于 小 利

(1. 閩江學(xué)院 服裝與藝術(shù)工程學(xué)院，福州 350108；2. 福建省高校紡織服裝工程研究中心，福州 350108)

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研究與技術(shù)

基于感性意象的服裝網(wǎng)店設(shè)計(jì)研究

于 小 利

(1. 閩江學(xué)院 服裝與藝術(shù)工程學(xué)院，福州 350108；2. 福建省高校紡織服裝工程研究中心，福州 350108)

為研究消費(fèi)者與設(shè)計(jì)師對(duì)服裝網(wǎng)店形象的認(rèn)知差異，設(shè)計(jì)出更符合消費(fèi)者情感需求的網(wǎng)店形象，采用基于數(shù)量化理論I的感性意象研究方法。通過(guò)語(yǔ)義差異法和因子分析獲取代表性感性意象詞匯，運(yùn)用形態(tài)分析法和帕累托法則提取服裝網(wǎng)店設(shè)計(jì)要素體系，最后應(yīng)用數(shù)量化理論I建立服裝網(wǎng)店設(shè)計(jì)要素和消費(fèi)者感性評(píng)價(jià)值間的關(guān)聯(lián)模型，確定設(shè)計(jì)要素與感性意象之間的關(guān)系。并以服裝網(wǎng)店頁(yè)頭設(shè)計(jì)為例進(jìn)行方法說(shuō)明和驗(yàn)證，結(jié)果表明，該方法合理可行，有助于服裝網(wǎng)店的精準(zhǔn)化設(shè)計(jì)。

感性意象；數(shù)量化理論I；服裝網(wǎng)店；語(yǔ)義差異法；形態(tài)分析法

隨著電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展，在便利的電商平臺(tái)上，消費(fèi)者可以同時(shí)面對(duì)成千上萬(wàn)的可選商品。對(duì)于服裝企業(yè)而言，如何吸引消費(fèi)者的注意力，如何提高點(diǎn)擊率則至關(guān)重要，而這個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就是網(wǎng)店的形象設(shè)計(jì)。一直以來(lái)，服裝網(wǎng)店的形象設(shè)計(jì)多是設(shè)計(jì)師憑個(gè)人經(jīng)驗(yàn)而為，缺乏客觀性和普適性，無(wú)法真正滿足消費(fèi)者的情感需求。因此本文參考產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的基于數(shù)量化理論I的感性意象研究方法，研究消費(fèi)者與設(shè)計(jì)師對(duì)服裝網(wǎng)店形象的認(rèn)知差異，以期指導(dǎo)設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)出更符合消費(fèi)者情感需求的網(wǎng)店形象。

1　感性意象與服裝網(wǎng)店設(shè)計(jì)

感性意象是人對(duì)物所形成的心理上的期待感受，是一種高度凝聚的深層次情感活動(dòng)[1]。這種感受是綜合了視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)等多個(gè)方面所產(chǎn)生的心理反應(yīng)[2]，將這些感性信息具象化、量化，應(yīng)用于設(shè)計(jì)領(lǐng)域，對(duì)設(shè)計(jì)師科學(xué)、高效、準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品有重要的參考價(jià)值。目前，設(shè)計(jì)領(lǐng)域基于感性意象的研究主要集中在設(shè)計(jì)效果評(píng)價(jià)研究[3-4]、優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[5]和感性意象與設(shè)計(jì)要素的對(duì)應(yīng)關(guān)系研究[6-7]等，主要應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，比如數(shù)控機(jī)床[8]、家具[9]等。

服裝網(wǎng)店的感性意象是消費(fèi)者在經(jīng)歷了從搜索商品到進(jìn)入店鋪、瀏覽商品，最后離開(kāi)店鋪的多個(gè)環(huán)節(jié)之后，所體驗(yàn)到的整體感受，這種感受的形成是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，它不僅與當(dāng)時(shí)的購(gòu)物經(jīng)歷有關(guān)，也會(huì)受消費(fèi)者個(gè)人經(jīng)驗(yàn)或以往印象的影響。在諸多因素的影響下，消費(fèi)者會(huì)將這種模糊的感覺(jué)逐步清晰化，并借助一些詞匯加以評(píng)價(jià)，比如時(shí)尚、高檔、俗氣等。利用這些詞匯即可挖掘和量化消費(fèi)者的感性意象，為設(shè)計(jì)師傳達(dá)情感和消費(fèi)者解讀情感的一致和匹配提供參考依據(jù)。

2　研究方法與工作流程

本文的主要研究流程如圖1所示。

圖1　研究流程示意Fig.1　Research process diagram

2.1搜集代表性服裝網(wǎng)店樣本

根據(jù)研究目的，樣本的收集主要遵循4個(gè)原則：①盡量涵蓋多種品類的網(wǎng)店，比如男裝、女裝、童裝等；②盡量涵蓋多種風(fēng)格的網(wǎng)店，比如民族的、歐美的、日韓的等；③選擇有一定銷量和影響力的品牌網(wǎng)店；④選擇功能較為完善，設(shè)計(jì)元素較為完整的網(wǎng)店。

據(jù)艾瑞咨詢2014年最新數(shù)據(jù)顯示，從服裝網(wǎng)購(gòu)的市場(chǎng)份額來(lái)看，天貓占B2C市場(chǎng)中的57.7%，以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)領(lǐng)跑。所以研究樣本主要是通過(guò)天貓平臺(tái)，并依據(jù)天貓對(duì)服裝品類的劃分方法進(jìn)行搜集的。

首先，根據(jù)上述四個(gè)原則廣泛收集各種類型的服裝網(wǎng)店樣本；其次，對(duì)樣本的特征和典型性進(jìn)行對(duì)比分析，剔除相似程度較高的，得到一個(gè)初步篩選出來(lái)的代表性樣本庫(kù)；第三，邀請(qǐng)相關(guān)專家和設(shè)計(jì)師，采用主觀評(píng)價(jià)法根據(jù)相似程度對(duì)樣本進(jìn)行分組，結(jié)果即可建立一個(gè)相似性矩陣，再進(jìn)行聚類分析，最后可提取得到一個(gè)相對(duì)較小的代表性樣本庫(kù)。

2.2搜集并獲取代表性感性意象詞匯對(duì)

服裝網(wǎng)店感性意象詞匯的收集可以通過(guò)查閱國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)資料、雜志期刊、網(wǎng)絡(luò)搜索和訪談訪問(wèn)等途徑進(jìn)行，將這些詞匯進(jìn)行反義詞配對(duì)，比如“時(shí)尚的-傳統(tǒng)的”“簡(jiǎn)潔的-復(fù)雜的”等。根據(jù)帕累托法則，其中會(huì)存在很多無(wú)用信息，比如意義重復(fù)或相關(guān)性不大的詞匯對(duì)，因此需要設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷再次邀請(qǐng)相關(guān)專家、設(shè)計(jì)師和消費(fèi)者進(jìn)行調(diào)查，并通過(guò)頻數(shù)分析，剔除掉那些不合適的詞匯對(duì)，即可得到一個(gè)初步篩選出來(lái)的代表性感性意象詞匯對(duì)庫(kù)，也稱為感性意象語(yǔ)意空間。

這個(gè)語(yǔ)意空間仍然過(guò)于復(fù)雜，必須進(jìn)一步簡(jiǎn)化。主要可分為四步：首先，依托上述研究的樣本庫(kù)和語(yǔ)意空間，參考語(yǔ)義差異法和里克特量表設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，進(jìn)行服裝網(wǎng)店形象設(shè)計(jì)調(diào)查；然后，將調(diào)查結(jié)果整理得到感性意象評(píng)價(jià)表；第三，利用因子分析降低語(yǔ)意空間的維數(shù)，簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)，把關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜的意象詞匯對(duì)歸納為少數(shù)幾個(gè)綜合性的語(yǔ)意因子；第四，根據(jù)各詞匯對(duì)的因子載荷量，提取最能反映消費(fèi)者感性意象認(rèn)知的代表性詞匯對(duì)，得到一個(gè)簡(jiǎn)化的感性意象語(yǔ)意空間，以便于度量“意象”這一模糊的心理概念。

2.3建立服裝網(wǎng)店設(shè)計(jì)要素體系

在設(shè)計(jì)創(chuàng)造學(xué)中，設(shè)計(jì)可以理解為由一系列設(shè)計(jì)元素相互組合而成的，各設(shè)計(jì)元素都會(huì)對(duì)用戶的感性認(rèn)知產(chǎn)生一定的影響。設(shè)計(jì)要素研究就是要運(yùn)用形態(tài)分析法將設(shè)計(jì)項(xiàng)目分解為設(shè)計(jì)元素，然后再找出對(duì)用戶感性認(rèn)知影響較大的設(shè)計(jì)元素，即可獲取設(shè)計(jì)要素體系。

消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)服裝的過(guò)程主要包含4個(gè)步驟：①在電商平臺(tái)瀏覽搜尋或直接輸入商品名稱進(jìn)行搜索；②根據(jù)搜索頁(yè)主圖選擇商品，并點(diǎn)擊進(jìn)入商品詳情頁(yè)查看；③轉(zhuǎn)入首頁(yè)仔細(xì)了解該品牌或查看其他商品；④判斷是否為心意商品，決定購(gòu)買(mǎi)或者離開(kāi)店鋪。由此可見(jiàn)，服裝網(wǎng)店的形象設(shè)計(jì)主要涉及三個(gè)部分：主圖、詳情頁(yè)和首頁(yè)。這三個(gè)部分信息的傳遞和表達(dá)主要是通過(guò)色彩、文字、圖形和版式等設(shè)計(jì)項(xiàng)目來(lái)實(shí)現(xiàn)[10]。

根據(jù)表現(xiàn)形式、特征等可變因素的不同，這些設(shè)計(jì)項(xiàng)目又可以繼續(xù)分解為設(shè)計(jì)元素，直至最后，即可得到一個(gè)較為完整的設(shè)計(jì)元素體系。但該體系中并不是所有的設(shè)計(jì)元素都會(huì)對(duì)消費(fèi)者的感性意象產(chǎn)生重要影響，因此可以根據(jù)德?tīng)柗品?，征求專家意?jiàn)除去對(duì)消費(fèi)者感受影響較小的元素，從而確定服裝網(wǎng)店的設(shè)計(jì)要素。以設(shè)計(jì)項(xiàng)目為項(xiàng)目，以設(shè)計(jì)要素為類目，即可建立一個(gè)服裝網(wǎng)店設(shè)計(jì)要素體系表。

2.4構(gòu)建感性意象詞匯對(duì)與設(shè)計(jì)要素間的關(guān)聯(lián)模型

參考上述研究獲取的代表性服裝網(wǎng)店樣本、感性意象詞匯對(duì)和設(shè)計(jì)要素體系表，重新選擇實(shí)驗(yàn)樣本，利用里克特量表法設(shè)計(jì)感性意象調(diào)查問(wèn)卷，選擇一定數(shù)量結(jié)構(gòu)合理的調(diào)查對(duì)象進(jìn)行調(diào)查，讓他們對(duì)每個(gè)樣本在每個(gè)感性詞匯對(duì)下的感受進(jìn)行打分，整理求取平均值即可得到一個(gè)感性評(píng)價(jià)矩陣。

以感性評(píng)價(jià)矩陣中各感性意象詞匯對(duì)的數(shù)據(jù)為因變量，設(shè)計(jì)要素類目為自變量，根據(jù)數(shù)量化理論I，分析可得關(guān)聯(lián)方程：

(1)

式中：Yi為第i個(gè)樣本的感性評(píng)價(jià)值；Cmn表示是否包含第i個(gè)樣本中第m個(gè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目的第n個(gè)設(shè)計(jì)類目，沒(méi)有包含為0，包含為1；aimn為第i個(gè)樣本中第m個(gè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目的第n個(gè)設(shè)計(jì)類目的權(quán)重系數(shù)，即類目得分；bi為第i個(gè)樣本的常數(shù)項(xiàng)值；j為設(shè)計(jì)要素總數(shù)；j1、jp分別為第1個(gè)、第p個(gè)設(shè)計(jì)要素中設(shè)計(jì)類目的個(gè)數(shù)。

利用SPSS軟件進(jìn)行多元回歸分析，可以得到每個(gè)設(shè)計(jì)要素與感性意象詞匯對(duì)的偏相關(guān)系數(shù)，系數(shù)值越大說(shuō)明對(duì)各感性意象貢獻(xiàn)越大，反之貢獻(xiàn)越小。

為了驗(yàn)證方法的可靠性和穩(wěn)定性，重新選擇一些樣本，重復(fù)上述實(shí)驗(yàn)步驟，將所得數(shù)據(jù)與上一輪所得數(shù)據(jù)進(jìn)行T檢驗(yàn)分析，分析結(jié)果可驗(yàn)證該方法的合理性。

3　方法驗(yàn)證

服裝網(wǎng)店頁(yè)頭部分是消費(fèi)者進(jìn)入網(wǎng)店后首先看到的區(qū)域，表明了整個(gè)店鋪的形象定位，所以頁(yè)頭部分是給顧客留下第一印象的關(guān)鍵所在?，F(xiàn)就以服裝網(wǎng)店頁(yè)頭的設(shè)計(jì)為例，介紹感性意象在頁(yè)頭設(shè)計(jì)中的運(yùn)用方法。

3.1服裝網(wǎng)店頁(yè)頭設(shè)計(jì)樣本的收集和篩選

首先依據(jù)億邦動(dòng)力網(wǎng)服裝品類的銷售排行統(tǒng)計(jì)，收集天貓上女裝、男裝、童裝、內(nèi)衣和戶外運(yùn)動(dòng)裝五大類各種風(fēng)格的服裝網(wǎng)店146個(gè)，將網(wǎng)店頁(yè)頭截屏提取出來(lái)，對(duì)比分析后，剔除相似程度較高的，得到初步樣本65個(gè)。

然后邀請(qǐng)了2位專家和3位資深網(wǎng)店設(shè)計(jì)師進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，讓他們依據(jù)相似程度，將65個(gè)樣本進(jìn)行分組，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，最終提取出代表性服裝網(wǎng)店頁(yè)頭樣本20個(gè)。

3.2服裝網(wǎng)店頁(yè)頭設(shè)計(jì)感性意象詞匯對(duì)的收集與篩選

經(jīng)廣泛收集整理共得到118對(duì)可用于評(píng)價(jià)服裝網(wǎng)店頁(yè)頭設(shè)計(jì)的感性意象詞匯對(duì)，然后邀請(qǐng)2位專家、3位網(wǎng)店設(shè)計(jì)師和20位具有網(wǎng)購(gòu)經(jīng)驗(yàn)的消費(fèi)者，從中挑選出他們認(rèn)為具有代表性的詞匯對(duì)，剔除不合適的或者重復(fù)性的詞匯對(duì)，數(shù)量不限，再將結(jié)果進(jìn)行頻數(shù)分析，篩選出感性意象詞匯對(duì)21對(duì)。

依托上述研究的20個(gè)樣本圖片和21對(duì)感性意象詞匯對(duì)，參考語(yǔ)義差異法和里克特量表設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，對(duì)58位受測(cè)者(2位相關(guān)專家、5位設(shè)計(jì)師、31位大學(xué)生、20位普通消費(fèi)者)進(jìn)行調(diào)查，得到各樣本感性意象評(píng)價(jià)表，如表1所示。

表1　樣本感性意象評(píng)價(jià)Tab.1　Kansei image evaluation of samples

以上數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件進(jìn)行因子分析，結(jié)果如圖2、表2所示。

圖2　碎石圖Fig.2　Gravel diagram

由圖2可知，前4個(gè)因子特征值大于1，從第五個(gè)因子開(kāi)始曲線變緩，因此提取4個(gè)因子較為合適。

表2　因子分析結(jié)果Tab.2　Results of factors analysis

從表2可以看出，第一主因子在“活潑的-沉穩(wěn)的”“柔美的-硬朗的”和“熱情的-冷酷的”3個(gè)指標(biāo)上具有較大載荷，可將其命名為情感因子；第二主因子在“和諧的-雜亂的”“醒目的-模糊的”和“豐富的-單調(diào)的”3個(gè)指標(biāo)上具有較大載荷，可將其命名為形式因子；第三主因子在“高檔的-低檔的”1個(gè)指標(biāo)上具有較大載荷，可將其命名為價(jià)值因子；第四主因子在“時(shí)尚的-傳統(tǒng)的”和“現(xiàn)代的-古典的”2個(gè)指標(biāo)上具有較大載荷，可將其命名為風(fēng)格因子。對(duì)第一、第二和第四個(gè)主因子再次進(jìn)行歸納，分別提練出1個(gè)評(píng)價(jià)詞匯對(duì)作為代表，最終可得到4個(gè)代表性感性意象詞匯對(duì)，如表3所示。

3.3分解服裝網(wǎng)店頁(yè)頭設(shè)計(jì)要素

運(yùn)用形態(tài)分析法，首先將服裝網(wǎng)店頁(yè)頭分解為5

表3　代表性感性意象詞匯對(duì)Tab.3　Typical image word pairs

個(gè)獨(dú)立的設(shè)計(jì)項(xiàng)目：色彩、文字、圖片、版式和內(nèi)容。再根據(jù)表現(xiàn)形式與特征的不同繼續(xù)分解為若干設(shè)計(jì)元素，如色彩可分為主色調(diào)和色彩搭配，文字可分為字號(hào)和字體，同理，可得到所有設(shè)計(jì)元素。然后依據(jù)德?tīng)柗品?，參考專家意?jiàn)，除去對(duì)消費(fèi)者感受影響較小的元素，從而得到服裝網(wǎng)店頁(yè)頭設(shè)計(jì)要素分類表，如表4所示。

表4　設(shè)計(jì)要素分類Tab.4　Classification of the design elements

3.4構(gòu)建感性意象詞匯對(duì)與設(shè)計(jì)要素間的關(guān)聯(lián)模型

重新選擇25個(gè)有代表性的服裝網(wǎng)店頁(yè)頭作為實(shí)驗(yàn)樣本，依托4個(gè)代表性詞匯對(duì)設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷，根據(jù)里克特量表法，數(shù)字1～5分別表示詞匯對(duì)的兩端。邀請(qǐng)70名在校大學(xué)生、2名專家、5名資深網(wǎng)店設(shè)計(jì)師進(jìn)行調(diào)研，將結(jié)果整理后即可得到一個(gè)感性評(píng)價(jià)矩陣，如表5所示。

表5　感性評(píng)價(jià)矩陣Tab.5　Perceptional evaluation matrix

注：“0”表示該樣本設(shè)計(jì)中不包含此設(shè)計(jì)類目，“1”表示包含此設(shè)計(jì)類目。

以矩陣中各感性詞匯對(duì)的評(píng)價(jià)值為因變量，設(shè)計(jì)要素類目為自變量，利用SPSS軟件進(jìn)行多元回歸分析，結(jié)果(以“活躍的-穩(wěn)重的”為例)如表6所示。

表6　“活躍的-穩(wěn)重的”分析結(jié)果Tab.6　The analysis result of “l(fā)ively-steady”

表6中偏相關(guān)系數(shù)按照大小排序依次為：色彩搭配X2>主色調(diào)X1>版式X5>圖片X4>文字X3，可見(jiàn)色彩搭配設(shè)計(jì)的權(quán)重最大，文字設(shè)計(jì)的權(quán)重最小。類目得分欄正值說(shuō)明影響力傾向于活潑的，負(fù)值說(shuō)明影響力傾向于沉穩(wěn)的，每個(gè)對(duì)應(yīng)值絕對(duì)值越大說(shuō)明影響力越大。其中色彩搭配X2項(xiàng)目中對(duì)比色搭配C23的0.284為最高，說(shuō)明采用對(duì)比色搭配法進(jìn)行設(shè)計(jì)最容易形成“活躍的”意象，近似色搭配C21的-0.176為最低，說(shuō)明采用近似色搭配法進(jìn)行設(shè)計(jì)最容易形成“穩(wěn)重的”意象。同理分析，即可得到其他3組詞匯對(duì)與設(shè)計(jì)要素的偏相關(guān)系數(shù)，如表7所示。

表7　設(shè)計(jì)要素與感性意象詞匯對(duì)的偏相關(guān)系數(shù)Tab.7　Partial correlation coefficients between design elements and Kansei image words

表7中偏相關(guān)系數(shù)的值越大對(duì)此感性詞匯對(duì)的貢獻(xiàn)度越大，反之，值越小貢獻(xiàn)度越小。比如色彩搭配X2比文字X3對(duì)“活躍的-穩(wěn)重的”這一感性意象的貢獻(xiàn)度大?！盎钴S的-穩(wěn)重的”感性評(píng)價(jià)值與各設(shè)計(jì)要素類目之間的函數(shù)關(guān)系如下式所示：

Y活躍的-穩(wěn)重的=0.277C11-0.249C12-0.095C13-

0.176C21+0.102C22+0.284C23+0.013C31-

0.072C32+0.221C33-0.113C41-0.167C42+

0.175C43+0.225C44-0.022C51+0.104C52-

0.189C53-0.175C54+0.194C55+2.261

(2)

式中：常數(shù)項(xiàng)2.261在用SPSS軟件進(jìn)行分析時(shí)可自動(dòng)得出。

為了驗(yàn)證方法的可靠度，重新選擇25個(gè)樣本，重復(fù)上述實(shí)驗(yàn)步驟，可再次得到“活潑的-沉穩(wěn)的”感性評(píng)價(jià)值與各設(shè)計(jì)要素類目之間的函數(shù)關(guān)系：

Y活躍的-穩(wěn)重的=0.258C11-0.213C12-0.007C13-

0.172C21+0.093C22+0.304C23-0.011C31-

0.105C32+0.256C33-0.109C41-0.128C42+

0.165C43+0.249C44-0.015C51+0.097C52-

0.166C53-0.184C54+0.263C55+2.767

(3)

對(duì)式(2)和式(3)中兩種結(jié)果進(jìn)行T檢驗(yàn)分析，顯著性P值為0.403>0.05，表明兩組樣本的方差差異不顯著，P(雙側(cè))值為0.761>0.05，表明兩組樣本的均值差異不顯著，所以該實(shí)驗(yàn)方法是合理的，其他感性詞匯對(duì)也可以按照這個(gè)方法進(jìn)行分析。

4　結(jié)　語(yǔ)

本文基于感性工學(xué)理論對(duì)服裝網(wǎng)店的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行研究，打破主觀設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)，利用數(shù)量化的研究思路，構(gòu)建了感性意象與設(shè)計(jì)要素的對(duì)應(yīng)關(guān)系。并以服裝網(wǎng)店的頁(yè)頭設(shè)計(jì)為例，分析得出了4個(gè)代表性感性意象詞匯對(duì)，得到了較為直觀的感性意象詞匯對(duì)與設(shè)計(jì)要素的偏相關(guān)系數(shù)，從而可以得知每個(gè)設(shè)計(jì)要素的貢獻(xiàn)度大小，驗(yàn)證了此研究方法對(duì)挖掘和量化消費(fèi)者的感性意象是合理可行的，并且有助于設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)出更符合消費(fèi)者需求的網(wǎng)店形象，有利于企業(yè)準(zhǔn)確迎合市場(chǎng)，提高競(jìng)爭(zhēng)力。

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Research on online clothing store design based on Kansei image

YU Xiaoli

(1.Faculty of Clothing and Design, Minjiang University, Fuzhou 350108, China; 2. Fujian Engineering Research Center for Textile and Clothing (Minjiang University), Fuzhou 350108, China)

To survey the cognitive difference of customers and designers on the image of online clothing store, and design the online store that better meets consumer demands, the Kansei image method based on quantification theory type I was adopted. The semantic differential and factorial analysis were used to extract representative Kansei image words. The morphological analysis and pareto chart were used to extract the design elements of online clothing store. Finally, the relationship model between design elements of online clothing store and consumers’ perceptional evaluation was established with quantification theory type I. the relationship between design elements and Kansei image was confirmed. Besides, the method was described and verified by taking header design for online clothing store for example. The results show that the method is feasible and helpful to the accurate design of online clothing store.

Kansei image; quantification theory type I; online clothing store; semantic differential; morphological analysis

10.3969/j.issn.1001-7003.2016.07.009

2015-11-02;

2016-06-03

福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015J05105)；福建省科技廳重點(diǎn)項(xiàng)目(2011I0004)；閩江學(xué)院教學(xué)改革項(xiàng)目(MJUA2013007)

TS941.1；F713.83

A

1001-7003(2016)07-0043-06引用頁(yè)碼: 071109