Application of metacognitive certainty rating for measuring perceived authenticity of fresh soy flavor

Abstract

Measurement of sensory and concept differences between foods and beverages is critical for product development, quality control and food marketing. Currently the most advanced model for such measurement is the signal detection theory and Thurstonian model. One of the parameters, d' that can be obtained from the equal-variance, normal distribution model of the signal detection theory, has been broadly accepted as a distance measure, indicating the size of difference in perceived strengths of sensory or conceptual properties between different products. The focus of this study was to drive an extended model of this standard signal detection theory in order to develop more appropriate consumers’ abstract concept measurement. The main thrust is to apply the metacognitive certainty ratings to perceived authenticity measurement. This novel approach differs from the standard model which uses the pair-wise comparison between one signal-level product versus one noise-level product, in the sense that it computes the d' based on only one signal-level product without noise-level. In the present study, the d' of the standard approach and the newly developed metacognitive approach were referred as d'D and d'MC, respectively. The effectiveness of these two approaches was compared for measurement of the perceived authenticity of fresh soy flavor of 3 different soymilk products using Korean consumers. The total of 91 consumers (age range: 20-34 years) who usually consume soybean products were recruited to perform experiments over 3 days with a week interval. For each experiment, each consumer were asked to first rate the degree of perceived authenticity using a 6-point category scale ranged from 1 (It is not goso, Do not perceive goso flavor) to 6 (It is goso, Do perceive goso flavor). Consumers were also asked to rate their certainty to their previous authenticity response using 4-point scale ranged from 1 (Not certain) to 4 (Certain). Each consumer evaluated each of the 3 soymilk products 15 times, providing 45 responses for each product over 3 days. The responses to the authenticity ratings and the certainty ratings were quantified in terms of d'D and d'MC, respectively. Prior to the main test, all consumers were informed that they would be evaluating three soymilk products that were processed differently and thus might have difference in their authentic goso flavor of fresh soybean, and then, performed some practice session with 4 different commercial soymilk products to get familiar to the main test procedures. Large discrepancy between results of d'D computed from the all consumers using two different d' computation methods (averaging and pooling methods) revealed that there was a considerable inter-consumer differences in perceived authenticity across three products. Thus, a hierarchical cluster analysis was conducted to understand inter-individual differences in the authenticity perception using the two different segmentation approaches: d'D and d'MC classifications. Since d'D indicates the distance between the two products, the values are naturally positive, while d'MC can be positive as well as negative values, indicating whether consumers’ perceive the product to be authentic goso or not. Comparing the results obtained from d'D and d'MC classifications, although both methods resulted in the three different classes having similar response patterns for the three test products, in terms of the easiness and consistency of the interpretation, it was found that the segmentation using d'MC classification is more efficient method. In addition, using only the individual d'MC values, it was possible to predict not only the independent degree of the perceived authenticity for each product but also the differences of the perceived authenticity between products. These results suggested that the metacognitive certainty rating following the binary authenticity response can be an efficient alternative to the standard difference measure for the sensory and conceptual attribute measurement of food and beverage. This novel approach of computing d'MC as a measure for an abstract concept or authentic feel appears to have a potential for various consumer measurements. Thus its applicability should be further investigated using various abstract and synthetic consumers’ concepts under different experimental situations with more realistic constraints.;식품과 음료 간의 감각과 개념적 차이를 측정하는 것은 제품 개발, 품질 관리, 그리고 식품 마케팅에 매우 중요하다. 현재 가장 발전된 측정 방법의 모델은 signal detection theory와 Thurstonian model이다. 그 중에서도 signal detection theory의 등분산과 정규 분포로부터 계산될 수 있는 d'는 거리를 측정하기 위해 널리 적용되어 왔으며, 이를 통해 서로 다른 제품간의 감각적, 개념적 특성의 감지 강도에 대한 차이의 크기를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 소비자의 추상적인 개념에 대해 보다 적절한 측정 방법을 개발하기 위하여 이러한 기본적인 signal detection theory에서 확장된 모델을 연구하고자 하였다. 이를 위해 고유성을 평가하는 metacognitive certainty rating을 적용하였다. 이러한 새로운 측정 방법은 하나의 signal-level 제품과 또 다른 하나의 noise-level 제품 간의 pair-wise 비교 방법을 사용한 기존 방법과는 달리, noise-level 제품 없이 오직 하나의 signal-level 제품에 대한 d' 분석이 가능하다. 본 연구에서는 기존 d' 분석 방법과 새로 개발된 metacognitive 분석 방법을 각각 d'D와d'MC로 나타내었다. 이러한 두 지표의 유효성은 한국인 소비자를 대상으로 세 개의 서로 다른 두유 제품에서 느껴지는 신선한 콩의 고유성을 측정함으로써 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 91명의 소비자 (연령: 20-34세)가 3일 동안 진행된 실험에 참여하였다. 본 실험을 위해 신선한 콩에서 느껴지는 고유한 고소함의 개념을 지니고 있어야 함으로 평소 콩을 자주 섭취하는 소비자를 대상으로 진행하였다. 실험은 practice test와 main test로 나누어 진행되었으며 main test에서는 세 가지의 시료가 15번씩, 3일 동안 한 시료당 총 45번씩 평가되었다. 소비자들은 각 시료에 대해서 고유한 고소함이 느껴지는지의 여부에 따라 6점 척도 (1점: 고유한 고소함이 느껴지지 않음, 고소하지 않음, 6점: 고유한 고소함이 느껴짐, 고소함)를 사용하여 고유성의 정도를 평가하도록 하였다. 또한, 고유성 정도의 응답에 대한 확신 정도를 4점 척도 (1점: 확신하지 않음, 4점: 확신함) 로 평가하도록 하였다. 이러한 고유성의 정도와 확신 정도는 각각 d'D와 d'MC으로 계산되었다. 전체 소비자에 대한 두 가지의 서로 다른 결과 (d'D 와 d'MC)는 각각 소비자의 개별 응답을 고려하지 않고 계산하는 d' 방법과 평균 d' 분석 방법으로 계산하였다. 두 개의 서로 다른 d' 방법을 통해 계산된 결과의 차이가 컸기 때문에 보다 개인차를 고려하기 위해 계층적 군집 분석을 통해 비슷한 집단끼리 비교 분석하였다. 개별 d'D와 d'MC에 대한 군집 분석 결과, 비슷한 응답 양상을 지닌 세 개의 그룹으로 각각 나뉘었으며, 각 그룹에 해당하는 세 개의 시료 쌍에 대한 평균 d'D 값과 개별 응답을 모두 합쳐 계산된 d'D를 구하였다. 그러나 이러한 d'D 는 고유성 차이의 정도를 상대적으로 나타낸 지표이므로 음수값을 양수값으로 바꿔주는 추가적인 분석이 이루어졌다. d'MC값을 활용하여 계층적 군집 분석을 수행한 결과, 개별 시료에 대한 고유성 정도를 분석할 수 있었다. 이러한 개별 지표를 활용하여 각 시료에 대한 개별적인 고유성 정도뿐만 아니라 제품 간의 고유성의 차이를 예측할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 metacognitive 확신 정도는 식품과 음료의 감각과 개념적 특성에 대한 차이를 측정하는 기존의 방법을 대체할 수 있다. 추상적인 개념이나 고유한 느낌을 자극하는 이러한 새로운 분석 방법은 다양한 소비자를 측정하는데 활용될 수 있다. 따라서 이러한 분석 방법의 적용은 현실적인 제약을 동반한 여러 다른 실험 환경에서 소비자의 추상적이고 통합적인 개념을 이용한 추가적인 연구가 필요하다고 사료된다.