風味探索｜林士祥｜入口前的先行指南
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影片說明
風味探索 一杯咖啡、一口紅酒、一匙湯品—— 我們習慣用「好喝」或「不好喝」去描述， 但風味，其實可以被拆解、辨識、甚至量化。 這堂課，帶你從直覺走向專業。 你將了解 ・建立風味感知：從香氣、味道到口感的系統性辨識 ・掌握品評方法：基礎官能品評流程與描述詞彙 ・提升表達能力：將「感覺」轉化為精準的語言 探索基礎科學系列講座 第35期【入口前的先行指南】 第❸講—————— 📆日期：5/16(六)14:00-16:00 🧑🏻講師：林士祥｜臺北醫學大學保健營養學系教授 📌講題：風味探索 🎤主持：杜文苓｜國立政治大學公共行政學系特聘教授 暨 創新國際學院院長 講座時間軸 00:00:23 主持人與講者背景簡介 00:04:17 生活中新口味洋芋片與研究感官科學，絕非只是「吃看看」那麼簡單。 00:06:34 賣場試吃活動的真實目的 00:09:56 什麼是官能品評？是一門將大眾主觀感受轉化為客觀科學與統計數據的學問。 00:10:20 敲西瓜、聽聲音來判斷果肉是否飽滿，這其實就是最典型的官能品評行為。 00:11:13 嗅覺大於味覺：感冒時的食之無味。 00:12:03 官能品評不只用來評斷食物好不好吃，也能用於食品安全把關。 00:14:31 什麼是喜好性試驗？（例如觀察火鍋店裡不同品牌的冰淇淋哪一桶被挖得最多）。 00:17:04 可口可樂的配方與客群測試：以原味、Zero、加纖（代糖）三款可樂為例。 00:35:06 一般問卷的限制與保守心態。 00:37:19 理想的測試人數要求 00:38:56 消除品牌迷思的盲測控制 00:41:58 專業品評的「吐出」原則 00:45:53 避免味覺疲勞的實驗設計 00:47:08 測試過程的環境干擾控制 00:54:32 基礎兩杯法與定量的難度 00:58:16 科學盲測的核心：三角測試 00:59:39 消除擺放順序與心理暗示 01:03:19 亂數編碼代替序號 01:09:12 將人體訓練成精密儀器 01:13:17 風味輪的建立與味道記憶 01:16:14 葡萄酒風味的三個層次 01:18:36 雷達圖在產品改進上的導向 01:19:35 品評室環境的隔絕與光線控制 01:22:01 電子鼻與電子舌會取代人工嗎？ 01:23:19 數據數位化與大數據分析 01:27:07 Q1：品評師能當職業嗎？文化是否會影響品評？ 01:30:51 Q2：能否用儀器數據反推人類會感受到的風味？ 01:34:21 Q3：食品設計有「極樂點（Bliss Point）」嗎？大公司為什麼會做出難吃的東西？ 01:39:56 Q4：品評中能分出天然香草與人工香料嗎？ 01:42:08 Q5：最欣賞或印象深刻的怪風味是什麼？如何開發出像「荷包蛋洋芋片」這種微弱卻又精準的風味？ ※本摘要由AI產生
本頁的資料來源與計算方式
影片的數字
- 公開統計
- 觀看、喜歡與留言總數是取得當時的 YouTube 公開統計，不是即時數值；各項統計的觀測時間可能不同。「資料最後記錄」是影片資料的記錄時間，不代表觀看、喜歡或留言都在那時重新觀測。
- 觀看歷史
- 圖上每個點是實際儲存的觀測，連線只為方便閱讀，不代表中間時間的測量值；沒有歷史觀測時不建立時間序列。
- 喜歡占互動
- 喜歡 ÷（喜歡＋不喜歡＋顯示留言），任一來源缺值時不估算。
- 字幕
- 只記錄來源是否提供字幕，尚未擷取逐字稿，因此字幕不列入標籤比對。
- 觀測分析
- 直播逐時／逐日最高同時在線取自所讀直播紀錄；讀取上限、略過與解析失敗的筆數列在「資料涵蓋範圍與解析限制」。
共同標籤
標籤來源：新文易數（tag.observe.tw）。共同標籤以文字比對影片標題與說明，不是 AI 判讀；命中不代表事件歸屬或立場，與頻道分類分開。標題或說明出現標籤，不代表影片主題；可能來自固定宣傳或版權文字。字幕尚未取得，不列入比對。
- 比對範圍
- 僅列出目前詞彙版本與影片標題、說明仍相符的比對結果；待比對或來源文字已變動的影片不列入，數量見「收錄與比對範圍」。
- 期間
- 「往前 N 日」包含今天與前 N 天，共 N+1 個台北日曆日（往前 7 日為 8 個日曆日）；指定起訖日期時以實際起訖日為準。日數、日期與小時條件同時套用。
- 命中片段
- 每支影片最多顯示 3 段，標示來自標題、說明或字幕；沒有片段時顯示「沒有命中片段」，來源文字缺漏時顯示「來源文字未提供」，不另行補寫。完整比對依據在影片頁的「共同標籤與比對依據」。
- 顯示排除
- 符合標籤顯示規則的詞（上游排除詞、雜訊、純數字或日期、長度不符，以及核定的來源或平台名稱、雙字通用詞、國家城市政黨詞、少數 YouTube 平台或宣傳用語）整詞不列入排行，但仍保留在原始詞彙池與比對證據中；原始詞彙池列出排除原因。雙字通用詞只依核定清單判定，包含它們的人名、事件或具體議題不會因此被排除。管理員也可以在排行上直接排除個別標籤，同樣只影響排行顯示，每次排除與恢復都留有紀錄。
- 說明欄樣板
- 同一頻道說明欄反覆出現的宣傳段落不列入比對。「24小時」這類詞只在這種重複宣傳段落中略過，出現在一般新聞內容時照常計入；這不同於整詞的顯示排除。
- 示例
- 列表與片段只是符合條件的影片例子，不能用來推算整體比例或全站失真程度；有效比對的影片比例只代表比對完成度。
- 觀看
- 累計觀看是取得當時的公開觀測值，不是期間增量；無觀看值的影片不當作 0。
本頁資料範圍
觀看數與互動數為取得當時的公開觀測值。
時間序列只有一筆有效觀測時，只列出該值與觀測時間，不畫走勢圖；累積兩筆以上才畫圖。
資料來源
本站以納入名單的 YouTube 頻道與影片為範圍（名單見頻道觀測），數據來自 YouTube 公開資料與定時觀測：直播約每分鐘輪詢一次，頻道統計、新影片與影片統計則分批輪流更新，所以同一頁的數字不一定在同一時間取得。不涵蓋全 YouTube；缺漏、尚未收錄或資料服務中斷都不等於零，尚未取得的數值顯示「—」。
頁面使用台北時間（UTC+8）。「更新於」是來源已記錄的觀測時間；來源沒有記錄時顯示「未記錄」，不以開啟網頁的時間代替。
共同標籤詞彙的標籤來源：新文易數（tag.observe.tw），保留來源、版本與比對依據；本站的頻道分類沿用有影儀表板的來源組織方式，與內容標籤是不同維度。影片數、觀看數與直播同時在線人數分開計算，不代表 YouTube 全站流量，也不表示因果關係。