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摘要：基于感性工學理論，探究醫療空間色彩設計方法，改善患者就醫環境。將受測者在CIE色彩系統中的色彩樣本選擇結果運用語意差異法進行分析從而確定色彩意象評價，并與建立的三維模型相結合，利用神經網絡進行方案歸類，從而獲得醫療空間色彩的適用性設計。通過醫院接待室色彩設計的實際案例分析，驗證設計流程的可行性。
關鍵詞：感性工學；語意差異法；神經網絡；醫療空間色彩
1感性工學及應用方法
1.1感性工學
感性工學將人們無法精確表達的感性內容，通過工程學方法進行定量化處理，找出這些感性量與工學中各物理量間的關系，將感性量轉化為具體設計要素[1]，以輔助設計師更為準確地設計出滿足消費者心理訴求的產品或空間。
1.2感性工學應用方法
感性工學從工程學理論出發，包含眾多將感性信息進行數量化分析及處理的應用方法。為了方便后期研究的解讀與應用，將本次研究涉及的方法進行概述。
1.2.1語意差異法
語意差異法是感性工學中將情感進行數量化分析的基本方法。主要應用于測量語意詞是否符合受測者感受，并將符合的意象詞轉化為具體設計要素，進行應用。
1.2.2口語分析法
口語分析法用于獲取感性意象詞匯。運用該方法，可以在與受測者溝通中獲得大家對同一產品的感性意象內容以及意見和建議，將這些語言和活動行為記錄下來，進行統計分析，掌握受測者信息。
1.2.3因子分析法
因子分析法，是把一些非常復雜關系的變量歸納成少數幾個綜合因子的多變量統計分析方法。將已獲取的大量感性詞匯進行統計分析，歸類成少數代表性的詞匯，便于后期對感性詞匯的深入研究。
1.2.4主成分分析法
主成分分析法將眾多復雜維度內容降維。需要分析的眾多維度指標間會存在一定的相互關系及影響，通過該方法能夠獲得主要成分維度指標，并能夠簡化實際分析過程，增加結果精確度。
1.2.5神經網絡
神經網絡，主要研究輸入與輸出變量之間的復雜關系。在實際研究中，已有方案無法確定是否符合受測者感性意象信息，利用該方法將已建立的方案數字化編碼作為輸入向量，同時將感性詞匯作為評價標準進行數字化編碼，經過層層計算，輸出向量的分類編碼為已有方案按意象詞匯進行分類的最終結果。
2醫療空間色彩設計
2.1醫療空間意象詞匯提取
由于醫院中每日人流量較大，且時間較為分散，與大家進行溝通更方便獲取真實感性意象內容，因此選擇運用口語分析法，通過對某一固定時間內（排隊等候、午間休息短時間內）與醫患及其家屬進行針對性溝通，獲取他們對現有醫療空間的感性意象詞匯，并進行及時記錄及整理。運用因子分析法，將收集到的感性意象詞匯進行統計分析，歸類成具有代表性的類別，再利用主成分分析，進一步進行降維，保留各類詞匯中相近詞義且范圍較合理的。將這些重新歸類的意象詞匯進行分析整理，便于在色彩要素評價時，簡化研究步驟，精確研究結果。
2.2獲取有效色彩要素
在色彩要素的選擇上，利用CIE色彩系統將全體色彩進行一次分類。因三原色RGB數值的變化范圍為0~255，因此基本色彩的樣本選擇可以在該范圍數值中進行。由于三原色數值過多，且相鄰數值的視覺差異較小，為了使色彩更具區別性，一次分類時以64為單元間隔，在三原色數值范圍中，選用其中125個基本色彩樣本。由于一次分類的色彩樣本數較多，需對樣本進行二次分類。為保證所選顏色完全出自受測者意愿，無主觀評價，將125個基本色彩樣本，按不同色系制成160mm*60mm的色彩樣圖打印在一張A4紙上，便于受測者選取。把受測者按自我意愿選擇出醫療空間色彩進行統計歸納，并按色系歸類整理，以保證后續色彩意象評價的簡潔清晰。
2.3確定色彩意象評價
將提取出的色彩利用語意差異法進行選擇，進一步確定受測者的色彩意象評價值。把作為評價標準的色彩標注在最前方，利用一個標尺，并在標尺兩端分別寫上“一點也不”和“非常”分成5段，按“-2，-1，0，1，2”進行具體數值劃分，受測者可以在該標尺5段中任一位置上進行選擇，以此表達對于這些色彩是否符合醫療空間色彩期望值的態度。統計所有測量所得的色彩意象評價值，將所有受測人對于每一種色彩的意象值分別計算平均值，大于0的色彩表示該種顏色符合絕大多數人期望值，將這些顏色提取，按色系進行排列整理，作為最終方案參考顏色。
2.4建立醫療空間色彩意象模型
利用三維軟件建立簡單的醫療空間模型，空間中的色彩選用色彩意象評價中提取出的有效色彩因素，將這些色彩方案模型進行渲染，便于后期方案的意向選取。
3醫院接診室色彩設計實例分析
以醫院接診室的色彩設計為例，具體分析醫療空間色彩設計的應用方法。
3.1醫院接診室意象詞匯提取
運用口語分析法，通過對9：00-9：30時間內（該時間段為醫院排隊等候高峰時期，人數及可溝通選擇性更多）與患者及其家屬22人（患者11人，家屬11人）；11：40-12：00時間內（該時間段為醫生午餐前時間，不影響其正常工作及休息）與醫生8人進行溝通。獲取醫患和家屬對于現有醫院接診室的有效感性意象詞匯36組，并進行及時記錄及整理。運用因子分析法，將收集到的36組感性意象詞匯進行統計分析，歸類成12組具有代表性的語意元素。利用主成分分析，將歸類好的12組詞匯降維，保留各類詞匯中相近詞義及范圍較合理的建立語意詞匯集，最終得到平和的、有序的、簡潔的、現代的、緊湊的、安全的6組意象詞匯集。這代表了受測者對于醫院接診室的主要感性意象信息。
3.2獲取與接診室相關的有效色彩要素
將CIE色彩系統進行一次分類后的125個基本色彩樣本，按不同色系制成160mm*60mm的色彩樣圖打印在一張A4紙上，在上述時間段內讓受測者選擇出他們認為適合醫院接診室的色彩，并將選擇出的圖片進行色系歸類整理，最終獲取有效色彩19個。
3.3確定色彩意象評價
將提取出的19種色彩利用語意差異法進行選擇，進一步確定受測者的色彩意象評價值。標題為“這些色彩是否符合您對醫院接診室的色彩期望值”，標題下分別把19種色彩作為評價標準標注在最前方，受測者在標尺5段中的任一位置上進行選擇，以此表達出自我態度。統計所有測量得到的色彩意象評價值，計算所有受測人對每一種色彩的意象平均值，最終獲取到5種大于0的有效色彩意象評價值，并按色系進行排列整理，作為最終方案參考顏色。
3.4建立醫療空間色彩意象模型
利用三維軟件建立簡單的醫療空間模型，空間色彩選用色彩意象評價中提取出的有效色彩因素，將這些色彩方案模型進行渲染并進行色系排列，便于后期方案的意向選取。
4結論
本研究從感性工學的理論及方法出發，進一步提出了基于感性工學的醫療空間色彩設計方法。通過醫院接診室的色彩設計實例進行驗證該設計方法的適用及可行性，并且獲得了最終色彩設計方案，證明該設計方法對于醫療空間色彩設計能夠起到一定輔助作用。
參考文獻
[1]鐘周．感性與感性工學的理論分析[J]．設計藝術，2015（1）：117-120.
作者:張金勇 劉齊 張耀元 單位:河北工業大學建筑與藝術設計學院