J Intell Manuf (2017) 28:1729–1741 DOI 10.1007/s10845-015-1176-8

The gap between design intent and user response: identifying

typical and novel car design elements among car brands for evaluating visual significance

Kyung Hoon Hyun1 · Ji-Hyun Lee1 · Minki Kim2

Received: 3 January 2015 / Accepted: 23 November 2015 / Published online: 11 December 2015

copy; Springer Science Business Media New York 2015

Abstract This paper identifies correlations of design intent and user response to stylistic recognition of 23 car brands, with an emphasis on visual aesthetics. By evaluating car exte- rior designs based on shape similarities, it is possible to find the distributions of the typical design elements and novel design elements. These can then be compared with looking probabilities on design elements observed from eye tracking experiments to conduct a Design Intent Analysis. We have identified that the participantsrsquo; viewing patterns are related to the degree of shape similarities of particular design ele- ments such as the front bumper, side silhouette, and side front fender. We observed no significance in regard to subjectsrsquo; looking probabilities in relation to design intent of the other 16 design elements. Thus, the design intent of the car brands does not correlate with the user responses. The contribu- tion of this paper is twofold: providing systematic measures and promoting practical possibilities for design quantifica- tion. The design field relies heavily on expert knowledge; an empirical understanding of designer intent and user response therefore can provide quantifiable insight to automobile com- panies. Based on our findings, companies could investigate how creating unique designs may not always be good strate- gies for improving design qualities, brand recognition or even purchase intent. Companies can efficiently and strategically manage design costs, which are directly related to the man- ufacturing cost.

Keywords Product aesthetics · Design intent ·

Brand identity · Visual significance · Design strategy ·

Design management

Introduction

Designers intentionally use different design strategies to implement novelty when designing products to maintain their usersrsquo; interest (Ludden et al. 2008). Among various types of design strategies, two opposing aspects are shared, typical- ity (familiarity) and novelty (newness) (Ludden et al. 2008). Typicality is defined as similar shapes of design elements (Crilly et al. 2004) whereas novelty is defined as different shapes of design elements (Ludden et al. 2008). Typicality and novelty implemented in designed objects influence the userrsquo;s aesthetic preferences (Hekkert et al. 2003). This is attained through a proper balance of both aspects. (Da Silva et al. 2014; Blijlevens et al. 2014). Both typicality and novelty are widely adopted in the car design industry. Car manufac- turers strategically design their products to be more similar to or different from their existing products or their competitorsrsquo; products (Person et al. 2008). For strategic advantage, car design is composed of combinations of design elements such as the fender, grille, headlights, and windows, all of which are shaped similarly or differently relative to previous designs (Hyun et al. 2015). Car manufacturers strategically use dif- ferent compositions of different shapes of design elements, which influence user attention on recognizing car brands (Burgess and King 2004). For effective brand recognition, car designers try to create design elements that are different from other car brands to garner more attention (Karjalainen 2003). For instance, BMWs can be easily recognized by their so-called “kidney grille”—a two-section grille. This can be explained through visual significance where the use of novel

B

Ji-Hyun Lee jihyunlee@kaist.ac.kr

1

Graduate School of Culture Technology, KAIST, Daejeon 305-701, Republic of Korea

College of Business, KAIST, Seoul 130-722, Republic of Korea

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design elements that visually stand out has greater visual impact on grabbing usersrsquo; attention for design recognition (Chan 2000). Designersrsquo; intention regarding visual aspects of car design thus can be revealed through an understanding of the typicality and novelty of a product form.

However, a question remains as to whether the userrsquo;s inter- pretations of the design elements correlate with the designersrsquo; intention of creating typical or novel design elements to attract their attention. Despite the importance of the degree of brand recognition, which influences repeat purchases (Porter and Claycomb 1997), academics have neglected the question of the impact of novel design elements on user attention. Even though the importance of effective strategic design intent with respect to correlating user responses to product form experience has been recognized, an empirical analy- sis framework for analyzing visual significance has yet to be reported. In light of this, providing a quantifiable under- standing of design intent and user re

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设计意图与用户反应之间的差距：识别汽车品牌中典型和新颖的汽车设计元素以评估视觉意义

摘要：本文以视觉美学为重点，对23个汽车品牌的设计意图和用户反应与风格识别的关系进行了研究。通过基于形状相似性的汽车外观设计评价，可以发现典型设计元素和新颖设计元素的分布情况。然后，可以将其与通过眼睛跟踪实验观察到的设计元素上的外观概率进行比较，以进行设计意图分析。我们发现参与者的观看模式与特定设计元素（如前保险杠、侧轮廓和侧前挡泥板）的形状相似程度有关。我们没有观察到受试者的外观概率与其他16个设计元素的设计意图之间的关系。因此，汽车品牌的设计意图与用户的反应并不相关。本文的贡献有两个方面：为设计量化提供了系统的措施，促进了设计量化的实用化。设计领域严重依赖于专家知识；因此，对设计师意图和用户反应的经验理解可以为汽车领域提供可量化的见解。根据我们的发现，公司可以调查如何创造独特的设计可能并不总是好的战略，以提高设计质量，品牌认可，甚至购买意图。企业能够对设计成本进行有效的、战略性的管理，设计成本的高低直接关系到制造成本的高低。

关键词：产品美学、设计意图、品牌识别、视觉意义、设计策略、设计管理

引言

设计师在设计产品时故意使用不同的设计策略来实现新颖性，以维护用户的兴趣（Ludden等，2008）。在不同类型的设计策略中，两个对立的方面是共享的，典型性（熟悉性）和新颖性（新颖性）（Ludden等，2008）。典型性是指设计元素的相似形状（Crilly等，2004）而新颖性被定义为不同形状的设计元素（Ludden等，2008）。设计对象中实现的典型性和新颖性会影响用户的审美偏好（Hekkert等，2003）。这是通过两方面的适当平衡来实现的。（Da Silva等，2014；Blijlevens等，2014）。典型性和新颖性在汽车设计行业被广泛采用。汽车制造商战略性地设计他们的产品，使其与现有产品或竞争对手的产品更为相似或不同（Person等，2008）。为了获得战略优势，汽车设计由挡泥板、格栅、前照灯和车窗等设计元素组合而成，所有这些元素的形状都与以前的设计相似或不同（Hyun等，2015）。汽车制造商战略性地使用不同形状设计元素的不同组合，这影响了用户对汽车品牌识别的注意力（Burgess和King，2004）。为了有效的品牌识别，汽车设计师试图创造不同于其他汽车品牌的设计元素，以获得更多的关注（Karjalainen 2003）。例如，宝马可以很容易地识别出他们所谓的“肾格栅”-一个两部分格栅。这可以通过视觉意义来解释，在视觉上突出的新颖设计元素的使用对吸引用户的注意力进行设计识别具有更大的视觉影响（Chan 2000）。因此，通过对产品形式的典型性和新颖性的理解，可以揭示设计师对汽车设计视觉方面的意图。

然而，用户对设计元素的解读是否与设计师创造典型或新颖的设计元素以吸引他们注意的意图相关，仍然是一个问题。尽管影响重复购买的品牌认知度很重要（波特和克莱科姆，1997），但学术界却忽略了新颖设计元素对用户注意力的影响问题。尽管已经认识到有效的战略设计意图对于将用户的反应与产品形式体验关联起来的重要性，但是还没有一个用于分析视觉意义的实证分析框架被报告。有鉴于此，在设计意图和用户反应的基础上提供一个可量化的理解，将为设计领域开辟新的视角，而设计领域仍然主要依赖于设计师的解释。因此，对设计形状的系统理解可以提供对产品背后设计意图的洞察。

通过识别汽车设计中独特的设计元素来研究设计意图，提供了三个主要的方面。首先，设计师可以系统地评估和理解基于量化值的设计变更。其次，设计师可以在先前的设计历史范围之外综合设计方案。最后，设计师可以在重新设计过程中优先考虑设计元素。

基于这些目标，本文重点研究了23个汽车品牌的风格识别中，设计意图和用户反应之间的相关性。为了确定设计意图与用户反应之间的相关性，我们进行了以下三项主要工作：（1）收集了来自23个不同汽车品牌的119个汽车设计的图片数据；（2） 计算23个汽车设计品牌之间的汽车设计相似性，对设计师对重要设计元素的意图进行分层排序；以及（3）通过眼睛跟踪实验确定用户对汽车设计元素的反应的分层排序。

相关研究

设计意图

设计师对来自经验的产品的意图是设计产品的许多有影响的约束之一，并且这种意图可以根据设计策略而更有影响（Crilly等，2009）。例如，战略性地使用设计元素的组合来创造品牌标识可能是设计师的视觉意图之一（Karjalainen, 2003）。因此，设计师的视觉意图和用户对产品形式体验的反应之间的相关性可以成为成功设计的决定因素（Crilly等，2009）。Forslund和Soderberg（2010）试图识别设计意图和用户感知的汽车设计质量之间的偏差。他们评估视觉设计特性的视觉稳健性，以找出外观设计质量与外观一致性质量之间的关系。他们认为，在外观设计质量、令人愉快的产品体验和外观一致性质量、设计意图的实现之间找到适当的平衡是很重要的（图1）。这两种质量一同提供了固有品质暗示，触发外观质量（Forslund和Soderberg 2010），这被定义为用户在观察过程中对产品形态的印象（Wickman 2005）。

图1 感知质量概念模型，Forslund和Soderberg (2010)

在汽车设计中，对产品形态的印象表现为品牌形象的显性品质。例如，沃尔沃协调了品牌标识中的两个重要因素：颜色、质地和形状等显性品质，以及舒适、声音和气味等隐性品质。沃尔沃继续使用强大的“肩膀”线和V形引擎盖后挡泥板和前格栅，以保持其“安全”和“强大”的品牌质量（卡贾拉宁2007年）。尽管品牌标识不仅是一种文体外观的组合，而且也是一种体验元素，但其隐含的品质是通过设计师创造的明确暗示来表达的（Karjalainen 2007）。Karjalainen（2003）认为，汽车制造商试图通过在其汽车设计中反复使用类似的设计元素来创造一个符号化的品牌外观，因为设计的战略使用保持或提高了品牌的质量。换言之，汽车品牌新颖的设计元素旨在扩大特定品牌识别的有效性。

品牌识别

由于风格是基于一定规则的形状组合（Stiny和Mitchell 1978），可以通过评估汽车风格设计的设计元素来分析品牌外观。根据Cheutet（2007），汽车设计可以细分为至少10个设计元素，形成汽车设计。对于样式分析，形态语法是一种分类样式评估方法，用于通过欧几里德距离计算过去的设计元素，以图形方式综合设计。形态语法用于捕捉品牌外观并合成品牌的新颖设计，例如别克的品牌外观如何合成别克风格的汽车设计和哈雷-戴维森风格的设计替代品（McCormack等，2004；Pugliese和Cagan 2002）。然而，当前样式分析文献的问题是，它使用样式的分类评估，因此将相同的值分配给每个设计元素进行分析。例如，很明显，使用先前设计历史中的设计元素创建的设计将始终看起来相似。一代又一代的产品实现了不同的设计相似性，有些设计完全改变了，但它们仍然可以在风格中得到认可。这在一定程度上可以用视觉意义的概念来解释。Chan（2000）认为一些设计具有更刺激的形状，因此比其他设计更容易被识别。由于视觉冲击的不同，形状具有不同的视觉意义。因此，为了识别新颖的设计元素，需要考虑视觉意义。

为了比较视觉意义和设计元素，分类形状分析是不合适的，因为它不能提供设计元素的经验值。“汽车的形状是由其曲线形状的细节决定的” （Ors-born等，2006）。分类形态分析不能表达曲线的细节。因此，采用数值形状分析方法是非常重要的。克鲁泽尔等人（2012）提出使用傅里叶分解，它通过在sinu-soidal函数中生成曲线来表示重复周期函数，从而使评估和重新生成所需曲线成为可能。为了通过傅立叶分解产生设计相似度，必须提取汽车设计元素。Hyun和Lee（2014）在图2中提出了19个风格上重要的设计元素。收集汽车照片的前视图、侧视图和后视图，以提取设计元素。然后将设计元素存储为闭合曲线，最终表示为点集。

图2 研究中使用的19个风格上重要的设计元素。从Hyun和Lee (2014)

措施

设计意图分析的概念框架

为了确定23个汽车品牌的设计意图和用户对风格识别的反应之间的相关性，进行了设计意图分析。图3显示了本文中包含的设计意图分析过程的概念框架。这个过程包括三个步骤。首先，通过寻找典型设计元素和新颖设计元素，计算设计相似度来识别设计意图——较高的设计相似度表示典型设计元素，较低的设计相似度值表示新颖设计元素。设计相似度值通过傅立叶分解进行经验计算，识别出每个品牌典型和新颖的汽车设计元素。其次，根据用户对汽车设计元素的注视在感兴趣区域和总图片区域的注视持续时间，根据他们的注视概率来测量用户的反应。通过眼睛跟踪实验观察每个设计元素的注视概率，以区分用户对视觉上重要的设计元素的反应。通过对119款车型的每个汽车设计元素的用户视觉概率的观察，识别出23个汽车品牌中每个品牌的用户视觉行为。最后，将设计相似度值作为自变量，与视概率值作为因变量进行线性回归比较。

图3 设计意图分析过程的概念框架

设计相似性计算

我们总共使用了119个汽车设计，每个汽车设计都有19个设计元素，形成了一个简单的封闭曲线，由一组点表示。相似性计算基于设计风格文献中使用的傅立叶分解（Cluzel等，2012）。傅立叶分解表示重复周期函数，Cluzel等人（2012）将其用于将遗传算法与汽车设计相结合，并被McGarva和Mullineux（1993）引用。McGarva和Mullineux（1993）使用的复杂平面上曲线表达式位置的公式可以在公式（1）中写成如下：

z (t) = x (t) iy (t)

z（t）是闭合曲线的周期函数。然后将曲线表达式转换成一组点来计算傅立叶系数值；将每个设计元素的曲线分割成相同的数字进行数值比较；i是一个虚数，其中x和y是实数。克鲁泽尔等人（2012）随后测量曲线长度与每个点和曲线总长度的比率。因此，设计元素以谐波形式表示为闭合曲线上的点集。根据两次谐波的差异，计算两个设计单元的相似程度。相似度值以百分比表示，其中较高的相似度值表示相似的设计元素。计算了119种车型设计中19种设计元素的相似度值。例如，奥迪A4的前轮廓与宝马5系、现代索纳塔、起亚Optima的前轮廓以及其他汽车设计进行了对比。因此，将19个设计元素的相似度值组织成邻接矩阵，以评估23个汽车品牌之间的设计相似度关系。计算结果见设计单元截面相似性分布。计算出的设计相似性被用作设计意图分析部分的自变量。

视概率测量

眼球跟踪器已经被用来评估在线网页的可读性和导航性。根据Shrestha和Lenz（2007）的研究，用户在以文本为主的网站上有重复的浏览模式，这取决于他们是在浏览还是在搜索。然而，当网站的主要组成部分是图像时，用户的观看模式会导致多种固定模式（Djamasbi等人。2011年）。因此，网页设计元素的视觉层次可以通过视觉吸引力等级来衡量。最常用的两种显示固定模式的方法是测量固定计数和固定持续时间。固定计数越高，表示元素越明显或越困难。然而，固定计数主要用于评估可读性，较高的固定计数表明可读性困难（Poole等人。2005年）。当固定计数被用于其他刺激（如图像）时，很难确定较高的固定是由用户的兴趣还是混淆引起的。固定时间的测量也不能区分固定物体的重要性，因为它也很难区分是测量兴趣还是混淆（Just and Carpenter 1976）。因此，我们使用了一种测量固定位置概率的方法来确定视觉意义。Rupp和Wallen（2007）提出了一种计算外观概率的方法，可通过以下公式（2）计算：

% of兴趣面内注视持续时间的百分比

视概率= % of兴趣面内图片总面积的百分比

视概率的概念是修正与图片总面积相关的不同兴趣面的注视持续时间。例如，汽车设计元素的前视图窗口比前视图格栅的面积更大， 因此被查看的概率更高。结果，视概率表示为与总图像面积的关系。通过眼球跟踪器在视觉显著性部分给出了视觉概率实验的结果。测量的外观概率被用作设计意图分析部分的因变量之一。

设计元素数据结构

从一个在线汽车照片数据库（表1）中收集了23个品牌的119款中型轿车设计（1999-2013年）。收集汽车照片的前视图、侧视图和后视图，以提取汽车设计元素。从照片中收集到的19个相同的汽车设计元素被用于两个分析过程：设计相似值计算和眼睛跟踪实验的刺激生成。在设计相似度值生成中，设计元素被存储为闭合曲线，最终被表示为点集。实验共使用119辆汽车设计。

实施和结果

设计元素的相似性分布

为了确定设计意图，对119个汽车设计中19个设计元素的相似值分布进行了评估（图6）。图6显示了23个汽车品牌中19个设计元素的设计相似度关系的z得分。图6的y轴以百分比表示相似性：较高的相似性表示设计元素更频繁。也就是说，图6通过与z的设计相似性差分来显示每个品牌的典型和新颖设计元素。基于图6，23个汽车品牌的典型和新颖设计元素具有不同的平衡，即使在高档汽车品牌中也是如此。例如，奔驰E级最新颖的设计元素是前大灯（38.8plusmn;15.3）、侧尾灯（28.6plusmn;16.7）和后轮廓（33.2plusmn;10.6）。这些结果说明梅赛德斯-奔驰E级轿车的总体设计质量并不是由一个新颖的设计元素来描述的，而是由一整套产生其新颖

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