設計與人類的感性認知綜述

文/ 周 豐 何月雯 吳曉莉 永井由佳里（河海大學 機電工程學院；日本北陸先端科學技術大學院大學 知識科學研究科）

引言

伴隨著現代生活的快節奏發展帶來的生活質量的提高，如何在滿足用戶對功能需求的基礎上考慮人類的感性因素，以滿足人類的情感需要，逐漸成為設計的一大目標。感性設計是指：“以設計的視角，建立一種可操作的方法（=感性操作），使一些我們自身沒有意識到的潛在心理反應通過產品設計的過程來具體化（=設計）的行為。”感性設計的研究并不久遠，但在平面設計、包裝設計、產品設計等眾多設計領域中已得到了廣泛的關注。

1.人類的感性

人類的感性是非常復雜而不容易理解的東西。在構思新的產品設計樣式時，感性對于設計師內在心象的形成起著至關重要的作用。由于，感性難以撲捉和定量化，所以，感性也是非常難以說明清楚的。

人類感性的表達與一般性說明不同，是由人通過直覺表達體現出來的。人類大腦中的感性信息處理，被認為是由潛在心理過程(latent Mental process)完成的。潛在心理過程是指我們自身沒有意識到的心理過程，是我們無意識層面下大腦展開的活動。與潛在心理過程相反，外顯心理過程(actual Mental process)，是指在意思層面的控制下，語言化的心理活動過程，或是指在人的意識層面下，大腦的知識處理活動?，F在，腦科學的研究表明，人類大腦中感性的升起，是在潛在的心理過程中產生的（下條信輔，2008）。這種在人類大腦中由潛在的心理過程中產生的“感性”，在產品的設計活動發揮了重要作用。

圖（1）所示人類設計行為的產生過程。外界的信息，即視覺的，聽覺，觸覺等刺激輸入人的大腦，大腦通過潛在心理過程中的感性信息處理，并與外顯心理過程中知識處理發生相互作用，產生了設計的行為。圖中，虛線部分表示的是潛在的心理過程，“感性如何由潛在的心理過程中產生，升起”是當前國際上感性設計研究的焦點問題之一。

2.感性的定義

對應于英文的“感性”有“Sensibility”一詞,是由日本明治時期的哲學家西周翻譯的?！癝ensibility”是心理學術語，原意為感覺力、感受性、感情、敏感性和鑒賞力。此外，德文的“Sinnlichkeit”是哲學術語，其代表的含義是：官感、感性、實體、現實感、感性事物、情欲、性感。日本人天野貞祐在1921年翻譯康德《純粹理性批判》時，將“Sinnlichkeit”譯為“感性”的。在新村出編《広辭苑》辭書中對“感性”的解釋為：感覺能力、直觀力和感受性，是人感受事物的能力，即基于人類身體的感覺而產生的情感沖動和欲求。感性一詞在日文中有豐富的內涵，包含了積極的理解之意，與英文的“Sensibility”有較大差別，然而，在英文中沒有與日文“感性”一詞完全對應的詞匯。當前，感性工學的基本概念、理論體系、研究方法尚處于不斷地完善之中，由于文化和語言的差異，各國對“感性”的理解不同，各國對感性的定義會有多樣的可能。對于中國人來說，我們通常使用的“印象”一詞，或許比“感性”更容易被理解和接受。

對于感性的定義，日本學者做過許多細致的研究工作，原日本筑波大學的原田昭教授將各領域專家對感性的定義匯集起來，形成對感性的確切定義。以下是各領域專家的5 類定義。

圖1 人類的感性

1，感性是人類不容易用語言說明清楚的主觀的活動。

2，感性表現為附加于物體本來所具備的性質之上的知識與經驗的認知。

3，感性是人類大腦中的直覺和知識活動的相互作用。

4，感性體現為人類對美或愉悅等體驗上直覺的反應和評價能力。

5，感性是大腦中心象生成的過程。

原田昭把各領域專家對感性定義加以匯總，將感性明確定義為：感性是由某刺激而激發的，由內心能動的反應能力所生成的運作過程。如果將設計行為看作為“能動的行為”的話，設計師的感性可以解讀為：“由某刺激而激發的，由內心能動的反應能力所生成的運作過程”的人。21世紀，是用心靈創新的時代，用戶的需求由Need轉變為Want，設計上人們越來越重視產品 “感性”的附加值。

3.感性的語義構造

人類之間感性的相互交流，許多情況下是通過語言的表達來實現的。筆者根據語言學的原理，就“感性的語義”構造歸納如（圖2）。

圖2 感性語義的構造

圖3 標準感性計測的順序

人類表出的感性語義分為“外延的語義”和“內涵的語義”?！巴庋拥恼Z義”即我們常說的“字典的語義（Lexicon Meaning）”?！皟群恼Z義”即我們通常表述自己對某事物印象時表述的語義，也可以稱為“印象的語義(Impression)”。在對人工物的設計開發或感性評價中，形容詞匯的感性語義體現出人類對產品的“情緒的指標”，這也是傳統的感性工學中運用SD 法及統計解析手法來評價產品的理論依據。作為人類對事物的理解與認知，在感性語義構造中體現為聯想的語義。用戶可以通過隱喻的手法，描述對象的特征。隱喻的描述，使設計師很容易理解用戶要求的設計特征是什么，容易尋找到設計的解。理解人類表達出的感性既是一個靜止的概念，又是一個動態的過程。靜態的“感性”是指人的某種情緒的感性；動態的“感性”是指人理解的感性，包括對事物的感受能力，對未知的、多義的、不明確的信息從直覺到判斷的過程。

從語義學的角度提出感性的語義構造，并對感性的語義加以詮釋，為傳統感性工學采用感性數據解析等系列手法提供了重要的語義學理論支撐。除了感性的語義構造外，還需要了解學者們對感性提出了其他的構造。例如：原日本設計學會會長森典彥（1999）結合感性在大腦中產生過程的機制及文化的作用，提出了“感性的階層構造”，這些構造的提出對于試圖理解潛在感性的運作，在感性的實證研究中發揮了重要的作用。

中華民族的先人很早就會活用聯想的語義來判斷外界事物的狀態，古代中醫的望聞問切四診法，就是以人為對象的感性評估方法。在《黃帝內經.難經》及《瀕湖脈學》等典籍中記敘了上百種脈象的特點。例如：《瀕湖脈學》中記載，澀脈→如輕刀刮竹桌的聯想，就是憑借日常現象的"聯想的語義"來判斷脈相特點 。這些課題的深入挖掘與研究課題的展開，可以形成具有基于中國傳統文化的感性工學體系。

圖4 語意差分法（Osgood，semantic differential inventory）

圖5 選定感性評級實驗用的樣本

圖6 感性評價實驗的場景

4.人類感覺與感性的計測

感性是人類在具備一定認識能力的基礎上，通過身體的感覺器官（眼，耳，鼻等）直接的感受到對象的刺激，并通過主觀的認識，反映出個體經驗與特質的精神上的運作。這種由個體主觀上反映出來的感性，不是通過邏輯推理的方式，或理性的思考而得來的；另一方面，認識和理解人類的感性，不能單純的從感覺，知覺的層面來把握和解釋，因此，需要構筑把感性向具體的設計要素翻譯的系統。

日本感性工學研究學者北島宗雄等提出了標準感性計測的順序（圖3），被日本設計學會編寫的《デザイン事典Encyclopedia of Design》收編和介紹（2003）。過去，大量感性評價的研究案例中，研究對象有人工物，也有風景等等，內容及其廣泛。基于研究對象不同評價分析手法也有所不同的考慮，筆者將北島的標準感性計測作了細微的改動，這里將感性評價的焦點集中于產品設計。北島等提出的標準感性計測的順序，將產品的感性計測分為3 大步驟進行：1 產品感性評價前的準備，2 產品感性評價實驗3 產品感性構造的抽出及尋求產品感性與物理量對應關系。下面逐次介紹各步驟的具體內容。

4.1 產品感性評價前的準備

“產品感性評價前的準備”的步驟分為三方面的內容：(1)收集評價用語，(2)選定評價尺度，(3)選定向評價者呈示的產品樣本。

圖7 Osgood 的語義空間

圖9 因子分析的數據構造

圖8 變數與因子的關系圖示(實線表示變數與因子間強的關系，虛線表示弱的關系)

圖10 假定的某通行工具的因子分析的結果

圖11 感性語意地圖（或感性空間）

（1）收集評價用語。

在收集關于產品的感性詞匯（SD 法指形容詞）之前，首先需要確定感性評價的對象，是服裝，還是汽車，是一般的泛指，還是具體某產品。只有明確了對象，才能從人類語言庫中找出確切的感性評價使用的詞匯。在確定感性評價對象后，要收集（與人工物，設計對象，產品的形象相關的）評價的感性用語，例如：熱情-冷、輕薄-厚重，新的-舊的 等形容詞（代表情緒的語義）。這是基于人的內觀報告和自由發話上收集來的。如果感性計測對象是某種建筑，那么就必須收集關于這類建筑的形容詞匯，把從建筑設計事物所里客戶和設計師的談話記錄下來，收集想蓋房子的客戶和建筑公司的營業人員談話時使用的詞匯。也可以通過前人的研究，對前人設定的形容詞對進行酌情增加或刪減。例如日本人對汽車的感性評價，首先將描述汽車的600 個形容詞中整理出42 個形容詞。

（2）選定評價尺度。

收集了有關產品形象或特征的形容詞，并將收集的形容詞，按照C.E.Osgood 的SD法構成SD 尺度。SD 尺度是將兩級形容詞對（如：可愛-討厭）分為5 段或7 段。有些人會以為分的越細計測越準確的想法。根據相關研究表明：評價尺度的分段多少和結果幾乎沒有關系。除了特別的情況之外，一般5 段評價就足夠了。設置容易評價的標尺使評價者不容易感到疲勞，是最為重要的。

SD 法（語意差分法或語義微分法，semantic differential method）是美國心理學家C.E.Osgood 在1958年，創建的一種用于研究受測者心理意象的試驗方法。通過大量的實證研究證明，此方法是可行性的。SD 法也是現在市場調查中最常用的方法。在設計領域，測定用戶的感性語義空間（意象尺度圖），時常借用Osgood 確立下來的由形容詞對構成的SD 法開始。語意差分法由被評價的對象、形容詞、受測者3 個方面的要素組成，以正反意義形容詞對為基礎，每個區間都代表間隔尺度（interval scale）。如圖4所示。測試者（評價者）選擇正反意義形容詞對的區間，對于感性評價對象的情緒指標（感性詞匯）打分，之后，通過數理解析來了解測試者對于設計對象的感性認知構造。

圖12 對象的物理量計測

圖13 多次元回歸分析的結果

（3）選定向評價者呈示的產品樣本。

產品的感性評價是需要通過感性評價實驗來獲取評價數據的。向評價者（評價者）呈示選定的產品，相當于心理實驗中的呈示刺激的選定。如前“4.1 的(1)收集評價用語”所述先確定感性評價的對象后，從感性評價對象的“母集團”中選擇有代表性的樣本。樣本選擇需要符合“母集團的標本分布”原則。圖5是筆者對日本小松精練株式會社開發的隨季節變化的護士服設計的感性評價用的樣本選定，除了新設計的產品樣本外，原來的白色的護士服也被放入評價樣本。為了避免人臉左右感性評價的效果，呈示選定的產品樣本照片，不顯示人臉。

4.2 產品感性評價實驗的實施

產品（感性評價的對象）感性構造的抽出需要通過感性評價實驗獲取的實驗數據進行分析來實現的。在產品感性評價實驗過程中，通過向評價者呈示選定的產品樣本，并讓評價者回答問卷（SD 法問卷或自由回答問卷等等）來完成的。在實驗中，對評價者產品樣本的呈示，不能每次都按固定的次序進行，需要隨機呈示的，安排每個評價者的評價順序不同，目的是讓每件樣本都能得到相同機率的回答。圖6是筆者對日本小松精練株式會社開發的隨季節變化的護士服設計的感性評價實驗時的場景，每次向評價者呈示9 種護士服的順序，都按新的排列方式呈示，并由評價者親自回答問卷來完成。

圖14 以樂器為案例的聚類分析

4.3 產品感性構造的抽出及產品感性與物理量對應關系

下面首先介紹適用于語意差分的有代表性的統計類解析手法（如：因子分析，多元回歸分析，聚類分析），其次，介紹定性分析與定量分析，最后，介紹定性分析方法中的對應分析，就這些感性工學的方法是如何實施應用的，結合研究案例作一般性作說明。

（1）基本因子的抽出。

由產品感性評價實驗收集的產品評價數據，可以通過因子分析（或主成分分析，主因子法等）來進行數據解析。目的是從數據中抽出評價者（或用戶）對產品的感性構造中基本因子，并對各因子作出合理的解釋，把握客戶對產品客觀認識。從產品感性構造中抽出的因子，往往需要對本研究具備一定的專業知識的專業人士來解釋。設定評價尺度及選定呈示刺激（樣本）等實證研究的過程，是由反復實驗獲取數據進行解析后，逐步改善的。Osgood 的SD法是圍繞情緒語義展開的實證研究方法，他指出某概念A 的語義空間包括：評價性（Evaluation），活動性(Activeity),力量性(Potency)為代表的3 個基本因子。概念A 的矩陣包括長度（包含語義的程度）與方向（語義本身的性質）。通過因子分析，在數據解析中未必每次分析都能得出相應的明快的因子（圖7）。

圖15 數據分析的構造及采用統計學方法

圖16 基于感性工學的對應分析案例

圖17 Cross 表的案例

以感性工學為背景的因子分析(Factor Analysis)，大多是指產品感性調查的探索型因子分析（其他的還有檢定型因子分析）。相比之下，探索型因子分析通過收集來的產品意象（感性）詞匯，容易尋找產品的感性構造，探尋高次元的感性用語。（圖8）所示，作為產品感性調查的因子分析的結果是，實際是反映了變數（產品意象詞匯，即形容詞）與上位概念（各因子）間的關系。因子的載荷率以的形式記述，可以解讀為第z 個變量在第p 個因子上的載荷量(圖9)。

在感性工學中，因子分析可以說是針對特定產品語義（評價詞）的歸納與整理。為了說明感性工學中因子分析的作用，本節選用假定的某通行工具的案例介紹，圖10 是假定的某通行工具的感性評價后數據分析的結果。變量“輕快”，“機敏”，“遲緩”，“快速”這些詞匯的因子載荷量高，解釋為“運動的次元”因子；變量“重的”，“縮的”，“小的”，“大的”這些詞匯的因子載荷量高,解釋為“大小的次元”因子；變量“美麗”，“精巧”，“好看”，“趣味”這些詞匯的因子載荷量高，可以歸為“美的次元”因子。

因子分析的數理解析過程的運算及因子軸旋轉等是通過復雜的數學運算過程來實現的，因此，現在通常采用SPSS 或STATISTICA 等商務軟件從事因子分析。把實驗獲取的數據輸入軟件中，通過軟件程序的運算可以的到因子分析的結果。例如，通過數據分析后，可以得到該產品的語義地圖（感性語意地圖或意象尺度圖）。

圖11 是浙江大學工業設計研究所黃琦的案例研究（2006）。首先是采用感性工學實驗從大量樣本中選出48 張造型意象各異的汽車圖片，將圖片去除色彩，品牌等其他因素對造型的影響作為實驗樣本。通過網上調研獲取了24 個描述轎車造型意象的形容詞，并對這些形容詞建立7 點量表。由測試者對每個實驗樣本針對這24 個形容詞進行打分，將實驗所得數據運用主成分分析，可得到意象空間。圖11 是其中兩個維度的意象尺度圖。

（2）尋求產品感性詞匯與物理量的對應關系。

圖18 基于產品感性評價的對應分析結果

過去，心理物理學從知覺的角度研究心理要因與物理量的對應關系。在產品的物理特性復雜的情況下，心理要因與物理要因的對應關系也呈現出復雜的狀況，需要以多個因變量（情緒指標）來測定另外幾個變量（如：產品的長，寬，高，彎曲度等物理量）的方法。北島等提出的標準感性計測中，探尋情緒指標（感性詞匯）與物理量的對應關系是采用多元回歸分析法（multiple regression analysis），多元回歸分析法是目前廣泛應用的定量計測方法。在獲取定性的數據的情況下，探尋物理量說明變數與復數心理感性間的關系，可以采用數量化Ⅰ類或分散分析來說明。

在產品感性計測中，因變量（情緒指標）的變化往往受多個重要因素的影響，需要多個影響因素作為自變量（產品的物理量）來解釋因變量的變化，當多個自變量與因變量之間是線性關系時，所進行的感性計測的回歸分析，即：多元線性回歸。

設y 為因變量（情緒指標），x1，x2…xp為自變量（物理量），當自變量與因變量之間為線性關系時，則多元線性回歸公式為：y=β0＋β1x1＋β2x2＋...＋βpxp＋ε其中: β0為常數項，p 為解釋變量的數目,習慣上把常數項看成為一虛變量的系數，該虛變量的樣本觀測值始終取1，因此，模型中解釋變量的數目為（p+1）。β1，β2，…βp為回歸系數，βj被稱為偏回歸系數，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，xj每變化1 個單位時，y 的均值E(y)的變化（例如：β1為x2，x3…xp固定時，x1每增加一個單位對y 的效應，即x1對y 的偏回歸系數）。

筆者曾就“對人印象”的課題作過感性工學的調查。并將對人印象的情緒指標（例如：可愛，年輕，親切等）與人的外形特征作多元回歸分析。人的外形特征是根據人類學的定義測量人臉部的各個部位長度的物理量為依據（圖12，通過多次元回歸分析，結果表明對人的知性的印象與額頭高形成正的相關（圖13）。產品的物理量與情緒語義間的互譯可以通過多次元回歸分析來實現。

（3）感性計測中的聚類分析（cluster analysis）

以感性工學為背景的聚類分析是將眾多產品集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析方法。聚類也是將數據分類到不同的類的過程，在同一類中的對象有很大的相似性，不同類的產品反應了用戶在感受上有很大的相異性。在感性評價中采用聚類分析，往往以評價者對產品性質（如色彩，造型，材質，等感性因素）為基礎展開的感性評價和分析，也可以分析出用戶間類似的或不同簇群用戶的喜好。

圖14 是以測試者對各種樂器的音色作感性評價后，進行聚類分析的案例，用戶對于各種樂器在音色的感性認同上，Piano(Normal) 與Violin(Pizz) 是一類；Violin (Normal) 與Violin(Vibrato) 是一類。

（4）定性分析與定量分析

感性工學中的產品感性評價手法，大致與社會學科調查采用的方法相同，有定性與定量的研究方法(圖15)。定性分析方法包括二手資料研究法、觀察法、個人訪談法、焦點組討論法、座談法等。定性調查的問卷需要設計成以名義尺度（Nominal scale，即：某產品的品牌，性別，居住地，顏色等）或順序尺度（Ordinalscale，例如有品牌1，品牌1，品牌1，按喜好排列）的方式構成。在統計學上采用x2 檢定，對應分析（1970，Benzenci），數量化理論（1940，林知己夫），雙對尺度法（1980，西里靜彥）等解析方法?，F在，以人工智能語言（知識工學）為手段，采集大量定性的文本數據，通過計算機對文本中感性數據的挖掘，或把由感性評價實驗采集的數據與知識庫數據進行對比的聯想語義網絡分析（Associate concept of network analysis），形成新興的感性工學的評價方法。

感性工學背景下的定量分析采用語意差分法獲取調查對象的數據，定量分析的評價尺度為間隔尺度（interval scale），比率尺度（ratio scale），是定量分析采用的數據類型（前述）。通常采用因子分析、聚類分析、多元回歸分析等統計分析手法。

（5）對應分析(Correspondence analysis)

對應分析法是一種多元相依變量統計分析技術，也是一種視覺化的數據分析方法，即通過分析由定性變量構成的交互匯總表（Cross 表）來探索變量間的關系（圖16）。在產品的感性評價實驗中，通過測試者自由聯想的感性評價實驗，獲取定性的感性詞匯（也可以通過對文本的形態素解析來獲?。?，對應分析可以直觀的分析出各詞匯與產品之間的空間關系，了解同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。圖16 是礦泉水樣本通過對應分析后形成的感性語義空間。

對應分析的好處是能把眾多的樣品和眾多的變量同時作到同一張圖解上，并在較低維的空間中表示出來，樣品及其屬性在圖上直觀而又明了地表示。對應分析法還省去了定性分析中因子的選擇和因子軸旋轉等復雜的數學運算及中間過程。

對應分析法的解析過程由兩部分組成：即“表格”和“語義地圖生成”。對應分析法中的表格是一個二維的表格（圖17），由行和列組成。每行代表產品樣本的某個屬性，或聯想詞匯。列代表某類產品不同的樣本（圖中Uniform 1-9）。在語義地圖上，各個樣本都表示成為一個點集合，而樣本的屬性變量在圖上同樣也是以點集合的形式表示。

圖18 是筆者對日本小松精練株式會社開發的隨季節變化的護士服設計的感性評價數據的對應分析結果。在感性評價實驗中向測試者呈示的產品的樣本（圖5），測試者通過自由回答法記錄下聯想的詞匯。將聯想詞匯的出詞率與產品樣本構成2 維表格（圖17 ），通過R（最初由新西蘭奧克蘭大學的Ross Ihaka 和Robert Gentleman 開發的著名免費軟件，可以用于數理統計分析）的對應分析，可以得到圖18 的隨季節變化的護士服語義地圖。感性評價用（護士服）的樣本分布于圖中，感性評價人員可以對圖做出解釋。

5.結論

本文結合了前人對感性工學的研究成果，以及筆者在日本留學期間從事感性工學研究的親身實踐，在對傳統的感性工學的原理和分析手法做了一般性介紹的基礎上，介紹了感性工學的定性分析手法。目前，感性工學尚處于發展階段，國內外感性工學的研究者們正調整思路，積極從理論根源上探尋新的方法論；逐步改善傳統感性工學在研究對象，分析方法上的局限。日本產官學會長，原東京大學校長吉川弘之曾精辟的指出，感性工學的研究和以往其他學科的方法論不同，要放棄前人既有的成就，重新打造新的體系。中國有如中醫等在實際生活中應用感性詞匯解決問題的豐富經驗，可以從認知科學及工科的視角展開研究必將有巨大的發展空間。在計算機科學、大數據場的應用以及人工智能科學的發展，業界可以借著更多的手段展開感性工學的研究，并服務于人類。在用心靈創新的時代，人們越來也需要感性設計。人們對感性與安心安全的需求，親密的需求，尊敬的需求，自我實現的需求的關系的理解，必將更加深刻。

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