基于感性工学的儿童电动牙刷造型视觉意象研究.pdf

上海包装总第32 7 期2 0 2 3年第7 期D0I:10.19446/ki.1005-9423.2023.07.010.智能包装?基于感性工学的儿童电动牙刷造型视觉意象研究邓南，吴志锋泉州师范学院，福建泉州36 2 0 0 0摘要：中国经济正从高速增长向高质量发展转变，消费者的基本需求有了翻天覆地的变化，尤其是对儿童产品的要求越来越高。基于感性工学的理念，运用问卷调查法搜集儿童电动牙刷的代表性造型，并选用合适的儿童电动牙刷形态视觉意象语汇，再用SPSS归纳出用户对于儿童电动牙刷的3种视觉形态意象语汇，通过数量化理论I分析得到的儿童电动牙刷各个形态要素对于视觉意象影响的权重大小，总结了儿童电动牙刷造型形态要素对3种视觉形态意象的影响排名表，为相关人员进行儿童电动牙刷造型的创新设计提供参考依据。关键词：感性工学；儿童电动牙刷；视觉意象；数量化理论I分类号：TB472随着经济的发展，人们的生活水平在不断提高，消费者对儿童产品在造型以及品质上都有了更高的要求。如今各式各样的儿童电动牙刷层出不穷，很多生产商为了赢得儿童的喜爱而在造型设计上大下功夫。要想在众多儿童电动牙刷中脱颖而出，就要从儿童的心理感受出发，掌握儿童的喜好，把握适度性设计原则。为此，文章基于感性工学的儿童电动牙刷造型视觉意象，探讨如何设计符合当代用户消费观和审美观的儿童电动牙刷产品。1研究背景1.1 感性工学“感性工学”一词源于日本，是由“马自达转子发动机之父”长山本健一198 6 年在美国密歇根大学的“车的文化论”演讲中首次提出。感性工学是将工学与感性因素相结合的技术，通过对人的内隐感知层面进收稿日期：2 0 2 3-0 5-13作者简介：邓南，女，硕士，研究方向为产品设计；吴志锋，男，硕士，副教授，研究方向为产品设计、雕塑、绘画创作。行探究，进而将用户心理的感性需求转化为产品设计要素 2。现如今很多学者将其应用在诸多领域，如日用产品、电子产品、医疗产品等，将用户对于产品的感性意象定性定量地表达出来，为现代产品设计提供更加多元的可能。1.2数量化理论I数量化理论I是感性工学常用的方法之一，通过数量化I可得到产品感性意象与各个设计要素的映射关系模型，建立两者间的联系 3。数量化理论I的回归公式为Y=ZBX+e式中：Y为实验的预测值；为类目的权重得分；X为不同类目；e为随机变数。数量化理论I类统计结果中偏相关系数R代表类目，其数值愈大，影响的项目的程度愈高；而复相关系数R，其数值愈大，表示分析性信赖度的程度愈高。若R为0 0.19，则表示预测值呈现低相关性；若R为0.2 0 0.39,则表示具有相关性；若R为0.40 0.6 9,则表示具有强相关性；若R为0.7 0 1.0 0，则表示预测值具有非常强的相关性 5。1.3儿童电动牙刷造型视觉意象意象是指在人们的思想、感觉和想象中形成的一种具体的、感性的、形象化的概念或形象，具有较强的情感因素，按感觉通道的不同可分为视觉意象、听觉意象、触觉意象、味觉意象、嗅觉意象等 6。人们对于产品意象的认知主要来源于产品的造型，而视觉意象就是人们对于产品形态的视觉认知。儿童属于一个情感化的群体，其对产品的偏好很大程度上凭借初级感性认知。当今传统儿童电动牙刷造型单一无趣，没有考虑儿童的喜好和认知。在对传统儿童电动牙刷进行创新设计时，如何使产品具有特别的形态来符合儿童的偏好与认知，逐渐成为设计师们研究的重要课题。文章在感性工学的背景下，通过搜集产品意向，33(1)智能包装2023年第7 期总第3 2 7 期上海包装去除与造型无关的颜色、材料等因素后发布问卷，结合数量化理论I的计算和结果分析，探讨在儿童电动牙刷造型设计中所占权重较大的影响因素。1.4语义差异法语义差异法是在19 5 7 年由美国心理学家查尔斯埃杰顿奥斯古德首先提出，是一次性集中测量被测者所理解的某个单词或概念含义的测量手段。语义差异法的组成要素包括被评价事物、量尺、受测者等，其测量步骤为：第一，建立题库，选择极端的形容词，该形容词应与研究事物息息相关，让受测者容易理解，之后建立15 等级的选答题；第二，由受测者填答，在5 个等级（等级尺度：非常不合适、不合适、一般、合适、非常合适）之中选择最合适的一个进行填答；第三，回收数据并进行分析，算出每题平均数；第四，将每题平均数整理出来，以形成整个量表的特征轮廓。文章中借助问卷调查的方式，采用语义差异法来调查人们对于儿童电动牙刷的造型语义偏好。1.5因素分析法因素分析法被广泛应用于各个领域，采用因素分析法可以通过提取线性关系较强的原有因素或者形成能够概括原有因素的综合指标，用这些因素或者综合指标来替代原有因素进行分析18，这些综合指标的数量不宜过多且相互之间应无关联。因素分析法的目的在于整合因素，找出具有代表性的、最重要的因素，可以减轻研究分析的工作量。文章采用因素分析法分析儿童电动牙刷的造型视觉意向，以提取概括最重要的几个视觉意向因素，便于后续研究。SPSS（St a t i s t i c a l Pr o d u c t a n d Se r v i c e So l u t i o n s）是由美国SPSS公司开发的一款数据分析软件，可以进行因素分析。使用SPSS进行因素分析，需要先进行效度检验，即KMO（K a i s e r-M e y e r-O l k i n）和巴特利球形检验，来保证所选取的数据是否适合进行因素分析。2研究流程基于感性工学的儿童电动牙刷造型意象的研究流程如下：第一，通过焦点小组研究法收集样本进行筛选，共收集30 0 个样本，最终筛选出5 0 个具有代表性的样本；第二，对其外形结果进行分析，总结归纳出8个形态要素和形态特征，并对5 0 个样本进行数量化理论I的编码（说明变量X）；第三，根据儿童电动牙刷产品造型的论文期刊等寻找适合描述儿童电动牙刷的形容词，筛选重复语汇，最终收集到10 0 个适合描34述儿童电动牙刷的形容词，由5 位产品设计专家对收集到的适合描述儿童电动牙刷的10 0 个形容词进行筛选，整理出选择频率最高的40 个形容词，制成李克特量表问卷，然后进行因素分析，提取3组形容词；第四，再经过焦点小组团体法，归纳出儿童电动牙刷的形态视觉意象；第五，请10 名具有设计背景的受测者，对每个形态视觉意象使用阶层给分法，对儿童电动牙刷的意象进行调查，得到每个代表性样本的8 种形态视觉意象的分值（目的变量Y）；第六，进行数量化理论I的计算和分析，归纳出儿童电动牙刷形态要素对8个视觉形态意象的影响排名表。2.1儿童电动牙刷实验样本筛选文章从相关文献、书籍和网络上收集了30 0 个儿童电动牙刷样本，运用焦点小组研究法，通过对相似的样本进行筛选和剔除，最终得到了5 0 个具有代表性的样本，作为文章的调查样本。2.2形容词的收集与提取文章以相关产品造型的文献和刊物等作为描述该产品的形容词的来源。将重复的形容词剔除，从中筛选出适合表达儿童电动牙刷造型意象的10 0 个形容词，并将其制成问卷，由5 名具有产品设计专业背景的研究生选出40 5 0 个符合个人期望且最适合用来描述儿童电动牙刷的形容词。然后，根据收集到的数据整理出选择频率最高的40 个形容词，并用李克特五点量表问卷（等级尺度：非常不合适、不合适、一般、合适、非常合适）进行了问卷调查，最终可以得到12 2 份有效问卷。采用SPSS对得出的问卷数据进行因素分析，结果分析得出KMO值为0.9 2 6，这说明变量之间的相关程度较强，原有变量很适合做因子分析。巴特利特球形度检验为2 493.315（自由度为6 30），代表母群体的相关矩阵之间具有共同因素。通过主成分分析和具有Kaiser标准化的正交旋转法提取3个因子。根据各因素所构成的形容词含义，通过泉州师范学院产品设计专业3名研究生组成的焦点小组的方式对各因素进行解释，并且进行重新命名（见表1）。表1因素重命名表因素解释有趣的花哨的、发光的、昂贵的、抽象的精致的柔软的、舒适的、实用的、安全的、卫生的饱满的温柔的、饱满的、温馨的上海包装总第32 7 期2 0 2 3年第7 期智能包装?2.3儿童电动牙刷形态分析解构和数量化理论1编码在最初收集的30 0 个儿童电动牙刷样品的基础上，采用焦点小组研究方法对其形态要素进行解构。将挑选出的5 0 个样本产品进行造型形态解构，列举形态要素，并分别用X1X8 表示，再根据样本产品进行每一个形态要素的形态特征提炼和归纳，用数字14进行编码（见表2）。2.4儿童电动牙刷视觉意象感觉评分对筛选出的5 0 个儿童电动牙刷样本进行视觉意象形态调查问卷。根据因素分析提取出来的3个适合描述儿童电动牙刷形态视觉意象的词汇，采用阶层给分法对儿童电动牙刷形态意象进行调查。每道题为一个被测样本，给受测者一个意象语汇，依次是有趣的、精致的、饱满的。受测者根据这3个形容词选择适合该样本形态程度进行打分（打分等级：很不合适、不合适、一般、合适、很合适）。最后将每个儿童电动牙刷3个视觉意象的得分以平均分的形式汇总。3石研究结果与分析通过数量化理论I分析了儿童电动牙刷的8 个形态要素和3个视觉意象的相关性（见表3）。由表可知，复相关系数R值与分析信赖度相关，R值越大，表示分析的信赖度越大。从分析结果来看，各个视觉意象的R值都大于0.7 0，表示分析的预测值具有非常强的相关性。偏相关系数R表示形态要素与视觉意象的关系，若偏相关系数值越大，表示该形态要素对于视觉意象的影响程度越大。从分析结果来看，对于有趣的视觉意象，偏相关系数值最大的为表面纹理（0.6 3），其次是机身（0.45），表明表面纹理及机身的相关形态设计对于有趣的视觉意象影响程度最大；对于精致的视觉形态要素2X1(刷毛)X1-1(密集)X2（刷头)X2-1(长圆形)X3（机身)X3-1(圆柱形)X4（表面纹理）X4-1（有表面纹理）X5（电量显示）X5-1（有电量显示）X6（按键）X6-1(按压键)X7（机底）X7-1(平底)X8（充电底座）X8-1（有充电底座）意象，偏相关系数值最大的为机身（0.49），其次是刷毛（0.42），表明机身及刷毛的相关设计对于精致的视觉意象影响程度最大；对于饱满的视觉意象，偏相关系数值最大的为机身（0.46），其次是表面纹理（0.44），表明机身和表面纹理上的相关设计对于饱满的视觉意象影响程度最大。类目得点表示的是受测用户对于这一形态特征的偏好感受，如果类目得点为正数，则意味着受测用户对于这一形态特征的偏好感受趋于正面。从分析结果来看，要设计出更有趣的视觉意象的儿童电动牙刷，可以选择异形底（X7-2，0.2 7）、有表面纹理（X4-1，0.17）刷毛密集（X1-1，0.17）机身为不规则形（X3-4，0.14）、小圆形刷头（X2-2，0.0 9）、有电量显示（X5-1，0.0 5）按压键（X6-1，0.0 5）的形态特征设计；要设计出更精致的视觉意象的儿童电动牙刷，可以选择U型刷头（X2-4，0.0 8）有充电底座（X8-1，0.0 8）锥体形机身（X3-3，0.0 6）有电量显示（X5-1，0.0 4）有表面纹理（X4-1，0.0 3）的形态特征设计；要设计出更饱满的视觉意象的儿童电动牙刷，可以选择异形机底（X7-2，0.2 9）、刷毛密集（X1-1，0.2 6）锥体形机身（X3-3，0.2 2）、有表面纹理（X4-1，0.12）、有电量显示（X5-1，0.0 4）的形态特征设计。4设计策略文章研究结论提供的设计策略如下。首先，对于不同的视觉意象，可以按照其形态要素的影响排名选取前几位，根据分数最高的形态特征进行基础设计，以实现该视觉意象。其次，针对形态要素影响排名靠后的几个要素，进行进阶的、开放的设计创新，以增强其竞争力和魅力。该设计策略的实施，既满足了用户各种不同的视觉意象需求，又避免了相似性，为设计师留有可创新部分，使设计方案具有实用性、创新表2 儿童电动牙刷形态要素与形态特征形态特征1X1-2（稀疏)X2-2（小圆形）X3-2(圆形X)X4-2（无表面纹理）X5-2（无电量显示）X6-2（触摸键)X7-2（异形底）X8-2（无充电底座）3X2-3(心形)X3-3（锥体形)4X2-4(U 形)X3-4（不规则形）35智能包装2023年第7 期总第32 7 期上海包装表3数量化I类分析结果有趣的形态要素形态特征X1-1X1X1-2X2-1X2-2X2X2-3X2-4X3-1X3-2X3X3-3X3-4X4-1X4X4-2X5-1X5X5-2X6-1X6X6-2X7-1X7X7-2X8-1X8X8-2Cons.RR2注：Cons.为常数项；R为决定系数。性和经济性。最后通过市场验证该产品设计方案的可行性。5结语感性工学在产品造型意象的研究中应用越来越广泛，文章基于感性工学，运用数量化理论I等方法对儿童电动牙刷的造型意象进行了研究，探究了用户的感性需求与儿童电动牙刷的设计要素之间的关系，从而为儿童电动牙刷的造型设计提供了一个科学性的设计方向，并为设计方案建立了一定的理论依据。参考文献1】吴濛.通感意象互通在产品造型设计中的应用研究 D.镇江：江苏精致的类目得点偏相关系数0.170.38-0.15-0.010.09-0.630.01-0.35-0.080.080.140.17-0.540.05-0.010.05-0.08-0.110.27-0.070.013.580.770.59饱满的类目得点偏相关系数-0.070.420.07-0.03-0.050.34-0.060.08-0.150.040.450.060.040.030.63-0.110.040.05-0.01-0.010.150.02-0.030.360.070.080.08-0.014.010.710.51大学,2 0 2 2.2丁满,程语,黄晓光，等.感性工学设计方法研究现状与进展.机械设计,2 0 2 0,37(1):12 1-12 7.3周俊，李永锋，朱丽萍.基于数量化理论|的老年人APP用户体验设计.包装工程,2 0 18,39(2 2):2 5 1-2 5 7.4洪碧云.传统紫砂壶的形态视觉意象研究 1.图学学报,2 0 18,39(4):723-727.5 SUGIYAMA K,NOUEL K.The basic for survey and analysis by excelM.Tokoyo:Tokoyo Kaibundo Publishing,1996.6】杨寅秋，韦艳丽.基于模糊认知实验的小家电产品设计语言一致性研究 1.安阳工学院学报,2 0 2 3,2 2(2):5 2-5 9.7陈袁鑫,张丰硕.基于SPSS的高校图书馆学生满意度影响因素分析.玉溪师范学院学报,2 0 2 0,36(6):114-119.8】程永胜，徐骁琪.基于用户评价数据的电动汽车造型意象决策模型.太原理工大学学报,2 0 2 2,5 3(5):8 8 6-8 94.类目得点0.26-0.240.02-0.040.370.070.04-0.350.220.490.180.080.120.39-0.410.040.11-0.010.010.09-0.02-0.110.270.29-0.060.220.013.280.740.54偏相关系数0.410.070.460.440.030.030.330.0536