感性工学方法论及其在产品设计过程中的应用研究进展

2016-02-28张淑红陈金周郑州大学包装设计研究中心河南郑州450001

湖南包装 2016年4期

关键词：工学意向感性

李辉张淑红陈金周（郑州大学包装设计研究中心，河南郑州 450001）

李辉张淑红陈金周
（郑州大学包装设计研究中心，河南郑州 450001）

阐述了感性工学的概念以及感性工学所使用的一些方法论的发展状况。分别讨论了感性测量的方法、将感性转化成工业产品设计要素的方法，以及感性工学的系统分类，以便于人们了解感性工学的应用方法。

感性；感性工学；方法论

由于生产技术水平的提高，不同企业生产的产品趋于同质化，对于企业来说，以往通过提高生产技术使商品脱颖而出的途径渐行渐远；生活水平和消费水平的不断提高，使得消费者不再只是注重商品的实用功能，而是更加注重商品使用中能否满足消费者的个性化需求、情感差异和精神寄托；由于信息技术水平的提高，使产品生产者、包装设计者和消费者之间的沟通越来越密切，使产品生产者和包装设计者更容易获取消费者的情感需求，消费者也更希望在产品和包装设计中融入自身的情感。于是生产企业和消费者对产品设计者提出了新的要求，即设计出来的产品不止具有实用功能，还要在色彩和形态等方面满足消费者的情感需求。如何解决这一问题对产品设计者、包装设计者来说是一个新的挑战。

在以往的设计中，色彩和图形的设计主要依靠设计师的创造性思维和设计经验来确定，但是由于不同的设计师拥有不同的设计风格，其设计作品也具有较高的主观性和不确定性，使得传统的设计方法和流程存在规律模糊、依据和评价不够完善和科学等局限性[1]。针对这些问题，感性工学从消费者的情感需求出发，将模糊的感受与科学的设计有机结合。为了更好地将此方法应用在产品设计与包装设计上，进一步明确、丰富设计方法，本文拟从产品设计和包装设计的角度，对感性工学的概念和常用方法进行详细的介绍。

1 感性工学

感性工学（Kansei Engineering）中的Kansei与我们所理解的感性有所不同，可以理解为消费者看到产品包装或使用产品过程中，所产生的感觉、感知、认知和感情表达等一系列信息的处理过程，简单说就是商品带给消费者的心理感受与意象[2]。

感性工学就是运用工程学的方法来研究感性问题的一种方法。感性工学在包装设计和产品设计中，可以将消费者的情感意向与产品或包装设计要素联系起来，并根据这种联系对两者进行相互转化，最终设计出让消费者满意的商品[3]。近年来，感性工学以其科学性、严谨性以及“以人为本”的特性在产品设计的领域得到广泛的应用，并且在应用的过程中使其方法和体系也得到了一定的丰富和完善。但此方法实施的过程较为复杂，需要解决以下问题：① 通过何种方法准确获得消费者对产品和产品包装的感性意向；② 运用何种方法将消费者的感性意向转译和反映到产品和包装设计中去；③ 如何依据消费者的感性有效地建立一个系统或组织方法[4]。在此，分别探讨这三个问题所使用的方法论。

2 感性的测量方法

设计者运用感性工学进行产品和包装设计，从根本上来说是以消费者的情感为依据进行的。但是消费者的情感具有复杂、不易准确描述的特点，所以要想取得此种设计依据具有一定的难度。

一般消费者的感性是通过语言、表情、行为、心率、呼吸频率等多种形式体现的，与一般性说明有所不同。现有研究表明，消费者大脑中的感性是在潜在的心理过程中产生的[5]。潜在心理过程(latent Mental process) 就是大脑在无意识层面下展开的活动，比如表情和肢体行为；与潜在心理过程相对的是语言化的外显心理过程(actual Mental process)，它是在大脑有意识层面下的知识处理活动，比如语言描述[5]。消费者的感性意向不仅可以通过上述方式进行表达，还可以从消费者的生理变化进行表现，比如当消费者看到喜欢的商品就会出现心率加速、呼吸频率加快的现象。

依据消费者感性产生过程和表达的形式，可将消费者感性意向的测量方法分为心理学测量和生理学测量两种[12]。心理学测量是依据一定的心理学理论，按照一定的操作程序，将消费者的感性意向进行数量化；而生理学测量则是一种通过特定的仪器来测量消费者受到外界刺激时呼吸、心率等生理的变化来评价刺激对于消费者影响的测量方法。

2.1 心理学测量方法

2.1.1 语义测量法语义测量法常用的是由美国心理学家奥斯古德提出的研究事物意象的语义差分法（SD法），一般采用问卷调查与分析的方法对消费者的感性意向进行测量。语义差分法由“概念”和“量尺”两部分组成，“概念”是指受试者所要进行评价的对象，“量尺”则是指由两个意义相反形容词对和刻度组成，例如，“好——坏”称为一个量尺（如图1）[6]。

语义差分法在设计中进行应用时，要求消费者根据自身的主观感受，对事先准备好的产品样本或产品包装样品逐个进行不同的语义词汇评价，然后借助适当的统计方法对数据进行整理分析[20]。语义差分法在获取消费者感性意向方面与其他方法相比有以下几个方面的优势：① 操作过程不需要任何仪器，此法极为灵活、易于构思；② 得到的数据量少，数据处理技术简单，操作周期短；③具有给定的形容词对可以控制联想等。所以，语义差分法是目前感情工学中使用最多的感性测量方法。但是受试者对感性词汇的理解不同，意向与感性词汇之间的映射不明确，被试者倾向于把自身情感夸大化，量表中的中间段不容易被选择等客观因素的存在，使得此法也具有一定的不准确性。

2.1.2 表情与行为观察法除了通过语言交流获取信息外，还可以通过观察被测试者的面部表情和肢体行为来获取信息，这是因为瞬间的面部表情和肢体行为可以呈现被试者无意识或试图掩饰的真实信息。所以观察法作为心理学测量方法之一也常用在感性工学中。

由于消费者的表情和对应的情绪不因文化和地域的不同有所差异，而且当人的情感发生变化时不需要理性的思考，面部自然通过肌肉的组合运动，下意识地做出对应感觉的表情形态[7]。所以，通常用摄像机作为记录方法来记录消费者在观察、选择和使用商品时的表情与行为。通过观察消费者表情和行为，可以了解到产品包装能否吸引消费者的注意，以及产品包装引起消费者的何种情感等。通过这些观察，设计师能够得到一定的设计启发，可以对产品设计或包装进一步改进和完善。因此，观察法具有实施简单，可以获取消费者无意识或无法表达的真实情感的优点，但是此方法很难将消费者的感性进行量化，而且对观察者的要求比较高，需要具有敏锐的观察力。

2.1.3 视线追踪法视线追踪技术认为：当消费者观察商品时，他此时主要的认知加工内容就是针对商品进行的[8]。那么，我们就可以在产品设计和包装设计中，运用视线追踪技术来了解消费者的心理感受，即使用眼动仪来收集消费者观察产品或包装时的眼球移动数据，然后根据眼动数据与心理活动之间的联系，得出消费者观察产品或包装时的心理感受。因此，视线追踪技术也是感性工学常用的一种感性测量方法。

在产品和包装设计领域中，视线追踪技术主要被用来研究产品形态的关注度[9]。视线追踪技术主要测量的指标包括注视、眼跳、眼跳幅度、扫描路径的长度和搜索区域密集度，通过这些指标的测试确定消费者对产品的关注点。关注点的确定，可以帮助设计者在设计过程中对消费者关注的部位更有针对性地进行设计[10]。作为感性工学的测量方法之一，眼动追踪技术可以有效地帮助设计师根据消费者的需求确定设计重点，使设计出来的产品和包装既可以满足消费者的情感需求，也可以在一定程度上节省人力物力。

2.2 生理学测量法

设计师要想获得准确数据还可以采用生理测量方法，生理学测量法就是使用仪器测量消费者在看到产品设计或包装设计时的生理变化。由于情感唤起的生理反应大部分属于无条件反应，主要受自主神经系统的支配，基本上不受意志的调节和控制，因此，受测试者面对产品时的生理测量的结果，具有一定的科学性[11]。

经过仪器获得消费者生理变化的波形图之后，专业人员根据波形图进行专业的数据整理与分析，从而得到消费者在观察产品或产品包装的过程中产生的情感变化。因此，在感性工学领域，通过生理测试的方法可以获得关于消费者情感变化的科学数据，但是通过生理测量来了解消费者的情感变化也存在一定的困难。首先，生理变化与情绪变化之间是一对多的映射关系，无法准确地判定何种情绪引起的生理变化；其次，将生理变化的波形图数据化过程复杂[12]。

2.3 情感计算法

“情感计算”最初的目的是为了给人机交互中的计算机赋予情感，使计算机可以感知、获取使用者的情感，并通过计算机的内部程序对使用者的情感进行分析和理解，最后使计算机根据分析结果对使用者的情感做出智能和友好的回应[14]。在产品和包装设计中，我们将情感设计与感性工学系统相结合。

应用在计算机中的情感计算，其研究过程主要分为4步[14]：① 通过传感器直接或间接地与人接触获得情感信息（语言、表情、心跳等）；② 通过建模对情感信息进行分析、识别；③ 对分析的结果进行推理达到感性的理解；④ 将理解结果通过合理的方式表达出去。由此完成了情感交流的全过程。其中情感信号与人类行为和生理特征之间的关系，即情感机理是情感计算研究的基础，这与感性工学中情感需求的获取具有相同的流程和理论基础，并且这种情感计算理论涉及了心理学、生理学、认知科学等方面，为情感计算提供了科学的理论基础。在信号获取方面使用了脉压传感器（blood volume pulse）、皮肤电流传感器（galvanic skin response）、汗液传感器及肌电流传感器（electromvogram）等传感器，使情感计算尽可能科学客观[14]。这种感性提取的方法可以从心理和生理两方面综合获取情感信息，研究流程科学合理。这种理论目前仍处在起步阶段，有些关键问题尚未解决。

3 消费者感性意向向设计要素的转化方法

当获得消费者的感性意向后，设计者如何将感性意向转化成产品设计或包装设计要素成为接下来需要考虑的问题。根据消费者感性意向是否需要提前量化可将转化过程分为两种：一种是直接将定性的感性意向转化成设计要素；另一种是先将感性意向定量化，再将定量的感性意向转化成设计要素。目前，将消费者的意向转化成产品或包装设计要素的方法有很多，其中最常用的主要是以下几种方法：多元线性回归分析法、数量化理论Ⅰ、人工神经网络算法、遗传算法、模糊神经算法等[15]。

3.1 多元线性回归分析

将设计要素与消费者的感性意向建立联系的过程中，消费者感性意向受多个设计要素的影响。由于一元的分析方法不能真实地反映各种要素对消费者感性意向的影响，于是运用多元线性回归分析的方法来探索消费者的感性意向与产品设计或包装设计要素之间的关系。多元线性回归方程应用广泛，常用在统计学、心理学、工程学等领域，也常应用在感性工学的理论研究中。

3.2 数量化理论

多种分析方式都是通过研究数据来揭示不同变量之间的关系，根据实际背景的不同，可将变量分为两种：一种是常见的像“体重”“身高”这种定量的变量，一种是像“男女”这种没有数量的变化而只有性质变化的变量。由定性变量组成的数据叫定性数据，由定量的变量组成的数据叫定量数据，而数量化理论就是用来研究定性数据与定量数据之间关系的理论[16]。

数量化理论Ⅰ是数量化理论的一种，它是感性工学常用的数据处理方法之一。数量化理论Ⅰ分析跟多元回归分析相似，不同的是在回归分析前需要将定性的变量进行量化，变成“0”、“1”等定量的数据[7]，而通过数量化理论Ⅰ可以直接研究定性的感性需求与定量的设计要素之间的关系，并且通过数量化理论Ⅰ还可以获得各类设计要素对消费者意向的贡献大小，每类中每种设计类型对消费者意向的贡献大小以及数据分析的精确程度[17]。

3.3 人工神经网络算法

人工神经网络算法它是参照人脑神经元进行信息处理的过程来建立模型，处理输入与输出之间的非线性关系的算法[18]。

人工神经网络算法常用在感性意象研究中，其网络构架包含了输入层、多层的隐藏层以及输出层[19]。在分析的过程中可以将消费者感性意向作为输入、产品或包装的设计要素作为输出进行计算过程；其中的反向神经网络算法还可以将产品设计要素作为输入，感性意象词汇作为输出进行学习过程。在学习过程中，网络的输出的推论值与目标输出值越来越接近，直到完成训练，两者误差在一个合理的范围时，可称为网络已经收敛。最终建立一个“设计要素—消费者意向”和“消费者意向—设计要素”的双向系统，帮助设计师将消费者的感性意向转化成产品或包装的设计要素[20]。

3.4 遗传算法

遗传算法（也称生物遗传算法）它是模拟自然选择过程和生物进化过程的一种算法。遗传算法模仿染色体和基因，对符合消费者情感需求的产品要素或包装设计要素进行编码；模仿生物种群，将满足消费者情感需求的商品根据适应度函数组成一组；模仿生物中的交配和变异，运用一种遗传算法操作将设计要素之间进行组合、替换，以扩大满足消费者意向的商品的范围；模仿生物的适者生存，在所有的满足消费者意向的商品中选出消费者最喜欢的商品[21]。

遗传算法需要首先找出满足消费者感性意向的产品设计要素或包装设计要素，在此基础上进行组合、替换得到满足消费者感性意向的大量的商品，此方法可以扩大设计师选择的范围。

3.5 模糊神经算法

模糊神经算法是一种将模糊算法与神经算法相结合的方法。在感性工学的中使用模糊神经算法可以处理感性意向与设计要素之间存在的模糊、不确定、非线性关系。

模糊神经算法也是感性工学中获取消费者感性意向的方法之一，它可以结合神经算法和模糊算法的优点，在解决感性意向与某些设计要素之间受其他因素影响严重的非线性关系时，通过模型多参数的优化率可以更准确地模拟两者之间的非线性关系[22]。模糊神经算法具有自主学习和自适应训练的能力，可以较准确地获得感性意向与受其他因素影响的设计要素之间的关系。

4 感性工学分类方法

不仅针对不同的设计及要求，采用的感性工学的方法有所不同，而且不同的学者对感性工学分类也有所不同。有的学者将感性工学分为定性推论和定量推论两类，有的学者将感性工学分为感性语汇分类法、感性工学系统和感性工学建模三类[22]。本文则将两种分类方法结合起来对感性工学进行分类。

4.1 定性推论

定性推论主要是指运用层次类别分析法，以定性的方式从消费者的感性意向中推论出产品设计或包装设计的设计要素。推论的过程中不需要运用电脑计算和复杂的数学运算，而是由对设计熟悉且有经验的设计师组成团队，经过团队中设计师的相互讨论和沟通，将描述消费者感性意向的形容词作为0次感性概念，即设计目标。然后将0次感性概念进行逐层分解，分别得到一次感性概念，二次感性概念，一直到N次感性概念具体到产品的设计要素为止，从而完成从消费者的感性意向到产品设计要素的转换[23]。由于层次类别分析技法，不需要用到数学、统计算法和计算机运算，所以是目前感性工学中最简单、易操作的方法。

4.2 定量推论

4.2.1 感性工学系统感性工学系统属于感性工学的定量推论的重要组成部分，其中，感性工学系统包括：顺向推论式感性工学系统、反向推论感性工学系统和混合感性工学系统三种。

（1）顺向推论式感性工学系统

顺向推论式感性工学系统将构建消费者的感性意向与产品设计要素两者之间的联系作为主要目的[24]。这种感性工学系统主要包括4个数据库：① 由感性词汇组成的感性词汇数据库；② 由表明感性意向与设计要素之间关系的统计量表组成的意向数据库；③ 由一系列的“如果那么”形式的必要性规则和控制意象库的规则组成的知识库；④ 由与感性形容词相对应的色彩或形态组成的色彩形态库[25]。

在顺向式感性工学系统输入感性形容词时，感性形容词首先与感性词汇数据库中的形容词相匹配，然后利用知识库内的数据通过推论工程系统将形容词与对应的产品意象联系起来，然后将与感性形容词相匹配的设计要素呈现在系统使用者面前，并从色彩形态库中提取相应的设计形态和色彩[13]。

（2）反向推论感性工学系统

顺向推论感性工学系统是从消费者的情感需求出发到设计要素的单向系统，此系统可以给设计师一定的设计意见，但是设计师根据系统推荐的颜色和形态设计出来的产品是否真的符合消费者的情感需求得不到验证。于是产生了反向推论感性工学系统，反向推论式感性工学系统是用来检验设计者设计出的产品颜色和形态能否可以满足消费者的情感需求的系统，它可以用来对设计师提出的设计草图和方案进行感性分析和检验。

反向推论式感性工学系统借助计算机图像识别系统对输入的设计草图进行设计要素的提取，利用评估系统对从设计方案或草图中提取出来的色彩、形态等要素进行感性分析[26]。运用此系统可以对设计师的产品设计或包装设计方案进行感性评价，有利于方案的进一步修改和完善。

（3）混合感性工学系统

混合感性工学系统是由顺向和反向感性工学系统共同组成。这个系统既可以通过输入消费者的感性意向得到与感性意向相对应的色彩和形态等要素，又可以对设计者输入的设计方案和设计草图进行感性评价，两者往复循环进行，使设计者的方案不断得到完善，最终得到可以满足消费者情感意向的产品。

采用混合感性工学系统既可以面向消费者又可以面向设计者，在节省时间和成本的基础上，既可以避免公开产品或包装的设计构思，又可以快速地预测消费者对设计方案的情感意向。因此，混合感性工学系统综合了顺向和反向推论式感性工学系统的优点，成为感性工学系统中常用的方法之一。

4.2.2 感性工学建模

（1）感性工学数学模型

感性工学数学模型是将感性工学系统与数学建模相结合,即运用由字母、数字及其他的数学符号建立起来的等式、不等式、微积分、图表或流程图等组成的数学结构模型，由此揭示消费者的感性意向与设计要素两者之间的逻辑关系[27]。它将感性工学中从感性意向到设计要素的问题转化成与之对应的数学问题，运用相应的数学知识从定性或定量的角度来解决这一问题，并可为解决感性工学中如何将感性意向转化成设计要素的问题提供精确的数据或可靠的指导。

（2）模拟感性工学

模拟感性工学是将感性工学与计算机模拟技术相结合，它是在感性工学的基础上利用虚拟现实技术(VR)，提供给消费者一个模拟现实的三维虚拟环境[28]。在虚拟环境中，消费者可以有一个与直接接触现实产品或包装极为接近的体验，来对产品或包装进行评价、体验和选择。由于消费者可以直接对设计方案转化而来的虚拟产品进行体验，如果对产品或包装的设计不满意可以进行重新设计，从而可以减少不必要的资源和成本的浪费。如果设计出来的产品可以让消费者满意，那么可将此方案确定并投入生产，不必再进行无休止的修改，从而缩短设计的时间、提高效率。

（3）共发感性工学设计

共发感性工学设计系统又称协同感性设计系统，指的是由多个设计师利用感性数据库和智能系统进行联合设计的系统[29]。联合设计指的是设计师从委托者处获得设计要求，根据设计要求查询感性数据库，然后利用智能系统联合不同地点的设计师共同参与设计，在此过程中消费者也可参与到设计中,向设计者描述对设计方案的感受。共发感性工学设计可以让设计的委托者、设计者、消费者都参与到产品研发的过程中来并提供多种渠道的设计观点。

5 结语

随着科学技术的进步，越来越多的创新和设计方法应运而生，感性工学就是其中应用较为广泛的一种。感性工学顺应发展的潮流，以消费者的感性意向作为设计出发点，注重在产品和包装的设计中满足人的情感需求，符合当前“以人为本”的设计潮流；并且感性工学中融合了心理学、生理学、统计数、计算机科学、设计学、工学等多个领域研究成果，使得出来的产品设计和包装设计具有一定的严谨性和科学性。随着各个领域理论与技术的不断发展，感性工学系统将变得更加完善，感性工学也将在更多的领域得到应用。

[1]Kim D，Boradkar P. Sensibility Design[J]. 2008.

[2]Shinya Nagasawa．Present State of Kansei Engineering in Japan[C]. IEEE International Conference on Systems，Man and Cybernetics，2004：333-338

[3]Nagamachi M. Kansei engineering: a new ergonomic consumer-oriented technology for product development [ J]. International Journal of Industrial Ergonomics，1995，15(1): 3- 11.

[4]Nagamachi M. Kansei engineering as a powerful consumer-oriented technology for product development[J]. Applied Ergonomics，2002，33(3): 289- 294.

[5]周丰，何月雯，吴晓莉，等. 设计与人类的感性认知综述[J]. 创意与设计，2015(3):24-32.

[6]Osgood，C.E. Suci，G.J.etal. Measurement of Meaning. Semantic differential technique[M]. -- a source book. C. E.Osgood and J.G. Snider. Chicago，Aldine publishing company.1969:56-82.

[7]潘峰. 试析微表情识别技术在观察法中的应用[J].贵州民族大学学报(哲学社会科学版)，2014(3):54-59.

[8]Just M A，Carpenter P A. Eye fixations and cognitive processes [M]. Ego psychology and communication : Aldine Publishing Co. 1971:441-480.

[9]汪琳. 运用眼动追踪技术辅助传统的用户界面可用性评估方法的研究[D]. 上海交通大学，2008.

[10]曾宇静，张彤，陈宜. 视线追踪技术在网页可用性评估中的应用[J]. 人类工效学，2012，18(3):83-86.

[12]周美玉，王彦燕. 感性意象采集方法的比较研究[J].艺术与设计:理论，2010(2):174-176.

[13]赵秋芳. 感性工学及其在产品设计中的应用研究[D].山东大学，2008.

[14]仇德辉.情感计算系统的建构，http://blog.gmw. cn/u/8402/archives/2008/16739.htmll

[15]罗森林，潘丽敏. 情感计算理论与技术[J]. 系统工程与电子技术，2003，25(7):905-909.

[16]李永锋，朱丽萍. 基于感性工学的产品设计方法研究[J]. 包装工程，2008，29(11):112-114.

[17]蔡文欢. 现代办公椅形态设计要素与感性意象关联性研究[D]. 南京林业大学，2013.

[18]苏建宁，李鹤歧.应用数量化一类理论的感性意象与造型设计要素关系的研究[J]．兰州理工大学学报，2005，31（2）：36-39

[19]罗仕鉴，潘云鹤. 产品设计中的感性意象理论、技术与应用研究进展[J]. 机械工程学报，2007，43(3):8-13.