基于多維認知結構的產品設計評價研究

徐以貼 蔣依彤 陳永超

摘要：本文以產品外觀設計評價為研究對象，根據多維認知結構的一致性，得出多維評價方法。收集大量正向評價詞匯，由評議組進行選擇和歸類;根據評價詞匯的適用度得出初始評價指標;運用主成分分析法提取綜合評價因子;運用層次分析法得出綜合評價因子權值;通過大樣本問卷調研驗證多維評價結果的一致性。該方法能提高初始評價指標的可靠性和有效性，任一維度均可得出評價結果，并能夠作為評價變量，可以用于產品的外觀設計評價。

關鍵詞：多維認知;產品設計;設計評價;主成分;層次分析

中圖分類號：TB472

文獻標識碼：A

文章編碼：1672-7053（2020）02-0050-02

目前，設計評價的研究主要通過客觀生理測量和主觀心理量化兩個方法實現。客觀生理測量法通過腦成像、肌電測量、眼動跟蹤等技術[1、2]，測量被試者的生理變化，進而反映對設計對象的態度。主觀心理量化法使用心理量表測量被試者的心理反應，進而得出對設計對象的感性認知，其中包括非語言和語言化工具。PrEmo[3]作為非語言工具，能夠應用于產品外觀設計評價。語言化工具通常參考Osgood的語義差分法，結合Likert5分量表，得出對設計對象的心理反應，應用于設計評價研究。包括：電動汽車科技感內飾[4]，安保機器人造型[5]，老年電動自行車造型，未來童車產品和女性洗發水瓶外觀的設計評價方法。然而，大部分語言化變量通常由研究人員單憑經驗選取，無法避免主觀隨意性。J.Blijlevens等通過收集、歸類、選擇、二次選擇的方式選取評價指標，有效提高了研究結果的準確性。因此，本文參考該方法，并基于Nathan?Crilly等提出的多維認知結構機制[10]，分別得出語義解釋（Semantic?Interpretation）、審美印象（Aesthetic?Impression）和符號關聯（Symbolic?Association）認知維度的評價方法，最終構建多維認知評價方法。

1多維認知結構概述

Nathan?Crilly等根據馬斯洛的需求層次等理論，提出了一個用戶對產品外觀設計的認知結構，闡明了產品的外觀設計屬性，使用戶產生的認知、情感、行為反應機制。其中，認知機制依賴于語義解釋、審美印象和符號關聯三個維度的結構，且通過這三個維度互相作用與協調，形成用戶對產品外觀設計的評價結果。本文以語義解釋、審美印象和符號關聯為認知評價指標，構建多維認知評價方法，實現用戶設計認知解構，能夠幫助設計師得出有效的設計決策與評價結果。

2基于多維認知結構的產品設計評價流程

2.1評價指標的確定

2.1.1評價詞匯的初選和歸類

基于相關方面的用戶調研，收集了95個正向評價詞匯。以電動車外觀設計為評價對象，應用Likert5分量表，由7人評議組（職業設計師5人、工業設計領域專家2人，其中包括女性4人）判斷95個評價詞匯的適用度。采用全組商議直到達成一致的方法。除去28個1分低分項，將剩余的67個評價詞匯歸類于三個認知維度中。分別為，語義解釋：飽滿、豐滿、柔軟、光滑、規整、方圓、渾圓、質樸、強勁、圓潤、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、動感、秀氣、端莊、剛毅、含蓄、和諧、活潑、精美、深沉、舒適、溫和、協調、穩重、穩健、穩定、大氣、優雅、低調、炫酷;符號關聯：安全、自然、知性、淡雅、典雅、運動、高級、高端、個性、簡易、簡約、經典、科技、可愛、青春、商務、時尚、休閑、性感、溫馨、速度。

2.1.2評價詞匯二次選擇

由7人評議組（職業設計師5人、工業設計領域專家2人，其中包括女性4人）判斷67個評價詞匯的適用度，應用Likert5分量表，對其進行評分。取各維度前25%的評價詞匯，得出15個初始評價指標，分別為，語義解釋：圓潤、卡通、飽滿、豐滿、流暢;審美印象：動感、炫酷、大氣、清新、協調、輕巧;符號關聯：時尚、速度、簡約、科技。

2.2初始評價

基于對幾大電商平臺的調研，選定15款熱銷電動車為研究對象。由10人評議組（職業設計師5人、工業設計領域專家5人，其中包括女性4人）應用Likert5分量表進行評分，對每個對象取7人均值，得出15款電動車的初始評價數據。（α語義解釋=0.819，α審美印象=0.645，α符號關聯=0.658）

2.3多維初始評價指標因子分析

對初始評價數據進行因子分析，得出各維綜合評價因子。且它們之間在認知意義上存在一定的跨度和差異，能夠全面評價電動車外觀設計。分別為，語義解釋：豐滿且飽滿、圓潤且卡通、流暢;審美印象：炫酷且動感、輕巧且清新、大氣且協調;符號關聯：科技且速度、時尚、簡約（各維度的KMO和Bartlett檢驗結果與累計貢獻率，見表1）。

2.4層次分析

對每兩項綜合評價因子進行相對重要性比較，采用9分量表1～9表示相對重要程度，1/9～1表示相對不重要程度）要求13人評議組（職業設計師8人、工業設計領域專家5人，其中包括女性6人）給出一致性結果，得出綜合評價因子評價矩陣。運用冪法歸一化，求解各維度主觀評價矩陣的最大特征值對應的特征向量W，以C·R值作為一致性檢驗指標（表2）。結果顯示各維度主觀評價矩陣的一致性較好且特征向量W結果可靠。

2.5多維認知評價系統一致性檢驗

從15款熱銷電動車中隨機抽取7款作為調研樣本。以網絡問卷的形式，應用Likert5分量表，由30名被測用戶對其進行評分，取評分均值，得到綜合評價因子分值矩陣F。根據各維度的權值向量，由（1）式得出7款熱銷電動車的各維度評價分值結果。結果顯示，多維評價方法具有一致性（見圖1）。