基于色彩设计的男衬衫感性意象空间和维度分析

2020-03-30 04:00郑畑子王建萍

郑畑子 王建萍

摘 要:研究消费者内心与情感认知的相关隐性知识可帮助产品开发,使产品更符合消费者需求。消费者对产品的最早形成且最强烈的感知来自于产品外观的色彩。本文基于G企业的委托,基于男衬衫外观的色彩设计研究男衬衫的感性意象空间和评价维度。通过对广泛搜集来的男衬衫感性意向词汇进行筛选、分群和聚类,得到4组代表性词汇“复古的――前卫的”“成熟的――年轻的”“低调的――张扬的”“都市的――田园的”。基于男衬衫色彩设计进行感性评价实验,分析评价结果,将消费者对男衬衫的感性评价归纳为3个因子:潮流因子、个性因子、气质因子。3个因子代表了消费者对男衬衫3个不同维度的考量,对设计师和企业把握消费者感性需求,更好的进行设计具有帮助作用,同时此技术手段对其它品类服装色彩的感性研究也有一定的参考意义。

关键词:感性意象空间;评价维度;男衬衫

中图分类号:TS941.11                 文献标志码:B                文章编号:1674-2346(2020)01-0014-07

世界经济结构从以制造和技术为主的生产经济逐渐转变为以满足消费者感觉和感知为第一要务的美学经济、体验经济。因此产品开发过程除了借助设计师对显性知识(能轻易表达交流和共享的程序或普遍原则)的运用,还需研究消费者内心与情感认知相关的隐性知识(高度个性且难以格式化的知识)。[1]Desmet[2]认为产品外观是诱发用户情感反应的刺激源。根据美国流行色研究协会的“七秒钟定律”,人们确定对一件产品的好恶仅需7秒钟,其外观设计中的色彩约占据67%的作用。因此色彩的重要性不言而喻,借助色彩来探讨消费者的感性需求,其结果对设计师把握消费者喜好更具有参考价值,也可辅助其进行设计。

目前对色彩感性需求的研究多聚焦于色彩设计[3-5]与工业设计领域[6-7],对服装色彩感性的研究[8-9]还未形成体系,很多服装品类的色彩设计还没有相关系统性的理论指导,男衬衫是其中之一。本研究受托于主营男衬衫的G企业,通过建立男衬衫感性意象空间,结合色彩的感性评价实验分析男衬衫的感性评价维度,可帮助男衬衫设计企业更好地把握消费者需求。

1    PCCS色彩体系

色相、明度和纯度是色彩的三属性。[10]想要不可数的色彩据其各自属性规律有序地排列,就需建立色彩体系,色彩体系的建立多基于色彩三属性。PCCS是日本色研所推出的一种实用配色系统,PCCS色相组成由“红、黄、绿、蓝”心理四原色及其四补色,再等距插入4色相最终得到12色相,进一步分为24色相;白上黑下的9级明度;同样无彩色到纯色分9级纯度。

PCCS最大的特点在于创新性的结合明度和纯度的搭配,引入色调这一概念[11-12]。在PCSS色彩体系中,色调不限于单一颜色,而是纯度和明度特性的混合物,该体系中的任何颜色都可用数字精确表示。

2    男衬衫感性意象空间

2.1    感性意象词汇的搜集与筛选

要研究消费者的感性需求,首先需建立目标产品的感性意象空间,通过阅读文献和杂志书刊、网络搜索和参考展会文案等途径,收集大量关于男衬衫感性评价的形容词。相关形容词的搜集要尽可能广泛全面,避免后续筛选时有关键词汇缺失,同时搜集需遵循一定的标准和规律[13]:第一,描述对象明确。男衬衫只是众多服装品类的一个小分支,所搜集词汇必须适宜且贴切的描述男衬衫;第二,限定描述角度。由于课题研究范围剔除了男衬衫的款式影响,仅针对面料、色彩和印花,在选取形容词时要排除只描述款式的词汇;第三,符合审美。所搜集词汇都需符合大众审美需求,而不能一褒一贬;第四,聚焦感知。无需感知而客观存在的信息要排除;第五,排除主观词汇,个人色彩明显的词汇,如“漂亮的”等形容词不能入选。经初步筛选,得到168个形容詞。

采用问卷调研法进行进一步筛选。正式实验前选取有设计经验和无设计经验的人员各3名进行预实验,确认上述词汇的数量与内容满足本研究需求,且实验步骤和安排合理。选择被试群体为44名20~30岁东华大学在校学生,该群体文化层次较高,对词汇的理解认知较透彻,其中22名有服装专业背景,22名无服装专业背景。被试者结合自己的实际经验,在印花男衬衫感性意象语意调查问卷上勾选出认为适合描述印花男衬衫视觉感受的感性意象语意。如果被试者觉得问卷缺少自己预期的感性意象语意,则可补充填写在问卷下方。本次调研共发放问卷44份,除去勾选少于10个,以及明显敷衍的问卷,回收有效问卷40份。统计有效问卷中各感性意象语意被勾选的次数,拟选取勾选次数排名前1/3的感性意象语意,然后观察总结勾选次数后2/3的感性意象语意中是否存在前面没有的代表性语意,确认无误后,最终选出了58个符合条件的感性意象语意。

2.2    感性意象词汇的分群

2.2.1    卡片分类法分群实验

初筛后的词汇依然很多,需采用卡片分类法进一步对感性意象语意分类,最终形成所需的男衬衫感性意象空间。卡片分类法是一种信息归纳分类方法,根据一定的标准进行信息分类,并建立不同类别的区分关系[14]。它包含分类数据的采集与分析两部分,采集时提供给参与用户所有待分类卡片,要求其遵循一定规则进行分类,得到分类的原始数据;分析过程是组织者基于采集到的数据,运用各种分析方法得到最终的分类结果[15]。

分类数据采集方法有开放式和封闭式两种。前者不限制卡片分类的类别数和各类的卡片数,用户占有主导权;后者则限定了分类数目,用户只需根据自己的想法对给定类别进行填充即可。本研究目的是探索男衬衫的感性评价空间和维度,分类数目的决定应来自消费者的调查结果,因此采用开放式卡片分类法。

首先准备58张大小相同的空白卡片,写上待分类词汇,并标记序号;关于被试者数目的选择,15人左右即可满足大部分卡片分类实验,大型项目可达30人,[16]本实验邀请被试25人,逐一测试;请被试者仔细考虑后,将他们感觉属于同类词汇的卡片放在一起,不确定的词汇可先放置一边,过后再看。最终分组数目要控制在6~10组之间,分组过多可采用组间合并,便于后续分析。

2.2.2    实验结果聚类分析

整理实验结果,统计分群频率后列出58?8的相似性矩阵,矩阵内数值为任意两意象语意出现在同一群中的次数。在SPSS中运用系统聚类法和K-means聚类法展开数据分析。系统聚类分析绘制系谱图,如图1,系谱图可帮助快速确定最佳分群数,不要有单一词汇成群的现象,也不能某一群词汇过多过于集中。[17]遵循以上原则,结合系谱图,可知6~10群较为合理。综合考虑聚类进程和各类成员,确定分群数为8群。

K-means聚类可指定目标分群数,通过计算各样本到不同群重心的距离,将其归类到最近群。通过K-means聚类得到分为8群的具体结果,表1为8群的最终聚类案例数,可知58个感性词汇均有效分于8群中,且每群数目一目了然。意象语意分群结果汇总如表2所示;综合分析总结得到群中的代表意象语意:低调的、复古的、成熟的、田园的、前卫的、年轻的、张扬的、都市的。

2.2.3    代表意象语意的成对化

观察各群所含词汇和代表词含义,将得到的8个类群的代表词进行成对化处理,最终形成4个反义词对:复古的――前卫的,都市的――田园的,成熟的――年轻的,低调的――张扬的。

3    男衬衫色彩感性评价实验

3.1    实验过程

3.3.1    男衬衫色彩样本

从WOW-Trend热点网、POP服饰流行前线等专业时尚网站,搜集各大男装品牌近5年10季四大秀场照片和色彩企划案,将其中的男衬衫相关图片作为样本,研究的色彩均取自样本图片上男衬衫的主要色彩。[18-19]采用色彩提取软件,提取样本图片中各男衬衫主色的RGB色彩属性值,提取3次,求平均值。将其放置于PCCS - RGB变换表,得到相对应的PCCS色相和色调。

经过调研汇总提取出共计615个颜色,为减少测试实验工作量,在不影响语义表达测度,且色彩视差容许的情况下,对所得色彩进行聚类,得到77个最终样本,如表3。

3.3.2    男衬衫实验样本图片处理

排除款式、面料和花型对实验的影响,选择造型极简的男衬衫款式如图2,用Photoshop CS6对其进行颜色处理,将色彩测试样本分别填充,得到77件纯色男衬衫作为感性评价实验的样本,示例如图3。

3.3.3    感性评价调研

评价实验结合问卷调查法和语义差異法,采用李克特5级量表,例如“复古的――前卫的”则分为“非常复古的”、“比较复古的”、“一般”、“比较前卫的”、“非常前卫的”,分别赋予分值“-2、-1、0、1、2”,将处理好的衬衫样本图片和语义词对进行组合。实验过程中,被试者根据自己的心理感觉对77个仅颜色不同的男衬衫样本进行测评,每个被试单独进行实验。

根据《ISO6658感观分析――方法论通用指南》规定感观评价的优选评价员人数在20人以上即可。实验回收问卷42份,有效问卷40份。整理有效问卷,根据公式(1),分别取77款样本关于8个感性意象的评分平均值。

词对两端的形容词得分关于0对称,为便于直观观察和比较,可取绝对值。列举出各感性词汇得分前20%的男衬衫,判定此款具备该意象,进行进一步分析。

3.4    实验结果与分析

3.4.1    相关性分析

研究4对形容词对是否相关,现进行相关性分析结果见表4。可看出,不同变量的相关系数普遍偏高,高者达到0.952、0.918,可判断相关性较强,适合进行因子分析。

3.4.2    因子分析

表5是Bartlett球形度检验的结果,计量观测值为350.837,如果显著性水平 为0.05,由于概率P值趋近0,即小于显著水平 ,则认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。KMO值可帮助判断原变量是否适于因子分析,根据度量标准KMO=0.774>0.7时,原有变量适合进行因子分析。

因子数目的选取原则如下:Kaiser的特征值大于一;陡坡图检验法;方差百分比决定法;事先决定准则法[20]。参考因子分析的碎石图,如图4,前3个因素坡度线较陡,第3个因素之后坡度线近乎平坦,采用事先决定准则法,指定提取3个因子,结果如表6、表7。由表6可知,此时变量共同度很高,各变量信息丢失少。由表7可知,3个因子共解释了原有变量总方差的98.946%。此次因子分析的效果较理想。

3.4.3    因子命名

“复古的――前卫的”“成熟的――年轻的”两对词在第1个主成分因子上有较高载荷,因此第一主成分因子包含这两对风格意象词,定义其为潮流因子。同样,分别定义第二、第三主成分因子为个性因子和气质因子,具体见表8和图5。综上所述,消费者对男衬衫色彩的感性评价可归纳为3个因子:潮流因子、个性因子和气质因子。

4    结论

1)建立感性意象空间可将隐性知识外显化,使用卡片分类法对搜集的意象词汇进行分类,运用聚类分析将男衬衫感性评价分为8群,提取各群代表词汇配对如下:复古的――前卫的、低调的――张扬的、成熟的――年轻的、都市的――田园的。

2)以4对词汇包含的8个感性意象词汇作为色彩评价试验的意象语意样本,通过调研和分析,4对词汇具有相关性。通过因子分析将男衬衫感性评价分为3个因子:潮流因子、个性因子和气质因子。其中潮流因子包括“复古的――前卫的”“成熟的――年轻的”2组词对,表征男衬衫风格在时域和年龄上的差异,体现消费者希望通过服装辅助达成的其在风格和气质上的自我标识;个性因子则为“低调的―张扬的”,体现了消费者的着装个性;气质因子“都市的――田园的”,从地域风格入手,蕴含了不同的时代背景和社会文化内涵。

3)以上3个因子代表了消费者对男衬衫3个不同维度的考量,可帮助设计师和企业更好的把握消费者感性需求进行产品开发,同时此技术手段对其它品类服装色彩的感性研究也有一定的参考意义。

参考文献

[1]罗仕鉴,潘云鹤.产品设计中的感性意象理论、技术与应用研究进展[J].机械工程学报,2007(03):8-13.

[2]DESMET Pieter.A multilayered model of product emotions[J].The Design Journal,2003,6(2):4-13.

[3]Lai H H,Lin Y C,Yeh C H,et al.User-oriented design for the optimal combination on product design[J] Int.J.Production Econ- omics.2006,100(2):253-267.

[4]Chuang M C,Ou L C.Influence of a holistic color interval on color harmony[J].Color Research and Application,2001,26(1): 29-39.

[5]Tokumaru M,Muranaka N,Imanishi S. Color Design Support System Considering Color  Harmony[C].2002 IEEE Internationa1Conference on Fuzzy Systems, Honolulu,Hl,USA.2002:378-383.

[6]赵江洪,欧静,张军.色彩意象尺度在数控机床ICAI系统中的研究及应用[J].湖南大学学报(自然科学版),2004,3l(6):83-86.

[7]姚涔.基于色彩意象和遺传算法的工程机械产品涂装设计研究[D].天津:天津大学,2013.

[8]滕兆媛.基于风格语义定位系统的针织男装配色研究[J].毛纺科技,2016,44(5):53-57.

[9]陈伟伟.基于PCCS体系的服装色彩与服装风格的色彩空间匹配分析[J].丝绸,2019,56(1):66-72.

[10]邢庆华.色彩[M].南京:东南大学出版社,2005.

[11]陈连年.色彩构成[M].重庆:西南师范大学出社,2005:21.

[12]小林重顺.色彩形象坐标[M].北京:人民美术出社,2006:6.

[13]鲁虹.服装感性设计的知识平台与应用研究[D].苏州:苏州大学,2010.

[14]葛列众.工程心理学[M].北京:中国人民大学出社,2012:439.

[15]李世国,顾振宇.交互设计[M].北京:中国水利水电出版社,2012:119.

[16]Jakob N.Card sorting: how many users to test[EB/OL].https://www.nngroup.com/articles/card-sorting-how-many-users-to- test/,2004.

[17]刘顺忠.数理统计理论、方法、应用和软件计算[M].武汉:华中科技大学出版社, 2005:150.

[18]张海波,黄铁军,刘瑞璞.基于颜色特征的男西装图像情感语义分析[J].东华大学学报(自然科学版),2013,39(2):185-190.

[19]Chen Y W,Sobue S,Huang X.KANSEI based clothing fabric image retrieval[C].International Workshop on Computational Col or Imaging.Springer,Berlin,Heidelberg,2009:71-80.

[20]吴明隆.问卷统计分析实务――SPSS操作与应用[M].重庆:重庆大学出版社,2010:205.