蘇 暢,付黎明,魏 君,曹 越,黃 蕾,李 碩

(1.吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院,長春 130022; 2.湖南大學(xué),汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室,長沙 410082; 3.吉林大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院,長春 130012; 4.中國第一汽車股份有限公司青島汽車研究所,青島 266101)

基于分級加權(quán)模型的車身色彩感性評價方法*

蘇 暢1,2,付黎明1,魏 君3,曹 越1,黃 蕾4,李 碩1

(1.吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院,長春 130022; 2.湖南大學(xué),汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室,長沙 410082; 3.吉林大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院,長春 130012; 4.中國第一汽車股份有限公司青島汽車研究所,青島 266101)

以某自主品牌經(jīng)濟型汽車車身色彩為例,進行感知實驗。運用分級加權(quán)法,通過主成分分析先后確定樣本權(quán)重和感性指標(biāo)限定權(quán)重,繼而建立感性變量與車身色彩樣本的分級加權(quán)模型并獲得相應(yīng)的感性評價的指標(biāo)系數(shù),由此獲知客戶的感性訴求程度。研究結(jié)果表明:采用分級加權(quán)模型對車身色彩樣本進行感性評價可避免人為主觀傾向?qū)嚿砩试O(shè)計與評審工作的干擾,可為企業(yè)進行車身色彩設(shè)計并根據(jù)實際產(chǎn)能合理安排噴涂生產(chǎn)等工作提供優(yōu)先選擇的可靠依據(jù),提高產(chǎn)品設(shè)計部門和管理層在車身選色決策過程中的科學(xué)性,從而提高市場接受率和消費者滿意度。

車身色彩;主成分分析;分級加權(quán)模型;感性評價方法

前言

車身色彩是以汽車車身覆蓋件為主體的整體色彩,是汽車外觀美感表現(xiàn)的重要因素。車身色彩在汽車營銷中起重要作用,優(yōu)秀的車身色彩設(shè)計可成為新車型開發(fā)成功的重要籌碼,同時為企業(yè)贏得市場認(rèn)可度提供更多機遇。目前,我國汽車市場上的車身色彩設(shè)計方案繁多,為消費者帶來更大選擇空間的同時,也使不少汽車企業(yè)在競爭中處于不利處境。合資汽車企業(yè)的車身色彩設(shè)計多采用外方的工作流程與生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn),國內(nèi)自主品牌汽車企業(yè)正在逐步摸索車身色彩設(shè)計的科學(xué)流程與有效方法,并試圖在方案評審中獲得更好的效果[1]。由于我國汽車企業(yè)在車身色彩設(shè)計的評價方法等方面還缺少完善的理論依據(jù),針對目前廣大消費者的感性參與度較低的客觀現(xiàn)象,無法給出更為符合客戶需求的答案。因此,尋求一種有效而合理的車身色彩設(shè)計感性評價方法就顯得尤為重要[2-5]。

本文中以經(jīng)濟型汽車為研究對象,對經(jīng)濟型汽車車身色彩的感性評價方法進行探討。經(jīng)濟型汽車是一種發(fā)動機排量較小、車身尺寸較小、油耗相對較經(jīng)濟、價格也相應(yīng)較低的一類轎車[6]。此車型在我國的市場占有率較大,具有代表性。隨著市場多樣化以及流行趨勢的變化,該類車型的車身色彩將成為產(chǎn)品贏得市場的有效手段。

主成分分析是利用數(shù)學(xué)上處理降維的思想,將實際問題中的多個指標(biāo)設(shè)法重新組合成新的少數(shù)幾個互不相關(guān)的主成分,以求達到化簡數(shù)據(jù)、揭示變量之間的關(guān)系并進行數(shù)據(jù)解析的目的[7]。

權(quán)重是某個指標(biāo)在整體評價中的相對重要程度。權(quán)重越大則該指標(biāo)的重要性越高,對整體的影響就越高,所有權(quán)重在0～1之間,且和為1[8-10]。賦權(quán)方法有兩種:主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法是專家對評估對象在實踐經(jīng)驗的主觀反映;而客觀賦權(quán)法是從指標(biāo)的統(tǒng)計性質(zhì)來考慮,通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)呈現(xiàn)內(nèi)部依賴結(jié)構(gòu)關(guān)系,探究全部指標(biāo)的重要性。客觀賦權(quán)法更適用于解決感性評價指標(biāo)賦權(quán)問題,可弱化個體差異、降低無效數(shù)據(jù),將感性評價指標(biāo)進行量化,得到基于評價指標(biāo)重要性的感性評價結(jié)果。

本文中采用分級加權(quán)模型,將具有交互作用的復(fù)雜感性分析問題的變量進行層次分級,按照各層級變量間的從屬關(guān)系,利用主成分分析法對各級權(quán)重進行客觀賦值,將各級對應(yīng)權(quán)重之積作為感性分析對象的層級權(quán)重,用于評價各感性指標(biāo)的重要性,繼而得出感性評價結(jié)果。

1 建立車身色彩樣本集與感性指標(biāo)集

以某自主品牌擬開發(fā)的一款經(jīng)濟型汽車為例,按照基本色、流行色、特征色的原則設(shè)計了12個車身色彩樣本,見圖1。建立車身色彩樣本集 Y,概括為

圖1 12個車身色彩樣本

經(jīng)國內(nèi)、外文獻的對比與案例分析,參考色彩流行趨勢,結(jié)合專家訪談的結(jié)果,利用因子分析的方法,最終篩選出可以清晰地描述經(jīng)濟型汽車車身色彩樣本的6組感性詞匯作為感性指標(biāo)[11-13]。分別表示為:A1～A1′(商務(wù)的-休閑的);A2～A2′(豪華的-樸素的);A3～A3′(優(yōu)雅的-平民的);A4～A4′(田園的-都市的);A5～A5′(睿智的-遲緩的);A6～A6′(低調(diào)的-張揚的),將其組成感性語義集合A,概括為

首先,利用語義差分法進行車身色彩感性評價實驗[14-15]。實驗采用5級量表的形式,獲取受試者在12個車身色彩樣本上針對6組感性指標(biāo)符合的強弱程度。以“A1～A1′”(商務(wù)的 休閑的)感性指標(biāo)為例,分?jǐn)?shù)區(qū)間等級設(shè)定為5,分值為1,2,3,4,5,依次對應(yīng)“非常休閑的”“休閑的”“一般的(即此組詞匯不能引起受試者的共鳴)”“商務(wù)的”“非常商務(wù)的”。

其次,對所獲得的實驗數(shù)據(jù)的有效性進行檢驗。運用SPSS軟件對原始數(shù)據(jù)進行信度分析(可靠性統(tǒng)計量采用 Cronbachs Alpha系數(shù)表示,該系數(shù)若在0.8以上,表示量表的內(nèi)在一致性非常好)。從檢驗輸出結(jié)果中獲知:代表可靠性統(tǒng)計量的Cronbach's Alpha系數(shù)值為0.949,基于標(biāo)準(zhǔn)化項的Cronbachs Alpha系數(shù)值也為0.949,兩個系數(shù)都超過0.9,說明該量表具有很高的內(nèi)在一致性,因此可靠性非常強[16]。

2 分級加權(quán)模型建立

從有效實驗數(shù)據(jù)中挑選出成年組(31-35歲)的43位受試者作為目標(biāo)人群,并以該組實驗數(shù)據(jù)為例,建立車身色彩分級加權(quán)模型,進行感性評價分值的計算。

2.1 確定車身色彩樣本權(quán)重

將該部分的實驗數(shù)據(jù)進行均值處理,得到每個車身色彩樣本與6組感性指標(biāo)之間對應(yīng)數(shù)據(jù)的平均值,如表1所示。

表1 車身色彩樣本全部數(shù)據(jù)的平均值

得到色彩樣本感性數(shù)據(jù)矩陣為

將式(3)中的均值導(dǎo)入SPSS軟件進行主成分分析,輸出結(jié)果與分析如表2和表3所示。

表2中,“初始特征值”中顯示的“方差”表示各成分方差貢獻率。方差貢獻率越大則該成分的重要性越強。因此,方差貢獻率即為不同成分的權(quán)重。前2個成分對應(yīng)的特征根大于1,累計方差貢獻率為89.604%,已經(jīng)超過85%。因此,選取前2個成分(記為主成分Ⅰ和主成分Ⅱ),就可以反映全部原始數(shù)據(jù)的信息,可概括全部樣本的數(shù)據(jù)變量關(guān)系。前兩個方差分別為Var1=72.479%,Var2=17.125%。

表2 解釋的總方差

表3列出了車身色彩樣本主成分載荷數(shù)。每一列載荷數(shù)都是各個變量與有關(guān)主成分的相關(guān)系數(shù),載荷數(shù)的絕對值越大,與對應(yīng)主成分的相關(guān)性就越大。以第一列為例,樣本1與第一個主成分的相關(guān)系數(shù),是由標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)與第一主成分得分進行回歸,得出樣本 1在第一個主成分上的載荷即為0.924。

表3 車身色彩樣本主成分載荷數(shù)

將各樣本載荷數(shù)與對應(yīng)主成分特征根開方作商,得到各個樣本在不同主成分線性組合中的得分系數(shù),此系數(shù)即為這兩個主成分方差貢獻率的權(quán)重,如表4所示。

表4 車身色彩樣本主成分得分系數(shù)

根據(jù)表4得到樣本主成分得分系數(shù)矩陣為

由此得到的兩個主成分線性組合F1和F2為

對感性指標(biāo)在這兩個主成分線性組合中的系數(shù)做加權(quán)平均,得到樣本系數(shù)模型為

運用式(6)得到每個樣本綜合得分模型中的系數(shù)。將va1～va12進行歸一化,得到車身色彩樣本權(quán)重wa1～wa12,即

由此得到12個車身色彩樣本的權(quán)重,如表5所示。通過權(quán)重可以看出,不同車身色彩樣本的重要性由強到弱的順序依次為:樣本8、樣本5、樣本7、樣本6、樣本11、樣本4、樣本9、樣本12、樣本1、樣本3、樣本2、樣本10。

表5 車身色彩樣本權(quán)重wa

2.2 確定車身色彩樣本的感性指標(biāo)限定權(quán)重

定義車身色彩樣本的感性指標(biāo)限定權(quán)重為w(bj|ai),其模型概括為

式中:v(bj|ai)為第i個車身色彩樣本的第j個感性指標(biāo)的限定得分系數(shù)。

感性實驗數(shù)據(jù)如表6所示,該表是以表5中樣本權(quán)重值最大的樣本8為例,結(jié)合43位受試者的感性實驗結(jié)果,建立感性認(rèn)知限定權(quán)重模型。將數(shù)據(jù)同樣進行主成分分析基礎(chǔ)上的權(quán)重分析,得到樣本8的感性指標(biāo)限定權(quán)重,如表7所示。

表6 樣本8感性實驗數(shù)據(jù)

由此得到針對樣本8的感性指標(biāo)重要性的降序排列為:A1,A2,A4′,A5′,A3′,A6′,運用這種方法可得到全部12個車身色彩樣本的感性指標(biāo)限定權(quán)重。

表7 樣本8感性指標(biāo)限定權(quán)重

2.3 車身色彩分級加權(quán)模型的建立

將樣本權(quán)重與對應(yīng)的感性指標(biāo)限定權(quán)重的乘積定義為車身色彩層級權(quán)重wc。分級加權(quán)模型可概括為

按照式(9)將本研究用分級加權(quán)模型表示,如圖2所示。該模型分為內(nèi)、外兩層,內(nèi)層表示車身色彩樣本權(quán)重,外層表示每個車身色彩的感性指標(biāo)層級權(quán)重,以面積大小表示所對應(yīng)權(quán)重的百分比。內(nèi)層權(quán)重分塊的邊界射線將整個圖形分割為若干子塊(包含內(nèi)、外層),即為層級權(quán)重子塊。該子塊表示每個樣本對應(yīng)的所有6組感性指標(biāo)的權(quán)重,不同顏色對應(yīng)不同的感性指標(biāo),層級權(quán)重子塊的面積代表每個感性指標(biāo)針對每個樣本的重要程度。

圖2 分級加權(quán)模型

3 車身色彩分級加權(quán)感性評價及驗證

將各車身色彩樣本對應(yīng)的分級加權(quán)與表1中每個車身色彩樣本每組感性指標(biāo)的分值相乘求和,得到每個樣本分級加權(quán)感性綜合評價模型為

各樣本車身色彩分級加權(quán)感性評價分?jǐn)?shù)見表8。分?jǐn)?shù)的大小代表車身色彩樣本符合感性訴求的程度,即受試者的滿意程度或喜愛程度。分?jǐn)?shù)越高,表示受試者的喜愛程度越高,反之則越低。

從表8看出,該評價結(jié)果表達了受試者的感性需求的強烈程度,由高到低的順序依次為:樣本9、樣本8、樣本5、樣本6、樣本7、樣本11、樣本4、樣本1、樣本12、樣本3、樣本2、樣本10。其中樣本9感性評價分值最高,也驗證了該種車身色彩最符合該年齡段受試者的感性訴求,見圖3。

由此可見,不同的車身色彩會影響消費者對汽車外觀的評價。運用此方法可得到不同年齡段消費者對其他車身色彩樣本的感性評價結(jié)果,從而提高消費者感性參與度,并為企業(yè)提供色彩優(yōu)先選擇的可靠依據(jù)。

4 結(jié)論

針對車身色彩設(shè)計,以某自主品牌經(jīng)濟型汽車車身色彩為例,在感性實驗的基礎(chǔ)上獲得消費者感性意象數(shù)據(jù)。運用層級賦權(quán)法,通過主成分分析先后確定樣本權(quán)重和感性指標(biāo)限定權(quán)重,繼而建立感性變量與車身色彩樣本之間的分級加權(quán)模型,并獲得相應(yīng)的感性評價指標(biāo)系數(shù),由此獲知消費者感性訴求指標(biāo)。

運用分級加權(quán)模型對車身色彩樣本進行感性評價,可避免人為主觀傾向?qū)嚿砩试O(shè)計與評審工作的干擾,為企業(yè)進行車身色彩設(shè)計并根據(jù)實際產(chǎn)能合理地安排噴涂生產(chǎn)等工作提供優(yōu)先選擇的可靠依據(jù),也可提高產(chǎn)品設(shè)計部門和管理層在車身選色決策過程中的科學(xué)性,降低市場試錯率。研究表明:

(1)運用主成分分析將大量感性數(shù)據(jù)進行降維處理,可將感性意象與車身色彩關(guān)系進行量化,找到感性指標(biāo)的主次關(guān)系;

(2)通過車身色彩樣本權(quán)重和感性指標(biāo)限定權(quán)重,逐步完善分級加權(quán)模型的概念,對權(quán)重感性評價方法具有切實可行的價值;

(3)車身色彩依據(jù)分級加權(quán)模型獲得的優(yōu)先級不僅可以進行科學(xué)的決策研究,也可以利用該評價方法得到的結(jié)果較客觀合理地將消費者主觀因素進行量化,為原始感性的車身色彩設(shè)計提出理性的數(shù)據(jù)支撐和輔助糾正依據(jù),從而提高消費者的滿意度。

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Perceptual Evaluation Method of Car-body Color Based on Hierarchy Weighting Model

Su Chang1,2,Fu Liming1,Wei Jun3,Cao Yue1,Huang Lei4&Li Shuo1
1.College of Automotive Engineering,Jilin University,Changchun 130022; 2.Hunan University,State Key Laboratory of Advanced Design and Manufacturing for Vehicle Body,Changsha 410082; 3.College of Mathematics, Jilin University,Changchun 130012; 4.Qingdao Automotive Research Institute,China FAW Co.,Ltd.,Qingdao 266101

A perceptual experiment is conducted on the body color of an economical car with self-owned brand.By using hierarchy weighting method with principal component analysis,sample weights and the conditional weights of perceptual indicators are determined successively.Then a hierarchy weighting model for car-body color samples with perceptual variables is created with the indicator coefficient of perceptual evaluation and hence the perceptual expectation of customers acquired.The results of study show that the perceptual evaluation on car-body color samples with hierarchy weighting model can avoid the disturbance of personal subjective preference on car-body color design and appraisal,and provide a reliable basis of prior selection for manufacturers in car-body color deign and the rational arrangement of production procedures including sprayed coating according to actual production capacity, as well as enhance the scientific nature of design department and managerial tier in the decision-making process of car-body color selection,so as to raise market acceptance and consumer's satisfaction.

car-body color;principal component analysis;hierarchy weighting model;perceptual evaluation method

10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.01.006

*國家自然科學(xué)基金面上項目(51175214)和汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室開放基金項目(31215001)資助。

原稿收到日期為2016年9月12日,修改稿收到日期為2016年9月24日。

魏君,講師,E-mail:weij@jlu.edu.cn。