基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置研究

楊梅，王怡妍，李雪瑞，侯幸剛

基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置研究

楊梅，王怡妍，李雪瑞，侯幸剛

（山東科技大學(xué)，山東 青島 266590）

為合理界定產(chǎn)品合用性需求偏好及其優(yōu)先程度以針對(duì)性提高用戶產(chǎn)品合用性體驗(yàn)，提出一種基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置方法。將Pearson相關(guān)系數(shù)融入有限理性假說(shuō)模型中對(duì)用戶群體進(jìn)行特征分類，根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)篩選用戶需求與行為背離現(xiàn)象影響因素，并作為特征用戶的劃分依據(jù)。以層次分析法（AHP）為主，從產(chǎn)品屬性、符號(hào)要素和人機(jī)因素3個(gè)維度構(gòu)建產(chǎn)品合用性評(píng)估分析系統(tǒng)，對(duì)產(chǎn)品特征要素進(jìn)行量化分析，探求不同特征用戶對(duì)于產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素的優(yōu)先級(jí)，把控特征用戶在產(chǎn)品選擇及使用過(guò)程中表現(xiàn)出的需求走向，以此為據(jù)提升產(chǎn)品合用性體驗(yàn)。以疫情期間女性防護(hù)用品為例，驗(yàn)證了該方法的有效性，為女用防護(hù)服與其他產(chǎn)品的設(shè)計(jì)開發(fā)提供了產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置方法。

產(chǎn)品合用性；用戶特征；需求分析；層次分析法；優(yōu)先級(jí)配置

近幾年，隨C2B（Customer to Business）商業(yè)模式的崛起，多品種小批量成為常態(tài)，“走量”時(shí)代的弊端日益顯現(xiàn)，客觀的兩性差異與固化的設(shè)計(jì)要素體系產(chǎn)生碰撞。在以男性為主的設(shè)計(jì)大環(huán)境及未受到足夠重視的性別差異化設(shè)計(jì)現(xiàn)狀[1]下，多數(shù)產(chǎn)品仍以男性需求為設(shè)計(jì)出發(fā)點(diǎn)、以男性生理特征為設(shè)計(jì)依據(jù)，女性被迫適應(yīng)根據(jù)男性數(shù)據(jù)制定的標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)下產(chǎn)出的工作裝備并不合用，破壞了女性與男性在設(shè)計(jì)方面的平等權(quán)和話語(yǔ)權(quán)[2-3]。因此，如何有效地進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素配置[4]，成為產(chǎn)品合用性體驗(yàn)優(yōu)良與否的關(guān)鍵。而設(shè)計(jì)要素在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中是需要取舍的，單一的設(shè)計(jì)需求和設(shè)計(jì)策略無(wú)法服務(wù)所有用戶[5]。在整體提高產(chǎn)品合用性的同時(shí)，可對(duì)目標(biāo)用戶群體進(jìn)行準(zhǔn)確的特征定位和劃分，并針對(duì)其特點(diǎn)進(jìn)行專項(xiàng)設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品合用性的最優(yōu)體驗(yàn)。

1 研究框架

現(xiàn)有產(chǎn)品可用性設(shè)計(jì)大多基于理性用戶的理想需求進(jìn)行配置。因受知覺(jué)偏倚影響，用戶常依據(jù)個(gè)人的主觀理性來(lái)判斷進(jìn)行產(chǎn)品選擇。所選滿意解是相對(duì)個(gè)人的使用動(dòng)機(jī)、用戶需求和心理反饋而言的利益最大化表現(xiàn)，其差異較大且極易受外部環(huán)境干擾，繼而在備選方案中重新選擇相對(duì)最優(yōu)解。因此，大多數(shù)用戶都無(wú)法做到完全理性地去判斷產(chǎn)品。而有限理性假說(shuō)[6]則介于完全與非完全理性間，在一定限制下兼具主觀與動(dòng)態(tài)變化過(guò)程的有限理性。目前，有限理性假說(shuō)也逐漸被應(yīng)用于個(gè)人決策行為的研究中。如趙冬梅等[7]從有限理性消費(fèi)者的角度研究消費(fèi)需求行為，李健等[8]基于消費(fèi)者的有限理性行為分析了C2B模式下消費(fèi)者退貨決定。此外，萬(wàn)濤等[9]還運(yùn)用有限理性調(diào)節(jié)團(tuán)隊(duì)策略關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建適度的過(guò)程沖突用以促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作。以此為指導(dǎo)劃定的特征類別在獲取表面具象需求信息的同時(shí)，可有效挖掘其隱含抽象需求信息。

分析產(chǎn)品合用性設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)是了解用戶需求、使用動(dòng)機(jī)和提高產(chǎn)品合用性體驗(yàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。近年來(lái)，層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）以定性與定量分析相結(jié)合的優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)[10-11]、機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)[12-13]和其設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)[14-15]等領(lǐng)域。文中根據(jù)用戶特征分類的結(jié)果，通過(guò)層次分析法構(gòu)建評(píng)估分析系統(tǒng)，對(duì)不同類型的特征用戶對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品合用性設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序評(píng)定，進(jìn)一步提高產(chǎn)品合用性體驗(yàn)。

文中提出一種基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)研究方法，具體流程見圖1，運(yùn)用有限理性假說(shuō)對(duì)產(chǎn)品需求強(qiáng)度與產(chǎn)品選用行為進(jìn)行量化分析，進(jìn)而對(duì)用戶群體進(jìn)行特征分類。引入AHP法構(gòu)建產(chǎn)品合用性評(píng)估分析系統(tǒng)，計(jì)算不同類型的用戶對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品合用性設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)綜合權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品合用性需求定量化的優(yōu)先級(jí)排序，以此作為提高特征用戶產(chǎn)品合用性體驗(yàn)的指導(dǎo)。

圖1 基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置方法

2 基于有限理性假說(shuō)的用戶特征分類方法

基于有限理性假說(shuō)構(gòu)建影響用戶有關(guān)合用性體驗(yàn)的產(chǎn)品選擇行為的分析框架，引入Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行量化分析，擇取顯著作用因素作為用戶特征分類方法依據(jù)。

2.1 基于有限理性假說(shuō)構(gòu)建的分析框架

用戶對(duì)產(chǎn)品的需求與選用是理性思考后的決策行為。受文化水平、信息采集和計(jì)算能力的約束，所表現(xiàn)出的需求強(qiáng)度和產(chǎn)品選用行為僅是結(jié)合內(nèi)外部因素對(duì)外部環(huán)境的一個(gè)相對(duì)滿意解，易隨個(gè)人條件和外部環(huán)境而變。為此，采用資料調(diào)查、深度訪談、專家咨詢等調(diào)研方法，對(duì)產(chǎn)品不合用現(xiàn)象形成因子進(jìn)行提取，基于限理性假說(shuō)構(gòu)建出分析框架（見圖2），探求用戶產(chǎn)品需求強(qiáng)度與產(chǎn)品選用行為的顯著影響因素。

2.2 用戶特征分類方法

基于上述分析框架構(gòu)建并發(fā)放回收調(diào)查問(wèn)卷，提取用戶主觀態(tài)度因子，采用Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)影響產(chǎn)品需求強(qiáng)度與產(chǎn)品選用行為的顯著因素進(jìn)行量化分析，步驟如下。

圖2 分析框架

1）確定上述分析框架內(nèi)各方面的基本因素及具體因素變量，將17個(gè)具體因素變量定義為自變量1～17。將產(chǎn)品的需求強(qiáng)度設(shè)為1和產(chǎn)品選用行為設(shè)為2。

2）將設(shè)計(jì)好的自變量和因變量代入以下理論模型計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù)見式（1），檢驗(yàn)發(fā)生顯著作用的因素變量。

根據(jù)式（1），python3實(shí)現(xiàn)代碼見圖3。

3）結(jié)果對(duì)照Pearson相關(guān)系數(shù)（取值范圍為[–1,1]）的幾何學(xué)模型（見圖4），其絕對(duì)值越大，表示2個(gè)因素的正/負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)，反之則相關(guān)度越弱。根據(jù)變量相關(guān)強(qiáng)度判定（見表1）擇取顯著作用因素對(duì)用戶群體進(jìn)行特征分類。

圖3 Pearson相關(guān)系數(shù)算法（部分）

表1 變量相關(guān)強(qiáng)度判定

Tab.1 Judgment table of variable correlation strength

圖4 Pearson相關(guān)系數(shù)的幾何學(xué)模型

3 基于AHP法的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置方法

3.1 產(chǎn)品的設(shè)計(jì)要素偏好

參考文獻(xiàn)綜述與專業(yè)人士的相關(guān)建議，將產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素分為產(chǎn)品的屬性、產(chǎn)品風(fēng)格和符號(hào)要素，以及產(chǎn)品的人機(jī)因素三方面。選定研究載體，結(jié)合問(wèn)卷對(duì)不同特征類別用戶產(chǎn)品選用偏好進(jìn)行主觀調(diào)查，目的在于探明目標(biāo)用戶群體的產(chǎn)品合用性偏好是否存在特征差異，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

3.2 產(chǎn)品合用性評(píng)估分析系統(tǒng)的構(gòu)建

為解決產(chǎn)品中有關(guān)設(shè)計(jì)要素的復(fù)雜決策問(wèn)題，建立一個(gè)多層次遞階結(jié)構(gòu)式的產(chǎn)品合用性評(píng)估分析系統(tǒng)（見圖5），按用戶產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素偏好的差異，將系統(tǒng)劃分為產(chǎn)品屬性、符號(hào)要素和人機(jī)因素3個(gè)主要指標(biāo)及下屬9個(gè)次要指標(biāo)。分別對(duì)不同特征用戶組進(jìn)行評(píng)估分析，比較評(píng)估權(quán)重值得出不同組的產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素優(yōu)先級(jí)差異。

3.3 判斷矩陣比例標(biāo)度定義

圖5 女性防護(hù)產(chǎn)品合用性評(píng)估分析系統(tǒng)

表2 九級(jí)標(biāo)度法

Tab.2 Nine-level scaling method

3.4 層次單排序與一致性檢驗(yàn)

層次單排序是指2層級(jí)指標(biāo)之間的重要性權(quán)值排序，常用判斷矩陣獲取，使用時(shí)需滿足下列關(guān)系的特征值和特征向量：

對(duì)判斷矩陣質(zhì)量做一致性檢查，各指標(biāo)值應(yīng)滿足：

考慮到復(fù)雜客觀事物對(duì)完全一致判斷矩陣構(gòu)造的實(shí)際干擾，需要計(jì)算一致性指標(biāo)RI，以此判定判斷矩陣能否適用于層次分析：

表3 修正因子取值表

Tab.3 Correction factor value table

3.5 產(chǎn)品合用性設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)權(quán)重計(jì)算

目標(biāo)準(zhǔn)則層權(quán)重向量計(jì)算如下：

計(jì)算得出各指標(biāo)綜合權(quán)重，由此推出產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)綜合權(quán)重排序。

3.6 產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置

根據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)綜合權(quán)重排序，合理選取綜合優(yōu)先度高的設(shè)計(jì)要素進(jìn)行改良與改進(jìn)。該方法彌補(bǔ)了運(yùn)用單一設(shè)計(jì)需求和設(shè)計(jì)策略服務(wù)所有用戶思維的局限性，真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的合用體驗(yàn)。

4 實(shí)例研究

4.1 女性防護(hù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)排選

以女性防護(hù)用品為例，考慮到醫(yī)用防護(hù)服作為代表性防護(hù)產(chǎn)品在疫情期間的廣泛使用和迫切生產(chǎn)，擬選定醫(yī)用防護(hù)服作為研究載體，運(yùn)用文中方法進(jìn)行基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置，并驗(yàn)證了該方法的有效性和可靠性。

基于圖2分析框架構(gòu)建調(diào)查問(wèn)卷，面向女性用戶發(fā)放問(wèn)卷，并收集數(shù)據(jù)，調(diào)查對(duì)象涵蓋了一線的醫(yī)護(hù)人員、社區(qū)志愿者、運(yùn)輸和后勤人員及家庭婦女等。為保障問(wèn)卷內(nèi)容效度[16]，在條目擬定過(guò)程中，多次邀請(qǐng)相關(guān)專業(yè)人員評(píng)改。總計(jì)發(fā)放問(wèn)卷260份，有效回收問(wèn)卷235份。

運(yùn)行Python3中Pearson相關(guān)系數(shù)的設(shè)定代碼對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析，結(jié)果見表4。

表4 問(wèn)卷結(jié)果統(tǒng)計(jì)

Tab.4 Questionnaire result statistics

實(shí)證研究表明，一方面，由于女性用戶的經(jīng)濟(jì)特征、知識(shí)特征強(qiáng)化，她們對(duì)自身權(quán)益保障的渴望更強(qiáng)，同時(shí)政策等制度要求嚴(yán)格，防疫觀念、權(quán)力意識(shí)等認(rèn)知水平的逐步提升，她們也會(huì)表現(xiàn)出較高的擁有合用防護(hù)產(chǎn)品需求強(qiáng)度；另一方面是經(jīng)濟(jì)特征、知識(shí)特征、防疫觀念等因素阻礙了女性用戶選用合用防護(hù)產(chǎn)品。順延上述影響女性用戶群體的用戶需求和使用動(dòng)機(jī)的顯著作用因素（經(jīng)濟(jì)特征、知識(shí)特征、價(jià)值特征、心理特征），按需求強(qiáng)度的不同將女性用戶分為a、b、c、d 4類（見圖6），探求不同類別的女性用戶對(duì)防護(hù)產(chǎn)品的敏感偏好，即女性用戶防護(hù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素優(yōu)先級(jí)，以提高產(chǎn)品合用性。

結(jié)合問(wèn)卷對(duì)4組女性用戶產(chǎn)品選用偏好進(jìn)行主觀調(diào)查，結(jié)果見圖7，得證女性用戶的在產(chǎn)品屬性、符號(hào)要素和人機(jī)因素三大指標(biāo)方面的產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素偏好差異較大，為后續(xù)研究女性用戶需求走向奠定基礎(chǔ)。

對(duì)照?qǐng)D4構(gòu)建判斷矩陣，采用SPSS對(duì)矩陣內(nèi)各設(shè)計(jì)要素優(yōu)先級(jí)綜合權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。以a類女性用戶的判斷矩陣建立為例，分別以女性用戶防護(hù)產(chǎn)品合用性體驗(yàn)、產(chǎn)品屬性定義1、產(chǎn)品符號(hào)要素2、產(chǎn)品人機(jī)3為準(zhǔn)則層構(gòu)建判斷矩陣，結(jié)果見表5?？傻?，a類女性用戶更注重產(chǎn)品符號(hào)要素的合用性體驗(yàn)，其中生理尺度、色彩要素和材質(zhì)要素的用戶體驗(yàn)優(yōu)先級(jí)較高。

圖6 女性用戶特征分類

圖7 4類女性用戶組產(chǎn)品選用偏好差異

表5 判斷矩陣結(jié)果（a類用戶）

Tab.5 Judgment matrix and results (class a users)

基于公式（4）—（5）對(duì)所得矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)合格的4類女性特征用戶矩陣綜合權(quán)重排序見表6，可知a、b、c類女性用戶均對(duì)生理尺度要素持高優(yōu)先級(jí)；b、d類女性用戶對(duì)色彩要素持高優(yōu)先級(jí)；材質(zhì)要素的優(yōu)先級(jí)權(quán)重穩(wěn)定持平，4類女性用戶均對(duì)其持較高優(yōu)先級(jí)。因此，對(duì)女性用戶而言，生理尺度與色彩要素對(duì)醫(yī)用防護(hù)服合用性體驗(yàn)具有顯著影響。

針對(duì)以上所得高優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)要素（生理尺度、色彩要素和材質(zhì)要素），對(duì)市面常見醫(yī)用防護(hù)服進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)，2種醫(yī)用防護(hù)服的主要區(qū)別在于：所得產(chǎn)品在市面現(xiàn)有防護(hù)服的基礎(chǔ)上增加了人體重要尺寸線處伸縮打褶用以協(xié)調(diào)生理尺度要素，增加了女性色彩元素。分別對(duì)2種設(shè)計(jì)案例進(jìn)行滿意度統(tǒng)計(jì)。

為保證測(cè)試結(jié)果數(shù)據(jù)的真實(shí)有效，此次調(diào)查問(wèn)卷結(jié)合前文所得設(shè)計(jì)要素，采用7級(jí)Linket量表對(duì)用戶心理意象進(jìn)行測(cè)試，見表7。其中，被測(cè)用戶依據(jù)評(píng)價(jià)維度中的設(shè)計(jì)要素對(duì)該設(shè)計(jì)案例圖片的描述打分，在對(duì)應(yīng)分值處打勾，1分表示用戶偏向左側(cè)的設(shè)計(jì)方案，反之7分表示用戶認(rèn)為右側(cè)設(shè)計(jì)方案更佳。總計(jì)發(fā)放問(wèn)卷250份，有效回收問(wèn)卷242份。

表6 4類女性特征用戶矩陣綜合權(quán)重排序

Tab.6 Matrix comprehensive weight ranking of four types of female feature users

表7 醫(yī)用防護(hù)服設(shè)計(jì)方案滿意度統(tǒng)計(jì)（示例）

Tab.7 Satisfaction statistics of medical protective clothing design scheme (example)

采用SPSS軟件統(tǒng)計(jì)問(wèn)卷結(jié)果見圖8，在改善了醫(yī)療防護(hù)服生理尺度局限性和增加女性色彩后，方案二在a類和b類用戶中的產(chǎn)品滿意度得到明顯提高，c類用戶滿意度雖不明顯但也有提高，產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素的調(diào)整對(duì)d類女性用戶沒(méi)有產(chǎn)生影響。研究結(jié)果表明不同類型的女性用戶對(duì)防護(hù)產(chǎn)品合用性體驗(yàn)優(yōu)化調(diào)整總體持認(rèn)可態(tài)度。

圖8 4類女性用戶醫(yī)用防護(hù)服設(shè)計(jì)方案滿意度

Fig.8 Satisfaction of four types of female user medical protective clothing design schemes

4.2 女性防護(hù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置應(yīng)用

該研究以女性合用防護(hù)產(chǎn)品的高需求度與低使用率的背離現(xiàn)象影響因素作為劃分依據(jù)，對(duì)目標(biāo)女性用戶進(jìn)行準(zhǔn)確的特征定位和劃分。4類女性用戶產(chǎn)品選用偏好存在一定程度上的特征差異，見圖5。通過(guò)層次分析法驗(yàn)證不同類型的女性用戶偏好差異與設(shè)計(jì)要素優(yōu)先級(jí)差異，對(duì)防護(hù)產(chǎn)品合用性具有顯著影響。在此次研究中的女性用戶大多數(shù)都表現(xiàn)出對(duì)生理尺度、色彩要素、材質(zhì)要素的高優(yōu)先級(jí)，這也反映出高優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)要素會(huì)對(duì)女性產(chǎn)品合用性產(chǎn)生影響，見表4。針對(duì)以上要素對(duì)醫(yī)用防護(hù)服進(jìn)行改進(jìn)設(shè)計(jì)并進(jìn)行滿意度調(diào)查，調(diào)查結(jié)果顯示均獲得4類女性用戶不同程度的認(rèn)可，從側(cè)面印證了研究方法的可行性。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中提高女性產(chǎn)品的可用性是需要取舍的，力求在一定程度上適合盡可能多用戶需求的“一鍋端”設(shè)計(jì)策略具有局限性。在綜合提高疫情背景下女性對(duì)性別差異化產(chǎn)品設(shè)計(jì)合用性需求為前提，結(jié)合以上高優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)要素可針對(duì)女性用戶特點(diǎn)進(jìn)行專項(xiàng)改進(jìn)。

1）a類女性用戶對(duì)工作質(zhì)量及自身有較高的要求，防護(hù)用品合用性需求強(qiáng)度高，可著重對(duì)產(chǎn)品人機(jī)因素再調(diào)整；

2）b類女性各方面特征都處于中等水平，對(duì)生理尺度等產(chǎn)品人機(jī)因素有很大的訴求，防護(hù)用品合用性需求和a類用戶很相似；

3）c類女性用戶生活條件較好，家庭負(fù)擔(dān)偏重，防護(hù)用品合用性需求的優(yōu)先級(jí)集中在產(chǎn)品功能展示的用戶界面；

4）d類女性用戶各個(gè)方面特征都處于弱勢(shì)，對(duì)防護(hù)產(chǎn)品的功能和使用訴求低，處于對(duì)防護(hù)產(chǎn)品的被動(dòng)式接受，改進(jìn)后的防護(hù)產(chǎn)品用戶界面等要素的復(fù)雜度與防護(hù)用品合用性存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，需作特殊說(shuō)明。

5 結(jié)語(yǔ)

為有效把控產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素優(yōu)先級(jí)對(duì)于產(chǎn)品合用性體驗(yàn)提升之間的復(fù)雜關(guān)系，文中提出基于用戶特征分類的產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)配置方法，根據(jù)有限理性假說(shuō)與Pearson相關(guān)系數(shù)建立分析框架，對(duì)目標(biāo)用戶群體進(jìn)行準(zhǔn)確的特征定位和劃分。結(jié)合層次分析法構(gòu)建產(chǎn)品合用性評(píng)估分析系統(tǒng)，針對(duì)不同特征用戶特點(diǎn)進(jìn)行專項(xiàng)的產(chǎn)品合用性體驗(yàn)設(shè)計(jì)。文中方法應(yīng)用于醫(yī)用防護(hù)服設(shè)計(jì)，研究結(jié)果表明不同類型的女性用戶對(duì)防護(hù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素優(yōu)先級(jí)優(yōu)化配置持認(rèn)可態(tài)度，研究模式對(duì)于輔助設(shè)計(jì)人員把控產(chǎn)品合用性設(shè)計(jì)具有借鑒意義。該研究研究數(shù)據(jù)的深度與寬度存在一定的地域和范圍的局限性，有待進(jìn)一步構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行研究改進(jìn)。

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Research on Priority Configuration of Product Design Based on User Characteristics Classification

YANG Mei，WANG Yi-yan，LI Xue-rui，HOU Xing-Gang

(Shandong University of Science and Technology, Shandong Qingdao 266590, China)

In order to reasonably define the product compatibility demand preference and its priority to improve the user product compatibility experience in a targeted manner, a product design priority configuration method based on user characteristics classification is proposed.The Pearson correlation coefficient is integrated into the bounded rationality hypothesis model to classify the characteristics of the user group and screen the influencing factors of user demand and behavior deviation according to Pearson correlation coefficient, and used as the basis for characteristic users. The analysis of hierarchy process (AHP) is the main method, from the three dimensions of product attributes, symbolic elements and human-machine factor to construct a product suitability evaluation and analysis system, to quantitatively analyze product feature elements, to explore the priority of different feature users to product design elements, and to control the demand trends of feature users demonstrated in the product selection and use process, and use this as a basis to improve product compatibility experience.The effectiveness of this method is verified by the female protective articles during the epidemic period, which provides a product design priority configuration method for the design and development of female protective clothing and other products.

product compatibility; user characteristics; demand analysis; analytic hierarchy process; priority configuration

TB472

A

1001-3563(2022)12-0157-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.12.018

2022–01–27

山東省研究生導(dǎo)師指導(dǎo)能力提升項(xiàng)目(SDYY18082)；山東科技大學(xué)優(yōu)秀教學(xué)團(tuán)隊(duì)建設(shè)計(jì)劃資助(JXTD20170509)；2021年山東省研究生教育質(zhì)量提升計(jì)劃(SDYAL20058)

楊梅（1973—），女，碩士，教授，主要研究方向?yàn)楣I(yè)設(shè)計(jì)及其理論。

王怡妍（1997—），女，碩士生，主攻工業(yè)設(shè)計(jì)及其理論。

責(zé)任編輯：陳作