國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
149
第六章 結論
總而言之，本研究認為各分項指標對於主觀平衡度的預測力是不盡相同的，
比起前四個對稱狀況的分項平衡性指標，後四項內外對稱的分項平衡性指標的預 測力均很低。因此，與 Wilson 與 Chatterjee (2005)所發展出的八項對稱指標平均 相較，四項軸對稱指標平均及重心偏離度更能預測主觀平衡度。然而，在沒有預 測美感偏好度之最佳指標的情況下，八項對稱指標平均對於美感偏好度的預測力 仍是最高的。本研究結果亦指出，不同的明暗對比分布確實會影響主觀平衡度，
故在考慮灰階權重後所修正的算則，對於主觀平衡度的預測力更高。此外，重心 偏離度是考慮灰階後的最佳客觀平衡度指標。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
150
參考文獻
中文部分：
安海姆（1984）。藝術與視覺心理學（李長俊譯）。台北：雄獅圖書股份有限公司
（原著出版年：1974）。
安伯托‧艾可（2006）。美的歷史（彭淮棟譯）。台北：聯經出版事業股份有限公 司。（原著出版年：2004）。
呂滋益、戴孟宗（2008）。西方藝術流派的分析與應用。2008 數位科技與創新管 理研討會。
陸韜（1993）。平面構形基礎，台南：大孚書局有限公司。
袁金塔（1995）。中西繪畫構圖之比較。台北：藝風堂出版社（原著出版年：1987）。
陳進成（2007）。安海姆視知覺理論：畫面左右平衡感之驗證。南華大學社會學 研究所「網路社會學通訊期刊」，64。
朝創直巳（1993）。藝術．設計的平面構成（呂清夫譯）。台北：梵谷圖書出版事 業有限公司（原著出版年：1984）。
劉思量（2001）。中國美術思想新論。台北：藝術家出版社。
蔡明勳（2004）。設計繪畫。台北：全華科技圖書股份有限公司。
英文部分：
Arnheim, R. (1974). Art and Visual Perception. Berkeley: University of California Press.
Arnheim, R. (1988). The Power of the Center: A Study of Composition in the Visual Arts. California: University of California Press.
Attneave, F. (1957). Physical determinants of the judged complexity of shapes.
Journal of Experimental Psychology, 53, 221-227.
Birkhoff, G. D. (1933). Aesthetic Measure. Cambridge, MA: Harvard University Press.
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
151
Berlyne, D. E. (1963). Complexity and incongruity variables as determinants of exploratory choice and evaluative ratings. Canadian Journal of Psychology, 17, 274-290.
Berlyne, D. E., Ogilvie, J. C., & Parham, L. C. C. (1968). The dimensionality of visual complexity, interestingness, and pleasingness. Canadian Journal of Psychology, 22, 376-387.
Berlyne, D. E. (1971). Aesthetics and Psychobiology. New York: Appleton Century Crofts Press.
Berlyne, D. E. (1974). Studies in the New Experimental Aesthetics: Steps toward and Objective Psychology of Aesthetic Appreciation. Washington, DC:
Hemisphere.
Bouleau, C. (1980). The Painter’s Secret Geometry. New York: Hacker Books.
Boselie, F., & Leeuwenberg, E. (1985). Birkhoff revisited: Beauty as a function of effect and means. American Journal of Psychology, 98, 1-39.
Bourdieu, P. (1985). Distinction: a Social Critique of the Judgement of Taste.
Cambridge, MA: University of Harvard Press.
Bauerly, M., & Liu, Y. (2006). Computational modeling and experimental investigation of effects of compositional elements on interface and design aesthetics. International Journal of Human–Computer Studies, 64(8), 670–682.
Cela-Conde, C. J., Marty, G., Munar, E., Nadal, M., & Burges, L. (2002). The "style scheme" grounds perception of paintings. Perceptual and Motor Skills, 95, 91- 100.
Chatterjee, A. (2002). Portrait profiles and the notion of agency. Empirical Studies of the Arts, 20, 33-41.
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
152
Chatterjee, A. (2003). Prospects for a Cognitive Neuroscience of Visual Aesthetics. Bulletin of Psychology of the Arts, 4, 55-60.
Chatterjee, A., Widick, P., Sternschein, R., Smith, W. B., II, & Bromberger, B.
(2010). The assessment of art attributes. Empirical Studies of the Arts, 28, 207-222.
Crozier, W. R., & Chapman, A. J. (1981). Aesthetic preferences, prestige, and social class in Psychology and the Arts. Brighton: Harvester.
Cupchik, G. C. (1986). A decade after Berlyne. New directions in Experimental Aesthetics. Poetics, 15, 345-369.
Eysenck, H. J. (1941a). Personality factors and preference judgments. Nature, 148(3751), 346.
Eysenck, H. J. (1941b). The empirical determination of an aesthetic formula.
Psychological Review, 48, 83-92.
Eysenck, H. J., & Castle, M. (1970). Training in art as a factor in the determination of preference judgments for polygons. British Journal of Psychology, 61, 65-81.
Fechner, G. T. (1876). Vorschule der Ä sthetik. Leipzig: Breitkopf und Härtel.
Funch, B. S. (1997). The Psychology of Art Appreciation. Copenhagen: University of Museum Tusculanum Press.
Garner, W. R. (1974). The Processing of Information Structure. Potomac, MD:
Lawrence Erlbaum Associates.
Gershoni, S., & Hochstein, S. (2011). Measuring pictorial balance perception at first glance using Japanese calligraphy. i-Perception, 2, 508-527
Gombrich, E. H. (1984). A Sense of Order. London: Phaidon.
Gombrich, E. H. (1995). The Story of Art. London: Phaidon.
Golomb, C. (1987). The development of compositional strategies in children’s
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
153
drawings. Visual Arts Research, 13, 42-52.
Graves, M. (1946). Design Judgment Test. New York: Psychological Corp.
Götz, K. O., Borisy, A. R., Lynn, R., & Eysenck, H. J. (1979). A new visual aesthetic sensitivity test: I. Construction and psychometric properties. Perceptual &
MotorSkills, 49(3), 795-802.
Harris, L. J., Cardenas, R. A., Spradlin Jr, M. P., Almerigi J. B. (2009). Adults' preferences for side-of-hold as portrayed in paintings of the Madonna and Child. Laterality, 14, 590-617.
Hekkert, P., & Wieringen, P. C. W. v. (1996). Beauty in the eye of the expert and nonexpert beholders: A study in the appraisal of art. American Journal of Psychology, 109, 389-407.
Humphrey, D. (1997). Preferences in symmetries and symmetries in drawings:
Asymmetries between ages and sexes. Empirical Studies of the Arts, 15(1), 41-60.
Isen, A. M. (1987). Positive affect facilitates creative problem solving. Journal of Personality and Social Psychology, 52, 1122-1131.
Jacobsen, T. (2006). Bridging the arts and sciences: A framework for the psychology of aesthetics. Leonardo, 39, 155-162.
Kandinsky, V. (1979). Point and Line to Plane. (Dearstyne, H. Rebay, Trans.), New York: Dover (original work published 1926).
Kartiko, I., Kavakli, M., & Cheng, K. (2010). Learning science in a virtual reality application: the impacts of animated-virtual actors’ visual complexity, Computers and Education, 55, 881-891.
Kozbelt, A. (2001). Artists as experts in visual cognition. Visual Cognition, 8, 705-723.
Kurosu, M., & Kashimura, K. (1995). Apparent Usability vs. Inherent Visability: on
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
154
Experimental Analysis on the Determinants of the Apparent Usability. Paper presented at the CHI’95 MOSAIC OF CREATIVITY.
Lai, C., Chen, P., Shih, S., Liu, Y., Hong, J. (2010). Computational models and experimental investigations of effects of balance and symmetry on the aesthetics of text-overlaid images. International Journal of Human-Computer Studies, 68, 41-56.
Leder, H., Belke, B., Oeberst, A., & Augustin, D. (2004). A model of aesthetic appreciation and aesthetic judgments. British Journal of Psychology, 95,
489-508.
Leyssen, M. H. R., Linsen, S., Sammartino, J., & Palmer, S. E (2012). Aesthetic preference for spatial composition in multi-object pictures. i-Perception, 3, 25-49.
Locher, P., Cornelis, E., Wagemans, J., Stappers, P. J. (2001). Artists' use of
compositional balance for creating visual displays. Empirical Studies of the Arts, 19, 213-227.
Locher, P. J. (2003). An empirical investigation of the Visual Rightness Theory of picture perception. Acta Psychologica, 114, 147-164.
Locher, P., Overbeeke, K., & Stappers, P. J. (2005). Spatial balance of color triads in the abstract art of Piet Mondrian. Perception, 34, 169-189.
Maass, A., & Russo, A. (2003). Directional bias in the mental representation of spatial events: Nature or culture? Psychological Science, 14, 296-301.
Margolis, J. (1980). Prospects for a Science of Aesthetic Perception. Philadelphia, P A: Temple University Press.
McManus, I. C., & Kitson, C. M. (1995). Compositional Geometry in Pictures.
Empirical Studies of the Arts, 13(1), 73-94.
McManus, I. C. (2005). Symmetry and asymmetry in aesthetics and the arts.
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
155
European Review, 13, 157-180.
McManus, I. C., Stöver, K., & Kim, D. (2011). Arnheim’s Gestalt theory of visual balance: Examining the compositional structure of art photographs and abstract images. i-Perception, 2, 615-647.
Metzger, W. (1965). The foundations of artistic experience. Acta Psychologica, 24, 409-422.
Ngo, D. C. L., Teo L. S., & Byrne, J. G. (2000). Formalising guidelines for the design of screen layouts. Displays, 21, 3-15.
Nodine, C. F., Locher, P. J., & Krupinski, E. A. (1993). The role of formal art training on perception and aesthetic judgment of art compositions. Leonardo, 26, 219-227.
Parsons, M. (1987). How we understand art. Cambridge: Cambridge University Press.
Palmer, S. E., Gardner, J. S., & Wickens, T. D. (2008). Aesthetic issues in spatial composition: Effects of position and direction on framing single objects.
Spatial Vision, 21, 421-449.
Roberts, M. N. (2008). Complexity and aesthetic preference for diverse visual stimuli.
Unpublished doctoral Paper, Universitat de les Illes Balears-TDR.
Ross, D. W. (1907). A Theory of Pure Design: Harmony, Balance, Rhythm. Boston, MA: Houghton, Mifflin.
Samuel, F., & Kerzel, D. (2013). Judging whether it is aesthetic: Does equilibrium compensate for the lack of symmetry ? i-Perception, 4, 57-77.
Shimamura, A. P., & Palmer, E. S.(2012). Aesthetic Science. New York: University of Oxford Press.
Silvia, P. J. (2005). Cognitive appraisals and interest in visual art: Exploring an appraisal theory of aesthetic emotions. Empirical Studies of the Arts, 23, 119- 133.
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
156
Tatarkiewicz, W. (1970). History of Aesthetics. The Hague: Mouton.
Tyler, C. W. (2007). Some principles in the spatial organization of art. Spatial Vision, 20, 509-530.
Vartanian, O., Martindale, C., Podsiadlo, J., Overbay, S., & Borkum, J. (2005) The link between composition and balance in masterworks vs.paintings of lower artistic quality. British Journal of Psychology, 96, 493-503.
Welsh, G. S., & Barron, F. (1963). Barron-Welsh Art Scale. San Diego, CA:
Consulting Psychologists Press.
Wilson, A., & Chatterjee, A. (2005). The assessment of preference for balance:
Introducing a new test.Empirical Studies of the Arts, 23(2), 165-180.
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
158
(C) b 組圖像在八種分項平衡性指標的分布情形。
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
0~0.1 39 36 37 37 19 32 42 30 0.1~0.2 19 26 23 20 24 18 26 21 0.2~0.3 14 13 21 11 16 16 11 17 0.3~0.4 9 11 2 8 12 9 8 11
0.4~0.5 4 3 5 8 3 4 5 4
0.5~0.6 21 13 12 18 22 21 15 21 0.6~0.7 16 16 16 17 22 19 18 22 0.7~0.8 9 13 13 10 16 12 8 7
0.8~0.9 7 6 6 8 3 6 3 2
0.9~1.0 2 3 5 3 3 3 4 5
‧
‧
‧
‧
‧
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
165
附註：1.以上每一個橫列代表一個候選模型，各直行底下的 1 代表該直行的解釋變數 有出現在某個橫列的候選模型中，0 則表示沒有出現。
2.各項逐步迴歸分析法的最佳模型以黃色標註之。
法 8 1 1 1 1 1 1 1 1 0.82 41.02 9.00 -439.96
逐 次 替 換 法
1 1 0 0 0 0 0 0 0 0.42 136.80 627.79 -142.15 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0.71 68.97 181.68 -328.26 3 1 1 0 1 0 0 0 0 0.76 57.02 104.70 -375.92 4 1 1 1 1 0 0 0 0 0.82 42.05 7.81 -455.55 5 1 1 1 1 0 0 0 1 0.82 41.29 4.80 -455.01 6 1 1 1 1 0 0 1 1 0.82 41.13 5.74 -450.47 7 1 1 1 1 1 0 1 1 0.82 41.02 7.04 -445.56 8 1 1 1 1 1 1 1 1 0.82 41.02 9.00 -439.96
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
166
附錄 D：實驗一截距與斜率（即迴歸係數）的差異顯著性考驗結果
（A） 正負客觀性平衡指標的線性迴歸模型中截距的差異顯著性考驗結果。
截距差異 估計標準誤
(std.error)
t 值 (t-value)
p 值 (p-value)
垂直對稱 0.19 0.14 1.42 0.16 水平對稱 0.00 0.15 0.01 0.99 左上右下對角 0.09 0.14 0.63 0.53 左下右上對角 0.01 0.14 0.07 0.95
（B） 正負客觀性平衡指標的線性迴歸模型中斜率（即迴歸係數）的差異顯著 性考驗結果。
斜率 (迴歸係數) 差異
估計標準誤 (std.error)
t 值 (t-value)
p 值 (p-value)
垂直對稱 0.04 0.29 0.13 0.90 水平對稱 0.07 0.31 0.21 0.83 左上右下對角 0.09 0.31 0.28 0.78 左下右上對角 0.32 0.30 1.05 0.30
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
167
附錄 E：實驗二兩個作業之間的相關係數
附註：以紅色標註的是相關係數分布中極端低的值。
編號(甲組) 相關係數 編號(乙組) 相關係數
1
0.19
2 0.513 0.42 4
0.18
5 0.52 6 0.34
7 0.35 8 0.41
9 0.71 10 0.30
11 0.58 12 0.36 13 0.63 14 0.36 15 0.34 16 0.44 17 0.38 18 0.45 19 0.39 20 0.48 21 0.50 22 0.39 23 0.44 24 0.64
25
0.11
26 0.4527 0.34 28
0.19
29 0.30 300.13
31 0.58 32 0.37 33 0.81 34 0.4735
0.07
36 0.4137 0.65 38 0.83 39 0.79 40 0.83 平均 0.45 平均 0.43
‧
‧
‧
‧
‧
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
174
附註：1.以上每一個橫列代表一個候選模型，各直行底下的 1 代表該直行的解釋變數 有出現在某個橫列的候選模型中，0 則表示沒有出現。
2.各項逐步迴歸分析法的最佳模型以黃色標註之。
模 型 法
6 0 0 1 1 1 1 1 1 0.50 15.90 6.47 -43.56 7 1 0 1 1 1 1 1 1 0.50 15.80 7.84 -39.64 8 1 1 1 1 1 1 1 1 0.50 15.70 9.00 -35.95
逐 次 替 換 法
1 0 0 1 0 0 0 0 0 0.15 28.70 70.60 -7.72 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0.27 24.20 46.56 -20.11 3 0 0 1 1 0 0 1 0 0.40 19.80 23.36 -35.26 4 0 0 1 1 0 1 1 0 0.47 17.30 10.83 -44.11 5 0 0 1 1 0 1 1 1 0.49 16.40 7.18 -45.28 6 0 0 1 1 1 1 1 1 0.50 15.90 6.47 -43.56 7 1 1 1 1 1 1 1 0 0.48 16.30 10.95 -36.31 8 1 1 1 1 1 1 1 1 0.50 15.70 9.00 -35.95
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
175
附錄 H：實驗二灰階知覺作業分析之結果
參與者編號 灰階值 96 灰階值 176 參與者編號 灰階值 96 灰階值 176
1 3.4 3.2 16 2.2 5
2 3.6 4.2 17 2.6 4.4
3 2.6 2.4 18 3 4
4 3.2 2.6 19 2.6 2.6
5 7.2 3.2 20 5 5
6 5.6 5 21 3.2 4.6
7 3.4 1 22 5.6 7.2
8 2.8 6.2 23 4.8 6.2
9 2 3.2 24 2.2 3.2
10 3.4 3.2 25 5.8 9.6
11 3.2 3.4 26 4.6 5
12 6.6 7.4 27 1.8 2.6
13 2.6 3.6 28 2.2 5
14 4.6 3.8 29 2.6 2.6
15 3.6 4.2 30 5 5
附註:表中數字為每次判斷結果與標準刺激之灰階值差異的絕對值平均數。
‧
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
178
附錄 J：實驗三各種距離指標之事後比較
(A) 實驗三之水平距離指標的事後比較（杜凱氏 HSD 法）。
0 48 64 96 144 176 208 240
=0.31 = 0.39 = 0.46 = 0.48 = 0.58 = 0.64 = 0.72 = 0.80
0 = 0.31 － 0.08 0.14** 0.17** 0.27** 0.33** 0.41** 0.48**
48 = 0.39 － 0.06 0.09 0.18** 0.25** 0.33** 0.40**
64 = 0.46 － 0.03 0.12** 0.18** 0.27** 0.34**
96 = 0.48 － 0.09** 0.16** 0.24** 0.31**
144 = 0.58 － 0.06 0.14** 0.22**
176 = 0.64 － 0.08 0.16**
208 = 0.72 － 0.07
240 = 0.80 －
灰階值
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
179
(B) 實驗三之垂直距離指標的事後比較（杜凱氏 HSD 法）。
0 48 64 96 144 176 208 240
= 0.31 = 0.43 = 0.47 = 0.54 = 0.60 = 0.65 = 0.75 = 0.80
0 = 0.31 － 0.12 0.16** 0.23** 0.29** 0.34** 0.44** 0.49**
48 = 0.43 － 0.04 0.11 0.17** 0.22** 0.32** 0.37**
64 = 0.47 － 0.07 0.13 0.18** 0.28** 0.33**
96 = 0.54 － 0.06 0.11 0.21** 0.26**
144 = 0.60 － 0.05 0.15 0.20**
176 = 0.65 － 0.10 0.15
208 = 0.75 － 0.05
240 = 0.80 －
(C) 實驗三之統合距離指標的事後比較（杜凱氏 HSD 法）。
0 48 64 96 144 176 208 240
=0.25 =0.38 = 0.42 = 0.48 = 0.56 = 0.62 = 0.71 = 0.79
0 = 0.25 － 0.12** 0.16** 0.23** 0.31** 0.37** 0.46** 0.53**
48 = 0.38 － 0.04 0.11** 0.19** 0.25** 0.33** 0.41**
64 = 0.42 － 0.06 0.15** 0.21** 0.29** 0.37**
96 = 0.48 － 0.08** 0.14** 0.23** 0.31**
144 = 0.56 － 0.06 0.15** 0.23**
176 = 0.62 － 0.09** 0.16**
208 = 0.71 － 0.08**
240 = 0.79 －
灰階值
灰階值