[产品管理-60]：产品的情感化设计与常用工具：感性工学、情感分析、神经网络法、微软反应卡、突发情绪法
目录
一、概述
1、情感化设计的三个层次
2、情感化设计在产品中的应用
3、情感化设计的案例
4、情感化设计的意义
二、常见工具
1、感性工学 （情商）
2、情感分析
3、神经网络法
4、微软反应卡
5、突发情绪法
一、概述
产品的情感化设计是一种旨在抓住用户注意力、诱发情绪反应，以提高用户执行特定行为可能性的设计理念。它强调以人为本，通过设计手法整合产品的颜色、材质、外观等元素，使产品能够通过声音、形态、外观形象等各方面影响人的视觉、听觉、触觉，从而产生联想，达到人与物的心灵沟通，产生共鸣。以下是对产品情感化设计的详细分析：
1、情感化设计的三个层次
- 本能水平的设计 - 结构与美学：主要关注产品的外形，包括视觉、触觉和听觉等，是指产品即刻的情感体验。设计师通过精致的外观设计、舒适的材质选择以及和谐的色彩搭配，来激发用户的本能反应，使其对产品产生初步的好感。
- 行为水平的设计 - 行为学：主要关注产品的操作和交互体验，讲究的是效用。这包括功能、易懂性、可用性和物理感觉等方面。设计师通过优化产品的操作流程、提供清晰的界面指示以及舒适的交互体验，来增强用户对产品的满意度和忠诚度。
- 反思水平的设计 - 文化学：主要关注产品的形象和印象，注重信息、文化以及产品或产品效用的意义。设计师通过赋予产品独特的文化内涵、品牌故事或情感价值，来引发用户的情感共鸣和记忆联想，从而加深用户对产品的认知和情感链接。
2、情感化设计在产品中的应用
- 色彩运用 - 感官 - 视觉 ：色彩是情感化设计中非常重要的元素。不同的色彩能够引发用户不同的情感反应。例如，红色通常代表热情、活力，而蓝色则代表平静、专业。设计师可以根据产品的定位和目标用户群体，选择合适的色彩搭配，来营造符合用户情感需求的产品氛围。
- 形态设计 - 感官 - 视觉：产品的形态设计也是情感化设计的重要组成部分。设计师可以通过流线型的外观、圆润的边角以及符合人体工程学的设计，来增强产品的亲和力和易用性。同时，形态设计还可以与产品的功能相结合，通过形态的变化来传达产品的使用方式和操作逻辑。
- 交互体验 - 行为 ：交互体验是情感化设计中最为关键的一环。设计师需要关注用户在使用产品过程中的每一个细节，从用户的角度出发，优化产品的操作流程和界面设计。例如，通过提供清晰的导航菜单、简洁明了的操作提示以及及时的反馈机制，来降低用户的学习成本和使用难度，从而提升用户的满意度和忠诚度。
- 文化内涵 - 思想：文化内涵是情感化设计中的高级阶段。设计师可以通过将传统文化、品牌故事或情感价值融入产品中，来赋予产品独特的文化内涵和情感价值。这种设计方式不仅可以增强产品的差异化和竞争力，还可以引发用户的情感共鸣和记忆联想，从而加深用户对产品的认知和情感链接。
3、情感化设计的案例
- Beam治疗灯：这是一款多功能灯，用作治疗季节性情感障碍（SAD）。其设计可以无缝地融入家居环境，可以用作常规的台灯或环境灯。通过其独特的设计和功能，为用户带来温暖和舒适的情感体验。
- Canary空气质量测量仪：其设计类似于一只停在栖木上的金丝雀，具有功能性和高质量的设计。通过节奏感的灯光模拟生物体的心跳并显示空气质量值，为用户带来愉悦和安心的情感体验。
- OUR HOUR轮椅：这是一款结合了婴儿座椅模块的轮椅，具有紧凑的设计、安全功能和简便的连接方式。通过促进父母和孩子之间的互动，增进亲子关系，为用户带来温馨和亲密的情感体验。
4、情感化设计的意义
- 提升用户体验：情感化设计通过关注用户的情感需求和心理反应，优化产品的操作流程和界面设计，从而提升用户的使用体验和满意度。是基本需求满足之上的进一步的需求。
- 增强品牌认知：情感化设计可以将品牌故事、文化内涵或情感价值融入产品中，从而增强用户对品牌的认知和忠诚度。
- 提高产品竞争力：情感化设计通过赋予产品独特的文化内涵和情感价值，使其在市场上具有更强的差异化和竞争力。
综上所述，产品的情感化设计是一种以人为本的设计理念，它强调通过设计手法整合产品的各种元素来激发用户的情感反应和共鸣。在产品设计中融入情感化设计元素不仅可以提升用户体验和品牌认知度，还可以提高产品的竞争力和市场占有率。
二、常见工具
产品的情感化设计常用工具包括感性工学、情感分析、神经网络法、微软反应卡以及突发情绪法。以下是对这些工具的详细解释：
1、感性工学 （情商）
感性工学（Kansei Engineering）是一种用于识别产品中的相关感性的设计要素（如颜色、大小和形状等）的方法，这些要素决定了用户偏好。该方法需要识别感性词语，并运用多种技术手段来了解用户对产品的情感反应（而不是理性反应）。
- 技术手段：包括有声思维梯度法（Think-Aloud Laddering）、数量化理论I（Quantification Theory I, QTI）、偏最小二乘法（PLS Analysis）及用于估算目的的遗传算法（Genetic）和模糊逻辑（Fuzzy Logic）。
- 应用场景：该方法可用于了解人们在博客或社交网络中对产品的评论和观点，并对这些评论进行分类。可以运用自动化技术来识别评论者在产品特性上表达的意见（正面、中性或负面）。
2、情感分析
情感分析是一种自然语言处理（NLP）技术，它通过分析文本内容来判断作者的情感倾向。
- 应用场景：情感分析可用于分析文本中的情感词、情感表达、情感强度等，以及对文本进行情感标注、情感分类、情感挖掘等。在产品设计中，情感分析可用于电商的产品评论挖掘，作为推荐系统的一部分，帮助用户通过可视化的数据展示来大致了解产品。
- 技术手段：情感分析主要依赖于神经网络等机器学习模型，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3、神经网络法
神经网络法是一种模拟人脑神经元结构和工作原理的计算模型，它由多个节点（神经元）和连接这些节点的权重组成。
- 应用场景：神经网络可用于解决各种问题，如图像识别、语音识别、语言翻译、自然语言处理等。在情感化设计中，神经网络可用于评估设计或产品的情感反应和期望（视觉吸引力）。
- 技术手段：神经网络法把反向传播和灰色关联度分析作为优化算法，用于评估设计或产品的情感反应和期望。
4、微软反应卡
微软反应卡是一种用于评估用户对产品情感反应的工具。
- 应用场景：它通常包含一系列描述情感反应的词汇或短语，用户可以根据自己对产品的感受选择相应的词汇或短语。
- 技术手段：通过收集和分析用户的反应数据，设计师可以了解用户对产品的情感倾向和偏好。
5、突发情绪法
突发情绪法是一种关注用户情绪动态变化的方法。
- 应用场景：它认为情绪是动态、突发和递归的过程，用户对设计的情感反应模式是由评估结果所驱动的。
- 技术手段：该方法利用人工智能环境下的神经网络和非线性动态建模来解释消费者的情绪过程，从而评估设计对用户情感的影响。
综上所述，这些工具各有特点和应用场景，在产品的情感化设计中发挥着重要作用。设计师可以根据具体需求和目标选择合适的工具来评估和优化产品的情感化设计。