EVALUATION OF FISH RAW MATERIALS AS A WAY TO INCREASE THE INFORMATION CONTENT OF ITS CHARACTERISTICS
Abstract and keywords
Abstract (English):
Introduction. The research features a detailed sensory evaluation of mass fishing objects belonging to different families, namely: the Macrouridae represented by the giant grenadier (Albatrossia pectoralis), the Herrings represented by the Pacific herring (Clupea pallasii), and the Salmons represented by the Keta salmon (Oncorhynchus keta). The research objective was to study the possibility of increasing the information content of the verbal description of fish raw materials in combination with a quantitative assessment of individual sensory indicators. Research objects and methods. The paper introduces the concept of detailed verbal description of group parameters of raw and heattreated muscle tissue. The description can increase the information capacity of sensory studies. The concept of extended description of fish raw material was added to the main sensory properties that describe color, smell, taste, and consistency. They include data on the properties of local areas with subcutaneous layer, dark muscles, fat layers, etc. Such a detailed verbal description gives an in-depth view of the sensory properties, which is part of general information on the functional and technological properties of the fish and a key factor in designing new developed products. To improve the objectivity of sensory research, the authors employed the method of quantitative evaluation. Results and discussion. The results were summed up as data on the significance coefficients established by experts, ranked, and expressed as a percentage. The significance coefficient is a method of quantitative regulation of the share of each sensory indicator in the general sensory evaluation. The research showed that the greater the number of group sensory indicators that characterize the object, the smaller and more similar their coefficients of significance, which dramatically reduces application opportunities. Therefore, significance coefficient proved a convenient means of measurement and visual presentation. However, the research was limited by the experimental conditions. Conclusion. The study of the fish raw materials established, identified, and described individual sensory indicators that involved about twenty lexical units for raw material and thirty units for heat-treated muscle tissue. The individual sensory indicators characterized color, smell, and taste. They differed in the presence of several degrees of gradation and fit into a vertical three-level (sometimes two-level) classification. Group touch indicator of the consistency describes mostly single-level unit indicators with 4–6 lexical units. As a result, the detailed description of sensory properties of fish raw materials included 2–3 times more lexical units compared to the traditional description of fish raw materials in the special reference literature.

Keywords:
Fish, raw materials, food guality, sensory properties, organoleptic characteristic
Text
Text (PDF): Read Download

Введение
Сенсорная характеристика рыбного сырья
относится к одному из базовых показателей
водных биологических ресурсов, информация
о которых востребована в рыбохозяйственной
промышленности, науке и образовании. Сенсорные
характеристики представляют собой важный фактор
выбора оптимального направления переработки
гидробионтов в сравнительном сопоставлении
свойств объектов морского промысла и аквакуль-
туры [1–8]. Важность информации о свойствах
гидробионтов подтверждает их постоянный
мониторинг, обусловленный изменением во времени
характеристик сырья под воздействием природно-
хозяйственных факторов [9–11].
Методы исследования сенсорных свойств
пищевого сырья и продуктов их переработки, в том
числе и водных биологических ресурсов, основаны
на способности человека адекватно откликаться
на внешние раздражители, оценивать их тип,
интенсивность и эмоциональное отношение [12, 13].
Непреложный факт распространения субъективности
восприятия человеком окружающего мира на
сенсорные исследования не препятствует ученым
как совершенствовать их методы и повышать
объективность результатов, так и поддерживать
интерес к разработке инструментальной оценки
[14–18]. Оперативность и невысокая затратность
метода тестирования человеком пищевых продуктов,
а также трудность его замены на тождественный по
результату инструментальный анализ предопределяет
в настоящее время практическую незаменимость
сенсорному методу.
Цель настоящей работы заключается в изучении
возможности повышения информативности
словесной описательной характеристики рыбного
сырья в комплексе с количественной оценкой
единичных сенсорных показателей.
Объекты и методы исследования
Объектами служили три вида рыбы мороже-
ной, принадлежащих различным семействам:
долгохвостовые вид малоглазый макрурус (Albatrossia
pectoralis), сельдевые вид тихоокеанская сельдь
(Clupea pallasii), лососёвые вид кета (Oncorhynchus
keta). Далее в тексте – макрурус, сельдь, кета.
Исследуемые образцы являются промысловыми
рыбами Дальневостого рыбохозяйственного бассейна
и добываются в северо-восточной части Тихого
океана.
Целенаправленность выбора объектов обусловле-
на существенным различием их сенсорных
свойств, что позволяет эффективно осуществить их
сравнительный анализ.
Подготовка образцов к экспертизе включала:
размораживание, филетирование, порционирование
и заготовку мышечной ткани в сыром и термически
обработанном виде (соответственно МТ-С и МТ-ТО).
Термическую обработку проводили согласно
известному методу [19].
Сенсорную оценку образцов осуществляла группа
экспертов из семи специалистов (средний возраст
34 года), имеющих высшее образование в области
pallasii), and the Salmons represented by the Keta salmon (Oncorhynchus keta). The research objective was to study the possibility
of increasing the information content of the verbal description of fish raw materials in combination with a quantitative assessment of
individual sensory indicators.
Research objects and methods. The paper introduces the concept of detailed verbal description of group parameters of raw and heattreated
muscle tissue. The description can increase the information capacity of sensory studies. The concept of extended description
of fish raw material was added to the main sensory properties that describe color, smell, taste, and consistency. They include data on
the properties of local areas with subcutaneous layer, dark muscles, fat layers, etc. Such a detailed verbal description gives an in-depth
view of the sensory properties, which is part of general information on the functional and technological properties of the fish and a
key factor in designing new developed products. To improve the objectivity of sensory research, the authors employed the method of
quantitative evaluation.
Results and discussion. The results were summed up as data on the significance coefficients established by experts, ranked, and
expressed as a percentage. The significance coefficient is a method of quantitative regulation of the share of each sensory indicator
in the general sensory evaluation. The research showed that the greater the number of group sensory indicators that characterize
the object, the smaller and more similar their coefficients of significance, which dramatically reduces application opportunities.
Therefore, significance coefficient proved a convenient means of measurement and visual presentation. However, the research was
limited by the experimental conditions.
Conclusion. The study of the fish raw materials established, identified, and described individual sensory indicators that involved about
twenty lexical units for raw material and thirty units for heat-treated muscle tissue. The individual sensory indicators characterized
color, smell, and taste. They differed in the presence of several degrees of gradation and fit into a vertical three-level (sometimes
two-level) classification. Group touch indicator of the consistency describes mostly single-level unit indicators with 4–6 lexical units.
As a result, the detailed description of sensory properties of fish raw materials included 2–3 times more lexical units compared to the
traditional description of fish raw materials in the special reference literature.
Keywords. Fish, raw materials, food guality, sensory properties, organoleptic characteristic
For citation: Safronova TM, Panchishina EM, Krashchenko VV, Karpenko JuV. Evaluation of Fish Raw Materials as a Way
to Increase the Information Content of its Characteristics. Food Processing: Techniques and Technology. 2019;49(4):660–670.
(In Russ.). DOI: https://doi.org/10.21603/2074-9414-2019-4-660-670.
662
Safronova T.M. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2019, vol. 49, no. 4, pp. 660–670
технологии рыбных продуктов, 57 % из которых
имеют ученые степени и звания, а также прошедших
ранее обучение и принимавших практическое участие
в экспертизе в соответствие с ГОСТ ISO 8586-20151.
Эксперты предварительно знакомились с задачами
исследования, прописями методов, а также проводили
профессиональную тренировку, аналогичную
реальной экспертизе.
Во время рабочего заседания эксперты
индивидуально выполняли: развернутое словесное
описание групповых и единичных сенсорных
показателей (ГСП и ЕСП) и их количественное
описание с использованием интервальных
5-балльных шкал, широко применяемых в сенсорной
оценке рыбного сырья и продуктов его переработки2.
Проведение органолептических испытаний
осуществлялось в специализированной по
ГОСТ ISO 8589-20143 лаборатории сенсорного
анализа, созданной на базе кафедры технологий
продуктов питания ФГБОУ ВО «Дальрыбвтуз».
Научное и организационное руководство, сбор,
обработка, оформление и согласование результатов
экспертизы, их анализ и написание работы
выполнялись авторами настоящей статьи в
соответствии с требованиями ГОСТ ISO 8586-2015.
Результаты и их обсуждение
Предваряя анализ развернутой описательной
характеристики (табл. 1), авторы отмечают,
что градацию сенсорных свойств проводили
по принципу от сложного к простому [14]. Мы
принимали совокупность исследуемых сенсорных
свойств за комплексный показатель. Оцениваемые
цвет, запах, вкус и консистенцию – за групповые,
остальные характеристики – за единичные
показатели различного уровня рассмотрения, среди
которых наиболее распространены: на первом
уровне – основной признак и его интенсивность, на
втором – оттенки и их интенсивность, на третьем –
разрозненные индивидуальные характеристики.
В настоящей работе предусматривается, что
понятие «расширенное описание», кроме основных
сенсорных характеристик рыбного сырья, включает
данные о свойствах оттенков и их интенсивности,
локальных участках, представляющих остатки
подкожного слоя, фрагменты темной мускулатуры,
жировых прослоек и т. д., а также гедоническую
оценку.
1 ГОСТ ISO 8586-2015. Органолептический анализ. Общие
руководящие указания по отбору, обучению и контролю за
работой отобранных испытателей и экспертов-испытателей. – М. :
Стандартинфом, 2015. – 26 с.
2 ГОСТ ISO 4121-2016. Органолептический анализ. Руководящие
указания по применению шкал количественных характеристик. –
М. : Стандартинфом, 2016. – 8 с.
3 ГОСТ ISO 8589-2014 Органолептический анализ. Общее
руководство по проектированию лабораторных помещений. – М. :
Стандартинфом, 2015. – 16 с.
В описании исследуемых объектов использованы
лексические единицы (ЛЕ), представляющие собой
слова, устойчивые словосочетания и предложения,
способные обозначать в данном случае сенсорные
признаки ГСП и ЕСП, известные в технической
литературе или предложенные экспертами [19–25].
Для описания одного исследуемого объекта эксперты
использовали в среднем 47 ЛЕ, более 60 % которых
относится к МТ-ТО, т. к. она, по сравнению с МТ-С,
дополнительно описывает, кроме цвета, запаха и
консистенции, еще и вкус.
Характерно, что в развернутом описании
встречается дублирование отдельных ЛЕ. Например,
в основных характеристиках ГСП с максимальной
частотой упоминаются: цвет – белый, серый, бурый;
запах – рыбный, морской, приятный; вкус – рыбный,
сладковатый, приятный; консистенция – плотная,
упругая, сочная.
Индивидуальное описание обеспечивается до-
полнением к основным характеристикам других
свойств ЕСП – интенсивности, оттенков, детализа-
цией описания отдельных частей образца и др. Так
один из основных видов запаха «рыбный» (табл. 1),
повторенный шестикратно, поддерживается
характерными ЛЕ: запах рыбный + морской (1),
моллюсковый (2), свойственный сельди (3),
умеренный (4), свойственный лососевым (5),
свойственный вареной рыбе (6).
Сравнительная характеристика сенсорных
свойств МТ-С и МТ-ТО, полученная в идентичных
условиях эксперимента, позволяет оценить с высокой
степенью вероятности влияние на результаты оценки
не только биологических различий объектов, но и
способа их обработки, в данном случае термического
воздействия. Отмеченные для исследуемых объектов
изменения характеризуются следующим образом:
– цвет – сохранение основного цвета, разно-
направленное изменение его интенсивности в
зависимости от вида рыбы; изменение цвета оттенков
и степени их осветления; снижение количества ЛЕ,
описывающих цвет всех объектов за счет его большей
выразительности (21–16);
– запах – исчезновение запаха сырости; проявление
запаха вареной рыбы и новых оттенков; увеличение
особенно за счет сельди количества ЛЕ (20–25);
– консистенция – снижение частоты использования
термина «водянистость»; появление терминов
«нежность», «сухость», «волокнистость»; увеличение
количества ЛЕ (13–19).
Отмеченные особенности развернутой сенсорной
оценки рыбного сырья позволяют отнести ее к
одному из характерных и незаменимых признаков
понятия общего качества объекта.
Количественные результаты исследования пред-
ставлены данными о коэффициенте значимости
(Кзн), среди которых различают как установленные
индивидуально экспертами (Кзнэ) и ранжирован-
663
Сафронова Т. М. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2019. Т. 49. № 4 С. 660–670
Таблица 1. Развернутая описательная характеристика единичных сенсорных показателей (ЕСП) исследуемых видов рыб
Table 1. Detailed descriptive characteristics of individual sensory indicators of the fish species
ЕСП МТ-С МТ-ТО
ЦВЕТ
Показатели: Макрурус
1. Основной белый белый
2. Интенсивность – исключительный, очень
3. Оттенок сероватый, желтоватый, слегка кремовый голубоватый, сероватый
4. Цвет отдельных участков в МТ вкрапления бурой мускулатуры,
подкожный слой слегка кремовый
в МТ желтоватые вкрапления, подкожные
участки желтовато-кремовые
5. Количество лексических
единиц (ЛЕ)
7 7
Сельдь
1. Основной кремовый кремовый
2. Интенсивность светлый светлый
3. Оттенок серый, розовый, бежевый беловатый
4. Цвет отдельных участков в МТ вкрапления темно-бордового цвета,
подкожный слой темно-розовый
с коричневым оттенком
в МТ прослойки темного мяса,
подкожный слой темно-кремовый
с темно-коричневым оттенком
5. Количество ЛЕ 7 5
Кета
1. Основной розово-оранжевый розовый
2. Интенсивность темный, светлый –
3. Оттенок серый, бежевый светло-оранжевый
4. Цвет отдельных участков местами темно-бурые вкрапления поверхность кусков матового оттенка
5. Количество ЛЕ 7 4
ЗАПАХ
Показатели: Макрурус
1.Основной рыбный/морской свежести рыбный
2. Интенсивность явно, слабо, едва выражен едва, слабо
3. Оттенки – моллюсковый, сладковатый
4. Гедоническая оценка приятный приятный
5. Количество ЛЕ 6 6
Сельдь
1.Основной рыбный, свойственный сельди рыбный
2. Интенсивность ярко, явно, умеренно ярко, сильно, умеренно
3. Оттенки морской, сырости запах жира свежей рыбы,
едва ощутимый в послевкусии
4. Гедоническая оценка приятный ароматный, гармоничный, приятный
5. Количество ЛЕ 8 12
Кета
1.Основной рыбный, свойственный лососевым рыбный, свойственный вареной рыбе
2. Интенсивность явно, слабо ярко, сильно, отчетливо
3. Оттенки сырости –
4. Гедоническая оценка приятный ароматный, приятный
5. Количество ЛЕ 6 7
КОНСИСТЕНЦИЯ
Показатели: Макрурус
1. Описанные однокорневыми
прилагательными+интенсивность
очень водянистая, расползающаяся очень нежная, студенистая, водянистая,
волокнистая, расползающаяся
2. Описанные двукорневыми
прилагательными
средне-упругая, –
3.Количество ЛЕ 5 6
Сельдь
1. Описанные однокорневыми
прилагательными + интенсивность
незначительно водянистая слегка суховатая, незначительно волокнистая,
при нажатии расслаивается на миосепты
2. Описанные двукорневыми
прилагательными
упруго-плотная средне-плотная
3. Количество ЛЕ 4 7
Кета
1. Описанные однокорневыми
прилагательными + интенсивность
среднеплотная,
упругая
плотная, слегка суховатая, крупноволокнистая,
при нажатии расслаивается на миосепты
2. Описанные двукорневыми
прилагательными
упруго-плотная –
3. Количество ЛЕ 4 6
664
Safronova T.M. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2019, vol. 49, no. 4, pp. 660–670
ные (Кзнр), так и их средние арифметические
значения, выраженные в процентах. Количественно
(выражено в баллах) сенсорное качество отражают
оценка отдельных ГСП (Бэ) и их рассчитанные с
учетом Кзнр значения (Бр), а также расчетное среднее
значение всех ГСП, обозначающее общее сенсорное
качество объекта исследования (ОСК).
Анализ результатов экспертной оценки Кзнэ
(рис. 1б, в) свидетельствует о том, что их величина
колеблется в зависимости от ряда факторов:
индивидуальности эксперта, вида характеризуемого
ГСП, вида исследуемого рыбного сырья и от
принадлежности образца к МТ-С или МТ-ТО.
В соответствии с ГОСТ ISO 8586-2015 анализ
полученных результатов позволил оценить работу
комиссии по согласованности мнений экспертов в
целом. Для этого использовали статистический метод,
основанный на группировке статистических данных
с построением вариационного ряда и получением
средних значений с умеренным коэффициентом
вариации, находящимся в пределах 30–70 %.
Вариация считается умеренной, а полученным
результатам можно доверять.
Данные позволили различить три способа
индивидуального подхода экспертов к присвоению
величины Кзнэ. Одним из них (1) предусматривается
возрастающая примерно на равный интервал
величина Кзнэ для каждого из рассматриваемых ГСП,
другим (2) – идентичность по величине Кзнэ для
каждого ГСП. В третьем, наиболее многочисленном
и поэтому достоверном по результатам подходе (3),
присваиваются близкие по значению Кзнэ для
большинства ГСП. Оставшийся Кзнэ отличается
от предшествующей группы минимально. Предпо-
чтение, отдаваемое экспертами тому или иному
ЕСП МТ-ТО
ВКУС
Показатели: Макрурус
1. Основной сладковато-рыбный
2. Интенсивность выражен слабо
3. Оттенки небольшая кислинка, напоминают креветку, палтуса, речную рыбу
4. Вкусовые свойства невысокие
5. Гедоническая оценка приятный
6. Количество ЛЕ 11
Сельдь
1. Основной рыбный
2. Интенсивность слабовато выражен
3. Оттенки сладковатый, кисловатый
4. Вкусовые свойства хорошие
5. Гедоническая оценка приятный, гармоничный
6. Количество ЛЕ 7
Кета
1. Основной рыбный
2. Интенсивность слегка, умеренно
3. Оттенки слегка сладковатый
4. Вкусовые свойства довольно высокие
5. Гедоническая оценка приятный
6. Количество ЛЕ 8
Продолжение таблицы 1
способу установления Кзнэ, приведенные для
МТ-С (рис. 1б): способ 1 – цвет (Э–2), запах (Э–3),
консистенция (Э–4, Э–7); способ 2 – консистенция
(Э–5), цвет, запах и консистенция (Э–6); способ
3 – цвет (Э–1, Э–4, Э–5, Э–7), запах (Э–1, Э–2, Э–4,
Э–5, Э–7), консистенция (Э–2, Э–3).
К индивидуальным склонностям экспертов
относится также тенденция к завышению/занижению
результатов по отношению к среднему значению
Кзнэ, иллюстрируемые для МТ-ТО (рис 1в). Из
84 рассматриваемых оценок Кзнэ, 8 максимально
отклонялись от средних значений, поставленных
пятью из семи экспертами, исключая Э–1 и Э–2. По
повторяемости отклонений в результатах эксперты
характеризуются следующим рядом с убывающей
последовательностью: Э–7 > 5 > 3 = 4 = 6. При
этом повторяемость для ГСП выглядит как ряд:
цвет > вкус = консистенция > запах.
На величину Кзнэ оказывают влияние характер
ГСП и вид исследуемой рыбы, но проявляются они
в меньшей мере, чем подход экспертов к оценке.
Для упоминаемой выше МТ-С величина Кзнэ
цвета колеблется в диапазоне минимум/максимум
(22–50 %). Это характерно для всех исследуемых
видов рыб. Кзнэ запаха у двух видов рыб – макруруса
и кеты – оценен экспертами с минимальным
расхождением результатов (33–45 %), оставаясь у
сельди, как и Кзнэ ее цвета, в широком диапазоне
колебаний оценок. Для консистенции характерен
минимальный уровень оценки Кзнэ (12–17 %) при
единичном случае высокого максимума (45 %).
Совокупность факторов влияния на достоверность
величины Кзнэ в определенной степени ниве-
лировалось методом ранжирования, результаты ко-
торого представлены как средние арифметические
данные Кзнр всех исследуемых объектов (табл. 2).
665
Сафронова Т. М. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2019. Т. 49. № 4 С. 660–670
Рисунок 1. Схемы площадей ГСП с учетом Кзнэ в общем качестве исследуемых видов рыб: (а) частный случай площадей,
когда Кзнэ равнозначны между собой; (б) индивидуальная оценка экспертов (Э 1–7) в общем качестве МТ-С; (в) МТ-ТО;
(г) средняя арифметическая оценка
Figure 1. Areas of group sensory indicators that take into account expert significance coefficient in the general quality of the fish species:
(a) a particular case of areas where the expert significance coefficient were equal; (b) individual expert assessment (E 1–7) in the general quality
of the raw muscle tissue; (c) heat-treated muscle tissue; (d) arithmetic mean value
отдельных ГСП (Бэ) и их рассчитанные с учетом Кзнр значения (Бр), а также расчетное среднее значение всех ГСП, обозначающее общее ОСК).
результатов экспертной оценки Кзнэ (рис. 1б, в) свидетельствует о том, что их величина колеблется в зависимости от ряда факторов: индивидуальности ГСП, вида исследуемого рыбного сырья и от принадлежности образца к МТ-С или МТ-ТО.
а)
МАКРУРУС
СЕЛЬДЬ
КЕТА
б)
в)
г)
Схемы площадей ГСП с учетом Кзнэ в общем качестве исследуемых видов рыб: (а) частный случай площадей, когда Кзнэ равнозначны между индивидуальная оценка экспертов (Э 1–7) в общем качестве МТ-С; (в) МТ-ТО; (г) средняя арифметическая оценка
group sensory indicators that take into account expert significance coefficient in the general quality of the fish species: (a) a particular case of areas coefficient were equal; (b) individual expert assessment (E 1–7) in the general quality of the raw muscle tissue; (c) heat-treated muscle tissue; (d) arithmetic с ГОСТ ISO 8586-2015 анализ полученных результатов позволил оценить работу комиссии по согласованности мнений экспертов статистический метод, основанный на группировке статистических данных с построением вариационного ряда и получением средних значений вариации, находящимся в пределах 30–70 %. Вариация считается умеренной, а полученным результатам можно доверять.
позволили различить три способа индивидуального подхода экспертов к присвоению величины Кзнэ. Одним из них (1) предусматривается возрастающая величина Кзнэ для каждого из рассматриваемых ГСП, другим (2) – идентичность по величине Кзнэ для каждого ГСП. В третьем, наиболее многочисленном результатам подходе (3), присваиваются близкие по значению Кзнэ для большинства ГСП. Оставшийся Кзнэ отличается от предшествующей отдаваемое экспертами тому или иному способу установления Кзнэ, приведенные для МТ-С (рис. 1б): способ 1 – цвет (Э–2), запах (Э–3), консистенция цвет, запах и консистенция (Э–6); способ 3 – цвет (Э–1, Э–4, Э–5, Э–7), запах (Э–1, Э–2, Э–4, Э–5, Э–7), консистенция (Э–2, Э–3).
индивидуальным склонностям экспертов относится также тенденция к завышению/занижению результатов по отношению к среднему значению Кзнэ, 33,3 25
33,3
25
25
33,3 25
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
Кзнэ, %
Цвет
Запах
Вкус
Консистенция
33
45
22
50 50
22 33
22
33
33
38 33
45
45
45
22
45
12 17
33
22
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
45 33 22
45 33 22 22
33
45
45
22 50
45 45
22 22 33 33 17
33 33
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
33
22
45
22
50
22 22
22 45
22
33
33
45
33
45 33 33
45
17
33
45
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
30
10 10
40 40
10 10
10
20
30
20 10
20
40
20 30 20
10 30
40
20
40 40 40
30 20 30 30
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
20 10 10 10
40
10 20
10 40 40 30
10
20
40
40
20 30
20
20
40
30
30 30 20
40 30 30
10
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
20 10
40
10 20 10 10
40
40
30
20 10 20 20
30
30
20
30 30 40 30
10 20 10
40 40 30 40
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
36
21
36
21
25
28 33
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
Кзнэ, %
32
17
41
28
29
27 26
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
31
17
33
26
30
36
27
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
(а)
(б)
(в)
(г)
оценка отдельных ГСП (Бэ) и их рассчитанные с учетом Кзнр значения (Бр), а также расчетное среднее значение всех ГСП, обозначающее исследования (ОСК).
Анализ результатов экспертной оценки Кзнэ (рис. 1б, в) свидетельствует о том, что их величина колеблется в зависимости от ряда факторов: характеризуемого ГСП, вида исследуемого рыбного сырья и от принадлежности образца к МТ-С или МТ-ТО.
а)
МАКРУРУС
СЕЛЬДЬ
КЕТА
б)
в)
г)
Рисунок 1. Схемы площадей ГСП с учетом Кзнэ в общем качестве исследуемых видов рыб: (а) частный случай площадей, когда Кзнэ равнозначны индивидуальная оценка экспертов (Э 1–7) в общем качестве МТ-С; (в) МТ-ТО; (г) средняя арифметическая оценка
Areas of group sensory indicators that take into account expert significance coefficient in the general quality of the fish species: (a) a particular significance coefficient were equal; (b) individual expert assessment (E 1–7) in the general quality of the raw muscle tissue; (c) heat-treated muscle tissue; соответствии с ГОСТ ISO 8586-2015 анализ полученных результатов позволил оценить работу комиссии по согласованности мнений статистический метод, основанный на группировке статистических данных с построением вариационного ряда и получением средних вариации, находящимся в пределах 30–70 %. Вариация считается умеренной, а полученным результатам можно доверять.
Данные позволили различить три способа индивидуального подхода экспертов к присвоению величины Кзнэ. Одним из них (1) предусматривается интервал величина Кзнэ для каждого из рассматриваемых ГСП, другим (2) – идентичность по величине Кзнэ для каждого ГСП. В третьем, наиболее по результатам подходе (3), присваиваются близкие по значению Кзнэ для большинства ГСП. Оставшийся Кзнэ отличается от предшествующей отдаваемое экспертами тому или иному способу установления Кзнэ, приведенные для МТ-С (рис. 1б): способ 1 – цвет (Э–2), запах (Э–3), консистенция консистенция (Э–5), цвет, запах и консистенция (Э–6); способ 3 – цвет (Э–1, Э–4, Э–5, Э–7), запах (Э–1, Э–2, Э–4, Э–5, Э–7), консистенция (Э–2, Э–3).
индивидуальным склонностям экспертов относится также тенденция к завышению/занижению результатов по отношению к среднему значению 33,3 25
33,3
25
25
33,3 25
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
Кзнэ, %
Цвет
Запах
Вкус
Консистенция
33
45
22
50 50
22 33
22
33
33
38 33
45
45
45
22
45
12 17
33
22
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
45 33 22
45 33 22 22
33
45
45
22 50
45 45
22 22 33 33 17
33 33
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
33
22
45
22
50
22 22
22 45
22
33
33
45
33
45 33 33
45
17
33
45
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
30
10 10
40 40
10 10
10
20
30
20 10
20
40
20 30 20
10 30
40
20
40 40 40
30 20 30 30
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
20 10 10 10
40
10 20
10 40 40 30
10
20
40
40
20 30
20
20
40
30
30 30 20
40 30 30
10
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
20 10
40
10 20 10 10
40
40
30
20 10 20 20
30
30
20
30 30 40 30
10 20 10
40 40 30 40
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7
36
21
36
21
25
28 33
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
Кзнэ, %
32
17
41
28
29
27 26
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
31
17
33
26
30
36
27
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
изменения в сочетании Кзн могут проходить только
за счет внутреннего перераспределения величин.
Установленные на основе данных таблицы 2 ряды
величин Кзн, расположенных в порядке убывания
(табл. 3), позволяют расширить представление о
факторах влияния на происходящие перестановки
внутри сочетаний ГСП.
Ранжирование величин Кзн оказало различное
влияние на расстановку в сочетаниях единичных
показателей МТ-С и МТ-ТО отдельных видов рыб:
для макруруса в обеих позициях изменений не
наблюдается; у кеты они минимальны и состоят в
перестановке на одну позицию вкуса и консистенции
в образцах МТ-ТО; расстановка у сельди оказалась
неустойчивой как между Кзнэ и Кзнр, так и МТ-С
(перестановка цвета и консистенции) и МТ-ТО
(перестановка вкуса, запаха и консистенции). При
Между значениями Кзнр и Кзнэ наблюдается
различие, максимальная величина которого находится
в пределах от –8 до +8 % (макрурус, консистенция,
МТ-С и МТ-ТО), а минимальная – 0 (кета, вкус,
МТ-ТО). Учитывая постоянство суммы Кзн ГСП,
принятое в настоящем исследовании равным 100 %,
отдельных ГСП (Бэ) и их рассчитанные с учетом Кзнр значения (Бр), а также расчетное среднее значение всех ГСП, обозначающее (ОСК).
результатов экспертной оценки Кзнэ (рис. 1б, в) свидетельствует о том, что их величина колеблется в зависимости от ряда факторов: ГСП, вида исследуемого рыбного сырья и от принадлежности образца к МТ-С или МТ-ТО.
а)
МАКРУРУС
СЕЛЬДЬ
КЕТА
33,3 25
33,3
25
25
33,3 25
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
Кзнэ, %
Цвет
Запах
Вкус
Консистенция
33
38 33
45
22
45
12 17
33
22
60
80
100
22 22 33 33 17
33 33
80
100
33
45 33 33
45
17
33
60
80
100
оценка отдельных ГСП (Бэ) и их рассчитанные с учетом Кзнр значения (Бр), а также расчетное среднее значение всех ГСП, исследования (ОСК).
Анализ результатов экспертной оценки Кзнэ (рис. 1б, в) свидетельствует о том, что их величина колеблется в зависимости от характеризуемого ГСП, вида исследуемого рыбного сырья и от принадлежности образца к МТ-С или МТ-ТО.
а)
МАКРУРУС
СЕЛЬДЬ
КЕТА
б)
33,3 25
33,3
25
25
33,3 25
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
Кзнэ, %
Цвет
Запах
Вкус
Консистенция
33
38 33
45
45
22
45
12 17
33
22
60
80
100
33
45
22 50
22 22 33 33 17
33 33
60
80
100
22
45 33 33
45
60
80
100
отражают оценка отдельных ГСП (Бэ) и их рассчитанные с учетом Кзнр значения (Бр), а также расчетное среднее значение объекта исследования (ОСК).
Анализ результатов экспертной оценки Кзнэ (рис. 1б, в) свидетельствует о том, что их величина колеблется в зависимости характеризуемого ГСП, вида исследуемого рыбного сырья и от принадлежности образца к МТ-С или МТ-ТО.
а)
МАКРУРУС
СЕЛЬДЬ
б)
33,3 25
33,3
25
25
33,3 25
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
Кзнэ, %
Цвет
Запах
Вкус
Консистенция
22
33
33
38 33
45
45
45
22
45
12 17
33
22
40
60
80
100
33
45
45
22 50
45 45
22 22 33 33 17
33 33
40
60
80
100
22 45
45 33 40
60
80
100
отражают оценка отдельных ГСП (Бэ) и их рассчитанные с учетом Кзнр значения (Бр), а также расчетное среднее объекта исследования (ОСК).
Анализ результатов экспертной оценки Кзнэ (рис. 1б, в) свидетельствует о том, что их величина колеблется вида характеризуемого ГСП, вида исследуемого рыбного сырья и от принадлежности образца к МТ-С или МТ-ТО.
а)
МАКРУРУС
СЕЛЬДЬ
б)
33,3 25
33,3
25
25
33,3 25
0
20
40
60
80
100
МТ-С МТ-ТО
Кзнэ, %
Цвет
Запах
Вкус
Консистенция
50 50
22
33
33
38 33
45
45
45
22
45
12 17
33
22
40
60
80
100
33
45
45
22 50
45 45
22 22 33 33 17
33 33
40
60
80
100
40
60
80
100
666
Safronova T.M. et al. Food Processing: Techniques and Technology, 2019, vol. 49, no. 4, pp. 660–670
значительном различии описательной сенсорной
характеристики МТ-ТО макруруса и кеты их
расстановки идентичны, исключая позицию Кзнэ.
Высоко устойчивым во всех сочетаниях оказывается
место цвета: в 9 случаях из 12 он занимает в ряду
последнее место, один раз второе (сельдь, МТ-С) и
дважды первое (макрурус, МТ-С).
Не однотипные по количеству характеризующих
ГСП образцы МТ-С и МТ-ТО (рис. 1б, в) при
равенстве Кзнэ для всех ЕСП однотипных между
собой образцов значительно отличаются величиной
Кзнэ: у МТ-С (3 ГСП) она составляет 33,3 %,
а у МТ-ТО (4 ГСП) – 25 % (рис. 1а). Подобное
обстоятельство позволяет предположить, что уже
при увеличении числа сенсорных показателей до 5–6,
а это реальные значения для пищевых продуктов,
и соответствующем снижении Кзн до 20–17 %,
введение этого показателя утрачивает смысл [26].
Средние значения Бэ и Бр, присвоенные
индивидуальным ГСП (табл. 4), представляют
собой достаточно высокие, хорошо согласующиеся
между собой результаты (4,1–4,8) за небольшим
объективным исключением (3,7), принадлежащим
оценке консистенции макруруса.
Расчетная величина ОСК составляет 4,4–4,5
для всех видов исследованных рыб независимо
от способа предварительной обработки. Попытка
рассчитать Бр показала, что Бэ ГСП изменяют
свою величину пропорционально используемому
Кзнр. Однако значения Бр выходят за пределы
5-балльной шкалы максимально до 5,2–6,1, а
удовлетворительно оцениваемые по Бэ объекты
исследования опускаются до уровня 2,3–3,1. Это не
отвечает реальному состоянию качества образцов.
Расчетная величина общего качества, найденная с
использованием Кзнр по принятым методам, остается
равной ОСК, рассчитанному как средняя Бэ [13, 17].
Выводы
Исследованием рыбного сырья установлены,
идентифицированы и описаны единичные сенсорные
показатели с привлечением соответственно
порядка 20 лексических единиц соответственно
для сырой и 30 единиц термически обработанной
мышечной ткани. Единичные сенсорные показатели,
характеризующие в свою очередь групповые
– цвет, запах и вкус – отличаются наличием
нескольких степеней градации и вписываются в
вертикальную трехуровневую (реже двухуровневую)
классификацию. Групповой сенсорный показатель
консистенция описывается преобладающим образом
Таблица 2. Количественное выражение
средних значений Кзнэ и Кзнр
Table 2. Mean values of expert significance coefficient and ranked
expert significance coefficient
Вид рыбы ГСП МТ-С МТ-ТО
Кзнэ Кзнр Δ* Кзнэ Кзнр Δ
Макрурус Ц 36 42 6 21 14 –7
З 36 38 2 21 18 –3
В – – – 25 27 2
К 28 20 –8 33 41 8
Сельдь Ц 32 26 –6 17 13 –4
З 41 46 5 28 34 6
В – – – 29 24 –5
К 27 28 1 26 29 3
Кета Ц 31 24 –7 17 13 –4
З 33 38 5 26 23 –3
В – – – 30 30 0
К 36 38 2 27 34 7
* Кзнэ – Кзнр;
*expert significance coefficient – ranked expert significance coefficient.
Таблица 3. Факторы, влияющие на величины Кзнэ и Кзнр,
представленные в ряду с убывающей последовательностью
Table 3. Factors affecting the values of expert significance coefficient
and ranked expert significance coefficient presented in a series with
decreasing sequence
Вид рыбы Кнз Ряд МТ-С Ряд МТ-ТО
Макрурус Кзнэ Ц = З > K К > B > З = Ц
Кзнр Ц = З > К К > B > З > Ц
Сельдь Кзнэ З > Ц > К В > З> К > Ц
Кзнр З > Ц >К З > К > В > Ц
Кета Кзнэ К > З > Ц В > К > З > Ц
Кзнр К = З > Ц К > B > З > Ц
Таблица 4. Сравнительная оценка средних
значений Бэ и Бр, выраженных в баллах
Table 4. Scored comparative assessment of mean values of individual
group sensory properties and their values calculated according
to their ranked expert significance coefficients expressed in points
ГП Бэ Кзн Бр Бэ Кзн Бр
МТ-С МТ-ТО
Макурурус
Ц 4,8 42 6,0 4,8 21 4,0
З 4,6 38 5,2 4,7 21 3,9
В – – – 4,1 25 4,1
К 3,8 20 2,3 3,7 33 4,9
ОСК 4,4 100 4,5 4,3 100 4,2
Сельдь
Ц 4,4 26 3,4 4,4 17 3,0
З 4,7 46 6,5 4,6 28 5,2
В – – – 4,3 29 5,0
К 4,4 28 3,7 4,4 26 4,6
ОСК 4,5 100 4,6 4,4 100 4,4
Кета
Ц 4,3 24 3,1 4,7 17 3,2
З 4,6 38 5,2 4,6 26 4,8
В – – – 4,6 30 5,5
К 4,7 38 5,4 3,7 27 4,0
ОСК 4,5 100 4,6 4,4 100 4,4
667
Сафронова Т. М. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2019. Т. 49. № 4 С. 660–670
одноуровневыми единичными показателями с
привлечением 4–6 лексических единиц. В итоге
развернутая описательная характеристика сенсорных
свойств рыбного сырья включает в 2–3 раза большее
количество лексических единиц по сравнению с
описанием рыбного сырья в специальной справочной
литературе.
Следует отметить наличие различий между
понятиями развернутой и исчерпывающей
описательной сенсорной характеристики рыбного
сырья, последняя из которых может быть достигнута
при усложнении условий эксперимента.
Метод регулирования доли групповых сенсорных
признаков в общей сенсорной оценке объекта
исследования путем введения коэффициента
значимости показал себя удобным в измерении и
эффективным, однако, в ограниченных условиях.
Установленная величина коэффициента значимости
зависит в наибольшей степени от индивидуального
подхода эксперта к процедуре оценки и от количества
групповых показателей, характеризующих объект
исследования. Экспериментально показано,
что большинство из экспертов присваивает
коэффициентам значимости близкие между собой
значения. Вторая группа экспертов располагает
величины коэффициентов в порядке, близком к
арифметической прогрессии. Эксперты третьей
группы один из коэффициентов оценивают
на максимальном или минимальном уровне,
а остальные – как практически равнозначные.
Величина коэффициентов значимости обратно
пропорциональна количеству групповых показателей
в объекте, что при их значении более 5 резко снижает
эффективность метода.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта
интересов.
Благодарность
Авторы выражают экспертам, принявшим
участие в сенсорном исследовании, искреннюю
благодарность за квалифицированную экспертизу.
Conflict of interest
The authors declare that there is no conflict of interest
regarding the publication of this article.
Acknowledgements
The authors would like to express their sincere
gratitude to the experts who participated in the sensory
evaluation for the highly qualified examination they
provided.

References

1. Petrova LD, Bogdanov VD. Changes of functional and technological properties of minced fish based on different methods of production. Bulletin of Kamchatka State Technical University. 2019;(47):55-61. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.17217/2079-0333-2019-47-55-61.

2. Cankiriligil EC, Berik N. Sensorial evaluation of fish croquettes produced from different seafood. Aquatic Sciences and Engineering. 2018;33(3):96-101. DOI: https://doi.org/10.26650/ASE201818.

3. Ormanci HB, Colakoglu FA. Nutritional and sensory properties of salted fish product, lakerda. Ormanci and Colakoglu, Cogent Food and Agriculture. 2015;1. DOI: https://doi.org/10.1080/23311932.2015.1008348.

4. De Silva MPKSK, Senaarachchi WARK, Liyanage NPP. Evaluation of sensory and proximate properties of reservoir grown tilapia (Oreochromis niloticus) and cage cultured genetically improved farmed tilapia (gift). International Journal of Fisheries and Aquatic Studies. 2015;2(4):10-13.

5. Nkrumah T, Akwetey WY. Physico-chemical and sensory properties of frankfurter-type fish sausage. American Journal of Food Science and Technology. 2018;6(3):118-122. DOI: https://doi.org/10.12691/ajfst-6-3-6.

6. Cheng J-H, Sun D-W, Zeng X-A, Liu D. Recent advances in methods and techniques for freshness quality determination and evaluation of fish and fish fillets: A review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 2015;55(7):1012-1225. DOI: https://doi.org/10.1080/10408398.2013.769934.

7. Lazo O, Guerrero L, Alexi N, Grigorakis K, Claret A, Pérez JA, et al. Sensory characterization, physico-chemical properties and somatic yields of five emerging fish species. Food Research International. 2017;100:396-406. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodres.2017.07.023.

8. Alexi N, Kogiannou D, Oikonomopoulou I, Kalogeropoulos N, Byrne DV, Grigorakis K. Culinary preparation effects on lipid and sensory quality of farmed gilthead seabream (Sparus aurata) and meagre (Argyrosomus regius): An inter-species comparison. Food Chemistry. 2019;301. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.125263.

9. Tuponogov VN. Modern state of the deep-sea fishery resources in far eastern seas and the adjacent waters of the pacific ocean: biomass, stocks, prospects of fisheries. Fisheries. 2018;(4):48-55. (In Russ.).

10. Fashchuk DYa, Zemlyanov IV, Kochemasov YuV, Zatsepa SN. Marine environmental management: formation of the concept, modern problems and ways of their decision within ecosystem approach. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya. 2015;(1):21-34. (In Russ.).

11. Di Marco P, Petochi T, Marino G, Priori A, Finoia MG, Tomassetti P, et al. Insights into organic farming of European sea bass Dicentrarchus labrax and gilthead sea bream Sparus aurata through the assessment of environmental impact, growth performance, fish welfare and product quality. Aquaculture. 2017;471:92-105. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2017.01.012.

12. Chugunova OV. Scientific review: analysis of touch and its significance in the evaluation of quality and food safety. Scientific Review. Technical science. 2016;(3):118-129. (In Russ.).

13. Shahidi F, Miyashita K, Wanasundara U. Handbook of Seafood Quality, Safety and Health Applications. Wiley-Blackwell; 2010. 576 p. DOI: https://doi.org/10.1002/9781444325546.

14. Safronova TM, Panchishina EM. Organoleptic profile of food product: objectification of the evaluation method. News of institutes of higher education. Food technology. 2017;358(4):88-91. (In Russ.).

15. Lisitsin AB, Kuznetsov TG, Lazarev AA, Anisimova IG. Sovremennye metody sensornoy otsenki myasnoy produktsii [Modern methods of sensory evaluation of meat products]. All about the meat. 2015;(3):26-30. (In Russ.).

16. Kuznetsova TG, Lazarev AA, Anisimova IG. Statistical methods for optimization of touch characteristics of meat products. All about the meat. 2014;(5):18-21. (In Russ.).

17. Rodina TG. Sensory analysis as a component of commodity expertise of food products. International Trade and Trade Policy. 2015;1(1):83-95. (In Russ.).

18. Stone H, Bleibaum RN, Thomas HA. Sensory Evaluation Practices. Fourth Edition. Elsevier; 2012. pp. 233-289. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-382086-0.00006-6.

19. Bykov VP. Spravochnik po khimicheskomu sostavu i tekhnologicheskim svoystvam morskikh i okeanicheskikh ryb [Reference book on the chemical composition and technological properties of marine and oceanic fish]. Moscow: All-Russian Research Institute of Fishery and Oceanography; 1998. 223 p. (In Russ.).

20. Yarovaya YYu. Lingvo-cultural features of the polymodal senses attributes in the french, english and russian languages. Belgorod State University Scientific bulletin. 2015;209(12):74-83. (In Russ.).

21. Fenko A, Otten JJ, Schifferstein HNJ. Describing product experience in different languages: The role of sensory modalities. Journal of Pragmatics. 2010;42(12):3314-3327. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pragma.2010.05.010.

22. Strauss S. The linguistic aestheticization of food: a cross-cultural look at food commercials in Japan, Korea, and the United States. Journal of Pragmatics. 2005;37(9):1427-1455. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pragma.2004.12.004.

23. Odintsov AB. Ispolʹzovanie ryb Atlanticheskogo okeana [Use of Atlantic fish]. Moscow: Kolos-Press; 2001. 144 p. (In Russ.).

24. Bykov VP. Tekhnologicheskie svoystva melkikh mezopelagicheskikh ryb [Technological properties of small mesopelagic fish]. Moscow: All-Russian Research Institute of Fishery and Oceanography; 1990. 72 p. (In Russ.).

25. Lu X. Sensory quality of Atlantic salmon as affected of fish size and fillet part. Ås: Norwegian University of Life Sciences; 2017. 60 p.

26. Safronova TM, Panchishina EM, Maksimova SN, Surovtseva EV. Estimation of food products by the method of organoleptic profile with an atypical number of descriptors. News of institutes of higher education. Food technology. 2018;361(1):95-101. (In Russ.).


Login or Create
* Forgot password?