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Coffee Consumption and User Experience Dataset with Machine and Contextual Data

Müller, Michael ORCID iD icon 1; Lukezic, Nikola [Beteiligte*r] 1; Kraus, David [Beteiligte*r] ORCID iD icon 1; Lüntzel, Vitus Alexander [Beteiligte*r] 1; Sax, Eric [Beteiligte*r] 1
1 Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Dieser Datensatz, gesammelt im Rahmen des CONFES-Systems (context-aware food and beverage preparation machine), umfasst Daten zu 884 Tassen Café Crème, die von 46 Teilnehmern zwischen dem 15. Juli 2024 und dem 27. September 2024 in zwei verschiedenen Arbeitsumgebungen konsumiert und bewertet wurden. Ziel des zugrundeliegenden Experiments ist es, Zusammenhänge zwischen der menschlichen Geschmackswahrnehmung, den Kaffeerezepten (mit besonderem Fokus auf die Coffee-to-Water-Ratio) und dem Umgebungskontext zu identifizieren. Erfasste Daten beinhalten die Coffee-to-Water-Ratio, die Kaffeemehlmenge, die Wassermenge, eine Gesamtbewertung des Kaffees sowie eine separate Intensitätsbewertung. ... mehr

Abstract (englisch):

This dataset, collected as part of the CONFES system (context-aware food and beverage preparation machine), contains data from 884 cups of Café Crème consumed and evaluated by 46 participants between July 15, 2024, and September 27, 2024, in two different work environments. The underlying experiment aims to explore the relationships between human taste perception, coffee recipes (with a primary focus on the coffee-to-water ratio), and the surrounding context. The data collected includes the coffee-to-water ratio, coffee grounds weight, water volume, an overall rating of the coffee, and a separate intensity rating. ... mehr


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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Publikationstyp Forschungsdaten
Publikationsdatum 14.10.2024
Erstellungsdatum 15.07.2024 - 27.09.2024
Identifikator DOI: 10.35097/h8qfpu2hdzvsxem7
KITopen-ID: 1000174923
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Nicht kommerziell – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Externe Relationen Siehe auch
Schlagwörter Coffee, Context, Coffee Consumption, User Experience, Contextual Data, Context-aware Food and Beverage Preparation
Liesmich

Grundsätzlich kann die Variable "fbIntensity" als Bewertung gesehen werden, da diese beschreibt, ob der Kaffee "zu schwach", "optimal" oder "zu stark" war.
Richtigerweise würde man beschrieben ob der Kaffee zu bitter oder sauer ist, allerdings macht das nur mit ausgebildeten Kaffeetrinkern Sinn, deshalb wurde eine einfachere Bewertungsmethode gewählt.
Zu dieser Bewertung kann die Gesamtbewertung "fbGeneral" hinzugezogen werden, welche aus 4 Sternen besteht (1 Stern = schlecht, 2 Sterne = eher schlecht, 3 Sterne = eher gut, 4 Sterne = gut).
Der "coffeeWaterRatio" errechnet sich indem man die Varibale "qtyCoffeePowder" (in Gramm) durch die Variable "qtyWater" (in Milliliter) teilt. Je größer dieser Wert ist, desto mehr Kaffeemehl wurde eingesetzt im Vergleich zur Wassermenge.
Die unterschiedlichen Wassermengen der zubereiteten Tassen Kaffee resultieren durch unterschiedliche Gefäßgrößen an den zwei verschiedenen Experiment Standorten ("Experiment Location" - "A" und "B").
Zur Auswertung können Uhrzeiten in verschiedene Tagesabschnitte gruppiert werden (morgens, mittags, abends) um die Auswertung zu vereinfachen.

Erläuterungen zu weiteren Variablen:
Bewertung:
"fbFlavor" = Bewertung des Geschmacks bzw. Aromas des Getränks
"fbAppearance" = Bewertung des Aussehens des Getränks

Getränkeabfrage:
"addedSugar" = Wurde Zucker hinzugefügt? (ja/nein)
"addedHotWater" = Wurde heißes Wasser hinzugefügt? (ja/nein)
"addedCowMilk" / "addedPlantBasedMilk" = Wurde Milch/pflanzenbasierte Milch hinzugefügt? (ja/nein)

Umgebungskontext / Wetterdaten:
"temperature" = Außentemperatur
"humidity" = Umgebungsluftfeuchte
"precipitation" = Niederschlagsmenge
"pressure" = Umgebungsdruck

Persönlicher Kontext:
"fatigue" = Wachzustand (tired - normal - hyper focused)
"mood" = Stimmung (sad - normal - happy)
"feltTemperature" = gefühlte Temperatur (cold - normal - hot)
"stress" = Stresslevel (relaxed - normal - stressed)
"priorIntake" = Abfrage ob 30min vor dem Kaffee etwas konsumiert wurde
"drunkCoffeeinKitchen" = Abfrage ob Kaffee in Kaffeeküche getrunken wurde

Persönliche Attribute:
Sind Daten über den/die jeweilige Experimentteilnehmer*in:
"age", "gender", "height", "weight", "isSmoker", "workoutperWeek", "hasAllergy", "diet", "sodaPerWeek"
Art der Forschungsdaten Dataset
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