基于模糊綜合評價的交互式產(chǎn)品設(shè)計應(yīng)用與研究

徐敏 蔣偉梁

摘 要： 交互式產(chǎn)品設(shè)計能給用戶帶來人和產(chǎn)品之間雙向信息交流的體驗，它除了實現(xiàn)產(chǎn)品本身的功能外，其交互設(shè)計能否最大限度地令用戶對產(chǎn)品易用、樂用和高效應(yīng)用是產(chǎn)品的重要評判標(biāo)準(zhǔn)。借用模糊數(shù)學(xué)中的模糊綜合評價方法，綜合考慮交互式產(chǎn)品設(shè)計各因素，結(jié)合用戶體驗，建立交互式產(chǎn)品設(shè)計評價的數(shù)學(xué)模型；按模糊矩陣的運算方法和最大隸屬原則得到綜合評價結(jié)果；實現(xiàn)從定性到定量，最終又回到定性的轉(zhuǎn)化，為產(chǎn)品的決策提供可靠依據(jù)。

關(guān)鍵詞： 模糊綜合評價； 交互式產(chǎn)品設(shè)計； 決策； 評判標(biāo)準(zhǔn)

中圖分類號：TB472 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1006-8228（2015）02-40-02

Application and research of interactive product design based on fuzzy comprehensive evaluation

Xu Min， Jiang Weiliang

（Wuxi Higher Vocational School ofTourism&Commerce， Wuxi， Jiangsu 214045， China）

Abstract： Interactive product design can give users bidirectional information exchange experiencebetween people and products. In addition to the realization of the function of the product， whether the interaction design can make it easy， happyto use efficientlyare important standards of the product. The fuzzy comprehensive evaluation method in fuzzy mathematics is used. Based on the interactive product design factors， combined with the user experience， the mathematical model of interactive product design evaluation is established. The comprehensive evaluation results are obtained according to the calculation method of fuzzy matrix and the maximum membership principle. From qualitative to quantitative， eventually returned to qualitative transformation， a reliable basis for decision-making of product is provided.

Key words： fuzzy comprehensive evaluation； interactive product design； policy decision； evaluation standard

0 引言

隨著社會經(jīng)濟(jì)和科學(xué)的發(fā)展，傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)品設(shè)計已不能滿足人們的需求；過去那種圍繞工程技術(shù)的設(shè)計思路早已不能適應(yīng)普通用戶的認(rèn)知和心理忍耐程度。現(xiàn)代人們不但希望通過使用某種產(chǎn)品來完成或改善某項工作，還希望產(chǎn)品能夠豐富、增進(jìn)其生活體驗，并且把這種體驗聯(lián)系到個人的夢想[1]。交互產(chǎn)品設(shè)計超越傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)品設(shè)計在于所設(shè)計的產(chǎn)品具有良好的交互功能，即在使用產(chǎn)品過程中用戶能感覺到一種體驗，這種體驗是由于人和產(chǎn)品之間的雙向信息交流所帶來的，具有“很濃重的情感成分”[2]。那么，一件產(chǎn)品除了要實現(xiàn)它的功能，我們還關(guān)心其交互設(shè)計能否最大限度地令產(chǎn)品易用，讓用戶樂用和高效應(yīng)用，以及它是否有一個評判標(biāo)準(zhǔn)。

要解決這一問題，我們可以借用模糊數(shù)學(xué)中的模糊綜合評價方法。模糊數(shù)學(xué)是運用數(shù)學(xué)方法研究和處理帶有模糊性現(xiàn)象的一門學(xué)科，它的創(chuàng)始人是美國加利福尼亞大學(xué)著名的控制論專家扎德（LA.Zadeh）教授。所謂的模糊綜合評價在模糊數(shù)學(xué)中稱為模糊綜合決策，是指應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)中模糊集方法對評價對象所涉及的因素先進(jìn)行單一評價，再綜合其他因素，給出該對象的一個總體評價（或稱為決策）。簡單說來，模糊綜合評價就是針對具有模糊屬性的事物或?qū)ο螅媚：龜?shù)學(xué)中的方法進(jìn)行處理，最終得到一個確切的結(jié)果。

1 模糊綜合評價的一般步驟及方法

⑴ 根據(jù)評價目的確定評價指標(biāo)集U={u1，u2，…，um}。

⑵ 給出評價等級集V={v1，v2，…，vn}。

⑶ 確定各評價指標(biāo)的權(quán)重W={μ1，μ2，…，μm}，權(quán)重反映各評價指標(biāo)在綜合評價中的重要性程度，且∑μi=1。

⑷ 確定評價矩陣R，根據(jù)不同評價群體的評價結(jié)果構(gòu)建變換矩陣。

⑸ 進(jìn)行綜合評價，通過權(quán)系數(shù)矩陣W與評價矩陣R的模糊變換得到模糊評判集S：

設(shè)W=（μj）1×m，R=（rji）m×n，那么

其中“”為模糊合成算子，例如：

，符號“∧”為取小，“∨”為取大。

最后通過對模糊評判向量S的分析作出綜合結(jié)論。一般可以采用最大隸屬原則、加權(quán)平均原則以及模糊向量單值化三種方法。交互式產(chǎn)品設(shè)計只需給出某事物一個總體評價結(jié)論，我們采用最大隸屬原則：模糊評判集S=（S1，S2，…，Sn）中Si為等級vi對模糊評判集S的隸屬度，按最大隸屬度原則作出綜合結(jié)論，即M=max（S1，S2，…，Sn），其中M所對應(yīng)的元素為綜合評價結(jié)果。

2 交互式產(chǎn)品設(shè)計的模糊綜合評判模型的構(gòu)建

交互式產(chǎn)品設(shè)計是社會學(xué)、人類學(xué)、心理學(xué)以及信息科學(xué)、工程學(xué)、人機(jī)工程學(xué)和產(chǎn)品設(shè)計等多學(xué)科融合的結(jié)晶[3]。它注重人和產(chǎn)品間的互動，設(shè)計時要考慮用戶的背景、使用經(jīng)驗以及在操作過程中的感受，從而設(shè)計符合最終用戶的產(chǎn)品。因此，對交互式產(chǎn)品設(shè)計的評價價中勢必會遇到許多模糊信息的處理問題。

模糊綜合評價方法的基本思想是，在確定評價因素、因子的評價等級標(biāo)準(zhǔn)和權(quán)值的基礎(chǔ)上，運用模糊集合變換原理，以隸屬度描述各因素及因子的模糊界線，構(gòu)造模糊評判矩陣，通過多層復(fù)合運算，最終確定評價對象所屬等級。

本文運用模糊數(shù)學(xué)中的綜合評價理論，在綜合考慮交互式產(chǎn)品設(shè)計各因素的基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶體驗，建立交互式產(chǎn)品設(shè)計評價的數(shù)學(xué)模型。

⑴ 確定評價因素集

U={操作方便，安全可靠，界面外觀，角色分配，人機(jī)交互}

⑵ 確定評語集

V={好，較好，一般，不太好，不好}

⑶ 確定綜合評價的變換矩陣

對虛擬現(xiàn)實數(shù)字校園進(jìn)行綜合評價，通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)查文件形式，隨即抽取100名用戶，對數(shù)字校園各項指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計。評價統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1。

根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過歸一化處理后，構(gòu)成用戶對該產(chǎn)品綜合考核的模糊評價矩陣R。

⑷ 確定權(quán)重分配矩陣

考慮到評價因素重要性之間的差異，必須按其重要程度進(jìn)行權(quán)重分配，通常采用二元擇優(yōu)比較法確定權(quán)重分配矩陣；再選擇確定權(quán)重的群體，如專家組、設(shè)計團(tuán)隊、目標(biāo)用戶或抽樣調(diào)查等，要求每個參加的個體獨立完成擇優(yōu)試驗卡的填寫。最后統(tǒng)計擇優(yōu)結(jié)果并確定權(quán)重分配矩陣W=（0.25，0.16，0.17，0.19，0.23）。

⑸ 評價模型與結(jié)果分析

依據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論，評價模型為：S=WR，通過計算，得到評價結(jié)果為：

（0.3， 0.25， 0.2， 0.17， 0.01）

作歸一化處理即可得：

（0.32， 0.27， 0.22， 0.18， 0.01）

因此，按照最大隸屬原則，最后得到評價結(jié)果為32%的用戶認(rèn)為好，27%的用戶認(rèn)為較好，22%的用戶認(rèn)為一般，18%的用戶認(rèn)為不太好，1%的用戶認(rèn)為不好。

⑹ 多個評價結(jié)果的綜合

對于產(chǎn)品的評價常常由多個群體構(gòu)成，如用戶、專家組、當(dāng)事人以及設(shè)計團(tuán)隊等。由于各群體的知識結(jié)構(gòu)、專業(yè)背景、要求和喜好的不同，因此得出的評價結(jié)果必定會有差異。對于這種情況，我們可以分別按照上述方法，得出各自的評價結(jié)果，將其作為下一輪綜合評價的變換矩陣：

用戶評價結(jié)果：（0.32， 0.27， 0.22， 0.18， 0.01）

營銷人員評價結(jié)果：（0.21， 0.34， 0.26， 0.16， 0.03）

管理層評價結(jié)果：（0.35， 0.22， 0.25， 0.22， 0.06）

專家組評價結(jié)果：（0.31， 0.28， 0.20， 0.18， 0.03）

根據(jù)不同評價群體的評價結(jié)果新構(gòu)建的變換矩陣：

確定權(quán)重分配矩陣，權(quán)重分配為：用戶0.30；營銷人員：0.20；管理層：0.10；專家為0.40；W=（0.3， 0.2， 0.1， 0.4）。通過最大隸屬原則S=WR=（0.31， 0.28， 0.22， 0.18， 0.06），歸一化處理后的結(jié)果為S=（0.30， 0.27， 0.21， 0.17， 0.05），按最大隸屬原則，最后綜合評價結(jié)果為“好”。在四個評價群體中，三個的評價結(jié)果為“好”，一個為“較好”（營銷人員組），由于專家組的權(quán)重較高，所以最后的評價結(jié)果為“好”。

3 模糊綜合評價算法設(shè)計

<%

For j=0 to M-1

S（j）=0

For i=0 to N-1‘求最小值

IF R（i，j）<=W（i） then

T（i）=R（i，j）

else T（i）=W（i）

END IF

IF t（i）<=S（j） then‘求最大值

S（j）=t（i）

End IF

Next i

sum=sum+S（j）‘計算綜合評價結(jié)果各元素之和

Next j

For j=0 to M-1

S（j）=S（j）/sum‘歸一化處理

Next j

%>

4 結(jié)束語

本文利用模糊綜合評價方法對交互式產(chǎn)品設(shè)計進(jìn)行評價，實現(xiàn)了從定性到定量，最終又回到定性的轉(zhuǎn)化，為產(chǎn)品的決策提供了可靠的依據(jù)。但該方法在應(yīng)用的過程中仍存在尚待解決的問題：評價指標(biāo)的不確定性和評價中人的主觀性如果不一致，會影響交互式產(chǎn)品設(shè)計的評價值。要解決這一問題，我們須運用層次模糊評判方法，這種模糊綜合評判和層次分析決策技術(shù)兩門學(xué)科的有機(jī)結(jié)合，是一種新的嘗試，有待進(jìn)一步探索與實踐。

參考文獻(xiàn)：

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