Temporal Dominance of Sensations 法を用いた味覚と感性の時系列データ解析－感性のダイナミクス－
岡田拓武*，岡本*正吾*，石川智治**，山田陽滋*

名古屋大学，**宇都宮大学

Analysis of Perceptual and Affective Responses Towards Foods
by Using Temporal Dominance of Sensations Method– Affective Dynamics –Takumu OKADA*, Shogo OKAMOTO*, Tomoharu ISHIKAWA** and Yoji YAMADA**

Graduate School of Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi 464-8601, Japan
Graduate School of Utsunomiya University, 350 Minemachi, Utsunomiya, Tochigi 321-8505, Japan**

Abstract: Evolutions of perceptual and affective responses triggered by the exposure to stimuli are dynamic. In this research, we aimed
to establish their mathematical models by using food stimuli. Such models enable us to design emotionally engaging products. We used
Temporal Dominance of Sensations (TDS) method to record dominant sensations including sensory and affective responses over time
while eating foods. Obtained multivariate time series data were analyzed by using Vector Auto-Regression (VAR) models and Granger
causality tests.
Keywords: TDS, Dynamics, VAR model, Granger causality, Strawberry

1.

諸言
木製の家具を触ってぬくもりを感じる，甘いものを食べて充足感を得るといった経験は，感覚器官を通して体験される物理的な刺激（粗さ，温度，甘味，香り）がわれわれの感性に影響を及ぼす例である．このように，刺激に暴露することで生じる感覚情報は，ダイナミックな過程を経て感性の変化(a) Sensory adjectives.

(b) Affective/Evaluative adjectives.

をもたらす．これまでに，官能評価で用いられる感覚および図 1．TDS 法に用いるユーザインタフェース（タッチパネル）．

感性に関する評価語対の意味的な因果関係を特定する方法が(a): 知覚的な語のリスト．(b): 感性的/評価的な語のリスト．

開発されている[1,2]．その因果関係を表す階層構造では，「粗実験中どちらか一方の画面が表示された．

い/なめらか」，「温かい/冷たい」といった材質の物理的な特性を示す言葉が最下層に位置し，その上に「快/不快」，「単純/立することである．感性の時間変化の予測が可能になれば，複雑」といった感性を表す形容詞対が位置することが多い．

刺激を体験した直後の消費者に訴えかける製品の設計などにさらに最上位には，「好き/嫌い」，「良い/悪い」といった嗜好役立つ．本研究では，食品の味覚と感性の変化を対象とする．

を表す形容詞対が並び，それらの階層構造には下層から上層

ここでの味覚は，食品の香りやテクスチャといった嗅覚や触に向けて，評価語間に因果関係が成立する．これらの研究で覚の情報を含む感覚で，通常の意味での“味覚”と区別しては，評価者は刺激を体験して時間が経過した後に官能評価を用いる．

しており，刺激に暴露した直後からの経時的な感性の変化は本研究では，まず，味覚と感性の経時変化を計測するため研究の対象とされていない．一方で，刺激に晒された直後からの知覚や感性の時間応答を捉える試みがなされてきた[3-5]．
これらの研究では，直感的なユーザインタフェースを用いたに Temporal Dominance of Sensations（TDS）法による実験を行った．続いて，実験で得られた多変量時系列のデータをVector Auto-Regression (VAR) モデルによってモデル化し，主観評価によって，知覚および感性の強度の時間変化が計測感性の変化を予測した．さらに，Granger 因果性分析によっされた．しかし，実験結果は定性的な議論や正準変量分析にて味覚と感性の因果関係構造を示した．

よる解析が主で，時系列情報を十分に取り込んだ数理的な解
析手法は確立されていない．

2.

本研究の目的は，感性の経時変化を分析する数理手法を確

感性および知覚の経時変化の計測

1
JSKE 第20回日本感性工学会大会

05Stop

すっぱい

101520甘い水っぽい
さわやか・さっぱり
ジューシーな

100
25

Dominance rate [%]Start ジューシーな 甘い30Time [s](a) Obtained data from one trial of TDS method.
Panelist 1Rep.1

806040200Rep.2

すっぱい
とろけるような・なめらかな
やわらかいChance levelSignificance level (5%)

0Panelist 2
Rep.1

0.5
Normalized time(a) TDS curves for sensory adjectives.

1Rep.250

Dominance rate [%]Dominance rate [%]100
Accumulation (Panelists×Repetitions)
TDS curve
Significance level
Chance level00

510152025303540

Time [s]

好き
芳醇な
新鮮な
幸福な・満足な8060

美味しい
自然な
上品なChance level
Significance level (5%)

40200(b) Drawing of a TDS curve.

00.5
Normalized time1(b) TDS curves for affective/evaluative adjectives.

図 2．TDS 法によるデータの処理．(a): TDS 法による 1 回の試行で得られるデータ．各ボタンを選択したタイミングが記

図 3．実験で得られた TDS カーブ．(a): 知覚的な語．(b): 感録される．(b): TDS カーブの描画．

性的/評価的な語．

を表す評価語が用いられることが多い．一方で，「Happy」やTemporal Dominance of Sensations（TDS）法は，食品を「Loving」といった感情に関する評価語に適応する試みもな

賞味する際に生じる感覚の経時変化を計測する手法として提されてきた[5]．われわれは味覚と感性両方の変化に興味があ案された[4]．TDS 法では，評価者はある瞬間に最も支配的るため，両者の評価語を用いて TDS 法を実施した．

（dominant）に感じられる感覚を，複数の選択肢の中から選んで回答する．
「支配的な」感覚とは，「その瞬間に注意を惹

3.

実験

かれた」感覚と定義され，必ずしも最も強く感じている感覚ではない．TDS 法では，図 1 に示すようなユーザインタフェ食品としてイチゴを用いて TDS 法による実験を行った．食ースが用いられる．評価者はサンプルを口に含んですぐに品を食べ始めた瞬間からの味覚と感性の変化の情報を取得しSTART ボタンをクリックした後，順次，形容詞が記載された

た．

ボタンをクリックする．一度選択したボタンでも繰り返し選択できる．口内の感覚がなくなった時点で STOP をクリック

3.1 評価語の選定
TDS 法では，スクリーン上に提示する評価語の数が多いとする．
TDS 法の 1 回の試行で得られるデータの例を図 2(a)に示す．

評価者が把握しきれないため，評価語の数は 10 個以内が望ま「すっぱい」という評価語に着目すると，「すっぱい」が選択しいとされる[6]．われわれは，以下の手順で評価語を選定しされてから次に他の感覚が選択されるまで（もしくは STOPた．まず，各種文献（[7,8]など）をもとに，イチゴを表現すボタンが押されるまで）の時間は「すっぱい」が支配的な感る知覚的な語および，感性的/評価的な語（計 137 語）を列挙

覚である．図 2(b)に示すように，全試行（評価者×繰り返し）したアンケートを作成した．ここで，知覚的な語とは，「甘い」，を通して「すっぱい」が選択された回数を各時点においてカ「やわらかい」といった，味覚や触覚を通して知覚される食ウントし，全試行回数に対する割合（dominance rate）をプ品の特性を表現する言葉である．感性的/評価的な語は，「幸ロットする．dominance rate の頂点をスムージングしたもの

福な」，「好き」のように感性や嗜好を表現する言葉である．

は TDS カーブと呼ばれる．TDS カーブには，その評価語がこのアンケートを用いて，7 名の評価者により，語を選定し偶然選ばれる確率である chance level と，その chance level

た．各評価者はイチゴを食べながら，その味および感性的性を有意に上回ったと考えられる最小確率を示す significance

質を表現するために適切な語をリストの中から選定した．まlevel の 2 本の線が引かれる．

た，リストに無い語も任意に回答することを認めた．結果をTDS 法はもともと複数の食品の違いを表現するために用い集計し，選択された回数が多かった語を中心に，知覚的な語られた手法であったため，評価者に提示される感覚には味覚および感性的/評価的な語をそれぞれ 7 つずつ選定した．その2
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際，複合的な意味をもつ言葉は複数の評価語に分け（例: 「甘Dominance rate [%]酸っぱい」→「甘い」，「すっぱい」），類似の言葉はまとめるなどして（例: 「さわやか」，「さっぱり」→「さわやか・さっぱり」）なるべく多種類の語を含めた．選定した語は，性質に応じて 2 群に分けた．知覚的な語の群は「甘い」，「すっぱい」，「水っぽい」，「とろけるような・なめらかな」，「さわやか・さっぱり」，「やわらかい」を含んだ．感性および評価的な語の群は，「好き」，「美味しい」，「芳醇な」，「自然な」，「新鮮な」，

ジューシーな100n samples

TDS curve

50010.5
Normalized time

0

「上品な」
，「幸福な・満足な」を含んだ．

Differentiation
2 種類の評価語リストを用いた TDS 法

Change ofdominance rate [%]3.2.

作成した 2 種類の評価語リストを用いて TDS 法による実験を行った．評価者は実験の目的を知らない男性 7 名，女性 1名の計 8 名であった．われわれの関心は，刺激に暴露した瞬間からのヒトの感性の変化である．評価者が刺激（イチゴ）に晒される瞬間をコントロールするため，評価者はサンプル

Differenced TDS curve
100-100を口に入れるまで目を閉じ，手で鼻をつまみ，視覚と嗅覚の情報を遮断した．サンプルを口に含んだ直後，評価者は目を10.5
Normalized time

図 4．TDS カーブの差分系列への変換の例．

開け，鼻から手を離し図 1 のインタフェースを用いて語を選択するタスクを実施した．一回のタスクでは 1 粒のイチゴを美味しい用いた．各評価者は，2 語群のリストそれぞれについて 3 回Change ofdominance rate [%]ずつ交互に TDS 法を行った．リスト内の評価語の配置は参加者ごとにランダムとした．評価者は各試行の前に水を飲んで口腔内をリンスした．
3.3 結果Observed
Estimated

0.1

0-0.1

図 3 に，2 種類の語群についての TDS カーブを示す．グラ0

フの横軸（時間）は，サンプルを口に含んだ瞬間から口内の感覚がなくなるまでの時間（平均: 29 s，標準偏差: 4.5 s）でChange ofdominance rate [%]知覚的な語では，前半で「ジューシーな」，「甘い」が，後半で「すっぱい」が 顕著であった．感性的/評価的な語においては，「美味しい」がほとんどの時間において最も支配的であった．また，前半で「芳醇な」が，後半で「好き」，「新鮮な」が顕著であった．
「上品な」は全体を通して一度も選択されなかった．

Observed
Estimated

0.1

0-0.1
0

VAR モデルを用いた感性の経時変化の予測

0.5
Normalized time1

図 5．VAR モデルによる感性の変化の推定の例．(a): （1）による「美味しい」の推定結果．(b): （2）による「芳醇な」TDS 法で得られたデータ（TDS カーブ）は，各評価語につの推定結果．

いて，その感覚が各時点でどの程度支配的であったかを表す多変量の時系列データである．われわれは，複数の TDS カー前までの値に回帰するモデルである．後述の Granger 因果性

ブ間の関係を数理的に表現し，感性の変化をモデル化した．
4.1

1

芳醇な

正規化した．

4.

0.5
Normalized timeの概念を用いることで，VAR モデルから変数間の因果関係を判定できる．

VAR モデル

Vector Auto-Regression (VAR) モデルは，変数間で相互に4.2 感性変化の予測影響を及ぼしながら発展していく時系列データを表すモデル

全時間にわたって選択頻度の低い語はモデルに含めなかっとして，経済学や神経生理学の分野でよく用いられる． k 変た．具体的には，知覚的な語について「やわらかい」，「とろ量 p 次の VAR モデルは，ある変数 x1 のある時点 t での値 x1,tけるような・なめらかな」を除き，感性的/評価的な語では，を，その変数自身と，その他 k  1 個の変数 x2 ~ xk の， p 時点3JSKE 第20回日本感性工学会大会

Positive

Sensory
好き

Negative

Affective/Evaluative

好き

新鮮な

芳醇な

新鮮な

美味しい

ジューシーな

美味しい

水っぽい

ジューシーな

さわやか・さっぱり

芳醇な

すっぱい

甘い(a) Granger causalities for水っぽい.

さわやか・さっぱり

甘い(b) Granger causalities for

すっぱい.

図 6．味覚と感性の因果関係構造．(a): サンプル数 30．(b): サンプル数 50．

「上品な」，「幸福な・満足な」，「自然な」を除いた．残りのことで x1 の予測精度が有意に向上する場合， x2 から x1 に

9 つの TDS カーブに対し，全区間を 30 等分して（サンプルGranger 因果性があるとする．Granger 因果性は，通常の意

数 n  30 ）単位根検定によるデータの定常性を調査した結果，味での因果関係（ x2 が x1 を引き起こす）とは異なることに注

一部の変数について非定常性を棄却できなかった．そこで，意されたい．本研究では，2 変数間の因果性を議論するオリ

図 4 に示すように TDS カーブを差分系列に変換しトレンドをジナルの Granger 因果性を，3 変数以上の場合に拡張した除去した．変換後のデータに対して単位根検定を行った結果，Conditional Granger 因果性[9]を用いる．

有意水準 5%で全ての変数について定常性が支持された．
VAR モデルを用いて，イチゴを賞味した際の（支配的な）5.2. 味覚と感性の因果関係構造感性の変化をモデル化した．感性的/評価的な感覚の変化を，感性および知覚の意味的階層構造では，知覚に関する語が5 つの知覚的な語（「ジューシーな」（ x juicy ），「水っぽい」

下層に配置され，上位の層の感性的な語に影響を与える[1,2]．

（ xwatery ），「さわやか・さっぱり」（ x fresh ），「すっぱい」（ xsour ），本研究でも同様に，最下層には「甘い」や「すっぱい」とい「甘い」（ xsweet ））の p 時点前までの変化を用いて推定した．

った語を配置する．
VAR モデルに用いた 9 個の語の Granger 因果性を調査した．

例として，「美味しい」（ xdeliciouis ）と「芳醇な」（ x flavorous ）の

図 6 に，語間の Granger 因果性を矢印で示す．矢印の向きはモデルを示す：

因果関係の向きを表し，両矢印は双方向に因果性が認められ

xdelicious ,t  0.0045 0.35x juicy ,t 1  0.21xwatery ,t 1  0.34x fresh ,t 1
0.27xsour,t 1  0.70xsweet ,t 1  0.084xdelcious,t 1たことを示す．赤色の矢印は肯定的，青色は否定的な因果関係を表し，矢印の太さは有意水準を示す．

(1)

図 6(a)に， n  30 の場合の因果関係を示す．有意水準 0.1x flavorous,t  0.00049 0.24x juicy ,t 1  0.43xwatery ,t 1  0.37x fresh ,t 1

で 18 の因果関係が認められた．全体的に，下層には知覚的な0.15xsour,t 1  0.37xsweet ,t 1  0.020x flavorous,t 1 .

評価語が，上層には感性的/評価的な語が位置する傾向であっ(2)

た．最上位には嗜好性を表す「好き」が位置した．これらの情報量基準をもとに，モデルの次数を p  1 とした．図 5 に (1)，

結果は，イチゴの賞味を通して知覚された感覚（の変化）が，(2)による「美味しい」，「芳醇な」の推定結果のグラフを示す．

感性の変化をもたらすことを示唆しており，先行研究で得ら決定係数はそれぞれ，0.55，0.54 であった．

れた多層構造[1,2]とも整合している．
「水っぽい」は味の薄さを意味し，水っぽいと好まれない，新鮮でないと判断された．

5.

味覚と感性の因果関係構造「甘い」と「美味しい」は相互に影響し，近しい意味と判断された．両者は「芳醇な」に肯定的に影響し，「好き」の判断

本節では，時系列データの因果関係分析に用いられるにつながった．以上の因果性は，意味的に妥当である．

Granger 因果性分析によって，VAR モデルに用いた 9 つの評

一方で，「すっぱい」→「甘い」などの直感的な解釈が難し価語間の因果関係を調査した．

い因果関係もみられた．甘味と酸味は共に基本味であり，互いに独立の味であるため，知覚的な因果関係を持つとは考え5.1. Granger 因果性

にくい．上述のように，Granger 因果性は統計的な手続きのGranger 因果性は，時系列データ解析における変数間の因みによって判断されるため，本来は因果関係が存在しない変果性を統計的に議論する手法である．時系列データ x2 から x1数間にも一定の確率で Granger 因果性があるとみなされるこへの因果性があるとき，x2 は x1 を予測するのに有効であるととがある．従って，意味的な妥当性の確認が必須である．

判断される．具体的には， x1 についての VAR モデルに x2 を留意すべきもう一つの点は，得られる因果関係構造が VAR含める場合と含めない場合の推定誤差を比較し， x2 を用いるモデルに用いるサンプル数 n に依存する点である．サンプル4
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数は，VAR モデル中で考慮する変数の最小の応答速度（ t ）［5］ Jager, G., Schlich, P., Tijssen, I., Yao, J., Visalli, M., De Graaf,

を規定している．1 試行にかかる平均時間が約 30 s であった

C., and Stieger, M.: Temporal dominance of emotions:

ため，サンプル数が 30 では t は約 1 s となる．サンプル数

Measuring dynamics of food-related emotions duringを 50（ t  0.6 s）とした場合の因果関係構造を図 6(b)に示

consumption, Food Quality and Preference, pp.87-99,2014.

す．図 6(a)と比較すると，下層に知覚的な語，上層に感性的/［6］ Pineau, N., de Bouille, A. G., Lepage, M., Lenfant, F., Schlich,評価的な語が配置される点は共通している．しかし，「ジューP., Martin, N., and Rytz, A.: Temporal Dominance of

シーな」，「甘い」，「すっぱい」，「さわやか・さっぱり」間のSensations: What is a good attribute list?, Food Quality and

因果関係はほとんどみられなくなった．サンプル数を変える

Preference, 26(2), pp.159-165, 2012.

ことで因果構造が本質的に変化する（上層と下層が入れ替わ［7］ 吉田尚平，二上由梨，石川智治，青山リエ，柏嵜勝：夏イチる等）という結果は得られていない．妥当なサンプル数を決ゴの美味しさ評価に関する基礎的検討，日本感性工学会大定する方法について，今後の議論が必要である．一般に，サ会，2017．

ンプル数が小さいと VAR モデルの妥当性に支障をきたし，大［8］ King, S. C., and Meiselman, H. L.: Development of a method

きいと t が小さくなり，実験課題との整合性がとれない．

to measure consumer emotions associated with foods, Food
Quality and Preference, 21(2), pp.168-177, 2010.

謝辞［9］ Geweke, J. F.:Measures of conditional linear dependence and

本研究の一部は，MEXT Kakenhi（17K20002，感性ダイ

feedback between time series. Journal of the American

ナミクスの創成）によって支援された．

6.

Statistical Association, 79(388), pp.907-915, 1984.

結言本研究では，食品を賞味する際の感性の変化を数学的にモデル化することを目的とした．実験では，TDS 法を用いて食品を賞味する際の味覚と感性の変化を計測した．実験で得られた多変量の時系列データに対し VAR モデルを適応し，感性の変化のモデル化を行った．さらに，味覚と感性の関係を明らかにするために，Granger 因果分析によって味覚と感性の因果関係構造の構築を試みた．その結果，知覚的な語から感性的/評価的な語への因果関係が多くみられた．
今後は，イチゴ以外の食品についても調査し，味覚と感性のモデル化手法の妥当性を検証していく．

参 考 文 献［1］ Nagano, H., Okamoto, S. and Yamada, Y.: Modeling
Semantically Multilayered Affective and PsychophysicalResponses Toward Tactile Textures, IEEE Transactions onHaptics, 2018.
［2］ Okamoto, S., Nagano, H., and Yamada, Y.: Specification ofindividuality in causal relationships among texture-related
attributes, emotions, and preferences, International Journal of
Affective Engineering, 15(1), pp.11-19, 2016.
［3］ Taylor, D. E. and Pangborn, R. M.: TEMPORAL ASPECTS
OF HEDONIC RESPONSES 1. Journal of Sensory
Studies, 4(4), pp.241-247, 1990.
［4］ Pineau, N., Schlich, P., Cordelle, S., Mathonniere, C.,
Issanchou, S., Imbert, A., Rogeaux, M., Etievant, P., andKoster, E.: Temporal Dominance of Sensations: Constructionof the TDS curves and comparison with time-intensity, Food
Quality and Preference, 20(6), pp.450-455, 2009.

5JSKE 第20回日本感性工学会大会