (2012). Consumer behaviour towards honey products in Western Australia. British Food Journal, 114(2), 285-297. https://doi.org/10.1108/00070701211202449
Belay, A., Solomon, W. K., Bultossa, G., Adgaba, N. y Melaku, S. (2015). Botanical origin, colour, granulation, and sensory properties of the Harenna forest honey, Bale, Ethiopia. Food Chemistry, 167, 213-219.
Bogdanov, S., Ruoff, K. y Oddo, L. P. (2004). Physico-Chemical Methods for the Characterisation of Unifloral Honeys: A Review. Apidologie, 35, S4-S17.
Cadena, R. S., Cruz, A. G., Faria, J. A. F. y Bolini, H.M.A. (2012). Reduced fat and sugar vanilla ice creams: Sensory profiling and external preference mapping. Journal of Dairy Science, 95, 4842-4850,https://doi.org/10.3168/jds.2012-5526
Ciappini, M. C., Gatti M. B., Di Vito M. V. y Calviño, A. M. (2013). Development of a quantitative descriptive sensory honey analysis: application to eucalyptus and clover honeys. Advance Journal of Food Science and Technology, 5(7), 829-838.
Ciappini, M. C. y Calviño, A. M. (2020). A Holistic View to Develop Descriptive Sheets for Argentinean Clover and Eucalyptus Unifloral Honeys. Current Nutrition and Food Science, 16(6), 919-927.https://doi.org/10.2174/1573401314666180723161102
Dooley, L., Lee, Y. S. y Meullenet, J. F. (2010). The application of check-all-that-apply (CATA) consumer profiling to preference mapping of vanilla ice cream and its comparison to classical external preference mapping. Food Quality and Preference, 21, 394-401. https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2009.10.002
Gámbaro, A., Ares, G., Giménez, A. y Pahor, S. (2007). Preference mapping of color of uruguayan honeys. Journal of Sensory Studies, 22, 507-519. https://doi.org/10.1111/j.1745-459X.2007.00125.x
García, N. (2018). Situación actual del mercado de la miel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA).
Ghorbani, M. y Khajehroshanaee, N. (2009). The Study of Qualitative Factors Influencing on Honey Consumers Demand: Application of Hedonic Pricing Model in Khorasan Razavi Province. Journal of Applied Sciences, 9(8), 1597–1600. https://doi.org/10.3923/jas.2009.1597.1600
Gutkowska, K. y Ozimek, I. (2002). Badania Marketing owen arynkużywności. Warszawa: Wydawnictwo SGGW.
Gyau, A., Akalakou, C., Degrande, A. y Biloso, A. (2014). Determinants of Consumer Preferences for Honey in the Democratic Republic of Congo. Journal of Food Products Marketing, 20(5), 476-490. https://doi.org/10.1080/10454446.2013.807405
International Standard Organization (ISO, 2006). Sensory analysis. Methodology. Initiation and training of assessors in the detection and recognition of odours (Estándar nº 5496). https://www.iso.org/standard/44247.html
International Standard Organization (ISO, 2012a). Sensory analysis. Methodology. Method of investigating sensitivity of taste (Estándar nº 3972). https://www.iso.org/standard/50110.html
International Standard Organization (ISO, 2012b). Sensory analysis. General guidelines for the selection, training and monitoring of selected assessors and expert sensory assessors (Estándar nº 8586). https://www.iso.org/standard/45352.html
International Standard Organization (ISO, 2012c). Sensory analysis. Methodology. Guidelines for monitoring the performance of a quantitative sensory panel (Estándar nº 11132). https://www.iso.org/standard/50124.html
International Standard Organization (ISO, 2014). Sensory analysis. General guidance for the design of test rooms (Estándar nº 8589). https://www.iso.org/standard/60215.html
International Standard Organization (ISO, 2019). Sensory Analysis. Methodology. Sequential Analysis (Estándar nº 16820). https://www.iso.org/standard/76670.html
Ishihara, S. (1973). Test for colour blindness. Kanehara Shuppan.
Kortesniemia, M., Rosenvaldb, S., Laaksonena, O., Vanaga, A., Ollikkac, T., Veneb, K. y Yanga, B. (2018). Sensory and chemical profiles of Finnish honeys of different botanical origins and consumer preferences. Food Chemistry, 246, 351–359. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2017.10.069
Louveaux, J., Maurizio, A. y Vorwohl. G. (1978). Methods of Melissopalynology. Bee World, 59(4), 139-157. https://doi.org/10.1080/0005772X.1978.11097714
Murphy, M., Cowan, C., Henchion, M. y O’Reilly, S. (2000). Irish consumers’ preference for honey: A conjoint approach. British Food Journal, 102, 585–597. https://doi.org/10.1108/00070700010348424
Ramírez-Navas, J. S. (2012). Análisis sensorial: Pruebas orientadas al consumidor. Revista ReCiTeIA, 12(1), 83-102.
R Core Team (2013). R: A Language and Environment for Statistical Computing (versión 4.0.3) [Software]. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. http://www.R-project.org/
Schmidt, T. B., Schilling, M. W, Behrends, J. M., Battula, V., Jackson, V., Sekhon, R. K. y Lawrence, T. E. (2010). Use of cluster analysis and preference mapping to evaluate consumer acceptability of choice and select bovine M. Longissimus Lumborum steaks cooked to various end-point temperatures. Meat Science, 84(1), 46-53. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2009.08.016
Šedík, P., Kňazovická, V., Horská, E. y Kačániová, M. (2018). Consumer sensory evaluation of honey across age cohorts in Slovakia. Potravinarstvo Slovak Journal of Food Science, 12(1), 673-679. https://doi.org/10.5219/938
Siegmund, B., Urdl, K., Jurek, A. y Leitner, E. (2017). “More than honey”: Investigation on volatiles from monovarietal honeys using new analytical and sensory approaches. Journal of Agriculture and Food Chemistry, 66, 2432–2442. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.6b05009
Starowicz, M., Lamparski G., Ostaszyk A. y Szmatowicz B. (2021). Quality evaluation of polish honey: On-line survey, sensory study, and consumer acceptance. Journal of Sensory Studies, 36(4), e12661. https://doi.org/10.1111/joss.12661
Stolzenbach, S., Bredie, W. L. P., Christensen, R. H. B. y Byrne, D.V. (2013). Impact of product information and repeated exposure on consumer liking, sensory perception and concept associations of local apple juice. Food Research International, 52(1), 91-98. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2013.02.018
Światowy, G. (2006). ZachowaniaKonsumentów: DeterminantyOrazMetodyPoznania I Kształtowania. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
Tahir, H. E., Xiaobo, Z., Xiaowei, H., Jiyong, S., y Mariodb, A. A. (2016). Discrimination of honeys using colorimetric sensor arrays, sensory analysis and gas chromatography techniques. Food Chemistry, 206, 37–43. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2016.03.032
Thrasivoulou, A. (2000). An evaluation of consumer’s preferences on honey quality. Apiacta, 35, 121–125.
Urquiza Jozami, G., Berges, M., Casellas, K., De Greef, G., Gil, J. M. y Liseras, N. (2019). Preferencias del consumidor y canales cortos de comercialización de miel en Mar del Plata. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA).
Van Kleef, E., Van Trijp, H. C. M. y Luning, P. (2006). Internal versus external preference analysis: An exploratory study on end-user evaluation. Food Quality and Preference, 17, 387-399. https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2005.05.001
Van Wassenhove, V. (2013). Speech through ears and eyes: interfacing the senses with the supramodal brain. Frontiers in Psychology 4, 388. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00388
Vivanco, M. (1999). Análisis estadístico multivariable, teoría y práctica. Editorial Universitaria.
Worch, T. (2012). The Ideal Profile Analysis: From the validation to the statistical analysis of Ideal Profile data. PhD document, Universidad Europea de Bretaña.
Young, N., Drake, M., Lopetcharat, K. y McDaniel, M. R. (2004). Preference Mapping of Cheddar Cheese with Varying Maturity Levels. Journal of Dairy Science, 87(1), 9-11. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(04)73136-7