포도로 만드는 이런 와인은 전통적으로 서양인이 거주하는 지역에서 만들곤 했는데, 서양인은 동양인에 비해 신맛을 덜 느끼기 때문에다.
서양인에게는 적당한 신맛이, 동양인에게는 너무 신 것이다.
2020년 영국의 노팅엄 대학(University of Nottingham )의 주도로 156명의 서양인(Caucasian)과 67명의 동양인(Asian)을 모집하여 행한 연구(Qian Yang, 2020)에 따르면, 동양인이 대부분의 맛에 대해 서양인에 비해 민감했다.
즉, 인간이 느낄 수 있다고 알려진 짠맛, 쓴맛, 단맛, 신맛, 감칠맛을 더 강하게 느낄 뿐 아니라, 맛을 느낄 수 있는지 여부에서도 차이가 났다.
예를 들면, 서양인은 쓴맛 물질(6-n-propylthiouracil)을 느낄 수 있는 사람의 비율도 낮고, 느끼는 사람도 평균적으로 그 맛을 동양인에 비해 덜 쓰다고 판단했다.
![PROP](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjOT-iolSUW7QTFe2ieBcBRFhGTc5HHe7txnYeMUyqH0eXaHYBrLic3EKWJuziiIl3GrF5py7n7yR4uwMUp4oBoPcenq82LDZkdN9F3R-CQg8Nax2H2s5GSXFneNLEFKRtcQUpdIKOI8SWotkiLAMkY458lFLwJnuj4pxcLDcqNLg2hAxE2G-CLQ_DmaA/w200-h200/ethnicity_prop.png)
유전자를 갖는지 여부에 따라 쓴맛으로 느끼지 못하는 물질
결국, 동양인은 서양인이 맛있다고 느끼는 음식보다, 덜 짜고, 덜 쓰고, 덜 달고, 덜 시고, 감칠맛도 더 적은 음식을 가장 이상적으로 생각할 수 있다는 것이다.
![인종에 따른 단맛 차이](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg818IGdywstnM_YBtyxMUJoO4fuHXPzKsfDlQnJ3NhXfHsm3rnkjx9tqOd8m555qYJlD0pdg8mNPSnUjD6GXmuUB-sO8oSv5zpaluj90yoiQ2SY6CUSJorW-AbTO1kvNTAn8pU02cT3Fzbz26tOLOj7cH3Tb2Oqk5md3P2fyp91ojhhuZ_Gu-L-aTKrg/w400-h186/ethnicity_sweetness.png)
서양인의 입이 더 달다
맛 중에서는 특히 신맛에서 가장 큰 차이를 보였는데, 서양인에게 가장 맛있는 와인이 동양인에게는 지나치게 신 와인으로 받아들여지는 이유일 것이다.
![인종에 따른 신맛 차이](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgshpf9z34zB-nLU_0y0QDpUvifMzq3jmbR5ZkWi_p42he--mO0TIdAw3Q9hLKvM6IP3OcKkHoEPGze_XBtkUynirhglOlYgfy4OCfNqa7Um1kxLe2BoCbh5gsCQI3_8hQuWNI-Bun3c23UG0O2ftUoBUoTEeMxQTEbeDaS8uoGLWeTV_cuHSezD95SCw/w400-h228/ethnicity_sourness.png)
서양인의 입이 더 시다
따라서 소믈리에나, 주류 전문점의 사장이라면, 단지 세계적으로 유명하다는 이유로 와인을 추천해서는 안되며, 손님들의 반응을 살펴 일반적인 한국인이 가장 좋아하는 산도의 와인을 추천해야 할 것이다.
이런 논리는 요리나, 과자, 빵, 커피, 칵테일 등 다른 음식에도 적용될 것이다.
즉, 서양인이 작성한 요리나 칵테일의 레시피는 동양인에게는 너무 맛이 강하기 때문에, 조금 약한 맛으로 만들어야 동양인 손님의 입맛에 맞을 수 있다.
또, 해당 연구에 따르면 인종에 상관 없이 여성은 남성보다 맛에 더 민감했다.
따라서, 서양인 남성이 작성한 레시피는 지정한 정도보다 맛을 약하게 만들고, 동양인 여성이 작성한 레시피 보다는 맛을 짙게 만들어야, 평균적인 한국인의 입맛에 가장 잘 맞는 맛이 될 수도 있다.
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참고자료
1. Exploring the relationships between taste phenotypes, genotypes, ethnicity, gender and taste perception using Chi-square and regression tree analysis, Qian Yang et al., 2020.