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基于感性意象的蒸餾酒容器形態設計

2019-04-29 03:31:40青武智靈
食品與機械 2019年3期
關鍵詞:語義詞匯用戶

馮 青武智靈

(1. 西安科技大學藝術學院,陜西 西安 710054; 2. 西安科技大學東西方文化交流設計研究中心,陜西 西安 710054)

面對競爭日益激烈的市場環境,設計師在產品設計過程中,不僅需要滿足用戶對產品功能、質量和價格等方面的物理需求,還需要關注用戶在購買產品時的心理情感需求[1]。而通過對人的心理感知層次的分析,量化用戶的感性需求,并賦予產品更多的文化品質,將目標用戶主觀且難以分析和捕捉的心理需求進行定義,進而量化為設計目標,提高產品的感性質量,是提升產品競爭力的有效手段。

意象,是源自美學中的概念,是創作者通過獨特的情感活動將客觀事物進行再創造的一種藝術形象[2]。感性意象(Kansei Image)是指用戶對產品及其特性的知覺意象,屬于造型符號的內涵層面。從符號學的角度來說這種情感的表達是設計師運用圖象性手法、指示性手法、象征性手法等通過不同的形式來表現的[3]。設計是一種探尋約束的過程[4],感性意象形態設計是基于感性工學理論和語義差異法對用戶心理訴求展開定性定量研究,所提出的感性意象驅動的產品設計策略有助于設計師在語義量化約束下展開設計,從而更準確地運用設計語言詮釋產品特征的形與神,提升感性意象的轉譯效果與產品的辨識度。目前,感性意象形態設計已成為國內外研究的熱點。李輝等[5]將感性工學應用于包裝設計,采用理性的量化、統計方法定義無形的感性認知,以便能夠更好地協助設計師的工作;蘇建寧等[6]采用基于支持向量機和粒子群算法的造型優化設計方法,以滿足消費者的感性意象需求;肖旺群等[7]為了減少設計師與使用者之間的認知誤差,通過視覺模擬評分法、KJ法等方法,將定量與定性研究相結合,建立了產品特征庫;張玥等[8]將聚類分析和因子分析方法相結合,結合感性意象,研究用戶對茶葉包裝風格的認知。基于此,提出在設計前期利用感性意象驅動的形態設計方法,以得到更為真實的用戶心理需求,準確、客觀地反映用戶的需求,通過計算產品的形態語義量化值,為如何使產品形態滿足用戶的心理需求提供設計指導,從而降低了設計試錯,縮短了設計時間,提高了設計效率。

1 感性意象語義與造型特征的映射

1.1 語義差異法

語義差異法(Semantic Different Method),又稱SD法,是心理學的一種研究方法。語義差異法認為,人類對概念或詞匯具有頗為廣泛的共同的感情意義,并不會因文化和語言的不同而產生較大差異[9]。

語義差異法由一系列兩極性形容詞匯對組成,并被劃分為5~9個等值的評定等級,主要含有3個基本維度,即“評價的”“能量的”和“活動的”。它們具有顯示任何概念涵義的語義空間的特質,研究者可以據此來描述任何概念及其相關問題性質或屬性方面的根本意義。

1.2 感性意象語義與造型形態映射關系

產品感性認知包含兩個方面:一方面屬于物理層面,即對產品形態特征所屬風格的認知與判別;另一方面屬于心理層面,是用戶對產品形態認知與判別后所產生的情感認知。意象偏好則是用戶的主觀意愿,感性意象探討的是用戶的意象與現實產品形態特征間的關系。用戶的感性意象偏好受地域、文化等多因素影響,故其形態設計不僅僅需要滿足產品的功能性和目的性,還需要考慮用戶對材料、色彩、工藝、美學等多重因素的精神心理需求[10]。

感性意象語義運用首先是依據產品形態特征和心理、色彩、材料以及美學等多因素構成的約束體系,設定感性意象語匯,選擇具有代表性的目標用戶,利用語義差異法對篩選過的意象詞匯進行量化評分,然后依靠數據分析評價產品形態對感性認知的影響,最終形成可對設計方案進行定量評價的形態語義量化值。

1.3 感性意象語義模型

將消費者主觀的意象需求轉化成新產品的形態設計約束,感性意象語義模型如圖1所示。具體過程可以分為4個階段。第一階段,廣泛收集圖片資料,按照感性意象描述篩選樣本,并對感性意象語義詞匯進行篩選,確定意象語義集合,設計感性意象詞匯調查問卷;第二階段,使用語義分析法篩選出具有代表性的感性意象語義,建立感性意象詞匯數據庫;第三階段,應用語義差異法量化評價感性意象,提取感性意象特征,將感性意象信息定量化表示;第四階段,由產品形態特征與感性意象映射模型生成設計約束,設計人員根據產品形態語義的重要度,設計出符合感性意象的新產品。

2 基于感性意象的酒容器造型設計

2.1 產品定位與意象詞匯提取

以江蘇南通市某公司生產的蒸餾酒容器為設計對象,首先選取目前國內市場上銷量領先的蒸餾酒制造商的產品為初始樣本,經篩選后,選取10種,如圖2所示,采取問卷調查的方式,直接詢問60名受測者,其中,工業設計專業學生、商場銷售人員、普通消費者各20名。

圖2 10種蒸餾酒容器樣本

通過與用戶以及相關設計人員的對話訪談,收集整理出能夠描述產品感受的感性詞語,以此建立感性詞匯數據庫[11]。首先收集若干數量的對于蒸餾酒容器所產生的意象聯想的詞匯,然后篩選涵蓋蒸餾酒容器的可代表用戶感受和語義認知的形容詞匯,最終確定蒸餾酒容器的意象語義集合。

2.2 意象語義詞匯的標準化處理

制作包括不同品牌、不同形態的產品樣本和相同語義描述集合的網絡調查問卷表,分析并統計各產品的形態特征,獲取一系列互為反義詞的形容詞匯對。通過語義差異明確用戶的喜好與需求將感性意象語義量化。本次發送網絡調查問卷表400份,收回有效調查問卷表367份,回收有效率91.7%。確定感性意象描述形容詞匯對的模糊隸屬度,對表1中的22對形容詞匯對建立評價目標空間。

表1 蒸餾酒容器形態評價感性詞匯統計分析

最終挑選出7對意象詞匯:“經濟的—昂貴的”“低端的—高檔的”“西方的—東方的”“時尚的—經典的”“淡雅的—濃郁的”“華麗的—樸素的”和“瑰麗的—冷寂的”,并建立7級李克特(Likert)心理學量表[12],整理分析后得到感性意象的心理等量級。為了有效地使用語義樣本,對語義樣本進行量化處理如式(1)。

S={s1,s2,……,sn}={經濟的—昂貴的,低端的—高檔的,……,瑰麗的—冷寂的},

(1)

式中:

sn——第n個意象語義詞匯對;

n——詞匯對的數量,n=1,2,……,i。

建立建立評語集[13-14]V,如式(2)。

Vi={V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7}={-3,-2,-1,0,1,2,3},

(2)

式中:

Vi——第i個評語對應的相關分值集,i=1,2,……,n。

2.3 利用信息熵確定λ值

本文引入信息熵來獲取用戶意象的評估信息熵值,對其進行評價修正,可以得到更為準確的改進系數。Shannon[15]在其研究中指出,任何信息都存在冗余。將信息中的冗余排除之后的平均信息量稱為“信息熵(Information Entropy)”,其數學表達式如式(3)。

(3)

式中,信源E有n種取值U1,U2,……,Un,對應概率為:d1,d2,……,dn,且各種符號的出現彼此獨立。

對E(U)進行歸一化處理:

(4)

式中:

λ——評語集V量化后對應的分值,λ=λ1,λ2,……,λj。

對感性意象趨勢和修正后的可變參數λ進行合成,即可得到感性意象語義量化值g=g1,g2,……,gm。

gm=ejλj,

(5)

式中:

ej——第j用戶的感性意象語義。

根據式(3),得出用戶需求p的評估信息熵值,如表2所示。

將信息熵值E(U)代入式(4)中計算,得到歸一化后λ值,如表3所示。

根據式(5),從而得到最終的感性意象語義量化值g,如表4所示。

表2 用戶需求的信息熵值

表3 歸一化后λ值

表4 感性意象語義量化值

3 設計方案分析

由表4可以看出:產品形態語義的重要度“高檔的”為最高(g=6.05),說明滿足該用戶需求能大幅獲得所需的滿意度。同理,“昂貴的”并非用戶最為看重(g=4.00),因此調節價格的手段并不會影響用戶對于形態的感受。而“東方的”(g=2.92)的重要度最低,由于用戶對于目前市場上國外品牌的認可度較高。需要指出的是,用戶對“華麗的”(g=4.55)及“濃郁的”(g=5.44)都較為重視,這就需要設計者考慮最大程度的滿足用戶心理需求。按照產品的形態語義量化值結果,設計師以此為約束進一步展開設計,共設計出7種方案,如圖3所示,形成新的樣本。

圖3 7種蒸餾酒容器設計方案

以表4提到的7對意象詞匯,按照前述的方法,進行第二次問卷后再次量化。以“低端的—高檔的”詞匯對為例,計算后結果對照如表5所示。表5中,量化值越大表示該產品的感性意象越傾向于“高檔的”,反之則表示感性意象越傾向于“低端的”。

從表5中可看出,最能體現“高檔的”感性意象的酒容器形態類型為:多邊型瓶蓋造型(4.31)、垂直型瓶身造型(4.31)、半透明瓶身(4.37)、部分瓶身紋理(2.89)、單側式商標位置(2.21)以及多邊型瓶底造型(4.26)。由此可見,對于意象詞匯的分析比較,是指導企業新產品開發的戰略思路和設計師方案設計時的重要方法和參考[16]。最終設計方案如圖4所示,在滿足功能需求的前提下,此方案設計不再屈服于傳統經典容器的造型,而是表達出一種更高層次的復雜性,以更多元的形式貼合現代都市社會和生活的多樣化,為年輕人的生活注入活力和凝聚力。

表5 “低端的—高檔的”計算結果對照

圖4 最終設計方案效果圖

4 結論

通過設計實例可看出,借助感性工學理論和語義差異法對用戶心理訴求展開定性定量研究,有助于在語義量化約束下幫助設計人員發現產品的改進方向,引導設計人員的設計行為,滿足用戶心理需求。但在研究過程中也出現一些問題,一方面,感性意象語義模型的能力與方案的典型性密切相關,篩選并建立感性意象詞匯數據庫是一個較為繁瑣的過程,考慮借助粒子群算法來自動篩選意象詞匯;另一方面,在分析大量模糊性的用戶認知信息中,限于樣本數量和設計經驗,存在一定局限性,后續將考慮結合眼動儀等設備進一步深入探索定量的研究方法。

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