Las matemáticas descubren las diferencias entre unas galletas y otras

Martes, 29 septiembre 2020

El estudio liderado por el profesor de la UAH David Orden, en el que también han participado otros investigadores de Alcalá y Valladolid, ha sido publicado recientemente en la prestigiosa revista Food Quality and Preference. La novedad es que, por primera vez, se ha usado con galletas el método SensoGraph, desarrollado en la Universidad de Alcalá, que analiza similitudes y diferencias usando diversas técnicas matemáticas.

Este software facilita la recogida de opiniones y simplifica mucho su tratamiento, permitiendo obtener en pocos segundos información útil sobre la opinión de los consumidores. Para el estudio, se compararon galletas con pepitas de chocolate de 8 marcas diferentes, compradas en supermercados españoles y así conocer la percepción de los consumidores sobre cookies de distintas marcas.

Un total de 349 estudiantes de entre 14 y 30 años realizaron la cata como parte de diferentes eventos de divulgación en institutos y universidades, lo que le sitúa como el estudio que más consumidores ha consultado hasta la fecha mediante la técnica del Mapeo Proyectivo. Este consistió en que los participantes debían situar las muestras sobre un espacio en blanco, colocando más cerca las galletas que les resultan más similares, y más lejos aquellas que consideran más diferentes. ‘Lo que les pedíamos era que cataran las galletas y las clasificaran en función de cómo de similares o diferentes les resultaban. Como los participantes no eran catadores entrenados, les pedimos que evaluaran la similitud según su propio criterio en lugar de darles un criterio concreto, como por ejemplo la textura. Esto es habitual cuando se usan estas técnicas pues cada uno de nosotros, como consumidores, puede dar más importancia a unas características sensoriales u otras’ afirma David Orden.

Sensor Graph sin marcas editada
Resultados de posiciones de SensoGraph

De los resultados se desprende que los consumidores no apreciaban diferencias significativas entre las galletas de cuatro de las marcas blancas pero, por otro lado, consideraron que otras dos marcas resultaban más parecidas a las de una marca muy conocida, aunque con diferencias significativas. Por último, los testeadores coincidieron en que en concreto una marca era completamente diferente a todas las demás.

Las matemáticas forman parte de la base de este tipo de técnicas porque se basan en las distancias entre unos productos y otros. Como explica el profesor, ‘para empezar, esas distancias se guardan en una matriz, parecida a las tablas de distancias que hay en las guías de carreteras. Para obtener y representar esas distancias en un gráfico, nuestro método SensoGraph utiliza geometría en lugar de estadística como otros métodos, y eso le permite ser más rápido y presentar los resultados de forma más intuitiva. Los productos más similares aparecen más cerca y conectados por una línea más gruesa con color más intenso y cercano al verde’.Además, esta herramienta permite solicitar características como la edad o el género de los catadores, permitiendo así estudiar los datos con características comunes y segmentar los resultados. También puede recopilar datos sobre aceptabilidad, es decir, cuánto nos gusta cada galleta, para así poder estudiar cuál es el producto que más gusta y cuál el que menos aunque en este estudio no se haya medido este parámetro.

Matriz de distancias Sensor Graph
Matriz de distancias

Como cuenta el profesor, en esta técnica de recogida de datos, conocida como Mapeo Proyectivo, la posición de un solo producto no tiene ningún significado en sí misma. Es decir, no hay un significado para la localización ‘más a la izquierda en lugar de más a la derecha’ o para ‘más arriba en lugar de más abajo’, sino que lo que importa es la posición de cada producto en relación a los demás. Por ejemplo, si queremos que Madrid esté más o menos a la misma distancia de todas las capitales costeras de la Península Ibérica, acabará teniendo que estar situada en el centro de la península.

Finalmente, los datos recogidos se analizaron con diversas técnicas matemáticas, obteniéndose en todas ellas tres claros grupos y se mostraron altamente estables a partir de unos 200 catadores, estableciendo así cuántos consumidores sin ninguna experiencia en cata deberían consultarse en estudios de este tipo.

Resultado estadísticas Sensor Graph
Resultados de las estadísticas

Como afirma Orden ‘no podemos decir si es algo buscado o no, pero lo que sí podemos concluir de nuestro estudio es que, para los consumidores, algunas marcas blancas se asemejan más a una marca comercial que a otras marcas blancas’.

Por supuesto, SensoGraph puede utilizarse para analizar opiniones sobre cualquier cuestión que pueda plantearse en términos de ‘parecido o diferente’. ‘Un posible ejemplo sería estudiar qué países del mundo se perciben como más parecidos y cuáles como más diferentes entre sí. Seguro que a muchos de quienes nos leen se les ocurren otros ejemplos que estaríamos encantados de estudiar’ anima el profesor.

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