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        產(chǎn)品設(shè)計(jì)中將感性轉(zhuǎn)譯為設(shè)計(jì)要素的方法概述

        2021-08-10 07:26:52易慧敏陳家平
        科教導(dǎo)刊·電子版 2021年18期
        關(guān)鍵詞:感性分析法要素

        朱 琛 林 歡 易慧敏 陳家平

        ([1]衢州學(xué)院 浙江·衢州 324000;[2]浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院 浙江·嘉興 324000)

        在購買某一產(chǎn)品前,消費(fèi)者必然會對該產(chǎn)品有某種模糊不確定感性意象期望,如美觀、使用、高檔等等,我們將這些意象稱為感性詞匯。感性工學(xué)就是通過人機(jī)工程學(xué)技術(shù)(現(xiàn)代計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等),探索人的感性訴求意象,并經(jīng)過量化轉(zhuǎn)譯成理性的、定性的設(shè)計(jì)要素,最后應(yīng)用于產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)中。在探索大眾感性訴求與設(shè)計(jì)要素關(guān)聯(lián)性以獲得設(shè)計(jì)要素的最佳組合的原則下,有助于開發(fā)者有針對性地設(shè)計(jì),并降低開發(fā)新產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn),還幫助消費(fèi)者挑選到自己期望的產(chǎn)品。

        然而,作為一項(xiàng)復(fù)雜的技術(shù),感性工學(xué)的實(shí)施必須先解決以下問題:(1)如何準(zhǔn)確獲得人們對產(chǎn)品的感性因素;(2)如何將感性意象期望反應(yīng)并轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中;(3)如何構(gòu)建感性系統(tǒng)。

        本文將針對第二個問題,進(jìn)行系統(tǒng)性的方法概述,旨在為將來感性意象的研究建立實(shí)用方法。

        1 樣本的選取與處理

        通過對國內(nèi)外產(chǎn)品市場進(jìn)行調(diào)研,并利用產(chǎn)品相關(guān)雜志、介紹手冊、網(wǎng)絡(luò)等途徑進(jìn)行樣本收集。但由于產(chǎn)品外觀存在相異性,因此在選取樣本時盡量涵蓋不同品牌、不同價位的產(chǎn)品。同時以形態(tài)相異和適合研究為原則,初步得到覆蓋廣又具鮮明要素產(chǎn)品樣本。

        為避免色彩、背景、裝飾等因素對產(chǎn)品感性意象的影響,利用Photoshop軟件將所有樣本圖片進(jìn)行去色、去景處理。同時,考慮到產(chǎn)品外觀存在的共性以及研究樣本的負(fù)荷量易導(dǎo)致研究者的感官疲勞,為此在樣本分析時將產(chǎn)品進(jìn)行篩選、分類處理。

        樣本的篩選過程即分析過程需采用樣本分析法,本文是針對不同樣本分析方法在產(chǎn)品感性設(shè)計(jì)領(lǐng)域的定義、方法、特點(diǎn)進(jìn)行的理論概述。

        2 樣本分析法/將感性訴求轉(zhuǎn)譯為設(shè)計(jì)要素的方法

        目前在感性工學(xué)領(lǐng)域中常用的樣本分析法主要有:形態(tài)分析法、聚類分析法、KJ法、問卷調(diào)查法、主成分分析法和因子分析法。由于樣本與感性詞匯分析篩選方法原理一致,下文以樣本做闡述,感性詞匯同理。

        2.1 形態(tài)分析法

        產(chǎn)品由一系列設(shè)計(jì)要素構(gòu)成,各種類型的設(shè)計(jì)要素會影響用戶的感性意象認(rèn)知。形態(tài)分析法是在形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)上對事物進(jìn)行分析。其特點(diǎn)是將研究對象或問題劃分為若干個設(shè)計(jì)要素然后針對各設(shè)計(jì)要素分別進(jìn)行單獨(dú)技術(shù)設(shè)計(jì)分析,從而找出可能實(shí)現(xiàn)每個要素最優(yōu)化的形式或手段,即解決問題的方法。再將各要素與其對應(yīng)的形式或手段進(jìn)行排列組合,最后形成解決整個問題的總方案。形態(tài)分析法用于探索問題的創(chuàng)新方案以及預(yù)估新技術(shù)實(shí)現(xiàn)的可行性。主要分為五個步驟:

        (1)明確地提出問題或需求,并分析和解釋;(2)將問題分為若干個設(shè)計(jì)要素,得到子形態(tài)要素;(3)列出解決方案,建立一個包含所有設(shè)計(jì)要素的多維形態(tài)矩陣,并對該矩陣中的解決方案進(jìn)行組合,得到若干形態(tài)組,即所有解決問題的方案;(4)對各個方案進(jìn)行可行性分析,并加以評價;(5)根據(jù)限制因素對各可行方案進(jìn)行比較篩選,得到一個最佳總方案。

        可見,形態(tài)分析法最突出的優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)性、全面性、科學(xué)性,它能在固定時間內(nèi)得到系統(tǒng)而全面的解決方案或創(chuàng)新設(shè)想。

        2.2 聚類分析法

        聚類分析法,又稱集群分析,是一種重要的數(shù)據(jù)分類挖掘方法,初始樣本因子按照其潛在關(guān)聯(lián)性分類,目的是對樣本間的關(guān)聯(lián)性和差異性最大化,從而找出樣本集中所包含的簇結(jié)構(gòu)。具體解釋為:聚類分析法是根據(jù)研究對象的相似程度(相似系數(shù)),將對象分組歸類,即把相似程度高的樣本歸為一類,把存在差異性的樣本區(qū)分出來,從而將樣本分到相應(yīng)的類別中;分析后所形成的每個聚類作為一個對象類,可以根據(jù)它導(dǎo)出相應(yīng)的分類規(guī)律。

        該分析方法可用作描述樣本,以衡量各樣本間的相似性,了解其內(nèi)在結(jié)構(gòu)。聚類分析法應(yīng)用廣泛,在感性工學(xué)領(lǐng)域,該分析法不僅是深層樣本搜索的重要組成部分,也是樣本分類不可或缺的方法之一。

        2.3 KJ法

        KJ法是從概念出發(fā),對問題進(jìn)行歸納與質(zhì)化因素縮減的方法不需要數(shù)理化,以語言文字形式掌握問題,可探索式的發(fā)現(xiàn)問題。研究者可以使用KJ法歸納抽象或繁復(fù)的問題。

        KJ法,又稱親和圖法,A型圖解法,是日本理學(xué)博士川喜田二郎所提出的一種創(chuàng)造性問題解決技法。該方法可以將大量外在無關(guān)的樣本可視化地表達(dá)出來,且無需數(shù)理化。其主要特點(diǎn)時能將錯綜復(fù)雜的產(chǎn)品樣本,通過不加取舍地收集與之相關(guān)的思維意見等語言文字形式的資料,整理思路后,利用各樣本和資料間的聯(lián)系或相似性進(jìn)行歸納縮減,以找出所研究產(chǎn)品全貌與實(shí)質(zhì)。其中收集所覆蓋了不同文化背景的人群,并把項(xiàng)目討論中不同的思維方案進(jìn)行有序處理,有利于打破固定思維而進(jìn)行創(chuàng)新。

        KJ法基本步驟:(1)明確研究對象、內(nèi)容:KJ法采用自下而上的金字塔式資料整合方式,適用于樣本繁雜抽象、涉及面廣,但需要結(jié)構(gòu)化結(jié)果且解決時間充裕的情況;(2)收集資料:樣本的收集方法有直接觀察法、個人思考法和面談閱覽法,但必須保證樣本的原始性,不可隨意改動;(3)紙片制作:在保證樣本獨(dú)立性與愿意的基礎(chǔ)上,將樣本呈現(xiàn)在紙片上;(4)紙片整理:根據(jù)樣本的相似性,把相似程度高的樣本紙片分組歸類并形成整理思路;(5)小組編排:把同組樣本紙片編排,所有紙片歸類后即完成了金字塔的第一層。然后用同樣的方法進(jìn)行“中組”“大組”“超大組”的編歸類。

        通常在產(chǎn)品感性設(shè)計(jì)中,KJ法主要應(yīng)用于樣本的初級篩選。在樣本最初篩選時,樣本數(shù)量較多,各設(shè)計(jì)要素不同,設(shè)計(jì)對象的分類也存在一定差異性,因此利用KJ法對抽象繁雜樣本的處理優(yōu)勢,對樣本進(jìn)行初級歸類,從而為篩選最終樣本提供有力基礎(chǔ)。

        2.4 問卷調(diào)查法

        問卷調(diào)查法是用書面形式間接采集研究樣本的一種手段,通常樣本和感性詞匯的收集來源于問卷調(diào)查。其中,針對問卷的內(nèi)容與形式選擇與之相符合的受試者。問卷的設(shè)計(jì)應(yīng)遵循以下原則:

        (1)所涉及的問題方式通俗易懂,不能超出受試者的知識范圍。(2)問題要符合所研究產(chǎn)品的需求,并確認(rèn)假說是否成立。(3)設(shè)計(jì)問卷能夠引發(fā)設(shè)計(jì)者的真實(shí)感性訴求,不可敷衍了事。(4)問題的表達(dá)要簡潔明了,不能附加雙重含義以影響受試者理解。(5)問題不能對受試者產(chǎn)生暗示影響。(6)真實(shí)記錄,不摻雜個人感情。以便于樣本或感性詞匯的收集、整理、分析和編制。

        2.5 主成分分析法

        主成分分析,也稱主分量分析,是一種多元統(tǒng)計(jì)分析法,利用線性變換解決多變量(樣本和感性詞匯,本小節(jié)以變量作闡述)引起的多重共線性問題。

        在實(shí)際研究中,為分析覆蓋全面,往往會列出很多相關(guān)的變量,但隨之增加了研究的復(fù)雜性。主成分分析法利用降維思想,把多個相關(guān)性強(qiáng)的變量轉(zhuǎn)化為盡可能少的主變量,而主變量間兩兩相關(guān)性低,但包含了原始變量信息。系統(tǒng)中負(fù)載信息較大的主變量即為主成分。原始變量之間存在的較強(qiáng)相關(guān)性是該研究能夠進(jìn)行主成分分析的前提,常用Bartlett球形檢驗(yàn)法和或KMO取樣適合度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

        2.6 因子分析法

        因子分析法基本思想是為研究樣本間的共性因子。在產(chǎn)品感性設(shè)計(jì)領(lǐng)域的研究過程中,為得到更可靠的結(jié)果,往往會盡可能多地全方位收集資料,而產(chǎn)生眾多樣本得處理問題,存在一定的重復(fù)性。針對這一問題,因子分析法在保證原始設(shè)計(jì)要素完整性最大化的前提下,提取出不同樣本間的最大“公約數(shù)”,找到樣本間的關(guān)聯(lián)性,同時降低要素的丟失。

        因子分析與主成分分析都是利用降維思想,通過少數(shù)主變量對樣本進(jìn)行分析。主成分分析側(cè)重于從觀測變量向主成分變換,而因子分析側(cè)重于從基本因素向觀測變量的變換。

        3 小結(jié)

        本文主要介紹樣本分析在感性設(shè)計(jì)中的相關(guān)理論和使用到的方法。其中,各分析法的關(guān)注度指數(shù)總體均呈上升趨勢,在21世紀(jì)初期上升趨勢尤為顯著,如圖1所示。

        圖1:各樣本分析法關(guān)注度指數(shù)

        統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),問卷調(diào)查法、聚類分析法以及主成分分析法的使用最為頻繁。但在一個產(chǎn)品的感性轉(zhuǎn)換過程中,不是局限于一種分析方法,可運(yùn)用多種分析法進(jìn)行遞進(jìn)式篩選分析,從而獲得更可靠的情感化設(shè)計(jì)要素。

        可以預(yù)見,在“以人為本”的設(shè)計(jì)思潮下,產(chǎn)品設(shè)計(jì)必須根植于人的需求之中,本文以感性工學(xué)為基礎(chǔ),以實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者對產(chǎn)品本身而日益增長的品質(zhì)外在要求為前提,進(jìn)行了將感性訴求轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)要素方法的樣本分析法的研究,為設(shè)計(jì)出契合人感性期望的產(chǎn)品提供一定方向的理論方法。

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