陳 黎， 周海海

（南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院，江蘇 南京 210016）

產(chǎn)品風(fēng)格是近年來產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域研究較多的問題之一。形態(tài)風(fēng)格的研究最初產(chǎn)生于美術(shù)、建筑等領(lǐng)域[1]，后來逐漸向產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域拓展[2-4]。已有的關(guān)于形態(tài)風(fēng)格的研究重點(diǎn)探討了三方面的問題：第一，風(fēng)格的描述；第二，產(chǎn)品造型風(fēng)格的認(rèn)知與識(shí)別；第三，風(fēng)格的設(shè)計(jì)。

20世紀(jì)70年代，George Stiny等沿用語言學(xué)中衍生文法的概念首先提出了形狀文法(Shape Grammar)[1]，通過形狀的文法關(guān)系與規(guī)則來描述設(shè)計(jì)的空間組織和風(fēng)格構(gòu)成。Chen[2]等提出了由反義形容詞對(duì)與加權(quán)系數(shù)構(gòu)成的測(cè)量方法，建立了風(fēng)格描述框架，用于分析現(xiàn)有風(fēng)格，描述目標(biāo)市場(chǎng)的產(chǎn)品風(fēng)格。Chen[3]根據(jù)風(fēng)格描述建立定性信息到幾何模型之間的映射規(guī)則，初步實(shí)現(xiàn)了根據(jù)風(fēng)格描述設(shè)計(jì)產(chǎn)品造型。Chan[4]提出風(fēng)格是由產(chǎn)品可識(shí)別的公共特征集構(gòu)成的理論，建立了產(chǎn)品風(fēng)格相似性測(cè)量法及風(fēng)格程度比較方法。McCormack等[5]采用形狀文法將Buick品牌的關(guān)鍵元素編碼為一種可重用的語言，重新生成了與其風(fēng)格一致的汽車造型。

通過前述的研究可知，產(chǎn)品的外觀造型是由多種視覺特征構(gòu)成的整體，產(chǎn)品風(fēng)格的認(rèn)知及其與產(chǎn)品特征的相關(guān)性是可以被測(cè)量的。但在已有的對(duì)產(chǎn)品風(fēng)格與視覺要素的研究中，對(duì)特定風(fēng)格產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程和決策策略的研究則比較少。通常情況下當(dāng)設(shè)計(jì)師針對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)的特定產(chǎn)品風(fēng)格開始編碼時(shí)，會(huì)以自己的經(jīng)驗(yàn)對(duì)其中諸多元素的重要性做出判斷，并制定決策順序。如果能采取合理的方法對(duì)特定風(fēng)格的形成原理做出理性的分析，明確具體特征對(duì)特定風(fēng)格形成的貢獻(xiàn)度，將可以給設(shè)計(jì)師的思考與決策提供有效的參考。

1 理論背景

將信息熵理論引入視覺設(shè)計(jì)領(lǐng)域，是通過視覺特征元素狀態(tài)變化的不確定性概率來分析形成某種式樣或風(fēng)格的原理。

1.1 信息與秩序

在統(tǒng)計(jì)熱力學(xué)中常用“熵”來表示系統(tǒng)的無序或混亂程度。當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)的無序程度增加時(shí)，它的熱熵就增大[6]。Shanon和Weaver在信息理論中提出熵這個(gè)概念可用于實(shí)際測(cè)量所有事件的不確定性（無序程度）[7]。美國(guó)控制論創(chuàng)立者維納認(rèn)為“信息是我們適應(yīng)外部世界，并且使這種適應(yīng)為外部世界所感到的過程中，同外部世界進(jìn)行交換的內(nèi)容的名稱?！盵8]從觀察事物屬性的角度來看，信息反映事物存在的狀態(tài)，事物的特性就在于它有一定的結(jié)構(gòu)，有一定的組織模式，即有序性。因此信息論中用信息熵來度量信息量，信息熵表示了系統(tǒng)的有序程度，表示系統(tǒng)獲得信息后，無序狀態(tài)的減少或消除。一個(gè)系統(tǒng)的有序程度越高，熵就越小，所含的信息量就越大[9]。

1.2 將信息論方法引入風(fēng)格研究

用信息理論來分析視覺藝術(shù)的創(chuàng)作，最早應(yīng)開始于阿恩海姆以熵分析藝術(shù)創(chuàng)作的研究[10]。阿恩海姆基于完形心理學(xué)對(duì)知覺的研究，認(rèn)為藝術(shù)作品就是一個(gè)知覺場(chǎng)。創(chuàng)作者通過安排各種形狀、色彩、運(yùn)動(dòng)等元素，使之產(chǎn)生知覺的交互作用，從而使各種內(nèi)在的動(dòng)力最終達(dá)到平衡。France和Henaut[7]提出熵和藝術(shù)之間的關(guān)系，認(rèn)為藝術(shù)作品中的熵越高，則作品的復(fù)雜度越高，也就是可能出現(xiàn)的不同秩序的構(gòu)成模式也越多，因此蘊(yùn)含更多的信息量。Petrov[11]以信息熵方法比較了3位蘇俄藝術(shù)家Kuznetsov, Korovin, Mashkov的繪畫作品，以感知因素（作品大小、長(zhǎng)寬比、色彩數(shù)、是否出現(xiàn)代表色、色調(diào)）及社會(huì)因素（類型、平面數(shù)、人數(shù)）作為視覺特征變量，測(cè)量了每位藝術(shù)家作品的信息熵，并以變量間的信息系數(shù)作為統(tǒng)計(jì)上的聯(lián)系表示彼此的影響性，以此方法分別分析了這3位畫家各自的創(chuàng)作模式以及風(fēng)格的穩(wěn)定性。Tsai[12]等將 Petrov的方法引入到對(duì)于網(wǎng)頁的研究中，探討了數(shù)字博物館首頁的風(fēng)格分類以及各類的特征元素對(duì)風(fēng)格形成的貢獻(xiàn)度。

1.3 信息量的測(cè)量

人類世界中的信息可以理解為1與0的不同組合。以二進(jìn)制方法計(jì)算，N表示位數(shù)，M表示總共的構(gòu)成模式數(shù)，則 N = l og2M 。信息的單位為bit，如何得到bit值，即信息量的測(cè)量。以HX表示一個(gè)事件的總信息量，P代表該事件發(fā)生的概率，那么，信息熵值HX與 l og2( 1/P)，即- l og2P成比例，因此，對(duì)于已確定的事件P=1，由公式得知信息熵值HX=0。

如果某系統(tǒng)的某一變量X具有n種獨(dú)立的可能狀態(tài)（或結(jié)果）：X1，X2，X3, X4，… Xn，每一狀態(tài)出現(xiàn)的概率分別為P(X1)，P(X2)，…，P(Xn)。在每個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)概率不相等但總和等于1的情況下，以HX表示系統(tǒng)中的總信息量，即在變量X下的所有可能性的總和。HX值越大，表示系統(tǒng)熵值越大，系統(tǒng)可能的不同秩序構(gòu)成模式越多，即不確定性越高。以 PXi表示系統(tǒng)在X變量上的第i狀態(tài)發(fā)生的概率，n表示所有可能的狀態(tài)，則系統(tǒng)的總信息熵值為[11]

較少出現(xiàn)的或新奇的事物有較多的信息。如概率為1/2的事件，其信息熵值為1，概率較少的1/4的事件，其信息熵值為2，事件發(fā)生的概率P越小，則該事件發(fā)生的信息量就越大。

信息量的熵分析法也適用于多個(gè)變量，用以探討多個(gè)變量之間的關(guān)系。對(duì)于兩個(gè)變量的情況，以表示系統(tǒng)事件在X變量上的第i狀態(tài)以及在Y變量上的第j狀態(tài)的發(fā)生概率。兩個(gè)變量的信息熵值計(jì)算式如下[11]

兩變量的信息系數(shù)(Coefficient of information)反映了兩個(gè)變量之間的關(guān)系，以αXY表示X變量對(duì)Y變量的影響，即X對(duì)Y的信息系數(shù)，其值介于0（不相關(guān)）和1（Y變量完全由X變量決定）之間[11]

反之，Y變量對(duì)X變量的影響，則為

由這兩個(gè)信息系數(shù)可以看出兩個(gè)變量之間的關(guān)系及影響程度，若αXY大于αYX，則表示 X對(duì)Y的影響較大，即X變量必須對(duì)Y的不確定性所負(fù)的責(zé)任較多；也就是說，X帶給Y較多的信息量，Y帶給X的信息量較少。這就決定了這兩個(gè)變量間的因果聯(lián)系。但當(dāng)此兩系數(shù)（幾乎）相等時(shí)，是無法明確其因果關(guān)系的。

2 研究步驟與方法

產(chǎn)品的種類很多，對(duì)應(yīng)的風(fēng)格分類也有很多不同的角度。本研究以金融機(jī)具為對(duì)象，將信息熵的測(cè)量方法引入產(chǎn)品風(fēng)格的研究。金融機(jī)具屬于辦公設(shè)備類產(chǎn)品，與消費(fèi)類產(chǎn)品有較大的區(qū)別。消費(fèi)類產(chǎn)品的風(fēng)格常常從性別、感情色彩等角度加以區(qū)分歸類，例如“男性風(fēng)格”、“保守型風(fēng)格”等。而金融機(jī)具受使用者個(gè)人偏好影響較小，由于各生產(chǎn)國(guó)在其產(chǎn)品中常會(huì)體現(xiàn)出明顯的地域特征，在實(shí)踐中對(duì)這類產(chǎn)品的風(fēng)格常會(huì)從“某國(guó)家產(chǎn)品風(fēng)格”的角度來描述，例如“日本風(fēng)格”、“德國(guó)風(fēng)格”等。而且在金融機(jī)具行業(yè)，很多企業(yè)的新產(chǎn)品研發(fā)也常針對(duì)特定國(guó)家的市場(chǎng)，于是也會(huì)以趨向某國(guó)家產(chǎn)品風(fēng)格意象為目標(biāo)。那么這些國(guó)家風(fēng)格鮮明的產(chǎn)品究竟是如何通過產(chǎn)品特征的組織形成風(fēng)格的呢？這是本研究希望解答的問題。

研究步驟如下：

階段1：選取目標(biāo)風(fēng)格的代表性金融機(jī)具產(chǎn)品樣本

1）以設(shè)計(jì)實(shí)踐中較常作為參考的風(fēng)格作為研究目標(biāo)，以專業(yè)設(shè)計(jì)者進(jìn)行樣本收集與篩選。

2）對(duì)金融機(jī)具專業(yè)設(shè)計(jì)師及工程師進(jìn)行訪談，了解金融機(jī)具設(shè)計(jì)中影響風(fēng)格形成的主要因素。

階段2：制定風(fēng)格特征變量分析表

1）焦點(diǎn)小組討論：選擇6位五年以上金融機(jī)具產(chǎn)品使用者及3位金融機(jī)具設(shè)計(jì)管理者作為焦點(diǎn)小組成員，討論收集對(duì)金融機(jī)具產(chǎn)品造型風(fēng)格產(chǎn)生關(guān)鍵影響的特征變量，及各變量在產(chǎn)品中的不同表現(xiàn)形式。

2）根據(jù)焦點(diǎn)小組討論結(jié)果，再根據(jù)已有金融機(jī)具設(shè)計(jì)研發(fā)資料，歸納確定風(fēng)格特征變量分析表。

階段3：以信息熵測(cè)量分析各造型風(fēng)格變量間的相互影響關(guān)系

1）對(duì)每個(gè)風(fēng)格類別，根據(jù)式（1）～式（4）計(jì)算每項(xiàng)風(fēng)格構(gòu)成元素變量的信息熵值，以及兩兩變量之間的信息系數(shù)。

2）制作信息系數(shù)矩陣表，繪制信息系數(shù)圖。依據(jù)各風(fēng)格產(chǎn)品的兩兩變量之間的信息系數(shù)計(jì)算結(jié)果，將其整理于信息系數(shù)矩陣表中，再將信息系數(shù)矩陣表繪制成較為直觀的信息系數(shù)圖。兩兩變量之間的有向直線表示相互的影響關(guān)系，以直線表示相互間影響的較大者，虛線表示較小者。箭頭指出者即為應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮的設(shè)計(jì)決策因素。為使圖形較為清楚地顯示變量間較為重要的影響關(guān)系，變量間信息系數(shù)低于0.1者予以忽略。

3）通過造型特征變量的相互影響關(guān)系分析總結(jié)產(chǎn)品造型風(fēng)格設(shè)計(jì)過程和決策要點(diǎn)。信息系數(shù)表示兩變量間的相關(guān)度，介于0-1之間，0表示兩變量間沒有相互影響關(guān)系，1表示某變量完全決定另一變量，信息系數(shù)越大表示影響程度越大。信息系數(shù)圖中某一變量的指出箭頭越多，表示此變量在產(chǎn)品風(fēng)格形成過程中對(duì)其它因素影響越大，是重要決策因素，應(yīng)當(dāng)在設(shè)計(jì)過程中予以優(yōu)先決策。

3 研究結(jié)果分析

3.1 樣本選擇

金融機(jī)具產(chǎn)品具體種類包括點(diǎn)鈔機(jī)、硬幣清分機(jī)、驗(yàn)鈔機(jī)、捆扎機(jī)等，不同種類產(chǎn)品結(jié)構(gòu)方式上有較大差別，但本研究主要分析產(chǎn)品造型特征元素而不是具體的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，所以所有具體的金融機(jī)具種類都視為同一大類。由于研究針對(duì)的是典型的“國(guó)家風(fēng)格”，因此樣本就選自有代表性的特定國(guó)家的著名品牌產(chǎn)品。樣本選取階段工作，由研究者與3位從事金融機(jī)具產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)5年以上的工業(yè)設(shè)計(jì)師及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工程師共4人共同完成。研究小組以實(shí)際研發(fā)工作中常常參考的“日本風(fēng)格”、“英國(guó)風(fēng)格”為目標(biāo)，收集到“日本風(fēng)格”的代表性樣本 20個(gè)，“英國(guó)風(fēng)格”16個(gè)，如表1所示。

表1 用于風(fēng)格分析的樣本圖片

3.2 金融機(jī)具產(chǎn)品造型風(fēng)格的特征變量

焦點(diǎn)小組對(duì)影響金融機(jī)具外觀造型美感的因素加以展開討論，認(rèn)為此類產(chǎn)品的風(fēng)格形成主要與形態(tài)方面的幾何特征、表面映射以及材料的使用有關(guān)。由于金融機(jī)具在制造中所用塑料材質(zhì)在表面機(jī)理上基本都屬于較為精細(xì)，所以在表面映射類變量中沒有包括表面機(jī)理這一項(xiàng)。另外，由于此類產(chǎn)品的獨(dú)特性，在某些產(chǎn)品中有部分外觀組件使用了透明材質(zhì)，有的產(chǎn)品采用了大面積的透明材質(zhì)，而這對(duì)產(chǎn)品外觀印象影響較大，故而在材料變量類中將“透明材料使用量”作為一個(gè)特征變量。如表2所示。

3.3 信息熵及信息系數(shù)計(jì)算結(jié)果

3.3.1 兩種風(fēng)格的特征變量發(fā)生概率

日本風(fēng)格的單變量發(fā)生概率如表3所示，英國(guó)風(fēng)格的單變量發(fā)生概率如表4所示。

表2 金融機(jī)具造型風(fēng)格特征變量

表3 日本風(fēng)格的單變量發(fā)生概率

表4 英國(guó)風(fēng)格的單變量發(fā)生概率

3.3.2 計(jì)算各特征變量的信息量和兩兩變量的信息系數(shù)

將表3、表4中的單變量發(fā)生概率和兩變量的發(fā)生概率，代入式（1）～式（4），計(jì)算各變量的信息量和兩兩變量的信息系數(shù)。以日本風(fēng)格產(chǎn)品中變量A與B的信息系數(shù)計(jì)算為例，A、B特征變量中的兩變量發(fā)生概率如表5所示。

表5 日本風(fēng)格A、B變量在兩二級(jí)變量上的發(fā)生概率

依次計(jì)算，將兩種風(fēng)格的所有信息系數(shù)列成 信息系數(shù)矩陣，如表6和表7所示。

表6 日本風(fēng)格信息系數(shù)矩陣

表7 英國(guó)風(fēng)格信息系數(shù)矩陣

根據(jù)矩陣表繪制信息系數(shù)圖，日本風(fēng)格信息系 數(shù)圖如圖1所示，英國(guó)風(fēng)格信息系數(shù)圖如圖2所示。

圖1 日本風(fēng)格信息系數(shù)圖

圖2 英國(guó)風(fēng)格信息系數(shù)圖

3.3.4 目標(biāo)風(fēng)格的風(fēng)格形成原理和設(shè)計(jì)決策順序分析

從日本風(fēng)格信息系數(shù)圖中可以看出，在兩兩變量的信息系數(shù)對(duì)比中，整體色調(diào)對(duì)其余幾個(gè)變量的影響都要超過對(duì)方對(duì)它的影響，按影響力的大小依次為：色彩對(duì)比度、凸凹度、復(fù)雜度、透明材料使用量及曲度；曲度對(duì)復(fù)雜度、凸凹度、色彩對(duì)比度的影響超過對(duì)方對(duì)它的影響；凹凸度與復(fù)雜度之間、整體色調(diào)與色彩對(duì)比度之間有重要的相互影響；透明材料使用量與其余變量之間關(guān)聯(lián)度很小。根據(jù)6個(gè)變量這樣的信息系數(shù)分布，我們可以推斷在目標(biāo)為“日本風(fēng)格”的產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)中整體色調(diào)對(duì)其它元素的影響最大，應(yīng)予以最先考慮與決策，其次的決策順序依影響力的大小依次為曲度、色彩對(duì)比度、復(fù)雜度、凹凸度、透明材料使用量。

而對(duì)于英國(guó)風(fēng)格，圖中顯示出，整體色調(diào)這一變量對(duì)其余變量的影響都要超過對(duì)方對(duì)它的影響，在設(shè)計(jì)決策上也是需要作為首要考慮的因素；其次凹凸度對(duì)復(fù)雜度、色彩對(duì)比度、曲度、透明材料使用量的影響超過對(duì)方對(duì)它的影響；曲度對(duì)復(fù)雜度、整體色調(diào)、色彩對(duì)比度的單向影響較大；透明材料使用量?jī)H與色彩對(duì)比度、凹凸度有較明顯的相互影響。整體色調(diào)與色彩對(duì)比度之間、整體色調(diào)與凹凸度之間及復(fù)雜度與凹凸度之間有重要的相互影響。根據(jù)這樣的信息系數(shù)分布，我們可以推斷在目標(biāo)為“英國(guó)風(fēng)格”的產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)中整體色調(diào)對(duì)其它元素的影響最大，應(yīng)予以最先考慮與決策，其次的決策順序依影響力的大小依次為凹凸度、曲度、色彩對(duì)比度、復(fù)雜度、透明材料使用量。

4 結(jié)論與討論

本文以熵分析法研究產(chǎn)品風(fēng)格，嘗試解析風(fēng)格的形成過程這個(gè)黑箱。通過提取決定產(chǎn)品風(fēng)格的特征變量，并計(jì)算各特征變量?jī)蓛伸刂档南嚓P(guān)度，即信息系數(shù)，表示兩者之間的互相影響關(guān)系。通過各風(fēng)格的信息系數(shù)圖分析在創(chuàng)作各風(fēng)格時(shí)，特征變量的決策順序。在某一風(fēng)格中，特征變量變化可能性較多者，是必須優(yōu)先考慮的，而特征變量狀態(tài)表現(xiàn)比較一致的，是較靠后的決策因素。

這種方法補(bǔ)充和發(fā)展了現(xiàn)有的關(guān)于產(chǎn)品造型風(fēng)格的研究，研究的結(jié)果可以明確特定產(chǎn)品造型風(fēng)格的決策順序，可以為設(shè)計(jì)工作提供有效的參考。

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