具体描述
好的，以下是图书《Measurement of Food Preference》的图书简介，它将详细描述该书的内容，但不会提及任何与人工智能生成相关的信息，力求自然流畅，符合专业图书的写作风格。 --- 图书简介：《Measurement of Food Preference》 重新定义食物偏好的科学测量 《Measurement of Food Preference》是一本深入探讨食物偏好测量理论、方法学及其实际应用的权威著作。本书旨在为食品科学、营养学、消费者行为研究以及市场营销领域的专业人士和研究人员提供一个全面、系统的框架，用以理解和量化人类对食物选择的内在倾向。 食物偏好是驱动人类饮食行为的核心因素，它复杂地交织着生物学、心理学、社会文化及环境因素。本书的核心价值在于，它不仅梳理了传统测量技术的优缺点，更开创性地整合了多学科视角，提出了适应现代食品工业复杂需求的创新测量工具和分析模型。 --- 第一部分：理论基础与概念界定 本书的开篇章节致力于为“食物偏好”建立坚实的理论基石。我们首先澄清了偏好、接受度、喜好度和意愿之间的细微差别，这些概念在日常研究中常被混用，但在精确测量中必须清晰区分。 1.1 食物偏好的多维度结构 我们深入剖析了食物偏好的多维度结构，包括感官维度（如味道、气味、质地、外观）、营养维度（如健康感知、能量密度）、功能维度（如饱腹感、消化性）以及情境维度（如进食场合、同伴影响）。研究表明，对任何一种食物的偏好都不是单一指标的产物，而是这些维度动态平衡的结果。 1.2 心理声学与神经生物学视角 本书探讨了偏好形成的底层机制。从心理声学（Psychophysics）的角度，我们审视了刺激强度（如盐度、甜度）如何转化为主观的愉悦度，并引入了“享乐梯度理论”来解释偏好强度随暴露频率的变化。同时，我们综述了神经生物学前沿研究，讨论了与奖赏通路（如多巴胺系统）相关的基因多态性如何影响个体对特定风味的敏感度和偏好形成。 --- 第二部分：感官科学与经典测量方法 本部分是本书的基石，详细介绍了在实验室环境中用于量化食物偏好的经典感官分析技术。 2.1 描述性分析与判别性分析的深化 本书不仅回顾了传统的九点或十五点情感评分法，还重点阐述了如何利用高阶的描述性分析（如QDA®或Compusense®）将模糊的感官体验转化为可统计的属性强度数据。在判别性分析方面，我们提供了如何设计能有效区分细微风味差异的测试（如三角试验、双三角试验）的实用指南。 2.2 接受度测试的优化与偏差控制 接受度测试是衡量市场潜力的关键。本书特别关注如何设计“盲测”协议以最大程度减少认知偏差。我们详细介绍了偏好图谱（Preference Mapping）的构建过程，包括使用主成分分析（PCA）和偏好回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）将感官属性与总体喜好度关联起来，从而识别出“理想产品空间”。对于新兴的“Just About Right”（JAR）量表，本书提供了在不同产品生命周期阶段应用的最佳实践。 2.3 稳定性与重测信度考量 对于任何测量工具而言，可靠性至关重要。本书提出了严格的实验设计标准，用于评估感官数据的重测信度和跨小组一致性。我们提供了统计工具和流程，以确保在不同时间点、由不同测试小组获得的偏好数据具有可比性。 --- 第三部分：情境化测量与消费者行为整合 随着食品消费越来越脱离实验室的控制，将偏好置于真实情境中测量成为当务之急。本部分聚焦于行为经济学和生态学研究方法。 3.1 真实环境下的选择行为测量 我们引入了“生态瞬时评估（Ecological Momentary Assessment, EMA）”技术，指导研究者如何在消费者进食的自然环境中，通过移动设备实时记录他们的食物选择、满意度和随后的饱腹感评分。这克服了回忆偏差带来的测量误差。 3.2 经济学工具的应用：支付意愿与抉择试验 本书详细介绍了如何应用经济学工具来量化偏好的“价值”。核心内容包括： 选择试验（Choice Experiments, CE）： 设计虚拟市场场景，通过改变属性组合（如价格、品牌、健康标签），推导出消费者对特定属性的边际支付意愿（Willingness to Pay, WTP）。 隐含关联测试（Implicit Association Testing, IAT）： 尽管源自社会心理学，IAT在食品领域被用于测量潜意识中对某一食物的快速、自动化的积极或消极联想，揭示被访者自己可能并未意识到的偏好。 3.3 文本挖掘与社会听觉分析 现代研究必须纳入大数据。本书探讨了如何利用自然语言处理（NLP）技术，从社交媒体评论、在线食谱反馈中提取关键的情感词汇、主题模型和新兴的口味趋势，将这些“社会偏好信号”转化为可量化的输入变量，集成到预测模型中。 --- 第四部分：高级统计建模与预测应用 本部分面向高级研究人员和数据科学家，旨在提供将多源偏好数据转化为可操作商业洞察的先进建模技术。 4.1 混合效应模型与层次化分析 食物偏好数据往往具有嵌套结构（例如，个人偏好嵌套在家庭或文化群体内）。本书提供了混合效应模型（Mixed-Effects Models）的详细应用指南，用以准确分离个体差异、产品效应和情境效应，避免传统ANOVA分析中的组间差异被错误归因。 4.2 贝叶斯网络与因果推断 为了应对高维数据和变量间的复杂依赖关系，本书介绍了贝叶斯网络（Bayesian Networks）在食物偏好预测中的应用。该方法能够清晰地描绘出从感官输入到最终消费决策的概率路径，并有助于识别潜在的因果链条，而非仅仅是相关性。 4.3 机器学习在趋势预测中的作用 本书展望了使用支持向量机（SVM）、随机森林等机器学习算法对大规模消费者偏好数据集进行分类和回归预测的应用。重点在于模型的可解释性（Explainability），确保预测结果不仅准确，而且能够清晰地解释“为什么”这种偏好会产生。 --- 总结 《Measurement of Food Preference》不仅仅是一本方法手册，它更是一份路线图，指引研究人员跨越感官科学与消费者行为研究的鸿沟。通过整合感官科学的严谨性、心理学的深度洞察以及计算模型的强大预测能力，本书为食品创新、产品优化及精准营养干预提供了无与伦比的测量工具箱，确保食物偏好的测量能够精确、可靠且具有生态学效度。本书是食品科学家、感官分析师、市场研究专家以及研究生案头必备的参考书。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有