基于眼动追踪技术和数量化理论的包装设计要素分析

张 玥 侯雅单 李 辉

(郑州大学包装设计研究中心，河南 郑州 450001)

随着人们消费心理和购买方式的不断变化，商品包装已成为影响消费者购买决定的最重要因素之一。包装设计涉及到人的主观感觉，目前并无科学的评断标准来衡量设计的正确性、准确性，以及是否符合购物者的心理需求，设计师也无法依循明确的原则进行造型设计[1]。感性工学从分析消费者对产品偏好的感性意象出发，将感性意象与包装的设计要素联系起来，构建两者的关系模型[2]。近年来，应用眼动追踪[3](Eye Tracking，ET)和感性工学(Kansei engineering，KE)技术[4]将消费者模糊且非量化的感性认知量化，以清晰的方式探寻感性意象与设计要素的关系，辅助设计师以最具效率的方法创造出满足消费者个性化需求的产品包装，提高商品市场竞争力和品牌影响力，成为该领域的研究热点。如苏建宁等[5]通过视觉跟踪试验，建立了基于眼动指标机床造型的设计要素评价模型，并验证了此方法的合理性，眼动测试能更准确地反映被试者的关注点；胡晓红等[6]通过对互联网广告页面位置等进行分析，对广告记忆度、兴趣度等进行建模，发现用户的注意力受位置影响显著；Lui等[7]利用非接触式眼动仪实时提供有关凝视位置的信息，实现了病床的新设计，包括对护士的呼叫等服务，促进了患者和病床之间信息传递的便捷有效性；Melika等[8]将眼动追踪方法与啤酒包装各类特征相结合，结果发现吸引消费者最多注意力的包装不一定是可爱或适合的，消费者记忆中的包装样式也是一种值得探讨的关注度量。

数量化Ⅰ类理论(Quantitation Theory Type I，QTT1)被视为一种定量和分类多元回归分析方法，它允许包含分类和定性的自变量[9]，是感性工学中将产品感性意象与设计要素相联系时常采用的方法[10]，可以明确激发某种心理感受与哪些设计因素相关[11]。杜琰等[12]以利用数量化理论得到双肩背包造型因子和意象之间的关系；阮春慧等[13]运用数量化I类理论分析情感因子权重并转化为服装设计创作的设计方案；Schütte等[14]以车辆的摇臂开关为例建立数量化理论模型并验证，结果表明此方法足以提供设计改进建议，对于复杂的感性意象也可以给出设计解决方案。

以上研究大多可以用于指导设计并提供有力的依据，但其中许多研究主要针对结构、造型、色彩等单一方面，很少从市场现有包装出发，分析其影响消费者购买的关键设计要素，利用眼动追踪技术结合QTT1进行包装设计要素与感性意象研究尚未见诸于报道。目前包装设计中，大多采用具备设计经验人员组成的焦点小组进行各类设计要素的提取研究，其主观性较强，并不能得到消费者真实观察包装时所关注的显著设计要素。本研究拟以茶叶包装设计为例，基于眼动追踪技术和语义差异法试验，构建QTT1模型，进行茶叶包装的感性意象与设计要素之间的数学模型构建。

1 理论概述

1.1 眼动追踪技术

眼球运动提供了人类眼动行为及注意力重点的客观指标[15]，眼动追踪技术作为一种探索消费者如何处理和接收视觉信息的手段，越来越多地被应用于消费者研究和市场营销中[16]，眼动试验的基本假设是消费者会考虑什么、将会观察什么，理论上认为观察区域的眼球运动指标，注视时间、注视次数等越长越多，消费者对此观察区域就越重视且越有兴趣[17]。国内对于眼动追踪技术在包装设计领域的研究仅邱蕾等[18]介绍眼动基本指标和常用测试形式，但仍停留在讨论可用性与研究意义上，并未依据实例进行分析。

1.2 数量化I类理论

数量化理论是多元统计学的一个分支，该理论根据研究问题的目的不同分为4种，分别称为数量化理论Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ[19]2。其中数量化Ⅰ类理论被视为一种分类多元回归分析方法，其允许包含分类和定性的自变量[9]，可以明确激发某种心理感受与哪些设计参数相关。在数量化理论中，常把定性变量叫做项目(item)，而把定性变量的各种不同的取“值”叫做类目(category)[19]1。假设有m个项目，第i个项目的类目为ci，那么对于n个样本而言，δk(i，j)(i=1,2,…,m;j=1,2,…,ci;k=1,2,…,n)称为第i个项目第j类在第k个样本中的反应，可得：

δk(i，j)=

(1)

假定因变量与各项目、类目的反应间存在线性关系，则可建立数学模型[19]4：

(2)

式中：

bij——仅依赖于i项目的j类目的系数；

εk——第k此抽样中的随机误差。

2 基于眼动追踪技术的关键设计要素提取

2.1 材料与方法

2.1.1 材料准备 从与茶叶包装相关的书籍、网站、文献等搜集到457张不同风格类型的茶叶包装图片。删除特殊定制和造型过于奇怪的图片，选定66张茶叶包装图片。由包装设计的研究生和导师组成的专家小组进行人工分等级聚类，得到21张茶叶包装样本图片作为观测素材。

2.1.2 眼动试验仪器及试验设计 借助Tobii T120 Eye Tracker眼动仪记录被试者观看不同茶叶包装样本时的眼动数据。此款茶叶包装设计试图定位于年轻消费者，发掘当代年轻人对于茶叶包装所关注的设计要素及要素组合方式。因此，随机选择34名在校大学生作为被试者，其中12名男性，18名女性，年龄在19～25岁，得到有效数据30份。

(1)准备阶段：试验开始之前，由主试者向被试者讲解试验程序以及注意事项，随后，请被试者坐于测试电脑前，被试者眼睛与眼动仪的距离始终保持在60 cm左右，眼睛正对屏幕中心进行多点定标测试，以保证数据的准确性。

(2)试验阶段：每名被试者均观察21张茶叶包装样本图片，每幅图片观察时间设定为6 s。以“典雅的”为例，被试者通过口头的方式对样本进行5级“典雅的—粗俗的”感性词汇评分。其中，最典雅的为2分，最粗俗的为-2分。每次评价结束由主试者进行评分记录，试验界面跳转为空白页面，保证被试者眼睛及大脑充分休息。随后进入下一个样本，直到试验样本全部播放结束。

2.2 茶叶包装设计要素分析

对搜集到的茶叶包装设计图片进行对比分析，同时考量包装装潢底色、包装造型、包装材料以及装潢构图方式等元素，应用符号学和形态分析法[20]，由具有2年以上包装设计经验的人员组成焦点小组，根据其相关经验将21款包装样本进行设计要素解构。所得设计要素29种，并归纳了各设计要素的水平，如表1所示。

2.3 数据分析

采用Tobii Pro Studio眼动分析软件生成可视化数据图，通过对热点图等数据图进行初步定性分析，如图1所示，颜色越深表示被试者对样本各区域的重视程度越高，注视时间越长。

通过观察热点图，可以发现消费者对茶叶包装产品名称注视较多，品牌名称次之。因此，将茶叶包装产品名称部分作为主要兴趣区域，得到有效数据——30名被试者对21款包装设计样本的11个眼动指标。

眼动试验假设茶叶包装的不同设计要素会引起眼动行为数据的不同。将眼动试验数据与设计要素结合，利用多元方差分析和多个独立样本检验，提取影响眼动指标较大的因素作为茶叶包装设计的关键要素。

表1 茶叶包装设计要素分类表Table 1 Tea packaging design elements classification table

图1 眼动试验样本热点图(部分)Figure 1 Eye movement test sample heat map (part)

2.3.1 多元方差分析 利用SPSS 22.0统计分析软件，以11个眼动指标数据为因变量，依次选取包装造型、包装材质等设计要素为固定因子，进行多元方差分析。剔除Wilks' Lambda 显著水平大于0.01的设计要素，取显著性小于0.01的设计要素进行误差方差齐性Levene检验。以包装造型为例，指标3、4、8的显著性大于0.10，按照α=0.01水准，认为以包装造型为影响因素，眼动指标3、4、8的总体方差齐性，得到影响眼动指标方差齐性的设计要素19个。

随后进行设计要素的单变量检验，以包装底色为例，指标6和指标8的显著性小于0.01，认为指标6和指标8的总体平均值间的差异有统计学意义。以此类推，最终得到有效设计要素11个，如表2所示。

2.3.2 多个独立样本检验 以显著性眼动指标1、4、6、8作为检验列表，分别以11个显著性设计要素为分组变量进行非参数检验，结果如表3所示。

通过非参数Kruskal Wallis检验的检验统计表显示：对于指标1，包装底色的2=101.576，P=0.000<0.01，按照α=0.05水准，可以认为7类包装底色的指标1总体分布中位数不等或不完全相等，即有统计学意义。将设计要素与4个眼动指标依次比较，筛选对4个眼动指标均有统计学意义的关键性茶叶包装设计要素4个，分别为包装底色、logo位置、产品名称位置、产品字体，如表4所示。

运用眼动追踪技术进行关键设计要素提取，可以有效避免凭借经验进行设计要素提取的不准确性和模糊性，能体现出消费者观察包装时所关注的重点，符合市场真实购买的情景。此方法将众多设计要素进行精简，使得接下来的数量化I类模型构建的自变量可控，具有可靠性，防止出现多个自变量的繁冗以及模型的不精确性。

3 数量化I类理论模型构建

3.1 语义差异法试验数据

经设计调研分析，将感性词汇对确定为典雅的—粗俗的、简约的—繁琐的、自然的—人造的、灵气的—呆板的、手工感的—机械感的5对感性词汇。运用Osgood提出的语义差异法，针对所选的21款代表性茶叶包装样本，5对感性意象词汇对，记录每个被试者在尺度-2～2的5点等级量表上对给定感性意象词汇的评估值。为保证被试者等各项试验条件一致，语义差异法试验与眼动试验同时进行，对试验结果进行整理后得到的感性评价平均值得分矩阵如表5所示。

3.2 关键设计要素反应矩阵

将关键设计要素作为项目，设计要素中的要素水平作为类目，对照表4与式(1)得到21个茶叶包装样本的要素反应矩阵，见表6。实现设计要素的量化，为之后建立关系模型打下基础。

表2 单变量检验显著性结果†Table 2 Significant table of the univariate test results

† 显著性眼动指标1：首次进入时间，是指被试者用了多长时间第一次注视到兴趣区，即第一次进入到兴趣区所花费的时间；指标4：首个注视点的注视时间，是指出现在兴趣区中的第一个注视点的持续时间；指标6：注视点持续时间总和，是指兴趣区域内所有注视点持续时间的总和；指标8：注视点个数统计，是指被试者在兴趣区内的注视点个数。

表3 多个独立样本的非参数检验统计量Table 3 Non-parametric test Statistics of multiple independent samples

表4 设计要素分类表†Table 4 Design element classification

† 不同小写字母表示不同类目。

表5 感性意象评价平均值矩阵(部分)Table 5 Mean matrix of kansei image evaluation(part)

3.3 数量化I类模型构建及分析

数量化I类(QTT1)为求某一变量(目的变量)与其他各个质性项目组(可取0或1的Dummy变量)间的近似函数关系，利用多重回归分析，测定各执行项目对目的变量的影响程度[21]。数量化I类理论(QTT1)主要由以下6步骤组成[22]：

Step 1：定义关于意象词汇对评价的试验样本的感性分数的关系模型；

Step 2：计算模型中的标准化回归系数和标准化常数；

Step 3：确定所有变量的相关系数的矩阵；

表6 数量化I类理论的要素反应矩阵†Table 6 Element reaction matrix of quantitation Theory type I

† 不同小写字母表示不同类目。

表7设计要素与感性意象“典雅的—粗俗的”的数量化I类理论的关系分析结果
Table 7 Quantitation Theory type I results of design elements and kansei image of“elegant-vulgar”

项目类目类目得分偏相关系数Aa3-1.543a4-0.064a5-0.029a60.749a7-0.0840.892Bb1 0.704b3-0.715b6-0.134b7-0.6770.808Cc2 0.170c4-0.783c51.231c60.215c7-0.159c8-0.1190.870Dd2-0.544d3-0.452d40.4390.715常量0.556 决断系数R20.974复相关系数R0.987

Step 4：计算被认为是外部标准变量和解释变量关系度的多重相关系数；

Step 5：计算设计要素的偏相关系数(Partial Correlation Coefficients，PCC)以阐明产品元素和感性意象之间的关系；

Step 6：确定分类变量的统计范围，阐明其相对于给定产品意象预测模型的贡献程度。

根据QTT1的理论思想，将要素编码的反应矩阵作为自变量，感性评价值作为因变量。数学模型求解采用SPSS统计分析软件，以“典雅的”为例，获取类目得分、常数项、复相关系数及偏相关系数的数值如表7所示。依次计算各类感性意象与设计项目之间的偏相关系数如表8所示。

根据预测模型，茶叶包装的感性意象评价可由该模型计算得出。“典雅的”感性预测模型y为：

y=0.556-1.543a3-0.064a4-0.029a5+0.749a6-0.084a7+0.704b1-0.715b3-0.134b6-0.677b7+0.170c2-0.783c4+1.231c5+0.215c6-0.159c7-0.119c8-0.544d2-0.452d3+0.439d4。

(3)

表8 设计项目与感性意象之间的偏相关系数Table 8 Partial correlation coefficient between design project and kansei image

负相关系数R可反映出模型精度，一般应大于0.85。由负相关系数可知，此预测模型较理想，表明该模型可用于茶叶包装设计意象的预测。

由类目得分可以看出各个类目，即设计要素对感性词汇的影响程度以及影响方向[10]。偏相关系数反映各设计项目对感性词汇的贡献大小。由表7可见，包装底色对“典雅的—粗俗的”贡献最大，包装底色采用白色a6最能凸显典雅感，黄色次之，最不典雅的茶叶包装底色为黑色；其次是产品名称位置对于典雅感的影响，产品名称位置在左下方c5较能凸显茶叶包装的典雅感。

根据以上结论可对茶叶包装设计进行指导，利用数量化I类理论进行设计要素与感性意象拟合预测，为设计师提供设计依据，帮助设计师设计出更加准确有效、贴近消费者感性需求的包装。

4 结论

基于眼动追踪技术，结合语义差异法试验，探寻影响消费者眼动行为的包装设计关键要素，可以挖掘消费者感性意象需求，为设计师和消费者之间的准确信息传达架起了桥梁，是创新包装设计中把握消费者情感需求的有效手段。

采用眼动追踪技术的设计要素分析，相比较传统焦点小组研究方法，更加精准化，更符合消费者真实情感需求。通过数量化I类理论，探讨消费者情感需求与关键设计要素之间的相关性，将感性意象转化为包装设计要素特征，能够有效地为包装设计提供科学的方法依据和准确的定位指导，从而设计出符合消费者情感的包装，吸引消费者购买商品并提高购买率。

文中仅基于线性回归分析方法探讨了数量化I类理论与茶叶包装感性意象间的映射关系，尚未探究其非线性关系，因此，如何解决此问题并更好地拟合设计要素与感性意象是下一步研究的方向之一。另外，此次试验仅采用眼动追踪技术，将眼动技术与脑电波技术结合，从生理和心理角度共同探析消费者对于包装的偏好，将是未来研究的重要方向。