產品設計中意象詞匯篩選方法概述

易慧敏 林 歡 朱 琛 張海林 潘睿智

（衢州學院 浙江·衢州 324000）

1 感性意象概念

感性意象是感受器接收到外界刺激后產生感覺，多種感覺通過大腦信息加工后產生知覺與認知，隨后，認知與體驗相互作用上升為情感，最后以言語、表情等外在形式表達出來的人對物所持有的主觀感受。人們在創造產品時，不僅賦予了其功能、結構，同時也往往塑造了它的外在形態，將其作為產品與其他產品之間差異的特征。在日常生活中，用戶正是通過某個產品的外表特征，從而獲得直接的認識，產生多種感覺器官處理后的感性意象。因此，感性意象是十分的復雜，難以捕捉，每個人都有自己獨特的意象。

在如今感性超過理性的消費時代，產品形態已逐漸成為用戶與設計師溝通的重要橋梁。當人們看到一件產品時，就會通過各種器官形成直接感受，并在腦海中形成對這一產品的某種意象，藉以適合的感性意象詞匯進行描述，最終通過用戶的外在行為表現出來，對用戶購物選擇產生影響。因此如何使產品的外在形態適應人的感性特質(如嗜好、習慣等)、愉悅人的感官等研究議題變得十分重要。搜集和篩選關鍵的感性詞匯作為建立用戶感性空間的基礎步驟，本文將進行系統性的分析，旨在為將來感性詞匯的研究與應用建立實用的體系。

2 意象詞匯篩選方法分析

本文對現有的涉及意象詞匯篩選的文獻進行調查，分別針對感性詞匯的搜集、感性詞匯的篩選建立了表格分析。感性意象詞匯搜集的文獻調查結果顯示搜集感性詞匯的主要方法為二手資料收集，除此之外，還有訪談法和頭腦風暴法。而搜集的感性詞匯的數量不能夠太少，最好多于50個。

感性意象詞匯篩選的文獻調查結果顯示感性詞匯篩選的方法有主觀篩選法、專家評估法、問卷調查法（被試者挑選他認為合適的感性詞匯）、語意差分法、焦點小組法、系統聚類分析法及層次分析法。

這些方法大多帶有一定主觀性，其通過篩選者的數量、專家系統及計算機系統的輔助，減少主觀因素的干擾，從而提煉出真正的敏感感性詞匯。主觀篩選、專家評估、問卷調查及語義差分是十分常用的方法，其概念和步驟等顧名思義，這里不多加分析。下文將針對焦點小組法、系統聚類分析法、層次分析法進行詳細的分析。

2.1 焦點小組法

焦點小組法，也被稱為小組深度訪談，具有適用廣泛、靈活性高、能夠深入探索人們內心想法等優點，是一種提供定性數據并進行集中討論的定性研究方法。其主要特征通過某個組員提出的問題激起另一個組員的想法，從而達到交互廣泛的效果，使數據內容不斷豐富，促進觀念和信息的交換。相對于問卷調查法，焦點小組法的討論結果推廣性低，但由于其有對某個領域經驗豐富的成員，因此在一定程度上結論的精確性高于問卷調查法。

2.2 系統聚類分析法

系統聚類法又稱層次聚類法，具有操作簡單、快速準確、易于實現等優點。其基本思想是首先把所有的樣品或變量看成為n類，然后根據性質、屬性將相似程度高的兩類從n類中分離出來合成新的一類，類數變為n-1，如此進行下去類數不斷減少，直至所有的在一類，再將上述合成的過程畫成圖并根據自身需要決定劃分的類別。

聚類的實質是縮小同一類別的個體之間的距離，擴大不同類別的個體間的距離，因此需要用適宜的距離度量法來判定類別。目前通過 SPSS統計軟件的系統聚類法有六種距離度量測度的方法：最短距離法、最長距離法、中間距離法、類平均法、重心法、離差平和法。各聚類算法的區別，見表1。

表1：各聚類算法的區別

上述的六種聚類算法在實際應用中都有一定的操作性和實用性，雖然本文在此列舉了每種方法的適用范圍，但仍需要以實際數據情況為主，進行比較擇優。

2.3 層次分析法

層次分析法（AHP）是一種通過對產品的感性層次來定性的方式，推論出產品設計的物理量的分析方法。該種方法不需要專家或電腦的輔助，也沒有復雜的數學計算，是目前最簡單、最便捷的感性工學研究方法之一。一般以團隊的形式進行，每個成員對議題有充分的了解和豐富的經驗，并充分表達各自的想法，最終將全部意見匯總，通過層層細分，從感性到物理特性、物理特性到物理量逐步建立起清晰的關系網圖。例如周志勇(2015)通過討論將錘子工具的0次感性概念逐次分解為若干副概念，最后提取與之相關的前后層級因素，形成設計主線。

3 結語

在感性工學廣泛運用的時代，如何建立有效的感性意象空間，深入了解用戶想法的研究議題變得越來越重要。本文詳細地介紹了感性意象的概念，系統分析了焦點小組法、系統聚類分析法、層次分析法等搜集和篩選感性意象詞匯的主要方法，希望能夠為以后意象詞匯的研究與應用以及產品設計開發提供一定的參考價值。