多維意象信息驅(qū)動的產(chǎn)品色彩感性設(shè)計研究?

吳天宇,趙祎乾,李亞軍

(南京理工大學 設(shè)計藝術(shù)與傳媒學院,江蘇 南京 210094)

日本建筑色彩專家青山周平在2019 年ICS 國際色彩會議上指出,在人體的視覺通道中,影響其物體辨識度最高的形態(tài)要素是色彩。 心理學研究資料表明,在消費者和產(chǎn)品的視覺信息交流過程中,產(chǎn)品色彩信息約占總體視覺信息接收量的80%,而其造型信息僅占20%左右。[1]651-662因此,作為人與產(chǎn)品相互溝通的重要媒介,產(chǎn)品色彩已逐漸成為維系產(chǎn)品、設(shè)計師、用戶之間關(guān)系的紐帶,合理的色彩配置規(guī)劃對提高產(chǎn)品銷量、促進企業(yè)品牌傳播發(fā)揮著不容忽視的推動作用。 當下產(chǎn)品色彩設(shè)計主要是以用戶感性意象偏好為基礎(chǔ),結(jié)合設(shè)計師的創(chuàng)意靈感與過往經(jīng)驗,完成色彩方案設(shè)計。 產(chǎn)品色彩的感性意象是人們在體驗產(chǎn)品過程中高度凝聚的心理感受和情感效應(yīng),個性化的色彩表現(xiàn)形式不僅反映了用戶的色彩認知程度和差異,也與色彩意象信息的多層面表達息息相關(guān)。[2]231-232由于用戶感性意象存在多個維度,不同維度間的感性信息相互影響,一定程度上降低了設(shè)計師對消費者色彩感性偏好捕獲的精度。 合理科學建立用戶多維意象偏好與色彩設(shè)計指標要素之間的映射關(guān)系模型,提煉產(chǎn)品配色設(shè)計的關(guān)鍵點,已成為當下產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的重點。

一、產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的研究現(xiàn)狀

(一)產(chǎn)品感性設(shè)計的概念緣起

感性設(shè)計屬于感性工學(Kansei Engineering,KE)的研究范疇,是由日本知名學者長盯三生(Mitsuo Nagamachi)于1975 年在感性工程學說中首次提出來的。 該學說將“感性”解釋為產(chǎn)品本體作用于用戶心理及精神層面的一系列情感變化與情緒表征。根據(jù)用戶的情感偏向進行產(chǎn)品創(chuàng)意設(shè)計研發(fā),不僅有助于使設(shè)計實踐產(chǎn)物盡可能符合用戶的顯性認知水平與潛在感性需求,也有利于豐富與完善以提升用戶情感滿意度為目標的產(chǎn)品感性設(shè)計研究體系。[3]6532-6551如Wan L 等人根據(jù)敘事設(shè)計理論,將設(shè)計元素分為產(chǎn)品形態(tài)和裝飾元素,明確苗族太陽鼓文化創(chuàng)意產(chǎn)品的感性設(shè)計定位。 結(jié)合問卷調(diào)查與主成分分析,深入挖掘與用戶情感需求相匹配的敘事設(shè)計要素,繼而完成具有苗族傳統(tǒng)文化特色,且符合用戶普適性情感特征的感性設(shè)計方案。[4]283-300Suparmadi Y等人以電動摩托車為研究案例,對104 名目標用戶圍繞產(chǎn)品造型感性設(shè)計元素開展深度訪談,運用因子分析法,提煉電動摩托外觀造型感性設(shè)計的影響因素,為后續(xù)同類型產(chǎn)品造型感性設(shè)計提供指導策略與參考建議。[5]1-17

基于此,所謂“感性設(shè)計”,即適當運用工學技術(shù)與工程原理,將用戶接觸產(chǎn)品時所萌發(fā)的感知意象信息轉(zhuǎn)化為實際設(shè)計元素的思維理念。 與此同時,感性設(shè)計方法由于具備可行性強、適配性高、目標性明確等特征優(yōu)勢,故而被設(shè)計研究者們在產(chǎn)品造型、材料、圖飾等形態(tài)設(shè)計實踐中廣泛應(yīng)用,以便于最大限度地完成符合消費者感性認知與情感偏好的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計,而這其中感性設(shè)計在產(chǎn)品色彩配置中的應(yīng)用尤為突出。

(二)色彩感性設(shè)計的技術(shù)方法

目前,關(guān)于產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的研究方法與技術(shù)手段主要聚焦于感性工學評價、肌體數(shù)據(jù)測量、計算機輔助系統(tǒng)開源三個層面。 其一,感性工學評價通常結(jié)合意象尺度法(Image Scale),評估用戶對色彩意象語匯的主觀偏好,根據(jù)偏好評分結(jié)果指導產(chǎn)品色彩設(shè)計。 如Kuo L 等人為探究藍牙電子類產(chǎn)品色彩對用戶心理波動及其情緒狀態(tài)的影響程度,通過建立色彩意象語義空間,快速判定用戶對產(chǎn)品色彩的情感偏好,有效提升了用戶對產(chǎn)品配色設(shè)計方案的滿意度。[6]1-10張寒凝等人通過運用多維意象語義標尺法,深入分析現(xiàn)代家具的色彩符號語義與用戶感性認知程度之間的內(nèi)在關(guān)系,為現(xiàn)代家具外觀色彩感性設(shè)計提供數(shù)據(jù)支撐。[7]89-93+99其二,肌體數(shù)據(jù)測量旨在運用標準化情感測試問卷(如自我評估人體度量模型、三維情感體驗測試量表等)或?qū)I(yè)的電類測量實驗設(shè)備(如,EEG-fMRI 同步腦電-功能磁共振記錄系統(tǒng)、Tobii Studio 眼球運動追蹤系統(tǒng)等),開展產(chǎn)品色彩量化試驗,深入挖掘色彩樣本刺激用戶感知通道產(chǎn)生的各項心理、生理指標數(shù)據(jù),總結(jié)用戶對產(chǎn)品色彩的認知規(guī)律。 如吳天宇等人為促成符合用戶多維意象感知偏好的產(chǎn)品色彩感性設(shè)計實踐,以JEEP 牧馬人系列SUV 乘用車外飾色彩為例,運用PAD 情緒測量計算方法,分析無彩色與有彩色兩類基礎(chǔ)色調(diào)車身配色形式的用戶情感體驗偏向,總結(jié)SUV 車身色彩感性設(shè)計策略與建議,為實現(xiàn)以用戶多維意象感知為目標導向的產(chǎn)品色彩感性設(shè)計提供研究思路。[8]135-137Ding M 等人提出一種聯(lián)合眼動生理參數(shù)和腦電波相關(guān)事件電位的產(chǎn)品色彩設(shè)計參與式實驗評估方法。 研究結(jié)果表明,多色配色方案比雙色組合配置更易于激發(fā)用戶的積極情緒;而眼球瞳孔直徑大小、腦波信號平均振幅等生理數(shù)據(jù)與用戶對產(chǎn)品色彩的隱性情感偏好關(guān)系密切。[9]871-889其三,隨著5G 信息傳播、網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的推進,部分學者通過人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)手段,獲取深層次的色彩感性意象信息,結(jié)合蟻群、魚群等遺傳算法,開發(fā)面向特定產(chǎn)品色彩的計算機輔助設(shè)計系統(tǒng),以滿足用戶對產(chǎn)品色彩的個性化、多元化、定制化需求。 如李孟山等人融合PSO 粒子群算法與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了基于混合智能方法的產(chǎn)品色彩計算機輔助設(shè)計系統(tǒng)。 通過多次數(shù)據(jù)迭代與計算,提取影響程度顯著的色彩樣例作為設(shè)計參照,為面向產(chǎn)品色彩感性設(shè)計過程中的用戶需求偏向引導及整體搭配風格的客觀預(yù)測,提供技術(shù)支撐。[10]2091-2099Yeh Y E 采用魚群遺傳算法(GA)優(yōu)化技術(shù)對傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANNs)進行補充與修復,有效提煉與用戶多目標意象信息匹配度最接近的色彩設(shè)計因素,并以運動鞋配色設(shè)計為例開展實例驗證。 結(jié)果表明,GA-ANNs 技術(shù)的運用有利于解決在進行產(chǎn)品色彩感性設(shè)計時,方案生成速度過快導致產(chǎn)品局部配色最優(yōu)而整體效果不佳的實際問題,為最終產(chǎn)品配色設(shè)計方案的確立,提供更為全面的多樣性選擇。[11]1560-1579

綜上所述,運用跨學科領(lǐng)域的定量研究方法指導產(chǎn)品色彩的感性設(shè)計,已成為產(chǎn)品配色設(shè)計的有效實現(xiàn)途徑,更被國內(nèi)外研究者廣泛運用于實際的設(shè)計實踐中。 但在進行產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的過程中,通常是以提取市場上已有產(chǎn)品的固有色為基礎(chǔ)分析樣本。而從理論層面提煉產(chǎn)品色彩關(guān)鍵設(shè)計指標,以建立色彩設(shè)計指標與用戶感性意象內(nèi)在關(guān)系為切入點的研究成果,尚不多見。 此外,學者們多從用戶單一感性意象因素與色彩案例匹配的視角,開展產(chǎn)品色彩方案配置,忽視了用戶對產(chǎn)品色彩存在多維度、多層次感性偏好的實際情境。

二、產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的研究路徑

為降低在進行產(chǎn)品色彩感性設(shè)計時,多維度色彩意象信息對用戶視覺認知感性偏好的干擾與影響,本研究在傳統(tǒng)感性工學原理的基礎(chǔ)上,提出一種用戶多維意象感知驅(qū)動的產(chǎn)品色彩感性設(shè)計方法體系,以在產(chǎn)品色彩感性設(shè)計過程中,進一步解決多維感性意象信息與色彩設(shè)計要素指標間關(guān)系特征難以捕獲等具體問題,完善現(xiàn)有產(chǎn)品配色設(shè)計的研究路徑。 該方法體系主要包括“定位、定向、定案”三個環(huán)節(jié)(圖1)。

圖1 產(chǎn)品色彩感性設(shè)計方法體系的研究路徑

首先,產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的初始階段即為前期“設(shè)計定位”,它主要包括產(chǎn)品色彩意象信息挖掘與產(chǎn)品色彩設(shè)計指標確立兩個組成部分。 一方面,通過運用基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的在線產(chǎn)品評論分析[12]13-20,對關(guān)于目標產(chǎn)品色彩的描述性文本資料進行關(guān)鍵信息流捕獲。 同時,邀請業(yè)內(nèi)專家對關(guān)鍵信息進行可靠度判定,并利用系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分析方法,如FAHP 模糊層次分析方法[13]2670-2677、K-Means 均值聚類計算[14]1-15、TOPSIS 發(fā)明問題解決理論[15]112-115等,對專家深度訪談后的色彩意象信息,開展代表性感性意象因素提取;運用質(zhì)性分析處理工具,系統(tǒng)梳理產(chǎn)品色彩意象語義文本的層級與歸屬關(guān)系,形成色彩意象詞匯數(shù)據(jù)集。 另一方面,圍繞目標產(chǎn)品色彩的網(wǎng)絡(luò)用戶評述詞條,依據(jù)色彩形態(tài)學與消費者心理學等基礎(chǔ)理論,獲取關(guān)于目標產(chǎn)品的色彩設(shè)計指標要素,構(gòu)建產(chǎn)品色彩的感性設(shè)計指標體系。

其次,在完成“定位階段”的基礎(chǔ)研究工作后,自然過渡至產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的“定向階段”。 此階段的核心研究任務(wù)是建立多維感性意象信息與色彩設(shè)計指標要素之間的映射關(guān)系,進一步提煉對感性意象存在顯著影響的產(chǎn)品色彩設(shè)計指標,為產(chǎn)品配色感性設(shè)計實踐與評估提供參考與依據(jù)。 計劃采用意象尺度法進行關(guān)于目標產(chǎn)品色彩的多維感性意象評測,并針對評測結(jié)果開展多元回歸分析,深度探究用戶感性意象信息接受度對產(chǎn)品色彩設(shè)計指標重要度的影響,根據(jù)關(guān)系量化數(shù)據(jù)結(jié)果,進而明確目標產(chǎn)品的色彩感性設(shè)計方向。

最后,在產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的“定案階段”,根據(jù)影響用戶意象認知決策的色彩設(shè)計指標要素,有針對性地進行目標產(chǎn)品色彩感性設(shè)計實踐;與此同時,對各產(chǎn)品色彩設(shè)計方案開展用戶整體滿意度評估,再次驗證本設(shè)計方法體系的可行性與實用性。

三、實例研究:家用掃地機器人色彩感性設(shè)計

(一)意象語義與設(shè)計指標提取

根據(jù)2019—2020 年中國大陸地區(qū)電子消費品用戶滿意度與品牌忠誠度排行榜的數(shù)據(jù)指數(shù),本研究將日常小家電產(chǎn)品中銷售量較高的家用掃地機器人作為實例研究對象。 首先,實時搜索關(guān)于目標產(chǎn)品的銷售網(wǎng)站、品牌官網(wǎng)、博客記錄,運用網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容分析軟件ROST Content Mining[16]62-66+114,以“掃地機器人、色彩、情感、喜好、美感”為關(guān)鍵詞,進行網(wǎng)絡(luò)文本核心節(jié)點的數(shù)據(jù)抓取,共提取了191 條文本信息。 其次,圍繞已獲取的文本信息,制定產(chǎn)品色彩意象偏好的訪談腳本,邀請10 名業(yè)內(nèi)專家展開頭腦風暴,運用質(zhì)性分析工具Nvivo 12.0,對訪談結(jié)果進行開放式譯碼,提取關(guān)于家用掃地機器人外觀色彩的12 個典型意象文本語匯,對意象語義詞進行信息編碼,分別記作:簡潔的(V1)、干凈的(V2)、大眾的(V3)、自然的(V4)、經(jīng)典的(V5)、華麗的(V6)、精致的(V7)、文藝的(V8)、前衛(wèi)的(V9)、新穎的(V10)、個性的(V11)、時尚的(V12)。 結(jié)合專家認可度的量化評分結(jié)果,運用文本聚類算法[17]156-164,對上述12 個感性意象語匯的評價值進行降維計算與聚類分析處理,最后,共得到實用因子(PF)、氣質(zhì)因子(TF)、科技因子(SF)三個核心聚類簇,其中,V1—V4隸屬于實用因子、V5—V8隸屬于氣質(zhì)因子、V9—V12隸屬于科技因子,形成多維度色彩意象語義集。

根據(jù)色彩調(diào)和方法論,現(xiàn)代產(chǎn)品的色彩標記方式可以分為CMYK、RGB、HSB 三種類型。 其中,CMYK屬于紙質(zhì)或絲網(wǎng)印刷制品的顯色模式;RGB 色彩模式則常用于產(chǎn)品數(shù)字Web 界面。 雖然這種色彩標記方式能清晰表示每個色度值區(qū)間,但色彩量化的換算步驟較為復雜,且不適用于三維產(chǎn)品的色彩標記與分析。 故而本研究選擇國際通用且便于計算的產(chǎn)品表面色標定系統(tǒng)HSB 色彩模式。 該色彩標記模式旨在通過建立類似于人體眼球的空間模型,將物體表面附著以光源色投射于眼球內(nèi)晶狀體上的三種色彩基本屬性,即色相、明度、飽和度,以直觀的顯色形式表現(xiàn)出來。 其中,色相(Hue,H)代表產(chǎn)品色彩的整體調(diào)性,明度(Brightness,B)代表產(chǎn)品色彩的布局亮度,飽和度(Saturation,S)代表產(chǎn)品色彩的構(gòu)成彩度。 此外,由產(chǎn)品色彩設(shè)計基本原理與色彩營銷學理論可知,在產(chǎn)品色彩設(shè)計過程中,合理的配色組合形式,協(xié)調(diào)的明暗對比關(guān)系以及均衡的濃淡調(diào)和分配,不僅有利于為用戶帶來視覺審美愉悅和良好情感體驗,也對產(chǎn)品的實際銷量及品牌傳播起到一定程度的積極促進作用。[18]204

基于上述理論分析,經(jīng)多名專業(yè)設(shè)計師的咨詢認證,本次產(chǎn)品色彩的感性設(shè)計指標要素獲取環(huán)節(jié),將產(chǎn)品外觀的色彩數(shù)量(CN)、色彩彩度(CS)、色彩亮度(CB)、色彩調(diào)性(CH)設(shè)定為產(chǎn)品色彩感性設(shè)計的一級指標要素。 同時,一級指標要素均包含與之關(guān)聯(lián)性較高的二級指標要素,具體的指標分配為:色彩數(shù)量包括單色(F1)、雙色(F2)、多色(F3);色彩彩度包括高純度(F4)、低純度(F5);色彩亮度包括高明度(F6)、低明度(F7);色彩調(diào)性包括冷色系(F8)、暖色系(F9)、中性色系(F10)。 最終,完成產(chǎn)品色彩感性設(shè)計指標要素的提煉與確立(表1)。

表1 色彩意象語義集及色彩設(shè)計指標要素

(二)感性意象與色彩要素的多維關(guān)系映射

為客觀衡量用戶感性意象信息與色彩設(shè)計指標要素的多維映射關(guān)系,本研究選用多元回歸分析方法對其進行關(guān)聯(lián)分析。 多元線性回歸分析(Multiple Regression Linear Analysis,MRLA)屬于基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計與計算處理的實證型研究方法學(Statistical Methodology),是一種用于衡量多變量間關(guān)系性質(zhì)及關(guān)聯(lián)強度的定量分析方法。[19]51-60+93其主要優(yōu)勢在于:可同時進行多個自變量與因變量的關(guān)聯(lián)評估,均衡控制各變量參數(shù)的相互干擾程度。 相較于評估單一自變量與因變量之間關(guān)聯(lián)性的一元線性回歸分析法,多元線性回歸分析旨在估計自變量組合集對因變量的影響程度,更符合設(shè)計研發(fā)過程中的實際情況,切實保障數(shù)據(jù)輸出結(jié)果的完整性與全面性。 目前,已有部分國內(nèi)外學者運用多元回歸分析方法解決導視系統(tǒng)的用戶體驗度量、網(wǎng)站界面的視覺信息交互、風景園林的環(huán)境景觀改造等具體設(shè)計問題,為本次多維度感性意象信息與產(chǎn)品色彩設(shè)計指標要素的映射關(guān)系探究,提供有利的科學經(jīng)驗與技術(shù)支撐。

結(jié)合定位階段建立與提煉的多維意象語義集與色彩設(shè)計指標要素,該項目制定7 級評分量表,招募20 名被試者(平均年齡=27. 3 歲),男女性別比例各占50%,進行產(chǎn)品色彩意象的感性評價。 對整體評價結(jié)果進行數(shù)據(jù)有效性檢測,即展開信度分析,數(shù)據(jù)顯示總體的克隆巴赫系數(shù)α=0. 934＞0. 9,說明原始數(shù)據(jù)的可靠度較高,支持進一步系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分析。 將評價數(shù)據(jù)分別導入SPSS 23.0 進行回歸分析,各層級變量的指標參數(shù)顯示:F 檢驗的顯著性P.值處于0≤P≤0.05 合理范圍內(nèi),說明各層級變量之間的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較高,而各變量分級項目調(diào)整后的R2系數(shù)處于0≤R2≤1 可接受范圍內(nèi),表示本次多元線性回歸分析模型的擬合優(yōu)度較好,說明本次掃地機器人色彩感性設(shè)計的多維映射關(guān)系模型整體適配度良好,能客觀反映關(guān)系模型的結(jié)構(gòu)效度(表2)。 根據(jù)標準化回歸系數(shù)β.的數(shù)值分布情況,可進一步分析各項感性意象因子對具體色彩設(shè)計指標要素的影響程度。

表2 變量分級項目的指標參數(shù)及輸出結(jié)果

由現(xiàn)有文獻資料可知,標準化回歸系數(shù)β. 因去除了單位向量的干擾,故可作為變量因素間關(guān)聯(lián)度的比較,即標準化回歸系數(shù)的絕對值越大,則自變量對因變量的影響程度越高。[20]389數(shù)據(jù)顯示,本次多元線性回歸分析中,各變量間的標準化回歸系數(shù)β.均存在較高顯著性(0≤P≤0.05),且顯著性P. 值均為正數(shù)(表3)。 三個感性意象的核心聚類簇對四個色彩設(shè)計的一級指標要素起到顯著正向影響作用,具體分析如下。

表3 意象聚類簇與色彩設(shè)計一級指標的映射關(guān)系

首先,實用因子(PF)均與其對應(yīng)的四個二級感性意象因素存在正相關(guān)關(guān)系。 其中,關(guān)聯(lián)程度較高的感性意象信息分別為:干凈的V2(0.425)、簡潔的V1(0.375)。 這說明在進行實用型產(chǎn)品色彩感性設(shè)計時,不僅需注重家用掃地機器人的基礎(chǔ)清潔功能、實際作業(yè)環(huán)境等產(chǎn)品屬性特征,還應(yīng)與用戶的生活經(jīng)驗及其使用習慣相呼應(yīng)(表4)。

表4 實用因子(PF)標準化回歸系數(shù)分布

進一步分析可知,與實用因子(PF)關(guān)聯(lián)性較強的一級色彩設(shè)計指標要素分別為:色彩數(shù)量CN(0.398)、色彩調(diào)性CH(0.332)、色彩亮度CB(0.322)。其中,色彩數(shù)量CN的二級指標要素多色F3(0.434)與雙色F2(0.404),色彩調(diào)性CH的二級指標中性色系F10(0.443)與冷色系F8(0.382),以及色彩亮度CB的二級指標要素F6(0.585)回歸系數(shù)較高。 在以用戶實用性感性意象偏好需求為目標時,色彩數(shù)量可控制在雙色與多色組合范圍內(nèi),色彩調(diào)性更傾向于冷色系與中性色系,同時,建議適度提升整體產(chǎn)品色彩明度,使之盡可能貼近用戶清新、低調(diào)的心理感受。

其次,氣質(zhì)因子(TF)與其下設(shè)的四個二級感性意象因素均存在正相關(guān)關(guān)系,對其影響程度較高的感性意象信息分別為:華麗的V6(0. 469)、精致的V7(0.412)。 用戶對掃地機器人等清潔類小家電存在一定程度的品質(zhì)追求,產(chǎn)品配色形式應(yīng)注重彰顯新時期藝術(shù)特色與文化品位(表5)。

表5 氣質(zhì)因子(TF)標準化回歸系數(shù)分布

此外,對氣質(zhì)因子(TF)影響程度較高的一級色彩設(shè)計指標要素分別為:色彩彩度CS(0.402)、色彩調(diào)性CH(0.315)、色彩數(shù)量CN(0.302)。 其中,與色彩數(shù)量CN關(guān)聯(lián)性較為顯著的二級指標要素,同樣為多色組合或雙色組合。 而色彩彩度CS的二級指標要素低純度F5(0.525)回歸系數(shù)較高。 這說明,在進行氣質(zhì)型掃地機器人產(chǎn)品配色時,應(yīng)強調(diào)產(chǎn)品色彩彩度,可采用削弱純度的色彩搭配方式,保障整體色彩比例搭配協(xié)調(diào)性。 在色彩調(diào)性CH的二級指標要素中,冷色系F8(0.459)與暖色系F9(0.472)顯著性水平較強。 色彩數(shù)量恒定的情況下,冷暖色系均可應(yīng)用于氣質(zhì)型掃地機器人的產(chǎn)品配色設(shè)計,有益于進一步提升產(chǎn)品的溫度感,在增添用戶對產(chǎn)品的審美意識與使用情趣時,強化產(chǎn)品的品牌價值與檔次。

最后,科技因子(SF)與前兩組關(guān)系映射模型的數(shù)據(jù)分布狀態(tài)存在一定程度的相似性,即四個感性意象因素V9-V12均對科技因子(SF)有正向影響。 而關(guān)聯(lián)度較高的感性意象信息分別為: 前衛(wèi)的V9(0.326)、時尚的V12(0.313)。 這與當下運用創(chuàng)新型科學技術(shù),積極發(fā)展人居智慧生活的社會現(xiàn)狀趨勢相吻合(表6)。

表6 科技因子(SF)標準化回歸系數(shù)分布

一級色彩設(shè)計指標要素中色彩調(diào)性CH、色彩數(shù)量CN、色彩彩度CS 均對科技因子(SF)產(chǎn)生較為顯著的影響,路徑系數(shù)β. 值分別為:0. 384、0. 358、0.307。 由二級指標要素的數(shù)據(jù)分布情況可知,科技型感性意象偏好驅(qū)動的掃地機器人色彩設(shè)計,其色彩調(diào)性的選擇與實用型因子的產(chǎn)品配色方式基本一致,即以冷色系與中性色系為主;色彩數(shù)量則以多色或雙色為主。 而在具體配色設(shè)計過程中可以通過適度降低色彩彩度,突出產(chǎn)品色彩冷酷感、神秘感的設(shè)計風格塑造,進一步滿足用戶追求時尚、彰顯個性等心理需求。

(三)產(chǎn)品色彩感性設(shè)計實踐與評估

基于上述分析結(jié)果,分別圍繞與實用因子(PF)、氣質(zhì)因子(TF)及科技因子(SF)映射關(guān)系存在顯著影響的設(shè)計指標要素,進一步開展家用掃地機器人色彩感性方案設(shè)計。 與以往產(chǎn)品色彩設(shè)計有所區(qū)別,本次配色設(shè)計采用多方案輸出的形式,即每個感性意象因子下均包括不止一套產(chǎn)品配色設(shè)計方案,為設(shè)計師提供更為系統(tǒng)、全面的產(chǎn)品配色可能性,并通過Key Shot 軟件完成色彩渲染(圖2)。 其中,方案A 與方案B 為實用因子的配色方案,方案C 與方案D 為氣質(zhì)因子的配色方案,方案E 與方案F 為科技因子的配色方案。 此外,本次實踐參考日本色研所提出的色相—色調(diào)系統(tǒng),以PCCS 色相環(huán)的標色方式,完成產(chǎn)品配色視覺展示方案的繪制。 與此同時,由于三個感性意象因子對色彩數(shù)量指標要素的設(shè)計要求均顯示為雙色或多色配比,故每套方案的色彩數(shù)量均包含主體色、輔助色、點綴色三個配色模塊,其色環(huán)面積占比與實際采用色彩類型相匹配。

圖2 家用掃地機器人色彩感性設(shè)計方案

具體而言,實用因子(PF)的兩組色彩設(shè)計方案分別以白色為主的中性色系及以薄荷綠為主的冷色系為配色來源,既體現(xiàn)了家用掃地機器人打掃去污、清潔衛(wèi)生等基本功能,也與用戶向往自然、追求極簡的審美偏好相呼應(yīng)。 此外,為了保障產(chǎn)品色彩的視覺舒適性,輔助色與點綴色均采用無彩色系,僅存在細微的明度差異,使產(chǎn)品整體外觀色彩細節(jié)更為統(tǒng)一、和諧,充分滿足用戶低調(diào)、樸實等感性訴求,繼而提升產(chǎn)品色彩的情感體驗度。 與實用因子(PF)的產(chǎn)品配色方案相似,氣質(zhì)因子(TF)與科技因子(SF)設(shè)計方案的輔助色與點綴色也選用鼠灰、銀灰等無彩色,以突出掃地機器人色彩配置的整體性與協(xié)調(diào)性,進一步強化產(chǎn)品質(zhì)感。 在主體色的設(shè)計處理層面,氣質(zhì)因子(TF)的兩組配色方案以香檳金、淡雪青為基礎(chǔ)色調(diào),直觀反映了此類用戶推崇華麗裝飾、渴望精致美感的文藝品位。 科技因子(SF)的配色設(shè)計方案以金屬黑、星空藍為主,旨在有效傳遞現(xiàn)代家電產(chǎn)品的科技感與未來感。 其整體的配色效果沉穩(wěn)、靜謐,不僅符合用戶熱衷時尚前沿、標新立異的獵奇心理,亦能表現(xiàn)家用掃地機器人的產(chǎn)品新穎度及創(chuàng)新價值。

為驗證本次產(chǎn)品色彩感性設(shè)計實踐研究的可靠性與普適性,本方案邀請20 名家用掃地機器人的使用者,對6 個設(shè)計方案進行用戶滿意度測試。 與前期調(diào)研階段的感性意象核心聚類簇相對應(yīng),本方案分別以實用因子、氣質(zhì)因子、科技因子為評估維度,設(shè)定正負兩極7 點量表,開展設(shè)計評估并對各方案的用戶滿意度量化評分進行均值求解(圖3)。 數(shù)據(jù)結(jié)果表明,各配色方案的滿意度評價結(jié)果均接近于評估量表中的最大理想值3。 這可表明本次家用掃地機器人色彩設(shè)計應(yīng)用較符合用戶感性意象需求,而本研究提出的基于多維意象的產(chǎn)品色彩感性設(shè)計方法路徑具有一定程度的合理性與可操作性。

圖3 設(shè)計實踐方案的用戶滿意度評估

四、結(jié)論

為幫助設(shè)計師精確獲取符合用戶多維意象偏好的產(chǎn)品色彩設(shè)計關(guān)鍵點,有針對性地完善產(chǎn)品配色方案,本研究建立了面向用戶多維意象信息驅(qū)動的產(chǎn)品色彩感性設(shè)計方法體系,并以掃地機器人為例,驗證了該方法的應(yīng)用性與可行性。 (1)在傳統(tǒng)感性工學的基礎(chǔ)上,適度融合網(wǎng)絡(luò)文本分析法,有利于擴大目標產(chǎn)品色彩的意象信息提取范圍;(2)從色彩學基礎(chǔ)理論出發(fā)提煉產(chǎn)品色彩的關(guān)鍵設(shè)計指標,有利于提升產(chǎn)品色彩感性設(shè)計研究結(jié)論的普適性;(3)運用多元線性回歸分析法,構(gòu)建用戶多維感性意象偏好因素與各產(chǎn)品色彩設(shè)計指標的映射關(guān)系網(wǎng)絡(luò),其量化數(shù)據(jù)結(jié)果可客觀反映符合用戶不同維度意象偏好的產(chǎn)品色彩設(shè)計因素,繼而完成以用戶多維感性意象需求為中心的產(chǎn)品配色方案設(shè)計。 隨著數(shù)字技術(shù)與智能算法的不斷革新與迭代,后續(xù)研究中計劃采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)、Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲等數(shù)據(jù)采集技術(shù),擴充產(chǎn)品色彩的感性意象信息基礎(chǔ)量;綜合考量產(chǎn)品色彩設(shè)計的其他指標要素,如色彩面積占比、色彩調(diào)和密度等,結(jié)合EFA 探索性因子分析、SEM 結(jié)構(gòu)方程模型分析等方法,深入探究用戶感性意象認知偏好與產(chǎn)品色彩設(shè)計指標的內(nèi)在關(guān)聯(lián)及影響作用;并采用生物電測量實驗開展設(shè)計方案評估,以期進一步豐富與完善基于用戶多維意象偏好的產(chǎn)品色彩感性設(shè)計方法體系。