[論文レビュー] Flavor Pairing in Medieval European Cuisine: A Study in Cooking with Dirty Data

Kush R. Varshney, Lav R. Varshney+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 30, 2013

Wine Industry and Tourism参考文献 20被引用数 37

ひとこと要約

本研究では、完成度に差がある2つの化学的にアノテートされた材料データベースを用いて、中世ヨーロッパ料理におけるフレーバーパーティング仮説を検証した。データの質が結論に大きく影響することが明らかになった。1つのデータベースでは中世のレシピにおいてフレーバーパーティングが支持されるが、より包括的なデータベースではその逆に、フレーバーパーティングが否定される結果となった。これは、『汚れたデータ』が計算的料理研究における分析結果を逆転させる可能性があることを示している。

ABSTRACT

An important part of cooking with computers is using statistical methods to create new, flavorful ingredient combinations. The flavor pairing hypothesis states that culinary ingredients with common chemical flavor components combine well to produce pleasant dishes. It has been recently shown that this design principle is a basis for modern Western cuisine and is reversed for Asian cuisine. Such data-driven analysis compares the chemistry of ingredients to ingredient sets found in recipes. However, analytics-based generation of novel flavor profiles can only be as good as the underlying chemical and recipe data. Incomplete, inaccurate, and irrelevant data may degrade flavor pairing inferences. Chemical data on flavor compounds is incomplete due to the nature of the experiments that must be conducted to obtain it. Recipe data may have issues due to text parsing errors, imprecision in textual descriptions of ingredients, and the fact that the same ingredient may be known by different names in different recipes. Moreover, the process of matching ingredients in chemical data and recipe data may be fraught with mistakes. Much of the `dirtiness' of the data cannot be cleansed even with manual curation. In this work, we collect a new data set of recipes from Medieval Europe before the Columbian Exchange and investigate the flavor pairing hypothesis historically. To investigate the role of data incompleteness and error as part of this hypothesis testing, we use two separate chemical compound data sets with different levels of cleanliness. Notably, the different data sets give conflicting conclusions about the flavor pairing hypothesis in Medieval Europe. As a contribution towards social science, we obtain inferences about the evolution of culinary arts when many new ingredients are suddenly made available.

研究の動機と目的

• 中世ヨーロッパ料理におけるフレーバーパーティング仮説——共通するフレーバー化合物を持つ材料は相性が良い——を検証すること。
• データの質と不完全さが計算的料理分析における推論に与える影響を調査すること。
• 同一の化学データベースを用いて、中世料理と現代の地域料理におけるフレーバーパーティングの傾向を比較すること。
• コロンビア・エクスチェンジが材料の多様性およびフレーバーパーティングのパターンに与えた影響を評価すること。
• データの質が計算的創造性における料理分野の分析的結論を決定づける根本的要因であることを示すこと。

提案手法

• コロンビア以前の資料から中世ヨーロッパ料理のデータセットを収集・キュレーションした。
• 2つの異なるデータベース（VCF（バーベキューや柑橘系フレーバー）およびフェナロリ）を用いて、レシピの材料を化学的フレーバー化合物にマッピングした。
• Jaccard類似度または同等の指標を用いて、共有するフレーバー化合物に基づいて材料間の類似度を計算した。
• ランダムなレシピのアンサンブルを生成し、実際のレシピと比較するためのベースラインのペアリング頻度を推定した。
• 2つの化学データベースの結果を対比させ、データ品質への感受性を評価した。
• 同じデータパイプラインを用いて、中世料理のフレーバーパーティングの強度を現代の地域料理と比較評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不完全な化学データを用いて分析した場合、中世ヨーロッパ料理におけるフレーバーパーティング仮説は成立するか？
• RQ2 フレーバー化合物データベースの選択が、歴史的レシピにおけるフレーバーパーティングの推論にどのように影響するか？
• RQ3 コロンビア・エクスチェンジは、中世と現代の料理におけるフレーバーパーティングパターンの変化をどの程度説明できるか？
• RQ4 同じ分析フレームワークを用いても、データの完成度の違いによって相反する結果が生じる理由は何か？
• RQ5 データの質そのものだけで、計算的ガストロノミーにおける料理的設計原理に関する結論を逆転させることができるか？

主な発見

• よりスパarserなVCFデータベースを用いた場合、中世ヨーロッパ料理においてフレーバーパーティング仮説が強く支持された。
• より包括的なフェナロリデータベースを用いた場合、仮説とは逆の結果が得られ、レシピに共通するフレーバー化合物を持つ材料の過剰な代表は認められなかった。
• 2つのデータベース間で、寄与度の高い上位15種の材料に顕著な差が認められ、VCFでは魚介類が強調されたのに対し、フェナロリではより広範な材料の範囲が含まれていた。
• 結果の矛盾の大部分は、フェナロリデータベースにおける魚介類のマッチング不良に起因しており、多くの魚介類がそのフレーバー化合物と正しくリンクされていなかった。
• 利用可能な材料が少ないにもかかわらず、中世の料理人は現代の西欧料理と同等のレベルのフレーバーパーティングを達成しており、意図的な料理的設計がなされていた可能性がある。
• 本研究は、データの質とキュレーションが技術的問題にとどまらず、計算的料理研究における科学的結論を根本から逆転させる可能性を示している。