文/楊凱（華東理工大學(xué)）

一、簡(jiǎn)介

隨著“全面二孩”政策紅利釋放，國(guó)內(nèi)再一次出現(xiàn)了“嬰兒潮”。雖然在2017年后新生兒增速有所放緩，但是母嬰市場(chǎng)規(guī)模依舊穩(wěn)步增長(zhǎng)?！叭ⅰ闭咄瞥龊螅磥?lái)中國(guó)新生嬰兒規(guī)模仍有較大增長(zhǎng)潛力。由于國(guó)內(nèi)的嬰兒推車發(fā)展起步較晚，相關(guān)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)還未健全，目前低端市場(chǎng)同質(zhì)化現(xiàn)象較為嚴(yán)重，中高端品牌還沒(méi)有形成體系，較難滿足新一代父母對(duì)母嬰出行產(chǎn)品的要求。因此，在保證產(chǎn)品質(zhì)量的基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)嬰兒車產(chǎn)品需要提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)水平，以樹(shù)立良好的企業(yè)品牌形象，滿足消費(fèi)者的需求。

二、多維尺度法(MDS)簡(jiǎn)述

（一）多維尺度法概念

在感性工學(xué)領(lǐng)域，設(shè)計(jì)研究方法都是基于實(shí)驗(yàn)樣品的已知特性或條件，當(dāng)產(chǎn)品的特性未知時(shí)，對(duì)樣品進(jìn)行分析研究則比較困難。以語(yǔ)義差異法為例，該方法要求主體位于一系列感知詞匯級(jí)別中，以確定產(chǎn)品的語(yǔ)義級(jí)別并執(zhí)行下一個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程。如果沒(méi)有準(zhǔn)備一份描述產(chǎn)品以供受試者選擇的感性語(yǔ)匯就無(wú)法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。但是，多維尺度法無(wú)需感性語(yǔ)匯，受試者可以根據(jù)自己的主觀思考對(duì)樣本進(jìn)行分類，對(duì)實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行和結(jié)果沒(méi)有影響。

多維尺度法（Multidimensional Scaling Method）是主成分分析和因子分析的自然拓展。目的是發(fā)現(xiàn)多個(gè)事物之間“距離”的內(nèi)在維度，并解釋具有較少變量的事物之間的相似性[1]。簡(jiǎn)而言之，多維尺度法（MDS）也是一種量化主觀假設(shè)以提取事物之間隱藏屬性的方法。

（二）多維尺度法原理

在實(shí)驗(yàn)中，要求被調(diào)查者在樣本屬性未知的情況下，根據(jù)自己的主觀想法評(píng)估樣本的差異程度。作為輸入數(shù)據(jù)的評(píng)估值通過(guò)適當(dāng)?shù)慕稻S來(lái)表示點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離，從而表示低維空間中事物之間的相似性（差異）關(guān)系。多尺度方法的主要優(yōu)點(diǎn)是它可以直接模擬人類心理感知的表現(xiàn)[2]?；诖藘?yōu)勢(shì)，受試者無(wú)需事先知道哪些因素會(huì)影響差異判斷，并使用其主觀差異或相似性來(lái)進(jìn)行評(píng)估。本文采用的計(jì)算方式是由Kruskal（1964）提出的使用壓力（應(yīng)力）函數(shù)來(lái)描述觀測(cè)數(shù)據(jù)與MDS模型之間的擬合程度。然后通過(guò)迭代方法逐漸減小壓力值。 計(jì)算公式如下：

其中S是壓力系數(shù)，是工作平面中一對(duì)物體的距離，通常通過(guò)簡(jiǎn)單回歸方法獲得的估計(jì)值。壓力系數(shù)越小，該模型與觀測(cè)數(shù)據(jù)就越吻合。

三、分類實(shí)驗(yàn)

本文將多維尺度分析的方法應(yīng)用于嬰兒車造型的差異研究中，收集75個(gè)視角相近的各類品牌嬰兒車造型圖片并對(duì)其進(jìn)行去色處理，如圖1所示，將75張圖片整理編號(hào)為A01、A02……A75，預(yù)實(shí)驗(yàn)中邀請(qǐng)3位母嬰出行行業(yè)的從業(yè)者進(jìn)行分類，結(jié)果表明，將這些樣本分成4-5類比較合適。在正式實(shí)驗(yàn)中，邀請(qǐng)20位設(shè)計(jì)背景的研究生（男女各10人）對(duì)他們認(rèn)為更相似的樣本進(jìn)行分類處理。樣本分為4-5個(gè)類別，每個(gè)類別數(shù)量可以不同，但不能單獨(dú)成類。

圖1 嬰兒車圖片樣本

得到有效樣本數(shù)據(jù)后，以A01-A75作為橫縱坐標(biāo)軸，在Excel表格中記錄整理每個(gè)樣本與其他樣本分在同一類別的次數(shù)，形成共詞矩陣。再經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)化為相異性矩陣并導(dǎo)入SPSS軟件。選用SPSS軟件中的多維標(biāo)度（ALSCAL）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，依次提取2d至6d數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

在多維尺度法中，應(yīng)力指數(shù)Stress是評(píng)估模型適用性的重要指標(biāo)。當(dāng)Stress小于0.2時(shí)，表明擬合度不夠好；小于0.1時(shí)，表明擬合度較好。如表1所示，應(yīng)力指數(shù)隨著為維度的增加而逐漸減小，相反的RSQ值隨著尺寸的增加而逐漸增加。應(yīng)力值說(shuō)明三維模型很好地?cái)M合了觀測(cè)數(shù)據(jù)，因此分析了應(yīng)力值0.08163（RSQ = 0.96754）的標(biāo)度數(shù)據(jù)。將六維認(rèn)知空間中75個(gè)樣本的坐標(biāo)值（如表2所示）進(jìn)行聚類分析，這六個(gè)維度實(shí)際上是每個(gè)樣本的潛在特征。

表1 多維尺度分析表格

表2 嬰兒車六維認(rèn)知空間坐標(biāo)

聚類分析結(jié)果如表3所示，在第一類中，A35到樣本中心的距離最小（距離為0.846），因此選擇A35作為第一類代表性樣本。同理，選取A09、A31、A23、A05作為其他類別的代表性樣本，最終結(jié)果如圖2所示。

表3 聚類分析結(jié)果

圖2 代表性樣本

四、設(shè)計(jì)實(shí)踐

設(shè)計(jì)差異化不僅是品牌核心價(jià)值構(gòu)建的本質(zhì)需求，同時(shí)又積極推動(dòng)品牌核心價(jià)值的提升[4]。國(guó)內(nèi)本土中低端品牌以造型模仿為主，少有的中高端品牌還在發(fā)展階段，總體而言很少有品牌能夠很好彰顯自身價(jià)值。隨著產(chǎn)品同質(zhì)化的競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)愈演愈烈，差異化的需求也愈發(fā)明顯。

在嬰兒車行業(yè)，智能化和輕量化是趨勢(shì)。本文參照多維尺度分析結(jié)果，以輕量化為方向進(jìn)行產(chǎn)品差異化設(shè)計(jì)，如圖2所示。采用李克特量表設(shè)計(jì)問(wèn)卷對(duì)該設(shè)計(jì)進(jìn)行評(píng)估，分別將設(shè)計(jì)方案與代表性樣品進(jìn)行比較。量表依次設(shè)置分值1-7，1表示完全不同，7表示完全一致。結(jié)果總均值為2.451，同代表性樣本比較的均值分別為2.593(A05)、2.926(A09)、2.074(A23)、2.963(A31)、1.703(A35)。均值都在3以下，可以認(rèn)為實(shí)現(xiàn)差異化的目標(biāo)。

五、總結(jié)

本文運(yùn)用多維尺度法研究了現(xiàn)有嬰兒車的區(qū)分，并通過(guò)聚類分析篩選了五個(gè)代表性的樣本。結(jié)果表明，多維尺度法可以在無(wú)感性語(yǔ)匯描述的情況下判斷樣本并建立感知空間，從而挖掘出樣本的潛在屬性，這對(duì)于設(shè)計(jì)過(guò)程具有實(shí)際運(yùn)用價(jià)值。在聚類分析結(jié)果基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)人員能夠較為方便的對(duì)代表性產(chǎn)品進(jìn)行分析和研究，并且進(jìn)行差異化設(shè)計(jì)。本文也在造型方面進(jìn)行了差異化的設(shè)計(jì)嘗試，取得了一定的效果。

在企業(yè)或品牌的角度，設(shè)計(jì)是品牌形象與理念的延伸，與其他品牌保持差異化的同時(shí)也需要保持自身品牌系列的統(tǒng)一和諧。差異化不是目標(biāo)而是手段，為了差異化而設(shè)計(jì)并不能夠保證產(chǎn)品的成功，這也是本文的不足之處，接下來(lái)的研究中需要更加深入地探討。