曹欣 萬露
摘要:為了滿足用戶對移動圖書館用戶界面的感性訴求,降低用戶跳出率,本研究上提出一套基于復(fù)合推論式感性工學(xué)的移動圖書館界面設(shè)計方法。首先,從用戶感性訴求出發(fā),通過定性推論式感性工學(xué)建立起設(shè)計類目與感性訴求的關(guān)聯(lián);接著,通過定量推論式感性工學(xué)建立起感性訴求與設(shè)計要素的映射模型,定量化地將感性訴求轉(zhuǎn)換為設(shè)計變量;最后,根據(jù)映射模型推導(dǎo)出移動圖書館界面設(shè)計的指導(dǎo)性方案。在此基礎(chǔ)上,以移動圖書館的首頁界面設(shè)計為例驗證了該方法的可行性。文章提供的方法對移動圖書館界面設(shè)計及其他移動產(chǎn)品界面設(shè)計均具有指導(dǎo)意義。
關(guān)鍵詞:感性工學(xué) 復(fù)合推論式 移動圖書館 界面設(shè)計 設(shè)計方法
引言
隨著工業(yè)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展與移動設(shè)備的普及,人們的閱讀活動逐漸向移動化、數(shù)字化方向遷移,新的圖書館服務(wù)模式應(yīng)運而生,即移動圖書館[1,2]。移動圖書館產(chǎn)生的初衷,即更好地服務(wù)讀者,為讀者提供一個便于獲取信息的渠道[3]。而“界面”是信息傳遞的窗口,其帶給讀者的體驗將直接影響移動圖書館的使用率和跳出率[4,5]。因此,移動圖書館界面必須易用學(xué)習(xí)和操作,更重要的是,必須為用戶帶來愉悅的用戶體驗。然而,目前移動圖書館的界面設(shè)計存在諸多問題[6],如界面布局不合理、界面視覺跳躍及設(shè)計風(fēng)格滯后,難以引起用戶的認(rèn)同感,導(dǎo)致跳出率高。究其原因,是因為長久以來關(guān)于移動圖書館的設(shè)計重心主要落在在功能性及可用性上,鮮有將用戶隱性的感性訴求納入界面易用性和美觀性的研究中[7]。界面是否對用戶具有吸引力,不僅取決于可用性,還取決于界面的美觀度。為了更好地理解用戶對界面易用性和美觀性的感性訴求,提升用戶界面的使用體驗,本研究提出一套基于復(fù)合推論式感性工學(xué)的移動圖書館用戶界面設(shè)計方法,將用戶感性訴求納入移動圖書館界面設(shè)計研究中,通過對用戶內(nèi)在感性需求的挖掘,獲取界面設(shè)計要素與用戶情感偏好之間的映射關(guān)系,最后基于映射關(guān)系指導(dǎo)移動圖書館界面設(shè)計,更好地設(shè)計符合用戶感性需求的界面,降低用戶跳出率。
一、復(fù)合推論式感性工學(xué)概述
感性工學(xué)是一種“以用戶為導(dǎo)向”的產(chǎn)品開發(fā)技術(shù),一種將用戶抽象的感性訴求轉(zhuǎn)化為具體的產(chǎn)品設(shè)計要素的轉(zhuǎn)譯技術(shù)[8]。其中,推論式感性工學(xué)是感性工學(xué)研究方法的一種,分為定性推論式和定量推論式兩種[9]。定性推論式主要基于消費者對于產(chǎn)品的感性訴求,進行逐層推論,最終得到感性設(shè)計細(xì)節(jié);定量推論式主要是借助數(shù)理方法分析感性與產(chǎn)品之間的內(nèi)在關(guān)系,最終獲得產(chǎn)品概念設(shè)計方案,進而輔助設(shè)計人員高效地設(shè)計出符合消費者期望的產(chǎn)品。在實際設(shè)計中,綜合應(yīng)用定性推論式及定量推論式兩種方法,即采用復(fù)合推論式感性工學(xué),才能使得到的感性概念設(shè)計方案更具合理性。為此,本研究綜合應(yīng)用定性推論式感性工學(xué),對用戶感性訴求進行定性分析,進而推論移動圖書館界面的設(shè)計要素;再應(yīng)用定量推論式感性工學(xué),對某一用戶感性訴求與設(shè)計要素的關(guān)系進行定量分析,進而推論能夠反映某一感性訴求的設(shè)計要素有哪些。最終歸納出設(shè)計引導(dǎo)性方案,以輔助設(shè)計人員將抽象的感性訴求落實到具體的界面設(shè)計中,并以濟南大學(xué)的移動圖書館首頁界面設(shè)計為例,驗證了所提方法的可行性。
二、研究方法及流程
本研究提出一種基于復(fù)合推論式感性工學(xué)的移動圖書館用戶界面設(shè)計方法。其流程見圖1。
該方法主要由3個階段組成:
階段1:明確設(shè)計定位。感性工學(xué)是一種以滿足用戶對產(chǎn)品的感性訴求為目標(biāo)的產(chǎn)品開發(fā)技術(shù),但感性工學(xué)并不是直接地詢問用戶需要什么樣的產(chǎn)品,而是主動地發(fā)現(xiàn)用戶的需求[10]。因此,在設(shè)計前期明確設(shè)計對象和目標(biāo)用戶非常關(guān)鍵。設(shè)計對象通常在設(shè)計初期就已經(jīng)明確,本研究的設(shè)計對象即是移動圖書館用戶界面,而目標(biāo)用戶可以在市場調(diào)研后確定。
階段2:采用定性推論式感性工學(xué)對用戶的感性訴求進行分析。該方法通常由會議的方式進行,重點在于課題組成員間的討論與溝通””。通常,定性推論是以提問的方式開始,即“為了達到…一,必須要考慮的設(shè)計要素有哪些?”通過對約束子問題的求解,逐步得到清晰且具有的設(shè)計細(xì)節(jié),進而將人的感性訴求轉(zhuǎn)化為可操作的設(shè)計要素。
接著,課題組基于設(shè)計對象搜集相關(guān)的樣本圖片,并對搜集到的樣本進行人工等級聚類,得到代表性樣本。然后,根據(jù)用戶的某一感性訴求,采用語義差異法對樣本進行評價,可得到每位被試對樣本感性評價值。設(shè)對于第k類感性訴求,第i位被試對第p個樣本的感性評價值為Akip,則n位被試在第k類感性訴求下對樣本p的認(rèn)知向量為{Ak1i,Ak2i…,Akip},其感性評價均值
。
階段3:應(yīng)用定量推論式感性工學(xué)中的數(shù)量化l類理論,構(gòu)建感性訴求與設(shè)計要素的映射模型。由于所推論出的設(shè)計要素屬于定性變量,不能直接用于映射模型的構(gòu)建,需要對其進行參數(shù)化處理[12]。本研究引入“0”和“1”兩個虛擬變量,設(shè)L為定性變量總數(shù)目,δjk為第j個定性變量在第p個樣本中的反應(yīng),當(dāng)?shù)趈個定性變量為第k類感性訴求時,則x=δjk=l,否則x=0。由此,L個定性變量在第k類感性訴求對第j個定性變量的所有x值組成參數(shù)表達數(shù)組([Array(L)])jk。
設(shè)計要素與感性訴求的線性關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建是基于用戶感性評價值經(jīng)數(shù)據(jù)挖掘形成的關(guān)聯(lián)性函數(shù)表達模型。將每類感性訴求下設(shè)計要素的參數(shù)表達數(shù)組([Array(L)])jk及每類感性訴求下的感性評價均值A(chǔ)輸入SPSS軟件,應(yīng)用多元線性回歸分析,建立設(shè)計要素與感性訴求的線性關(guān)聯(lián)模型,進行定量分析。設(shè)因變量y.與自變量x.的線性關(guān)系中,y為感性評價值,x為設(shè)計要素,建立函數(shù)關(guān)系,如式(1)所示:
其中,t為與感性訴求k相關(guān)的設(shè)計要素總數(shù),k為求得的回歸系數(shù),l為設(shè)計要素個數(shù),ei為隨機誤差。對第i類感性訴求而言,當(dāng)x前的回歸系數(shù)k越大,表示該設(shè)計要素x對第i類感性訴求的影響力越大,反之影響越小。據(jù)此排序,則可以獲得移動圖書館界面設(shè)計的指導(dǎo)方案。
三、移動圖書館界面設(shè)計實例
(一)明確設(shè)計定位
本研究以“移動圖書館首頁界面”為設(shè)計對象。經(jīng)過市場調(diào)查,我們明確目標(biāo)用戶為20到35歲的年輕群體,這類群體主要包括在校學(xué)生及正處于事業(yè)上升期的年輕人,需要提升自己各方面的能力。
(二)感性訴求及代表性樣本
本文在移動國書館現(xiàn)狀研究的基礎(chǔ)上,課題組(由5名工業(yè)設(shè)計研究生和3名高校圖書館志愿者組成)通過頭腦風(fēng)暴法確定出移動圖書館APP的感性訴求為“通書達易”。并從應(yīng)用商店(包括ios端和Android端)搜集到圖書館類APP首頁樣本30份,對30份樣本進行人工等級積累,最終確定1 0份代表性樣本,見圖2。
(三)推論移動圖書館界面設(shè)計要素
為了達到“通書達易”的概念,將內(nèi)容分解成“友好感”、“易用感”與“美觀感”三階一次感性概念。接著設(shè)問:“為了達到“友好感”,必須要考慮的設(shè)計要素有哪些?,團隊成員充分表達意見后,收集并歸納出“情緒感”、“互動感”與“安全感”三階二次感性概念。接著針對“情緒感”進行發(fā)問,歸納出“趣味動效設(shè)計”和“色彩情感傳達”等設(shè)計細(xì)節(jié),進而由“趣味動效設(shè)計”推出“創(chuàng)意交互”這一設(shè)計類目。同理,在第O階感性訴求的基礎(chǔ)上逐層推論,直到推出接近產(chǎn)品設(shè)計具體的設(shè)計細(xì)節(jié)為止。推論過程如圖3所示。
課題組對推論出的9個設(shè)計類目進行分析和討論,篩選出與首頁界面設(shè)計相關(guān)的設(shè)計類目,如界面色調(diào)、文字樣式等,與首頁界面設(shè)計不相關(guān)的設(shè)計類目,如交互流程、邏輯層次等不予以考慮。最后,結(jié)合現(xiàn)有移動圖書館界面組成的要素,擴展各設(shè)計類目下具體的設(shè)計要素水平,結(jié)果見表1。
(四)用戶感性評價
采用語義差異法進行問卷調(diào)查,根據(jù)用戶的某一感性訴求,如“友好感”、“易用感”和“美觀感”,對樣本進行評價,某樣本越能提現(xiàn)該訴求,則分值越高,反之則越低,總分值為5分。此次問卷在市圖書館發(fā)放,收回的有效問卷(即完成的)有50份。被試者放入平均年齡為24.6歲,其中從事設(shè)計工作的被試有12人。在收集整理所有樣本的評價值后,計算出所有用戶對10份樣本的感性評價均值,結(jié)果見表2。
(五)感性訴求與界面設(shè)計要素的映射模型構(gòu)建
根據(jù)定量推論式感性工學(xué)中的數(shù)量化l類理論建立感性訴求與設(shè)計要素的映射模型,首先需要將定性的設(shè)計要素進行參數(shù)化。以樣本1為例,當(dāng)11個設(shè)計要素水平的定性變量在樣本1中反映“友好的”時,則x=l,其他不能反映“友好的”的定性數(shù)據(jù),則x=0。據(jù)此,該樣本的參數(shù)表達數(shù)組為([Array(L)])jk}={O,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0}。依次類推,整理出每個樣本在3項感性訴求下的參數(shù)表達數(shù)組。接著,運用SPSS進行多元線性回歸分析,得到“友好感”、“易用感”和“美觀感”3項映射模型:
其中,y1、y2、y3分別表示“友好感”、“易用感”和“美觀感”3項感性訴求。通過對模型的分析,可以得出影響每一項感性訴求的關(guān)鍵設(shè)計細(xì)節(jié)。例如狀態(tài)欄底色為綠色(E14)等為影響界面“友好感”最為關(guān)鍵的設(shè)計細(xì)節(jié)。根據(jù)自變量x前的貢獻值,可判斷出,沒有底部導(dǎo)航欄(E32)將會嚴(yán)重影響到界面的“易用感”,狀態(tài)欄底色為紅色(E12)對“美觀感”具有強烈影響。
根據(jù)3項感性訴求與設(shè)計要素的映射模型,課題組分析并討論各界面設(shè)計要素對目標(biāo)感性訴求的影響機制,可歸納出適用于移動圖書館首頁界面設(shè)計的指導(dǎo)性建議,見表3。
(六)移動圖書館首頁界面設(shè)計
根據(jù)移動圖書館首頁界面設(shè)計的指導(dǎo)性建議,結(jié)合3項感性訴求設(shè)計要素的貢獻值進行判斷,確定出最終的設(shè)計引導(dǎo)性方案:界面主色調(diào)為綠色A14,文字樣式的字體大小為適中B11與偏大B12,字重結(jié)合粗體B21與細(xì)體B23,國標(biāo)樣式為面式C12;在界面布局方面,金剛區(qū)樣式為實物D13,界面布局為卡片式D21,狀態(tài)欄樣式為標(biāo)題式D11;界面風(fēng)格方面,狀態(tài)欄底色為綠色E14頂部導(dǎo)航欄為分段式E21,底部導(dǎo)航欄需要有E31。本研究以濟南大學(xué)圖書館界面首頁設(shè)計為例,參考蘋果官方的界面設(shè)計指南,結(jié)合濟南大學(xué)移動圖書館首頁的常規(guī)功能和內(nèi)容進行界面設(shè)計,最終設(shè)計方案如圖4所示。
結(jié)語
界面設(shè)計是促使用戶主動與產(chǎn)品交互的主要媒介,要基于這一媒介建立用戶與產(chǎn)品之間的鏈接,設(shè)計者就必須充分了解用戶與產(chǎn)品之間的關(guān)系,并從中提取可用于指導(dǎo)設(shè)計的線索。本研究提出一套基于復(fù)合推論式感性工學(xué)的移動國書館界面設(shè)計方法,將用戶的感性訴求與產(chǎn)品的設(shè)計屬性進行關(guān)聯(lián)分析。通過定向推論式感性工學(xué),可以推論出界面的視覺設(shè)計要素;通過定量推論式感性工學(xué),可以探索這些設(shè)計要素與用戶感性訴求之間的關(guān)系。設(shè)計者通過分析用戶的感性映射模型,可推導(dǎo)出具體的設(shè)計指導(dǎo)性方案,協(xié)助設(shè)計作業(yè)。本研究為移動國書館用戶界面更好地滿足消費者的感性訴求提供了設(shè)計的新途徑和方法,亦為其他移動產(chǎn)品的界面設(shè)計提供了借鑒和參考。
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