Methodology Research and Development for Designing Future Experience (設計未來經驗的方法的研究與發展)

Methodology Research and Development for Designing Future Experience
 (設計未來經驗的方法的研究與發展)

Yukinobu Maruyama

Takeshi Hoshino

Tadaaki Ishikawa

Takuya Akashi

概述

為了與利益相關者共同追尋智慧城市與社會創新事業之計畫，開發一個未來理想社會的意象是非常重要的。而此意象不只是對短期的未來做預測，甚至也期望能夠對未來10年20年做預測。體驗設計(experience design)技術能夠對社會環境以及人的價值觀做評估，而這在建立未來社會將如何處理重大的生活型態議題時(像是高齡化、人口都市化)，將是非常有幫助的。目前，日立已經應用體驗設計之相關概念於捕捉社會環境之變遷以及人們的價值觀。並且針對”未來的理想型社會型態之意象”做研究，已對社做持續的貢獻。

前言

以日本社會所面臨的問題而言，其中背景因素包含:重建及修改目前國內的社會制度、與開發國建立合作關係。目前日本面臨到的社會議題包含環境、出生率下降和人口老齡化，以及從2011的大地震中的恢復工作。鑒於現今對基礎設施的安全性以及可靠性的意識逐漸增加，因此測試"未來的環境基礎設施之都市計畫"將是非常必要的

而整體方法的設計必須是要建立在"價值鞏固"的基礎上，藉此居民將會以肯定的態度看待這些可用的服務以及規則，開始主動地去幫忙創造一個屬於他們自己的社會型態(social life style)。

目前，日立已經開始將為來的相關研究轉換為可行的方法，將體驗值(experience value)融入到未來理想的城市裡面。圖2顯示了本研究的整體框架，並且分為三個主要部分。

*第一部分被稱為“kizashi method”，並且由預測到的外部因素之變化來研究人們價值觀的改變跡象。

*第二部分為 "對於經驗值有建設性的方法'"，也就是分析特定的案例並且建立經驗值的基模。

*地三個部分為在考量的的區內做田野調查，而此部分的考量就是指思考根據地一部分以及第二部分的東西所建立出來的未來意象。

最後藉由對於現今實際狀況的理解，設計師們的未來意象將被開發，當作一個起始點。

本文介紹了如何研究構造一個理想的未來生活形象，其中藉由從社會和科技的發展趨勢中來提取見解、了解這些趨勢將會如何改變人們的價值觀、以及產生如何豐富人們生活方式的新idea。

預測未來社會變遷(第一部分)

本研究採取幾項方法，分析社會變遷當中，什麼東西在人們的價值觀中具有意義也就是說從消費者的角度為出發點，什麼樣的社會系統與服務是可以被採取的。

*Kizashi Method的發展，以辨識人們價值觀的改變

運用政治、經濟、社會與科技(PEST)分析技術來產生一個能夠'呈現2005-2030間的相關因素以及因素之間的相互關係圖表(圖3)。垂直軸代表PEST分類，而水平軸表示時間。

在此，測試出了25個kizashi  (直到2025時的25個未來標誌(sigh)) ，這些標誌很可能會在未來的15年當中影響著我們的社會。

*25 Kizashi (25 Future Signs for 2025)

社會永續與健全的關鍵元素為:人們的安全與保障、社會參與、自力更生(self-reliable)。

開發”分析未來經驗價值的”方法(第二部分)

以下部分將說明經由商品和服務影響的經驗值的因果關係並且將之視覺化。

圖五顯示了評估經驗的結構框架圖。

基本的想法為人們評估經驗的方法並不是根據產品或者是服務本身，而是根據喜悅的感覺或是因為其他活動或機緣所導致的好的結果而讓產品或服務變得行

*評估經驗的結構框架

圖六顯示出將經驗值放進結構框架的流程

第一步就是分析"決定經驗值之元素"。(這一步是透過面談以及實地觀察(田野調查)來執行的。)

第二個步驟是生成一對比較矩陣，用於"識別是否存在因果關係"，並評估其強度。(這項工作將一直保存記錄，以便為以後的審查。)

第三部則使用一個演算法，而這個演算法主要是為了將每個元素以及因果關係的排序方式以視覺化呈現方式呈現出來。結果產生出來的圖表指出需要關注以及評估的要點所在。

**評估經驗的結構框架的應用

除此之外，此同樣的方法也可以用來識別造成不好的用戶體驗之原因。其中包括可以指出老人與障礙者在移動時存在著那些缺失，進而研究該如何有效地進行改善。

此方法也有相當的淺力將未來經驗以及人們價值觀的景象表現出來。

總之，在此研究中得出三個可以影響價值觀的因素:

（1）老齡化對個人的影響

（2）隨著時間的推移逐步改變

（3）世代交替。

日立已經收集了有關這些因素的知識，其中一些目前採用的是流動性的研究，並打算繼續這項工作，建立知識有關的各種元素及其預期影響。

未來生活方式視覺化之範例(第三部分)

本節介紹了服務設計的一個例子，從消費者的角度看社會體系，而這個體系結合了人、社會以及科技。這個例子預想到2025年的“社會”，所有年齡段的人在共同安全認知之下，可以活得健康又積極的生活，其中包括如何減緩環境的負荷、出生率下降和人口老齡、城市人口的增長。

**每個人都可以活得健康又舒適的社會

以下部分使用的例子來描述流動性為未來的生活方式的過程中，發展的願景。

本研究所選取的主題都是車站附近的重建區域。

為了讓利益相關者能夠完全的理解，本研究還製作影片來呈現重建的建議以及其商業模式。

以下各節描述了四個概念與提供解決方案，提高人們的流動性（參見圖7）。

***概念1：友善行人的城市環境

未來的行人可能包含各種不同知識水平、不同身體能力的人，其中包括老人和來自其他國家的人。而大型手推車以及協力車也預計會逐漸地增加。也因為有這樣子的需求，近來街道被汽車交通以及行人交通分割的情形將會不再適用。這個例子中的主要焦點是如何在火車站附近，方圓250公尺以內的區域都轉換成步行街商圈，打造一個充滿活力的都市空間(而這250公尺是假設500m是高齡者步行的最遠距離)

***概念2：活躍社區

提供一個促進流動性 與讓人們能夠自己做決定、自由的移動，如此一來將能夠鼓勵老人以及其他人對社會活動的參與並且讓他們有外出活動的動力。在這個例子中的建議之一是提供社會共享的自動駕駛車輛。其目的是提供老人與不同的運輸方式，提供與自己的汽車一樣的便利性。

***概念3：有意義的社區

社會系統的可視化將使人們清楚地看到，他們的行動和行為將如何影響整體社會，同時也提高他們解決問題的能力。提供允許個人透過他們的決定和行動做出貢獻，以實現最好的結果，如回收或緊急服務。服務主要提出一個緊急系統，能夠將病人根據其症狀直接送到合適的醫院，並且還有一個垃圾車系統促進回收，其背後的意義是將重點由強調不隨便丟棄垃圾到回收處理。

***概念4：支持性社區

由於人口不斷老化，公民參與在維持社會保障體系上，將會扮演著至關重要的腳色。在這種情況下，該提案是提供一個系統讓個人去做義務工作或是財務貢獻之好處是能夠可以馬上就看到的，進而能夠激勵人們]為他們的社區做更多的貢獻。而這將有助於使具有挑戰性的業務可持續發展，像是公共基金和個人捐款資助的社區巴士服務，而這樣子的貢獻將會讓有挑戰性的業務可持續發展。

長者遷徙的經驗值之結構框架(最後)

本節介紹如何開發"計算上述概念值經驗"的結構框架。

*首先，先訪談12位高齡者，以便辨別他們在遷徙時的障礙。

*以高齡者的角度審查隨著時間的這變化些障礙跟他們的關係以及預計在未來15年的代際變化。

*圖形化呈現表示出對未來15年這些障礙關係，而主要是透過一對比較矩陣並且也與現今的障礙圖進行比較。

結果發現，當改進的工作從提供有吸引力的景點給人參觀以及去除遷徙性的約束這兩方面去進行時，心理障礙依然存在，包括對突發事件的焦慮和不希望麻煩其他人。

換句話說，鼓勵老人走出進社區的障礙仍然存在。

在此，利用活躍社區的概念，也就是上述服務設計有提到的內容，將會消除這些心理障礙，而其例子包括能夠攜帶一個以上的人代步車(協力車)或專供醫院使用的代步車。

 圖8表示使用此概念之建議的經驗值的結構框架

這表考量明未來服務設計經驗並起比較不同情形的利益之有效性。

結論

本文介紹了本研究是如何藉由從社會以及科技趨勢之中抽取見解(insigh)、瞭藉這些見解將如何影響人們的價值觀以及發想如何豐富人們生活方式的點子來創造一個未來理想的生活方式的意象。進一步的研究若是要預測未來經驗時將，則需要累積更多的時實際業務項目，以重新修改研究方法。未來，若是研究範圍超越目前僅在已開發國家的老人的範圍，甚至研究在新工業化國家和新興國家中，他們的最好生活方式是怎麼樣子的，如此一來，本議題研究將會更加完善、理想。最後，日立打算繼續追尋以這個社會科學為基礎的方法來累積知識，並且研究探討不同國家的人所持的不同價值觀。

老年人與大學生機器人之間情感的身體動作識別比較：日本的案例研究(簡短版)

1.    這個研究的目的是啥?

研究目的為，探討人們在對身體動作做情感辨識時，是否會隨著年齡之不同而有所改變。

2.  他們大概做了什麼事?

此研究為日本一個心理學機構所做的實驗。

受測人是為32人，其中高齡者又17人，年輕者有15人。

實驗中會使用到的測試物為一個小型的人型機器。而此機器人是由Vstone Corporation公司所創，身長34.3cm，體重1.3kg。此機器人在腳、手臂與頭部上總共有17個自由度(關節)。

為了探討研究之主要目的，因此設定此機器人有三種情緒的動作，分別為憤怒、哀傷、喜悅。

實驗當中，每看完一個情緒項目的動作，就開始填寫問卷，問卷內容分三部分，分別詢問受次者對於此動作之情緒感受，注意身體身體的哪一部分，認為哪一部分的動作是快或慢、動作幅度大或小。

3.    結果是什麼?

結果顯示:

1. 年輕人與高齡者之間對於情緒辨識&注意身體的哪一部分&注意身體動作的哪一部分這三個部分有所不同。

2. 此外，對於身體動作部分的情感辨識之精準度與認知偏差之間的相關性。

3. 根據這些結果，該論文討論關於然型機器人互動研究的含義，特別是，設計師們對在情感辨識之人為因素特別敏感以及他們對於使用者之人口統計學的依賴度(像是年齡)。

4.在未來的實驗中，他們將擴大實驗的設計，其中包括更多經驗證過的機器人動作、情境化的互動、更多的人口變量。

老年人與大學生機器人之間情感的身體動作識別比較：日本的案例研究(詳細版)

1.摘要: 

        對社會機器人來說，身體動作是一個像使用者有效表達情感狀態的一個方法。因此在日本有一心理學部門執行了一項實驗，為的是要調查人們在做情感辨識時對於機器人所表現的身體情感之依賴程度，是否也會隨著年齡而有不同。在該實驗之中，其使用了一個小尺寸的機器來來做測驗工具，並且設定此機器人有三種不同的情改表達動作(anger, sadness, and pleasure)。而受測者方面包含了17個大學生以及15位高齡者。結果顯示年輕受測者與高齡受測者在情感辨識時的不同(在此說的情感辨識主要是針對肢體動作的情感辨識)以及對於機器人的動作速度以及幅度的印象也有不同。此外，研究也結果顯示出對於特定姿體動作的部分，情感識別之準確度和認知上的偏差之間的相關性。據此結果，該研究也討論關於人機互動研究上的一些意涵。

2.方法

2.1 受測者

*實驗的進行試從2008年的10月進行到12月

總受測人數為32人。

*高齡者的受測人數為15人。

取樣人數皆居住於日本西部，並且皆由調查公司所招聘的。

實驗結束後，每位受測者可得50000日幣。

*年輕的受測人數為17人。

取樣人數皆於日本西部的大學學生。

實驗結束後，每位受測者可得10000日幣。

2.2實驗中的機器人

此實驗使用一個小型人型機器人。

而此機器人是由Vstone Corporation公司所創，身長34.3cm，體重1.3kg。

此機器人在腳、手臂與頭部上總共有17個自由度(關節)。

雖然此機器人有口語能力，但是鑒於此研究之主要目的，因此在此實驗之中並不會使用到口語的功能。

2.3機器人的情感身體動作

此研究研究之情緒主要有三個:憤怒(anger)、悲傷(sadness)、喜悅(pleasure)。

而此三情緒之身體動作主要是根據現有的研究，下方三張圖則為此三情緒之不同的動作片段。

angrer

sadness

pleasure

另外，這三項身體動作也經過少數大學生之認同其動作符合相對應知情緒。

因此後面之實驗進行主要是要去探討年長者與年輕人之間的不同。

2.4 實驗流程

實驗的測量是根據自我報告(self-reported)的方法，而問卷的評估等級是根據現有的研究去設計的。對於每個機器人的情感動作，問卷裏面包含了三個部分。

(1)第一部分裡面包刮了7個項目，而這7個項目非別為不同的基本情緒。

*受測者被要求針對每個項目作回應，並且評分他們所看到的動作與問卷所描訴之情緒的相似程度。

*而每個項目裡面都有三個不同感受程度之選項可以選擇。(1.我非常認同，2.我認同，3.我不這麼認為)

(2)問卷的第二部分包括九個項目，其項目對應於以下身體和動作的部分:頭部，手臂，手，上身，腿，腳，運動速度，運動的幅度，和其等等。

*受測者被要求回應每個項目，並且呈現他們花費多少的注意力於相應的身體或運動部分。

*每個項目有三個等級的答案：1.我重視，2.我付出一點點的關注，3.完全沒注意到。

(3)問卷的第三部分包括兩個項目。

*一是要求受試者回答他們認為表達運動的速度是快還是慢的等級。

*此項目有五漸變的答案：1.我覺得它非常快，2.我覺得它快，3.普通，4.我覺得它慢，5.我覺得它非常慢

*另一項要求受試者回答，他們認為表達運動的幅度或大或小的程度。

*此產品也有五漸變的答案：1.我覺得非常大，2.我覺得它大，3.普通，4.我覺得它小，5.我覺得它非常小

3.結果

3.1身體動作的情感識別(論文表2)

對於憤怒的身體動作，學生組有100%認為是憤怒，88%是討厭；高齡組有百分之27%認為是憤怒，20%是討厭。

對於傷心的身體動作，學生組有100%認為是傷心，65%是討厭；高齡組有百分之73%認為是傷心，20%是討厭。

*這些結果表明，在年輕受試者較能準確地識別憤怒和悲傷的機器人。

*對於喜悅的身體動作，在識別請感方面並沒有統計上的明顯差異，並且許多的年輕與高齡受測者都肯定了喜悅的身體動作(學生組有94%認為是喜悅；高齡組有百分之80%認為是喜悅)。

3.2注意身體與動作的部分

調查年輕人與高齡者之間對於身體與動作的部分所付出的注意力是否有所差異。

為了簡化分析，將回答項目為 “1. 我十分注意” and “2. 稍微注意”分別編碼為1：我有注意到特定的部分；0：沒有注意到特定的部分。

論文表3顯示受測者注意到特定身體與動作的人數量。

對於憤怒的身體動作，年輕人付出53%注意力於機器人上半身；而高齡者則付出93%注意力於機器人上半身。此部分顯示高齡者面對憤怒機器人時，其對於機器人上半身的注意力大於年輕人。

對於憤怒的傷心動作，年輕人分別付出35%, 18%, 53% and 0%的注意力於機器人的腿、腳、動作幅度、機器人的其他部分；而高齡者則付出80%, 67%, 93% and 33%的注意力於機器人的腿、腳、動作幅度、機器人的其他部分。此部分顯示高齡者面對憤怒機器人時，其對於機器人的腿、腳、動作幅度、機器人的其他部分的注意力大於年輕人。

對於喜悅的身體動作上，對於腿、腳、動作幅度、機器人的其他部分上，年輕人與高齡者之間並沒有統計上的顯著差異。

3.3 對於動作速度與幅度的印象

此部分主要是要比較學生與高齡者對於運動幅度和速度的印象是否有不同。

對於速度印象的評分項目之編碼範圍為 −2到 2，(−2: “我覺得它非常慢,” −1: “我覺得它慢,” 0: “普通,” 1: “我覺得它快,” 2: “我覺得它非常快”)。

此外，對於動作幅度印象的分數定義也是被界定於 −2到 2之間(−2: “我覺得它非常小,” −1: “我覺得它小',” 0: “普通,” 1: “我覺得它大,” 2: “我覺得它非常大”)。

之後，進行雙向混合方差分析這些分數，以確認年齡和運動的主要影響以及它們的相互作用的影響。論文表4顯示出雙向混合方差分析後的平均值和標準偏差。

結果發現統計上，年齡之不同對於動作幅度的印象分數上有著顯著的影響。

此外，根據不同的動態類別以及學生與高齡者的情形，此研究也將其統計平均數分布以視覺化的方式顯示出來(圖6)。

圖6

*其中可以發現，在統計分析之中，年齡不同對於動作的速度以及幅度的印象是有顯著影響。

事後再利用Bonferroni's的方法做後測發現:

*在悲傷身體動作的印象分數之中，學生的印象分數是低於高齡者的。

*而在學生得受測者當中，悲傷身體動作的印象分數相較於其他動作來說也是偏低。

*而在老人之中，悲傷身體動作的印象分數則是小於憤怒身體動作的印象分數。

此外，分析還發現:

*在生氣身體動作的印象分數中，學生之分數皆高於高齡者。

*而在學生中，悲傷身體動作的幅度印象分數皆低於其他動作幅度之印象分數。

3.4 對於動作速度與幅度的印象

論文表五則是相關係數表(correlation coefficients)

其表示情緒辨識&注意身體的哪一部分&注意身體動作的哪一部分之相關係數。

由論文表五可得:

*對於憤怒的身體動作，厭惡與憤怒的情緒辨識在動作幅度的印象中呈現正相關。

*而對於對於憤怒的的情感辨識與對上半身的注意力上則呈現負相關。

*對於悲傷的與厭惡的情緒識別，在速度之印象呈現負相關。

*而對於其他部分與悲傷是情緒識別度也是呈現負相關。

*另外，本研究也探討受測者對於人形機器人的經驗是否與注意身體的哪一部分&注意身體動作的哪一部分有關係。結果顯示，大副份都是沒有顯示相關的，(除了傷心與厭惡之間有顯示相關以外)。

5.結論

因為過去在心理學的領域裡面有人研究關於年齡對於人臉之表情辨識的依賴程度是否會改變。

因此在日本，有另一個研究，則為年齡對於身體所之情感辨識的依賴程度是否會有所改變。

而在此研究裡面顯示:

1. 年輕人與高齡者之間對於情緒辨識&注意身體的哪一部分&注意身體動作的哪一部分這三個部分有所不同。

2. 此外，對於身體動作部分的情感辨識之精準度與認知偏差之間的相關性。

3. 根據這些結果，該論文討論關於然型機器人互動研究的含義，特別是，設計師們對在情感辨識之人為因素特別敏感以及他們對於使用者之人口統計學的依賴度(像是年齡)。

4.在未來的實驗中，他們將擴大實驗的設計，其中包括更多經驗證過的機器人動作、情境化的互動、更多的人口變量。