Notícia

Estudo matemático sugere que aromas comuns nem sempre produzem os melhores perfumes

Fonte

Imperial College de Londres

Data

sábado, 6 julho 2019 11:10

Áreas

Análise Estatística. Cosmética.

Um estudo com 10.000 perfumes e suas avaliações online revela quais aromas são mais susceptíveis a uma boa avaliação, de acordo com uma análise matemática dos dados.

Os perfumes são descritos em termos de “notas”, que podem corresponder a ingredientes de odor único, como baunilha, almíscar ou jasmim, além de odores mais genéricos, como “notas florais”. O resultado do perfume é então descrito em termos de uma combinação dessas notas. Combinações de várias notas que são comumente usadas em perfumes são chamadas ‘acordos’.

A doutoranda Vaiva Vasiliauskaite e o Dr. Tim Evans, do Departamento de Física do Imperial College de Londres, no Reino Unido, utilizaram análises de redes complexas para determinar as notas e acordos mais populares. Eles estudaram 1.000 notas em mais de 10.000 perfumes e seu sucesso em lojas online. Seu estudo foi publicado recentemente na revista científica Plos One.

Combinações de odores bem sucedidas

Os pesquisadores descobriram que algumas notas e acordos são “super-representados” no conjunto de dados, o que significa que eles aparecem com mais frequência do que por acaso, mas que estes não são necessariamente os que estão presentes em perfumes com o maior número de boas avaliações.

Enquanto alguns acordos comuns, como lavanda e gerânio, estão frequentemente presentes em perfumes “de sucesso”, algumas notas e acordos menos comuns têm uma ligação ainda mais forte com a popularidade do perfume, por exemplo jasmim e hortelã, almíscar e vetiver e baunilha.

Os pesquisadores dizem que este poderia ser um novo caminho para os perfumistas descobrirem combinações de fragrâncias que provavelmente serão bem-sucedidas, mas ainda não estão disseminadas.

“Nosso trabalho fornece insights sobre fatores que desempenham um papel no sucesso dos perfumes. Ele também estabelece uma estrutura para uma análise estatística de fragrâncias com base em propriedades simples e comentários de clientes. Poderia ser uma ferramenta benéfica para a seleção sistemática de ingredientes e agir como um “nariz” artificial – um mestre de artesanato tradicional da perfumaria”, conclui a doutoranda Vaiva Vasiliauskaite.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Imperial College de Londres (em inglês).

Fonte: Hayley Dunning, Imperial College de Londres. Imagem: Pixabay.

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