■周 祺，唐烽珩，朱 瑶

(湖北工业大学工业设计学院，湖北武汉 430068）

长时间的伏案书写导致75%的学龄儿童出现错误坐姿，不良坐姿会对发育期儿童脊椎造成不可逆的损伤，严重者甚至会影响呼吸功能和神经系统［1－2］。错误坐姿一旦形成，会持续影响学龄儿童的学习、生活、工作，而姿态改善类产品能减轻坐姿问题导致的近视、驼背、以及相关的肌肉骨骼疾患发病概率［3-4］。在不良坐姿行为识别及改善领域，诸多学者展开了实践，例如：孟彩茹［3］等以智能化监测机器人为研究对象，基于构型演绎法，提高了坐姿识别和坐时时长的准确率。董辉等［5］通过对人体脊柱生理结构的分析，结合姿态检测技术，设计了可穿戴的智能矫姿系统，辅助用户纠正不良坐姿。李帅［6］将传感器与计时单元件运用到智能矫姿服装系统的开发中，同时监测坐姿状态脊柱变化和工作时长，减轻了不良坐姿对身体产生的负面影响。卢佩宜［7］等以坐姿矫正椅为实例，发现座椅腿部放置合理角度的支撑，能帮助用户维持正确的坐姿状态。

■图1 学龄儿童坐姿改善产品的研究流程

但通过对坐姿改善产品的文献整理及市场调研，发现目前设计中仍存在一些亟待解决的问题。武兆栋发现［8］矫姿坐具缺乏对人机适配性及用户需求的研究，出现矫姿形式与儿童生理特征相违背、不同体型儿童坐姿改善效果不明显等问题。吴建峰等［1］认为当前有关坐姿改善领域的研究，多集中于成年人在办公环境下如何保持健康坐姿，鲜有关于儿童学习状态下的姿态改善产品研究。本文针对上述问题，采用DEMATELISM-TOPSIS的理论模型，对该类型产品的影响因素进行层次划分并筛选出关键影响因素，将其与用户需求结合后，可提高坐姿改善方式的科学性，并据此设计契合用户行为及心理感受的姿态改善类产品，以期为儿童坐姿改善产品的创新设计提供系统且科学的设计流程。

1 理论模型及研究流程

1.1 DEMATEL-ISM模型

决策实验室分析法（DEMATEL），是一种利用图论和矩阵工具，将设计要素影响程度的差异性转化为加权有向图的分析方法，专家依据影响因素间的逻辑关系打分并构建矩阵，通过计算各因素的原因度、中心度及权重，从多因素系统结构中识别根本影响因素。解释结构模型法（ISM）可通过邻接矩阵、图形模型分析复杂系统内部层次的逻辑结构，构建出一个自下而上的多层递阶结构模型，但无法对每一层中影响因素的重要性进行判定[9-12]。为弥补这一缺点，故将ISM方法与DEMATEL方法结合，通过DEMATEL法获取的综合影响矩阵可对每一层因素的优先级进行划分，再将其转化为ISM的可达矩阵，将种类繁多、关系复杂的系统分解为若干个子系统并用简洁明了的图形模型展示出来，全面剖析产品设计方案中待完善的设计需求。目前DEMATEL-ISM模型已成功运用于复杂系统综合评价、影响因素间相互作用机制分析等多个领域，可将其运用到产品设计领域中，探析用户对坐姿改善产品的设计需求，研究影响儿童坐姿改善产品体验性及功能性的各项因素之间的逻辑关系，增强后续设计方案的用户满意度。

1.2 优劣解距离法（TOPSIS）

优劣解距离法（TOPSIS）采用余弦法找出“靠近正理想解、远离负理想解”的最优方案，将多因素影响的定性分析转换为简单明了的单属性定量分析。TOPSIS是多属性决策中的重要方法，它与DEMATEL法互为补充，能有效降低评价中因人主观决策产生的不确定因素的影响。虽然TOPSIS法是由管理学引入并广泛运用于产品设计的综合评价中[13]，但基于DEMATEL-ISM-TOPSIS的研究方法尚未被运用到工业产品的设计流程中。文中利用DEMATEL-ISM法确定影响因素之间的相互作用权重并对复杂系统进行解构，再采用TOPSIS法进行载体选择，通过设计实例进一步验证理论模型的有效性。

1.3 儿童坐姿改善产品的研究框架

核心框架可分为三个步骤：影响因素的收集、影响因素的重要度排序、最优载体形式的推导，融合DEMATEL、ISM、TOPSIS三种理论方法对儿童坐姿改善产品进行优化设计，其流程图如图1所示。首先借助Citespace软件对相关领域文献进行整理归纳，邀请专家及用户进行开放式访谈，收集用户需求并构建出影响因素的指标体系；其次运用DEMATEL－ISM方法对设计要素进行结构层次划分，提炼出关键影响因素，即潜在核心功能需求，进而获取复杂系统的多层递阶结构模型；最后运用TOPSIS法对不同载体形式的设计方案进行理想度排序，结合功能需求展开设计实践，实现科学改善学龄儿童不良坐姿并提高用户舒适度的设计目标。

2 影响因素指标体系的建立

学龄期儿童具有年龄跨度大，生理发育速度快等特点，这一阶段他们的体重和身高会出现突增现象[14]，因此对坐姿改善产品的可调节性及舒适性有较高要求，且儿童坐姿改善产品涵盖尺寸、造型、功能等多方面的影响因素，各因素之间重要程度难以衡量。本文预借助Citespace软件归纳出儿童坐姿改善产品的研究维度；并对相关专家学者、设计人员及潜在用户进行开放式访谈，结合儿童生理、心理需求，对影响因素进行修改完善，建立儿童坐姿改善产品的指标体系，为因素间的重要性判断奠定基础。

2.1 产品研究维度的获取

Citespace是基于Java平台研发的一款将文献定量分析并建立可视化知识图谱的软件，具备良好可视化功能[15]。通过Citespace软件可梳理出相关研究文献的全局特征，知晓研究方向的热点、前沿及进展。本研究文献数据源于知网，时间范围限制为1993年至2023年，以“坐姿改善”“坐姿行为”“坐姿矫正”“人体坐姿”“产品设计”等为关键词，检索后有423篇文献与主题高度相关，可用于知识图谱的绘制和研究评述（图2-图3）。

对近30年高关联度文献根据发表时间和关键词进行检索，由其检索结果可知：

（1）从文献关键词聚类的角度分析：坐姿改善产品聚焦于智能化的研究，涉及多学科交叉融合形成的渗透性知识。产品与人体尺度的合理性、约束腿部及大腿结构的安全性以及和材质的舒适性一直是该领域的研究重点。

（2）从关键词时间线分析：坐姿改善类产品重合率最高的研究载体是座椅，应精确地细分不同用户群体，重视差异化的用户体验需求。基于青少年身体发育特征，动态可调节的产品符合用户预期及可持续使用原则。

（3）从产品研究维度分析：对相关文献聚类分析后，获取产品的高频研究方向为：人机协调性、机械结构安全性、体感及视觉舒适性、坐姿改善系统的交互性等，可进一步提炼产品的4个研究维度，即人机维度、安全维度、交互维度、功能维度。用户体验、人体尺寸、系统设计一直是坐姿改善领域的重要主题，可调性、反馈提醒、坐姿监测则是该方向潜在主题。

2.2 需求分析及关键因素的筛选

首先通过检索文献对坐姿改善行为的影响因素进行分析，其次在武汉、成都两地不同区域的高校、学习椅门店、住宅区进行开放式访谈。由于学龄儿童认知处于发展阶段，故将采访对象限制为人体工效学和儿童认知领域专家、设计师、学龄儿童父母，访谈主要内容为坐姿改善产品在人机、安全、交互、功能等维度下的痛点问题及设计建议。将收集的信息进行初步整理分析，依据层次清晰、科学系统、简明扼要的原则对影响因素进行修正，最终提取出14个影响因素，将其分类到不同研究维度后，结果如表1所示。

表1 学龄儿童坐姿改善产品影响因素的指标体系

3 基于DEMATEL-ISM方法的影响需求模型构建

3.1 直接影响矩阵的获取

依据德尔菲法中选取专家人数宜以15-50名的原则，向20名人体工效学和儿童认知教育的专家通过线上邮件、线下访谈的形式发放问卷。采用5级标度法，对各个因素的影响强度进行打分，得到20组影响矩阵。为尽可能保证客观性，减小专家间的意见分歧，将20位专家对每一项影响因素的评分结果计算出均值 ，根据公式（1）得到直接影响矩阵S[S=(sij)m×n] （表2）[16]。

表2 直接影响矩阵S

式中：表示第i个指标对j个指标的影响程度，假设i=j，则Sij=0。

对回收的问卷从专家积极系数、权威程度、协调程度3个方面进行分析，结果如下：积极系数即完成问卷的专家与邀请的专家数量的比值，本次回收的有效问卷20份，专家积极系数为100%＞0.7，表明专家积极程度极高。专家的权威程度（Cr）是对各项因素的熟悉度（Ca）与判断依据（Cs）的算术平均数（Cr=(Ca+Cs)÷2）。指标熟悉度按照Likert五级表进行评分，判断依据则包括：理论分析、设计实践经验、参考国内外学者文献、直观感觉四个方面，具体量化方式（表3）。将收集的数据通过公式计算出20位专家权威系数的平均数为0.86≥0.7，表明所邀请专家对研究领域有深入研究。专家协调系数主要由变异系数影响，变异系数由标准差与平均值的比值构成，计算后发现专家协调系数在0.12－0.23范围内波动＜0.25，表明这批专家的意见离散程度低，一致性较高，结果可靠性高。

表3 判断依据及其影响量化表

3.2 综合影响矩阵的计算

初始影响矩阵只反映各影响因素之间直接关系的有无及强弱程度，按照数理公式进一步计算的得到的综合影响矩阵能够分析各因素间的间接影响关系。具体操作步骤如下：首先进行归一化处理，令矩阵S中的每一项影响因素为Sij，其次根据公式（2）可以计算出直接影响矩阵S各行、各列和的最大值并得到规范后的直接影响矩阵T[T=(tij)m×n]。直接影响矩阵自乘后，矩阵内所有值会趋近于0，表示间接影响因素的累加，根据公式（3）可将直接影响矩阵T转化为综合影响矩阵B[B=(bij)m×n]（表4）。

表4 综合影响矩阵B

式中：I代表综合影响矩阵，T代表规范化影响矩阵，I代表单位矩阵（即对角线为1其他地方为0的矩阵），其中(IT)-1为(I-T)的逆矩阵。

3.3 影响因素中心度、原因度及权重计算

通过综合影响矩阵B可计算出各项影响指标的影响度及被影响度，指标的影响度D是矩阵B的各行累加之和，即每一行影响因素对其它因素的综合影响度。矩阵各列累加可计算出被影响度C，即每一列影响因素受到其它因素的综合影响度。中心度M代表了该因素在影响因素指标体系中的位置及影响作用的大小，其计算公式为M=D+C；原因度R计算公式为R=D-C，当原因度大于0时表示该因素对其它因素有较大影响，称为原因因素，反之则称为结果因素。最后可根据公式（4）计算出各影响因素的权重值，进一步判断该因素在系统中是否处于核心地位，具体结果（表5）。

表5 影响因素的中心度、原因度及排名

由表5可知，中心度排名前五的因素分别是：科学管理坐姿（S13）、材料选择（S7）、结构安全（S6）、游戏化互动（S9）、升降安全（S4），表明这5个因素作用对系统影响较大，处于指导地位[16]。原因度排名前五的因素为：数据采集（S11）、材料选择（S7）、可调节功能（S1）、智能触摸（S11）、游戏化互动（S9），表明这5个因素对其他因素影响较大，较少地受其他因素影响。

3.4 利用ISM方法构建多层递阶结构模型

3.4.1 可达矩阵的计算

建立多层递阶结构模型需先建立可达矩阵，为简化系统结构，引入边界阈值λ来筛选掉对系统影响程度偏小的因素，利用综合影响矩阵T可以计算出矩阵的均值为0.096，标准差σ为0.080，（结果均保留小数点后3位），由此可确定阈值λ为0.176，再根据公式（5）可以构建邻接矩阵L[L=(lij)m×n]。整体关系矩阵W［W=(wij)m×n］由邻接矩阵L和单位矩阵I之和构成，其计算公式如（6）所示。

式中：Lij为邻接矩阵L中的每一项元素；λ为边界阈值，是综合影响矩阵B中各因素的均值和标准差之和，计算公式为

借助MATLAB软件对整体关系矩阵W进行幂运算，至到公式（7）成立，即可获得可达矩阵H［H=(hij)m×n］，可达矩阵H能展示因素之间是否存在连接路径；矩阵内元素数值为1，则表示某两项因素间存在着路径，若数值为0则表示两元素间不存在路径。

3.4.2 影响因素层次划分及结果分析

依据可达矩阵H的计算结果，提取矩阵每行数值为1的影响元素为可达集合E,每列数值为1的元素为先行集合G,如公式（8）所示。依照ISM结果优先规则进行层级划分，令可达集E与先行集G的交集为A,当可达集E中元素与其交集A中元素相等时，即为多层递阶结构模型的第一层级因素，如公式（9）所示。在可达矩阵H的行和列中分别删除第一层级因素后，依照层级划分原则即E(Hi)=A(Hi)继续梳理结果,直至全部影响因素依次划分归类完毕，得到学龄儿童坐姿改善产品的多层递阶结构模型，再融入原因度与中心度的排序结果，绘制多层次ISM模型图（图4）。

层次分解的目的在于了解学龄儿童坐姿改善产品影响系统中各因素的逻辑关系，模型图中如两因素间存在双向箭头，连接方式被称为回路。学龄儿童坐姿改善产品影响因素系统中存在3组回路：（受力均匀S2,契合脊柱曲线S3）、（升降安全S4；底盘稳定性S6，结构安全S7，材料选择S8）、（游戏化互动S12，系统设计S13，智能触摸S14，科学管理坐姿S16），该3组因素内部连接紧密、互相影响，在设计之初要对其进行整体研究。其次图4呈现出同级或跨层级联系较为复杂的关系，其中数据采集S11为本质影响因素，而游戏化互动S12、系统设计S13、智能触摸S14、科学管理坐姿S16、按摩功能S17为临近影响因素，能够直接反映学龄儿童坐姿行为的改善情况。

因此，在后续设计实践中应以S11-S1-S4-S3-S16的路径框架进行主导研究，并将影响系统中3组交叉融合的回路进行整体设计。由于坐姿改善效果受到多种影响因素的综合作用，S3契合脊柱曲线涵盖承上启下的作用，应对过渡层原因度较高的因素进行干预控制，降低坐姿改善过程中存在的不良影响。综合DEMATEL-ISM影响模型路径分析的结果，设计实践应选择具有数据采集、坐姿识别、监测功能的载体为研究主体，具备适应青春期儿童生长发育特点的可调节功能，有效解决前文所述的传统产品无法与用户生理特征相匹配、坐姿改善不明显等问题。

4 学龄儿童坐姿改善产品的设计实践

4.1 基于TOPSIS的最佳载体形式选择

结合用户在实际使用时的需求和上述设计方法及研究结果，有针对性地提出三种不同载体形式的设计方案，并运用TOPSIS对各方案的理想度进行排序，选择最合适的载体以达到科学改善坐姿的效果。

方案一：为提高产品的准确性，拟设计一款具备实时压力监测功能并判断学龄儿童坐姿正确与否的坐具，首先对身体数据进行采集，将学龄儿童的姿态与标准坐姿进行纠正、定位；其次，实时监控坐姿行为，臀部传感器判断其是否存在前倾、后仰、歪到等错误姿势，背部光感识别器对背部长度采集能辅助提高对用户姿态的判断。最后，当用户姿态与初始测量的标准体态模型偏差过大时，会提示纠正坐姿。

方案二：为增强产品的交互性，拟设计一款桌面式的检测仪，利用AI技术辅助提高坐姿识别的精确性。监测儿童保持健康坐姿达到一定时间，会在桌面投影动物、植物等卡通化元素与儿童互动。并且可将仪器采集的数据同步至手机端形成可视化报告，持续改善儿童不良坐姿。

方案三：为增强坐姿改善过程中的舒适性，拟设计一款坐姿矫正背心，基于人体工效学分散背部压力，并且契合学龄儿童脊柱曲线。当儿童处于久坐状态时，启动降温按摩功能，提醒儿童起身活动，适合学龄儿童长期穿着。

首先，为保证有效性和一致性，邀请前中人体工效学领域、儿童认知研究领域的专家，针对上述三种方案（载体）的每一项影响因素进行赋分，按照TOPSIS模型中与理想方案相对接近度大小，将影响因数依照坐姿改善效果划分为：较为优秀（9-10）、良好（7-9）、一般（3-7）、较差（1-3）、糟糕（0-1）五个等级。

其次，初始评判矩阵Q[Q=(qij)m×n]由m个评价方案和n个影响因素构成，依据公式（10）得到规范决策矩阵P[P=(pij)m×n]，将其与由DEMATEL法计算出的影响因素的权重相乘得到加权评判矩阵Z[Z=(zij)m×n]，进而通过加权矩阵确定正、负理想解，流程如公式（11）-（12）所示。

式中：pij为qij占初始评判矩阵中某列因素平方和的方根比例。

式中：zij为第i个方案的第j个影响因素的加权得分

式中：X+表示矩阵Z中每列最大值，X-表示矩阵Z中每列最小值。

最后，利用式（13）-（14）求得三个设计方案满意度的正、负理想解的欧氏距离、相对贴近度Ni值[17]，并根据Ni的计算结果对评价方案进行排序，其计算结果如表6所示。筛选出最优设计方案，将用户诉求与系统中的本质影响因素结合，指导产出能科学改善儿童坐姿的设计产品。

表6 三种方案的相对贴近度及其正、负理想解的欧式距离

■图5 学龄儿童坐姿改善产品的细节图

式中：0≤Ni≤1，Ni的值越接近1表明评价方案越理想。

将三种备选方案的正理想解、负理想解排序分析后可知：方案一更接近用户理想中的科学化坐姿改善方案，即以辅助性坐具为载体，通过儿童身体数据的采集判断儿童坐姿行为端正与否，具备可调节功能，减少学龄期儿童使用产品时的不适配问题。

4.2 学龄儿童坐姿改善产品设计方案的确定

根据DEMATEL-ISM方法推导出应从数据采集准确性、产品调节功能的可控性以及坐姿改善效果科学性等维度进行设计实践，而TOPSIS法筛选出产品的最佳载体形式为坐具，也与前文Citespace软件研究频次最高的载体-座椅相符合。针对学龄儿童的设计，在确定产品主要参数时，需参考儿童小腿加足高、坐姿肩高（背部长度）等数据，对座椅的座高、靠背高度有所限制。查阅国家标准GB/T 26158—2010《中国未成年人人体尺寸》[18]后可知：座椅最低高度以7～10岁男女性“小腿加足高”数据下限第五百分位为参考，加上鞋跟高度应增加心理余量到300mm左右；坐高上限为11～12岁男性“小腿加足高”数据第95百分位，即409mm，同理座椅靠背的高度下限为7～10岁男女性坐姿肩高数据448mm，而上限则为11～12岁儿童第50百分位509mm[19]。鉴于最新版本的《中国未成年人人体尺寸》发布已有十余年，数据存在滞后性，将座椅高度和靠背高度数据波动范围分别划定为：310mm-480mm、420mm-560mm。综上，以S11-S1-S4-S3-S16的路径框架展开研究，学龄儿童坐姿改善产品的细节图、设计效果图以及三视图如图5-图7所示。

产品造型方面，儿童相比于成人更喜欢有趣幽默的造型，而卡通化设计是提升产品设计趣味性的重要方法，在椅背处融入卡通动物的平面图案，采用鲜艳明亮的色彩，可提升用户视觉、触觉等感官通道的使用体验。不规则的圆状底盘增大了产品的接触面积，提高了产品的稳定性[20-21]。

功能方面，强调了压力识别监测坐姿的功能，压力识别器均匀设置在坐垫承托板上，而数据处理模块则位于承托板底部右侧，实时测量儿童坐姿行为时臀部施加的压力等数据，进而判断用户的坐姿与标准体态模型的偏差值，通过振动反馈传递坐姿矫正的信息给儿童[22-23]。压力识别器采用磁扣连接方式放置于坐垫凹陷处，并将振动电机设置在坐垫内部距离发泡部分上表面向下10mm-20mm的范围，利用采集的数据指导学龄儿童改善坐姿的原理图如图8所示。

交互方面，学龄儿童处于身体发育高峰期，对坐具的调节方式有较高要求，脚踏板可将儿童腿部抬升至合适高度，调整腿部与背部的角度，有助于培养儿童养成良好坐姿行为；可调节腰靠能让儿童背部舒适稳定地倚靠在靠背板上，借助光感器对用户背部数据进行采集，辅助用户快速将坐姿调整到合适的角度；通过气压棒调节座椅高度以适应不同年龄阶段儿童的身体尺寸，减小不良坐姿行为发生的频率[24-25]。

5 结语

本文以改善学龄儿童不良坐姿为目的，运用DEMATEL法与ISM相结合的理论模型探析出因素间的逻辑关系，并基于TOPSIS方法筛选出最优方案，以科学系统的方法获取了学龄儿童坐姿改善产品的各项设计因素之间的影响作用关系。最终设计的学龄儿童坐姿改善坐具，利用压力识别器和光传感器来提高儿童身体数据采集的精确度，通过与标准体态的对比来实现坐姿改善，相较于该领域传统产品能为不同体型差的学龄儿童提供有效的坐姿调整，能较好地将用户的生理需求以及审美偏好映射到功能及造型的设计实践中。此外，针对用户访谈阶段，后续研究中可采用其他方法获取更客观的用户需求并扩大样本量。

■图8 坐姿改善产品概念设计原理图