ユーザーとの共同設計。CATA実験でのパフォーマンス分析とジボダンとのCATATISのさらなる開発

ジボダンの官能プロジェクトマネージャーであるLaure Bonnetは、CATAタスクを使って魚味の6つの製品の調査を行っていましたが、いくつかのデータに疑問を感じていました。

この研究では、ボネはCATA（Check-All-That-Apply）テストを使用していました。これは、消費者の製品への認識を理解するために通常行われる、いわゆるラピッドタスクの1つです。

CATAテストを実施する中で、Bonnetは、従来のCATAのデータ分析手法と、訓練されたパネルによって収集されたデータの性質との間に不適合な点があることに気づきました。審査員が異なるセッションで何度も製品を評価するため、再現性と審査員の一致の正確さ（パネルの均質性/一貫性）に疑問が生じたのです。

そこで、ジボダン（Laure Bonnet）、Oniris（El Mostafa Qannari氏、Thibault Ferney氏、Thibaut Riedel氏）、XLSTAT（Fabien Llobell博士）が共同で、CATATIS機能をさらに発展させることになったのです。

Bonnetとそのチームはまず、合計12人の被験者に3回のセッションを実施し、各魚フレーバー製品の27の味覚・嗅覚属性を評価させました。研究が完了すると、XLSTATチームは、この機能を改善するために、XLSTATソフトウェアのCATATIS機能で、コラボレーション中に使用されたすべての革新的な手法をコード化しました。

このプロセスとCATATIS機能の新しい機能性についての詳細は、Laure Bonnetと共同開発した完全なケーススタディをお読みください。