Co-Design mit unseren Nutzern: Analyse der Leistung in einem CATA-Experiment und Weiterentwicklung von CATATIS mit Givaudan

Laure Bonnet, Projektmanagerin für Sensorik bei Givaudan, untersuchte sechs Produkte mit Fischgeschmack anhand einer CATA-Aufgabe, stellte aber einige der Daten in Frage. 

Für diese Untersuchung verwendete Bonnet den Check-All-That-Apply (CATA)-Test, der zu den so genannten Rapid Tasks gehört, die normalerweise mit Verbrauchern durchgeführt werden, um deren Wahrnehmung von Produkten zu verstehen. 

Bei der Durchführung des CATA-Tests stellte Bonnet eine Unvereinbarkeit zwischen den traditionellen CATA-Datenanalysemethoden und der Art der Daten fest, die mit Hilfe eines geschulten Panels erhoben werden. Da die Richter die Produkte in verschiedenen Sitzungen mehrfach bewerteten, stellte dies die Genauigkeit der Übereinstimmung zwischen Wiederholbarkeit und Richtern (Homogenität/Konsistenz des Panels) in Frage.

Dies führte zu einer Zusammenarbeit zwischen Givaudan (Laure Bonnet), Oniris (Pr. El Mostafa Qannari, Thibault Ferney und Thibaut Riedel) und XLSTAT (Dr. Fabien Llobell), um die CATATIS-Funktion weiter zu entwickeln.

Bonnet und ihr Team führten zunächst drei Sitzungen mit insgesamt 12 Probanden durch, die 27 Geschmacks- und Geruchsmerkmale für jedes Produkt mit Fischgeschmack bewerteten. Nach Abschluss der Studie kodierte das XLSTAT-Team alle innovativen Methoden, die während der Zusammenarbeit verwendet wurden, in der CATATIS-Funktion der XLSTAT-Software, um die Funktion zu verbessern.

Um mehr über diesen Prozess und die neuen Funktionalitäten der CATATIS Funktion zu erfahren, lesen Sie die vollständige Fallstudie, die mit Laure Bonnet entwickelt wurde.