Co-diseño con nuestros usuarios: Análisis del rendimiento en un experimento CATA y desarrollo de CATATIS con Givaudan

Laure Bonnet, Directora de Proyectos Sensoriales de Givaudan, estaba realizando una investigación sobre seis productos con sabor a pescado utilizando una tarea CATA, pero se encontró cuestionando algunos de los datos. 

Para esta investigación, Bonnet estaba utilizando la prueba Check-All-That-Apply (CATA), que es una de las denominadas tareas rápidas que se suelen realizar con los consumidores para conocer sus percepciones de los productos. 

Mientras realizaba la prueba CATA, Bonnet observó una incompatibilidad entre los métodos tradicionales de análisis de datos CATA y la naturaleza de los datos cuando se recogen mediante un panel entrenado. Dado que los jueces evaluaban los productos varias veces en distintas sesiones, se cuestionaba la exactitud de la concordancia entre la repetibilidad y los jueces (homogeneidad/consistencia del panel).

Esto dio lugar a una colaboración entre Givaudan (Laure Bonnet), Oniris (Pr. El Mostafa Qannari, Thibault Ferney y Thibaut Riedel) y XLSTAT (Dr. Fabien Llobell) para seguir desarrollando la función CATATIS.

Bonnet y su equipo realizaron primero tres sesiones con un total de 12 sujetos que evaluaron 27 atributos gustativos y olfativos de cada producto con sabor a pescado. Una vez finalizado el estudio, el equipo de XLSTAT codificó todos los métodos innovadores utilizados durante la colaboración en la función CATATIS del software XLSTAT para mejorar dicha función.

Para saber más sobre este proceso y las nuevas funcionalidades de la función CATATIS, lea el estudio de caso completo desarrollado con Laure Bonnet.