浅析流行色与流行色预测

方方 韩怿

摘要：本文对国际与各国的流行色研究机构作了一定探讨，并对部分主要研究机构进行了介绍，归纳了目前流行色研究中主要运用的预测方法，以及流行色预测的有利和不利因素。在分析预测方法和影响因素时得出：单一的定性或定量预测都存在一定不足，定性与定量相结合的预测方式能在一定程度上提高流行色预测的精确度。

关键词：服装流行色；预测机构；预测方法；影响因素

1流行色预测机构

1.1国际流行色预测机构

国际色彩委员会于1963年由法国、英国、联邦德国、日本在法国巴黎发起成立，每年2月和7月在法国巴黎召开会议讨论下一季度流行色，发布的流行色分为男装、女装、休闲装流行色，主要使用专家直觉预测来进行判断，以法国和德国专家为主。

《国际色彩权威》是由美国《美国纺织》、英国《英国纺织》和荷兰《国际纺织》联合研究出版。經专家们反复讨论进行流行色发布，分为男装、女装、休闲服和家具四组色彩。

国际羊毛局成立于1937年，是一个非牟利性机构，其宗旨是为各成员国的养羊人士建立羊毛制品在全球的长期需求。男装部设在英国伦敦，女装部设在法国巴黎，总部与国际色彩委员会联合推测适用于毛纺织产品和服装的色卡。

美国国际棉花协会成立于1956年，一直致力于推广美国棉花，棉籽及其有关产品，并提高其出口量。其与国际色彩委员会联合，专门研究和发布适用于棉织物的流行色。

1.2各国流行色预测机构

WGSN成立于1998年，专门为时装及时尚产业提供网上咨询收集、趋势分析以及新闻服务，主要目标客户是零售商、制造商、时装品牌等与流行色相关的行业。在预测方法上从专家定性预测到以现代预测学为基础的预测，形成了一套现代化的服装流行色预测理论。

Pantone中文译作潘通或彩通，是一家专门开发和研究色彩而闻名全球的权威机构，提供印刷、数码、纺织、塑胶、建筑等专业色彩服务。Pantone有自行开发的色彩体系，并有专业色卡，在服装领域是Pantone TCX（棉质色卡）和TPX（纸质色卡）。Pantone每年分春夏和秋冬发布色彩报告，分别评选男装、女装十大流行色。

中国流行色协会（China Fashion&Color Associstion，简称“CFCA”）成立于1982年，1983年代表中国加入国际流行色委员会，与国外多家色彩研究机构有合作，服务领域涉及纺织、服装、家具、装饰、工业产品、汽车、建筑与环境色彩等相关行业。

2流行色主要预测方法

2.1直觉预测

直觉预测也可称为“专家预测”，是色彩专家依靠自身的专业水平和直觉对流行色的趋势变化进行预测。直觉预测主要有专家会议预测法和特尔斐预测法。

专家会议预测，是指在国际范围内选择一定数量的色彩专家，按照一定的方式组织专家会议，对流行色未来的趋势进行判断。建立在消费者需求和喜好基础之上，依靠专家的直觉，对过去和现在的流行色进行综合分析判断，给出预测的流行色趋势。专家会议预测有较强的灵活性，也具有较大的风险性。

特尔斐（Delphi）预测法是在专家会议预测的基础上的改进。首先将未来流行色趋势信息发给选定的专家，专家们对此提出意见并匿名反馈，然后根据初步反馈的结果进行整理，之后再次发给专家，经过数次匿名反馈，专家意见趋于一致，依据最后的结果得出预测结论。与专家会议预测法相比特尔斐预测法费时较长，但增加了多次预测，使结果的可靠性提升。

2.2调研预测

调研预测也称为“市场统计预测”，以市场调研信息为主，在收集大量市场信息和消费者信息后，使用统计学进行分析，找到一定的流行色变化规律，对未来的流行色进行预测。从消费者出发对流行色进行预测分析，有较大的可靠性和准确性。调研预测主要有市场预测法和情报预测法。

市场预测法主要是以日本为代表，注重对市场信息的研究，对色彩市场进行分析、调查和统计，研究消费者的色彩喜好以及色彩需求，借助计算机对数据进行分析处理，得出预测结果。这一方法降低了主观因素对流行色预测结果带来的负面影响，实际操作应用性较强。

情报预测法是以美国为代表，搜集流行色信息情报，主要有三个模式：（1）专业机构搜集欧洲及本土服装色彩消费情报，进行综合分析，对未来的流行色趋势进行预估判断。（2）基于流行传播理论，通过对不同层级消费者对时尚信息获取的时间差进行调查预测，使流行色在满足消费需求的时间上来观察分析。（3）以电话形式，直接调查获取消费者的态度，作为预测依据。注重对消费心理和消费行为的研究，关注流行色的市场表现和反应。

2.3模型预测

计算机技术水平的提高使得数学模型的构建使用更加便捷，运用数学模型以及其他预测理论对流行色预测的研究也逐步扩大和深入。模型预测主要有FPV法和FCPV法、模糊聚类分析法、回归分析法、灰色模型预测法、BP神经网络预测法等。

FPV法是对流行色预测者的色彩偏好程度进行表达，FCPV在此基础上导出的色彩偏好预测公式，是人们对某种色彩偏好程度的表示。预测时，在众多影响因素中选定个体参数和非个体参数，经过对流行色专家、专业研究人员及普通消费者对各项选定指标的调研结果，给参数以权重，并建立FCPV与参数的函数关系，对流行色进行预测。该预测法对流行色信息进行了统一归类分析，但仍存在较大的主观性。

模糊聚类分析法考虑的是在多种情况下对喜爱事物的模糊性，将模糊数学引入聚类分析，使分类更符合实际情况，用“隶属度”来度量并构成相似矩阵，将人的感性评价进行量化，建立相应评价指标体系，对流行色的流行色程度进行量化分析，利用编网法进行分类得出结论。将人的感性评价进行量化，降低了主观因素的影响。

回归分析法是应用最小二乘法为原理的一种数理统计方法，通过对流行色预测各影响因素的分析，找出各因素之间的统计规律，并建立回归方程进行分析，通过回归曲线拟合进行预测。常用的计算机软件有Excel、SPSS、MATLAB等。

马尔科夫预测法是借助研究分析经济现象变化规律的马尔科夫理论和研究方法，应用马尔科夫的状态转移概率矩阵的估算模型来计算预测结果，以此来研究随机事件的变化，并主要适用于短期内的预测。

灰色模型预测是应用灰色系统模型，在以往流行色信息的基础上，借助色彩空间理论对流行色进行量化，对未来的流行色趋势进行预测，是计算机技术在预测学方面的进一步应用。灰色系统理论是1982年华中科技大学邓聚龙教授提出的一种研究少数据、贫信息、不确定性问题的新方法。灰色系统理论具有不需要直接研究复杂系统内部各因素之间的关系，而仅通过对“部分”已知信息的生成和挖掘，从而实现对系统中有价值信息的提取的优势。

BP神经网络预测是应用BP神经网络模型，在流行色历史信息的基础上，借助色彩空间理论对流行色进行预测。神经网络是一种模拟人脑信息处理机制的网络系统模型，被成功应用到模式识别、非线性优化、专家系统等诸多领域的研究中。神经网络不仅具有处理数据的一般计算能力，还具有处理知识的思維、学习、记忆的智能性，具有对任意复杂非线性的逼近能力、对复杂系统的学习能力以及对严重不确定性系统动态性的适应能力。与传统的专家系统固定推算和计算机指令程序方式相比，神经网络不必预先假设数据间存在的函数关系，他更容易实现对环境系统变化的适应和对事物变化规律的总结。神经网络在处理模糊数据、随机性数据、非线性数据等方面，尤其适合对规模大、结构复杂、信息不明确的系统地研究，具有明显的优越性。

3影响流行色预测因素分析

3.1流行色预测的有利因素

色彩的准确表述是流行色预测的前提，色彩的表达主要分为三种方式：色彩名称描述、色卡编号描述以及色彩特征值表达，如纺织常用的Pantone色彩体系、工业生产常用的CIE体系，都对色彩进行了准确清晰地描述。色彩空间体系将众多色彩在空间中有序排列分布，为每一种色彩提供准确的定位表达，同时建立三维坐标，用数字具体描述色彩属性特征，便于分析色彩变化规律，为色彩的研究分析提供支持。

流行色本身就是一门涉及多领域的综合性科学，其他学科中应用的研究方法和思维对流行色预测有很好地指引和借鉴作用，这对以后的预测研究提供了良好的条件。

3.2流行色预测的不利因素

流行色的变化受到内外因素综合作用，对于内因而言，由于个体的年龄、性别、经历、信仰的不同，色彩偏好存在差异，要找到符合大众偏好的色彩有一定难度；对于外因而言，政治、经济、文化等外部因素不是一直稳定不变的，它存在突变性和偶然性，这对人们的色彩偏好会产生很大程度地影响，也阻碍了流行色预测。

4总结

目前主要的流行色预测分为定性预测与定量预测，在形式上又分为直觉预测、调研预测和模型预测，这些方法都存在各自的优劣，不同地区不同流行色研究机构所采用的方法也不一致。单一的定性预测存在过于主观且依赖预测者经验水平的弊端，在使用和学习上存在局限，而单一的定量预测又存在不够灵活不能考虑综合因素对流行色变化的影响。定性与定量相结合的预测方式可以在一定程度上提高流行色预测的精确度。因此，我国流行色预测应采取以定量为主结合定性的研究方法，多学习借鉴国外此方面的研究成果与经验，在此基础上进行更加深入和广泛的研究。