周橙旻 呂一心 詹先旭 賈煥亮 康明紅

（1.南京林業(yè)大學家居與工業(yè)設(shè)計學院，南京 210037； 2.德華兔寶寶裝飾新材股份有限公司，德清 313200）

伴隨著經(jīng)濟不斷發(fā)展與城市化水平的不斷提高，在國家二胎政策宏觀調(diào)控下，人口數(shù)目顯著增長，人們的住房需求與房產(chǎn)開發(fā)同步迅速增長，這極大地推動了家居行業(yè)的變革與發(fā)展。木門行業(yè)作為我國家居產(chǎn)業(yè)中的一個重要分支，雖然起步較晚但發(fā)展迅速。在當前木門產(chǎn)品市場需求不斷擴大的背景下，木門行業(yè)面臨著行業(yè)品牌集中度低、產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重、產(chǎn)業(yè)升級等[1-2]一系列嚴峻考驗，把握木門產(chǎn)品市場用戶需求并進行精準的設(shè)計研發(fā)對企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

相關(guān)研究表明：木門產(chǎn)品的色彩及與室內(nèi)整體效果的匹配度是用戶在購買木門產(chǎn)品時考慮的重要因素[3-4]。傳統(tǒng)木門產(chǎn)品的設(shè)計開發(fā)主要依靠設(shè)計師對木門市場趨勢及用戶需求的感性分析判斷，然而這種設(shè)計方式已經(jīng)難以適應(yīng)不斷變化的用戶消費需求[5]。本研究以HSB色彩模式和感性工學為基礎(chǔ)原理[6-8]，對木門色彩的感性意象進行數(shù)據(jù)量化，通過數(shù)學模型分析為木門的色彩設(shè)計提供科學的參考依據(jù)。

1 木門色彩感性意象調(diào)研

1.1 研究方法

調(diào)研階段結(jié)合HSB色彩模式和感性工學中的語義差異法，構(gòu)建語義差異量表評分系統(tǒng)，對木門用戶的色彩感性意象進行量化，在此基礎(chǔ)上主要通過聚類分析、因子分析對樣本數(shù)據(jù)進行分析，并得出相關(guān)結(jié)論[9-10]。HSB又稱HSV，是一種貼近人類感官直覺的色彩描述方式，其中H(Hue)代表色相，S(saturation)代表飽和度，B(brightness)代表明度。黑色和白色無色相，黑、白和灰色沒有飽和度。

1.2 研究內(nèi)容與過程

整個研究過程可大致分為前期調(diào)研和實施兩個階段，如圖1 所示。前期調(diào)研階段包括木門色彩感性詞匯提取和木門色彩樣本分析兩部分；實施階段包括設(shè)計樣本關(guān)于感性詞匯的評分問卷，并通過互聯(lián)網(wǎng)以電子問卷的形式發(fā)放回收，回收問卷后進行數(shù)據(jù)清洗，利用SPSS軟件分析并構(gòu)建木門用戶的感性語義與HSB對應(yīng)關(guān)系，最后進行結(jié)論分析。

圖1 木門色彩意象研究內(nèi)容與過程Fig.1 Research content and process of wooden door color image

1.3 木門色彩意象調(diào)研實施過程

1.3.1 感性意象詞匯收集與提取

借助綜合銷售網(wǎng)站、門窗行業(yè)網(wǎng)、木門品牌官網(wǎng)等專業(yè)門戶網(wǎng)站，木門相關(guān)的專業(yè)期刊，以及《色彩感知學》、《居室設(shè)計色彩搭配手冊》、《室內(nèi)設(shè)計實用配色手冊》等相關(guān)專業(yè)書籍，搜集與木門色彩相關(guān)的感性形容詞匯200 余個，然后合并、剔除語義相近的詞匯，篩選出6 組與木門色彩感性意象相關(guān)的感性詞匯：寒冷的-溫暖的、保守的-前衛(wèi)的、沉悶的-活潑的、樸素的-奢華的、古典的-現(xiàn)代的、理性的-感性的。

1.3.2 調(diào)研樣本分析與制作

通過對16 個國內(nèi)外木門主流品牌的在售木門產(chǎn)品進行色彩采集與分析，結(jié)合木門HSB色彩特征提取C61 白色、C62 灰色、C11 淺黃、C21 淺棕、C31 淺紅、C41 淺綠、C51 淺藍、C22 深棕、C32 深紅、C42 深綠、C52 深藍、C63 黑色12 個色彩作為樣本色彩[11-12]。在樣本制作過程中為了減少樣本其他因素對色彩的干擾，12 個木門樣本的款式完全相同。

1.3.3 調(diào)研問卷設(shè)計

問卷分為用戶基礎(chǔ)調(diào)研和對木門樣本感性意象評分兩部分。在用戶基礎(chǔ)調(diào)研部分主要采集用戶性別、年齡、職業(yè)等信息，以及用戶的消費觀念和對木門產(chǎn)品的基礎(chǔ)認知及訴求；木門感性意象評分部分以7 階里克特量表法為基本原理進行問卷設(shè)計[13-14]，讓被試者分別對12 個木門樣本的6 組感性詞匯進行分值為-3、-2、-1、0、1、2、3 的評分，分數(shù)越小越接近左邊詞語的描述，分值越大則越接近右邊詞語的描述，如在詞組“寒冷的-溫暖的”中，分值越小越接近感性意象“寒冷的”的描述，分值越大則越接近“溫暖的”的描述。

2 基于HSB的木門色彩感性意象數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)回收及清洗

本次問卷通過互聯(lián)網(wǎng)以電子問卷的方式發(fā)放并回收，刪除數(shù)據(jù)中的重復問卷和均值±3 倍標準差以外的異常值，回收有效問卷123 份，統(tǒng)計得出12 個木門色彩樣本的感性評價均值如表1 所示。

表1 木門色彩樣本的感性評價得分均值Tab.1 Mean value of perceptual evaluation scores of color samples of wooden doors

2.2 木門色彩感性意象聚類分析

聚類分析[15-17]是一種把多組數(shù)據(jù)的集合歸類到由類似對象組成的不同組群中的數(shù)據(jù)處理過程，同一組群之間的數(shù)據(jù)相似度較強，不同組群之間差異較大。本次研究采用系統(tǒng)聚類分析法，聚類結(jié)果以樹狀譜系圖的形式直觀呈現(xiàn)（圖2），其中縱向Y坐標為木門樣本，橫軸數(shù)值表示各類別的相對距離，距離采用平方Euclidean距離。聚類分析中，先將距離較近的樣本聚成小類，再將距離較近的小類聚成大類。從量化值10處做垂線（如圖2中虛線一標識），將色彩樣本聚類分為四大類：一類為C51淺藍、C52深藍、C42深綠和C41淺綠為代表的冷色系，二類為C62灰色、C63黑色和C61白色組成的無色相系列，三類是以C11淺黃、C22深棕、C21淺棕為代表的棕黃色系，四類是以C31淺紅和C32深紅為代表的紅色系?？梢娚{(diào)相近或色彩相同給人的感性意象關(guān)聯(lián)性較強。在此四大類的基礎(chǔ)上繼續(xù)聚類，于量化值15處做垂線（如圖2中虛線二標識），色彩樣本聚類被分為三大類，其中一類冷色系和二類無色相系聚成一類，說明相比暖色調(diào)的棕黃色系、紅色系，在用戶的感性意象中無色相色彩與冷色調(diào)色彩的關(guān)聯(lián)性更強。從量化值20處做垂線，色彩樣本聚成由C31淺紅和C32深紅組成的紅色系大類和除C31淺紅和C32深紅以外的兩大類。

圖2 聚類分析譜系圖Fig.2 Pedigree of cluster analysis

2.3 木門色彩感性意象因子分析

因子分析是一種多變量降維統(tǒng)計分析方法，從研究變量內(nèi)部關(guān)系出發(fā)，將錯綜復雜的眾多變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子，同一組變量相似性和相關(guān)度較高，不同組變量差異性較大。通過對木門色彩感性意象原始數(shù)據(jù)進行因子分析，提取公共因子，使原始數(shù)據(jù)與感性語義之間的關(guān)系更加清晰簡潔[18]。

因子分析的4 個主要步驟[19-20]：1）確定數(shù)據(jù)是否適用于因子分析；2）確定因子數(shù)；3）因子解釋與因子旋轉(zhuǎn)；4）計算因子得分，繪制散點圖。

通過KMO取樣進行適合度檢測、Bartlett球形檢測和變量共同度檢驗，可以判斷樣本數(shù)據(jù)是否適用于因子分析：KMO的取值范圍為0～1，KMO值越大越適用因子分析，KMO值小于0.5 則不適合進行因子分析。Bartlett球形檢測中，當顯著水平小于0.05（sig.＜0.05）時變量之間具有相關(guān)性，顯著水平值越小，卡方值越大，樣本數(shù)據(jù)越適用于因子分析[13-14]。在木門色彩感性意象數(shù)據(jù)的KMO和Bartlett檢驗中，KMO值為0.59，顯著性水平值為0，卡方值86.575，綜合分析表明調(diào)查結(jié)果較適用于因子分析。

以主成分分析法[21]對變量進行因子分析，表2 顯示了因子的初始特征值、提取載荷平方和，以及旋轉(zhuǎn)載荷平方和的變量特征值（總計）、方差貢獻率（方差百分比）和累計方差貢獻率（累積），提取因子特征值大于1 的公共因子，得到兩個公共因子，這兩個公共因子的方差貢獻率總和為90.34%。公共因子1 的特征值為4.177，解釋了6 個感性詞匯組變量總方差的69.622%；公共因子2 的特征值為1.243，解釋了6 個感性詞匯組變量總方差的20.718%。圖3 的碎石圖直觀地展現(xiàn)了因子特征值曲線從第三個因子開始變得平緩且值小于1，因此提取前2 個因子作為公共因子。

表2 總方差解釋Tab.2 Total variance explained

圖3 主成分分析碎石圖Fig.3 Principal component analysis gravel

表3 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣Tab.3 Rotated component matrix

表3是主成分分析得出的旋轉(zhuǎn)后的成份矩陣數(shù)值，清晰地呈現(xiàn)了各因子對變量的影響。旋轉(zhuǎn)后的組件圖（圖4），直觀地展示了2 個組件旋轉(zhuǎn)后的成分和變量之間的相關(guān)性關(guān)系，某一成份系數(shù)越大說明該成份與變量的相關(guān)性越強。

圖4 旋轉(zhuǎn)因子1 后的組件圖Fig.4 Rotated component diagram

對旋轉(zhuǎn)后的2 個公共因子進行變量分析和命名：第一個因子中載荷量較高的變量有“保守的-前衛(wèi)的”、“古典的-現(xiàn)代的”、“樸素的-奢華的”、“沉悶的-活潑的”4 組詞匯，載荷量分別為0.965、0.895、0.770、0.768，其中載荷量最高的“保守的-前衛(wèi)的”、“古典的-現(xiàn)代的”2 組詞匯主要是對色彩的潮流、風格的感性認知描述，因此命名為潮流風格因子；第二個因子中載荷量較高的變量有“寒冷的-溫暖的”、“理性的-感性的”，是對色彩冷暖及主觀性的描述，故命名為溫度知覺因子。

2.4 基于HSB的木門色彩感性意象分析

將調(diào)研數(shù)據(jù)中用戶對12 個色彩樣本的6 組感性詞匯評分均值進行排序，如表4 所示。

表4 感性詞匯對應(yīng)的木門色彩樣本排序Tab.4 Color sample ranking of wooden doors corresponding to perceptual words

在潮流風格因子中，紅色、綠色等色相冷暖強烈、飽和度較高，更符合“前衛(wèi)的”、“活潑的”感性意象；灰色、黑色、深棕等無色相、低明度色彩給人以“保守的”、“沉悶的”感覺；深紅、深綠、深藍等色相，冷暖強烈、飽和度較高、明度較低，更符合調(diào)查用戶對“奢華的”感性認知；白色、灰色、淺黃、深棕等高明度無色相色彩更符合用戶對“樸素的”感性認知；淺紅、淺綠、淺藍、白色等高明度色彩更符合用戶對“現(xiàn)代的”色彩風格感性認知；而黑色、黃棕色更符合用戶對“古典的”色彩風格感性認知。綜合4 組詞匯的色彩意象分析，潮流風格因子與紅色、綠色、藍色等色相冷暖強烈的色彩成正相關(guān)，與灰色、黑色、黃棕色等無色相、溫和色相色彩成負相關(guān)。

在溫度知覺因子中，紅、棕色相的感性意象更符合“溫暖的”感覺，且同一色相中高明度色彩比低明度色彩更讓人感覺溫暖；紅、綠色相更符合“感性的”色彩意象，且同一色相中高明度色彩比低明度色彩更為“感性”；黑、白、灰等無色相色彩的感性意象更符合調(diào)查用戶對“理性的”、“寒冷的”感性認知。綜合2 組詞匯的色彩意象分析，溫度感知因子與紅色、棕色等色彩成正相關(guān)，與黑色、灰色、深藍、白色等無色相、冷色相色彩成負相關(guān)。

3 結(jié)論

通過聚類分析將木門的12個樣本分為內(nèi)部關(guān)聯(lián)性較強的4個類別：以淺藍、深藍、深綠和淺綠為代表的冷色系，以灰色、黑色和白色組成的無色相系列，以淺黃、深棕、淺棕為代表的棕黃色系，和以淺紅和深紅為代表的紅色系。分析發(fā)現(xiàn)用戶對色調(diào)相近或相同色系的色彩感性意象關(guān)聯(lián)性較強，進一步通過因子分析提取關(guān)于木門感性意象詞匯的兩個公共因子，分別命名為潮流風格因子和溫度知覺因子?；贖SB分析得出潮流風格因子、溫度知覺因子的色彩感性意象特征[22-25]：潮流風格因子與紅色、綠色、藍色等色相冷暖強烈的色彩成正相關(guān)，而與灰色、黑色、黃棕色等無色相、溫和色相的色彩成負相關(guān)；溫度知覺因子與紅色、棕色等色彩成正相關(guān)，而與黑色、灰色、深藍、白色等無色相、冷色相色彩成負相關(guān)。