基于多維認(rèn)知結(jié)構(gòu)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)研究

徐以貼 蔣依彤 陳永超

摘要：本文以產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)為研究對(duì)象，根據(jù)多維認(rèn)知結(jié)構(gòu)的一致性，得出多維評(píng)價(jià)方法。收集大量正向評(píng)價(jià)詞匯，由評(píng)議組進(jìn)行選擇和歸類;根據(jù)評(píng)價(jià)詞匯的適用度得出初始評(píng)價(jià)指標(biāo);運(yùn)用主成分分析法提取綜合評(píng)價(jià)因子;運(yùn)用層次分析法得出綜合評(píng)價(jià)因子權(quán)值;通過(guò)大樣本問(wèn)卷調(diào)研驗(yàn)證多維評(píng)價(jià)結(jié)果的一致性。該方法能提高初始評(píng)價(jià)指標(biāo)的可靠性和有效性，任一維度均可得出評(píng)價(jià)結(jié)果，并能夠作為評(píng)價(jià)變量，可以用于產(chǎn)品的外觀設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞：多維認(rèn)知;產(chǎn)品設(shè)計(jì);設(shè)計(jì)評(píng)價(jià);主成分;層次分析

中圖分類號(hào)：TB472

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編碼：1672-7053（2020）02-0050-02

目前，設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)的研究主要通過(guò)客觀生理測(cè)量和主觀心理量化兩個(gè)方法實(shí)現(xiàn)。客觀生理測(cè)量法通過(guò)腦成像、肌電測(cè)量、眼動(dòng)跟蹤等技術(shù)[1、2]，測(cè)量被試者的生理變化，進(jìn)而反映對(duì)設(shè)計(jì)對(duì)象的態(tài)度。主觀心理量化法使用心理量表測(cè)量被試者的心理反應(yīng)，進(jìn)而得出對(duì)設(shè)計(jì)對(duì)象的感性認(rèn)知，其中包括非語(yǔ)言和語(yǔ)言化工具。PrEmo[3]作為非語(yǔ)言工具，能夠應(yīng)用于產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)。語(yǔ)言化工具通常參考Osgood的語(yǔ)義差分法，結(jié)合Likert5分量表，得出對(duì)設(shè)計(jì)對(duì)象的心理反應(yīng)，應(yīng)用于設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)研究。包括：電動(dòng)汽車科技感內(nèi)飾[4]，安保機(jī)器人造型[5]，老年電動(dòng)自行車造型，未來(lái)童車產(chǎn)品和女性洗發(fā)水瓶外觀的設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)方法。然而，大部分語(yǔ)言化變量通常由研究人員單憑經(jīng)驗(yàn)選取，無(wú)法避免主觀隨意性。J.Blijlevens等通過(guò)收集、歸類、選擇、二次選擇的方式選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，有效提高了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，本文參考該方法，并基于Nathan?Crilly等提出的多維認(rèn)知結(jié)構(gòu)機(jī)制[10]，分別得出語(yǔ)義解釋（Semantic?Interpretation）、審美印象（Aesthetic?Impression）和符號(hào)關(guān)聯(lián)（Symbolic?Association）認(rèn)知維度的評(píng)價(jià)方法，最終構(gòu)建多維認(rèn)知評(píng)價(jià)方法。

1多維認(rèn)知結(jié)構(gòu)概述

Nathan?Crilly等根據(jù)馬斯洛的需求層次等理論，提出了一個(gè)用戶對(duì)產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，闡明了產(chǎn)品的外觀設(shè)計(jì)屬性，使用戶產(chǎn)生的認(rèn)知、情感、行為反應(yīng)機(jī)制。其中，認(rèn)知機(jī)制依賴于語(yǔ)義解釋、審美印象和符號(hào)關(guān)聯(lián)三個(gè)維度的結(jié)構(gòu)，且通過(guò)這三個(gè)維度互相作用與協(xié)調(diào)，形成用戶對(duì)產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)的評(píng)價(jià)結(jié)果。本文以語(yǔ)義解釋、審美印象和符號(hào)關(guān)聯(lián)為認(rèn)知評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建多維認(rèn)知評(píng)價(jià)方法，實(shí)現(xiàn)用戶設(shè)計(jì)認(rèn)知解構(gòu)，能夠幫助設(shè)計(jì)師得出有效的設(shè)計(jì)決策與評(píng)價(jià)結(jié)果。

2基于多維認(rèn)知結(jié)構(gòu)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)流程

2.1評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定

2.1.1評(píng)價(jià)詞匯的初選和歸類

基于相關(guān)方面的用戶調(diào)研，收集了95個(gè)正向評(píng)價(jià)詞匯。以電動(dòng)車外觀設(shè)計(jì)為評(píng)價(jià)對(duì)象，應(yīng)用Likert5分量表，由7人評(píng)議組（職業(yè)設(shè)計(jì)師5人、工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)＜?人，其中包括女性4人）判斷95個(gè)評(píng)價(jià)詞匯的適用度。采用全組商議直到達(dá)成一致的方法。除去28個(gè)1分低分項(xiàng)，將剩余的67個(gè)評(píng)價(jià)詞匯歸類于三個(gè)認(rèn)知維度中。分別為，語(yǔ)義解釋：飽滿、豐滿、柔軟、光滑、規(guī)整、方圓、渾圓、質(zhì)樸、強(qiáng)勁、圓潤(rùn)、硬朗、素雅、流暢、輕快、明亮、輕薄、卡通、明快、輕盈;審美印象：輕巧、親和、凌厲、理性、力量、清新、熱情、靈動(dòng)、動(dòng)感、秀氣、端莊、剛毅、含蓄、和諧、活潑、精美、深沉、舒適、溫和、協(xié)調(diào)、穩(wěn)重、穩(wěn)健、穩(wěn)定、大氣、優(yōu)雅、低調(diào)、炫酷;符號(hào)關(guān)聯(lián)：安全、自然、知性、淡雅、典雅、運(yùn)動(dòng)、高級(jí)、高端、個(gè)性、簡(jiǎn)易、簡(jiǎn)約、經(jīng)典、科技、可愛(ài)、青春、商務(wù)、時(shí)尚、休閑、性感、溫馨、速度。

2.1.2評(píng)價(jià)詞匯二次選擇

由7人評(píng)議組（職業(yè)設(shè)計(jì)師5人、工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)＜?人，其中包括女性4人）判斷67個(gè)評(píng)價(jià)詞匯的適用度，應(yīng)用Likert5分量表，對(duì)其進(jìn)行評(píng)分。取各維度前25%的評(píng)價(jià)詞匯，得出15個(gè)初始評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別為，語(yǔ)義解釋：圓潤(rùn)、卡通、飽滿、豐滿、流暢;審美印象：動(dòng)感、炫酷、大氣、清新、協(xié)調(diào)、輕巧;符號(hào)關(guān)聯(lián)：時(shí)尚、速度、簡(jiǎn)約、科技。

2.2初始評(píng)價(jià)

基于對(duì)幾大電商平臺(tái)的調(diào)研，選定15款熱銷電動(dòng)車為研究對(duì)象。由10人評(píng)議組（職業(yè)設(shè)計(jì)師5人、工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)＜?人，其中包括女性4人）應(yīng)用Likert5分量表進(jìn)行評(píng)分，對(duì)每個(gè)對(duì)象取7人均值，得出15款電動(dòng)車的初始評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。（α語(yǔ)義解釋=0.819，α審美印象=0.645，α符號(hào)關(guān)聯(lián)=0.658）

2.3多維初始評(píng)價(jià)指標(biāo)因子分析

對(duì)初始評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，得出各維綜合評(píng)價(jià)因子。且它們之間在認(rèn)知意義上存在一定的跨度和差異，能夠全面評(píng)價(jià)電動(dòng)車外觀設(shè)計(jì)。分別為，語(yǔ)義解釋：豐滿且飽滿、圓潤(rùn)且卡通、流暢;審美印象：炫酷且動(dòng)感、輕巧且清新、大氣且協(xié)調(diào);符號(hào)關(guān)聯(lián)：科技且速度、時(shí)尚、簡(jiǎn)約（各維度的KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果與累計(jì)貢獻(xiàn)率，見(jiàn)表1）。

2.4層次分析

對(duì)每?jī)身?xiàng)綜合評(píng)價(jià)因子進(jìn)行相對(duì)重要性比較，采用9分量表1～9表示相對(duì)重要程度，1/9～1表示相對(duì)不重要程度）要求13人評(píng)議組（職業(yè)設(shè)計(jì)師8人、工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)＜?人，其中包括女性6人）給出一致性結(jié)果，得出綜合評(píng)價(jià)因子評(píng)價(jià)矩陣。運(yùn)用冪法歸一化，求解各維度主觀評(píng)價(jià)矩陣的最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量W，以C·R值作為一致性檢驗(yàn)指標(biāo)（表2）。結(jié)果顯示各維度主觀評(píng)價(jià)矩陣的一致性較好且特征向量W結(jié)果可靠。

2.5多維認(rèn)知評(píng)價(jià)系統(tǒng)一致性檢驗(yàn)

從15款熱銷電動(dòng)車中隨機(jī)抽取7款作為調(diào)研樣本。以網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷的形式，應(yīng)用Likert5分量表，由30名被測(cè)用戶對(duì)其進(jìn)行評(píng)分，取評(píng)分均值，得到綜合評(píng)價(jià)因子分值矩陣F。根據(jù)各維度的權(quán)值向量，由（1）式得出7款熱銷電動(dòng)車的各維度評(píng)價(jià)分值結(jié)果。結(jié)果顯示，多維評(píng)價(jià)方法具有一致性（見(jiàn)圖1）。