產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的均衡性評(píng)價(jià)

張書濤，劉世鋒，王世杰，周愛民，蘇建寧

產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的均衡性評(píng)價(jià)

張書濤，劉世鋒，王世杰，周愛民，蘇建寧

（蘭州理工大學(xué)，蘭州 730050）

探究產(chǎn)品意象形態(tài)各設(shè)計(jì)要素對(duì)產(chǎn)品整體設(shè)計(jì)的貢獻(xiàn)程度，為設(shè)計(jì)師提供可靠的設(shè)計(jì)指導(dǎo)，分析產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素對(duì)產(chǎn)品整體設(shè)計(jì)的貢獻(xiàn)規(guī)律，基于信息熵和蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)法提出一種產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)方法。首先，基于信息熵理論計(jì)算各形態(tài)設(shè)計(jì)要素的熵值，并求得權(quán)重；其次，應(yīng)用蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)法構(gòu)建各產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量，繪制產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素蛛網(wǎng)圖，并計(jì)算均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)和意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)值；最后，應(yīng)用產(chǎn)品形態(tài)美度評(píng)價(jià)方法計(jì)算各樣本的美度評(píng)價(jià)，并進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，證明了該方法的可行性。以?shī)W迪A7系列汽車前臉為研究對(duì)象，經(jīng)過計(jì)算得到均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)排序和意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)排序，繪制樣本意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素蛛網(wǎng)圖，直觀展示各意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的貢獻(xiàn)度與均衡性。通過產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)研究，量化產(chǎn)品意象形態(tài)各設(shè)計(jì)要素對(duì)產(chǎn)品整體設(shè)計(jì)的貢獻(xiàn)度，有助于設(shè)計(jì)師在復(fù)合意象產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的設(shè)計(jì)決策。

產(chǎn)品形態(tài)；蛛網(wǎng)圖；信息熵；意象；均衡性貢獻(xiàn)

在情感消費(fèi)時(shí)代，豐富的產(chǎn)品種類已經(jīng)能滿足消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的功能需求，決定消費(fèi)者購(gòu)買產(chǎn)品的主要因素不再是功能性和實(shí)際用途，而是消費(fèi)者的情感需求。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，產(chǎn)品創(chuàng)作和設(shè)計(jì)決策往往依賴于設(shè)計(jì)師的個(gè)人主觀意識(shí)[1]，在一定程度上忽略了消費(fèi)者的情感需求。根據(jù)消費(fèi)者需求設(shè)計(jì)出符合消費(fèi)者情感需求的產(chǎn)品，已成為學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題。

日本學(xué)者M(jìn)itsuo[2]提出的“感性工學(xué)”是研究人的感性認(rèn)知，將消費(fèi)者的情感需求與設(shè)計(jì)元素相關(guān)聯(lián)，可以幫助設(shè)計(jì)師更好地將消費(fèi)者需求融入產(chǎn)品設(shè)計(jì)中[3]。產(chǎn)品給人的意象是復(fù)雜多樣的，消費(fèi)者對(duì)不同意象的需求也具有差異性[4]。產(chǎn)品意象設(shè)計(jì)的難點(diǎn)在于如何將消費(fèi)者的主觀感性需求映射到設(shè)計(jì)元素中。從系統(tǒng)的角度，蘇建寧等[5]提出了產(chǎn)品意象造型設(shè)計(jì)中的耦合特性概念，即將每個(gè)產(chǎn)品看作是一個(gè)系統(tǒng)，系統(tǒng)是多個(gè)設(shè)計(jì)要素相互關(guān)聯(lián)的過程。在設(shè)計(jì)過程中，各要素之間、要素與意象之間、意象與意象之間存在復(fù)雜的評(píng)價(jià)與決策。各設(shè)計(jì)要素的意象表達(dá)及其對(duì)最終復(fù)合意象的影響，由設(shè)計(jì)師根據(jù)個(gè)人的認(rèn)知進(jìn)行主觀決策，該過程往往缺乏客觀依據(jù)。

在產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，學(xué)者從意象與產(chǎn)品要素關(guān)系、多目標(biāo)意象、產(chǎn)品形態(tài)耦合等角度進(jìn)行了相關(guān)研究。郭娟齡等[6]通過分析健康產(chǎn)品形態(tài)要素及其與用戶情感意象的關(guān)聯(lián)，降低了因設(shè)計(jì)師個(gè)人認(rèn)知對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生的認(rèn)知偏差。Li等[7]以電動(dòng)汽車為例，對(duì)產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素與感性意象之間的關(guān)系進(jìn)行了定量研究。蘇建寧等[5]以眼鏡為例，研究了產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素間的耦合特性，指出設(shè)計(jì)要素權(quán)重較高時(shí)設(shè)計(jì)要素之間會(huì)產(chǎn)生耦合沖突，將影響產(chǎn)品方案整體性的評(píng)價(jià)。師潔等[8]基于產(chǎn)品原型進(jìn)行細(xì)化設(shè)計(jì)，研究了形態(tài)要素間的耦合特性，實(shí)現(xiàn)了形態(tài)要素間的協(xié)調(diào)匹配，滿足了消費(fèi)者的審美需求。以上研究?jī)?nèi)容多聚焦于意象與產(chǎn)品之間的關(guān)系，對(duì)意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素與產(chǎn)品整體形態(tài)關(guān)系方面的研究還有待深入。

文中提出一種產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)模型，從產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素與整體形態(tài)之間的關(guān)系角度進(jìn)行評(píng)價(jià)研究，為設(shè)計(jì)師提供設(shè)計(jì)指導(dǎo)。首先基于信息熵理論計(jì)算產(chǎn)品形態(tài)各要素的信息熵，并求得各形態(tài)設(shè)計(jì)要素的權(quán)重，然后使用蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)方法對(duì)各意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素進(jìn)行均衡性貢獻(xiàn)評(píng)價(jià)，研究各意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素對(duì)產(chǎn)品整體方案的貢獻(xiàn)特性，最后引入產(chǎn)品形態(tài)美度評(píng)價(jià)法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，并證明該模型的有效性。

1 理論介紹

1.1 信息熵

美國(guó)工程師Shannon[9]將熵的概念引入信息論，提出信息熵的概念，并將模糊的信息進(jìn)行定量化研究。信息熵是用來量化信息量的負(fù)熵，表示系統(tǒng)的有序程度，系統(tǒng)的有序程度越高，熵值越小，信息量越大；系統(tǒng)的有序程度越低，熵值越大，信息量越小。信息熵具有量化信息量的特性，因此也被學(xué)者們引入了藝術(shù)與設(shè)計(jì)領(lǐng)域，用于量化藝術(shù)品和設(shè)計(jì)內(nèi)容所傳達(dá)的信息量。在視覺藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域中，阿恩海姆最早使用信息熵來分析藝術(shù)創(chuàng)作。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，蘇建寧等[10]將信息熵引入產(chǎn)品意象形態(tài)研究中，提出了意象熵的概念。馮青等[11]提出了基于感性意象的產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)方法，構(gòu)建了感性意象與產(chǎn)品形態(tài)之間的映射關(guān)系模型，引入了信息熵對(duì)獲得的感性意象進(jìn)行評(píng)估，得到了感性意象語義量化值。張璐等[12]采用信息熵來確定各目標(biāo)意象的權(quán)重，從而降低評(píng)價(jià)信息的主觀性。信息熵在產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)領(lǐng)域得到了比較成熟的應(yīng)用，下面利用信息熵來量化意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的意象熵值，從而確定各意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的權(quán)重。

1.2 蛛網(wǎng)圖

蛛網(wǎng)圖（Spider Chart）評(píng)價(jià)法，又稱戴布拉圖、雷達(dá)圖評(píng)價(jià)法[13]，其原理如下：首先根據(jù)實(shí)際需求來確定研究對(duì)象的主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行無量綱化處理；然后以一個(gè)點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)建立維坐標(biāo)系，一個(gè)坐標(biāo)軸對(duì)應(yīng)一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，每個(gè)坐標(biāo)軸被等分為段；最后將評(píng)價(jià)指標(biāo)值標(biāo)注在坐標(biāo)軸上，連接成一個(gè)維的多邊形，以該維多邊形的面積、周長(zhǎng)等作為參數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。近年來，蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)法已被應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。如譚剛平等[14]借助蛛網(wǎng)圖構(gòu)建了乘用車車內(nèi)環(huán)境舒適性綜合評(píng)價(jià)模型；劉方偉等[13]針對(duì)機(jī)械設(shè)備外觀設(shè)計(jì)決策等問題，應(yīng)用蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)方案來輔助設(shè)計(jì)決策；Zhang[15]通過分析影響物流配送中心的選址因素，來構(gòu)建選址要素指標(biāo)，運(yùn)用蛛網(wǎng)圖對(duì)物流配送中心選址進(jìn)行評(píng)價(jià)，以優(yōu)化配送路徑；Wang等[16]對(duì)蛛網(wǎng)圖進(jìn)行了改進(jìn)，并應(yīng)用于飛機(jī)甲板設(shè)計(jì)中，以此來評(píng)價(jià)人機(jī)工程學(xué)因素指標(biāo)的相互依賴關(guān)系。蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)法具有3個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)：在二維平面上體現(xiàn)多特征評(píng)價(jià)；直觀形象，通過測(cè)評(píng)對(duì)象的各評(píng)價(jià)指標(biāo)值，可以直觀地表示出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)劣；對(duì)比性強(qiáng)，根據(jù)各個(gè)坐標(biāo)，可以直接看出考核對(duì)象之間的差別[13]。文中應(yīng)用蛛網(wǎng)圖直觀表征產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的權(quán)重，量化各要素對(duì)整體形態(tài)的貢獻(xiàn)，并評(píng)價(jià)產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的均衡性。

1.3 美度評(píng)價(jià)

伯克霍夫提出的美度評(píng)價(jià)，主要用于研究二維多邊形輪廓線的美度。近年來，美度評(píng)價(jià)方法逐漸被引入產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域中，用于評(píng)價(jià)產(chǎn)品設(shè)計(jì)布局的合理性。例如，蘇建寧等[17]通過研究美學(xué)知識(shí)理論，建立了形態(tài)美度指標(biāo)體系，并基于潛在語義分析法建立了形態(tài)美度綜合評(píng)價(jià)方法。戴一康等[18]為客觀評(píng)價(jià)空調(diào)遙控器人機(jī)界面形態(tài)元素布局美度，構(gòu)建了空調(diào)遙控器人機(jī)界面形態(tài)元素布局的美度意象評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用AHP法得出了各個(gè)指標(biāo)權(quán)重，提出了綜合美度計(jì)算方法。Guo等[19]分析了播種機(jī)的美學(xué)特征要素，構(gòu)建了美學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了播種機(jī)美學(xué)評(píng)價(jià)模型。周愛民等[20]依據(jù)形式美學(xué)和心理學(xué)原理，提出了產(chǎn)品形態(tài)美度指標(biāo)，結(jié)合最大流原理構(gòu)建了產(chǎn)品形態(tài)美度綜合評(píng)價(jià)模型。筆者將應(yīng)用此方法對(duì)產(chǎn)品形態(tài)進(jìn)行美度評(píng)價(jià)，并對(duì)文中所提出的評(píng)價(jià)方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

2 研究流程

2.1 研究樣本與感性意象詞獲取

首先確定具有多形態(tài)設(shè)計(jì)要素的產(chǎn)品案例，然后從相關(guān)產(chǎn)品網(wǎng)站搜集產(chǎn)品正視圖照片。由于研究?jī)?nèi)容的限制，文中只研究產(chǎn)品形態(tài)，不考慮色彩與材質(zhì)，所以將所有圖片進(jìn)行灰度處理。邀請(qǐng)若干名專業(yè)設(shè)計(jì)師剔除不符合要求的圖片，提取圖片形態(tài)輪廓，作為語義差異法（Semantic Differential，SD）的研究樣本。根據(jù)研究樣本，通過產(chǎn)品網(wǎng)站、汽車雜志、文獻(xiàn)資料、用戶調(diào)研等渠道，廣泛獲取產(chǎn)品的感性意象評(píng)價(jià)詞。邀請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)師和消費(fèi)者根據(jù)樣本圖片對(duì)感性意象詞進(jìn)行投票，初步選出具有代表性的若干個(gè)感性意象評(píng)價(jià)詞。根據(jù)研究樣本和選出的感性意象評(píng)價(jià)詞制作SD調(diào)查問卷，通過問卷調(diào)查獲取評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，應(yīng)用主成分分析法分析調(diào)查數(shù)據(jù)，最終確定目標(biāo)感性意象。

2.2 形態(tài)設(shè)計(jì)要素解構(gòu)

對(duì)研究樣本進(jìn)行形態(tài)特征分析，根據(jù)產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)中的意象表達(dá)需求，應(yīng)用形態(tài)分析法對(duì)樣本進(jìn)行形態(tài)設(shè)計(jì)要素解構(gòu)，從而建立產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素特征，見表1。

表1 形態(tài)設(shè)計(jì)要素特征

Tab.1 Form design element features

2.3 形態(tài)設(shè)計(jì)要素意象數(shù)據(jù)獲取

為獲得產(chǎn)品各形態(tài)設(shè)計(jì)要素的意象評(píng)價(jià)，采用SD調(diào)查問卷法對(duì)消費(fèi)者和設(shè)計(jì)師進(jìn)行調(diào)研。將形態(tài)設(shè)計(jì)要素與感性意象詞相結(jié)合，制作SD調(diào)查問卷。選取若干名被試者進(jìn)行問卷調(diào)查。依據(jù)獲取的數(shù)據(jù)得到形態(tài)設(shè)計(jì)要素與感性意象之間的映射關(guān)系，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2.4 形態(tài)設(shè)計(jì)要素信息熵權(quán)重計(jì)算

根據(jù)表1，排列組合設(shè)計(jì)出新的產(chǎn)品形態(tài)樣本。因?yàn)閷?shí)際排序結(jié)果所包含的樣本量過大，所以筆者采用正交實(shí)驗(yàn)法，減少新樣本的數(shù)量，從而產(chǎn)生數(shù)量適宜的新評(píng)價(jià)樣本。

將信息熵理論應(yīng)用于產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素意象評(píng)價(jià)中，計(jì)算產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素的意象信息量，并表征產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素系統(tǒng)中的意象序狀態(tài)。將某個(gè)產(chǎn)品的形態(tài)設(shè)計(jì)要素集={1,2,3,…,T}（表示形態(tài)設(shè)計(jì)要素集中的元素個(gè)數(shù)）視為一個(gè)系統(tǒng)，每個(gè)元素包含T={T(1),T(2),…,T()}個(gè)不同類型的意象。將正交實(shí)驗(yàn)得到的每個(gè)新樣本形態(tài)視為一個(gè)小系統(tǒng)，應(yīng)用信息熵計(jì)算小系統(tǒng)中各形態(tài)設(shè)計(jì)要素的意象不確定程度：

式中：y為小系統(tǒng)中第個(gè)形態(tài)設(shè)計(jì)要素的第個(gè)意象評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值；P為第個(gè)形態(tài)設(shè)計(jì)要素的第個(gè)意象出現(xiàn)的概率，0≤P≤1。

式中：I為意象熵值；為常數(shù)，1/；ω為意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素權(quán)重。

2.5 意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)及意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)計(jì)算

2.5.1 意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量

在產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)中，為了滿足消費(fèi)者的多維情感需求，產(chǎn)品形態(tài)一般攜帶2～3種意象風(fēng)格，并以復(fù)合意象風(fēng)格的形式表現(xiàn)出來。構(gòu)建意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量=(1,2,…,x）。其中，為意象設(shè)計(jì)要素維數(shù)；x為第個(gè)意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的熵權(quán)重值。

2.5.2 意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)特征向量

蛛網(wǎng)圖中指標(biāo)向量排序不唯一、評(píng)價(jià)特征向量不唯一，因此，根據(jù)文獻(xiàn)[21]所提出的改進(jìn)蛛網(wǎng)圖，來構(gòu)建意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)特征向量[S,L]，其計(jì)算公式：

式中：S為意象指標(biāo)在蛛網(wǎng)圖中圍成圖形的面積；L為圖形的周長(zhǎng)。

2.5.3 意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)

根據(jù)意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)特征向量構(gòu)造意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)向量[W,W]，其計(jì)算公式：

式中：W為評(píng)價(jià)主體的面積評(píng)價(jià)值；W為指標(biāo)間均衡性的發(fā)展情況，文中其被定義為產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)，0≤W1。

2.5.4 意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)函數(shù)

根據(jù)意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)向量來構(gòu)建意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)函數(shù)(W,W)：

文中依據(jù)該函數(shù)對(duì)產(chǎn)品意象形態(tài)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

2.6 樣本美度評(píng)價(jià)

為驗(yàn)證文中所提方法的有效性，引入產(chǎn)品形態(tài)美度評(píng)價(jià)對(duì)樣本進(jìn)行美度評(píng)價(jià)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。針對(duì)產(chǎn)品形態(tài)美度評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)專家訪談結(jié)果，結(jié)合案例產(chǎn)品的形態(tài)布局特點(diǎn)，選取平衡度、形心偏移度、比例度、整體度、密集度、相似比例度作為美度指標(biāo)。依據(jù)產(chǎn)品形態(tài)美度評(píng)價(jià)公式[20]，對(duì)上述正交實(shí)驗(yàn)得到的樣本進(jìn)行產(chǎn)品形態(tài)美度量化評(píng)價(jià)。將產(chǎn)品形態(tài)美度評(píng)價(jià)結(jié)果與產(chǎn)品意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

3 實(shí)例研究

3.1 汽車前臉樣本和意象詞匯處理

以具有多個(gè)產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素的奧迪A7系列汽車前臉形態(tài)為研究案例。通過奧迪官網(wǎng)選取該系列所有汽車前臉正視圖作為初選樣本，將所有圖片進(jìn)行灰度處理，邀請(qǐng)5名專家對(duì)不符合要求的、相似的圖片進(jìn)行剔除，最終選取5個(gè)圖片作為研究樣本，見圖1。

根據(jù)所選樣本，通過奧迪官網(wǎng)、汽車雜志、文獻(xiàn)資料、用戶調(diào)研等渠道獲取樣本的感性意象詞匯。邀請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)師和消費(fèi)者根據(jù)樣本圖片進(jìn)行投票，初步選出9個(gè)代表性的感性意象詞匯，分別為豪華感、雅致感、時(shí)尚感、簡(jiǎn)約感、尊貴感、力量感、運(yùn)動(dòng)感、硬朗感、大氣感。結(jié)合5個(gè)研究樣本和9個(gè)感性意象詞匯制作SD調(diào)查問卷，并進(jìn)行問卷調(diào)查，從而獲取評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。每個(gè)產(chǎn)品一般攜帶2～3種意象風(fēng)格，因此，采用主成分分析法來分析調(diào)研數(shù)據(jù)。通過統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到第一主成分中高載荷因子為豪華感、時(shí)尚感、尊貴感；第二主成分中高載荷因子為雅致感；第三主成分中高載荷因子為運(yùn)動(dòng)感，見表2。結(jié)合奧迪官網(wǎng)中對(duì)奧迪A7的設(shè)計(jì)定位，最終選擇尊貴感、雅致感、運(yùn)動(dòng)感為目標(biāo)意象。

表2 主成分分析結(jié)果

Tab.2 Principal component analysis result

3.2 汽車前臉形態(tài)設(shè)計(jì)要素分析與意象數(shù)據(jù)獲取

應(yīng)用形態(tài)分析法提取奧迪A7系列汽車前臉形態(tài)設(shè)計(jì)要素，將其劃分為不同的設(shè)計(jì)要素和對(duì)應(yīng)的形態(tài)設(shè)計(jì)要素特征，見表3。

表3 產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素

Tab.3 Design elements of product form

根據(jù)形態(tài)設(shè)計(jì)要素分析結(jié)果，結(jié)合18個(gè)形態(tài)設(shè)計(jì)要素和3個(gè)感性意象詞匯建立SD調(diào)查問卷，通過SD問卷調(diào)查，獲得各形態(tài)設(shè)計(jì)要素的意象評(píng)價(jià)值。共發(fā)放問卷40份，收回有效問卷38份。其中，設(shè)計(jì)專業(yè)人員20份，非設(shè)計(jì)人員18份。調(diào)查數(shù)據(jù)見表4。

表4 奧迪A7前臉形態(tài)要素意象調(diào)查結(jié)果

Tab.4 Image survey results of front face form elements of Audi A7

3.3 汽車前臉形態(tài)重構(gòu)

根據(jù)意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素分析表設(shè)計(jì)正交實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行意象形態(tài)要素重組，構(gòu)建新的樣本形態(tài)。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS（Statistical Package For Social Science）進(jìn)行正交實(shí)驗(yàn)。首先輸入形態(tài)設(shè)計(jì)要素種類，然后輸入每個(gè)形態(tài)要素中的形態(tài)設(shè)計(jì)要素特征，最后得到16個(gè)正交樣本，見圖2。

圖2 正交實(shí)驗(yàn)樣本

3.4 汽車前臉意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素權(quán)重計(jì)算

將新樣本各形態(tài)設(shè)計(jì)要素的意象評(píng)價(jià)值帶入式（1）和式（2），以此量化各意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的信息熵，最后帶入式（3）計(jì)算各形態(tài)設(shè)計(jì)要素的權(quán)重值，計(jì)算結(jié)果見表5。

表5 意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素權(quán)重

Tab.5 Weight of image form design elements

3.5 汽車前臉意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)值計(jì)算

3.5.1 汽車前臉意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量

根據(jù)意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素權(quán)重計(jì)算結(jié)果，并構(gòu)建樣本意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量，見表6。

表6 意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量

Tab.6 Evaluation vector of image form design elements

3.5.2 汽車前臉意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量表征圖繪制

在蛛網(wǎng)圖中，為有效標(biāo)示各意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素特征，將計(jì)算得到的意象評(píng)價(jià)向量進(jìn)行歸一化數(shù)據(jù)處理，繪制16個(gè)評(píng)價(jià)樣本的表征圖，見圖3。由于文中采用的蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)方法的指標(biāo)排序不影響最終的評(píng)價(jià)結(jié)果，所以意象形態(tài)圖中各要素的排序（順時(shí)針排序）為前大燈、上進(jìn)氣格柵、霧燈、下進(jìn)氣格柵、引擎蓋分割線。

圖3 意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量蛛網(wǎng)圖

3.5.3 汽車前臉意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)及綜合評(píng)價(jià)值計(jì)算

根據(jù)式（4）與（5）計(jì)算意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)特征向量，將意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)特征向量帶入式（6）與（7），以此構(gòu)建意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)向量[W，W]，最后將意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)向量帶入式（8），得到意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)值，見表7。

表7 產(chǎn)品意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)向量及綜合評(píng)價(jià)值

Tab.7 Comprehensive evaluation vector and comprehensive evaluation value of image forms

3.6 汽車前臉美度評(píng)價(jià)

根據(jù)2.6節(jié)選取的6個(gè)美度指標(biāo)，利用Rhinoceros軟件繪制汽車前臉形態(tài)設(shè)計(jì)要素參數(shù)測(cè)量坐標(biāo)系，見圖4。坐標(biāo)系以汽車前臉上的進(jìn)氣格柵邊線中點(diǎn)為原點(diǎn)，十字交叉點(diǎn)為各形態(tài)設(shè)計(jì)要素的重心點(diǎn)。X、Y分別為形態(tài)設(shè)計(jì)要素到軸、軸的距離，Aa分別為形態(tài)設(shè)計(jì)要素的重心坐標(biāo)和面積。

圖4 汽車前臉形態(tài)設(shè)計(jì)要素參數(shù)測(cè)量坐標(biāo)系

通過測(cè)繪相關(guān)數(shù)據(jù)，獲取新樣本的汽車前臉形態(tài)參數(shù)，并根據(jù)所選取的美度指標(biāo)公式求解各指標(biāo)值，見表8。

3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

對(duì)比表7和表8的結(jié)果可知，意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與美度評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致，因此可以證明文中所提出的方法是有效的。

根據(jù)表8可知，樣本12的綜合評(píng)價(jià)最優(yōu)，其均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)最小，因此根據(jù)此評(píng)價(jià)結(jié)果可知均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)越小，產(chǎn)品意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)值結(jié)果越好。由此可以說明各意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素在耦合成新的產(chǎn)品過程中，并非所有的意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素權(quán)重越高，就可以耦合出更好的方案。如果所有意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的貢獻(xiàn)度都比較高，沒有主次之分，將產(chǎn)生意象沖突，反而會(huì)降低產(chǎn)品的整體美感，這與文獻(xiàn)[5]得出的結(jié)果基本一致。結(jié)合文中繪制的意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素評(píng)價(jià)向量表征圖，可以清晰地看出，在新樣本12中，引擎蓋分割線對(duì)整體意象評(píng)價(jià)的貢獻(xiàn)度最大，其他的幾個(gè)意象設(shè)計(jì)要素貢獻(xiàn)度都較小，最終耦合樣本的意象評(píng)價(jià)值最高。也可以看出，在雅致感、運(yùn)動(dòng)感、尊貴感等復(fù)合目標(biāo)意象下，奧迪汽車前臉形態(tài)設(shè)計(jì)要素對(duì)整體形態(tài)的主要貢獻(xiàn)依次為引擎蓋分割線、霧燈、下進(jìn)氣柵格、車燈和上進(jìn)氣格柵。若設(shè)計(jì)師希望設(shè)計(jì)出帶有該復(fù)合目標(biāo)意象的汽車前臉，則可以將注意力集中在上述的排序上，重點(diǎn)考慮排名靠前的意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素。

表8 美度評(píng)價(jià)值

Tab.8 Aesthetic measure value

4 結(jié)語

產(chǎn)品意象形態(tài)由一系列形態(tài)設(shè)計(jì)要素構(gòu)成，是意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素的耦合體，各種類型的形態(tài)設(shè)計(jì)要素會(huì)影響消費(fèi)者的感性意象認(rèn)知[22]。產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)是一個(gè)多指標(biāo)評(píng)價(jià)的復(fù)雜過程，蛛網(wǎng)圖具有多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的特性，且各指標(biāo)的大小關(guān)系可以通過圖形的形式直觀地表達(dá)出來。筆者應(yīng)用蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)方法與信息熵權(quán)法，探究產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)中各意象形態(tài)設(shè)計(jì)要素對(duì)復(fù)合意象產(chǎn)品形態(tài)的貢獻(xiàn)規(guī)律，以期為設(shè)計(jì)師提供設(shè)計(jì)指導(dǎo)。

首先，進(jìn)行產(chǎn)品形態(tài)分析，獲取產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計(jì)要素的感性意象評(píng)價(jià)，基于信息熵權(quán)法來量化產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)中各形態(tài)設(shè)計(jì)要素所攜帶的信息量，從而獲得各形態(tài)設(shè)計(jì)要素在產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)中的權(quán)重。其次，基于蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)方法構(gòu)建產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)蛛網(wǎng)圖評(píng)價(jià)向量、特征向量等，從而獲得各評(píng)價(jià)指標(biāo)的均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)及產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)蛛網(wǎng)圖。最后，應(yīng)用產(chǎn)品形態(tài)美度評(píng)價(jià)法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比研究，以驗(yàn)證該方法的有效性。通過均衡性貢獻(xiàn)系數(shù)和產(chǎn)品意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)值，圖形可以直觀地標(biāo)示形態(tài)設(shè)計(jì)要素對(duì)產(chǎn)品意象形態(tài)綜合評(píng)價(jià)值的貢獻(xiàn)度與意象表達(dá)最優(yōu)的產(chǎn)品形態(tài)，為設(shè)計(jì)師提供了有益的參考。

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Equilibrium Evaluation of Product Image Form Design Elements

ZHANG Shu-tao, LIU Shi-feng, WANG Shi-jie, ZHOU Ai-min, SU Jian-ning

(Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China)

In order to explore the contribution of each design element to the overall product image form provide a reliable design guidance for designers, this study analyzed the contribution of design elements to the overall product image form, and proposed an evaluation method of design elements based on information entropy and spider chart evaluation method. Firstly, the entropy values of various design elements were calculated based on the information entropy theory to obtain their weights. Secondly, the spider chart evaluation method was used to construct the evaluation vector of product image form design elements, draw the spider chart of the elements, and calculate the equilibrium contribution coefficient and the comprehensive evaluation value of the image form. Finally, the beauty evaluation of each sample was calculated by using the product form aesthetic measure evaluation method, and the comparison and verification were conducted, which proved the feasibility of the method. Taking the front face of Audi A7 series car as the research case, the order of the equilibrium contribution coefficient and the order of the image form comprehensive evaluation were obtained after calculating, and the spider chart of the design elements of the sample image form was drawn to intuitively show the contribution and equilibrium of the design elements to each image form.Through the evaluation of design elements of product image form, the contribution of each design element to the overall product image form was quantified, which was helpful for designers to make decisions in the design of composite image products.

product form; spider chart; information entropy; image; equilibrium contribution

TB472

A

1001-3563(2022)12-0208-09

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.12.024

2022–01–15

教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目（201802112092）；國(guó)家自然科學(xué)基金（51705226）；甘肅省自然科學(xué)基金（20JR10RA168）

張書濤（1982—），男，博士，副教授，主要從事感性工學(xué)、數(shù)字設(shè)計(jì)理論及方法、設(shè)計(jì)認(rèn)知、產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)方面的研究。

責(zé)任編輯：馬夢(mèng)遙