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        產(chǎn)品設(shè)計中意象詞匯篩選方法概述

        2020-10-21 06:44:48易慧敏張海林潘睿智
        科教導(dǎo)刊·電子版 2020年24期
        關(guān)鍵詞:焦點感性分析法

        易慧敏 林 歡 朱 琛 張海林 潘睿智

        (衢州學(xué)院 浙江·衢州 324000)

        1 感性意象概念

        感性意象是感受器接收到外界刺激后產(chǎn)生感覺,多種感覺通過大腦信息加工后產(chǎn)生知覺與認知,隨后,認知與體驗相互作用上升為情感,最后以言語、表情等外在形式表達出來的人對物所持有的主觀感受。人們在創(chuàng)造產(chǎn)品時,不僅賦予了其功能、結(jié)構(gòu),同時也往往塑造了它的外在形態(tài),將其作為產(chǎn)品與其他產(chǎn)品之間差異的特征。在日常生活中,用戶正是通過某個產(chǎn)品的外表特征,從而獲得直接的認識,產(chǎn)生多種感覺器官處理后的感性意象。因此,感性意象是十分的復(fù)雜,難以捕捉,每個人都有自己獨特的意象。

        在如今感性超過理性的消費時代,產(chǎn)品形態(tài)已逐漸成為用戶與設(shè)計師溝通的重要橋梁。當(dāng)人們看到一件產(chǎn)品時,就會通過各種器官形成直接感受,并在腦海中形成對這一產(chǎn)品的某種意象,藉以適合的感性意象詞匯進行描述,最終通過用戶的外在行為表現(xiàn)出來,對用戶購物選擇產(chǎn)生影響。因此如何使產(chǎn)品的外在形態(tài)適應(yīng)人的感性特質(zhì)(如嗜好、習(xí)慣等)、愉悅?cè)说母泄俚妊芯孔h題變得十分重要。搜集和篩選關(guān)鍵的感性詞匯作為建立用戶感性空間的基礎(chǔ)步驟,本文將進行系統(tǒng)性的分析,旨在為將來感性詞匯的研究與應(yīng)用建立實用的體系。

        2 意象詞匯篩選方法分析

        本文對現(xiàn)有的涉及意象詞匯篩選的文獻進行調(diào)查,分別針對感性詞匯的搜集、感性詞匯的篩選建立了表格分析。感性意象詞匯搜集的文獻調(diào)查結(jié)果顯示搜集感性詞匯的主要方法為二手資料收集,除此之外,還有訪談法和頭腦風(fēng)暴法。而搜集的感性詞匯的數(shù)量不能夠太少,最好多于50個。

        感性意象詞匯篩選的文獻調(diào)查結(jié)果顯示感性詞匯篩選的方法有主觀篩選法、專家評估法、問卷調(diào)查法(被試者挑選他認為合適的感性詞匯)、語意差分法、焦點小組法、系統(tǒng)聚類分析法及層次分析法。

        這些方法大多帶有一定主觀性,其通過篩選者的數(shù)量、專家系統(tǒng)及計算機系統(tǒng)的輔助,減少主觀因素的干擾,從而提煉出真正的敏感感性詞匯。主觀篩選、專家評估、問卷調(diào)查及語義差分是十分常用的方法,其概念和步驟等顧名思義,這里不多加分析。下文將針對焦點小組法、系統(tǒng)聚類分析法、層次分析法進行詳細的分析。

        2.1 焦點小組法

        焦點小組法,也被稱為小組深度訪談,具有適用廣泛、靈活性高、能夠深入探索人們內(nèi)心想法等優(yōu)點,是一種提供定性數(shù)據(jù)并進行集中討論的定性研究方法。其主要特征通過某個組員提出的問題激起另一個組員的想法,從而達到交互廣泛的效果,使數(shù)據(jù)內(nèi)容不斷豐富,促進觀念和信息的交換。相對于問卷調(diào)查法,焦點小組法的討論結(jié)果推廣性低,但由于其有對某個領(lǐng)域經(jīng)驗豐富的成員,因此在一定程度上結(jié)論的精確性高于問卷調(diào)查法。

        2.2 系統(tǒng)聚類分析法

        系統(tǒng)聚類法又稱層次聚類法,具有操作簡單、快速準確、易于實現(xiàn)等優(yōu)點。其基本思想是首先把所有的樣品或變量看成為n類,然后根據(jù)性質(zhì)、屬性將相似程度高的兩類從n類中分離出來合成新的一類,類數(shù)變?yōu)閚-1,如此進行下去類數(shù)不斷減少,直至所有的在一類,再將上述合成的過程畫成圖并根據(jù)自身需要決定劃分的類別。

        聚類的實質(zhì)是縮小同一類別的個體之間的距離,擴大不同類別的個體間的距離,因此需要用適宜的距離度量法來判定類別。目前通過 SPSS統(tǒng)計軟件的系統(tǒng)聚類法有六種距離度量測度的方法:最短距離法、最長距離法、中間距離法、類平均法、重心法、離差平和法。各聚類算法的區(qū)別,見表1。

        表1:各聚類算法的區(qū)別

        上述的六種聚類算法在實際應(yīng)用中都有一定的操作性和實用性,雖然本文在此列舉了每種方法的適用范圍,但仍需要以實際數(shù)據(jù)情況為主,進行比較擇優(yōu)。

        2.3 層次分析法

        層次分析法(AHP)是一種通過對產(chǎn)品的感性層次來定性的方式,推論出產(chǎn)品設(shè)計的物理量的分析方法。該種方法不需要專家或電腦的輔助,也沒有復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算,是目前最簡單、最便捷的感性工學(xué)研究方法之一。一般以團隊的形式進行,每個成員對議題有充分的了解和豐富的經(jīng)驗,并充分表達各自的想法,最終將全部意見匯總,通過層層細分,從感性到物理特性、物理特性到物理量逐步建立起清晰的關(guān)系網(wǎng)圖。例如周志勇(2015)通過討論將錘子工具的0次感性概念逐次分解為若干副概念,最后提取與之相關(guān)的前后層級因素,形成設(shè)計主線。

        3 結(jié)語

        在感性工學(xué)廣泛運用的時代,如何建立有效的感性意象空間,深入了解用戶想法的研究議題變得越來越重要。本文詳細地介紹了感性意象的概念,系統(tǒng)分析了焦點小組法、系統(tǒng)聚類分析法、層次分析法等搜集和篩選感性意象詞匯的主要方法,希望能夠為以后意象詞匯的研究與應(yīng)用以及產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)提供一定的參考價值。

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