产品在线评论驱动的不确定性动态感性工程研究

Kansei based new product development (NPD), also known as Kansei Engineering (KE), will play a great role in the transformation and upgrading of China’s manufacturing industry. This study focuses on online reviews driven uncertain dynamic KE under the Internet environment. To do so, the online reviews are firstly used to derive products’ Kansei attributes and Kansei evaluations. Secondly, an uncertain dynamic KANO model is built to derive the levels of Kansei needs, the priority information of Kansei needs, and their dynamic evolutions, based on the evidence theory and Markov chain model. Thirdly, an uncertain dynamic QFD model is built to obtain the dynamic evolutions of products’ physical attributes, based on the evidence theory and Markov chain model. Fourthly, according to the dynamic evolutions of Kansei attributes and physical attributes, an uncertain linguistic decision tree model is built to derive the uncertain dynamic relationships between physical attributes and Kansei attributes, so as to derive an uncertain dynamic Kansei NPD methodology. Finally, a case study of mobile phones is used to illustrate the proposed study. The proposed study is able to (1) help enterprises conduct agile and lean Kansei NPD; (2) discover the dynamic changes of customer needs and realize the customer needs driven Kansei NPD; (3) provide direct, transparent and easily understood models with a high-level knowledge representation framework and better Kansei decision support to designers.

从感性的视角进行创新产品研发（即感性工程）将对我国制造转型升级产生深远影响。本项目研究互联网环境下产品在线评论驱动的不确定性动态感性工程。首先，以产品在线评论为切入点，通过情感分析的方法来获得产品的感性属性结构及其评价信息；其次，基于DST证据理论和马尔科夫链模型来构建以KANO模型形式表示的消费者不确定性动态感性偏好模型；再次，基于DST证据理论来构建不确定性动态QFD模型以获得产品物理属性的优先权演化特性；然后，依据感性属性和物理属性的演化特性，构建不确定性动态感性新产品研发模型，以获得“物理属性-感性属性”之间以不确定性自然语言形式表达的动态定量关系；最后，以智能手机产品为案例，探讨面向目标产品的不确定性动态感性新产品研发支持方案。该研究能为企业提供敏捷感性新产品研发模式，发现感性新产品研发中消费者感性偏好的动态变化，实现需求驱动的感性创新产品研发；提供知识表示能力更强的模型和方法。

产品在线评论驱动的感性工程，能捕捉并挖掘消费者的感性/情感需求，实现需求驱动的情感创新产品研发；还能够建立起消费者和企业生产部门之间实时、直接的关系，从而进行敏捷情感新产品研发。.研究内容方面，本项目：（1）基于情感分析的方法与技术来获得产品的情感属性结构、技术特性及其之间的稀疏关系矩阵，（2）对消费者情感进行偏好分析，（3）对情感属性到技术属性的转译进行建模，（4）对“技术属性—情感属性”之间的不确定性定量关系进行建模，（5）以智能手机产品为案例，通过动态跟踪分析与验证探索动态条件下产品在线评论驱动的感性工程。此外，基于感性工程的组合创新特性，分别将本项目的研究成果拓展到服务设计/创新和技术重组创新领域。.研究结果方面，本项目：（1）从“基于情感创新的情感分析综述”和“基于情感分析的情感创新综述”两个维度对本项目的理论基础进行重构，形成了“产品在线评论驱动的感性工程”的基础理论概念体系结构；（2）基于半监督式机器学习方法提出了面向感性工程的产品在线评论挖掘方法论并形成了多品牌多代智能手机产品在线评论驱动的“技术—情感”数据库；（3）提出了基于SP算法的在线评论可信度校验模型；（4）提出了基于Kano模型消费者情感需求偏好模型和基于情境依赖理论的评判式推荐系统模型；（5）情感到技术转译建模方面，分别提出了竞争性环境下基于QFD的新产品开发模型和基于FTA的情感故障诊断分析模型；（6）技术到情感关系建模方面，提出了基于模糊语言决策树的不确定性感性工程方法论；（7）拓展到服务设计方面，分别提出了QFD的竞争性银行服务设计研究理论与方法和基于不确定性感性工程理论的行为服务设计理论与方法；（8）拓展到技术重组创新方面，提出基于消费者需求的技术重组搜索方法论。.本项目所提出的系列模型与方法是对感性工程和情感创新领域的重要创新；能够为目标企业提供敏捷情感新产品研发支持方案。

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