楊梅，王怡妍，李雪瑞，侯幸剛

基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置研究

楊梅，王怡妍，李雪瑞，侯幸剛

（山東科技大學(xué)，山東 青島 266590）

為合理界定產(chǎn)品合用性需求偏好及其優(yōu)先程度以針對性提高用戶產(chǎn)品合用性體驗，提出一種基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置方法。將Pearson相關(guān)系數(shù)融入有限理性假說模型中對用戶群體進(jìn)行特征分類，根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)篩選用戶需求與行為背離現(xiàn)象影響因素，并作為特征用戶的劃分依據(jù)。以層次分析法（AHP）為主，從產(chǎn)品屬性、符號要素和人機因素3個維度構(gòu)建產(chǎn)品合用性評估分析系統(tǒng)，對產(chǎn)品特征要素進(jìn)行量化分析，探求不同特征用戶對于產(chǎn)品設(shè)計要素的優(yōu)先級，把控特征用戶在產(chǎn)品選擇及使用過程中表現(xiàn)出的需求走向，以此為據(jù)提升產(chǎn)品合用性體驗。以疫情期間女性防護用品為例，驗證了該方法的有效性，為女用防護服與其他產(chǎn)品的設(shè)計開發(fā)提供了產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置方法。

產(chǎn)品合用性；用戶特征；需求分析；層次分析法；優(yōu)先級配置

近幾年，隨C2B（Customer to Business）商業(yè)模式的崛起，多品種小批量成為常態(tài)，“走量”時代的弊端日益顯現(xiàn)，客觀的兩性差異與固化的設(shè)計要素體系產(chǎn)生碰撞。在以男性為主的設(shè)計大環(huán)境及未受到足夠重視的性別差異化設(shè)計現(xiàn)狀[1]下，多數(shù)產(chǎn)品仍以男性需求為設(shè)計出發(fā)點、以男性生理特征為設(shè)計依據(jù)，女性被迫適應(yīng)根據(jù)男性數(shù)據(jù)制定的標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)下產(chǎn)出的工作裝備并不合用，破壞了女性與男性在設(shè)計方面的平等權(quán)和話語權(quán)[2-3]。因此，如何有效地進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計要素配置[4]，成為產(chǎn)品合用性體驗優(yōu)良與否的關(guān)鍵。而設(shè)計要素在產(chǎn)品設(shè)計中是需要取舍的，單一的設(shè)計需求和設(shè)計策略無法服務(wù)所有用戶[5]。在整體提高產(chǎn)品合用性的同時，可對目標(biāo)用戶群體進(jìn)行準(zhǔn)確的特征定位和劃分，并針對其特點進(jìn)行專項設(shè)計，以實現(xiàn)產(chǎn)品合用性的最優(yōu)體驗。

1 研究框架

現(xiàn)有產(chǎn)品可用性設(shè)計大多基于理性用戶的理想需求進(jìn)行配置。因受知覺偏倚影響，用戶常依據(jù)個人的主觀理性來判斷進(jìn)行產(chǎn)品選擇。所選滿意解是相對個人的使用動機、用戶需求和心理反饋而言的利益最大化表現(xiàn)，其差異較大且極易受外部環(huán)境干擾，繼而在備選方案中重新選擇相對最優(yōu)解。因此，大多數(shù)用戶都無法做到完全理性地去判斷產(chǎn)品。而有限理性假說[6]則介于完全與非完全理性間，在一定限制下兼具主觀與動態(tài)變化過程的有限理性。目前，有限理性假說也逐漸被應(yīng)用于個人決策行為的研究中。如趙冬梅等[7]從有限理性消費者的角度研究消費需求行為，李健等[8]基于消費者的有限理性行為分析了C2B模式下消費者退貨決定。此外，萬濤等[9]還運用有限理性調(diào)節(jié)團隊策略關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建適度的過程沖突用以促進(jìn)團隊協(xié)作。以此為指導(dǎo)劃定的特征類別在獲取表面具象需求信息的同時，可有效挖掘其隱含抽象需求信息。

分析產(chǎn)品合用性設(shè)計優(yōu)先級是了解用戶需求、使用動機和提高產(chǎn)品合用性體驗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。近年來，層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）以定性與定量分析相結(jié)合的優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品造型設(shè)計[10-11]、機械結(jié)構(gòu)設(shè)計[12-13]和其設(shè)計方案評價[14-15]等領(lǐng)域。文中根據(jù)用戶特征分類的結(jié)果，通過層次分析法構(gòu)建評估分析系統(tǒng)，對不同類型的特征用戶對應(yīng)的產(chǎn)品合用性設(shè)計優(yōu)先級進(jìn)行排序評定，進(jìn)一步提高產(chǎn)品合用性體驗。

文中提出一種基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級研究方法，具體流程見圖1，運用有限理性假說對產(chǎn)品需求強度與產(chǎn)品選用行為進(jìn)行量化分析，進(jìn)而對用戶群體進(jìn)行特征分類。引入AHP法構(gòu)建產(chǎn)品合用性評估分析系統(tǒng)，計算不同類型的用戶對應(yīng)的產(chǎn)品合用性設(shè)計優(yōu)先級綜合權(quán)重，從而實現(xiàn)產(chǎn)品合用性需求定量化的優(yōu)先級排序，以此作為提高特征用戶產(chǎn)品合用性體驗的指導(dǎo)。

圖1 基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置方法

2 基于有限理性假說的用戶特征分類方法

基于有限理性假說構(gòu)建影響用戶有關(guān)合用性體驗的產(chǎn)品選擇行為的分析框架，引入Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行量化分析，擇取顯著作用因素作為用戶特征分類方法依據(jù)。

2.1 基于有限理性假說構(gòu)建的分析框架

用戶對產(chǎn)品的需求與選用是理性思考后的決策行為。受文化水平、信息采集和計算能力的約束，所表現(xiàn)出的需求強度和產(chǎn)品選用行為僅是結(jié)合內(nèi)外部因素對外部環(huán)境的一個相對滿意解，易隨個人條件和外部環(huán)境而變。為此，采用資料調(diào)查、深度訪談、專家咨詢等調(diào)研方法，對產(chǎn)品不合用現(xiàn)象形成因子進(jìn)行提取，基于限理性假說構(gòu)建出分析框架（見圖2），探求用戶產(chǎn)品需求強度與產(chǎn)品選用行為的顯著影響因素。

2.2 用戶特征分類方法

基于上述分析框架構(gòu)建并發(fā)放回收調(diào)查問卷，提取用戶主觀態(tài)度因子，采用Pearson相關(guān)系數(shù)對影響產(chǎn)品需求強度與產(chǎn)品選用行為的顯著因素進(jìn)行量化分析，步驟如下。

圖2 分析框架

1）確定上述分析框架內(nèi)各方面的基本因素及具體因素變量，將17個具體因素變量定義為自變量1～17。將產(chǎn)品的需求強度設(shè)為1和產(chǎn)品選用行為設(shè)為2。

2）將設(shè)計好的自變量和因變量代入以下理論模型計算Pearson相關(guān)系數(shù)見式（1），檢驗發(fā)生顯著作用的因素變量。

根據(jù)式（1），python3實現(xiàn)代碼見圖3。

3）結(jié)果對照Pearson相關(guān)系數(shù)（取值范圍為[–1,1]）的幾何學(xué)模型（見圖4），其絕對值越大，表示2個因素的正/負(fù)相關(guān)性越強，反之則相關(guān)度越弱。根據(jù)變量相關(guān)強度判定（見表1）擇取顯著作用因素對用戶群體進(jìn)行特征分類。

圖3 Pearson相關(guān)系數(shù)算法（部分）

表1 變量相關(guān)強度判定

Tab.1 Judgment table of variable correlation strength

圖4 Pearson相關(guān)系數(shù)的幾何學(xué)模型

3 基于AHP法的產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置方法

3.1 產(chǎn)品的設(shè)計要素偏好

參考文獻(xiàn)綜述與專業(yè)人士的相關(guān)建議，將產(chǎn)品設(shè)計要素分為產(chǎn)品的屬性、產(chǎn)品風(fēng)格和符號要素，以及產(chǎn)品的人機因素三方面。選定研究載體，結(jié)合問卷對不同特征類別用戶產(chǎn)品選用偏好進(jìn)行主觀調(diào)查，目的在于探明目標(biāo)用戶群體的產(chǎn)品合用性偏好是否存在特征差異，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

3.2 產(chǎn)品合用性評估分析系統(tǒng)的構(gòu)建

為解決產(chǎn)品中有關(guān)設(shè)計要素的復(fù)雜決策問題，建立一個多層次遞階結(jié)構(gòu)式的產(chǎn)品合用性評估分析系統(tǒng)（見圖5），按用戶產(chǎn)品設(shè)計要素偏好的差異，將系統(tǒng)劃分為產(chǎn)品屬性、符號要素和人機因素3個主要指標(biāo)及下屬9個次要指標(biāo)。分別對不同特征用戶組進(jìn)行評估分析，比較評估權(quán)重值得出不同組的產(chǎn)品設(shè)計要素優(yōu)先級差異。

3.3 判斷矩陣比例標(biāo)度定義

圖5 女性防護產(chǎn)品合用性評估分析系統(tǒng)

表2 九級標(biāo)度法

Tab.2 Nine-level scaling method

3.4 層次單排序與一致性檢驗

層次單排序是指2層級指標(biāo)之間的重要性權(quán)值排序，常用判斷矩陣獲取，使用時需滿足下列關(guān)系的特征值和特征向量：

對判斷矩陣質(zhì)量做一致性檢查，各指標(biāo)值應(yīng)滿足：

考慮到復(fù)雜客觀事物對完全一致判斷矩陣構(gòu)造的實際干擾，需要計算一致性指標(biāo)RI，以此判定判斷矩陣能否適用于層次分析：

表3 修正因子取值表

Tab.3 Correction factor value table

3.5 產(chǎn)品合用性設(shè)計優(yōu)先級權(quán)重計算

目標(biāo)準(zhǔn)則層權(quán)重向量計算如下：

計算得出各指標(biāo)綜合權(quán)重，由此推出產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級綜合權(quán)重排序。

3.6 產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置

根據(jù)產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級綜合權(quán)重排序，合理選取綜合優(yōu)先度高的設(shè)計要素進(jìn)行改良與改進(jìn)。該方法彌補了運用單一設(shè)計需求和設(shè)計策略服務(wù)所有用戶思維的局限性，真正實現(xiàn)產(chǎn)品的合用體驗。

4 實例研究

4.1 女性防護產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級排選

以女性防護用品為例，考慮到醫(yī)用防護服作為代表性防護產(chǎn)品在疫情期間的廣泛使用和迫切生產(chǎn)，擬選定醫(yī)用防護服作為研究載體，運用文中方法進(jìn)行基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置，并驗證了該方法的有效性和可靠性。

基于圖2分析框架構(gòu)建調(diào)查問卷，面向女性用戶發(fā)放問卷，并收集數(shù)據(jù)，調(diào)查對象涵蓋了一線的醫(yī)護人員、社區(qū)志愿者、運輸和后勤人員及家庭婦女等。為保障問卷內(nèi)容效度[16]，在條目擬定過程中，多次邀請相關(guān)專業(yè)人員評改?？傆嫲l(fā)放問卷260份，有效回收問卷235份。

運行Python3中Pearson相關(guān)系數(shù)的設(shè)定代碼對問卷數(shù)據(jù)分析，結(jié)果見表4。

表4 問卷結(jié)果統(tǒng)計

Tab.4 Questionnaire result statistics

實證研究表明，一方面，由于女性用戶的經(jīng)濟特征、知識特征強化，她們對自身權(quán)益保障的渴望更強，同時政策等制度要求嚴(yán)格，防疫觀念、權(quán)力意識等認(rèn)知水平的逐步提升，她們也會表現(xiàn)出較高的擁有合用防護產(chǎn)品需求強度；另一方面是經(jīng)濟特征、知識特征、防疫觀念等因素阻礙了女性用戶選用合用防護產(chǎn)品。順延上述影響女性用戶群體的用戶需求和使用動機的顯著作用因素（經(jīng)濟特征、知識特征、價值特征、心理特征），按需求強度的不同將女性用戶分為a、b、c、d 4類（見圖6），探求不同類別的女性用戶對防護產(chǎn)品的敏感偏好，即女性用戶防護產(chǎn)品設(shè)計要素優(yōu)先級，以提高產(chǎn)品合用性。

結(jié)合問卷對4組女性用戶產(chǎn)品選用偏好進(jìn)行主觀調(diào)查，結(jié)果見圖7，得證女性用戶的在產(chǎn)品屬性、符號要素和人機因素三大指標(biāo)方面的產(chǎn)品設(shè)計要素偏好差異較大，為后續(xù)研究女性用戶需求走向奠定基礎(chǔ)。

對照圖4構(gòu)建判斷矩陣，采用SPSS對矩陣內(nèi)各設(shè)計要素優(yōu)先級綜合權(quán)重進(jìn)行計算。以a類女性用戶的判斷矩陣建立為例，分別以女性用戶防護產(chǎn)品合用性體驗、產(chǎn)品屬性定義1、產(chǎn)品符號要素2、產(chǎn)品人機3為準(zhǔn)則層構(gòu)建判斷矩陣，結(jié)果見表5?？傻?，a類女性用戶更注重產(chǎn)品符號要素的合用性體驗，其中生理尺度、色彩要素和材質(zhì)要素的用戶體驗優(yōu)先級較高。

圖6 女性用戶特征分類

圖7 4類女性用戶組產(chǎn)品選用偏好差異

表5 判斷矩陣結(jié)果（a類用戶）

Tab.5 Judgment matrix and results (class a users)

基于公式（4）—（5）對所得矩陣進(jìn)行一致性檢驗，檢驗合格的4類女性特征用戶矩陣綜合權(quán)重排序見表6，可知a、b、c類女性用戶均對生理尺度要素持高優(yōu)先級；b、d類女性用戶對色彩要素持高優(yōu)先級；材質(zhì)要素的優(yōu)先級權(quán)重穩(wěn)定持平，4類女性用戶均對其持較高優(yōu)先級。因此，對女性用戶而言，生理尺度與色彩要素對醫(yī)用防護服合用性體驗具有顯著影響。

針對以上所得高優(yōu)先級設(shè)計要素（生理尺度、色彩要素和材質(zhì)要素），對市面常見醫(yī)用防護服進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計，2種醫(yī)用防護服的主要區(qū)別在于：所得產(chǎn)品在市面現(xiàn)有防護服的基礎(chǔ)上增加了人體重要尺寸線處伸縮打褶用以協(xié)調(diào)生理尺度要素，增加了女性色彩元素。分別對2種設(shè)計案例進(jìn)行滿意度統(tǒng)計。

為保證測試結(jié)果數(shù)據(jù)的真實有效，此次調(diào)查問卷結(jié)合前文所得設(shè)計要素，采用7級Linket量表對用戶心理意象進(jìn)行測試，見表7。其中，被測用戶依據(jù)評價維度中的設(shè)計要素對該設(shè)計案例圖片的描述打分，在對應(yīng)分值處打勾，1分表示用戶偏向左側(cè)的設(shè)計方案，反之7分表示用戶認(rèn)為右側(cè)設(shè)計方案更佳?？傆嫲l(fā)放問卷250份，有效回收問卷242份。

表6 4類女性特征用戶矩陣綜合權(quán)重排序

Tab.6 Matrix comprehensive weight ranking of four types of female feature users

表7 醫(yī)用防護服設(shè)計方案滿意度統(tǒng)計（示例）

Tab.7 Satisfaction statistics of medical protective clothing design scheme (example)

采用SPSS軟件統(tǒng)計問卷結(jié)果見圖8，在改善了醫(yī)療防護服生理尺度局限性和增加女性色彩后，方案二在a類和b類用戶中的產(chǎn)品滿意度得到明顯提高，c類用戶滿意度雖不明顯但也有提高，產(chǎn)品設(shè)計要素的調(diào)整對d類女性用戶沒有產(chǎn)生影響。研究結(jié)果表明不同類型的女性用戶對防護產(chǎn)品合用性體驗優(yōu)化調(diào)整總體持認(rèn)可態(tài)度。

圖8 4類女性用戶醫(yī)用防護服設(shè)計方案滿意度

Fig.8 Satisfaction of four types of female user medical protective clothing design schemes

4.2 女性防護產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置應(yīng)用

該研究以女性合用防護產(chǎn)品的高需求度與低使用率的背離現(xiàn)象影響因素作為劃分依據(jù)，對目標(biāo)女性用戶進(jìn)行準(zhǔn)確的特征定位和劃分。4類女性用戶產(chǎn)品選用偏好存在一定程度上的特征差異，見圖5。通過層次分析法驗證不同類型的女性用戶偏好差異與設(shè)計要素優(yōu)先級差異，對防護產(chǎn)品合用性具有顯著影響。在此次研究中的女性用戶大多數(shù)都表現(xiàn)出對生理尺度、色彩要素、材質(zhì)要素的高優(yōu)先級，這也反映出高優(yōu)先級設(shè)計要素會對女性產(chǎn)品合用性產(chǎn)生影響，見表4。針對以上要素對醫(yī)用防護服進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計并進(jìn)行滿意度調(diào)查，調(diào)查結(jié)果顯示均獲得4類女性用戶不同程度的認(rèn)可，從側(cè)面印證了研究方法的可行性。

在產(chǎn)品設(shè)計中提高女性產(chǎn)品的可用性是需要取舍的，力求在一定程度上適合盡可能多用戶需求的“一鍋端”設(shè)計策略具有局限性。在綜合提高疫情背景下女性對性別差異化產(chǎn)品設(shè)計合用性需求為前提，結(jié)合以上高優(yōu)先級設(shè)計要素可針對女性用戶特點進(jìn)行專項改進(jìn)。

1）a類女性用戶對工作質(zhì)量及自身有較高的要求，防護用品合用性需求強度高，可著重對產(chǎn)品人機因素再調(diào)整；

2）b類女性各方面特征都處于中等水平，對生理尺度等產(chǎn)品人機因素有很大的訴求，防護用品合用性需求和a類用戶很相似；

3）c類女性用戶生活條件較好，家庭負(fù)擔(dān)偏重，防護用品合用性需求的優(yōu)先級集中在產(chǎn)品功能展示的用戶界面；

4）d類女性用戶各個方面特征都處于弱勢，對防護產(chǎn)品的功能和使用訴求低，處于對防護產(chǎn)品的被動式接受，改進(jìn)后的防護產(chǎn)品用戶界面等要素的復(fù)雜度與防護用品合用性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，需作特殊說明。

5 結(jié)語

為有效把控產(chǎn)品設(shè)計要素優(yōu)先級對于產(chǎn)品合用性體驗提升之間的復(fù)雜關(guān)系，文中提出基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)先級配置方法，根據(jù)有限理性假說與Pearson相關(guān)系數(shù)建立分析框架，對目標(biāo)用戶群體進(jìn)行準(zhǔn)確的特征定位和劃分。結(jié)合層次分析法構(gòu)建產(chǎn)品合用性評估分析系統(tǒng)，針對不同特征用戶特點進(jìn)行專項的產(chǎn)品合用性體驗設(shè)計。文中方法應(yīng)用于醫(yī)用防護服設(shè)計，研究結(jié)果表明不同類型的女性用戶對防護產(chǎn)品設(shè)計要素優(yōu)先級優(yōu)化配置持認(rèn)可態(tài)度，研究模式對于輔助設(shè)計人員把控產(chǎn)品合用性設(shè)計具有借鑒意義。該研究研究數(shù)據(jù)的深度與寬度存在一定的地域和范圍的局限性，有待進(jìn)一步構(gòu)建數(shù)據(jù)庫進(jìn)行研究改進(jìn)。

[1] 霍春曉. 性別差異化設(shè)計研究——戶外運動用品的性別差異化設(shè)計[D]. 無錫: 江南大學(xué), 2007.

HUO Chun-xiao. Research of Gender Difference Design and Application of Outdoors Sport Products[D]. Wuxi: Jiangnan University, 2007.

[2] 趙正宣, 饒培倫, 劉成益. 產(chǎn)品的危險感知中性別差異的研究[J]. 人類工效學(xué), 2006, 12(1): 4-6.

ZHAO Zheng-xuan, RAO Pei-lun, LIU Cheng-yi. Study of Hazard Perception and Wherein Effects of Sexual Differences[J]. Chinese Journal of Ergonomics, 2006, 12(1): 4-6.

[3] ROMOSER M R E, FISHER D L. The Effect of Active Versus Passive Training Strategies on Improving Older Drivers' Scanning in Intersections[J]. Human Factors, 2009, 51(5): 652-668.

[4] 張迪婧, 侯增選, 黃磊, 等. 融合用戶滿意度的產(chǎn)品需求配置方法研究[J]. 圖學(xué)學(xué)報, 2020, 41(4): 649-657.

ZHANG Di-jing, HOU Zeng-xuan, HUANG Lei, et al. Research on the Product Demands Configuration Me-thod Based on User Satisfaction[J]. Journal of Graphics, 2020, 41(4): 649-657.

[5] 張郅政, 張利, 李亞軍. 基于老年特征分類的移動產(chǎn)品界面優(yōu)先級研究[J]. 包裝工程, 2020, 41(18): 249-257.

ZHANG Zhi-zheng, ZHANG Li, LI Ya-jun. Priority of Mobile Product Interface Based on Feature Classifi-cation of the Elderly[J]. Packaging Engineering, 2020, 41(18): 249-257.

[6] YANG Jun, WU Fu-zhang, YAN Jun, et al. Charging Demand Analysis Framework for Electric Vehicles Con-sidering the Bounded Rationality Behavior of Users[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2020, 119: 105952.

[7] 趙冬梅, 尹馨欣. 基于有限理性消費者品牌轉(zhuǎn)換行為的定價策略研究[J]. 價格理論與實踐, 2018(9): 127-130.

ZHAO Dong-mei, YIN Xin-xin. Research on Pricing Strategy of Limited Rational Consumer Brand Con-version Behavior[J]. Price: Theory & Practice, 2018(9): 127-130.

[8] 李健, 李琳琳, 史浩. 考慮消費者有限理性退貨決策的兩階段C2B電子商務(wù)供應(yīng)鏈回購策略優(yōu)化研究[J]. 運籌與管理, 2017, 26(12): 53-60.

LI Jian, LI Lin-lin, SHI Hao. Repurchase Strategy Opti-mization Considering Consumers' Bounded Rational Return Policy in the Two-Stage C2B E-Commerce Supply Chain[J]. Operations Research and Management Science, 2017, 26(12): 53-60.

[9] 萬濤, 大月博司. 科技創(chuàng)新團隊成員有限理性下的過程沖突博弈研究[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐, 2018, 38(10): 2629-2637.

WAN Tao, DA Yue-bosi. Game Research on Process Conflicts under the Bounded Rationality of Science and Technology Innovation Team Members[J]. Systems Engi-neering-Theory & Practice, 2018, 38(10): 2629-2637.

[10] 常瑜, 劉寶順, 田園. 基于層次分析法的掃地車造型模糊綜合評價方法及應(yīng)用[J]. 機械設(shè)計, 2017, 34(3): 121-125.

CHANG Yu, LIU Bao-shun, TIAN Yuan. Method and Application of Fuzzy Comprehensive Evaluation of Sweeping Vehicle Modeling Based on AHP[J]. Journal of Machine Design, 2017, 34(3): 121-125.

[11] 周志勇, 莊潘雯, 何艷玲, 等. 層次分析法在五金工具感性設(shè)計中的應(yīng)用研究[J]. 機械設(shè)計與制造, 2015(3): 265-267.

ZHOU Zhi-yong, ZHUANG Pan-wen, HE Yan-ling, et al. Applied Research of AHP in Tools Emotional Design[J]. Machinery Design & Manufacture, 2015(3): 265-267.

[12] 萬強, 林松, 任子文. 基于形態(tài)學(xué)與層次分析法的機構(gòu)創(chuàng)新設(shè)計[J]. 機械設(shè)計與研究, 2013, 29(3): 6-8.

WAN Qiang, LIN Song, REN Zi-wen. Mechanism De-sign Based on Morphology Matrix and Analytic Hiera-r-chy Process[J]. Machine Design & Research, 2013, 29(3): 6-8, 22.

[13] 張小丹, 楊飛, 唐德威. 月壤鉆取采樣鉆進(jìn)導(dǎo)向機構(gòu)多方案評價與優(yōu)選[J]. 機械科學(xué)與技術(shù), 2016, 35(12): 1967-1974.

ZHANG Xiao-dan, YANG Fei, TANG De-wei. Project Evaluation and Optimization of Lunar Soil Drilling Sampling Guiding Mechanism[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2016, 35(12): 1967-1974.

[14] 任甲舉, 劉丹. 基于改進(jìn)模糊層次分析法的食品機械設(shè)計方案評價[J]. 機械設(shè)計與制造, 2017(3): 20-22.

REN Jia-ju, LIU Dan. Evaluation Based on Improved Fuzzy AHP Food Machinery Design[J]. Machinery Design & Manufacture, 2017(3): 20-22.

[15] 徐驍琪, 程永勝, 陳國強. 基于AHP法的房車造型評價方法及應(yīng)用研究[J]. 機械設(shè)計, 2020, 37(6): 140-144.

XU Xiao-qi, CHENG Yong-sheng, CHEN Guo-qiang. Evaluation Method and Application of RV Modeling Based on AHP Method[J]. Journal of Machine Design, 2020, 37(6): 140-144.

[16] 曾李幗, 劉純青, 馮瑩, 等. 口袋公園景觀評價體系構(gòu)建研究[J]. 福建工程學(xué)院學(xué)報, 2020, 18(3): 300-306.

ZENG Li-guo, LIU Chun-qing, FENG Ying, et al. Research on Constructing an Evaluation System for Pocket Parks' Landscape[J]. Journal of Fujian University of Technology, 2020, 18(3): 300-306.

Research on Priority Configuration of Product Design Based on User Characteristics Classification

YANG Mei，WANG Yi-yan，LI Xue-rui，HOU Xing-Gang

(Shandong University of Science and Technology, Shandong Qingdao 266590, China)

In order to reasonably define the product compatibility demand preference and its priority to improve the user product compatibility experience in a targeted manner, a product design priority configuration method based on user characteristics classification is proposed.The Pearson correlation coefficient is integrated into the bounded rationality hypothesis model to classify the characteristics of the user group and screen the influencing factors of user demand and behavior deviation according to Pearson correlation coefficient, and used as the basis for characteristic users. The analysis of hierarchy process (AHP) is the main method, from the three dimensions of product attributes, symbolic elements and human-machine factor to construct a product suitability evaluation and analysis system, to quantitatively analyze product feature elements, to explore the priority of different feature users to product design elements, and to control the demand trends of feature users demonstrated in the product selection and use process, and use this as a basis to improve product compatibility experience.The effectiveness of this method is verified by the female protective articles during the epidemic period, which provides a product design priority configuration method for the design and development of female protective clothing and other products.

product compatibility; user characteristics; demand analysis; analytic hierarchy process; priority configuration

TB472

A

1001-3563(2022)12-0157-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.12.018

2022–01–27

山東省研究生導(dǎo)師指導(dǎo)能力提升項目(SDYY18082)；山東科技大學(xué)優(yōu)秀教學(xué)團隊建設(shè)計劃資助(JXTD20170509)；2021年山東省研究生教育質(zhì)量提升計劃(SDYAL20058)

楊梅（1973—），女，碩士，教授，主要研究方向為工業(yè)設(shè)計及其理論。

王怡妍（1997—），女，碩士生，主攻工業(yè)設(shè)計及其理論。

責(zé)任編輯：陳作