高迪
(華東理工大學)
在消費市場、政府政策等的多重助力下,文創產品不斷受到消費者青睞[1]。中華神話是進行文創設計的珍貴寶藏。但是目前在設計領域,針對中國神話的研究較少且主要集中在游戲設計[2]、插畫設計[3]方面,缺乏針對日常場景下的文創產品設計研究。夸父逐日是我國神話中的經典故事之一,以夸父逐日為對象進行文創產品設計需求研究,將進一步豐富中國神話在設計領域的理論研究。然而,在文創產品設計過程中,設計要素提煉不精準、用戶需求不明確等問題頻繁出現。LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題模型具有優秀的降維和聚類能力,可以在大量的文本數據中提取出有用信息[4]。為更好地挖掘出人們對夸父逐日的認知,文章將廣泛搜集相關文本資料以進行LDA主題識別。此外,為進一步明確設計要素和用戶需求優先級,本文將構建SEM模型(Structure Equation Model)來定量分析多個變量之間的優先級。當前LDA主題模型的研究集中在詞頻分析[5]、情感分析[6]等層面,或是結合KANO模型等完成了定性分析[7],結合SEM模型的定量分析將進一步拓展LDA主題模型的理論研究。
夸父逐日見于《山海經·海外北經》:夸父與日逐走,入日;渴,欲得飲,飲于河、渭;河、渭不足,北飲大澤。未至,道渴而死。棄其杖,化為鄧林[8]。夸父逐日折射出了豐富的民族精神,如不懈追求光明的奮斗精神[9]、英雄集體主義精神[10]、勇于探索精神[11]等。與此同時,夸父逐日在自我價值實現、實踐創新探索等方面有著重要的當代價值力量。小學課本、神話讀物、口口相傳的故事中也都存在著夸父逐日的身影,人們對其熟悉程度高。基于以上幾點,本文選擇以夸父逐日為對象進行文創產品設計需求研究。
LDA主題模型是一種以概率潛在語義分析為基礎生成文檔主題的模型[12]。LDA主題模型在主題識別、文本分類等文本數據挖掘中有著優秀表現[13]。如李賀等[8]運用LDA主題模型基于在線手機評論有效挖掘了評論的主題與產品特點;席運江等[14]使用LDA主題模型有效識別了微博內容與粉絲評論數據中的主題。將LDA主題模型應用于夸父逐日文本數據的主題識別,將有效完成設計要素的初步提取。
結構方程模型(SEM)是一種多變量統計模型[15],可以同時處理多個因變量,是當代行為和社會科學領域量化實證研究的重要方法[16]。本文將通過構建結構方程模型,定量分析設計要素、用戶需求與消費者購買意愿之間的關系。
1.學術研究文本數據采集:在知網、萬方中以“夸父”為主題詞進行檢索,經過文章內容相關性的初步篩選得到文章51篇。文章內容主要關于“夸父逐日”的釋義及精神解讀、逐日目的探析等。
2.網絡媒體文本數據采集:采用“八爪魚采集器”和147SEO采集平臺抓取以微博為代表的社交平臺上有關“夸父逐日”的短文,以及搜狗微信、搜狗知乎、百度資訊、新浪新聞等平臺上“夸父逐日”相關文章。以“夸父”“夸父逐日”“夸父逐日精神”等作為關鍵詞進行文本搜集,共獲得文章120篇。
1.人工清洗篩選:初步清洗篩選去除意義不大、內容匹配度不高、重復率高的文本。共得到研究文獻28篇,共計13萬余字。網絡平臺文章32篇,短文145條,共計7.5萬余字。
2.Python數據清洗:使用Python編碼對數字、英文和標點符號進行清洗,避免無意義符號的出現。
3.Jieba分詞:Jieba分詞是Python在自然語言處理領域的重要工具,包括精確模式、全模式、搜索引擎模式和paddle模式四種,精確模式試圖將句子最精準地分開,適合于文本分析,因此,本文選擇用Jieba分詞的精確分詞模式對已有文本進行分詞處理。
4.去停用詞:“的、吧、我、哦”等意義不大的字詞為停用詞。目前常用的停用詞表有哈工大停用詞表、中文停用詞表、機器智能實驗室停用詞表等,經過綜合對比,最終選用了1893個停用詞進行去停用詞處理。
通過不同主題數設置下的結果對比,最終主題識別參數設置為:α=0.1,β=0.01,主題數=12。經過主題識別,“夸父逐日”文本數據共生成12個主題,每個主題下包含30個特征詞。
LDA主題模型有效完成了對文本主題及特征詞的初步提取,但存在著主題重疊、特征詞意義不大的問題。同時在設計過程中,表層特征詞的指導作用是遠遠不夠的,需要將其轉化為更深層次的用戶需求。首先,根據特征詞特點進行篩選與劃分,完成特征分類,特征類別和特征詞之間的對應關系,見圖1。另外,本文選擇引入感質理論以完成特征詞向用戶需求的映射。感質理論與一般設計理論相比更加注重體驗過程,在產品設計過程中最早由出井伸之提出,對文創產品設計過程具有良好指導[17]。依據感質理論的內涵,可將文創產品設計需求劃分為感官需求、行為需求、情感需求和反思需求四個需求層級[18]。最終的用戶需求映射,見圖2。

圖1 特征類別—特征詞映射關系

圖2 用戶需求映射
對4個用戶需求維度及21個對應的設計要素設定對應的符號(見圖2),定義“夸父逐日”文創產品消費者購買意愿為Y,由此構建結構方程模型。使用“李克特七級量表”進行數據采集與分析,最終回收問卷345份,得到有效問卷320份,有效回收率92.75%。
運用SPSS軟件對數據進行初步處理,進行信效度分析,結果顯示α=0.920,KMO=0.790,表明問卷有很高的信度質量和較好的效度。將數據導入AMOS軟件,運用極大似然法進行驗證性因素分析,得出結果:卡方自由度為1.381,RESEA=0.035,TLI=0.905,IFI=0.939,CFI=0.938,PGFI=0.802,PNFI=0.735,適配度指標均在可接受范圍內,說明理論模型能夠契合實證數據結構且適配度較好。
如圖3,用戶需求的4條回歸系數對消費者購買意愿的P值均小于0.050,達到顯著性水平,且系數為正,說明4個需求維度對消費者購買意愿都有顯著的正向影響。影響程度從大到小依次為:情感需求>感官需求>反思需求>行為需求。

圖3 回歸系數及顯著性檢驗
4個需求維度下的因素負荷量值均大于0.500,模型的基本適配度良好,有較高的結構效度。從圖4可以看出,在感官需求維度下,要素優先級為:日(太陽)>鄧林>河渭>大澤>日影>蛇>大荒>相關人物;在行為需求維度下,要素優先級為:追逐>“死而復生”(失去并非真正的消失,而是以另一種方式存在)>化為桃林>飲>渴;在情感需求維度下,要素優先級為:堅忍不拔、不畏困難>勇于實踐>追求光明>探索自然>知其不可為而為之;在反思需求維度下,要素優先級為:吃苦耐勞>追求真理>奉獻精神、集體主義。

圖4 標準化路徑系數
1.把握文化內涵,引發情感共鳴
情感需求對應著產品的精神價值、文化內核等。在體驗經濟影響下,消費者的需求側重點逐漸由形式與功能轉向精神層面。從最終結構方程模型的數據分析結果可以看出,在四個需求層面,情感需求對消費者購買意愿有著最為顯著的正向影響,驗證了情感需求在設計過程中的重要性。因此,設計師應深植于文化,找到消費者與傳統文化之間的情感共鳴點。
在夸父逐日文創產品設計的情感需求維度下,“堅忍不拔、不畏困難”“勇于實踐”是夸父逐日中最具有共鳴點的情感設計要素。在設計實踐過程中,設計師可以側重對夸父堅忍不拔、不畏困難、勇于實踐精神的表達,如可以結合當代青年勇于拼搏、不懈奮斗的精神風貌,打造情感共鳴點,調動消費者積極向上的情感。
2.強化故事認知,提升感官愉悅
感官需求涉及消費者對產品造型、色彩、肌理等元素的直觀感受。感官要素是構成故事認知、產品吸引力的重要部分,感官要素的缺乏會讓產品喪失獨特性而難以喚起用戶的記憶與想象。因此,在文創產品設計實踐過程中,應時刻關注感官要素的呈現。
“太陽、鄧林、河渭、大澤”是夸父逐日中有較高優先級的感官設計要素,設計師可以圍繞這幾個要素,從視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等角度為消費者創造愉悅的感官體驗。比如,在視覺設計上,可以對“太陽、鄧林、河渭、大澤”的造型、色彩等進行提取,通過創意轉化將其運用于產品視覺呈現;在聽覺設計上,可以利用材料營造河渭、大澤的水流之聲,使產品具有獨特的聽覺識別;在觸覺設計上,可結合設計元素的肌理觸感進一步喚醒認知,如“太陽”給人的心理觸感是溫暖的;在嗅覺設計上,可融入桃花香味,呼應最終化為桃林的奇妙結局。
3.升華情感體驗,傳遞社會文化價值
反思需求側重于用戶與產品互動時產生的深層思考,更關注于產品的象征意義和社會價值,以喚起消費者對社會現狀或自身行為的反思與思考,并有可能進一步引發消費者行為實踐的改變。
在夸父逐日中,“吃苦耐勞”“追求真理”是優先級較高的反思層級需求,設計師可以結合相關社會生活情境對“吃苦耐勞”“追求真理”進行創意呈現,營造神話與生活并存的雙重故事情境,從而喚起用戶潛意識的感動與思考。比如設計一款公共空間產品,通過對夸父吃苦耐勞情境的表達,向社會傳遞面對困難不要輕言放棄的價值思考。
4.注重產品使用性,提升互動體驗
行為層級的需求對應著產品功能、產品交互等,重視產品帶給用戶的實踐體驗,追求在滿足產品功能的前提下激發消費者的使用樂趣。有趣的操作體驗有助于文化的傳播,設計師應不斷拓展消費者與文化互動的可能,為消費者帶來愉悅的交互體驗。
在夸父逐日行為需求設計要素中,“追逐”“死而復生”等是探索產品互動形式的良好指引,設計師可以從此出發,尋找互動創新路徑。舉例來講,“追逐”是夸父逐日中最令人印象深刻的行為要素,設計師可以創造有關“追逐”的交互互動,如賽跑、打怪等,當用戶使用產品時,追逐的畫面就會呈現在腦海中,從而產生身臨其境的感覺。
文章結合了LDA主題模型與結構方程模型,研究結果更具客觀性和實用價值,研究結果對夸父逐日文創產品設計具有指導意義。但是,本研究仍存在一定的局限與不足。首先,所獲取樣本規模相對較小,在結果反映方面難免存在一定的誤差。其次,文章提出的設計策略側重于滿足用戶需求,但成本控制、不同人群消費特征等在具體設計過程中也是非常重要的考慮因素,未來在這些方面還需要做進一步的探討。