郭皓月 侯幸剛

關(guān)鍵詞：用戶體驗理論 老年體驗式陪護(hù)機器人 逼近理想解排序法 層次分析法產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)選

引言

國家老齡化趨勢越來越嚴(yán)重，空巢群體增長，調(diào)研發(fā)現(xiàn)孤獨是老年群體主要現(xiàn)狀[1] 。這部分老年群體需要陪護(hù)機器人分擔(dān)在外子女的責(zé)任，對現(xiàn)有陪護(hù)機器人調(diào)研，發(fā)現(xiàn)多數(shù)都處在語音、定時提醒等機械性功能，對老年人身體盤查檢測，娛樂交互等方面處于初級階段。經(jīng)過對老年用戶體驗滿意度調(diào)研[2] ，49%用戶對市面老年陪護(hù)機器人不滿意。因此針對老年人設(shè)計一款陪護(hù)機器人，以用戶體驗理論為基礎(chǔ)，綜合運用FAHP法與TOPSIS法對設(shè)計方案進(jìn)行科學(xué)分析與優(yōu)選。

一、方法運用分析研究

（一）老年體驗式陪護(hù)機器人現(xiàn)狀分析：目前老年體驗陪護(hù)機器人發(fā)展勢頭迅猛，是各服務(wù)設(shè)計領(lǐng)域的研究重點[3] 。人口衰老化與空巢現(xiàn)象對社會發(fā)展呈現(xiàn)后勁不足的趨勢，因此老人的身心和生理健康是首要問題[4] 。

（二）用戶體驗理論：用戶體驗是產(chǎn)品給使用群體的視覺觸覺聽力的互動印象[5] ，其核心是用戶為中心，分戰(zhàn)略層的用戶需求、范圍層的功能，結(jié)構(gòu)層的界面，表現(xiàn)層的外觀，此款機器人從戰(zhàn)略層，范圍層與表現(xiàn)層分析。

（三）模糊層次分析法：層次分析法可對多因素問題進(jìn)行梳理[6] ，根據(jù)用戶需求，確定設(shè)計因素進(jìn)行模型構(gòu)建，計算數(shù)值。但層次分析法存在專家想法打分的主觀意向，為增加方案判斷嚴(yán)謹(jǐn)性，引入模糊理念對問題進(jìn)行量化。

（四）TOPSIS 分析法：TOPSIS是梳理設(shè)計方案的多領(lǐng)域普適性實用判斷方法[7] 。TOPSIS 法先對初始矩陣進(jìn)行歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后計算數(shù)據(jù)正負(fù)理想解，算出各評價指標(biāo)與正負(fù)理想解的距離進(jìn)行排序選出最優(yōu)方案[8] 。TOPSIS法能對設(shè)計指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理并排序，但對指標(biāo)數(shù)據(jù)計算不擅長，無法準(zhǔn)確計算指標(biāo)權(quán)重。

二、基于FAHP法的陪護(hù)機器人方案模型建立與評價

通過用戶體驗和調(diào)研問卷，為陪護(hù)機器人方案設(shè)計提供參考，從生理、心理方面分析，老年人生理需求有飲水、日常出行、記憶、飲食、作息，娛樂、打掃，心理需求主要是定時檢查身體，易感到孤獨，希望有人照顧日常生活。接著基于F AHP 與 TOPSIS 的方法流程展開，設(shè)計老年陪護(hù)機器人。先分析機器人設(shè)計要素，建立指標(biāo)體系，構(gòu)建判斷矩陣，接著對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗，是否合理，然后通過專家打分建立模糊綜合評價體系，構(gòu)建模糊矩陣并標(biāo)準(zhǔn)化，確定最優(yōu)方案，對設(shè)計方案進(jìn)行正負(fù)理想解貼近度排序，計算方案與正負(fù)理想解距離，構(gòu)建綜合模糊評價矩陣，最后打分評判方案與設(shè)計點。

（一）陪護(hù)機器人設(shè)計要素選擇

在機器人設(shè)計方案優(yōu)選中，用用戶體驗理論中的范圍層、戰(zhàn)略層以及表現(xiàn)層構(gòu)建下屬11項評價設(shè)計因素。范圍層是功能因素，戰(zhàn)略層為體驗因素，表現(xiàn)層為外觀要素，因此準(zhǔn)則層合集為E={B1，B2，B3}。

（二）確定最終評價層次模型

通過調(diào)查問卷以及對40位用戶進(jìn)行訪談，收回可用問卷36份，求各指標(biāo)的數(shù)據(jù)得分值，公式為O=P/36（1）其中 O為實用性值，P為調(diào)研人群。最終確定11個次準(zhǔn)則層設(shè)計要素，B1范圍層包括，C1安全監(jiān)護(hù)，C2智能撥打救援電話，C3功能簡潔，C4體測自助檢測不適，B2戰(zhàn)略層包括，C5語音辨別，C6自動檢測故障，C7記憶功能，B3表現(xiàn)層包括，C8外觀造型，C9色彩，C10材質(zhì)，C11屏幕。

（1）根據(jù)分析最終選擇11種設(shè)計點。安全監(jiān)護(hù)，老人出現(xiàn)心臟或腦血管類的病況，機器人攝像頭隨時監(jiān)控老年人，系統(tǒng)自動報警[10]。（2）智能撥打救援電話。傳統(tǒng)機器人無法全方位照料老年人，現(xiàn)將機器人安裝記憶功能，家里人設(shè)定好程序號碼當(dāng)老人出問題時可根據(jù)儲存報警號碼呼叫。（3）功能簡潔。老年人不懂互聯(lián)網(wǎng)，機身少功能與簡約界面為主要因素。（4）體測，自助檢測不適。機器人定期對用戶進(jìn)行身體檢測，通過屏幕顯示動畫健康檢測狀況并語音播報。（5）語音辨別。機器人錄入主人聲音，當(dāng)年輕人出門老人無法應(yīng)對情況時，機器人便根據(jù)語音辨別人群是否親近，并作出回答，如快遞敲門，機器人問信息，若回復(fù)送快遞，機器人回復(fù)人不在請另選時間派送，由它傳達(dá)信息。（6）自動檢測故障。陪護(hù)機器人具備自身檢測系統(tǒng)狀況的能力，語音提醒主人。

（7）記憶系統(tǒng)功能。在機器人系統(tǒng)中輸入老人吃藥身體檢查等操作，根據(jù)主人平時吃藥、測量身體時間到點提醒老年人檢查。（8）外觀造型。

老年人大都喜歡簡約造型（9）色彩。色彩的簡約低調(diào)是調(diào)研發(fā)現(xiàn)老年人的喜好。（10）材質(zhì)，老年人會在無法預(yù)測的情況下對機器人進(jìn)行傷害，因此需要堅硬的外殼。（11）屏幕，屏幕功能和圖示簡潔有趣，用箭頭和人物引導(dǎo)用戶操作。

（三）構(gòu)建成對比較矩陣

由N名專業(yè)人員打分構(gòu)成評價指標(biāo)集合 Q={Q1，Q2，···，QG}，對各項評價要素用 1～9 的評價取值定義。得到成對比較矩陣值aij，其中aij為要素i對于j的量化值。層次分析的判斷標(biāo)度下表1。

三、基于TOPSIS法的老年體驗式陪護(hù)機器人方案優(yōu)選與排序

TOPSIS法依據(jù)設(shè)計方案與最接近理想化程度的距離遠(yuǎn)近并排序來判斷方案的合理程度。對方案決策評價具有高度適用性。

（一）建立原始評價矩陣

設(shè)有H個待評價方案，組成集合A={A1，A2，...Ai，};有I個評價因素組成集合M={M1，M2，...Mi，};建立評價要素對應(yīng)指標(biāo)為Vij（i=1，2，...，m;j=1，2，...，n），j建立原始評價矩陣

（二） 評價矩陣數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

評價指標(biāo)分為極大、極小型等為方便量化計算，統(tǒng)一為極大型（效益型）指標(biāo)，去除不同單位量綱的影響，方便統(tǒng)一運算。從分析可知，C1-C11全部為正向化指標(biāo)。

四、運用TOPSIS法對各方案進(jìn)行綜合評價及排序

（一）打分人員及其評價數(shù)據(jù)

邀請設(shè)計師，教師生產(chǎn)商和用戶各5名，對指標(biāo)打分。主要研究適老化機器人方向，對使用體驗進(jìn)行打分。評判區(qū)間為0到10分，0-3分很差，3到5分差，5到6分一般，6到8分良好，8到10分為優(yōu)秀。

將打分?jǐn)?shù)據(jù)用算數(shù)平均法獲取最后計算得分，組成原始評價要素矩陣。參考公式（5）算出A方案C1=6.49，C2=6.49，C3=6.49，C4=7.39，C5=6.87，C6=7.96，C7=8.23，C8=6.55，C9=7.18，C10=7.56，C11=7.27.方案B的C1=6.25，C2=6.34，C3=6.17，C4=7.09，C5=6.67，C6=7.25，C7=7.79，C8=6.14，C9=6.19，C10=7.89，C11=7.91.方案C的C1=6.48，C2=6.23，C3=6.29，C4=7.38，C5=7.01，C6=6.59，C7=6.89，C8=6.93，C9=7.79，C10=7.93，C11=6.03.

（二）原始矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

根據(jù)公式（6）-（8）對上述原始矩陣數(shù)據(jù)表進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣得分?jǐn)?shù)據(jù)，方案A中C1=C2=C3=0.273，C4=0.31，C5=0.289，C6=0.335，C7=0.347，C8=0.28，C9=0.302，C10=0.318，C11=0.306，方案B中C1=0.273，C2=0.277，C3=0.269，C4=0.309，C5=0.291，C6=0.316，C7=0.340，C8=0.268，C9 =0.270，C10 =0.34 4，C11=0.345，方案C中C1=0.283，C2=0.272，C3=0.275，C4=0.323，C5=0.307，C6=0.288，C7=0.301，C8=0.303，C9=0.341，C10=0.347，C11=0.264

（三）標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的加權(quán)處理

根據(jù)公式（9）-（10），得出加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，方案A=（C1=0.082，C2= 0.094，C 3 = 0.059，C4 = 0.03，C 5 = 0.029，C6= 0.08 4，C7= 0.02，C 8 = 0.01，C9 = 0.19，C10 = 0.031，C11= 0.03 8）方案B =（C1= 0.0 82，C2=0.095，C3=0.06，C4=0.03，C5=0.029，C6=0.08，C7=0.02，C8=0.08，C9=0.018，C10=0.032，C11=0.043）方案C=（C1=0.085，C2=0.094，C3=0.059，C4=0.031，C5=C6=0.031，C7=0.18，C8=0.01，C9=0.22，C10=0.32，C11=0.033）。

結(jié)束語

為預(yù)防設(shè)計方案的局限性，從設(shè)計方案的科學(xué)、實用等角度出發(fā)，提出了F AHP 與 TOPSIS 共用的方法完成對多個機器人方案選擇分析，根據(jù)用戶體驗，確立老年陪護(hù)機器人的層次模型并進(jìn)行權(quán)值計算。并運用 FAHP 法與 TOPSIS 法對3個方案進(jìn)行排序。通過數(shù)據(jù)驗證排查結(jié)果證實，運用 FAHP 和TOPSIS 對老年體驗式陪護(hù)機器人設(shè)計方案優(yōu)選可行，這兩個方法的結(jié)合可為老年陪護(hù)機器人設(shè)計方案優(yōu)選提供參考。更合理挖掘用戶需求，進(jìn)行老年陪護(hù)機器人的創(chuàng)新設(shè)計。但也有缺陷之處，由于老年機器人設(shè)計的不確定性與復(fù)雜性，主要由專家打分，沒有更合理的依據(jù)，后面會更科學(xué)改進(jìn)研究方法來深入老年體驗式陪護(hù)機器人的設(shè)計研究。

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