眼动联合脑电技术的产品形态感性认知特性研究_杨濮瑜.pdf
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1、2023 年第 42 卷7 月第 7 期机 械 科 学 与 技 术Mechanical Science and Technology for Aerospace EngineeringJulyVol422023No7http:/journalsnwpueducn/收稿日期:20210707基金项目:国家自然科学基金项目(51865003)、黔科合平台人才(2018 5781)及贵大培育(2019 06)作者简介:杨濮瑜(1992),硕士研究生,研究方向为产品创新设计、感性工学,981516996 qqcom通信作者:林丽,教授,博士生导师,linlisongbai 163com杨濮瑜,林丽,阳
2、明庆,等眼动联合脑电技术的产品形态感性认知特性研究 J 机械科学与技术,2023,42(7):1088-1097眼动联合脑电技术的产品形态感性认知特性研究杨濮瑜,林丽,阳明庆,郭主恩(贵州大学 机械工程学院,贵阳550025)摘要:为产品感性形态设计的认知特征提供客观生理层面的深入剖析。运用眼动、脑电技术,以家用充电桩形态为刺激对象,基于语义差异量表设计并实施眼-脑感性认知实验,并记录被试“极不符合、有点 不符合 、不确定是否符合、有点 符合、极 符合 用户感性期望”5 种感性认知结果下的眼-脑生理信息,剖析认知特性。研究结果表明:在产品形态极“符合”用户感性期望时,被试行为反应时最短,首次注
3、视时间最少,且能产生中央-顶区联合皮层和顶区较强烈的 P3、LPP 波幅。在产品形态极“不符合”用户感性期望时,被试行为反应时、首次注视时间增加,后颞 N2成分幅值最大;在产品形态“不确定”是否符合用户感性期望时,被试中央区产生的 N4波幅增大。从感性意象认知的神经加工机制出发,行为、眼-脑生理信息均能客观有效区分用户不同感性意象的认知状态,视觉、脑认知特性可为设计提供认知本源性的底层支持。关键词:感性工学;产品形态;感性认知;眼动联合脑电技术;事件相关电位中图分类号:TP472文献标志码:ADOI:1013433/jcnki1003-872820220062文章编号:1003-8728(20
4、23)07-1088-10Analyzing Perceptual Cognitive Characteristics of ProductForms with Eyetracking and Electroencephalogram TechniquesYANG Puyu,LIN Li,YANG Mingqing,GUO Zhuen(School of Mechanical Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China)Abstract:The cognitive characteristics of the perceptual p
5、roduct form were analyzed and designed on the objectivephysiological level The experiments on the cognitive characteristics,combined with eye-tracking(ET)andelectroencephalogram(EEG),were designed and carried out with the household charging piles forms as the stimulationThe results were collected wi
6、relessly with the experiments on cognitive characteristics The E-prime programming wasused to measure the eye fixation time under the five perceptual cognitive characteristics:extremely“non-conforming”,alittle“non-conforming”,“uncertain”,a little“conforming”and extremely“conforming”The results show
7、that when theproduct form is extremely“conforming”to the subjects cognitive characteristics,the response time is shorter and thefirst fixation time is reduced The product form can produce stronger P3and LPP amplitudes in the central-parietal areaassociated with cortex and the parietal area For the“n
8、on-conforming”cognitive characteristic,the subjects behavioralresponse time and first fixation time increase,and the amplitude of the N2component in the posterior temporal areaincreases When the product form is“uncertain”whether it meets the subjects perceptual cognition,the subjects N4wave amplitud
9、e generated in the central brain area increases The analysis of the neural processing mechanism ofperceptual image cognition,the behavior,ET and EEG data can objectively and effectively reflect the cognitive processof the users perceptual image and provide cognitive support for the designKeywords:pe
10、rceptual engineering;product form;perceptual cognition;eye tracking and electroencephalogramtechniques;event-related potentials在新时代的背景下,社会生产力水平不断提高促使人们对现代产品传递的情感与审美情趣高度关注。产品感性设计以用户综合认知为基础,将非理性信息量化推进设计方案的形成,而产品形态作为体现感性因素最直接的载体 1,能确切传递情感语义,给企业带来有效的品牌识别,引发消费者良好的用户体验。因此,用户的认知为产品感性设计过程提供关键信息,进第 7 期杨濮瑜,等:
11、眼动联合脑电技术的产品形态感性认知特性研究http:/journalsnwpueducn/行认知特性的研究具有理论价值及实践意义。近年来,为解决用户感性认知意象获取过程中存在主观性强,缺乏客观理论支撑的问题,越来越多的学者将心理学 2-3 和生理学方法 4-5 进行有效结合。陈默等 6 为揭示视觉形象的感性认知规律,以跑车为图片刺激,设置由强到弱的4个匹配等级感性词汇作为检验,分别研究相关词、近义模糊词、远相关模糊词和无关词引发被试的N400唤醒程度。结果显示,N400 可为感性认知过程提供客观生理依据,匹配级别越低,则 N400 波幅越大。沙春发等 7 为提取产品造型和意象空间的匹配度评估指
12、标,对产品造型意象认知主观评分、眼动指标特征展开了以眼动实验为基础的相关性研究,结果表明,意象评分、意象评分-最后注视点匹配率、意象兴趣区注视时间或注视点个数等指标与感性词汇度量性、灵敏度和被试评分意愿显著相关,可选取作为构建产品造型与感性词汇匹配度量化评估模型的指标。文献 8 将EP 技术应用于标识设计的认知过程中,获取了被试分类处理、情绪唤醒、逻辑判断和语义判断 4 个过程的神经指标,结果显示,N170、P200、N300和N400 等神经指标能够客观、准确地反映标识设计是否传递了设计语义。现有研究充分运用眼动和脑电技术的客观性和精准性,为产品研究及其设计提供了可靠的支持。综上,基于眼动(
13、Eye tracking,ET)联合脑电(Electroencephalogram,EEG)的认知信息可有效提高情感识别、动作意图、感性设计及用户体验的研究成效。在指导产品感性设计时,通过无意识视觉、脑认知信息判断用户对产品的感性反馈具有重要意义,但目前尚缺乏对用户生理认知特性的相关研究。为此,本文提出眼动联合脑电技术的产品形态感性认知特性研究,为设计提供认知本源性的底层支持。研究流程如图 1 所示。图1眼动联合脑电技术的产品形态感性认知特性研究流程图Fig 1esearch process flowchart for the perceptual cognitivecharacteristi
14、cs of eye tracking combined withEEG technology products1眼动联合脑电技术的产品形态感性认知实验研究方法11被试及实验环境实验共招募27 名被试者(男女比例 1 1.25),平均年龄23.4 岁(SD=2.72),由设计专业本科生、研究生及有家用充电桩使用经验的用户组成,所有参与者的视力正常,且有良好的认知水平。使用 PASS 软件对实验招募的被试样本量进行检验,检验标准为 TwoSample T-Tests,随着方差水平的不断增加,检验结果有91.5%置信度,如表 1 所示。实验在安静、光线适宜的环境下进行,使用 E-prime 编程呈现
15、刺激样本、SMIiView X 眼动仪和无线 EPOC Flex32 通道电极帽同步采集数据,电极参照国际10-20 系统放置。表 1被试样本量信度检验结果Tab 1Sample size reliability test results检验功效1.000 00100.01.000 00200.01.000 00300.00.999 50400.00.996 59500.00.973 07600.00.915 08700.012实验图片样本与感性词组选取通过网络及实地考察等方式收集家用充电桩图片 198 张,通过相似性对比分析,初步筛选得到图片140 张。接着,由 6 名研究生和 3 名 5
16、年工作经验的设计师组成专家组,使用 KJ 法将图片分成 8 组,选取每组勾选重复率达 100%的图片确定 22 个强意象样本。最后,为提高被试感性认知激活程度,降低色彩、材质等其他因素的影响,减轻被试实验负担9,专家组从每组中选取形态差异较大的图片作为代表性实验图片样本并使用形态提取法重绘,形成 8 个用于实验的家用充电桩代表性图片样本,如图 2 所示。图 2家用充电桩代表性图片样本Fig 2epresentative images of household charging stations从文献、网络等途径,获取 158 个形容词,经相似度判断,初步筛选得到 130 个感性词汇。发放调研问
17、卷62 份(有效问卷58 份)获取用户期望家用充电桩形态传递的感性意象词汇,问卷结果表明,用户选取次数9801机 械 科 学 与 技 术第 42 卷http:/journalsnwpueducn/大于1/3 的感性意象词汇代表符合用户期望,将其配对成组,并按选取次数由高到低确定 4 组感性意象词组作为实验代表性感性词组 9-10,如表2 所示。表 2家用充电桩形态代表性感性词组选取结果Tab 2Selection results of representative perceptual wordphrases for household charging station forms意象词组(选
18、取次数达 1/3以上)立体的-扁平的 创新的-守旧的 轻薄的-厚重的变化的-单一的 智能的-机械的 安全的-危险的圆润的-硬朗的 小巧的-巨大的 豪华的-廉价的简单的-复杂的4 组感性词组守旧的-创新的 复杂的-简单的 厚重的-轻薄的机械的-智能的13实验设计与流程实验采用“启动-刺激”范式,通过 E-prime 编程呈现家用充电桩形态样本图片和感性词组,测量被试感性认知评价的眼动、脑电数据,以感性意象评价值为桥梁,研究不同感性认知结果下被试视觉和脑认知特性。基于语义差异量表,将 8 张家用充电桩形态图片样本作为图片刺激,4 组代表性感性词组作为感性语义检测刺激,将家用充电桩形态与被试感性认知
19、评价结果划分为15 这5 个意象评价值,意象评价值从“1”到“5”分别代表极“不符合”、有点“不符合”、“不确定是否符合”、有点“符合”、极“符合”用户感性期望五种感性认知结果。其中,意象评价值为“1”“2”“4”“5”时,代表意象“明确”状态;意象评价值为“3”时,记为“中性”,代表意象“模糊”状态。用户感性认知结果和目标意象相关描述如表 3 所示。表 3用户感性认知结果和相关描述Tab 3 User perceptual-cognitive results and corresponding descriptions感性意象评价值感性认知结果相关描述1极“不符合”用户感性期望产品特征极具有
20、“守旧的、复杂的、厚重的、机械的”的感性意象2有点“不符合”用户感性期望产品特征有点具有“守旧的、复杂的、厚重的、机械的”的感性意象3“不确定是否符合”用户感性期望中性,用户难以根据目标刺激判断是否符合心理期望4有点“符合”用户感性期望产品特征有点具有“创新的、简单的、轻薄的、智能的”的感性意象5极“符合”用户感性期望产品特征极具有“创新的、简单的、轻薄的、智能的”的感性意象实验分为预实验和正式实验,预实验开始前被试阅读实验指导语,经过预实验的练习过程熟悉实验流程,预实验可有效降低“学习受试”效应的影响,预实验的图片刺激和感性语义检测刺激不会在正式实验中出现。正式实验开始后,首先有 4 s 的
21、预判感性词组呈现,在图片刺激出现前有1 s 的视觉注意引导,随后呈现图片刺激5 s 后,被试进行匹配程度评价,直至图片样本及感性语义检测刺激测完,整个过程记录被试眼动、脑电数据。实验流程如图 3 所示。图 3实验流程图Fig 3Experimental process flowchart2实验结果21行为数据结果实验结束后,将 27 份意象评价值数据导入SPSS 进行可靠性统计分析,量表有很好的内在一致性(克隆巴赫=0.970.8)。意象评价值与被试反应时相关系数(r=0.059)和显著性(p=0.0040.01)表明,感性认知结果越“符合”被试感性期望,所需反应时越短。统计各意象评价值对应的
22、平均反应时发现(见表 4),被试感性“意象明确”时平均反应时最短,极“符合”被试感性期望时比极“不符合”时稍快,且反应时内部差异最小(SD=361.48)。而在有 点“不 符 合”时 耗 时 最 长,内 部 差 异 最大(SD=1 081.50)。表 4感性意象评价值对应的平均反应时统计表Tab 4Statistical table of average reaction timecorresponding to perceptual image evaluation values感性意象评价值平均反应时(标准差)/ms11 20855(48310)21 71068(83845)31 6048
23、3(1 08150)41 46654(63288)51 06395(36148)对所有意象评价值对应的反应时做单因素方差分析,数据通过方差齐性检验(p=0.090.05),经两两对比发现,有点“不符合”和极“符合”被试感性期望的认知结果差异最为显著(p=0.010.05),感性意象评价值对应的反应时平均值如图 4 所示。0901第 7 期杨濮瑜,等:眼动联合脑电技术的产品形态感性认知特性研究http:/journalsnwpueducn/图 4感性意象评价值对应的平均反应时值图Fig 4Plot of average reaction time corresponding toperceptu
24、al image evaluation values22眼动数据结果已有研究显示定性结合定量的多项眼动指标综合分析模式可提高判断的精确程度11,用户对某区域的关注程度常可通过热点图12、首次进入时间13 等眼动指标来表示,4 组感性词组下感性认知结果的样本热点图如表 5 所示。在“不符合”被试感性期望的图片样本中,用户的关注热点较为分散;在“符合”被试感性期望的图片样本中,被试关注热点较为集中,且在“符合”和“不符合”的图片样本中被试观测区域均一致。而在“不确定是否符合”的图片样本中,被试关注区域在 4 组感性维度上不一致。从结果可知,当家用充电桩产品形态更“符合”用户感性期望时,被试关注热点
25、更为集中,且关注区域一致性较强。表 5感性认知结果下样本热点图Tab 5Heatmap of samples under perceptual cognitive results感性维度“不符合”用户感性期望“不确定”是否符合用户感性期望“符合”用户感性期望守旧的-创新的复杂的-简单的厚重的-轻薄的机械的-智能的通过对眼动指标与感性意象评价值的相关性分析发现,在“不符合-符合”不同感性认知结果中,除进入时间存在显著负相关关系外,其余指标呈现正相关趋势,即感性意象评价值越大,眼动搜索所需进入时间、凝视时间更短,如表 6 所示。将进入时间、凝视时间、注视次数等定量指标统计得到的结果如表 7 所示。
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