國(guó)潮運(yùn)動(dòng)服中漢字圖案對(duì)比感性評(píng)價(jià)探究
——以李寧品牌為例

王菽珮，牟娃莉

（大連工業(yè)大學(xué)，遼寧 大連 116034）

引言

“國(guó)潮”是近年來(lái)我國(guó)國(guó)內(nèi)興起的潮流文化背景下的一個(gè)現(xiàn)象。中國(guó)潮流文化環(huán)境，自千禧年伊始，就已迸發(fā)萌芽[1]。從2018年開(kāi)始，故宮文創(chuàng)以及紐約時(shí)裝周上，中國(guó)李寧、CLOT、太平鳥(niǎo)三大品牌，以“中國(guó)原創(chuàng)”為口號(hào)，第一次把國(guó)潮搬進(jìn)了國(guó)際舞臺(tái)上，讓國(guó)潮真正走入大眾的視野[2]。研究選擇對(duì)象為中國(guó)品牌“李寧”，以2018為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行前后對(duì)比分析。通過(guò)設(shè)計(jì)問(wèn)卷、投放和回收，獲得參與者的感性評(píng)價(jià)，得出相關(guān)的感性因子，從參與者感性評(píng)價(jià)的變化，分析國(guó)潮的普及對(duì)漢字圖案設(shè)計(jì)的影響程度。發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷的主要對(duì)象是18～25歲的在校藝術(shù)類(lèi)本科生和研究生，調(diào)查對(duì)象中32.08%是男性，67.92%是女性。

1 研究方案制定

1.1 研究方法與數(shù)據(jù)收集

本文依據(jù)感性工學(xué)原理與方法調(diào)查了消費(fèi)者對(duì)于不同漢字圖案的感知情況，研究過(guò)程如圖1所示。首先，收集李寧品牌的漢字圖案，收集對(duì)象為2018年前和2018年后兩大類(lèi)；其次，依據(jù)設(shè)計(jì)要素，繪制刺激圖；第三，篩選描述圖案的形容詞，并組成形容詞對(duì)；第四，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行均值分析、因子分析和聚類(lèi)分析；最終得到相關(guān)的感性因子。

1.2 樣本與形容詞對(duì)的確定

1.2.1 繪制刺激圖

通過(guò)李寧官方網(wǎng)站及微博，選取了8種漢字圖案作為樣本，其中樣本1～4為2018年以前的漢字圖案，樣本5～8為2018年以后的漢字圖案。為了保證實(shí)驗(yàn)效果的準(zhǔn)確性，用Adobe Photoshop CC 2019去除其色彩、肌理、水印等，將色彩統(tǒng)一處理為黑、白、灰；刺激圖樣本見(jiàn)圖2。

1.2.2 確定形容詞對(duì)

通過(guò)收集文獻(xiàn)期刊[3-5]、書(shū)籍[6]網(wǎng)絡(luò)等描述圖案的評(píng)價(jià)形容詞，篩選了10組形容詞對(duì)，通過(guò)分析和整理，再結(jié)合文字圖案本身所具有的特征，最終確定了6組形容詞對(duì)。分別為：簡(jiǎn)約的—繁復(fù)的、精細(xì)的—粗獷的、變化的—單調(diào)的、個(gè)性的—大眾的、生動(dòng)的—呆板的、張揚(yáng)的—沉穩(wěn)的。

1.2.3 調(diào)查問(wèn)卷的制作與設(shè)計(jì)

調(diào)查問(wèn)卷為5級(jí)評(píng)價(jià)，其中1分=不符合；2分=不太符合；3分=一般；4分=比較符合；5分=符合。各刺激圖按順序排列，被調(diào)查者按感性形容詞提示對(duì)各刺激圖逐個(gè)評(píng)分。

本研究以網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷之方式進(jìn)行，主要調(diào)查對(duì)象為18～25歲在校藝術(shù)類(lèi)本科生和研究生，發(fā)放問(wèn)卷124份，共回收118份有效問(wèn)卷，回收率為95.2%。

2 結(jié)果及分析

2.1 均值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果及分析

運(yùn)用Excel軟件對(duì)問(wèn)卷結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算均值，獲得不同漢字圖案感性印象均值見(jiàn)表1。從表1中可看出，在面對(duì)不同漢字圖案刺激圖時(shí)，消費(fèi)者由于受到不同情緒影響而產(chǎn)生主要認(rèn)知與感性認(rèn)識(shí)也存在差異，而人的感知還來(lái)源于諸多方面，在面對(duì)各種漢字圖案時(shí)，同樣可能產(chǎn)生同樣的感性認(rèn)識(shí)。

表1 不同漢字圖案感性印象平均值Tab.1 Average value of perceptual impression of different Chinese character patterns

2.2 因子分析

為了明確消費(fèi)者對(duì)不同漢字圖案的感性認(rèn)識(shí)，須對(duì)形容詞對(duì)的均值做因子分析。將表1的均值導(dǎo)入SPSS進(jìn)行KMO檢驗(yàn)，KMO系數(shù)為0.65，大于0.5，說(shuō)明本次的調(diào)查結(jié)果可以做因子分析。由因子分析獲得公因子方差表、總方差解釋表、因子碎石圖、旋轉(zhuǎn)成分矩陣表。

公因子方差表示提取的公因子對(duì)變量原始信息的解釋及其達(dá)到的程度，提取的數(shù)值越接近1，表明該項(xiàng)變量的因子分析越有效[7]。形容詞對(duì)的公因子方差見(jiàn)表2。由表2可以看出“提取”列的值大部分大于0.5，表示大多數(shù)原始變量被公共因子解釋的程度均超過(guò)了0.9，即提取的公因子能夠反映各原始變量90%以上的信息，因此公因子具有較高的解釋能力。

表2 形容詞對(duì)的公因子方差Tab.2 Common factor variance of adjective pairs

通過(guò)找出特征值在1以上的因子來(lái)說(shuō)明刺激圖，得到形容詞對(duì)的總方差解釋見(jiàn)表3。由表3可知，第1個(gè)成分的因子特征值為2.689，第2個(gè)成分的因子特征值為1.548，第3個(gè)成分的因子特征值為1.453。3個(gè)成分的因子特征值均大于1，且這3個(gè)因子的總方差貢獻(xiàn)率（即3個(gè)因子的特征值之和占總特征值之比）達(dá)到了94.824%，說(shuō)明前3個(gè)因子對(duì)變量的解釋能力較強(qiáng)。因此，提取前3個(gè)因子作為主因子，則稱(chēng)為因子1、因子2、因子3。

表3 形容詞對(duì)的總方差解釋Tab.3 Total variance interpretation of adjective pairs

因子貢獻(xiàn)量碎石圖如圖3所示，從圖中可以看出因子1特征值最大，因子2、因子3次之，特征值均比1大，從因子4起，線段漸漸變平，特征值變?yōu)?，故選取三個(gè)因子最適宜。

因子旋轉(zhuǎn)選用凱撒正態(tài)化最大方差法（SMSE），其中表4是旋轉(zhuǎn)前成分矩陣，表5是旋轉(zhuǎn)后成分矩陣。從數(shù)據(jù)中可以看到，前2個(gè)變量在因子1中的載荷值都比較大，第3到4個(gè)變量在因子2中的載荷值較大，第5到6個(gè)變量在因子3中的載荷值較大，說(shuō)明變量與其對(duì)應(yīng)的因子的相關(guān)程度較高。此結(jié)果說(shuō)明因子有了明確定義，能夠很好地代表其所包含的變量意義。

表4 旋轉(zhuǎn)前的成分矩陣Tab.4 Component matrix before rotation

表5 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣Tab.5 Component matrix after rotation

通過(guò)以上的因子分析可以得出：因子1上，生動(dòng)的—呆板的和個(gè)性的-大眾的，兩組形容詞對(duì)的絕對(duì)值均趨近于1，說(shuō)明以上2個(gè)變量與因子1關(guān)系密切，因子貢獻(xiàn)率大，因此，可將因子1命名為個(gè)性因子；因子2上，精細(xì)的—粗獷的和張揚(yáng)的-沉穩(wěn)的，兩組形容詞對(duì)絕對(duì)值接近1，表明上述兩個(gè)變量和因子1密切相關(guān)，因子的貢獻(xiàn)率較大，所以，可以將因子2稱(chēng)為風(fēng)格因子；因子3上，變化的—單調(diào)的和簡(jiǎn)約的—繁復(fù)的，兩組形容詞對(duì)絕對(duì)值均趨近于1，表明上述兩個(gè)變量和因子3之間存在密切關(guān)系，因子的貢獻(xiàn)率較大，所以，可以把因子3稱(chēng)為外觀因子。由此可知，消費(fèi)者對(duì)于漢字圖案的感性評(píng)價(jià)有3個(gè)感性因子，即個(gè)性因子、風(fēng)格因子和外觀因子。

2.3 聚類(lèi)分析

聚類(lèi)分析又稱(chēng)為群分析，點(diǎn)群分析和簇群分析等統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，其將研究對(duì)象按其不同指標(biāo)劃分成相對(duì)同質(zhì)群組[8]。8種刺激圖的聚類(lèi)分析結(jié)果如表6。根據(jù)聚類(lèi)距離的遠(yuǎn)近，可將8種刺激圖劃分為三種類(lèi)型。

表6 聚類(lèi)成員

根據(jù)以上分類(lèi)結(jié)果和感性評(píng)價(jià)結(jié)論可得到漢字圖案聚類(lèi)分析如表7。由表7可知，刺激圖1#、2#和5#歸入第一類(lèi)簇，并結(jié)合感性評(píng)價(jià)進(jìn)行分析，其在繁復(fù)的、沉穩(wěn)的、精細(xì)的感性詞匯中所占比重較大。刺激圖中的樣本1和樣本2為李寧品牌2018年前的漢字圖案，其字體設(shè)計(jì)采用了繁體字加印章外輪廓的結(jié)合，整體設(shè)計(jì)風(fēng)格偏傳統(tǒng)。樣本5為2018年以后的，其設(shè)計(jì)采用傳統(tǒng)圖案填充的手法，將圖案置于漢字的內(nèi)部。刺激圖6#、7#、8#被歸為第二類(lèi)簇，結(jié)合感性評(píng)價(jià)分析其在繁復(fù)的、個(gè)性的感性詞匯中占比較多。其中三種刺激圖均為李寧品牌2018年后的漢字品牌，其設(shè)計(jì)手法均采用圖案文字相結(jié)合的手法，或是以漢字為主圖案為輔，或是圖案穿插在漢字之中。刺激圖3#和4#歸入第三類(lèi)簇，并結(jié)合感性評(píng)價(jià)，分析其在簡(jiǎn)約的、大眾的感性詞匯中所占比例較高。兩個(gè)刺激圖均為李寧品牌2018年以前的漢字圖案，其設(shè)計(jì)都是簡(jiǎn)單地運(yùn)用漢字的不同字體，再加以排列。

表7 漢字圖案聚類(lèi)分析

由聚類(lèi)分析得知，同類(lèi)簇刺激圖，其感性評(píng)價(jià)在均值比重中占比近似，漢字圖案在總體風(fēng)格和表現(xiàn)手法上都有相同之處。

3 結(jié)論

通過(guò)對(duì)4款2018年以前李寧品牌的漢字圖案刺激圖和4款2018年以后的李寧品牌漢字圖案刺激圖，以及6組形容詞對(duì)的感性調(diào)查和評(píng)價(jià)分析可以得出以下結(jié)論。

（1）通過(guò)因子分析，可得到3個(gè)影響漢字圖案設(shè)計(jì)的主因子，分別為個(gè)性因子、風(fēng)格因子和外觀因子。

（2）根據(jù)聚類(lèi)分析的結(jié)果顯示，前4組2018年以前的李寧品牌漢字圖案多具有沉穩(wěn)的特性，根據(jù)運(yùn)用不同字體的效果或簡(jiǎn)約或繁復(fù)，整體的設(shè)計(jì)風(fēng)格偏向傳統(tǒng)；而后4組2018年以后的李寧品牌漢字圖案多具個(gè)性化且富有變化，其設(shè)計(jì)點(diǎn)不僅僅只拘泥于字體的變化和排列組合，且整體的設(shè)計(jì)風(fēng)格更偏向時(shí)尚、前衛(wèi)。

（3）在國(guó)潮整體的大背景影響下，漢字的再設(shè)計(jì)與圖案化應(yīng)用也顯得愈發(fā)突出與多樣化。一方面，圖案的裝飾性、美觀性和趣味性也是消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)的重要因素之一；另一方面，漢字的多樣化設(shè)計(jì)也是激發(fā)消費(fèi)者潛在情感需求的重要手段，從而讓其產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)意愿。