歸類法在食品研究與開發中的應用及研究現狀

劉松昱，單冰淇，周小苗，陳號涵，彭龔飛雪，劉 月，宋 昊，朱保慶，王曉楠,

（1.北京林業大學生物科學與技術學院食品科學系，林業食品加工與安全北京市重點實驗室，北京 100083；2.北京一輕研究院有限公司，北京 101111）

感官評價是評價人員通過感官（視覺、嗅覺、味覺、觸覺和聽覺）來檢查產品特性（質地、風味、味道、外觀、氣味等）的一種方法[1]。由于感官品質對食品至關重要，所以無論在學術界還是工業界，感官評價都得到了極其普遍的應用。定量描述分析法（Quantitative Descriptive Analysis,QDA）是感官分析中最常用的描述性工具[2-3]，應用該方法對產品進行定量描述，獲得產品完整的感官特性，并借助多元統計方法分析數據，從而有效識別產品的特點及樣品之間的差異。定量描述分析法雖然可以提供詳細且可靠的結果，但創建和維護一個訓練有素的感官評價小組，要對評價人員進行嚴格培訓，還要定期關注他們在感官分析中的表現，需要耗費大量的時間和資金[4]。因此，近年來快速感官分析方法的開發研究成為了非常有價值的研究領域，已發展了自選特性排序剖面法（Flash Profiling）、選擇合適項目法（Check-All-That-Apply）以及開放式提問調查（Open-ended Question）等多種方法[5-7]。

其中，歸類法（Sorting）是一個收集相似性數據的簡單過程，在整個過程中每個評價人員根據自身的感知按照樣品的相似性進行歸類。歸類是一個自然的認知過程，在日常生活中經常用到，不需要有量化的反饋。歸類法的最終目標是通過統計分析揭示產品的空間結構并解釋其潛在維度[8]。在評價過程中不需要評價人員依據任何量化的評級體系，需要的訓練較少，不易產生疲勞感和無聊感[9]。特別的是，該方法對評價人員的專業水平要求很低，使用未經訓練的消費者往往也可以得到很好的結果。對于企業來說，當他們無法負擔培訓和維護一個訓練有素的評價小組的費用，或者需要快速獲得有關產品的感官特性時，常使用歸類法。

歸類法作為替代傳統描述性分析的快速方法，可以成為食品開發和質量控制的重要工具，在食品工業實踐中有廣泛的應用前景[10]。本文對歸類法的實驗設計、應用范圍以及其優勢和局限性等方面進行綜述，同時對該方法的應用前景提出展望，旨在為歸類法在食品工業中的進一步研究和應用提供參考。

1 歸類法的方法介紹

1.1 樣品選擇

歸類法的樣品數量取決于樣品本身和評價人員的記憶儲備：對于酒精含量高的酒類樣品，當實驗需要通過品嘗來比較樣品時，樣品數量過多會使評價人員混淆樣品，從而需要反復多次的品嘗樣品，導致評價人員的敏銳度和注意力降低[11]。一般來說，在實驗中樣本的數量越大，短期記憶負荷就越大，實驗也就越困難，如Chollet 等[8]以啤酒為例，分別對12、15、20 和24 種啤酒進行歸類法實驗，發現當樣品數量為20 種時，完成實驗的效率較高且分離效果也比24 種樣品的好。這可能是因為在實驗時，評價人員嘗了第一種啤酒并試圖記住它。隨后評價人員品嘗第二種啤酒，并將其與第一種啤酒進行比較，以確定它們是否屬于同一組，依此類推，直到最后一種啤酒被評估，當評價24 種啤酒時，評價人員過度疲勞，導致結果不好。此外，該方法也應限于物理化學（溫度、結構）和感官特性在整個評價過程中保持穩定的產品，否則產品發生變化會對評價人員的判斷產生影響。如果產品僅能在特定條件下（如加熱時）評價，則需要謹慎使用該方法。

1.2 評價人員

通常，使用歸類法進行實驗時，評價小組可以由訓練有素的評價人員組成，需要9～15 名評價人員；也可以由未經培訓的評價人員或者未經訓練的消費者組成，需要9～98 名評價人員[12]。Cartier 等[9]比較了專家和新手的歸類情況，結果發現無論評價人員的培訓水平如何，與感官描述相結合的歸類法都能得到有意義的產品感官分布圖。然而，也有研究表明不同專業水平的評價人員得出的結果存在一些差異。在某些情況下，專家傾向于用獨特的特征來描述他們的樣品，而未經訓練的評價人員沒有使用獨特的特征來描述他們的樣品[13]。兒童[14]、青少年[15]、成人[16]和老年人[17]目前均有參與歸類法實驗的報道。值得注意的是，評價時需要的評價人員數量在很大程度上取決于樣品之間的同質性和產品空間的多樣性。

1.3 實驗過程

歸類任務的實施需要在安靜的室內進行。圖1展示了一個簡單的歸類過程：所有產品同時隨機展示在一張桌子上，每個評價人員面前產品順序不同。評價人員首先要看、和/或聞、和/或嘗（取決于研究的目標）所有產品，然后根據自己對產品的感知，根據樣品的相似性進行分組。評價人員可以自由地創建任意數量的組，最小不少于兩組，最多可創建比樣品數少一個的組，并在每個組中放置任意多個產品，且該過程沒有時間限制。歸類后可以停止，也可以繼續執行描述步驟，要求評價人員對每組產品進行整體描述。有研究表明，如果將歸類法與描述相結合，可以得到接近定量描述性分析的結果[18]。

圖1 歸類法實驗設計圖Fig.1 Experimental design of sorting

1.4 數據整理與分析

每個評價人員的歸類結果都被整理在一個單獨的共生矩陣（Co-occurrence Matrix）中（圖2）：其中，行和列是樣品，行與列交叉處的值1 表示該評價人員將這兩個產品歸類在一起，而值0 表示兩個產品未歸類為一組，該矩陣為樣品間相似矩陣，如將0 轉換為1，則矩陣轉換為相異矩陣[19]。

圖2 共生矩陣Fig.2 The co-occurrence matrix

歸類法常用的數據統計分析方法主要包括兩大類，如表1 所示：a.因子分析法，特別是多維標度（Multidimensional scaling，MDS）和多重對應分析（Multiple correspondence analysis，MCA）；b.聚類法，包括層次聚類分析（Hierarchical clustering analysis，HCA）和加性樹（Additive trees）等。

表1 歸類法中常用的數據統計分析方法例舉Table 1 Examples of statistical analysis methods commonly used in the sorting

多維標度分析是歸類法數據分析最常用的一種方法[37]，該方法用不同的點表示不同的樣本，通過直觀的空間圖展示樣品之間關系，可以獲得樣本間的相似性空間分布，其目的是尋找一個低維空間來研究產品之間的關系。多重對應分析，是對應分析（Correspondence Analysis）的延伸，可以看作是將歸類法得到的數據進行主成分分析，通過展示評價人員如何權衡產品背后的各個維度來洞察產品的差異[26]。聚類分析也是一種廣泛應用于歸類法數據處理的技術，層次聚類分析是通過計算歐式距離對樣品進行聚類[31]，其目的是將一組產品之間的不同描述劃為一個層次樹，或者在不同矩陣的基礎上，將產品劃分為給定數量的組，這樣可以較好地發現類別之間的層次關系。加性樹是以樹的形式分析全局距離矩陣[32]：該方法將樣品作為為樹上的“葉子”，樹上兩片葉子之間的距離反映產品之間相似性程度，這種方法在揭示數據結構和評估其穩定性方面特別有效，如圖3 所示。

圖3 加性樹Fig.3 Additive trees

值得注意的是，目前在很多研究中都用到了將多維標度、層次聚類分析以及加性樹等方法相結合的方法來更好地剖析數據。比如創建新的咖啡風味輪盤時[23]，首先使用了多重因子分析技術（MFA）比較數據，判斷其差異是否顯著。為了進一步確定描述詞的聚類情況，使用層次聚類分析方法（HCA）判斷各屬性之間的關聯。最后進行了多維標度分析（MDS）來補充層次聚類的結果，在一個二維空間中表示所有的99 個屬性，這是一個可視化的輔助工具，可以更直觀地查看屬性之間的接近程度，以便得到最精準的結果。

2 歸類法在食品工業中的應用

目前，歸類法已經應用于多種食品的感官評價，尤其是在乳制品、蔬菜、飲料、酒類等領域中應用廣泛。詳細包括調味品（如鹽）[38]、飲用水[21]、橘子味飲料[39]、熱飲料[40]、奶酪[41-42]、酸奶[43-44]、早餐谷物麥片[9]、面包[31]、豌豆和玉米[17]、肝臟肉醬[45]、葡萄果凍[46]、牛奶巧克力[47]、黃瓜和番茄[16]、食品級收斂劑[12]、冷萃咖啡[48]、葡萄酒[49-52]、啤酒[8,14,24]、威士忌[53]及利口酒[54]等。相關研究展現了歸類法應用于食品感官評價的優越性，如表2 所示。

表2 歸類法在食品領域的應用Table 2 Application of sorting in the field of food

2.1 乳制品

歸類法適用于乳制品，如奶酪和酸奶的感官評價。Lawless 等[41]將歸類法應用于16 種不同的奶酪的研究上：在正式實驗開始之前對評價人員進行了一個奶酪知識測試，用以了解評價人員對奶酪的熟悉程度。根據測試結果將16 名評價人員分成兩個小組-“經驗豐富”小組和消費者。應用多維標度分析法分析數據發現：兩個小組得到的結果大致相似，都可以對奶酪進行區分；Rodrigues 等[42]也在手工奶酪中進行了研究，他們選擇100 名消費者對7 種手工奶酪進行了研究，發現歸類法可以很好的描述這些手工奶酪的特征，并可以和生產區域之間形成較好的聯系。Saint-Eve 等[43]以低脂酸奶為例，招募了16 名分析人員，選擇了六種化合物對低脂酸奶進行組合或單一的調味，發現歸類法可以把經過化合物調味的低脂酸奶進行明確地分離，效果優于其他方法；這說明歸類法能夠揭示復雜食品體系中不同層次感官特性間的相互作用，可以反映消費者對復雜樣品的整體反應，是一種對消費者非常友好的快速感官分析方法。Cruz等[44]也在益生菌酸奶中做了類似的研究，招募了30 名普通酸奶消費者對12 種酸奶進行感官評價，結果發現歸類法可用于從感官角度開發具有多元特征的食物基質，并可以獲得產品的感官分布圖，這對以酸奶為主要產品的沒有財力進行感官描述性分析（QDA）的中小型乳制品企業來說是非常有價值的。

2.2 蔬菜

歸類法在蔬菜中也得到了應用。Cliceri 等[17]選用不同年齡段的老年人對豌豆和甜玉米進行實驗，第一段年齡為65～69 歲，另一段年齡為70～79 歲；同時也招募了年齡在18～64 歲之間的評價人員（成人）作為對照組；他們發現70～79 歲的老年人能夠較好的歸類，由此得出結論自由歸類法是一種適用于健康老年人的感官分析方法，對產品的熟悉程度是影響老年人歸類的主要因素，且先前消費經驗的認知信息似乎可以彌補老年人可能經歷的感官損失。Deegan 等[16]招募了15 名評價人員對不同來源、不同成熟時期以及不同儲存時間的16 個黃瓜和16 個番茄分別進行歸類，研究發現當只需要找出感官相似性和差異性而不是描述精確的感官特征時，歸類法是一種快速的選擇。因此，單獨使用歸類法可以被認為是一種調查或初步的評估方法，可作為傳統感官分析之前的附加分析。

2.3 飲料

目前歸類法已經應用于飲料的感官評價中。Ares等[39]以7 種不同品牌的橙味粉狀果汁飲料為研究對象，招募了200 名評價人員，使用歸類法、投影地圖法、強度標尺和適合項勾選法等4 種感官分析方法評價樣品，實驗結束后，評價人員被要求用一個9 點情緒量表對任務的難度進行評分。結果表明：四種方法均可以識別樣品感官特征之間的差異，獲得類似的感官分布圖；但是歸類法和投影地圖比強度量表和選擇合適項目法要稍難一些，可能是由于歸類法更傾向于對樣品的整體進行感知。這些方法均被認為可以作為新產品開發期間定量描述性分析的補充。Spencer等[23]為了建立一個新的咖啡風味輪，招募了29 名沒有專門接受咖啡方面培訓的描述性分析小組成員和43 名咖啡行業專家；他們不是對樣品本身進行歸類，而是被要求在沒有品嘗樣本的情況下，根據經驗及對樣品味道屬性的期望，運用自由歸類法通過網頁分為相應的類別和子類別，最終建立了新的咖啡風味輪。研究表明：使用歸類法來處理給定的咖啡風味描述詞，可以簡化并標準化工業咖啡的描述過程。獲得的風味輪可以作為咖啡行業溝通和產品表征的有效工具。Falahee 等[21]招募了20 名未經訓練的評價人員使用歸類法對三種飲用水進行感官評價，并使用多維標度分析進行數據處理，結果表明未經訓練的評價人員能夠有效的發現這些飲用水品質的變化并達成一致。Moussaoui 等[40]對7 種熱飲料進行感官評價，通過觀察、嗅聞和品嘗來進行歸類，并要求用相應的描述詞來形容他們的歸類標準；結果發現歸類法更適用于多維度的感知，如涉及到外觀、香氣、味道、口腔質地和回味等。Hamilton 等[48]以12 種冷萃咖啡為例，探究在歸類的同時增加語言描述是否是必要的，結果表明，將語言描述作為歸類法的必要環節是非常有效的。Ferini 等[55]也在咖啡中進行了研究，結果發現消費者可以感知到感官特征之間的差異。未來營銷公司利用這一研究結果能夠更好地與消費者溝通，當然也需要多通過實驗來論證這一說法在其他樣品中是否適用。

2.4 酒類

歸類法常被用于利口酒、果酒、啤酒和葡萄酒等多種酒類的感官評價。Lahne 等[54]選用6 個國家的12 款苦草本利口酒（酒精含量23%～45%）對歸類法進行了研究，實驗選擇了25 名評價人員；這項研究表明帶有描述的歸類法可以提供產品的特性，有5 個樣品被描述為甜的、濃郁、花香和柑橘味，另外5 個為苦的、辛辣、泥土味和松香，還有兩個樣品被描述為熱香料、茴芹和草本，這些描述詞將有助于生產商更好地改進產品。Kessinger 等[55]招募了65 名小組成員對美國弗吉尼亞州產的18 款蘋果酒進行了自由歸類，并將歸類結果與收集的感官描述詞相結合，最終發現該方法不僅可以判斷小組成員如何對產品進行歸類，還可以判斷影響評價人員做決定的感官屬性。這種方法同時要求評價人員通過產品標簽上提供的信息來對產品進行評價，這也是第一次在蘋果酒中應用這種方法，將有助于開發出更符合消費者期望的產品。

啤酒經常被用作樣品來研究歸類法的數據處理問題[8,14,24]。Abdi 等[24]招募了10 名評價人員對8 款啤酒進行評估，提出了一種用于歸類法數據分析的方法，稱為DISTATIS。DISTATIS 是經典多維標度的延伸，通過分析三向距離表處理歸類數據，而不是多維標度中使用的頻率表；結果表明，DISTATIS 的結果更穩定，且在產品之間的分離度上更具優勢；此外，DISTATIS 還能用來評估評價人員是否能得出一致的信息，可以比較來自不同文化環境或具有不同專業水平的評價人員群體結果的異同。Qannari 等[14]提出SORT-CC（CCstands for common components），他們用SORT-CC 法來處理上述的數據[24]，結果發現SORT-CC 在使用上相對簡單，并且能通過展示評價人員如何權衡產品背后的各個維度來洞察評價人員的個體差異。Chollet 等[8]以啤酒為實驗樣品使用了加性樹、多維標度分析和DISTATIS 等三種數據處理方法來進行數據分析，最終證明歸類法可以幫助市場調研，提供產品與競品的感官分布圖。

歸類法在葡萄酒領域中的應用也是非常廣泛的，Ballester 等[49]、Bécue-Bertaut 等[50]、Brand 等[51]以及Koeniga 等[52]多次將該方法應用于葡萄酒感官特性的研究中。Ballester 等[49]選擇了來自法國不同葡萄園的18 款葡萄酒，包括紅、白和桃紅葡萄酒，由經過訓練的評價人員、新手以及葡萄酒專家三個不同水平的小組進行了三元歸類法（Ternary Sorting Task），三元歸類法要求評價人員只能把樣品分成特定的三組，以此來判斷僅僅憑借嗅覺是否能將三種酒分開；結果發現，三組評價人員都能對白葡萄酒和紅葡萄酒進行了準確的歸類，但沒有對桃紅葡萄酒進行歸類。在某種程度上來看，新手和專家并沒有很大的區別，也表明了自由歸類法在新手中的可應用性。Bécue-Bertaut 等[50]選用了9 位加泰羅尼亞專家和15 位法國專家對八種加泰羅尼亞葡萄進行感官評價，要求評價人員根據自己的標準把樣品分成若干組后，用相應的描述詞來描述每一個或每一組樣品，根據感官分布圖最終發現兩個國家的評價人員歸類的結果有明顯的相似之處，但是文本描述數據突出了來自加泰羅尼亞和法國專家的一些差異；比如加泰羅尼亞小組對木質的定義是咖啡、香料、烘烤、煙熏和甘草味，法國小組則認為是復雜的、香草香、苦和植物；這也說明了歸類法可以應用在跨文化研究中，且對葡萄酒市場拓展有一定作用。Brand 等[51]首次將自由歸類法（Free Sorting）和質量評分相結合進行使用，他們招募了24 名評價人員用于8 款南非長相思葡萄酒的感官評價，他們在自由歸類之后增加對樣品外觀、嗅覺和味覺等的評分，外觀評分為3 分，嗅覺評分為7 分，味覺評分為10 分，從而將質量參數與內在感官特性聯系起來，可以更好地了解樣品的質量。因此歸類法可以作為分析步驟來確定喜好的驅動因素，為產品開發和營銷提供有用的關鍵信息。

2.5 其他食品

歸類法還被廣泛應用在其他食品中。Pétel 等[31]選用了40 名未經培訓的評價人員研究了6 種歐洲商業干酵母及對應面包的感官特性，首先對干酵母進行自由歸類，之后又增加了一個關聯任務，要求評價人員必須將每個面包與之前歸類的酵母組進行匹配，結果發現不同干酵母可以改變面包的風味，可以通過優化干面團的配方和加工，從而得到更好品質的面包。這種關聯任務可以描述出兩個不明顯相關的產品之間的距離，同時可增加評估的樣品數量，這是僅通過自由歸類法無法得到的，這對歸類法的未來研究有進一步的作用。Dehlholm 等[45]通過對9 種不同類型的商業化肝臟肉醬進行研究，比較了自由多重歸類法、部分napping、napping、自選特性排序剖面法和傳統剖面法這五種方法，結果表明自由多重歸類法僅需要1 h 就能較好地描述樣品屬性，因此使用起來較為快捷。Cartier 等[9]采用歸類法對14 種早餐谷物麥片進行研究，發現不同水平的評價人員都可以得到相似的感官分布圖。Lim 等[38]招募了19 名評價人員對包括四種基本的味覺刺激在內的15 種去離子水溶液進行歸類法評價，結果發現使用歸類法可以區分這些感覺刺激，證實了歸類法的可靠性和合理性，而且該方法不需要預先選擇任何屬性；當評價人員對被試樣品不熟悉或詞匯量有限時，這是一個很重要的優勢。Tang 等[46]對10 種葡萄果凍進行研究，比較了多重歸類法、相似標度法（similarity scaling）和自由選擇剖面法（free-choice profiling）三種感官分析方法，一共招募了24 名評價人員（15 名女性，9 名男性），最終發現這三種方法可以得到較為一致的結論，但是多重歸類法相比其他兩種方法一致性略低，但這并不妨礙它是一種有用的探索性工具。Courcoux 等[47]招募了25 名評價人員對14 個英國品牌的牛奶巧克力應用分類學自由歸類法（Taxonomic Free Sorting）進行研究，這種方法可以看成是改進的歸類法，該方法要求評價人員在完成自由歸類后，再經過感官分析師的指導把他們認為最相似的兩個組放在一起，從而形成一個新的組；然后在這個新的設置下（即組數減少一組），評價人員被要求重復相同的步驟，直到只剩下兩組。研究表明該方法比通常的歸類法能更好地洞察產品之間的關系，歸類任務的細化也可有助于更好地將產品區分開來。這種方法可以作為一種有效的工具來了解消費者對市場產品的感知。

2.6 食品包裝

歸類法還應用到食品包裝的研究上，如酒標[57]、酒杯[58]、油瓶[59]等（表3）。Honoré-Chedozeau 等[57]招募了包括葡萄酒專家、熟悉和不熟悉酒類消費者在內的90 名評價人員，對70 個代表博若萊紅酒的酒標進行自由分級歸類和半定向訪談（Free Hierarchical Sorting and a Semi-directed Interview）。結果表明當研究目標是想弄清楚評價人員對產品的認識時，在自由分級歸類之后添加訪談是非常有用的工具，可以改善不同專業水平評價人員之間的交流。Santosa 等[59]在當地超市招募了31 名消費者作為評價人員，基于對油瓶的視覺評價25 種進口和本地的特級初榨橄欖油，這些油被單獨放在未打開的瓶子包裝中，品牌、標簽和其他信息可以在正面和/或背面標簽上看到。該方法探索了消費者對產品的認同水平以及特級初榨橄欖油的產品結構，這種改進的方法可以對產品進行精細的劃分，也可以作為一種了解產品的工具，從而在消費者研究中起到重要的作用。

表3 歸類法在食品包裝上的應用Table 3 Application of sorting in other areas

3 歸類法的優勢和局限性

3.1 優勢

歸類法的優勢如表4 所示。歸類法是對產品之間的相似性進行評估的全局感知方法，可以減少對產品的單獨分析。一般來說，描述性分析所需的小組培訓及確定樣品描述詞列表等需要很長的時間，而使用歸類法時評價人員需要的培訓少，甚至可以由未經培訓的評價人員來完成。此外，歸類法的詞匯是由評價人員在評價樣品的時候生成的，所以不需要事先對屬性進行任何選擇，因此可以用來更好地理解消費者對樣品的感知。不僅如此，歸類法可以用來分析樣本數量相對較大的一組產品，即可以在最快的時間內測試較多樣本量。除此之外，受試者的年齡也不太受限，從兒童到老年人都可以作為受試者來參與該實驗；該方法還可以用于比較不同語言或文化的消費者群體。

3.2 局限

盡管歸類法有很多的優勢，但是也存在一些局限（見表4）：a.歸類法在實驗時需要同時呈現整套產品，因此不適用于熱制品和質量控制研究；b.單獨執行歸類任務而不附帶感官描述時，得到的結果不提供任何有關歸類依據的信息；c.歸類法所需的評價人員數量較多，并且是對樣品整體進行評估，很難得到單個樣品的屬性；d.在數據處理上，新手評價人員使用的詞匯往往難以分析和解釋：由于新手沒有接受過培訓，評價人員的描述存在很大的差異。所以在執行多重對應分析之前，通常需要對屬性進行預處理（例如，刪去無意義或無關的詞語）；一般評價人員會自發地用各種定量術語來限定他們的屬性，比如“非常”、“很多”、“稍微”、“多于”和“少于”；此外，個體間還存在高度變異性和描述的不精確性，這都使得數據解釋會十分復雜。

表4 歸類法的優勢和局限Table 4 Strengths and limitations of sorting

4 總結與展望

歸類法是一個根據產品的相似性進行歸類的簡單過程，該方法對評價人員的要求較低，且不需要經過培訓。當只需要找出產品之間的感官相似性和差異性而不是準確描述產品感官特征時，使用歸類法是一種較為便捷的選擇。單獨使用歸類法也可以被認為是一種調查或初步評估方法，或可作為傳統感官分析之前的附加分析。目前有很多研究也將歸類法與感官描述相結合，可以提高歸類的準確性，這樣即得到能夠帶有描述樣品屬性的結果，還可以增強不同專業水平之間評價人員的交流。目前該方法已經得到了迅速的發展，其優勢也越來越被企業和研究者們發現，尤其是將該方法應用于產品研發和風味營銷等方面，可以極大地節省時間和成本。需要注意的是，使用歸類法分析復雜樣品時有一定局限性，目前還不夠成熟，仍需進一步完善。

未來，人們應該不斷通過實踐來明確和規范歸類法的流程、要求以及適用范圍，完善和拓展更多的數據分析方法，從而能更好地發揮該方法的優勢；其次，隨著技術的不斷進步，網絡問卷與在線數據處理工具也得到了快速發展，將這些工具應用到歸類法的實驗設計以及數據處理中，相信也能提高實驗完成的速度和效率，推動歸類法不斷的進步；此外，目前已證實將歸類法與質量評分等相結合可發揮更大的作用，那么將歸類法與其他感官分析技術聯用可能會在提高結果準確性和精度，這也是該方法發展的重要方向。相信在科研工作者的不斷努力下，歸類法未來一定可以更好的為產品開發和營銷提供更多有用的關鍵信息，滿足食品工業的需求。