基于多维认知结构的产品设计评价研究

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　　摘要：本文以产品外观设计评价为研究对象，根据多维认知结构的一致性，得出多维评价方法。收集大量正向评价词汇，由评议组进行选择和归类;根据评价词汇的适用度得出初始评价指标;运用主成分分析法提取综合评价因子;运用层次分析法得出综合评价因子权值;通过大样本问卷调研验证多维评价结果的一致性。该方法能提高初始评价指标的可靠性和有效性，任一维度均可得出评价结果，并能够作为评价变量，可以用于产品的外观设计评价。
　　关键词：多维认知;产品设计;设计评价;主成分;层次分析
　　中图分类号：TB472
　　文献标识码：A
　　文章编码：1672-7053（2020）02-0050-02
　　目前，设计评价的研究主要通过客观生理测量和主观心理量化两个方法实现。客观生理测量法通过脑成像、肌电测量、眼动跟踪等技术[1、2]，测量被试者的生理变化，进而反映对设计对象的态度。主观心理量化法使用心理量表测量被试者的心理反应，进而得出对设计对象的感性认知，其中包括非语言和语言化工具。PrEmo[3]作为非语言工具，能够应用于产品外观设计评价。语言化工具通常参考Osgood的语义差分法，结合Likert5分量表，得出对设计对象的心理反应，应用于设计评价研究。包括：电动汽车科技感内饰[4]，安保机器人造型[5]，老年电动自行车造型，未来童车产品和女性洗发水瓶外观的设计评价方法。然而，大部分语言化变量通常由研究人员单凭经验选取，无法避免主观随意性。J.Blijlevens等通过收集、归类、选择、二次选择的方式选取评价指标，有效提高了研究结果的准确性。因此，本文参考该方法，并基于Nathan Crilly等提出的多维认知结构机制[10]，分别得出语义解释（Semantic Interpretation）、审美印象（Aesthetic Impression）和符号关联（Symbolic Association）认知维度的评价方法，最终构建多维认知评价方法。
　　1多维认知结构概述
　　Nathan Crilly等根据马斯洛的需求层次等理论，提出了一个用户对产品外观设计的认知结构，阐明了产品的外观设计属性，使用户产生的认知、情感、行为反应机制。其中，认知机制依赖于语义解释、审美印象和符号关联三个维度的结构，且通过这三个维度互相作用与协调，形成用户对产品外观设计的评价结果。本文以语义解释、审美印象和符号关联为认知评价指标，构建多维认知评价方法，实现用户设计认知解构，能够帮助设计师得出有效的设计决策与评价结果。
　　2基于多维认知结构的产品设计评价流程
　　2.1評价指标的确定
　　2.1.1评价词汇的初选和归类
　　基于相关方面的用户调研，收集了95个正向评价词汇。以电动车外观设计为评价对象，应用Likert5分量表，由7人评议组（职业设计师5人、工业设计领域专家2人，其中包括女性4人）判断95个评价词汇的适用度。采用全组商议直到达成一致的方法。除去28个1分低分项，将剩余的67个评价词汇归类于三个认知维度中。分别为，语义解释：饱满、丰满、柔软、光滑、规整、方圆、浑圆、质朴、强劲、圆润、硬朗、素雅、流畅、轻快、明亮、轻薄、卡通、明快、轻盈;审美印象：轻巧、亲和、凌厉、理性、力量、清新、热情、灵动、动感、秀气、端庄、刚毅、含蓄、和谐、活泼、精美、深沉、舒适、温和、协调、稳重、稳健、稳定、大气、优雅、低调、炫酷;符号关联：安全、自然、知性、淡雅、典雅、运动、高级、高端、个性、简易、简约、经典、科技、可爱、青春、商务、时尚、休闲、性感、温馨、速度。
　　2.1.2评价词汇二次选择
　　由7人评议组（职业设计师5人、工业设计领域专家2人，其中包括女性4人）判断67个评价词汇的适用度，应用Likert5分量表，对其进行评分。取各维度前25%的评价词汇，得出15个初始评价指标，分别为，语义解释：圆润、卡通、饱满、丰满、流畅;审美印象：动感、炫酷、大气、清新、协调、轻巧;符号关联：时尚、速度、简约、科技。
　　2.2初始评价
　　基于对几大电商平台的调研，选定15款热销电动车为研究对象。由10人评议组（职业设计师5人、工业设计领域专家5人，其中包括女性4人）应用Likert5分量表进行评分，对每个对象取7人均值，得出15款电动车的初始评价数据。（α语义解释=0.819，α审美印象=0.645，α符号关联=0.658）
　　2.3多维初始评价指标因子分析
　　对初始评价数据进行因子分析，得出各维综合评价因子。且它们之间在认知意义上存在一定的跨度和差异，能够全面评价电动车外观设计。分别为，语义解释：丰满且饱满、圆润且卡通、流畅;审美印象：炫酷且动感、轻巧且清新、大气且协调;符号关联：科技且速度、时尚、简约（各维度的KMO和Bartlett检验结果与累计贡献率，见表1）。
　　2.4层次分析
　　对每两项综合评价因子进行相对重要性比较，采用9分量表1～9表示相对重要程度，1/9～1表示相对不重要程度）要求13人评议组（职业设计师8人、工业设计领域专家5人，其中包括女性6人）给出一致性结果，得出综合评价因子评价矩阵。运用幂法归一化，求解各维度主观评价矩阵的最大特征值对应的特征向量W，以C·R值作为一致性检验指标（表2）。结果显示各维度主观评价矩阵的一致性较好且特征向量W结果可靠。
　　2.5多维认知评价系统一致性检验
　　从15款热销电动车中随机抽取7款作为调研样本。以网络问卷的形式，应用Likert5分量表，由30名被测用户对其进行评分，取评分均值，得到综合评价因子分值矩阵F。根据各维度的权值向量，由（1）式得出7款热销电动车的各维度评价分值结果。结果显示，多维评价方法具有一致性（见图1）。 　　式中：Si――根据各调研对象的外观设计，被测用户对每一个综合评价因子的评分均值;
　　Wi――各综合评价因子权值。
　　3结语
　　由评议组广泛收集正面评价词汇，再通过初选、归类、二次选择、可靠性检验的方法，得出较为可靠的初始评价指标;通过构建用户的感性评价样本，运用因子分析，将用户的感性认知进行概括，从而组合初始评价指标得出综合评价因子;基于层次分析法，由评议组商议出主观评价矩阵，得出多维权值;基于加权算法，能够得出多维评价分值。基于此方法，隨机抽取设计对象，进行大样本调研，得出各维度评价分值矩阵。根据各维度评价分值排序结果的高相似性，从而验证该多维评价方法具有一致性。
　　本文提出了一个有效的评价指标选择方法，避免了主观随意性和不确定性，提高了实验结果的准确性和可靠性。并且基于Nathan Crilly等提出的多维认知结构，将用户的认知划分为三个维度，更深入得了解用户的感性需求，从而为设计师提供更理性、更有针对性的产品外观设计参考，对产品的发展方向也有一定的导向作用。本文得出的多维评价方法实现了对电动车的设计评价，评价结果显示了该方法的一致性。因此，三个评价维度都可应用于电动车的外观设计决策和评价。
　　本文系天津市大学生创新训练项目《基于“共享模式”的新能源代步工具工业设计》（项目编号：201710058103）。
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