產(chǎn)品材質(zhì)意象決策支持模型研究

產(chǎn)品材質(zhì)意象決策支持模型研究

0產(chǎn)品材質(zhì)的差異斯科特提出的大量客戶定義是為了向每個(gè)客戶提供符合其或其要求的產(chǎn)品。材質(zhì)改變帶來的產(chǎn)品差異是產(chǎn)品創(chuàng)新的一個(gè)范疇,因此很多學(xué)者致力于產(chǎn)品材質(zhì)認(rèn)知的研究?；诂F(xiàn)有研究成果,本文應(yīng)用感性工學(xué)理論與模糊層次分析法,構(gòu)建產(chǎn)品材質(zhì)意象決策支持模型,用因子分析法提取產(chǎn)品材質(zhì)風(fēng)格因子,將意象詞匯作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,采取定量的模式來描述消費(fèi)者的感性意象與產(chǎn)品材質(zhì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,準(zhǔn)確呈現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品材質(zhì)意象的偏好。1視覺對(duì)視覺感受的影響產(chǎn)品材料的感覺特性由材料的觸覺質(zhì)感和視覺質(zhì)感形成。根據(jù)Berger的研究,人類獲取的資訊的80%來自視覺。材質(zhì)意象的相關(guān)研究結(jié)果表明:視覺對(duì)視覺觸覺復(fù)合感官知覺有支配性,對(duì)觸覺有替代性。在應(yīng)用層面來看,人們在日常生活中對(duì)產(chǎn)品意象的感受是比較依賴視覺的,對(duì)已經(jīng)熟悉的材料,即可根據(jù)以往的觸覺經(jīng)驗(yàn)通過視覺印象判斷該材料的材質(zhì),從而形成材料的視覺質(zhì)感。產(chǎn)品材質(zhì)感性意象是指,消費(fèi)者憑借自身感官對(duì)產(chǎn)品的材質(zhì)所產(chǎn)生的直覺聯(lián)想。人們用形容詞對(duì)材料質(zhì)感進(jìn)行描述,不同的材料產(chǎn)生不同的感覺意象。2基于模糊性分析的材料形象決策模型2.1多變量統(tǒng)計(jì)分析方法因子分析(factoranalysis)是從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā),把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。本研究應(yīng)用因子分析法從意象形容詞變量中獲得重要的產(chǎn)品風(fēng)格因子。通過檢驗(yàn)意象詞匯變量的相關(guān)性,將變量分組,以幫助解釋風(fēng)格因子的潛在結(jié)構(gòu)。每個(gè)潛在的因子代表一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)品風(fēng)格,將與每個(gè)獨(dú)立風(fēng)格相對(duì)應(yīng)的意象詞匯作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。每個(gè)因子代表一組相關(guān)的意象詞匯,顧客對(duì)產(chǎn)品要求的細(xì)微差別能通過不同的意象詞匯映射,從而對(duì)應(yīng)不同的客制化產(chǎn)品。2.2模糊層分析2.2.1定量分析方法層次分析法(analytichierarchyprocess,AHP)是將與決策相關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次,在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。AHP引入成對(duì)比較法和1～9比較尺度,構(gòu)造成對(duì)比較矩陣,計(jì)算得出判斷矩陣的最大特征根及其對(duì)應(yīng)的特征向量。判斷矩陣的一致性通過隨機(jī)的一致性比率(consistencyratio,CR)來判定,當(dāng)CR之值小于0.1時(shí),即認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性,否則需要調(diào)整判斷矩陣使之具有滿意的一致性。2.2.2基于模糊集合的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則模糊集合主要指具有某個(gè)模糊概念描述屬性的對(duì)象的全體。設(shè)給定論域U,U到[0,1]的任一映射其中,μA為模糊子集的隸屬函數(shù);μA(y)為y對(duì)A的隸屬度。論域U上的模糊子集A由隸屬函數(shù)μA(y)來表征。μA(y)取值范圍為[0,1],μA(y)的大小反映了y對(duì)于模糊子集的從屬程度。本項(xiàng)研究基于模糊集合理論,三角模糊數(shù)通過三維向量參數(shù)化來表征評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的重要程度。因此,每個(gè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的相對(duì)貢獻(xiàn)率在臨近上界為漸增的和連續(xù)的,并且更加準(zhǔn)確地表征了候選方案和評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的關(guān)系。三角模糊數(shù)的基本理論如下:定理1記F(R)為R上的全體模糊集,設(shè)三角模糊數(shù)M∈F(R),有(1)?x0,使得μM(x0)=1;(2)?λ∈(0,1),Mλ={x|μM(x)≥λ}是一個(gè)凸集;(3)M的隸屬函數(shù)μM:R→[0,1]表示為式中,l、u分別為M所支撐的下界和上界;m為M的中值。三角模糊數(shù)可記為(l,m,u)。定理2設(shè)M1、M2是兩個(gè)三角模糊數(shù):M1=(l1,m1,u1),M2=(l2,m2,u2)則有(1)加法運(yùn)算?法則(2)乘法運(yùn)算法則M1M2=(l1,m1,u1)(l2,m2,u2)=(l1l2,m1m2,u1u2)(3)2.3fahp的最終確定和模糊均數(shù)的確定材質(zhì)意象是指客觀材質(zhì)在人腦中的主觀再現(xiàn),是人的感覺器官對(duì)材質(zhì)的物理特性的抽象概括反映,具有模糊性和不確定性。傳統(tǒng)AHP雖然簡單實(shí)用,但無法解決決策過程中伴隨的不精確和模糊性,因此需要將模糊理論與AHP相結(jié)合。vanLaarhoven等對(duì)AHP進(jìn)行了改進(jìn),提出模糊層次分析法(FAHP)。該方法根據(jù)定理1確定三角模糊數(shù)。本文應(yīng)用模糊層次分析法,用模糊數(shù)來表征評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)并構(gòu)建模糊判斷矩陣。候選方案的得分用模糊數(shù)來表示。模糊層次分析法在本文中的應(yīng)用步驟如下:(1)建立最優(yōu)材質(zhì)意象層次結(jié)構(gòu)。將每個(gè)風(fēng)格的最優(yōu)材質(zhì)搭配放在最高層;將評(píng)價(jià)準(zhǔn)則放在中間層,文中評(píng)價(jià)準(zhǔn)則指最優(yōu)材質(zhì)搭配的意象詞匯;最底層為材質(zhì)搭配候選方案。(2)構(gòu)建模糊判斷矩陣和權(quán)重向量。模糊判斷矩陣J是由變量和評(píng)價(jià)準(zhǔn)則構(gòu)成的矩陣,權(quán)重向量W由評(píng)價(jià)準(zhǔn)則構(gòu)成。用三角模糊數(shù)來表征模糊判斷矩陣和權(quán)重向量的元素,例如?11?、?33?、?55?、?77?、?9?9??它們的隸屬函數(shù)被定義為(1,1,3)、(1,3,5)、(3,5,7)、(5,7,9)、(7,9,9)。另外,模糊數(shù)能夠反映顧客對(duì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的接受程度。在本文的研究中,意象詞匯和模糊數(shù)的關(guān)系見表1。(3)比較候選方案來確定最優(yōu)的材質(zhì)搭配方案。FAHP的最終方案使用模糊數(shù)來代表每個(gè)可選方案的最終數(shù)值。為了確保最優(yōu)的方案,要建立解模糊化模型。解模糊化的過程包括兩方面:①計(jì)算可選方案的最終模糊數(shù)。假設(shè)權(quán)重向量W由評(píng)價(jià)準(zhǔn)則構(gòu)成,表示為(?wk)1×q(w?k)1×q,模糊判斷矩陣J由可選方案[N1N2…Np]構(gòu)成,評(píng)價(jià)準(zhǔn)則表示為[?jj?ik]p×q。最終可選方案的解S能夠用模糊判斷矩陣J計(jì)算出來。S的計(jì)算方式描述如下:S=J?WΤ=[?j11?j12??j1q?j21?j22??j2q????jp1?jp2??jpq]?[?w1?w2??wq]=[?j11??w1⊕?j12??w2⊕?⊕?j1q??wq?j21??w1⊕?j22??w2⊕?⊕?j2q??wq??jp1??w1⊕?jp2??w2⊕?⊕?jpq??wq]=[?s1?s2??sp](4)式中,?wk為第k層評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的相對(duì)重要程度,k=1,2,…,q;?jik為第i層候選方案Ni的相對(duì)重要程度,與第k層的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則相關(guān)聯(lián),i=1,2,…,p;?si為候選方案Ni的最終得分。②實(shí)施解模糊化和最終模糊數(shù)總排序。在多目標(biāo)決策過程中,候選方案的最終值是由模糊數(shù)來表征的,為了方便選擇最優(yōu)化方案,要清晰地表示所有模糊數(shù)的排序。采用模糊均數(shù)和鋪展法進(jìn)行解模糊數(shù)和對(duì)模糊數(shù)進(jìn)行排序,通過模糊事件概率來對(duì)模糊數(shù)進(jìn)行排序。假設(shè)?si是三角模糊數(shù)(l,m,n),它的模糊均值?x(?si)定義為?x(?si)=(l+m+u)/3(5)模糊數(shù)的排序能夠確立最優(yōu)方案的排序,模糊均值越大,越接近理想的選擇。3造型的確定為了減少其他因素(如造型、色彩)對(duì)材質(zhì)意象研究的影響,選擇造型較為簡單但在設(shè)計(jì)中至關(guān)重要的座椅為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。因子分析法提取17個(gè)意象形容詞,并將產(chǎn)品意象風(fēng)格分為4種類型,用于幫助顧客選擇座椅最優(yōu)的材質(zhì)搭配,以說明本文方法的有效性。3.1意象詞匯的選用邀請5個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的室內(nèi)設(shè)計(jì)師使用焦點(diǎn)座談法選擇了5個(gè)座椅樣本和30個(gè)典型意象詞匯。邀請32名受試者參與本次實(shí)驗(yàn),22人為浙江大學(xué)在校學(xué)生(10人有設(shè)計(jì)背景,12人無設(shè)計(jì)背景),10人為杭州市普通消費(fèi)者。該群體被邀請觀看5個(gè)座椅樣本的圖片并用李克尺度法來表明風(fēng)格類型與意象詞匯的吻合程度。主成分分析將變量(5個(gè)座椅樣本與32個(gè)受試者產(chǎn)生160個(gè)變量)減少到少數(shù)幾個(gè)因子。用特征值大于2的因子作為表征座椅風(fēng)格的意象詞匯。選取因子載荷絕對(duì)值大于0.7的17個(gè)意象詞匯分組,并命名為不同的風(fēng)格(表2)。分組的詞匯將幫助顧客確定一個(gè)合適的風(fēng)格,然后顧客從這個(gè)風(fēng)格中選擇意象形容詞,這樣就能確保他們選擇自己喜歡的產(chǎn)品。17個(gè)變量占總變量總數(shù)的90.51%。3.2探索最合適的材料組合3.2.1常見材質(zhì)分析根據(jù)椅子的結(jié)構(gòu)特征可將椅子的材料分為兩類:主體材料和座面材料(圖1)。材質(zhì)所涵蓋的研究范圍很廣,由于時(shí)間與資源限制,在參考簡麗如以及柯超茗相關(guān)研究后,挑選出7種在座椅與家具中常見且具有代表性的材質(zhì),如表3所示。本研究所指的材質(zhì)僅指座椅的表面材質(zhì)(不考慮內(nèi)部材料),并且忽略材質(zhì)更細(xì)微的質(zhì)感與表面處理,也避免特殊人為加工顏色處理。由于本研究著重于使用者對(duì)于產(chǎn)品材質(zhì)的視覺印象,兩個(gè)任意材質(zhì)的搭配通過圖像合成技術(shù)展現(xiàn)在消費(fèi)者面前,使消費(fèi)者在電腦上可以直觀看到材質(zhì)的組合。3.2.2詞匯的選取因子分析確定了4個(gè)風(fēng)格。當(dāng)消費(fèi)者選擇了一個(gè)風(fēng)格,意象詞匯就作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。例如,一個(gè)顧客需要一個(gè)高貴和典雅的座椅,一旦座椅風(fēng)格已選定,則意象詞匯(典雅的、華麗的、優(yōu)美的)也已選擇并作為最優(yōu)材質(zhì)組合的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。3.2.3優(yōu)材質(zhì)組合本研究的目標(biāo)在于確立座椅意象的最優(yōu)材質(zhì)組合,將最高層設(shè)為最優(yōu)材質(zhì)組合。因子分析將產(chǎn)品風(fēng)格分為4類,因此本研究有4個(gè)獨(dú)立的最高層,每個(gè)最高層下面是由不同的意象詞匯組成的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),最低層為42個(gè)候選方案,以獲得最終的目標(biāo),如圖2所示。3.2.4意象詞匯選用對(duì)比質(zhì)樸風(fēng)格的意象詞匯(實(shí)用的、樸素的、大眾的、堅(jiān)固的、傳統(tǒng)的、深沉的)是質(zhì)樸風(fēng)格的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。將42個(gè)候選方案的評(píng)價(jià)結(jié)果轉(zhuǎn)化為量化的均值,如表4所示。根據(jù)意象詞匯取值范圍所對(duì)應(yīng)的模糊數(shù)(表1),各候選方案的均值可轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)值(表4)。質(zhì)樸風(fēng)格的模糊判斷矩陣JT可表示為3.2.5個(gè)人特質(zhì)內(nèi)容分析基于因子分析的結(jié)論,將座椅的意象分為4種風(fēng)格。每個(gè)顧客根據(jù)自己的喜好給予評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不同的權(quán)重。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重分為五級(jí):1、3、5、7、9。例如,質(zhì)樸性風(fēng)格意象詞匯包括實(shí)用的、樸素的、大眾的、堅(jiān)固的、傳統(tǒng)的、深沉的,這6個(gè)詞匯是質(zhì)樸性風(fēng)格的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。顧客根據(jù)自己的喜好賦予評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不同的權(quán)重。如果一個(gè)顧客更傾向于“實(shí)用的”和“樸素的”類型,而不喜歡“深沉的”,該顧客就會(huì)給予“實(shí)用的”和“樸素的”以較大的權(quán)重,而給予“深沉的”以較小的權(quán)重。通過模糊層次分析之后,該顧客就能得到他喜好的座椅材質(zhì)搭配。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重1、3、5、7、9分別對(duì)應(yīng)模糊數(shù)?1、?3、?5、?7、?9。3.2.6模糊運(yùn)算方法模糊數(shù)排序可以使用模糊判斷矩陣和權(quán)重向量,質(zhì)樸性風(fēng)格的模糊排序向量的計(jì)算方法見式(4)。模糊運(yùn)算最終的步驟為解模糊數(shù)。s1、s2、…、s42根據(jù)模糊均值?x(?si)的計(jì)算結(jié)果來確定最優(yōu)的候選方案。根據(jù)式(5),得到三角模糊數(shù)的均值(l,m,u)。模糊排序向量的結(jié)果如表5所示。3.3問卷結(jié)果及與決策方法的比較為了驗(yàn)證本文方法的有效性,我們應(yīng)用李克尺度法對(duì)質(zhì)樸性風(fēng)格5種座椅材質(zhì)搭配方案進(jìn)行問卷調(diào)查,邀請30位受試者(5名設(shè)計(jì)師和25名消費(fèi)者)參與此次問卷調(diào)查,結(jié)果如表6所示。分析問卷結(jié)果并整理后得到各樣本在感性意象語意下的平均值,按平均值大小排序并將其與本文提出的決策方法進(jìn)行比較(表7)。對(duì)比表6、表