基于多維尺度法和形態分析法的女士羽絨服款式要素研究

華啟耀，張皋鵬

（四川大學輕紡與食品學院，四川成都 610065）

羽絨服是一種內充羽絨材料的夾克衫，為服裝的重要品類之一，擁有龐大的消費市場[1]。長期以來，國內羽絨服行業更關注如何改善羽絨服的生產工藝和產品質量[2]，以滿足消費者對羽絨產品的防寒御暖需要[3]。外觀設計追隨實用性能使得過去羽絨服整體臃腫，款式單一，同質化現象嚴重。隨著社會消費水平的的提高，新時代年輕消費者對羽絨服的需求已從功能層面的滿足上升到情感層面的綜合考量，如何設計出符合消費者情感需求的羽絨服，成為羽絨服企業提升產品競爭力、打造品牌文化和研發升級的關鍵因素。在產品設計領域，為了幫助設計師更好地識別客戶的需求和情感偏好，設計出面向消費者的產品，最有名的研究理論應屬感性工學。感性工學是以數據驅動設計的理論，其研究的基本假設是消費者的情感反應與產品設計要素之間存在因果關系，因此，基于感性工學進行產品設計需要解決三個問題：（1）如何確定產品的設計要素；（2）如何確定消費者對產品的情感意象；（3）如何建立感性意象與產品設計要素之間的映射關系。其中，如何確定所研究對象的設計要素成為首要步驟。本文以女士羽絨服為研究對象，提出基于多維尺度法（MDS）挑選出代表性款式樣本，并結合形態分析法和問卷調研法對代表性樣本進行款式要素提取。

1 女士羽絨服試驗樣本的確定

1.1 試驗樣本的收集和初步篩選

本研究的女士羽絨服的款式樣本主要通過訪問天貓旗艦店及相關品牌網站，范圍涵蓋了目前國內外羽絨服市場的主要知名品牌，在樣本的初期收集過程中，以廣度優先為首要原則，共收集了女士羽絨服產品圖片410張。通過對410張款式樣本進行人工比對和整理，首先將拍攝不清晰、款式特征不明顯、款式相同而色彩或面料不同的三類樣本進行剔除，保留下款式特征較為明顯的65款女士羽絨服，并使用AI進行矢量化處理，以服裝款式圖的形式清晰表現羽絨服的廓形、細節和結構工藝特征。

1.2 基于多維尺度法的代表性樣本選取

多維尺度法（Multidimensional Scaling，MDS）是用于量化分析具有多維度特征的研究對象之間的相似性程度或非相似程度的一種統計學研究方法。多維尺度法分析一般采用歐式距離作為模型擬合距離，以擬合度平方RSQ和壓力系數Stress作為模型好壞的衡量指標，擬合度RSQ數值越大表示多維尺度分析對數據的可解釋性越高，一般認為當RSQ大于或等于0.6時是理想模型；而對于Stress的擬合數值要求其值越小越好。基于上述原理，設計實驗步驟為：（1）邀請30位常年通過線上或線下選購羽絨服的18-25歲的女性消費者依據主觀判斷將65款羽絨服實驗樣本進行分類，為了確保被試對實驗方法的認識，在實驗前進行了預分類練習，被試只需將相似的實驗樣本分成6-10組并每組必須包括至少兩個樣本；（2）構建相似性評判矩陣。將試驗樣本分在同一類別中的次數作為兩兩樣本間相似度指標，構成65×65的相似性評判矩陣；（3）構建相異性評判矩陣。將總試驗人數減去相似性數值，構成65×65的相異性矩陣；（4）基于相異性矩陣進行多維尺度分析，獲取65個試驗樣本在多維空間中的坐標值，量化構建羽絨服產品在消費者認知中的分布空間；（5）基于樣本的空間坐標值，通過系統聚類和K-means聚類得到款式特征區分明顯的試驗樣本，作為款式要素的提取樣本。

1.3 實驗結果

運用SPSS中的ALSCAL模塊對65×65相異性矩陣進行分析，模型維度依次選取二至六維，以平方歐式距離為標度模型，最小S應力值為0.005，最大迭代次數20，得到對應的壓力系數S與可解釋變差RSQ的檢測指標。本次試驗的六維擬合模型的壓力系數S為0.08886，可解釋變差RSQ為0.90305，模型達到了較好的擬合度。通過多維尺度分析得到65個女士羽絨服樣本在6維空間對應的坐標值，用于描述各樣本的潛在特征如表2所示。

將65個女士羽絨服實驗樣本在六維空間的坐標值作為分類變量，導入SPSS做系統聚類，通過譜系圖，觀察發現8類最為合適后，進行K-均值聚類分析，得到每個樣本距離相應類別中心的距離值，將離每類中心距離最短的樣本選為代表性樣本，8類女士羽絨服代表性樣本如圖1所示：

2 女士羽絨服款式要素的提取

圖1 基于多維尺度法提取的代表性樣本

表1 女士羽絨服六維認知空間坐標

2.1 基于形態分析法的款式要素提取

形態分析法，又稱為“形態矩陣法”，以系統論和綜合分析為基礎，采用集合的觀點對研究問題的各個因素進行設想和分析。女士羽絨服是由一系列造型設計要素構成，各種類型的造型設計要素會影響用戶的感性意象認知。運用形態分析法對女士羽絨服款式特征進行提取，分為以下四個步驟。（1）將款式主體分解為若干個獨立特征要素。（2）盡可能列舉出上述分解后的各個獨立特征要素的可變形態。（3）重新排列，組合可變特征要素，得到新方案。（4）從眾多新方案中選取最佳方案。

根據形態分析法原理，邀請五位具有相關專業背景的碩士研究生展開研討，在充分查閱和了解羽絨服款式設計的基礎上，對比觀察8類女士羽絨服款式特征，通過定性分析將女士羽絨服的外觀造型形態劃分為2個項目層：外部廓形和內部細節；19個類目層，即廓形、衣長、腰線、下擺、領子、帽子、衍縫線走向、衍縫線密度、腰袋、胸袋、袖袋、袖山、袖長、袖口、門襟、腰帶、裝飾物、拉鏈和紐扣設計。19個類目又可繼續分解出83個子類層，若全排列組合，可獲得設計方案N=7.02×1011種。

2.2 基于消費者問卷調研的款式要素提取

由于基于形態分析法獲取的女士羽絨服款式要素以專家視角為主，分解類目過多，為了獲取消費者對羽絨服款式設計的偏好選擇和關注焦點，對18-35歲的女性進行問卷調研。問卷包含前期通過多維尺度法得到的8款典型羽絨服樣本圖片和隨機排列的19項款式要素，被試在回答問卷之前，首先將基于多維尺度法提取的8款女士羽絨服樣本以服裝款式圖的形式直觀地提供給被試者觀看，要求觀看時間不少于2分鐘，再請被試者填寫出讓其印象最深刻的1～2個款式設計點，再從提供的19項款式設計要素中勾選出平時購買羽絨服時最為關注的設計點，勾選內容不得少于5項，不得多于10項。本次問卷共發放問卷150份，最終得到有效問卷129份。篩選結果以有效問卷的50%作為篩選臨界值，即被選頻次超過65次的款式要素被認為是消費者對羽絨服款式設計的關注焦點，共11項，其中被選次數最高的款式要素為領部設計，被選次數最低的為紐扣，按被選次數由高到底依次排列為：領子（89）、腰線（86）、衣長（80）、帽子（78）、下擺（74）、腰袋（71）、廓形（71）、衍縫線密度（69）、袖口（67）、腰帶（66）、門襟（65）。

2.3 最終提取結果

對于消費者感知而言較為關注的款式設計要素為11項：領子、腰線、衣長、帽子、下擺、腰袋、廓形、衍縫線密度、袖口、腰帶、門襟。通過統計和對比觀察市面上常見羽絨服款式，發現基本為長袖款和閉尾式拉鏈，形態變化較少，因此不予考慮。綜上專家和消費者觀點，最終提取女士羽絨服款式要素12項為：領子、腰線、衣長、帽子、下擺、腰袋、廓形、衍縫線走向、衍縫線密度、袖口、腰帶和門襟；這12項款式要素的組合構成是羽絨服款式設計中能夠影響人們對其感性評判的核心因素，設計師在進行款式設計時應重點考慮。

3 結論

本文通過多維尺度法與聚類分析篩選出8款女士羽絨服代表性樣本作為款式要素的提取樣本。再從專家角和消費者兩方視角，分別基于形態分析法和問卷調研綜合提取了12項女士羽絨服款式設計要素，為女士羽絨服款式設計的感性研究提供研究基礎，具有很好的現實意義。