基于网络大数据研究不同区域消费者对红烧肉感官属性及其描述的差异性

王 博，曹振霞，刘登勇,3,*，沙 磊

（1.渤海大学食品科学与工程学院，生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地方联合工程研究中心，辽宁 锦州 121013；2.渤海大学化学化工学院，辽宁 锦州 121013；3.肉类生产与加工质量安全控制协同创新中心，江苏 南京 210095）

红烧肉是极具中国特色的中华传统食品之一，以猪五花肉为主要原料，辅以多种辅料和调味料经红烧技法烹调而成，因其营养丰富，且具有“色泽红亮、肥而不腻、瘦而不柴、滑嫩黏糯”等感官特征而深受消费者喜爱[1-2]，被认为是一种比较合适的研究肉类食品感官属性的模型载体[3]。食品感官分析是指以“人”为仪器，通过实验设计和统计分析对食品的感官体验进行质化描述分析的一门学科，从而根据形成的口味测试结果，筛选、调整配方，以适应不同消费水平、口味嗜好的消费者需求[4]，因此基于感官分析的口感数据挖掘也逐渐成为现今大数据时代的一个新兴研究领域。目前，该类研究主要为产品配比、方案设计完善等提供有效建议，在乳品[5-7]、酒类[8-11]、冰激凌[12]等领域中已有相关应用及报道[13-14]。但总体而言，多利用分析型评价小组方式进行感官评价，会表现出不稳定性、容易受干扰和泛化性较差的缺点，且以消费者为导向的红烧肉感官属性评价结果应具有实时性的优点，才能满足日益变化的消费需求，在这些方面分析型评价小组略显乏力。而基于大数据全面采集的消费者评论信息能较好地弥补上述不足，获取方式便捷，可以随时随地获取信息。虽然相对分析型评价小组精细度较差，但可以宏观地展现出消费者的喜好，用以配合后续的微观小组评价，效果更好。

基于上述考虑，本研究全面搜集分析红烧肉的感官属性特征，并探求不同区域红烧肉感官属性差异性规律，包括采集红烧肉消费者感官属性的评论、分析评论、构建红烧肉感官属性描述词汇表、利用多元统计分析方法进行感官属性特征关联性和差异性分析4 个主要过程。消费者出于个人喜好的最原始的感官属性评论能映射出不同省市地域性产品的感官属性特征，也是当地独特饮食文化的反映。通过网络搜集与分析，一方面对特定地域消费者感官行为认知、产品特征分析具有重要意义；另一方面，由于消费者在专业领域的差异，网络数据的分析结果仍有一定的局限性，但是对后续系统的感官研究（例如词汇表的建立）起到重要补充作用，提高了评价小组的准确度。本实验尝试将宏观的区域消费者评价和微观的评价小组研究相结合，优势互补，为今后的感官属性评价提供参考。

1 数据与方法

1.1 研究数据

1.1.1 数据源

“大众点评网”是致力于发布生活服务领域消费评价的互动平台，“饿了么”是我国较早建立的独立餐饮在线离线/线上到线下点评网站。作为全面完善的数字化餐饮生态系统的环节，两个点评网站具有覆盖范围广、用户体验优良、数据分类较易采集的优点。因此本研究选择“大众点评网”和“饿了么”的评论板块作为实证研究数据源，具体情况如表1所示。

表1 研究数据源说明Table 1 Sources of data used in this study

1.1.2 数据定义

合理提取事件信息能够发掘出更深层次的内部关联。本研究采用国际关系研究中对事件的定义和描述——绝大部分信息是行为体之间“谁对谁做了什么”的互动行为，即获取评论中的事件挑起者、事件承受者、事件对象、事件内容。事件内容指将红烧肉的评价指标分类划分为颜色、气味、滋味、质地（皮层）、质地（肥肉）、质地（瘦肉）和余味共7 类要素信息，如表2所示。通过对这些要素的分析，实现消费者对于红烧肉感官属性的差异性研究。

表2 数据定义示例Table 2 Examples of data definition

1.2 感官属性描述词筛选

本研究对感官评价关键词的初筛依据本课题组研究建立的相应的描述词汇表[15]进行，该红烧肉感官分析描述表最终筛选出48 个词汇，具体评价步骤参考GB/T 1629.1—2012《感官分析选拔、培训与管理评价员一般导则 第1部分: 优选评价员》[16]中所述方法进行：从食品专业在校大学生中筛选出15 名（3 名男生、12 名女生）感官品评员，年龄在平均分布在18～25 周岁，组成红烧肉感官描述分析评价小组。将消费者评论数据中出现的高频词和原描述表进行比对，进一步筛选描述词，基于大数据分析重新建立适合本次研究的感官属性描述词汇表[17-21]。

1.3 研究区域选择

选择7 种具有地域特色的代表性红烧肉：哈尔滨老醋煨方肉（黑龙江）、北京红烧肉、湖北红烧肉、上海红烧肉、杭州东坡肉（浙江）、毛家红烧肉（湖南）、潮汕客家梅菜扣肉（广东），再结合本文第一作者所在省份红烧肉（辽宁）作为样本。搜集当地消费者品尝红烧肉后在网络上留下的评价数据。

1.4 数据处理方法

1.4.1 数据获取

网络爬虫是指按照一定的规则，自动地抓取网络信息的程序或者脚本[22]。本研究利用Python软件的“bs4”模块编写“大众点评网”和“饿了么”定向爬虫程序[22]。首先设置起始URL，并通过fiddler采集到“大众点评网”的Cookie和User_Agent等网页登录信息。其次根据网页源码中带有链接的标记如
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