基于感性工學的車載導航界面設計研究

譚 笑，郭進利

（上海理工大學 管理學院，上海200093）

0 引 言

“感性工學”一詞是由馬自達集團前會長山本健一在20世紀80年代中期提出的［1］，是感性與工學相結合的技術。主要通過分析人的感性來設計產品，并依據人的喜好來制造產品，屬于工學的一個新分支［2］。其實質是在工程心理學的基礎上，研究人與物之間的相互關系，以便設計出更加人性化的產品［3］。感性工學在日本誕生，同時在日本學者的研究下高速發展。其中，學者長町三生經過幾十年的研究，撰寫了一系列重要論文和相關書籍，為感性工學的發展做出了突出的貢獻。感性工學進入中國時間較短，目前還在發展階段，但大量學者非常關注感性工學，并投入研究。

車載導航作為行車途中必不可少的輔助工具，經過科技的發展不斷更新換代，如今全觸屏車載導航界面早已占據市場，方便消費者的同時，也保持著各品牌自身的特點。車載導航界面設計逐漸走向成熟，而要想提供給消費者更優質的產品體驗，必須考慮到人的因素進行改進。本文基于感性工學對車載導航界面設計進行研究分析，考慮到人們面對產品的情感反應，從感性工學的角度加以解讀，從而得到車載導航界面的設計預測模型，以供設計師參考使用。

1 建立感性語意空間

車載導航系統是利用GPS結合電子地圖，在全世界范圍內找到車輛的具體位置并規劃路線。車載導航具備語音導航、規劃最佳路徑等主要功能，另有DVD播放器、藍牙免提、智能泊車等附加功能［4］。通過查閱資料、訪談等獲取60對初始感性詞組，用于對車載導航界面進行評價，同時選取50名使用過車載導航或意圖購買車載導航的被試人進行調研，被試人只能從60對初始感性詞組中選擇3對感性詞組，對車載導航界面設計進行描述。經統計，“簡潔的-復雜的”、“醒目的-低調的”、“時尚的-傳統的”3對詞組位列前三名，分別占比32.1%、19.8%、14.2%。調查結果反映，大多數消費者主要還是注重操作的難易方面，其次對界面操作的流暢程度和美觀程度有所在意。

2 建立界面形態設計空間

2.1 界面構成要素分析

通過查看車載導航相關的書籍雜志、各大品牌官網、論壇社交平臺、網購平臺以及走訪線下銷售門店，收集市面上的車載導航界面樣本共33款。后續經過大量訪談車載導航的使用者和設計工程師并與具備專業背景的學生進行討論交流，對以上33款車載導航界面進行設計要素解構。分析并得到車載導航界面構成要素及類型主要包含如下內容：

（1）界面布局，是指導航界面中信息的顯示方式。包括列表式、圖標式和滾動式3種方式。

（2）界面圖標，是指界面中圖標顯示方式。其中包括字符、扁平化和擬物化3種方式。

（3）界面色彩，是指導航界面中圖標以及背景的色彩設置。包括單色、鄰近色、多彩色3種色彩設置方式［5］。

（4）反饋與提示，是指導航接收到信息后，反饋給操作者的提示方式。包括文字提示、圖像提示和聲音提示。

（5）信息輸入，是指操作導航時，輸入信息的方式，包括虛擬按鍵和語音輸入。車載導航界面構成要素及類型匯總見表1。

表1 車載導航界面構成要素及類型Tab.1 Elements and types of a car navigation interface

2.2 正交實驗及編碼

由表1構成要素及類型可編碼組成162種實驗樣本。由于實驗樣本過多，后續信息采集不便，且無實際意義。因此，本文采用minitab17軟件對其進行正交實驗設計。經過正交實驗得到具有代表性的18個界面樣本方案。其樣本方案所包含的設計要素信息匯總見表2，樣本圖案如圖1所示。

圖1 樣本布局示例Fig.1 Sample layout example

表2 18個代表性界面設計方案Tab.2 Eighteen sets of representative interface design

對照表2，運用數量化理論Ⅰ類方法，對18個代表性樣本進行編碼，將樣本的設計要素量化為“0”“1”矩陣。每個樣本設計要素必須涵蓋所有項目，同一個項目有且只能包含一個類目。若樣本包含某一項目中的某一類目，則量化為“1”，不包含的則量化為“0”。例如樣本1中的“界面布局”項目中存在類目“列表式”，則“列表式A1”編碼為“1”；另一類目“圖標式A2”編碼則為“0”，依此類推。部分樣本編碼結果見表3。

表3 試驗樣本編碼（部分）Tab.3 Test sample code（partial）

3 關聯語意空間和形態設計要素

3.1 語義差異法調查

以“簡潔的-復雜的”、“醒目的-低調的”、“時尚的-傳統的”3對感性詞組，對表2中正交實驗設計所得的18個方案進行意向評價。選取五級李克特量表對方案進行評分，評分范圍為-2～2。其中，非常簡潔為-2，較簡潔為-1，無明顯偏向為0，較復雜為1，非常復雜為2。調查對象為67位對車載導航有使用經驗或有購買意向的人員（其中女性33名，男性34名，年齡在18-60歲）。調查統計之前均對被試人進行問卷及李克特評分講解，問卷結果輸入SPSS20.0進行均值計算，得到感性詞的語義均值見表4。

表4 感性詞的語義均值Tab.4 Semantic mean of perceptual words

3.2 多元線性回歸分析

將數據導入SPSS20.0，以表3中18個代表性樣本“0”“1”編碼矩陣為自變量，“簡潔的-復雜的”、“醒目的-低調的”、“時尚的-傳統的”3對感性詞組為因變量，進行多元線性回歸分析。選擇強行進入的方式進行多元線性回歸分析，得到類目得分、常數、復相關系數、擬合優度、方程顯著值P等。以感性詞“簡潔的-復雜的”為例，進行多元回歸分析，關聯結果見表5。

表5 感性詞“簡潔的-復雜的”與設計要素的關聯結果Tab.5 Association result of the emotional word＂succinctcomplex＂and design elements

3.3 多元線性回歸模型建立

根據數量化Ⅰ類理論，將設計要素類型作為項目，設計要素作為類目及自變量，感性意向值作為因變量［6］。建立對應的關系模型為：

其中，Y為感性意向值；（A1，A2，…，E2）為設計要素；（αA1，αA2，…，αE2）為自變量的權重系數，對應各類目得分；m為常數項的值［7］。

將數量化Ⅰ類分析結果代入式（1），可以得到“簡潔的-復雜的”的回歸關系模型為：

Y1＝0.012A1-0.192A3+0.372B2+0.353B3+0.113C2+0.227C3+0.097D2+0.023D3+0.214E2+0.206

同樣的方法，可以得到“醒目的-低調的”、“時尚的-傳統的”兩組感性詞的回歸關系模型。對以上模型進行驗證，重新選取樣本進行問卷調查，再次收集數據，將收集得到的數據與本文模型預測值進行T檢驗。若T檢驗的結果顯著性大于0.05，說明模型與調查差異性不明顯，模型預測結果較好。

3.4 結果分析

數量化Ⅰ類分析結果中，擬合優度是代表數據統計結果可信度的一個重要參數，復相關系數代表數量化Ⅰ類分析的可靠性程度。其中，擬合優度大于0.7，數量化Ⅰ類信息結果可被采納，大于0.8則具備較高的可信度［8］。本次數量化Ⅰ類得到顯著性P值為0.002，小于0.05，說明線性回歸模型中至少有一個自變量對因變量產生影響；模型的復相關系數為0.958，擬合優度為0.918，均大于0.8，表示模型擬合較好；設計要素的顯著值P小于0.05的有5個。

由“簡潔的-復雜的”的回歸關系模型可以看出，模型包含界面布局中的列表式、滾動式，界面圖標中的扁平化和擬物化，界面色彩中的鄰近色和多彩色，反饋與提示中的圖像提示和聲音提示，以及信息輸入方式中的語音輸入等，這些自變量均會影響消費者對于車載導航界面的語意意向。對語意意向的影響程度取決于設計元素前的系數，即類目得分。

Y1模型中類目得分的大小表明，該設計元素與語意意向的相關程度，絕對值越大，則相關程度越高；其有正有負，正數表明更傾向于感性詞組右邊的形容詞，負數表明更傾向于左邊的形容詞。其中，滾動式顯得更加簡潔，對于特定駕駛環境下操作方便且一目了然，列表式、扁平化、擬物化等均顯得復雜化。

4 結束語

將語意空間與界面形態設計空間關聯，使用數量化理論Ⅰ類進行分析，建立多元回歸模型，實現了將定性數據定量化。通過對模型的分析，可以定量的了解消費者對于車載導航界面設計的偏好。

將感性工學應用在車載導航界面，以便在駕駛過程中能更貼合消費者的語意意向。對于車載導航產品界面的設計可以考慮收集更多的數據，建立多個語意意向的模型，匯總構建一個完整的車載導航產品界面設計方案庫。方案庫的產生不僅可以將感性工學投入到實際應用，并拓展到各個行業，使得產品更加人性化，同時也能給設計師提供設計參考，以便設計出更加側重消費者偏好的產品。