基于网络评论的产品感性设计研究.pdf

第 44 卷 S1 期 包 装 工 程 2023 年 4 月 PACKAGING ENGINEERING 285 收稿日期：20230131 作者简介：江亚红（1997 年），女，河南科技大学硕士生，主攻工业设计。通信作者：许占民（1970 年），男，博士，河南科技大学副教授，主要研究方向为感性工学。基于网络评论的产品感性设计研究 江亚红，许占民，董鑫（河南科技大学，洛阳 471000）摘要：目的目的 为了增强用户对跑步机的使用黏性，构建一种基于网络用户评论和感性工学的设计研究方法对跑步机进行研究再设计。方法方法 通过研究网络用户评论和感性工学的方法在产品设计中的应用，首先，通过网络爬取用户评论的手段，获取用户反馈，得到用户需求信息，运用感性工学的方法量化需求信息，得到有效的需求数据，因子分析确定最终感性词汇；其次，引入产品解构的方法结合用户评论信息，归纳出产品的外观形态设计要素；最后，运用正交试验的方法构建样本，获取基于用户需求的设计要素。结论结论 网络用户评论和感性工学相结合构建出的研究方法，能得到有效的用户需求方向，完成产品的设计优化，得到针对性改善用户体验的设计要素，以此指导设计方案。拓展相关产品的感性设计的研究思路。关键词：网络评论数据；感性工学；用户需求；产品解构；正交试验设计 中图分类号：TB472 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2023)S1-0285-07 DOI：10.19554/ki.1001-3563.2023.S1.044 随着用户的关注由产品和服务向自己的情感需求转变，设计也在慢慢地向以人为本的方向转变，用户的真实需求在设计上的重要性逐渐凸显。以人为本的设计是在符合人们的物质需求的基础上，强调精神与情感需求的设计1。而感性工学作为一种量化情感需求的工具，将感性意象与工学结合的设计技术，其核心是用户导向，是探讨用户感性需求和产品设计要素之间关联的手段2，因此被广泛地应用于产品设计领域。然而传统感性工学的数据少、实时反馈性差的问题3。大数据背景下，网络用户评论数据作为蕴含大量用户需求的信息，可以有效解决传统感性工学数据少的问题，提高用户需求获取的效率，为此，本文将感性工学和网络用户评论相结合，将大量的用户真实评论引入产品感性设计中，以建立高效、快捷的感性设计方法，服务于产品设计研究。1 网络用户评论与感性工学 网络评论数据作为互联网背景下新兴的一种用户需求信息源，包含着大量真实而精准的用户感性需求数据。借助互联网技术，挖掘网络用户评论，可以快速的获取网络用户感性意象诉求，极大程度地缩短用户需求调研周期，提高用户需求获取的效率，满足设计领域用户需求研究的需要。林丽等人利用网络爬虫获取产品外观评价，更加高效快捷地获取用户的感性意象信息与需求信息，为产品感性意象创新设计提供参考依据4。宋君等人以文本挖掘技术为基础，构建了基于网络评论数据的产品设计综合评价模型5。李少波等人以手机为研究对象，提出一种基于在线评论数据的感性工学产品设计方法，实现对用户心理的模拟评估机制3。从现有文献看，运用计算机算法爬取网络用户评论的方法最为常见，其方法可以快速而精准地获取想要的数据，但是此方法对无基础的设计领域人员并不友好，因此建立一种简单快捷的评论挖掘方法，获取精准的用户需求是本文的研究重点。感性工学在 1986 年由日本学者首次提出，它将用户的主观意象、情感需求转译为设计方案和具体的设计参数6，是一种量化用户需求的工具，因此被广泛地应用于产品设计领域。苏建宁运用组合思想提出基于感性意象的产品造型优化设计方法7。杨冬梅基于感性工学的理论，构建了符合用户真实感性需求与偏好的产品色彩设计方法8。张宝以感性工学和KANO 模型为理论基础，完成了蓝牙音箱的 CMF 设计9。感性工学探讨了产品特征与用户心理的匹配，将用户模糊不清的感性需求转化为设计的要素，在产品设计中具有独特的重要性，然而存在其调查样本量小，主观性过强的缺点，因此，本文以家用跑步机为研究对象，以增强跑步机的使用黏性为目的，运用感性工学的研究方法，注重跑步机的情感化设计，以增286 包 装 工 程 2023 年 4 月 强用户与跑步机之间的情感互动，并引入网络用户评论，以改善感性工学的缺点，增强其研究方法的科学性，拓展相关产品设计领域的研究的思路。2 基于网络用户评论的产品感性设计研究方法 2.1 研究方法 获取网络用户评论的方法能以一种及时、快速的方式获取大量的用户评价数据，并挖掘出其中蕴含的用户需求信息。本文主要运用互联网技术获取大量网络用户评论，再结合感性工学的理论，量化感性需求，建立一种高效快捷的感性设计研究方法。整体研究思路见图 1，该方法主要包括：1）需求的获取：样本的选择与用户评论的获取 图 1 整体研究思路 2）需求的处理与分析：感性意象词汇的提取与参数化处理及产品设计特征的参数化处理 3）需求的转化：产品意象词汇与产品设计特征的映射空间的构建 2.2 实验过程 2.2.1 数据的采集与处理 大数据背景下，数据采集多采用网络爬虫程序爬取网络上的买家评论数据，形成初始的用户评论数据。用户评论数据的来源十分广泛，早期的研究大多以后台网络日志、用户行为等作为数据源10，现如今的研究可以从微博、电商平台等网站获取用户评论信息。相比于感性工学以问卷为数据来源的方法，获取网络评论的方法更快捷，数据量更大，时效性更强，同时也可以反映出用户的真实诉求，在一定程度上能够减少主观方面的影响。考虑到算法程序的实现难度较大，本文选择不涉及算法程序的八爪鱼采集器收集京东购物平台用户评论，以线上销售为前提，以销量优先为基础，从清晰度、产品拍摄角度相似性以及产品造型的形似性等方面考虑，筛选得到 10 款不同品牌不同款式的热销家用跑步机，爬取其买家对产品的评论为初始用户评论数据。爬取的初始用户评论数据具有不规则性，离散性及杂乱的特点4，其中含有大量干扰性信息，因此为保证获取精准的用户诉求，本文选用人工清洗的方式对评论文本进行处理，删除重复、无意义的评论信息及符号11，保留与产品相关的评论信息，提取有意义的用户评论数据信息。经过清洗的评论数据并不能直接用于感性词汇的提取，需要对其进行结构化处理，转化为结构性的词汇文本以便于词汇的分析和处理，因此需要对清洗后的有效信息进行结构化分词处理。表 1 10 款家用跑步机 编号 品牌 样本 编号 品牌 样本 编号 品牌 样本 1 佑美 2 小米 3 易跑 4 麦瑞克 5 华为智选 6 亿健 7 Keep 8 贝德拉 9 立久佳 10 爱尚跑 第 44 卷 S1 期 江亚红，等：基于网络评论的产品感性设计研究 287 2.2.2 感性意象词汇的提取与参数化处理 将文本信息导入 GOOSEEKER 平台，在不进行停用词的处理下，为保证数据的可靠性和准确性，需要先对文本信息进行关键词提取，再进行分词操作，可以减少无实际意义词的干扰。对得到的词汇进行词频统计并进行排序，并筛选出所有形容词和名词。为保证提取词汇能够准确代表用户的真实诉求，根据用户评论数据的分词结果和词频排序来看，高频词阈值的选取不仅决定词频分析法的结果，而且对整个分析研究有着极其重要的影响12，因此本文选取 Donohue于 1973年提出的高频词低频词界分公式13：11T(11 8 I)2 对筛选出的形容词和名词进行高低词频界定。以选取的高频词汇为基础，对得到的高频词汇进行合并，选择意思相近、属性相同的词汇进行合并累计词频，得到最终的代表性词汇排序。查阅相关文献并分析发现，感性词汇一般 48 对，因此需要对代表性词汇进行进一步提取，本文选择因子分析法对其进行分析并提取确定最终的感性意象词汇，以便后续设计特征的提取。2.2.3 产品特征的提取与处理 产品特征包括产品的部件、功能、服务等客观主体名词4，在对产品特征的提取过程中，应全面充分地获取其特征。主要包含两部分：一是基于产品造型特征调研，通过形态解构法得到的产品形态特征词汇；二是基于网络用户评论中经分词合并得到的高频名词作为产品特征词汇，以丰富细化用户重点关注的产品特征，提高产品设计特征提取的准确性；基于以上分析，通过人工筛选可得到与产品造型相关的产品设计要素。本文产品特征词汇的确定是以网络用户评论中提取的产品特征词汇为基础，结合形态解构法对产品的造型特征进行解构，细化用户评论中的产品特征，最终得到精确的产品设计要素，以达到产品设计优化的目的。2.2.4 用户需求到产品设计需求的转化 经过上述分析，可以得到确定的感性意象词汇和产品设计要素，需要将其转化为产品设计要求。基于 网络用户评论和感性工学来挖掘用户需求的过程是以定量和定性方法相结合，以设计要素和感性词汇为核心的，为进一步将其转化为产品设计要求，将根据因子分析得到的 6 类感性意象词汇的平均值，引入正交试验设计构建用户意象认知空间，建立感性意象词汇和产品设计要素的关联，进一步得到产品设计要求，以指导产品设计优化的方案。3 实例验证 3.1 评论数据的获取与处理 京东是中国最著名的电子商务平台之一，其数码产品门类丰富3，跑步机作为常用的家用器械，在京东购物平台售卖的品牌多，种类广泛，用户评论数据量大，因此本文选取京东购物平台中 10 款热销家用跑步机为研究对象，为了更简单地获取用户评论文本，使用不涉及算法的八爪鱼采集器爬取用户评论文本。为保证获取评论数据的真实性和及时性，选取截至月日的买家评论信息，每款产品爬取 500 条左右的买家评论，共采集到 10 款家用跑步机的评论共5 550 条。爬取的网络用户评论作为初始数据，由于用户评论具有口语化和杂乱性的特点，因此需要对初始数据进行预处理，再对预处理后的数据进行结构化分词、词性标注、人工清洗筛选等处理。经过处理，得到有效数据 5020 条。3.2 用户需求的处理 3.2.1 高频词汇的提取 对有效数据进行文本分析处理，进行分词和词性标注，将得到的形容词和名词进行识别并分别进行词频统计，根据高低频词界分公式，统计分词后形容词中 I1=144，因此 T16.5，阈值为 17，可以得到高频形容词 138 个，以同样的方法得到名词中 T37.3，因此得到高频名词 90 个，对高频词汇进行合并，将意思相近和特征属性相同的词汇进行合为一类，并选择具有代表性的词汇作为该类词汇的代表词，查阅相关文献，选择前 2030 的词汇作为初始词汇，因此共得到代表性形容词 22 个，代表性形容词词频见表 2；代表性名词 25 个见表，代表性名词词频见表 3。表 2 代表性形容词词频 代表词 词频 代表词 词频 代表词 词频 代表词 词频 代表词 词频 不错 1 721 轻便 1 535 简单 1 136 静音 916 很小 895 简约 856 美观 650 合适 383 舒适 374 大气 306 结实 322 实用 232 减震 287 高级感 206 安全 207 科技感 157 平稳 173 细致 125 宽大 157 实惠 112 有质感 103 288 包 装 工 程 2023 年 4 月 表 3 代表性名词词频 代表性 词频 代表性 词频 代表性 词频 代表性 词频 代表性 词频 尺寸 1 503 噪音 1 604 外观 991 安装 899 跑台 757 质量 647 噪音 596 收纳 565 材质 492 品牌 437 手机 APP 394 速度 306 功能 289 价格 251 屏幕 202 颜色 114 音质 103 按键 84 模式 77 扶手 75 电机 72 蓝牙 68 数据 57 滚轮 55 安全锁 49 3.2.2 因子分析 为进一步确定感性词汇，需对用户评论中与产品外观形态相关感性词汇进行分析。基于表 2 的高频代表词，选择与产品外观形态相关的代表词，最终筛选出 9 个感性代表词汇，即轻便、简约、美观、结实、大气、高级感、安全、科技感、有质感。设计针对 10 个跑步机样本的调查问卷，通过调查来收集用户对家用跑步机的属性感性需求，调查以现场问卷和电子问卷形式进行，选择 30 名使用过跑步机的群体，均