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2023感官實踐申報案例展示:基于熵權法的感官快速選品方法的建立
發布日期:2024-02-23 來源:感官科學與評定微信公眾號
        案例名稱:基于熵權法的感官快速選品方法的建立
        案例類別:品質控制方向
        申報單位:杭州耕香生物科技有限公司
        背景介紹
        現如今電商發展迅速,尤其美妝類直播間開播前都會進行選品,選品的效率易受品類數量和個人喜好風格差異的影響;數量太多容易造成評價員感官疲勞;個人喜好風格也會影響評價結果。如何從眾多商品中高效且準確選出受消費者喜愛的產品,成為了一個直播間選品能力的重要指標。
       思路及實施流程
       鑒于主觀賦權法就有較強的主觀隨意性,客觀性較差,有很大的局限性。故提出采用客觀賦權法,各屬性權重的大小根據該屬性下值的差異大小來確定。
       1. 首先由專家小組通過QDA確定此次選品試驗的感官維度描述詞;
       2. 組織感官評價小組進行感官喜好度評價,采用7點線性標度法;
       3. 建立消費者綜合喜好度模型,通過計算加權喜好度得到最終的產品喜好度得分score,其中每個維度權重比例是通過熵權法計算得到。
       熵權法原理:熵是對不確定性的一種度量。信息量越大,不確定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不確定性越大,熵也越大。基本思路是根據指標變異性的大小來確定客觀權重,所確定的權重反映了屬性值的離散程度。下面是熵的計算公式和試驗流程圖。
       案例
       12個人組成的感官品評小組對16款市售面霜類產品進行七點尺度法打分,本試驗設置對照組數據(問卷中添加屬性權重問題)和熵權法組數據(除去屬性權重問題數據),通過對比獲取兩組試驗數據的耗時和數據結果準確性來驗證熵權法提升選品效率的能力。
       1. 在不去除異常值的情況下得到喜好度得分矩陣,如下表1所示
       2. 通過傳統問卷法和熵權法得到各指標的權重表2。     
       3. 加權求和得到各樣品的綜合score,將最后得到的score進行降序排列,排列后的次序號如表3,其中去除異常值求和是指去除異常值后直接求和,不需要進行加權(即默認屬性權重是平分的),去除異常值后的結果也常被認為最準確、最客觀和最具說服力的結果。
        由上表可以看出原始數據在沒有經過異常值去除的情況下,僅用傳統問卷法得到的權重和去除異常值后求和得到的喜好度score排序會有一定差異(一致率為50%),然而通過熵權法賦權后的,加權得到喜好度score會更接近去除異常值后的排序(一致率為75%)。其中編號425珀*雅在傳統問卷法中得到的排序為3,但在熵權法加權后得到的排序為2,和去除異常值后求和的結果一致。
注:一致率是指相同排列序號的樣品數占總樣品數的比值.                                                                                                                                                                                                                                                      
        案例收效
        通過熵權法賦權的方法(對比結果如下圖),整個試驗的耗時從14.2min減少到了12.7min,減輕了評價員的負擔(問卷題目簡潔,不再需要對屬性的權重進行主觀評分),同時也提高了評價結果的準確性(準確率從50%提高到了75%)。在電商選品活動中提供了一種方便快捷的選品方法,能夠在眾多商品中選出比較符合消費者喜好的產品。
        來源:感官科學與評定,轉載請注明來源。封面圖及文章圖片來源:創客貼。
        內容來源:杭州耕香生物科技有限公司
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