黎平县苗侗民族服饰刺绣绣种意象认知贴合度分档

黎平县苗侗民族服饰刺绣绣种意象认知贴合度分档
作者：吴艳华林丽杨勤阳明庆郭主恩李汶潼
来源：《丝绸》2021年第06期
摘要：針对传统服饰体验设计评价中缺乏刺绣的感性意象研究，文章提出一种黎平县苗侗民族服饰刺绣绣种意象贴合度分档方法。

首先，收集代表性刺绣品种制作实物，基于KE和AB式视触觉评价模式划分绣种的意象群并提取代表性意象词对，进而采集主观评价数据;其次，使用GAR法计算绣种意象评价值与参考值之间的关联度，剖析绣种意象组成方式;接着，融合RSR法构建分档回归方程，得到绣种意象贴合度分档结果;最后，综合结果判别绣种的意象趋势及状态，以辅助设计师根据目标意象运用不同刺绣品种进行服饰设计和商家向消费者推荐符合其意象需求的刺绣产品。

关键词： GRA-RSR法;感性工学;民族服饰刺绣;绣种意象;贴近度;刺绣品种
中图分类号： TS101.91;J523.6
文献标志码： A
Abstract： In view of the current situation of a lack of research on the perceptual images of embroidery in the evaluation of traditional costume experience design， this paper proposes a method to classify fit degrees between images and embroidery varieties of Miao-Dong ethnic costumes in Liping county. First of all， representative embroidery varieties were collected to make physical objects， the image groups of embroidery varieties were divided according to KE and AB visual and tactile evaluation modes， representative image word pairs were extracted， and then subjective evaluation data were collected. Secondly， the GAR method was used to calculate the correlation between the evaluation value of embroidery image and the reference value， and the composition method of embroidery images was analyzed. After that， the RSR method was used to construct a regression equation of classification， and the classification results of the fit degrees between images and embroidery varieties were obtained. Finally， the image trend and status of embroidery varieties were judged by synthesizing the results， so as to assist the designer to use different embroidery varieties to design costumes and according to the target image and also assist the merchants to recommend embroidery products to consumers which satisfy their image requirements.
Key words： GRA-RSR method; kansei engineering; ethnic costume embroidery; embroidery-image; fit degree; embroidery varieties
黎平县是一个以苗族、侗族为主的少数民族聚集地，位于贵州省的东南方向，与湖南、广西两地接壤。

长期原始、质朴的生活方式，使得黎平县少数民族服饰刺绣具有鲜明的民族特色和强烈的地域文化特征。

精湛的刺绣工艺、大胆的用色和富有思想内涵的图案，形成当地独具特色的服饰设计风格[1]，刺绣作为服饰设计中最具装饰效果的要素之一，不同的刺绣品种可以诱发人们产生丰富的视觉和别样的触觉感受。

随着服饰装饰设计多样与个性化的发展，消费者在消费过程中不再满足于款式、色彩、材质的基本需求，逐渐注重视、触等多知觉与大脑记忆组成的感性体验设计。

服饰感性体验设计是一个集生理和心理层次多个因素于一体的复杂设计过程，服饰感性体验是依托人的感官而存在的。

而设计师为了提升服饰的多感官体验，通过改变面料或装饰的色彩、材质、工艺等手段实现。

刺绣作为服饰表面常用装饰手段之一，诸多学者针对不同文化背景下衍生的刺绣技艺展开研究[2-4]，证明刺绣针线中赋有独特的“语言”，民族历史发展、文化演变和民族情愫等内隐性信息蕴含在内[5]，即感性意象。

此外，消费者对产品多方面的感性需求，让产品的感性价值比其机能价值更为重要[6-7]。

将感性体验科学贯穿于设计过程中，更好地满足人们的感性需求和着装需求[8]，已成为了现代服饰设计一个重要且具有意义的课题。

为了将刺绣内隐的感性意象与用户的感性需求关联并外显化，通常使用内隐评价、单一的视觉或触觉评价、视触觉联动等评价模式[9-11]实施感性意象认知评价。

意象认知是指人在感知外界信息时，经过大脑认知识别处理后以语言进行表述的抽象表征[12]。

当今在服饰设计研究领域，基于感性工学理论[13-14]，结合因子分析、层次分析等数理模型或神经网络模型等进行客观量化，探讨了服饰设计中图案、色彩、面料等要素的感性属性[15-17]。

然而，服饰中的刺绣作为一种可视可触的设计要素，对于消费者的感性体验具有较大影响，但对于绣法意象贴合度及分档情况却未提出相应的解决途径。

因此，为了提升传统民族服饰刺绣品种在现代服装感性体验设计中的有效性和合理性，本文在感性工学理论构架下，将视触觉评价模式与GRA-RSR法相结合，建立民族服饰刺绣品种意象贴合度分档方法，获取绣种意象贴合度分档，并以贵州省黎平县苗侗民族服饰刺绣为例，验证其方法的可行性。

1 研究方法与过程
基于黎平县苗侗民族服饰刺绣的意象认知，研究由三部分组成：制作代表性样本;民族服饰刺绣意象确定;绣种意象贴合度计算与分档。

研究流程如下：1）通过文献研究法及走访调查法完成苗侗刺绣品种样本的收集，并通过筛选及制作获得代表性样本;2）采用AB式视触觉评价模式，确定民族服饰刺绣的代表性意象和获取认知评价数据;3）运用GRA-RSR法，实现刺绣品种意象贴合度分档。

1.1 研究样本的确定
1.1.1 样本收集
通过网络和走访收集黎平苗侗刺绣样本，确定刺绣品种类别为：平绣、雕绣、套绣、破线绣、辫绣、皱绣、绞籽绣、直针绣、网绣、挽绣、数纱绣、挑花、堆绣、打籽绣、缠线绣（马尾绣）、盘线秀、锁边绣、布贴绣，共18种。

1.1.2 样本制作
请专业绣娘缝制无纹样实物，刺绣时保持底布材质、尺寸大小、布料及用线色彩等条件相同，采用绣种本身特有的纹样特点的直线排列法，尽量避免纹样、色彩、大小、底布材质等因素干扰，使用相机拍摄样本。

图片进行去色处理后裁剪为10 cm×10 cm的大小，如表1所示。

1.2 基于AB式视触觉评价模式的民族服饰刺绣意象确定
在KE理论支持下，采用AB式视触觉评价模式进行被试的主观认知实验，确定刺绣绣种的代表性意象。

其中，AB式视触觉评价模式（AB-type visual and tactile evaluation mode，AB-VT）是指将两种单一感官评价模式组合使用，即“A种评价模式+B种评价模式”。

AB-VT评价
模式为原单一感官评价模式的优化，在无法确定单一感官或多感官联动评价模式对用户认知造成的作用是正向还是逆向情况下，选择使用AB-VT评价模式可以降低这类问题造成的实验误差且能维持相对完整的研究范围。

基于该模式下的黎平县苗侗民族服饰刺绣意象群，由视觉意象群和触觉意象群构成。

实验步骤为：意象词收集与初筛选;视、触觉意象词汇划分;意象词聚类与分群;刺绣意象认知数据获取。

1.2.1 意象收集与初筛选
收集适用于刺绣产品的感性意象词汇，参考心理学统计的小概率事件原则[18]，删除带有一定个人偏见的小概率词汇，完成第一轮筛选。

将词汇进行配对并制作调查问卷，对专业绣娘和服装设计的学生调查后（专业绣娘20人，专业学生22人），将被勾选频率小于等于5%的词汇剔除，获得106个形容词。

1.2.2 視、触觉意象划分
1.2.4 刺绣意象评价数据获取
25名具有设计背景的被试者分别进行两次评价测试。

实验使用五级评分表，A为判别触觉意象的认知实验，被试触摸样本后对意象词汇对进行偏好评分，如图1（a）所示。

B为判别视觉意象的认知实验，被试观看样本后评分，如图1（b）所示。

两次时间间隔15个工作日，以减弱触觉记忆给视觉造成的干扰。

1.3.2 结果分析
根据贴合排序情况下概率单位γ值，按照自主性分档原则判别各个维度意象与绣种的贴合度高低，为感性体验设计目标意象选取适当的绣种提供支持。

其中的分档数由研究者根据实际情况自定义。

2 结果与分析
2.1 用户意象参考值确定
为确定本文参考数列{T0（j）}，制作李克特五级量表问卷，要求被试具有服装类设计背景或苗、侗族刺绣购买经历，依据自身经验、记忆对刺绣制品的理想视觉和触觉感官状态对意象词打分。

回收问卷30份，根据评分值确定：T视觉0={2.5 5.0 2.5 1.0}、T触觉0={5.0 1.0 5.0}。

2.2 评价数据获取与关联度排序
将认知实验获得意象评分值作为比较数列Ti（j）带入GRA-RSR方法流程中，经过初始值法的无量纲处理后，计算差数列、关联系数等相关数值，获得刺绣意象关联度及其排序。

比较数列为各评价刺绣样本实际评分值。

各个刺绣意象评分、贴合度及排序结果见表3和表4。

2.3 基于RSR值的意象贴合度分档
首先将关联度替换为贴合度，从小到大列出各组频数，计算各组秩次R和平均秩次R-和向下累计频率，查询“百分数与概率单位对照表”，得出率单位γ;随后以概率单位值为自变量，贴合度为因变量，使用最小二乘估值法，分析计算权重系数和常数项，得出回归方程;最后选择合理的贴合度分档数量，依据回归方程进行分档。

根据上述步骤，运用最小偏二乘估值法计算回归方程，以累计频率对应的概率单位值γ为自变量，RSR值为因变量获得回归方程：ζV=0.289 8γ-0.061 1、ζT=0.485 7γ-0.007，相关系数Vr=0.915，相关系数Vt=0.976，p值均小于0.01，具有统计学意义。

将视觉、触觉自定义分为四档，即优、良、中、差，分档结果见表5。

2.4 结果分析
2.4.1 绣种意象组成分析
结合表3、表4可知，用户的视觉与触觉刺绣-意象的构成方式如表6所示。

根据7个感性评价维度分析：传统的-流行的、灵动的-呆板的、简约的-繁复的、素雅的-奢华的、寒冷的-温暖的、柔软的-硬挺的、粗糙的-平滑的。

就平绣而言，感性意象组成为“柔软的+温暖的+平滑的”和“呆板的+简约的+素雅的+传统的”，其中根据T0值对比后得占触觉感受影响度最大的是柔硬度，粗滑度最小;同时，视觉感受影响度最大的是巧拙度，最小的是新旧度。

同理获得其他绣种的意象匹配关系。

然而，服飾中的刺绣作为一种可视可触的设计要素，对于消费者的感性体验具有较大影响，但对于绣法意象贴合度及分档情况却未提出相应的解决途径。

因此，为了提升传统民族服饰刺绣品种在现代服装感性体验设计中的有效性和合理性，本文在感性工学理论构架下，将视触觉评价模式与GRA-RSR法相结合，建立民族服饰刺绣品种意象贴合度分档方法，获取绣种意象贴合度分档，并以贵州省黎平县苗侗民族服饰刺绣为例，验证其方法的可行性。

1 研究方法与过程
基于黎平县苗侗民族服饰刺绣的意象认知，研究由三部分组成：制作代表性样本;民族服饰刺绣意象确定;绣种意象贴合度计算与分档。

研究流程如下：1）通过文献研究法及走访调查法完成苗侗刺绣品种样本的收集，并通过筛选及制作获得代表性样本;2）采用AB式视触觉评价模式，确定民族服饰刺绣的代表性意象和获取认知评价数据;3）运用GRA-RSR法，实现刺绣品种意象贴合度分档。

1.1 研究样本的确定
1.1.1 样本收集
通过网络和走访收集黎平苗侗刺绣样本，确定刺绣品种类别为：平绣、雕绣、套绣、破线绣、辫绣、皱绣、绞籽绣、直针绣、网绣、挽绣、数纱绣、挑花、堆绣、打籽绣、缠线绣（马尾绣）、盘线秀、锁边绣、布贴绣，共18种。

1.1.2 样本制作
请专业绣娘缝制无纹样实物，刺绣时保持底布材质、尺寸大小、布料及用线色彩等条件相同，采用绣种本身特有的纹样特点的直线排列法，尽量避免纹样、色彩、大小、底布材质等因素干扰，使用相机拍摄样本。

图片进行去色处理后裁剪为10 cm×10 cm的大小，如表1所示。

1.2 基于AB式视触觉评价模式的民族服饰刺绣意象确定
在KE理论支持下，采用AB式视触觉评价模式进行被试的主观认知实验，确定刺绣绣种的代表性意象。

其中，AB式视触觉评价模式（AB-type visual and tactile evaluation mode，AB-VT）是指将两种单一感官评价模式组合使用，即“A种评价模式+B种评价模式”。

AB-VT评价模式为原单一感官评价模式的优化，在无法确定单一感官或多感官联动评价模式对用户认知造成的作用是正向还是逆向情况下，选择使用AB-VT评价模式可以降低这类问题造成的实验误差且能维持相对完整的研究范围。

基于该模式下的黎平县苗侗民族服饰刺绣意象群，由视觉意象群和触觉意象群构成。

实验步骤为：意象词收集与初筛选;视、触觉意象词汇划分;意象词聚类与分群;刺绣意象认知数据获取。

1.2.1 意象收集与初筛选
收集适用于刺绣产品的感性意象词汇，参考心理学统计的小概率事件原则[18]，删除带有一定个人偏见的小概率词汇，完成第一轮筛选。

将词汇进行配对并制作调查问卷，对专业绣娘和服装设计的学生调查后（专业绣娘20人，专业学生22人），将被勾选频率小于等于5%的词汇剔除，获得106个形容词。

1.2.2 视、触觉意象划分
1.2.4 刺绣意象评价数据获取
25名具有设计背景的被试者分别进行两次评价测试。

实验使用五级评分表，A为判别触觉意象的认知实验，被试触摸样本后对意象词汇对进行偏好评分，如图1（a）所示。

B为判别视觉意象的认知实验，被试观看样本后评分，如图1（b）所示。

两次时间间隔15个工作日，以减弱触觉记忆给视觉造成的干扰。

1.3.2 结果分析
根据贴合排序情况下概率单位γ值，按照自主性分档原则判别各个维度意象与绣种的贴合度高低，为感性体验设计目标意象选取适当的绣种提供支持。

其中的分档数由研究者根据实际情况自定义。

2 结果与分析
2.1 用户意象参考值确定
为确定本文参考数列{T0（j）}，制作李克特五级量表问卷，要求被试具有服装类设计背景或苗、侗族刺绣购买经历，依据自身经验、记忆对刺绣制品的理想视觉和触觉感官状态对意象词打分。

回收问卷30份，根据评分值确定：T视觉0={2.5 5.0 2.5 1.0}、T触觉0={5.0 1.0 5.0}。

2.2 评价数据获取与关联度排序
将认知实验获得意象评分值作为比较数列Ti（j）带入GRA-RSR方法流程中，经过初始值法的无量纲处理后，计算差数列、关联系数等相关数值，获得刺绣意象关联度及其排序。

比较数列为各评价刺绣样本实际评分值。

各个刺绣意象评分、贴合度及排序结果见表3和表4。

2.3 基于RSR值的意象贴合度分档
首先将关联度替换为贴合度，从小到大列出各组频数，计算各组秩次R和平均秩次R-和向下累计频率，查询“百分数与概率单位对照表”，得出率单位γ;随后以概率单位值为自变量，贴合度为因变量，使用最小二乘估值法，分析计算权重系数和常数项，得出回归方程;最后选择合理的贴合度分档数量，依据回归方程进行分档。

根据上述步骤，运用最小偏二乘估值法计算回归方程，以累计频率对应的概率单位值γ为自变量，RSR值为因变量获得回归方程：ζV=0.289 8γ-0.061 1、ζT=0.485 7γ-0.007，相关系数Vr=0.915，相关系数Vt=0.976，p值均小于0.01，具有统计学意义。

将视觉、触觉自定义分为四档，即优、良、中、差，分档结果见表5。

2.4 结果分析
2.4.1 绣种意象组成分析
结合表3、表4可知，用户的视觉与触觉刺绣-意象的构成方式如表6所示。

根据7个感性评价维度分析：传统的-流行的、灵动的-呆板的、简约的-繁复的、素雅的-奢华的、寒冷的-温暖的、柔软的-硬挺的、粗糙的-平滑的。

就平绣而言，感性意象组成为“柔软的+温暖的+平滑的”和“呆板的+简约的+素雅的+传统的”，其中根据T0值对比后得占触觉感受影响度最大的是柔硬度，粗滑度最小;同时，视觉感受影响度最大的是巧拙度，最小的是新旧度。

同理获得其他绣种的意象匹配关系。

然而，服饰中的刺绣作为一种可视可触的设计要素，对于消费者的感性体验具有较大影响，但对于绣法意象贴合度及分档情况却未提出相应的解决途径。

因此，为了提升传统民族服饰刺绣品种在现代服装感性体验设计中的有效性和合理性，本文在感性工学理论构架下，将视触觉评价模式与GRA-RSR法相结合，建立民族服饰刺绣品种意象贴合度分档方法，获取绣种意象贴合度分档，并以贵州省黎平县苗侗民族服饰刺绣为例，验证其方法的可行性。

1 研究方法与过程
基于黎平县苗侗民族服饰刺绣的意象认知，研究由三部分组成：制作代表性样本;民族服饰刺绣意象确定;绣种意象贴合度计算与分档。

研究流程如下：1）通过文献研究法及走访调查法完成苗侗刺绣品种样本的收集，并通过筛选及制作获得代表性样本;2）采用AB式视触觉评价模式，确定民族服饰刺绣的代表性意象和获取认知评价数据;3）运用GRA-RSR法，实现刺绣品种意象贴合度分档。

1.1 研究样本的确定
1.1.1 样本收集
通过网络和走访收集黎平苗侗刺绣样本，确定刺绣品种类别为：平绣、雕绣、套绣、破线绣、辫绣、皱绣、绞籽绣、直针绣、网绣、挽绣、数纱绣、挑花、堆绣、打籽绣、缠线绣（马尾绣）、盘线秀、锁边绣、布贴绣，共18种。

1.1.2 样本制作
请专业绣娘缝制无纹样实物，刺绣时保持底布材质、尺寸大小、布料及用线色彩等条件相同，采用绣种本身特有的纹样特点的直线排列法，尽量避免纹样、色彩、大小、底布材质等因素干扰，使用相机拍摄样本。

图片进行去色处理后裁剪为10 cm×10 cm的大小，如表1所示。

1.2 基于AB式视触觉评价模式的民族服饰刺绣意象确定
在KE理论支持下，采用AB式视触觉评价模式进行被试的主观认知实验，确定刺绣绣种的代表性意象。

其中，AB式视触觉评价模式（AB-type visual and tactile evaluation mode，AB-VT）是指将两种单一感官评价模式组合使用，即“A种评价模式+B种评价模式”。

AB-VT评价模式为原单一感官评价模式的优化，在无法确定单一感官或多感官联动评价模式对用户认知造成的作用是正向还是逆向情况下，选择使用AB-VT评价模式可以降低这类问题造成的实验误差且能维持相对完整的研究范围。

基于该模式下的黎平县苗侗民族服饰刺绣意象群，由视觉意象群和触觉意象群构成。

实验步骤为：意象词收集与初筛选;视、触觉意象词汇划分;意象词聚类与分群;刺绣意象认知数据获取。

1.2.1 意象收集与初筛选
收集适用于刺绣产品的感性意象词汇，参考心理学统计的小概率事件原则[18]，删除带有一定个人偏见的小概率词汇，完成第一轮筛选。

将词汇进行配对并制作调查问卷，对专业绣娘和服装设计的学生调查后（专业绣娘20人，专业学生22人），将被勾选频率小于等于5%的词汇剔除，获得106个形容词。

1.2.2 视、触觉意象划分
1.2.4 刺绣意象评价数据获取
25名具有设计背景的被试者分别进行两次评价测试。

实验使用五级评分表，A为判别触觉意象的认知实验，被试触摸样本后对意象词汇对进行偏好评分，如图1（a）所示。

B为判别视觉意象的认知实验，被试观看样本后评分，如图1（b）所示。

两次时间间隔15个工作日，以减弱触觉记忆给视觉造成的干扰。

1.3.2 结果分析
根据贴合排序情况下概率单位γ值，按照自主性分档原则判别各个维度意象与绣种的贴合度高低，为感性体验设计目标意象选取适当的绣种提供支持。

其中的分档数由研究者根据实际情况自定义。

2 结果与分析
2.1 用户意象参考值确定
为确定本文参考数列{T0（j）}，制作李克特五级量表问卷，要求被试具有服装类设计背景或苗、侗族刺绣购买经历，依据自身经验、记忆对刺绣制品的理想视觉和触觉感官状态对意象词打分。

回收问卷30份，根据评分值确定：T视觉0={2.5 5.0 2.5 1.0}、T触觉0={5.0 1.0 5.0}。

2.2 评价數据获取与关联度排序
将认知实验获得意象评分值作为比较数列Ti（j）带入GRA-RSR方法流程中，经过初始值法的无量纲处理后，计算差数列、关联系数等相关数值，获得刺绣意象关联度及其排序。

比较数列为各评价刺绣样本实际评分值。

各个刺绣意象评分、贴合度及排序结果见表3和表4。

2.3 基于RSR值的意象贴合度分档
首先将关联度替换为贴合度，从小到大列出各组频数，计算各组秩次R和平均秩次R-和向下累计频率，查询“百分数与概率单位对照表”，得出率单位γ;随后以概率单位值为自变量，贴合度为因变量，使用最小二乘估值法，分析计算权重系数和常数项，得出回归方程;最后选择合理的贴合度分档数量，依据回归方程进行分档。

根据上述步骤，运用最小偏二乘估值法计算回归方程，以累计频率对应的概率单位值γ为自变量，RSR值为因变量获得回归方程：ζV=0.289 8γ-0.061 1、ζT=0.485 7γ-0.007，相关系数Vr=0.915，相关系数Vt=0.976，p值均小于0.01，具有统计学意义。

将视觉、触觉自定义分为四档，即优、良、中、差，分档结果见表5。

2.4 结果分析
2.4.1 绣种意象组成分析
结合表3、表4可知，用户的视觉与触觉刺绣-意象的构成方式如表6所示。

根据7个感性评价维度分析：传统的-流行的、灵动的-呆板的、简约的-繁复的、素雅的-奢华的、寒冷的-温暖的、柔软的-硬挺的、粗糙的-平滑的。

就平绣而言，感性意象组成为“柔软的+温暖的+平滑的”和“呆板的+简约的+素雅的+传统的”，其中根据T0值对比后得占触觉感受影响度最大的是柔硬度，粗滑度最小;同时，视觉感受影响度最大的是巧拙度，最小的是新旧度。

同理获得其他绣种的意象匹配关系。