深度学习模型揭示徽标设计中记忆与喜爱的交互影响

本研究论文深入探讨了徽标设计中记忆和喜爱的关系，以及影响这两个因素的关键视觉元素。研究人员利用大规模数据集，包含543,758个来自不同行业类别（39个）和国家（216个）的徽标设计，通过深度卷积神经网络（DCNN）进行实验分析。他们对比了不同的DCNN架构、预训练策略以及权重初始化对设计记忆性和可爱性预测的效果。 论文的核心贡献包括提出了一种基于训练DCNN的方法，用于独立评估徽标的“独立概念”度量（每个徽标的独特特征）和“概念”度量（设计的整体意义）。研究发现，独立概念与记忆显著相关，支持了认知加工理论，即设计的感知流畅性和偏离类别原型的程度影响记忆形成。另一方面，设计的喜欢程度受到感知流畅性和概念流畅性的交互影响，这与先前的研究如Lee和Labroo（2004）及Landwehr等人（2011）的理论相吻合。 论文引用了认知心理学研究，强调了详细描述对记忆提升的重要性，特别是在视觉设计中。设计的感知流畅性通过检测新设计与类别原型的差异，帮助增强记忆，而概念流畅性则通过与消费者已有知识的关联来促进喜爱。当设计的对象含义明确，它能轻易地与消费者的既有知识联系起来，从而加强记忆；反之，如果缺乏详细说明，可能导致记忆模糊。 本研究不仅揭示了记忆和喜爱在徽标设计中的不同作用机制，还提供了量化评估设计元素如何影响这两个心理反应的工具，为营销和视觉设计领域的实践者提供了有价值的见解和指导。