簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 莊雅量
Yaliang - Chuang
論文名稱: CAKE:擴充性感性意象調查與分析系統
CAKE: An Extensible Kansei Survey and Analysis System
指導教授: 陳玲鈴
Lin-Lin Chen
口試委員: 林榮泰
Rung-Tai Lin
莊明振
Ming-Chuen Chuang
陳建雄
Chien-Hsiung Chen
鄧怡莘
Yi-Shin Deng
學位類別: 博士
Doctor
系所名稱: 設計學院 - 設計系
Department of Design
論文出版年: 2007
畢業學年度: 96
語文別: 中文
論文頁數: 121
中文關鍵詞: 感性工學意象調查產品設計可擴充標示語言
外文關鍵詞: Product Design, User Experience, Kansei Engineering, XML
相關次數: 點閱:351下載:7
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  • 隨著生活水平的提升,消費者對於產品在設計上所傳達的美感經驗日益講究。意象設計與研究已成為重要的議題,近五年內已有超過百篇論文發表於國內外的期刊與研討會。然而,由於欠缺適當的統合機制,以致於這些豐碩的成果只能被個別的閱讀,而無法串連成一整體的知識庫,以進行更深入的探索。有鑑於此,本研究參考現有之感性工學資訊系統,運用跨平台整合見長之XML(Extensible Markup Language) 技術,建構一具擴充性與整合性的意象調查與分析系統─CAKE (Computer-Aided Kansei Enginerring)。
    本系統主要包含兩個部分:1.意象調查系統:協助研究者設計與執行意象調查,並將資料儲存在格式統一之XML檔案中,作為整合的基礎;2. 意象資料分析系統:運用資料轉換與視覺化分析工具,從調查的結果中歸納出研究的發現。為促進意象資料收集的效率與正確性,本研究運用電腦互動技術與即時運算機制,開發四種互動式調查方法與兩個大樣本刺激物調查工具,並以對照實驗證明其在調查效率與信度上的增進與表現。透過實際應用於汽車、椅子與茶壺等研究,驗證本系統確實能有效幫助意象調查與研究分析。同時,藉由本系統的開放式架構,本研究也展示了開發新的調查方法與應用工具,擴充其適用範圍與實務應用的可能性。


    User experience is one of the most important issues in design. Lots of methods have been proposed for experience design, among which, Kansei Engineering is frequently employed for helping designers understand users’ preference and applying it to products. With the help of advanced computer technologies, several computerized Kansei Engineering systems have been developed. However, due to the arbitrary format of data representation schemes and the absence of integration mechanisms, it is not easy to merge or to compare the results between different studies. For this problem, a comprehensive CAKE (Computer-Aided Kansei Engineering) system with extensibility is developed by using the XML (Extensible Markup Language) technology.
    There are two major components of this system: tools for survey and for data analysis. The survey tool facilitates researchers to design an interactive experiment and use it to collecting users’ preference data efficiently and effectively. By visualizing the results of frequently used statistics, the analysis tool assists researchers to examine the data and accumulate the findings into an XML file. In order to improve the efficiency and accuracy of data collection, there are six types of interactive survey tools developed. Among them, there are two tools for investigating large set of stimuli. By conducting the experiments to compare with the traditional approaches, the improvement of efficiency and reliability of these computer-based methods was investigated. This system has been applied to several studies with products, such as automobiles, sofas, and kettles.

    目 錄 中文摘要................................................Ⅰ 英文摘要................................................Ⅱ 誌 謝................................................Ⅲ 目 錄................................................Ⅳ 圖 目 錄................................................Ⅶ 表 目 錄..............................................VIII 第1章 前 言.............................................1 1-1 研究背景............................................1 1-2 研究目的............................................3 1-3 研究架構............................................5 1-4 研究流程............................................7 1-5 研究的貢獻與重要性..................................8 1-6 研究範圍與限制......................................8 ....... 第2章 文獻探討..........................................10 2-1 調查方法...........................................12 2-2 電腦輔助調查系統...................................16 2-3 XML技術與應用......................................20 第3章 系統設計與開發....................................23 3-1 意象調查設計系統...................................24 3-2 互動式意象調查工具.................................30 3-2.1 互動式SD調查工具................................30 3-2.2 互動式兩兩比較調查工具..........................33 3-3 意象資料分析系統...................................35 第4章 調查方法實驗比較之結果與分析......................38 4-1 實驗設計...........................................39 4-1.1 實驗內容........................................39 4-1.2 實驗流程........................................40 4-1.3 實驗素材(刺激物與相對形容尺度)................40 4-1.4 其他變項的控制..................................42 4-2 應變項.............................................42 4-2.1 效率............................................43 4-2.2 遺漏值..........................................43 4-2.3 重測信度........................................43 4-2.4 操作經驗........................................44 4-3 受測人數與資料.....................................45 4-4 實驗結果與分析.....................................46 4-4.1 調查效率........................................48 4-4.2 遺漏值..........................................50 4-4.3 重測信度........................................51 4-4.4 受測者的主觀操作經驗............................51 4-4.5 調查方法的效度比較..............................55 4-4.6 即時調整機制的績效..............................58 4-5 實驗結論...........................................60 第5章 大量刺激物調查方法的開發與實驗評比................61 5-1 兩個大量刺激物調查方法的開發.......................62 5-1.1 以Hierarchical Sorting策略為主的HS調查方法......63 5-1.2 以Divide-and-Conquer策略為主的DC調查方法........67 5-1.3 DC調查方法的前置調查............................74 5-2 大量刺激物調查方法的比較實驗設計...................76 5-2.1 受測者內的實驗設計..............................76 5-2.2 實驗流程........................................77 5-2.3 實驗素材........................................77 5-2.4 實驗設備........................................79 5-2.5 實驗的應變項....................................80 5-2.6 受測者人數......................................81 5-3 大量刺激物調查方法的比較實驗結果與討論.............81 5-3.1 認知空間圖的比較................................82 5-3.2 執行效率........................................85 5-3.3 DC調查方法的重測信度............................87 5-3.4 兩調查方法的調查結果比較........................88 5-3.5 受測者的主觀操作經驗............................88 5-4 實驗結論...........................................90 第6章 系統應用與擴充....................................92 6-1 簡化延續性研究之調查數量的機制.....................92 6-2 實驗比較結果與分析.................................96 第7章 結論與建議........................................98 7-1 調查方法的研究結論.................................98 7-2 後續研究建議......................................100 中日文參考文獻.........................................102 英文參考文獻...........................................104 附錄一:調查方法效度比較之變異數同質性檢定結果.........113 作者簡介...............................................120 授 權 書...............................................121 圖目錄 圖 1-1 需求階層理論以及相對應的產品開發策略.............1 圖 1-2 感性工學的概念示意...............................2 圖 1-3 研究架構圖.......................................6 圖 1-4 研究流程圖.......................................7 圖 2-1 感性工學的概念..................................11 圖 2-2 感性工學資訊系統的架構..........................11 圖 2-3 評比模式之操作情形示意..........................13 圖 2-4 以Html建構之意象調查的操作畫面範例..............16 圖 2-5 運用適應性聯合分析法調查工具的操作畫面範例......17 圖 2-6 蕭世文(2000)之電腦輔助設計系統的操作畫面......19 圖 2-7 行動電話設計中所涉及的複雜要素..................20 圖 2-8 運用XML的整合特點進行搜尋的應用範例.............22 圖 3-1 電腦輔助意象調查與分析系統架構圖................23 圖 3-2 意象調查實驗設計的操作步驟示意..................25 圖 3-3 選定調查方法,並設定其相關參數之操作步驟示意....26 圖 3-4 輸入實驗說明之操作步驟示意......................27 圖 3-5 本研究所開發之互動式SD調查工具操作示意..........32 圖 3-6 研究所發展之互動式兩兩比較調查工具操作示意......34 圖 3-7 CAKE調查資料統整轉換工具之操作畫面示意..........35 圖 3-8 運用視覺化分析工具討論調查結果的操作畫面........37 圖 4-1 本研究所評比之四個SD調查方法的操作示意..........38 圖 4-2 實驗的說明範例..................................41 圖 4-3 主觀操作經驗的互動式評比問卷操作示意............45 圖 4-4 D&D調查方法的資料經MDPREF分析所得之認知空間圖...57 圖 5-1 HS調查方法的分群階段操作示意....................64 圖 5-2 HS調查方法的評比階段操作示意....................65 圖 5-3 HS調查方法的確認階段操作示意....................66 圖 5 4 DC調查方法的分群階段操作示意....................69 圖 5-5 DC調查方法的評比階段操作示意....................70 圖 5-6 DC調查方法的彙整機制示意........................72 圖 5-7 DC調查方法的確認階段操作示意....................74 圖 5-8 大量刺激物調查方法實驗的操作情形示意............79 圖 5-9 大量刺激物調查方法實驗的操作經驗互動式問卷......81 圖 5-10 DC調查方法所得資料經MDPREF分析所得的認知空間圖.82 圖 5-11 認知空間圖的比較...............................83 圖 6-1 受測者針對整體調查結果進行確認與調整的操作情況..95 表目錄 表 4-1 調查方法評估實驗所採用的21個茶壺刺激物..........41 表 4-2 調查方法評估實驗所採用的10個意象尺度............42 表 4-3 調查方法實驗結果的彙整..........................47 表 4-4 調查方法的執行時間比較..........................48 表 4-5 受測者操作各調查方法總時間之ANOVA分析結果.......49 表 4-6 受測者評比之時間資料(Tr)的ANOVA分析結果.........50 表 4-7 受測者評比之時間資料(Tr)的SNK檢定結果...........50 表 4-8 受測者操作各調查方法主觀經驗之ANOVA分析結果.....52 表 4-9 四調查方法之「操作容易度」的SNK事後比較結果.....53 表 4-10四調查方法之「操作疲勞程度」的SNK事後比較結果...53 表 4-11四調查方法之「表達真實性」的SNK事後比較結果.....54 表 4-12四調查方法之「模擬購物經驗」的SNK事後比較結果...54 表 4-13四調查方法之「整體滿意度」的SNK事後比較結果.....54 表 4-14四調查方法之變異數依其大小之統計結果............56 表 4-15刺激物經調整前後的數值與排序變化情形............59 表 5-1 大量刺激物調查方法評估實驗所採用的100個沙發椅...78 表 5-2 大量刺激物調查方法評估實驗所採用的5個意象尺度...78 表 5-3 大量刺激物調查方法實驗資料彙整..................84 表 5-4 三次調查在每一個意象尺度評比所師平均時間的比較..86 表 5-5 兩調查方法在操作經驗上的成對樣本t檢定分析結果...89 表 6-1 先前意象研究中曾調查過21個茶壺刺激物............96 表 6-2 模擬延續性研究測試調查機制的18個新增茶壺刺激物..96 表 6-3 受測者使用經驗的評比結果........................97

    中日文參考文獻
    1.大澤光編 (2000) 。印象の工学とはなにか,東京:丸善プラネット株式会社。
    2.王鉅富 (2003) 。 造形於形變過程中與情感意象之關係研究─以汽車造形為例,國立台灣科技大學設計研究所碩士論文,台北:台灣科技大學。
    3.朱章賢 (2001)。利用網路平台技術建構意象調查系統,大同大學工業設計研究所碩士論文,台北:大同大學。
    4.林彥呈、許家斌、王宗興、管倖生、張育銘、陳國祥、鄧怡莘 (2000)。網頁要素對感性認知影響之研究,工業設計,28(2),122-128。
    5.何明泉 (2004) 。複合式感性工學應用於產品開發之整合性研究-子計劃一:振動覺與其它感覺交互作用之研究(II),國科會研究報告(No. NSC 92-2213-E-224-029)。
    6.周君瑞、陳鴻源、劉家成、陳國祥、管倖生、鄧怡莘、張育銘 (2000)。電動刮鬍刀產品造形與感性之關連性研究,工業設計,28(2),142-147。
    7.邵承珍、陳俊中、童鼎鈞、陳國祥、管倖生、鄧怡莘、張育銘 (2000)。行動電話產品造形與消費者感性關連之建立,工業設計, 28(2),154-159。
    8.長町三生 (1995)。感性工学のおはなし,東京:日本規格協会。
    9.長沢伸也 (2002)。感性をめぐる商品開發-その方法と実際 (pp. 3-23),東京:日本出版サービス。
    10.翁嘉聲(2004)。汽車造形形變對於意象認知與美感反應之關係研究,台灣科技大學設計研究所碩士論文,台北:台灣科技大學。
    11.高清漢(2002)。從風格原型看泳鏡造形特徵與意象的關係,設計學報, 7(1),33-46。
    12.梁德聰(2000)。立體物件形變之動態展示於多向度認知空間之應用─以汽車造形為例,台灣科技大學設計研究所碩士論文,台北:台灣科技大學。
    13.莊明振、馬永川(2001)。以微電子產品為例探討產品意象與造形呈現對應關係,設計學報,6(1),1-16。
    14.莊明振、陳俊智(2004)。產品形態特徵與構成關係影響消費者感性評價之研究-以水壺的設計為例,設計學報,9(3),43-58。
    15.莊雅量(2001)。應用音樂性聲音訊號傳達訊息屬性的可能性研究-以行動電話之“聽聲辨人”為例,交通大學應用藝術研究所碩士論文,新竹:交通大學。
    16.陳國祥、管倖生、鄧怡莘、張育銘(2001)。感性工學─將感性予以理性化的手法,工業設計,29(1),2-16。
    17.黃世忻(2000)。建立流行色彩意象空間之調查研究,台灣科技大學設計研究所碩士論文,台北:台灣科技大學。
    18.葉俊棋(2004)。產品造形二維與三維立體形變過程之比較與形變情感意象研究-以椅子造形為例,台灣科技大學設計研究所碩士論文,台北:台灣科技大學。
    19.蕭世文(2000)。造形與色彩對產品意象的影響研究及諮詢程式系統設計,第八屆國科會工業工程與管理學門專題研究計畫成果研討會論文集,台北:台灣科技大學。
    20.薛承甫(1999)。消費性產品涉入程度與造形選擇關係之研究-以行動電話為例,成功大學工業設計研究所碩士論文,台南:成功大學。

    英文參考文獻
    1.Aho, A. V., Ullman, J. D., & Hopcroft, J. E. (1983). Data structures and algorithms. Boston: Addison-Wesley.
    2.Andreassen, C., & Fletcher, P. (2007). Early childhood longitudinal study, birth cohort (ECLS–B) Psychometric report for the 2-year data collection. Washington, DC: National Center for Education Statistics. Retrieved September 15, 2007, from http://nces.ed.gov/pubsearch/pubsinfo.asp?pubid=2007084.
    3.Barak, A. (1999). Psychological applications on the Internet: A discipline on the threshold of a new millennium. Applied and Preventive Psychology, 8(4), 231-245.
    4.Bárcenas, P., Elortondo, F. J. P., & Albisu, M. (2003). Comparison of free choice profiling, direct similarity measurements and hedonic data for ewes' milk cheeses sensory evaluation. International Dairy Journal, 13(1), 67-77.
    5.Bijmolt, T. H. A., & Wedel, M. (1995). The effect of alternative methods of collecting similarity data for multidimensional scaling. International Journal for Research in Marketing, 12(4), 363-371.
    6.Böckenholt, U. (2004). Comparative judgments as an alternative to ratings: Identifying the scale origin. Psychological Methods, 9(4), 453-465.
    7.Cormen, T. H., Leiserson, C. E., & Rivest, R. L. (1990). Introduction to algorithms. Boston: MIT Press.
    8.Chuang, M. C., Chang, C. C., & Hsu, S. H. (2001). Perceptual factors underlying user preferences toward product form of mobile phones. International Journal of Industrial Ergonomics, 27(4), 247-258.
    9.Chuang, M. C., & Ma, Y. C. (2001). Expressing the expected product images in product design of micro-electronic products. International Journal of Industrial Ergonomics, 27(4), 233-245.
    10.Chang, W. C., & Wu, T. Y. (2007). Exploring types and characteristics of product forms. International Journal of Design, 1(1), 3-14.
    11.Chang, Y.-M., & Chen, H.-Y. (2007). A neural network-based computer aided design tool for automotive form design. International Journal of Vehicle Design, 43(1-4), 136-150
    12.Dahan, E., & Hauser, J. R. (2002). The virtual customer. Journal of Product Innovation Management, 19 (5), 332-353.
    13.Debreceny, R. & Gray, G. L. (2001). The production and use of semantically rich accounting reports on the Internet: XML and XBRL. International Journal of Accounting Information Systems, 2(1), 47–74.
    14.Desmet, P. M. A., & Hekkert, P. (2007). Framework of product experience. International Journal of Design, 1(1), 57-66.
    15.Epstein, J., & Klinkenberg, W. D. (2001). From Eliza to Internet: A brief history of computerized assessment. Computers in Human Behavior, 17(3), 295-314.
    16.Falahee, M., & MacRae, A. W. (1997). Perceptual variation among drinking waters: The reliability of sorting and ranking data for multidimensional scaling. Food Quality and Preference, 8(5-6), 389-394.
    17.Golden, L. L., Albaum G., & Zimmer M. R. (1987). The numerical comparative scale: An economical format for retail image measurement. Journal of Retailing, 63(4), 393-410.
    18.Grimsæth, K. (2005). Kansei engineering: Linking emotions and product features. Retrieved April 31, 2007, from http://design.ntnu.no/forskning/artikler/2005/artikkel_Kansei_Engineering _K_Grimsath.pdf
    19.Heise, D. R. (2001). Project Magellan: Collecting cross-cultural affective meanings via the Internet. Electronic Journal of Sociology, 5(3), Retrieved July 31, 2005, from http://http://www.sociology.org/content/vol005.003/mag.html.
    20.Hsee, C. K. (1996). The evaluability hypothesis: An explanation for preference reversals between joint and separate evaluations of alternatives. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 67(3), 247-257.
    21.Hsee, C. K., & Leclerc, F. (1998). Will products look more attractive when presented separately or together? Journal of Consumer Research, 25(2), 175-186.
    22.Hsiao, K. A., & Chen, L. L. (2006). Fundamental dimensions of affective responses to product shapes. International Journal of Industrial Ergonomics, 36(6), 553-564.
    23.Hsiao, S. W., & Wang, H. P. (1998). Applying the semantic transformation method to product form design. Design Studies, 19(3), 309-330.
    24.Hsu, S. H., Chuang, M. C., & Chang, C. C. (2000). A semantic differential study of designers' and users' product form perception. International Journal of Industrial Ergonomics, 25(4), 375-391.
    25.Huang, H. M. (2006). Do print and Web surveys provide the same results? Computers in Human Behavior, 22(3), 334-350.
    26.Hughes, G. D. (1969). Some confounding effects of forced choice scales. Journal of Marketing Research, 6(2), 223-226.
    27.Hughes, G. D. (1975). Upgrading the semantic differential. Journal of the Market Research Society, 17(1), 41-44.
    28.Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2002) Transformations to near normality. In Applied multivariate statistical analysis (5th ed., pp.194-202). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
    29.Jordan, P. W. (2000). Designing pleasurable products: An introduction to the new human factors. London: Taylor & Francis.
    30.Lai, H.-H., Chang, Y.-M., & Chang, H.-C. (2005). A robust design approach for enhancing the feeling quality of a product: A car profile case study. International Journal of Industrial Ergonomics, 35(5), 445-460.
    31.Landon, E. L. (1971). Order bias, the ideal rating, and the semantic differential. Journal of Marketing Research, 8(3), 375-378.
    32.Lukin, M. E., Dowd, E. T., Plake, B. S., & Kraft, R. G.(1985). Comparing computerized versus traditional psychological assessment. Computers in Human Behavior, 1(1), 49-58.
    33.Marzano, S. (2000). New values for the new millennium. newvaluenews, 5, The Netherlands: Philips Design.
    34.Maslow, A. H. (1943). A theory of human motivation. Psychological Review, 50, 370-396.
    35.McBurney, D. H., & White T. L. (2004). True experiments, part 1: Single-factor designs. In Research methods (6th ed., pp. 265-285). Belmont, CA: Wadsworth/Thomson Learning.
    36.Moggridge, B. (1999). Expressing experiences in design. interactions, 6(4), 17-25.
    37.Nagamachi, M. (1995). Kansei engineering: A new ergonomic consumer-oriented technology for product development. International Journal of Industrial Ergonomics, 15(1), 3-11.
    38.Nagamachi, M. (2002). Kansei engineering as a powerful consumer-oriented technology for product development. Applied Ergonomics, 33(3), 289-294.
    39.Nielsen, J. (2004). Card sorting: How many users to test. Retrieved July 17, 2007 from http://www.useit.com/alertbox/20040719.html.
    40.Norman, D. A. (1990). The design of everyday things. New York: Doubleday.
    41.Norman, D. A. (2004). Emotional design. New York: Basic Books.
    42.Osgood, C. E., Suci, G. J., & Tannenbaum, P. H. (1957). The measurement of meaning. Urbana: University of Illinois Press.
    43.Peterson, R. A. (2000). Rating scales. In Constructing effective questionnaires (pp. 61-81). Thousand Oaks, CA: Sage.
    44.Petiot, J. F., & Yannou, B. (2004). Measuring consumer perceptions for a better comprehension, specification and assessment of product semantics. International Journal of Industrial Ergonomics, 33(6), 507-525.
    45.Ramsay, J. O. (1981). How to use MULTISCALE. In S. S. Shiffman, M. L. Reynolds, & F. W. Young (Eds.), Introduction to multidimensional scaling: Theory, methods, and applications (pp.211-235). London: Academic Press.
    46.Ramsay, J. O. (1997). MULTISCALE manual (extended version). Retrieved January 31, 2006, from ftp://ego.psych.mcgill.ca/pub/ramsay/multiscl.
    47.Sherif, M., & Hovland, C. I. (1961). Social judgment: Assimilation and contrast effects in communication and attitude change. New Haven: Yale University Press
    48.Smith, S. M. (1999). A short guide to MDPREF: Multidimensional analysis of preference data. Retrieved Jan 31, 2006, from http://marketing.byu.edu/htmlpages/books/pcmds/mdpref.html.
    49.Smith, S. M., & Albaum, G. S. (2005). Measurement and scaling in marketing research. In Fundamentals of marketing research (pp. 371-412). Thousand Oaks, CA: Sage.
    50.Tidwell, D. (2002). Introduction to XML. Retrieved December 20, 2002, from the World Wide Web: http://ibm.com/developerWorks.
    51.Tufte, R. E. (2001). The visual display of quantitative information (2nd ed.). Cheshire: Graphics Press.
    52.Tullis, T., & Wood, L. (2004, June). How Many Users Are Enough for a Card-Sorting Study? Paper presented at the Usability Professionals Association Conference, Minneapolis, MN.
    53.Wells, W. D., & Smith, G. (1960). Four semantic rating scales compared. Journal of Applied Psychology, 44(6), 393-397.
    54.Williams, S. P., Scifleet, P. A., & Hardy, C. A. (2006). Online business reporting: An information management perspective. International Journal of Information Management, 26(2), 91-101.
    55.Wilson, F. R., Genco, K. T., & Yager, G. G. (1985). Assessing the equivalence of paper-and-pencil vs. computerized tests: Demonstration of a promising methodology. Computers in Human Behavior, 1(3-4), 265-275.
    56.Van der Kloot, W. A., & Van Herk, H. (1991). Multidimensional scaling of sorting data: A comparison of three procedures. Multivariate Behavioral Research, 26(4), 563-581.
    57.Yang, S.-M., Nagamachi, M., & Lee, S.-Y. (1999). Rule-based inference model for the kansei engineering system. International Journal of Industrial Ergonomics, 24(5), 459-471.

    QR CODE