信息论视角的产品广告美学效果测量方法初探

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1、信息论视角的产品广告美学效果测量方法初探MeasureMethodofAestheticEffectofProductAdvertisingfromthePerspectiveofInformationTheoryChenLi;HuWeifeng;ZhouHaihai(南京航空航天大学机电学院,南京210016)(CollegeofMechanical&ElectricalEngineering,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China)摘要:以信息量的计算为转换桥梁,将语义差异法、里克特量表的测量

2、数据转换为美感指数的计算变量值,为数学家Brikhoff的美学计算公式的具体应用作出了初步探索,并以手机广告平面设计为例进行了应用验证。Abstract:TheapplicationofBrikhoff’saestheticformulawasexploredtakinginformationcontentasamediatoconverttheresultofSemanticDifferentialandLikertScalestovariablevaluesofaestheticindex.Byanapplicationexampleofthegraphicdesignofmobil

3、ephoneadvertisement,themethodproposedwastested.关键词:美学效果信息论熵广告Keywords:aestheticeffect;informationtheory;entropy;advertisement中图分类号:F713.8文献标识码:A文章编号:1006-4311(2011)32-0308-020引言提到美学效果,人们往往把它与感知、心理、情绪、神秘等概念联系在一起,艺术设计作品的美学效果究竟如何,也主要是通过观赏者的主观判断来给出结论。但是不可否认的是,人们对视觉对象的审美心理存在很多共同的规律,例如格式塔心理学列举出的一系列组织原则

4、。因此很多学者也尝试建立审美效果的量化计算方法,以期为作品的评价提供一个数据化的参考。信息论近年来在自然科学、社会科学等各个领域得到了广泛的应用,本文尝试将语义差异法、信息量的计算、数学家Brikhoff的美学计算公式结合起来,对美学效果的测量方法作出初步探索,并以手机广告为例进行应用验证。1理论背景1.1信息论与熵信息理论由Shanon和Weaver提出,信息反映事物存在的状态,事物的特性就在于它有一定的结构,有一定的组织模式,即有序性。信息论中用信息熵来度量信息量,信息熵表示系统的有序程度,表示系统获得信息后,无序状态的减少或消除。一个系统的有序程度越高,熵就越小,所含的信息量就越大

5、[1]。1.2信息论方法在艺术设计领域中的研究阿恩海姆最早开始用信息论中“熵”的概念来分析视觉艺术的创作[2],FranceHenaut(1994)[3]认为艺术作品中的熵越高,则作品的复杂度越高,也就蕴含更多的信息量。Petrov(2002)[4]以信息嫡方法比较了三位苏俄艺术家的绘画作品,以感知因素及社会因素作为视觉特征变量,测量了每位艺术家作品的信息熵,并以变量间的信息系数表示彼此的影响性,以此方法分别分析了三位画家各自的创作模式以及风格的稳定性。Tsai[5]等将Petrov的方法引入到对于网页的研究中,探讨了数字博物馆首页的风格分类以及各类的特征元素对风格形成的贡献度。1.3信

6、息量的测量以Hx表示一个事件的总信息,P代表该事件发生的概率,那么,信息熵值HX与Iog2(l/P),即-log2P成比例。如果某系统的某一变量X具有n种独立的可能状态(或结果):XI,X2,X3,X4Xn:以P■表示系统在X变量上的第i状态发生的概率,n表示所有可能的状态,则系统的总信息熵值为[4]:H■■P■log■P■。如果概率均匀分布,即P(Xi)=l/n,其系统熵值达到最大,HX=log2n,这就是Hartley熵值公式[6]。1.4Brikhoff的美学计算公式美国数学家GeorgeD.Brikhoff于1933年提出,要以数学的方式建立一套科学的宏观美感表达式——将“美感指

7、数”(aestheticMeasure)表示为为“秩序”(Order)除以“复杂度”(Complexity)的商,即M=0/C[7]。这个公式从直观上看是符合人们的审美心理规律的,例如视觉作品越复杂、越混乱,观赏者的反感心理就越强烈,有序和规则则会激发较高的美感体验。但是要应用于实践中,一个主要的问题就是,设计作品的“秩序”和“复杂度”该如何度量?在本研究中尝试对这个问题给出解决方案,将语义差异法和信息量计算结合起来,分别计算里克特

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