基于梳棉機外觀設計的專家和用戶語義評價比較研究

李曉嬌，馬彧，陳永超

（1.內蒙古財經大學 會計學院，內蒙古 10139；2.天津工業大學 機械工程學院，天津 300387）

1 研究背景

設計評價是產品設計過程中的重要環節，對制定下一步設計決策與成本控制起到關鍵作用[1]。然而，在企業設計與研發過程中，研發團隊往往主要依靠主觀經驗對設計方案進行初步評價，存在一定的不確定性和局限性[2]。雖然設計評價領域的研究提供了諸多可行的方法，但是此類方法多聚焦于算法的解釋[2-6]，并且未能確定企業專家的評價是否具備用戶評價的同等效力。如果專家評價結果與用戶評價結果存在一致性，那么組織較小規模的企業內部專家評價，不僅避免了依靠設計師主觀經驗的不客觀性，而且能夠降低產品設計研發階段的成本與設計方案等機密外泄的風險。

同時，設計評價的初衷實際是對用戶可能反應的一種提前預判，目前所采用的通用辦法是進行大樣本的用戶調研。然而，大樣本用戶調研往往受制于調研對象的認真程度、抽樣樣本的合理程度，以及問卷量表的信效度等因素的影響，如果想要得到令人滿意并客觀有效的調研數據，則需要前期投入較大的時間、精力和成本。專家的設計認知屬于相對較為抽象的理性思維，用戶的設計認知屬于相對較為具象的感性思維，專家與用戶對設計的認知存在著明顯的差異[7-9]。因此，基于上述研究，本文提出基于梳棉機外觀設計的專家和用戶語義評價比較研究，若能驗證并建立專家與用戶多維認知的一致性關系[10-11]，則能夠通過專家評價有效預測用戶評價結果，在一定程度上替代用戶樣本，有效地縮短前期設計研發時間，并節約企業成本。

2 研究方法

2.1 方法概述

語義評價是產品外觀設計評價的主要手段，亦被廣泛關注并應用于工業設計研究、設計評價等研究領域。設計語義評價是基于Charles.E.Osgood 提出的語義差分（Semantic Differential）理論所發展的[12]，其基本方法是應用Likert 量表，對設計對象進行語義量化，從而實現多個設計方案的評價與決策[13-15]。

典型相關分析（Canonical Correlation Analysis）能夠探究兩組多維數據之間的相關關系，并應用于多個領域學科的研究[16-18]。借鑒這些方法，本文應用典型相關分析，檢驗多維專家語義評價與多維用戶語義評價的一致性。聚類分析（Cluster Analysis）是研究分類的一種多元統計方法，能夠將多維的大樣本數據進行分類研究。主要應用于對消費者類型細分的產品設計研究，有助于分析特定典型用戶群體的偏好傾向[19-21]。本文應用聚類分析進一步研究多維專家語義評價與多維用戶語義評價的分類一致性。此項研究針對相同的一組梳棉機外觀設計，分別對專家與用戶進行語義評價問卷調查，應用典型相關分析和聚類分析驗證并建立專家與用戶的語義評價關系，以確定專家評價能夠為企業產品設計評價發揮積極作用。

2.2 評價對象

當前研究選擇以梳棉機外觀設計為對象。作為紡織機械設備的典型代表，其設計與研發周期相對較長，合理有效的專家評價方法，對產品設計研發的實際意義更為顯著。梳棉機作為棉紡行業紡紗原棉生產線中的重要工序，主要是將卷曲塊狀的棉纖維、化學纖維梳理伸直為單纖維狀。依據梳理機的工作原理，其結構劃分為3 個模塊：預梳模塊、主梳模塊、成條部分。因此，在外觀方面，主流梳棉機外觀多呈現為三段式箱體結構，部件劃分清晰明確，整體統一性高[22]。由于紡機設備外觀結構主要為鈑金材料，受限于鈑金工藝和加工特性，形態以線型幾何形狀為主，曲面形態應用較少[23]。梳棉機使用環境多見于紡織車間，存在大量細小的棉絮纖維，極易產生掛花等現象，因此外觀設計盡可能減少外露機械結構。梳棉機結構特點和以上限制決定了其鮮明的設計特色，表現出獨特的機械美學，造型設計去除多余的裝飾，強調結構功能特點，突出整體性。搜集市場上的梳棉機類型，選取12 款國內外現有品牌梳棉機作為評價對象，12 款梳棉機見圖1。所有評價對象均以1200 px×900 px 圖片的軸測圖進行展示，并且所有圖片均應用Photoshop軟件遮蓋品牌標志、型號和銘牌等標識信息，以排除品牌效應對測試者的潛在影響。

圖1 12 款梳棉機Fig.1 12 carding machines

2.3 調查對象與實施過程

2.3.1 調查對象

調查對象共分為兩組展開進行，即專家組和用戶組，正式問卷調研于2018 年10 月26—30 日在中國國際紡織機械展覽會暨ITMA 亞洲展覽會現場進行。專家組選擇來自5 個紡織機械設備制造企業的12 位行業專家作為調研對象，共發放12 份問卷，累計回收12 份有效問卷（其中，技術工程師2 人，工業設計師2 人，營銷經理1 人；年齡：M=36.200，SD=2.168；其中女性5 人）。用戶組以梳棉機設備的需求方為選擇范圍，針對紡織品制造企業在職專業人員為調研對象，共發放30 份問卷，累計回收來自10 個企業的26 份有效問卷（年齡：M=35.192，SD=3.347；其中女性14 人）。

2.3.2 調查實施過程

調查實施過程共分為兩個階段：第一階段以收集描述評價語義為目的，第二階段根據第一階段評價語義計數結果，選擇高頻語義作為量表題目進行問答。

專家對設計的認知傾向于抽象的設計理論與原則。因此，專家評價語義首先應參照相關語義研究成果。當前，基于工業設計評價的研究主要聚焦于設計風格、設計創新、設計形式美學法則三個方面。首先，設計風格方面：極簡主義設計符合現代社會的審美傾向，簡約主義風格表現、良好的視覺可用性設計、理性主義美學是目前設計理論界對極簡主義設計的共識[24-25]。其次，在設計創新維度，以新穎性、個性化、差異化作為設計研究關注的焦點[26]。最后，設計原則方面，元素統一、形體均衡、比例協調為諸多設計領域提供有效參考[27]。根據前文對梳棉機外觀設計的分析，其特性應重點關注上訴三個方面。

參照上訴三個評價維度，第一階段要求參與專家列舉出3 個以上能夠表示梳棉機外觀設計的語義詞匯。由于用戶對設計的認知體現為直觀感受，所以直接要求參與用戶列舉出3 個以上語義詞匯，分別完成對評價語義結果的計數統計，專家組除去少于2 個的語義，用戶組除去少于10 個的語義，語義計數統計見表1。

表1 語義計數統計Tab.1 Se mantic counting statistics

選擇計數最高的3 個語義作為第二階段語義評價問卷題目。綜合文獻分析和專家語義的統計結果，得出專家組題目為：“我認為這個梳棉機外觀設計符合簡約主義設計風格（X1）”“我認為這個梳棉機外觀設計具有創新性（X2）”“我認為這個梳棉機外觀設計統一的美學法則（X3）”。用戶組題目為：“我認為這個梳棉機外觀設計感覺是簡約的（Y1）”“我認為這個梳棉機外觀設計感覺是大氣的（Y2）”“我認為這個梳棉機外觀設計感覺是整潔的（Y3）”。應用Likert-7 分量表（“1”表示對題目陳述的內容非常不贊同，“7”表示對題目陳述的內容非常贊同），采用被試內實驗方式（Within Subject Design），每個參與者對所有評價對象進行評價。由于用戶組缺乏設計專業知識，對第二階段用戶問卷量表進行信度檢驗，在用戶組26 人樣本中隨機抽取12 名調研對象，再次填寫用戶組第二階段的評價問卷題目，進行重測信度檢驗，見表2，均滿足ICC≥0.6 的中高信度標準，表明用戶組問卷是有效可靠的。

表2 重測信度檢驗Tab.2 T est-retest reliability

2.4 調查結果與分析

從語義統計結果看，專家組語義體現了專業性，傾向于對梳棉機外觀設計的理性概括，用戶組語義則傾向于感性直觀地描述。無論是從有效語義數量還是從語義屬性方面，均體現出專家和用戶對梳棉機外觀設計認知的差異。

分別對專家組和用戶組內語義變量間相關性進行分析，評價語義變量相關性見表3。專家組語義之間不存在相關性，說明基于專業知識，專家能夠區分設計風格、設計創新、設計原則三個維度的語義，具有區別效應。用戶組語義存在顯著相關性，說明用戶對設計認知的直觀描述體現出聚合效應，用戶無法清晰地區分語義間的差別，不具備專業的知識背景。應用典型相關分析方法，對專家評價和用戶評價進行一致性檢驗，建立語義評價量表。將兩組評價變量（專家語義={X1，X2，X3}，用戶語義={Y1，Y2，Y3}）作為兩個變量集合，進行集合相關性分析。結果顯示，專家組第1 個語義集合與用戶組第1 個語義集合具有高度相關性（Pearson’sr=0.938，F=2.542，p=0.054）。專家與用戶集合典型相關系數（標準化）見表4，正負一致，說明各個專家語義和用戶語義之間為正相關，兩組第1 語義集合被解釋方差比例，見表5，均滿足中等（>0.330）以上標準，說明典型相關分析結果可靠。

表3 評價語義變量相關性Tab.3 Correlation of experts’ and users’ semantic variables

表4 專家與用戶集合典型相關系數（標準化）Tab.4 Typical correlation coefficient between experts and users (standardized)

表5 被解釋方差比例Tab.5 Explaine d variance ratio

為進一步驗證專家與用戶的語義評價一致性，對12 款梳棉機外觀設計進行分類研究，采用K-means聚類分析法，檢驗分類結果是否一致。評價結果聚類（K=2）見表6，評價結果聚類（K=3）見表7。如果分為2 類，專家組語義評價與用戶組語義評價分類結果完全一致，如果分為3 類，只有第12 個設計對象的分類結果不一致，不一致率僅為8.333%。

表6 評價結果聚類（K=2）Tab.6 Clustering of evaluation results (K=2)

表7 評價結果聚類（K=3）Tab.7 Clustering of evaluation results (K=3)

對于語義描述的差異，依據聚類中心與聚類中心距，可將12 款梳棉機外觀設計進行分類。根據Rosch原型理論，原型即為某類別的平均形態[28-30]。因此，可將聚類中心距最小的梳棉機作為設計風格（類別）原型，梳棉機4 號和12 號可作為2 分類原型，梳棉機1 號、11 號、7 號可作為3 分類原型，語義聚類分析結果見表8。

表8 語義聚類分析結果Tab.8 Semantic clustering analysis results

上述結果進一步證明，專家和用戶對設計的認知角度不同，且認知深入程度具有差異，造成了設計認知表現各具特色。專家由于接受過專業訓練，具備職業技能，更容易透過設計形式表現，對設計方案進行理性地審視和評價。用戶由于缺少相應的專業知識儲備，僅能夠對設計進行直覺地感知。雖然認知表現迥異，但是評價的最終結果一致，在不討論設計的絕對好壞的前提下，專家和用戶對設計風格、設計語義的認知結果近似。那么，可以得出，在產品研發、設計階段的初步評價環節，可根據企業內部專家的評價結果來預測用戶的評價，用于幫助企業審視當前產品設計策略，以調整設計導向，矯正設計定位。

3 結語

語義計數結果顯示，專家評價高頻語義為：“簡潔”“新穎”“統一”，是傾向于對設計屬性的描述和對設計原則遵守的審視，體現了設計風格、設計創新、設計形式美學法則三個維度的專業性，傾向于對梳棉機外觀設計的理性概括。用戶評價高頻語義為：“簡約”“大氣”“整潔”，傾向于對產品設計綜合且直觀的感知，是感性意向的體現。組內語義相關分析顯示，專家的語義認知體現出區分效應，表明了專家的職業經驗和專業認識。用戶組語義高度相關，說明用戶的語義認知具有較強的聚合效應，也表明用戶的產品認知思維存在相對的隨意性和不穩定性。正如羅仕鑒觀點，專家和用戶的確存在對產品設計的認知差異[7-9]，這一點在本研究的梳棉機外觀設計語義評價中表現明顯。然而，即使存在多維的語義認知差異，典型相關分析結果顯示，最終的評價結果仍然具有較高的一致性，聚類分析結果進一步驗證了這種一致性，專家的專業素質及從業經驗可能是決定此現象的關鍵因素。因此，將專家語義評價應用于產品設計階段的初步評價環節是可行的，能夠預測用戶的評價結果甚至在一定程度上替代用戶評價，從而避免了大樣本數據調研的資源消耗，降低了用戶主觀問卷導致的不穩定性和不準確性。

語義變量能夠較好地描述產品設計風格特征，并且在專家和用戶評價中具有不同的表現形式，雖然存在差異，但是都能夠獲取評價主體對設計對象的認知。產品設計語義評價可以作為產品評價的有效手段，并且以專家為主體的評價是可行的，但是這并不代表可以完全替代用戶語義調查。如果應用專家評價預測或替代用戶評價，應首先用本研究方法驗證專家語義評價和用戶語義評價結果的一致性，并且建議企業組織跨領域專家團隊，盡量滿足一定的從業年限，以提高專家評價的可靠性。