基于眼動追蹤技術和數量化理論的包裝設計要素分析

張 玥 侯雅單 李 輝

(鄭州大學包裝設計研究中心，河南 鄭州 450001)

隨著人們消費心理和購買方式的不斷變化，商品包裝已成為影響消費者購買決定的最重要因素之一。包裝設計涉及到人的主觀感覺，目前并無科學的評斷標準來衡量設計的正確性、準確性，以及是否符合購物者的心理需求，設計師也無法依循明確的原則進行造型設計[1]。感性工學從分析消費者對產品偏好的感性意象出發，將感性意象與包裝的設計要素聯系起來，構建兩者的關系模型[2]。近年來，應用眼動追蹤[3](Eye Tracking，ET)和感性工學(Kansei engineering，KE)技術[4]將消費者模糊且非量化的感性認知量化，以清晰的方式探尋感性意象與設計要素的關系，輔助設計師以最具效率的方法創造出滿足消費者個性化需求的產品包裝，提高商品市場競爭力和品牌影響力，成為該領域的研究熱點。如蘇建寧等[5]通過視覺跟蹤試驗，建立了基于眼動指標機床造型的設計要素評價模型，并驗證了此方法的合理性，眼動測試能更準確地反映被試者的關注點；胡曉紅等[6]通過對互聯網廣告頁面位置等進行分析，對廣告記憶度、興趣度等進行建模，發現用戶的注意力受位置影響顯著；Lui等[7]利用非接觸式眼動儀實時提供有關凝視位置的信息，實現了病床的新設計，包括對護士的呼叫等服務，促進了患者和病床之間信息傳遞的便捷有效性；Melika等[8]將眼動追蹤方法與啤酒包裝各類特征相結合，結果發現吸引消費者最多注意力的包裝不一定是可愛或適合的，消費者記憶中的包裝樣式也是一種值得探討的關注度量。

數量化Ⅰ類理論(Quantitation Theory Type I，QTT1)被視為一種定量和分類多元回歸分析方法，它允許包含分類和定性的自變量[9]，是感性工學中將產品感性意象與設計要素相聯系時常采用的方法[10]，可以明確激發某種心理感受與哪些設計因素相關[11]。杜琰等[12]以利用數量化理論得到雙肩背包造型因子和意象之間的關系；阮春慧等[13]運用數量化I類理論分析情感因子權重并轉化為服裝設計創作的設計方案；Schütte等[14]以車輛的搖臂開關為例建立數量化理論模型并驗證，結果表明此方法足以提供設計改進建議，對于復雜的感性意象也可以給出設計解決方案。

以上研究大多可以用于指導設計并提供有力的依據，但其中許多研究主要針對結構、造型、色彩等單一方面，很少從市場現有包裝出發，分析其影響消費者購買的關鍵設計要素，利用眼動追蹤技術結合QTT1進行包裝設計要素與感性意象研究尚未見諸于報道。目前包裝設計中，大多采用具備設計經驗人員組成的焦點小組進行各類設計要素的提取研究，其主觀性較強，并不能得到消費者真實觀察包裝時所關注的顯著設計要素。本研究擬以茶葉包裝設計為例，基于眼動追蹤技術和語義差異法試驗，構建QTT1模型，進行茶葉包裝的感性意象與設計要素之間的數學模型構建。

1 理論概述

1.1 眼動追蹤技術

眼球運動提供了人類眼動行為及注意力重點的客觀指標[15]，眼動追蹤技術作為一種探索消費者如何處理和接收視覺信息的手段，越來越多地被應用于消費者研究和市場營銷中[16]，眼動試驗的基本假設是消費者會考慮什么、將會觀察什么，理論上認為觀察區域的眼球運動指標，注視時間、注視次數等越長越多，消費者對此觀察區域就越重視且越有興趣[17]。國內對于眼動追蹤技術在包裝設計領域的研究僅邱蕾等[18]介紹眼動基本指標和常用測試形式，但仍停留在討論可用性與研究意義上，并未依據實例進行分析。

1.2 數量化I類理論

數量化理論是多元統計學的一個分支，該理論根據研究問題的目的不同分為4種，分別稱為數量化理論Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ[19]2。其中數量化Ⅰ類理論被視為一種分類多元回歸分析方法，其允許包含分類和定性的自變量[9]，可以明確激發某種心理感受與哪些設計參數相關。在數量化理論中，常把定性變量叫做項目(item)，而把定性變量的各種不同的取“值”叫做類目(category)[19]1。假設有m個項目，第i個項目的類目為ci，那么對于n個樣本而言，δk(i，j)(i=1,2,…,m;j=1,2,…,ci;k=1,2,…,n)稱為第i個項目第j類在第k個樣本中的反應，可得：

δk(i，j)=

(1)

假定因變量與各項目、類目的反應間存在線性關系，則可建立數學模型[19]4：

(2)

式中：

bij——僅依賴于i項目的j類目的系數；

εk——第k此抽樣中的隨機誤差。

2 基于眼動追蹤技術的關鍵設計要素提取

2.1 材料與方法

2.1.1 材料準備 從與茶葉包裝相關的書籍、網站、文獻等搜集到457張不同風格類型的茶葉包裝圖片。刪除特殊定制和造型過于奇怪的圖片，選定66張茶葉包裝圖片。由包裝設計的研究生和導師組成的專家小組進行人工分等級聚類，得到21張茶葉包裝樣本圖片作為觀測素材。

2.1.2 眼動試驗儀器及試驗設計 借助Tobii T120 Eye Tracker眼動儀記錄被試者觀看不同茶葉包裝樣本時的眼動數據。此款茶葉包裝設計試圖定位于年輕消費者，發掘當代年輕人對于茶葉包裝所關注的設計要素及要素組合方式。因此，隨機選擇34名在校大學生作為被試者，其中12名男性，18名女性，年齡在19～25歲，得到有效數據30份。

(1)準備階段：試驗開始之前，由主試者向被試者講解試驗程序以及注意事項，隨后，請被試者坐于測試電腦前，被試者眼睛與眼動儀的距離始終保持在60 cm左右，眼睛正對屏幕中心進行多點定標測試，以保證數據的準確性。

(2)試驗階段：每名被試者均觀察21張茶葉包裝樣本圖片，每幅圖片觀察時間設定為6 s。以“典雅的”為例，被試者通過口頭的方式對樣本進行5級“典雅的—粗俗的”感性詞匯評分。其中，最典雅的為2分，最粗俗的為-2分。每次評價結束由主試者進行評分記錄，試驗界面跳轉為空白頁面，保證被試者眼睛及大腦充分休息。隨后進入下一個樣本，直到試驗樣本全部播放結束。

2.2 茶葉包裝設計要素分析

對搜集到的茶葉包裝設計圖片進行對比分析，同時考量包裝裝潢底色、包裝造型、包裝材料以及裝潢構圖方式等元素，應用符號學和形態分析法[20]，由具有2年以上包裝設計經驗的人員組成焦點小組，根據其相關經驗將21款包裝樣本進行設計要素解構。所得設計要素29種，并歸納了各設計要素的水平，如表1所示。

2.3 數據分析

采用Tobii Pro Studio眼動分析軟件生成可視化數據圖，通過對熱點圖等數據圖進行初步定性分析，如圖1所示，顏色越深表示被試者對樣本各區域的重視程度越高，注視時間越長。

通過觀察熱點圖，可以發現消費者對茶葉包裝產品名稱注視較多，品牌名稱次之。因此，將茶葉包裝產品名稱部分作為主要興趣區域，得到有效數據——30名被試者對21款包裝設計樣本的11個眼動指標。

眼動試驗假設茶葉包裝的不同設計要素會引起眼動行為數據的不同。將眼動試驗數據與設計要素結合，利用多元方差分析和多個獨立樣本檢驗，提取影響眼動指標較大的因素作為茶葉包裝設計的關鍵要素。

表1 茶葉包裝設計要素分類表Table 1 Tea packaging design elements classification table

圖1 眼動試驗樣本熱點圖(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統計分析軟件，以11個眼動指標數據為因變量，依次選取包裝造型、包裝材質等設計要素為固定因子，進行多元方差分析。剔除Wilks' Lambda 顯著水平大于0.01的設計要素，取顯著性小于0.01的設計要素進行誤差方差齊性Levene檢驗。以包裝造型為例，指標3、4、8的顯著性大于0.10，按照α=0.01水準，認為以包裝造型為影響因素，眼動指標3、4、8的總體方差齊性，得到影響眼動指標方差齊性的設計要素19個。

隨后進行設計要素的單變量檢驗，以包裝底色為例，指標6和指標8的顯著性小于0.01，認為指標6和指標8的總體平均值間的差異有統計學意義。以此類推，最終得到有效設計要素11個，如表2所示。

2.3.2 多個獨立樣本檢驗 以顯著性眼動指標1、4、6、8作為檢驗列表，分別以11個顯著性設計要素為分組變量進行非參數檢驗，結果如表3所示。

通過非參數Kruskal Wallis檢驗的檢驗統計表顯示：對于指標1，包裝底色的2=101.576，P=0.000<0.01，按照α=0.05水準，可以認為7類包裝底色的指標1總體分布中位數不等或不完全相等，即有統計學意義。將設計要素與4個眼動指標依次比較，篩選對4個眼動指標均有統計學意義的關鍵性茶葉包裝設計要素4個，分別為包裝底色、logo位置、產品名稱位置、產品字體，如表4所示。

運用眼動追蹤技術進行關鍵設計要素提取，可以有效避免憑借經驗進行設計要素提取的不準確性和模糊性，能體現出消費者觀察包裝時所關注的重點，符合市場真實購買的情景。此方法將眾多設計要素進行精簡，使得接下來的數量化I類模型構建的自變量可控，具有可靠性，防止出現多個自變量的繁冗以及模型的不精確性。

3 數量化I類理論模型構建

3.1 語義差異法試驗數據

經設計調研分析，將感性詞匯對確定為典雅的—粗俗的、簡約的—繁瑣的、自然的—人造的、靈氣的—呆板的、手工感的—機械感的5對感性詞匯。運用Osgood提出的語義差異法，針對所選的21款代表性茶葉包裝樣本，5對感性意象詞匯對，記錄每個被試者在尺度-2～2的5點等級量表上對給定感性意象詞匯的評估值。為保證被試者等各項試驗條件一致，語義差異法試驗與眼動試驗同時進行，對試驗結果進行整理后得到的感性評價平均值得分矩陣如表5所示。

3.2 關鍵設計要素反應矩陣

將關鍵設計要素作為項目，設計要素中的要素水平作為類目，對照表4與式(1)得到21個茶葉包裝樣本的要素反應矩陣，見表6。實現設計要素的量化，為之后建立關系模型打下基礎。

表2 單變量檢驗顯著性結果?Table 2 Significant table of the univariate test results

? 顯著性眼動指標1：首次進入時間，是指被試者用了多長時間第一次注視到興趣區，即第一次進入到興趣區所花費的時間；指標4：首個注視點的注視時間，是指出現在興趣區中的第一個注視點的持續時間；指標6：注視點持續時間總和，是指興趣區域內所有注視點持續時間的總和；指標8：注視點個數統計，是指被試者在興趣區內的注視點個數。

表3 多個獨立樣本的非參數檢驗統計量Table 3 Non-parametric test Statistics of multiple independent samples

表4 設計要素分類表?Table 4 Design element classification

? 不同小寫字母表示不同類目。

表5 感性意象評價平均值矩陣(部分)Table 5 Mean matrix of kansei image evaluation(part)

3.3 數量化I類模型構建及分析

數量化I類(QTT1)為求某一變量(目的變量)與其他各個質性項目組(可取0或1的Dummy變量)間的近似函數關系，利用多重回歸分析，測定各執行項目對目的變量的影響程度[21]。數量化I類理論(QTT1)主要由以下6步驟組成[22]：

Step 1：定義關于意象詞匯對評價的試驗樣本的感性分數的關系模型；

Step 2：計算模型中的標準化回歸系數和標準化常數；

Step 3：確定所有變量的相關系數的矩陣；

表6 數量化I類理論的要素反應矩陣?Table 6 Element reaction matrix of quantitation Theory type I

? 不同小寫字母表示不同類目。

表7設計要素與感性意象“典雅的—粗俗的”的數量化I類理論的關系分析結果
Table 7 Quantitation Theory type I results of design elements and kansei image of“elegant-vulgar”

項目類目類目得分偏相關系數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 決斷系數R20.974復相關系數R0.987

Step 4：計算被認為是外部標準變量和解釋變量關系度的多重相關系數；

Step 5：計算設計要素的偏相關系數(Partial Correlation Coefficients，PCC)以闡明產品元素和感性意象之間的關系；

Step 6：確定分類變量的統計范圍，闡明其相對于給定產品意象預測模型的貢獻程度。

根據QTT1的理論思想，將要素編碼的反應矩陣作為自變量，感性評價值作為因變量。數學模型求解采用SPSS統計分析軟件，以“典雅的”為例，獲取類目得分、常數項、復相關系數及偏相關系數的數值如表7所示。依次計算各類感性意象與設計項目之間的偏相關系數如表8所示。

根據預測模型，茶葉包裝的感性意象評價可由該模型計算得出。“典雅的”感性預測模型y為：

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 設計項目與感性意象之間的偏相關系數Table 8 Partial correlation coefficient between design project and kansei image

負相關系數R可反映出模型精度，一般應大于0.85。由負相關系數可知，此預測模型較理想，表明該模型可用于茶葉包裝設計意象的預測。

由類目得分可以看出各個類目，即設計要素對感性詞匯的影響程度以及影響方向[10]。偏相關系數反映各設計項目對感性詞匯的貢獻大小。由表7可見，包裝底色對“典雅的—粗俗的”貢獻最大，包裝底色采用白色a6最能凸顯典雅感，黃色次之，最不典雅的茶葉包裝底色為黑色；其次是產品名稱位置對于典雅感的影響，產品名稱位置在左下方c5較能凸顯茶葉包裝的典雅感。

根據以上結論可對茶葉包裝設計進行指導，利用數量化I類理論進行設計要素與感性意象擬合預測，為設計師提供設計依據，幫助設計師設計出更加準確有效、貼近消費者感性需求的包裝。

4 結論

基于眼動追蹤技術，結合語義差異法試驗，探尋影響消費者眼動行為的包裝設計關鍵要素，可以挖掘消費者感性意象需求，為設計師和消費者之間的準確信息傳達架起了橋梁，是創新包裝設計中把握消費者情感需求的有效手段。

采用眼動追蹤技術的設計要素分析，相比較傳統焦點小組研究方法，更加精準化，更符合消費者真實情感需求。通過數量化I類理論，探討消費者情感需求與關鍵設計要素之間的相關性，將感性意象轉化為包裝設計要素特征，能夠有效地為包裝設計提供科學的方法依據和準確的定位指導，從而設計出符合消費者情感的包裝，吸引消費者購買商品并提高購買率。

文中僅基于線性回歸分析方法探討了數量化I類理論與茶葉包裝感性意象間的映射關系，尚未探究其非線性關系，因此，如何解決此問題并更好地擬合設計要素與感性意象是下一步研究的方向之一。另外，此次試驗僅采用眼動追蹤技術，將眼動技術與腦電波技術結合，從生理和心理角度共同探析消費者對于包裝的偏好，將是未來研究的重要方向。