基于CWW評價包裝造型感性方法研究

寧廷州 張敬芝 葛美芹

(棗莊學院機電工程學院，山東 棗莊 277160)

包裝造型由包裝的形態(tài)、色彩、材料、肌理、質(zhì)感等要素組成。作為產(chǎn)品的重要組成部分，包裝造型在保持產(chǎn)品質(zhì)量、提升產(chǎn)品檔次、服務(wù)產(chǎn)品推廣等方面發(fā)揮重要作用。包裝造型設(shè)計中，功能利益和情感需求是消費者追求的主要方面[1]。感性作為情感的重要組成部分，反映了消費者在接觸包裝造型組成要素時的心理感覺和意象，從而進一步影響消費者的購買行為[2]。消費者的感性需求具有模糊性、直覺性、不確定性等特點，常需借助感性形容詞進行描述，并利用感性工學[3]技術(shù)進行分析。感性工學通過定量分析方法確定消費者感知與設(shè)計特征間的映射關(guān)系，有助于企業(yè)更好地理解消費者情感需求并將其有效地轉(zhuǎn)化為設(shè)計要素[4]。

目前，常用的消費者感性量化分析方法主要有線性和非線性兩大類。線性分析方法主要借助主成分分析、因子分析、多元回歸分析等統(tǒng)計方法對感性意象建模，如基于主成分分析法建立造型設(shè)計決策模型[5]，借助因子分析法抽取影響圖像情感認知的潛在要素[6]，利用多元線性回歸分析方法建立包裝結(jié)構(gòu)設(shè)計要素與感性意象之間的關(guān)系模型[7]。由于消費者在知識背景、社會經(jīng)驗、認知等方面的差異，其感性需求具有不確定、不精確性，從而影響感性分析結(jié)果的準確性與可靠性[8]。針對該問題，非線性分析方法被引入感性評價過程，如借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建包裝形態(tài)審美評價的非線性動力學模型[9]，基于模糊理論以辦公室座椅為例建立用戶滿意度與設(shè)計要素間的映射關(guān)聯(lián)[10]，利用遺傳算法和設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣對消費者感性需求進行降維處理[11]。

消費者的感性認知常以語義形容詞匯描述，現(xiàn)有研究方法[5-7,9-11]多將消費者的語義偏好轉(zhuǎn)化為數(shù)值進行量化計算，可能引起語義缺失而影響感性評價結(jié)果的準確性。同時，由于主觀認知的不確定性，消費者在進行感性判斷時并非只選擇單一的感性詞匯，可能在多個感性量度間猶豫。如針對感性詞匯“輕奢的”，消費者可能在選擇“一般輕奢的”和“很輕奢的”之間猶豫，而單一詞匯無法準確描述消費者的主觀選擇。為此，研究以包裝造型的消費者感性評價為研究對象，利用語言變量構(gòu)建消費者認知模型，通過猶豫模糊術(shù)語集表達消費者的感性偏好，引入語言集結(jié)算子構(gòu)建語言計算模型，避免感性評價中的信息缺失，提高消費者感性評價的準確性和客觀性，降低包裝造型設(shè)計決策的風險，為設(shè)計師進一步設(shè)計提供有益指導。

1 語言計算

語言計算(computing with words，CWW)是指利用自然語言而非數(shù)值描述的信息進行推理、計算和決策[12]。該方法將人們模糊的知覺轉(zhuǎn)化成可計算的語言，通過一定的推理規(guī)則表達并實現(xiàn)語言集結(jié)，主要包括語言變量的表示方法和語言計算模型。

1.1 語言變量

語言變量是以自然或人工語言中的字詞或句子進行表示的變量，通常是一個五元組[L,T(L),U,S,M][13]，L是變量名稱，T(L)是有限數(shù)量單詞的集合，U是語言論域，S是產(chǎn)生T(L)的語法規(guī)則，M反映每個語言變量X意義的語義規(guī)則，M(X)表示U中的一個模糊集。以感性語義詞匯“輕奢的”為例，其五元組構(gòu)成如圖1所示。

圖1 感性詞匯五元組示例

在包裝造型感性評價中，對消費者認知偏好的衡量常采用有限量度表述，且以一定順序排列。可用有序語言術(shù)語集[14]進行描述S={s0,s1,…,sg}。其中，s0

設(shè)μ,μ1,μ2>0，sα,sβ∈S，則語言術(shù)語集的基本計算規(guī)則如下：

(1)sα⊕sβ=sα+β。

(2)μsα=sμα。

(3) (μ1+μ2)sα=μ1sα⊕μ2sβ=sμ1α+μ2β。

(4)μ(sα⊕sβ)=μsα⊕μsβ=sμα+μβ。

1.2 語言計算模型

在語言計算中，最重要的問題是避免語言信息的丟失。為此，引入二元語義對消費者偏好進行描述。二元語義是一個語言組(sk,αk),k∈[0,g]，其中sk是語言集S中的第k個元素；αk為符號轉(zhuǎn)移值，滿足α∈[-0.5,0.5)，表示評價結(jié)果與sk的偏差。語言計算的對象是語言標簽值β∈[0,g]，輸入、輸出均為語言集，在實際應(yīng)用中需利用二元組向標簽值β轉(zhuǎn)化函數(shù)Δ和標簽值β向二元組的轉(zhuǎn)化函數(shù)Δ-1執(zhí)行語言計算。

Δ-1:S×[-0.5,0.5)→[0,g]

Δ-1(si,α)=i+α=β，

(1)

Δ:[0,g]→S×[-0.5,0.5)

Δ(β)=(si,α)，

(2)

式中：

si——語言集S中的第i個元素，i=round(β)，round(·)為四舍五入取整函數(shù)。

結(jié)合二元語義轉(zhuǎn)換函數(shù)Δ和Δ-1，對于一組用二元語義表示的語言變量x={(r1,α1),(r2,α2),…,(rn,αn)}，可分別按式(3)、(4)構(gòu)建平均語義計算模型、加權(quán)語義計算模型。

(3)

(4)

式中：

wi——第i個語言變量權(quán)重，w1+w2+…+wn=1。

2 猶豫模糊語言計算

由于感性需求的不確定性，消費者在進行感性判斷時并非都能給出準確評價，可能存在猶豫不決的現(xiàn)象。針對該問題，傳統(tǒng)的感性需求量化標度與量化分析方法難以準確描述消費者的感性偏好。為此，引入猶豫模糊語言術(shù)語集進行處理。

2.1 猶豫模糊語言術(shù)語集

在有序語言術(shù)語集基礎(chǔ)上進一步擴展，可得到一種對稱的語言術(shù)語集S={sα|α∈{-τ,…,0,…,τ}}。其中，τ為正整數(shù)，語言數(shù)量為奇數(shù)，0為對稱中心。當存在負算子時，有Neg(sα)=s-α，且sα≤sβ?α≤β。令τ=3，則1.1中Likert七級量表可轉(zhuǎn)化為S= {s-3. 很不喜歡，s-2. 不喜歡，s-1. 一般不喜歡，s0. 中立，s1. 一般喜歡，s2. 喜歡，s3. 很喜歡}。

猶豫模糊語言術(shù)語集有助于解決1.1中可能出現(xiàn)的感性評價扭曲現(xiàn)象。如假設(shè)兩個用戶偏好分別為“一般不喜歡”和“一般喜歡”，1.1、2.1中兩種描述方式分別為s2、s4和s-1、s1，按1.1運算法則，s2⊕s4=s6，s-1⊕s1=s0，顯然前者“差+好=更好”模式是不合理的，后者更符合真實情況。

2.2 猶豫模糊語言計算

(5)

式(5)是以加權(quán)平均的方式進行消費者偏好集結(jié)。當各猶豫模糊語言術(shù)語集的權(quán)重相同時，W=(1/n,1/n,…,1/n)T，式(5)即退化為算數(shù)平均法，如式(6)所示。

(6)

3 實例驗證

月餅包裝對月餅的銷售至關(guān)重要，消費者對包裝造型的直觀感覺直接影響其購買行為。某公司欲設(shè)計一款月餅包裝，在產(chǎn)品口味、價格、用戶關(guān)注度、不同風格等約束范圍下得到6個產(chǎn)品樣本(圖2)。為更準確地定位市場需求情況，通過調(diào)研市場消費人群，確定以“綠色的”“輕奢的”分析消費者對月餅的感性認知情況，為設(shè)計師展開設(shè)計提供指導。

圖2 月餅包裝樣本

3.1 確定猶豫模糊術(shù)語集

采用Likert七級量表分別構(gòu)建語言變量“綠色的”“輕奢的”，得到語言變量S1= {s-3. 很不綠色的，s-2. 不綠色的，s-1. 一般不綠色的，s0. 中立，s1. 一般綠色的，s2. 綠色的，s3. 很綠色的}、S2= {s-3. 很不輕奢的，s-2. 不輕奢的，s-1. 一般不輕奢的，s0. 中立，s1. 一般輕奢的，s2. 輕奢的，s3. 很輕奢的}。這兩個語言變量的綜合結(jié)果是{s-3. 很不滿意的，s-2. 不滿意的，s-1. 一般不滿意的，s0. 中立，s1. 一般滿意的，s2. 滿意的，s3. 很滿意的}。隨機選取10名消費者對6個樣本進行感性分析，要求用戶可以不局限于某一個感性描述，得到各產(chǎn)品樣本的猶豫模糊術(shù)語消費者評判結(jié)果如表1所示，并與Likert七級量表評分方式進行對比，評判結(jié)果如表2所示。

3.2 感性計算

對于每個包裝造型樣本，消費者感性評價形成的猶豫模糊語言術(shù)語集之間不存在權(quán)重差異，因此可按式(6)進行計算。同時，調(diào)研發(fā)現(xiàn)消費者對目標感性指標的偏好相同，因此分別按樂觀原則、悲觀原則與平均原則對感性評價結(jié)果進行處理，并與Likert感性評價方法進行對比，計算結(jié)果如下。

(1) 樂觀原則：

各方案間的優(yōu)劣順序為方案3>方案6>方案4>方案1>方案5>方案2。按照語言描述，方案3、4、6處于“滿意的”和“很滿意的”之間，方案1、5處于“一般滿意的”和“滿意的”之間，方案2處于“中立”和“一般滿意的”之間。

“綠色的”指標優(yōu)劣順序為方案3>方案6=方案4>方案1>方案5=方案2；“輕奢的”指標優(yōu)劣順序為方案3>方案6>方案4>方案5>方案2>方案1。即方案3、4、6介于“綠色的”和“很綠色的”以及“輕奢的”和“很輕奢的”之間。

表1 猶豫模糊術(shù)語消費者評判結(jié)果

表2 單一語言術(shù)語消費者評判結(jié)果

(2) 悲觀原則：

各方案間的優(yōu)劣順序為方案6>方案4>方案3>方案1>方案5>方案2。按語言描述，方案3、4、6處于“一般滿意的”和“滿意的”之間，其他方案處于“中立”和“一般滿意的”之間。

“綠色的”指標優(yōu)劣順序為方案3=方案4>方案6>方案1>方案2>方案5；“輕奢的”指標優(yōu)劣順序為方案6>方案4>方案3>方案5>方案1>方案2。即針對“綠色的”語言變量，方案3、4、6介于“一般綠色的”和“綠色的”之間；針對“輕奢的”語言變量，方案3、4、5、6介于“一般輕奢的”和“輕奢的”之間。

(3) 平均原則：

各方案間的優(yōu)劣順序為方案3>方案6>方案4>方案1>方案5>方案2。按語言描述，方案3、6處于“滿意的”和“很滿意的”之間，方案1、4處于“一般滿意的”和“滿意的”之間，其他方案處于“中立”和“一般滿意的”之間。

“綠色的”指標優(yōu)劣順序為方案3>方案4>方案6>方案1>方案2>方案5；“輕奢的”指標優(yōu)劣順序為方案6>方案3>方案4>方案5>方案1=方案2。針對“綠色的”語言變量，方案3、4、6介于“綠色的”和“很綠色的”之間，方案1是“一般綠色的”，方案2、5介于“中立的”和“一般綠色的”之間。針對“輕奢的”語言變量，方案6屬于“輕奢的”，其他處于“一般輕奢的”和“輕奢的”之間。

(4) Likert量表評判結(jié)果：

A1=1.25，A2=0.6，A3=2.05，A4=2，A5=0.75，A6=1.95。

各方案間的優(yōu)劣順序為方案3>方案4>方案6>方案1>方案5>方案2。

基于猶豫模糊理論的評價結(jié)果，以上6種樣本用戶都有較好的評價，但方案3、6屬于消費者“滿意的”之上的方案，兩者在“綠色的”語言變量上屬于同一感知區(qū)間，但方案6在“輕奢的”語言指標上占優(yōu)。相比于猶豫語言評價，傳統(tǒng)的Likert評價僅能給出方案優(yōu)劣順序，無法直接以語言的形式進行分析，需要進行轉(zhuǎn)換，而猶豫語言更能反映用戶感知的主觀偏好性與不確定性，從而為設(shè)計師進一步設(shè)計提供更為有益的指導。

4 結(jié)論

在產(chǎn)品的選購中，包裝的造型設(shè)計是消費者感性需求的重要因素之一，其反映了消費者的主觀認知并會最終影響其購買行為。因此，對包裝造型設(shè)計進行消費者感性分析將有助于提高產(chǎn)品的市場競爭力。消費者的感性需求具有模糊性、不確定性等特點，常用感性形容詞匯描述，并轉(zhuǎn)化為量化數(shù)值進行分析。然而，該過程可能引起感性評價信息丟失，且感性需求的不確定性使得消費者在感性評價時可能產(chǎn)生猶豫，從而無法給出準確感性評價。針對該問題，引入模糊語言變量對感性評價量度進行分析，通過語言計算模型實現(xiàn)消費者感性評價結(jié)果的集結(jié)。同時，借助猶豫模糊語言術(shù)語集描述消費者感性評價的不確定性，構(gòu)建語言集結(jié)算子進行感性形容詞的計算。案例應(yīng)用證明了方法的有效性，有助于提升包裝造型感性評價的科學性和客觀性，為設(shè)計師進一步進行包裝設(shè)計提供有益指導。