基于消费者心理认知的服装情感评价

吕 佳，陈东生

(闽江学院服装与艺术工程学院，福建 福州 350121)

随着感性工学、情感化设计、情绪工学等理论的出现［1］，在消费者与服装的交互体验中，消费者对服装的情感偏好和对设计的认知愈发得到关注［2－3］，特别是作为首先启动的交互体验部分而言，外观形态信息对消费行为起到前级滤波的作用，消费者对情感体验一致的外观形态信息达到情感上的认同后，继而形成购买欲望，完成消费行为。可见，在现代服装设计模式中，按设计师的审美感受或按照一般设计原则进行服装设计已经缺乏市场竞争优势［4］，消费者的满意度以及其与设计美感之间的相互作用等一些“软问题”逐渐得到关注［5］。因此，如何对消费者的情感进行有效的评估，并将评估结果转换为可描述的、甚至是可测量的具体指标，以便依据消费者的情绪认知来有效地进行设计行为，不仅可以提高企业的市场占有率和核心竞争力，也符合未来以人为本、解决软问题的设计发展趋势。

基于此，本文以消费者的情绪作为主要研究对象，以服装的外观形态信息作为主要研究载体，在对情绪产生的心理机制进行分析的基础上，结合现有的定性研究(如访谈)和定量研究(如调查问卷)方法将情绪的各种认知评价工具进行阐述。由于访谈法可能在跨语言文化或不具备复杂语言能力的人群(如儿童、失语症患者等)中存在局限性，因此本文只针对服装情绪的定量评价进行分析，从数量化量表和图形化量表的角度提出情感评定方法，讨论这些方法的有效性和适用性，并通过实验讨论应激评价量表(SAM)在服装外观形态设计评价中的可行性。

1 服装外观形态的界定

服装是外观形态(指有形的外观而非内部交互)的“合规律性”与内在形式(内部交互而非外观)的“合目的性”的统一。“合规律性”体现的是服装的艺术性质，主要表现在服装的形态、色彩、材质、肌理、工艺、细节、装饰元素等方面，不仅要符合形式美法则，还要符合人的审美心理。人们通过视觉、触觉等审美器官来感受它，从而获得心理上的舒适感和精神上的愉悦感、满足感。“合目的性”体现的是服装的工学性质，表现在从人的需要出发，使人在着装状态下能够能适合人的生理、心理需要，符合人体的生理构造和人体工学的要求，达到身心的愉悦，在服装的舒适性和功能性上得到情感的认同。服装情绪的研究是为了实现人与服装之间的和谐与统一，使服装的各个指标与人的各种要求相适应，让服装与人达到最佳匹配状态。

2 服装情绪产生的心理基础

任何情绪的产生都有其心理过程［6］。这种心理反应的出现主要是相关的感觉器官(视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉)进行的认知(感觉和知觉)加工过程［7］，如图1所示。其中，感觉是客观事物的个别属性经过神经系统的加工在人脑中引起的反应，是一种最简单的心理现象，一些较为高级和复杂的心理现象，如知觉、思维、情绪等都是以感觉为基础产生的，是人们对感觉刺激进行辨别、组织、理解和加工的过程，是感觉的升华［8］。

基于情绪的产生机制，服装的情绪可以认为是人在服装审美和穿用过程中通过视觉、触觉、听觉、嗅觉以及所有其他身体感觉在内的感官器官获得的所有感觉(感知、感受)，当这些感觉被触发时，人对服装的知觉、判断、态度的心理认知也随之出现，如:当一款服装呈现在人们面前时，对它的整体认识首先是从感觉开始的，通过感觉可以分辨服装色彩、细节、款式等各种属性，形成对整套服装的整体印象，这就对服装产生了知觉，然后再对它进行深入地加工、分析等，做出自我对服装感觉的判断，这些心理认知可以引发正性或负性的感受，当服装使人在视觉、触觉等感觉上获得“愉悦”的感受及精神、心理上的“满足”时，服装带来的是积极的情绪体验，反之则是消极的情绪体验。

3 服装情绪的认知评价方法

由于情绪的复杂性，再加上被试人群的背景、经验、理解不同以及情绪的等级、强度不同等，很难将不同情绪加以具体区分，因此许多心理学家试图将人类的情绪分为不同的类别。早期精神哲学假设所有情绪都可以分为快乐和痛苦2大类，但是深层次的情绪研究主要分为2大基本观点:一是认为情绪是独立的、离散的、具有完全不同的结构(如愤怒、恐惧、快乐等);二是认为情绪可以根据强度和持续性等，用相对简单的维度进行划分［9］。

基于此，服装情绪的认知评价可以通过2种途径进行:一是基于基本情绪理论和心理学知识，采用数字量表的方式来对情绪等级进行测量;二是基于情绪维度理论和情感化设计知识，将量表进行形象化的视图开发，以便在一定程度上减轻文化和语言特异性影响。

3.1 数量化量表

3.1.1 语义差异量表法

语义差异量表又称语义分化量表，是美国心理学家Osgood提出的一种用来测量事物或概念含义的量表，通过2对相反形容词之间的区间来描述需要评价的对象［10］，如华丽的与朴素的、现代的与古典的、职业的与休闲的、优雅的与活泼的、光滑的与粗糙的等。每个维度使用7点、5点或3点数字进行评级(如 1、2、3、4、5、6、7 或 －3、－2、－1、0、1、2、3)，或使用程度副词将0记为“中立的”，1记为“轻微的”，2记为“很”，3记为“非常”进行评级。对评级后的数据进行统计分析或描述性分析，得出形容词间的相关性或主成分，以便进行深入探讨。

3.1.2 李克特量表法

李克特量表是由美国社会心理学家李克特(Likert)提出的一个通过调查问卷形式进行的心理反应量表，主要测量被试对于评价主体的意见的同意程度，几乎是调查研究中应用最广泛的量表［11］。该量表由1组陈述组成，每组陈述有“非常不同意”“不同意”“不一定”“同意”“非常同意”5 种回答，分别记为 1、2、3、4、5，被试需要评估每项陈述的同意等级。每个被试的态度是其对各项陈述回答所得分数的加总，这个总分可说明其态度强弱程度。

3.1.3 情绪环

情绪环(GEW)是由瑞士研究者Klaus Scherer提出的一种情绪评价工具［12］。被试通过对离散情绪的强度表示自身的情绪，这些离散的情绪以环形安排，通过效价(消极—积极)和支配度2个维度将情绪分为消极的与低支配、消极的与高支配、积极的与低支配以及积极的与高支配4部分，如图2所示。情绪的强度等级从低强度(环状中心)到高强度(环的圆周)排列，环形中心提供“无情绪”和“其它情绪”反应选项。

数量化量表简单易用，是情绪测量中普遍使用的方法，它可以清晰地提供人与服装之间的情感体验与交流［13］。但是数量化量表也存在一定的弊端，如需要研究者投入大量时间和精力设计量表，无法避免被测试者在评价过程中个体认知的干预，输出大量的数据结果。此外，数量化量表评价主要依赖语言系统，由于不同个体对于情绪理解的差异，可能导致评价结果偏离事实。

3.2 图形化量表

图2 GEW图示Fig.2 Geneva emotion wheel

图形化量表与数字化量表有许多相同之处，不同的是图形化量表采用可视化的卡通图像来代表不同情绪或情绪状态。主要有非语言自测情感工具(PrEmo)和SAM自我评价模型，这2种方法均使用效价(愉悦度)和唤醒度作为使用的维度来描述人的情绪反应。

3.2.1 PrEmo产品情绪评价工具

PrEmo［14］由14种情绪组成:7种令人愉快的情绪(渴望、愉悦、羡慕、满意、着迷等)和7种不愉快的情绪(愤怒、厌恶、不满、失望、厌烦等)。每种情绪用形象的卡通人物代替文字描述在计算机界面上呈现，界面左下角显示刺激图像，被测试者可以直接选择与自身情感一致的动画形象，如图3所示。

图3 PrEmo界面Fig.3 PrEmo measurement interface

3.2.2 SAM自我评价模型

SAM是佛罗里达大学情绪和注意研究中心教授Bradley和Lang设计的一种测量顾客情绪反应的情绪自我评价等级系统，以情绪PAD(愉悦度、唤醒度、支配度)维度模型为基础［15－16］，通过卡通人物的形式阐明愉悦度、唤醒度、支配度3个维度的等级，如图4所示。其中，微笑的人物到皱眉人物一排代表愉悦度;兴奋睁大眼睛的人物到放松欲睡的人物表示唤醒度;人物形象的大小表示支配度的控制程度(大的人物表示对现状最大限度的控制)。SAM最初采用人与计算机程序交互的方式进行评价，后来扩展到纸笔版本以便于群组和群集筛选。

图4 SAM使用的图像Fig.4 Images used for SAM.(a)Pleasure scale;(b)Arousal scale;(c)Dominant scale

图形化量表更侧重被试对情绪反应的感觉与知觉，其优势在于可以快速进行自我情绪评价，且界面友好。通过图像的方式在认知过程和语言传递到大脑之前就进行情感体验的处理［17］，不涉及深层次的认知加工，因此在某些情况下图形化的自我评价模式在传达情感方面比数字化量表评价更方便直接［18］。此外，图形化量表不需要文字基础，并且可以跨语言、文化和年龄使用［14］。

4 服装诱发情感的评价方法

数量化量表和图形化量表的评价方法本质上都是一种调查问卷，被试可将自我情绪通过一个给定的等级进行评估或描述。服装外部设计信息诱发情绪心理认知层面的评价以基本情绪和心理学知识为主要理论依据，以传统心理学常用的访谈或调查问卷的形式获取、分析数据为主要研究手段，侧重离散的情绪分类观点，通过自我对服装感觉信息的表述来侦测个体的情绪，主要应用在服装款式风格的界定、设计元素的运用上。采用较多的方式是:被试对需要评价的服装进行自我情感等级评定，将评级后的输出数据运用统计学软件进行统计分析(如因子分析，回归分析，数量化理论I型、II型、III型和IV型等)，得出形容词间的相关性或主成分，以得到服装感性评价模糊集［19－21］，将设计要素与消费者的感性心理之间的相关性进行研究［22－23］，在此基础上再结合计算机技术、人工智能技术，将知识管理、数据存放、服装推荐与交互、客户知识获取等功能结合起来［24］。

基于情绪维度理论和情感化设计理论，以图形化的自我报告进行情绪评价方面的研究在广告、产品设计等领域已比较完善，如:SAM被Morris等用于广告研究，并且认为SAM在行为测量(如购买意图)中可以直接显示情绪反应［25］。PrEmo最初被应用于汽车设计中［26］，在服装情绪评价方面的研究成果尚未发现。

4.1 数字化量表与图形化量表的选择

基于上述对数字化量表和图形化量表的总结来看，2种方法都存在一定的可用性和局限性。数字化量表在许多情况下可较好地体现出被试的情感体验，但是由于原始分析数据的获得须经由被试主观描述的途径间接获得，这要求被试与主试之间对情绪的理解和描述能够精确地匹配，即要求双方必须通过文化层面的载体交流相互准确理解对方的心理，否则将带来主观性误差。在实际研究过程中，由于主试与被试间、不同被试间的文化背景、教育水平、生活习俗等差异的存在，虽然可在研究的各个环节运用不同的技术手段尽量减少主观性误差的影响，但是当差异很大时，相关研究工作可能受限。相较于数字化量表而言，图形化量表不需要收集形容词、设置情绪类别，而是通过形象化的图形形式对情绪进行表征，形式较为直接，因此更适用于情绪自动发生，不经过认知加工的低阶情绪测量［26］。

4.2 图形化量表的选择

由于情绪是一段时间内的反应过程，精力过于集中于1组刺激材料，可能会导致大脑认知加工过程的出现［27］，考虑到外部设计主要负责提供服装给人的第一印象，不涉及深层次的情绪认知加工，因此就消费者对服装外部设计的情感体验而言，较适宜的方式是采用图形化量表进行低阶情绪的定量分析。这种情绪获取方法可节省主试设计量表的时间和精力，也可减少信息在传递过程中产生的误差，保证结果的准确性，大样本情况下的后期数据分析也较为方便。由于情绪维度中的PAD(愉悦度、唤醒度和支配度)模型对于在情感空间中定位情绪体验较其他维度模型更有效、更适用，可将具体的、基本的情绪用抽象的维度关系进行描述以获取更多的信息，具备功能性(可以迅速确定给定刺激的反应)、适用性(可以准确反映被试反应的全部范围)和有用性(可以测量难以进行语言交互的不同文化背景群体的情感反应)等特性，因此相对于PrEmo而言，SAM量表要求被试从情绪的3个维度层面对服装进行评定，在观测维度之间(如愉悦程度与唤醒程度或购买欲望之间)的交互关系方面更为有效。

为进一步验证SAM图形化量表的可行性，以聚类方法创建的测试平面作为刺激材料［28］，分析3个维度之间的统计学关系。

5 实验部分

5.1 实验准备

前期预实验发现，一般大学生被试对愉悦度、唤醒度、支配度概念的理解不够深入，并存在一定程度的偏差，不能明确区分3个维度的异同关系，造成评价结果不准确，因此为保证情感分类评价的准确性，情绪维度认知调查的对象选择服装设计领域的专家，专家组成员共20位(男女各10位)，涵盖服装设计师、大学服装设计相关专业任课教师、服装设计专业研究生。所有专家均具有大学本科以上学历，年龄在25～35岁之间，平均年龄为28.5岁。

5.2 刺激材料

使用CorelDRAW软件对聚类拟合的12款不同情绪类型的设计样本分别绘制款式图，作为情绪维度认知调查的刺激材料。为排除其他因素的影响，所有刺激图片经过统一处理，以黑白形式呈现，背景为白色，亮度、对比度等保持一致，尺寸为800像素×1200像素。代表中性情绪的4款设计样本分别命名为p1、p2、p3、p4;代表正性积极情绪的4款设计样本分别命名为p5、p6、p7、p8;代表负性消极情绪的4款设计样本分别命名为p9、p10、p11、p12，制成实验用SAM评价表，如图5所示。

5.3 呈现方式

由于实验过程中需要对评价表进行类比与群组筛选，而被试位于不同地区，因此SAM实验的刺激材料呈现方式不使用计算机随机序列呈现，而是采用纸笔形式由被试进行比较评价，对于远程专家请其打印SAM表，评价后寄回。

5.4 实验方法

1)实验开始前先请被试填写基本信息，包括性别、年龄、专业等，并向被试说明实验目的及过程。

图5 实验用SAM评价表示例Fig.5 Self－assessment manikin example in experiment.(a)Stimulating material;(b)Assessment for pleasure

2)实验开始前向被试解释关于情绪愉悦度、唤醒度以及支配度的定义，使其充分理解每个维度的概念及评价标准。

3)在实验前告知被试在作答时应当注意保持精神集中，观看并想象自己真实面对该款服装时的感受，为保证感受的真实性，着重强调第一感受，原则上不做过多考虑。

4)用数字 1、2、3、4、5、6、7、8、9 表示情绪程度的强弱，即数字9代表每个维度的最高值(比如:愉悦度最高，唤醒度最高，支配度最高)，数字1代表每个维度的最低值(比如:愉悦度最低，唤醒度最低，支配度最低)，数字5代表中间值。

5)为做到评定等级的准确性，应在愉悦度评分结束再进行唤醒度的评分，唤醒度评分结束再进行支配度的评分。

5.5 数据分析

20位专家的SAM评价数据均有效，得到20组数据。通过统计分析来提取测试结果的统计学特征和意义，主要分析性别因素对情绪维度评价的影响、情绪3个维度之间的关系以及聚类拟合的不同情绪分类的刺激材料对服装情绪维度评价结果的影响，如图6所示。

5.5.1 性别因素对维度评价的影响

首先针对性别因素对愉悦度、唤醒度和支配度的影响做单因素方差分析，观察不同性别被试3个维度认知的差异。

性别影响下的愉悦度评价基本不存在显著差异，仅p3达到临界显著(p=0.05)，表明性别因素没有对愉悦度产生显著影响，男性和女性对每款服装的愉悦度评价基本一致。对唤醒度而言，只有p10的性别因素影响存在显著性差异(p=0.029＜0.05)，其他刺激材料均不存在显著性差异。表明对唤醒度的评价来说，男性和女性的评价结果也不存在明显不同。对支配度而言，男性和女性在个别款服装(p9，p10，p11)支配度的评价上存在显著性差异，其他不存在显著性差异;但是进一步分析发现，对于存在显著性差异的刺激材料，组内平方和仍然大于组间平方和，意味着随机误差的作用大于性别因素的影响。以上分析表明性别因素没有对支配度产生显著影响。

图6 实验方案Fig.6 Experimental scheme

综合分析，虽然在个别刺激材料的认知上存在差异，但是男性和女性对于本实验中的男上装在总体认知上基本具有一致性，认为性别因素对统计量没有显著性影响。

5.5.2 服装情绪三维度间相关性及检验

由于同组被试对于同一张刺激图片的不同维度进行认知评价的数据不具有独立性，因此使用配对t检验的方法，利用同一图片、同组被试来自愉悦度、唤醒度和支配度3个总体的样本进行两两配对，分别对愉悦度和唤醒度之间、愉悦度和支配度之间、唤醒度和支配度之间的均值是否存在显著线性关系进行判断。

12个刺激材料愉悦度和唤醒度的简单相关系数分析可以发现，出现1次负相关(p1)、2次显著相关(p9、p11)，其他为弱相关，认为整体而言愉悦度与唤醒度之间并没有明显的线性相关关系。

分析愉悦度和支配度的简单相关系数发现，除3个刺激材料(p1、p2、p6)以外，其余刺激材料的愉悦度和支配度之间线性相关关系均达到显著性水平，个别款式(p10、p11、p12)存在极强线性相关，认为整体而言愉悦度和支配度之间存在明显的线性相关关系。

分析唤醒度和支配度之间的关系可见，出现了一次负相关的同时有近一半刺激材料的概率值小于0.05，认为它们的唤醒度和支配度之间存在明显的线性变化，其余材料的唤醒度和支配度之间不存在明显的线性变化。因此认为整体而言，唤醒度和支配度之间的线性相关关系不确定，当唤醒度高时，支配度有可能高，也有可能低。

5.5.3 刺激材料分类与情绪维度评价结果的关系

根据构建的测试平面中的情绪类型，使用单因素方差分析研究情绪分类对服装情绪维度评价结果的影响。

对每位被试不同情绪类型的刺激材料3个维度综合评价进行描述性分析发现，具有正性积极情绪的刺激材料的3个维度均值普遍高于中性刺激材料的均值，而中性的均值普遍高于消极的均值。

进行情绪分类的单因素方差分析，结果显示所有20位被试的显著性水平检验值均趋近于零，认为情绪分类因素对维度评价结果产生显著性影响。进一步观察每位被试的分析结果可见组间平方和均大于组内平方和，表明数据离散的主要影响并非来自抽样随机误差的作用，而是由情绪分类因素决定的。

考虑到测试平面构建中被试对设计元素进行选择的依据是以是否满足自我情感偏好度为原则的，而情感的偏好度主要是通过愉悦度来体现，因此单独对愉悦度的情绪分类单因素方差进行分析，结果表明不同情绪分类对被试做出愉悦度评价的结果产生了显著性影响。

6 讨论

本文研究结果表明，虽然在个别刺激材料的认知上存在差异，但是男性和女性对于本文实验中的男上装在总体认知上基本具有一致性，认为性别因素对统计量没有显著性影响。

通过对情绪三维度进行配对样本检验发现，每个独立刺激材料的愉悦度与支配度之间均存在较强的线性关系，即愉悦度高时，支配度相应高，愉悦度低时，支配度也随之降低，因此可以认为某款男上装具备愉悦性的同时也具备支配性。而对大部分刺激材料来说，愉悦度与唤醒度之间并没有明显的线性变化，线性相关程度较弱。唤醒度与支配度之间也存在近似情况。可以认为当唤醒度高时，支配度有可能相应高，也有可能低。这个结果与情绪维度观点中探讨的结果一致，“效价”和“唤醒”是所有维度模型都包括的维度，可以定义为主观经验［29］，唤醒主要与内部的感觉相关联，效价是愉悦或不愉悦的主观感觉，唤醒是激活或抑制的主观状态。这2个维度都可以用来反映不同个体主观经验的程度［30］，且具有简易性(情绪容易表达)和广泛性(可以跨文化理解)2个共性。而支配度代表情绪的控制和主导性，是以愉悦度为前提的。

本文研究对数据的判读主要基于均值分析，同时观测标准差的量级。结果显示不同情绪分类因素对维度评价结果产生显著性影响，每位被试的组间平方和均大于组内平方和，表明数据离散的主要影响并非来自抽样随机误差的作用，而是由情绪分类因素决定的。

7 结语

本文以基本情绪理论和心理学知识以及情绪维度理论和情感化设计知识为理论参考，从数字化量表和图形化量表的角度对情绪等级的评定方法进行综合分析，并结合服装设计的实际情况，提出SAM量表是较为适宜的消费者情绪认知的评价方法，并通过实验验证了本文方法在服装造型诱发消费者情绪研究中的有效性。

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