第一章 緒論
第四節 客觀平衡度指標預測主觀平衡度與偏好度的可能性
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自然程度，或是在日常生活中人們擺放物件的習慣，而非原始所定義的空間布局 或就物件基本特徵而相互制衡的關係。因此，儘管以往有部分的研究不支持平衡 與美感偏好高度相關的主張，由於其採用照片或寫實作品為實驗材料的設計，已 使得日常生活經驗或習慣等因子介入參與者知覺平衡的歷程，並進而影響美感偏 好，故並不能據此推測原始定義下的平衡原則對於美感偏好是較不重要的。故基 於以往研究結果，為了避免日常生活經驗或習慣甚至是社會文化因素，影響參與 者對平衡的知覺，本研究認為在必須排除其他混淆因素的前提下，採用抽象的幾 何圖像為材料是較佳的選擇。唯有如此，才能夠在最單純的情況下，釐清圖像平 衡程度與美感偏好之間的關係。
第四節 客觀平衡度指標預測主觀平衡度與偏好度的可能性
在心理物理取向中，審美的個別差異一直以來都是一項重要議題。如眾所周 知，每個人對作品中形式美感的敏銳度各有不同，故從二十世紀初期，就有一些 心理學家發展出美感敏銳度的測驗(Grave，1946；Welsh & Barron，1963)，企圖 找出美感知覺的共通性與特殊性。
針對平衡敏銳度，Götz、Borisy、Lynn 與 Eysenck ( 1979)設計了一套測驗，
稱之為視覺美感敏銳度測驗(visual aesthetic sensitivity test，VAST)。VAST 由 42 組抽象圖案組成，每一組均各有一張較佳及較差的圖案。受試者的任務是從每一 組圖案中，選出較佳的圖案，也就是所謂的正確答案。根據後來的研究結果指出，
此項測驗的得分並沒有性別差異，與智力測驗的相關很低，也與人格特質無關。
而得分呈偏態分布，顯示此項測驗似乎太過簡單。然而不論是成年人或兒童，男 性或女性，在測驗難度上的差異似乎不大。就成年人而言，VAST 的內在信度高 達.84，在當時它應屬一套品質良好的測驗。
VAST 測驗有幾項優點，其一是當中的項目難度不一，能充分觀察到受試者 的表現。另外，此項測驗的材料近似抽象藝術，故具有良好的生態效度，並能減
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少內容或主題對偏好度的影響。然而，VAST 依然有些不可避免的缺失，如標準 答案的認定是由藝術家評斷的，而難度的建立則依常模而定，兩者皆涉及人為主 觀因素，而非透過客觀的標準。因此，Wilson 與Chatterjee (2005)建立了一套關 於平衡度與偏好度的測驗，名為平衡偏好評定(the assessment of preference for balance, APB)。他們保留了 VAST 的優點，改進其缺失，並發展出計算平衡度的 客觀算則。
Wilson 與Chatterjee (2005)採用 Adobe Photoshop 7.0 來製作幾何圖像，每張 圖像的規格均是 750 × 750 像素大小的正方形白色區域，上面分布七個大小不等 的黑色幾何圖形(圓形、正方形或正六邊形)。一開始，他們總共製作出 216 張圖 像，並根據對稱原則發展出了一套算則，考慮了水平、垂直、兩條對角線等四種 對稱軸，並根據此四種對稱軸將畫面分割成兩側區域或內外區域，而發展出了八 種平衡性指標，如圖 24 所示。計算方式為先根據對稱軸將影像分成 area 1 及 area 2 兩塊區域，接著各自計算兩塊區域出現的黑色像素數量，並根據以下算則計算 出平衡性指標：(|area 1 – area 2|)/(area 1 + area 2)。以垂直的對稱情形為例，如果 在垂直軸的左邊（area 1）有 300 個黑色像素，右邊（area 2）有 100 個黑色像素，
則以垂直軸為對稱軸的平衡性指標應為(|300 – 100|)/(300 + 100) = 0.5。因此，如 果平衡性指標的值為 0，則意味著兩邊的黑色像素一樣多，則視為完全平衡 (perfect balance)；如果平衡性指標的值為 1，則意味著所有的黑色像素均集中在 左邊或右邊，則視為完全不平衡(total imbalance)。另外三種對稱軸（水平軸、左 上右下對角線、左下右上對角線）平衡性指標的計算方式則依此類推。而另外四 種將畫面分割成內外兩區域的平衡性指標計算方式，以垂直軸的內外區域對稱 (簡稱內外垂直)情形為例，如圖 25 所示，圖像中的三條直線將整個區域等分成 四欄，中間兩欄構成內部區域(area 1)，而旁邊兩欄則構成外圍區域（area2），接 下來便如同上述的程序，先各自計算兩塊區域出現的黑色像素數量，接下來亦根 據上述同樣的算則計算出平衡性指標。內外水平、內外左上右下對角及內外左下
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右上對角的平衡性指標，亦可依照上述同樣程序計算出來。最後再將這八種平衡 性指標加以平均，所得到的值即為此圖像整體的平衡分數。如圖 26，此圖像的 整體的平衡分數為 8.58％。
垂直 水平 左上右下對角 左下右上對角
內外 垂直
內外 水平
內外 左上右下對角
內外 左下右上對角 圖 24：八種平衡性指標示意圖。計算方式為：先各自計算黑色(area 1)及白色區 域(area 2)出現的黑色像素數量，接著再根據下列算則計算出平衡性指標：(|area 1 – area 2|)/(area 1 + area 2)。
圖 25：計算內外垂直平衡性指標的示意圖。
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圖 26：整體的平衡分數為 0.0858 的圖例。
水平軸：((|35546 – 41120|)/(76666)) = 0.0727 垂直軸：((|39357 – 37309|)/(76666)) = 0.0267
對角線(左下-右上)：((|41029 – 35637|)/(76666)) = 0.0703 對角線(左上-右下)：((|32796 – 43870|)/(76666)) × 100 = 0.1444 內/外，水平軸：((|34114 – 42552|)/(76666)) × 100 = 0.1101 內/外，垂直軸：((|42938 – 33728|)/(76666)) × 100 = 0.1201
內/外，對角線(左下-右上)：((|37260 – 39406|)/ (76666)) × 100 = 0.028 內/外，對角線(左上-右下)：((|33976 – 42690|)/ (76666)) × 100 = 0.1137 整體的平衡分數為以上這八個平衡性指標的平均：
(0.0727 + 0.0267 + 0.0703 + 0.1444 + 0.1101 + 0.1201 + 0.028 + 0.1137)/8 = 0.0858 Wilson 與Chatterjee (2005)所製作的216 張圖像，平衡分數的分布範圍介於 3.6%至 65.9%之間，此範圍內平衡分數高低不等的圖像如圖 27 所示。由圖可見，
當圖像的平衡分數大於 50％時，已經是相當不平衡了。
圖 27：整體平衡分數的分布範圍。
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此種算則美中不足之處，在於其只能處理二值化影像，至於如何將其擴充至 灰階或彩色圖像，則是本篇研究的重點。
Wilson 與 Chatterjee (2005)後來將一些帶有局部分組(local grouping)效果或容 易造成混淆的圖像刪除了，只留下 135 張由圓形或正六邊形組成的圖像。最終的 研究結果指出，這些客觀的平衡分數能解釋 73%(圓形)及 78%(六邊形)主觀偏好 度的變異。
因為 Wilson 與 Chatterjee (2005)所提出的平衡度算則簡單明瞭，後來被許多 介面設計美學的研究者採用。如 Bauerly 等人(2006)關於疊加文字圖片的研究中，
便是用此算則計算出其模型中的平衡性指標。
後續 Chatterjee、Widick、Sternscheim、Smith II 與 Bromberger (2010)又發展 了一套名為藝術特質評估(Assessment of Art Attributes, AAA)的測驗，有別於先前 僅用幾何圖像來檢視平衡度與偏好度，此次採用的測驗材料為以往知名畫家的作 品(共 24 幅畫作)，欲測的特質則分成形式特質(formal attributes)與概念特質 (conceptual attributes)兩大類，每一類均包括六項特質。形式特質包括：色調、色 彩飽和度、筆觸、深度、平衡及複雜度；概念特質則包括：代表性、抽象度、寫 實度、生命性、象徵意義及感動性，並共有 60 位未受過藝術訓練與 30 位受過藝 術訓練的人參與實驗。有別於之前心理物理取向的做法，此次發展的測驗並沒有 發展出各類特質的客觀算則，採用的僅是有受過藝術訓練與未受過藝術訓練的受 試者利用 5 點量表對畫作中各項特質的主觀評估(如圖 28)。他們將受試者分成有 受過藝術訓練的與未受過藝術訓練的兩個團體，並分別做檢視。計算Spearman's rho (rs)相關後，發現在各自的團體內每一項特質的共識均相當高。對未受過藝術 訓練的團體而言，在抽象度上的共識最高(rs = 0.807)，而在平衡度上的共識最低 (rs = 0.486)；同樣地，對有受過藝術訓練的團體而言，在抽象度上的共識也最高 (rs = 0.850)，而在平衡度上的共識也最低(rs =0.587)。而兩個團體間在所有特質 上的共識也相當高，在色彩飽和度上的共識最高(rs =0.982)，而在感動性上的共
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識最低(0.775)。故不論是團體內(受試者和受試者之間)還是團體間(團體與團體之 間)的共識均相當高。除此之外，與未受過藝術訓練的團體相較，有受過藝術訓 練的團體在色彩飽和度、深度及平衡度的共識均較高，由此可見，有受過藝術訓 練的人對於作品的形式特質較敏感，此與以往相關研究結果不謀而合。
圖 28 評估深度的 5 點量表圖例。
與先前的 VAST 或 APB 相較，此項測驗的優勢在於除了測量平衡度之外，
還增列了許多重要的美感特質。捨棄之前的算則，企圖用建立常模的方式來發展 眾多美感特質的指標的模式，是尚未有完備的客觀美感指標來有效預測主觀美感 知覺之前較權宜的做法。。然而其可能的限制在於樣本依賴，亦即其所測得的結 果也許只能推論到那 24 幅畫作。
針對 Wilson 與 Chatterjee (2005)的平衡度指標，Gershoni 與 Hochstein (2011) 以中國書法字做為刺激材料加以驗證。他們沿用 Wilson 與 Chatterjee 所提出的平 衡度算則，計算出圖像的客觀平衡度指標，並讓受試者先後進行了兩項作業，分 別是 6 點量表評估作業與比較作業。如圖 29，在實驗一的 6 點量表評估作業，
受試者先凝視螢幕中央的十字點，按下空白鍵後，接著在螢幕的左邊、中間或是 右邊會出現一個中國字或是其鏡像(mirror image)，呈現時間為 200 毫秒，再過 250 毫秒後會出現遮蔽屏幕，呈現時間為 500 毫秒，最後螢幕上出現 6 點量表，
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請受試者評估這張圖像的平衡度。在實驗二的比較作業，程序與實驗一類似，差 異只在於一次呈現兩圖像分列於螢幕左邊與右邊，並要求受試者指出哪一張圖像 的平衡度較高。
圖 29：Gershoni 與 Hochstein (2011)中國字知覺研究中，實驗一與實驗二的示意 圖。
結果顯示，即使兩個作業間有很高的相關，然受試者的評分卻與客觀平衡度 指標的相關甚低。因此，如果以中國字做為刺激材料，則使用 Wilson 與 Chatterjee (2005)所提出的算則計算出來的客觀平衡度指標，幾乎無法預測受試者主觀的平 衡度(R2 = 0.0005)。接下來實驗者又將每張圖像分別做了五次旋轉(如圖 30)，並 採用未受過藝術訓練與受過藝術訓練的受試者進行研究。最後的結果指出，旋轉 圖像的角度影響受試者對平衡度的評分甚大，特別是有受過藝術訓練的人(如圖 31)。換句話說，不論特定圖像旋轉的角度多大，最後所計算出來的客觀平衡度 指標都是相同的，然而客觀平衡度指標均相同的圖片，其主觀平衡度卻差距甚大。
這種結果意味著，將八種指標平均所得的平衡性指標並不能預測中國書法字的主 觀平衡度，並且該研究認為垂直與水平的平衡性指標有較高的重要性。最後，
這種結果意味著，將八種指標平均所得的平衡性指標並不能預測中國書法字的主 觀平衡度，並且該研究認為垂直與水平的平衡性指標有較高的重要性。最後，