24/7/18

Fiabilidad de los resultados de los concursos del vino: reproducibilidad entre jurados y efecto de orden


Carole Honoré-Chedozeau,1 Bertrand Chatelet,1 Valérie Lempereur1 y Jordi Ballester2 1 Institut Français de la Vigne et du Vin (IFV) – SICAREX Beaujolais (210), CS60320, Villefranche sur Saône, Francia
2Institut Universitaire de la Vigne et du Vin, Université de Bourgogne, Campus Montmuzard, Dijon, Francia
Desde su aparición a mediados del siglo xx, las ciencias sensoriales han avanzado considerablemente gracias a la aportación de la neurobiología, la psicología, la psicofísica y de los nuevos métodos estadísticos. El mundo del vino ha sido desde siempre un dominio en el que la evaluación sensorial ha estado en manos de unos pocos expertos que describen, juzgan y toman decisiones individualmente. Esta situación ha ralentizado la adopción de métodos sensoriales rigurosos en sus diferentes ámbitos de aplicación; desde la producción a la comercialización e incluso a veces en proyectos de investigación.
El vino es un producto cultural complejo que ofrece multitud de elección a los consumidores. Algunos estudios recientes en ciencias del consumidor (d’Alessandro y Pecotich, 2013) muestran que los consumidores tienen una capacidad limitada para evaluar la calidad intrínseca de un vino (propiedades sensoriales del mismo). Además, como la mayoría de las situaciones de compra no permiten al consumidor catar el vino (supermercado, tienda, internet…), este debe basar su elección en signos extrínsecos de calidad, transmitidos por el envase y el etiquetado (precio, DO, peso de la botella, presencia de medalla o recomendación de guía de vinos…) (Charters y Pettigrew, 2007; Sáez-Navajas et al., 2016).
«Los concursos enológicos son una forma de orientar a los consumidores en sus elecciones gracias a la atribución de medallas de distinto valor. Algunas de estas recompensas pueden ser decisivas para guiar la elección del consumidor. Pero...».
En este contexto, los concursos enológicos son una forma de orientar a los consumidores en sus elecciones gracias a la atribución de medallas de distinto valor. Algunas de estas recompensas pueden ser decisivas para guiar la elección del consumidor (Lockshin et al., 2010; Chrea et al., 2011). De hecho, se ha demostrado en la literatura que los premios, especialmente las medallas de oro, tienen un impacto positivo en las decisiones de compra, especialmente para los consumidores con bajo nivel de implicación (Lockshin et al., 2010).
En Francia, actualmente hay 114 competiciones de vinos, entre las cuales 45 se han creado desde el año 2000. En España, también la tendencia es al aumento del número de concursos. En 2009, el BOE listaba 33 concursos reconocidos mientras que en 2016 la lista se alargaba a 45 concursos enológicos. Este aumento significativo en el número de concursos ha dado lugar a un aumento en el número y la diversidad de medallas en los puntos de venta.
Frente a esta “inflación” de medallas, ¿puede el consumidor confiar en todos estas recompensas? Las competiciones enológicas han sido objeto de varios estudios. Por ejemplo, Hodgson (2009) estudió las probabilidades de un mismo vino de ganar una medalla en uno de los 13 concursos de vinos en Estados Unidos. Los resultados mostraron que no había consenso entre las distintas competiciones sobre los vinos ganadores de medallas y que la probabilidad de ganar una medalla no era superior al azar. El mismo autor mostró que los jurados de un gran concurso de vinos, también en Estados Unidos, eran muy consensuales sobre los vinos que no les gustaban, pero mucho menos sobre los vinos que consideraban “de buena calidad” (Hodgson, 2008). Gawel y Godden (2008) mostraron que la repetitividad de los expertos no era muy buena y que se obtenía un mejor consenso cuando los vinos eran evaluados por un panel de tres expertos en comparación con una anotación individual.
«... se mostró que la repetitividad de los expertos no era muy buena y que se obtenía un mejor consenso cuando los vinos eran evaluados por un panel de tres expertos en comparación con una anotación individual.».
Desde el punto de vista metodológico, la mayoría de los concursos de vinos presentan sesgos bastante serios. Por ejemplo muchos concursos juzgan varios cientos de muestras y obviamente no puede hacer que cada experto juzgue todas esas muestras a no ser que el concurso dure prácticamente una semana (lo que por logística es muy complicado). Por ello, se crean múltiples jurados de 5 o 6 expertos (más o menos según la ambición y los objetivos del concurso en cuestión) y la atribución de una muestra a un jurado se hace de manera aleatoria. Esta organización hace surgir la cuestión esencial de la reproducibilidad de los diferentes jurados. Un “buen” vino puede verse privado de medalla al caer arbitrariamente en un jurado muy estricto, mientras que otro vino más mediocre puede obtener una medalla simplemente por haber caído en un jurado “laxista”. Actualmente muy pocos concursos controlan y dan cuenta públicamente de la reproducibilidad entre jurados.
Otro punto delicado es el orden de evaluación de las muestras. En ciencia sensorial (y en otras ciencias) se conoce el efecto del orden de evaluación desde hace mucho tiempo. Por ello se recomienda equilibrar los órdenes de presentación utilizando presentaciones aleatorias o también de tipo Latin square. Sin embargo, la OIV (2009) impone a los concursos oficiales unas reglas en ese sentido que implican que todos los jueces evalúan las muestras en el mismo orden (del más joven al más viejo, de menos a más azúcar residual, de menos a más madera). Hoy en día que nosotros sepamos ningún concurso hace lo necesario para equilibrar los efectos de orden.
En este contexto, hemos realizado un estudio durante dos ediciones de un concurso de vinos en Francia. Los objetivos fueron evaluar la reproducibilidad entre los jurados y el impacto del orden de degustación en la nota final de calidad de un vino de referencia introducido en el concurso sin el conocimiento de los jueces.

Materiales y métodos
Protocolo usual del concurso
El estudio se realizó en dos ediciones sucesivas de un concurso de vinos francés en 2012 y 2013. Este concurso recibe alrededor de 400 muestras cada año. En este concurso en particular, la región, la variedad y la añada es la misma en todas las muestras. Un centenar de catadores experimentados de Francia y de otros países (enólogos, profesionales de la viticultura, sumilleres, vendedores, etc.) se distribuyen en unos 20 jurados.
En cada jurado hay un presidente que es un enólogo de la región, su función es ayudar a otros expertos en el uso de la hoja de cata y moderar las discusiones sobre posibles desacuerdos en la anotación. Aproximadamente 20 muestras son evaluadas en dos series de 10.
Todos los vinos son identificados por un código de tres dígitos y servido monádicamente en copas transparentes INAO. No está permitido catar de nuevo las muestras ya catadas (salvo problema de olor de corcho). Una pausa de 10 a 15 minutos se realiza entre las dos series de muestras.
Ficha de cata
La ficha de cata utilizada fue la que la OIV recomienda para vinos tintos. Tiene cuatro criterios de cata: vista, olfato, gusto y armonía. Cada criterio se desglosa según cinco niveles. Cada descriptor es ponderado de manera diferente. La nota final sobre 100 puntos se obtiene sumando las notas ponderadas de cada descriptor. Para cada vino, una nota media se calcula a partir de notas sobre 100 de cada juez del jurado considerado. La transformación o no en medalla se hace de acuerdo con la siguiente escala:
- Gran Medalla de Oro: al menos 93 puntos.
- Medalla de Oro: al menos 87 puntos.
- Medalla de Plata: al menos 81 puntos.
- Sin medalla: menos de 81 puntos.

En la edición de 2012 y anteriores, antes de comenzar el concurso, un vino tinto “de calentamiento” (también llamada “muestra cero”) se cata para preparar el paladar y familiarizar a los expertos con la ficha de anotación. Este vino es comentado públicamente por uno de los organizadores del concurso dando las notas que este vino podría haber obtenido. En la edición 2013, tres vinos de calentamiento de diferentes calidades fueron propuestos a los jueces y comentados públicamente antes del comienzo de la cata oficial.
Introducción de una muestra control en el protocolo del concurso
Durante cada una de las dos ediciones, un mismo vino control fue introducido en primera y penúltima posición de la primera serie de la mañana, en todos los jurados. Este vino fue de la misma añada, variedad y región que las otras muestras del concurso. Este vino no se inscribió oficialmente, las medallas por él obtenidas fueron solo hipotéticas.
Análisis de datos
  • Reproducibilidad entre jurados: para cada edición, los datos se analizaron mediante análisis de la varianza (ANOVA) de las notas sobre 100 de cada juez para el vino control en la primera posición así como en la penúltima posición. Un test de Newman-Keuls (a=5%) permitió comparar las notas medias de los distintos jurados para detectar cuales anotaron el vino de manera diferente.
  • Efecto del orden: se realizó un test de t de Student entre las notas medias obtenidas para cada jurado de vinos en primera y penúltima posición. Seguidamente, las notas medias de todos los jurados se convirtieron en medallas de acuerdo con la escala indicada anteriormente.

Resultados
Reproducibilidad de los jurados
Las ANOVA dieron un efecto significativo del jurado para las dos posiciones de 2012 (F=2,0, p<0,05 y F=5,6, p<0,0001 para primera y penúltima posición respectivamente) y para la penúltima posición en 2013 (F=3,3, p<0,001). La primera posición de 2013 no fue afectada por el jurado. Las figuras 1 y 2muestran las notas medias de la edición 2012 otorgadas por cada jurado al vino control en primera y penúltima posición respectivamente. Las figuras 3 y 4muestran la misma información pero de la edición 2013.

Figura_1

Figura 1: Nota media de cada jurado otorgada al vino control en primera posición (edicion 2012)

Figura_2

Figura 2: Nota media de cada jurado otorgada al vino control en penúltima posición (edicion 2012)

Figura_3

Figura 3: Nota media de cada jurado otorgada al vino control en primera posición (edicion 2013)

Figura_4

Figura 4: Nota media de cada jurado otorgada al vino control en penúltima posición (edicion 2013)

Los resultados muestran que el efecto jurado es menor en el 2013, no solo en cuanto a significatividad estadística, sino también en diferencias de puntos entre jurados; 12 y 21 puntos de diferencia entre la nota más alta y la más baja en 2012 contra solamente 10 y 13 puntos en 2013.
Conviene mencionar que en el 2013 se añadieron tres vinos de “calentamiento” de diferentes niveles de calidad (solo uno en 2012). Estas muestras catadas antes de las muestras oficiales y comentadas públicamente por la organización han podido contribuir a una especie de calibrado común para todos los jurados y de ese modo mejorar la convergencia de anotación entre ellos.
Efecto del orden de presentación
Las notas medias que el vino control recibió en 2012 y 2013 en primera y penúltima posición se presentan en la figura 5.
Figura_5

Figura 5: Comparacion de las notas medias globales otorgadas al vino control en primera y en penúltima posición en 2012 y 2013. **p<0,01; *p<0,05

Las diferencias de puntuación entre la primera y la penúltima posición son significativas pero relativamente débiles: tres puntos en 2012 y solo dos en 2013. De nuevo, es posible que los tres vinos de calentamiento sean la causa de la disminución del efecto del orden en el 2013.
A continuación las notas de cada jurado se convirtieron en medallas (hipotéticamente otorgadas al vino control) aplicando los valores umbral presentados anteriormente. El resultado se resume en la tabla 1.

Tabla 1: Medallas hipotéticas recibidas por el vino control en las dos posiciones para cada edición del concurso 
Tabla_1


Aunque las diferencias en número de puntos no son muy grandes, el hecho de transformar las notas en medallas muestra el fuerte impacto de la posición en las probabilidades de medalla. Este resultado sugiere que el hecho de que los jueces sepan donde se sitúan los límites de medalla podría influenciar su manera de evaluar. En todo caso es curioso que las notas presentadas en la figura 5 estén todas justamente cerca de 81 puntos; como si hubiera una “barrera psicológica” a 81 puntos.
De hecho, la probabilidad de obtención de una medalla es multiplicada por un factor 1,9 en 2012 y 1,4 en 2013. Para 9 jueces en 2012 y 7 en 2013, el tipo de medallas no cambia. Para otros jurados, el número y el nivel de la medalla aumentan. Ello supone un porcentaje de homogeneidad entre los jueces de 47,4% en 2012 y 36,8% en 2013 sobre la concesión de medallas. Estos resultados son superiores a los presentados por Hodgson (2014) quien mostró solo un 10% de homogeneidad entre los jueces en competiciones en Estados Unidos.

Conclusiones
Nuestro estudio ha mostrado que la reproducibilidad de los jurados en el concurso objeto de estudio es bastante buena, especialmente en 2013. Ello es debido, a parte de la introducción de tres vinos de entrenamiento en 2013, y al esfuerzo de los organizadores en constituir jurados equilibrados con diferentes perfiles de jueces (enólogos, sumilleres, productores, periodistas, aficionados…).

Respecto al efecto del orden, los resultados son más inquietantes. Los jueces tienden claramente a otorgar más medallas al final de la serie que al principio independientemente de la calidad intrínseca del vino. La razón puede ser el hecho que los jueces construyen sus referencias internas al principio de la serie y no osan otorgar medallas. Es una actitud más bien conservadora que no puede ser corregida ya que las normas del concurso no permiten redegustar los vinos para afinar las notas. Los vinos de entrenamiento previos a la cata oficial disminuyen el problema, pero no lo eliminan.
Este trabajo ha puesto de manifiesto la necesidad de reconsiderar el protocolo clásico de los concursos de vinos con el fin de eliminar o disminuir los sesgos potenciales y reales. Los principales obstáculos a la mejora del protocolo de cata son claramente logísticos y económicos. No hay que olvidar que los concursos enológicos no solo tienen como objetivo un supuesto servicio al consumidor, sino que también juegan un papel promocional y económico importante.
¿Para cuándo el concurso perfecto?

Bibliografía
Lockshin L, Wade J, d’Hauteville F, Perrouty JP: Using simulations from discrete choice experiments to measure consumer sensitivity to brand, region, price, and awards in wine choice. Food Quality and Preference 2006; 17: 166-78.
Sáenz-Navajas MP, Ballester J, Fernández-Zurbano P, Ferreira V, Peyron D, Valentin D: Wine Quality Perception: a Sensory Point of View. (Chapter 6) In: Wine safety, consumer preference and human health. Victoria Moreno-Arribas, Begona Bartolomé-Sualdea, eds. Springer International Publishing, 2016: 119-38.
Charters S, Pettigrew S: The dimensions of wine quality. Food Quality and Preference 2007; 18: 997-1007.
Hodgson RT: An Analysis of the Concordance Among 13 U.S. Wine Competitions. Journal of Wine Economics 2009; 4, Issue 1, Spring: 1-9.
Hodgson RT: An Examination of Judge Reliability at a major U.S. Wine Competition. Journal of Wine Economics 2008, 3, Issue 2: 105-13.
Gawel R, Godden PW: Evaluation of the consistency of wine quality assessments from expert wine tasters. Australian Journal of Grape and Wine Research 2008, 4, Issue 1, 1-8.
Organisation Internationale de la Vigne et du Vin : Norme OIV des concours internationaux de vins et de boissons spiritueuses d’origine vitivinicole. OIVCONCOURS332A–2009, 2009.
D’Alessandro S, Pecotich A: Evaluation of wine by experts and novice consumers in the presence of variations in quality, brand and country of origin cues. Food Quality and Preference 2013; 28 (1): 287-303.
Chrea C, Melo L,Evans G, Forde C, Delahunty C, Cox DN: An investigation using three approaches to understand the influence of extrinsic product cues on consuler behavior: an exemple of Australian wines. Journal of Sensory Studies 2011; 26 (1): 13-24.

16/7/18

Vino y emociones: una mirada sobre el impacto del perfil sensorial en la respuesta emocional del consumidor


Carolina Chaya1y María Mora1 y 2 1 Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Economía Agraria, Alimentaria y de Gestión de Empresas. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas, Madrid
2BCCInnovation. Technological Center in Gastronomy, Basque Culinary Center, Donostia-San Sebastián
A pesar de que el ser humano es racional, Antonio Damasio (2006) ilustró la importancia de las emociones inconscientes generadas por un producto a la hora de tomar decisiones de compra y de consumo. En su estudio reflejó el caso de un paciente con daño cerebral localizado en la corteza ventromedial prefrontal, lo que imposibilitaba su capacidad de experimentar emociones (Damasio, 1994). Dicha incapacidad abocaba al paciente a ser puramente racional, es decir, tenía que razonar cada decisión, por mínima que fuera, evaluando los pros y contras de cada una de las elecciones, hasta el punto de incapacitarlo para elegir entre dos alternativas simples.

 Está demostrado que las decisiones que tomamos se encuentran más guiadas por las emociones que por la razón, aunque ambas son inseparables e importantes para decidir.


 
Desde esta perspectiva, el estudio de las emociones generadas por los alimentos y la influencia de las propiedades sensoriales sobre dichas emociones, puede ayudar a entender los mecanismos de elección de los alimentos por el consumidor y a generar productos más competitivos en el mercado alimentario.
En los últimos años, la industria del vino se ha vuelto muy competitiva. La aparición de nuevos países productores como Australia, Nueva Zelanda, Chile, Estados Unidos, Argentina y Sudáfrica, y la aplicación de fuertes campañas de marketing por parte de estos, ha relegado a los países productores tradicionales como España, Italia y Francia a un segundo plano (Campbell y Guilbert, 2006). En este contexto, la aparición de nuevas técnicas y metodologías que ayuden a diferenciar los vinos en cuanto a su respuesta por parte del consumidor, es de gran interés para la industria.
Herbert Meiselman (2015) reveló que uno de los aspectos que normalmente diferencian la respuesta del consumidor cuando prueba un producto, además de la evaluación hedónica y aceptación, es la respuesta emocional. Las emociones se definen como un estado mental que surge de evaluaciones cognitivas de eventos o pensamientos, se acompaña de procesos fisiológicos y se expresa físicamente (Bagozzi, Gopinath, Nyler, 1999). King y Meiselman (2010) puntualizaron que las emociones son comportamientos afectivos breves, intensos y consecuencia de un estímulo o referencia concretos.
En el ámbito de la ciencia sensorial de consumidores se han desarrollado numerosas aplicaciones sobre respuesta emocional en los últimos años, debido en gran medida al interés práctico que tiene en el desarrollo de productos. A pesar de la controversia que surge en torno a la investigación emocional aplicada en este ámbito (Prescott, 2017), la investigación básica en emociones tiene en general un enfoque más clínico, desarrollando métodos que abordan un pequeño número de emociones mayormente negativas y que, a menudo, no proporcionan información relevante en el desarrollo de productos. Esta razón, unida a la falta de acuerdo en la investigación académica sobre emociones, hace muy difícil encontrar soluciones que sean prácticas en el contexto aplicado que nos ocupa (Meiselman, 2017).
No obstante, los trabajos sobre respuesta emocional en el desarrollo de productos son numerosos y las metodologías que se aplican para su estudio en alimentos se pueden clasificar en tres grandes grupos: medidas autonómicas, técnicas de neuroimagen y medidas de respuesta verbal proporcionadas por el individuo (Mauss y Robinson, 2009). En general, las medidas autonómicas así como las técnicas de neuroimagen necesitan equipos y programas complejos para su lectura e interpretación. Además, no proporcionan información sobre el motivo de la activación emocional. Es por eso por lo que las medidas de respuesta verbal proporcionadas por el individuo son las más utilizadas.
En las metodologías asociadas a la respuesta verbal proporcionada por el individuo, las personas explican las emociones que han sentido completando una serie de cuestionarios. Para este propósito varios autores han generado léxicos emocionales capaces de recoger la respuesta emocional evocada por los alimentos. El primer vocabulario emocional publicado relativo a alimentos fue el EsSense ProfileTM desarrollado por King y Meiselman (2010). El EsSense ProfileTMconsta de 39 términos emocionales clasificados por los autores en tres grupos: positivos, negativos e indefinidos. Este léxico es aplicable en el estudio de la respuesta emocional de un gran número de productos de distintas categorías. Un método alternativo de analizar la respuesta emocional en productos dentro de la misma categoría consiste en desarrollar un vocabulario específico. En el caso del vino, han sido varios los autores que han generado léxicos emocionales específicos para diferentes poblaciones y culturas: Ferrarini et al. (2010) para consumidores de vino italianos, Silva et al. (2016) para holandeses y portugueses, y Danner et al. (2016) y Jiang et al. (2016) para australianos.
«Ya el primer estudio de la asociación entre los atributos sensoriales y las emociones se revelaba como un valioso recurso para mejorar la posición de los productos en el mercado.».
 
En ausencia de léxicos específicos, la utilización de un léxico general puede ser un buen punto de partida en la investigación de la respuesta emocional del consumidor y, por ende, de los factores que pueden afectar a su toma de decisiones.
El primer trabajo sobre emociones generadas por el consumo de vino fue publicado por Ferrarini et al. en 2010. Dichos autores desarrollaron un léxico para consumidores italianos desde una perspectiva lingüística, sin mediar una exposición real frente al producto. Sin embargo, dichos autores concluyeron que el estudio de la asociación entre los atributos sensoriales y las emociones se revelaba como un valioso recurso para mejorar la posición de los productos en el mercado. Como conclusión final del estudio, propusieron incluir en la caracterización de los vinos la respuesta emocional además de sus propiedades sensoriales.
Tomando como punto de partida esta reflexión, se ha realizado un estudio con vinos comerciales sensorialmente muy diferenciados para investigar la relación entre la respuesta emocional del consumidor español y las características sensoriales de los productos (Mora, Urdaneta y Chaya, 2018a). A continuación presentamos un resumen del método empleado y de los resultados obtenidos.

Estudio de caso
El estudio consiste en la aplicación (sobre vinos comerciales) del léxico emocional EsSense 25 (Nestrud et al., 2016) con una muestra de consumidores española. El lector interesado en profundizar más puede consultar el trabajo de referencia.
Los vinos objeto de estudio se presentan a continuación:
  • Vino (1) blanco de uva verdejo joven de DO Rueda, grado alcohólico 13,5°.
  • Vino (2) blanco de uva chardonnay joven con DO Navarra, grado alcohólico 13°.
  • Vino (3) rosado de uva garnacha joven con DO Navarra, grado alcohólico 13,5°.
  • Vino (4) tinto de uva tempranillo crianza con DO Rioja, grado alcohólico 12,5°.
  • Vino (5) tinto de uva tempranillo crianza con DO Rioja, grado alcohólico 13,5°.
  • Vino (6) tinto de uva tempranillo reserva con DO Ribera del Duero, grado alcohólico 14°.

El análisis sensorial de los vinos fue realizado por un panel entrenado en análisis sensorial descriptivo. Se analizó estadísticamente la reproducibilidad entre sesiones y la consistencia entre los miembros del panel.
Tras dicho análisis, se llevó a cabo la evaluación sensorial de los seis vinos seleccionados, siguiendo las buenas prácticas del análisis sensorial. Los jueces evaluaron de forma individual en cabinas sensoriales (fig. 1), mediante una escala lineal, cada uno de los atributos presentes en los distintos vinos por duplicado. Los resultados medios de la caracterización sensorial de los vinos se presentan en la tabla 1.
Figura 1. Evaluación sensorial de los vinos por un juez
en la Sala de Análisis Sensorial de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas, en Madrid
Para evaluar las emociones generadas por el consumo de la muestra de vinos seleccionados, se reclutó un panel de 208 consumidores con una distribución en género de 48,5% hombres y 51,5% de mujeres. Los consumidores tenían que completar en primer lugar un cuestionario sociodemográfico. A continuación, se daba paso a una sesión donde tenían que evaluar siete muestras de vino codificadas. La primera muestra de vino era una muestra de calentamiento para evitar el efecto de la primera posición (Dorado et al., 2016) y las seis siguientes correspondían a los seis vinos comerciales seleccionados presentados en orden aleatorio; además se proporcionó agua y picos para evitar sesgos y saturación durante el trascurso de la prueba.
En la sesión de evaluación, los consumidores tenían que completar un cuestionario compuesto de dos partes: en la primera parte tenían que decir cuánto les había gustado el vino que habían degustado, y en la segunda tenían que completar el cuestionario de emociones. El cuestionario usado fue una versión de EsSense 25 traducida y publicada en español (Dorado et al., 2016) el cual se modificó incluyendo, junto a los 25 descriptores emocionales originales, el término «curioso».
La respuesta hedónica se evaluó mediante la escala hedónica de nueve puntos. Cada término emocional se acompañaba de una escala lineal de 10 cm anclada a 0,5 cm de distancia de los extremos con las etiquetas «muy bajo» y «muy alto». Se prestó especial atención a la aleatorización de los 26 términos emocionales tal como proponen King, Meiselman y Carr (2013).
Los cuestionarios se generaron mediante el software FIZZ, que fue también el software utilizado para la captura de datos. Los datos recogidos se analizaron mediante ANOVA mixto de dos factores, considerando el vino como efecto fijo y el consumidor como efecto aleatorio.
Tabla 1: Descripción sensorial de los vinos objeto de estudio 
Tabla_1

A continuación, la relación entre las propiedades sensoriales de los vinos (tabla 1) y la respuesta emocional media del consumidor se estudió mediante técnicas de análisis multivariante (análisis de componentes principales y análisis de clasificación jerárquica). Dichas técnicas proporcionaron un buen resumen de los resultados medios de todo el panel de consumidores y de su segmentación por género, edad y frecuencia de consumo. El lector interesado en más detalles puede consultar el trabajo recientemente publicado (Mora, Urdaneta y Chaya, 2018a) y el presentado en el congreso Enoforum que tendrá lugar en 2018 (Mora, Lucendo y Chaya, 2018).
Los vinos evocaron diferente respuesta hedónica y emocional. De los 26 términos emocionales solo «aventurero», «libre», «desenfrenado» y «preocupado» no mostraron diferencias estadísticamente significativas entre los vinos.
A escala global, el mapa emocional obtenido (fig.  2) separó los términos emocionales positivos de los negativos según el eje horizontal. La figura 2 muestra la correlación lineal de los ejes factoriales con los términos emocionales (puntos en rojo) y sensoriales (cuadrados en azul).
Figura_2

Figura 2: Representación de los atributos emocionales (rojo) y sensoriales (azul) de los vinos sobre el primer plano factorial del análisis de componentes principales de las emociones (variables activas)

Los resultados obtenidos revelaron una relación entre la respuesta emocional y las propiedades sensoriales del vino. En concreto, para la muestra de consumidores estudiados y el conjunto de vinos evaluados, se observó una relación de los atributos sensoriales del vino relacionados con los aromas florales y frutales de manzana, piña y plátano con las emociones positivas «amoroso», «suave», «agradable», «bueno» y «alegre».
Por otro lado, se encontró también una relación entre los atributos regaliz, clavo y vainilla y las emociones «culpable» y «agresivo». Es decir, de los vinos objeto de estudio, los que presentaban mayor intensidad de regaliz, clavo y vainilla, evocaban relativamente mayores puntuaciones de «culpable» y «agresivo», aunque dichas puntuaciones no fuesen demasiado elevadas (para el conjunto de los vinos, los rangos de variación de ambos atributos se encontraban entre 2,4 y 2,8 y entre 2,6 y 3,8, respectivamente).
La figura 3 muestra la proyección de los vinos en el primer plano factorial y la agrupación de los mismos obtenida mediante el análisis de clasificación. La relación de este mapa con el anterior ayuda a describir las principales diferencias y similitudes entre vinos en cuanto a respuesta emocional. Dichos mapas han de interpretarse en términos relativos a la muestra de vinos utilizada. Por ejemplo, el vino 1 se opone al vino 5, evocando el primero mayor puntuación de atributos positivos (bondadoso, satisfecho, feliz) y menor de atributos negativos (asqueado, culpable). Y a la inversa, el vino 5 evoca relativamente menores sentimientos positivos y relativamente mayores sentimientos negativos que el vino 1. Conviene destacar aquí que, aunque las diferencias a nivel de consumidor individual pueden ser mayores, a nivel global las diferencias entre puntuaciones medias de unos vinos frente a otros no superan un punto sobre diez.
Figura_2

Figura 3: Representación de los vinos (puntos azules) sobre el primer plano factorial del análisis de componentes principales de las emociones (variables activas). Las agrupaciones de los vinos (líneas punteadas en rojo) son el resultado del análisis de clasificación jerárquica

La clasificación de los vinos en función de la respuesta emocional evocada en los consumidores mostró una composición completamente diferente de lo que cabría esperar según sus características sensoriales.
Dicha clasificación separó el vino tinto tempranillo DO Rioja (5), de los otros dos vinos tintos tempranillo Rioja (4) y Ribera del Duero (6). Por otra parte, los vinos blanco chardonnay (2) y rosado (3) se clasificaron en un mismo grupo a efectos de respuesta emocional, separándose del otro vino blanco verdejo (1).
Desde el punto de vista del consumidor, en una evaluación a ciegas, los vinos más parecidos entre sí en cuanto a las emociones que evocan son el 4 y el 6, en oposición al grupo formado por los vinos 2 y 3.

Conclusión
El estudio de la respuesta emocional junto con la evaluación sensorial de los vinos mostró la relación existente entre los atributos sensoriales y las emociones generadas por los mismos. Dicha relación abre un nuevo camino hacia el estudio y diseño personalizado de productos vínicos. El estudio de esta relación muestra a la industria del vino una nueva herramienta para competir en el mercado competitivo que tiene que afrontar el sector. Líneas futuras de investigación apuntan al desarrollo de léxicos emocionales de vino específicos para el consumidor español, con la intención de tener una herramienta adaptada a dicho mercado con gran capacidad de discriminar entre vinos. Conviene recordar que otras variables relacionadas con el consumidor juegan también un papel muy importante en la respuesta emocional, como por ejemplo, el género y la edad del consumidor (Mora, Urdaneta y Chaya, 2018a) así como aspectos inherentes a la personalidad individual (Mora, Urdaneta y Chaya, 2018b).
Por otra parte, otros factores relacionados con el producto y ajenos a sus propiedades sensoriales de aroma y sabor, tienen un gran impacto en la respuesta emocional. Por ejemplo, acompañar la cata del producto con una imagen de su envase, ha tenido un efecto en la respuesta emocional ante otras bebidas alcohólicas de baja graduación como la cerveza (Chaya et al., 2015a) y no alcohólicas como zumos de arándanos (Ng et al., 2013).
Las propiedades sensoriales per se juegan un papel clave en la respuesta emocional y, por ende, en la diferenciación del producto y en su probabilidad de éxito en el mercado. La combinación de la información proporcionada sobre todos los aspectos mencionados puede ayudar a orientar el desarrollo de nuevos vinos y mejorar la respuesta del consumidor ante su experiencia con el producto.

Bibliografía
Bagozzi, R.P., Gopinath, M., & Nyer, P.U. (1999). The role of emotions in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 27(2), 184-206.
Campbell, G., & Guibert, N. (2006). Old world strategies against new world competition in a globalising wine industry. British Food Journal, 108(4), 233-242.
Chaya, C., Eaton, C., Hewson, L., Fernández-Vázquez, R., Fernández-Ruiz, V., Smart, K.A. & Hort, J. (2015). Developing a reduced consumer-led lexicon to measure emotional response to beer. Journal of Food Quality and Preference, Vol.45, 100-112.
Chaya, C., Pacoud, J., Ng, M., Fenton, A. & Hort, J. (2015a) Measuring the emotional response to beer and the relative impact of sensory and packaging cues. Journal of the American Society of Brewing Chemists. Vol. 1, 49-60.
Damasio A.R. (1994) Descartes' Error: Emotion, Reason, and the Human Brain. Avon Books.
Damasio A.R. (2006) Descartes' Error: emotion, reason and the human brain. Vintage.
Danner, L., Ristic, R., Johnson, T.E., Meiselman, H.L., Hoek, A.C., Jeffery, D.W., & Bastian, S.E. (2016). Context and wine quality effects on consumers' mood, emotions, liking and willingness to pay for australian shiraz wines. Food Research International, 89, 254-265.
Dorado, R., Pérez-Hugalde, C., Picard, A., & Chaya, C. (2016). Influence of first position effect on emotional response. Food Quality and Preference, 49, 189-196.
Ferrarini, R., Carbognin, C., Casarotti, E., Nicolis, E., Nencini, A., & Meneghini, A. (2010). The emotional response to wine consumption. Food Quality and Preference, 21(7), 720-725.
Jiang, W., Niimi, J., Ristic, R., & Bastian, S.E. (2016). Effects of immersive context and wine flavor on consumer wine flavor perception and elicited emotions. American Journal of Enology and Viticulture, 68(1), 1-10.
King S.C., Meiselman H.L. (2010). Development of a method to measure consumer emotions associated with foods. Food Quality and Preference, 21, 168-177.
King, S.C., Meiselman, H.L., & Carr, B.T. (2013). Measuring emotions associated with foods: Important elements of questionnaire and test design. Food Quality and Preference, 28(1), 8-16.
Mauss I.B., Robinson M.D. (2009). Measures of emotion: A review. Cognition and emotion, 23, 209-237.
Meiselman, H. L. (2015). A review of the current state of emotion research in product development. Food Research International, 76(2), 192-199.
Meiselman, H. L. (2017). Emotion measurement: Theoretically pure or practical? Food Quality and Preference, 62, 374-375.
Mora, M., Lucendo, C., & Chaya, C. (2018). Efecto del tipo de vino preferido en la respuesta hedónica y emocional del consumidor español. En la 11ª edición de Enoforum, 31 mayo - 1 junio 2018. Zaragoza, España.
Mora, M., Urdaneta, E., & Chaya, C. (2018a). Emotional response to wine: Sensory properties, age and gender as drivers of consumers’ preferences. Food Quality and Preference, 66, 19-28.
Mora, M., Urdaneta, E., & Chaya, C. (2018b). Effect of personality in the emotional response evoked by wine products. In 8th European conference on sensory and consumer research, 2-5 Septiembre 2018. Verona, Italia.
Nestrud, M.A., Meiselman, H.L., King, S.C., Lesher, L.L., & Cardello, A.V. (2016). Development of EsSense25, a shorter version of the EsSense profile®. Food Quality and Preference, 48 (A), 107-117.
Ng, M., Chaya, C., & Hort, J. (2013). The influence of sensory and packaging cues on both liking and emotional, abstract and functional conceptualisations. Food Quality and Preference, 29(2), 146-156.
Prescott, J. (2017). Some considerations in the measurement of emotions in sensory and consumer research. Food Quality and Preference, 62, 360-368.
Silva, A. P., Jager, G., van Bommel, R., van Zyl, H., Voss, H., Hogg, T., Pintado, M., de Graaf, C. (2016). Functional or emotional? how dutch and portuguese conceptualise beer, wine and non-alcoholic beer consumption. Food Quality and Preference, 49, 54-65.

10/7/18

Optimización y diseño de nuevos productos adaptados al mercado con el empleo de técnicas tipo penalty


M.L. González1, A. Tárrega2 y L. Laguna2 1Tecnología de los Alimentos, Universidad de Burgos (UBU), Burgos.
2Instituto de Agroquímica y Tecnología de los Alimentos (IATA, CSIC), Paterna.
Los hábitos de consumo están marcados por diversos factores entre los que se encuentran factores culturales, socioeconómicos y modas. Por otra parte, se ha detectado que los cambios en los hábitos de consumo son cada vez más rápidos y frecuentes. Todo ello hace que las empresas tengan que estar en una continua innovación para adaptarse a las expectativas cambiantes de los clientes. La innovación puede implicar desarrollo de productos totalmente novedosos o bien modificaciones de los existentes pero, en cualquier caso, el «nuevo» producto debe tener las características demandadas por los consumidores, ya que de ello depende su éxito.
Los estudios de mercado permiten determinan y evaluar las expectativas de los consumidores, optimizando los resultados de la innovación. Para ello, se utilizan diferentes tipos de pruebas como las de preferencias y aceptación, y otras como el test de concepto, dinámicas de grupo, entrevistas prospectivas, etc.
Es importante tener en cuenta que, dependiendo del tipo de productos en estudio, las expectativas pueden ser homogéneas o variables entre grupos poblacionales. En general, los productos con fuerte carga cultural y tradicional, como los del sector agroalimentario, son los que suelen mostrar más variabilidad de expectativas entre grupos poblaciones, además de detectarse una gran influencia «local» (del origen y lugar habitual de residencia) del consumidor. Es por ello que, en estos productos, frecuentemente se llevan a cabo los estudios de mercado por grupos de interés. De este modo, los productos se «personalizan» para producir en cada grupo la experiencia más positiva posible. No obstante, se debe evitar la personalización excesiva de los productos, porque nichos de mercado muy concretos ofrecen poco margen para rentabilizar los costes adicionales de la personalización.
«En lugar de elaborar el vino y posteriormente buscar los clientes, convendría primero identificar las expectativas (gustos) del grupo y posteriormente elaborar el vino que pueda cubrirlas.»

El vino es un producto con gran valor cultural, especialmente en los países de la cuenca norte mediterránea. Era un producto más de la dieta tradicional, presente en las comidas familiares. Sin embargo, los cambios de los hábitos de vida de las sociedades modernas han repercutido notablemente en las pautas de consumo de vino, tanto en los hogares como fuera de ellos, de lo que resulta una reducción general del consumo per cápita, con repercusiones variables en los diferentes segmentos demográficos. Además, se detecta cierto rechazo por los grupos poblacionales de menor edad (entre 20 y 30 años) que se decantan más por el consumo de otros tipos de bebidas alcohólicas como la cerveza o los combinados. Por ello, el sector del vino lleva años intentando romper la barrera que separa a este grupo de potenciales consumidores del vino. En este sentido, parece que esta situación deriva de una disrupción entre lo que demandan y lo que «los vinos» ofrecen. Sería recomendable actuar dándole la vuelta al modo tradicional de «vender» el vino, es decir, en lugar de elaborar el vino y posteriormente buscar los clientes, convendría primero identificar las expectativas (gustos) del grupo y posteriormente elaborar el vino que pueda cubrirlas.
Este artículo presenta una de las técnicas que puede ayudar a valorar la adecuación de los productos a los gustos de los consumidores, el uso de escalas JAR para evaluar la influencia de las características del producto en la aceptación. A modo ilustrativo se muestra un ejemplo de su aplicación en un pequeño estudio exploratorio de la adecuación de vinos tintos al gusto de consumidores «jóvenes».
Las escalas JAR
¿Qué son las escalas JAR?
Las escalas JAR (del inglés Just About Right) son escalas que permiten evaluar la adecuación de la intensidad de los atributos sensoriales de un producto. Se utilizan con frecuencia en ciencia del consumidor, especialmente en estudios de optimización de la formulación de productos. Son escalas de naturaleza bidireccional, cuyo punto medio es el ideal (o JAR) y los extremos van desde insuficiente hasta excesivo y permiten al consumidor indicar de forma fácil lo que le parece el nivel de cada atributo en el producto con respecto a su ideal (Popper, 2014).
¿Cómo se elabora una escala JAR?
A primera vista, las escalas JAR pueden parecer muy simples, pero es necesario tener cuidado al seleccionar el tipo de escala, los atributos y el lenguaje a utilizar para que el consumidor la entienda y utilice adecuadamente, y que los datos recogidos tengan sentido y sean relevantes en el desarrollo de un producto (Rothman y Parker, 2009).
Básicamente se construyen con un punto medio (‘está bien así’, ‘adecuado’ o ‘en su punto justo’), y correspondería al ideal que tiene el consumidor. Los extremos de la escala se refieren por un lado a un nivel insuficiente y por otro excesivo (fig. 1).
Figura_1
Figura 1: Ejemplo de dos tipos de escala JAR

Las escalas JAR suelen ser de cinco puntos, aunque se pueden encontrar también de siete, nueve, e incluso escalas no estructuradas. Hay que tener en cuenta que una escala con más de cinco puntos, a pesar de ofrecer más opciones, necesariamente no implica mejores datos, ya que, finalmente, el análisis se reduce a tres categorías (adecuado, no es suficiente, es demasiado). Para poblaciones específicas como en el caso de los niños o los ancianos, las escalas de tres puntos pueden funcionar mejor.
Los atributos a evaluar con las escalas JAR son seleccionados por el investigador, generalmente sobre la base de las características relacionadas con los ingredientes y sensaciones clave del producto. En ocasiones se seleccionan a partir de un vocabulario previamente generado por consumidores o paneles sensoriales. Sin embargo, es importante recordar que, al igual que otros estudios en consumidores, el lenguaje tiene que ser fácil de entender por lo que se debe evitar usar términos ambiguos y solo evaluar mediante escalas JAR atributos que el consumidor entienda e identifique claramente.
En ocasiones, hay atributos en los que la escala se entiende mejor si se usan términos diferentes para los dos extremos de la escala. Por ejemplo, para la evaluación de la consistencia de un producto la escala se entiende mejor si se construye desde ‘demasiado liquido’ a ‘demasiado espeso’ que si se construye desde ‘demasiado poco espeso’ a ‘demasiado espeso’. Sin embargo, salvo en excepciones claras, hay que intentar utilizar un solo término para cada escala JAR ya que, por ejemplo, podría causar confusión poner en la misma escala ‘demasiado dulce’ y ‘demasiado ácido’.
Los atributos que tienen de forma clara connotaciones bien negativas o bien positivas para el producto no pueden evaluarse con escalas JAR porque uno de los extremos puede no tener sentido. Por ejemplo, en la evaluación de la aspereza de un postre lácteo no tendría sentido la parte de la escala correspondiente a ‘demasiado poco áspero’.
¿Cómo interpretar los datos de la escala JAR?
Los datos que se obtienen directamente de las escalas JAR son los porcentajes de respuestas para cada punto de la escala para cada producto evaluado. Existen varias técnicas estadísticas disponibles para analizar datos de escalas JAR; algunas son muy simples y otras más complejas. Desde un punto de vista práctico, la interpretación de las escalas JAR se simplifica, y se considera que el atributo es adecuado y no necesita mejora si más del 70-75% de los encuestados lo han evaluado como adecuado (punto 3), y si además no hay más del 20% que lo encuentran insuficiente (1 y 2) ni más del 20% que lo encuentran muy o demasiado intenso (4 y 5).

El análisis de penalización
¿Qué es?
El análisis de penalización permite relacionar la aceptabilidad del producto con la adecuación de la intensidad de los atributos (datos JAR) para detectar aquellos atributos que impactan más en la aceptabilidad e identificar así posibles direcciones en la mejora del producto. Hay que tener en cuenta que el hecho de que un atributo no esté en el nivel ideal puede o no afectar a la aceptabilidad del producto. Esto depende de lo relevante que sea el atributo para el producto.
Requisitos, ¿qué datos se necesitan?
Como requisito es importante tener los datos de aceptabilidad y los de adecuación de los atributos (escala JAR). Respecto al número de consumidores, es importante contar con una cantidad representativa, normalmente se intenta que el número de consumidores sea al menos de 100.

Pasos a seguir para realizar un análisis de penalizaciones
El análisis de penalizaciones consiste básicamente en calcular el descenso en la aceptabilidad media cuando la intensidad del atributo se considera insuficiente o excesiva. El cálculo se realiza por separado para cada atributo.
En primer lugar, se agrupan los casos según la puntuación otorgada al atributo en la escala JAR: insuficiente (puntos 1 y 2), adecuado (punto 3) y demasiado (puntos 4 y 5). En segundo lugar, se computa el porcentaje de casos y se calcula la media de aceptabilidad en cada grupo.  Finalmente, la penalización o el descenso en la aceptabilidad porque el atributo es insuficiente y se calcula como la diferencia entre la aceptabilidad media del grupo de adecuado y la aceptabilidad media del grupo de insuficiente.

 
Asimismo, la penalización por ser el atributo  excesivo es la diferencia entre la aceptabilidad media del grupo de adecuado y la aceptabilidad media del grupo de excesivo. La significación de la diferencia se puede además determinar mediante comparación de medias por la prueba t.
De forma práctica el valor de la penalización obtenido indica cuántos puntos de aceptabilidad pierde el producto cuando el nivel del atributo no es el adecuado por ser excesivo o por ser insuficiente. En la interpretación se debe considerar el porcentaje de casos que representa, ya que puede darse un valor de penalización muy alto pero que sea resultado de la evaluación de muy pocos consumidores y por lo tanto no resulte relevante. Tal como se presenta en la figura 2 se suelen representar para un producto los valores de penalización por defecto y por exceso del atributo y el porcentaje de casos. Esto permite detectar los atributos relevantes y decidir cuáles son las posibles vías de mejora en el producto. Los atributos en el lado superior derecho son los más preocupantes ya que implican un descenso importante en la aceptabilidad, que en este ejemplo sería la dureza excesiva y la sequedad excesiva.
Figura_2
Figura 2: Ejemplo de análisis de penalización para un producto

Aplicación de las JAR en un estudio de aceptación de vinos tintos
Considerando los resultados obtenidos en un estudio previo (Pérez-Magariño et al., 2011) en el que se evidenciaron diferencias en los hábitos de consumo y gustos, entre consumidores habituales de vino de diferentes rangos de edad, se planteó el estudio de la adecuación de varios vinos a las expectativas de un grupo de consumidores «jóvenes» (20 y 40 años). Este estudio se llevó a cabo con varios vinos que habían sido elaborados usando diferentes tiempos de contacto con diferentes tipos de madera.
Inicialmente se evaluó la preferencia frente a cuatro vinos (A–D de fig. 3). Esta prueba se llevó a cabo con 65 consumidores que indicaron en orden decreciente su preferencia. Los resultados indicaron que no hubo diferencia estadística y, por tanto, no se podía aseverar que ningún producto era preferido frente a los otros. Analizando con detalle los resultados, se observó dispersión de opiniones o gustos entre los encuestados (fig. 3), hecho que hizo que las diferencias no fueran estadísticamente significativas. No es extraño que los consumidores de vinos muestren diferencias de gustos, lo interesante de estos resultados es que procedían de un grupo relativamente homogéneo en cuanto a la edad. Las diferencias no pudieron ser correlacionadas por una subsegmentación debida a la edad.
Figura_3
Figura 3: Detalle del porcentaje de consumidores que colocó cada vino en cada una de las cuatro posiciones posibles al ordenarlos por preferencia (orden decreciente)

Con intención de valorar las posibles causas de la dispersión de gustos del grupo de edad en estudio, se llevó a cabo un nuevo estudio con cinco vinos, los cuatro anteriores y uno más (E de tabla 1) que fueron catados por 58 consumidores de edades comprendidas entre 22 y 43 años. En este caso, los catadores indicaron la aceptación global (escala de 9 puntos) y la valoraron los atributos color, limpidez, las notas olfativas fruta, especias y madera, acidez, astringencia y equilibrio en boca usando escalas JAR de cinco puntos.
Tabla 1: Aceptación global de los vinos en estudio: valor medio ± desviación estándar
Tabla_1

Los resultados de la aceptación global de los cinco vinos indicaron que no había diferencias estadísticamente significativas entre sí (tabla 1). No obstante, los altos valores de la desviación estándar señalaron, como ya ocurrió en el estudio anterior, una gran dispersión en las valoraciones. Esto fue debido a diferencias de «gustos» como se constató con las valoraciones JAR de los parámetros evaluados.
En general, el porcentaje de consumidores que indicaron que el color, la limpidez y la acidez de los cinco vinos eran adecuadas (JAR) fue superior al 70%, llegando en algunos casos a valores del 90%; por tanto, en estos parámetros no hubo discrepancias. No ocurrió lo mismo con el resto de atributos.
La astringencia de los vinos A y B fue evaluada como excesiva por al menos el 28% de los encuestados, y unos pocos encuestados indicaron lo contrario (fig. 4a). Los porcentajes de respuestas JAR fueron inferiores al 60%, indicando grupos de gusto/opinión diferente respecto a la astringencia de los vinos. En concordancia con estas opiniones, los vinos A y B fueron evaluados como poco equilibrados por porcentajes significativos de encuestados, mientras que otros ensalzaron su equilibrio (fig. 4b).
De modo similar, se detectaron diferencias de gusto respecto a la intensidad de la nota olfativa madera, que fue evaluada como excesiva, en los vinos D y E, por porcentajes elevados de los encuestados, mientras que algunos indicaron que era débil en el vino C (fig. 4c). Las notas olfativas fruta y especias mostraron, en general, gran dispersión de opiniones. Los porcentajes de respuestas JAR fueron en torno al 50%, pero las diferencias entre los porcentajes en cada extremo no superaron los 10 puntos, datos que indicaban diferencias de opinión notables entre los encuestados.
Figura_4
Figura_4
Figura_4
Figura 4: Distribución de porcentajes de opiniones en el valor adecuado (JAR, ideal), insuficiente (poco) o excesivo (demasiado) de la intensidad de los parámetros indicados

El estudio de penalizaciones mostró que la astringencia y la nota olfativa madera fueron dos parámetros con valores altos de penalización (en exceso), y el primero se detectó en número significativo de consumidores. Considerando estos datos, se hicieron dos subgrupos separando los catadores que habían otorgado, en general, valores altos de astringencia a los vinos (grupo 1) de los demás.
En concordancia con el criterio de división, el primer grupo otorgo mayor porcentaje ‘adecuado’ a prácticamente todos los parámetros salvo a la astringencia y equilibrio de los vinos A y B, que recibieron porcentaje elevados en el extremo superior (‘demasiado’). El otro grupo, otorgo porcentaje ‘adecuado’ a todos los parámetros en todos los vinos, salvo en el caso de las notas a madera que se marcaron como ‘excesiva’ (‘demasiado’), por un elevado número de catadores, de los vinos D y E, en los que también se indicó falta (‘insuficiente’) de notas frutales.
No se detectaron diferencias de edad entre ambos grupos y, por tanto, las diferencias de gusto no son achacables a este factor.
Concluyendo, los datos obtenidos podrían servir para detectar los grupos de consumidores más adecuados para cada vino y para tomar decisiones sobre qué vino elaborar para cada grupo, o para elaborar un vino (como el C) que guste al global del grupo de enfoque.

Bibliografía
Magariño S, Ortega-Heras M, González-Sanjosé ML: Wine consumption habits and consumer preferences between wines aged in barrels or with chips. J Sci Food Agric 91: 943-9.
Popper R: Use of just-about-right scales in consumer research. En: P. Varela y G. Ares, eds. Novel techniques in sensory characterization and consumer profiling. Boca Ratón, FL: CRC Press, 2014; pp. 137-155.
Rothman L, Parker M: Just-About-Right (JAR) Scales. West Conshohocken, PA: ASTM International, 2009.

2/7/18

MACERACIÓN PREFERMENTATIVA EN FRÍO EN PRESENCIA DE CEPAS NO-SACCHAROMYCES: EVOLUCIÓN DE CARACTERÍSTICAS CROMÁTICAS DEL VINO TINTO SANGIOVESE

Se aplicaron por primera vez dos cepas diferentes de Metschnikowia (M. pulcherrima MP 346 o M. fructicola MF 98-3) durante la maceración prefermentativa en frío (MPF) para mejorar las propiedades y la estabilidad del color del vino Sangiovese. Durante las cosechas de 2014 y 2015 se elaboraron un total de ocho vinos con 24 h de maceración en frío (MPF 24 h) o 72 h (MPF 72 h), respectivamente. Dicha maceración se llevó a cabo en presencia de MP 346 o MF 98-3 o enzima pectolítica (Lallzyme© Cuvée Rouge). La inoculación secuencial de la cepa de S. cerevisiae se llevó a cabo al final de la maceración prefermentativa en frío. Después de 12 meses en botella, los vinos MP 346 y MF 98-3 contenían niveles mucho más altos de flavonoides totales que la muestra control para ambas cosechas, sin importar la duración de la MPF. Además, en ambas añadas, solo la MF 98-3 mostró una intensidad de color más alta que la muestra control después de 12 meses en botella. Sin embargo, ni la duración de la maceración ni el tratamiento microbiano/enzimático aumentaron el nivel de antocianinas en el escurrido. Ambos vinos elaborados mediante el inóculo prefermentativo con cepas Metschnikowia (MP 346 y MF 98-3) mantuvieron su tonalidad roja, independientemente de la duración de las maceraciones prefermentativas y fermentativas, mientras que los vinos control se caracterizaron por tasas más rápidas de pérdida de color. 

Benucci, I.; Cerreti, M.; Liburdi, K.; Nardi, T.;Vagnoli, P.; Ortiz-Julien, A., y Esti, M.: “Pre-fermentative cold maceration in presence of non-Saccharomyces strains: Evolution of chromatic characteristics of Sangiovese red wine elaborated by sequential inoculation”, Food research International ; 2018, May. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2018.02.029.