朱 琛 林 歡 易慧敏 陳家平

（[1]衢州學院 浙江·衢州 324000；[2]浙江財經(jīng)大學東方學院 浙江·嘉興 324000）

在購買某一產品前，消費者必然會對該產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。感性工學就是通過人機工程學技術（現(xiàn)代計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學等），探索人的感性訴求意象，并經(jīng)過量化轉譯成理性的、定性的設計要素，最后應用于產品的開發(fā)設計中。在探索大眾感性訴求與設計要素關聯(lián)性以獲得設計要素的最佳組合的原則下，有助于開發(fā)者有針對性地設計，并降低開發(fā)新產品的風險，還幫助消費者挑選到自己期望的產品。

然而，作為一項復雜的技術，感性工學的實施必須先解決以下問題：（1）如何準確獲得人們對產品的感性因素；（2）如何將感性意象期望反應并轉化到產品設計中；（3）如何構建感性系統(tǒng)。

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

1 樣本的選取與處理

通過對國內外產品市場進行調研，并利用產品相關雜志、介紹手冊、網(wǎng)絡等途徑進行樣本收集。但由于產品外觀存在相異性，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品樣本。

為避免色彩、背景、裝飾等因素對產品感性意象的影響，利用Photoshop軟件將所有樣本圖片進行去色、去景處理。同時，考慮到產品外觀存在的共性以及研究樣本的負荷量易導致研究者的感官疲勞，為此在樣本分析時將產品進行篩選、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品感性設計領域的定義、方法、特點進行的理論概述。

2 樣本分析法/將感性訴求轉譯為設計要素的方法

目前在感性工學領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

產品由一系列設計要素構成，各種類型的設計要素會影響用戶的感性意象認知。形態(tài)分析法是在形態(tài)學的基礎上對事物進行分析。其特點是將研究對象或問題劃分為若干個設計要素然后針對各設計要素分別進行單獨技術設計分析，從而找出可能實現(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的形式或手段進行排列組合，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)新方案以及預估新技術實現(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計要素，得到子形態(tài)要素；（3）列出解決方案，建立一個包含所有設計要素的多維形態(tài)矩陣，并對該矩陣中的解決方案進行組合，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)點是系統(tǒng)性、全面性、科學性，它能在固定時間內得到系統(tǒng)而全面的解決方案或創(chuàng)新設想。

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聯(lián)性分類，目的是對樣本間的關聯(lián)性和差異性最大化，從而找出樣本集中所包含的簇結構。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)它導出相應的分類規(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，了解其內在結構。聚類分析法應用廣泛，在感性工學領域，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)，對問題進行歸納與質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法歸納抽象或繁復的問題。

KJ法，又稱親和圖法，A型圖解法，是日本理學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的樣本可視化地表達出來，且無需數(shù)理化。其主要特點時能將錯綜復雜的產品樣本，通過不加取舍地收集與之相關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)系或相似性進行歸納縮減，以找出所研究產品全貌與實質。其中收集所覆蓋了不同文化背景的人群，并把項目討論中不同的思維方案進行有序處理，有利于打破固定思維而進行創(chuàng)新。

KJ法基本步驟：（1）明確研究對象、內容：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，但需要結構化結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：在保證樣本獨立性與愿意的基礎上，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行“中組”“大組”“超大組”的編歸類。

通常在產品感性設計中，KJ法主要應用于樣本的初級篩選。在樣本最初篩選時，樣本數(shù)量較多，各設計要素不同，設計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，對樣本進行初級歸類，從而為篩選最終樣本提供有力基礎。

2.4 問卷調查法

問卷調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查。其中，針對問卷的內容與形式選擇與之相符合的受試者。問卷的設計應遵循以下原則：

（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品的需求，并確認假說是否成立。（3）設計問卷能夠引發(fā)設計者的真實感性訴求，不可敷衍了事。（4）問題的表達要簡潔明了，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生暗示影響。（6）真實記錄，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。

在實際研究中，為分析覆蓋全面，往往會列出很多相關的變量，但隨之增加了研究的復雜性。主成分分析法利用降維思想，把多個相關性強的變量轉化為盡可能少的主變量，而主變量間兩兩相關性低，但包含了原始變量信息。系統(tǒng)中負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相關性是該研究能夠進行主成分分析的前提，常用Bartlett球形檢驗法和或KMO取樣適合度檢驗統(tǒng)計量的方法進行檢驗。

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。在產品感性設計領域的研究過程中，為得到更可靠的結果，往往會盡可能多地全方位收集資料，而產生眾多樣本得處理問題，存在一定的重復性。針對這一問題，因子分析法在保證原始設計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)主變量對樣本進行分析。主成分分析側重于從觀測變量向主成分變換，而因子分析側重于從基本因素向觀測變量的變換。

3 小結

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

圖1：各樣本分析法關注度指數(shù)

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，問卷調查法、聚類分析法以及主成分分析法的使用最為頻繁。但在一個產品的感性轉換過程中，不是局限于一種分析方法，可運用多種分析法進行遞進式篩選分析，從而獲得更可靠的情感化設計要素。

可以預見，在“以人為本”的設計思潮下，產品設計必須根植于人的需求之中，本文以感性工學為基礎，以實現(xiàn)消費者對產品本身而日益增長的品質外在要求為前提，進行了將感性訴求轉化為設計要素方法的樣本分析法的研究，為設計出契合人感性期望的產品提供一定方向的理論方法。