[P107-P159] Poster Presentation Awards / International Poster Award for Young Researcher

[P112] Prediction of causal structure between texture perception and physical parameters using causal discovery

*Yuichiro Kawasaki¹, Hiroyuki Nakamoto¹ (1. Kobe Univesity)

Keywords:

causal discovery,texture,sensory evaluation,measurement

【目的】食感は味や香りと並び，食品のおいしさに影響を与える重要な要素である．そのため，人々のニーズに応じて食感を評価，設計する必要がある．一方で，食感の強さに影響を与える要素，特徴量を因果的に分析する研究は．これまで十分に行われていない．そこで本研究では，特定の食感に影響を与える物理的特徴量の推定を目的として，因果探索を用いた方法を提案する．
【方法】官能評価値と計測データの特徴量を用いて，因果探索を行う．本研究では調理サンプルと市販サンプルを用いた 2 種類の実験を行う．対象とする食感表現はどちらの実験でも「サクサク」「カリカリ」の 2 つとし，Visual Analogue Scale によって官能評価値を取得する．磁気式食感センサとマイクロフォンを備えた計測システムにより，サンプルを圧縮した際の荷重との音圧の計測データを取得し，計測データから物理的特徴量を算出する．因果探索の手法には Linear Non-Gaussian Acyclic Model を用い，官能評価値と物理的特徴量間の因果構造を因果グラフとして出力する．また，因果関係の信頼性を評価するため，ブートストラップ法により因果を表す有向辺の出現回数を算出し，安定して観測される因果構造を抽出する．
【結果】調理サンプルでは，一つの材料の分量を増減させることで 2 つの特徴量とサクサク，カリカリの官能評価値が同様の傾向で線形に変化し，因果グラフではそれらの間に因果性が確認された．一方，市販サンプルでは，カリカリの場合のみ調理サンプルと同様の因果が確認された．実験を通して，提案方法が食感知覚の強度と食品の物理的特徴量との因果の同定に有効であることを確認した．