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Efectos de la ceguera y la anosmia en la discriminación auditiva de la
temperatura y la carbonatación de líquidos
Resumen
Nuestra experiencia del mundo que nos rodea es multisensorial. Aunque la visión se considera el sentido (espacial)
dominante, cada vez se presta más atención a la importancia de las señales auditivas en el comportamiento cotidiano. Se
ha demostrado que los sonidos asociados a la preparación y el consumo de alimentos y bebidas desempeñan un papel
importante en la percepción hedónica. Sin embargo, poco se sabe sobre la medida en que las señales auditivas influyen
en el comportamiento de las personas ciegas o anósmicas. En ausencia de visión, es probable que se preste más atención
a los sonidos asociados a determinados alimentos o bebidas, con el fin de evaluar sus cualidades sensoriales (por
ejemplo, su frescura) y ayudar a orientar su preparación. Los sonidos de los productos pueden compensar la falta de
percepción del aroma en la anosmia. Abordamos estas hipótesis estudiando una muestra de 401 participantes, de los
cuales 101 eran anósmicos y 101 ciegos. Incluimos dos grupos de control respectivos con modalidades sensoriales
plenamente funcionales (videntes: n = 99 y normósmicos: n = 100). A todos los participantes se les pidió que indicaran
la temperatura y la carbonatación de las bebidas basándose únicamente en señales auditivas. Los resultados del estudio
indican que las señales auditivas son especialmente importantes para la evaluación de la temperatura de las bebidas en
personas ciegas y de la carbonatación en individuos anósmicos. Es probable que estas capacidades supranormales se
desarrollen con fines adaptativos. El presente estudio complementa el debate sobre la compensación sensorial en la
ceguera, pero es uno de los pocos que demuestra esta capacidad en un contexto práctico y cotidiano de una tarea
altamente ecológica. tarea altamente ecológica.
1. Introducción
Nuestra experiencia del entorno que nos rodea es multisensorial. Sin embargo, la opinión predominante es que la vista
es el sentido (espacial) dominante, que a menudo calibra la entrada de otras modalidades (Hutmacher, 2019; Lewald,
2002; Spence, 2018; Zwiers et al., 2001). Sin embargo, la evidencia emergente también apunta a la importancia de la
audición en una variedad de situaciones cotidianas, incluidas las evaluaciones de alimentos y bebidas. La información
auditiva desempeña un papel clave tanto en el ruido de fondo (Mathiesen et al., 2022; Motoki et al., 2022; Peng-Li et al.,
2022; Spence, 2014) como en las propiedades sónicas de los alimentos y bebidas que pueden ayudar a conformar las
expectativas y evaluaciones hedónicas de los consumidores (Spence, 2012, 2015; Spence y Wang, 2017). Los
consumidores no entrenados son capaces de discriminar los sonidos de las bebidas calientes y frías que se sirven a un
nivel significativamente mejor que el azar, aunque no sean¿ necesariamente conscientes de que son capaces de hacerlo
(Velasco et al., 2013). La capacidad de "oír la temperatura" puede surgir durante el desarrollo infantil. Los niños pueden
aprender perceptivamente las correspondencias intermodales (Chow et al., 2016; Nava et al., 2016). A partir de los 7
años, los niños pueden distinguir con precisión el agua fría del agua caliente basándose únicamente en señales acústicas,
mientras que los niños más pequeños no muestran esta capacidad (Agrawal y Schachner, 2022). Además, las señales
auditivas también permiten diferenciar las bebidas con distintos niveles de carbonatación. El agua mineral, el prosecco y
el champán pueden distinguirse entre sí a un nivel significativamente mejor que el azar por parte de consumidores
entrenados y no entrenados únicamente en función del sonido que emiten al verterse en una copa de flauta (Spence y
Wang, 2015; véase también Zampini y Spence, 2005). El papel clave de la percepción auditiva en la experiencia
quimiosensorial ha quedado demostrado en aquellos estudios en los que se ha comprobado que los individuos sordos
presentan umbrales gustativos significativamente más altos y una menor afición al sabor en comparación con sus
controles oyentes y los individuos ciegos (Olesz- kiewicz et al., 2023).
Nuestra comprensión del papel de la audición a la hora de influir en la experiencia quimiosensorial es limitada y pasa
por alto el papel que podría desempeñar la compensación sensorial a la hora de atribuir un mayor significado a las
señales auditivas relacionadas específicamente con la experiencia quimiosensorial. Normalmente, utilizamos las cinco
modalidades sensoriales clásicas (y más) para interactuar con el mundo que nos rodea, aunque algunas personas que
experimentan una pérdida sensorial pueden desarrollar capacidades sensoriales supranormales en los dominios intactos
para compensar la modalidad que falta (Glick y Sharma, 2017; Voss et al., 2010). La compensación sensorial puede
deberse a la redistribución de los recursos atencionales, a los efectos beneficiosos del aumento de la práctica de un
sentido concreto (Münte et al., 2001; Saito et al., 2006), y/o a la reorganización neural seguida de la mejora general de
los sentidos intactos (Gougoux et al., 2005; Striem Amit et al., 2011). Todos ellos pueden conducir a una mayor
sensibilidad relacionada con la exposición (Gagnon et al., 2014). Se ha informado de un rendimiento auditivo
supranormal en aquellos individuos con pérdida de visión para tareas específicas como el procesamiento espacial
(Doucet et al., 2005; Lessard et al., 1998; Nilsson & Schenkman, 2016; Roder ̈ et al., 1999; Voss et al., 2004), tareas de
discriminación y categorización de tonos (Kupers & Ptito, 2014), memoria auditiva episódica (Roder ̈ et al., 2001),
memoria verbal (Amedi et al., 2003) y procesamiento y memorización de sonidos ambientales (Roder ̈ & Rosler, ̈ 2003).
También se sabe que los individuos con ceguera congénita reaccionan más rápidamente a objetivos espaciales no
visuales (es decir, auditivos y táctiles) (Collignon et al., 2006; Collignon & de Voider, 2009). Por el contrario, los
individuos con ceguera tardía suelen tener menos éxito a la hora de compensar la falta de visión en tareas auditivas (Wan
et al., 2010). A pesar de las pruebas convincentes de las habilidades auditivas supranormales en individuos ciegos, se
han realizado pocas investigaciones para aplicarlas a situaciones prácticas, como la evaluación de alimentos o bebidas.
Sin embargo, es plausible que los individuos con ceguera utilicen sus habilidades auditivas específicas al evaluar
alimentos o bebidas y presten más atención a los sonidos al tomar decisiones sobre ellos. La discriminación auditiva de
bebidas frías y calientes puede ser importante para orientarse en el entorno y evitar quemarse con una bebida caliente,
por ejemplo. Las propiedades físicas de los líquidos, como la viscosidad y el calor específico, determinan la absorción
del sonido (Parthasarathy y Chhapgar, 1955), lo que hace que las bebidas suenen de forma diferente a distintas
temperaturas. Los ciegos superan a los videntes en tareas de discriminación y categorización de tonos, por lo que es
plausible que puedan "oír mejor la temperatura". De ser cierto, esto ayudaría a abrir nuevas consideraciones sobre el
diseño de aquellos productos y experiencias que puedan adaptarse a las personas ciegas.
Mientras que la ceguera provoca un aumento del procesamiento auditivo y el reclutamiento del córtex occipital en el
procesamiento del sonido, no se ha descubierto que la anosmia, la pérdida de la funcionalidad del olfato, afecte
directamente a ninguno de los sentidos espaciales (visión, audición o tacto). Además, dada la aparente falta de ventaja
de las personas ciegas sobre las videntes en tareas olfativas (para una revisión y metaanálisis, véase Sorokowska et al.,
2019), hay poca o ninguna evidencia de plasticidad intermodal entre las modalidades espaciales (visión, audición y
tacto) y quimiosensoriales (Gagnon et al., 2014), a excepción de la alteración del gusto y la percepción hedónica del
gusto en personas sordas (Oleszkiewicz et al., 2023). Sin embargo, los individuos anósmicos pueden estar más atentos a
las señales auditivas que transmiten información sobre las propiedades de las bebidas, para compensar la falta de
percepción del aroma y enriquecer su experiencia quimiosensorial a través de la entrada visual, auditiva y/o táctil
(Pascua et al., 2013; van Eck & Stieger, 2020). De hecho, los individuos anósmicos prestan más atención a la textura de
los alimentos, lo que implica estimulación trigeminal, táctil y auditiva (de Graaf, 2020; Frasnelli & Hummel, 2007;
Høier et al., 2021; Joyner (Melito), 2018; Laguna et al., 2021), pero sigue sin conocerse hasta qué punto pueden utilizar
claves auditivas para evaluar las cualidades de los alimentos y las bebidas. Es importante destacar que, hasta la fecha,
los investigadores han prestado poca atención al papel de las señales auditivas generadas durante la fase de preparación
(p. ej., sonidos de envasado y vertido) en aquellos individuos con privación sensorial, que pueden confiar en estas
señales en mayor medida en comparación con los individuos sin deficiencias sensoriales. Las suposiciones anteriores
sobre el procesamiento mejorado y el significado elevado que se atribuye a las señales auditivas en la evaluación
alimentaria de individuos con ceguera o anosmia no se han abordado empíricamente. Por lo tanto, examinamos la
precisión de la discriminación auditiva de la temperatura y la carbonatación en participantes ciegos y anósmicos y
comparamos sus respuestas con los respectivos grupos de control. La carbonatación se operacionalizó en términos del
tamaño de las burbujas (denominado burbujeo) y de la espuma que se forma en la superficie de las bebidas carbonatadas
durante el vertido (denominada espumosidad). Se ha demostrado que ambas dimensiones de la carbonatación pueden ser
discriminadas por los consumidores (Spence y Wang, 2015). Para superar las advertencias de muchos informes
anteriores, este estudio incluye una amplia muestra de personas con ceguera y anosmia.
2. Materiales y métodos
2.1. Participantes
Un total de 401 participantes tomaron parte en este estudio. La normosmia en la muestra de control se determinó
mediante la obtención de 30,75 o más puntos TDI en la prueba Sniffin' Sticks, de un total de 48 puntos posibles. Se
diagnosticó anosmia en 99 individuos cuya puntuación TDI en el test Sniffin' Sticks fue ≤ 16 puntos según los datos
normativos (Oleszkiewicz et al., 2019) y los dos pacientes restantes presentaron hiposmia profunda (18 y 16,25 puntos
TDI en el test Sniffin' Sticks). Las etiologías de la disfunción olfativa fueron las siguientes: idiopática (n = 37),
postinfecciosa (n = 26), postraumática (n = 19), desconocida (n = 7), sinonasal (n = 7), exposición a toxinas (n = 3) o
congénita (n = 2). Hubo proporciones similares de género en los grupos de anosmia y normosmia χ2 (1) = 0,23, p =,63,
y los grupos eran de edad similar, t(200) = 0,57, p =,57, d = 14. Ciento un participantes con ceguera fueron
categorizados como ciegos precoces si habían perdido la vista antes de alcanzar los dos años de edad y si la perdieron
más tarde en la vida, fueron categorizados como ciegos tardíos (Rombaux et al., 2010). Presentaban una sensibilidad a la
luz de marginal (n = 49) a nula (n = 52), y ninguno de los participantes ciegos o controles videntes declararon padecer
enfermedades diabéticas, neurológicas o psiquiátricas. El grupo de control estaba formado por personas sin problemas
de visión. Había ligeramente más mujeres videntes que mujeres con ceguera, χ2 (1) = 14,3, p <,001, y los participantes
con ceguera eran ligeramente mayores (M = 35,8 ± 1 año) que sus controles videntes (M = 31,8 ± 1 año), t(199) = 8, p
<,001. Véase el resumen en la Tabla 1.
2.2. Muestras de grabación
Los estímulos auditivos consistieron en siete sonidos en total, cuatro sonidos para la tarea de discriminación de la
temperatura y tres sonidos para la tarea de discriminación de la carbonatación. Dos de los sonidos de temperatura
consistían en verter agua fría y caliente en un vaso. El agua fría recién sacada del frigorífico se vertió a una temperatura
de 6-8 ◦C, mientras que el agua caliente tenía una temperatura de 82-84 ◦C. Se vertió un volumen de 200 ml de líquido
en cada recipiente desde una altura de 10 cm desde una jarra medidora de plástico a un caudal de 40 ml/s. A
continuación se modificaron las dos grabaciones sonoras cambiando la ecualización (EQ) de los sonidos; utilizando
ajustes opuestos para cada sonido. La ecualización del sonido caliente se aumentó en torno a 200 Hz y se redujo en
torno a 5-6 kHz. La ecualización del sonido frío se redujo en torno a 200 Hz y se aumentó en torno a 5-6 kHz. Los dos
sonidos de vertido originales se modificaron para amplificar la diferencia de sonido obteniendo un sonido
supuestamente "más caliente" y "más frío", y para evaluar si la percepción de frío o calor de las personas cambiaría en
función de la modificación de las cualidades sónicas de las grabaciones originales. Además, se grabaron tres sonidos
originales para la tarea de discriminación de la carbonatación. Se trataba de los sonidos del agua con gas San Pellegrino
(Bérgamo, Italia), el prosecco Pisani (Venetto, Italia) y el champán Tattinger NV (Reims, Francia), cada uno de ellos
vertido en una flauta de champán. Todas las grabaciones originales se realizaron con un micrófono de cañón direccional
Sennheiser 416 (Wennebostel, Alemania) situado a 25 cm de los recipientes. de las copas.
Tabla 1
Características demográficas básicas de los participantes.
n
Mage (SD) [años]
% mujeres
Anósmica
101
56.6( 14.2)
51
Normosómico
100
56.2 (14.1)
52.2
Ceguera precoz
50
31.5 (8.2)
45.1
Ciego tardío
51
40 (9.9)
47.2
Vidente
99
31.8 (10.1)
55
2.3. Procedimiento
Las pruebas se realizaron de forma individual. Utilizaron auriculares profesionales Sennheiser HD-280 para escuchar
los sonidos. Se sentaron cómodamente frente a una pantalla y el experimentador inició el software designado en el
ordenador. Los participantes reproducían ellos mismos dos grabaciones en el orden en que se presentaban en la
pantalla y luego respondían a preguntas relativas a las cualidades relativas de los líquidos grabados (véanse los detalles
más adelante). La sesión completa no superó los 10 minutos de duración, y el orden de las tareas fue aleatorio.
2.3.1. Tarea 1. Discriminación de la temperatura Discriminación de la temperatura
Cada vez, se mostraban al participante dos grabaciones mostrando uno de los siguientes pares: caliente-caliente,
caliente-frío, frío-frío en un orden aleatorio. La tarea del participante consistía en determinar cuál de los dos tenía una
temperatura más alta y cómo de grande parecía ser la diferencia de temperatura utilizando una escala tipo Likert de 6
puntos: [1] El líquido 1 tiene una temperatura mucho más alta que el líquido 2; [2] El líquido 1 tiene una temperatura
más alta que el líquido 2; [3] El líquido 1 tiene una temperatura algo más alta que el líquido 2; [4] El líquido 2 tiene
una temperatura algo más alta que el líquido 1; [5] El líquido 2 tiene una temperatura más alta que el líquido 1; [6] El
líquido 2 tiene una temperatura mucho más alta que el líquido 1. Cada participante comparó ocho pares de líquidos
elegidos al azar por el programa informático. Las respuestas se recodificaron de forma que las puntuaciones crecientes
representaran un aumento de la temperatura (es decir, que los participantes estuvieran en lo cierto y seguros).
2.3.2. Tarea 2: Discriminación de la carbonatación
Los iconos asociados a las dos grabaciones aparecían en la pantalla y se pedía al participante que las escuchara. Cada
grabación era un sonido de agua mineral, prosecco o champán vertido en un vaso. El programa elegía al azar dos
grabaciones (de un total de tres) y se las presentaba al participante en un orden aleatorio. El participante reproducía las
grabaciones en el orden indicado. A continuación, respondía a dos preguntas comparando las grabaciones entre sí. Las
dos preguntas comparaban la carbonatación relativa de dos líquidos con la escala Likert de 6 puntos: [1] El líquido 1 es
mucho más espumoso/burbujeante que el líquido 2; 2] El líquido 1 es más espumoso/burbujeante que el líquido 2; 3]
El líquido 1 es algo más espumoso/burbujeante que el líquido 2; 4] El líquido 2 es algo más espumoso/burbujeante que
el líquido 1; 5] El líquido 2 es más espumoso/burbujeante que el líquido 1; [6] El líquido 2 es mucho más
espumoso/burbujeante que el líquido 1. El agua mineral se caracteriza por unas burbujas más grandes y "chasqueantes"
y una espuma mínima para amortiguar el sonido del "chasquido", mientras que el champán se caracteriza por unas
burbujas pequeñas y silenciosas cubiertas de espuma que se forma durante el vertido. El Prosecco se sitúa entre estas
dos características. Cada participante comparó ocho pares de líquidos elegidos al azar por el programa informático.
Las respuestas se registraron de forma que el aumento de la puntuación representara el aumento de la espuma
(champán - prosecco - agua mineral), mientras que el orden inverso se aplicaba al tamaño de las burbujas (bubbliness).
2.4. Análisis estadísticos
Los datos se analizaron con el programa informático IBM SPSS versión 27 (IBM Corp. Released 2020, Armonk, NY:
IBM Corp) con el nivel de significación fijado en α = 0,05. Se construyeron modelos lineales mixtos con estimación de
verosimilitud restringida para examinar el efecto fijo del estado sensorial y el par de líquidos comparados sobre las
estimaciones de la diferencia relativa en (1) temperatura, (2) espumosidad, y (3) burbujeo, por separado para la
comparación entre (a) individuos anósmicos y normósmicos, y (b) individuos ciegos y videntes, resultando en un total
de seis modelos lineales mixtos. Se permitió que las pendientes variaran en función de cada participante, asumiendo su
diferente experiencia sensorial. Cada modelo incluía el sexo como covariable fija. Los datos pueden solicitarse al autor
correspondiente previa solicitud.
3. Resultados
3.1. Discriminación de la temperatura
No hubo diferencias significativas en la precisión de la discriminación de la temperatura entre individuos con anosmia
y normosmia, F (1,193) = 0,29, p =,59. Se observó un efecto de interacción significativo entre el estado sensorial y el
par de líquidos comparados, F (1,1666) = 3,93, p =,020. Los individuos con normosmia superaron a los que padecían
anosmia a la hora de discriminar un líquido caliente de uno frío (p =,02, diferencia media = 0,2 puntos; Fig. 1a), lo que
sugiere que los déficits en la percepción quimiosensorial no mejoran la capacidad de "oír" la temperatura de los
líquidos que se vierten en un vaso y la certeza del juicio. De hecho, los participantes con normosmia superaron a los
que padecían anosmia a la hora de discriminar un líquido caliente de uno frío. No se observaron diferencias entre los
individuos con normosmia y anosmia a la hora de distinguir los sonidos fríos de los fríos y los calientes de los
calientes (Fig. 1a). El sexo no fue una covariable significativa (p = 0,96). Tanto los efectos fijos como los aleatorios
explicaron aproximadamente el 19% de la variabilidad en la precisión de la discriminación de la temperatura (R2
condicional = 0,19). Los participantes videntes fueron menos precisos a la hora de discriminar líquidos de diferentes
temperaturas que los ciegos precoces (p = 0,03) y los ciegos tardíos (p = 0,03), F(2,193) = 3,67, p = 0,03. Sin embargo,
esta desventaja no fue significativa. Sin embargo, esta desventaja se vio moderada por las temperaturas comparadas,
F(4,1629) = 2,70, p =,03. Cuando se discriminó el líquido más caliente del líquido caliente, los participantes ciegos
tardíos fueron significativamente más precisos que los videntes (p =,013) y marginalmente más precisos que los ciegos
precoces (p =,064). Cuando se distinguía entre un líquido caliente y uno frío, los participantes ciegos precoces eran
marginalmente más precisos que los controles videntes (p = 0,062). Por último, la comparación entre bebidas frías y
más frías no arrojó diferencias entre los grupos. Véase la Fig. 1b para la distribución exacta de las evaluaciones. El
modelo explicaba el 30% de la variabilidad en la precisión de la discriminación de la temperatura, como indica el valor
R2= 0.30.
Fig. 1. Distribución de las puntuaciones en la tarea de discriminación de la temperatura comparando individuos con
anosmia con el respectivo grupo de control (A) e individuos con ceguera precoz y tardía con el respectivo grupo de
control (B). Nota: Los siguientes signos describen la dirección y la certeza relativa de la diferencia de temperatura:
≫>≫ - tiene una temperatura mucho mayor; >> - tiene una temperatura mayor; > - tiene una temperatura algo mayor
(véase la leyenda inferior); ** - p <,01; * - p <,05; † - p <,10. El color rojo denota respuestas correctas y el gradiente
denota certeza.
3.2. Discriminación de la espuma
No observamos ningún efecto de la anosmia o la ceguera sobre la discriminación de la espuma (todos los ps < 0,05),
aunque ambos modelos mostraron de forma consistente que el agua mineral y el champán eran significativamente más
fáciles de discriminar entre sí que los otros dos pares de sonidos y que el agua mineral y el prosecco también eran más
fáciles de discriminar entre sí que el prosecco y el champán (todos los ps < 0,035; véase la Fig. 2ab). No hubo otros
efectos principales o de interacción significativos (todos los ps > 0,21). El R2 condicional indicó que los modelos que
analizaban los efectos de la anosmia y la ceguera explicaban el 25% y el 29% de la varianza, respectivamente.
Fig. 2. Distribución de las puntuaciones en la tarea de discriminación de la espuma comparando individuos con
anosmia con el grupo de control respectivo (A) e individuos con ceguera precoz y tardía con el grupo de control
respectivo (B). Nota: Los siguientes signos describen la dirección y la certeza relativa de la diferencia en la
espumosidad ≫>≫ - es mucho más espumosa; >> - es más espumosa; > - es algo más espumosa; *** - p <.001; ** p <.01; † - p <.10. El color verde denota respuestas correctas y el gradiente denota certeza.
3.3. Discriminación de la burbuja
Los individuos anósmicos fueron sistemáticamente más precisos a la hora de discriminar los líquidos más burbujeantes
de los menos burbujeantes, independientemente de la calidad de los líquidos comparados (pares), F(1,203) = 4,8, p
=,03. Esta ventaja se aplicó especialmente a las comparaciones entre prosecco y champán (p = 0,031) y fue marginal
para la comparación agua mineral y prosecco (p = 0,06, Fig. 3a). No hubo otros efectos principales o de interacción
significativos (ps > 0,48). La proporción de varianza total explicada para este modelo fue del 36%, como indica el R2
condicional.
La ceguera precoz dio lugar a una ventaja en la audición de la carbonatación, F (1,1614) = 3,77, p =,005. Los
participantes videntes fueron menos precisos y menos seguros al discriminar la carbonatación del agua mineral de
Champagne que los ciegos precoces (p =,007) y marginalmente menos avanzados que los ciegos tardíos (p =,068). Los
invidentes precoces superaron ligeramente a los invidentes tardíos (pero no a los videntes) a la hora de distinguir el
burbujeo del prosecco y el champán (p = 0,086, Fig. 3b). La proporción de varianza explicada fue relativamente alta,
como indica el valor R2 condicional = 0,28.
Fig. 3. Distribución de las puntuaciones en la tarea de discriminación de burbujeo comparando individuos con anosmia
con el respectivo grupo de control (A) e individuos con ceguera precoz y tardía con el respectivo grupo de control (B).
Nota: Los siguientes signos describen la dirección y la certeza relativa de la diferencia en el burbujeo ≫>≫ - es mucho
más burbujeante; >> - es más burbujeante; > - es algo más burbujeante; ** - p <.01; † - p <.10. El color amarillo denota
respuestas correctas y el gradiente denota certeza.
4. Discusión
Los resultados del estudio que aquí se presenta apuntan a efectos compensatorios en la ceguera y la anosmia cuando se
utilizan claves auditivas para discriminar el sonido de bebidas de distinta temperatura y tipos de carbonatación. Los
individuos ciegos fueron más precisos que los controles videntes a la hora de discriminar las bebidas en función de la
temperatura escuchada. No se observó ningún efecto compensatorio entre los individuos anósmicos, ya que su precisión
no difería de la de los individuos normósmicos (excepto en el caso del par frío-caliente, en el que los individuos
normósmicos eran más precisos y certeros a la hora de indicar qué bebida tenía mayor temperatura). Los resultados del
presente estudio no arrojaron efectos significativos con respecto a la percepción auditiva de la espumosidad, sino que
demostraron que las grabaciones de las bebidas seleccionadas constituían una tarea difícil para algunos de los
participantes. La dificultad de la tarea puede reflejar su beneficio adaptativo: mientras que "oír la temperatura" puede
evitar quemarse las manos al agarrar un vaso con un líquido caliente, "oír la carbonatación" tiene escaso valor protector.
Curiosamente, se observaron efectos compensatorios en los grupos con discapacidad sensorial en lo que respecta a oír lo
burbujeantes que estaban las bebidas. Tanto los individuos con ceguera como los que padecían anosmia eran más
precisos y estaban más seguros de sus juicios que los respectivos grupos de control, que incluían individuos videntes y
normosmáticos.
Los resultados de la presente investigación concuerdan con estudios anteriores que han demostrado un procesamiento
auditivo mejorado en individuos ciegos (Doucet et al., 2005; Frasnelli et al., 2011; Gougoux et al., 2005; Karnekull ̈ et
al., 2016; Lessard et al., 1998; Lewald, 2002; Nilsson & Schenkman, 2016; Roder ̈ et al., 1999; Roder ̈ & Rosler, ̈ 2003;
Voss et al., 2004) y respalda aún más dicha conclusión al presentar el mecanismo compensatorio en una amplia muestra
de individuos con discapacidad sensorial. Además, el estudio examina la compensación sensorial en un contexto más
práctico, relativamente fácil de relacionar con las actividades cotidianas de los participantes. Es importante destacar que
el presente estudio demuestra que el mecanismo compensatorio no es sencillo ni obvio y no depende del inicio de la
ceguera. Dependiendo de la temperatura de las bebidas, los participantes ciegos tempranos o tardíos fueron más precisos
y más seguros en sus juicios. Cuando se discriminó la bebida caliente de la fría, los ciegos precoces fueron
significativamente mejores que los ciegos tardíos o los videntes, pero cuando se discriminó la caliente de la más
caliente, fueron los ciegos tardíos los que sobresalieron en la tarea.
La hipótesis relativa a un mecanismo compensatorio atencional en individuos con anosmia obtuvo un apoyo mixto.
Aunque se observó un efecto menor en la dirección opuesta en la tarea de discriminación de la temperatura cuando se
presentaron las bebidas frías y calientes, los individuos con anosmia superaron sistemáticamente a los individuos con
normosmia en la precisión de la discriminación de la burbuja. Estas observaciones concuerdan parcialmente con la
noción de que la textura, que estimula las sensaciones físicas en la boca, es importante para los individuos cuya
percepción del aroma está alterada (de Graaf, 2020; Frasnelli & Hummel, 2007; Høier et al., 2021; Joyner (Melito),
2018; Laguna et al., 2021). Las burbujas contienen CO2, un gas inodoro conocido como estimulante del trigémino
(Carlson et al., 2013; Chevy & Klingler, 2014; Frohlich, ► 1851; Oleszkiewicz et al., 2018) que apoya la idea de que la
activación del trigémino puede ser una parte importante de la experiencia alimentaria en la anosmia. No observamos
efectos análogos para la espumosidad de las bebidas, lo que sugiere que las cualidades de textura pueden tener un
impacto diferente en la percepción de los alimentos en la pérdida sensorial. Aunque investigaciones previas sugieren que
las personas no son conscientes de que son capaces de oír la temperatura de una bebida (Velasco et al., 2013), a la luz de
investigaciones anteriores (Spence & Wang, 2015; Zampini & Spence, 2005) y de las pruebas actuales, en realidad
pueden hacerlo con una precisión y una confianza considerables que pueden incluso aumentar en caso de ceguera. No
medimos las autocreencias de las personas ciegas, pero los resultados observados se corresponden con informes
anteriores que señalan las opiniones infladas sobre su propio rendimiento sensorial en el dominio auditivo, presentadas
por individuos ciegos y controles videntes (Pieniak et al., 2021). Tanto las personas que experimentan una pérdida
sensorial como las personas sanas que consideran el rendimiento sensorial de los discapacitados sensoriales, comparten
la creencia de que la discapacidad sensorial conduce automáticamente a un aumento del rendimiento de los sentidos
intactos. Aunque la compensación sensorial no es un proceso automático ni directo, en el caso del presente estudio
demostramos que esta convicción adaptativa se mantiene en algunas actividades cotidianas, que las personas suelen
entrenar con regularidad. Existen varias advertencias potenciales asociadas al presente estudio que merece la pena
comentar para perfeccionar futuros intentos centrados en explorar el papel de las señales auditivas en la evaluación de la
comida y la bebida. Los pares de bebidas que utilizamos no eran igual de difíciles de discriminar en términos de
temperatura o espumosidad. El par de estímulos frío frente a más frío resultó aparentemente más confuso para todos los
participantes que los dos pares caliente frente a frío o caliente frente a más caliente. Podría deberse a que la gente tenía
problemas para referirse a la representación auditiva de tales características, o bien a que las grabaciones eran
demasiado similares entre sí. Podría darse el caso de que la sola manipulación del ecualizador para transformar la
grabación "fría" en "más fría" y la grabación "caliente" en "más caliente" no consiguiera que estos dos sonidos
modificados en laboratorio sonaran naturales. Los sonidos "más fríos" y "más calientes" ajustados no se encuentran en la
naturaleza. Aunque nuestro objetivo era amplificar la diferencia de sonido entre el frío y el calor, es posible que los
participantes tuvieran poca experiencia en oír el sonido de un líquido a temperaturas < 6-8 ◦C o > 82-84 ◦C. Sin
embargo, al reflejar esta dificultad, nuestros resultados abogan por la exactitud de la representación auditiva de las
bebidas líquidas por parte de los participantes en un rango de temperatura físicamente posible y no más allá, sugiriendo
por tanto que la asociación sonido-temperatura se basa en la experiencia de la vida real y no en el aprendizaje asociativo.
En el futuro, las grabaciones podrían someterse a pruebas preliminares para examinar en qué medida la manipulación de
las propiedades sónicas ha "elevado/reducido" la temperatura/carbonatación putativa. El champán y el pro-secco fueron
los pares más difíciles de discriminar en términos de espumosidad, independientemente de la discapacidad sensorial. La
diferencia de espumabilidad entre estas dos bebidas es muy sutil y probablemente requiere una experiencia previa, que
no controlamos en el presente estudio.
Las grabaciones presentadas a los participantes eran sonidos de marcas concretas de champán, prosecco y agua mineral,
pero hay una gran variedad de estos productos disponibles en el mercado y todos ellos pueden diferir en sus
características auditivas. Por lo tanto, es probable que la percepción auditiva de los alimentos o bebidas varíe entre los
individuos que consumen diferentes marcas y el presente estudio no lo recoge. Aunque decidimos no comparar
directamente a los individuos con anosmia con los individuos con ceguera debido a la profunda diferencia en la
naturaleza de su discapacidad sensorial, en la Fig. 1 se puede leer claramente que la tarea de la espuma era mucho más
difícil para los individuos con anosmia y su grupo de control en comparación con los individuos con ceguera y sus
controles videntes. Por lo tanto, nuestro estudio, que incluye a ambos grupos con deficiencias sensoriales, sienta las
bases para investigaciones más específicas centradas en muestras más homogéneas. Por último, algunos de los efectos
analizados sólo alcanzaron marginalmente el nivel convencional de significación estadística (α = 0,05). Esto, unido a la
gran muestra de que consta este estudio, impone la conclusión de que los efectos señalados son más bien pequeños. Por
otra parte, las pistas auditivas en las que se basaron los participantes en el estudio eran muy sutiles, pero revelaron
algunos mecanismos de compensación sensorial. Por lo tanto, cabe suponer que unas diferencias sonoras más
pronunciadas pueden orientar más claramente las decisiones de consumo de las personas con déficits visuales y
olfativos.
5. Conclusión
Los resultados del presente estudio demuestran que las señales auditivas son especialmente importantes para la
evaluación de la temperatura de las bebidas en personas ciegas y del burbujeo en individuos anósmicos. Es probable que
la mayor precisión en "oír la temperatura" se desarrolle con fines adaptativos. Las personas ciegas son más conscientes
de la temperatura de la bebida, mientras que es probable que los individuos con anosmia busquen una estimulación
trigeminal adicional en ausencia de percepción del aroma.
Comparación de Pivot Profile, CATA y Pivot-CATA para el perfil sensorial del café
negro instantáneo
Abstract
La elaboración de perfiles sensoriales es una de las principales técnicas utilizadas para
caracterizar productos en la industria alimentaria. Los métodos descriptivos rápidos basados
en el consumidor, como Check-All That-Apply (CATA) y Pivot Profile (PP), se prefieren
ampliamente a los métodos clásicos. En esta investigación, se aplicó y validó el relativamente
nuevo método sensorial combinado Pivot-CATA utilizando preguntas PP y CATA con
muestras de café negro instantáneo. Tres grupos de evaluadores sin formación realizaron
pruebas PP, CATA y Pivot-CATA sobre muestras de café instantáneo de forma independiente.
Se recopilaron, analizaron y compararon los datos de los tres métodos sensoriales aplicando
análisis de correspondencias, mapas sensoriales, elipses de confianza y aplicaciones
prácticas. Los resultados mostraron que Pivot-CATA presentaba espacios y mapas sensoriales
similares a PP (RV = 0,890) y CATA (RV = 0,919). Las elipses de confianza de Pivot-CATA
fueron las menos solapadas y las más pequeñas. Las ventajas prácticas de Pivot-CATA
incluyen un tiempo de recogida de datos más corto, cuestionarios más fáciles de seguir en
comparación con PP y perfiles sensoriales más detallados para productos similares en
contraste con CATA. Así pues, Pivot-CATA ha demostrado ser un método prometedor para
futuras investigaciones, al combinar las ventajas de los métodos PP y CATA en la
caracterización de las propiedades sensoriales de los productos. Esta investigación también
orienta futuras validaciones y aplicaciones de Pivot-CATA en diferentes categorías de
productos alimentarios, contribuyendo así al control de calidad de estos productos y a su
desarrollo en la industria alimentaria.
Introducción
El café, un importante producto agrícola mundial, está disponible comercialmente en tres
formas, a saber, granos tostados enteros, granos tostados molidos y como polvo higroscópico
soluble, de los cuales este último se comercializa como café instantáneo o bebida lista para
beber (Stokes et al., 2016). El valor de mercado del café asciende a unos 15 100 millones de
USD y se prevé que crezca anualmente (Mahmud, Shellie y Keast, 2020; Seninde y
Chambers, 2020). La calidad de un producto de café depende de factores complejos que
incluyen el origen genético, la altitud, la latitud, el clima local, la agricultura, las prácticas
agronómicas, la cultura del café, la salud de las plantas, la calidad de los cultivos, las
especies, el control del beneficio, la cosecha, las condiciones de almacenamiento, el tostado
del grano, la molienda, así como los procesos de preparación de la bebida (Jaimes et al.,
2015). El aroma y el sabor son atributos destacados de la calidad del café que son
fundamentales para lograr la aceptación de los consumidores (Bhumiratana et al., 2011). Las
percepciones y tendencias de los consumidores son aspectos importantes de la investigación
de mercados y marketing, que constituyen los principales insumos en los procesos de mejora
de productos y desarrollo de nuevos productos (Stancu et al., 2022). El análisis descriptivo
(AD) es una técnica destacada para determinar el perfil sensorial de los productos, ya que
proporciona resultados más detallados e imparciales que otros métodos (Moussaoui & Varela,
2010). Sin embargo, la DA suele implicar un proceso costoso y largo que requiere paneles
sensoriales altamente capacitados (Esmerino et al., 2017), que son costosos e inaccesibles
para las empresas y laboratorios más pequeños. Además, los panelistas entrenados o expertos
a menudo generan atributos más específicos que los consumidores pueden no ser capaces de
detectar (Moussaoui & Varela, 2010), y los consumidores que están familiarizados con el
producto tienden a percibir los atributos sensoriales que les atraen (Fernandes et al., 2018).
Por lo tanto, los métodos de perfil sensorial rentables y rápidos basados en las percepciones
de los consumidores se han estudiado y desarrollado ampliamente en la ciencia sensorial (Liu
et al., 2018). Recientemente, las metodologías de elaboración rápida de perfiles sensoriales
que incluyen tareas basadas en el lenguaje verbal [por ejemplo, escalas de intensidad (Cruz et
al., 2013), Check-All-That-Apply (CATA; Hunaefi & Farhan, 2021), método de cuadrícula de
repertorio (RGM; Moussaoui & Varela, 2010), evaluación sensorial emocional (ESM;
Hunaefi & Farhan, 2021), y método de perfil ideal (IPM; Hunaefi & Farhan, 2021)], métodos
basados en la similitud [por ejemplo, mapeo proyectivo o siesta (Esmerino et al., 2017), y
clasificación (Fleming et al., 2015)], métodos basados en la clasificación [por ejemplo, perfil
de destello (FP; Liu et al., 2016)], métodos basados en la calificación [por ejemplo, perfil de
libre elección (FCP; Liu et al., 2018), y calificación de todo lo que se aplica (RATA; Vidal et
al., 2018)], y los métodos basados en productos de referencia [por ejemplo, el
posicionamiento sensorial polarizado (PSP; Fleming et al., 2015), el mapeo proyectivo
polarizado (PPM; Cruz et al., 2013) y el perfil pivotante (PP; Pearson et al., 2020)] se utilizan
ampliamente.
Entre estos métodos sensoriales descriptivos, el Perfil Pivote (PP) es relativamente nuevo y
muy prometedor (Pearson et al., 2020; Thuillier et al., 2015), que ha producido
caracterizaciones sensoriales sólidas, fiables y válidas. Con el PP, después de comparar el
pivote con todas las muestras, los paneles utilizan libremente léxicos relacionados para
describir sus juicios sobre cómo las muestras son "menos" o "más" que el pivote. Esta
metodología se ha utilizado comúnmente en productos alimenticios como el helado (Fonseca
et al., 2016), el yogur griego (Esmerino et al., 2017), el vino (Pearson et al., 2020) y la miel
(Deneulin et al., 2018). Estudios anteriores demostraron que la PP vuelve a requerir
evaluadores bien entrenados para formar paneles de expertos (Brand et al., 2020), lo que
consume mucho tiempo y es costoso, limitando así su popularidad en comparación con otros
métodos. Check-All-That-Apply (CATA) es un método eficaz y cómodo que sólo requiere
que los encuestados marquen las palabras o frases que coinciden con sus sentimientos en
respuesta a un estímulo de producto (Dooley et al., 2010). Este método se ha aplicado a
consumidores no entrenados para categorías de productos alimentarios más amplias, como la
carne de llama (Ramos et al., 2021), el café frío (Heo et al., 2019), el pan integral (Meyners et
al., 2013) y el aceite de oliva (Piochi et al., 2021). Sin embargo, CATA suscita una respuesta
binaria que inhibe la medición directa de la intensidad del atributo sensorial y la comparación
de muestras con perfiles sensoriales similares (Lee et al., 2021).
Una técnica de PP que combina preguntas CATA (Pivot-CATA) utilizando evaluadores no
formados puede superar las limitaciones asociadas tanto a la PP como a la CATA. Sin
embargo, este método combinatorio se ha aplicado y comunicado de forma muy limitada. Un
estudio con bebidas fermentadas a base de suero de leche (Miraballes et al., 2018) aplicó el
método Pivot-CATA utilizando veinte panelistas semientrenados y demostró que los
resultados de este método combinatorio eran muy similares a los obtenidos utilizando PP.
Hasta donde sabemos, ningún estudio ha intentado aplicar este método combinatorio a
bebidas calientes, y no se han reportado estudios de seguimiento que utilicen este método.
Por lo tanto, esta investigación tiene como objetivo evaluar la per- formancia de CATA, PP y
el método combinatorio (Pivot-CATA) en la descripción de las características sensoriales del
café negro instantáneo, utilizando clientes no entrenados como panelistas para realizar todas
las pruebas. Al comparar y demostrar la validez de un método Pivot-CATA menos costoso,
este estudio proporciona una herramienta alternativa y más atractiva desde el punto de vista
comercial para que las empresas de alimentación y bebidas prueban y ajustan las
características sensoriales de sus productos lo más posible a las preferencias de los
consumidores. Como resultado, estos métodos y prácticas mejoradas contribuyen a la
competitividad de las empresas en el mercado mundial al mejorar la optimización de la
calidad de los productos y los procesos de desarrollo de nuevos productos.
2. Material y métodos
2.1. Recogida de muestras
Seis muestras comerciales de café negro instantáneo, incluyendo Caf ́e soluble (CASINO,
París, Francia), nº 144 (UCC, Kobe, Japón), café instantáneo Premium (GRANDOS,
Hamburgo, Alemania), Gold (Nestlé Nespresso S.A., Paudex, Suiza), G7 (Trung Nguyen, Ho
Chi Minh, Vietnam), y Double espresso caf ́e (GRANDOS, Hamburgo, Alemania) fueron
adquiridos y codificados respectivamente como S1, S2, S3, S4, S5, y S6 o P (Tabla 1). Los
cafés negros instantáneos seleccionados como muestras de prueba son los más populares en
el mercado chino (Hu & Lee, 2019). También se informó que los consumidores están
familiarizados con las muestras de café, lo que les ayuda a proporcionar resultados precisos
de percepción sensorial (Fernandes et al., 2018). Además, las muestras de café seleccionadas
tienen diferentes grados de tueste y métodos de procesamiento del polvo con diferentes
características de aroma y sabor (Mahmud et al., 2020), lo que conduce a una variación en los
re- sponsabilidades sensoriales. Todas las muestras se almacenaron en envases sellados a
temperatura ambiente hasta el momento de servirlas.
2.2. Preparación del café negro instantáneo
La consistencia en el uso de tasas y volúmenes de bebida, y el café de dosis relativamente alta
(1,6 g/100 mL) que tiene una mayor intensidad de atributos de café que puede evitar
interacciones visuales-olfativas cruzadas (Labbe et al., 2021), y el agua purificada a través de
un sistema de filtración al preparar bebidas de café pueden proporcionar el sabor original del
café a los consumidores (Won Kang et al., 2022). Además, Adhikari et al. (2019) y Pramudya & Seo (2018a) confirmaron que, en comparación con las condiciones de temperatura
ambiente (25 ◦C), las bebidas de café consumidas a temperaturas calientes (65-70 ◦C) tenían
términos de respuestas emocionales más positivos y atributos sensoriales favorables, así
como intensidades más altas para la mayoría de los atributos clave del café. Por lo tanto, se
sirvieron aproximadamente 30 mL de la muestra preparada a una concentración de 1,5 g de
café en polvo por 100 mL de agua purificada obtenida de un generador de agua por
electrólisis ionizada continua (modelo: SD501, LeveLuk, Enagic Co., Ltd., Okinawa, Japón),
a 60-70 ◦C en vasos desechables de plástico de 50 mL (LBH Co., Ltd., Xiamen, China)
etiquetados con tres dígitos aleatorios diferentes para no sesgar a los participantes (Won Kang
et al., 2022). Antes de dispensar las muestras de café preparado a las horas designadas, las
muestras se almacenaron en recipientes de aire de acero inoxidable para garantizar rangos de
temperatura adecuados (Chapko & Seo, 2019).
Nota: S1-S5 representa las cinco muestras de café utilizadas en las tres metodologías. S6/P
era el mismo producto de café etiquetado con letras diferentes en los distintos métodos
sensoriales. S6 se utilizó en el método Check-All-That-Apply (CATA), mientras que se
etiquetó como P en representación de la muestra pivote utilizada en las pruebas Pivot Profile
y Pivot-CATA.
2.3. Reclutamiento de consumidores
Todos los participantes en los tres experimentos eran estudiantes de primer a cuarto curso (es
decir, con edades comprendidas entre los 18 y los 22 años) reclutados en el Colegio
Internacional Unido (UIC) de la Universidad Normal de Pekín y la Universidad Bautista de
Hong Kong, situadas en Zhuhai (China), mediante anuncios en correos electrónicos, carteles
e invitaciones a través de las redes sociales. Los participantes que cumplían los requisitos
para participar en esta investigación pasaron dos rondas de selección. En primer lugar, los
participantes fueron seleccionados de acuerdo con sus hábitos de consumo de café (es decir,
beber café negro instantáneo o café recién molido al menos una vez al mes), buena condición
física, interés en el estudio y disponibilidad para participar en el estudio (Esmerino et al.,
2017).
En segundo lugar, Sipos et al. (2021) mencionaron que tanto los paneles entrenados como los
consumidores no entrenados que participan en las evaluaciones sensoriales deben ser
seleccionados y controlados siguiendo las normas ISO. Dado que este estudio se centró en el
aroma y el sabor de las muestras de café negro instantáneo, se realizó una prueba olfativa
directa y una prueba de umbral basada en la sensibilidad al olor (ISO 5496) y la percepción
del sabor (ISO 3972), respectivamente, para seleccionar a los consumidores adecuados con
olfato y gusto normales y sensibles.
Por último, un total de trescientos evaluadores no entrenados (N = 300) participaron en este
estudio, con cien evaluadores no entrenados asignados aleatoriamente a cada experimento
con una proporción equilibrada de género (es decir, 50 mujeres y 50 hombres). Para evitar
cualquier efecto de aprendizaje, un participante tomó parte en una sola prueba durante todo el
proceso, y se realizaron tres pruebas en días diferentes. El estudio fue aprobado por el Comité
de Ética de la UIC y todos los participantes firmaron un consentimiento libre e informado.
Notas: AR representa los atributos de aroma y F representa los atributos de sabor de las
muestras de café negro instantáneo. Las letras a-j representan las referencias utilizadas para
recoger las definiciones de los descriptores, a saber son (World Coffee Research, 2017),
(Córdoba ́ et al., 2021b), (Seninde & Chambers, 2020), (Geel et al., 2005), (Cordoba ́ et al.,
2021a), (Chapko & Seo, 2019), (Bhumiratana et al., 2011), (Seninde et al., 2020), (Seo et al.,
2009), (Tura et al., 2023), respectivamente.
2.4. Entorno del laboratorio sensorial
Todas las sesiones de evaluación sensorial se llevaron a cabo en el Laboratorio de Análisis
Sensorial de la UIC, con ocho cabinas sensoriales de laboratorio idénticas. Cada cabina es un
área de 120 cm (ancho) × 150 cm (largo) × 280 cm (alto), en la que la luz, la ventilación y el
sonido se controlan a un nivel estándar. Las pruebas se realizaron en cabinas individuales
dentro de una sala climatizada con luz blanca a temperatura ambiente para garantizar la
comodidad y privacidad de los panelistas (Stone et al., 2012). Además, los autores y los
asistentes de investigación supervisan a los participantes para garantizar que no se
comunicaran entre sí durante todo el proceso.
2.5. Preparación del léxico sensorial para describir los atributos del café
Durante cada prueba, se pidió a los evaluadores no entrenados que primero olieran las
muestras para caracterizar el aroma del café instantáneo, y luego que probaran las muestras
para describir las características del sabor del café instantáneo. Todos los participantes eran
inexpertos y no habían participado o sólo habían participado en una evaluación sensorial. Por
lo tanto, no estaban familiarizados con los atributos que debían identificar, minimizando así
el riesgo de sesgo. Por último, antes y durante cada prueba sensorial, se proporcionaron listas
de atributos con sus definiciones como referencia para todos los participantes que
intervinieron en las tres pruebas.
Como se muestra en la Tabla 2, las definiciones de los 40 términos seleccionados [16
términos para aroma (etiquetados con AR) y sabor (etiquetados con F), 14 términos para
sabor y 10 términos para aroma] utilizados como evaluaciones en este estudio se adaptaron de
investigaciones publicadas anteriormente (con referencias citadas) que realizaron análisis
sensoriales descriptivos de bebidas de café.
2.6. Pruebas descriptivas rápidas
Los procedimientos de tres pruebas descriptivas rápidas se resumen en la Fig. 1 y se detallan
en las siguientes subsecciones.
2.6.1. Perfil del pivote
Aunque la selección de un pivote no tiene un impacto sustancial en el posicionamiento del
producto (Leli`evre-Desmas et al., 2017), el más neutro y central es adecuado para ser
elegido como pivote para representar la diversidad de los productos en estudio (Deneulin et
al., 2018; Esmerino et al., 2017). Como se muestra en la Tabla 1, el café S6 tenía niveles
intermedios de proteínas, grasas e hidratos de carbono, y un grado de tueste moderado entre
todas las muestras de café. Como resultado, el café S6 se eligió como pivote en este estudio y
se codificó con P, mientras que las otras muestras de café se codificaron con tres dígitos
aleatorios.
De acuerdo con el método reportado por Esmerino et al. (2017), un total de cien evaluadores
no entrenados fueron reclutados y participaron en la prueba de PP. Cada par de dos muestras
(una muestra P emparejada con una de las otras cinco de café, respectivamente) de café se
sirvió a cada evaluador en orden monádico secuencial para evitar efectos de arrastre
(Esmerino et al., 2017). Además de las muestras, se proporcionó a los participantes agua pura
y galletas sin sal para limpiar el paladar. También se proporcionaron a los participantes los
cuestionarios mostrados en la Fig. 1 para recoger sus datos de retroalimentación.
Durante la evaluación, los evaluadores no formados debían evaluar el producto P antes de
evaluar el otro producto de la pareja de dos muestras para los atributos de aroma y sabor del
café. Se pidió a los evaluadores que escribieran libremente los atributos sensoriales de las
muestras de café y que, al mismo tiempo, comparan la intensidad de dichos atributos de la
muestra en pareja con el producto P a describir y seleccionan la opción "más que el pivote" o
"menos que el pivote" en la hoja de respuestas proporcionada.
Por último, se recopilaron los datos de 91 participantes (47 mujeres y 44 hombres, con
edades comprendidas entre los 18 y los 22 años) y se utilizaron para el análisis de datos.
Siguiendo el método de Thuillier et al. (2015), los datos brutos se trasladaron del papel a
una hoja de cálculo. Tras agrupar y clasificar los atributos, se calculó y sumó
automáticamente el número de veces que cada atributo se citaba como "menos que el
pivote" (frecuencia negativa) y "más que el pivote" (frecuencia positiva). A continuación, las
frecuencias negativas se restaron de las positivas para obtener una estimación de la
intensidad, y entonces aparecieron algunas puntuaciones negativas (algunos atributos se
marcaron en una opción "menos" más que en una "más"). Para anular las puntuaciones
negativas y realizar un análisis de correspondencias (AC), la puntuación resultante se
transformó sumando el valor absoluto de la puntuación mínima a todas las puntuaciones
(Esmerino et al., 2017; Pearson et al., 2020; Thuillier et al., 2015). Así, la puntuación mínima
toma el valor de cero y todas las demás puntuaciones son positivas, dando lugar a una tabla
de contingencia traducida. Una vez completados, los datos de frecuencia modificados se
analizaron utilizando CA para producir un biplot de las muestras y los atributos.
Para mejorar la interpretación de los resultados, la posición teórica de la P (S6) se obtuvo
sumando el valor cero a todos los atributos de la matriz de frecuencias (antes de la
traducción) y se utilizó como variable suplementaria (Esmerino et al., 2017). De este modo,
la posición y las caracte- rísticas de todas las muestras se muestran en el mapa generado
por CA.
2.6.2. Comprobar-Todo-Eso-Aplica (CATA)
Para obtener información sobre la percepción de los consumidores de las propiedades
sensoriales de las muestras de café (S1-S6), se proporciona una hoja de preguntas de
opción múltiple con una lista de 40 términos [16 términos para aroma (etiquetados con AR)
y sabor (etiquetados con F), 14 términos para sabor y 10 términos para aroma] (mostrados
en la Tabla 2) para que los evaluadores no entrenados seleccionen todas las opciones que
consideren apropiadas. En la prueba CATA participaron cien evaluadores sin formación.
Cada muestra se sirvió en orden monádico secuencial para evitar efectos de arrastre
(Esmerino et al., 2017). Además de las muestras, se proporcionó a los participantes agua
pura y galletas sin sal para limpiar el paladar. Mientras tanto, los cuestionarios mostrados en
la Fig. 1 se proporcionaron a los consumidores para obtener datos de retroalimentación de
ellos. Pramudya y Seo (2018b) informaron que los panelistas consumidores tardaron
significativamente menos tiempo en responder a las preguntas CATA en un orden fijo, y el
orden de los términos CATA apenas influyó en las respuestas de los consumidores. Por lo
tanto, el orden de los atributos sensoriales mostrados en la pregunta CATA siguió el orden
alfabético.
Durante la evaluación, los evaluadores no formados tenían que evaluar las seis muestras de
una en una y considerar los atributos de aroma y sabor del café respectivamente. Se pidió a
los evaluadores que comprobaran todos los atributos y marcan algunos de ellos que
consideran apropiados para describir las muestras correspondientes. Se consideraron
válidas las respuestas de 89 participantes (45 mujeres y 44 hombres, con edades
comprendidas entre los 18 y los 22 años), y estos datos se utilizaron para el proceso de
análisis en el paso siguiente. La frecuencia de citación de cada atributo sensorial se
determinó contando el número de consumidores disponibles que utilizaron el término para
describir la muestra, lo que constituyó la tabla de contingencia. Se realizó el AC en la tabla
de contingencia para visualizar la relación entre los atributos sensoriales y las muestras de
café.
2.6.3. Perfil Pivot combinado CATA (Pivot-CATA)
El método Pivot-CATA es una variante del método PP, que utiliza cuestionarios CATA en
lugar de los cuestionarios tradicionales que necesitaban paneles entrenados para escribir
por sí mismos léxicos específicos (Miraballes et al., 2018). Como se muestra en la Fig. 1, el
cuestionario se utilizó para la prueba Pivot-CATA, y el proceso general se siguió
cuidadosamente. Como se mencionó en la Sección 2.6.1, el café S6 se eligió como pivote y
se codificó con P, mientras que las otras muestras de café se codificaron con tres dígitos
aleatorios y luego se proporcionaron para la prueba Pivot-CATA.
Un total de cien evaluadores no formados participaron en la prueba Pivot-CATA. De forma
similar al método PP, se sirvieron cinco pares de dos muestras (una muestra P emparejada
con uno de los otros cinco cafés, respectivamente) de café en orden monádico secuencial
para evitar efectos de arrastre (Esmerino et al., 2017). Además de las muestras, se
proporcionó a los participantes agua pura y galletas sin sal para limpiar el paladar.
Durante el periodo de evaluación, se pidió a cada participante que valorará primero el
producto P antes de pasar al otro producto de la pareja de dos muestras. En primer lugar,
los participantes debían considerar individualmente todos los atributos aromáticos indicados
en el cuestionario y utilizar su sentido olfativo para comparar la intensidad de los atributos
de cada pareja (muestra y P). Tras considerar cada atributo aromático, los participantes
tenían que marcar "MÁS" (la intensidad de la muestra codificada es mayor que la del pivote)
o "MENOS" (la intensidad de la muestra codificada es menor que la del pivote) asignados a
los atributos respectivos. Del mismo modo, se pidió a los participantes que probaran las
muestras emparejadas y compararan simultáneamente las diferencias entre cada muestra
emparejada antes de marcar "MÁS" o "MENOS" para los atributos correspondientes en el
cuestionario proporcionado. Para un atributo sensorial determinado, si los paneles no
podían distinguir las diferencias entre las muestras codificadas y el producto P, podían
saltarse esas preguntas.
Finalmente, se dispuso de los datos de 87 participantes (44 mujeres y 43 hombres, con
edades comprendidas entre los 18 y los 22 años), que fueron seleccionados para los
siguientes pasos.
Se contaron respectivamente las frecuencias de "MENOS" (frecuencia negativa) y "MÁS"
(frecuencia positiva) de los atributos correspondientes.
El proceso de traducción de datos se realizó de la misma forma que se menciona en el
apartado 2.6.1 y, a continuación, se elaboró una tabla de contingencia. Del mismo modo, se
realizó el AC utilizando la tabla de contingencia que contenía sólo los valores positivos.
Fig. 1. Procedimientos de los métodos Pivot Profile, Check-All-That-Apply (CATA) y
Pivot-CATA.
2.7. Análisis estadístico
El análisis de correspondencias (AC), una variante del análisis de componentes principales
(ACP), es una técnica descriptiva dirigida principalmente a datos categóricos para analizar
tablas de contingencia con dos entradas que contienen medidas no negativas de asociación
entre las en- tidades de fila y columna, y se suele producir una representación visual
bidimensional de los datos (Esmerino et al., 2017; Greenacre, 2010; Greenacre, 2015).
En el caso de PP y Pivot-CATA, tras el proceso de traducción de datos, se formó CA en la
tabla de contingencia incluyendo las muestras en filas y los atributos sensoriales en las
columnas para visualizar las relaciones entre los atributos y las muestras. Para el conjunto
de datos CATA, se realizó una prueba Q de Cochran en la tabla de contingencia, para
determinar si las frecuencias de los atributos difieren en función de las diferentes muestras
presentadas y, a continuación, se ejecutó una prueba de comparación por pares para
confirmar la capacidad de interpretación de los datos en detalle (Bruzzone et al., 2015;
Melendrez-Ruiz et al., 2022; Meyners et al., 2013). Los atributos significativos reconocidos
por la prueba Q de Cochran se utilizaron para llevar a cabo CA para mostrar la
configuración del producto.
Las elipses de confianza son una técnica eficaz para analizar los efectos discriminatorios de
todas las metodologías de evaluación sensorial (Cadoret y Husson, 2013). El Análisis
Factorial Múltiple (AFM) es una extensión del ACP utilizada para analizar las similitudes y
discrepancias entre múltiples conjuntos de datos sobre el mismo conjunto de productos
(Escofier & Pag`es, 1994). El MFA puede ofrecer una visión sintética de este tipo de datos y
comparar enfoques multidimensionales (Pag`es, 2005; Pag`es & Husson, 2001). El
coeficiente del vector de regresión (VR) es una generalización multivariante del coeficiente
de correlación de Pearson al cuadrado, utilizado como medida de similitud entre dos
configuraciones (Robert y Escoufier, 1976). El VR determina el coeficiente de correlación
entre dos espacios distintos, cuando el valor es cercano a 1, la correlación entre estas
configuraciones será mayor y será menor si el valor es más cercano a 0 (Antúnez et al.,
2017; Esmerino et al., 2017; Miraballes et al., 2018).
Así, para comparar y analizar las diferencias entre sus configuraciones para todas las
muestras, se trazaron elipses de confianza de CA alrededor de cada muestra al 95% de
confianza para evaluar la estabilidad de las configuraciones de las muestras (Ríos-Mera et
al., 2019; Saldana ̃ et al., 2019). Además, se utilizó el coeficiente RV mediante matrices de
referencias cruzadas y MFA basado en las dos primeras dimensiones del AC para tres
metodologías siguiendo estudios previos (Cruz et al., 2013; Esmerino et al., 2017; Ghanbari
et al., 2017; Miraballes et al., 2018). Para todos los análisis estadísticos se utilizaron
Microsoft Excel para Office 365 (Microsoft Co.) y el programa de software XLSTAT para
Windows (versión 2022.3.1, Addinsoft). El nivel de confianza se fijó en el 5 % para todas las
pruebas.
3. Resultados
3.1. Método Pivot Profile
La frecuencia de los descriptores generada por PP identificó que el valor de frecuencia más
bajo era - 18 para el sabor amargo en el café S2. La suma del valor absoluto de la
frecuencia más baja (18) se sumó a las puntuaciones de todos los atributos para generar la
tabla de contingencia del PP (Thuillier et al., 2015). Los resultados de la CA de la tabla de
contingencia de PP se muestran en la Fig. 2a. La varianza total explicada para las dos
primeras dimensiones del AC es del 65,00%, con el primer y segundo factor explicando un
porcentaje de variabilidad del 39,50% y 25,50%, respectivamente. Las cargas de las seis
muestras se distribuyeron en los cuatro cuadrantes diferentes del gráfico simétrico (Fig. 2a),
lo que significa que fueron bien discriminadas por el consumo utilizando el método PP. La
muestra P se situó en la posición central entre las seis muestras y se correlacionó con la
mayoría de los atributos sensoriales, lo que significa que sus propiedades sensoriales eran
neutras entre todas las muestras, lo que se ajustaba a nuestra norma de selección ilustrada
en la sección 2.6.1. Las muestras fueron las más diferenciadas por el método PP.
Las muestras se diferenciaban más por el aroma "amargo" "tostado" debido a sus
significativas correlaciones positivas y negativas a lo largo de la primera dimensión (F1
explicaba el 39,50% de la varianza total) del gráfico simétrico (Fig. 2a). Mientras tanto, el
aroma "mohoso" "amargo" discrimina todas las muestras a lo largo de F1 debido a sus
correlaciones significativas positivas y negativas con todas las muestras. Siguiendo un
patrón similar, el aroma "crudo" "picante" y el sabor "a nuez" "agrio" de todas las muestras
se discriminaron bien a lo largo de la segunda dimensión (F2 explicó el 25,50% de la
varianza total). En cuanto a la caracterización de las muestras, el sabor "agrio" "amargo",
junto con el aroma "tostado" correlacionaron positivamente con S1, por lo que los atributos
más diferentes de S1 en comparación con la muestra P son estos tres atributos, lo que
significa que S1 tiene las intensidades más fuertes de los tres atributos entre todas las
muestras. La diferencia de carga entre S1 y S5 era más estrecha que la de otras muestras,
excepto P, en la dimensión F1, lo que demuestra que S5 era similar a S1 en lo que respecta
a los atributos correlacionados positivamente con la dirección negativa de F1. También se
observó que S5 se caracterizaba principalmente por el sabor a "nuez" "tostado" y el aroma a
"nuez quemada". Del mismo modo, S2 se correlacionó positivamente con el aroma "crudo"
"floral" y el sabor "mohoso" "a cacao". Además, S4 era similar a S2 debido a su estrecha
distancia entre las cargas de las dos muestras en el gráfico simétrico de la Fig. 2a. Sin
embargo, S4 se caracterizaba principalmente por el aroma "amargo" "verde-vegetal"
"vegetal-humus" y el sabor "mohoso" "verde" "metálico", como se observa en sus
correlaciones positivas. Por último, se observó que S3 era el más similar al producto P
debido a su ubicación más cercana. Se correlacionó positivamente con el aroma y el sabor
"acre", así como con el sabor "especias" "tabaco".
3.2. Método Check-All-That-Apply
Se utilizó la prueba Q de Cochran y la comparación por pares para evaluar si los
consumidores detectaron diferencias significativas entre todos los guionistas seleccionados
o diferencias muestrales para cada uno de los términos de la pregunta CATA (Meyners et
al., 2013). Según la prueba Q de Cochran que se muestra en la Tabla S1, se observaron
diferencias significativas (p<0,05) en la frecuencia con la que se utilizaron 13 etiquetados
con "*" de los 57 términos de la pregunta de elección CATA para caracterizar las seis
muestras de café, lo que indica que los consumidores detectaron diferencias en los atributos
sensoriales de las muestras de café evaluadas. Los resultados de la comparación por pares
mostrados en la Tabla S1 indicaron que el café S1 era significativamente diferente de otra
muestra de café en los atributos de aroma "amargo" (0,202) y "picante" (0,180). Mientras
que el aroma "amargo" (0,202) de S2 y el aroma "acre" (0,067) de S4 también presentaron
diferencias significativas con respecto a otras muestras. Los atributos predominantes de S5
fueron el aroma a "especias" (0,180), "tostado" (0,461) y "chocolate" (0,180), mientras que
los de S6 fueron el aroma a "malta" (0,124), "astringente" (0,416) y "metálico" (0,135). Se
aplicó CA a una tabla de contingencia para obtener un mapa sensorial de las muestras de
café y los 13 atributos significativos seleccionados, que permite visualizar las diferencias y
similitudes de las muestras de café, así como las principales propiedades sensoriales de
cada muestra. La Fig. 2b presenta las cargas de las muestras y los términos en las dos
primeras dimensiones del gráfico simétrico del AC. Juntas, la primera y la segunda
dimensión explican el 74,04% de la varianza de los datos experimentales, con F1
explicando el 44,73% y F2 el 29,32%, respectivamente. Las seis muestras de café estaban
situadas en diferentes cuadrantes del gráfico (Fig. 2b). Los términos también estaban
dispersos alrededor de las bisectrices de los cuadrantes primero y segundo. La distancia
entre los puntos de carga correspondientes a las muestras es una medida de sus
diferencias y similitudes (Ares & Jaeger, 2015).
Por lo tanto, se puede concluir que se identificó un grupo de S1, S2 y S3 con aroma
"picante" "amargo" y características "astringentes" "amargas" y "verdes" similares, que se
situaron en los valores intermedios de F2 y negativos de F1. Sólo S5 se situó lejos de los
demás en el valor positivo de F1, indicando sus atributos sensoriales significativamente
diferentes (aroma "tostado" "a nuez" "a chocolate" y "a especies"), lo que fue similar a los
resultados del método PP mostrados en la Fig. 2a. Por último, S4 y S6 se situaron en los
lados positivo y negativo de F2, respectivamente. Además, S4 se caracterizaba por el
aroma "afrutado" y "acre", mientras que S6 estaba dominado por el sabor "metálico" y "a
malta", lo que también se comprobó mediante la prueba Q de Cochran anterior y los
resultados de la comparación por pares mostrados en la Tabla S1. Aunque las ubicaciones
relativas de las muestras y los atributos de la AC no son directamente comparables, se
encontraron similitudes y diferencias relativas entre las muestras y sus correlaciones con los
atributos (Ares & Jaeger, 2015).
Fig. 2. Mapas sensoriales de muestras de café negro instantáneo (color azul) con atributos
sensoriales (aroma-color púrpura, sabor-color verde). (a) Gráfico simétrico de análisis de
correspondencias de datos de frecuencia de atributos generado por el método Pivot Profile,
(b) Gráfico simétrico de análisis de correspondencias de datos de frecuencia de atributos
generado por el método Check-All-That-Apply (CATA), (c) Gráfico simétrico de análisis de
correspondencias de datos de frecuencia de atributos generado por el método Pivot-CATA.
Nota: F1 y F2 representan la primera y segunda dimensión respectivamente del gráfico
simétrico generado por el análisis de correspondencia. S1-S5 representa las cinco muestras
de café utilizadas en las tres metodologías. S6/P fue el mismo producto de café etiquetado
con letras diferentes en los distintos métodos sensoriales. S6 se utilizó en el método
Check-All-That-Apply (CATA), mientras que se etiquetó como P representando la muestra
pivote utilizada en las pruebas Pivot Profile y Pivot-CATA. DR y MR representan el tostado
oscuro y el tostado medio, respectivamente. SD y FD representan el secado por
pulverización y la liofilización, respectivamente. (Para la interpretación de las referencias al
color en la leyenda de esta figura, se remite al lector a la versión web de este artículo).
Fig. 3. Comparación de los métodos Pivot Profile, Check-All-That-Apply (CATA) y
Pivot-CATA. (a) Mapa configuracional generado por el Análisis Factorial Múltiple (AFM)
sobre la configuración individual del Perfil Pivote, CATA y Pivote-CATA para las seis
muestras de café negro instantáneo, (b) elipses de confianza del Perfil Pivote, (c) elipses de
confianza de CATA, (d) elipses de confianza de Pivote-CATA. Las elipses de confianza se
generaron con un intervalo de confianza del 95%. Nota: F1 y F2 representan
respectivamente la primera y la segunda dimensión de los gráficos. S1-S5 representa las
cinco muestras de café utilizadas en las tres metodologías. S6/P fue el mismo producto de
café etiquetado con letras diferentes en los distintos métodos sensoriales. S6 se utilizó en el
método Check-All-That Apply (CATA), mientras que se etiquetó como P representando la
muestra pivote utilizada en las pruebas Pivot Profile y Pivot-CATA.
3.3. Método Pivot-CATA
De forma similar al PP, el valor absoluto (40) de la frecuencia más baja para el sabor a
quemado en la muestra S4 se sumó a las puntuaciones de frecuencia de todos los atributos
para crear la tabla de contingencia del Pivot-CATA (Thuillier et al., 2015). El CA para la tabla
de contingencia Pivot CATA se muestra en la Fig. 2c. Los dos primeros factores de la CA
explicaron el 55,22% de la variabilidad de los datos experimentales obtenidos. El primer
factor explicó el 30,91% de la variabilidad en este caso, mientras que el segundo factor
explicó el 24,32% de la variabilidad. Se observó que todas las ubicaciones de las muestras
en el gráfico simétrico Pivot CATA (Fig. 2c) eran bastante similares a las de los resultados
CATA mostrados en la Fig. 2b. Todas las muestras se distribuyeron en cuatro cuadrantes
diferentes. Las distancias entre S1, S2 y S3 eran estrechas, lo que indica que comparten la
mayoría de las propiedades sensoriales, incluido el sabor "verde", "ácido", "amargo" y el
aroma "crudo", "dulce" y "afrutado". La muestra P (presentada como S6 en CATA) se situó
en el centro de todas las muestras caracterizadas por la mayoría de atributos sensoriales, lo
que también confirmaron los resultados anteriores de PP (Fig. 2a). De forma similar a los
resultados CATA anteriores, S5 también se sitúa en los lados positivos de F1 en el gráfico
simétrico Pivot-CATA (Fig. 2c), muy lejos, lo que confirma sus propiedades sensoriales
significativamente diferentes (sabor "tostado" "astringente" y aroma "tostado" "quemado"
"picante") de las demás muestras. Por último, S4 se situó en el lado negativo de F2,
describiéndose por el sabor "a grano" "a ceniza" "a nuez" y el aroma "acre" "vegetal seco"
"verde".
3.4. Comparación de las metodologías
Las configuraciones sensoriales obtenidas con los tres métodos se muestran en la Fig. 3a.
La corta distancia entre los puntos proyectados de la misma muestra resultante de
diferentes métodos sensoriales y el punto central de la muestra ilustra que los espacios
sensoriales establecidos en base a los tres métodos sensoriales son muy similares. Fig. 3a
also shows that the three methods had similar descriptive analyses of S3, S4, and S6, as
indicated by the short distance among projected points across the three methods, which was
also consistent with the results shown in Fig. 2. Moreover, RV be- til to the same sample
resulted from different sensory methods and the central sample point illustrated that the
sensory spaces established based on three sensory methods are very similar. Además, el
VR entre CATA y Pivot-CATA (VR = 0,919), PP y Pivot-CATA (VR = 0,890), así como PP y
CATA (VR = 0,771), mostró que Pivot-CATA era más similar a CATA que PP. Además, PP
también era más similar a Pivot-CATA que a CATA. Si se comparan los grados de
solapamiento de las distintas elipses de muestra de PP (Fig. 3b), CATA (Fig. 3c) y
Pivot-CATA (Fig. 3d), el grado de solapamiento y el tamaño de la elipse de CATA eran
mayores. Sin embargo, el tamaño de las elipses de Pivot-CATA (Fig. 3d) era el más
pequeño y mostraba el menor solapamiento de las elipses. Exceptuando la consideración
de la similitud y el poder de discriminación, las aplicaciones prácticas de los tres métodos se
resumieron en la Tabla 3, y se analizaron con más detalle en la Sección 4.2.4.
4. Discusión
Cada vez se dispone de más métodos basados en el consumidor para el desarrollo de
nuevos productos alimentarios, lo que hace necesario compararlos para que los
profesionales puedan elegir el más adecuado para una aplicación específica (Bruzzone et
al., 2015). En este contexto, los principales objetivos de este estudio fueron validar las
metodologías de perfil sensorial rápido, incluyendo PP, CATA y Pivot-CATA en café, así
como comparar tres métodos en diferentes aspectos.
4.1. Propiedades sensoriales de las muestras de café
Los tres métodos demostraron su capacidad de discriminación y proporcionaron
propiedades sensoriales similares a las seis muestras de café instantáneo. Las diferencias
de discriminación en los granos de café, el grado de tueste y los métodos de secado
provocaron cambios en los compuestos volátiles y gustativos.
Mahmud et al. (2020) informaron de que los ácidos carboxílicos, como los ácidos cítrico,
málico y acético, son los responsables del sabor y aroma agrios de las muestras de café,
mientras que la cafeína, la trigonelina y los ácidos clorogénicos son los compuestos que
contribuyen al sabor y aroma amargos del café. Como se muestra en la Tabla 1, el S1 era
de tueste oscuro, y su producción incluía el secado por atomización. Dado que el alto nivel
de tueste y la alta temperatura durante el secado por atomización contribuyen a la
generación de ácidos carboxílicos y cafeína (Lee et al., 2015), es evidente que el S1 tiene
un sabor amargo y ácido debido a que contiene más de estos compuestos que las otras
muestras. En comparación con el tostado medio, el proceso de tostado oscuro aporta varios
compuestos sulfúricos (por ejemplo, 2-metil-3-furantiol) y pirazinas (por ejemplo,
2-metilpirazina, 2-etilpirazina y trimetilpirazina) que conducen a un sabor a nuez, tostado y
cacao (Bhumiratana et al., 2011; Buffo & Cardelli- Freire, 2004; Laukaleja & Kruma, 2019;
Yang et al., 2016). Este proceso contribuyó a la mayor intensidad del aroma tostado en S1
en comparación con otras muestras.
La Tabla 2 muestra que está relacionado con el sabor marrón oscuro de los productos
excesivamente cocidos u horneados (por ejemplo, carbohidratos ennegrecidos/agrios), que
también puede ser picante, amargo y agrio (Sunarharum et al., 2014). También se muestra
en la Tabla 1 que la S5 era una muestra tostada oscura y liofilizada que provocó reacciones
con los carbohidratos. Durante el tostado de los granos de café, la degradación de
compuestos no volátiles como sacarosa, trigonelina, ácido clorogénico y cafeína, así como
la reacción en cascada de aminoácidos libres y azúcares reductores a través de las vías de
degradación de Maillard y Strecker producen un gran número de compuestos volátiles como
furanos, ésteres, piridinas, tioles, alcoholes, pirazinas, pirroles, cetonas, aldehídos, fenoles,
lactonas y terpenos, que pueden aportar un sabor a quemado al café (Ogutu et al. , 2022).
Además, la liofilización es un método de secado a baja temperatura que puede ayudar a
retener compuestos volátiles sensibles a la temperatura (Abdul Mudalip et al., 2021;
Rezvankhah et al., 2019). Así, S5 presentó una alta intensidad de aroma a quemado.
Consistentemente, tioles como el 2-furfuriltiol, así como pirazinas como la
2-etil-3,6-dimetilpirazina, la 2-etil-3,5-dimetilpirazina y la 2,3- dietil-5-metilpirazina son
compuestos clave que previamente han demostrado generar aroma crudo y floral, así como
un sabor a moho y cacao que se asocia con una importante percepción de frescura en las
infusiones de café (Ogutu et al., 2022), lo que reflejó las propiedades sensoriales de S2. Las
diferencias sensoriales entre las muestras S1 y S2 fueron significativas debido a los
diferentes orígenes de los granos de café, el tueste oscuro y los parámetros de secado por
atomización.
Los granos de café contienen compuestos químicos como 1,3,7-trimetil- xantina (alcaloide
de purina), trisulfuro de dimetilo (compuestos que contienen azufre), 2 metilnaftaleno
(hidrocarburos), 7-metil-3-metil- neocta-1,6-dieno (hidrocarburos), hexanal (aldehídos), así
como oct- 1-en-3-ona (cetonas), que contribuyen al aroma amargo, verde-vegetal,
vegetal-húmico y al sabor mohoso, verde y metálico del café, respectivamente
(Campos-Vega et al. 2015; Mahmud et al, 2020; Sunarharum et al., 2014). Estas
características sensoriales pertenecían a S4. El cuadro 1 muestra que S4 utilizó métodos de
producción de tostado medio y liofilización. Los granos de café verde o con un grado de
tueste más bajo se perciben como muy verdes, mohosos/terrosos, granulosos y picantes en
comparación con los productos de café de tueste oscuro (Bhumiratana et al., 2011).
Además, Pearson et al. (2020) demostraron que los carbohidratos, las proteínas, los
péptidos y los compuestos de aminoácidos libres contribuyen tanto a la caramelización
como a la reacción de Maillard, lo que conduce a un fuerte sabor a tostado. Los granos de
café utilizados para S4 o el nivel de tueste relativamente más ligero de S4 también pueden
reducir la liberación de estos compuestos, lo que resulta en una caramelización y reacción
de Maillard menos intensas y, además, causa menos aroma y sabor tostado, pero la alta
intensidad del aroma y sabor verde-vegetal (Lee et al., 2015).
El café puede desarrollar compuestos químicos como el 4-etilguayacol (compuestos
fenólicos),
ácidos
clorogénicos,
3-metilciclo-pentano-1,2diona
(cetonas)
y
2-[(metiltio)metil]furano (furano), que se asocian con atributos sensoriales del café como el
aroma y sabor picante, y el sabor a especias y tabaco, respectivamente (Mahmud et al.,
2020; Sunarharum et al., 2014), que describen S3.
S6 (P) poseía una ubicación central entre los mapas sensoriales, lo que puede deberse
principalmente a que S6 (P) utilizaba granos de café Arábica y Robusta mezclados. Ogutu
et al. (2022) también informaron de que el café Arábica fino tiene una acidez equilibrada y
un agradable aroma distintivo con una impresión general de regusto a caramelo, equilibrio,
notas ahumadas y afrutadas. Además, los granos de café Robusta incluyen más ácido
clorogénico que los granos de café Arábica, contribuyendo así a un aroma más picante,
áspero y terroso, un sabor más astringente y un aroma menos dulce-caramelo (Córdoba ́ et
al., 2020; Sunarharum et al., 2014). Los productos de mezcla de granos de café neutralizan
los sabores de las variedades Arábica y Robusta (Campos-Vega et al., 2015). Como
resultado, los granos de café mezclados, así como un nivel de tueste entre medio y oscuro,
conducen a los atributos sensoriales de los productos similares a P.
4.2. Comparación de los tres métodos
He & Chung (2019) propusieron que la comparación de métodos sensoriales requiere tres
categorías de información y evaluación que incluyen 1) evaluación del rendimiento del
panel, 2) comparación de mapas sensoriales, 3) elipses de confianza y 4) aplicaciones
prácticas.
4.2.1. Comparación de la evaluación del rendimiento del panel
En cuanto al rendimiento del panel, los tres métodos utilizaron 100 evaluadores sin
formación. En este estudio, los datos cualificados se recogieron de 91, 89 y 87 evaluadores,
respectivamente, de los métodos PP, CATA y Pivot-CATA. Se consideraron datos no válidos
los cuestionarios no cumplimentados y los cuestionarios con todos los atributos marcados
en CATA o los que marcaban constantemente "menos/más" en Pivot-CATA. En comparación
con CATA y Pivot-CATA, que sólo requieren que los evaluadores marquen, PP requiere que
los participantes escriban algunas palabras, lo que evita que los paneles sean más
perfunctorios y puede dar lugar a datos más válidos. Sin embargo, PP y Pivot-CATA
requieren que los participantes evalúen 10 tazas (5 pares), mientras que CATA sólo necesita
evaluar 6 tazas (6 muestras), lo que hace que los evaluadores pasen más tiempo
completando el cuestionario y puede ser más fácil que cause el efecto de fatiga en los
participantes. Además, PP utilizó cuestionarios en papel, lo que obligó a los evaluadores a
emplear más tiempo y a los investigadores a realizar un mayor esfuerzo para recopilar los
datos originales.
4.2.2. Comparación de los mapas sensoriales
La comparación de los mapas sensoriales se basa en el grado de similitud de los espacios
sensoriales, las similitudes de las configuraciones de los diferentes métodos sensoriales y el
valor del coeficiente RV (Esmerino et al., 2017; He & Chung, 2019). Para la comparación de
las similitudes de los espacios sensoriales, se ilustró en la Fig. 2a, b & c que Pivot-CATA
explicaba la varianza más baja (55,22%), seguido de PP (65%) y CATA (74,04%), lo que
indica que Pivot-CATA proporciona menos información que los otros dos métodos. Así,
CATA reflejó la información más verdadera entre los tres métodos, como explica su elevado
coeficiente de explicación de la varianza (74,04%). Sin embargo, al comparar el número de
atributos distribuidos en los mapas sensoriales, CATA (Fig. 2b) contenía los atributos más
significativos para perfilar todas las muestras, lo que incidentalmente condujo a su menor
capacidad de perfil sensorial en comparación con PP (Fig. 2a) y Pivot-CATA (Fig. 2c).
Las distribuciones de las seis muestras de café eran análogas y se mostraban en los tres
mapas sensoriales (Fig. 2a,b,&c). S1, S2 y S3 fueron los más similares, compartiendo las
típicas propiedades sensoriales amargas, agrias y astringentes.
Curiosamente, S4 se caracterizó por sus propiedades sensoriales verdes y vegetales en los
tres métodos. Esto se debe a su tostado medio, que contribuyó a la retención de más
sustancias bioactivas, pre sentando así un sabor verde más saliente y menos quemado que
las muestras de tostado oscuro (Bhumiratana et al., 2011; Oestreich-Janzen, 2010;
Sunarharum et al., 2014). S5 era más tostado y astringente y tenía menos sabor a tabaco y
agrio que los demás. Es probable que esto se deba a que las reacciones de Maillard
contribuyen a la producción de potentes odorantes del aroma del café, proteínas de alto
contenido y carbohidratos, además de que los respectivos productos hidrolíticos
desempeñan un papel importante como precursores del sabor (Lee et al., 2015). La última
muestra de café se presentó como P en los métodos PP y Pivot-CATA, pero se etiquetó
como S6 en CATA. Se observó que P (S6) era similar a S1 y estaba altamente
correlacionado con los sabores "metálico" y "malta" en los tres métodos. Se ha informado de
que el 1,4-xileno (hidrocarburos) y el 2-metilpropan-1-ol (alcoholes) contribuyen a los
atributos del sabor del café, como el metálico y el de malta, respectivamente (Mahmud et
al., 2020).
El coeficiente RV, un índice cuantitativo que va de 0 a 1, se calculó para determinar la
congruencia configuracional y el poder discriminativo de diferentes metodologías (Cruz et
al., 2013; Esmerino et al., 2017). Un coeficiente RV más alto indica una similitud
relativamente mayor entre los métodos sensoriales a la hora de proporcionar
configuraciones de producto similares y caracterizar por atributos sensoriales similares (He
& Chung, 2019; Lee et al., 2021). En el pasado se utilizaron varios alimentos para validar
métodos sensoriales y se compararon las similitudes de diferentes métodos sensoriales
mediante los valores RV (Lee et al., 2021; Varela y Ares, 2014). Los valores RV de
Pivot-CATA entre PP y CATA se aproximan a 0,9, lo que valida la variante PP (Pivot-CATA)
como método alternativo fiable a la vez que combina las ventajas de los métodos CATA y
PP. Este hallazgo se basa aún más en los resultados informados por Miraballes et al.
(2018), que solo compararon Pivot-CATA con PP, al proporcionar una comparación adicional
del método CATA. Esto demostró nuevamente que el método Pivot-CATA se caracterizó de
manera similar por atributos sensoriales y mostró configuraciones de productos altamente
similares a los métodos PP y CATA.
4.2.3. Comparación de las elipses de confianza
El grado de solapamiento de las elipses de confianza de diferentes cargas de muestras
representa las similitudes y diferencias entre los métodos PP y CATA. muestra representa
las similitudes y diferencias entre las muestras (Husson et al., 2005). Dos productos son
significativamente diferentes cuando sus elipses no se solapan (Cadoret y Husson, 2013).
El tamaño de la elipse in dica la incertidumbre de la posición de la muestra (He & Chung,
2019). A mayor tamaño de una elipse alrededor de la muestra significa una mayor
inestabilidad de su posición de carga (Cadoret & Husson, 2013). Basándose en una
comparación de elipses de confianza, Vidal et al. (2018) compararon la elipse de RATA y
CATA y proporcionaron que RATA no tenía superposición de elipses, lo que indica una
mayor capacidad de discriminación de muestras que CATA. Asimismo, Lee et al. (2021)
demostraron que los métodos RATA y CATA-JAR tenían una mayor capacidad de
discriminación de muestras que CATA. Teniendo en cuenta el tamaño de las elipses en esta
investigación, los resultados demostraron que Pivot-CATA exhibe un mayor poder
discriminatorio en todas las muestras con un resultado más preciso entre los tres métodos.
Al mismo tiempo, indicaba la mayor incertidumbre de los resultados CATA. Una vez más, las
elipses de confianza confirmaron que S4 y S5 eran significativamente diferentes entre sí por
su menor nivel de solapamiento de las elipses con las demás. Además, S1, S2 y S3
compartían espacios de alto solapamiento de sus círculos de elipsis, lo que indicaba sus
propiedades sensoriales similares.
4.2.4. Comparación de las aplicaciones prácticas
El etiquetado de los tres métodos fue diferente, ya que PP y Pivot- CATA tuvieron que
seleccionar un producto de referencia y lo etiquetaron como P. El diseño del cuestionario de
CATA y Pivot-CATA utilizó preguntas de opción múltiple. El diseño del cuestionario de CATA
y Pivot-CATA utilizaba preguntas de opción múltiple. La generación de atributos con PP se
basó en la clasificación libre, pero los de CATA y Pivot-CATA se especificaron en el
cuestionario. En cuanto al procesamiento de datos y los procedimientos analíticos, tanto PP
como Pivot-CATA son iguales, mientras que PP implica un proceso de agrupación y
clasificación durante la recogida de datos que depende de las suposiciones subjetivas de
los investigadores y requiere más tiempo. En comparación, CATA requiere una Q de
Cochran adicional y múltiples análisis de comparación por pares para verificar los atributos
examinados en las pruebas, lo que explica por qué CATA tuvo un mayor índice de
explicación de la varianza.
Además, como se indica en la bibliografía, CATA tiene una historia más larga y se utiliza
ampliamente en la caracterización de más productos alimentarios diferentes, en
comparación con el PP creado en 2015, que se ha aplicado principalmente a productos
lácteos, bebidas alcohólicas, miel y carne de vacuno (Tabla 3). En la actualidad- días, hasta
donde sabemos, solo un estudio publicado en 2018 ha informado del el uso del método
Pivot-CATA (es decir, en bebidas fermentadas). Esta investigación investigación demostró
que Pivot-CATA es más preciso que los métodos PP y CATA. Además, el método
Pivot-CATA comparte una sensorial similar al PP y supera al CATA. Además tanto el método
PP como el Pivot-CATA podrían proporcionar una intensidad relativa y comparación directa
de la muestra con el producto de referencia, lo que hace que PP y Pivot-CATA sean más
adecuados para aplicaciones de evaluación comparativa (Brand et al., 2020). Los
principales objetivos de estos métodos de análisis descriptivo rápido son caracterizar las
propiedades sensoriales de los de los consumidores y discriminar rápidamente entre
productos entre productos utilizando paneles menos entrenados (Varela y Ares, 2014). Sin
embargo, el uso de métodos sensoriales rápidos puede ser limitado como se muestra en la
Tabla 3. Una desventaja del nuevo método Pivot-CATA descubierto en esta investigación fue
que tenía un bajo índice de explicación de la varianza en comparación con el PP, lo que
corrobora los resultados de la investigación. en comparación con el PP, lo que respalda los
hallazgos de Miraballes et al. (2018). De hecho, según Leli`evre-Desmas et al. (2017), el PP
es un buen método para obtener similitudes y diferencias entre productos pertenecientes a
las mismas categorías, pero no es una forma eficaz de obtener un análisis sensorial
detallado de cada producto.
En resumen, el método Pivot-CATA es un nuevo método descriptivo rápido que combina las
ventajas del método PP y del método CATA, al tiempo que evita algunas de sus
desventajas. Aunque el método Pivot-CATA ha recibido poca atención, este estudio ha
demostrado su potencial como herramienta para evaluar los perfiles sensoriales de los
productos utilizando paneles de consumidores. Futuros estudios deberían incluir
procedimientos de verificación de atributos en el proceso de análisis de datos para mejorar
la tasa de explicación de la varianza.
5. Conclusión
Esta investigación demuestra que los tres métodos sensoriales rápidos, a saber, Pivot
Profile, Check-All-That-Apply (CATA) y Pivot-CATA, pueden describir y discriminar de forma
fiable la percepción de los consumidores de productos de café negro instantáneo. El método
Pivot CATA, una nueva variante desarrollada a partir del método Pivot Profile, presentó
espacios y mapas sensoriales de muestras de café negro instantáneo similares a los del
Pivot Profile (RV = 0,890) y CATA (RV = 0,919). En particular, Pivot CATA proporcionó
resultados válidos (menor solapamiento y pequeño tamaño de los el- lipses de confianza)
mediante un análisis de datos simplificado para la discriminación y el perfil sensorial de las
muestras de café. Además, Pivot-CATA tiene un tiempo de recogida de datos más corto, y
su diseño de cuestionario requiere menos esfuerzo por parte de los consumidores en
comparación con PP. Aunque Pivot-CATA necesita que los partici- pantes evalúen más
muestras que CATA (debido a la muestra de referencia), lo que puede causar fatiga, la
información sobre la intensidad de los atributos puede proporcionar perfiles sensoriales más
detallados en productos similares.
Se analizaron las ventajas e inconvenientes metodológicos de cada método sensorial. de
cada método sensorial, proporcionando así directrices a futuros investigadores para elegir
las pruebas más adecuadas para determinar la caracterización sensorial de distintos
productos. terización sensorial de distintos productos. En función de los objetivos de la
investigación y las limitaciones de recursos, como el tiempo y la financiación, los
profesionales sensoriales pueden llevar a cabo sus estudios y actividades de desarrollo de
productos de forma más eficiente teniendo en cuenta el análisis de los tres métodos rápidos
presentados en este estudio. Además, futuros estudios pueden seguir perfeccionando los
procedimientos Pivot-CATA utilizando diferentes categorías de productos y comparando los
resultados de estas tres técnicas obtenidos con evaluadores formados, evaluadores
semientrenados y consumidores.
Declaración de intereses competitivos
Los autores declaran que no tienen intereses financieros en competencia ni relaciones
personales que pudieran haber influido en el trabajo presentado en este artículo.