家具造型设计中的感知意象研究现状与进展

■丁 欢 许柏鸣 Ding Huan & Xu Boming

(1.2.南京林业大学家具与工业设计学院，江苏南京 210037)

引言

一款家具产品若不迎合和体现消费者的价值，那么它必然会失败。成功的家具产品应该具有高情感因素，正如情感化设计专家Donald A.Norman所言：“产品具有好的功能是重要的，产品让人易学会用也是重要的，但更重要的是这个产品要能使人感到愉悦。”[1]所以，家具造型设计师不仅要考虑家具功能因素，还必须研究与情感认知有关的感受或者感觉等情感因素，挖掘消费者对家具造型的感知意象,使得设计出来的家具具有情感化效应[2]。但这感知意象却是隐藏在用户内心深处的，不易被表述，属于隐性知识，故需要通过一定的技术手段将其外显化。

1 感知意象概念

感知意象是人对外物所具有的感觉以及感知的总和，是一种心理上的期望与感受，其实质是一种高度凝聚的，具有深层次内涵的人类感知情感活动。感知意象的一般形成过程：当大脑接受外界的刺激后产生感觉，这些感觉经过大脑神经系统的信息加工与综合处理后产生了知觉和认知，随后，认知与体验相互作用上升为情感，并以语言或者其他方式表述出来。

设计师一方面创造家具产品的功能，另一方面也设计了它某种外形，这个外形则表现出某种的情感风格。在人类情感受到重视的时代，家具造型形态已成为设计师与用户交流的重要媒介。用户接触到一款家具产品时，就会触发一些情感上的想象，进而在脑海中会形成对这一家具产品的一系列感知意象，藉以“时尚的、高级的、大众的”等感知意象形容词语汇进行表述。

对于家具造型设计师而言，应用感知意象相关知识来研究怎样使家具产品愉悦人的感官，使得家具产品更适应人的感性需求，是在感性设计时代设计出符合消费者内心需求的家具产品的重要设计手段。

2 感知意象研究方法与关键技术

根据知识能否被清晰地表述或者表达，学者们将知识分为“外显性知识”和“内隐性知识”。外显性知识能通过图表、声音、文字等技术手段传授于他人的技能或者是客观事实；而内隐性知识则是我们无法轻易表述清楚的直觉、技能和经验，比如设计灵感、诀窍、联想、判断力等这些具有较强偶然性、模糊性以及主观性的知识。将这些知识显性化地表述出来是这类知识研究的重点和难点[3]。而感知意象正是这样不易表述清楚的内隐性知识。

表1 7点语意差异法心理评价标准（豪华的—朴素的）

2.1 语义差异（Semantic differential,SD）法

为了研究内隐性知识，美国社会心理学家奥斯古德（Osgood）等于1957年提出了语义差异法，又译语意差异法。它通过提取研究对象的语义，将消费者的感知意象反应在李克特量表(Likert scale)上，然后运用各类数理统计方法分析其规律[4]。

语义差异法是研究感知意象最基础的方法与手段，其通过寻找与研究对象相关联的感知意象形容词语汇来描述该对象的意象表达，使用类似“豪华的一朴素的”等语义相对或者相反的形容词语汇对从不同的方面来度量“感知意象”这一模糊不清的心理感受，并在此基础上建立9点、7点或5点心理学度量表格，以极度、很、有点等程度副词来表示不同程度的连续的心理变化量[5]，如表1所示。

在语义差异法研究中，要求被测试者根据其主观体验与感受，对测试样本逐个进行不同的感知意象语义词汇评价打分，然后研究者借助数理统计方法对测试所得数据进行分析整理。具体来说，就是将由多种因素(亦指感知意象形容词语汇对)组成的多维感知意象空间，通过数理统计意义上的降维，旨在寻求能最大程度地体现总体感知意象倾向的、尽可能数量少的意象维度，以及各维度之间的映射关联性。

奥斯古德等认为感知意象形容语汇对的甄选可以从区分语义的三个因子即评价因子、活动因子及潜在因子中得到。国内学者吴珊[6]在研究椅子形态元素情感时确定了“感性的-理性的”、“有生命的-无生命的”、“流畅的-阻滞的”为情感评价因子，“休闲的一工作的”、“舒适的一不适的”为效用评价因子，“时尚的一古典的”则定为感官评价因子。

台湾成功大学的萧世文等[7]（Shih-Wen Hsiao）应用语意差异法来研究办公椅造型设计，从20个感知意象语汇从筛选出“豪华的”、“舒服的”、“实际的”、“优雅的”、“稳定的”、“耐用的”、“高贵的”共7个形容词用于意象问卷测评，结合数量化I理论来分析研究这7个感知意象语汇与办公椅造型元素的关联，最后根据意象与造型的关系用3D软件设计出具有特定意象风格的新办公椅造型。此外，Maurer等[8]也运用这一方法研究了人们对街道家具造型设计的感知意象，他们共筛选出13组感知意象形容词语对。

2.2 意象尺度（Image scale）法

意象尺度法是在语义差异法上基础发展出来的,其通过寻找相关的感知意象语汇来描述研究对象的感知意象风格与特征，并使用意义相对或者相反的感知意象形容词语汇对，从不同角度或维度来衡量“感知意象”这个模糊不清的心理量，也建立李克特量表来表示不同心理变化量，并以主成分析法或多元尺度法来降低测量维度，最后建立所研究产品的意象尺度图[9]。通过此意象尺度图可以分析出产品在感知意象坐标图中的位置，从而能研究产品感知意象的规律与特征。国内谭征宇等[10]应用意象尺度研究法建立了塑料椅子的形态和材质意象认知模型，满足了设计师利用意象词汇检索符合消费者感知意象认知模型的产品图像的需求。

2.3 感知意象语汇数理分析法

在家具造型感知意象语汇研究中，若将所有感知意象评价词汇作为独立维度来构成认知空间，尽管可以用来表示消费者对于家具造型的全面感知意象，但这个感知意象维度空间相当复杂，难以被认知清楚。因此，需要采用数理统计方法来降维、归类。常用的方法有以下几种。

因子分析法(Factor analysis，FA)，又称为因素分析法，它用来降低感知意象认知空间的维度，并简化这个感知空间的结构。因子分析是主成分分析法(Principle component analysis，PCA)的一个发展，其从相关矩阵内部的关联性出发，浓缩具有复杂关系的相关变量为少数几个综合变量的一种多变量数理统计分析方法[11]。

聚类分析(Cluster analysis，CA)是将多位变量按照它们相似程度进行归类的降维方法。聚类分析主要的作用是把类似的样本归纳为一类，把不相似的、有差异的样本区分出来。其原理是依据最大化类内的相似程度和最小化类间的区别程度原则将对研究对象进行分类或分组，分析后形成的每组类是一个对象类，并由其导出相应的分类规则[11]。

多元尺度分析法(Multi一dimensional scaling，MDS)主要用于探讨多个对象或者变量间的相似或者不相似程度。其经由一定降维方法，在低尺度（维度）空间里使用点之间的距离来表示这种相似或不相似程度。它可以用来识别变量间相似性的内在因素。由于多元尺度分析法一般是依据研究对象间的相似程度或称为距离来进行统计分析，因此只要得知了研究对象间的距离矩阵，就可以利用相关的数理统计软件画出它们相似知觉图[11]。

3 感知意象与造型设计知识的映射

研究感知意象一个重要目的就是把具有内隐性质的用户感知意象与家具造型特征知识连接起来，即在感知意象和家具产品造型语义层面上建立驱动映射关系，从而生产新的家具造型设计方案。感性工学（Kansei engineering）是一种应用工程数理分析法来研究人类的感性需求与事物的特性之间相互联系的理论与方法，其可将人类模糊不清的感性需求和感知意象转化为具体产品的设计要素[12]。

感性工学可分为定性推论式、正逆结合式和数学模型式三大类型研究方法[12]。目前在家具造型设计中应用最多的是正逆结合型感性工学。正逆结合式感性工学构建感知意象语义与产品形态要素之间相互关联，并将研究结果建成专家辅助系统，以实现感知意象与产品设计要素之间的相互映射来为产品设计师使用[12]。

在感性工学框架下，学者们应用工程数学的方法来实现感知意象语义与家具造型特征的映射关系，主要有以下几种主流的数学工具。

3.1 数量化理论I类

数量化理论是多元统计分析发展出来的一个推广，是日本学者林知己夫在20世纪50年代提出的。数量化理论I类的基准变量是定量变量，但说明变量不一定是定量变量，可以是定性变量。该理论能解决诸多说明变量是定性变量的预测类问题[13]。

日本尼桑研究所汽车研究中心和广岛大学JINDO等[14]以办公座椅为研究对象,采用语义差异法,将座椅设计元素进行编码,应用数量化I类来探讨用户的心理感知意象Y(因变量)与办公室椅子造型设计要素定性变量X(自变量)的映射关系，利用回归分析方法建立关联数学模型，并开发出辅助设计系统软件,当用户输入感知意象语义形容词时,该系统会生成新的三维办公座椅设计方案。

国内学者刘文金等[15]在研究明式椅子时，分析了家具造型中的几何特征，应用数量化理论I的产品感知意象造型研究方法，构建了基于造型特征、意象语义特征及其映射关系的家具造型特征定量化模型。

3.2 神经网络

神经网络是模仿动物神经处理信息系统及人类特有的学习、认知行为方式所发展出来的一类信息处理数学算法模型。由于它特有非线性信息处理技术，能有效地提高处理感知、直觉等这类信息能力，用来建立输入变量与输出变量之间复杂的关系，已经被成功地应用到工业产品设计等领域。由于产品设计过程中产品造型设计要素与消费者对产品的意象感知之间的关系属于黑箱模型，不易被精确地描述清楚，而神经网络则非常适用于建立这两者之间的数学关系[11]。

从目前研究来看，应用神经网络能构建反映消费者情感意象评估的家具造型设计系统，从而使家具造型设计能更好地满足用户的感知意象需求，提高了设计方案的成功率。例如，台湾成功大学的萧世文（Shih-Wen Hsiao）等[16]以办公转椅为研究对象，应用BP神经网络建立椅子造型元素与意象形容词的映射关系，并建立关联数据库，用于生产符合意象的三维家具设计模型。

3.3 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

Vapnik等人在1995年提出支持向量机算法，它是的一种基于统计学习理论的模式识别方法[17]，以分类几何边缘最大化和经验分类误差最小化为学习目的，能有效地避免过度学习、维数灾难和局部极小等传统算法存在的一系列问题，更重要的是在小样本条件下其仍然具有良好的预测能力。Wang[17]等人率先把支持向量机算法应用在感性工学研究中，认为该方法适合于产品的感知意象值预测。在家具设计方面，李永锋[17]以办公座椅为例，在获取产品意象和造型设计要素的基础上，应用支持向量机算法构建产品感知意象值的预测模型，结果表明支持向量机具有较高的预测准确度。

3.4 模糊逻辑（Fuzzy logic）

模糊逻辑是由Zadeh于1965年所提出来的一套算法理论，它能模拟人类思维决策的方式，特别适用于数学模型难以精确表示的不确定系统[18]。家具产品的造型设计要素与消费者对产品的意象感知之间的关系复杂，且不能够被精确地描述出来，模糊逻辑非常适用于建立这两者之间的关系。模糊逻辑擅长于表述界限不清晰的经验与定性知识，它借助于隶属函数概念，区分模糊集合和处理模糊关系，最终能模拟人脑实施规则型推理。韩国学者PARK等[19]提出了一种模糊逻辑方法，以办公室座椅设计为例构建了“豪华的、平衡的和魅力的”语义模型，同时用回归模型检验了其效能，并对办公座椅的多样造型与消费者情感满意度之间的关系进行了研究。

4 研究热点与发展趋势

基于感知意象的家具造型设计是一项涉及心理学、工业设计、统计学、计算机技术等多学科交叉的前沿研究工作，由于其研究时间还不长，尚未形成完整的理论体系，但已初具雏形。随着家具造型设计日益与信息技术的整合发展，其研究热点和发展趋势还将在以下几个方面展开。

4.1 感知意象特征规律和准确表达

具有隐性知识特点的感知意象嵌入在消费者的个人主观感受和经验之中，研究它的规律和特征，特别是如何把它清晰地表述出来将会成为以后研究的重点和热点。提取第一手的消费者对家具造型的主观感受除了传统的语义差异法之外，近年来研究者还借助脑电测量、体压分布测量、眼动测试等人体工程学手法来辅助获取消费者的感知意象，以此来更准确地获取感知意象。

4.2 双重感知意象

家具造型设计师同样也具有自己的感知意象模型，但这个模型不一定和用户的感知意象模型相一致。罗仕鉴等[20]以MP3为研究对象，分析了用户和设计师的产品造型感知意象的差异，认为设计师注重感性认知和用户更趋于理性；而陈祖建[21]在研究家具产品的消费者与设计师的感知意象模型时却得出：设计师注重理性的设计思维，消费者选择家具则偏向感性。可见针对不同的产品，设计师与用户的心理感受是不一样的。因此，有必要针对具体的家具类型，研究设计师的感意象模型如何与用户的感知意象相匹配，才能更好的发挥家具造型设计师的设计天赋且能满足市场的需求，而这个双重感知意象的研究将会成为一个热点。

4.3 造形形变理论等计算机辅助创新

造形形变法是将美学因素视为可量化的变量来寻找产品的感知意象的一种方法，它从一系列造形特征中计算出具有代表性风格的造型，并借助平面图形、三建模以及平均计算程序来量化造形。设计师选择两个相异的既有造形后，再将两个造形的风格参数按不同比例混合，即可融合出一个新造形意象方案。台湾学者庄柏宣[22]以沙发椅造形为例，研究了造形形变的感知意象预测，且具有良好的创新性，能根据形变创造出具有可控性的意象沙发造型产品。随着计算机辅助图形设计的不断更新，类似造形形变理论的创新家具造型设计手法等将为设计界带来新的设计手段，并必将成为一种新趋势。

5 结语

感知意象是家具造型设计中一种有效方法，可以指导家具造型的设计与研究。本文总结、回顾了国内外关于感知意象的基本概念及其在家具造型设计中的应用，对家具造型设计中的感知意象研究方法及其关键技术进行了分析综述，针对目前感知意象特征规律、双重感知意象、以及与计算机辅助技术的发展，讨论了基于感知意象家具造型设计研究的热点和发展趋势。

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[2]魏天德.以虚补实,虚实相生——谈室内虚空间[J].美术大观,2011.

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[6]唐开军.现代中式家具发展态势探讨[J].家具与室内装饰,2005:07-05.

[7]戴向东.家具设计讲座(十二)——家具创新设计[J].家具与室内装饰,2005:12-05.

[8]意家具设计爱好者.[DB/OL]www.topchair.cn/blog/post/268.html.