面向老年人的服务型机器人功能设计研究

慕明霖,刘玮琳,杨雨霖

(青岛理工大学 管理工程学院,山东 青岛 266525)

0 引言

根据2020年全国第七次人口普查数据,我国60岁及以上的老年人口比重已经达到18.7%,其中65岁及以上的老年人口比重更是达到13.5%.国务院发展研究中心课题组的预测表明: 到2030年和2050年,我国65岁及以上的老年人数将分别达到3.46亿和4.49亿,老龄化率将达到20.5%和37.3%.在全球人口老龄化日益严重的背景下,我国的人口老龄化规模大且增长速度惊人.老年人难以跟上科技的进步和日益加快的生活节奏,且他们容易出现情感上的空缺.为应对这种情况,我们需要设计一款可以照顾老年人的日常生活、进行康养护理工作,以及能满足老年人情感需求的服务型机器人.

随着我国在《中国制造2025》中将机器人产业提升至强国战略的高度,近年来,在国家的全力支持下,我国的高校和企业对服务型机器人的关注度和研究投入也大幅度增加.国内对服务型机器人的研究也呈现出日益繁荣的景象.从理论层面来看,吴磊等学者通过对国内外相关学术文献的详细梳理和分析,深入剖析了老龄人群的心理和生理特征,系统回顾了老龄服务机器人发展的现状,并对老龄服务机器人的包容性设计和拟人化设计进行了深入探讨[1].王秋惠等学者从人因工程的角度全面评述了老龄服务机器人人机界面设计研究与应用进展,并介绍了老龄服务机器人人机界面设计的理论基础、设计评价指标以及设计优化的方法[2].从目前对养老型服务机器人的研究来看,国内外研究的方向上存在着显著的差异.国外机器人研究起步较早,技术成熟,服务型机器人的设计制造较为先进.国外的研究重心在早些年前就已经从对服务型机器人的机械设计、制造和系统设计转移到了与人的交互上.美国麻省理工学院老龄科技实验室开始对面向老年人的服务机器人等智能产品进行人因工程与人机界面的探索性研究.谢尔丹(Sheridan)提出了老龄服务机器人硬件界面、软件界面、面部表情追踪界面及导航界面的设计原则,并预测了老龄服务机器人的人机交互(HRIs)设计趋势[3].王宁等将先进的语音技术应用于用户界面,进行了以老年用户为中心的语音界面设计.通过使用语音识别技术,他们降低了系统的复杂性并提高了识别的成功率[4].麦克罗(Mikovec)与祖纳(Zuna)研发了一种基于简化六键导航方案的交互式电视(IDTV).该电视的导航模块保留了基本访问功能,同时可方便用户快速地访问储存的视频、个人记录等.其可用性测试结果表明: 此导航更方便用户去理解与运用[5].

本研究从老年人的主观意愿出发,将老年人对服务型机器人的需求进行分类并排序,以得出他们对服务型机器人需求的优先级顺序.这些信息可为设计师在进行产品迭代设计时提供重要依据,使服务型机器人更加适合、方便老年人使用.这也有助于提高老年人对服务型机器人的接受程度和使用频率,让他们的生活和护理需求在家中也能被满足,机器人可以维护他们的自尊心,并满足他们日常娱乐和陪伴的需求,也可丰富他们的日常生活,从而提升他们的生活质量.

1 基于Kano模型的用户需求分析

1.1 Kano模型介绍

Kano模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki)发明的一种有用的工具,可用于对用户需求进行分类和优先排序.Kano模型将需求分为必备型需求M、期望型需求O、魅力型需求A、无差异型需求I、逆向型需求R和可疑型需求Q.通过将需求进行分类,可以在进行功能设计时提供清晰的指导.乔达(Chaudha)等学者对Kano模型进行了发展和改进,使其可以将用户的需求进行重要度排序,从而改善了传统Kano模型的局限性.目前,越来越多的国内学者将Kano模型引入到宠物陪伴机器人、记账机器人、老年陪伴机器人等各个行业的机器人的设计和研究中[6].

1.2 目标用户需求的初步获取

在研究开始阶段,我们选择了10位在生活环境和生活方式方面存在显著差异的老年人用户,并进行深度访谈,以收集不同生活状态下用户对服务型机器人的需求.访谈的结果如下: 老年人对服务型机器人的需求主要集中在协助日常生活、娱乐陪伴、健康管理和通用功能四个方面,其中对通用功能的需求最多,对协助日常生活的需求最为强烈.之后将需求经过KJ法精简分析后,与养老行业和陪伴机器人行业的专家进行了讨论,得到了以下15个需求,分别是养老服务型机器人的日常娱乐功能、健康监测功能、聊天陪伴功能、通话功能、天气预报功能、语音控制功能、家电操控功能、自动充电功能、环境监测功能、备忘提醒功能、拿取物品功能、外出购物、应急报警、做家务和操作便捷.最后将上述15个需求归类为日常生活功能和通用功能两类,得到需求要素表,如表1所示.

表1 需求要素表

1.3 Kano问卷的设计

为了更好地对需求要素进行分类和排序,根据上述的15个需求,我们设计了一份双因子调查问卷.在问卷中,对于每一项需求,我们设计了两个问题,一个问题是在具备该能力时用户的态度,另一个问题是不具备该能力时用户的态度.每个问题的选项包括“非常喜欢”“理应如此”“无所谓”“可以忍受”“不能接受”五个选项.通过对照Kano评价表,我们可以将用户需求进行Kano分类.Kano评价标准如表2所示.

表2 Kano评价标准

1.4 目标用户选择及Kano问卷发放

目前,国内外对老龄服务型机器人的研究还处于初步阶段,产品大多都是机器人实验室的样品.市面上产品种类少、价格昂贵、功能并不完善,不能很好地满足老年人日常需要.并且绝大部分老年人对该类机器人的了解较少,了解后也由于价格、心理等因素不愿意接受使用该类机器人.因此,在研究中的数据收集阶段,应当对目标用户进行筛选,选择愿意尝试并且有能力负担该类机器人的老年人作为目标用户,以增强结果的可靠性.通过在线平台发放500份问卷,回收有效问卷389份,为了保证样本数据的有效性,在问卷中设置了诸如身体状况、居住方式、居住环境、生活来源和是否愿意接受机器人服务等问题以筛选有效用户.最终筛选出253份符合该研究主题的用户.这253位用户来自11个省份,男女比例接近1比1,年龄从55到75岁均匀分布,都具备负担服务型机器人的经济能力.目标用户具体情况表如表3所示.

表3 目标用户具体情况表

1.5 数据分析

根据有效的Kano问卷的结果和分类方式对各项需求要素进行归类,按照Kano评价标准统计每项需求的Kano类型,以需求要素A14为例,形式如表3所示.各项需求Kano分类如表4所示.

表4 能力需求要素A14的Kano分类

我们引用伯格(Berge)教授的研究,通过量化Kano模型来获取相关数据,根据所得有效问卷的数据,基于Kano问卷调查数据,结合Better-Worse指数分析法,计算出Better值和Worse值.计算公式如下所示:

Better(SI)=(A+O)/(A+O+M+I);

(1)

Worse(DSI)=-(O+M)/(A+O+M+I).

(2)

式中SI表示满足某项需求的满意度系数,DSI表示某项需求不被满足的不满意度系数.|SI|与|DSI|的数值范围在0—1之间,绝对值的大小反映了该项需求对用户满意程度的影响程度.绝对值越大,表示对满意度/不满意的影响越大; 绝对值越小,表示对满意度/不满意的影响越小.因此,第i项需求的用户满意度指数Ti由上述二者的绝对值得出,计算公式如下:

Ti=max (|SI|,|DSI|).

(3)

为了确保数据的一致性,对之前的253位调查对象再次发放问卷,收集调查对象对服务型机器人功能的初始重要度、当前满意度与目标满意度.采用李克特量表按照1—5分的标准,由253位调研对象为不同需求要素的关键程度进行打分,分值范围为1—5,其重要程度随数值的增加由低到高,最终取平均值作为第i项需求的初始需求重要度Hi.调查对象对目前老龄型服务机器人各项功能的满意程度进行满意度评价,满意程度由1分到5分递增.取调查数据中对服务型机器人目前满意程度平均值作为当前满意度值,记作S0; 取对服务型机器人目标满意程度平均值作为目标满意度值,记作Si,通过上述二者可以得出用户满意度的目标改善率IR0,公式如下:

IR0=Si/S0.

(4)

由于Ti的取值为满意指数的最大值,因此不同需求的Ti可能会相同.为了计算出精确的用户需求重要度,引用乔达(Chaudha)的研究,对不同属性的需求要素引入不同的调整系数K,进一步量化用户需求的重要度顺序,其中,基本型需求、期望型需求、魅力型需求的K值分别为0.5、1和1.5.根据上述结论,可以得到用户需求的调整改善率IRi,其计算公式如下:

IRi=IR0*(1+Ti)K.

(5)

最终,根据用户需求的调整改善率和用户自评分重要度值,可求得用户需求重要度综合评分,其计算公式如下:

LRi=IRi*Hi.

(6)

按照上述计算过程,对其他需求进行计算,得到所有需求的用户需求重要度综合评分,如表5所示.其中,A6、A9、A10和A12为无差异型需求,后续研究中将被剔除.

表5 需求Kano分类

各项指标计算表如表6所示,用户需求重要度综合评分从高到低的顺序为A11、A14、A13、A7、A5、A4、A8、A2、A1、A15、A3.对应的需求分别为自动充电功能、做家务、应急报警、备忘提醒功能、天气预报功能、通话功能、拿取物品功能、健康监测功能、日常娱乐功能、操作便捷和聊天陪伴功能.

表6 各项指标计算表

2 基于Kano-QFD的服务型机器人功能设计研究

2.1 QFD介绍

QFD是由赤尾洋二和水野滋提出的一种系统性决策技术,旨在确保产品设计能始终满足顾客需求和价值.后来被日本其他公司广泛采用,现已成为一种重要的质量设计技术.其首先成功地应用于船舶设计与制造,现在已扩展到汽车、家电、服装、集成电路、建筑机械和农业机械等行业.QFD理论的核心方法是建立用户需求要素与产品设计要素之间的联系,将用户需求转换为产品的设计方案.总的来说,QFD是一种将用户需求转换为产品设计目标要求的方法,多应用于制造业.

近年来,越来越多的中国学者开始将QFD引入到机器人相关领域之中.刘宗明和葛碧慧将QFD应用于老年家用陪护机器人设计中,并将用户重点需求转化为设计要素,提出了设计方案,为同类产品设计提供了参考.匡雅和刘洋采用QFD进行了核事故应急作业机器人的需求分析,为分析人员准确获取机器人的设计要求和关键技术提供了思路,从而提高设计质量.

2.2 Kano-QFD模型优势分析

Kano模型是一种从用户需求出发,将用户需求进行分类并对不同类型的需求进行系数调整,从而使各种类型的需求可以进行统一排序的方法.QFD则是一种可以将用户需求映射为目标主体的设计目标要求,并进行设计目标要求重要度排序的方法.为了减少传统Kano模型只能进行定性分析的主观误差,近年来有学者开始将其与QFD这种定量方法相结合,应用于多领域的需求分析.QFD可以承接Kano模型得出的结论,将用户需求要素转化为设计要素,得出以用户需求为基础的设计要素优先级,并按照优先级对产品进行更新迭代,从而从根本上提高用户对产品的满意度.石元伍和韩珊采用Kano与QFD相结合的方法对医疗服务机器人的造型设计进行研究,确定了用户需求竞争的优先级,为后续医疗服务机器人设计提供了指导.李惠将Kano分析法和QFD结合,完成了家用跑步机人机界面设计的用户需求和设计要素的分析和转化,为设计实践部分提供了理论依据,其遵循了以用户需求为核心的设计初衷,提高了人机界面的交互效率和用户操作满意度,对同类型的人机界面优化设计起到了借鉴意义.

2.3 确定相关功能设计要素

之后根据上述11项需求要素,将其进行整合、归纳,转化为14项有关的要素.相关设计要素如表7所示.

表7 相关设计要素

2.4 功能设计要素权重分析

最后,邀请专家对设计要素与需求要素之间的相关度进行评估和打分.如果相关性强,则打分分值为5,在关系矩阵中用“●”表示; 如果相关性一般,则打分分值为3,在关系矩阵中用“○”表示; 如果相关性弱,则打分分值为1,在关系矩阵中用“△”表示.打分结果记作需求要素Ai与设计要素Bi的相关关系度Rij.得到能力需求要素和课程设置相关要素的关系矩阵之后,利用公式对各个功能要素的重要度进行计算并排序.具体公式如下所示,具体结果如表5所示.

(7)

(8)

其中,Wj为设计需求重要度,Vj为相对重要度,LRi为用户需求重要度综合评分,n为需求要素的数量,m为设计要素的数量.需求要素与设计要素关系矩阵表如表8所示.

表8 需求要素与设计要素关系矩阵表

3 结论

本文针对中国老龄化严重、养老行业不成熟、缺乏优秀养老院和护工的问题,从老年人的主观需求入手,对面向老年人的服务型机器人功能进行研究,旨在解决中国养老行业人手短缺的问题.通过结合Kano模型和QFD(质量功能展开)的方法,对来自我国11个省份、背景和生活方式存在较大差异的253位老年人进行了问卷调查.通过研究发现,面向老年人的服务型机器人在功能设计上的优先级由高到低为交互界面素雅简洁、AI语音交互、定时及提醒、自动寻路、聊天室、自我学习能力、互联网设施、机器臂、医务室、报警设置、自动充电装置、收音机和电视转播.这些结果反映了老年人希望服务型机器人操作简单、交互方便,拥有自我学习能力.并可以为未来的面向老年人的服务型机器人的迭代设计提供参考.