基于PAD模型的内饰色彩情感评价研究

姚程 王瑞琪 阳巧

关键词：PAD情感模型；眼动追踪；内饰色彩；情感评价；情感建模；偏最小二乘法回归

引言

体验经济背景下，情感体验成为影响用户消费的重要因素。尤其是智能汽车的出现催生了用户体验需求的增长，特别体现在人与车交互的座舱内饰设计方面。座舱内饰承载着消费者的情感体验与诉求，同时，内饰的认知过程涉及多种要素，因此具有很高的情感化特征[1]。当前车企在内饰色彩方面主要根据流行趋势和市场反馈，忽略了用户的感性诉求。伴随着座舱智能化的浪潮到来，企业研发迭代速度较传统汽车加快，这需要更高效、简便、实用的用户情感评价方法。

目前，针对座舱内饰色彩评价的研究主要集中在感性工学和数据统计方面，例如赵丹华[1] 等人将内饰的情感评价分为部件特征、功能体量和内饰氛围3 个层次。初建杰[3] 等人通过量化分析和主观评价，并运用语义差异法，提出一种新的飞机色彩材质设计方法。曹越[4] 等人通过运用语义差分法和主成分分析法，提出一种用于汽车内饰色彩情感的评价方法。但是目前还缺乏对客观生理数据、内饰色彩和情感之间关系的研究因此，本文将眼动数据运用在座舱内饰色彩的情感评价的研究中，采用眼动实验方法，探究眼动数据、色彩属性和用户情绪三维度之间的映射关系，总结内饰色彩设计原则，通过应用PLS 回归方法建立情感预测模型，并进行应用验证模型有效性，进而探究用户情感体验的评价方法。文章研究内容对当今车企座舱色彩设计的情感评价测量具有探索实践意义。

一、情感评价工具分析

情感是基于个人多种感官通道综合作用后产生的一种状态，其复杂性、模糊性、瞬时性的特征使得如何量化测量成为一个重要的问题。目前，情感评价方法主要有基于客观数据的生理测量方法和基于主观评价的心理测量方法。

基于客观数据的测量方法利用眼动指标、生理指标、面部表情、脑电信号等数据来测量情感状态。如国外学者Partlal 和Surakka[5] 发现不同情绪状态下的瞳孔尺寸差异，提出利用瞳孔尺寸来测量情感。郭伏[15]等人通过眼动数据及主观情绪量表来研究用户在浏览不同网页时的情感体验差异性。但客观评价需要一定的硬件和系统支撐，因此在使用上存在一定的局限性。

主观评价方法包括语义差异法、口语分析法、PAD 情感模型、PANAS 量尺法、产品愉悦测量问卷等。其中，PAD 情感模型具有测量简便、容错性好、适用范围广、容错性好的优点，被广泛应用于产品设计领域。如薛艳敏等人[6] 通过设计网页色彩，版式，文字等元素的眼动实验，来研究不同设计元素对愉悦度，激活度，支配度三种情绪维度的影响。蒋旎[7]将PAD 情感模型运用于移动端应用软件挂号任务，来用于移动应用的情感体验测量评价。Tantanatewin[8] 等人将PAD 模型运用在餐厅色彩的设计过程中，通过分析色彩差异对被试情绪和行为反应的数据，发现在餐厅场景下，暖色调可以提高消费者的愉悦度。

PAD 情感模型的灵活性和简便性，使其非常适合目前车企快速迭代的研发设计需求，借助相关模型对座舱设计进行用户体验评估，可以设计出符合用户情感体验的座舱，且具有较强的理论指导和实践意义。

二、实验设计与过程

本研究实验共6 部分：首先，制作基于PAD 模型的内饰SAM 色彩量表；然后，选择与情绪具有潜在相关的眼动指标；接着，根据HSV色彩体系制作实验样本；设计实验环境与流程设计；进行实验数据分析；最后，构建和验证情感模型。

（一）情感评价工具与眼动指标选择

1.PAD 情感量表：本文选择连续情感模型中的PAD 三维情感模型测量用户情感。Mehrabian[9] 等人根据Osgood 的研究基础，将情感划分为愉悦度（Pleasure），唤醒度（Arousal），支配度（Dominance）三个维度来描述人类的情感状态，模型如图1 所示。

PAD 模型中愉悦度P 用来表示用户情感状态的正负特性，例如“高兴”的情感P 值为正。唤醒度表示个体的神经生理激活水平的高低，比如“惊喜”的状态下A 值为正。支配度表示个体对情景和对象的控制状态，D 值为正表现为用户对外界的主导和控制性强。

本研究使用SAM 量表来评估PAD 模型中情绪的愉悦度（P）、唤醒度（A）、支配度（D）。该量表通过图形化展示各种情绪维度，界面友好形象，易于理解，从而能够快速进行情绪评估。本研究将SAM 量表的数值进行归一化处理，如图2 所示。

2. 眼动指标选择：通过阅读相关文献[10] 并结合实验室仪器采集范围，选择和情绪具有潜在相关性的注视、扫视、瞳孔直径等眼动指标。具体为带有比率性质的注视率[count/s]、扫视率[count/s]；带有均值性质的平均注视时间[s]、平均扫视时间[ms]、平均瞳孔值[mm]；带有最值性质的首次注视时间[s]、最大注视时间[s]、最小注视时间[s]、最大扫视时间[ms]、最小扫视时间[ms]、最大瞳孔值[mm]、最小瞳孔值[mm]作为本次实验研究的眼动指标。

（二）内饰样本制作

本研究以汽车内饰为实验对象。根据HSV 颜色体系，将样本划分为6 种基本颜色，即红色，黄色，绿色，青色，蓝色，洋红色。同时利用图像处理软件提取样本的色彩信息，将明度（V=0 ～ 100）与纯度（V=0 ～ 100）的取值分为33、66、99 3 个梯度，共提取54 个颜色样本，最终形成本次实验的色彩样本数据集，如图3 所示。

为了便于数据处理衡量多组连续变量的相关性，采用6 个等分整数来表示样本的基本颜色类别。具体映射关系如下：

（三）实验对象与设备

本实验共招募20 名（男生9 名，女生11 名）青年学生参与实验，年龄从18 到25 岁不等。所有被试的视力正常且没有和其他可能影响实验样本色彩刺激的因素。实验设备包括Tobii 眼动仪、笔记本电脑、显示器和内饰色彩SAM 图像量表。

（四）实验环境与流程

实验环境背景噪声保持在30dB 以下，环境温度为9°C ～ 16°C，使用遮光窗帘和散射光以避免光照对色彩样本的影响。

在实验开始前，由实验人员解释SAM 量表和PAD 情绪模型的含义和评估标准，并介绍操作流程和任务说明。实验开始后，被试将进行眼动追踪校准，并观看随机呈现的内饰色彩刺激材料，54 个样本将被分成3 部分，样本将随机呈现以保证准确性，且每次呈现时间相同，中间间隔时1000ms 的“+”注视页和灰度空白页。每个部分结束后，被试在SAM 量表上对该部分的所有样本进行评分。实验数据包括眼动数据和被试情绪的PAD 值。

三、数据处理与模型构建

实验运用SPSS 对数据进行方差检验和相关性检验，以筛选出用于情感建模的指标，然后使用偏最小二乘法回归建立色彩属性、眼动指标和情感维度的关系模型，提出座舱内饰色彩设计原则，最后进行情感评价模型应用检验，证明模型可用于情感评价。

经过克隆巴赫α 系数验证，本研究的PAD 量表数据显示出良好的内部一致性。具体而言，克隆巴赫α 系数分别为0.804（P），0.851（A），0.874（D）。因此，本研究的PAD 量表數据分析结果在可靠性方面符合要求，可供后续研究使用。

（一）色彩属性和眼动指标筛选

在内饰样本的制作阶段，根据明度（V=0 ～ 100），纯度（V=0 ～ 100）将色彩样本分为低、中、高三类，表1 为不同被试在54 个色彩样本下不同亮度纯度和色调的P、A、D 的平均值和标准差值。

1. 数据方差检验：为了研究用户情绪维度与内饰样本色彩属性和收集的眼动指标之间是否存在差异，首先，运用SPSS 软件分别对内饰色彩属性及眼动指标进行方差齐性检验，剔除显著性小于0.05 的眼动指标，然后以情绪维度为自变量，分别对色彩属性和眼动指标进行单因素方差分析。

表2 色彩属性的单因素方差结果显示色相H（P=0.000<0.05）、饱和度S（P=0.002<0.05，P=0.002<0.05）、明度B（P=0.000<0.05）的显著性水平均小于0.05，可以用于指标的下一步筛选；表3 眼动指标方差结果显示注视率（P=0.000<0.05）、平均注视时间（P=0.000<0.05）、瞳孔平均值（P=0.000<0.05）、扫视率（P=0.000<0.05）、注视率（P=0.000<0.05）、最小扫视时间（P=0.019<0.05，P=0.000<0.05）、平均扫视时间（P=0.000<0.05）这7 项眼动指标的显著性水平小于0.05。

方差分析结果表明色相、饱和度、明度、注视率、平均注视时间、瞳孔平均值、扫视率、注视率、最小扫视时间、平均扫视时间这10 项指标数据具备显著性，可用于指标下一步筛选。

2. 数据相关性检验：为进一步筛选出可用于情感建模的色彩属性和眼动指标，将愉悦度P，唤醒度A、支配度D 分别与色相、饱和度、明度3 项色彩属性和注视率、平均注视时间、瞳孔平均值、扫视率、最小扫视时间、平均扫视时间6 项眼动指标进行相关性分析，结果如表4 和表5 所示。

根据表4 可以看出颜色属性与情感维度间的相关性，色相和情绪各维度之间呈现中等的负相关度（r=-0.5270，p ＜ 0.01（P）；r=-0.416，p ＜ 0.01（A）；r=-0.364，p ＜ 0.01（D）），饱和度和唤醒度P 存在边缘相关性（r=0.674，p ＜ 0.05）；明度和情绪各维度之间存在较强正相关（r=0.641，p ＜ 0.01（P）；r=0.612，p ＜ 0.01（A）；r=0.726，p ＜ 0.01（D））。因此选择色相和明度两个色彩属性用于最终情感测量模型的因变量。

由表5 可知，最小扫视时间与情感维度不存在相关性；平均注视时间与愉悦度P（r=-0.569，p ＜ 0.01）、唤醒度A（r=-0.547，p ＜ 0.01）、支配度D（r=-0.677，p ＜ 0.01）呈现中等负相关；注视率、瞳孔平均值、扫视率、平均扫视时间也都与情感3 个维度存在一定的正相关性。

相关性分析的结果显示色彩饱和度和最小扫视时间与情感维度之间不存在相关性，因此选择其他7 项指标用于最后情感测量模型的建立。

（二）情感模型构建

研究发现，座舱内饰的色相、明度、平均注视时间、注视率、瞳孔平均值、扫视率、平均扫视时间这7 个指标与用户情感维度之间具备相关性，本文采用基于多因变量对多自变量的偏最小二乘法回归方程，建立色彩属性、客观眼动指标和情感体验之间的关系模型，以探索利用相关指标进行座舱内饰的情感测量的方法。

按照偏最小二乘法回归方程的计算步骤选择眼动指标和色彩属性为自变量，将情感维度P、A、D 作为因变量，使用软件MATLAB 进行建模，得到回归方程式如式3-1、3-2、3-3 所示：

其中，公式中V1 为平均注视时间、V2 为注视率、V3 为瞳孔均值、V4 为扫视平均时间、V5 为扫视率、V6 为色相、V7 为明度。

（三）模型有效性检验

为了验证模型有效性，选择3 名被试对汽车内饰进行实验，并填写PAD 情感量表，将数据带入PLS 模型中得到预测值与实际值，如表6 所示。

选择SPSS 对数据预测值和实际值进行配对样本T 检验分析，结果显示P、A、D 3 个维度上的双边sig 检验值分别为0.337、0.401、0.980，均大于0.05，证明预测值和实际值无显著差异，PLS 回归模型有效。

四、实验结果分析

在座舱内饰情感评价中，设计的优劣和愉悦度P 成正相关；同时，评价座舱内饰还应考虑用户和内饰交互的流畅体验，因此，最佳方案是确保支配度D 处于高水平；适度的唤醒度A 在座舱设计中更为恰当，过高的唤醒度会对用户造成压力或干扰用户的注意力。通过结合眼动指标和色彩属性与情感维度的相关性分析，对于座舱内饰的色彩设计应该遵循以下原则：

1. 选择高明度内饰增强情绪支配度：座舱内饰的设计中，色彩明度属性会影响驾驶员的情绪支配度，即对车辆和环境的掌控感。根据实验发现，内饰颜色的明度和支配度成正相关，这意味着较高明度的颜色可以增强用户的支配感和控制感，从而提高驾驶员的情绪状态和驾驶体验。同时，研究表明注视持续时间平均值与情绪支配度D 呈负相关。汽车内饰设计中，若用户对某一区域的注视时间越长，则其对该区域功能部件的理解难度越大。

因此，在座舱内饰的设计中，采用高明度色彩可增强内饰功能部件的操作性，进而获得更优的体验方案。例如，可以使用明亮的橙色或绿色来标识控制按钮，蓝色来标识显示屏从而使其更加易于发现和使用。同时支配度高时用户使用产品的意愿也更为强烈，因此较高明度的内饰色彩也有助于提高用户的购买欲望。

2. 暖色系内饰可以提升用户愉悦感：座舱内饰的色彩和设计可以对用户的愉悦度产生影响。根据实验发现，内饰色彩的色相属性和愉悦度P 呈负相关，表明色相值较低的暖色系内饰可以提高用户的愉悦感。同时扫视率和扫视平均时间和愉悦度呈现正相关，这是由于人们在愉快情绪下用户的注意力和兴趣更容易被吸引，因此具有更广泛的注意广度。

在座舱内饰的设计中，可以选择橙黄和红色等暖色系的色彩来提高用户的愉悦度和情感体验。这可以减少用户对座舱功能部件的搜索时间，从而获得更优的驾驶体验方案。

例如，蔚来ET5 推出的琥珀橙和金沙米的内饰配色方案就是不同明度和饱和度组合下的暖色系设计方案。这些设计方案既符合品牌形象，也能够提高用户的愉悦度和注意力，取得了较好的市场反馈。

3. 色相选择应保持合理唤醒度水平：在座舱内饰色彩设计中，唤醒度水平的高低应该根据设计的目的和用户需求来确定。实验表明色相属性和用户唤醒度水平呈现负相关。

当座舱内饰旨在提供更具互动感的用户体验，如娱乐系统、智能语音助手时，可以使用唤醒度水平较高的橙黄，红色内饰，激发人们强烈的情感反应，同时需要避免过高的唤醒度会对用户造成压力或干扰用户的注意力。这样可以增强用户的体验感和满意度，提高产品的市场竞争力。当座舱内饰旨在提供冷静、清爽的心理感受时，可以采用冷色系的颜色和简洁的布局。例如，可以使用蓝色、绿色等冷色调来创造出清爽、舒适的氛围；采用简洁明了的设计，尽可能减少复杂的控制按钮和指示灯。同时，由于冷色系内饰的支配度较低，为了增强冷色系内饰功能部件的易用性，应该适当降低色彩的饱和度和提高明度。

五、情感评价模型应用

本研究为了验证构建的情感评价模型和设计原则对实际车型的适用性，选择蔚来ET5 作为目标车型，并选取该车型的琥珀橙和苔原绿两种内饰配色为实验样本。招募10 名被试参加实验，测量了被试的眼动指标、内饰的色彩属性和PAD 情感值，接下来运用本文建立的情感模型进行情感预测，验证模型的应用性并进行情感评价。实验数据见表7。

将数据代入PLS 模型，情感各维度的预测值和实际值如表8 所示。将实验结果的预测值和实际值进行配对样本T 检验，结果显示在情感PA D 3个维度上的双边sig检验值分别为0.992，0.229，0.550，均大于0.05。说明该模型预测值与实际值无明显差异。

通过表7 和表8 的结果，得到两款内饰方案的不同情感评价结果。琥珀橙的唤醒度水平较高，可以适当降低明度，避免过高的唤醒度对用户造成压力或干扰用户的注意力；苔原绿的愉悦度较低，可以选择亮度更高的配色激发情感。此结果与情感评价模型预测一致，说明评价结果有效。

结论

本文以汽车内饰色彩作为研究对象，针对座舱内饰设计过程中迭代需求快，用户参与低的问题，应用眼动技术和PAD 情感模型，测量被试对不同内饰色彩样本的眼动数据和PAD 情感数据；对实验数据进行单因素方差分析和相关性分析，筛选与用户情绪愉悦度、唤醒度及支配度相关的2 个色彩属性指标和5 个眼动指标；使用偏最小二乘法回归方程建立眼动数据、色彩属性与用户情感之间的关系模型，并根据实验结果提出内饰色彩的设计原则、以蔚来ET5 验证情感评价模型的适用性。研究表明，此方法可以提高消费者的设计参与度，通过采集用户测评中的眼动指标和不同内饰色彩属性的客观数据能够进行快速的情感体验评估，从而为汽車内饰的快速迭代设计提供方向，最终提升用户的情感体验。同时该方法技术门槛较低、简单便捷，适用于有迅速迭代和更新特征的汽车座舱产品过程中。

此外，本文建立的情感测量模型可直接通过客观数据进行情感测量，后续可以探索座舱内饰不同颜色组合与用户体验（眼动数据）之间的关系，进一步提升情感测量的客观性和适用性。