Nemzetközi és hazai zöldség-gyümölcsfogyasztás, módszertani kérdések = International and domestic fruit and vegetable consumption, methodological issues

A zöldség- és gyümölcsfogyasztás többszintű közvetítő szerepet játszik az emberek egészségi állapota és testsúlya alakulásában. Egyértelmű ok-okozati kapcsolat még a legmodernebb módszerekkel is nehezen található, mivel különösen komplex biológiai és viselkedési kapcsolatban van az egészséggel. Az alacsony zöldség- és gyümölcsfogyasztással összefüggő betegségek által jelentett közteher jelentős, de nem a legjelentősebb. A zöldség és a gyümölcs kategória meghatározása annak ellenére nem egységes, hogy mindig kapcsolódik azok egészségügyi jelentőségéhez, vagyis tápanyag- és rosttartalmához. A nemzeti és a szakmai zöldség- és gyümölcsfogyasztási ajánlások általában követik a WHO ajánlásokat, de nem minden esetben esnek egybe azzal. A sajnálatos módszertani és értelmezési nehézségeken túl ebben az esetben a cél az „attitűd-viselkedés rés”, áthidalása, vagyis annak a bonyolult problémának a legyőzése, hogy az emberek mást akarnak tenni, mint amit a valóságban tesznek. A Központi Statisztikai Hivatal, Háztartás Költségvetési Felvétel (KSH-HKF) adatai alapján a legnagyobb mennyiségben vásárolt zöldség- és gyümölcskategóriákat mutatjuk be településméret, vásárolt érték, termelt mennyiség, valamint a háztartás nagysága alapján. Fruit and vegetable consumption plays a multi-level intermediary role in the development of people’s health status and body weight. Even using state-of-the-art methods, it is hard to find unambiguous causality, because it has an especially complex biological and behavioral connection to health. The public burden imposed by illnesses related to low fruit and vegetable consumption is significant, but not the most significant. Definition of the fruit and vegetable categories is not uniform, even though it is always related to their health significance, i.e. their nutrient and fiber contents. National and professional fruit and vegetable consumption recommendations usually follow WHO recommendations, but do not always coincide with the latter. In addition to unfortunate methodological and interpretation difficulties, the goal in this case is to bridge the „attitude-behavior gap” , i.e. conquering the complex problem that people want to act differently from what they actually do. Based on the data of the Household Budget Survey of the Hungarian Central Statistical Office (CSO-HBS), fruit and vegetable categories that are bought in the largest amounts are presented, according to settlement size, value bought, quantity produced, as well as the size of the household

Prediction of sensory preference by artificial neural networks, using sweet corn varieties as an example

According to our knowledge, there are only a few publications in available literature sources on the sensory characteristics and consumer preferences of sweet corn varieties. In our research, practical application of artificial neural networks (ANNs) is presented. In our study, 41 frozen sweet corn varieties were evaluated by a panel of expert sensory panelists (14 persons), by the method of profile analysis (MSZ ISO 11035:2001; ISO 13299:2003), on an unstructured scale of 0 to 100, then, in large-scale tests, 6 of the 41 varieties were evaluated by consumers (167 people) according to preference, on a structured scale of 1 to 9. Artificial neural networks require large amounts of data, therefore, on the expert and consumer data for the 6 varieties, 1,000 Monte Carlo simulations were run. 80% of the resulting dataset was used to train the created neural networks, and 20% was utilized to test them. The best prediction was given by the 4-node multi-layer feedforward neural network (MLFN), the smallest residues were obtained in this case during the training and the test, which were also validated by predictions on random numbers and cross-checking. Preference values of the other 35 corn varieties were predicted by this model. The most preferred variety was ‘Shinerock’ (8.46), while the least preferred ones, according to the predictions, were ‘Madonna’ and ‘Rustler’, with and average preference value of 2.7 (on a scale of 1 to 9). During the establishment of the artificial neural network model, product characteristics that are the main drivers of consumer acceptance were successfully identified: sweet taste, global taste intensity and juiciness. In general, it can be stated that prediction of the preference of different varieties is made possible by the validated product-specific artificial neural network presented

Monitoring the agreement of sensory panelists

It is an important theoretical question of sensometrics, as well as a practical issue of accredited laboratories, how to monitor and analyze the development of the agreement/ consensus of the sensory evaluation group (panel), regarding the series of measurements in a given period. For the evaluation of the consensus of the individual judgements, the sum of ranking differences (SRD) method is a good evaluation alternative. The difficulty in analyzing rank sum patterns lies in the fact that the pairwise significant difference method for rank sum data was developed only a few years ago. In the present work, a combination of methods is recommended for tracing the consensus of sensory panelists

Kukorica fajták preferenciatérképezése szoftveres támogatással = Preference mapping for sweet corn varieties by software support

Kutatásunk során 8 - kereskedelmi forgalomban kapható - fagyasztott, morzsolt csemegekukorica minta preferencia térképét készítetük el az XLStat Sensory moduljának alkalmazásával. A mintákat azonos mintaelőkészítést követően prezentáltuk a bírálóknak. A szakértői bírálat során profilanalízis módszerrel készítettük el a tulajdonságlistát, mely 16 tulajdonságot tartalmazott. A fogyasztói bírálatok során a megjelenés, illat, állomány és íz paraméterek alapján pontozták a laikus fogyasztók a 8 mintát. Az eredmények értékelése során első körben a szakértői adatok PCA-ját végeztük el, majd ezután kialakítottunk három fogyasztói klasztert. Ezen eredményeket felhasználva készítettük el a szoftver segítségével a 8 termék preferencia térképét. A térképeket contour plotokban ábrázoltuk a fogyasztói szempontok alapján. Az így elkészült négy ábra mellé a szoftver előállította az egyes klaszterek preferenciasorrendjét tartalmazó táblázatot is. Ezek alapján megállapítottuk, hogy a három klaszter közül kettő ugyanazt a terméket kedvelte leginkább. A harmadik klaszter ezzel szemben viszont más terméket részesített előnyben. A további elemzés során kiderült, hogy az első két klaszter tagjai inkább az édesebb termékeket kedvelik, míg a harmadik klaszter tagjai a kevésbé édes termékeket. A preferencia pontosabb meghatározásához célszerű lehetne az egyes terméktípusokra kidolgozott súlyozott mutatószám megalkotása, melyben az egyes tulajdonságok súlyozva szerepelnének. Az eredmények értékelése során célszerű lenne további kutatásokban a nagymintás, reprezentatív mintavétel elvégzése, hogy kiterjeszthető legyen a kutatás érvényessége. Megállapítható, hogy az XLStat-Sensory célzottan segíti az érzékszervi minősítési adatok feldolgozását, kiértékelését és bemutatását Excel környezetben. A statisztikai szoftverekben általánosan alkalmazott matematikai módszerek (Faktoranalízis, Diszkriminancia Analízis, Főkomponens Analízis stb.) mellett időtakarékos, egyedi módszerek (PREFMAP, Internal Preference mapping, Generalized Procrustes Analysis, Penaltya és DOE for Sensory Data Analysis) is megtalálhatóak a csomagban, így segítve az érzékszervi kutatók munkáját a kísérlettervezéstől az adatok prezentálásáig. Az XLStat-Sensory egyik erénye más érzékszervi szoftverekhez képest a szemléletes contour plot, illetve preferenciasorrendet bemutató táblázat, amely iránymutatást ad a nemesítők és/vagy az élelmiszeripari termékfejlesztők számára. In this study the preference maps of 8 commercial frozen sweet corn varieties was created by the Sensory module of the XLSTAT software. The samples were presented to the sensory panelist’s using the same sample preparation process. The expert panel created the list of the attributes - which consisted of 17 elements - according to the rules of the profile analysis method. The 8 samples were evaluated according to the appearance, general odour, texture and general taste attributes on hedonic scales by consumers. As the first step of the data analysis a PCA was conducted on the data of the expert panel and after that three clusters of consumers were created. Using these results the software created the preference maps of the eight sweet corn varieties. The results of the preference maps were then presented in so called contour plots based on the attributes evaluated by the consumers. Furthermore the software created the preference sequence of the clusters of the consumers in a table. Based on these results we concluded that two of the three consumer clusters preferred the same sample. On the other hand the third consumer group preferred other samples. Deeper analysis showed that the first two clusters preferred more the sweet varieties but the members of the third cluster preferred the less sweet samples. In order to create a more precise preference map it would be valuable to create a weighted coefficient to product types. The weighting can differentiate the product attributes. In addition it would be valuable to conduct a research involving representative consumer sampling to extend the validity of the results. As a conclusion it can be determined that the use of the XLSTAT Sensory software gives a direct approach to the preprocessing, the evaluation and the presentation of the sensory data in Excel environment. It contains not just the general mathematical methods (Factor Analysis, Discriminant Analysis, Principal Component Analysis etc.) used in the widespread statistical software packages but time-saving and unique methods (PREFMAP, Internal Preference Mapping, Generalized Procrustes Analysis, Penalty Analysis and DOE for Sensory Data Analysis) can be also found in the menu bar. This gives a full approach to the sensory data from the design of experiment to the presentation of the results. The other advantage of the XLSTAT is the contour plot and the table showing the sequence of the preference of the created clusters which can give directions to the breeders and/or the product developers

Csemegekukorica fajták komplex értékelése = Overall evaluation of sweet corn varieties

Kutatásunk során fagyasztott csemegekukorica minták komplex értékelését végeztük el. Az értékelés során nyolc fajta színét, állományát, cukortartalmát és érzékszervi paramétereit vizsgáltuk. A vizsgálatba három szuperédes és öt normálédes fajta került. A méréseket azonos mintaelőkészítést követően végeztük el. A színmérés során a minták L (világosság) és b* (sárga-kék) értékeit vizsgáltuk, míg reológiai tulajdonságaik közül keménységük alapján hasonlítottuk össze a termékeket. A cukortartalom meghatározása során HPLC-RI mérőrendszerrel a minták glükóz-, fruktóz- és szacharóztartalm át értékeltük. Az érzékszervi elemzés során a profilanalízis módszerét alkalmazva egy érzékszervi szakértői bírálócsoport jellemezte a mintákat egy 17 tulajdonságból álló lista alapján. A színvizsgálat során a csemegekukorica fajták világossági tényezői kismértékben különböztek. Az állománymérés során megállapítottuk a vizsgált csemegekukoricákra jellemző állományprofilt, melyben egy lassú felfutási zóna után gyorsesési szakasz következik, majd ez a ciklus megismétlődik. A minták fruktóz- és glükóztartalm a nem különbözött nagymértékben, viszont a szuperédes fajták élesen elkülönülnek a norm álédes fajtáktól szacharóztartalmuk alapján. Az érzékszervi vizsgálat során a szuperédes fajták a globális ízintenzitás, zsengeség és az édes íz tulajdonságokban kiemelkedőnek bizonyultak, határozottan elkülönülnek a többi term éktől. Összefoglalóan megállapítható, hogy az érzékszervi és a műszeres paraméterek eredményesen párhuzam ba állíthatóak, a két módszertan eredményei jól kiegészítik egymást. In this study an overall evaluation of eight frozen sweet corn varieties was performed. During the evaluation some instrum ental (color, texture, sugar content) and sensory properties of the sweet corn varieties were analyzed. Three out of the total eight samples were super sweet varieties and the other five samples were normal sweet varieties. The values of the L* (lightness) and b* (yellow-blue) were determ ined during the color measures. The samples were com pared based on their hardness during the rheological m easurement. HPLC-RI method was applied to determ ine the sugar content of the samples which was a detailed definition of the glucose, fructose and sucrose content. A fter the instrum ental methods as part of the sensory evaluation QDA method was applied to evaluate the samples by an expert sensory panel according to 17 descriptive sensory attributes. The instrum ental lightness values of the samples differed slightly. As a result of the instrum ental texture m easurem ent a sweet corn specific texture curve was established, which consisted of a slow raising zone and a fast falling zone and after that this cycle repeats itself. There was just a slight difference between the fructose and glucose content of the samples but the super sweet varieties were distinguished according to the sucrose content. The expert sensory panel clearly discriminated the super sweet varieties according to the following sensory attributes: global taste intensity, tenderness and sweet taste. As a conclusion we can state that the results of the sensory evaluation and the instrum ental methods can be effectively applied together and the obtained inform ation is more complex

Érzékszervi kedveltség predikciója mesterséges neurális hálózatokkal, fagyasztott csemegekukorica-fajták példáján bemutatva Prediction of sensory preference by artificial neural networks, using sweet corn varieties as an example

A nemzeti és nemzetközi fajtajegyzékben található csemegekukorica (Zea mays var. saccharata L.) hibridek fajtákra lebontott érzékszervi profiljellemzőiről, fogyasztói preferenciáiról a rendelkezésünkre álló irodalmi forrásokban ismereteink szerint csak néhány publikáció született. Kutatásunkban a mesterséges neurális hálózatok (artificial neural networks, ANNs) gyakorlati alkalmazását mutatjuk be. Vizsgálatunkban 41 fagyasztott csemegekukorica-fajtát egy szakértői érzékszervi bírálócsoport értékelt (14 fő), teljeskörű profilanalízis módszerével (MSZ ISO 11035:2001; ISO 13299:2003), 0-100- ig terjedő strukturálatlan skálán, majd nagymintás tesztben, fogyasztók (167 fő) a 41 fajta közül 6 fajtát jellemeztek kedveltség alapján, 9 elemű strukturált skálán. A mesterséges neurális hálózatok nagymennyiségű adatot igényelnek, ezért a 6 fajtára elkészült szakértői és fogyasztói adatokon 1000-szeres Monte Carlo szimulációt futtattunk, amelynek 80 %-án tréningeztük, 20 %-án pedig teszteltük a létrejött neurális hálókat. A legjobb predikciót a 4 nóduszos többrétegű előrecsatolt (multi-layer feedforward neural net, MLFN) adta, ebben az esetben adódtak a legkisebb maradékok a tréning és a teszt során, amelyeket véletlen számokon történő előrejelzéssel, és keresztellenőrzéssel is validáltunk. Ezzel a felépített modellel jeleztük előre a többi 35 kukoricafajta kedveltségi értékét. A leginkább kedveltnek a ‘Shinerock’ fajta (8,46), míg a predikciók szerint a legkevésbé kedvelt a ‘Madonna’ és a ‘Rustler’ fajták lettek 2,7-es átlagos kedveltségi értékekkel rendelkeztek (1-9 tagú skálán). A mesterséges neurális hálózat modell megalkotása során sikeresen azonosítottuk azokat a terméktulajdonságokat is, amelyek a fogyasztói elfogadás fő mozgatórugói: édes íz, globális ízintenzitás és lédússág. Összefoglalóan megállapítható, hogy a bemutatott validált termékspecifikus mesterséges neurális hálózat lehetővé teszi az egyes fajtákra vonatkoztatott kedveltség előrejelzését. According to our knowledge, there are only a few publications in available literature sources on the sensory characteristics and consumer preferences of sweet corn varieties. In our research, practical application of artificial neural networks (ANNs) is presented. In our study, 41 frozen sweet corn varieties were evaluated by a panel of expert sensory panelists (14 persons), by the method of profile analysis (MSZ ISO 11035:2001; ISO 13299:2003), on an unstructured scale of 0 to 100, then, in large-scale tests, 6 of the 41 varieties were evaluated by consumers (167 people) according to preference, on a structured scale of 1 to 9. Artificial neural networks require large amounts of data, therefore, on the expert and consumer data for the 6 varieties, 1,000 Monte Carlo simulations were run. 80% of the resulting dataset was used to train the created neural networks, and 20% was utilized to test them. The best prediction was given by the 4-node multi-layer feedforward neural network (MLFN), the smallest residues were obtained in this case during the training and the test, which were also validated by predictions on random numbers and cross-checking. Preference values of the other 35 corn varieties were predicted by this model. The most preferred variety was ‘Shinerock’ (8.46), while the least preferred ones, according to the predictions, were ‘Madonna’ and ‘Rustler’, with and average preference value of 2.7 (on a scale of 1 to 9). During the establishment of the artificial neural network model, product characteristics that are the main drivers of consumer acceptance were successfully identified: sweet taste, global taste intensity and juiciness. In general, it can be stated that prediction of the preference of different varieties is made possible by the validated product-specific artificial neural network presented

Érzékszervi kedveltség predikciója mesterséges neurális hálózatokkal, fagyasztott csemegekukorica-fajták példáján bemutatva

A nemzeti és nemzetközi fajtajegyzékben található csemegekukorica (Zea mays var. saccharata L.) hibridek fajtákra lebontott érzékszervi profiljellemzőiről, fogyasztói preferenciáiról a rendelkezésünkre álló irodalmi forrásokban ismereteink szerint csak néhány publikáció született. Kutatásunkban a mesterséges neurális hálózatok (artificial neural networks, ANNs) gyakorlati alkalmazását mutatjuk be. Vizsgálatunkban 41 fagyasztott csemegekukorica-fajtát egy szakértői érzékszervi bírálócsoport értékelt (14 fő), teljeskörű profilanalízis módszerével (MSZ ISO 11035:2001; ISO 13299:2003), 0-100-ig terjedő strukturálatlan skálán, majd nagymintás tesztben, fogyasztók (167 fő) a 41 fajta közül 6 fajtát jellemeztek kedveltség alapján, 9 elemű strukturált skálán. A mesterséges neurális hálózatok nagymennyiségű adatot igényelnek, ezért a 6 fajtára elkészült szakértői és fogyasztói adatokon 1000-szeres Monté Carlo szimulációt futtattunk, amelynek 80 %-án tréningeztük, 20 %-án pedig teszteltük a létrejött neurális hálókat. A legjobb predikciót a 4 nóduszos többrétegű előrecsatolt (multi-layer feedforward neural net, MLFN) adta, ebben az esetben adódtak a legkisebb maradékok a tréning és a teszt során, amelyeket véletlen számokon történő előrejelzéssel, és keresztellenőrzéssel is validáltunk. Ezzel a felépített modellel jeleztük előre a többi 35 kukoricafajta kedveltségi értékét. A leginkább kedveltnek a ‘Shinerock’ fajta (8,46), míg a predikciók szerint a legkevésbé kedvelt a ‘Madonna’ és a ‘Rustler’ fajták lettek 2,7-es átlagos kedveltségi értékekkel rendelkeztek (1 -9 tagú skálán). A mesterséges neurális hálózat modell megalkotása során sikeresen azonosítottuk azokat a terméktulajdonságokat is, amelyek a fogyasztói elfogadás fő mozgatórugói: édes íz, globális ízintenzitás és lédússág. Összefoglalóan megállapítható, hogy a bemutatott validált termékspecifikus mesterséges neurális hálózat lehetővé teszi az egyes fajtákra vonatkoztatott kedveltség előrejelzését