電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

袁彬,楊振

(浙江理工大學(xué) 理學(xué)院，杭州 310000)

1 引言

為了推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展，世界各國(guó)開(kāi)始制定系列政策推動(dòng)零排放車輛的發(fā)展，電動(dòng)汽車應(yīng)運(yùn)而生[1]。盡管電動(dòng)汽車需求日益增長(zhǎng)，但汽車市場(chǎng)中燃油車仍占據(jù)著主導(dǎo)地位，電動(dòng)汽車的市場(chǎng)仍具有很大的成長(zhǎng)和拓展空間，消費(fèi)者的需求還需要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)[2]。電動(dòng)汽車消費(fèi)者的需求涉及因素眾多，而目前尚未有研究建構(gòu)明確的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)工具。因此，進(jìn)行電動(dòng)汽車的用戶體驗(yàn)研究，構(gòu)建科學(xué)系統(tǒng)的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系和工具，進(jìn)而進(jìn)一步挖掘電動(dòng)汽車用戶的需求具有重要意義。

用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建是用戶體驗(yàn)研究十分重要的一部分，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的合理構(gòu)建，一方面可以為用戶評(píng)價(jià)、選擇高質(zhì)量的產(chǎn)品提供工具，另一方面可以為產(chǎn)品優(yōu)化明確方向，進(jìn)而提高產(chǎn)品的質(zhì)量[3]。用戶體驗(yàn)的定義至今還未達(dá)成統(tǒng)一，但其中由國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化(ISO)所提出的定義在學(xué)術(shù)界認(rèn)可度較高，ISO 9241 - 210標(biāo)準(zhǔn)將其定義為“用戶在使用或預(yù)計(jì)要使用某產(chǎn)品、系統(tǒng)或服務(wù)時(shí)產(chǎn)生的主觀感受和反應(yīng)”[4]。已有部分學(xué)者展開(kāi)了電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)的相關(guān)研究，如Singh等人對(duì)211篇關(guān)于電動(dòng)汽車購(gòu)買意愿的研究進(jìn)行了元分析，總結(jié)出電動(dòng)汽車使用意愿的影響因素包括人口學(xué)特征、環(huán)境、產(chǎn)品背景以及心理這四個(gè)因素[5]。而Li等人通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查和探索性因子分析，獲得了六個(gè)促進(jìn)消費(fèi)者采用純電動(dòng)汽車的影響因素即：設(shè)計(jì)、國(guó)民意識(shí)、電池、政府政策、購(gòu)買和使用成本、從眾心理[6]。除此之外，還有許多學(xué)者也進(jìn)行了類似的研究[7-9]，歸納出電動(dòng)汽車使用意愿影響因素多集中于屬性層面、消費(fèi)者層面、政策層面以及外部因素。少數(shù)研究涉及到了電動(dòng)汽車的評(píng)價(jià)體系，例如Liu等人從整車評(píng)價(jià)出發(fā)，以環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)性三方面因素展開(kāi)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，并對(duì)上海的實(shí)車進(jìn)行驗(yàn)證，證明了其評(píng)價(jià)體系的有效性[10]。還有研究則從單一模塊的用戶需求出發(fā)，如趙智昊等對(duì)電動(dòng)汽車充電樁的用戶需求進(jìn)行了評(píng)價(jià)[11]，王舟洋等建立了汽車儀表盤用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ偷萚12]。

綜上所述，現(xiàn)有電動(dòng)汽車的用戶體驗(yàn)研究大多集中在電動(dòng)汽車的使用意愿上，而關(guān)于電動(dòng)汽車評(píng)價(jià)體系相關(guān)研究則大多集中在車輛性能本身以及充電技術(shù)上，尚缺乏綜合和系統(tǒng)的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系的建構(gòu)，因此本研究將從電動(dòng)汽車的用戶體驗(yàn)入手，以期建立包含多維度多指標(biāo)的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系和測(cè)量工具，并驗(yàn)證該評(píng)價(jià)系統(tǒng)的有效性。

傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建主要基于文獻(xiàn)綜述、用戶訪談和專家評(píng)價(jià)等方式[13]，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)的手段也越來(lái)越多樣化。如基于大數(shù)據(jù)的發(fā)展，許多學(xué)者根據(jù)產(chǎn)品評(píng)論的文本挖掘關(guān)鍵技術(shù)，融合多源數(shù)據(jù)對(duì)用戶體驗(yàn)進(jìn)行研究。相比于傳統(tǒng)的方法，這種方式無(wú)論是在數(shù)量、質(zhì)量還是在實(shí)時(shí)性上都更加有效。因此本研究將嘗試運(yùn)用文本挖掘分析與文獻(xiàn)綜述、用戶訪談相結(jié)合的方式，結(jié)合聚類分析、因素分析等多種統(tǒng)計(jì)分析方法，建立電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)體系和工具，以期為電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)的提升提供新的思路。

2 方法

2.1 文本挖掘

本研究首先利用Python對(duì)某主流汽車論壇的用戶口碑評(píng)論進(jìn)行了收集，共收集了1 077條評(píng)論，包含了江淮、特斯拉、奧迪、領(lǐng)克、蔚來(lái)、小鵬、比亞迪等主流電動(dòng)汽車品牌。對(duì)獲得的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了分詞以及詞頻統(tǒng)計(jì)，并依據(jù)詞頻行了k-means聚類分析。

2.2 結(jié)構(gòu)訪談

本研究采用線上語(yǔ)音訪談的方式，共訪談了13人，其中男性9人，女性4人，年齡分布在23-53歲。13人中有9人具有電動(dòng)汽車的駕駛經(jīng)驗(yàn)，有2人只有傳統(tǒng)汽車駕駛經(jīng)驗(yàn)而無(wú)電動(dòng)汽車駕駛經(jīng)驗(yàn)，有2人只有乘坐經(jīng)驗(yàn)。訪談內(nèi)容包括含兩大類問(wèn)題，一類是是人口學(xué)統(tǒng)計(jì)信息包括性別、年齡、教育程度、收入水平以及所在地區(qū)；另一類是使用情況調(diào)研包括使用目的、品牌偏好、使用的影響因素等、使用感受與建議等相關(guān)問(wèn)題。

2.3 用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)問(wèn)卷

初步構(gòu)建電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系的維度和指標(biāo)后，本研究根據(jù)已構(gòu)建的理論結(jié)構(gòu)，編制其測(cè)量模型和工具——電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)問(wèn)卷。參照以往態(tài)度問(wèn)卷編制的研究，本研究采用了 Likert 7 級(jí)量表編制成“電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)問(wèn)卷”，1 表非常不同意，7 表非常同意。根據(jù)前面初步建構(gòu)的理論體系，問(wèn)卷初步編制了36個(gè)題項(xiàng)，其中包含12個(gè)功能體驗(yàn)題項(xiàng)，12個(gè)交互體驗(yàn)題項(xiàng)、10個(gè)情感體驗(yàn)題項(xiàng)以及兩道測(cè)謊題(用于篩查無(wú)效問(wèn)卷)。

2.3.1 用戶對(duì)象

本研究通過(guò)線上問(wèn)卷發(fā)放共進(jìn)行了兩次數(shù)據(jù)收集。初測(cè)數(shù)據(jù)共收集用戶問(wèn)卷432份，其中男性有192名，女性240名，年齡在18到60歲之間，并有188人已經(jīng)擁有了電動(dòng)汽車。第二次共收集了412份用戶問(wèn)卷數(shù)據(jù)，包括212名男性，200名女性，年齡在18到60歲之間，有216人已經(jīng)擁有電動(dòng)汽車。

2.3.2 統(tǒng)計(jì)工具

本研究使用 SPSS 25.0進(jìn)行問(wèn)卷的探索性因素分析,利用AMOS 25.0進(jìn)行問(wèn)卷的驗(yàn)證性因素分析及電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合檢驗(yàn)。

3 結(jié)果

3.1 文本挖掘與訪談結(jié)果

文本聚類結(jié)果顯示，聚類結(jié)果取3類時(shí)效果最好，如圖1所示。然后對(duì)聚類結(jié)果的每一簇進(jìn)行了關(guān)鍵詞的提取(選取了前20的高頻詞)。進(jìn)一步，對(duì)不同類別的關(guān)鍵詞進(jìn)行整理，轉(zhuǎn)換成為用戶特征標(biāo)簽，并根據(jù)關(guān)鍵詞的特征類型，分別將上述3類用戶命名為性能型用戶、互動(dòng)型用戶以及情感型用戶。其中性能型用戶對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞有配置，性能、剎車，續(xù)航、系統(tǒng)等等，這類用戶會(huì)更加關(guān)注車輛的性能配置；交互型用戶對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞有服務(wù)、充電、試駕、空調(diào)等等，這類用戶更關(guān)注與車輛的交互是否順利，購(gòu)買服務(wù)是否完善；情感型用戶的關(guān)鍵詞則包括喜歡、滿意、顏值、氛圍等等，這類用戶往往更看重車輛顏值，車輛與個(gè)人特征是否搭配。

圖1 K-means 聚類結(jié)果

Rose等人提出用戶體驗(yàn)包含認(rèn)知體驗(yàn)與情感體驗(yàn)[14]，而在董淑芳關(guān)于社交網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)中，將社交網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)將認(rèn)知體驗(yàn)細(xì)化為了感官體驗(yàn)、互動(dòng)體驗(yàn)以及內(nèi)容體驗(yàn)[15]。因此，本研究中的文本聚類結(jié)果與已有用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ头诸惤Y(jié)果較為一致。

對(duì)訪談?dòng)涗涍M(jìn)行整理發(fā)現(xiàn)續(xù)航、充電、駕駛舒適感、易操控、滿意、新奇等等詞匯是訪談過(guò)程中出現(xiàn)的高頻詞。最后，對(duì)訪談結(jié)果進(jìn)行整理編碼后將訪談結(jié)果歸納為了使用過(guò)程，本身性能以及情感體驗(yàn)三個(gè)感方面，這與文本聚類的結(jié)果大致相對(duì)應(yīng)。

3.2 評(píng)價(jià)體系建構(gòu)

Thüring認(rèn)為用戶體驗(yàn)包括技術(shù)系統(tǒng)特征以及情感體驗(yàn)[16]。其中系統(tǒng)特征包含可控性、易用性、效率等等的技術(shù)特征，也包含視覺(jué)品質(zhì)，觸覺(jué)品質(zhì)等等的非技術(shù)特征；而情感體驗(yàn)則包含主觀情感，心理反應(yīng)等等。根據(jù)上述理論，本研究結(jié)合電動(dòng)汽車的實(shí)際特點(diǎn)，將電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)的系統(tǒng)特征拆分為功能體驗(yàn)以及互動(dòng)體驗(yàn)。其中，功能體驗(yàn)包括續(xù)航能力和可用性。續(xù)航能力屬于電動(dòng)汽車的獨(dú)有屬性，指電動(dòng)汽車的持續(xù)使用時(shí)間，包含了電池配置、充電效率以及續(xù)航里程數(shù)。可用性則指電動(dòng)汽車容易使用的總體程度。

隨著智能交互技術(shù)的發(fā)展，智能交互體驗(yàn)構(gòu)成了電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)的重要組成部分，因此本文將自動(dòng)駕駛、自動(dòng)泊車、語(yǔ)音交互以及中控的智能化納入了智能互動(dòng)體驗(yàn)中。同時(shí)，結(jié)合訪談結(jié)果將中控交互也納入到了互動(dòng)體驗(yàn)中，包含中控門鎖及燈光控制、空調(diào)制熱制冷速度、中控屏使用舒適度。因此，電動(dòng)汽車的互動(dòng)體驗(yàn)主要由智能互動(dòng)和中控交互構(gòu)成。

最后，根據(jù)文本聚類的結(jié)果，本研究將吸引力和美觀融入到了情感體驗(yàn)中。其中吸引力指使用電動(dòng)汽車所帶來(lái)的新鮮感、成就感及興趣程度，美觀指電動(dòng)汽車外觀以及內(nèi)飾的色彩搭配以及設(shè)計(jì)風(fēng)格的合理性。

綜上所述，結(jié)合已有文獻(xiàn)、文本聚類以及訪談結(jié)果，本文初步確定了電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)的三個(gè)一級(jí)指標(biāo)(維度)：功能體驗(yàn)、互動(dòng)體驗(yàn)以及情感體驗(yàn)。功能體驗(yàn)包括續(xù)航和可用性兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)；互動(dòng)體驗(yàn)包含智能互動(dòng)及中控交互這兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)；情感體驗(yàn)則包含吸引力以及美觀這兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

3.3 模型分析與驗(yàn)證

3.3.1 探索性因子分析

首先對(duì)初測(cè)問(wèn)卷的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis,EFA)，通過(guò)用戶數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證并優(yōu)化前期初步建構(gòu)的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系。

(1)適用性檢驗(yàn)

對(duì)初測(cè)數(shù)據(jù)的問(wèn)卷題項(xiàng)進(jìn)行探索性因子分析。首先利用 KMO 值(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球形檢驗(yàn)等方法驗(yàn)證是否適合進(jìn)行因子分析。Kaiser指出KMO的衡量標(biāo)準(zhǔn):0.9以上非常適合；0.8表示適合；0.7表示一般；0.6表示不太適合；0.5以下表示極不適合[17]。初測(cè)問(wèn)卷數(shù)據(jù)的KMO值為0.919>0.9，且Bartlett球形度檢驗(yàn)結(jié)果表明，χ2(630)= 5710.926，P<0.05，表示問(wèn)卷結(jié)構(gòu)效度良好，說(shuō)明適合進(jìn)一步進(jìn)行探索性因子分析。

(2)主成分分析

采用主成分分析法對(duì)35個(gè)問(wèn)卷進(jìn)行分析，提取特征根大于 1的因子。然后對(duì)因素分析結(jié)果進(jìn)行最大正交旋轉(zhuǎn)同時(shí)結(jié)合碎石圖，共抽取出6個(gè)公因子特征根，并根據(jù)文獻(xiàn)建議，保留了因素負(fù)荷值>0.3題項(xiàng)[18]，得到了25個(gè)題項(xiàng)。因子累計(jì)解釋變異量為56.81%，因子結(jié)構(gòu)及各項(xiàng)目的因子負(fù)荷見(jiàn)表1。根據(jù)上述因子分析的結(jié)果，將六個(gè)因子分別命名為吸引力、美觀、易用性、續(xù)航、中控交互、智能交互。

表1 因子結(jié)構(gòu)及各項(xiàng)目的因子負(fù)荷表

3.3.2 效度和信度檢驗(yàn)

(1)驗(yàn)證性因子分析

結(jié)構(gòu)效度是指一個(gè)測(cè)量工具實(shí)際測(cè)到所要測(cè)量的理論結(jié)構(gòu)和特質(zhì)的程度。通過(guò)探索性因子分析的結(jié)果，本研究初步建立了電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)測(cè)量模型。在通過(guò)EFA建立電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的測(cè)量模型后，本研究采用基于結(jié)構(gòu)方程模型的驗(yàn)證性因子分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證該測(cè)量模型的結(jié)構(gòu)效度，并即構(gòu)想模型與實(shí)際模型擬合度。

使用極大似然法對(duì)正式數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，刪除了標(biāo)準(zhǔn)路徑回歸系數(shù)低于0.5的題項(xiàng)[19]。本研究選擇的擬合指數(shù)包括近似誤差均方根RMSEA、塔克.劉路易斯指數(shù)TLI、成長(zhǎng)適配指標(biāo)IFI、良性適配指標(biāo)AGFI和比較擬合指數(shù)CFI。據(jù)參考相關(guān)文獻(xiàn)[20]，χ2/df值(CMIN/DF)<3表明模型擬合較好；RMSEA值的變化范圍在0和1之間，越接近0越好，低于0.05為理想值，表明結(jié)構(gòu)方程模型與觀測(cè)數(shù)據(jù)擬合度較好；CFI、GFI、AGFI、IFI的值>或者接近0.9為理想值。對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整后，最終得到本次電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)CFA模型，因子結(jié)構(gòu)模型及標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)如圖2所示。各模型擬合度指數(shù)如表2所示，各參數(shù)擬合較好，說(shuō)明所構(gòu)建的模型適配度較為理想，結(jié)構(gòu)效度佳。

圖2 電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)的 CFA 分析路徑

表2 電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)假設(shè)模型的擬合度指數(shù)

綜上所述經(jīng)過(guò)CFA對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整后，最終得到了包含20個(gè)題項(xiàng)的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)測(cè)量問(wèn)卷，如表3所示。

表3 電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)問(wèn)卷最終題項(xiàng)

(2)信度檢驗(yàn)

信度檢驗(yàn)是指檢驗(yàn)問(wèn)卷所得結(jié)果的穩(wěn)定性及一致性。通常采取的信度檢驗(yàn)方法為 Cronbach’s α 系數(shù)法。DeVellis提出 α 系數(shù)值>0．80 表明量表質(zhì)量非常好，>0.7表示量表質(zhì)量較好，>0.6則表示量表質(zhì)量可以接受[21]。從表 4 可知，除了中控與續(xù)航兩個(gè)維度以外，其余維度以及總體Cronbach’s α 值均>0.7，表明問(wèn)卷的內(nèi)部一致性與穩(wěn)定性良好。

表4 電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)問(wèn)卷信度檢驗(yàn)結(jié)果

4 討論

通過(guò)綜合文獻(xiàn)分析、文本挖掘和用戶訪談的結(jié)果，并結(jié)合探索性因子分析，本研究獲得了電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系的6因子結(jié)構(gòu)，分別為續(xù)航、可用性、智能交互、中控交互、吸引力、美觀。其中，續(xù)航與可用性對(duì)應(yīng)文本聚類結(jié)果的功能體驗(yàn)；智能交互與中控交互對(duì)應(yīng)交互體驗(yàn)；吸引力與美觀對(duì)應(yīng)情感體驗(yàn)。

這一結(jié)果也與其他產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)模型較為一致，例如虞荷瓊從界面、交互、內(nèi)容、情感等維度構(gòu)建的電競(jìng)平臺(tái)用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)模型[22]。該模型的維度劃分與本文模型大體一致，但其評(píng)價(jià)模型的建立采用了訪談與文獻(xiàn)分析等相對(duì)傳統(tǒng)的方法，而本文對(duì)于評(píng)價(jià)維度的劃分不再僅僅局限于相對(duì)傳統(tǒng)的文獻(xiàn)分析和專家評(píng)估，而是結(jié)合文本挖掘的方式深入分析用戶于對(duì)于電動(dòng)汽車的需求，并根據(jù)文本聚類結(jié)果將用戶分為了性能型用戶、互動(dòng)型用戶以及情感型用戶，綜合考慮了用戶的心理、行為等因素。此外，與已有的電動(dòng)汽車評(píng)價(jià)研究相比，本文避免僅從車輛本身性能以及充電技術(shù)上評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)指標(biāo)與對(duì)象相對(duì)單一的問(wèn)題，即圍繞產(chǎn)品用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)涉及的主要方面和內(nèi)容，從多維度考量，較全面地涵蓋電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)的主要內(nèi)容。例如李郁菡等人建立的電動(dòng)汽車駕乘滿意度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[23]，主要偏向定性的滿意度研究，測(cè)評(píng)內(nèi)容僅限于電動(dòng)汽車本身性能。類似的研究還有王舟洋建立的汽車儀表盤用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚12]，測(cè)量方法上結(jié)合了定性測(cè)量與定量測(cè)量，但只針對(duì)于汽車儀表盤，無(wú)法完整全面地獲得電動(dòng)汽車的用戶體驗(yàn)內(nèi)容。

而驗(yàn)證性因子分析的結(jié)果也表明，電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)的6因子模型較好地?cái)M合了觀測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步支持了文本挖掘、用戶訪談和探索性因素分析的結(jié)果，表明該測(cè)量模型的適用性較好。此外，本研究考察6因子的內(nèi)部一致性信度均到達(dá)可接受水平。因此，本研究建構(gòu)和編制的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系及測(cè)量問(wèn)卷具有良好的信度和效度，適合測(cè)評(píng)消費(fèi)者使用電動(dòng)汽車的用戶體驗(yàn)。

綜上所述，本研究建構(gòu)的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)綜合評(píng)價(jià)體系和測(cè)量問(wèn)卷可以為電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)的評(píng)價(jià)和后續(xù)的優(yōu)化改進(jìn)提供思路，并為電動(dòng)汽車擴(kuò)展市場(chǎng)以及提升車輛品質(zhì)提供了依據(jù)。未來(lái)的研究可以基于本研究編制的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)問(wèn)卷，結(jié)合主觀評(píng)價(jià)、生理指標(biāo)測(cè)量等多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)電動(dòng)汽車的用戶體驗(yàn)進(jìn)行綜合研究，并結(jié)合實(shí)車測(cè)試，對(duì)比不同品牌型號(hào)的電動(dòng)汽車的，進(jìn)一步并優(yōu)化驗(yàn)證該測(cè)量問(wèn)卷的可用性。

5 小結(jié)

本研究利用文本挖掘、用戶訪談、文獻(xiàn)分析等方法，建構(gòu)了包括功能體驗(yàn)、互動(dòng)體驗(yàn)以及情感體驗(yàn)三個(gè)一級(jí)指標(biāo)，以及續(xù)航、可用性、智能交互、中控交互、吸引力、美觀六個(gè)二級(jí)指標(biāo)的電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)綜合評(píng)價(jià)體系。探索性性因子分析和驗(yàn)證性因子分析等統(tǒng)計(jì)方法的結(jié)果表明，本研究構(gòu)建的理論模型與觀測(cè)數(shù)據(jù)具有較高的擬合度，說(shuō)明本研究編制的問(wèn)卷適合作為評(píng)價(jià)電動(dòng)汽車用戶體驗(yàn)的測(cè)量工具。