隨著我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)得到大規(guī)模的發(fā)展，聯(lián)合收割機受到廣范追捧，在技術上得到了長足進步，但在機械造型、審美、色彩、安全性、易用性、舒適性的需求上常被忽略掉。本文以感性意象理論為基礎對聯(lián)合收割機展開深入研究，獲取最能夠代表用戶情感需求的詞匯。

感性意象

聯(lián)合收割機駕駛室設計過程中\(zhòng)"設計師通常根據(jù)自己的判斷在標準的功能模式和有限的空間約束下來展開設計工作，缺少與用戶最真誠、直接溝通，時常導致設計不符合用戶情感需求并嚴重影響用戶體驗。因此除了產(chǎn)品的功能外，用戶對聯(lián)合收割機的認知，即意象，對其是否進行購買也有著重要的影響。這里所說的意象就是用戶的隱性知識，它是一種心理過程，包括記憶意象和想象意象兩種，是由感性上升到理性過程中重要的心理現(xiàn)象。

語意差異法（SD法）

1942年由美國心理學家奧斯古德（Charles E.Osgood）創(chuàng)建了語意差異法。這種實驗測試方法主要是用于被測者心理意象的獲取，包括目標研究對象、參與實驗的評價者、評價使用的互為反義形容詞的語意詞匯對這三個要素。將數(shù)據(jù)結果輸入相關的數(shù)據(jù)處理軟件中，選用適合的數(shù)學方法完成數(shù)據(jù)分析，獲取感性詞匯與各個設計要素之間的關系。

因子分析法

因子分析它起源于心理學，較為常見的一種數(shù)據(jù)簡化方法。]在心理學研究領域時常會碰到一些不能直接開展測量的因素，例如：智商、道德、情感、操守等問題。因為這類觀念非常含糊不清，所以希望通過借助可以測量的變量來確定相關因素。

執(zhí)行工具（SPSS 統(tǒng)計軟件）

日常生活、學習、工作中，進行市場調(diào)查、業(yè)務分析、預測等我們都會應用到統(tǒng)計的概念。本文對聯(lián)合收割機駕駛室的研究中應用了“統(tǒng)計產(chǎn)品和服務解決方案”軟件，來協(xié)助完成調(diào)研數(shù)據(jù)整理、分析問卷調(diào)查結果。

聯(lián)合收割機的意象語匯收集

對目標產(chǎn)品有關的樣本進行全面搜集，其中這些產(chǎn)品樣本要包括它的全部設計特征。從人的心理層面出發(fā)，通過與聯(lián)合收割機生產(chǎn)公司的工作人員訪談以及查閱聯(lián)合收割機產(chǎn)品相關的介紹、網(wǎng)址、手冊、并對用戶消費者采訪，深入了解到聯(lián)合收割機駕駛室的相關信息。請20名受訪者挑選出15個最具代表性的收割機駕駛室樣本，從這些樣本中收集、提取符合聯(lián)合收割機駕駛室的意象形容詞匯。然后對每位受訪者根據(jù)樣本填寫出的意象詞匯進行總結、歸納、和統(tǒng)計，根據(jù)統(tǒng)計結果刪除掉意義不明、重復的數(shù)據(jù)，對其中部分感性詞匯加以修正，最終得到了 80 組感性意象詞語。

1.篩選聯(lián)合收割機的意象語匯

本階段問卷調(diào)查的對象為5名資深工業(yè)設計師（2名專業(yè)農(nóng)業(yè)機械方面的設計師、3名陜西科技大學工業(yè)設計的研究生），10名對聯(lián)合收割機沒有相關操作經(jīng)驗的人、以及15名對聯(lián)合收割機有一定了解人員。受訪對象需要從調(diào)查問卷里面提供的80對感性意象詞匯中挑選出40個詞匯，完成調(diào)研后進行有效數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，得到可以代表聯(lián)合收割機駕駛室的感性詞匯，并對其進行排序 得出最終結果。

2.最具代表聯(lián)合收割機的意象詞匯研究

以語義差異法為原理，規(guī)定每對意象詞組間存在 3—11個奇數(shù)評價級，語意差異量表的優(yōu)勢在于能夠高效、直觀、清晰地描繪形象。當進行 2 個及以上對象測量時，可以將所有對象的評價輪廓進行比較，可以求得評價者對樣本語意的效果差異。本文選用了7級評價級，將每對意象詞匯采用7級尺度進行評價，繪制完成評價問卷，要求被調(diào)查者根據(jù)給出的樣本結合語義差異分量表完成打分，強度從左向右依次定義為7、6、5、4、3、2、1分。

3.進行因子分析

將收集好的調(diào)查問卷數(shù)據(jù)輸入到SPSS統(tǒng)計軟件中，對給出的10個樣本意象矩陣進行數(shù)據(jù)分析。再通過SPSS軟件對每個樣本矩陣展開因子降維分析。因子分析用于研究相關矩陣內(nèi)部之間相互依賴關系的一種技術，經(jīng)過多年發(fā)展，它逐漸演變成把重疊的信息、或是具有關系錯綜復雜的變量縮減成幾個少數(shù)無相關性的綜合因子的一種技術。它最主要目地是能夠保留原有資料結構的多數(shù)信息、但又能夠用最少的構面資料、維數(shù)去表示原資料的整體結構，本文采用主要是主成分分析法，重點分析每個樣本包含的各因素它們之間的相似性，篩選掉10個樣本中差異較大的因素，將其經(jīng)行大量簡化，抽取獲得最少的因素。

經(jīng)過SPSS軟件分析中的碎石圖數(shù)據(jù)分析顯示，根據(jù)特征值大于 1 的成分歸于同一類因子的原則，由最初的18個成分歸總后得到6 組共同因子，每一組共同因子都是由基本屬性相同的感性詞構成；因子分析還有一個特征是選取的第一個共同因子可以說服大部分的變量，隨之解釋能力逐漸遞減，正因為它們具有這種特征，就可以用少數(shù)因子來代表整組大部分變量信息。如圖所示共同因子說服能力為 21.810%，剩下幾個依次分別為 34.842%，46.551%，58.181%，69.433%，79.432%。

總結

本文對用戶的感性意象進行了深入調(diào)研和解讀，并運用SPSS軟件中因子分析法組織系統(tǒng)。通過調(diào)研最終提取出比較具有用戶代表性的感性意象詞匯，深入挖掘用戶隱性知識和情感需求。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果可以發(fā)現(xiàn)，被測試者對聯(lián)合收割機駕駛室的意象認知，能夠用六個感性語匯進行概括它們分別為：現(xiàn)代的—過時的，簡潔的—復雜的，穩(wěn)重的—活潑的，硬朗的—圓潤的，易用的—難用的，舒適的—不適合。

（作者單位：陜西科技大學）