感性のダイナミクス: Temporal Dominance of Sensations データの主動作分析
岡本 正吾*, 江原 侑希*, 岡田 拓武**

名古屋大学 大学院工学研究科 機械システム工学専攻

Affective dynamics: Principal motion analysis of the data acquired by temporal
dominance of sensations method
Shogo OKAMOTO*, Yuki EHARA*, Takumu OKADA**

Department of Mechanical Systems Engineering, Nagoya University, Nagoya, Japan

Abstract: The temporal dominance of sensations (TDS) method can be used to record temporal changes in multiple sensory andaffective responses. Extant analyses performed on TDS data do not fully utilize their time-series properties. The proposed study
validates the prospect of principal motion analysis (PMA) of TDS data. PMA can be used to resolve multivariate motion data into baseprincipal motions. In this study, panelists were called upon to evaluate tastes of ten types of pickled plums using the TDS method.
Additionally, the panelists were asked to rate the plums using the semantic differential method as well. Results obtained using bothmethods were observed to demonstrate good agreement with each other in terms of the structures of reduced variable spaces. As realized
in this study, implementation of the combined TDS–PMA approach can potentially facilitate statistical discrimination of all foodproducts, whereas conventional methods, such as principal component analysis of data provided via use of the semantic differential
method, can, at best, discriminate only up to 67% of product pairs. PMA can, therefore, be considered as a suitable technique to reveal
the characteristics of TDS data.
Keywords: Non-negtive matrix factorization, Plum, Principal component analysis, Sensory evaluation

1.

はじめに

目的に適している．加えて主動作分析は，よく知られたパラメトリックな検定手法との相性が良く，統計に支持された結使用性の高い官能評価手法として Semantic differential

論が得られる．本研究は，主動作分析を TDS データに初めて（SD）
法や Qualitative descriptive analysis 法などがある．

適用するものであり，その具体的な方法と効果を示す．

これらの手法では評価者が刺激を体験してから設問に回答す

TDS データの多次元時系列特性を積極的に解析した例としるまでに十分な時間を掛ける．これに対して，Trace 法やては，動的因果関係モデリング[5,6]がある．これは知覚およTemporal dominance of sensations(TDS)法[1]は，評価者がび感性応答間の因果関係分析が目的であり，本研究とは目的

刺激を体験し始めてからしばらくの知覚および感性的応答のが異なる．他に，Markov 過程モデルを用いたものがある[7,8]時系列変化を記録することを目的としている．特に後者は，が，その使用性は未知である．

刺激に対する多様な知覚および感性応答の時系列変化を効率2.

的に取得するための方法として注目を浴びている[1]．TDS 法

Temporal dominance of sensations (TDS)法

は，もっぱら飲料を含む食品（味覚，嗅覚，触覚）に用いられてきたが，音声を含む視覚刺激（視覚，聴覚）[2,3]に対して

詳細は[9,10]などに譲り，ここでは，本論文を理解するうも用いられ始めるなど，食品以外の分野でも標準的な官能評

えで必要な範囲に留めて，TDS 法を概説する．TDS 法は多種類

価手法に発展しつつある．

の知覚および感性特性の時間変化を記録する方法である．直TDS 法は歴史の浅い手法であり，実験プロトコルの改良や感的には，静的に多種類の特性を記録する SD 法と，高々1—2取得されたデータの性質の調査が精力的に行われている最中

種類の特性の時系列変化を記録する Trace 法を組み合わせたである．したがって，これまでに標準的な解析方法は確立さものであるが，TDS 法の実験方法は，これらとは大きく異なる．

れていない．典型的には，TDS 法によって得られた時系列応答

TDS 課題では，Fig. 1(a)のようなコンピュータ上のグラフの形状を議論したり，それらから算出されるいくつかの特徴ィカル・インタフェースを用いる．味覚，嗅覚，食感，感性に量に線形判別分析の手法を適用したりすることが多い．後者

関する特性が記載された複数の選択肢が表示され，それらがは，時系列情報を活用した手法ではない．

選択された時刻が記録される．食品の場合，評価者が食品をわれわれは，ヒトの動作のような多自由度冗長系の運動解口に入れると同時に start ボタンを押し，記録が開始される．

析に用いられる主動作分析(Principal motion analysis,

評価者は，ある瞬間にもっとも注意が惹かれた体験に対応す

PMA)[4]を用いて，TDS データを解析することを提案する．主るボタンを随時選択する．Fig. 1(b)のように，ある選択が成

動作分析は，TDS データのような多次元時系列データを少数されたら，次に別の選択が成されるまではその選択が継続しの基底に分解する．線形手法であるため，基底の意味を解釈て適用される．したがって，ある瞬間には多くとも１種類のすることが可能であり，知覚や感性の時系列応答を理解する

選択だけが成されている．この作業は，食品が口内からなく

1

なり，stop ボタンが押されるまで継続する．

(a) Graphical user interface

以上の作業の結果，それぞれの選択肢について二値関数がStart得られる（Fig. 1(b)）．これを選択肢ごとに，評価者間で重Stop

畳して評価者数で除することにより，Fig. 1(c)のように，選

Sweet

Sour

択率（支配率）が得られる．選択率はスムージングされ，連続

Salty

Bitter値に変換される．本研究では，選択の頻度は最大でもたかだ

Umami

WaterySpicy

Refreshing

か 1 秒に 1 回であったことから，遮断周波数が 1 Hz のローパ(b) Single operation of TDS task

スフィルターによって，スムージングを実施した．連続値に変換された選択率を TDS カーブと呼ぶ．

Umami
Salty

3.

主動作分析 (Principal motion analysis)

Sour
Pressedbuttons

主動作分析は，冗長な多自由度系であるヒトの動作解析手法として Park ら[11]が発表したものである．主成分分析を時系列情報に拡張した手法であり，主成分に相当する主動作を多次元時系列データの基底として算出する．多次元時系列デ

on
off
on
off
on
off

0
0

0

Start
Start
eating

1
0

1
0

1
Sour

0

1

Salty

Sour

Stop

Umami

End
eatingTime(c) Aggregation of multiple operations for each descriptor

ータで表される単一試行からのサンプルは，基底の線形和でもずっと小さいのが普通であり，情報を縮約する効果に優れ
る．

0

1

0

1

0

1

0
1

0

…

“Sour“
responses
of multiple
participants

合成される．基底の数は，サンプルに含まれる変数の数より

0

1

0

(𝑘)

Aggregated“Sour”

k 番目の試行（サンプル）について，𝑥𝑖𝑗𝑡 は食品 i に対する(𝑘)

正規化された時刻 t での，選択肢 j の選択率を表す．𝒙𝑖𝑗 は時間方向に s 個に離散化された選択率の列ベクトルであり，
(𝑘)

(𝑘)

(𝑘)

(𝑘)

𝒙𝑖𝑗 = (𝑥𝑖𝑗1 , 𝑥𝑖𝑗2 , … , 𝑥𝑖𝑗𝑠 )TEndeatingStarteating(1)と定義される．p 種類の選択肢について，これを結合したもの(d) TDS curves (smoothing and calculation of dominance rate)

が
(𝑘)T

(𝑘)T

(𝑘)T

(2)

= (𝒙𝑖1 , 𝒙𝑖2 , … , 𝒙𝑖𝑝 )Dominance rate (-)

(𝑘)

𝒚i

T

である．これを用いて，食品 i に対する k 番目のサンプルから得られる各種選択肢の選択率の時間変化は，一つのベクトルで表される．食品 i について，全 n 試行を結合したものが行列
(1)
(𝑘)
(𝑛)
𝒁𝑖 = (𝒚𝑖 , … , 𝒚𝑖 , … 𝒚𝑖 )

(3)

となる．
れ，それぞれの基底が主動作となる．しかし，そのような基底価者の実験結果を重畳して各食品に対して 1 つの滑らかなから，負の値を含む主動作では解釈性に問題がある．そこで，

TDS カーブのサンプルを得る．しかしながら，主動作分析は通行列の非負値展開によって W を基底に分解する．W は常はこれよりも多くのサンプルを必要とする．そこで，リサ(5)ンプリングによって見かけのサンプル数を増加させる．20 名のように，正の値のみを含む行列𝑽 ∈ ℝ𝑠𝑝×𝑟 と𝑯 ∈ ℝ𝑟×𝑛𝑞 に展の評価者プールから復元抽出によって選択された 20 サンプ

開される．ここで r は主動作（基底）の数である．V の列ベク

ルを用いて，滑らかなカーブを生成する．この作業を 20 回繰

トルが主動作であり，H は各試行に含まれる主動作の大きさ

り返し，結果として 20 名の評価者から 20 セットの TDS カー(𝑘)を意味する主動作得点の行列である．H の列ベクトル𝒉𝑖 を用

ブを得る．

いて，単一の試行から得られるサンプルは
(𝑘)

(6)

4.

と近似される．
3.2

Endeating

めに，十分な評価者の人数を要する．本研究では，20 名の評は負の値を含む．選択率は正の範囲で定義されるものである

(𝑘)

Spicy

図 1 Temporal dominance of sensations 法の手順

通常，W は特異値分解によって縮約的に直交基底に分解さ

𝒚𝑖 ~𝑽𝒉𝑖

Sour

Umami

Start
eating

(4)

𝑾~𝑽𝑯

0.1

0

である．全 q 種類の食品については，さらにこれを結合して𝑾 = (𝒁1 , 𝒁2 , … , 𝒁𝑞 )

Salty

実験

4.1 評価者

リサンプリング

20 名の日本人学生（21—26 歳，女性 4 名，𝑛 = 20）が書面

TDS 法は，Fig. 1(d)のような滑らかな TDS カーブを得るた

2

での同意書を提供の上，実験に参加した．

一種類の梅干しについておよそ 2 分間を要した．

4.2 食品きるように，5—10 分の練習を行った．この練習セッションで実験前に評価者は，リファレンスを用いずに採点を実施で市販されている 10 種類の梅干しを実験に用いた．そのうち，は，評価者は全ての梅干しを食べることができた．

3 種類がはちみつで，4 種類がしそで，さらに 4 種類が鰹で味付けされたものであった．評価者には同じサイズにちぎられ

4.5 データ解析

た果肉がスプーンに載せて提供された．

4.5.1 TDS データの解析

4.3 評価用選択肢

れた時刻で正規化された．リサンプリングによって TDS カー

各試行で得られた選択肢の二値関数は，stop ボタンが押さ
あらかじめ実験者によって選定された食品の評価に関するブが生成されたのち，それぞれのサンプルは時間方向に 100

163 語を用いて，6 名の投票によって梅干しの表現に適した知点に分割され，主動作分析が適用された．知覚に関する選択覚に関する語および感性と総合評価に関する語をそれぞれ 10

肢と，感性に関する選択肢は別々に解析された．

語を超えない範囲で選択した．

主動作分析と先の研究で頻繁に用いられた手法を比較する

知覚に関する語は 9 個とし，「酸っぱい」，
「甘い」，
「旨い」
，

ため，TDS カーブから支配時間（dominance duration）を計算「塩味のある」（以上の 4 種が味覚），「水っぽい」，「なめらかした．支配時間は，ある選択肢が選択されていた時間の合計

な」，「さわやかな」（以上の 3 種が食感）「ジューシーな」，「フである．一種類の梅干しにつき，9 種の知覚に関する語および

ルーティーな」であった．
「旨い」はたんぱく質によるもので8 種の感性に関する語の支配時間が計算された．9 ないし 8 種あり，「ジューシーな」は果汁の濃さを意味し，「フルーティー

類の支配時間を変量とする合計で 200 サンプル（20 名×10 種

な」は香りに関するものと説明した．

類の梅干し）のデータに主成分分析が適用された．

4.5.2 SD 法のデータ解析

感性および総合評価に関する 8 語は，
「好き」，
「嫌い」，
「美
味しい」
，
「高級な」
，
「豊かな」，「深い」，「するどい」，「目が覚SD 法で得られた各語のスコアは，それぞれの評価者内で z-

めるような」であった．
「豊かな」は体験される味覚の種類のscore に標準化された．それぞれのサンプルは 9（知覚語）な多さを意味し，「深い」は複数の旨味の強度と説明した．

いし 8（感性語）種類のスコアで定義され，全 200 サンプルに一度の TDS 課題では，知覚語もしくは感性および評価語の主成分分析が適用された．

いずれかのみが Fig. 1(a)のインタフェースに表示され，混

上記とは別に，リサンプリングを伴う主動作分析の結果と在されなかった．

比較する目的で，SD 法のスコアにもリサンプリングを施してから主成分分析を適用した．

4.4 官能評価（TDS 法と食後の SD 法）

4.5.3 Multivariate ANOVA による製品分別

全ての評価者が TDS 法と SD 法の課題の両方にランダムな順

主動作分析および主成分分析の結果から，実験で用いた 10で参加した．評価者は実験前に，評価のための選択肢の定義

種類の梅干しを分類することを試みた．10 種類の内の任意のについて説明を受けた．

2 種類の梅干しを Multivariate ANOVA によって比較した．こ

4.4.1 TDS 法の課題の比較を，全ての梅干しのペアについて実施した（全 45 ペア）．

本実験の前に，評価者は 5—10 分の練習セッションに参加し有意水準が 0.05 以下であった場合に，2 種類の梅干しが統計た．評価者は閉眼で，鼻をつまんだ状態で，食品サンプルを口的に分類されたと判断した．本研究では，それぞれの梅干しに入れ，その後，開眼し，鼻をつまんだ指を離して，選択肢をを，主動作分析もしくは主成分分析によって抽出された 2 種

押す課題を開始した．これらは，課題の開始前に視覚および類の変量で特徴づけた．2 種類とした理由は，紙面に描画する

嗅覚を遮断するためである．一回の課題はおよそ 10 秒であり，都合上，2 次元がよく好まれることと，主動作分析では 2 つの各課題の前には評価者は口内を水で洗浄した．

主動作によって 10 種類の梅干しが完全に分類できたからでそれぞれの評価者は 20 試行（10 種類の梅干し×2 種類の選ある．

択肢群）を実施した．梅干しおよび選択肢群の提示順はラン5 結果ダムとした．選択肢のグラフィカル・インタフェース上での配置は，評価者ごとにランダムとした．

4.4.2 食後の SD 法の課題

5.1 TDS カーブの例

評価者は 7 段階のスケールを用いた SD 法による課題でそれFig. 2 にしそ風味（U5）およびはちみつ風味（U7）の梅干

ぞれの梅干しを評価した．知覚と感性に関する 17 語の全てにしから得られた TDS カーブの例を示す．これらは 20 名全員のついて，スケールを用いて採点した．スケールの両端には，結果から計算されたものである．U5 の製品では，塩味と酸味「強く同意」か「強く反対」が記載され，中央には「どちらでが摂取直後に顕著に上昇した．その後，酸味はやや低下したもない」が記載された．4.5.2 節の解析では，「同意」に正の（Fig. 2(a)）．感性に関する選択肢では，「目が覚めるような」値が，「反対」に負の値が割り当てられた．TDS 法の課題と同および「鋭い」が顕著であった（Fig. 2(b)）．U7 の製品は，

様に，梅干しはランダムな順で提示された．本実験の課題は，食べ終わるまで継続する甘みと，序盤のフルーティさおよび3

(a) TDS curves using sensory adjectives (U5)

Sour
SmoothSweet
Refreshing

Dominance rate

0.5

Juicy
FruityWatery(b) TDE curves using affective/evaluative adjectives (U5)

Salty
Umami
0.5

(c) TDS curves using sensory adjectives (U7)

Rich
Deep
Sharp
Arousing

Like
Delicious
Expensive
Dislike

0.5

0.4

0.4

0.4

0.3

0.3

0.3

0.2

0.2

0.2

0.1

0.1

0.1

0
0.2

0.4
0.6
Normalized time

0.8

Juicy
FruityWatery

Salty
Umami

0.2

0.4
0.6
Normalized time

0.8

0

0
0

Sour
SmoothSweet
Refreshing

1

0

0.2

0.4
0.6
Normalized time

0.8

1

0

1

図 2 TDS カーブの例．しそ風味の梅干しの知覚(a)および感性的(b)応答．はちみつ風味の梅干しの知覚的応答(c)．
Sweet
Refreshing

Sour
SmoothLoadings of principal motion

1st principal motion (sensory)

WaterySalty

Juicy
FruityUmami

2nd principal motion (sensory)

3rd principal motion (sensory)

0.1

0.1

0.1

0.05

0.05

0.05

0

0
0

Normalized time

0

0

1

0

1

Normalized time

Normalized time1

図 3 知覚的な選択肢に対する TDS カーブの主動作

Loadings of principal motion

Like
Delicious

1st principal motion (affective)

Rich
Deep

Expensive
Dislike

Sharp
Arousing

2nd principal motion (affective)

3rd principal motion (affective)

0.1

0.1

0.1

0.05

0.05

0.05

0

0

0
0

Normalized time

10Normalized time

10Normalized time1

図 4 感性的な選択肢に対する TDS カーブの主動作

後半の滑らかさが顕著であった．

あった．

タスクの初期では，全ての選択肢の支配率を足し合わせて感性に関する主動作を Fig. 4 に示す．
第一主動作は「好き」

も 100%とならないが，これは start ボタンが押下された直後や「美味しい」の肯定的な応答から構成された．加えて，前半には，どの選択肢も選ばれていないからである．

では「深い」と「豊かな」に対する応答が中程度に大きかった．第二主動作は，「鋭い」と「目が覚めるような」に対する

5.2 主動作と得点応答が顕著であり，「深い」に対する応答が徐々に増加した．

Fig. 3 および 4 に，知覚と感性に関する TDS カーブの主動

第三主動作は「豊かな」，「深い」，「高級な」に特徴づけられ作をそれぞれ示す．後の解析では，第一と第二主動作のみがた．これらは肯定的な応答であるが，第三主動作では「好き」用いられたが，ここでは第三主動作まで示す．主成分分析とは顕著ではなかった．

異なり，行列の非負値展開には寄与率という概念はない．

Fig. 5 に 10 種類の梅干しの主動作平面上での分布を示す．

知覚に関する主動作を Fig. 3 に示す．第一主動作は明らか

それぞれの梅干しについて，リサンプリングで生成された 20に酸味と塩味に特徴づけられた．酸味は前半に顕著で，塩味サンプルの平均値と標準偏差が描画されている．知覚に関すは全区間で一貫して顕著であった．第二主動作は甘みとジュる主動作空間では，しそ風味の梅干しが第一主動作で大きなーシーさおよび後半のさわやかさに特徴づけられた．第三主得点を示し，はちみつ風味の梅干しが第二主動作で大きな得

動作では，前半の酸味と後半に向けて強くなる旨味が顕著で点を示した．かつお風味の梅干しは第三主動作で大きな得点4[Sensory (TDS, 1st-2nd plane)]4

Honey-flavored

Basil-flavored
Bonito-flavored

U8
2
U4

U9
U2

U10

U6

0
0

U3

U1

First principal motion(Sour and salty)

4

U6

Second principal motion(Sharp, arousing, and deep)

U7

Third principal motion(Umami and sour)

Second principal motion(Sweet and smooth)4[Affective (TDE, 1st-2nd plane)][Sensory (TDS, 2nd-3rd plane)]

U2
U1

U5

2

U3
U9

U10

U8

U4

U5

U7

U10

2

U5
U3
U1

U2
U7

0
0

5

4

U8
U4

U6
U9

0

4
First principal motion(Deep, like, and delicious)

Second principal motion(Sweet and smooth)

図 5 10 種類の梅干しの主動作空間上での分布．平均と標準偏差．

分析の組み合わせでは 45 ペア中のたかだか 30 ペアが分類さ

表 1 Number of product pairs discriminated by MANOVA.
Forty-ﬁve pairs made of 10 products were tested. For the
methods using resampling, the values are means of 10
repetitions.
After-tasting SD task
TDS task

れた．このことは TDS 法の性質を考えると理にかなっている．
TDS 法は，多種の質問項目に対する時間応答を記録することが可能であり，食後の SD 法などに比べて情報量が多い．主動

NormalPCA

Resampled
PCA

PCA ofdominance
durations

Principal
motionanalysis

作分析は，このような多次元時系列データの特徴を活かした

Sensory

30

32.2

28

45.0

であろう．以上のことから，主動作分析は，TDS 法に適した標

Affective

24

26.7

22

44.4

準的な解析方法として相応しいであろう．今後は，適用例を分析手法であるから，全ての梅干しの分類が可能となったの

重ねて，その使用性を検討することが必要である．
を示した．感性に関する主動作平面では，2 種のはちみつ風味

謝の梅干し（U4 と U8）および 1 種のしそ風味の梅干し（U9）が

辞本研究の一部は科研費（感性ダイナミクスの創成，17K20002）

第一主動作について大きな得点を示した．この主動作は，「好の補助を得て実施された．

き」，「美味しい」，「豊かな」などに代表される．U1 と U2 は第二主動作の得点が大きかった．

参 考 文 献5.3 梅干しの統計的分類
Table 1 に各分析手法で統計的に分類された梅干しのペア［1］ N. Pineau, P. Schlich, S. Cordelle, C. Mathonnière, S.

の数を示す．製品は，第一-第二主動作もしくは主成分平面上

Issanchou, A. Imbert, M. Rogeaux, P. Eti´evant, and E.

で分類された．リサンプリングでは，サンプルがランダムにK¨oster, Temporal dominance of sensations: Construction of

復元抽出されるため，10 回のリサンプリングの平均値を示し

the tds curves and comparison with time–intensity, Food
Quality and Preference, vol. 20, no. 6, pp. 450–455, 2009.

ている．
主動作分析がもっとも高い分類性能を発揮した．特に，知［2］ T. C. Merlo et al., Measuring dynamics of emotions evoked

覚に関する選択肢を用いた場合は，全ての梅干しが分類可能

by the packaging colour of hamburgers1 using temporalであった．感性に関する選択肢を用いた場合でも，高い分類

dominance of emotions (TDE), Food Research International,
in press, 2018.

性能が確認された．SD 法による分類性能と，TDS カーブの支
配時間を用いた場合の分類性能に大きな差は見られなかった．

［3］ C. Peltier, M. Visalli, A. Thomas, Using temporal dominance

これらの手法により分類された製品ペアの数は，22—30 であof emotions at home. Impact of coﬀee advertisements on

り，主動作分析の性能には及ばなかった．

consumers’ behavior and methodological perspectives, Food

SD 法の結果にリサンプリングを用いた場合，分類可能なペQuality and Preference, vol. 71, pp. 311—319, 2019.

ア数が 2—3 増加した．リサンプリングによってサンプル数が［4］ B. Lim, S. Ra, and F. C. Park, Movement primitives, principal

増加したわけではないので，これらの検定では全ての条件でcomponent analysis, and the efﬁcient generation of natural

自由度は等しいことに留意する．

motions, Proceedings of the 2005 IEEE International
Conference on Robotics and Automation, 2005, pp. 4630–
4635.

6 結論
TDS 法と主動作分析の組み合わせでは，ほとんど全ての梅［5］ T. Okada, S. Okamoto, Y. Yamada, and T. Ishikawa, Vector

干しを分類することが可能であった．一方で，SD 法と主成分

autoregression model of temporal perceptual and affective

5

responses towards food, Proceedings of IEEE Global
Conference on Life Sciences and Technologies, 2019, pp.
43–45.
［6］ 岡田 拓武, 岡本 正吾, 石川 智治, 山田 陽滋, Temporal
Dominance of Sensations 法を用いた味覚と感性の時系列
データ解析, 第 20 回日本感性工学会大会, B3-03, 東京,
2018, Sep.
［7］ B. C. Franczak, R. P. Browne, P. D. McNicholas, J. C.
Castura, and C. J. Findlay, A Markov model for temporal
dominance of sensations (TDS) data, Proceedings of 11th
Pangborn Sensory Science Symposium, Gothenburg,
Sweden, 2015.
［8］ G. Lecuelle, M. Visalli, H. Cardot, and P. Schlich, Modelingtemporal dominance of sensations with semi-Markov chains,
Food Quality and Preference, vol. 67, pp. 59 – 66, 2018.
［9］ R. Di Monaco, Temporal dominance of sensations: A review,
Trends in Food Science & Technology, vol. 38, no. 2, pp. 104– 112, 2014.
［10］ P. Schlich, Temporal dominance of sensations (TDS): A new
deal for temporal sensory analysis, Current Opinion in Food
Science, vol. 15, pp. 38–42, 2017.

6