감성공학은 정확한 질문을 던집니다. 디자인의 어떤 물리적 속성이 어떤 느낌을 만들어 내는가? 고전적 도구는 의미미분법과 하야시의 수량화 이론이며, 둘 다 손으로 하면 지루합니다. 뉴트로픽은 메시지 하나로 둘을 실행합니다. 스크린샷은 60명이 평가한 의자 디자인 4종(샘플 데이터)을 다룬 실제 세션의 것입니다.
1단계 — 평정과 디자인 속성 첨부
데이터 파일에는 SD 평정(형용사 쌍 8개, 7점 척도)과 디자인별로 실제로 바꿀 수 있는 속성 — 좌석 소재, 색상, 팔걸이, 등받이 높이 — 이 들어 있습니다.
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/analyze chair_semantic_differential.csv holds semantic differential ratings (8 adjective pairs, 7-point) of four chair designs (A-D) by 60 participants, plus each design's attributes (seat_material, color, armrest, backrest_height). Draw the SD profile plot of the four designs and run a Quantification Theory Type I analysis mapping the 'comfortable' and 'luxurious' impressions onto the design attributes.
2단계 — 의미미분 프로필
프로필 플롯은 네 디자인을 같은 8개 양극 축에 놓아, 어디서 갈리는지 — 따뜻함/차가움, 저렴함/고급스러움, 편안함/불편함 — 가 한눈에 보입니다.
3단계 — 인상에서 디자인 변수로
수량화 I류는 각 목표 인상을 범주형 디자인 속성에 회귀시켜 카테고리 스코어와 편상관을 돌려줍니다. 어떤 소재, 어떤 색, 팔걸이 유무가 "편안함"과 "고급스러움"을 움직이는지 — 그리고 얼마나.
4단계 — 디자인 팀에 건넬 수 있는 리포트
리포트는 프로필 발견, 수량화 모형, 디자인 세트의 균형을 — 작은 디자인 세트가 함의하는 주의사항과 함께 — 설명하므로, 권고("메시 좌석, 높은 등받이, 팔걸이 포함")에 그 뒤의 숫자가 따라옵니다.
그 밖에도 기본 지원
- 속성 간 트레이드오프를 위한 컨조인트 분석.
- 바탕이 되는 감성 차원을 복원하는 SD 척도의 요인분석.
- 녹화가 있을 때 평정 순간과 정렬되는 생리 지표 — 표정, EDA, HRV.
모든 수치가 추적 가능
뉴트로픽의 다른 모든 곳처럼 그림과 표는 그것을 만든 코드와 데이터를 지니고, 검토 에이전트가 권고가 디자인 리뷰에 도달하기 전에 모형 가정을 점검합니다.
