本文關(guān)鍵詞：信息類產(chǎn)品的交互設(shè)計(jì)原型研究

  更多相關(guān)文章： 信息產(chǎn)品 交互設(shè)計(jì) 交互原型 公理設(shè)計(jì) 情緒 腦電

【摘要】：隨著信息類產(chǎn)品在人們生活中的使用越來(lái)越多,人們更加重視與產(chǎn)品的交互體驗(yàn)過程,交互設(shè)計(jì)也成為了企業(yè)開發(fā)信息產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)與創(chuàng)新的關(guān)鍵。交互設(shè)計(jì)最重要的部分是交互原型構(gòu)建,交互設(shè)計(jì)是原型不斷設(shè)計(jì)—測(cè)試—再設(shè)計(jì)的迭代過程。由于交互設(shè)計(jì)現(xiàn)處于初步發(fā)展階段,關(guān)于交互設(shè)計(jì)的基本要素和設(shè)計(jì)方法都還在研究探討中,許多企業(yè)依舊延續(xù)傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,基于經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)。需求與設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)之間存在斷層,方案的評(píng)價(jià)和決策依賴主觀判斷,影響交互原型后續(xù)迭代設(shè)計(jì)方向,造成設(shè)計(jì)周期成本增加,產(chǎn)品不一定符合用戶需求,用戶體驗(yàn)難以得到保證�；谝陨蠁栴},本文針對(duì)信息產(chǎn)品的交互原型構(gòu)建、設(shè)計(jì)、評(píng)價(jià)的全過程進(jìn)行研究。提出P-ACES模型。用于用戶需求分析。結(jié)合參與企業(yè)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn),從用戶體驗(yàn)層次角度出發(fā),分析對(duì)交互原型構(gòu)建影響較大的要素,對(duì)比國(guó)內(nèi)外交互原型的基礎(chǔ)上,提出以“人”(People)為中心,以行為(Action)、認(rèn)知(Cognition)、情緒(Emotion)和情景(Scene)為基本要素的P-ACES模型�；讵�(dú)立公理提出科學(xué)的交互原型構(gòu)建方法。結(jié)合公理設(shè)計(jì)方法,將功能需求與設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行“之”字映射分解,建立每一層分解結(jié)果的設(shè)計(jì)矩陣,通過獨(dú)立公理進(jìn)行設(shè)計(jì)分解判斷,耦合設(shè)計(jì)需要進(jìn)行解耦設(shè)計(jì),分解后的層級(jí)結(jié)構(gòu)將抽象的設(shè)計(jì)目標(biāo)變成具體的設(shè)計(jì)內(nèi)容,將設(shè)計(jì)域分解的設(shè)計(jì)框架,作為信息產(chǎn)品設(shè)計(jì)的信息架構(gòu)參考,展開交互原型設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)相應(yīng)的結(jié)構(gòu)圖和流程圖,制作高保真原型�；谛畔⒐硖岢鼋换ピ驮u(píng)價(jià)方法。選擇與P-ACES一致的評(píng)價(jià)體系,根據(jù)各類評(píng)價(jià)指標(biāo)的屬性值不同,分別選擇了傳統(tǒng)信息評(píng)價(jià)方法、模糊信息評(píng)價(jià)方法、混合信息評(píng)價(jià)三種方法計(jì)算所有指標(biāo)的信息量,計(jì)算每個(gè)方案的總信息量,根據(jù)信息公理,對(duì)比選擇信息量最小的設(shè)計(jì)方案進(jìn)行優(yōu)化迭代設(shè)計(jì)。采用腦電技術(shù)重點(diǎn)研究情緒對(duì)交互原型的影響。設(shè)計(jì)具有特定任務(wù)的腦電實(shí)驗(yàn),招募目標(biāo)用戶進(jìn)行腦電測(cè)試,將情緒的腦電原始信號(hào)經(jīng)過一系列處理,獲取愉悅度和覺醒度指標(biāo)的腦電功率值。對(duì)比被試當(dāng)時(shí)情緒的主觀評(píng)價(jià)值,驗(yàn)證腦電功率值可以作為用戶情緒的評(píng)價(jià)依據(jù),為交互原型情緒評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息量計(jì)算提客觀的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。最后結(jié)合案例分別從需求建立、原型設(shè)計(jì),原型評(píng)價(jià)三個(gè)過程,驗(yàn)證本論文提出的P-ACES模型和公理化設(shè)計(jì)流程的有效性和科學(xué)性。公理化的交互設(shè)計(jì)流程為交互設(shè)計(jì)提供了科學(xué)理性、邏輯的設(shè)計(jì)方法,減少了方案設(shè)計(jì)時(shí)的隨意性和經(jīng)驗(yàn)性,提高了設(shè)計(jì)效率和設(shè)計(jì)質(zhì)量,縮短了設(shè)計(jì)時(shí)間,減少方案迭代次數(shù)。
【關(guān)鍵詞】：信息產(chǎn)品 交互設(shè)計(jì) 交互原型 公理設(shè)計(jì) 情緒 腦電
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TB472
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-20
• 1.1 研究目的及意義9-11
• 1.1.1 問題的提出背景9-10
• 1.1.2 研究的目的及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 交互要素模型11-13
• 1.2.2 原型評(píng)價(jià)理論13-14
• 1.2.3 原型評(píng)價(jià)方法14-16
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容、技術(shù)路線和創(chuàng)新點(diǎn)16-20
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.3.2 技術(shù)路線17-18
• 1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)18-20
• 第2章 交互設(shè)計(jì)相關(guān)理論和方法20-32
• 2.1 交互設(shè)計(jì)20-22
• 2.1.1 交互設(shè)計(jì)概述20-21
• 2.1.2 交互設(shè)計(jì)原型21-22
• 2.2 公理設(shè)計(jì)理論22-28
• 2.2.1 公理設(shè)計(jì)概述22-23
• 2.2.2 域23
• 2.2.3 域中層次分解和Z字映射23
• 2.2.4 設(shè)計(jì)公理23-28
• 2.3 模糊集合與隸屬度函數(shù)28
• 2.3.1 模糊集合的概念28
• 2.3.2 隸屬度函數(shù)28
• 2.4 腦電理論28-32
• 2.4.1 大腦的結(jié)構(gòu)與功能29
• 2.4.2 腦電的概念29-30
• 2.4.3 腦電的分類30-32
• 第3章 基于P-ACES的交互原型構(gòu)建研究32-49
• 3.1 交互原型構(gòu)建簡(jiǎn)介32
• 3.2 交互設(shè)計(jì)要素P-ACES模型32-35
• 3.2.1 交互設(shè)計(jì)要素32-33
• 3.2.2 提出P-ACES模型33-35
• 3.3 基于獨(dú)立公理的交互原型設(shè)計(jì)過程35-44
• 3.3.1 需求分析36-38
• 3.3.2 功能域與設(shè)計(jì)域的“之”字映射38-41
• 3.3.3 設(shè)計(jì)矩陣41-44
• 3.4 交互原型設(shè)計(jì)44-48
• 3.4.1 信息架構(gòu)44-45
• 3.4.2 流程圖45-46
• 3.4.3 原型制作46-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第4章 基于EEG的情緒研究49-61
• 4.1 基于EEG的情緒研究概述49
• 4.2 情緒研究49-52
• 4.2.1 情緒分類50
• 4.2.2 情緒指標(biāo)50-51
• 4.2.3 情緒測(cè)量方法51-52
• 4.2.4 腦電采集系統(tǒng)52
• 4.3 情緒實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)52-54
• 4.3.1 情緒刺激文件設(shè)計(jì)52-53
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備53-54
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)流程54
• 4.4 基于EEG的數(shù)據(jù)處理54-60
• 4.4.1 腦電數(shù)據(jù)預(yù)處理55-56
• 4.4.2 特征提取56
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果56-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第5章 基于信息公理的交互原型評(píng)價(jià)61-78
• 5.1 基于信息公理的交互原型評(píng)價(jià)方法概述61-62
• 5.2 交互原型信息評(píng)價(jià)62-65
• 5.2.1 評(píng)價(jià)體系的建立62-64
• 5.2.2 信息公理評(píng)價(jià)方法64
• 5.2.3 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)類型64-65
• 5.3 傳統(tǒng)信息公理65-67
• 5.3.1 評(píng)價(jià)方法65-66
• 5.3.2 行為指標(biāo)的信息量66-67
• 5.4 模糊信息公理67-70
• 5.4.1 隸屬函數(shù)的確定67-68
• 5.4.2 模糊信息公理的評(píng)價(jià)方法68-69
• 5.4.3 認(rèn)知指標(biāo)的信息量69
• 5.4.4 情景指標(biāo)的信息量69-70
• 5.5 混合信息公理70-72
• 5.5.1 隸屬度函數(shù)的確定70-71
• 5.5.2 評(píng)價(jià)方法71-72
• 5.5.3 情緒指標(biāo)信息量72
• 5.6 案例分析72-77
• 5.7 本章小結(jié)77-78
• 第6章 總結(jié)與展望78-80
• 6.1 本文總結(jié)78
• 6.2 進(jìn)一步研究的展望78-80
• 致謝80-81
• 參考文獻(xiàn)81-85
• 附錄85-91
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果91

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：775634