新闻应用游戏化设计的模糊层次分析法评价

邱麟翔，陈炳发

(南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210016)

体验经济时代下，移动应用领域掀起了体验优先的设计潮流。新闻应用作为人们日常了解国际国内新闻大事的重要平台，自然也顺应潮流以良好的用户体验为设计目标。游戏化设计是体验设计的一个重要特征和发展方向，是在非游戏的环境中融入游戏化设计的基本元素，以提高用户忠诚度、专注度、满意度、参与度的一种设计方法。新闻类应用也在积极地引入游戏化设计的理念以提高用户在应用中的停留时长，提升应用自身的趣味性和互动性。

在新闻应用的游戏化改版开发设计流程中，设计师以游戏化设计概念为指导，结合自身经验得到最终的设计方案，而后开发呈现给用户。理论上可以通过监测后台的实时用户数据，如用户登录率、每日活跃用户数等，来检验游戏化设计的成果。但新闻应用系统庞杂宏大，后台数据受到诸多因素的影响和干扰，譬如，近期重大热点新闻引起热议等都会在很大程度上影响后台数据的走向。用户对于游戏化的感知表现为相对感性、模糊和难以捕捉描述，因此需要借助一种定性与定量相结合的数学评价方法来进行实际的新闻应用游戏化设计评价。

1 评价方法分析

感性工学通过对人们内心真实感性情愫的产生影响因子的探讨，将原本模糊不确定、难以描述分析的情感化因素转化为定量的、可分析计算的数学模型[1]，可利用语义差异法分级量化确定感性评价指标。感性工学中所有的评价指标都是平级关系，而移动应用产品系统复杂，各评价因素之间的重要程度存在较大的差异，因此需要在此基础上引入模糊层次分析法进行补充，即针对不同评价指标进行两两相互比较确定各自的权重赋值，利用模糊数学理论方法建立模糊隶属度矩阵，将专家的评价打分进行归一化处理，解决定性指标定量评估的问题[2]。

因此在新闻应用的游戏化设计评价中，可选用感性工学与模糊层次分析法相结合的定性定量数学分析方法。

2 新闻应用游戏化设计评价模型

首先确定进行游戏化设计评价的新闻应用，然后选取受调查专家45位，包含移动应用设计师15位、设计学研究生15位以及资深新闻移动应用用户15位。由于新闻应用的特殊性，需要受测试的专家提前一个月对测试的新闻应用进行实际的使用体验，以得到全面透彻的了解。

2.1 评价感性词汇提取

前期熟悉工作完成后，提取评价所需的感性词汇。采用感性工学的分析方法，将定性的感性指标量化，以选取最为精确的评价指标，并对选定的评价指标进行分类组织，建立层次结构关系。

精选收集适用于评价移动应用游戏化设计的感性词汇若干，利用KJ法进行初次筛选，再找出与余下词汇意义相反的感性词汇，两者一起构成感性词汇对。邀请受调查的专家对象按照五级偏好程度(即不重要、勉强重要、重要、较重要、非常重要)，对所有感性词汇对游戏化感知的影响重要程度进行打分赋值，最高5分，最低1分。运用统计产品与服务解决方案(statistical product and service solutions，SPSS)法对结果进行统计与计算，得到感性词汇对共同度和平均值两个指标。最终所有感性词汇对的统计计算结果见表1。

表1 游戏化设计评价感性词汇统计结果

感性词汇共同度(即打分在3分及以上人数占总人数的比例)大于0.5则表示感性词汇对的选取得到大多数调查对象的认可，是比较理想的；平均值(所有受调查专家打分的平均值)越大，说明感性词汇的相对重要性也就越高。筛选出9对感性词汇对作为感性评价指标。

2.2 评价指标体系建立

按照层次分析法，以游戏化作为一级指标，结构层、框架层和表现层作为二级指标，提取得到的感性词汇对作为三级指标，建立移动新闻客户端游戏化设计评价指标体系，如图1所示。

图1 移动新闻客户端游戏化设计评价指标体系

2.3 评价指标权重赋值

首先对二级评价指标进行两两比较得到评价指标之间的相对重要程度，即以九级标度法打分赋值，得到二级评价指标判断矩阵Λ2。

设评价指标元素的权重向量为Q，则根据矩阵性质可得

Λ×Q=λmax×Q

(1)

式中：λmax为各判断矩阵Λ的最大特征值。

计算可得二级评价指标的权重向量

Q2=(0.637，0.105，0.258)

同理可得三级各评价指标权重向量

Q31=(0.714，0.143，0.143)

Q32=(0.143，0.714，0.143)

Q33=(0.143，0.143，0.714)

运用Excel对各层级元素权重进行一致性检验，以二级评价指标权重判断矩阵为例，得到的检验结果如图2所示，其判断值CR=0.036 98<0.1，符合一致性检验标准[3]。

同理可知，所有4个判断矩阵均具有令人满意的一致性检验结果，不需要进行调整。

将二级评价指标权重向量与三级评价指标权重向量相乘，得到所有9个感性评价指标的权重向量Q。

Q=(0.455，0.091，0.091，0.015，0.075，0.015，0.037，0.037，0.184)

图2 评价指标权重一致性检验Excel计算

2.4 模糊评价矩阵构建

用游戏化设计感性词汇评价指标体系构建评价指标集合P={p1,p2,p3,…,p9}，设定评价集V={V1,V2,V3,…,V5}，制定评价级为五级，建立的评价集及对应模糊隶属度函数见表2。

表2 评价集及其模糊隶属度函数对应表

受调查人员针对移动新闻客户端2个版本，按照9个评价元素指标分别打分赋值之后，利用模糊隶属度函数公式将百分制的分数转换成模糊评价矩阵R，矩阵R中n表示评价指标的个数，这里n=9。

利用模糊隶属度评价矩阵R和各评价元素指标权重矩阵Q计算每一组评价元素指标，可得出评价结果矩阵J。

Ji=Q×Ri(i=1,2,…)

(2)

2.5 设计方案比较评价

邀请所有受调查专家，分别对移动新闻客户端游戏化设计前和游戏化设计后版本，按照游戏化设计感性评价指标进行感性赋值，得到模糊隶属度评价矩阵R1和R2。

将2个矩阵代入式(2)中，得到移动新闻客户端2个版本的评价结果矩阵J1和J2。将得到的计算结果向量进行具体数据分析，得到比较方案的最终设计评价结论。

3 设计评价实例

为验证设计评价模型，利用网易新闻客户端游戏化设计改版前和改版后2个版本进行评价实验，即以网易新闻客户端4.0版本和5.0版本为样本，判断改版后网易新闻客户端游戏化程度是否有所提升。

邀请专家人员针对网易新闻客户端4.0版本及5.0版本的设计，按照9个评价元素指标进行百分制打分，对分数进行模糊隶属度计算后得到的统计结果见表3。

整理表3得出网易新闻客户端4.0版本的游戏化设计模糊评价矩阵：

求得网易新闻客户端4.0版本游戏化设计评价模型：

J1=(0.233 2，0.369 9，0.271 6，0.120 8，0.004 5)

同理可得网易新闻客户端5.0版本游戏化设计评价模型：

J2=(0，0.102 4，0.338 4，0.550 3，0.008 9)

4 结束语

由上述评价结果可知，对于网易新闻客户端4.0版本游戏化设计而言，有23.32%的人认为是不好的，36.99%的人认为是一般的，27.16%的人认为是比较好的，12.08%的人认为是好的，仅有0.45%的人认为是很好的。

表3 网易新闻客户端4.0版本/5.0版本游戏化设计评分模糊隶属度统计表

而对于网易新闻客户端5.0版本的游戏化设计评价，没有人认为是不好的，仅有10.24%的人认为是一般的，33.84%的人认为是比较好的，更有55.03%的人认为是好的，0.89%的人认为是很好的。与此同时，后台数据显示，改版后，网易新闻5.0版本的用户日常活跃度和登录用户数都得到了一定的提升，用户黏性也进一步提高。

综上可知，新闻应用游戏化设计评价模型评价结果与实际数据显示结果一致，具有有效性和可用性，并可推广运用到相关产品的感性评价中。

[1] 周美玉．感性设计[M]．上海：上海科学技术出版社，2011.

[2] 杜鹤民．感性工学和模糊层次分析法产品设计造型评价[J]．西安工业大学学报，2014(3)：243-249.

[3] 曹茂林．层次分析法确定评价指标权重及Excel计算[J]．江苏科技信息，2012(2)：39-40.