摘" 要：为了设计出符合当代年轻消费需求的头戴式耳机，帮助企业更好地了解消费者需求，完善目前市面上的头戴式耳机造型设计，以头戴式耳机为研究对象进行造型的探究，得出可以指导设计的方案。通过语义差异法构建评价体系，利用得到的分值构建意向表，结合感性工学与数量化理论I，将用户的需求从抽象变为具象数据，从而更好地指导设计作业，设计出更符合消费者需求，更人性化，更有市场竞争力的头戴式耳机。
关键词：感性工学；数量化理论I；造型设计；感性意象
随着消费水平的提高，消费者对于产品的情感需求越来越高，目前情感体验已经成为影响消费者购买决策的重要因素之一。情感化的产品设计在消费市场上逐渐占据重要地位，这是一种以人类感受为重点考虑对象的设计方法，主要通过感性工学等理论辅助产品设计，设计出更符合消费者情感需求的产品，从而提高产品在市场上的竞争力以及消费者的满意程度。
计算机外设包括了电脑显示器、耳机、鼠标和键盘、音箱等。随着计算机使用的日益广泛，年轻消费者对于计算机外设的设计也越来越重视，但目前市场上的计算机外设造型设计显得千篇一律，同质化现象十分严重，且无法满足年轻消费者的情感需求。随着消费市场的升级，越来越多的年轻消费者希望计算机外设可以更符合情感化设计。本研究以计算机外设中的头戴式耳机作为研究对象，探究更适合年轻消费者的情感化需求的头戴式耳机的造型设计，同时避免头戴式耳机的设计和市场上的同类产品日趋同质化的现象，因此数量化理论I作为研究的理论依据就显得十分重要。在产品造型设计中注重消费者的心理感受，可以将设计的目的性更好地体现在产品中。
本研究将通过数量化理论I进行头戴式耳机造型设计的探究。数量化理论I运用工学技术将抽象的感性理论具象化为数据。日本设计学大师山本建一最早提出有关感性工学（Kansei engineering）的概念，量化难以直接观测的消费者情感感受因素，并且得出可观测的数据，探讨产品设计要素之间更直接的联系，将消费者感性心理更直观地运用到产品造型研究中去，帮助设计师设计出更符合消费者需求的产品[1]。目前，这一理论已经广泛地运用到设计所涉及的各个领域，如服装设计、工业设计、汽车制造业等。
周林娜[2]等针对市场上少女文胸设计仅仅是基于成人文胸模杯的缩小，然而少女对文胸产品的要求越来越高，市场上的少女文胸设计已然无法满足定向消费者的情感需求，利用感性工学和数量化理论I类原理进行问题的探究，探讨如何设计出可以满足消费者需求的少女文胸。李倩文[3]等利用感性工学I类原理在服装设计领域较完善的三大类中，又补充了服装款式细节设计要素和消费者感性意象之间的关系。卜俊[4]等针对目前市场上厨师机的设计以功能为主而忽略了消费者的情感需求，运用数量化理论I类构建厨师机造型要素和感性词汇之间的关系，以便用于新的造型设计。
消费者的情感因素若被考虑到产品设计中去，可以增强消费者与产品之间的情感联系，使产品更符合消费者的需求，提高产品在市场上的竞争力。利用数量化理论I构建数学模型，可以量化消费者的情感因素，也能更好地帮助设计师的设计工作，创造出更适合消费者的产品。基于此，本研究以头戴式耳机作为研究对象，以感性工学为基础，用数量化理论I对头戴式耳机的造型进行研究，探索头戴式耳机造型中各类不同形态与消费者的感性需求之间的联系，不同造型与不同感性意象的贡献度，从而优化头戴式耳机的设计，使设计更准确。
一、理论基础
（一）感性工学
探究运用感性工学概念，数量化理论I类和语义差异法对头戴式耳机的造型与消费者的感性意象之间的关系进行研究，探讨不同的头戴式耳机造型与不同的感性意象之间的影响关系，从而设计出一款适用于当代年轻消费者群体的头戴式耳机的造型。
感性工学在各领域中的运用越来越广泛且深刻，日本设计大师山本建一于1986年在美国密歇根大学的《车的文化论》演讲中首次提出，这一理论利用统计学的方法来量化无法直接观测的人们的情感意象，统计出其定性、定量的数据，将之与设计要素建立起可直接观测的数据关系，并利用这些数据来帮助设计师进行造型、功能、情感诉求等方面的产品设计，这样的设计能更好地定位，并且符合消费者的情感需求，提高产品在市场上的竞争力。比如，孟露[5]的基于感性工学的床头灯造型设计研究，就是利用感性工学原理来探讨分析床头灯造型设计。邓南[6]等基于感性工学的儿童电动牙刷造型视觉意象研究，利用感性工学原理总结了影响儿童电动牙刷造型形态要素和视觉形态意象之间关系因素的排名表，为儿童电动牙刷的设计提高提供了有力的依据。
（二）数量化理论I类
日本学者林知已夫在20世纪中叶提出了数量化理论的概念，这一种概念主要用来研究人类的情感需求和产品设计要素之间的关系，一般应用于感性工学领域的研究，可以更细致全面地展现产品造型的设计要素对于消费者情感需求、情感意象之间的影响。本文主要通过创建多元回归数学模型对因变量的变化趋势和特征进行预测，探究因变量和自变量之间的规律与联系，使产品的设计要素和消费者的情感需求进行有机融合，帮助设计师设计出更符合消费者情感需求的优秀产品。
二、头戴式耳机造型的感性化研究过程
（一）实验流程
本研究的实验主要分为几个部分，前期调研内容主要为了得到款式，包含了对耳机造型样本的收集，以及耳机造型项目类目设计要素的提取；与头戴式耳机相关的感性词汇的收集与筛选，建立耳机造型与感性词汇之间的关系，从而将感性意向空间构造出来；建立头戴式耳机款式与感性因子之间的数学模型，从而指导设计实践。
（二）款式设计要素的提取
首先，造型特征指的是通过形态可以与其他产品进行区分的部分造型，并且在整个产品的造型中具有很高的辨识度，具有以下三种特征：标志性、可辨识性和区别性。为了提取对头戴式耳机造型影响较大的设计要素作为项目，本文运用形态分析法，将头戴式耳机的造型分解为喇叭、麦克风、头戴上盖、按键、调音网、金属壳等部分。笔者选取分解造型中的喇叭、麦克风、头戴上盖作为探究对象的特征项目，并从功能的角度出发，将3个头戴式耳机的特征项目细分为9个，喇叭造型为椭圆形（a11）、喇叭造型为圆形（a12）、喇叭造型为长方形（a13），麦克风为无麦克风（a21）、海绵麦克风（a22）、塑料麦克风（a23），头戴上盖为一体式头戴上盖（a31）、有装饰的头戴上盖（a32）、金属架结构的头戴上盖（a33）（如表1）。
（三）样本的选取
通过搜索国内几大电商平台、访问知名品牌网站、走访实体店、查阅相关行业杂志等方式，收集了近五年来不同品牌发售的头戴式耳机样本图片共43张，并且初步的完成了筛选，提出了相似度较高的样本图片、质量不高的样本图片，在剩下的图片中筛选出符合要求的18张样本图片作为研究对象，同时为了保证后续评价不被颜色的干扰，使用Photoshop将样本图片处理成黑白配色，并且对样本图片进行编号。
（四）感性词汇的收集与确定
笔者通过搜索网络、查阅文献、翻阅设计类相关杂志进行感性词汇的收集，首次整理出30个可以用来描述头戴式耳机的感性词汇，邀请了16位设计专业的学生进行筛选和提炼，剔除了低频形容词。再进行感性词汇的配对，最终得到10对感性词汇，分别是：舒适的-疲乏的、时尚的-传统的、简约的-复杂的、耐用的-易损耗的、创新的-守旧的、易操作的-操作复杂的、易清洁的-难清洁的、高端的-廉价的、音质好的-音质一般的、柔和感的-压迫感的。
（五）问卷设计
本次问卷采用语义差异法制作评价量表且建立问卷，量表采用五级的测量方式，将10对感性词汇分别和18个头戴式耳机的图片样本相结合，每一对感性词汇位于评价尺度的两侧，其中越靠近两侧的选项，表示受测者认为该样本图片与两侧的感性词汇所描述的感觉越相近，中间选项则表示无感。例如，受测者对于头戴式耳机造型中喇叭为圆形的耳机的感性词汇“舒适的-疲乏的”进行评分，1表示“非常舒适”，2表示“比较舒适”，3表示“无感”，4表示“比较疲乏”，5表示“非常疲乏”（如表2）。本文的调查对象为20-30岁的年轻消费者，该年龄段的受测者对于头戴式耳机有一定的了解，并有着自己对耳机的喜好，本次问卷采用线上发放的形式，共发放50份问卷，回收有效问卷46份，回收率为92%。
三、数量化I类模型的构建
将头戴式耳机的造型要素设定为项目，各要素中的造型特征设定为类目，假设有n个样本，假设有m个项目，考虑对基准变量Y的影响，来对Y进行预测。第i个项目有Ci个类目，i=1，2，…，m，，那么共有个类目。对于样品表示基准变量的值，为定性变量，表示第个项目的第个类目，。当且仅当样品有第项目第类目的特性时，有；反之，。
假设有个样本观测，原始数据为：
（1）
（2）
称为反应矩阵，满足对，有。假设基准变量与各项目、各类目间存在线性关系：
（3）
其中表示项目的类目对基准变量的影响，即是定性变量的一个数量化。是第次抽样中的随机误差。通过所求的线性关系可以预测说明变量的数值。
令系数向量为：
（4）
误差向量为：
（5）
则式（1）可以写为：
（6）
于是将所解问题由式（6）中归结为求一个使误差为极小值的线性函数为：
（7）
在线性回归问题中，使用最小二乘法可以找到一条直线，使得这条直线与给定数据点得误差平方和最小，因此由最小二乘法可得：
（8）
在式（8）中就是定性类目的数量化，是观测值向量即基准向量，就是预测得理论值。
计算偏相关系数之前需要先计算简单相关系数，也称为皮尔逊相关系数或线性相关系数，是统计学中的一个概念，用于描述两个定距变量间联系的紧密程度，一般用r表示。计算公式如下：
（9）
在式（9）中，为样本数量，为数量化对定性变量的影响，因此，且。和表示两个样本的均值，则。
如此一来，可以得到m+1个变量（包括基准变量在内）之间的样本相关矩阵：
（10）
以表示R的逆矩阵中的（u，v）元素，则第u个项目与基准变量y间的样本偏相关系数为：
（11）
第二个指标是方差比，公式如下：
（12）
第三个指标是项目的量程，公式如下：
（13）
在使用过程中，可同时算出偏相关系数、方差比和量程，综合计算各项目的贡献度。
为了保证本次实验中回归模型的有效性和准确程度，需要对模型进行验证。本次探究中利用剩余均方（Residual Mean Square）来对回归模型进行验证，剩余均方也就是剩余均方误差，指的是回归分析中模型拟合残差的平方和除以其自由度的比值，通常用来评价预测模型的准确度。剩余均方越小，说明模型精度越高。但是没有一个具体的数值区间可以说明模型精度较高，因为具体的数值取决于数据的特征和模型的复杂度。
设样本数量为n，项目为m，利用公式计算出每一组感性词汇的剩余均方，可建立如下模型：
（14）
四、模型求解
（一）平均值计算
利用Excel软件计算每一款头戴式耳机样本与每一对感性词汇之下的感性意象评分的平均值，这是受测消费者对于每一款头戴式耳机造型样式的心理感受偏好及得分，平均值得分越高，说明越接近右侧感性词汇，反之则越接近左侧感性词汇。（如表3）
（二）简单分析
由头戴式耳机造型样本的感性词汇平均值得分中可知，不同造型可以给消费者带来不同的心理感受，可以通过表格所得的数据简单分析出年轻消费者对于这18款所选头戴式耳机造型样本的感性心理印象。例如，样本A1在“创新的-守旧的”“易操作的-操作复杂的”两组感性词汇下的得分分别是2.89和2.71，则说明头戴式耳机造型样本A1带给年轻消费者的感受主要为创新的、易操作的。
此外，由表3的数据还可以得知年轻消费者对于头戴式耳机造型的喜好差异，样本A6和A7的喜爱程度明显高于其他样本，然而样本A4和A5的喜爱程度明显低于其他样本。
根据表3中数据展示可以得知，在所有样本中，A1样本给予年轻消费者最易操作的感受，A3样本给予年轻消费者最创新、最高端的感受，A7样本给予年轻消费者最舒适、简约、柔和的感受，A8样本给予年轻消费者最时尚、耐用的感受，A10样本给予年轻消费者最易清洁、柔和的感受，A17样本给予年轻消费者音质最好的感受。同时，也有带给年轻消费者相同感受的样本，比如样本A8和A16都带给年轻消费者最时尚的感受，样本A3和A15都带给年轻消费者最高端的感受，样本A7、A10和A18都带给年轻消费者最柔和的感受。
（三）数学模型的构建
基于数量化理论I类，以头戴式耳机设计要素作为项目，头戴式耳机造型子要素作为类目，如同头戴式耳机具备相应的类目则取值为1，如果不具备则取值为0。依次对18款头戴式耳机造型样本进行取值（如表4）。
将“无麦克风”和“一体式头戴上盖”两组数据作为参照组，得出矩阵X，转置后的矩阵X为，设Y为一组感性词汇的平均得分，可以得出每一组感性词汇与头戴式耳机类目之间的关系，求出每一个类目在每一组感性意向中的贡献度占比。
将表3数据与表4中的实际数据一起带入式（1）和式（2）中，根据数量化理论I，在每个项目去掉一个类目，这里去掉参照组“无麦克风”和“一体式头戴上盖”，由式（8）可得，结果保留三位小数如下（如表5）。
在基准变量为“舒适的-疲乏的”的预测方程可写为：
同理，可写出其余几组感性词汇的预测方程，如下所示：
在计算出预测方程之后进行精度检验，首先计算出的预测值和抽样中随机误差，以基准变量“舒适的-疲乏的”为例。
将表6中数据代入式（14）可得剩余均方：
（15）
当预测精度越小时，模型的精确度越高（如表6）。
结合公式（5）-公式（11）可进行项目与感性意向之间偏相关系数的计算，以感性词汇“舒适的-疲乏的”为例，可以得出感性词汇预测方程精度检验结果（如表7）。
（四）对结果的检验
再一次进行问卷调查，一共邀请了48位年轻消费者进行投票，最终得出五组年轻人认为目前头戴式耳机最应具备的感性意向评价词汇，分别是舒适的-疲乏的、耐用的-易损耗的、易操作的-操作复杂的、音质好的-音质一般的、柔和感的-压迫感的。
（五）对结果的讨论
投票所选出的五组感性词汇，结合表7，从偏相关系数、方差比、量程这三个数值来看，感性词汇“舒适的-疲乏的易损耗的”“易操作的-操作复杂的”之中，麦克风的贡献度最大，感性词汇“音质好的-音质一般的”之中，头戴上盖的贡献度最高，感性词汇“柔和感的-压迫感的”之中，喇叭的贡献度最高。
在感性词汇与耳机设计类目之间，麦克风贡献度最大的三组感性词汇之中，经过比较得出海绵麦克风的贡献度是最大的。头戴上盖在感性词汇“音质好的-音质一般的”之中是有装饰的头戴上盖贡献度最大。长方形喇叭在感性词汇“柔和感的-压迫感的”之中是长方形喇叭的贡献度最高。由此可以得出，目前最受年轻消费者欢迎的头戴式耳机造型设计要素是长方形喇叭、海绵麦克风、有装饰的头戴上盖，将得出的结论由人工智能辅助设计出产品造型（如图1）。
五、结语
本文以感性工学原理为基础，通过语义差异法探究年轻消费者对头戴式耳机造型的感性意向，利用数量化理论I类进行研究，将感性意向转化为具体的数据来辅佐设计。得出结论：运用感性工学的方法进行产品造型的设计，可以得到更科学、准确和符合消费者预期的产品造型。通过数量化理论I类构建的数学模型，以数据化的形式来展示造型和感性意向之间的联系，将抽象的情感具象化，将数据中所得的贡献度较高的形态进行组合，设计出符合消费者情感需求的、新的产品造型，便于指导设计师进行产品造型的设计。同时也可以提高设计的效率，促进设计风格的多元化，提高产品在市场中的竞争力。
参考文献：
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[4]卜俊，唐刚，孙培贤，等.基于感性意象评价的家用厨师机造型设计研究[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2021（4）：122-128.
[5]孟露，邢亚龙.基于感性工学的床头灯造型设计研究[J].工业设计，2023（6）：49-51.
[6]邓南，吴志锋.基于感性工学的儿童电动牙刷造型视觉意象研究[J].上海包装，2023（7）：33-36.
作者简介：顾嘉程，苏州科技大学硕士研究生。
