基于模糊決策的條紋視錯連衣裙感性量化評價

唐姍珊,周 捷

(西安工程大學 服裝與藝術設計學院,陜西 西安 710048)

幾何視錯是心理學家研究人類感知的一個主要研究領域,一般基于圖形分布的疏密大小、局部變換等形成二維或三維的視覺感知[1]。幾何視錯在服裝設計中可營造出收縮與擴張等對比效果[2],使消費者從視覺和心理感知上產生差異。而消費感知是消費者在產品感知過程中多方面的心理動態感受和情感需求,是引導消費意愿與消費行為的關鍵因素[3]。感性工學是將產品的心理感知和情感畫像轉化為設計要素,以消費者為導向的產品開發技術,旨在探討消費者的感性認知與設計需求的關系[4-5]。

目前,服裝領域引起學者廣泛關注的感知研究主要涉及領型[6-7]、袖型[8]、款式[9]、腰部松量及長度[10]等。關于服裝條紋視錯圖案的研究較少[11-12],對其進行感性研究及如何評價條紋視錯的感性心理也是一個明顯而重要的問題,而模糊綜合評判決策目前較少應用在條紋視錯的感知評價中[13-14]。模糊綜合評價是模糊數學進一步的應用,依據隸屬度的原理對模糊指標進行整合及定量轉化,通過數學模型解決不同類型的模糊問題。在條紋視錯應用的感知評價過程中,其感知喜好度也是一個模糊的概念。

本文采用模糊綜合評判決策進行量化評價研究,以長款連衣裙作為載體,觀察服裝的整體效果。對條形視錯圖案進行變形得到測試樣本,采用語義差異法、因子分析、模糊綜合評判決策相結合的研究方法,在確定感性指標的基礎上,構建評價指標體系,建立模糊綜合決策模型,分析條紋視錯在連衣裙上的樣本范例,以期為其進一步的設計研究提供必要的參考與啟示。

1 研究目的和方法

1.1 研究目的

通過感性工學選取感性詞匯,確定適合的感性詞匯對,再運用因子分析的統計方法提取公因子,并確定各感性指標的權重;建立條紋視錯在連衣裙上感性指標的權重模型。確定條紋視錯在連衣裙上因子指標的單項分和綜合評價標準,完善條紋視錯在連衣裙上的量化評價模型。

1.2 研究方法

1.2.1 感性工學

感性工學[15](Kansei Engineering)是將人的情感需求同設計理念相融合。該學科從工程的角度出發,圍繞人與物體之間的相關關系進行探討。感性需求與設計的結合,可客觀地整合產品設計維度,提高人為識別的準確性。

1.2.2 模糊綜合評判決策

模糊綜合評判決策[16](Fuzzy Comprehensive Evaluation,FCE)以模糊數學為基礎,應用模糊關系研究和處理模糊性現象,把模糊性因素定量化,進而進行綜合性評判決策的一種方法。

本文根據感性詞匯對,運用因子分析,完成條紋視錯在連衣裙上視覺效果的感性描述,并賦予其指標以不同權重。根據因子分析提取感性指標,再采用模糊綜合評判決策對樣本與感性指標進行評價。

2 感性評判指標的確定

2.1 樣本數據

2.1.1 條紋視錯樣本

視錯覺依據圖形的變化,如角度、長短、方向、面積、遠近、分割、對比、變形、扭曲等方式得到多種分類[17]。而條紋是根據線條的寬窄、長短、間距等構成,屬于幾何結構圖案。線視錯覺中具有代表性的視錯覺原理有馮特錯覺、菲克錯覺、佐爾拉錯覺等[18],其中擺放位置與圖案設計作為影響視錯覺吸引力的2個重要因素,前者的影響大于后者[13]。

通過瀏覽網頁、書籍、時裝周等途徑,對條紋視錯進行圖案與服裝應用的相互對照,共搜集到30張條紋視錯圖案,60張服裝圖片進行對比篩選,最終確定6張條紋視錯作為圖案樣本。為了減少面料、色彩等帶來的視覺干擾,將紋樣統一進行去色化處理和編輯,達到控制變量的作用,以保證樣本的有效性。

2.1.2 樣本的制作

分別將6種紋樣導入圖形軟件中進行預處理。為了更完整地觀察圖案在服裝上的整體部位變化,參照收集到的圖片款式結構,確定長款連身裙作為圖案載體。并將每張圖案樣本,逐一填充到長款連衣裙款式圖中,進行2次重組,制成12款視錯圖案與樣本,如圖1所示。

圖1 視錯圖案與樣本Fig.1 Stripe illusion pattern and samples

2.2 市場調研

本文調研的研究流程為3個部分:感性詞匯的收集和篩選、確定條紋視錯的樣本、連衣裙受測樣本的確定。通過查閱文獻資料、網絡檢索、專家研討等方式收集感性形容詞,共87個。并通過初步分類和篩選,進行剔除;主要從以下方面進行詞匯的篩選:①含義極其相近的;②表示個人偏好的;③過于絕對的;④直接觀察便可得知的。對篩選出的22個感性形容詞根據意象歸類提取,整理記錄,并將表達意向相近的詞匯分為一組,運用語意差異法(SD)對11組感性詞對進行分析。采用7級評價等級,以“1”為梯度設置分值范圍:-3、-2、-1、0、1、2、3。以“呆板的-生動的”為例:-3分代表“非常呆板的”, -2分代表“比較呆板的”, -1分代表“有些呆板的”, 0分代表“一般生動的”, 1分代表“有些生動的”, 2分代表“比較生動的”, 3分代表“非常生動的”。對感性詞對排序,構建7級量表[19]。

被調查對象年齡在18～40歲之間,共4類人群:服裝相關從業者、銷售人員、消費者、設計行業相關從業者。分別線上線下進行問卷發放,調研回收110份問卷調查結果,無效問卷18份,篩選獲得有效問卷82份,占比75%,樣本意向得分見表1。

表1 樣本意向得分Tab.1 Sample intention score

2.3 感性指標的篩選與權重的確定

因子分析(FA)是對未觀察到變量的研究,及其內在的相關關系研究,也稱為潛在變量或潛在因子,目的是提取共性因子代替所有變量分析整個問題,綜合指標即為因子[20],即指標歸類分析。在進行感性指標篩選前需對感性詞對進行相關性分析,如表2所示,相關系數絕對值基本介于0.3～0.9,表明詞對間相關性強度較高。

表2 感性詞對Pearson相關性分析Tab.2 Analysis of perceptual words to Pearson

通過KMO檢驗統計量和Bartlett球形檢驗進行分析,結果見表3。由表3可知:KMO值為0.687(>0.6);Bartlett球形檢驗顯示顯著性水平Sig.<0.05,即P<0.05,表明各變量間的信息具備較高的重疊度及較強的相關性,可獲得較完善的因子分析模型。為確保信息保留量能更好地反映樣本的感性心理,通過分析得到累積方差貢獻率為92.683%時,損失較少,即提取4個因子最佳。其中,因子1在“自然的-生硬的”“協調的-凌亂的”“簡潔的-繁瑣的”“細膩的-粗獷的”“簡約的-復雜的”這5對感性詞對上有較高的負荷,將其概括為圖像因子。因子2與“張揚的-穩重的”“拘謹的-大方的”“呆板的-生動的”3對感性詞對負荷較高,將其概括為款式因子。“內斂的-夸張的”“大眾的-個性的”這2對感性詞對與因子3的相關程度比較高,可將因子3定義為風格因子。因子4在“時尚的-樸素的”這一感性詞對上有較高的負荷,將其概括為潮流因子。從感性詞量表共提取出4個因子,分別是圖像因子、款式因子、風格因子和潮流因子,將4個因子作為感性指標,根據因子與感性詞匯對之間的對應關系情況,為權重體系研究做準備。

表3 旋轉因子載荷矩陣Tab.3 Rotation factor load matrix

3 模糊綜合評判決策體系及模型

模糊綜合評判決策是對受多因素影響的事物做出全面評判的一種十分有效的多因素決策方法,又稱模糊綜合決策或模糊多元決策[16]。

3.1 模糊綜合決策的構建原則

根據評價模型,進行條紋視錯在連衣裙上感知量化評價,模型由5個要素組成。

①建立因素集。根據提取的感性公共因子構成因素集U:U= {F1,F2,F3,F4},其中F1表示圖像因子,F2表示款式因子,F3表示風格因子,F4表示潮流因子。

②建立評價等級集。將評價等級集設為E:E= {e1,e2,e3,e4},其中e1表示喜歡,e2表示較喜歡,e3表示不太喜歡,e4表示不喜歡。

④單因素評判。模糊映射是逐個量化每個因素Fi(i= 1,2,3,4) 對被評價事物的貢獻,誘導出模糊關系矩陣Ri,如式(1) 所示。被評價事物由第j行第i列元素用rij來表示(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。就因素Fi來看,對ej等級模糊子集的隸屬度,通過模糊矩陣復合運算的應用,可誘導出U到E的模糊線性變換,即由權重A或A′得到綜合評判模型B和B′,模糊矩陣R∈Mn×m表示為

(1)

式中:R為單因素模糊矩陣;rij為評價事物的分值。

⑤綜合評判。對于權重A＇采用因子分析賦權法進行計算,權重A取加權平均模型,可得綜合評判

Bi=A′·Ri={b1,b2,…,bm}

(2)

根據Bi得到總單因素評判矩陣R=(Fij)n×m,總樣本評判

B=A·R=(a1a2a3a4)·

(3)

式中:Bi為樣本評判;B為總樣本評判;A′和A為權重;bj(j=1,2,…,m)反映了第j種評判ej在綜合評判中所占的地位。

3.2 條紋視錯在連衣裙上心理感知的模糊綜合評價分析

感性指標模型的建立,為評斷條紋視錯視覺效果的心理量感提供了科學的參考,而進一步挖掘其應用標準,尚需建立精確的評價體系來完善模型,以便在運用條紋視錯圖案時,能給予科學客觀的評價。本文將從單項評分和綜合評價兩方面構建評價模型。

條紋視錯在連衣裙上視覺效果的評價指標集 ,根據提取的感性公共因子構成因素集U:

U= {F1,F2,F3,F4},其中F1表示圖像因子,F2表示款式因子,F3表示風格因子,F4表示潮流因子。

3.2.1 確定評價權重集

(4)

專家小組由20人組成,服裝專業人士和學生10人,服裝營銷人員5人,消費者5人,收集整理專家小組對評價指標的權重數據,結果見表4。各因素權重的平均值作為其權重,由式(4)得到:A= (0.25 0.25 0.26 0.24)。

表4 專家權重計算Tab.4 Expert weight calculation

3.2.2 確立評判等級集

E= {e1,e2,e3,e4},其中e1表示喜歡,e2表示較喜歡,e3表示不太喜歡,e4表示不喜歡。

3.2.3 單因素模糊評價矩陣

為得出感性指標與調研主題的隸屬度,針對12個樣本請20位專家組成評判(打分)小組,整合處理后,得次要單因素評判矩陣如下:

3.2.4 建立評價模型

使用模型IV,M(·,+) ,根據式(2)得出感性指標對各個樣本的綜合評判模型:

Bi=A′×Ri=

(5)

依據式(5),依次分別代入評判矩陣計算出Bi, 采用模糊分步法進行歸一化處理,得出:

表5 評判矩陣Tab.5 Evaluation matrix

根據權重A=(0.25,0.25,0.26,0.24),模型IV,M(·,+) 計算得到:

B=A×R= (0.247 8,0.250 6,0.252 9,0.242 9,0.249 6,0.249 6,0.249 5,0.247 0,0.247 7,0.249 9,0.247 6,0.252 6)

B是對樣本的評判結果,依據最大隸屬原則,樣本3滿意度最高,其他排序依次為樣本3>樣本12> 樣本2> 樣本10> 樣本6> 樣本5> 樣本7> 樣本1> 樣本9> 樣本11> 樣本8> 樣本4。

4 結 論

本文以條紋視錯圖案為研究對象,以連衣裙為應用載體,圍繞感性認知進行心理量感的影響和評價,進一步為其應用設計提供參考。研究結果得出:

①通過因子分析針對條紋視錯在針織連衣裙的感性詞匯進行因子提取,得到圖像指標、款式指標、風格指標、潮流指標4個因子作為感性指標。

②各感性指標反映條紋視錯在連衣裙上的心理感知程度有所不同,其中圖指標和款式指標在樣本中具有較大的權重,潮流指標所占權重最小。在實踐應用中,設計重點可以通過優化圖像指標和款式指標,提高對條紋視錯服裝的滿意度,為設計提供較為科學的參考。

③依據最大隸屬度原則,量化感性指標降低感知評判的模糊性,得出12個樣本的喜好排序。

本文從心理角度出發,將視錯圖案與感知心理相結合,通過模糊決策進行定量化評判分析,拓展了研究角度,但也存在一定的欠缺,主要表現在調查問卷的數量不夠充分,感性指標所涵蓋的心理量感不夠全面,進而使得結果存在一定偏差;本文條紋視錯圖案樣本量涉及的不夠廣,不利于深度的評價和剖析。今后,需擴充圖形樣本數量,并全面地對視錯圖案就心理感知做更深入的分析和評價體系的構建,以確保分析結果更加科學和客觀。