感性工学一词由马自达汽车集团前会长山本健一于1986年在美国密西根大学发表题为“汽车文化论”的演讲中首次提出 [1] 。

在感性工学领域，量化实验方法扮演着至关重要的角色，其中联合分析法、语义差分法及眼动追踪法等尤为常用。特别地，语义差分法以其简便性著称，无需复杂实验设备或严苛条件，即可实现对感性意向词汇的有效量化，显著降低了实验成本 [2] 。作为描述性研究方法的一种，语义差分法通过引导被访者依据语义差异量表中的词汇进行主观解读，深刻揭示了其内在的消费心理与感性偏好，为产品设计提供了宝贵的用户情感洞察。感性工学作为一种专注于产品研究的方法论，其核心在于将消费者的感性需求置于首位。该方法深入剖析人们在心理感知层面的复杂因素，旨在挖掘出那些能够精准契合消费者心理感性需求的设计要素。通过这一过程，感性工学巧妙地将原本抽象、难以捉摸的感性需求转化为具体、可操作的设计参数或指导原则。这种转化不仅使得设计过程更加科学化、系统化，也极大地提高了产品满足用户情感期待的可能性，进而在市场竞争中占据优势地位 [3] 。感性工学运用了工学的方法论，将影响用户情感体验的诸多因素进行定量化处理。这一过程涉及将用户的感性反应转化为可测量、可分析的数据，进而探索这些感性量与产品设计要素或物理属性之间的数学关系。通过建立这样的数学模型，感性工学为产品的设计和工程实践提供了坚实的理论基础。设计师可以依据这些数学关系，更加精准地预测和满足用户的感性需求，从而在产品设计和制造过程中实现情感与功能的和谐统一 [4] 。

本文针对户外露营产品的设计研究，是基于感性工学的理论和方法进行设计的。首先对于户外露营产品的研究需要建立一个科学严谨的设计研究框架，明确户外露营相关产品目标用户的定位，收集和确定户外露营产品的感性词汇以及户外露营产品样本，然后结合相关资料建议语义差分量表，收集实验数据并分析户外露营品设计点，最后确定户外露营产品的设计要素并以此指导进行户外露营产品的设计，产品设计流程图如 图1 所示。

在户外生活愈发受欢迎的当下，户外露营产品呈现井喷式发展，但很多产品都没有满足户外露营爱好者的需求。本文以户外露营产品设计为例进行研究，目标用户群体定位为爱好露营的年轻人。旨在为户外爱好者提供卓越的烹饪体验与便捷的使用。希望户外露营产品融合高品质材料与精湛工艺，不仅在户外环境中展现出卓越的耐用性，同时通过基于感性工学的设计，创造出引人入胜的视觉、触觉和听觉体验。

通过各个线上产品官网、电商平台以及社交平台等途径广泛收集了大量户外露营产品，为确保样本选取的全面性、随机性以及客观性，综合考虑产品的造型、色彩材质以及使用方式等方面因素，初步选取了60个产品样本 [5] 。经过筛选、归纳、合并，最终得出户外露营产品的典型代表样本共9个，见 图2 。

感性意向词汇是用户在评价产品时所采用的一类特殊词语，它们承载着用户对产品的感性描述。这些词汇源自用户对产品外型、独特特征、材质质感及结构设计等多方面的主观感知，是用户心理反应的直接体现 [6] 。这些感性意向词汇深刻揭示了用户对产品的情感倾向与偏好，为产品设计者提供了宝贵的用户反馈。它们不仅是洞察用户需求的关键线索，还指导着产品设计的持续优化与创新确保产品能够更好地满足用户的心理与情感期待 [7] 。感性词汇的收集主要通过查阅论文文献、感性工学相关书籍、相关网站的评测数据、电商买家评价，用户调查评价等方法得到的，本次研究初步共收集了80个描述户外露营产品的感性词汇，见 表1 。

首先需要对收集的40对户外露营产品的感性词汇进行合理的筛选，为了确保得到的户外露营产品感性词汇的可靠性，最终筛选出7对感性词汇作为户外露营产品的关键感性词汇，见 表2 。

本文运用语义差分法进行问卷调查设计，对选取的9个户外露营产品样本进行编写排序，并与7组互为反义词的感性词汇进行结合建立7级量表进行评价。感性评价的设置值分别设置为−3、−2、−1、0、1、2、3，受访者可根据自己对户外露营产品样本的感性认知进行合理评价，见 图3 [8] 。

在本次问卷调查中共选取55名受访者进行问卷调查。其中，产品设计师17人，户外露营爱好者25人，工业设计研究生13人。共发出问卷55份，收回有效问卷48份。对收回的48份有效问卷继续统计，并对典型样本的感性词汇的得分总和计算分析，并运用SPSS软件计算其平均值，得到最终的结果，见 表3 。

将得到的感性词汇的平均值导人SPSS软件。通过SPSS的因子分析和主成分分析对数据进行降维处理，得到典型样本感性词汇数据的公因子方差见 表5 ，解释的总方差见 表6 ，碎石图见 图4 ，成分矩阵见 表7 。其中成分1代表感性词汇“休闲的”，成分2代表“稳定的”，成分3代表“易用的”，成分4代表“便携的”，成分5代表“一体的”，成分6代表“多功能”，成分7代表“直观的”。KMO值衡量了变量间的相关性强度，越接近1则相关性越强，因子分析越适用。Kaiser的度量标准指出，KMO值在0.7至0.9之间表明因子分析一般适合至适合进行，而低于0.7则可能不太适合 [9] 。从 表4 可知，KMO值为0.72，KMO值达标且巴特利特球形检验的显著性Sig(P值) = 0.000 < 0.05，有结构效度，可以进一步做因子分析。公因子方差图展示了公因子对变量原始信息的解释能力，数值越接近1，说明因子分析对变量的解释越充分，效果越佳 [10] 。据 表5 所显示，提取的数据范围是0.852~0.965，户外露营产品的变量中大部分信息都够通过公因子提取出来，因此因子分析的结果是有效的。通过解释的总方差图和碎石图来确定主成分数目。从 表6 可知，有2个成分的特征值 > 1，因此提取这两个成分作为主成分。由 图4 可看出斜率变化方式比较明显，第1个和第2个特征值都大于1且明显高于其它点，第3个特征值点在拐点处，即从第3个点开始，特征值点趋于平缓，由此判定出成分1和2为主成分。从 表7 可以得到各个感性词汇的排序，主成分1中的前面两个分别是“稳定的”与“便携的”，主成分2中的前面两个分别是“直观的”与“一体的”。通过对户外露营产品的感性词汇数据分析，最终得到影响户外露营产品设计的主要感性词汇为：稳定的、便携的、直观的、一体的。