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女式襯衫袖口設(shè)計(jì)的感性評(píng)價(jià)研究

2021-09-11 02:10:36顧朝暉
山東紡織科技 2021年4期

李 葦,顧朝暉

(西安工程大學(xué),陜西 西安 710048)

隨著生活水平的提高,人們對(duì)服裝提出了更高的要求,感性工學(xué)從“以人為本”的角度出發(fā)[1-4],通過(guò)語(yǔ)義差異法整理分析感性詞匯[5],可幫助設(shè)計(jì)師更好地理解消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的感性需求,并將設(shè)計(jì)元素與消費(fèi)者的感性需求相結(jié)合,以設(shè)計(jì)出滿(mǎn)足消費(fèi)者需求的產(chǎn)品[6]。襯衫作為人們?nèi)粘4┲膯纹分唬湔w結(jié)構(gòu)由領(lǐng)型、衣身、袖型、袖克夫、裝飾等構(gòu)成[7,8]。現(xiàn)階段,學(xué)者對(duì)襯衫領(lǐng)型和袖型的研究較多,對(duì)袖口細(xì)節(jié)設(shè)計(jì)關(guān)注度不高。因此,本文對(duì)女式襯衫袖口設(shè)計(jì)進(jìn)行感性評(píng)價(jià)研究[9],旨在為女式襯衫袖口設(shè)計(jì)提供參考。

1 研究方案

1.1 調(diào)查目的與研究方法

本文基于感性工學(xué),以消費(fèi)者的感性需求為出發(fā)點(diǎn),調(diào)查消費(fèi)者對(duì)不同風(fēng)格女式襯衫袖口所形成的感性印象,通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷得到消費(fèi)者對(duì)不同風(fēng)格女式襯衫袖口的感性評(píng)價(jià),分析得出不同風(fēng)格女式襯衫袖口與消費(fèi)者感性心理的相關(guān)性,為服裝設(shè)計(jì)提供參考。采用感性工學(xué)中的語(yǔ)義差異法(SD法),使用感性形容詞對(duì)對(duì)應(yīng)不同袖口的女襯衫刺激圖,并對(duì)其進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。使用SPSS 25.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.2 刺激圖制作

通過(guò)調(diào)查市面上的女式襯衫袖口造型以及查閱相關(guān)網(wǎng)站與雜志,從中選取14種不同的袖口造型,并用CorelDRAW軟件繪制了刺激圖,為了保證調(diào)查過(guò)程中調(diào)查者不受服裝顏色、領(lǐng)型、衣身廓形、袖子形態(tài)、面料等的影響,所以刺激圖的顏色統(tǒng)一設(shè)定為白色,只改變袖口造型,其他部位保持一致。14款女式襯衫樣本刺激圖如圖1所示。

圖1 刺激圖

1.3 刺激圖感性形容詞詞對(duì)確定

通過(guò)查閱文獻(xiàn)、服裝雜志、服裝網(wǎng)站,以及人們?cè)谌粘I钪袑?duì)服裝的描述,基于女式襯衫樣本刺激圖,初步選定了30對(duì)感性詞匯,而感性形容詞對(duì)應(yīng)控制在10~20對(duì)[10]。經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)服裝人員的共同評(píng)定,最終從性別、年齡、結(jié)構(gòu)特征、使用場(chǎng)合、風(fēng)格、質(zhì)感、整體評(píng)價(jià)、氣質(zhì)等確定了14對(duì)感性形容詞對(duì)。分別為:女性化的-男性化的、職業(yè)的-休閑的、獨(dú)特的-大眾化的、精細(xì)的-粗糙的、柔美的-剛硬的、高貴的-質(zhì)樸的、復(fù)古的-現(xiàn)代的、繁復(fù)的-簡(jiǎn)約的、優(yōu)雅的-俗氣的、成熟的-年輕的、輕巧的-厚重的、前衛(wèi)的-保守的、運(yùn)動(dòng)的-恬靜的、夸張的-內(nèi)斂的。

1.4 問(wèn)卷編制及評(píng)分方法

在產(chǎn)品語(yǔ)意差異方法中,使用最小刺激強(qiáng)度的形容詞表示級(jí)差。針對(duì)每一款女式襯衫的刺激圖,配合14對(duì)形容詞對(duì)做出評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)方法采用語(yǔ)義差異法中的5級(jí)標(biāo)尺,分?jǐn)?shù)越接近1,代表對(duì)左側(cè)形容詞的感覺(jué)越強(qiáng)烈,分?jǐn)?shù)越接近5,代表右側(cè)形容詞的感覺(jué)越強(qiáng)烈,3表示感受一般。對(duì)刺激圖各款袖口造型的問(wèn)卷調(diào)查評(píng)價(jià)形式見(jiàn)表1。

表1 刺激圖問(wèn)卷調(diào)查評(píng)價(jià)形式

2 調(diào)查對(duì)象及樣本容量

調(diào)研采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷調(diào)查的方式,調(diào)查對(duì)象為18~30歲年輕群體。對(duì)每款襯衫進(jìn)行14個(gè)感性維度的問(wèn)卷調(diào)查設(shè)計(jì),問(wèn)卷包含198個(gè)問(wèn)題,由于問(wèn)卷題量較多,根據(jù)后臺(tái)調(diào)查人員答題所用的時(shí)長(zhǎng),剔除6份無(wú)效問(wèn)卷,實(shí)際回收有效問(wèn)卷30份,其中女性25名,男性5名。

2.1 刺激圖感性形容詞得分

收集問(wèn)卷結(jié)果導(dǎo)入系統(tǒng),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,將平均值作為每款刺激圖的14對(duì)感性形容詞對(duì)得分,每幅刺激圖的感性形容詞對(duì)均值如表2所示。

表2 感性形容詞對(duì)均值

2.2 因子分析

將感性詞匯的均值通過(guò)SPSS 25.0軟件進(jìn)行因子相關(guān)性分析,從而得到消費(fèi)者對(duì)女式襯衫袖口造型設(shè)計(jì)的主要感性因子。由KMO和Bartlett檢驗(yàn)可知變量間存在相關(guān)關(guān)系,KMO檢驗(yàn)系數(shù)為0.795,Bartlett的顯著性小于0.01,由此可知變量間顯著相關(guān),說(shuō)明調(diào)查結(jié)果適合做因子分析。

通過(guò)對(duì)感性詞匯的均值數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,得到了形容詞對(duì)的解釋總方差(見(jiàn)表3),從表3可知14個(gè)變量初始特征值、提取3個(gè)公因子后的特征值以及方差貢獻(xiàn)率。其中第1個(gè)成分的初始特征值為7.978,方差貢獻(xiàn)率為56.983%;第2個(gè)成分的特征值為2.942,方差貢獻(xiàn)率為21.015%;第3個(gè)成分的初始特征值為1.594,方差貢獻(xiàn)率為11.389%,3個(gè)成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為89.387%。表明此3因子符合作為研究襯衫袖口造型的感性心理的公因子,且這3個(gè)因子具有命名解釋性,稱(chēng)為第1公因子、第2公因子、第3公因子。

表3 形容詞對(duì)的解釋總方差

碎石圖可找出特征值明顯較大的因子,橫坐標(biāo)為因子,縱坐標(biāo)為特征值,碎石圖見(jiàn)圖2。從圖2中可知,第1個(gè)成分到第3個(gè)成分之間的線段傾斜程度比較大,特征值較明顯,從第4個(gè)成分開(kāi)始傾斜程度逐漸平緩趨向于零,因此選擇3個(gè)因子作為公因子是合理的。

圖2 碎石圖

2.3 公因子解釋

為確定每個(gè)因子組成成分,進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣(見(jiàn)表4)。在旋轉(zhuǎn)成分矩陣表中,感性意向的絕對(duì)值越大,表示這個(gè)感性意向與因子越接近,貢獻(xiàn)率越大。

表中成分1、成分2和成分3即為提取的第1公因子、第2公因子和第3公因子。結(jié)合形容詞對(duì)的解釋總方差(表3)與變量和因子關(guān)系的旋轉(zhuǎn)成分矩陣(表4)可得:在第1公因子中,女性化的-男性化的、繁復(fù)的-簡(jiǎn)約的、獨(dú)特的-大眾化的、高貴的-質(zhì)樸的、夸張的-內(nèi)斂的、前衛(wèi)的-保守的6個(gè)指標(biāo)有較大的載荷量,將其命名為“結(jié)構(gòu)因子”;在第2公因子中,柔美的-剛硬的、復(fù)古的-現(xiàn)代的、成熟的-年輕的、輕巧的-厚重的4個(gè)指標(biāo)有較大的載荷量,將其命名為“風(fēng)格因子”;在第3公因子中,職業(yè)的-休閑的、精細(xì)的-粗糙的、優(yōu)雅的-俗氣的、運(yùn)動(dòng)的-恬靜的4個(gè)指標(biāo)有較大的載荷量,將其命名為“氣質(zhì)因子”。

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

3 結(jié)語(yǔ)

女式襯衫袖口造型設(shè)計(jì)對(duì)襯衫整體效果影響的感性需求有結(jié)構(gòu)因子、風(fēng)格因子和氣質(zhì)因子三方面,消費(fèi)者在選擇襯衫時(shí),需要注意袖口的造型,結(jié)合自身氣質(zhì)、穿著場(chǎng)合等選擇服裝。服裝設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)女式襯衫時(shí),需將袖口對(duì)服裝整體造型影響的因素考慮進(jìn)去,以更好地滿(mǎn)足消費(fèi)者需求。

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