大数据在产品设计调研中的可应用性研究

大数据在产品设计调研中的可应用性研究

任英丽，范强

（燕山大学，秦皇岛066004）

摘要：目的大数据中蓄含着来自互联网活动及各式传感器等不断产生的无限量级别的数据资源。与此同时，产品设计前期调研过程需要大量的调研数据以作为产品后续设计的参考依据，因此这里着重论述其应用的可操作性及调研过程的框架。方法方法大数据具有无限性缺陷，而现有设计调研数据具有有限性缺陷，这里探讨一种新的结合方式，即将巨量的数据资源和现有调研中的思维方式相结合形成基于大数据的产品设计调研框架。结论结论通过论述大数据在产品设计调研阶段中的过程框架，论证大数据在设计调研中的应用可操作性，进而可将大数据中蕴含的巨大信息分析挖掘出来应用于设计中。关键词：大数据；产品设计调研；无限性缺陷；有限性缺陷中图分类号：TB472

文献标识码：A

文章编号：1001-3563（2015）20-0139-04

Application of Big Data in Product Design Research

REN Ying-li ，FAN Qiang

（Yanshan University ，Qinhuangdao 066004，China ）

ABSTRACT ：Big data contains infinite level data resource from Internet activities and all kinds of sensor.Furthermore ，the early product design research process requires a lot of data as a reference for subsequent design.Therefore ，it focuses on discussing the operationalization of big data and it ′s framework research process.Big data has infinite defect ，meanwhile ，the existing design research data has finite defect ，so it discusses a complementary research method using a combination of both.And that forms a product design research framework based on big data ，with the combination of big data resources and the way of thinking of the existing research.It demonstrates the application of big data in the design research operability ，through the discussion of framework of big data in product research.And then ，it applies the huge mining information from big data in design.

KEY WORDS ：big data ；product design research ；infinite defect ；finite defects

收稿日期：2015-06-07

作者简介：任英丽（1972—），女，辽宁人，硕士，燕山大学副教授，主要研究方向为产品设计。

1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的

华彩乐章”

[1]

。尽管在当时大数据的价值并未得到很大的重视、开发和利用，但隐藏在其背后的价值在当今却越发得到关注、开发和利用，其巨大价值也逐渐得以体现。与此相对，产品设计过程中需要大量的信息数据作为产品设计的参考依据（确定产品设计需求、产品因素考量等），因此可将对巨量数据的分析挖掘作为一个获取供产品设计需要的高价值设计信息的重要途径。产品设计主要有产品调研分析阶段、产品设计阶段、生

产准备阶段和市场投放阶段4个阶段[2]，这里主要研究大数据在产品调研分析阶段的可应用性。

1大数据概述

“大数据”是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合[3]。“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律[4]。目

包装工程

PACKAGING ENGINEERING

第36卷第20期2015年10月

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前针对“大数据是什么”并没有获得一个共识性的统一定义，上面的仅是众多中的两个。但可从众多的描述中得到，大数据是拥有包含各种信息的巨大集合且这些集合是可以用来分析发现规律的。

尽管对于大数据没有统一的定义，但对于大数据的4个特性，即volume （大量），variety （多样），velocity （速度），value （价值），却得到业内共识。volume 表示数据体量巨大；variety 表示数据产生、处理、分析的速度持续加快；velocity 表示数据类型复杂多样；value 表示数据体量不断加大，单位数据价值不断降低，但整体价值却不断提高[5]。

对于海量的数据并不单来自人们日常互联网活动产生的数据。随着物联网、车联网、云计算等概念的出现和应用，使得无处不在的传感器持续不断产生海量数据，如工业设计、汽车等无数的传感器随时产生的位置、运动、温度等数据。目前有许多针对海量数据的分析平台，如甲骨文公司的Oracle 大数据机、IBM 公司的InfoSphere 大数据分析平台等；与此同时，也出现了大量针对大数据的挖掘利用，如百度公司利用百度地图LBS （基于位置服务）数据制作的“百度迁徙”，呈现了2014春节期间全国人口迁徙状况图； 可通过数据分析发现不正常、不合理的价格高峰，进而告知用户何时是购买电子产品的最佳时机[6]；淘宝于2011年上线的一款数据产品——数据魔方，提供行业数据分析和店铺数据分析等服务，包含品牌、店铺、产品的排行榜，购买人群的特征分析（年龄、性别、购买时段）等。

2当前产品设计调研

产品设计程序是指一个具体的设计从开始到结束的全部过程以及它所包含的各个阶段的工作步骤[7]。杰夫·坦南特在《六西格玛设计》书中指出：“理想的设计过程应该是一个反复进行的调研、设计、模拟、实效验证与评价的循环。直到设计完全满足设计概念、限定条件和评定准则。”尽管对于设计程序的定义不尽相同，但是整体的流程则相差无几，主要阶段有产品调研分析研究、产品设计阶段、生产准备阶段和市场投放阶段[2]，也是分析、构思、造型设计、设计实施[8]、生产、销售的过程。其中，绝大多数情况下，产品调研分析位于第一位置作为设计活动的开端。

作为设计活动进行的开端，设计调研的顺利完成意味着设计定位的完成，而设计定位则是引导整个产品设计过程顺利进行的保障，具有强烈的指导性，因

此设计调研过程的准确度极大程度上决定了一个产品设计的成功与否，而调研相关数据决定着调研的准确度，这是因为在调研相关数据背后隐藏着的是潜在的用户需求、用户需要和用户的购买欲望等，所以要通过认真把控设计调研的每个阶段来保证通过设计调研将具象的人类行为、人类需求等转化为抽象的描述性语言。

调研过程与目的：根据设计任务制定调研计划，进行调研活动，进而将获取的调研分析资料转化为用于设计定位的设计语言，以便直接用于设计过程。

调研活动的方法：当前采用的调研方法主要有调查法（情报、资料收集等）、访问法、问卷法、实验法、观察法、小组座谈法、网络调查法等[2]。

调研活动过程：根据调查目的，制定调查的计划，收集调查数据，进行整理、有效数据筛选、分析，然后进行抽象的语言化描述，书写调研报告。

3大数据下的产品设计调研

3.1大数据运用于产品设计调研的可行性

当今信息社会下的大数据从数量级别上已经超出人类大脑个体所能承受、处理的能力范围，却依然没有超越人类大脑的思维框架和组织结构框架。人类在这些框架下利用云计算等技术手段可以来弥补人类大脑对于巨量级数据的处理和分析能力短板，所以依然能够从巨量级数据中分析获取人类所需要的目的数据流，进而可以分析出隐藏在数据下的行为和结果。这些亦是产品设计调研过程所需获得的，因此人类应该充分利用技术手段（云计算、分布式处理技术等）对大数据进行处理，将所获得的分析数据转化为可供设计活动使用的描述性语言文字，进而指导设计活动。

3.2大数据下的产品设计调研与当前产品设计调研

的对比

大数据作为获取设计调研数据的一种来源，只是一种方法或手段，因此并不能够改变原有设计调研的目的性。大数据的调研方法与现有的不同，但作为整个数据分析的过程却有很大的相似性，因为目的相同的情况下两者都是为了获取更接近实际的调研数据（包括尽可能地还原人类活动真相、获取人类活动真实动机等）。

1）目的一致。从获取设计数据用于设计活动的

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