基于在線評論分析法的童車產品優化設計研究

摘要：為了提高嬰童產品用戶需求獲取的效率及準確性，基于現有在線評論分析在實體產品設計中的應用研究，提出了基于在線評論分析的童車優化設計流程，利用在線評論挖掘等方法獲取童車用戶需求信息，并通過語義分析與情感分析，充分了解用戶對于產品的使用體驗與使用需求，為產品優化提供準確的指導。準確及全面地洞察用戶需求是設計迭代升級的基礎，本文結合在線評論分析方法構建童車用戶需求維度，為童車的優化設計研究提供了新思路。

關鍵詞：用戶需求；需求分析；評論挖掘；網絡爬蟲；童車設計

中圖分類號：TB472 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2024）04-0105-05

Abstract：In order to improve the efficiency and accuracy of user demand acquisition of baby products，the application of online review analysis method in user demand acquisition and processing was analyzed，and an optimized design process of buggy based on online review analysis was proposed. Firstly，crawler technology was used to obtain online comments data of stroller products on JD platform，text word segmentation and POS tagging of comments information were carried out through semantic analysis，and the feature word set of stroller products was constructed. Then according to the characteristics of etymology comments for text encoding，classification generalizes the child safety requirements，children’s comfort requirements，health protection requirements，convenient for the design optimization of four dimensions，and build user experience and the matching relationship between specific product structure，and determine the customer’s demand information through the analysis of the emotional weight sorting. Finally，combined with the results of demand analysis，planning product functions，designed an intelligent baby stroller to meet the needs of users. This paper provides a reference for the research of baby product users’ needs and puts forward a new design idea for its related design.

Keywords：User needs；Demand analysis；Comment mining；Web crawlers；Stroller design

引言

隨著我國2022年優化生育政策的施行，以及整體社會家庭結構的年輕化趨勢，我國嬰童產品消費市場進一步升級擴大，其中童車大約占20%的市場份額[1]。一方面，隨著互聯網、人工智能等技術的持續發展，智能創新技術正逐漸融入嬰童產品領域。家庭對嬰童產品的設計要求較過去大幅提高，現有用戶的需求也呈現出復雜化、多樣化的趨勢，僅憑設計人員的主觀經驗無法清晰準確地獲取用戶核心需求。另一方面，社交電商的迅速發展給用戶提供了豐富的渠道用以分享產品體驗感受，電商平臺的在線評論信息可以有效反映消費者對于產品的使用體驗與需求，具有數據量豐富、評價內容真實等特點[2]。因此，基于大數據分析洞察用戶需求，能夠幫助企業更有效、客觀地把握產品的發展趨勢從而優化產品設計。

一、針對童車產品用戶需求研究現狀

對用戶需求信息的獲取與分析是順利進行產品開發的前提，準確、全面地理解用戶需求，并將其轉化為設計元素是產品設計過程中的關鍵步驟[3]。特別是在高要求的母嬰產品市場中，產品能否快速適應市場并保持競爭力很大程度上取決于設計人員能否準確捕獲需求信息，并且依據需求快速進行產品優化。例如，BIRKEN C[4]通過多種方式訪談法研究了父母對童車使用與孩子身體活動兩者之間的關系，發現輕巧的車身、使用時間、使用距離和兒童偏好是影響兒童推車用于的重要因素。任欣禾[5]從人機工程尺寸、用戶生理和心理需求、復合材質選擇、色彩元素分析等角度進行相關研究，為童車設計提供了設計思路。王采蓮[6]對童車使用場景進行分類定義，結合用戶行為觀察法對特定使用場景的童車用戶開展調研，提出了以場景化思維為核心的童車設計流程。李闖[7]借由對童車前部份造型視覺意象因子的提煉，提出基于互聯網情緒認知的童車造型設計方法，優化提升產品結構的特點，并找出了提升用戶體驗感的愉悅度指標。侯建軍[8]運用KJ親和圖法建立了一系列童車產品功能指標，并結合AHP層次分析法計算各功能指標的權重值，構建了針對智能嬰兒手推車的需求體系。

綜合上述研究發現，現有的童車設計研究中，通常采用結構化問卷、田野調查、專家訪談等線下調研方式獲取用戶需求，這類方法能直接從用戶方面獲取信息，并分析其中的需求，但存在著調研效率較低、信息時效性差等局限性；且為了確保結果的可靠性，這類方法通常需要較高調研投入，這使很多小微企業及獨立設計師無法承擔。

二、基于在線評論數據的設計研究現狀

在線評論指的是用戶通過網絡平臺針對產品或服務體驗所撰寫的用戶自生成內容。根據評論的對象可以將在線評論分為新聞評論、書籍評論、影視評論、產品服務評論四類[2]。從生產企業的角度來看，產品在線評論包含了大量用戶對于產品使用體驗的主觀評價，有助于企業深入洞察消費者需求。利用在線評論作為數據源洞察用戶需求并指導或驗證設計的方法，主要通過對海量的用戶評論數據進行觀點挖掘，充分了解用戶對于產品的使用體驗，從而幫助設計師了解用戶需求，為產品優化提供準確指導[9]。例如Saura與Palos-Sanchez[10]對巴塞羅那地區酒店的用戶評論數據進行情感分析和研究，提取了影響用戶全方位體驗的積極、中性和消極的環境設計因素，并以此幫助酒店改善服務體驗；涂海麗[11]通過對用戶在線評論數據的分析與評估，構建了在線評論數據驅動的需求信息挖掘模型，并在此基礎上提出改進方向；宋慧琪[12]基于在線評論分析法，對網絡評價信息進行語義分析，并利用扎根理論結合質性分析對有效評論文本進行編碼，以此構設計優化的理論模型。

相較于傳統的需求調研方式，以網絡評論為數據源獲取用戶對產品的需求數據，具有數據量豐富、即時性強、更新速度快等優勢。此外，由于線評論內容來自消費者的主動分享，而非被動問答，因此能夠更真實地反映用戶需求。

三、基于在線評論分析的童車用戶需求獲取

（一）基于在線評論分析的用戶需求建模流程

當前在線評論研究集中于通過數據分析和質性分析洞察用戶需求，可以有效彌補傳統設計開發過程中的不足，然而大部分是以固定模式為基礎的設計，缺少了對用戶情感的關注，并不適用于嬰童產品。綜合上述文獻研究提供的思路和方法，文章利用在線評論挖掘等方法獲取用戶需求，并將其與目標設計因素對應，并基于文本處理與情感分析技術，明確童車各設計因素對設計優化的作用，形成了童車優化設計模型，如圖1。主要包括3個模塊：①在線評論分析：利用爬蟲工具匯總目標產品的大量評論信息并進行數據篩選；②產品特征詞集構建：對評論信息進行文本分詞及詞性標注，提取評論數據集中描述產品使用體驗的特征詞建立特征詞集合；③用戶需求分析：將情緒傾向反映的評價滿意度與KANO需求指標對應，導出具體需求指標并轉化設計。通過以上步驟的分析，可以將用戶對童車的使用體驗與具體產品結構對應，并定量地表示出來。這可以為童車優化改進提供依據。

（二）童車產品在線評論采集和預處理

1.用戶在線評論數據采集。京東是中國目前最大的網絡電商平臺之一，網購者在線評價基數大[14]，可更加全面地收集童車商品的相關評價信息，所以選擇京東平臺為數據源進行信息收集。京東平臺上童車類型有“嬰兒手推車”“嬰兒學步車”“兒童自行車”等多個種類。為確保用戶評價語境的一致，在評論搜集時選取嬰兒手推車為目標產品。充分利用互聯網爬蟲技術，可有效、方便地收集萬維網頁面的數據，并對其進行信息甄別與綜合數據分析。使用Octoparse數據爬蟲工具，以童車作為搜索關鍵詞，對京東平臺銷量前40位商品的用戶評論頁面進行數據采集，設置采集時間段為2021年1月—2022年6月的相關評價信息，共獲得19 771條基礎評論數據。

2.文本預處理。由于爬蟲工具會采集到和童車設計無關的信息，因此，需要對基礎評論數據進行篩選預處理，處理條件：①沒有完整句式的無效評論；②同一用戶重復性評論及店鋪廣告評論。在此基礎上通過Nvivo12軟件，對處理后的評論文本進行逐個識別、分解、篩選，對無關童車使用體驗的評論進行刪除，通過數據篩除獲得5 257條有效評論，并對評論文本信息進行分類統計，構成可用評論數據集，以便后續數據處理。

（三）構建童車產品特征詞集

1.評價文本語義分析。由于在線評論文本中用戶評論模糊化和產品特征復雜化的問題同時存在，語義分析有利于明確自然語言文本中的用戶觀點，提升推斷用戶的情感傾向的能力，如紀雪等[14]通過分析用戶評價的語義信息，構建了評論主題層次樹，并借助語言技術平臺分析其中的語義權重，從而確定用戶對產品屬性的偏好程度。童車設計優化語義分析步驟為：

（1）中文分詞提取。中文分詞有助于迅速聚焦用戶的具體使用需求。使用中科院ICTCLAS漢語分詞系統，基于語句上下文情景和用戶情感傾向進行分詞處理，并評論文本數據的詞性進行分類、標注及詞頻統計，并通過Excel軟件進行打標詞提取，如圖2。通過提取童車產品網絡評論中文分詞，選擇與童車易用性相關的名詞及形容詞，例如遮陽棚、靠背、輕便、平穩等，統計分詞詞頻，構建相應詞云圖，如圖3?？梢猿醪娇闯?，用戶對童車產品的關注重點集中于童車收納、推行平穩等基礎功能，此外，還有一部分集中于產品部件的材質運用，如價格實惠，用料扎實。

（2）核心語義網絡構建。語義網絡構建可以得出不同評價數據間的關聯性與邏輯性，有助于梳理后續設計優化的重點。使用ICTCLAS分詞系統對提取的打標詞進行處理，篩除出現頻率較低的詞匯并對打標詞進行矩陣計算，得到童車優化設計核心詞共詞矩陣。對共詞矩陣進行可視化分析，得到童車用戶評論語義網絡圖，見圖3?？梢钥闯龊诵恼Z義圍繞材質做工、空間容量、清洗便捷等因素，具體語義網絡主要包括布料材質、置物空間、商品氣味、健康保護等方面，為童車優化提供整體認知，為用戶需求指標確立提供依據。

（3）構建產品特征詞集。用戶對產品的部件、功能等分成多個考量因素進行評價，將分詞提取出的描述產品功能特征的名詞詞語進行統計歸類。使用ICTCLAS分詞工具對核心語義詞匯進行詞性分析與詞頻標注，由于用戶評論語言的模糊性和產品特征的復雜性，不同的特征詞可能對應同一產品特征[15]，因此，需要人工篩選出體現童車產品設計因素的特征詞。選取評論文本中詞頻數前100位的名詞，將一些描述語義相同的名詞進行同義詞合并，如“剎車”和“剎車器”都是描述“童車制動”這一產品特征屬性，因此將這些進行統一計算。最終對核心詞進行歸納和統計，組成童車產品設計因素下的產品特征詞集，見表1。用戶評論的核心語義主要圍繞車身做工、輪子減震、沒有異味、方便收納等因素，用戶具體關注的產品設計因素包括，輪子材質、車身材質、收納部件、衛生防護等方面，為進一步對童車設計需求指標建立找準方向。

2.童車產品設計因素識別。產品設計因素指的是以用戶需求為中心，在使用中影響用戶體驗的產品各結構部分。對產品設計因素進行識別分析的目的是將分散的用戶使用體驗評價映射到產品的各結構部分上，有助于準確定位產品問題，為后續確立需求權重提供參考。

使用Octopars數據爬蟲工具，收集京東電商平臺銷量排名前40位的童車產品宣傳頁面中重點展示的產品結構賣點，建立童車產品樣本庫。按照A上部、B中部、C下部的劃分方式，對樣本庫童車產品設計因素進行最小概念節點劃分，得到12項具體設計因素。并從用戶使用體驗視角出發，將產品設計因素與用戶使用滿意度進行映射對應，初步提取出戶外推行、室內推行、收納置物、便攜折疊共5個童車設計優化方向，見圖4。

（四）童車用戶需求分析

1.針對產品特征的需求主題構建。選取童車推行、收納置物、便攜折疊這3個主要設計優化方向，深入進行用戶需求挖掘。對特征詞來源評論句進行編碼分析，將表示同一設計因子的特征詞聚類到一組。具體過程為提取特征詞來源評論文本導入Nvivo軟件，對數據進行最小概念劃分，并通過文本編碼對其進行規范化處理，結合產品特征詞出現頻率明確不同節點間的邏輯關系，最終分析概括得到4個優化設計維度和15個優化設計子項，見表2，4個維度分別是兒童安全需求、兒童舒適需求、衛生防護需求、便捷推行需求。

2.需求主題權重分析。通過文本編碼將分散的產品特征詞與用戶對產品的使用體驗進行對應，由此，可獲取用戶對不同產品特征的關注程度，由于特征詞只反映用戶的關注度，無法判斷出用戶對具體產品特征的使用感受，因此，需要對提取特征詞來源評論信息做情感分析識別，推斷用戶對產品的情感傾向，如張文旭[16]將產品在線評論所反映的需求信息與KANO模型中的需求關系相對應，發現在線評論中好評、中評、差評3類信息與KANO模型中的興奮型需求、期望型需求與基本型需求相對應。將用戶評論信息按照好評、中評、差評的評價打分進行分類排序匯總，使用GooSeeker情感分析工具對特征詞來源評論進行情感標注，見圖5（以部分特征詞為例）。最后，參考HowNet情感詞典中褒貶義情感詞的程度級別，對情感詞及程度副詞的極性進行量化。

依據評論情感與需求主題的對應推導方法，將特征詞來源評論進行情感極性量化，并與KANO模型中的魅力型需求、期望型需求與基本型需求相對應，得到針對童車的三類用戶需求指標，見表3。

根據童車的三類用戶需求指標分析可知，用戶對影響安全性的g1智能剎車輔助、g2速度識別監控、g5智能坐姿調節功能的需求度較高，特別是在后疫情時代的使用場景下，用戶對衛生消毒功能的重視程度提高，更多用戶希望童車具有g9尿不濕監測功能、g10奶瓶加熱功能、g11衛生消毒功能。最后g3防抱走功能和g4實時定位監測功能需求程度較低。

四、基于在線評論分析的童車功能規劃及設計

（一）用戶需求及功能規劃

根據用戶需求主題對應可得知，童車用戶需求重要等級的排序分別為安全需求、便捷推行需求、衛生防護需求和舒適需求，即用戶對童車的安全性需求和便捷推行放在首位，其次是考慮衛生防護與舒適性需求等。將用戶需求主題劃分為魅力型需求、期望型需求與基本型需求3個層級，依據層級需求進行產品的功能規劃與分析。

基本型需求在上述需求主題中優先級排序最高，在針對童車的用戶需求分析中，安全性需求與便捷推行是必備需求。童車作為一種為兒童出行提供便利的工具車，其最重要的功能就是在外出乘坐時提供保護，所以安全的出行體驗是目前童車最需著重優化的設計點。

期望型需求為童車衛生消毒及尿不濕監測，特別是在后疫情時代的當下，用戶對童車的衛生要求更加嚴苛，有關衛生防護的需求對于完善童車的優化具有重要意義。在之前的需求分析中可以看出，大量的用戶評論集中于童車的消毒衛生功能，所以在童車設計中添加便捷消毒功能是滿足用戶需求的有效方法之一。關于尿不濕監測功能，此功能是產品智能化的重要體現，實時監測兒童座椅防止漏尿，可以保護座椅衛生。

魅力型需求為舒適需求，兒童乘坐舒適性是目前童車市場上并沒很廣泛滿足的功能需求，這類功能需求是基于當今智能時代，用戶對產品功能的多樣化需求而構建的。在滿足基本型需求和期望型需求后，選擇用戶最在意的智能坐姿調節、自動溫度調節等功能進行優化設計，從而增強產品的魅力屬性。

（二）智能童車設計效果

運用基礎產品設計流程與方法，結合童車優化設計分析結果，針對在線評論分析導出的用戶需求指標，從安全性、舒適性、衛生防護性、便捷性 4 個方面開展童車設計實踐。智能童車設計效果及功能見圖6。

（三）智能童車功能設計

1.安全性。智能安全系統包括一鍵鎖車、速度識別監測、智能剎車輔助等功能，用戶可通過推行把手控制童車的鎖車或解鎖功能，車輪配有傳感器可感應速度變化，在推行速度過快時發出提示并減速；同時傳感器可檢測意外脫手、碰撞滑行等異常并啟動輔助剎車。

2.舒適性。智能坐姿調節功能，座椅可以根據嬰兒的睡臥姿勢調整坐墊、椅背的角度，支撐嬰兒脊椎受力均勻，保護幼兒脊椎發育。童車可根據室外溫度主動調節座椅溫度，同時坐墊采用透氣親膚材質，可以提供更舒適的座椅觸感體驗。

3.衛生防護性。包括尿不濕監測、智能消毒和奶瓶加熱等功能，坐墊下設有濕度傳感器監測濕度變化實時提醒更換尿布，內置LED紫外線消毒燈，閑時智能開啟消毒功能，全方位保護嬰兒不受病毒侵害；童車把手配備保溫裝置可使嬰兒隨時喝上適溫奶，如圖7。

4.便捷性。包括智能助力推行、手機充電功能、便捷收納功能。童車可以輔助用戶推行，識別用戶的移動速度，始終保持在監護人的前方行走；配備模塊化置物空間，按照用戶的使用需要，自定義收納空間，分類管理不同大小的物品，特別是針對手機、口罩等常用物品配置了智能消毒收納盒，防止細菌滋生，如圖8。

結語

為了提高嬰童產品用戶需求獲取的效率及準確性，分析了在線評論分析法在用戶需求獲取和處理中的應用，提出了基于在線評論分析的童車優化設計流程。首先，利用爬蟲技術獲取京東平臺童車產品的網購評論數據，通過語義分析對評論信息進行文本分詞及詞性標注，構建童車產品特征詞語集；然后根據特征詞源評論進行文本編碼，歸類概括出兒童安全需求、兒童舒適需求、衛生防護需求、便捷推行需求4個設計優化維度，建立用戶使用體驗與具體產品結構間的匹配關系，并通過情感分析識別確定用戶需求信息的權重排序。最后，結合需求分析結果，規劃產品功能，設計了一款滿足用戶需求智能嬰兒推車。對嬰童產品用戶需求研究提供了參考，同時為其相關設計提出了新的設計思路。

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