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2023感官实践申报案例展示:基于熵权法的感官快速选品方法的建立
发布日期:2024-02-23 来源:感官科学与评定微信公众号
        案例名称:基于熵权法的感官快速选品方法的建立
        案例类别:品质控制方向
        申报单位:杭州耕香生物科技有限公司
        背景介绍
        现如今电商发展迅速,尤其美妆类直播间开播前都会进行选品,选品的效率易受品类数量和个人喜好风格差异的影响;数量太多容易造成评价员感官疲劳;个人喜好风格也会影响评价结果。如何从众多商品中高效且准确选出受消费者喜爱的产品,成为了一个直播间选品能力的重要指标。
       思路及实施流程
       鉴于主观赋权法就有较强的主观随意性,客观性较差,有很大的局限性。故提出采用客观赋权法,各属性权重的大小根据该属性下值的差异大小来确定。
       1. 首先由专家小组通过QDA确定此次选品试验的感官维度描述词;
       2. 组织感官评价小组进行感官喜好度评价,采用7点线性标度法;
       3. 建立消费者综合喜好度模型,通过计算加权喜好度得到最终的产品喜好度得分score,其中每个维度权重比例是通过熵权法计算得到。
       熵权法原理:熵是对不确定性的一种度量。信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不确定性越大,熵也越大。基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重,所确定的权重反映了属性值的离散程度。下面是熵的计算公式和试验流程图。
       案例
       12个人组成的感官品评小组对16款市售面霜类产品进行七点尺度法打分,本试验设置对照组数据(问卷中添加属性权重问题)和熵权法组数据(除去属性权重问题数据),通过对比获取两组试验数据的耗时和数据结果准确性来验证熵权法提升选品效率的能力。
       1. 在不去除异常值的情况下得到喜好度得分矩阵,如下表1所示
       2. 通过传统问卷法和熵权法得到各指标的权重表2。     
       3. 加权求和得到各样品的综合score,将最后得到的score进行降序排列,排列后的次序号如表3,其中去除异常值求和是指去除异常值后直接求和,不需要进行加权(即默认属性权重是平分的),去除异常值后的结果也常被认为最准确、最客观和最具说服力的结果。
        由上表可以看出原始数据在没有经过异常值去除的情况下,仅用传统问卷法得到的权重和去除异常值后求和得到的喜好度score排序会有一定差异(一致率为50%),然而通过熵权法赋权后的,加权得到喜好度score会更接近去除异常值后的排序(一致率为75%)。其中编号425珀*雅在传统问卷法中得到的排序为3,但在熵权法加权后得到的排序为2,和去除异常值后求和的结果一致。
注:一致率是指相同排列序号的样品数占总样品数的比值.                                                                                                                                                                                                                                                      
        案例收效
        通过熵权法赋权的方法(对比结果如下图),整个试验的耗时从14.2min减少到了12.7min,减轻了评价员的负担(问卷题目简洁,不再需要对属性的权重进行主观评分),同时也提高了评价结果的准确性(准确率从50%提高到了75%)。在电商选品活动中提供了一种方便快捷的选品方法,能够在众多商品中选出比较符合消费者喜好的产品。
        来源:感官科学与评定,转载请注明来源。封面图及文章图片来源:创客贴。
        内容来源:杭州耕香生物科技有限公司
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