La cata de alimentos es crucial para que las empresas puedan adaptar sus productos a los gustos del consumidor. El principal instrumento de medida de este análisis sensorial no es una máquina sino un grupo de personas, entrenados durante años. Esto, junto a la necesidad de comprar equipamiento adecuado y contratar personal especializado, hace que pocas empresas alimentarias puedan permitirse el proceso. Para paliar esta situación, en los últimos años han aparecido nuevos métodos de cata basados en geometría, que sacrifican precisión a cambio de ahorrar tiempo y dinero.
Uno de ellos es el método SensoGraph, que utiliza la geometría para evaluar, con la ayuda de consumidores no entrenados en lugar de expertos, de forma rápida y sencilla diferentes alimentos, decidiendo qué muestras se parecen entre sí y cuáles no. Por ejemplo, supongamos que una bodega quiere lanzar un nuevo vino y quieren saber cómo van a posicionarlo los consumidores respecto a otros vinos que ya están en el mercado.
Incluso si alguna vez has dicho aquello de “yo no entiendo de vinos, solo sé si me gusta o no” puedes participar en esta cata; solo tienes que colocar cerca los vinos que te resultan parecidos y lejos los que encuentras diferentes. Después SensoGraph hace un promedio de todas las opiniones de los participantes para ver a qué vinos del mercado se parece la nueva propuesta de la bodega. Si, por ejemplo, tenemos los grupos 1-2-3-4 y 5-6-7 y el nuevo vino es el 7, sabremos que para los consumidores este nuevo vino se parece a los vinos 5 y 6. Si estos se están vendiendo bien, es de esperar que el nuevo también tenga buena acogida en el mercado.
Aunque hacer la media de unas posiciones en el plano no parece tan fácil como hacer la media de unos números, con el método SensoGraph sí lo es. Imaginemos que cuatro catadores nos han dado sus respuestas. Lo primero que hace SensoGraph es detectar patrones en cada respuesta, uniendo puntos de forma similar a como los astrónomos de la antigüedad unían estrellas para formar constelaciones; dos puntos se unen cuando forman el diámetro de un círculo que no contiene a ningún otro punto.
Si, por ejemplo, en dos respuestas se forman constelaciones similares al Carro de la Osa Mayor, sabremos que esos dos catadores tienen opiniones similares.
Por tanto, para saber cuánto se parecen los vinos 1 y 2 bastará contar en cuántas respuestas la constelación obtenida contiene el segmento que une el 1 y el 2. Las uniones que aparezcan en más respuestas tendrán más peso en la opinión global y nos dirán que esos vinos se parecen más entre sí y, por tanto, deberán quedar más cerca en el resultado final.
Para obtener el gráfico final, se utiliza un método de dibujo de grafos basado en esos pesos. Imaginemos que colocamos unos discos sobre una mesa de air hockey como las de los recreativos o las ferias. Si unimos los pares de discos con muelles de distintas fuerzas y los dejamos deslizar hasta llegar a una posición de equilibrio, al final los muelles más fuertes harán que sus discos queden más cerca que los que estaban unidos por muelles más débiles.
La sencillez del programa permite que cualquiera pueda utilizarlo, desde pequeñas a grandes empresas. Como catador, basta con ser capaz de situar lo parecido cerca y lo diferente lejos, sin necesidad de un largo entrenamiento. Como productor, solo hay que observar a qué productos se parece el nuestro, sin necesidad de ser experto en estadística ni tener formación especializada. De este modo, aquellas empresas que no podían permitirse hacer análisis sensorial ahora pueden conocer de forma rápida y sencilla la opinión de los consumidores.
David Orden Martín es profesor titular de Matemática Aplicada en la Universidad de Alcalá y es uno de los ponentes del evento de divulgación Marzo, mes de las matemáticas y miembro de los proyectos H2020-CONNECT y AEI-TOPPING
Café y Teoremas es una sección dedicada a las matemáticas y al entorno en el que se crean, coordinado por el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), en la que los investigadores y miembros del centro describen los últimos avances de esta disciplina, comparten puntos de encuentro entre las matemáticas y otras expresiones sociales y culturales y recuerdan a quienes marcaron su desarrollo y supieron transformar café en teoremas. El nombre evoca la definición del matemático húngaro Alfred Rényi: “Un matemático es una máquina que transforma café en teoremas”.
Edición y coordinación: Ágata A. Timón García-Longoria (ICMAT)
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