以用戶情感需求為導(dǎo)向的人屋交互設(shè)計研究

劉潔，胡寒陽

0 引言

隨著智能科技的迅速發(fā)展和廣泛嵌入，人們的居住空間環(huán)境越來越智能化和便利化。人屋交互設(shè)計作為智能建筑研究的新興方向，主要設(shè)計人和建筑之間的信息交換過程。在以用戶情感需求為導(dǎo)向的人屋交互設(shè)計研究中，如何精確地獲取用戶的情感信息以及如何設(shè)計給用戶帶來持續(xù)愉悅感的空間信息是當(dāng)前研究所面臨的兩個難題。因此，本研究試圖通過調(diào)研多學(xué)科文獻(xiàn)、結(jié)合設(shè)計實例、開展用戶實驗，以綜合探討提升用戶情感體驗的人屋交互設(shè)計方法和未來可能發(fā)展的方向。

1 空間情感的識別與計算

1.1 情緒的類別

分類模型和維度模型是當(dāng)前研究者們最常使用的兩種情緒模型。分類模型（Categorical Model）假設(shè)情緒是絕對離散的。心理學(xué)家保羅·艾克曼（Paul Ekman）提出開心、傷心、害怕、嫌棄、生氣和驚訝6 種基本情緒分類[1]。而維度模型（Dimensional Model）則假設(shè)情緒由多個維度構(gòu)成，每種情緒都映射到多維情感空間中的特定位置，例如詹姆斯·羅素（James Russell）的環(huán)形情感模型用“效價”（Valence，如積極和消極）以及“喚醒”（Arousal，如高和低）兩個維度表達(dá)情緒[2]；阿爾伯特·梅拉比安（Albert Mehrabian）在此基礎(chǔ)上增加了“支配度”（Dominance），提出PAD 情感三維理論[3-4]。

人的情緒具有復(fù)雜性和混合性的特點。復(fù)雜情緒是多種基本情緒的總和，如仇恨可能是憤怒、恐懼和厭惡的融合[5]。而混合情緒意味著積極情緒和消極情緒并非兩極對立。例如，人們面臨新機會時既因邁向新階段而喜悅，又因前途未知而恐懼[6]。

1.2 情感的識別與計算方法

目前，多種方法和技術(shù)被用于人類情感識別與計算，主要分為人的外部表現(xiàn)和生理反應(yīng)兩類，前者又可細(xì)分為表達(dá)與行為兩方面（表1）。

表1 情感識別類型，胡寒陽 繪制

1 裝置采用0.5mm光導(dǎo)纖維作為觸覺材料并進(jìn)行動作設(shè)計，來源：童涵爽、尤曉慧、劉徽建

2 巢群裝置中“蟈蟈籠”的隱喻

3 BlindNewWorld通過交互內(nèi)容的設(shè)計營造人與人、人與空間的多維度社交愉悅，來源：張敬雯、張海若、鐘沛禧、徐寒

人的表達(dá)主要是對面部表情和聲音的分析。面部表情分析多通過對眼輪匝肌、顴肌等面部肌肉的特征進(jìn)行離散情緒分類，且不同面部表情識別系統(tǒng)對于特定面部表情的識別準(zhǔn)確性存在差異[7]。相比于實驗室環(huán)境，自然社會環(huán)境下實時識別效果較差。聲音情緒依據(jù)人聲的9 個聲學(xué)特征，并運用情緒分類模型進(jìn)行分析和預(yù)測。性別、性格、語言、文化等因素的考慮將提高識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確度并帶來多樣性。Cowen 等人通過T 分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）的可視化技術(shù)，已實現(xiàn)28 種情緒的面部識別和24 種情緒的聲音識別[8-9]。

姿態(tài)和步態(tài)是行為情緒分析的兩大重點。姿態(tài)情緒分析使用計算機視覺技術(shù)從檢測到的姿態(tài)數(shù)據(jù)中提取與情緒相關(guān)的動作特征，包括頭、手、腿、身體中心等部位的位置、角度、運動軌跡、速度、加速度等。步態(tài)情緒分析是通過分析人體行走的步態(tài)，如手臂擺動、步幅長度和垂直頭部運動，以及站立階段、行走速度和身體傾斜度等因素，來識別和理解情緒狀態(tài)[10]。行為情緒分析受到環(huán)境、動作等因素干擾，但憑借其非接觸式的識別方法、真實難偽裝的特性獲得研究者的關(guān)注。

基于監(jiān)測生理神經(jīng)系統(tǒng)與大腦的生理反應(yīng)（皮膚電、心電、腦電、腦磁等）的情感識別模型具有真實性與準(zhǔn)確度高的特點。然而，多數(shù)生理信號的測量在實驗室環(huán)境進(jìn)行，設(shè)備和儀器可能會干擾用戶行為與自發(fā)性[11]，自然環(huán)境的情緒識別有效性有待進(jìn)一步探討。

2 情感導(dǎo)向的人屋交互設(shè)計

情感導(dǎo)向的人屋交互設(shè)計中，使用者的情緒分析結(jié)果將會用來作為改變空間的信息依據(jù)，并通過不同的設(shè)計維度來提升使用者的情緒感受，提高空間愉悅度。

（1）愉悅感的設(shè)計維度：基于萊恩爾·泰格（Lionel Tiger）提出的愉悅感因素模型[12]，人屋交互設(shè)計的愉悅感維度可以分為4 個層級。（a）生理愉悅維度，即通過知覺渠道（如視覺、嗅覺、觸覺、聽覺、味覺）直接感知物體而形成愉悅感。如“Pet Your Mind”裝置通過對材料粗細(xì)和運動速度的研究設(shè)計來模擬動物之間撫觸行為[13-14]，以提升人屋交互過程中生理維度的愉悅感（圖1）。它對移動緩慢的形成帶有親密感受的觸覺反應(yīng)，同時對與人體毛發(fā)物理特征相似的物質(zhì)也會形成積極情感反應(yīng)。（b）精神愉悅維度，即通過自身已有知識理解設(shè)計意圖，發(fā)現(xiàn)其中“隱喻”，從而產(chǎn)生滿足感和愉悅感。例如，在“巢群”裝置設(shè)計中，81.82%的參與者表示當(dāng)他們意識到裝置源于“蟈蟈籠”概念時（圖2），愉悅感明顯提升。（c）社交愉悅維度，即通過與他人及其他生物的互動來交流和獲取信息，因社會認(rèn)同和自我認(rèn)同形成的愉悅感。人屋交互設(shè)計需要設(shè)計多層級交互體驗，以提高體驗者的社交愉悅。如“Blind New World”裝置通過設(shè)計人與空間信息的交互和多人合作模式的交互以提升空間的社交愉悅（圖3）。（d）意識愉悅維度，即因人們的價值反思而愉悅。當(dāng)人們欣賞某個事物時，意識到它在改善生活、獲得尊重方面的作用，從而認(rèn)可自己的價值判斷，會感到自我思想的升華和愉悅。

（2）提升愉悅感的設(shè)計方法：愉悅感的程度會因個體特征、認(rèn)知經(jīng)驗和信息預(yù)期等因素而異。根據(jù)帕維爾·西蒙諾夫（Pavel Vasil'evich Simonov）提出的模型，人的情緒變化取決于需求信息和可得信息的比值[15]。結(jié)合愉悅感形成的4 個維度，人屋交互設(shè)計愉悅度的數(shù)學(xué)關(guān)系可以如下表示：

人的愉悅度（E）受到過去交互事件的次數(shù)（n）、獲得信息量（Gk）、付出信息量（Ck），以及當(dāng)前交互中實際付出的信息量（Ci）、實際獲得的信息量（Gi）和愉悅感維度（D）的影響。因此，在以往交互體驗中有過高回報體驗的人遇到低回報的交互事件會情緒沮喪；而一直低回報體驗的人遇到高回報率的交互事件則會產(chǎn)生愉悅。因此，要實現(xiàn)情感導(dǎo)向的人屋交互設(shè)計，需考慮兩點：一是采用自然交互方式，減少使用者的付出信息量要求，盡可能通過使用者自發(fā)行為完成空間信息傳遞；二是不斷升級交互設(shè)計，提供超出使用者期望的豐富空間信息內(nèi)容和維度，積極引導(dǎo)使用者情緒。

3 結(jié)語

目前，以用戶情感需求為導(dǎo)向的人屋交互設(shè)計研究尚處于起步階段，亟需大量基礎(chǔ)研究補充。首先，當(dāng)前情緒識別研究多在實驗室環(huán)境，情緒數(shù)據(jù)模型對真實生活場景的適用性不夠，需進(jìn)一步研究真實環(huán)境下無感的、隱私友好的情緒識別方法。同時，目前空間情緒多是短效研究，需進(jìn)一步探索長期變化曲線。再者，人屋交互設(shè)計作為跨學(xué)科研究，以往基于經(jīng)驗主義的設(shè)計方法需要被迭代為基于大量用戶實驗的科學(xué)設(shè)計方法。在不同情緒狀態(tài)下，空間信息的內(nèi)容、維度和變化速度等設(shè)計要素還需要進(jìn)一步科學(xué)量化研究和驗證，以科學(xué)推動情緒健康的智能空間環(huán)境設(shè)計的發(fā)展。