李森，李明明，郭伏，劉俊良

(東北大學(xué) 工商管理學(xué)院，沈陽(yáng) 110169)

1 引言

隨著生活水平提高，產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)是否滿足用戶情感需求成為產(chǎn)品設(shè)計(jì)決策的關(guān)鍵因素。如何設(shè)計(jì)出滿足用戶情感需求的產(chǎn)品是產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域理論研究及其設(shè)計(jì)實(shí)踐面臨的重要問題。通常，產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)取決于設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)理念，由于設(shè)計(jì)師與用戶理念不同，產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中存在信息不對(duì)稱，設(shè)計(jì)師所設(shè)計(jì)的產(chǎn)品往往難以滿足用戶情感需求。在此背景下，情感化設(shè)計(jì)作為一種將用戶對(duì)產(chǎn)品的情感需求融入到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的工程技術(shù)，引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的濃厚興趣。

情感化設(shè)計(jì)的核心是用戶情感測(cè)量，情感測(cè)量的準(zhǔn)確性直接影響產(chǎn)品情感化設(shè)計(jì)水平。目前，情感測(cè)量方法包括主觀測(cè)量和客觀測(cè)量方法。主觀測(cè)量方面，常采用自我報(bào)告的方式，由用戶依據(jù)情緒量表對(duì)自身的情緒狀態(tài)進(jìn)行報(bào)告和描述，常用的有PAD量表、ProEmo情感量表、SAM情緒量表。Mehrabian建立的PAD量表是從情緒的效價(jià)、喚醒和優(yōu)勢(shì)度三個(gè)維度對(duì)情緒進(jìn)行心理評(píng)定的量表[1]，是情感測(cè)量的常用工具之一。李曉明等對(duì)PAD量表進(jìn)行了中文簡(jiǎn)化研究，形成了適用我國(guó)人群的情緒主觀評(píng)價(jià)量表[2]。ProEmo情感量表采用卡通小人的方式測(cè)量產(chǎn)品設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)中的14種情感[3]。Blijlevens等為進(jìn)一步定義設(shè)計(jì)中的美學(xué)情感，開發(fā)了設(shè)計(jì)產(chǎn)品的審美愉悅度量表(Aesthetic Pleasure in Design Scale，APiD)[4]。自我評(píng)價(jià)模型(SAM)是依據(jù)PAD模型的三個(gè)維度，采用擬人化的卡通小人來表示評(píng)分，被試分別選擇三個(gè)維度中最適合自身情緒狀態(tài)的小人圖片來表達(dá)情感[5]。SAM量表因其采用圖片來進(jìn)行打分，應(yīng)用起來較為簡(jiǎn)便，在老年人和兒童等群體中應(yīng)用尤其廣泛。

客觀測(cè)量方法主要是生理測(cè)量方法，包括皮膚電反應(yīng)，心率，肌電圖，腦電EEG，眼動(dòng)追蹤等[6]。瞳孔直徑作為用戶受自主神經(jīng)系統(tǒng)直接調(diào)控的眼動(dòng)指標(biāo)，在情感測(cè)量中受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。Partala和Surakka為了避免注視因素對(duì)瞳孔直徑的影響，采用情緒聲音作為刺激材料，對(duì)比了高喚醒的正性和負(fù)性情感以及中性情感，發(fā)現(xiàn)無論是正性情感還是負(fù)性情感條件下，被試的瞳孔直徑均比中性情感大[7]。而在產(chǎn)品情感測(cè)量方面，Ho等以鑰匙產(chǎn)品為例，探索瞳孔直徑大小的變化能否評(píng)估產(chǎn)品的情感設(shè)計(jì)，發(fā)現(xiàn)瞳孔直徑僅能辨別引起負(fù)性情感的產(chǎn)品[8]。Guo等則從認(rèn)知加工方式的角度，指出手機(jī)外觀的自上而下和自下而上兩種視覺認(rèn)知模式下，用戶的眼動(dòng)行為表現(xiàn)出不同的模式。在利用眼動(dòng)指標(biāo)評(píng)價(jià)產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)過程中，需要考慮用戶的視覺認(rèn)知模式[9]。在腦電測(cè)量方面，學(xué)者利用額區(qū)和中央?yún)^(qū)的P1、LPP成分，揭示了用戶對(duì)加濕器外觀的情感偏好形成過程。研究發(fā)現(xiàn)用戶情感偏好的產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)分配了更多的注意資源，誘發(fā)了更大的LPP成分。而P1作為與刺激辨別有關(guān)的成分，則在用戶難以辨別的中性偏好產(chǎn)品外觀時(shí)更大[10]。Khushaba等利用腦電及眼動(dòng)追蹤技術(shù)探索了用戶對(duì)餅干情感的大腦響應(yīng)，分析了設(shè)計(jì)要素與用戶生理指標(biāo)間的關(guān)系[11]。隨著生理測(cè)量技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用，學(xué)者正逐步探索更多的生理測(cè)量指標(biāo)應(yīng)用于產(chǎn)品外觀情感測(cè)量。

此外，多生理指標(biāo)的結(jié)合也成為用戶產(chǎn)品情感測(cè)量研究的熱點(diǎn)。Guo等綜合主觀測(cè)量、眼動(dòng)和生理指標(biāo)三種模式，探索了用戶在購(gòu)物網(wǎng)站交互過程中的情感，并分析了各種測(cè)量模式之間的關(guān)系，為信息產(chǎn)品交互過程中用戶的情感測(cè)量提供了思路[12]。唐幫備等采用ERP范式，聯(lián)合記錄眼動(dòng)數(shù)據(jù)和腦電數(shù)據(jù)，分析了眼動(dòng)數(shù)據(jù)、腦電數(shù)據(jù)與主觀評(píng)價(jià)值三者之間的相關(guān)性，建立了結(jié)合心理和生理指標(biāo)的汽車設(shè)計(jì)方案的用戶體驗(yàn)綜合評(píng)價(jià)模型[13]。Lópezgil等結(jié)合眼動(dòng)和EEG測(cè)量用戶的情感，采用皮膚電活動(dòng)作為被試是否具有情感變化驗(yàn)證，并且進(jìn)行了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)單獨(dú)使用EEG時(shí)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性低于眼動(dòng)和EEG同步時(shí)的準(zhǔn)確性[14]。Gao對(duì)比了主觀測(cè)量、心電、面部肌電和腦電在測(cè)量用戶對(duì)食物產(chǎn)品的情感。研究發(fā)現(xiàn)主觀評(píng)價(jià)、AF3與AF4電極α/β 功率譜密度、P8電極β波功率譜密度和心率食物產(chǎn)品用戶情感測(cè)量的可靠指標(biāo)，而面部肌電和心率變異率則表現(xiàn)出不穩(wěn)定的現(xiàn)象[15]。不同生理指標(biāo)結(jié)合的優(yōu)勢(shì)在產(chǎn)品視覺美學(xué)的定量化等方面也得到了印證[16]。相對(duì)與情感圖片、情感視頻、人機(jī)交互過程等過程誘發(fā)的情感而言，產(chǎn)品外觀誘發(fā)的情感是更為微弱的用戶情感活動(dòng)[17-18]。因此，如何利用不同模式生理指標(biāo)的優(yōu)勢(shì)測(cè)量產(chǎn)品外觀誘發(fā)的用戶情感是目前面臨的挑戰(zhàn)之一。

本文以馬克杯外觀設(shè)計(jì)為例，探索如何采用多模式測(cè)量方法測(cè)量產(chǎn)品外觀誘發(fā)的用戶情感，建立用戶情感預(yù)測(cè)模型。首先通過產(chǎn)品外觀解構(gòu)，提取產(chǎn)品多維設(shè)計(jì)特征，進(jìn)行正交組合設(shè)計(jì)，繪制產(chǎn)品外觀原型；其次，利用眼動(dòng)追蹤技術(shù)、腦電EEG、主觀評(píng)價(jià)量表，測(cè)量用戶對(duì)馬克杯外觀設(shè)計(jì)原型的情感數(shù)據(jù)；再次，將產(chǎn)品原型進(jìn)行聚類，結(jié)合方差分析，提取表征用戶情感的有效指標(biāo)；最后，利用PLS回歸建立生理指標(biāo)與用戶情感的預(yù)測(cè)模型，并依次開展同類產(chǎn)品外觀、相似產(chǎn)品外觀和不同類產(chǎn)品外觀的用戶情感測(cè)量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證產(chǎn)品外觀用戶情感預(yù)測(cè)模型的可靠性。

2 實(shí)驗(yàn)方法

2.1 實(shí)驗(yàn)材料

本文選擇馬克杯為研究對(duì)象，其優(yōu)勢(shì)在于外觀特征的豐富性和情感需求在用戶需求中占主導(dǎo)地位。篩選互聯(lián)網(wǎng)上主流馬克杯造型圖片，由熟悉產(chǎn)品外觀情感化設(shè)計(jì)的3名博士生和4名碩士生組成焦點(diǎn)小組，對(duì)馬克杯外觀進(jìn)行解構(gòu)，提取用戶關(guān)注的關(guān)鍵設(shè)計(jì)要素，確立設(shè)計(jì)要素水平。提取的關(guān)鍵設(shè)計(jì)要素及其水平如表1所示。

表1 馬克杯外觀關(guān)鍵設(shè)計(jì)要素及其水平

為獲得具有代表性的多維設(shè)計(jì)特征的產(chǎn)品外觀原型，采用正交設(shè)計(jì)方法，將上述杯身造型、杯把形狀、顏色和材質(zhì)四個(gè)設(shè)計(jì)要素的水平進(jìn)行正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。正交設(shè)計(jì)組合方案由SPSS 19.0生成，共25種組合方案。利用Rhino 5.0三維建模軟件建立馬克杯實(shí)體模型，并使用Keyshot 5.0渲染軟件進(jìn)行色彩及材質(zhì)的渲染，獲得25個(gè)馬克杯產(chǎn)品外的三維模型。在控制馬克杯的位置及展示方式相同的情況下，生成各25個(gè)馬克杯原型的外觀圖片，用于實(shí)驗(yàn)組測(cè)量用戶外觀情感。

為驗(yàn)證馬克杯外觀的用戶情感生理測(cè)量方法的有效性，開展了同類外觀、相似外觀以及不同類產(chǎn)品外觀三組驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。同類外觀驗(yàn)證旨在考察設(shè)計(jì)要素水平的改變，選擇5種不同于實(shí)驗(yàn)組正交組合設(shè)計(jì)方案的設(shè)計(jì)要素組合，在選擇過程中，盡量使設(shè)計(jì)要素水平均勻分布，組合之間具有差異。對(duì)于相似外觀，則考察設(shè)計(jì)要素層面的改變，通過選擇材質(zhì)和色彩搭配，設(shè)計(jì)5種相似產(chǎn)品。不同類產(chǎn)品的驗(yàn)證通過選取5款具有代表性跑車的圖片，旨在考查產(chǎn)品類別層面的改變是否影響用戶外觀情感預(yù)測(cè)模型的可靠性。

2.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)象

實(shí)驗(yàn)被試共25名(男13人，女12人)，年齡在22到28歲之間，身體健康，其中24人為學(xué)生，1人為個(gè)體工作者，學(xué)歷覆蓋本科和研究生，都曾經(jīng)購(gòu)買和使用過馬克杯，均為右利手，無精神病史，視力或矯正視力正常，且所有被試均在自愿情況下參與實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)前要求被試得到充分休息，心情放松，避免進(jìn)行劇烈的體力及腦力活動(dòng)，確保能夠始終保持清醒狀態(tài)。

2.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

實(shí)驗(yàn)采用德國(guó)SMI生產(chǎn)的RED遙測(cè)式眼動(dòng)儀追蹤用戶在觀看產(chǎn)品外觀時(shí)的眼動(dòng)數(shù)據(jù)。采樣頻率為500 Hz，追蹤分辨率為0.03°，校準(zhǔn)方式為5點(diǎn)校準(zhǔn)。眼動(dòng)追蹤系統(tǒng)硬件包括實(shí)驗(yàn)控制和數(shù)據(jù)記錄主機(jī)、刺激呈現(xiàn)顯示器和紅外光攝像頭。軟件系統(tǒng)包含Experiment Center 3.4刺激呈現(xiàn)設(shè)計(jì)軟件、iView XTMRED眼動(dòng)儀操作軟件和BeGazeTM3.4眼動(dòng)數(shù)據(jù)分析軟件。

腦電信號(hào)使用Neuroscan公司生產(chǎn)的128導(dǎo)腦電系統(tǒng)記錄，實(shí)驗(yàn)過程中使用64導(dǎo)電極帽、采集放大器和Curry數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)記錄數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)過程中使用國(guó)際10-20電極定位系統(tǒng)，采集額區(qū)、頂區(qū)、枕區(qū)、和顳區(qū)的34個(gè)電極點(diǎn)(FP1，F(xiàn)PZ，F(xiàn)P2，F(xiàn)7，F(xiàn)3，F(xiàn)Z，F(xiàn)4，F(xiàn)8，F(xiàn)T7，F(xiàn)C3，F(xiàn)CZ，F(xiàn)C4，F(xiàn)T8，T7，C3，CZ，C4，T8，TP7，CP3，CPZ，CP4，TP8，P7，P3，PZ，P4，P8，PO3，POZ，PO4，O1，OZ，O2)的腦電信號(hào)。信號(hào)采集以左右乳突為參考，保持各電極阻抗<5kΩ，連續(xù)記錄時(shí)濾波帶通為0.05～100 Hz，采樣率為500 Hz。

為調(diào)查用戶對(duì)產(chǎn)品外觀的情感反映，使用用戶情感測(cè)量問卷，收集用戶對(duì)馬克杯外觀的情感數(shù)據(jù)[19]。問卷從吸引度(4個(gè)子項(xiàng)目)、美觀性(4個(gè)子項(xiàng)目)、外顯可用性(3個(gè)子項(xiàng)目)和情感感知(3個(gè)子項(xiàng)目)四個(gè)維度來進(jìn)行衡量，采用7點(diǎn)李特克量表，其中1代表負(fù)性情感，4代表中性情感，7代表正性情感。

2.4 實(shí)驗(yàn)流程

實(shí)驗(yàn)前首先向被試詳細(xì)介紹整個(gè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，征得被試同意后對(duì)被試進(jìn)行眼動(dòng)校準(zhǔn)驗(yàn)證，僅有能夠校準(zhǔn)的被試，方可進(jìn)入后續(xù)實(shí)驗(yàn)。在所有腦電記錄系統(tǒng)和眼動(dòng)追蹤系統(tǒng)佩戴、調(diào)試完成后，由E-Prime程序呈現(xiàn)實(shí)驗(yàn)刺激，并進(jìn)行眼動(dòng)數(shù)據(jù)和腦電信號(hào)的同步記錄。實(shí)驗(yàn)過程設(shè)定了用戶的購(gòu)物情景，假設(shè)用戶正在瀏覽線上購(gòu)物商城/汽車線上商店，僅從產(chǎn)品外觀的角度對(duì)馬克杯和汽車圖片進(jìn)行觀看，并給出評(píng)價(jià)如圖1。

圖1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景

實(shí)驗(yàn)采用組內(nèi)設(shè)計(jì)，每位被試依次完成實(shí)驗(yàn)組、同類產(chǎn)品驗(yàn)證組、相似產(chǎn)品驗(yàn)證組、和不同類產(chǎn)品驗(yàn)證組實(shí)驗(yàn)，每組組內(nèi)刺激圖片隨機(jī)呈現(xiàn)，每組流程為被試首先休息3 min，然后點(diǎn)擊鼠標(biāo)開始實(shí)驗(yàn)。每個(gè)實(shí)驗(yàn)刺激呈現(xiàn)前有3 s的白色空屏以消除上一個(gè)刺激的影響，然后在空屏中央中出現(xiàn)一個(gè)1 s的黑色十字使被試的目光返回屏幕中心。每張圖片呈現(xiàn)時(shí)間10 s，刺激呈現(xiàn)之后再次進(jìn)入空屏。每組實(shí)驗(yàn)之后進(jìn)行產(chǎn)品外觀情感的主觀問卷填寫，結(jié)束后進(jìn)行下一組實(shí)驗(yàn)。

2.5 數(shù)據(jù)處理

眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)使用BeGazeTM3.4進(jìn)行處理，通過繪制ROI(Area of Interest)提取用戶在興趣區(qū)域內(nèi)眼動(dòng)指標(biāo)。為探索能夠反映用戶對(duì)產(chǎn)品外觀情感的眼動(dòng)指標(biāo)，本文選取注視類指標(biāo)(注視點(diǎn)數(shù)、注視總時(shí)間、平均注視時(shí)間)、眼跳類指標(biāo)(眼跳次數(shù)、眼跳總時(shí)間、平均眼跳時(shí)間、眼跳總幅度、平均眼跳幅度)、眨眼類指標(biāo)(眨眼次數(shù)、眨眼總時(shí)間、平均眨眼時(shí)間)以及掃視類指標(biāo)(掃視路徑長(zhǎng)度)。

腦電EEG數(shù)據(jù)首先在Curry 7中進(jìn)行預(yù)覽，以安靜狀態(tài)為EEG信號(hào)參考，手動(dòng)剔除較大的偽跡，然后轉(zhuǎn)換為.cnt格式文件，導(dǎo)入Matlab 2014a，利用EEGLAB v13.2.2b工具箱進(jìn)行處理。主要步驟包括1)將參考轉(zhuǎn)換為雙側(cè)乳突參考，重采樣為250 Hz，并進(jìn)行45 Hz低通濾波；2)采用獨(dú)立成分分析去除眼電、肌電等偽跡；3)對(duì)EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，提取每位被試各音樂交互過程的EEG數(shù)據(jù)；4)采用Pwelch法計(jì)算功率譜密度(512點(diǎn)Hanning窗，重疊50%)，按delta(1 ～ 4 Hz)、theta(4 ～ 8 Hz)、alpha(8 ～ 13 Hz)、beta(13 ～ 30 Hz)、gamma(30 ～ 45 Hz)的頻帶計(jì)算各節(jié)律波絕對(duì)功率值，再計(jì)算5種節(jié)律波的相對(duì)功率，其公式[20]為：

3 結(jié)果

3.1 主觀測(cè)量數(shù)據(jù)結(jié)果

為篩選能夠表征用戶對(duì)產(chǎn)品外觀情感的眼動(dòng)指標(biāo)以及腦電指標(biāo)，在獲得用戶主觀情感評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，利用聚類分析，將實(shí)驗(yàn)組25個(gè)正交設(shè)計(jì)產(chǎn)品的用戶情感評(píng)價(jià)總分聚類。聚類結(jié)果顯示，25個(gè)產(chǎn)品聚類為3類較為合適，且方差分析顯示各類的情感評(píng)價(jià)值均具有顯著差異(P<0.05)。將上述聚類結(jié)果按用戶情感評(píng)價(jià)值，界定為高情感、中情感和低情感，每類具體包含產(chǎn)品見表2。

表2 按主觀情感評(píng)價(jià)的產(chǎn)品聚類結(jié)果

3.2 眼動(dòng)數(shù)據(jù)結(jié)果

對(duì)每一產(chǎn)品類別，用戶的各眼動(dòng)指標(biāo)進(jìn)行平均，通過重復(fù)測(cè)量方差分析，計(jì)算各眼動(dòng)指標(biāo)在高、中、低情感產(chǎn)品間是否存在顯著性差異見表3。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，注視次數(shù)、注視總時(shí)間、平均眼跳時(shí)間、眨眼次數(shù)、眨眼持續(xù)總時(shí)間、平均眨眼時(shí)間、掃視路徑具有顯著效應(yīng)。

表3 眼動(dòng)指標(biāo)重復(fù)測(cè)量方差分析結(jié)果

針對(duì)表3具有顯著效應(yīng)的眼動(dòng)指標(biāo)，利用post-hoc 檢驗(yàn)，分析各眼動(dòng)指標(biāo)在高、中、低三種情感外觀間是否具有顯著的差異。結(jié)果顯示，高、中、低三種情感的馬克杯外觀引起的用戶注視次數(shù)、總注視時(shí)間和掃視路徑長(zhǎng)度均具有顯著性差異(Ps<0.05)，且指標(biāo)表現(xiàn)出高情感外觀>中情感外觀>低情感外觀。眨眼次數(shù)和平均眼跳幅度則僅在低情感外觀時(shí)顯著增多(Ps<0.05)，眨眼總時(shí)間和平均眨眼時(shí)間僅在高情感外觀時(shí)顯著縮短(Ps<0.05)。因此，眼動(dòng)指標(biāo)中，注視次數(shù)、總注視時(shí)間和掃視路徑長(zhǎng)度能夠較好的區(qū)別馬克杯外觀的高、中、低三種情感水平。

3.3 腦電EEG指標(biāo)結(jié)果

對(duì)于腦電EEG指標(biāo)，利用重復(fù)測(cè)量方差分析篩選各電極delta、theta、alpha、beta、gamma五種節(jié)律波相對(duì)功率，并利用post-hoc檢驗(yàn)，分析各指標(biāo)在三種情感水平下的差異性。選取在高、中、低三種情感水平均具有顯著差異的指標(biāo)，篩選結(jié)果如表4所示。

表4 腦電節(jié)律波指標(biāo)重復(fù)測(cè)量方差分析篩選結(jié)果

Post-hoc檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，表4中各電極Gamma波相對(duì)功率均隨情感水平的變化而單調(diào)變化的，即隨著情感水平的升高而顯著提升。F3電極Delta波相對(duì)功率則是隨著情感水平的升高而降低，也即該指標(biāo)的大小單調(diào)反映著感性體驗(yàn)水平的高低。然而側(cè)額區(qū)FT7電極Alpha波相對(duì)功率，頂枕區(qū)PO4電極Theta波相對(duì)功率與枕區(qū)OZ電極Theta波相對(duì)功率雖在三種情感水平下均存在顯著性差異，但其變化趨勢(shì)并不單調(diào)。因此，在后續(xù)建立產(chǎn)品外觀情感預(yù)測(cè)模型種，采用FP1、FP2、FPZ、F3、FC3、FC4、PZ、PO3、PO4、POZ、O1、OZ電極Gamma波相對(duì)功率，以及F3電極點(diǎn)Delta波相對(duì)功率。

3.4 用戶情感預(yù)測(cè)模型

為建立產(chǎn)品外觀用戶情感預(yù)測(cè)模型，利用偏最小二乘回歸(Partial Least Squares Regression，PLS)解決各生理指標(biāo)相關(guān)性的問題。以產(chǎn)品外觀情感得分為因變量，建立其與上述篩選的16個(gè)生理指標(biāo)(注視點(diǎn)數(shù)，注視總時(shí)間，掃視路徑長(zhǎng)度，F(xiàn)P1、FP2、FPZ、F3、FC3、FC4、PZ、PO3、PO4、POZ、O1、OZ電極Gamma波相對(duì)功率，以及F3電極Delta波相對(duì)功率)之間的回歸關(guān)系模型。

在建立用戶產(chǎn)品感性體驗(yàn)得分與生理指標(biāo)之間的關(guān)系模型時(shí)，由于因變量和自變量之間是不同量綱的數(shù)據(jù)，需將因變量與自變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文使用標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。

將標(biāo)準(zhǔn)化過后的生理指標(biāo)與產(chǎn)品的感性體驗(yàn)得分建立偏最小二乘回歸模型如式(1)，其中Y為因變量，X1到X16為提取的顯著性生理指標(biāo)，k1到k16各自變量系數(shù)，C為常量。

Y=C+k1×X1+k2×X2+k3×X3+k4×X4+k5×X5+k6×X6+k7×X7+k8×X8+k9×X9+k10×X10+k11×X11+k12×X12+k13×X13+k14×X14+k15×X15+k16×X16

(1)

利用Minitab 建立PLS回歸模型，結(jié)果如式(2)所示?；貧w模型的擬合結(jié)果顯示F=11.91,P<0.001。

Y=0.080191X1+0.16432X2-0.009518X3+0.180441X4-0.002715X5+0.076971X6+0.046732X7+0.076677X8-0.251297X9-0.309561X10+0.300323X11+0.174985X12-0.003016X13-0.143818X14+0.133306X15-0.231824X16

(2)

3.5 預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證

為驗(yàn)證產(chǎn)品外觀用戶情感預(yù)測(cè)模型的有效性，利用同類產(chǎn)品驗(yàn)證組、相似產(chǎn)品驗(yàn)證組、和不同類產(chǎn)品驗(yàn)證組三種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的驗(yàn)證。將20名被試對(duì)各類驗(yàn)證組產(chǎn)品的眼動(dòng)指標(biāo)、腦電EEG指標(biāo)作為模型的輸入指標(biāo)，計(jì)算預(yù)測(cè)值。并與用戶情感評(píng)價(jià)的實(shí)際值對(duì)比，得到PLS回歸模型的擬合度R2。驗(yàn)證結(jié)果如表5所示。

表5 產(chǎn)品外觀情感預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證結(jié)果

模型驗(yàn)證結(jié)果顯示，預(yù)測(cè)模擬對(duì)同類驗(yàn)證產(chǎn)品的擬合度R2=0.572508，表明基于上述眼動(dòng)指標(biāo)和腦電節(jié)律波指標(biāo)所建立的產(chǎn)品外觀情感預(yù)測(cè)模型對(duì)同類產(chǎn)品具有較好的預(yù)測(cè)效果。對(duì)相似驗(yàn)證產(chǎn)品的擬合度為R2=0.533048，表明模型對(duì)于相似的馬克杯外觀情感具有較好的預(yù)測(cè)能力。而對(duì)不同類驗(yàn)證產(chǎn)品的擬合度R2=0.333048，表明該模型對(duì)于預(yù)測(cè)不同類產(chǎn)品外觀的用戶情感效果存在一定的局限性。

4 討論

4.1 眼動(dòng)指標(biāo)

眼動(dòng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，用戶僅有注視點(diǎn)數(shù)，注視總時(shí)間，掃視路徑長(zhǎng)度三個(gè)指標(biāo)在高、中、低三種情感的馬克杯外觀間具有顯著性差異。依據(jù)注意分配理論，用戶在觀看到自身感興趣的刺激時(shí)，其注意力會(huì)受到興趣的驅(qū)動(dòng)，分配更多的注意力[21]。此外，情感圖片認(rèn)知研究也表明人們?cè)谟^看正性情感圖片時(shí)，相比負(fù)性情感圖片，其注視時(shí)間更長(zhǎng)[22-23]。這也印證了用戶在觀看高情感的馬克杯圖片時(shí)，具有更長(zhǎng)的注視總時(shí)間和更多的注視點(diǎn)數(shù)。更長(zhǎng)的掃描路徑則意味著用戶對(duì)產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)特征細(xì)節(jié)更為關(guān)注，分配了更多的注意。而當(dāng)用戶觀看較低情感的馬克杯外觀圖片時(shí)，其對(duì)產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)特征的關(guān)注度較低，甚至忽略較多的產(chǎn)品外觀特征，因此在眼動(dòng)行為上表現(xiàn)為掃描路徑較短。

4.2 EEG指標(biāo)

Gamma波相對(duì)功率的變化主要體現(xiàn)在額區(qū)與枕區(qū)部位。具體來而言，在前額區(qū)前額區(qū)FP1、FP2、FPZ電極，額區(qū)F3電極，中額區(qū)FC3、FC4電極點(diǎn)，頂區(qū)PZ電極，頂枕區(qū)PO3、PO4、POZ電極點(diǎn)Gamma，以及枕區(qū)O1、OZ電極上Gamma波相對(duì)功率在各個(gè)感性體驗(yàn)水平上均有顯著性差異。Gamma波活動(dòng)被認(rèn)為與物體的色彩、形態(tài)等物理特征的認(rèn)知加工有關(guān)[24]。在用戶觀看馬克杯外觀過程中，高情感的馬克杯外觀引起了更為活躍的gamma波活動(dòng)，體現(xiàn)為gamma波功率更強(qiáng)，而低情感的馬克杯外觀引起的gamma波活動(dòng)較弱。這表明用戶對(duì)高情感的馬克杯外觀設(shè)計(jì)特征加工更多，而對(duì)低情感的馬克杯外觀設(shè)計(jì)特征加工相對(duì)較少。這是因?yàn)?，用戶在觀看高情感相應(yīng)的外觀設(shè)計(jì)時(shí)，激發(fā)了更多的興趣，投入更多的注意資源來加工產(chǎn)品的特征，進(jìn)行產(chǎn)生了較強(qiáng)的gamma波活動(dòng)。這一結(jié)果與用戶眼動(dòng)指標(biāo)結(jié)果相一致。

4.3 用戶情感預(yù)測(cè)模型

研究利用偏最小二乘回歸的方法建立了產(chǎn)品外觀用戶情感與用戶的生理指標(biāo)之間的關(guān)系模型，并開展同類產(chǎn)品驗(yàn)證組、相似產(chǎn)品驗(yàn)證組、和不同類產(chǎn)品驗(yàn)證組三組實(shí)驗(yàn)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證。整體而言，預(yù)測(cè)模型能夠預(yù)測(cè)用戶對(duì)產(chǎn)品外觀的偏好情況，實(shí)現(xiàn)利用生理指標(biāo)來預(yù)測(cè)多設(shè)計(jì)特征產(chǎn)品外觀的用戶情感。然而，從三組驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，當(dāng)產(chǎn)品外觀差異發(fā)生較大變化時(shí)，預(yù)測(cè)模型的精度開始下降。具體表現(xiàn)為R2的下降，即同類產(chǎn)品驗(yàn)證組的R2=0.572，相似產(chǎn)品驗(yàn)證組的R2=0.533，不同類產(chǎn)品驗(yàn)證組的R2=0.333。這是由于本研究建立的預(yù)測(cè)模型是基于實(shí)驗(yàn)組產(chǎn)品，用戶對(duì)馬克杯產(chǎn)品的情感與反應(yīng)的生理指標(biāo)的關(guān)系涉及產(chǎn)品類型和外觀設(shè)計(jì)特征。對(duì)于不同類產(chǎn)品而言，產(chǎn)品類型的改變決定了產(chǎn)品設(shè)計(jì)特征的改變。因此，基于某一類產(chǎn)品建立的外觀用戶情感預(yù)測(cè)模型，在設(shè)計(jì)要素發(fā)生較大改變時(shí)，則可能出現(xiàn)預(yù)測(cè)精度下降的問題。

4.4 研究?jī)r(jià)值和不足

研究針對(duì)目前產(chǎn)品外觀用戶情感測(cè)量的研究多集中于探索生理指標(biāo)與用戶對(duì)產(chǎn)品外觀情感的關(guān)系及內(nèi)部機(jī)理的探索[8-10]，在如何利用生理測(cè)量指標(biāo)有效預(yù)測(cè)用戶產(chǎn)品情感方面探索較少的現(xiàn)狀，結(jié)合眼動(dòng)追蹤和腦電兩種不同生理指標(biāo)的優(yōu)勢(shì)，探索測(cè)量產(chǎn)品外觀誘發(fā)的用戶相對(duì)微弱的情感活動(dòng)，建立了用戶情感預(yù)測(cè)模型。為產(chǎn)品外觀情感化設(shè)計(jì)提供了基于生理指標(biāo)的用戶情感預(yù)測(cè)模型。

本研究的局限性在于模型測(cè)試時(shí)僅選擇了三類具有代表性的產(chǎn)品外觀進(jìn)行測(cè)量，由于產(chǎn)品類型在一定程度上決定了其設(shè)計(jì)要素。在后續(xù)研究過程中，應(yīng)選擇大量產(chǎn)品外觀，進(jìn)行預(yù)測(cè)模型的有效性檢驗(yàn)。

5 結(jié)論

本文針對(duì)產(chǎn)品外觀用戶情感測(cè)量，以馬克杯產(chǎn)品外觀為例，通過產(chǎn)品外觀解構(gòu)，提取產(chǎn)品多維設(shè)計(jì)特征，進(jìn)行正交組合設(shè)計(jì)，繪制產(chǎn)品外觀原型。分別利用眼動(dòng)追蹤技術(shù)和腦電技術(shù)，提取表征用戶情感的有效指標(biāo)，建立生理指標(biāo)與用戶情感的預(yù)測(cè)模型，并驗(yàn)證產(chǎn)品外觀用戶情感的生理預(yù)測(cè)模型的可靠性。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，注視點(diǎn)數(shù)，注視總時(shí)間，掃視路徑長(zhǎng)度，F(xiàn)P1、FP2、FPZ、F3、FC3、FC4、PZ、PO3、PO4、POZ、O1、OZ電極Gamma波相對(duì)功率，以及F3電極點(diǎn)Delta波相對(duì)功率等指標(biāo)能夠有效區(qū)分用戶對(duì)馬克杯產(chǎn)品外觀的高、中、低情感。利用這些生理指標(biāo)建立PLS回歸模型能夠有效地預(yù)測(cè)用戶對(duì)產(chǎn)品外觀的情感。

本文的研究意義在于，借助眼動(dòng)追蹤和腦電技術(shù)，探索多維設(shè)計(jì)特征產(chǎn)品外觀用戶情感的測(cè)量方法，同時(shí)，利用PLS建立生理指標(biāo)與用戶情感的預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果為多維設(shè)計(jì)特征產(chǎn)品的用戶情感測(cè)量提供了有效的方法，豐富了情感化設(shè)計(jì)中用戶情感測(cè)量的方法。