摘要：將行為勸導(dǎo)理論模型介入服務(wù)設(shè)計(jì)視角，分析地鐵分流系統(tǒng)服務(wù)設(shè)計(jì)的潛在邏輯，使有效引導(dǎo)乘客行為、解決乘客無(wú)意識(shí)行為造成的安全隱患和出行體驗(yàn)差的問(wèn)題。首先，利用行為勸導(dǎo)理論分析乘客行為與地鐵空間的交互關(guān)系，再結(jié)合服務(wù)設(shè)計(jì)研究方法，得出地鐵服務(wù)與實(shí)際目標(biāo)人群痛點(diǎn)的潛在關(guān)聯(lián)，總結(jié)出基于行為勸導(dǎo)理論的地鐵分流系統(tǒng)設(shè)計(jì)策略。利用所得設(shè)計(jì)策略獲取最終的服務(wù)藍(lán)圖與設(shè)計(jì)思路，并完成設(shè)計(jì)實(shí)踐。對(duì)設(shè)計(jì)成果使用F-AHP（模糊層次分析法）進(jìn)行可行性驗(yàn)證。利用行為勸導(dǎo)理論對(duì)地鐵乘客行為模式進(jìn)行研究，明確地鐵乘客的潛在期望，從而針對(duì)性獲得了設(shè)計(jì)需求，提供建設(shè)性方案，為用戶(hù)行為研究融入服務(wù)設(shè)計(jì)開(kāi)拓了新視角。

關(guān)鍵詞：服務(wù)設(shè)計(jì)；行為勸導(dǎo)理論；地鐵分流系統(tǒng)；用戶(hù)行為研究；F-AHP（模糊層次分析法）

中圖分類(lèi)號(hào)：TB472 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003-0069（2024）19-0053-05

引言

成都市在近年發(fā)展了大量的城市軌道交通設(shè)施，里程規(guī)模目前已達(dá)到世界一線城市水平。截至2023 年末，成都城市常住人口為1699.1 萬(wàn)人，大量的城市人造成了早晚高峰期地鐵擁堵成為常態(tài)化現(xiàn)象[1]。地鐵擁堵造成了一系列問(wèn)題：首先，在地鐵人流高峰期，由于缺乏合理引導(dǎo)，導(dǎo)致乘客的不合理聚集與人流移動(dòng)緩慢，易造成踩踏等安全事故[2]；其次，乘客進(jìn)出地鐵時(shí)間長(zhǎng)，使乘坐體驗(yàn)大幅降低；最后，擁堵使得地鐵運(yùn)營(yíng)方投入大量人力與物力以維持地鐵正常運(yùn)行，增加地鐵運(yùn)維的成本與負(fù)擔(dān)，同時(shí)造成經(jīng)濟(jì)損失[3]。因此，本文嘗試通過(guò)服務(wù)設(shè)計(jì)方法，合理引導(dǎo)乘客行為，減少地鐵事故發(fā)生概率、提升乘客的良好乘車(chē)體驗(yàn)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)地鐵運(yùn)營(yíng)的高效的資源分配。

一、行為勸導(dǎo)理論

（一）行為勸導(dǎo)理論概述：BJ Fogg[4][5] 發(fā)表的兩篇文章，提出了行為勸導(dǎo)理論，包括Fogg 行為模型（Fogg Behavior Model）這一核心理論工具。BJ Fogg 教授的理論為行為勸導(dǎo)策略提供了具體的量化研究方法，為個(gè)體用戶(hù)和群體用戶(hù)的行為研究拓寬了研究思路。行為勸導(dǎo)理論的主要研究意義為通過(guò)階段性的方案規(guī)劃，達(dá)到改變?nèi)后w或個(gè)人的行為習(xí)慣的目標(biāo)。行為勸導(dǎo)理論框架主要包括3 個(gè)階段，依次為：選擇、設(shè)計(jì)、實(shí)施。

（二）Fogg 行為模型：Fogg 行為模型（Fogg Behavior Model）也被稱(chēng)為FBM 模型，由BJ Fogg 教授提出，是行為研究領(lǐng)域中較為直觀以可視化方式呈現(xiàn)的行為研究理論模型，如圖1。在該理論模型概括了刺激行為產(chǎn)生的3 個(gè)基本要素，分別是動(dòng)機(jī)（Motivation）、能力（Ability）和觸發(fā)因素（Triger），動(dòng)機(jī)是做出行為的欲望或是潛在需求，能力是完成行為的執(zhí)行能力，而觸發(fā)因素是提示或促使行為發(fā)生的媒介或觸點(diǎn)。觸發(fā)因素分為三類(lèi)，分別是來(lái)源于人自身驅(qū)動(dòng)力的火花因素（Sparks）、由外界環(huán)境產(chǎn)生的引導(dǎo)因素（Facilitator）和在人同時(shí)具備足夠的“能力”與“動(dòng)機(jī)”的前提下，促使人完成行為的指示因素（Sign）[4]。Fogg 行為模型認(rèn)為，3 個(gè)因素同時(shí)達(dá)成臨界指標(biāo)時(shí)，即在當(dāng)人具備基本的動(dòng)機(jī)與能力，并在觸發(fā)因素的介入下，人的行為就會(huì)發(fā)生。

二、基于行為勸導(dǎo)理論的地鐵分流系統(tǒng)調(diào)研與分析

（一）地鐵分流系統(tǒng)概述：地鐵分流系統(tǒng)可以定義為引導(dǎo)人流移動(dòng)的實(shí)體設(shè)施與虛擬信息交互界面。公共場(chǎng)所中合理與設(shè)計(jì)良好的地鐵信息交互設(shè)施能夠幫助人們?cè)谀吧沫h(huán)境中有效獲取信息，以獲得更加高效的出行體驗(yàn)[6]。而虛擬信息交互界面，例如地鐵場(chǎng)所中的電子顯示屏、地鐵運(yùn)營(yíng)者所提供的App，能夠?yàn)槌丝吞峁?shí)時(shí)的信息，來(lái)幫助人們更加高效并有目的性地在地鐵站中作出選擇，同時(shí)實(shí)時(shí)的信息也能宏觀上調(diào)控乘客的無(wú)意識(shí)行為，使得地鐵空間完成高效的人流運(yùn)轉(zhuǎn)[7]。

（二）實(shí)地調(diào)研與分析：本次調(diào)研以高峰期易擁堵的典型地鐵站——成都南站為調(diào)研地點(diǎn)，對(duì)典型地鐵站的高峰時(shí)段和擁堵現(xiàn)象進(jìn)行調(diào)查并整理。采用角色扮演（Role Play）的服務(wù)設(shè)計(jì)研究方法，深入場(chǎng)景進(jìn)行體驗(yàn)，觀察并洞察場(chǎng)景中的服務(wù)細(xì)節(jié)，并將地鐵分流系統(tǒng)的主要構(gòu)成進(jìn)行分類(lèi)與整合。

本次調(diào)研的重點(diǎn)場(chǎng)所是人流密集的站廳層與站臺(tái)層的通行處。成都南站地鐵站共有3 條線路經(jīng)過(guò)，分別是1 號(hào)線、7 號(hào)線、18 號(hào)線，三條線路的出行布局，如圖2。通過(guò)進(jìn)一步實(shí)地訪談與觀察，整理出地鐵擁堵現(xiàn)象及成因，見(jiàn)表1。

（三）用戶(hù)類(lèi)型劃分

1. 用戶(hù)訪談方案：為了獲取更多的場(chǎng)景數(shù)據(jù)與資料，對(duì)地鐵系統(tǒng)中的參與人員進(jìn)行訪談，以洞察出潛在信息。在訪談過(guò)程中，為了獲取受訪者更多的不同視角與體驗(yàn)反饋，將受訪者分為兩大類(lèi)，分別是地鐵乘客、地鐵運(yùn)維人員，同時(shí)在兩類(lèi)訪談人員中進(jìn)行類(lèi)型的細(xì)分篩選。第一類(lèi)地鐵乘客中包括了攜帶行李出行的乘客、上班族、旅游乘客、學(xué)生、隨機(jī)出行人員。第二類(lèi)運(yùn)維人員包括人工售票員、安檢人員、機(jī)動(dòng)服務(wù)人員、地鐵候車(chē)站臺(tái)安保人員。依據(jù)兩類(lèi)人群不同的視角，對(duì)訪談問(wèn)題進(jìn)行不同的設(shè)計(jì)。

2. 訪談結(jié)果分析：Jesse James Garrett 在其著作《用戶(hù)體驗(yàn)要素》中提出，對(duì)用戶(hù)的體驗(yàn)需求進(jìn)行研究時(shí)，將用戶(hù)根據(jù)其對(duì)產(chǎn)品的熟悉程度進(jìn)行劃分為：小白用戶(hù)、普通用戶(hù)和專(zhuān)家用戶(hù)。關(guān)注不同類(lèi)型的用戶(hù)并為他們提供定制化的產(chǎn)品和服務(wù)，是提高用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)鍵，通過(guò)對(duì)用戶(hù)劃分的理解和應(yīng)用，設(shè)計(jì)師可以更好地滿(mǎn)足不同類(lèi)型用戶(hù)的需求，從而提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力[8]。

根據(jù)訪談人員的對(duì)地鐵的熟悉程度不同，在多位訪談對(duì)象中選取5位特征不同且清晰的典型訪談人員的訪談結(jié)果進(jìn)行歸納總結(jié)，見(jiàn)表2?；谟脩?hù)訪談的深入調(diào)查研究，依據(jù)乘客的行為特點(diǎn)對(duì)地鐵空間內(nèi)的乘客進(jìn)行乘客類(lèi)型的劃分，分別是：（1）游客；（2）通勤乘客；（3）一般乘客；（4）搭乘火車(chē)、飛機(jī)目標(biāo)乘客。

（四）乘客行為分析

1. 行為決策集群：行為集群由Fogg 教授在其著作中提出，是由多個(gè)行為選項(xiàng)組成，最后產(chǎn)生具體的行為集合，通過(guò)對(duì)行為集群的探索，以能夠有效，并集中地完成行為期望，改進(jìn)行為產(chǎn)生的需求[9]。結(jié)合實(shí)地考察與訪談分析將乘客行為階段為五大類(lèi)，運(yùn)用角色扮演（RolePlay）的服務(wù)設(shè)計(jì)研究方法和實(shí)地觀察法，分析乘客行為階段當(dāng)中影響乘客行為的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，隨后對(duì)乘客的無(wú)行為決策因素進(jìn)行梳理，繪制乘客行為決策集群，如圖3。

2. 用戶(hù)旅程圖：基于前文關(guān)于行為勸導(dǎo)理論對(duì)服務(wù)設(shè)計(jì)的研究切入點(diǎn)，對(duì)行為觸點(diǎn)深入分析，可以探析出地鐵分流系統(tǒng)中的主要觸點(diǎn)，綜合用戶(hù)分類(lèi)、行為觸點(diǎn)與行為決策集群，繪制地鐵分流系統(tǒng)的用戶(hù)旅程圖，發(fā)現(xiàn)服務(wù)設(shè)計(jì)需要從改進(jìn)手機(jī)App 的交互方式、功能，設(shè)計(jì)新的導(dǎo)視方式，從功能、界面、增加交互設(shè)施3 方面優(yōu)化現(xiàn)有的地鐵分流系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)引導(dǎo)乘客行為的目的如圖4。

3. 用戶(hù)行為模型析出：結(jié)合行為勸導(dǎo)理論中的Fogg 行為模型方法，結(jié)合前文調(diào)研數(shù)據(jù)主觀評(píng)價(jià)典型乘客的行為特點(diǎn)、行為動(dòng)機(jī)、行為能力和行為觸發(fā)因素，對(duì)乘客調(diào)研結(jié)果、用戶(hù)痛點(diǎn)、設(shè)計(jì)機(jī)會(huì)點(diǎn)進(jìn)行整理，對(duì)不同乘客行為模式的劃分，獲取乘客的核心需求，建立用戶(hù)行為模型，如圖5。

三、基于行為勸導(dǎo)理論的地鐵分流系統(tǒng)服務(wù)設(shè)計(jì)原則與設(shè)計(jì)定位

（一）基于行為勸導(dǎo)理論的地鐵分流系統(tǒng)服務(wù)設(shè)計(jì)原則

首先是以動(dòng)態(tài)變化的乘客需求為中心。在某一固定的服務(wù)設(shè)計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景中，用戶(hù)類(lèi)型是存在動(dòng)態(tài)變化的，隨之用戶(hù)的需求也是在不斷變化的。依據(jù)用戶(hù)需求動(dòng)態(tài)變化的特性，所以在進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)踐時(shí)，應(yīng)充分考慮設(shè)計(jì)方案具備一定的可塑性，能夠根據(jù)場(chǎng)景中不同乘客的需求來(lái)適應(yīng)提供合適的服務(wù)。

其次是以乘客行為模型為主導(dǎo)。乘客行為模型貫穿整個(gè)調(diào)研流程，通過(guò)實(shí)地考察、用戶(hù)定性研究、服務(wù)設(shè)計(jì)可視化方法等研究方法收集信息，匯集了研究目標(biāo)的調(diào)研成果，是整個(gè)調(diào)研獲悉的核心內(nèi)容。在后續(xù)的設(shè)計(jì)策略中，應(yīng)以乘客行為模型的內(nèi)容為主導(dǎo)方向，展開(kāi)行為觸點(diǎn)分類(lèi)和行為觸點(diǎn)設(shè)計(jì)等內(nèi)容。

然后是服務(wù)系統(tǒng)可持續(xù)。在地鐵分流系統(tǒng)服務(wù)架構(gòu)中，參與者主要分為乘客、后臺(tái)管理人員、地鐵運(yùn)維人員，服務(wù)媒介有實(shí)體設(shè)施、虛擬界面、后臺(tái)終端。要實(shí)現(xiàn)地鐵分流系統(tǒng)的服務(wù)架構(gòu)可持續(xù)性，就必須均衡參與者和服務(wù)媒介的交互關(guān)系，提供符合各方需求的服務(wù)設(shè)計(jì)方案，只有這樣才能實(shí)現(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)的可持續(xù)性。

（二）服務(wù)系統(tǒng)圖構(gòu)建

對(duì)目前的利益相關(guān)者的角色分析，結(jié)合地鐵分流系統(tǒng)的交互構(gòu)成對(duì)人機(jī)關(guān)系進(jìn)行梳理分析，確定人員與設(shè)備的交互方式、接觸點(diǎn)、影響關(guān)系，繪制服務(wù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)圖，如圖6 所示。服務(wù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)圖有利于梳理人機(jī)交互邏輯，將用戶(hù)和服務(wù)方的聯(lián)系進(jìn)行系統(tǒng)化，為后續(xù)的設(shè)計(jì)實(shí)踐建立理論基礎(chǔ)。

（三）服務(wù)藍(lán)圖

在地鐵分流系統(tǒng)的服務(wù)設(shè)計(jì)中，乘客與信息界面和導(dǎo)視設(shè)施的交互過(guò)程中產(chǎn)生的行為旅程圖、交互觸點(diǎn)、乘客行為模型等數(shù)據(jù)收集，從“場(chǎng)景”“人物”“技術(shù)”“設(shè)備”4 個(gè)方面考慮，對(duì)服務(wù)藍(lán)圖進(jìn)行設(shè)計(jì)產(chǎn)出，如圖7[10]。

四、基于行為勸導(dǎo)理論的地鐵分流系統(tǒng)服務(wù)設(shè)計(jì)實(shí)踐

（一）服務(wù)流程分析

依據(jù)服務(wù)藍(lán)圖的交互關(guān)系，對(duì)現(xiàn)有地鐵交互App 的信息架構(gòu)進(jìn)行重建，提出符合本文提出的服務(wù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)化方案的設(shè)計(jì)思路，如圖8。根據(jù)乘客的行為決策集群，將地鐵分流系統(tǒng)解構(gòu)為站廳層部分和站臺(tái)層部分，分流服務(wù)觸點(diǎn)為5 部分，分別在乘客行為的乘車(chē)中進(jìn)行5 次主要分流。

（二）服務(wù)流程設(shè)計(jì)

以服務(wù)藍(lán)圖整理的框架結(jié)構(gòu)為基準(zhǔn)，對(duì)地鐵分流系統(tǒng)整體的設(shè)計(jì)方案展開(kāi)實(shí)體設(shè)施視覺(jué)與功能設(shè)計(jì)、導(dǎo)視符號(hào)視覺(jué)功能設(shè)計(jì)和移動(dòng)端視覺(jué)與信息交互設(shè)計(jì)。根據(jù)對(duì)用戶(hù)行為模型的需求整理，確定設(shè)計(jì)的核心點(diǎn)為對(duì)攜帶大件行李乘客、老年人、攜帶兒童乘客等行為能力較弱的乘客設(shè)計(jì)特殊行為流程。地鐵分流系統(tǒng)的對(duì)象主要分為3 類(lèi)，為高峰通勤乘客、無(wú)障礙需求乘客、一般乘客，對(duì)這三類(lèi)乘客進(jìn)行服務(wù)設(shè)計(jì)。

線下交互優(yōu)化以站臺(tái)層觸點(diǎn)和站廳層觸點(diǎn)這兩個(gè)觸點(diǎn)大類(lèi)來(lái)進(jìn)行動(dòng)線設(shè)計(jì)。首先是站廳層觸點(diǎn)的交互優(yōu)化，從安檢部分開(kāi)始強(qiáng)化乘客行為意識(shí)，對(duì)不同類(lèi)型乘客進(jìn)行分流。然后是站臺(tái)層與站廳層通行行為觸點(diǎn)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，依據(jù)站臺(tái)人流的流動(dòng)規(guī)律和不同類(lèi)型乘客的自身特點(diǎn)進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)站臺(tái)層信息反饋與導(dǎo)向符合進(jìn)行優(yōu)化。站廳層將列車(chē)的空間設(shè)計(jì)為高峰車(chē)廂、無(wú)障礙車(chē)廂、普通車(chē)廂3 類(lèi)，引導(dǎo)不同類(lèi)型乘客行為，實(shí)現(xiàn)人流的合理流動(dòng)。高峰車(chē)廂的設(shè)計(jì)目的是將需要通勤的快速移動(dòng)乘客進(jìn)行分流。車(chē)廂內(nèi)部將座位取消，設(shè)置為靠背，從而節(jié)省空間，以達(dá)到容納更多通勤乘客的目的；在通用的一般車(chē)廂當(dāng)中，采用了將座椅居中的設(shè)計(jì)方案，以達(dá)到乘客能在車(chē)門(mén)兩側(cè)快速移動(dòng)的目的，減少高峰擁堵當(dāng)中上下乘客的人流對(duì)沖，以免出現(xiàn)在車(chē)門(mén)處上下車(chē)時(shí)的無(wú)秩序的行為；無(wú)障礙車(chē)廂的功能設(shè)計(jì)以乘客的實(shí)際需求出發(fā)，在傳統(tǒng)車(chē)廂的基礎(chǔ)上，為放置物品、輪椅、導(dǎo)盲犬等物品的需求提供了處置空間，同時(shí)為老人、孕婦等乘客保留了大量的座位。

在設(shè)計(jì)方案中對(duì)主頁(yè)進(jìn)行了功能優(yōu)化。首先是分為兩個(gè)版本，一個(gè)是常規(guī)版本，增加了更加智能的定制化交互服務(wù)，將更加需要的功能進(jìn)行安排，包括公共交通換乘、自定義出行線路、其他公共交通工具的換乘信息入口等，色彩與地鐵站內(nèi)的藍(lán)色相對(duì)應(yīng)。另一個(gè)關(guān)懷模式版本，采用了綠色為主色調(diào)，簡(jiǎn)化繁瑣功能，保留主體核心功能，為老人和殘障人士設(shè)計(jì)了更加便捷的操作入口；同時(shí)提供了智能語(yǔ)音，鏈接常規(guī)版本的定制化服務(wù)，為老人和殘障人士設(shè)計(jì)了更加便捷的操作入口，如圖9 ～ 13。

（三）設(shè)計(jì)評(píng)估

模糊層次分析法（F-AHP）及其計(jì)算過(guò)程層次分析法（AHP）是在20 世紀(jì)70 年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)T.L. Saaty 教授提出的一種定性與定量相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法[11]。為有效將設(shè)計(jì)成果進(jìn)行數(shù)學(xué)模型分析驗(yàn)證，將行為勸導(dǎo)理論下的地鐵分流系統(tǒng)服務(wù)設(shè)計(jì)驗(yàn)證引入F-AHP 模糊層次分析法，利用主客觀分析相結(jié)合的方式，對(duì)不同類(lèi)型乘客的認(rèn)同性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)合專(zhuān)家訪談確定地鐵分流系統(tǒng)服務(wù)設(shè)計(jì)策略的層級(jí)結(jié)構(gòu)，基于AHP 層次分析理論，對(duì)地鐵分流系統(tǒng)服務(wù)設(shè)計(jì)的可行性進(jìn)行計(jì)算分析，如圖14。

將目標(biāo)層定為對(duì)地鐵分流服務(wù)系統(tǒng)認(rèn)可度命名為A；將一級(jí)準(zhǔn)則層定為B 虛擬交互、C 實(shí)體導(dǎo)識(shí)、D 社會(huì)影響。且由于此次研究是整合行為科學(xué)、設(shè)計(jì)學(xué)、心理學(xué)等多方面的設(shè)計(jì)，因此，對(duì)8 名設(shè)計(jì)學(xué)專(zhuān)家、2 名工學(xué)專(zhuān)業(yè)專(zhuān)家、2 名心理學(xué)專(zhuān)家以及2 名管理學(xué)專(zhuān)家訪談并進(jìn)行層次分析的問(wèn)卷調(diào)研，結(jié)合1-9 標(biāo)度法為評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)對(duì)專(zhuān)家訪談及問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，并對(duì)量化數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊層次分析計(jì)算各層次的判斷矩陣與權(quán)重分布，見(jiàn)表3 ～ 6。

為保證權(quán)重計(jì)算可信度，對(duì)所計(jì)算權(quán)重進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，將判斷矩陣的一致性指標(biāo)CI 與同階對(duì)應(yīng)的RI 值之間的比值稱(chēng)為隨機(jī)一致性比率，記為CR，當(dāng)計(jì)算結(jié)果CR=CI/RI ＜ 0.1 時(shí)，表示判斷矩陣有效，反之需重新調(diào)整矩陣。因此，將矩陣分析與計(jì)算結(jié)果列入表7，根據(jù)一致性數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果表示，所得數(shù)值均小于0.1，表明矩陣分析具備一致性。

采取五級(jí)評(píng)分制定義評(píng)價(jià)指標(biāo)并定義為E={ 非常有效（100 分），有效（75 分），一般（50 分），無(wú)效（25 分），非常無(wú)效（0 分）}，以此評(píng)級(jí)方式對(duì)社會(huì)隨機(jī)發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，回收有效問(wèn)卷共計(jì)105 份，以此獲取對(duì)子準(zhǔn)則層的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，將各指標(biāo)占比及權(quán)重指數(shù)列入表8 中，并將該矩陣定義為Wf。

將模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣進(jìn)行綜合計(jì)算得出總評(píng)價(jià)權(quán)重向量P=（0.4024，0.4481，0.1307，0.0213，0.0027），最終將總評(píng)價(jià)權(quán)重向量與評(píng)價(jià)分值進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，計(jì)算出此次設(shè)計(jì)方案的最終總評(píng)分值為80.91 分，根據(jù)模糊評(píng)價(jià)等級(jí)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)價(jià)達(dá)到良好的等級(jí)，表明公眾對(duì)于此次的行為勸導(dǎo)理論運(yùn)用于服務(wù)設(shè)計(jì)在一定程度上是認(rèn)可的。

結(jié)語(yǔ)

地鐵無(wú)秩序行為對(duì)城市居民的生產(chǎn)生活都帶來(lái)了一定的影響，造成安全隱患和出行體驗(yàn)差的問(wèn)題?；谛袨閯駥?dǎo)理論對(duì)地鐵空間環(huán)境進(jìn)行系統(tǒng)化分析，結(jié)合服務(wù)設(shè)計(jì)研究方法，對(duì)地鐵空間中的用戶(hù)行為以及環(huán)境中的信息交互模式進(jìn)行研究，最終提出基于行為勸導(dǎo)理論的服務(wù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)化方案，并以利益相關(guān)者分析、用戶(hù)旅程圖、服務(wù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)圖的方式輔助用戶(hù)行為錨點(diǎn)設(shè)計(jì)方案，以提升地鐵分流系統(tǒng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)和安全保障能力。

參考文獻(xiàn)

[1]成都市統(tǒng)計(jì)局.成都市統(tǒng)計(jì)局關(guān)于2023年成都市主要人口數(shù)據(jù)的公報(bào)[EB/OL]. https：//cdstats.chengdu.gov.cn/cdstjj/c154738/2024-03/18/content_3bbb231cb2bc4093a30306c9f880afbc.shtml

[2]王起全，李登堯，楊鑫剛.地鐵事故應(yīng)急疏散模擬及優(yōu)化研究[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2019，15（11）：170-178.

[3]Luke Haywood，Martin Koning，Remy Prud'homme. The economic cost of subway congestion：Esti-mates from Paris[J]. Economics of Transportation，2018，14.

[4]BJ Fogg. A behavior model for persuasive design[P]. Persuasive Technology，2009.

[5]BJ Fogg. The Behavior Grid[P]. Persuasive Technology，2009.

[6]朱小意，向云波.基于信息設(shè)計(jì)的深圳地鐵視覺(jué)導(dǎo)向系統(tǒng)體驗(yàn)性研究[J].設(shè)計(jì)，2022，35（13）：30-33.

[7]王芷璇，丁偉.基于用戶(hù)無(wú)意識(shí)行為的勸導(dǎo)式交互研究[J].設(shè)計(jì)，2018（09）：65-67.

[8]Jesse James Garrett.范曉燕譯.用戶(hù)體驗(yàn)要素[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社2011.

[9]BJ Fogg.Tiny Habits：The Small Changes That Change Everything[M]. London：Virgin Books，2019.

[10]孫虎，武月琴，鄭楊碩.基于“境-人-技-物”的導(dǎo)視系統(tǒng)設(shè)計(jì)模型及其應(yīng)用[J].包裝工程，2018，39（16）：108-112.

[11]張吉軍.模糊層次分析法（FAHP）[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)，2000（02）：80-88.