一种基于在线评论的化妆品包装设计方法

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：A cosmetic packaging design method based on online reviews

基于在线评论的化妆品包装设计多方法融合优化研究，通过Python爬取京东124,879条用户评论，运用LDA主题模型聚类出五大需求主题，结合扎根理论编码提炼出18项需求要素，并采用Kano-AHP-TOPSIS框架进行需求分级与设计方案量化评估，最终确定最优设计方案。

　　随着电子商务平台的迅速发展，越来越多的消费者倾向于通过网络购买化妆品，这使得化妆品行业整体交易额持续增长。在这一背景下，产品包装不仅承担着保护产品的基本功能，更在吸引消费者、促进购买决策以及传递品牌价值方面发挥着至关重要的作用。因此，如何通过科学的方法捕捉用户的深层需求，并将其转化为有效的包装设计方案，成为当前研究的热点之一。

本研究旨在通过分析用户在线评论，探索一种基于人工智能技术的化妆品包装设计方法。通过对大量用户反馈数据的挖掘，可以更准确地识别消费者对化妆品包装在功能性与美观性方面的具体需求。这一研究的创新之处在于，它不仅采用了传统的调研方法，还引入了先进的数据分析技术，如潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型和扎根理论编码方法，以实现对用户需求的系统性分析。此外，研究还结合了Kano模型和层次分析法（AHP），以对需求进行分类和优先级排序，并利用技术评估偏好相似性到理想解（TOPSIS）方法对设计方案进行综合评价。最终，研究提出了一个完整的、以用户在线评论为核心的设计策略，涵盖数据收集、分析、方案设计、人工智能辅助设计及评估等多个环节。

本研究的数据来源于京东（JD）平台，共计收集了124,879条用户评论。这些评论涵盖了不同时间段和不同地区的消费者对化妆品包装的反馈，为研究提供了广泛而真实的数据基础。通过LDA主题模型的应用，研究者将用户评论划分为五个主要主题，从而初步识别出用户关注的核心需求。在此基础上，采用扎根理论的编码方法，对每个主题下的内容进行逐层解析和分类，最终提炼出18个需求要素，这些要素可以进一步归类为六个核心类别。通过对这些需求要素的分类和排序，研究明确了哪些需求在消费者眼中具有更高的优先级，为后续的设计方案优化提供了依据。

研究中特别关注了几个关键的需求要素，如强烈的品牌认知（M1，权重0.2182）、强烈的品牌价值感知（M5，权重0.1129）以及视觉上吸引人且精致的美学（A5，权重0.0983）。这些要素显示出较高的权重，表明消费者在选择化妆品包装时，对品牌识别度和产品外观的重视程度。此外，研究还指出，当前的化妆品包装设计研究在获取用户需求的维度上存在一定的局限性，例如样本选择范围狭窄，难以推广至其他文化背景的市场；缺乏对消费者真实感知和行为的第一手数据；多数研究基于静态时间点进行需求收集，缺乏时间跨度，导致信息收集效率和真实性存在不足。因此，本研究通过引入在线评论分析的方法，突破了传统调研的限制，实现了对用户需求的全面、准确挖掘。

为了进一步优化设计方案，研究还结合了Kano模型和AHP方法。Kano模型可以将化妆品包装设计的需求划分为基本需求、期望需求和兴奋需求，但其在需求重要性量化方面存在一定的不足。而AHP方法则通过构建层次结构和权重计算，实现了对需求重要性的量化分析，弥补了Kano模型的缺陷。通过AHP对需求进行优先级排序后，研究利用TOPSIS方法对六个不同的唇膏包装设计方案进行综合评估，最终确定了最优方案c，并对其进行了进一步优化。这一过程不仅提高了设计方案的科学性和合理性，还增强了设计结果与用户真实需求之间的匹配度。

本研究提出的综合方法在多个方面展现出显著的优势。首先，它通过引入在线评论数据，打破了传统调研在地域、时间性和样本量方面的限制，使需求分析从局部推测转向整体领域的量化研究。其次，研究构建了一个混合分析框架，将LDA主题模型的自动文本聚类能力与扎根理论的深度语义分析优势相结合，既克服了人工分类的耗时问题，又突破了单纯统计方法在捕捉潜在情感和动机方面的局限。这种方法能够更精准地挖掘用户对包装的多维需求，从而提升设计策略与用户实际需求之间的契合度。最后，研究形成了一套完整的、以数据驱动为基础的决策框架，涵盖了需求分类、需求排序以及设计方案评估等环节，解决了现有研究中需求分析与设计实施之间脱节的问题，使设计过程从经验导向转向数据驱动的科学决策，为行业提供了可复用的方法论，提升了设计的合理性与方案评估的客观性。

本研究的创新价值主要体现在三个方面。第一，它采用中国消费者在线评论作为用户需求收集的主要数据来源，从而突破了传统调查在地域、时效性和样本量上的局限，推动了需求分析从局部推测向整体领域量化转变。第二，研究构建了一个混合分析框架，增强了需求挖掘的深度。通过结合LDA主题模型的自动化文本聚类能力和扎根理论的深度语义分析优势，不仅克服了人工分类的低效问题，还突破了单纯统计方法在捕捉潜在情感和动机方面的不足，能够更精准地挖掘用户对包装的多维需求，提高设计策略与用户真实需求之间的匹配度。第三，研究建立了一个全过程的数据驱动决策框架，将Kano模型、AHP和TOPSIS方法有机融合，形成了从需求分类、需求排序到设计方案评估的系统路径，解决了现有研究中需求分析与设计实施之间脱节的问题，使设计从经验导向转向数据驱动的科学决策，为行业提供了可复用的方法论，提升了设计的合理性与方案评估的客观性，同时推动了化妆品包装设计向精准化和高效化方向发展。

在方法论部分，本研究详细阐述了其技术路径和实施逻辑。首先，通过Python编程技术从京东平台爬取了大量用户评论，为后续分析提供了坚实的数据基础。接着，利用LDA主题模型对收集到的评论进行初步聚类，提取出关键的需求元素。然后，采用扎根理论的编码方法对这些需求元素进行深入分析，构建出一个系统性的需求分类体系。在此基础上，结合Kano模型对需求进行分类，进一步利用AHP方法对各类需求进行量化评估，从而确定其优先级。最后，通过TOPSIS方法对六个设计方案进行综合评价，筛选出最优方案，并对其进行优化。这一过程不仅体现了数据驱动决策的优势，也展示了人工智能技术在设计领域的巨大潜力。

在案例研究部分，本研究以唇膏包装为实际案例，展示了整个设计流程的完整过程。唇膏作为化妆品中一个经典且重要的品类，在市场上占据着重要地位。近年来，越来越多的品牌开始重视唇膏包装设计，这不仅有助于提升用户体验，还能从多感官和心理层面增强产品的吸引力。例如，从颜色角度出发，一些研究已经通过心理物理实验探讨了颜色与用户感知之间的关系。此外，唇膏包装的设计还涉及到材质选择、结构创新、品牌形象传达等多个方面。通过本研究的方法，可以更系统地分析用户对唇膏包装的具体需求，并据此制定出更符合市场需求的设计方案。

在讨论部分，本研究结合研究结果，分析了多种方法在需求识别与设计优化中的协同应用所带来的优势和应用价值。首先，通过Python爬虫技术收集大量用户评论，为研究提供了丰富而真实的数据支持。然而，由于这些评论具有非结构化的特点，研究过程中需要对数据进行预处理，以去除噪声和不相关的信息，确保分析结果的准确性。其次，LDA主题模型的应用使得研究能够从海量文本数据中提取出潜在的主题，为后续的需求分析奠定了基础。然而，LDA模型主要依赖于词频统计，难以深入挖掘用户的情感和动机，因此需要结合扎根理论的编码方法，以实现对需求的更深层次解析。通过扎根理论的逐层分类和编码，研究不仅揭示了用户需求的内在规律，还构建了一个系统的理论框架，为后续的包装设计提供了坚实的理论支持。

此外，Kano模型和AHP方法的结合使用，使得研究能够更科学地对需求进行分类和优先级排序。Kano模型虽然能够将需求划分为不同的类型，但其在需求重要性量化方面存在一定的不足，而AHP方法则通过建立层次结构和计算权重，实现了对需求重要性的精确评估。通过这一过程，研究明确了哪些需求在用户眼中具有更高的优先级，为设计方案的优化提供了依据。最后，TOPSIS方法的应用使得研究能够对多个设计方案进行综合评估，从而选择出最优方案。这一方法不仅提高了评估的客观性，还增强了设计方案的科学性和合理性。

综上所述，本研究通过整合多种方法，构建了一个以用户在线评论为核心的化妆品包装设计优化策略。该策略不仅提高了设计的精准度和效率，还增强了品牌与用户之间的互动和匹配度。未来，随着人工智能技术的不断发展，其在设计领域的应用将更加广泛和深入。因此，进一步探索人工智能技术在化妆品包装设计中的潜力，将有助于推动设计流程的智能化和自动化，提高产品在市场中的竞争力。同时，研究还强调了在设计过程中加强人工智能辅助设计的重要性，认为这不仅能够提升设计的效率，还能降低传统市场调研的成本和风险，为行业提供更加科学和系统的解决方案。