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從FaceReader到AI：食品感官研究的未來
隨著消費(fèi)者需求的不斷演變，食品行業(yè)正面臨著挑戰(zhàn)，因此采用創(chuàng)新技術(shù)對(duì)于保持和提高競(jìng)爭(zhēng)力至關(guān)重要。這也促使數(shù)字技術(shù)在感官分析中的應(yīng)用日益廣泛。
面對(duì)挑戰(zhàn)與機(jī)遇，在感官食品科學(xué)的創(chuàng)新路上，我們還能做什么？
本文向您介紹感官食品科學(xué)領(lǐng)域的最新創(chuàng)新方法，重點(diǎn)探討了數(shù)字工具（如眼動(dòng)追蹤、FaceReader）以及虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）以及人工智能（AI）技術(shù)在食品感官分析中的應(yīng)用（Cosme et al., 2025）。通過整合這些技術(shù)，研究者能夠更深入地理解消費(fèi)者的感官體驗(yàn)，從而推動(dòng)產(chǎn)品開發(fā)和品牌建設(shè)。
食品行業(yè)的新變革
因此，將生理和情感反應(yīng)納入感官分析對(duì)于減輕阻礙食品和飲料行業(yè)有效產(chǎn)品開發(fā)的偏見至關(guān)重要。此外，沉浸式技術(shù)與人工智能的興起，也為領(lǐng)域變革帶來了更多的創(chuàng)新可能。
感官數(shù)字工具如何促進(jìn)變革？
（一）眼動(dòng)追蹤技術(shù)：視覺注意測(cè)量
眼動(dòng)追蹤技術(shù)通過監(jiān)測(cè)消費(fèi)者的眼動(dòng)模式和注視點(diǎn)，為研究者提供了關(guān)于消費(fèi)者如何感知食品包裝、產(chǎn)品特征和廣告的視角。例如，Graham和Jeffery（2011）的研究表明，顯著位置的營(yíng)養(yǎng)信息能夠吸引消費(fèi)者的更多關(guān)注，從而影響食品選擇。通過展示視覺線索如何影響產(chǎn)品選擇和購(gòu)買行為，眼動(dòng)追蹤有助于理解消費(fèi)者的決策過程，即視覺注意的關(guān)鍵作用。例如Gunaratne等人(2019)在對(duì)巧克力包裝的研究結(jié)果表明，顏色、標(biāo)識(shí)和排列強(qiáng)烈影響消費(fèi)者的選擇和偏好。熟悉的包裝設(shè)計(jì)引起了更多積極的情緒反應(yīng)，如快樂，這表明熟悉和吸引人的視覺元素驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者的興趣和滿意度。此外，眼動(dòng)追蹤還可用于食品可持續(xù)性研究，揭示消費(fèi)者對(duì)環(huán)保產(chǎn)品的興趣（Ruppenthal, 2023）。
總的來說，眼動(dòng)追蹤技術(shù)有以下優(yōu)勢(shì)：
提供對(duì)視覺注意力和注視模式的精確洞察；
生成客觀的，無意識(shí)的數(shù)據(jù)，減少偏見；
產(chǎn)生詳細(xì)的指標(biāo)，如熱圖；
適用于各個(gè)領(lǐng)域，包括營(yíng)銷和神經(jīng)科學(xué)。
（二）面部表情分析技術(shù)：情感體驗(yàn)測(cè)量
研究消費(fèi)者食品行為的另一個(gè)有價(jià)值的工具是諾達(dá)思的面部表情分析系統(tǒng)（FaceReader），它可以分析面部表情，實(shí)時(shí)檢測(cè)情緒反應(yīng)。通過評(píng)估快樂、悲傷、憤怒、驚訝、恐懼和厭惡等情緒，為研究者提供關(guān)于消費(fèi)者對(duì)食品產(chǎn)品情感體驗(yàn)的寶貴數(shù)據(jù)。FaceReader通過分析由感官刺激（包括嗅覺體驗(yàn)）引發(fā)的面部表情來評(píng)估情緒反應(yīng)。當(dāng)應(yīng)用于嗅覺研究時(shí)，可以將特定氣味暴露與情感反應(yīng)相關(guān)聯(lián)（Pichierri et al., 2021），深入了解消費(fèi)者偏好和產(chǎn)品接受度。這些數(shù)據(jù)對(duì)于理解味道、質(zhì)地或香氣如何影響消費(fèi)者的接受度和情感投入是有價(jià)值的。同樣，品酒研究也強(qiáng)調(diào)了FaceReader在檢測(cè)與特定風(fēng)味相關(guān)的細(xì)微情緒反應(yīng)方面的有效性（Marques et al., 2024）。此外，FaceReader可以作為神經(jīng)營(yíng)銷工具，用于比較選定市場(chǎng)中顧客的嗅覺偏好（Katsikari et al., 2024）。
傳統(tǒng)的感官分析通常側(cè)重于客觀屬性，如味道強(qiáng)度、質(zhì)地和化學(xué)成分，依靠人工評(píng)估產(chǎn)品特征。相比之下，通過將FaceReader與傳統(tǒng)的感官評(píng)價(jià)方法相結(jié)合，結(jié)合心理與情感反應(yīng)，對(duì)消費(fèi)者偏好有更全面的理解。食品公司可以開發(fā)出量身定制的產(chǎn)品，從而引發(fā)積極的情緒反應(yīng)，提高消費(fèi)者滿意度和品牌忠誠(chéng)度。例如Marques和Vilela（2024）發(fā)現(xiàn)，杜羅葡萄酒的甜度和酸度會(huì)引發(fā)快樂和驚喜等情緒，這一研究強(qiáng)調(diào)了感官體驗(yàn)如何塑造消費(fèi)者偏好并指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化。
面部表情分析系統(tǒng) (FaceReader)
總的來說，FaceReader有以下優(yōu)勢(shì)：
自動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè)面部表情和情緒；
非侵入性和用戶友好性，不需要可穿戴設(shè)備；
無需手動(dòng)情緒編碼，節(jié)省時(shí)間和精力；
適用于心理學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷和可用性測(cè)試等領(lǐng)域。
眼動(dòng)追蹤和FaceReader為感官和消費(fèi)者研究提供了一種互補(bǔ)的方法。眼動(dòng)追蹤提供了關(guān)于消費(fèi)者注意力的客觀、視覺數(shù)據(jù)，而FaceReader則捕捉了與產(chǎn)品體驗(yàn)相關(guān)的情感參與。結(jié)合這些技術(shù)，可以全面了解食品是如何被感知的，以及情緒反應(yīng)如何與視覺注意力相關(guān)聯(lián)。這種綜合方法對(duì)于評(píng)估新產(chǎn)品概念、優(yōu)化包裝設(shè)計(jì)和定制營(yíng)銷活動(dòng)以符合消費(fèi)者偏好是有價(jià)值的。從視覺吸引力到情感滿足。隨著這些方法的發(fā)展，它們?cè)谑称窢I(yíng)銷、產(chǎn)品開發(fā)和感官評(píng)價(jià)方面的應(yīng)用可能會(huì)擴(kuò)大。
沉浸式技術(shù)與人工智能如何帶來創(chuàng)新？
（一）虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)
虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)通過模擬不同的環(huán)境，為研究人員提供了評(píng)估食品設(shè)計(jì)、標(biāo)簽、擺放和商店布局的新途徑。與傳統(tǒng)感官實(shí)驗(yàn)室相比，VR環(huán)境能夠提供更豐富的感官體驗(yàn)，從而更深入地了解消費(fèi)者的行為。此外，VR技術(shù)還可用于模擬食品顏色對(duì)味道感知的影響，如Huang等人（2019）的研究發(fā)現(xiàn)，虛擬顏色與味道期望匹配時(shí)，會(huì)影響鹽度的感知。
（二）增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)
增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)通過將計(jì)算機(jī)生成的虛擬信息疊加到現(xiàn)實(shí)世界中，為研究者提供了修改和增強(qiáng)感官體驗(yàn)的新工具。例如，在食品包裝設(shè)計(jì)中，AR可用于可視化新產(chǎn)品、探索產(chǎn)品概念和進(jìn)行營(yíng)養(yǎng)相關(guān)研究（如評(píng)估餐量）。盡管AR無法復(fù)制真實(shí)的用餐體驗(yàn)或測(cè)試環(huán)境，但其在控制環(huán)境中影響食品感知的潛力已得到廣泛認(rèn)可（Chylinski et al., 2020）。
將VR/AR技術(shù)與生物測(cè)量技術(shù)（如眼動(dòng)追蹤和FaceReader）相結(jié)合，可以提供更深入的消費(fèi)者無意識(shí)反應(yīng)洞察。例如，在“E-Flavor”項(xiàng)目中，研究人員利用Blender進(jìn)行3D建模，Unity確保與VR頭顯的兼容性，開發(fā)了虛擬品鑒環(huán)境。用戶測(cè)試證實(shí)了VR設(shè)置的有效性，確保了與品鑒元素的平滑交互（Akbari et al., 2023）。這種結(jié)合不僅增強(qiáng)了學(xué)習(xí)和科學(xué)價(jià)值，還降低了研究成本，并提供了在受控虛擬環(huán)境中進(jìn)行感官研究的新機(jī)會(huì)。
（三）人工智能（AI）
將人工智能（AI）集成到感官分析中代表了技術(shù)和科學(xué)的革命性進(jìn)步，人工智能有助于分析大型數(shù)據(jù)集，識(shí)別傳統(tǒng)方法可能忽略的復(fù)雜模式。
在感官偏好預(yù)測(cè)中的應(yīng)用中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以預(yù)測(cè)個(gè)人或消費(fèi)者群體如何感知感官屬性，如味道、香氣、質(zhì)地和外觀；同時(shí)，AI還可以用于還用于分析食品成分、風(fēng)味和化學(xué)成分；此外，對(duì)于越來越精細(xì)化的食品分類與選擇的發(fā)展趨勢(shì)下，AI通過利用個(gè)體偏好數(shù)據(jù)，推動(dòng)了食品個(gè)性化的創(chuàng)新。通過開發(fā)滿足特定飲食需求或感官偏好的定制配方，AI能夠滿足消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化食品體驗(yàn)日益增長(zhǎng)的需求。這種能力在功能性食品和替代蛋白質(zhì)等細(xì)分市場(chǎng)中尤為突出。
而更進(jìn)一步的是，AI通過識(shí)別感官數(shù)據(jù)與神經(jīng)或生化反應(yīng)之間的相關(guān)性，正在推進(jìn)對(duì)感官感知的科學(xué)理解。這些見解有助于更廣泛的研究領(lǐng)域，包括神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)和營(yíng)養(yǎng)學(xué)，并加深我們對(duì)人類感知和食物屬性之間復(fù)雜相互作用的理解。
感官與消費(fèi)者研究的整體方法
眼動(dòng)追蹤和FaceReader等技術(shù)已被證明在捕捉視覺注意力和情緒反應(yīng)方面發(fā)揮了重要作用，為消費(fèi)者行為提供了一個(gè)全面的視角。這種對(duì)視覺線索和情感參與如何影響產(chǎn)品評(píng)價(jià)的更深刻的理解，可以指導(dǎo)包裝、廣告和產(chǎn)品創(chuàng)新的發(fā)展。此外，消費(fèi)者行為研究中整體框架的興起強(qiáng)調(diào)了在設(shè)計(jì)營(yíng)銷策略和食品時(shí)考慮各種物理、社會(huì)和文化因素的必要性。
將虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、人工智能等數(shù)字技術(shù)與眼動(dòng)追蹤、FaceReader等感官評(píng)估工具相結(jié)合，將改變食品和飲料行業(yè)的感官食品研究和產(chǎn)品開發(fā)。這些技術(shù)提供了一種更準(zhǔn)確、高效和客觀的方式來理解和預(yù)測(cè)消費(fèi)者的感官偏好，克服了傳統(tǒng)感官面板的局限性。將生理和情感反應(yīng)結(jié)合起來，可以對(duì)消費(fèi)者如何看待食品提供有價(jià)值的見解，最終提高產(chǎn)品質(zhì)量、消費(fèi)者滿意度和營(yíng)銷策略。技術(shù)之間的不斷整合，有望進(jìn)一步帶動(dòng)個(gè)性化食品體驗(yàn)，并改善整個(gè)食品行業(yè)的質(zhì)量評(píng)估。
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