基于眼動分析的女士羽絨服絎縫造型視覺評價

劉一諾,季曉芬,蔡麗玲,夏 馨

(1.浙江理工大學 服裝學院,浙江 杭州 311199; 2.浙江理工大學 國際教育學院,浙江 杭州 311199; 3.中國絲綢博物館,浙江 杭州 310002)

近年來,各羽絨服品牌不斷創新發展,國內羽絨服市場規模持續擴大[1]。羽絨服、棉服特有的絎縫工藝能將填充物固定在服裝面料與里料之間,不僅能保證服裝的保暖性,還能塑造不同的服裝造型,形成不一樣的視覺效果。對羽絨服絎縫造型的視覺評價研究有利于了解消費者的視覺感知偏好,從而設計出更符合消費者偏好的羽絨服,提高消費者對羽絨服產品的關注與喜愛程度,促進羽絨服市場發展。

現今關于羽絨服絎縫的研究主要從改進絎縫工藝[2-4]、提升防寒服功能性[5-7]的角度出發,重點集中于絎縫設計對羽絨服保暖性的影響,而從審美性角度出發的絎縫設計研究較少,且使用的研究方法主要是文獻調研、理論分析和歸納總結[8-10],未從消費者的角度獲得對絎縫設計的偏好評價,研究內容和研究方法有待豐富。徐夢婷等[11]繪制了不同絎縫線設計的二維平面圖,并通過問卷調查的方法獲取了羽絨服絎縫線型的感性評價,屬于視覺評價中的主觀方法[12]。

眼動跟蹤技術可以彌補主觀認知上的差異[13],增加評價的客觀性,已廣泛應用于研究服裝的色彩[13-15]、圖案[16-18]、款式[19]等元素上。在服裝圖案研究方面,王佳寧等[16]采用眼動儀和筋·心電計測試人們在觀看視錯服裝時產生的客觀反應,結合主觀分析,幫助設計師明確了視錯圖案的實際效果。劉小藝等[17]運用眼動技術和感性工學分析8款不同方格大小的針織衫并得出感性評價,為針織方格服裝的設計提供了一定的理論基礎。曹楨等[18]通過眼動跟蹤技術量化紋樣的布局信息,得到了更符合中老年審美的針織衫圖案布局方案。眼動跟蹤技術在羽絨服研究方面應用較少,唐觀民等[20]使用眼動技術提取江南布衣女士羽絨服的風格特征,結果發現該品牌女士羽絨服采用分割線、滾條等元素來表現品牌風格。

三維虛擬試衣技術能夠展示服裝的織物紋理、面料懸垂性、款式結構、圖案顏色等,評價者可以對服裝展開美觀性評價[21],設計師可以根據評價結果進行設計,從而提高產品滿意度[12]。羽絨服裝由于羽絨的填充和絎縫線的工藝,面料表面會產生立體的凹凸質感,二維圖像難以繪制出準確的充絨效果,使用虛擬試衣中的服裝3D建模技術能夠模擬出更加真實的羽絨服,得到更準確的視覺評價。

為進一步了解消費者對于羽絨服絎縫造型的視覺感知與偏好評價,本文擬借助三維虛擬試衣技術模擬3種常見羽絨服廓形的12種絎縫造型,通過眼動跟蹤技術提取不同羽絨服廓形下各絎縫造型的感知重點,通過主觀評價問卷獲得被試者的感性評價,以主客觀相結合的方式分析年輕女性消費者對絎縫造型的視覺評價,以期優化羽絨服外觀設計效果,豐富羽絨服絎縫設計相關的理論研究。

1 實驗部分

1.1 實驗準備

為研究消費者對不同絎縫設計的視覺感知評價,將市場上常見女士羽絨服進行廓形分類和絎縫造型分類,根據不同廓形和不同絎縫類型制作樣本,作為眼動實驗和問卷調查的視覺感知刺激圖。

1.1.1 羽絨服分類

羽絨服的廓形指的是羽絨服的外部輪廓,其在進入觀看者視野時遠快并強于服裝的其他細節[22],是影響羽絨服視覺感知的重要因素。選取波司登、雪中飛、雅鹿、鴨鴨、高梵、樂町、三彩等多個國內品牌的熱銷款式作為分析樣本,得到常見的羽絨服廓形有H型、A型、X型3種;根據絎縫線走向、形狀、圖案等特點,將常見的羽絨服絎縫造型分為水平式、斜線式、矩形式、菱形式、曲線式、圖案式6類。考慮到絎縫線方向、密度、排列方式的變化,在現有絎線設計的基礎上探索新絎線造型,每類絎縫類型下設計2種絎縫造型為代表,共得到12種代表性絎縫造型,編號為S1～S12,如圖1所示。

圖1 絎縫造型Fig.1 Quilting models

1.1.2 刺激圖制作

將12種絎縫造型,分別與3種羽絨服廓形進行搭配,共得到36種絎縫設計。羽絨服款式選取市場上最常見的中長款(下擺位置介于臀圍線與膝蓋之間),不帶衣帽、口袋等部件,以減少對整體絎縫造型呈現的干擾。面料顏色選用白色,以突顯絎縫線條和面料的凹凸陰影,使廓形和絎縫造型為樣本中最突出的因素。通過Style 3D軟件模擬服裝三維建模效果并進行渲染,背景顏色選擇與服裝顏色對比明顯的灰色,共得到36個實驗樣本,如圖2所示。

圖2 刺激圖及編號Fig.2 Stimulus pictures and numbers

1.2 眼動實驗

1.2.1 被試者選取

選取37名年齡在18～25歲的女大學生作為被試者,被試者的裸眼或矯正后視力均正常。實驗在溫度為25℃左右、無強光刺激、安靜的室內進行。

1.2.2 眼動實驗流程

采用EYELINK1000眼動儀(加拿大SR Research公司)進行采樣率為1 000 Hz(每秒從連續信號中提取并組成離散信號的采樣個數為1 000個,誤差為(1 000 ms/1 000 Hz)/2 = 0.5 ms)的瞳孔CR眼球跟蹤實驗,實驗總時長為6 min,36張刺激圖隨機呈現于屏幕中央,每張圖片呈現時間為10 s。

1.2.3 眼動指標選取

通過眼動追蹤預實驗進行眼動指標篩選,選取注視總時間、注視次數作為本文眼動實驗的2個眼動評價指標[23]。每張刺激圖即為1個興趣區域,2個眼動指標均在一定程度上體現被試者對該興趣區域的感興趣及重視程度,注視總時間越大、注視次數越多,表示被試者對該刺激圖越感興趣[23]。

1.2.4 主觀評價量表設計

羽絨服絎縫設計視覺評價問卷主要包括2部分。第1部分以探究被試者對12種代表絎縫造型的視覺感知為目的,結合語義差異法和5級李克特量表設置問卷題目,如“輕盈的-厚重的”感性詞對,數值1～5分別表示非常輕盈、較輕盈、一般、較厚重、非常厚重。由Snizhana等[24]的研究可知,語義差異法的描述詞數量可以被限制為6對。根據參考文獻[25-26]和網絡、服裝專業人員口述,初步選取20組針對羽絨服的感性詞對。最終采用6組由103位服裝專業和從事服裝領域的人員選出的感性詞對,編號為C1～C6(如表1所示)。被試者從6個感性詞對的角度分別對12種絎縫造型評分,共12題。第2部分以探究被試者對36種絎縫設計的偏好評價為目的,采用排序題形式進行問項設置。將同一廓形的12份實驗樣本按一致順序放置于1張圖片中并標上序號,請被試者按照其對樣本的喜愛程度進行排序,共3題。

表1 最終采用的感性詞對表Tab.1 Perceptual word pairs finally adopted

2 結果與分析

2.1 眼動數據處理與分析

眼動實驗共有37位女性被試者參與實驗,剔除無效數據1組,最終獲得有效數據36組。

不同廓形羽絨服的眼動指標數據如表2所示。X型平均注視總時間、平均注視次數均大于H型和A型,說明被試者對X廓形的羽絨服更感興趣。

表2 不同廓形羽絨服的眼動指標數據Tab.2 Eye movement data of different profiles

不同絎縫造型的眼動指標數據如表3所示。為了綜合2項眼動指標數據以求得被試者對12種絎縫造型的整體關注程度,使用熵值法對2項眼動指標計算權重,計算結果如表4所示。

表3 不同絎縫造型的眼動指標數據Tab.3 Eye movement data of different quilting models

表4 熵值法計算眼動指標權重Tab.4 Eye movement index weight calculated by entropy method

利用SPSS軟件先對數據進行均一化處理,再根據熵值法計算的權重結果加權平均求得各絎縫造型的關注分數,結果如圖3所示。關注分數由大到小為S11>S6>S4>S8>S2>S1>S9>S3>S10>S7>S12>S5,說明被試者對絎縫造型S11、S6、S4較感興趣,對S5、S12、S7較不感興趣,即年輕女性視覺上最關注的絎縫造型是特殊圖案式、長方形式和不對稱斜線式,最不關注的是方格式、密集圖案式和菱格式。

圖3 絎縫造型關注分數Fig.3 Interest scores of quilting models

2.2 主觀評價結果與分析

2.2.1 問卷第1部分

問卷第1部分借助語義差異法探究被試者對12種代表絎縫造型的視覺評價,12個樣本的感性詞對得分及均值如表5所示。被試者對所有絎縫造型羽絨服樣本的視覺感知總體上偏向“厚重的”“顯胖的”“時尚的”“笨拙的”“不易搭的”“老氣的”。羽絨服給人的視覺感知有一定的傾向性,即會有傾向于笨拙、顯胖等印象,本文將基于每個詞對分數的平均值進行分析。

表5 感性詞對得分及均值Tab.5 Perceptual word pairs scores and mean values

2.2.1.1相關分析

相關分析用于研究定量數據之間的關系,本文采用Pearson相關分析來衡量各感性詞對之間的線性關系,Pearson相關分析見表6。C1和C2之間的相關系數為0.860,呈現出P<0.01的顯著性,說明C1和C2之間有顯著正相關關系;C1和C3之間的相關系數為-0.579,呈現出0.05的顯著性,說明C1和C3之間有顯著負相關關系。同理,可知C1和C4、C2和C4、C4和C6之間有顯著正相關關系,C3和C4、C3和C6之間有顯著負相關關系,即形容詞“厚重的”“顯胖的”“傳統的”“笨拙的”“老氣的”之間互相有著明顯的正相關關系,如越厚重的衣服,越容易被認為是顯胖的、傳統的、笨拙的、老氣的;而形容詞對“易搭的-不易搭的”與其他詞對無顯著線性關系,如厚重的、顯胖的、傳統的羽絨服也可能是易搭的。

表6 Pearson相關分析表Tab.6 Pearson correlation analysis table

2.2.1.2信度效度檢驗

采用Cronbach′s alpha法對問卷第1部分進行信度檢驗,得到alpha信度為 0.830>0.800,說明該主觀評價問卷信度良好。

采用KMO檢驗和Bartlett檢驗方法進行效度檢驗,結果如表7所示,KMO值為0.635>0.600,Bartlett球形度檢驗P值為0.000<0.050,說明問卷第1部分具有效度,適合進行因子分析。

表7 效度檢驗表Tab.7 Validity test table

2.2.1.3因子分析

對感性詞對的評分結果進行因子分析,方差解釋率如表8所示。提取的3個因子旋轉后方差解釋率分別42.087%、35.253%、18.412%,旋轉后方差累積解釋率為95.752%,說明能夠解釋12種絎縫造型的絕大部分信息。

表8 方差解釋率Tab.8 Percentage of explained variance

旋轉后因子的載荷矩陣如表9所示,部分感性詞對的因子載荷系數絕對值大于0.4,說明該項和因子有對應關系。因子1對應載荷絕對值較大的感性詞對是C1、C2、C4,即“輕盈的-厚重的”“顯瘦的-顯胖的”“靈活的-笨拙的”,因子載荷系數分別是0.903、0.932、0.799,說明這3組感性詞對與因子1的相關性較大,因這3組詞形容的是服裝視覺效果,故稱因子1為“效果因子”。因子2對應載荷絕對值大于0.4的感性詞對是C3、C4、C6,即“傳統的-時尚的”“靈活的-笨拙的”“青春的-老氣的”,因子載荷系數絕對值分別是0.921、0.483、0.948,由于感性詞對C4對應因子1的載荷系數為0.799,大于C4對應因子2的載荷系數0.483,因此仍將C4歸屬為“效果因子”,將C3、C6歸屬于因子2,稱為“時尚因子”; 因子3中載荷絕對值較大的感性詞對是C5,即“易搭的-不易搭的”,將這一形容詞對歸屬于因子3,稱為“搭配因子”。3個主因子命名及組成成分如表10所示。

表9 旋轉后因子載荷矩陣Tab.9 Rotated factor loading matrix

表10 主因子命名及組成成分Tab.10 Principal factor name and components

由表10可知,效果因子和時尚因子是影響年輕女性消費者羽絨服絎縫造型視覺感知的主要因素,設計師在設計絎縫造型時應多考慮加入“顯瘦的”等視覺效果的設計,增強設計的時尚性、年輕感,再考慮其是否易于搭配其他服裝。

2.2.2 問卷第2部分

問卷第2部分排序題探究被試者對36種絎縫設計的偏好評價。依據偏好得分量化方法為偏好分數=(Σ頻數×權值)/填寫人數,其中權值根據選項升序遞減。例如本題共12個選項,排在第1的權值為12,第2的權值為11,第3的權值為10,…,第12的權值為1。圖4為羽絨服3種廓形、12種絎縫造型的偏好分數柱狀圖。

圖4 不同羽絨服廓形絎縫造型偏好分數Fig.4 Preference scores of quilting models in different down jacket profiles

對比同一絎縫造型、不同廓形的偏好分數,X型得分最高的造型有6個,而H型、A型得分最高的造型各3個,說明被試者對X型羽絨服呈現的不同絎縫設計整體偏愛程度較高,與眼動實驗中X型最受關注的結果形成了呼應。

被試者對絎縫造型S4的偏好程度最高,對S1、S3、S7、S9的偏好程度較高,對S5、S12的偏好程度最低。S4絎縫造型的特征是不對稱、斜線設計,在感性詞對評價中被認為是最靈活的,效果因子很高。S3對稱斜線式絎縫造型的受喜愛程度也較高,對斜線進行不對稱設計后視覺效果變得更加輕盈、顯瘦、時尚、靈活和青春,更受年輕女性青睞。相對于對稱設計來說,不對稱的服裝表現出個性、時尚、藝術、現代的張揚之美[27],從視覺上更有觀賞性與記憶辨識性[28],更符合年輕女性的視覺感知偏好。

受喜愛程度最低的S5、S12造型的共同特點是絎縫線較密集。由問卷中的語義差異法可知,密集圖案式的絎縫造型雖時尚但顯胖,效果因子低,給年輕女性的視覺感知是“傳統的”“老氣的”,缺點是極度不易搭,使得受喜愛程度極低。事實上,密集圖案式的絎縫造型在羽絨服上應用較少,多應用在輕量級羽絨服或羽絨內膽和傳統風格的棉衣、床上用品、包袋等其他紡織品上。

2.3 主客觀數據對比

以3種廓形同一絎縫造型的偏好分數的平均值作為每一種絎縫造型的偏好分數。對比眼動實驗得出的關注分數和主觀問卷得出的偏好分數,如圖5所示。

圖5 關注分數與偏好分數對比Fig.5 Comparison of interest scores and preference scores

由圖5可知,關注分數和偏好分數排名較一致的絎縫造型是S2、S4、S8、S12,其中S4的關注分數和偏好分數都較高,說明年輕女性對不對稱斜線的絎縫造型既感興趣又喜歡;S12的關注分數和偏好分數都較低,主要特征是有愛心特殊圖案且排列整齊密集,說明年輕女性對密集的、特殊圖案的絎縫造型既不感興趣也不喜愛。

本文中還存在不少關注和喜愛程度差別較大的現象,這主要出現在S1、S3、S7、S9、S11樣本。其中S1、S3、S7、S9都是受喜愛但不受關注的情況,觀察對應的感性詞對評分可知,雖然時尚程度不高,但非常易搭,也是市場上常見的絎縫造型,說明搭配因子高能夠彌補年輕女性對效果、時尚性的視覺期待。S11是唯一非常受關注但是偏好分數低的絎縫造型,其特征是有對稱的愛心圖案,是現今市場上很少見的造型。結合感性詞評分推測,年輕女性消費者會對少見的、有特殊圖案的絎縫造型產生興趣,認為其青春和時尚,但會因為不易搭配等因素而降低喜愛程度。

實驗結果表明,視覺關注程度高與主觀偏愛程度高并不一定一致。眼晴在觀察圖片時會首先關注圖中不協調的元素,這種“重要”的物體比其他“不重要”的物體的注視時間要更長[29]。如果圖片提取信息的難度較大,注視時間也會增長[18]。所以被試者的注視時間長很可能是因為刺激圖中存在不協調的元素或較難提取的信息,而不僅僅是因為對刺激圖的喜愛程度高。

3 結 論

通過眼動跟蹤實驗得到被試者對不同羽絨服絎縫造型的關注分數,通過主觀問卷實驗得到被試者對不同絎縫造型的感性評價和偏好分數,對比分析關注分數和偏好分數的一致性和差異性,結合感性評價展開定性定量的分析研究,得到以下結論:

①年輕女性視覺上最關注的絎縫造型是特殊圖案式、長方形式和不對稱斜線式,其中特殊圖案式最受關注但并不受喜愛。年輕女性最不關注的絎縫造型是方格式、密集圖案式和菱格式,由規則的圖案按一定規律排列在消費者看來不夠時尚。

②年輕女性視覺評價最高的絎縫類型是斜線式絎縫類型,尤其是不對稱斜線式。相對與橫平豎直的線條,斜線更具有自由、靈動、時尚之感;相比于對稱的造型,不對稱因素有助于打破羽絨服“老氣的”“笨拙的”整體印象。

③通過因子分析得出的效果因子、時尚因子、搭配因子是影響年輕女性消費者羽絨服絎縫造型視覺感知的主要因素,年輕女性消費者喜愛具有“易搭的”“顯瘦的”等實用性視覺效果的絎縫設計,不喜愛絎縫線密集的絎縫設計。

設計師在設計羽絨服時,應根據消費者的審美偏好、感性需求來設計絎縫造型。在迎合當下流行趨勢的基礎上,需注重絎縫造型對體型的修飾效果,不局限于傳統的規則圖案,增強造型的個性化、靈動感,綜合考慮羽絨服的功能性和審美性,最大程度地滿足消費者對羽絨服的總體期待,提高羽絨服的市場競爭力。