以用户体验为核心的滑雪镜改良设计研究.pdf
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1、 包 装 工 程 第 44 卷 S1 期 340 PACKAGING ENGINEERING 2023 年 4 月 收稿日期:20230131 作者简介:张梦晨(1996),北京工业大学硕士生,主攻交互设计。通信作者:韩宇翃(1972),双硕士,北京工业大学教授,主要研究方向为低碳设计、公共设施设计。以用户体验为核心的滑雪镜改良设计研究 张梦晨,韩宇翃(北京工业大学,北京 100124)摘要:目的目的 为了不断满足人民群众日益增长的冰雪运动需求,挖掘并迎合用户新的使用需求,对滑雪镜提出性能、外观等方面的优化方案。方法方法 运用设计管理中重视用户体验的深度调研及分析方法,即评价构造法、SD 法和
2、因子分析相结合,通过访谈、问卷等方式搜集大量评价用语,运用 KJ 法对调研结果进一步讨论、分类、补充,提炼确定出 10 条评价用语,并结合 SD 法制作评价问卷,将问卷调研数据录入到 SPSS 统计分析软件中进行因子分析获得需求定位地图,明确改良设计提案方向。根据调研得出的定位进行需求细化并利用 KANO 模型进行需求排序,得到功能点期望属性分类,将其应用于改良设计方案中。结果结果 获得评价构造图及用户评价定位地图以外,得出 4 项期望属性,4 项魅力属性以及 6项无差异属性,针对滑雪镜产品提出改良设计方案。结论结论 以用户体验评价为出发点,打破用户和设计师之间的认知差异,将现阶段用户对于滑雪
3、镜使用方式的变化及要求与产品改良设计相结合,助力我国滑雪装备的创新发展。关键词:用户体验;因子分析;滑雪镜;改良设计 中图分类号:TB472 文献标识码:A 文章编号:1001-3563(2023)S1-0340-09 DOI:10.19554/ki.1001-3563.2023.S1.051 2022 年北京冬季奥运会的成功举办,使得冰雪运动在中国掀起新一轮热潮。国家体育总局发布的冰雪运动发展规划(2016-2025)中提到,到 2025之时,我国将形成群众基础坚实、竞技水平强劲、产业体系完备的冰雪运动发展新格局。1滑雪镜作为滑雪运动保护装备中的重要品类,近年来功能和时尚融合的趋势愈发显著。
4、2然而当前我国的滑雪镜设计较为滞后,国内市场的产品大多为欧洲款式,不能较好地支持国民消费者的使用需求。对于设计过程,用户调研是获取人们的需求的手段,需求决定了设计的目的、方向。如果是改良设计,调研内容则是针对现有产品及目标用户,一般是为了延长产品生命周期,创造或迎合新的需求而进行的改变。本文通过深入研究用户对现有滑雪镜产品的使用体验评价,对应产品功能及特征将其转换为设计语言,评估用户对于当前滑雪镜产品的满意程度,同时捕捉用户的新需求,完成设计前后与用户终端的闭环,进而提出对现有滑雪镜产品的性能、外观等方面的优化方案。1 明确设计定位 1.1 滑雪镜产品设计 滑雪镜是滑雪运动中非常重要的保护性装
5、备,功能实现方面有严格的要求:第一,防止冷风对眼睛的刺激;第二,防止紫外线对眼睛的灼伤;第三,内镜片不能起雾;第四,跌倒后滑雪镜不应对脸部造成伤害;第五,镜片抗冲击,国际标准要通过落球试验(DROP BALL TEST)和耐冲击试验。3滑雪镜产品自 1924 年出现至今,以技术为主导的创新设计源源不断的产生,国际滑雪镜市场迅速膨胀,已形成相对成熟的国际市场格局。近年来,在冰雪运动蓬勃发展及户外时尚趋势不断发酵的大环境下,我国越来越多的爱好者加入滑雪运动,也带来了更为多元化的市场需求,冰雪用品及相关产品制造增长空间巨大4。当下滑雪镜产品的设计以欧美为主导,国内产品大部分来源于国外进口,我国在滑雪
6、镜设计及制造方面呈现出来的弱势极大地阻碍了我国滑雪产业的升级。因此,面向国民消费者开展深度调研,设计出与时俱进的滑雪镜产品,对丰富产品和服务供给、不断满足人民群众日益增长的冰雪运动需求有着重大意义。1.2 改良设计 改良设计是在产品原有系统的大环境不变的情况下,主要针对现有产品的功能、外观(结构、材料、造型及颜色)等方面进行重新设计。改良设计要求改进的功能需要符合现实的技术要求和成本控制要求,第 44 卷 S1 期 张梦晨,等:以用户体验为核心的滑雪镜改良设计研究 341 能够在合适的成本下满足大众需求;改进的功能能够解决原有的问题;改进的功能应结合用户的使用方式(生活方式)变化趋势,满足更多
7、的需求;改进的外观会给人带来新的视觉感受,延长产品的生命周期。2 以用户体验为核心的调研流程 设计师在设计某个产品或服务时,为了满足用户的某些需求会有很多考量,然而最终设计是否达到了较好的效果、用户体验如何等有效信息却没有直接的途径反馈给设计师。一方面,用户回访通常由售后部门或市场部门来进行,涉及的往往是一些性能、基本功能等方面的问题,很难做到站在设计的角度细致地提问,并将其转化为设计语言来改进。另一方面,设计师很多情况下也难以直接观察到用户或对用户进行提问,因此无法获知用户体验过程中的很多细节。因此当出现产品销量欠佳的情况时,无法确切得知是产品开发的哪个环节出现了问题。换言之,在设计之前进行
8、用户调研是为了获悉用户的具体需求5-6,在设计之后却很少有人去研究设计目标达成的情况,大多数情况下会用销售情况来简单粗暴地判断产品战略是否成功,而缺少对设计效果的评价和反馈。图 1 调研流程 以用户体验为核心的调研流程见图 1,综合运用了设计管理中重视用户体验的深度调研及分析方法,即评价构造法、SD 法和因子分析相结合,通过访谈、问卷等方式搜集大量评价用语,运用 KJ 法对调研结果进一步讨论、分类、补充,提炼确定出 10 条评价用语,并结合 SD 法制作评价问卷,将问卷调研数据录入到 SPSS 统计分析软件中进行因子分析获得需求定位地图,明确改良设计提案方向。根据调研得出的定位进行需求细化并利
9、用 KANO模型进行需求排序,得到功能点期望属性分类,将其应用于改良设计方案中。2.1 获得评价用语 评价构造法是研究者从对用户的知觉感性层面进行切入,识别用户对产品最初直观感受的理解,然后再引导用户对自身的需求进行分层,上位概念引导为抽象的系统感知,下位概念引导为注重细节的理解。7基于评价构造法的用户访谈,不仅要了解用户的心理感受8-9,同时要了解是哪些要素引起的这种心理感受(Ladder Down),当用户回答的是具体要素时,就要反过来追问这一要素引发了何种感受(Ladder Up),由此构建完整的用户心理模型,个人构建理论模型见图 2。图 2 个人构建理论模型 本文邀请了 4 位具备 5
10、 年以上滑雪经验的受访者、7 位具备 25 年滑雪经验的受访者、4 位滑雪初学者,以及 3 位从事滑雪装备行业的工作者,共计18 名受访者分别进行一对一深度访谈。其中 15 名在滑雪时会佩戴滑雪镜,3 名不佩戴滑雪镜,男女比例为 11。访谈具体内容如表 1,从用户的回答中判断答案属于上位还是下位概念,进而引出对应的上位或下位概念,提取为若干关键词,绘制所有受访者的个人评价构造图,并通过整理归纳,建立完整的评价构造图。表 1 访谈内容 使用滑雪镜的受访者 不使用滑雪镜的受访者 佩戴滑雪镜的原因 不佩戴滑雪镜的原因 常佩戴的滑雪镜品牌及款式 向受访者出示产品图片 选择此款滑雪镜的理由 请受访者选择
11、并说明理由 评价构造图是基于评价构造法的上下位概念,将三级评价分别罗列,提取用户回答的关键词填入相应栏。用户对产品物理性质的描述属于下位概念,如“白色”“柱面”“可以换镜片”等;用户对产品的印象或认知评价属于中位概念,如“好看”“安全”“性价比高”等;用户使用产品时引发的内心感受、情绪等主观态度属于上位概念,如“帅气”“酷炫”等。依照342 包 装 工 程 2023 年 4 月 上述规则将所有受访者的评价罗列、去重、合并同类项后,将相关联的上中下位概念用线连接,用颜色区分出高频词汇,最终的评价构造图见图 3。绘制评价构造图有利于厘清评价用语和产品特征、元素之间的逻辑关系,直观地表现出影响用户使
12、用体验的因素,便于后续确定设计方案时进行复盘。图 3 评价构造图 2.2 确定评价用语 为更好地将搜集到的所有信息进行梳理,厘清各因子之间的关系,为后面的因子分析打下基础,使用KJ 法对用户访谈结果进一步讨论、分类和补充。KJ法10是一种对资料和信息以相似性为原则进行分类的方法,能够帮助设计者掌握用户需求的整体架构。研究小组通过淘宝、知乎、小红书、知网等途径搜索了大量关于用户和滑雪镜产品相关的文章、评价等,将这些二手资料同小组成员的想法、用户访谈中得到的用户评价相关语句全部罗列,以相近性为原则合并为 10 个左右的类别,为各大类分别命名,分析不同类别之间的逻辑关系,并用不同的箭头符号连接,KJ
13、 法部分分析过程见图 4,最终确定出了用户最在意的 10 条评价用语,见表 2。2.3 基于 SD 法的问卷调研 以用户的态度等作为评价项目的评定量表法也称 SD 法11-12。运用之前确定出的评价用语针对同类产品制作调查问卷,目的是考察不同类型的用户之间在对产品的要求上有何不同的倾向。研究小组以淘宝、京东、天猫为主要调研市场,以销量和综合排序为主要参考依据,最终选定来自 20 个品牌的当季主 表 2 评价用语 序号 评价用语 1 防雾效果好 2 科技含量高 3 外观酷炫好看 4 不同天气下保证视觉 5 和五官贴合度高 6 满足近视爱好者 7 性价比高 8 百搭 9 经久耐用 10 舒适度高
14、打产品作为评价样本,样品见表 3。问卷将每一个样品的品牌、材质、形状、重量、配色、镜片结构、镜片镀膜、镜框结构、产品特点、价格等信息详细列出。针对每一项评价用语,用户的态度选项及分值按照SD 法的五项分级设置为“非常满意5 分”“满意4分”“一般3 分”“不满意2 分”“非常不满意1 分”,调查者可以参考产品信息,根据个人的感受对每个样本逐一打分,研究小组在后续进行数量化统计。针对产品样品的问卷示例见图 5。第 44 卷 S1 期 张梦晨,等:以用户体验为核心的滑雪镜改良设计研究 343 图 4 KJ 法部分分析过程 表 3 样品 序号 品牌 样本 序号品牌 样本 1 VOLOCOVER 11
15、 乐凯奇 2 NANDN 12 LATIT 3 VIGHT 13 OAKLEY 4 NICEFACE 14 YEON 5 OBAOLAY 15 kufun 6 迪卡侬 16 VANREE 7 SooGree 17 PROPRO 8 COPOZZ 18 Marsnow 9 VECTOR 19 SEARIPE 10 uvex downhill2000 FM 20 NOBADAY 344 包 装 工 程 2023 年 4 月 图 5 针对产品样品的问卷示例 2.4 数据收集与整理 问卷调查一共选取了 20 名相关用户进行发放,主要面向学生、一般工作者、自由职业者等拥有滑雪经历的用户群体,回收问卷 2
16、0 份。除去其中趋一性较为明显的 4 份问卷,最终得到有效问卷 16 份。3 SPSS 因子分析 因子分析是对大量的变量(问题、现象或评价)进行消减(归类),用具有共同特点的“因子”来代表部分具有相关性的变量,达到用简单的项目来描述变量的特征的目的。因子分析的数学模型为公式(1),用矩阵的形式表示为 X=AF+e。1111122112211222221122mmmmppppmmpxa Fa Fa Fexa Fa FaFexa FaFaFe(1)(每个变量均经过标准化处理后均值为 0,标准差为 1)起初,因子分析适用于智力测试、心理学、气象学等领域的一种分析方法。在设计研究领域,因子分析可以用来
17、对生活方式、商品、服务等的潜在态度进行分类13,探寻消费者的需求,进而可以描述产品的需求定位分布。本文将问卷调查中所有用户对样品的评分情况汇总,整理 16 位用户对 20 个样品的具体打分,共获得 320 个评价数据作为因子分析的变量库。利用因子分析的目的是获取用户对于样品库中产品的评价分布,所以将问卷调研所得到的有效数据导入到 SPSS 统计分析软件中时,横列应为每位用户的各项打分情况,纵列应为用户所评价的各个样本,SPSS数据分布见图 6,第一位用户对第一个样本的打分情况标记为“1-1”,Q1-Q10 代表 10 项评价用语,以此类推。图 6 SPSS 数据分布 第 44 卷 S1 期 张
18、梦晨,等:以用户体验为核心的滑雪镜改良设计研究 345 3.1 判断因子分析合理性 在进行因子分析之前,需要判断因子分析的前提条件是否满足。因子分析要求变量之间应存在较强的关联,通常选择“巴特利特球度检验”和“KMO”检验。巴特利特球度检验是以原有相关系数为出发点,其原假设是:相关系数矩阵是单位阵,Sig(P值)越接近 1 越说明相关系数矩阵与单位阵无显著差异,不适合做因子分析。KMO检验是当所有变量间的简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和时,KMO值月接近 1 则意味着变量间的相关性强,原有变量适合作因子分析。综上,当导入的数据同时满足以下两个条件即为合理:(1)巴特利特球度检验中Sig
19、(P值)小于 0.05;(2)KMO检验值大于 0.7(0.9 以上非常合适,0.8 以上合适,0.7 以上一般,0.6 以上不太合适,0.5以下极不合适)KMO与巴特利特球度检验见表 4,本文数据显著值为 0,KMO值为 0.927,变量间的相关性很强,非常适合作因子分析。表 4 KMO与巴特利特球度检验 KMO 与 Bartlett 检定 Kaiser-Meyer-Olkin 测量取样适当性。0.927 大约卡方 1 915.237 df 45 Bartlett 的球形检定 显著性 0.000 3.2 因子提取 将原有变量综合成少数几个因子,是因子分析的核心内容。通过这一步骤,可以找出众多
20、变量中具有代表性的因子,将相同本质的变量归入一个公共因子,减少变量的数目。这之中涉及到“变量共同度”的概念,变量的共同度表示因子全体对变量的信息解释的程度,是衡量因子分析效果的重要指标。SPSS输出的分析结果中,提取因子时的变量共同度(“提取”列)如果均大于 0.8,则说明提取的因子能够反映原有变量的大部分信息,仅有较少的信息丢失,可以采用。如果有些变量的共同度小于 0.6(信息丢失40%),则需要调整因子提取数量重新提取。通常,第一次提取因子时会选择“特征值大于 1”。变量共同度见表 5。本文第一次将因子提取数设为 2 后进行提取,发现 10 项评价的共同度均低于0.8,且有三项低于 0.6
21、(如表 5-a),说明两个因子不足以说明全部数据。将提取数改为 3 后重新提取,共同度有明显提升,且均高于 0.6(如表 5-b),可以采用。最后由陡坡图见图 7,验证发现第一个因子的特征值很高,说明对变量的解释性很强,第四个以后的因子特征值都较小,可以忽略不计,再次验证提取 3个因子是合理的。表 5 变量共同度(a)提取 2 个因子的变量共同度 特征 起始 撷取 防雾效果好 1.000 0.636 科技含量高 1.000 0.626 外观酷炫好看 1.000 0.513 不同天气下保证视觉 1.000 0.681 和五官贴合度高 1.000 0.619 满足近视爱好者 1.000 0.458
22、 性价比高 1.000 0.398 百搭 1.000 0.606 经久耐用 1.000 0.677 舒适度高 1.000 0.681(b)提取 3 个因子的变量共同度 特征 起始 撷取 防雾效果好 1.000 0.760 科技含量高 1.000 0.682 外观酷炫好看 1.000 0.818 不同天气下保证视觉 1.000 0.725 和五官贴合度高 1.000 0.705 满足近视爱好者 1.000 0.771 性价比高 1.000 0.797 百搭 1.000 0.789 经久耐用 1.000 0.721 舒适度高 1.000 0.723 图 7 陡坡图 3.3 因子命名 将原有变量综合
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