林敬亭　鄧成連

關(guān)鍵詞：參數(shù)化設(shè)計 設(shè)計認(rèn)知 感知意象 產(chǎn)品特征 眼動追蹤 結(jié)構(gòu)方程模型

中圖分類號：TB47 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-0069（2022）01-0086-04

引言

運(yùn)動鞋制造企業(yè)已開始從OEM向ODM、OBM轉(zhuǎn)變，從大規(guī)模生產(chǎn)向柔性定制、智能制造轉(zhuǎn)型。而參數(shù)化設(shè)計（Parametric Design）是一種契合于人工智能時代的設(shè)計思維模式，它通過邏輯和算法來表征設(shè)計對象的思維過程，代表了設(shè)計領(lǐng)域的新知識體系和新研究方法。當(dāng)前，參數(shù)化設(shè)計方法在運(yùn)動鞋企業(yè)已得到應(yīng)用，但是大多以功能材料和生理尺寸為設(shè)計出發(fā)點，設(shè)計者或用戶的美學(xué)評價和情感體驗尚未融入。因此，探索運(yùn)動鞋產(chǎn)品的整體感知意象與局部設(shè)計特征之間的相關(guān)關(guān)系，為參數(shù)化設(shè)計的形態(tài)生成過程提供評價數(shù)據(jù)，對提升運(yùn)動鞋企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新能力具有積極的研究意義與應(yīng)用價值。

一、參數(shù)化視域下的設(shè)計評價

參數(shù)化設(shè)計是設(shè)計者或用戶基于數(shù)據(jù)邏輯和算法規(guī)則，實現(xiàn)與物理性能（Performance）、形態(tài)生成（Generation）、視覺表征（Representation）、設(shè)計評價（Evaluation）過程交互的設(shè)計模式。參數(shù)化設(shè)計得益于設(shè)計與認(rèn)知、設(shè)計與計算的發(fā)展，以及復(fù)雜性科學(xué)思想的影響 。它有別于傳統(tǒng)直覺式的設(shè)計方法與流程，側(cè)重于數(shù)據(jù)的挖掘和算法的構(gòu)建。

對于產(chǎn)品而言，顯性知識（Explicit Knowledge）的功能、結(jié)構(gòu)、材料等性能因素，隱性知識（Implicit Knowledge）的感知、審美、體驗等心理因素，都在形態(tài)塑造和方案設(shè)計過程中存在重要的影響。當(dāng)前，不同的參數(shù)化設(shè)計系統(tǒng)都能夠提供適配的算法，通過物理性能數(shù)據(jù)，諸如拓?fù)鋬?yōu)化、流體計算、聲學(xué)模擬等來生成產(chǎn)品形態(tài)。但是，與認(rèn)知相關(guān)的設(shè)計評價尚未與參數(shù)化設(shè)計系統(tǒng)完全融合。未來，設(shè)計者或用戶的設(shè)計認(rèn)知與評價若能實現(xiàn)以交互的方式集成于參數(shù)化設(shè)計系統(tǒng)中，那便可與計算機(jī)對話，生成符合目標(biāo)的設(shè)計方案[5] 。隱性因素的數(shù)量化技術(shù)，相較于顯性因素，存在更高的難度，成為了參數(shù)化視域下的研究熱點。

參數(shù)化設(shè)計過程就是參數(shù)化設(shè)計思維（Parametric DesignThinking，PDT）的過程。設(shè)計思維研究“如何思考、如何設(shè)計”的問題，本質(zhì)上是設(shè)計認(rèn)知的研究，是研究設(shè)計者或用戶的信息加工過程。設(shè)計認(rèn)知的研究，主要是運(yùn)用認(rèn)知心理學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和計算機(jī)技術(shù)手段。主觀性的問卷調(diào)查、訪談、觀察、口語報告等研究方法，雖然具備較好的生態(tài)效度，但難以達(dá)到穩(wěn)健性的要求。面對這一問題，為了增強(qiáng)研究的可靠性，客觀性的腦電圖、腦成像技術(shù)、生理信號監(jiān)測技術(shù)、眼動追蹤技術(shù)等研究方法經(jīng)常與主觀性方法組合應(yīng)用。這些應(yīng)用在認(rèn)知心理和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)等基礎(chǔ)研究領(lǐng)域中的方法，在研究設(shè)計者或用戶對設(shè)計目標(biāo)的真實需求和無意識加工過程方面，具有顯著成效。

因此，在參數(shù)化視域下，產(chǎn)品意象與特征的設(shè)計認(rèn)知與評價，可描述為設(shè)計者或用戶通過感官接收設(shè)計目標(biāo)所輸入的特征信息，經(jīng)過大腦的加工處理，將感知意象遷移到產(chǎn)品設(shè)計的表征過程。這一過程通過數(shù)量化的方式來詮釋設(shè)計者或用戶對產(chǎn)品的理解、對情感的表達(dá)以及對美學(xué)的體驗。

二、產(chǎn)品意象與特征的相關(guān)性模型

設(shè)計認(rèn)知與評價數(shù)量化的關(guān)鍵步驟，在于感知意象的提取，造型特征的辨識，以及意象和特征的相關(guān)關(guān)系構(gòu)建 。感知意象是設(shè)計者或用戶基于情感對產(chǎn)品建立起來的認(rèn)知結(jié)果，可以借助感性工學(xué)技術(shù)進(jìn)行翻譯，輔助設(shè)計者或用戶理解產(chǎn)品和表達(dá)情感，并訴諸美學(xué)體驗。設(shè)計認(rèn)知加工過程可以分為自上而下（Top-downProcessing）和自下而上（Bottom-up Processing），暨先整體后局部，亦或先局部后整體?，F(xiàn)有的模板比對理論（Template-matchingTheory）、特征比對理論（Feature-matching Theory）、原型比對理論（Prototype-matching Theory）均可解釋設(shè)計者或用戶對產(chǎn)品特征的辨識問題。

雖然設(shè)計者或用戶的感官作為接收器，通過視覺、觸覺、聽覺、味覺、嗅覺等的共同作用來辨識產(chǎn)品特征，但是絕大部分信息是由視覺感官所獲取的。采用眼動追蹤技術(shù)，可實現(xiàn)直接觀察與研究決策過程的目的，并且具備無干擾、適用領(lǐng)域廣、采集信息多樣的特點。屈慶星等人通過眼動追蹤技術(shù)研究多維度的產(chǎn)品情感設(shè)計變量，獲取不同性別用戶的認(rèn)知差異。盧兆麟等人從產(chǎn)品特征匹配角度，利用李克特量表問卷和眼動追蹤實驗，提出了汽車造型的認(rèn)知過程模型。林麗等人通過梳理國內(nèi)外有關(guān)感知意象與產(chǎn)品特征的參數(shù)化關(guān)鍵方法，明確指出數(shù)據(jù)挖掘和生理測量技術(shù)能為產(chǎn)品意象與特征的數(shù)量化分析提供新的路徑。

在提取產(chǎn)品整體的感知意象，辨識產(chǎn)品局部的造型特征之后，建構(gòu)意象和特征之間的相關(guān)性，是設(shè)計認(rèn)知與評價數(shù)量化的核心。莊明振等人以多元線性回歸方法，建構(gòu)出水壺的意象整合特征與產(chǎn)品構(gòu)成關(guān)系的關(guān)聯(lián)模型。但是，由于多元線性回歸、數(shù)量化I類等方法，一次僅能處理一個因變量，所以結(jié)構(gòu)方程模型（Structural EquationModel，SEM）開始被嘗試應(yīng)用。郭伏等人嘗試通過結(jié)構(gòu)方程模型，建構(gòu)了多個感性詞匯和多個產(chǎn)品特征的主觀評價關(guān)系模型。

因此，本研究擬以跑鞋產(chǎn)品為例，采用主觀性的語意差異實驗提取跑鞋整體的感知意象，結(jié)合客觀性的眼動追蹤實驗辨識跑鞋局部的設(shè)計特征，對所收集的數(shù)據(jù)，通過探索性因子分析（ExploratoryFactor Analysis，EFA）和驗證性因子分析（Confirmatory FactorAnalysis，CFA），建構(gòu)跑鞋產(chǎn)品意象與特征相關(guān)性的結(jié)構(gòu)方程模型，以數(shù)量化的方式呈現(xiàn)設(shè)計者或用戶的美學(xué)評價指標(biāo)。探討不同的跑鞋產(chǎn)品特征對用戶感知意象的作用大?。繛楹罄m(xù)產(chǎn)品參數(shù)化設(shè)計提供數(shù)據(jù)邏輯的支持。

三、實驗設(shè)計

（一）樣本和感性詞匯選取

遴選6位具有10年以上運(yùn)動鞋設(shè)計經(jīng)驗的專家，其中男性4人、女性2人，年齡M=34.56、SD=3.28。專家以焦點小組的方式，對收集的124款跑鞋圖片予以分群，并從中挑選出9個實驗樣本。每張圖片包含跑鞋的4個視角，大小為1440pixel×900pixel，分辨率為72dpi，如圖1所示。再通過Python程序從運(yùn)動鞋相關(guān)的網(wǎng)購評論、產(chǎn)品推文中挖掘感性詞匯120個，根據(jù)詞頻高低確定6個感性詞匯：專業(yè)的、速度的、潮流的、舒適的、輕盈的、活躍的。

（二）實驗參與者

隨機(jī)抽取50位參與者，其中男性32人、女性18人，年齡M=23.96、SD=2.47，職業(yè)設(shè)計師10人、碩士生29人、本科生11人，設(shè)計專業(yè)背景25人、工程專業(yè)背景25人。要求參與者視力或矯正視力良好，無色盲、色弱。

（三）實驗工具

眼動追蹤實驗采用瑞典生產(chǎn)的Tobii X2-60眼動儀，采樣率為60Hz，并由專用軟件Tobii Studio完成實驗材料的呈現(xiàn)及眼動數(shù)據(jù)的記錄。語意差異實驗采用7階量表，其中3階表示具有顯著的正向感覺，0階表示感覺的程度無偏向，-3階表示具有顯著的負(fù)向感覺，其余表示在此之間的尺度。

（四）實驗流程

實驗在專業(yè)的用戶研究實驗室進(jìn)行，保持光照條件和安靜空間。實驗時，參與者坐在距離顯示器750mm的座椅上，調(diào)整好姿勢后固定位置。實驗第一張為指導(dǎo)語“請找出最具吸引力的跑鞋造型特征”。第二張開始，9張樣本圖片隨機(jī)出現(xiàn)，每張持續(xù)15000ms。每張圖片之間都有一張黑色頁面間隔，以避免補(bǔ)色殘像效應(yīng)。眼動實驗結(jié)束后，每位參與者需要對9個樣本分別做出6個感性詞匯的語意差異評價。實驗過程中，未對參與者進(jìn)行任何形式的干涉或引導(dǎo)。

四、結(jié)果與討論

（一）探索性因子分析結(jié)果

語意差異量表施測50人，取得有效問卷50份。實驗以9張跑鞋樣本圖片分別進(jìn)行6個感性詞匯的語意差異實驗，共計54題進(jìn)行信度分析，結(jié)果顯示Cronbach's alpha內(nèi)部一致性系數(shù)為0.88，具備可接受的信度。將50位參與者的語意差異評價數(shù)據(jù)均值處理后，采用主成分法進(jìn)行因子分析。實驗數(shù)據(jù)經(jīng)Bartlett球形檢定結(jié)果顯示，p<.001，具有顯著性;KMO為0.668，適合進(jìn)行因子分析。

因子分析結(jié)果將6個感性詞匯構(gòu)成了2個主成分（累積方差貢獻(xiàn)率為89.6%）。速度的、輕盈的、專業(yè)的和舒適的構(gòu)成了因子1，根據(jù)詞匯含義，將因子1命名為“專業(yè)性”，加入反義語意，確定為“專業(yè)性-生活化”;潮流的、活躍的構(gòu)成了因子2，命名為“時尚性-大眾化”。旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣，見表1。

根據(jù)9個跑鞋樣本在2個因子的得分情況，以“專業(yè)性-生活化”為X軸，“時尚性-大眾化”為Y軸，得到4個象限的感知意象空間，并將9個跑鞋樣本因子得分代入其中。樣本3（X：0.37，Y：0.12），樣本6（X：1.16，Y：0.98）位于第一象限，表征樣本3、6具備專業(yè)性、時尚性的感知意象;樣本4（X：-0.21，Y：1.06），樣本7（X：-0.30，Y：1.48）位于第二象限，表征樣本4、7具備生活化、時尚性的感知意象;樣本2（X：-1.28，Y：-0.58），樣本9（X：-1.52，Y：-0.83）位于第三象限，表征樣本2、9具備生活化、大眾化的感知意象;樣本1（X：0.08，Y：-0.38），樣本5（X：1.55，Y：-1.58），樣本8（X：0.13，Y：-0.27）位于第四象限，表征樣本1、5、8具備專業(yè)性、大眾化的感知意象，如圖2所示。

（二）驗證性因子分析結(jié)果

實驗采用形態(tài)分析法（Morphological method），根據(jù)跑鞋的產(chǎn)品特征進(jìn)行興趣區(qū)（Area of Interest，AOI）的定義和劃分，用以收集眼動追蹤實驗的定量數(shù)據(jù)。跑鞋包含大底、中底、內(nèi)底、前片、眼片、側(cè)飾片、幫面、眉片、后套等特征，且每個跑鞋樣本都以4個視角呈現(xiàn)。為避免興趣區(qū)域過于分散，將前片、眼片、側(cè)飾片與幫面區(qū)域合并，眉片與后套區(qū)域合并。內(nèi)底的觀察區(qū)域較小，暫不考慮。最終確定將每個跑鞋樣本劃分為4個興趣區(qū)域，即AOI-1中底形態(tài)、AOI-2后套細(xì)節(jié)、AOI-3幫面構(gòu)成、AOI-4大底紋理，如圖3所示。

1.單一樣本的量測模型：通過定義和劃分興趣區(qū)域可以獲得首次注視時長（Time to First Fixation）、首次注視點持續(xù)時長（FirstFixation Duration）、總注視時長（Total Fixation Duration）、注視點個數(shù)（Fixation Count）等若干定量數(shù)據(jù)。因為較長的注視時間和較多的注視點個數(shù)表明此興趣區(qū)在認(rèn)知過程中具有一定的吸引力，所以本研究采用每個興趣區(qū)所獲得的總注視時長和注視點個數(shù)數(shù)據(jù)。由于4個興趣區(qū)在不同的跑鞋樣本中，存在著面積上的差異，因此以平均注視時間（T）來消除影響，計算表達(dá)式為：平均注視時長（T）=總注視時長（D）/ 注視點個數(shù)（C）。

以樣本3為例，采用Amos軟件，以AOI-1中底形態(tài)、AOI-2后套細(xì)節(jié)、AOI-3幫面構(gòu)成、AOI-4大底紋理的平均注視時間（T）作為觀測變量，以“樣本3”作為潛在變量，建構(gòu)結(jié)構(gòu)方程模型，表征跑鞋樣本與產(chǎn)品特征值的相關(guān)關(guān)系。模型擬合結(jié)果顯示，中底形態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值0.902最高，其次是幫面構(gòu)成0.617、大底紋理0.537、后套細(xì)節(jié)0.429，表征中底形態(tài)特征對樣本3的解釋力最強(qiáng)，幫面、大底、后套解釋力依此降低，如圖4所示。

“樣本-興趣區(qū)”量測模型適配度分析結(jié)果，標(biāo)準(zhǔn)卡方檢定值（CMIN/DF）、GFI值、AGFI值、SRMR值、RMSEA值、CFI值、NFI值、TLI值、IFI值，各項指標(biāo)都符合理想建議值，見表2。

2.特征與意象的量測模型：分別對9個樣本的眼動實驗數(shù)據(jù)建構(gòu)量測模型。結(jié)果顯示，樣本3、8的中底形態(tài)，樣本2、5、7的幫面構(gòu)成，樣本1、4、6、9的大底紋理，標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值在各個樣本的4個觀測變量中最高。因此，以這9個興趣區(qū)域的平均注視時長（T）作為觀測變量，表征9個跑鞋樣本最具吸引力的產(chǎn)品特征值，并以9個樣本所處的感知意象空間作為潛在變量，擬合“感知意象-產(chǎn)品特征”量測模型，如圖5所示。

擬合結(jié)果顯示：

（1）對于潛在變量“專業(yè)性-時尚性”而言，觀測變量“樣本6大底紋理”的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值0.642最高，“樣本3中底形態(tài)”0.564次之。作為設(shè)計評價指標(biāo)，表征“樣本6大底紋理”特征對“專業(yè)性-時尚性”意象的解釋力為0.642個單位，在所有跑鞋樣本特征中，最具“專業(yè)性”和“時尚性”的感知意象。

（2）對于潛在變量“生活化-時尚性”而言，觀測變量“樣本7幫面構(gòu)成”的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值0.807最高，“樣本4大底紋理”0.548次之。作為設(shè)計評價指標(biāo)，表征“樣本7幫面構(gòu)成”特征對“生活化-時尚性”意象的解釋力為0.807個單位，在所有跑鞋樣本特征中，最具“生活化”和“時尚性”的感知意象。

（3）對于潛在變量“生活化-大眾化”而言，觀測變量“樣本9大底紋理”的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值0.837略高于“樣本2幫面構(gòu)成”的值0.831。作為設(shè)計評價指標(biāo)，表征“樣本9大底紋理”特征對“生活化-大眾化”意象的解釋力為0.837個單位，在所有跑鞋樣本特征中，最具“生活化”和“大眾化”的感知意象。

（4）對于潛在變量“專業(yè)性-大眾化”而言，觀測變量“樣本5幫面構(gòu)成”的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值0.904最高，“樣本8中底形態(tài)”0.790次之，“樣本1大底紋理”0.513再次之。作為設(shè)計評價指標(biāo)，表征“樣本5幫面構(gòu)成”特征對“專業(yè)性-大眾化”意象的解釋力為0.904個單位，在所有跑鞋樣本特征中，最具“專業(yè)性”和“大眾化”的感知意象。

“感知意象-產(chǎn)品特征”量測模型的適配度分析結(jié)果顯示，標(biāo)準(zhǔn)卡方檢定值（CMIN/DF）、GFI值、AGFI值、SRMR值、RMSEA值、CFI值、TLI值、IFI值，各項指標(biāo)都符合理想建議值，但NFI值0.883略低于理想值0.9，見表3。

（三）討論

1.實驗設(shè)計符合認(rèn)知加工規(guī)律：設(shè)計者或用戶的感知意象判斷，其認(rèn)知機(jī)制是建立在形態(tài)辨識基礎(chǔ)上的。設(shè)計者或用戶通過工作記憶對設(shè)計目標(biāo)進(jìn)行加工處理，提取長時記憶進(jìn)行比對，從而完成形態(tài)辨識。形態(tài)辨識的認(rèn)知加工過程分為2類：一是先經(jīng)由整體辨識后，再對各個局部特征進(jìn)行辨識，屬于自上而下的認(rèn)知加工過程，強(qiáng)調(diào)整體優(yōu)于局部;二是先經(jīng)由各個局部特征的辨識后，再概括完成整體辨識，屬于自下而上的認(rèn)知加工過程，依賴于局部特征的刺激強(qiáng)度和持續(xù)程度。

語意差異實驗采取自上而下的認(rèn)知加工方式，通過語意詞匯進(jìn)行評價，將跑鞋造型從整體性上分為不同維度的意象空間。但是，影響跑鞋造型整體意象的因素包括形、色、質(zhì)、圖案等，僅憑主觀性實驗難以得到精確的描述。眼動追蹤實驗采取自下而上的認(rèn)知加工方式，通過辨識跑鞋造型中獨(dú)特的形式、較大的區(qū)域、突出的位置，可以精確描述局部特征的視覺刺激強(qiáng)度和持續(xù)關(guān)注程度。

主觀性研究方法因生態(tài)效度的優(yōu)勢，有利于快速采集產(chǎn)品整體感知意象的數(shù)據(jù)?？陀^性方法因數(shù)據(jù)粒度的優(yōu)勢，有利于準(zhǔn)確獲取產(chǎn)品局部設(shè)計特征的數(shù)據(jù)。因此，組合應(yīng)用主觀性與客觀性研究方法，能夠更加完整、有效地采集實驗數(shù)據(jù)。

2.設(shè)計評價與意象的契合程度：設(shè)計評價即可從形態(tài)、結(jié)構(gòu)、功能、材質(zhì)、色彩、紋理、人機(jī)關(guān)系等造型屬性展開，也可從比例與尺度、節(jié)奏與韻律、對稱與均衡、變化與統(tǒng)一、對比與協(xié)調(diào)等美學(xué)法則展開。結(jié)合造型屬性和美學(xué)法則，能夠進(jìn)一步解釋設(shè)計特征與意象的契合程度，為參數(shù)化提供設(shè)計方向。

（1）樣本6的大底輪廓根據(jù)腳掌的人機(jī)尺寸變化進(jìn)行塑造，給人以尺度和均衡的感覺，紋理線條呈現(xiàn)運(yùn)動的趨勢，給人以節(jié)奏和韻律的感覺，契合專業(yè)性的意象;色彩運(yùn)用大面積的白色，腳趾和后跟點綴小面積的紅色，給人以對比和變化的感覺，契合時尚性的意象。

（2）樣本7的幫面細(xì)節(jié)設(shè)計中，側(cè)飾片選取軟膠材質(zhì)，鞋舌輪廓略微升高增強(qiáng)包裹性，符合日常出行需要，給人以尺度和均衡的感覺，契合生活化的意象;眼片采用鏤空的塑形手法，側(cè)飾片與中底銜接過渡，給人以協(xié)調(diào)和統(tǒng)一的感覺，選用明快的色彩，年輕活潑，契合時尚性的意象。

（3）樣本9的大底形態(tài)強(qiáng)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化和通用化，采用黑白的簡潔用色，前后腳掌的部分用黑色區(qū)分，弱化了不規(guī)則凹面紋理的反差，樸素大方，給人以對比和均衡的感覺，契合生活化、大眾化的意象。

（4）樣本5的幫面前部上翹設(shè)計，呈現(xiàn)沖刺的動感，側(cè)飾片采用流線造型，給人以韻律和變化的感覺，契合專業(yè)性的意象;色彩選擇橙紅底色，輔以黑色線條點綴，給人以對比和協(xié)調(diào)的感覺，簡潔明了，無過度裝飾，契合大眾化的意象。

3.相關(guān)性數(shù)據(jù)對參數(shù)化的意義

相關(guān)性數(shù)據(jù)模型明確定義了跑鞋產(chǎn)品的大底、中底、幫面以及后套的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值，為參數(shù)化設(shè)計提供了各項特征的權(quán)重指標(biāo)。后續(xù)參數(shù)化設(shè)計過程還需要進(jìn)一步依據(jù)造型屬性和美學(xué)法則，明確空間位置、數(shù)量多寡，面積大小、構(gòu)成關(guān)系等的取值范圍，并轉(zhuǎn)化為參數(shù)變量，建立計算公式和算法規(guī)則，生成新的跑鞋產(chǎn)品造型。

在本研究中，后套細(xì)節(jié)特征始終未成為9個樣本的代表性特征，從選擇性注意的角度分析，設(shè)計者或用戶或許將后套與幫面特征作為一個整體來辨識，這也符合部分設(shè)計者在運(yùn)動鞋設(shè)計實踐時的思維習(xí)慣。

結(jié)論

本研究所采用的眼動追蹤實驗，有助于獲取產(chǎn)品局部特征的客觀性評價數(shù)據(jù)，規(guī)避了主觀性評價方法的穩(wěn)健性矛盾;結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型的分析技術(shù)，解決了多因變量的單次統(tǒng)計問題。建構(gòu)跑鞋產(chǎn)品的感知意象與設(shè)計特征相關(guān)性數(shù)據(jù)模型的方法，契合參數(shù)化設(shè)計以設(shè)計思維為本，以數(shù)據(jù)邏輯為質(zhì)的核心要求，具有一定的理論意義和應(yīng)用價值。但是本研究局限在于，眼動追蹤實驗只采用了總注視時長、注視點個數(shù)等靜態(tài)指標(biāo)，不足以反映設(shè)計者或用戶的信息加工變化過程，未來可采取注視軌跡分析方法，獲取設(shè)計評價過程的動態(tài)數(shù)據(jù)。未來研究也可以運(yùn)用腦電圖、腦成像等認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)方法，進(jìn)一步探索參數(shù)化設(shè)計評價過程的隱性知識數(shù)據(jù)。

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