(Dân trí) - Một số reviewer đưa ra những bình luận thiếu căn cứ, khiến người xem rơi vào thế khó xử “xem trên mạng một nẻo, thực tế lại một nẻo” hay “đi ăn theo review tận tình, đến nơi đến chốn”. . "Đánh giá nhà hàng, thực phẩm và đồ uống là một ngành công nghiệp đang bùng nổ Show
Mạng xã hội càng phát triển thì càng có nhiều người, đặc biệt là các bạn trẻ theo đuổi nghề food reviewer hay còn gọi là người chia sẻ kinh nghiệm ẩm thực, đánh giá về đồ ăn, thức uống, nhà hàng trên nhiều nền tảng mạng xã hội khác nhau. Chính vì điều này mà nghề reviewer ẩm thực đã “lạm phát” trên các trang mạng xã hội.  Bạn có thể tìm thấy nhiều tài khoản khác nhau cung cấp đánh giá thực phẩm bằng cách tìm kiếm "Đánh giá thực phẩm" (Ảnh chụp màn hình) Bên cạnh những người đánh giá nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ của cộng đồng, vẫn còn rất nhiều người đánh giá khiến người xem khó chịu và khó chịu (Ảnh chụp màn hình) Nhiều reviewer bị cho là “không có tâm”, chê bai bất chấp để hút view, ngược lại cũng có những reviewer chỉ “chuyên khen” vì đã nhận tiền từ shop đưa nội dung mình sản xuất lên mạng xã hội. Vai trò của người đánh giá là gì? Một số người cho rằng chủ nhà hàng chịu nhiều áp lực từ những người chỉ trích ẩm thực hơn là từ chính quyền (Ảnh chụp màn hình) Ăn những món ăn được mô tả trong bài đánh giá và ghé thăm địa điểm bằng cả trái tim “Nhu cầu giải trí, tìm kiếm địa điểm ăn uống mới của giới trẻ ngày càng cao, lượng reviewer “nở rộ” cũng hoàn toàn theo quy luật cung - cầu”, Lê Việt Nga, quản trị viên Bé My Coffee, nhận định. “Dưới góc độ người kinh doanh, reviewer đã giúp nhiều shop tiếp cận được nhiều khách hàng, mang lại nhiều lợi ích kinh tế”, chị Nga chia sẻ và nêu ý kiến với tư cách vừa là chủ shop vừa là khách hàng. Tuy nhiên, có những yếu tố khác, chẳng hạn như một số đánh giá tiêu cực về nhà hàng, có thể gây hại cho chủ doanh nghiệp bằng cách khiến khách hàng đặt câu hỏi về chất lượng của nhà hàng Ngoài ra, một số người đánh giá không tôn trọng người xem và viết những bài đánh giá vô tâm, đánh giá thấp tác động của họ đối với khán giả. Kết quả là, nhiều khán giả của họ thấy mình "nhìn nhận một đằng, đánh giá lạc đề. " Ở góc độ người tiêu dùng, sự xuất hiện của nhiều kênh đánh giá giúp họ tìm hiểu thêm nhiều lựa chọn ăn uống, có thêm góc nhìn về quán cà phê hay nhà hàng và đưa ra lựa chọn tốt nhất cho sở thích của mình. Tuy nhiên, đôi khi người dùng mạng xã hội cũng không nhớ rằng các bài đánh giá chỉ đơn giản là ý kiến chủ quan của tác giả. Một nhà hàng tốt cho người này có thể không phù hợp với người khác, điều này có thể dẫn đến trải nghiệm ăn uống khó chịu Quản trị viên của Be My Coffee Lê Việt Nga, người có 4 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực review đồ uống, có trong ảnh bên dưới Ngoài ra, Nga còn đưa ra những nguyên tắc, tiêu chuẩn mà cô luôn tuân thủ trong công việc, bao gồm cả tiêu chuẩn này. "Khi ở nhà hàng, nếu có vấn đề gì nên góp ý trực tiếp với nhân viên, với chủ để họ nhanh chóng cải thiện. "Tôi nên giữ thái độ trung lập, đưa ra những lời phê bình hữu ích thay vì sử dụng ngôn ngữ xúc phạm sẽ ngay lập tức tạo cho khán giả ấn tượng quá tiêu cực về nhà hàng và trình bày cả những mặt tích cực và tiêu cực của cơ sở để khán giả có thể hình thành nhiều hơn Đánh giá của khách hàng có gây áp lực cho nhà hàng không? Dương Trung Nguyên từng làm quản lý cho một số cửa hàng ăn uống, sinh ra trong một gia đình có truyền thống về ngành ẩm thực. Loại đánh giá thứ hai mang tính tiêu cực, hàm ý cạnh tranh không lành mạnh, gây hiểu lầm cho khách hàng, hạ thấp uy tín của nhà hàng. “Loại thứ nhất, người đánh giá sẽ giúp quảng bá sản phẩm của cửa hàng và giúp khách hàng tìm được nhà hàng phù hợp với sở thích của họ Nguyên thừa nhận rằng có một số áp lực đối với các doanh nhân trong bối cảnh có quá nhiều người đánh giá hiện nay, nhưng anh nói rằng áp lực này không đặc biệt lớn. Cái chính là dù chê hay trách nhà hàng thì cuối cùng cái nhìn của số đông vẫn thắng. Tuy nhiên, kẻ phục vụ vẫn phải phục vụ, người kiểm điểm vẫn phải phán xét. Chỉ có người ăn mới nhận xét về món ăn Theo chị. Thu Hương, chủ một quán chè ở quận Đống Đa đã mở được hơn 4 năm, cho biết lượng người đánh giá ẩm thực như hiện nay mang đến cho cô nhiều cơ hội hơn là khó khăn. "Tôi thấy cửa hàng của mình có nhiều cơ hội, chưa thấy thách thức vì cứ làm đúng thì sẽ ổn thôi", chủ cửa hàng nói Khi nhiều người đánh giá ghé thăm cửa hàng của cô ấy, cô ấy nhận thấy những cơ hội cũng như một số bất tiện và áp lực, nhưng cô ấy nghĩ áp lực này có thể kiểm soát được. Việc ngày càng nhiều người bước vào nghề kiểm duyệt cũng sẽ tạo ra một số áp lực lên ngành thực phẩm, dù không hoàn toàn tiêu cực. "Đôi khi quán đông khách vào chụp ảnh sẽ gây chút bất tiện và mất tập trung cho nhân viên làm đồ ăn cho khách Chủ nhà hàng sẽ có thêm kinh nghiệm và khả năng quản lý công việc kinh doanh của mình khi chịu những áp lực như thế này như nâng cao chất lượng sản phẩm, an toàn vệ sinh thực phẩm, kinh nghiệm xử lý đồ ăn thức uống. Ai mạnh hơn và vượt qua được thử thách từ các nhà phê bình sẽ tồn tại lâu dài trong ngành F&B (ngành dịch vụ ăn uống). Điều ngược lại cũng đúng Tin tức liên quan Hội nhóm check-in mê reviewer bảnh baoNghề đánh giá (bình luận) nhà hàng đang được nhiều người chú ý vì nó trả lương cao và thu hút nhiều bạn trẻ như một sở thích Triệu view hành trình trở thành food reviewer của TiktokerTiêu Mạn Thù là một cái tên khá “hot” trong số đó nhờ phong cách đáng yêu, hài hước nên ngày càng nổi như cồn trong giới trẻ. Đánh giá sản phẩm, tập trung vào người tiêu dùng và các ngành nghề mới cho giới trẻNhững người có ảnh hưởng trên mạng xã hội có thể kiếm tiền từ nội dung họ tạo trực tuyến và trong giới trẻ, hình thức kiếm tiền này đang dần trở nên phổ biến Phân tích cảm quan nhanh và tự động. Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát triển từ vựng mô tả Tác giả liên kết mở bảng lớp phủLeah M. HamiltonJacobLahne Người phong bì Hiển thị thêm Điều hướng xuốngChia sẻ Chia sẻ Được trích dẫn bởi Trích dẫn https. //doi. tổ chức/10. 1016/j. thực phẩm. 2020. 103926Nhận quyền và nội dung trừu tượngVì việc đánh giá cảm quan phụ thuộc vào việc con người truyền đạt chính xác trải nghiệm cảm giác của họ, vốn từ vựng đa dạng và chồng chéo của các mô tả hương vị vẫn là một thách thức lớn. Các giao thức tạo từ vựng được sử dụng trong các phương pháp như Phân tích mô tả rất tốn kém và tốn thời gian, trong khi các phân tích hậu thực tế về từ vựng tự nhiên trong các phương pháp “nhanh và bẩn” như Lựa chọn miễn phí hoặc Lập hồ sơ nhanh đòi hỏi một phần của quá trình ra quyết định chủ quan đáng kể. . Có thể tìm thấy một giải pháp thay thế tiềm năng để tạo từ vựng và phân tích các thuộc tính cảm quan của sản phẩm trong văn bản không chuẩn hóa trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các công cụ NLP cho phép phân tích khối lượng văn bản miễn phí lớn hơn với ít quyết định chủ quan hơn. Bài viết này mô tả các bước cần thiết để tự động thu thập, làm sạch và phân tích các mô tả sản phẩm hiện có từ web. Như một trường hợp nghiên cứu, các bài đánh giá trực tuyến về rượu whisky quốc tế từ hai trang web nổi bật (2309 bài đánh giá từ WhiskyCast và 4289 bài đánh giá từ WhiskyAdvocate) đã được thu thập, xử lý trước để chỉ giữ lại các danh từ, tính từ và động từ có khả năng mô tả, sau đó danh sách thuật ngữ cuối cùng được nhóm lại . Bánh xe được so sánh với bánh xe hương vị Scotch hiện có. Việc dễ dàng thu thập các mô tả sản phẩm không được tiêu chuẩn hóa và tốc độ được cải thiện của các phương pháp tự động có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập dữ liệu cảm quan mô tả cho các sản phẩm không có từ vựng tồn tại. Điều này có khả năng tăng tốc và chuẩn hóa nhiều nút cổ chai trong các phương pháp mô tả nhanh và tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập và sử dụng các bộ dữ liệu mô tả sản phẩm rất lớn Giới thiệuNhiệm vụ chính của các nhà khoa học về giác quan là phát triển ngôn ngữ mô tả, tiêu chuẩn hóa cho các sản phẩm thực phẩm—các “từ vựng” mô tả (Drake và Civille, 2003, Lawless và Civille, 2013). Từ vựng mô tả là điểm khởi đầu cần thiết cho các phương pháp như Phân tích mô tả và được phát triển theo truyền thống thông qua đánh giá sản phẩm lặp đi lặp lại trong cài đặt nhóm tập trung (Heymann, King, & Hopfer, 2014), yêu cầu một hội đồng được đào tạo và nhiều (đôi khi hàng trăm) giờ công dành cho việc nếm thử . Mặc dù các phương pháp này tạo ra kết quả chất lượng cao, nhưng chi phí thời gian và tiền bạc của Phân tích mô tả đã thúc đẩy sự phát triển của các phương pháp thay thế trong những năm gần đây (Bécue-Bertaut, 2014, Valentin et al. , 2012). Nhiều phương pháp thay thế trong số này hoạt động để loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về từ vựng được tiêu chuẩn hóa, thay thế đào tạo theo chủ đề bằng sự liên kết thống kê sau thực tế của từ vựng. Những cách tiếp cận này tạo ra kết quả hữu ích trong bộ sản phẩm, nhưng không có từ vựng chung, không có cách đơn giản nào để phân tích sản phẩm mới hoặc so sánh kết quả với các sản phẩm tương tự bên ngoài bộ sản phẩm được nghiên cứu. Vẫn có một lợi thế khi có một từ vựng mô tả có thể khái quát hóa cho các danh mục sản phẩm được phân tích thường xuyên Gần đây, các nhà nghiên cứu đã bắt đầu phát triển một cách tiếp cận thay thế cho nghiên cứu mô tả cảm giác từ một hướng khác. tạo từ vựng mô tả từ dữ liệu văn bản hiện có. Ví dụ: Bécue-Bertaut, Álvarez-Esteban và Pagès (2008) đã sử dụng Phân tích tương ứng để khám phá cấu trúc tương tự mô tả của các loại rượu vang được xem xét trong hướng dẫn ẩm thực El Mundo năm 2005. Valente (2016) đã sử dụng một hướng dẫn tương tự—Hướng dẫn về Rượu John Platter hàng năm (2008–2014)—để phát triển bánh xe rượu—một từ vựng cảm giác trực quan (Noble et al. , 1987)—đối với rượu vang Chenin Blanc của Nam Phi. Icks và cộng sự. (2017) đã biên soạn thủ công các mô tả trang web về rượu rum và sử dụng các kỹ thuật định tính để phát triển từ vựng, sau đó họ áp dụng từ vựng này trong hoạt động Phân tích mô tả truyền thống Sự đổi mới của các ví dụ này là việc sử dụng các nguồn dữ liệu văn bản đã có từ trước; . Bước đầu tiên là thu thập một tập hợp các nhận xét, mô tả hoặc dữ liệu văn bản khác về nhóm sản phẩm quan tâm. Sau khi thu thập, những dữ liệu này được xử lý để trích xuất ngôn ngữ mô tả (e. g. , "ngọt ngào" là mô tả; . Các bộ mô tả sau đó được bổ đề hóa (được chuyển đổi thành các dạng từ điển được tiêu chuẩn hóa gọi là “bổ đề”) và cuối cùng được đồng nghĩa hóa (các từ có thể có cùng nghĩa, như “tart” và “sour”, được nhóm lại). Để giảm dữ liệu thành thứ nguyên có thể quản lý, các bộ mô tả không thường xuyên được loại bỏ, thường thông qua tiêu chí tần suất. Các bước này giống như các bước được sử dụng trong phân tích bình luận truyền thống (Lahne et al. , 2014, Symoneaux và cộng sự. , 2012, mười Kleij và Musters, 2003). Vì vô số thuật ngữ khác nhau có thể đề cập đến cùng một nhận thức, nên rất khó để phân biệt nghĩa của các từ trong một từ vựng không chuẩn (Symoneaux & Galmarini, 2014) Hạn chế khi áp dụng phân tích văn bản tự do truyền thống cho dữ liệu văn bản (“lớn”) hiện có là phương pháp này không mở rộng tốt. Một bộ sản phẩm bao gồm hàng trăm đánh giá (Bécue-Bertaut et al. , 2008, Valente, 2016) hoặc các trang web (Ickes, Lee, & Cadwallader, 2017) cần nhiều thời gian và công sức của nhà nghiên cứu để trích xuất, xử lý và phân tích. Đây chỉ là một cấp độ lớn hơn kích thước trung bình của bộ sản phẩm để tạo từ vựng truyền thống (Lestringant, Delarue, & Heymann, 2019). Với sự ra đời của cái gọi là phân tích “dữ liệu lớn” (Ahn et al. , 2011, Mikolov và cộng sự. , 2013, Singh và cộng sự. , 2018), các nhà khoa học giác quan có thể đặt tầm nhìn của họ cao hơn một cách hợp lý. Các bộ dữ liệu mô tả sản phẩm lớn hơn nhiều đơn đặt hàng có sẵn ở dạng trang web chuyên nghiệp và do người dùng điều khiển dành riêng để thảo luận về thực phẩm và sản phẩm tiêu dùng (e. g. , RateBia. com, WineAdvocate. com). Để giải quyết các bộ dữ liệu này, lĩnh vực ngôn ngữ tính toán của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cung cấp các phương pháp để trích xuất, xử lý và phân tích dữ liệu văn bản tự do để thu được các từ vựng mô tả từ dữ liệu văn bản hiện có NLP hoạt động trên dữ liệu ngôn ngữ của con người để tự động hóa các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ như dịch máy, xếp hạng kết quả của công cụ tìm kiếm và nhận dạng giọng nói, trong số nhiều ứng dụng (Bates, 1995). Tương tự như vậy, có nhiều ứng dụng khả thi của NLP đối với dữ liệu cảm giác. Một nhà khoa học cảm quan có thể muốn xác định tất cả các yếu tố mô tả của một loại sản phẩm, gán điểm số thích có thể xảy ra cho các sản phẩm dựa trên mô tả của chúng, tìm các yếu tố thúc đẩy sự yêu thích hoặc tạo ra mô tả về một sản phẩm lý tưởng. Quy trình công việc cần thiết sẽ phụ thuộc vào mục tiêu của dự án và văn bản bắt đầu (được gọi là kho văn bản), nhưng hầu hết các dự án sẽ yêu cầu tiền xử lý để tạo số lượng từ có liên quan và loại bỏ tiếng ồn Đầu tiên, các đơn vị từ riêng lẻ (i. e. , mã thông báo) được xác định trong văn bản bằng một quy trình được gọi là mã thông báo (Bird et al. , 2019b, Mullen, 2018). Tiếp theo, các dạng từ liên quan đến hình thái được kết hợp, bằng cách loại bỏ các hậu tố biến tố (e. g. , “-ing”, “-s”) trong một quá trình được gọi là bắt đầu từ hoặc bằng cách chuyển đổi từng từ thành bổ đề của nó (Manning, Raghavan, & Schütze, 2008). Kết quả của việc bắt đầu từ gốc và từ vựng được cải thiện khi phần lời nói của mỗi từ (POS) được biết đến, phần này cũng có thể được xác định bằng máy tính (Martinez, 2012). Nhiệm vụ cuối cùng của từ đồng nghĩa được gọi là định hướng từ-nghĩa trong NLP. Có nhiều loại công cụ để thực hiện nhiệm vụ này, với các phương pháp cũ hơn sử dụng các từ điển lớn, do chuyên gia tuyển chọn và các mạng lưới nghĩa của từ đồng nghĩa (Fellbaum, 1999) và các phương pháp mới hơn sử dụng máy học để tính toán biểu diễn số của nghĩa từ dựa trên . , 2014, Stevenson và Agirre, 2018). Hầu hết các lĩnh vực của NLP đã chuyển từ lịch sử sử dụng từ điển, quy tắc và thuật toán sang học máy (Bates, 1995) Whiskey là một trong những loại đồ uống chưng cất quan trọng nhất trên thế giới, với doanh thu toàn cầu hàng năm lên tới hàng tỷ đô la. Nhìn chung, rượu whisky là sản phẩm chưng cất từ ngũ cốc được ủ trong thùng gỗ sồi (Miller, 2019). Các quốc gia khác nhau sản xuất rượu whisky theo các quy định và truyền thống khác nhau. Ví dụ, ở Hoa Kỳ, rượu whisky (được đánh vần là 'e') được chưng cất chủ yếu từ hỗn hợp ngô và lúa mạch đen không ướp muối và được ủ trong các thùng gỗ sồi mới, cháy thành than (Bryson, 2014). Ở Scotland, rượu whisky được sản xuất chủ yếu từ lúa mạch (mạch nha hoặc không mạch nha) mashbills — thường được sấy khô bằng than bùn — và hầu như chỉ được ủ trong các thùng gỗ sồi đã qua sử dụng (Jackson, 2017). Ở Ireland, Canada và Nhật Bản (các quốc gia sản xuất rượu whisky lớn khác), các thông số sản xuất khác nhau được áp dụng. Do đó, ngay cả các sản phẩm rượu whisky không có hương vị cũng có nhiều đặc điểm cảm quan khác nhau. Trái ngược với các sản phẩm có giá trị cao, hướng đến cảm giác khác như rượu vang, cà phê hoặc pho mát (Heisserer và Chambers, 1993, Noble et al. , 1987, Spencer và cộng sự. , 2016), khoa học cảm giác chưa phát triển một từ vựng mô tả toàn diện cho rượu whisky. Mặc dù từ vựng về rượu whisky Scotch được phát triển bởi (Lee, Paterson, Piggott, & Richardson, 2001), nhưng từ vựng này chỉ áp dụng cho rượu whisky Scotch chứ không áp dụng cho rượu whisky của Mỹ, Canada, Ailen hoặc Nhật Bản. Nghiên cứu Phân tích mô tả gần đây về rượu whisky Mỹ đã thiết lập một số từ vựng DA cho các loại rượu whisky cụ thể của Mỹ nhưng không nhằm mục đích khái quát hóa (Lahne et al. , 2019, Phetxumphou và cộng sự. , xxxxx). Các loại rượu whisky khác vẫn không bị biến đổi, điều này giải thích cho việc thiếu các nghiên cứu toàn diện liên kết các thông số sản xuất rượu whisky và đặc điểm hương vị (Miller, 2019). Tuy nhiên, việc không có các từ vựng đã được kiểm chứng đã không ngăn cản những người đam mê rượu whisky chuyên nghiệp và những người đam mê sản xuất các mô tả về các sản phẩm này được xuất bản cả trên báo in (Bryson, 2014, Jackson, 2017) và trực tuyến (e. g. , Whiskycast. com, WhiskyAdvocate. com) Mặc dù các bài đánh giá và mô tả về rượu whisky này không chia sẻ loại từ vựng chuẩn hóa sẽ được hỗ trợ bởi sự tồn tại của từ vựng mô tả, nhưng “cộng đồng sở thích” này có xu hướng phát triển các ngôn ngữ cảm giác được chia sẻ rộng rãi (Hennion, 2015, Shapin, 2016, Teil . Hơn nữa, đây là những nguồn “dữ liệu lớn”. có hàng nghìn hoặc hàng chục nghìn mô tả về rượu whisky được xuất bản trực tuyến, bao gồm hàng nghìn loại rượu whisky. Do đó, bằng cách sử dụng các phương pháp NLP, có thể lấy được từ vựng mô tả cho rượu whisky dưới dạng danh mục sản phẩm rộng từ tập hợp lớn các mô tả văn bản đã được xuất bản này mà không cần sử dụng bảng mô tả Mục tiêu của báo cáo này là để chứng minh quy trình công việc (Hình. 1) trong đó các phương pháp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được áp dụng cho một kho mô tả sản phẩm thực phẩm với mục tiêu tạo ra một từ vựng mô tả khả thi. Như một trường hợp nghiên cứu, chúng tôi đã chọn một tập hợp các bài đánh giá về rượu whisky trực tuyến, vì danh mục rượu whisky có một số từ vựng hiện có mà chúng tôi có thể so sánh kết quả của mình nhưng thiếu một từ vựng toàn diện, có thể khái quát hóa. Trong các phần sau, chúng tôi mô tả quá trình phát triển và áp dụng các phương pháp tiếp cận NLP cho bộ dữ liệu này. Phần 3 mô tả việc thu thập dữ liệu, Phần 4 mô tả quy trình xác định các thuật ngữ riêng lẻ, có khả năng mô tả từ các câu đầy đủ và Phần 5 mô tả quy trình nhóm các thuật ngữ có liên quan để tạo ra một bánh xe hương vị Trong mỗi phần, chúng tôi thảo luận về các công cụ NLP khác nhau có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề được đề cập và giải thích lý do và cách sử dụng một công cụ cụ thể. Chúng tôi giải thích cách mỗi công cụ được sử dụng so sánh với các công cụ quen thuộc hơn để phân tích văn bản trong khoa học cảm giác. Cuối cùng, chúng tôi thảo luận về những ưu điểm và nhược điểm của phương pháp NLP được đề xuất của chúng tôi và thảo luận về các lĩnh vực cần cải thiện và điều tra trong tương lai. Chúng tôi bao gồm một số phụ lục mô tả các công cụ mà chúng tôi đề cập trong bài viết này và cách lấy và áp dụng chúng, cũng như chi tiết về bộ dữ liệu của chúng tôi đoạn trích phầnPhần mềmHầu hết công việc trong bài báo này được lập trình trong R v3. 5. 3, ngôn ngữ tính toán thống kê (Nhóm R Core, 2019). Một số mã thu thập dữ liệu ban đầu được viết bằng ngôn ngữ lập trình Python 3. 7. 2, với sự trợ giúp của các gói BeautifulSoup4, certifi, lxml và urllib3. Later data collection was done in R bằng gói rvest . Các gói R được sử dụng cho quy trình làm việc NLP cuối cùng là ca (để phân tích tương ứng), cleanNLP (for neural network-based NLP), hunspell (for spell-checking), tidytext bộ sưu tập văn bảnVăn bản ngôn ngữ tự nhiên phù hợp với NLP có thể được thu thập theo bất kỳ cách nào. Theo truyền thống, dữ liệu định tính như vậy có thể được thu thập thông qua các câu hỏi trả lời miễn phí trên bảng điểm khảo sát hoặc nhóm tập trung và văn bản hiện có như đánh giá của khách hàng về sản phẩm cũng có thể được sử dụng. Trong bài báo này, các bài đánh giá sản phẩm chuyên nghiệp được thu thập theo chương trình từ các trang web WhiskyAdvocate (WA; http. // người ủng hộ rượu whisky. com/) và WhiskyCast (WC; https. // rượu whisky. com/) Trong khi bài viết này tập trung vào Xử lý và làm sạch văn bảnVăn bản ngôn ngữ tự nhiên cần được làm sạch và xử lý trước khi phân tích, mặc dù các bước cụ thể sẽ khác nhau dựa trên văn bản đầu vào và đầu ra mong muốn. Đối với khoa học cảm quan, đầu ra mong muốn thường là một danh sách tối thiểu các bộ mô tả có liên quan, như trong quy trình phát triển từ vựng (Ickes et al. , 2017, Valente, 2016) và/hoặc số lần xuất hiện đối với các bộ mô tả có liên quan, như trong phân tích nhận xét về văn bản được trưng cầu (Monica Bécue-Bertaut và Lê, 2011, Lahne et al. , 2014, Symoneaux và cộng sự. , Nhóm thuật ngữĐể đo lường bất kỳ thuộc tính cảm quan cụ thể nào của sản phẩm, một phương pháp luận phải có một số cách giải thích cho xu hướng sử dụng các biểu thức và từ đồng nghĩa của con người. Trong Phân tích mô tả, có một quá trình đào tạo kéo dài trong đó người đánh giá tạo ra và thống nhất về một từ vựng duy nhất để sử dụng cho các cảm giác do sản phẩm gây ra (Heymann et al. , 2014). Các phương pháp như CATA không yêu cầu đào tạo nhưng yêu cầu các nhà nghiên cứu cung cấp danh sách các sản phẩm riêng biệt có thể Kết luận và công việc tương laiBài viết này giới thiệu các phương pháp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên như một hộp công cụ cho các nhà khoa học cảm quan để giải quyết các bộ dữ liệu văn bản phi cấu trúc, từ các nhận xét được trưng cầu trong các nghiên cứu có kiểm soát đến các bộ dữ liệu lớn thu được mà không cần thiết kế thử nghiệm. Trong nghiên cứu điển hình của chúng tôi về trường hợp thứ hai, ngay cả với quy trình làm việc rất sơ bộ có chứa một số quyết định tùy ý, kết quả cho thấy tiện ích của việc sử dụng NLP trên dữ liệu hiện có cho khoa học cảm giác, đặc biệt là phát triển từ vựng. sự phân tích của Tuyên bố đóng góp quyền tác giả của CRediTLeah M. Hamilton. Khái niệm hóa, Phần mềm, Phương pháp luận, Phân tích hình thức, Viết - bản thảo gốc. Jacob Lahne. Phương pháp luận, Xác nhận, Phân tích chính thức, Viết - đánh giá & chỉnh sửa, Giám sát, Thu hút vốn Sự nhìn nhậnCông trình này được hỗ trợ một phần bởi khoản trợ cấp từ Virginia Tech Viện Sáng tạo, Nghệ thuật và Công nghệ. Tham khảo (65)
Theo dõi các phương pháp dựa trên lời nói ngoài phân tích mô tả thông thường trong thư mục khoa học thực phẩm. Một cách tiếp cận thống kêChất lượng và sở thích thực phẩm(2014) Mạng lưới hương vị và các nguyên tắc kết hợp thực phẩmbáo cáo khoa học(2011) Các mô hình hiểu ngôn ngữ tự nhiênKỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ(1995) Phân tích các nhiệm vụ sắp xếp được dán nhãn đa ngôn ngữ. Ứng dụng vào nghiên cứu đa văn hóa trong ngành công nghiệp rượu vangTạp chí Nghiên cứu giác quan(2011) Phân bổ Dirichlet tiềm ẩnTạp chí Nghiên cứu Máy học(2003) thử rượu whisky(2014) Quét web dựa trên đám mây cho các ứng dụng dữ liệu lớnHội nghị quốc tế IEEE về Đám mây thông minh (SmartCloud)(2017) Lập chỉ mục theo phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩnTạp chí của Hiệp hội Khoa học Thông tin Hoa Kỳ(1990) Từ điển hương vịĐánh giá toàn diện về khoa học thực phẩm và an toàn thực phẩm(2003) Chào mừng người máy?Tạp chí Luật, Công nghệ & Nghệ thuật Washington(2018) Phân tích tương ứng trong thực tế (3rd Ed)(2017) Xác định các thuộc tính hương vị cảm quan của pho mát tự nhiên để lâuTạp chí Nghiên cứu giác quan(1993) Chú ý. Nếm rượu là gì?SpaCy (Phiên bản 2. 0. 16) [Phần mềm máy tính](2018) 2022, Chất lượng và Sở thích Thực phẩm Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Với thông tin đầu vào từ bài phát biểu quan trọng và các bài thuyết trình toàn thể tại Hội nghị chuyên đề Khoa học về Cảm giác Pangborn lần thứ 14 vào năm 2021, một mốc thời gian lịch sử và bản tóm tắt có chọn lọc về khoa học cảm giác và người tiêu dùng được trình bày. Sự phát triển của lĩnh vực này được bắt nguồn từ thời điểm hiện tại qua ba khoảng thời gian. Giai đoạn 1) giai đoạn đầu kéo dài từ những năm 1940 đến những năm 1970 tập trung vào đánh giá cảm quan; . Qua các thời kỳ, 18 lĩnh vực chủ đề đã được lựa chọn. 1) khoái lạc và mức độ chấp nhận thực phẩm, 2) thử nghiệm phân biệt đối xử, 3) giác quan hóa học, tâm vật lý và tỷ lệ, 4) lập hồ sơ mô tả bởi những người đánh giá được đào tạo, 5) phương pháp tạm thời, 6) động cơ cảm giác về sở thích, 7) phương pháp nhanh, 8) yếu tố bối cảnh . Một cách lỏng lẻo, các lĩnh vực chủ đề được trình bày theo “thứ tự thời gian theo thời gian” với các chủ đề bắt đầu sớm hơn trong dòng thời gian của Khoa học Cảm giác-Người tiêu dùng được trình bày trước. Trong suốt quá trình tồn tại, lĩnh vực Khoa học Cảm quan-Người tiêu dùng được đặc trưng bởi sự kết hợp giữa nghiên cứu hàn lâm cơ bản hơn và nghiên cứu thương mại ứng dụng hơn, với phần lớn sự phát triển phương pháp được thúc đẩy bởi nhu cầu mô tả, phân biệt và phát triển sản phẩm, sau đó là nghiên cứu. . Lĩnh vực này cũng được đặc trưng bởi sự nhấn mạnh vào các phương pháp định lượng. Bài báo kết thúc với phần trình bày về một số vấn đề đang tiếp diễn và đang nổi lên trong Khoa học Cảm quan-Người tiêu dùng 2022, Chất lượng và Sở thích Thực phẩm Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Phương tiện truyền thông xã hội mới nổi đóng vai trò là nguồn bổ sung cho phân tích hành vi của người tiêu dùng với dữ liệu tự phát mà nó tạo ra. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu sử dụng phân tích nội dung tốn thời gian hoặc phân tích tình cảm từ vựng. Xem xét sự phong phú của dữ liệu và sự tiến bộ của khoa học dữ liệu, trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp dựa trên học chuyển đổi để khám phá thái độ của công chúng đối với thịt thay thế (AM) bằng cách sử dụng dữ liệu từ phương tiện truyền thông xã hội ở Trung Quốc để cung cấp một quan điểm thay thế. Chúng tôi so sánh các mô hình học máy truyền thống. Naive Bayes và Support Vector Machine với mô hình Thịt thay thế (BAM) dựa trên BERT của chúng tôi trên mẫu được chú thích. Mô hình BAM vượt trội so với các mô hình khác về điểm số F1 vĩ mô và độ chính xác và được sử dụng trên toàn bộ tập dữ liệu sau này. Kết quả phân tích tình cảm cho thấy trong số 41782 bài đăng liên quan mà chúng tôi tích lũy được, khoảng 42. 10% bài đăng là bài viết cá nhân bao gồm cảm xúc tiêu cực, trung lập và tích cực đối với AM với tỷ lệ là 28. 77%, 22. 91% và 48. 32% tương ứng. Nó ít hứa hẹn hơn so với sự đồng thuận mà các nghiên cứu trước đây đạt được rằng hơn một nửa số người Trung Quốc tích cực và rất ít người Trung Quốc tiêu cực đối với AM. Phát hiện của chúng tôi bổ sung vào các nghiên cứu đang nở rộ cho thấy mối quan hệ giữa mức độ sẵn sàng dùng thử hoặc mua AM của mọi người và các yếu tố bao gồm giới tính, địa lý, giá cả, chế độ ăn thuần chay và an toàn thực phẩm. Thuyết âm mưu lần đầu tiên được xác định là lý do chính khiến người tiêu dùng Trung Quốc phản đối AM. Thay vì tăng cường, các sản phẩm thay thế chay truyền thống, đặc biệt là đậu phụ hóa ra lại là một trở ngại cho việc chấp nhận AM với nhiều điểm tương đồng 2021, Tạp chí Quốc tế về Ẩm thực và Khoa học Thực phẩm Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Phô mai thuộc địa là một sản phẩm sữa truyền thống ở miền nam Brazil. Nó có ý nghĩa to lớn về kinh tế - xã hội và đa dạng trong quá trình sản xuất. Tuy nhiên, do thiếu tiêu chuẩn hóa, sản phẩm này không thể được mô tả độc đáo hoặc thậm chí không có thị trường tiêu dùng được phác thảo. Do đó, nghiên cứu này nhằm mục đích mô tả đặc điểm của phô mai thuộc địa về các đặc điểm hóa lý, cảm quan, tiêu dùng và người tiêu dùng, do thương mại địa phương và tiêu thụ các sản phẩm trong khu vực đã tăng cường với đại dịch COVID-19, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đánh giá các sản phẩm này. Phô mai thuộc địa, có hàm lượng chất béo cao và độ ẩm trung bình, không cho thấy quy trình sản xuất và các đặc tính hóa lý của nó, tạo ra sự thay đổi trong các đặc tính cảm quan, nói chung là ít được nhấn mạnh. Cuộc khảo sát cho thấy mối quan hệ tích cực giữa người tiêu dùng và phô mai thuộc địa. Những người được hỏi liên quan đến việc tiêu thụ phô mai thuộc địa với sản xuất thủ công và chủ nghĩa truyền thống, bên cạnh những cảm xúc như niềm vui, sự hài lòng và hạnh phúc. Tuy nhiên, an toàn vẫn là một mối quan tâm, đặc biệt là đối với người tiêu dùng có thu nhập cao và giáo dục, một khi chất lượng vi sinh là một vấn đề thường xuyên Tầm quan trọng của việc chuẩn bị dữ liệu khi phân tích các câu trả lời bằng văn bản cho các câu hỏi mở. Một đánh giá thực nghiệm và so sánh với mã hóa thủ công2021, Chất lượng và Sở thích Thực phẩm Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Trong một thế giới mà các văn bản của người tiêu dùng ngày càng nhiều hơn mỗi ngày, phân tích văn bản tự động có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về thái độ và hành vi của người tiêu dùng. Nghiên cứu hiện tại về bản chất là phương pháp luận và tập trung vào tiền xử lý dữ liệu văn bản, đây thường là giai đoạn phân tích tốn nhiều thời gian nhất. Sử dụng câu trả lời cho câu hỏi mở từ 4341 người tiêu dùng, ma trận thuật ngữ tài liệu (DTM) được tạo từ các kết hợp khác nhau của n-gram (unigram, bigram, trigram và các kết hợp ở đây), xuất phát (có hoặc không) và thuật ngữ tần suất thấp. . 1%, <1% hoặc < 5%). Bằng cách so sánh với một tiêu chuẩn cố định – nội dung được mã hóa thủ công từ các câu trả lời của người trả lời – tác động tương đối của ba bước xử lý trước đã được đánh giá. PLS-DA đã được sử dụng để làm như vậy và hiệu suất của bộ phân loại được đánh giá bằng cách sử dụng điểm số AUC-ROC. Việc bao gồm bigram và trigram trong DTM không ảnh hưởng đến hiệu suất phân loại và việc tạo gốc chỉ có tác động nhỏ. Bao gồm tất cả và các tính năng rất hiếm (<0. 1%) hiệu suất phân loại được cải thiện. Các kết quả là bất biến về kích thước mẫu và được nhân rộng trong các tập hợp con của 2000, 1000 và 500 người tham gia. Kết quả có thể cụ thể đối với độ dài ngắn của câu trả lời (từ trung bình = 4), mặc dù chúng nằm trong một mẫu phụ gồm 500 câu trả lời dài nhất (từ trung bình = 41). Nghiên cứu trong tương lai nên kiểm tra trực tiếp ảnh hưởng của các bước tiền xử lý này, ví dụ, thông qua mô hình hóa chủ đề So sánh đề xuất về phương pháp đánh giá cảm quan đối với cua găng Trung Quốc (Eriocheir sinensis) bằng khai thác dữ liệu và bảng cảm quan2021, Hóa học thực phẩm Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Cua găng Trung Quốc (Eriocheir sinensis) cần đánh giá cảm quan để phân loại. Nghiên cứu này so sánh khai thác dữ liệu (DM) và đánh giá bảng cảm quan (SPE), sử dụng trực quan hóa dữ liệu (DV) và phân tích mô tả định lượng (QDA), tương ứng. Kết quả cho thấy Cua hồ Dương Thành (YLC) được chào đón nhiều nhất về vị “umami” và “ngọt” theo DV; . 5) và “vị-umami” (Điểm trung bình 4. 6) trong YLC. Điểm khác biệt là DV nhanh dựa trên dữ liệu lớn (1. 4 triệu từ); . trung bình 3%) dựa trên bảng cảm quan được đào tạo chuyên sâu về khả năng phân biệt và lặp lại tốt mà giá trị F cho thấy 76. Trung bình 4% của tất cả các thuộc tính > 5% đối với thành viên tham gia hội thảo và lỗi bình phương trung bình < 0. 500 ngoại trừ một tham luận viên. Tóm lại, DM nhanh nhưng chất lượng; Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa đánh giá cảm quan Kết hợp máy biến áp được đào tạo trước với nhúng từ dựa trên chỉ số tiếp thị cảm quan trực tuyến2022, Máy tính bài báo nghiên cứu Ưu tiên và Chất lượng Thực phẩm, Tập 83, 2020, Điều 103895 Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Trong thập kỷ qua, sự quan tâm đáng kể đã được dành cho việc đo lường các phản ứng cảm xúc đối với các mẫu. Các biện pháp như vậy được thiết kế để vượt ra ngoài sở thích và hiểu rõ hơn về cách thức sản phẩm thực tế, có hoặc không có bối cảnh, có thể gợi ra những cảm xúc tích cực hay tiêu cực giúp thông báo hiệu suất tổng thể của sản phẩm. Các sản phẩm có thể được tối ưu hóa theo hồ sơ cảm xúc cũng như hồ sơ giác quan của chúng và thông tin đó rất có giá trị theo quan điểm tiếp thị vì nó mở ra những cánh cửa mới cho quảng cáo, tuyên bố, v.v. Điều cần điều tra thêm là mức độ liên quan và giá trị của thông tin này. Trong các nghiên cứu gần đây, người ta lập luận rằng các phản ứng cảm xúc không phải do bản thân các mẫu điều khiển mà do bối cảnh hấp dẫn xung quanh các mẫu và xung quanh người đánh giá. Để hiểu rõ hơn về phản ứng cảm xúc do người tiêu dùng tự báo cáo, 4 mẫu bia giống nhau đã được đánh giá trong 5 điều kiện thử nghiệm khác nhau bao gồm Thử nghiệm tại vị trí trung tâm, quán rượu thực và quán rượu được tạo lại và 2 tình huống Thực tế ảo (kính VR chiếu hình ảnh 360 . Đối với mỗi điều kiện, một nhiệm vụ CATA bao gồm 11 thuật ngữ cảm xúc được thực hiện bởi chỉ hơn 100 người tiêu dùng Tác động trực tiếp của các mẫu đối với phản ứng cảm xúc trước tiên được đánh giá tổng thể, trước khi được so sánh giữa các điều kiện thử nghiệm và sử dụng cài đặt thử nghiệm (thứ tự trình bày). Kết quả cho thấy mặc dù các mẫu khá giống nhau nhưng lại truyền tải những phản ứng cảm xúc khác nhau đến người tiêu dùng. Tuy nhiên, những phản ứng cảm xúc này dường như kém mạnh mẽ hơn so với phản ứng được truyền tải bởi các tình huống thử nghiệm khác nhau hoặc thậm chí là cài đặt thử nghiệm. Chẳng hạn, trình tự trình bày dường như đóng một vai trò quan trọng và nhất quán đối với các phản ứng cảm xúc. bài báo nghiên cứu Chất lượng và Ưu tiên Thực phẩm, Tập 83, 2020, Điều 103862 Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Các dấu hiệu môi trường, chẳng hạn như màu sắc của thực phẩm và bát đĩa, đã được chứng minh là có ảnh hưởng đến việc tiêu thụ thực phẩm và đồ uống ở người trưởng thành. Nghiên cứu bằng chứng về khái niệm này đã điều tra xem liệu màu sắc của đĩa có thể được sử dụng như một chiến lược để giảm lượng thức ăn nhẹ có mật độ năng lượng cao (HED) và tăng lượng thức ăn nhẹ có mật độ năng lượng thấp (LED) ở trẻ mẫu giáo hay không. Trong thiết kế giữa và trong các đối tượng, trẻ em được chỉ định ngẫu nhiên vào nhóm kiểm soát (không có thông báo màu) hoặc nhóm can thiệp (nhận thông báo màu. màu đỏ = dừng lại, màu xanh lá cây = đi) và được cung cấp một bữa ăn nhẹ tại nhà trẻ ba lần trên các đĩa có màu khác nhau (đỏ, xanh lá cây, trắng), cho mỗi loại đồ ăn nhẹ (HED, LED). Lượng ăn nhẹ, sở thích màu sắc, liên kết màu sắc và nhân trắc học đã được ghi lại cho mỗi đứa trẻ. Kết quả cho thấy không có ảnh hưởng của nhóm (kiểm soát so với can thiệp) đối với HED (p = 0. 540) và lượng tiêu thụ đèn LED (p = 0. 575). Không có ảnh hưởng của màu tấm trên HED (p = 0. 147) hoặc tiêu thụ bữa ăn nhẹ dẫn đầu (p = 0. 505) là hiển nhiên. Kết hợp các bản màu đỏ và xanh lục để so sánh bản màu và bản màu cho thấy rằng bản màu không có ảnh hưởng đáng kể đến HED (p = 0. 0503) và đèn LED (p = 0. 347) đợt tuyển sinh. Mặc dù được can thiệp học tập trong thời gian ngắn, nhưng việc sử dụng màu sắc trên đĩa được phát hiện trong nghiên cứu hiện tại là một chiến lược không hiệu quả để kiểm soát lượng thức ăn vặt ở trẻ em trước tuổi đi học. Thay vào đó, chúng tôi đề xuất rằng lượng thức ăn ở trẻ nhỏ có thể được dự đoán tốt nhất bằng khẩu phần ăn, mật độ năng lượng và đặc điểm hành vi ăn uống. bài báo nghiên cứu Các giải pháp gần ngưỡng ngọt và đắng kích hoạt sự tương ứng đa phương thức giữa hương vị và hình dạng của cốcƯu tiên và Chất lượng Thực phẩm, Tập 83, 2020, Điều 103891 Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra một số tương ứng đa phương thức giữa đồ uống có hương vị, cũng như các giải pháp hương vị cơ bản và các dấu hiệu hình học cụ thể. Một số người trong số họ liên kết các mùi vị đồ uống đã biết với hình dạng của bình chứa. Cụ thể, vị ngọt gắn liền với những chiếc hộp cong và vị đắng với những chiếc hộp có góc nhọn. Nghiên cứu của chúng tôi nhằm mục đích kiểm tra giả thuyết theo đó các giải pháp gần ngưỡng cũng có thể kích hoạt sự tương ứng giữa các phương thức này. Chúng tôi sử dụng hai dạng cốc khác nhau, một dạng cong và một dạng góc nhọn, với vị ngọt và đắng nguyên chất ngay trên ngưỡng cảm quan. Chúng tôi đã thiết kế hai nhiệm vụ bằng cách sử dụng bài kiểm tra bắt buộc lựa chọn hai phương án. Những người tham gia phải quyết định đồ uống nào ngọt hơn, Nhiệm vụ 1 và đắng hơn, Nhiệm vụ 2, từ những chiếc cốc cong và góc cạnh. Kết quả cho thấy sự tương ứng giữa các phương thức nhưng chỉ khi những người tham gia uống thứ nhất từ cốc cong và thứ hai từ cốc có góc nhọn. Hiệu ứng biến mất khi những người tham gia uống đầu tiên từ cốc có góc nhọn và thứ hai từ cốc cong. Điều này cho thấy rằng sự tương ứng xuất hiện bằng cách sử dụng các giải pháp gần ngưỡng ngọt và đắng trong các điều kiện cụ thể. Mặt khác, kết quả cũng cho thấy mức độ tin cậy của các câu trả lời trong nhiệm vụ cay đắng cao hơn đáng kể so với nhiệm vụ ngọt ngào. Chúng tôi thảo luận về những kết quả phức tạp này dưới ánh sáng của các đề xuất lý thuyết khác nhau để giải thích sự tương ứng giữa các phương thức này bài báo nghiên cứu Một đánh giá dựa trên phòng thí nghiệm về lựa chọn đồ ăn dặm của mẹ và con và mức tiêu thụ đồ ăn dặm của trẻ. Mối liên quan với quan sát và tự báo cáo của bà mẹ về thực hành nuôi dưỡng trẻƯu tiên và Chất lượng Thực phẩm, Tập 83, 2020, Điều 103898 Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Nghiên cứu này khám phá cách các bà mẹ quan sát và tự báo cáo các thực hành cho trẻ ăn (kiểm soát trẻ đối với lựa chọn thực phẩm, khuyến khích sự cân bằng và đa dạng, và dạy về dinh dưỡng) có liên quan như thế nào đến việc lựa chọn đồ ăn dặm giữa mẹ và con và mức tiêu thụ đồ ăn dặm của trẻ trong môi trường phòng thí nghiệm. Các bà mẹ (N = 107) và 4 người con của họ. Trẻ 5 tuổi (52% nữ) chọn tối đa 5 món ăn dặm (trong số 9 món ăn dặm. 6 mật độ năng lượng cao hơn [ED] và 3 mật độ năng lượng thấp hơn) để trẻ tiêu thụ tùy chọn trong suốt chuyến thăm phòng thí nghiệm kéo dài một giờ. Thực hành cho trẻ ăn ngay tại thời điểm hiện tại của các bà mẹ trong nhiệm vụ lựa chọn đồ ăn nhẹ được mã hóa bằng cách sử dụng các sơ đồ mã hóa quan sát và các thực hành cho trẻ ăn toàn cầu của các bà mẹ (i. e. , giữa các bữa ăn chính và dịp ăn vặt) được tự báo cáo bằng Bảng câu hỏi Thực hành Nuôi dưỡng Toàn diện (Musher-Eizenman & Holub, 2007). Kết quả của nhiều phân tích hồi quy tuyến tính với các đồng biến cho thấy rằng lựa chọn đồ ăn vặt có ED cao hơn có liên quan tích cực với việc trẻ kiểm soát lựa chọn thực phẩm được quan sát thấy (B = 0. 35, SE = 0. 12, p =. 006) và tự báo cáo giảng dạy về dinh dưỡng (B = 0. 49, SE = 0. 19, p =. 010) và có liên quan tiêu cực đến việc khuyến khích sự cân bằng và đa dạng tự báo cáo (B = −0. 66, SE = 0. 24, p =. 007). Các lựa chọn đồ ăn nhẹ có hàm lượng ED thấp hơn có liên quan tích cực đến việc khuyến khích sự cân bằng và đa dạng tự báo cáo (B = 0. 53, SE = 0. 20, p =. 008). Việc trẻ tiêu thụ đồ ăn vặt có ED cao hơn hoặc ED thấp hơn không liên quan đáng kể đến cách cho trẻ ăn của bà mẹ (quan sát hoặc tự báo cáo). Chúng tôi thảo luận về ý nghĩa của những phát hiện này đối với nghiên cứu trong tương lai về việc lựa chọn và tiêu thụ đồ ăn nhẹ của trẻ em bài báo nghiên cứu Khám phá vai trò của trái cây trong món tráng miệng. Lật mặt tráng miệng và tác động của nó đối với sự chấp nhận của sinh viên đại học và lãng phí thực phẩmChất lượng và Ưu tiên Thực phẩm, Tập 83, 2020, Điều 103917 Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Dessert Flip là một chiến lược hướng tới thực vật để tăng tính bền vững và tốt cho sức khỏe của các món tráng miệng giúp “lật ngược” tỷ lệ tương đối của các món tráng miệng đầy đủ calo như bánh ngọt với trái cây trang trí—đồng thời tăng khẩu phần trái cây và giảm lượng đường bổ sung, chất béo bão hòa và calo. Trong một phòng ăn của trường đại học, sinh viên (n = 86) được phục vụ món khai vị cỡ lớn, sau đó là món tráng miệng được chọn ngẫu nhiên trong ba tuần. một món tráng miệng tráng miệng thông thường (20% trái cây, 80% bánh), một món tráng miệng lật (60% trái cây, 40% bánh) và một món tráng miệng lật “tàng hình” tinh tế với nhân đào trong bánh (45% trái cây, 55% bánh). Món tráng miệng lật được ưa thích hơn so với các phiên bản thông thường và tàng hình về thứ hạng cũng như về tổng thể, hình thức, màu sắc và hương vị (p < 0. 05), và món tráng miệng tàng hình không khác biệt đáng kể so với bánh thông thường. Lãng phí thực phẩm (%) trong món tráng miệng lật thấp hơn đáng kể so với món tráng miệng lật thông thường hoặc bí mật và tỷ lệ lãng phí bánh không khác biệt đáng kể giữa các phương pháp điều trị. Các đối tượng đánh giá dâu tây là loại trái cây thích hợp nhất để ăn riêng hoặc là một phần của món tráng miệng, trong khi các loại trái cây thường được ăn như đồ ăn nhẹ như táo, cam và nho được coi là ít giống món tráng miệng hơn đáng kể. Trong một nghiên cứu tiếp theo về sự lựa chọn miễn phí với tất cả những người sử dụng phòng ăn, học sinh đã ăn nhiều hơn đáng kể các phần ăn của món tráng miệng lật ngược so với thông thường, mặc dù mức lãng phí thực phẩm trung bình không khác biệt đáng kể. Những dữ liệu này cho thấy rằng cả Dessert Flip và Dessert Flip tàng hình đều có thể là những chiến lược thành công để thay đổi chế độ ăn uống chuyển tiếp từ thực vật bài báo nghiên cứu Lập bản đồ sở thích tương đối (RPM) – Một cách tiếp cận mới để chấm điểm tương đối 2D đồng thời về sự khác biệt và sở thích để xác định sở thích của người tiêu dùng đối với phong cách rượu vang sáng tạoƯu tiên và Chất lượng Thực phẩm, Tập 83, 2020, Điều 103901 Hiển thị tóm tắt Điều hướng xuống Tại các buổi trình diễn rượu vang ở Úc, việc nếm thử trước công chúng sau khi đánh giá chính thức cung cấp một điều kiện hiệu quả để kiểm tra sở thích của người tiêu dùng nhằm xác định các phong cách rượu vang vừa được yêu thích vừa mang tính đổi mới. Mục đích của nghiên cứu này là nghĩ ra một phương pháp để có được thông tin đó một cách thuận tiện. Chúng tôi đã phát triển một phương pháp mới, ánh xạ sở thích tương đối (RPM), dựa trên ánh xạ xạ ảnh và sử dụng tính điểm tương đối, để làm cho nhiệm vụ ít đòi hỏi hơn về mặt nhận thức. Sử dụng người tiêu dùng rượu vang, chúng tôi đã thử nghiệm khái niệm bản đồ được dán nhãn hai chiều (2D) để xác định một sản phẩm sáng tạo và xác định mức độ khó khăn khi sử dụng tỷ lệ bản đồ. Phương pháp RPM làm nổi bật các phong cách rượu sáng tạo – những loại rượu vừa được yêu thích vừa được coi là khác với rượu tham chiếu (rượu đạt huy chương vàng). Kết quả thích từ phương pháp RPM tương tự như kết quả từ thang đo khoái cảm 9 điểm truyền thống, cung cấp giá trị cho thành phần ưa thích của phương pháp mới. RPM thuận tiện và đồng thời xác định các phong cách rượu vang ưa thích và sáng tạo trong bản đồ sản phẩm 2D, một đóng góp độc đáo mà không quy mô nào khác có thể đạt được Tại sao viết blog tốt hơn phương tiện truyền thông xã hội?Không giống như các bài đăng trên mạng xã hội, các bài đăng trên blog cung cấp nội dung lâu dài hơn cho các trang web . Các bài đăng trên mạng xã hội thường mang tính tình huống và theo sự kiện, vì vậy nội dung nhanh chóng trở nên không liên quan. Các bài đăng trên blog là những trải nghiệm độc lập và có thể tiếp tục phù hợp miễn là chủ đề của bài đăng vẫn còn phù hợp.
Tại sao SNS là một hiện tượng toàn cầu?Do sự bùng nổ của internet và các dịch vụ điện tử , các mạng xã hội trực tuyến đã trở nên rất phổ biến, kết nối hàng triệu người trên toàn thế giới để chia sẻ ý tưởng, thông tin và thực hiện nhiều hoạt động trực tuyến .
|
