基于感性工学的餐饮品牌标志设计与评价

郑贺心

（广东海洋大学 中歌艺术学院，广东 湛江524088）

品牌标志的价值在传统上主要体现在与其他品牌的产品及服务进行区分[1-2]，而近期的研究更加注重标志产生的其他衍生品，如树立品牌形象、传达品牌含义、对消费者产生积极情感以及传播企业文化等[3-4]。自1950 年以来，许多公司将企业形象作为一种商业策略的强大工具，在当今日益激烈的市场竞争中，视觉形象被认为是树立某一企业或组织声誉的重要部分。[5]品牌标志则被认为是最基础的部分，是企业形象的象征。品牌标志的选择与设计，已经从原本的区分功能发展为现在的传达公司战略的重要地位，而如何选择与设计迎合顾客需求的品牌标志，则成为公司与设计师亟需解决的重要问题。[6]

美学被认为是影响市场营销不可或缺的一部分，并且影响着品牌标志的设计。因此标志设计在美术、艺术和平面设计领域有着丰富的研究。李辉[7]和杨剑[8]探讨了民族传统文化在现代标志设计中的应用，强调将中国传统文化元素与时代要求相结合，以更好地为企业品牌战略进行服务。叶俊东[9]则论述了地域文化元素在标志设计实践中的应用，提出现代标志设计需要认真思考与地域文化的结合。徐伶俐等[10]立足于中国传统共生图形的特征，提出了一种将共生图形运用到标志设计的新思路，为现代标志设计带来了新的设计理念和创新空间。王玉红[11]以汉字的优势为出发点，研究汉字特有的思想性与文化性，为现代标志设计提供了重要的创作素材，帮助传达企业经营理念，推动品牌价值提升。LUFFARELLI 等[12]研究了标志的视觉对称性和不对称性对标志设计和品牌形象的影响。但上述对于标志设计的探究大多涉及定性分析，对品牌标志设计的定量研究则较少。实际上标志设计的评价标准是不明确且感性的，因为它们与人的主观感受有关；因此在品牌标志设计中需要定量的理论指导。

程超[13]在2015 年从形、色、意三个方面定性分析了感性工学理论在标志设计中的运用，鼓励后续研究能更深入地了解感性工学在标志设计中的审美价值。感性工学是运用工程技术手段研究人们对于物体感性认知的学科，它通过将人的基本感知过程进行量化和分析，掌握其动态规律，以更好地根据人们的感性喜好来设计制造产品。[14-15]ZHU Zhijuan 等[16]引用感性工学理论探究了影响顾客喜爱程度的感性词汇因素，以中国儿童教育品牌标志为例，结合语义差异分析法和因子分析法得出了4 种影响用户喜爱程度的感性意向，并计算了各因子影响权重。但其研究结果仅得出了4 种影响儿童教育品牌标志的感性意向，没有进一步将品牌标志设计的设计要素进行解构分类，以提出更为深入的设计依据和设计建议。

因此，笔者通过将感性工学理论应用于品牌标志设计，以餐饮品牌为例，结合多种工程分析方法，建立品牌标志感性意向与用户喜爱程度间关系，并进一步对标志设计要素与类目特征进行解构，采用灰关联分析法确定满足用户感性需求的设计要素优先级,旨在为品牌标志设计提供量化的科学指导和设计建议，增强标志的美学性和科学性，以更好地迎合用户的审美和感性需求，帮助企业树立品牌形象，以增强市场竞争力。

一、 研究方法

本研究基于感性工学理论，针对餐饮品牌标志的感性意向进行深入讨论，通过客观的标志样本和基于用户调查的感性词汇筛选机制，结合语义差异法和Likert 心理量表分析法对用户意向进行评价实验调查，获得调查数据后，利用因子分析和多元回归分析建立感性意向与用户喜爱程度之间的关系。进一步将标志设计元素进行设计要素与类目特征解构，通过灰关联分析法将感性意向与标志设计元素相结合，探讨其中相关性并将其关系以量化形式表现，以指导品牌标志的设计与评价。整体研究步骤与流程见图1。

图1 研究流程与步骤

（一）标志样本筛选及设计形态解构

根据感性工学理论，从目前网站上、市场上初步筛选餐饮品牌标志120 张，随后由6 位具有5 年及以上设计经验的设计师进行样本筛选，去除重复和相似后，进一步去除知名品牌以避免品牌效应对实验调查产生干扰，初步得到60 个餐饮品牌标志样本。对标志样本设计元素进行特征解构，共解构出12 个项目和35 个类目，设计元素解构特征见表1。将60 个初步样本结合表1 建立形态要素矩阵，随后对样本矩阵进行K-means 聚类分析，最后从4 大类样本中选取24 个代表性样本，以减轻受试者实验负荷量。样本图片见图2。

表1 设计元素形态解构特征

图2 最终样本图片

（二）感性词汇筛选

通过阅读相关文献、杂志及各大网站，广泛收集描述标志的感性词汇共80 对，然后由焦点小组进行筛选，去除意思相近或不符合描述标志的词语，初步得到18 对感性词汇，具体见表2。随后通过问卷调查，受试者根据自己对品牌标志的认知从中选出9 对符合描述餐饮品牌标志的感性词汇。受试者共12 位，其中一半具有5 年以上设计经验。最终选出的9 对选择率超过50%的感性形容词分别是：A1 无聊的-有趣的、A2 普通的-有特色的、A3 难辨识的-好辨识的、A4 难记的-好记的、A5 没含义的-有含义的、A6 传统的-时尚的、A7 棱角的-圆润的、A8 难懂的-易懂的、A9 呆板的-活泼的。

表2 标志设计感性词汇筛选结果

（三） 语义差异法调查

筛选出的24 个品牌标志样本与9 对形容词制作成Likert 量表，并添加“不喜欢的-喜欢的”这对形容词作为受试者对标志的喜爱程度评价指标。共招募了40 位受试者，其中一半具有设计背景。受试者被要求根据自己的直观感受，对每一个标志样本进行感性意向符合程度打分，打分范围为-5～5，其中-5 代表该样本非常符合左边的形容词，5 代表该样本非常符合右边的形容词。每位受试者的平均受测时间为21 分钟。

（四）数据统计分析

将语义差异法调查获得的40 位受试者打分数据进行平均，以获得感性评价得分矩阵。使用SPSS 24.0将数据进行因子分析，得出感性意向与新的因子间的负荷量，并依照因子特性原则获得共同因子。以新获得的共同因子为自变量，以感性词汇“不喜欢的-喜欢的”打分为衡量受试者喜爱程度的因变量，建立共同因子与“不喜欢的-喜欢的”回归关系模型。使用MATLAB 进行灰关联分析，建立品牌标志各形态设计要素与感性意向间关系，为设计满足用户感性意向需求的品牌标志提供设计要素优先度排序。灰关联分析法步骤[17-18]见图3。

图3 灰关联分析步骤

二、 结果与讨论

对上述问卷调查选出的9 对感性形容词，并加上“A10 不喜欢的-喜欢的”这对形容词，通过语义差异调查法获得感性意向平均得分，见表3。

表3 感性意向平均得分

将感性意向A1～A9 平均得分结果运用因子分析法和平均正交旋转法进行主成份分析，由解释总方差和旋转成分矩阵得到3 个共同意向因子，主成份的累积贡献率为87.383%。具体见表4，表5。3 个共同因子分别为因子一趣味度： A1 无聊的-有趣的、A2 普通的-有特色的、A5 没含义的-有含义的、A9 呆板的-活泼的；因子二接受度：A3 难辨识的-好辨识的、A4 难记的-好记的、A8 难懂的-易懂的；因子三美观度：A6 传统的-时尚的、A7 棱角的-圆润的。3 个因子的累计贡献量分别为53.913%、72.473%、87.383%。将因子分析得到的3 个主成份因子得分作为自变量，以“不喜欢的-喜欢的”得分作为因变量建立多元回归模型如式（1），计算3 个主成份因子对用户喜爱度的影响权重。

表4 解释总方差

表5 旋转成分矩阵

其中，Y 为用户喜爱程度意向值；(F1, F2, F3)为3 个主成份因子；(a1,a2,a3)为自变量权重系数；m 为常数项。将多元回归分析结果代入式（1），可以得到用户喜爱程度的回归模型为：

回归模型的R2等于0.758 （F = 20.855，p < 0.001），说明回归模型中自变量对因变量变异的解释程度较高，因子分析获得的3 个共同意向因子可以较好地解释用户对品牌标志的喜爱程度，3 个因子分别为F1 趣味度、F2 接受度、F3 美观度，3 个因子对用户喜爱程度的影响权重分别为0.552、0.374 和0.127。

灰关联分析法目的在于建立品牌标志设计要素与感性意向之间的关系，将24 个代表性样本与筛选出的9 对形容词进行搭配。将每个代表性样本进行设计要素形态解构建立形态结构矩阵，分别针对每个感性词汇进行灰关联程度分析（ε取0.5）。灰色关联度表示每个设计要素和对应感性词汇的贴近系数，灰色关联度越接近1，设计要素与感性词汇越接近。各设计要素与感性词汇灰色关联度见图4。

图4 灰色关联度

对每个感性词汇的设计要素关键性进行排序，设计要素的排序结果可以作为设计者掌握用户感性意向的重要参考依据和设计准则，设计要素关键性排序结果见表6。其中，S1～S12 为表1 中设计元素形态解构特征类目，A1～A9 为筛选出的感性形容词汇。

表6 每对感性形容词的设计要素排名

以感性形容词A2 “普通的—有特色的”为例对结果进行阐释，要想达到品牌的标识让用户感到“有特色的”这一感性意向，设计师应该注重的设计元素关键性排序为：S6 主轮廓形状> S3 元素重复性> S5 线条> S4 平行元素> S7 颜色种类> S2 对称性> S9 文字组成> S12 横竖比> S1 自然性 > S8 色调> S10 文字类型> S11 图形文字占比。因此，设计师最应关注标志的主轮廓形状、元素的重复性以及线条的类型，使得品牌的标志设计更满足用户感受到“有特色的”感性意向。同理，设计师可根据设计要素关键性排名表的结果，为设计更符合大众感性审美的品牌标志选择设计重点。