Tüketicilerin gıda tercihlerine yardımcı olmak üzere yakın kızılötesi spektroskopisi'nin kullanılması
Using near infrared reflectance spectroscopy to help consumers food choices
Yazar: ZEYNEB GÜNEYSU
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Gıda Mühendisliği = Food Engineering
Dizin: Besin tercihleri = Food preferences ; Beyaz peynir = White cheese ; Emojiler = Emojis ; Kemometri = Chemometrics ; Kızılötesi spektroskopi = Infrared spectroscopy ; Tüketici tercihleri = Consumer preferences ; Çevrimiçi alışveriş = Online shopping

Özet:
Sürdürülebilir gıda sistemlerinde tüketicilerin gıda tercihlerini kolaylaştırmak için yeni teknoloji kullanan yeniliklere ihtiyaç duyulmaktadır. Yakın kızılötesi spektroskopisi , gıdaların organik bileşiklerinin analizinde, gıdalarda taklit ve tağşişin belirlenmesinde, protein, yağ, kuru madde ve bileşim özelliklerinin belirlenmesinde kullanılan spektroskopik bir yöntemdir. Gıda sektöründe yaygın olarak kullanılan bu teknolojinin sahaya entegre edilmesi tüketicilerin ürün seçimlerini daha kolay ve güvenilir yapabilmeleri için oldukça önemlidir. Bu noktadan hareketle, tüketiciler adına çevrimiçi alışveriş uygulamalarında ve/veya yerel marketlerde satın almak istedikleri gıda ürünlerinin YKS teknolojisi kullanılarak kendilerine uygun olup olmadığına karar verebilecek bir yapay zeka modeli geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda beyaz peynir yaygın kullanımı nedeniyle çalışma grubu olarak belirlenmiştir. Türkiye'deki yerel gıda pazarlarından seçilen 15 farklı beyaz peynir örneğinin kompozisyon özelliklerinin spektrumları YKS teknolojisi kullanılarak alınmıştır. Daha sonra rastgele seçilen tüketicilerle (n=100) tüm peynirlerin duyusal analizi yapılmış ve peynirler tat, koku, elastikiyet, sertlik, renk ve genel beğeni parametreleri açısından emoji kullanılarak değerlendirilmiştir. Aynı zamanda peynirlerin yağ, protein, kuru madde, tuz miktarları ve asitlik oranlarının tayinleri ile tekstür ve renk analizleri yapılmıştır. Elde edilen tüm veriler ile SPSS veri analiz sistemi kullanılarak bir veri seti oluşturulmuş ve parametreler arasındaki ilişki belirlenmiştir. Ek olarak, veri analiz sistemlerinden temel bileşen analizi (PCA) kullanılarak YKS spektrumlarının duyusal analiz sonuçları ile; kısmi küçük kareler regresyonu (PLS) kullanılarak ise kimyasal ve fiziksel analiz sonuçları ile önemli bir korelasyonu gerçekleştirilmiştir. Kemometrik çalışma ile beyaz peynir örnekleri spektral, bileşimsel ve duyusal özelliklerine göre gruplandırılabilmiş, bu sayede duyusal kriterlerini tadarak sisteme tanıtan tüketicinin, ürün özellikleri bilgilerinin bulunduğu ürünün kendi duyusal kriterlerine uygun olup olmadığını değerlendirebileceği bir tahmin modeli geliştirilebilmiştir. Geliştirilen bu tahmin modeli, gelecekte gıda endüstrisinin ürün geliştirmesine hizmet etme ve tüketicilerin bilinçli seçimler yapmasına yardımcı olma potansiyeline sahip bir pazarlama modeli olacağı öngörülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Yakın kızılötesi spektroskopisi, kemometri, beyaz peynir, degüstasyon, emoji.

Abstract:
In sustainable food systems, innovations using new technology are needed to facilitate consumers' food choices. Near infrared spectroscopy is a spectroscopic method used in the analysis of organic compounds of foods, determination of counterfeit and adulteration in foods, and determination of protein, fat, dry matter and composition properties. The integration of this technology, which is widely used in the food industry, into the field is very important for consumers to make their product choices more easily and reliably. From this point of view, it is aimed to develop an artificial intelligence model that can decide whether the food products they want to buy in online shopping applications and / or local markets on behalf of consumers are suitable for them using YKS technology. In this context, white cheese was determined as the study group due to its widespread use. The spectra of compositional properties of 15 different feta cheese samples selected from local food markets in Turkey were taken using YKS technology. Then, sensory analysis of all cheeses was made with randomly selected consumers (n=100) and cheeses were evaluated in terms of taste, smell, elasticity, hardness, color and general taste parameters using emoji. At the same time, the determination of fat, protein, dry matter, salt content and acidity ratios, and texture and color analyzes of cheeses were made. A data set was created using the SPSS data analysis system with all the obtained data and the relationship between the parameters was determined. In addition, with the results of sensory analysis of YKS spectra using principal component analysis (PCA), one of the data analysis systems; A significant correlation with the results of chemical and physical analysis was performed using partial small squares regression (PLS). With the chemometric study, feta cheese samples could be grouped according to their spectral, compositional and sensory properties, and in this way, a estimation model could be developed in which the consumer, who introduced the sensory criteria to the system by tasting, could evaluate whether the product with the product properties information was suitable for his/her sensory criteria. It is predicted that this developed forecasting model will be a marketing model with the potential to serve the product development of the food industry in the future and to help consumers make informed choices.
Keywords: Near ınfrared spectroscopy, chemometrics, white cheese, degustation, emogi.