基于LDA和A-Kano模型的户外净水器优化设计研究

李奋强 朱强 徐娅男

摘  要：基于LDA和A-Kano模型的户外净水器优化设计研究立足用户多样化需求特征对当前户外净水器展开优化设计研究，以提升用户满意度。该研究主要运用LDA主题模型从在售户外净水器的在线评论中自动化获取用户需求，并基于A-Kano模型对需求展开量化分析，确认需求的类别和优先级关系。依据需求分析结果，提出户外净水器优化设计策略并进行设计实践，以期提升现有户外净水器的用户体验，并为相关领域研究提供参考依据。

关键词：户外净水器；LAD主题模型；A-Kano模型；在线评论

当下，随着社会节奏的加快，越来越多的人们倾向于通过徒步、登山、野营等户外活动，以亲近自然的方式缓建生活和工作压力。而户外净水器是作为一种便携式饮水保障设备，能够将河水、湖水、溪水等天然水转化成可直接饮用的干净水，使用者无需额外携带大量饮用水，进而减少户外活动时的负荷[1]。因此，户外净水器成为人们在从事户外活动时就地获取安全饮用水的最佳选择。关于户外净水的研究，最初产生于欧美等发达国家，主要被用于资源勘测、军事训练等活动中。我国起步相对较晚，较早有关户外净水器的文献记载，是在一篇由叶建荣等人于2007年申请的一项实用新型专利当中[2]。早期的户外净水器研究侧重于如何提升净水的效果，随着净水技术的不断完善，现有户外净水器几乎可以过滤水中99%有害物质，净水效果不断提升[3]。然而，伴随消费市场的逐步升级，仅强调净水效果的户外净水器已经无法满足用户对产品的多样化需求。

为此，本文以“需求驱动设计”这一理念为出发点，对现有户外净水器进行优化升级，进而提升用户满意度。首先，借助LDA主题模型从商品的在线评论文本中挖掘用户潜在需求，由于在线评论是用户关于商品使用感受的真实表达，从这些表达中所获取的用户需求信息也更加真实。其次，运用A-Kano模型对需求进行心理学建模，分析不同需求对用户满意度的影响关系，依据分析结果识别用户核心需求。最后，以核心用户需求为基础，提出户外净水器优化设计策略并进行设计实践。

一、研究方法

（一）LDA主题模型

获取准确的用户需求是进行需求分析的基础，也是识别核心需求的关键。当下结合主题模型對在线评论进行主题建模，挖掘有效的需求信息是提升需求识别准确性和时效性的关键技术[4]。主题模型的典型代表是LDA（Latent  Dirichlet  Allocation），该模型是由BLEI等人提出的一种文本主题生成模型[5]，通过采用基于词袋的方法把复杂的、非结构的用户在线评论转化为数字信息。其核心思想是在建模过程中忽略文档中词语出现的顺序，简化了预测文档主题的复杂程度。其生成过程如表1所示。

LDA主题模型的结构是一种包含词（N）、文本（M）和主题（K）的三层贝叶斯概率模型，其本质就是根据给定的文本，通过狄利克雷分布和吉布斯采样，推测其主题分布的过程。其中，α和β称为符合Dirichlet分布的超参数；α表示“文本-主题”的密度，α越高，文档包含的主题更多，反之包含的主题更少；β表示“主题-词”的密度，β越高，主题包含的单词更多，反之包含的单词更少。LDA主题模型的实现过程如下：

第一步，α随机生成文本对应主题的多项式分布θ；

第二步，θ随机生成一个主题Z；

第三步，β随机生成主题对应词语的多项式分布；

第四步，综合主题Z和主题对应词语分布情况，生成词语W；如此循环，生成一个包含N个词语的文档；最终生成K个主题下的M篇文档[6]。

（二）A-Kano模型

A-Kano模型是XU和JIAO等人[7]在传统Kano模型理论基础上，综合运用多种统计方法，用于研究用户需求和用户满意度关系的数学模型[7]。与传统Kano模型仅从满意度单一因素分析用户需求不同，A-Kano模型通过在问卷中增设“用户对需求的重要性感知”这一评价指标，并引入Kano指数、Kano分类器、配置系数对传统Kano模型进行扩展，从而实现用户需求分析当中用户满意度的定量计算。模型中相关数学算子及其计算方式如下：

1.Kano指数

如果用户需求集为F={fi|1，2，..，I}，受访者集为T={tj|1，2，…，J}，那么，受访者tj对于需求fi的评价为eij=（xij，yij，wij），其中，xij表示不具备该需求时的用户的评分，yij表示具备该需求时的用户评分，wij表示该需求对用户的重要性评分。根据受访者对需求fi的评分情况，可以计算需求不具备时的评分均值和需求具备时的评分均值 ：

公式中“j”表示答卷人的数量，因此也可以理解为分别计算wijxij和wijyij的算数平均数，但这种方法容易受到极端值的影响，造成数据计算的误差。为减少这种误差，这里采用宋明亮等人修正过的公式[8]，即：

A-Kano模型用向量表征用户对需求fi的偏好，即。其中，ri为向量的大小，表示重要性指数；αi为向量与横轴的夹角，表示满意度指数；ri和αi统称需求fi的“Kano指数”。Kano指数由、的值计算得出：

2.Kano分类器

需求fi的种类是由其在二维坐标系中的位置决定的，fi的位置由一组有序数对唯一确定，见图1，其中横轴为值的计算结果，纵轴为值的计算结果。

A-kano模型将用户需求分为兴奋型（Attractive）、一维型（One-dimensional，国内研究习惯称其为“期望型”）、必备型（Must-be）和无差异型（Indifferent）四类，分别对应图1中区域ABHI、区域BCDGH、区域DEFG和扇形区域OFI。区域的划分是通过一组常数的值确定的，因此这组常数也称为“Kano分类器”，且当时，模型的信息提取的有效性达到最大。基于此，需求fi的分类属性也可以通过以下关系式确定：

3.配置系数

一般来讲，不同属性的用户需求意味着不同的优先级，这一点，A-Kano模型与传统Kano模型一致，即：必备型>期望型>兴奋型>无差异型。但传统Kano模型并不能有效区分同类用户需求的优先级，这就使得在设计实践过程中，它能够为设计师提供的决策支持是有限的。针对这一问题，A-Kano模型通过“配置系数”进行解决：

公式中，ρi为需求fi的配置系数，其值大小由Kano指数αi和ri共同决定。配置系数ρi的值越高，表示需求fi在设计中被选用的概率越高，则该需求在其归属的类别中优先级也更高。

二、基于LDA主题模型的户外净水器用户需求获取

（一）在线评论获取

借助“八爪鱼采集器”从京东商城采集销量排名靠前的三款户外净水器板块下，截至 2022年10月30日的在线评论作为实验数据集，最终得到初始在线评论268条。为减少噪音数据对实验结果的影响，还需剔除数据集中存在短评论、重复评论、系统默认评论以及与产品属性本身无关的评论，清洗后最终获得203条用户关于户外净水器的评论文本数据，具体结果见表2。

（二）LDA主题建模

本文的LDA主题模型的生成过程是通过计算机编程实现的。首先，运用 Python中较为成熟的Jieba分词工具ww和哈工大停用词表[10]对户外净水器的在线评论进行分词和去停用词处理，并结合dictionary.doc2bow词向量模型将分词文本转换为机器能够识别的语料库。其次，通过计算困惑度和一致性大小，得出本次户外净水器在线评论最适合的文本主题个数为5。最后，借助gensim库中的models.LdaModel模型对处理好的语料库进行LDA主题建模，并使用Python中交互式工具包pyLDAvis对结果进行可视化。分词及语料库生成结果见表3，LDA主题建模及可视化结果见图2。

在可视化图谱中，左边是主题分布视图；而右边是“术语柱状图”，即每个主题中最有可能出现的前30个特征词[11]。从主题分布视图来看，气泡之间并未出现重叠，意味着每个主题之间的相似性很小，说明本次基于LDA主题模型，对户外净水器的在线评进行主题建模是有效的，所得数据也适合作进一步的分析研究。

（三）主题评价与需求获取

依据图2生成结果，选取每个主题下20个最有可能出现的特征词及其概率值，构建“主题与特征词”概率分布表，具体结果见表4。

从表4中每个主题下的特征词分布来看，部分特征词同属几个主题，为了更好的观察每个主题下用户谈论的内容，需要将每个主题下共有的词但概率较低的词和对主题分析没有意义的词进行筛选。例如，特征词“过滤”虽然分属于5个主题，但根据其主题—概率分布式（0.023，0.009，0.009，0.011，0.027）来看，“过滤”一词属于主题5的概率最高，为0.027，因此只保留主题5下的特征词“过滤”，删除其它主题下的特征词“过滤”。而诸如“东西”“现在”这类特征词，对主题分析并无多大作用，也需要从对应主题下进行删除。经过筛选后，得到每个主题下的特征词，再根据每个主题下的特征词语义，分析其背后隐含的需求信息。为获取准确的用户需求信息，通过咨询6名行业内专家（包括3名从业两年的工业设计师、3名从业十年的结构工程师）对筛选后的特征词语义进行解读，最终从户外净水器的用户在线评论当中获取14项潜在用户需求，具体结果见表5。

三、基于A-Kano模型的户外净水器用户需求分析研究

（一）用户需求编码

运用LDA主题模型从户外净水器的在线评论中最终获得“操作简单”等在内的14项户外净水器的用户需求。为方便后续需求分析中数据计算和图表绘制，采用一般归纳法，对采集的14项用户需求进行编码，编码索引见表6。

（二）用户需求调研

根据表6编码结果，构建户外净水器的用户需求集F={f1，f2，…，f14}，在此基础上制作用户需求调查问卷。A-Kano模型使用标准化问卷获取用户评价信息，问卷设置3个问题，包含用户对需求具备与否的满意度评价以及该需求对用户自身的重要性评价，不同评价结果代表不同的计算分值，问卷形式见表7所示。

根据设定目标，通过中文在线网站问卷星平台将表7编制为网络问卷。本次调研共发放51份电子问卷，收回51份，回收率100%。为保证本次实验数据的准确性和有效性，需要对本次收集的问卷数据进行效度和信度分析[12]，只有通过效度和信度检验的数据，才能进行后续的数据处理与计算。本文借助社会科学统计工具SPSS进行效度和信度计算，计算结果见表8。

从计算结果来看，问卷的综合效度指标KMO值为0.89，大于检测值0.7，且p 值为0；而问卷的综合信度α值为0.91，大于检测值0.8，依据效度与信度检测标准，说明此次进行的问卷调研效度与信度很好，非常适合进一步的科研数据的提取与分析。

（三）用户需求分类

将收集的A-Kano问卷数据进行整理，根据公式、公式、公式计算每项需求不具备和具备时的评分均值和，以及Kano指数ri、αi值，计算结果见表9。

表9中每项需求对应一个数据点，将数据点绘制在二维坐标系中，得到户外净水器用户需求A-Kano分类图，具体结果见图3。

从A-Kano分布图来看，14项用户需求被划分为3类，必备型需求3项，期望型需求10項，兴奋型需求1项。但受限于企业成本和制造工艺，这些需求无法全部满足用户，因此还需要结合配置系数对每个属性下的用户需求作进一步的研究，确认其优先级。

（四）用户需求优先级计算

配置系数是指某项需求包含在产品配置中的概率，系数越高的需求，在设计中越要优先考虑。将表9中数据代入公式中，计算每项需求的配置系数，并根据数值进行排序，计算结果见表10。

（五）确认用户核心需求

在产品设计实践当中，用户对产品的满意度与需求的实现程度并不是线性相关的，在这一点上，A-kano模型遵循传统Kano设计原则[13]，即：

必备型需求为用户的基本需求，虽然这类需求的改进不再影响用户对产品的总体满意度，但当这类需求的实现程度较低或者得不到满足，用户的满意度将显著性下降，因此这类需求在设计实践中应全部满足。本次实验获得3项必备型户外净水器用户需求，分别为“f10：有效过滤水体”“f14：材料安全无毒”“f4：滤芯可更换”。

期望型需求与用户满意度成正相关，这类需求的实现的越好，用户对产品总体的满意度则越高。针对这类需求，应综合考虑企业的材料成本和制造工艺，适当取舍。本次实验共获得10项期望型户外净水器用户需求，根据配置系数大小，选取排序靠前的3项用于设计实践，分别为“f11：手动过滤”“f9：无异味”“f3：体积小”。

兴奋型需求为用户意想不到的需求，这类需求的改进将极大提升用户对产品的总体满意度，即便未能满足用户，也不会降低用户对产品的总体满意度。此外这类需求也是与同类产品产生差异、构成差异化竞争的关键。因此，这类需求设计师应根据企业战略和市场导向，进一步满足用户。本次实验获得1项兴奋型需求，为“f6：消毒功能”，而当前市场中还未有消毒杀菌功能的户外净水器，因此，有必要将这一需求用于本次户外净水器的设计实践当中。

综上所述，根据Kano设计原则和配置系数优先级，最终从14项需求中，识别出7项作为本次户外净水器设计实践的核心用户需求，具体结果见表11。

四、户外净水器优化设计与满意度评价

（一）优化设计策略匹配

1.有效过滤水体

采用三级滤水工艺：原水→粗滤+功能滤芯+精滤→净水。（1）粗滤：采用成本较低的PP棉作为一级外置滤芯进行粗滤，主要是去除水中的大颗粒杂质，防止因泥沙等沉积而堵塞净水器内部管道。（2）功能滤芯：二级滤芯的选材为载银活性炭，银离子具有杀菌消毒功能，活性炭能够去除水中的异味，改善水质口感的作用；在不增加额外结构的前提下，还能满足用户对“消毒功能”和“水质无异味”的需求。（3）精滤：三级滤芯采用中空纤维超滤膜，其过滤精度为0.01μm，能彻底滤除水中的细菌、胶体等有害物质，保留水中对人体有益的微量元素和矿物质。

2.食品级材料

壳体选用食品级ABS材料，该材料符合国标《GB4806》对食品级接触材料的要求，在材料性能上还具有强度高、韧性好、耐磨性优良，且易于加工成型等优点。除此之外，其使用温度在-40～100℃范围之内，非常适合野外复杂多变的环境。

3.滤芯可更换

滤芯将采用模块化设计，成为独立的产品部件，当滤芯达到使用寿命时，只需购买独立的滤芯替换即可，而无需购买新的净水器。

4.无异味

功能滤芯，采用新型载银活性炭作为二级滤芯的滤料，这种滤料内部具有发达的空隙构造，能有效去除水中的异味。

5.手动过滤

采用往复式活塞泵，无需电力，通过人力推动活塞杆运动，将需净化的原水抽入泵室，再通过挤压作用将泵室内的原水从滤芯内部挤出，变为相对安全的可饮用水。

6.体积小

对户外净水器内部结构优化，将手泵置于产品中部，不同现有户外净水器将手泵侧置的结构设计，中置手泵能够降低产品体积。产品整体采用圆柱型的杯式构造，造型将更加规整，产品直径控制在50mm左右，这一尺寸符合人体工程学对人体最佳握持尺寸的要求，操作和舒适性将大大增强。

7.杀菌消毒功能

载银活性炭内部的纳米银离子能够使蛋白质变性，迅速杀灭葡萄球菌、大肠杆菌等病菌，能够有效抑制病菌在净水器内部滋生，保障人体安全。由于载银活性炭属于二级滤芯的滤材，无需额外增加结构，且能满足用户“杀菌消毒”的需求，又能保证产品体积不变。

（二）优化设计结果生成

基于LDA主题模型从在线评论中获取14项用户需求，再依据A-Kano模型的需求分析结果，确认其中的7项为核心用户需求，依次为滤芯可更换、有效过滤水体、食品级材料、体积小、手动过滤、无异味、杀菌消毒功能。进一步以这7项需求对应的优化设计策略为依據，对现有户外净水器进行优化设计，结果见图4。

设计说明：

1.尺寸及重量，产品通高183mm，直径50mm，设计重量285g，体积小，重量轻，方便携带。

2.滤水工艺，采用三级过滤方式，PP棉→载银活性炭→中空纤维超滤膜，其中pp棉为外置一级滤芯，载银活性炭为二级滤芯，中空纤维超滤膜为三级滤芯。

3.过滤精度，0.01微米，能够去除水中99.99%杂质和有害物质，并保留其中对人体有益的微量矿物质元素。

4.功能特点，二、三级滤芯为模块化设计，设计有可拆卸结构（如图5），当滤芯达到使用寿命，可进行替换。此外，得益于载银活性炭中银离子的对细菌的消杀作用，可有效抑制密闭空间厌氧菌的的滋生，延长滤芯使用寿命，提升使用者户外饮水安全。

5.材料选择，产品中必要的零部件均由食品级ABS注塑而成，且相对于普通ABS拥有更好的力学性能和耐磨性，能够适应户外苛刻的作业环境。

6.滤水方式，产品使用新型中置手泵设计，以手部为驱动力进行水体过滤，用户在野外使用时，不用考虑用电烦恼。

（三）优化设计结果比较

本文与当前京东平台销量靠前的某品牌户外净水器（产品A）展开比较，并通过NPS指数测量用户对两款户外净水器的满意度情况，用以验证优化后的户外净水器是否更受用户青睐。

1.NPS指数计算

净推荐指数NPS（Net Promoter Score）作为一种调查分析工具，用于测量用户向其他人推荐某个产品或服务的可能性有多大，由于NPS值的数据来源于现有用户和现有用户扩散的准用户比例，这个比例可以直接反映出产品在用户内心的认可程度和购买意愿。因此在管理学当中，NPS值除了衡量用户的忠诚度之外，也用于间接测量用户对产品或服务的满意度，即NPS的计算值越高，意味着用户对现有产品或服务的满意度很好，向其他人推荐该产品的可能性也很大[14]。NPS通过11级等距量表衡量用户愿意推荐的程度，依据评分结果，将参与评价的用户分为三组：

（1）推荐者：评分在9～10分之间，是产品的忠诚用户群，并有很大意愿将产品推荐给身边的人。

（2）被动者：评分在7～8分之间，是产品的中立用户群，这部分用户并不是产品的主要群体，他们既不会主动推荐该产品，也不会贬损产品，在购买行为上容易被竞争对手的产品所吸引。

（3）贬损者：评分在0～6分之间，是对产品不满意的用户群，这类用户并不会推荐产品给身边的人，甚至阻止有使用意愿的用户购买该产品。

依据上述参与推荐评价的人群分布，可以计算NPS值：

2.NPS调研

通过比较产品A和优化后的户外净水器（产品B）之间的参数差异，询问用户“在价格相同的条件下，有多大意愿向身边的人推荐产品A”，同理，询问用户“有多大意愿推荐产品B”，产品参数对比见图6。

3.NPS值计算与结果对比

通过随机访问50名具有户外净水器使用经验的用户，进行NPS问卷调研。统计50名用户对产品A和产品B的推荐评分结果，并依据NPS值计算公式，得到二者的净推荐指数。用户答卷情况和NPS计算结果见表12。

从净推荐指数的计算结果来看，关于户外净水器，在产品A和产品B之间做推荐选择，用户对后者的NPS值达到30%，说明对比之下，用户对改进后的产品具有较高的滿意度，更愿意将后者推荐给身边的人。由此说明，在依据本文所提方法，从用户需求角度考虑户外净水器的设计改良时，能够改进现有产品的不足，由于更符合用户实际诉求，能够提升当前户外净水器的用户满意度。

五、结语

本文以用户的多元化需求为基础，对现有户外净水器展开优化设计。首先，借助爬虫工具从电商平台高效采集户外净水的在线评论文本，并运用LDA主题模型进行特征词抽取，经专家访谈和语义分析进行需求信息映射，由此获取14项潜在用户需求。其次，对获取的需求进行编码并制作A-Kano标准化问卷，根据调研结果，通过Kano指数、Kano分类器以及配置系数，确认每项需求的属性和优先级关系，并结合Kano设计原则识别出7项核心用户需求。最后，以核心用户需求为基础对现有户外净水器展开优化设计，并通过NPS净推荐指数进行用户满意度验证，从实验结果来看，改良后的户外净水器相比现有户外净水器更受用户青睐，拥有更高的用户满意度。但本文的研究仍存在局限性，在核心用户需求确认过程中，仅从用户满意度视角选择排序靠前的需求，并未考虑这些需求于企业而言的成本问题。因此，在后续的核心用户需求确认过程中，将进一步考虑用户满意度和企业成本之间的博弈关系，以此对用户需求进行更科学、更有效的优选，为产品设计策略的生成提供更客观的决策支持。

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作者简介：

李奋强，兰州理工大学设计艺术学院教授。研究方向：工业设计、产品系统设计等。

朱强，兰州理工大学设计艺术学院设计学硕士研究生。研究方向：工业设计和大数据。

徐娅男，兰州理工大学设计艺术学院艺术硕士研究生。研究方向：产品设计。