基于在线评论的鼠标外观情感设计研究

陈佳豪,郭伏,任增根,张泽宇,姜钧译

(1.东北大学 工商管理学院，沈阳 110169;2.国家自然科学基金委员会 科学传播与成果转化中心，北京 100085)

1 引言

随着物质生活水平和消费能力的整体提高，消费者对产品的要求不再仅是功能需求，产品外观的情感化设计水平也逐步成为其购买产品的决定因素。此外，市场上产品的功能特征趋向同质化，使得消费者更加关注产品的情感化设计[1]。情感化设计是完善产品、提升用户体验的关键，它有助于提高用户的满意度，从而创造更高的收益[2]。已有研究表明，产品外观所表达出的情感对用户的购买意愿、品牌忠诚度等有着重要的影响[3]。在产品设计过程中关注用户的情感需求，设计出提升用户情感体验的产品外观是产品设计的发展趋势[4]。

鼠标作为一种功能性特征趋同的日常办公产品，其外观的情感表达影响了用户的购买行为。市场上的鼠标设计注重人体工学设计原则，缓解用户在使用过程中的疲劳感，却忽视了用户的情感需求，缺乏考虑服务对象的情感体验，容易造成视觉上的审美疲劳并进一步影响消费者的感知和购买意愿[5-6]。消费者渴望通过产品获得情感上的满足，这反映在设计上即为产品情感化设计。在产品的设计和开发过程中，先要了解用户的情感需求，设计师才能将情感元素转化为产品的具体设计要素[7]。

“感性工学”(Kansei Engineering)作为一种将用户情感需求转化为产品设计特征的工程技术被广泛应用在产品的情感化设计领域[8]。在感性工学的相关研究中，很多学者借助于语义差异法等主观评价手段，获取用户的感性意象并将其映射到产品的外观设计特征上，从而进一步指导产品的情感化设计。Guo等人(2016年)使用语义差异法提取以用户为中心的感性意象并获取求职网页界面的关键设计要素，借助BP神经网络搭建二者之间的关系模型，最后采用遗传算法对网页界面进行优化设计[9]。Chen等人(2019年)采用形态分析法提取女性背心的设计要素，并利用语义差异问卷获取产品感性意象词，最后用多元回归分析建立感性意象与设计要素之间的关系模型，预测消费者的感知认知[10]。Chang等人(2016年)从书籍、杂志以及论文中收集大量的形容词对制成感性词汇表，结合产品的设计特点运用Delphi法和聚类分析等提取了汽车方向盘的感性意象[11]。王玉婷等人(2020年)采用聚类分析、因子分析、语义差异法等对老年浴缸产品进行感性设计研究，将老年人的感性需求融入到老年产品的设计之中[12]。李闯等人(2020年)通过提取童车前脸造型样本和视觉意象词汇，利用语义差异法和数据统计分析方法等，对童车前脸造型进行了设计研究，并得到了儿童对童车前脸造型的偏好需求[13]。尽管这种基于主观的方式能够得到有效的情感数据，并广泛应用在许多情感化设计相关的研究中[14-15]。但收集到的情感词对数量有限，且都是基于小规模的被试条件[16-17]。整个过程不仅繁琐复杂、费时费力，而且进行情感词对测试评价的被试也不一定就是真实的用户[18-20]。这种通过主观问卷来确定感性意象的方式增大了产品感性评价的不确定性，并有可能进一步误导产品情感设计的方向。

进入全民网购时代，在线评论的相关研究受到了广大学者的青睐，通过分析在线评论数据可以了解消费者的真实需求，包括对产品的满意度、服务质量以及消费者期望等[21-22]。在线评论数据作为用户使用产品后进行评价的真实感性信息，具有数据量大、实时性强的特点。因此，国内外的许多学者都开始利用在线评论数据开展一些研究。Liu等人(2013年)提出了一种通过自动分析用户评论数据内容，实现从设计师的角度确定产品评论有用性的方法[23]。Lee等人(2011年)从广告视角对消费者在线评论与购买意愿之间的关系进行了研究，结果发现消费者的购买意愿与在线评论的可信度成正比[24]。Jiménez等人(2013年)探究了在线评论对用户体验产品和购买意愿的影响，结果表明更可信的评论会导致更高的购买意愿，在线评论的详细程度会影响用户对于产品的体验[25]。Yakubu等人(2021年)提出了一种结合产品在线评论和多基因遗传规划的模糊回归算法，从而实现用户满意度的模型构建，并以吹风机产品为例验证了算法的优越性[26]。孙瑾等人(2020年)采用情景模拟实验的方法，研究了普通消费者口碑和专家评论对用户的品牌平价和购买意愿的影响，结果发现当用户处于促进调节导向时，普通消费者口碑更有影响力。反之，当用户处于预防调节导向时，专家评论更有影响力[27]。杨东红等人(2019年)以京东商城数据为例，对在线评论数据中的好评、中评和差评进行了研究，结果发现产品类型和情感倾向会显著影响评论长度，好评和差评的评论长度要多于中评[28]。刁雅静等人(2017年)借助眼动实验探讨了商品类型对消费者评论认知行为的影响机制，结果表明性别在商品类型影响评论认知的关系中起调节作用，女性消费者购买体验型商品时更加关注图片评论，当她们购买搜索型商品时,更加关注纯文字评论[29]。已有关于在线评论的相关研究主要集中在评论有用性、消费者购买意愿、好评差评、认知行为等，还没有利用在线文本数据对产品外观进行情感设计的相关研究。因此，如何利用在线评论数据提取用户的感性意象信息和产品设计特征并进一步指导情感化设计，也是当前需要研究的问题之一。

本文针对鼠标外观设计缺乏考虑用户情感需求的问题，以及传统感性信息提取存在的弊端，采用感性工学理论结合在线文本挖掘技术，利用在线评论数据获取鼠标外观的感性意象和设计特征，并结合HIEs的产品解构方法确定鼠标外观的设计要素，然后采用正交试验设计生成3D原型用于感性评价实验，从而构建感性意象数据与鼠标外观设计要素之间的关联模型并进行情感化设计。

2 对象与方法

2.1 在线评论数据采集与感性信息提取

2.1.1 在线评论数据的采集

鼠标作为一种日常办公用品，不同类型鼠标的使用功能基本相同，用户对鼠标的偏好主要取决于鼠标的外观。本文选取京东商城中20款销量较高的办公无线鼠标作为研究对象。为了高效采集网页上的评论数据并生成规整的数据格式，选择八爪鱼采集器来获取消费者截止到2020年5月10日的在线评论数据。20款鼠标共采集到12 602条评论，部分评论数据如图1所示，包括用户名、级别、评价内容、时间等。

图1 产品初始评论数据

2.1.2 鼠标外观感性信息获取

由于初步获取的在线评论数据中存在一些噪音数据，因此需要对这部分数据进行清洗。为了提取出有用的文本信息，需要对中文文本进行分词处理。本文采用Jieba分词组件对评论数据进行分词，然后进行停用词去除和词性标注，并从中筛选出形容词词对，按照词频进行排序，将词频高于某一阈值的形容词提取为产品感性意象词。通过查阅文献发现，一般用于感性评价的意象词对为3-5组，因此本文提取词频排序前4的形容词作为感性意象词。由于一些形容词所表达的意思接近或者相同，根据《哈工大同义词词林扩展版》将其进行合并归类，并从中选择具有代表性的形容词作为该类别的意象词，最终确定的代表性意象词以及意象词汇集合如表1所示。

表1 鼠标感性意象词

2.1.3 鼠标外观多维设计要素的提取

产品的设计特征多为名词，从词性标注后的结果中筛选出名词并按词频排序，剔除一些不属于产品特征的名词，并对表达含义相同的设计特征词汇进行合并得到所需数据。通过统计发现，用户对鼠标设计特征的评论主要从外形、色彩、材质以及尺寸等方面进行描述，具体与设计特征相关的词汇如表2所示。

表2 设计特征相关词汇

从表2中可以看出，用户对设计特征的描述较少，仅从消费者在线评论数据中提取鼠标设计要素不够合理，因此需要结合产品解构的方法来进一步识别鼠标外观的关键设计要素。

人机界面元件(Human Interface Elements,HIEs)作为一种常用的产品解构方法，可以把产品外观特征解构成一些诸如造型、色彩、材质等独立的最小单元[30]。根据HIEs解构方法的步骤，对鼠标外观按照功能性特征和非功能性特征进行解构，由于鼠标底部的电源开关以及电池盖等零部件不是本文的研究重点，因此在接下来的研究中不予考虑。对于解构后的HIEs，采用专家小组的方式确定关键设计要素。邀请6名具有产品外观设计相关研究背景的研究生对鼠标外观的多维设计要素进行讨论，最终确定鼠标外观形态的多维设计要素。

从在线评论中提取的鼠标设计特征数据可以发现，常见的色彩主要有黑色、白色、红色和灰色，常见的材质主要包括塑料和金属两种。通过查阅京东商城上鼠标的常见尺寸大小，最终确定本文所研究的无线鼠标的主要外观设计要素及其水平如表3所示。

表3 无线鼠标的主要设计要素

2.2 产品原型方案生成及主观感性评价实验

2.2.1 正交试验设计生成产品原型方案

对于多维设计变量的实验设计研究，采用正交试验设计是一种快速、高效的方法[31]。将确定的12个设计要素水平编码输入到SPSS24.0中进行正交试验组合，最终生成设计要素正交表，得到32款鼠标原型方案。根据设计要素正交试验组合出来的方案，采用Rhinoceros 6.0三维建模软件建立鼠标产品的3D原型，并使用KeyShot 8.0对鼠标原型进行色彩、材质等设计要素的渲染，最终得到32款鼠标原型，如图2所示。

图2 鼠标原型图

2.2.2 主观感性评价问卷

为了测量用户对于鼠标外观的感性认知，结合鼠标原型以及确定的4个感性意象词设计感性评价问卷。为避免被试在进行感性评价过程中出现疲劳现象，将32款无线鼠标产品原型随机分为4组，被试只需对随机出现的一个调查问卷中的8款鼠标外观图片进行感性评价即可。每一款鼠标产品外观图片都是由该鼠标原型的三个不同视图构成，被试在观看完每款鼠标外观图片后需要进行主观感性评价，采用7级Likert量表，其中1代表负性情感，4代表中性情感，7代表正性情感。每份问卷中的8款鼠标产品原型图片随机呈现。

本次调查问卷对象包括学生、老师、企业员工和个体经营者等。最终线上收回222份调查问卷，其中有效问卷214份，所有的被试均有鼠标使用经验，被试者的年龄区间为[21,40]，平均年龄为25.46岁。

2.3 模型构建与设计优化

2.3.1 鼠标感性意象和设计要素的径向基函数(RBF)神经网络模型构建

RBF(Radial Basis Function)神经网络具有训练速度快、学习效率高以及泛化能力较好的特点，是解决产品评价问题的一种有效的方法[32]。本文采用RBF神经网络建立无线鼠标外观的多维设计特征与用户感性评价之间的关系模型，对应的输入为鼠标产品外观的12个设计要素，输出数据为调查问卷中4个感性意象词对的平均得分，具体的拓扑结构如图3所示。

图3 RBF神经网络拓扑结构

本文参考数量化I类理论中的编码规则，对语言类设计变量采用0-1编码的方式处理，然后将其作为RBF神经网络模型结构的输入数据，输出数据为调查问卷中感性意象词对(W1，W2，W3，W4)的平均得分，训练函数选择newrb函数，扩展速度设定为0.8，最大神经元的数目为100。

2.3.2 基于多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)的鼠标外观情感设计

粒子群优化算法作为一种群体智能优化仿生算法，因其结构简单、易于实现和快速收敛的特点，被广泛地运用在各种多目标优化问题上。本文选择使用粒子群优化算法中的MOPSO优化算法来构建多目标优化模型，优化目标为鼠标外观感性评价的意象词对。设定种群数量为40，最大迭代次数Tmax为200，惯性权重ωmin为0.9， 为0.4，学习因子c1和c2均为2。第i个粒子的位置表示为xi=(xi1，xi2，…，xim)，其对应的速度表示为vi=(vi1，vi2，…vim)，m表示解的维数。12个设计变量的约束条件如公式1所示，Xm,1、Xm,2、…、Xm,n一共n位编码分别表示设计变量的不同取值。4个优化目标函数的约束条件如公式2所示，fi为第i个目标函数的负函数，对应为感性意象词的评价得分。

(1)

-1≤fi≤1,i=1,2,3,4

(2)

3 结果

在Matlab中运行多目标粒子群优化算法MOPSO和RBF神经网络集成的程序代码，得到无线鼠标产品外观情感设计优化结果。从这些非劣解集中挑选所有目标得分值相对较优的一个产品外观设计方案，优化后的鼠标图片如图4所示。

图4 产品外观设计优化方案

为了验证优化后的鼠标外观能否让用户获得更高的感性评价得分，从设计好的32款鼠标原型中随机选择4款鼠标和优化后的最优方案组合在一起进行感性评价实验。问卷中每款鼠标图片按随机顺序呈现给被试，30名被试分别在观看完每款鼠标的不同视图后进行评价，所有被试均有1年以上鼠标使用经验，年龄区间为[21,33]，平均年龄为25.42岁。最终回收有效调查问卷28份，对收集的数据进行整理与分析，并计算5款鼠标产品的4个感性意象词的评价得分，如图5所示。通过对比发现，优化后的鼠标外观设计方案四个感性意象词“精致的”、“协调的”、“轻巧的”以及“高端的”的平均得分都要高于其他4款鼠标原型，从而验证了优化效果，说明鼠标产品外观情感设计优化方案更符合用户的感性需求，达到了预期效果。

图5 感性意象词得分

4 讨论

从优化方案中可以看出，黑色属于中性色调，可以与任何色彩和谐搭配，具有缓解疲劳的作用，而且黑色的外观给人营造一种沉稳淡定、大方得体、高端大气的感觉。根据验证结果可以发现，优化后的鼠标产品能够充分体现用户的感性需求，达到了鼠标外观情感优化设计的目的。

本文在情感化设计过程中，使用文本挖掘技术获取大量的在线评论数据，并从中提取用于产品感性评价的意象词。与传统感性意象获取数据量少、费时费力且主观性过强的特点相比，采用文本挖掘技术能够高效获取大量的感性数据。由于这些评论数据都是用户在购买产品之后进行填写，因此它们能够真实反映用户在体验产品后的感受和情感需求[33]。此外，本文在采用产品解构的方法确定设计要素基础上，依据在线评论数据中提取到的设计特征确定关键设计要素的水平，从而保证得到的设计要素水平是用户关注的特征范围，避免了传统设计要素提取中过分依赖于专家的主观想法[34]。

在产品设计过程中，愉悦性、易用性和美感、吸引力并存[35]。市场上的鼠标设计主要考虑人体工学原则而低估了用户的情感体验因素，从而直接影响了鼠标外观给用户呈现的美感和愉悦性。本研究针对鼠标设计过程中忽略用户情感需求的问题，对鼠标外观的造型、色彩、材质等多维设计特征进行情感化设计，建立鼠标感性意象与设计要素之间的关联规则，并针对4个感性意象词“精致的”、“协调的”、“轻巧的”以及“高端的”进行多目标优化。根据最终结果发现，设计优化的鼠标外观能够获得更高的用户感性评价得分，符合用户的真实情感需求。本研究采用感性工学的理论将用户的情感需求转化为鼠标的具体设计要素，从而设计出以用户为导向的产品，满足了用户的情感需求。

5 结论

本文以日常办公中常见的鼠标产品为研究实例，将在线评论和感性工学的理论相结合，对鼠标外观进行情感化设计。从在线评论数据中提取鼠标感性信息发现，用户比较关注的鼠标外观感性意象维度有“精致”、“协调”、“轻巧”以及“高端”，关注的设计特征主要为色彩、造型和材质。通过构建感性意象与设计要素的RBF神经网络模型，以4个感性意象维度为多目标进行优化设计的结果表明，鼠标外观主题色调为黑色、面盖呈椭圆形，侧表面选择凹弧设计，整体采用适中的尺寸，并附上金属抛光的材质更能营造出一种精致、轻巧、优雅、高端的氛围感，有助于满足用户的情感需求。

本研究将在线评论数据应用到感性设计的研究领域，极大地提高了用户调查的稳定性和精确性以及产品情感化设计研发的效率，也为感性工学的相关研究拓展新的研究思路。在未来的研究中可以考虑主观评价和生理测量同时进行，在线评论数据的时效性和权重评估也值得进一步深入探讨。