摘要：目的 解决博物馆数字盲盒设计的Z世代用户需求识别不精准、功能优先级判定缺乏理论依据等具体问题，系统解决其设计过程中缺乏数据支撑等关键技术难题。方法 结合用户访谈、用户旅程图与文献分析的方法，建立功能、文化、情感和社会4个维度需求框架，依据Kano-Better Worse组合模型的分类原理，重点解决传统需求研究中的维度单一问题。结果 确定Z世代需求优先级排序。以天津博物馆数字盲盒APP设计实践为例，提出针对性的设计流程，结论 构建“功能-文化-情感-社会”四维需求模型，提出关键体验阶段流程和平台核心特色流程，通过设计验证，得出该模型能显著提升设计效能，优化用户体验，有效推动文化遗产的现代转化与传播。

关键词：交互设计；Kano-Better Worse模型；博物馆数字盲盒；Z世代用户

博物馆正成为文化遗产创新表达的重要场域。在文化数字化战略赋能下，2024年国庆黄金周全国博物馆接待量突破7488万人次，彰显文博消费市场的强劲势能。博物馆数字盲盒以“碎片化收藏+沉浸式互动”的创新模式，成为连接Z世代（1995—2009年出生）与文化遗产的重要载体。然而，当前该领域研究主要呈现以下两方面不足：第一，现有研究多集中于理论讨论或设计应用，量化模型应用不足：如管钰莹将心流理论引入博物馆数字文创设计中；肖诗雨等提出“盲盒+数字文化博物馆”的创新模式，为少数民族非遗保护提供理论路径；沈琦等运用魅力工学研究方法，探究Z世代对于盲盒消费体验的偏好；曾昕从亚文化视角出发，分析盲盒消费如何成为消费者实现社交需求的途径。第二，文化价值传递常被简化为符号移植，互动设计偏向功能实现：如河南博物院的“考古盲盒”将历史文化传递给当下之人；三星堆博物馆的“川蜀小堆”盲盒，以IP形象重新塑造古蜀文化符号。但上述案例忽视用户认知差异，未与用户身份认同深度关联。

针对上述局限，本研究综合用户访谈、用户旅程图与文献分析进行需求获取，构建功能、文化、情感、社会四维需求框架，运用Kano-Better Worse组合模型，通过属性归类量化Z世代的需求敏感度。相较于传统方法，该研究成功将抽象文化诉求转化为可测量的Kano属性，其成果为博物馆数字盲盒开发提供了兼具理论价值与实践指导的决策工具，助力文化数字化传播的精准化与代际化。

1.相关理论概述

盲盒（Blind Box）是指装有随机款式产品的盒子，消费者在购买前不知道盲盒中的具体款式信息。盲盒作为一种体验型商品，近年来在文创市场中广受欢迎，如泡泡玛特系列盲盒、52TOYS“招财宇航员”系列盲盒和奥特曼卡牌盲盒。博物馆盲盒是盲盒机制和博物馆文创深度结合的新型盲盒产品，冲破了传统文创的单向传播格局，形成“文物符号−消费体验−社交传播”的三维互动体系。博物馆盲盒不仅增加了文创的功能性，还为文化遗产的活化与传播开创了潜在可能。《2024年中国博物馆文创产业发展蓝皮书》的数据显示：Z世代以71.3%的消费占比，成为市场的核心群体，他们“体验驱动、社交裂变、文化认同”的消费特征，促使博物馆盲盒从娱乐产品进化为文化传播手段。

博物馆数字盲盒作为一种新型文创形式，其概念仍处于动态发展阶段，尚未形成官方统一标准。基于技术特征和内容形式，可将其核心概念界定为“基于馆藏文物数字资源内容，运用交互设计、三维建模等技术开发的具有随机属性的数字文化产品”。政策导向与Z世代文化消费转型形成双重驱动力，推动博物馆数字盲盒研究成为文化遗产创新表达的前沿命题。博物馆数字盲盒正加速向智能化、个性化方向发展，既要满足Z世代对个性化体验的需求，又为后续用户需求研究和设计框架落地提供重要支撑。

在上述技术演进背景下，博物馆数字盲盒的设计需求呈现多维复杂性，需结合理论框架与实证分析进行系统性探讨。为了明确设计方向，对Z世代的各需求指标可采用Kano模型进行重要度分析。Kano模型是由东京理工大学的狩野纪昭教授发明的定性分析模型，能够将用户需求合理划分，它分为以下5种类型（见表1），有助于抉择产品设计中需优先考虑的方面，进而用于指导设计。

2.需求获取和实验研究

2.1需求获取

设计需求同时基于用户调研、用户旅程图与相关基础理论进行创建。首先，主要选定Z世代20名，所有人员都有使用博物馆数字盲盒的经验。每人的访谈时长约15min，访谈问题围绕：盲盒个性定制、传递文化价值、开启盲盒的惊喜感与个人藏品的社交分享等需求。为了优化问卷设计，研究同时基于用户旅程图，通过可视化呈现用户行为轨迹、情感体验及心理诉求，详细梳理用户与产品的交互特征，指导设计优化（见图1）。通过本次的用户旅程图，发现其体验呈“倒U型”情绪曲线。研究表明：（1）消费前阶段，用户因视觉吸引或社交推荐产生兴趣；（2）消费中阶段，情绪峰值出现在盲盒开启瞬间，受盲盒惊喜机制和心理满足感驱动；（3）消费后阶段，用户黏性依赖社交分享、持续活动维持。该发现为后期的流程设计提供了理论依据。

在用户旅程图的基础上，研究结合魅力工学、人机交互、顾客欣喜及感知价值等理论，遴选了多篇相关文献进行分析。最终，从功能、文化、情感和社会4个维度对需求进行系统性梳理（见表2）。

功能需求是用户体验的基础保障，其中产品详情详细为基础需求。李旭等指出视觉一致性是数字产品的基础需求；交互体验流畅被花建等论证为“文化+科技”融合的核心要素。创新功能如智能推荐（荷兰声音与视觉媒体博物馆）与个性定制（卢浮宫交互视频）可显著提升用户黏性。闫幸等通过超越用户预期的收益，强化消费忠诚。

文化需求聚焦文物数字化的深度表达与价值传递，而非简单符号堆砌。当前行业有三大短板：（1）IP开发浅层化，周超的地域特色叙事、语义分层技术（美国大都会博物馆）增强了文化辨识度；（2）产品同质化，刘坤聚焦科普美育视角，强调通过科普知识传递，进而激发学习兴趣；李琦等则从文化表达方式切入，以强化价值认同；（3）参与机制缺失，需构建用户共创体系，同时，张奎等提出警惕技术对文化真实性的潜在影响。

情感需求驱动用户持续参与，其层次包括：（1）基础层，初次开启的惊喜感（Sweeney等）与数字收藏的成就感构成初始动机；（2）体验层，沉浸感（卢浮宫AR游戏）与愉悦感（敦煌数字藏经洞用户共创）强化情感绑定；（3）共鸣层，通过文化符号的情感化设计（如陕西历史博物馆兵马俑表情包、天津博物馆快板乡音AR语音包）触发深层认同。麻省理工学院提出具身认知理论进一步构建情感响应模型。

社会需求体现为用户通过盲盒消费实现身份建构与社群互动。汪永涛和陈赛金等提出盲盒已成为Z世代重要的社交货币，交换与分享行为强化趣缘归属。邓举青发现在博物馆数字社区，用户通过分享获得双重满足——既强化趣缘群体的身份认同，又促进文化理解的社会化建构。王帝钧等提出设计需考虑社会、文化、历史等因素，最终实现深层社会认同。

综上，功能需求（A1~A10）：平衡技术实现与用户体验；文化需求（B1~B5）：深度挖掘与创新表达文化内涵；情感需求（C1~C6）：聚焦情感化设计；社会需求（D1~D3）：强调社交功能与社区生态搭建。此外，上述学者邓举青的感知价值理论验证了上述4个维度的协同作用机制，未来博物馆数字盲盒的设计工作，需以“功能为基、文化为核、情感为桥、社交为链”为原则，实现Z世代的多元需求。

2.2实验研究

2.2.1问卷设计

问卷通过正反双重提问方式，一方面考察“若平台具备某项功能时消费者的满意程度。”另一方面评估“若平台缺失该功能时消费者的接受度。”每一问题设置李克特五级量表选项（见表3～4）。

2.2.2数据来源

本次问卷通过问卷星平台线上发放。发放对象为280位Z世代消费者，问卷数量为指标数量的10倍，符合问卷数量原则。经过数据清洗，剔除14份无效问卷后，最终回收有效问卷266份，问卷有效回收率达到95%。样本的人口统计学特征显示：受访者性别分布平衡，男性130人（48.87%）、女性136人（51.13%）。职业构成涵盖学生、公职人员、企业员工、自由职业者等多个群体；在收入水平方面，23.68%的受访者月收入低于3000元，26.32%处于3000~5000元，33.08%分布在5000~8000元，月收入超过8000元的受访者占比16.92%。

2.2.3信度与效度检验

通过SPSS软件中的Cronbach's α系数对问卷信度进行检验：正向和反向问题的Cronbach's α系数均超过0.9，表示数据结果可靠，整体信度较好。正、反向问题的KMO值均大于0.8，表示效度具有较好的水平。

2.2.4需求重要度排序及优化分析

参照Kano属性对照表，完成需求的传统分类（见表5）。为更精准地评估需求特征，解决传统需求研究中的维度单一问题，研究采用Better-Worse满意度指数分析法。该方法是Charles Berger提出的量化评估模型，通过2个维度指标来衡量功能需求的价值：Better系数反映需求实现时的满意度增益（正值），Worse系数则表征需求缺失时的满意度损耗（负值）。将Kano-Better Worse组合模型应用于博物馆数字盲盒设计创新，可以使原本模糊的设计更加系统化、条理化，不仅适用于本研究的设计，其方法论对跨领域的设计创新也具有理论指导价值。如今，已有学者基于该模型优化了猫爬架设计、流水茶台设计及休闲农业服务设计。这些跨领域应用案例充分验证了Kano-Better Worse组合模型在设计创新中的方法论普适性。

Kano模型理论在长期实践中，始终遵循“必备型需求>期待型需求>魅力型需求>无差异型需求”的排序规则，且在表5中，Kano绝对属性计算的结果显示“无差异”较多，由此将各个需求指标的重要程度划分为4个等级。再运用Better-Worse敏感度数值计算方法，对需求指标进行二次排序。因Worse系数一般为负数，为便于在四象限模型中展示，此处采用Worse系数的绝对值参与分析（见图2）。R值为该指标对使用者影响的敏感度，其数值大小为该点到矩阵坐标原点的距离，R值越大，表明该指标对使用者影响越大，敏感度越高。最终，通过对比各指标R值大小，进一步确定各项需求指标的重要程度。R值最靠前的四个需求内容是D2（趣缘群体的社区归属）、C4（产品使用的沉浸感）、A8（活动奖励丰富）、C1（初次开启的惊喜感）。最后，依据Kano-Better Worse组合模型的分类原理，对各项需求进行归纳，最终分类结果见表6，M类需求5项：A8（活动奖励丰富）、B3（文化表达方式合理）、C4（产品使用的沉浸感）、C6（数字收藏的成就感）、D2（趣缘群体的社区归属）；O类需求4项：A2（视觉设计一致）、B1（融入特色文化内容）、C1（初次开启的惊喜感）、D1（个人藏品的社交分享）；A类需求6项：A1（界面美观简洁）、A4（交互体验流畅）、A9（购买支付方便）、C3（玩乐尽享的愉悦感）、C5（情感触动的共鸣感）、D3（文化理解的社会认同）。

3.研究流程的实践和验证

基于前文的需求分析结果，本部分的实践环节系统性地回应了博物馆数字盲盒在功能、文化、情感和社会4个维度的用户需求。之后，得出研究流程的验证结果。

3.1研究流程的实践

以天津博物馆数字盲盒APP平台为设计载体，聚焦用户旅程地图中“消费中”这一关键体验阶段和APP平台核心特色，通过以下路径实现设计创新（见图3~4）。

3.1.1关键体验阶段流程

在购买阶段：通过上述研究结果，表明用户对购买支付方便、交互体验流畅、界面美观简洁方面十分期待。设计师应简化界面设计的互动抽奖流程，使用户轻松购买并开盒，还需接入主流支付方式（支付宝/微信），用户购买盲盒后，自动存入“数字收藏馆”并生成3D证书，这符合必备属性：数字收藏成就感。在首页设计中，应深度融合大数据分析技术，整合用户过往的浏览数据，每日在用户进入首页时，以弹窗形式向其推送若干款天津博物馆数字盲盒产品，推送信息呈现形式采用剪影轮廓、局部纹样、代表性色彩、产品简介等非完整信息（见图5）。

在开启阶段：用户线上购买数字盲盒后，即可在线拆开数字盲盒，能够查看获得的款式（见图6）。绚丽的动效和精致的盲盒增加了用户惊喜感，解锁数字盲盒后增加用户积分，用户得到了成就感。也可以将同款的传统盲盒邮寄到家，用户可以感受一种新颖的线下开盒体验。先用手机扫一扫实体盲盒包装上的二维码（见图7），便可触发并查看AR动态开盒视频，开盒后出现文物复活动画与“知识彩蛋”，这增加了用户的沉浸感和惊喜感，也对应了文化表达方式合理，这符合用户的必备和期望属性。

在体验阶段：首页设计了有奖话题“数字盲盒给我的温暖瞬间”，对应触动用户情感共鸣这一魅力属性。同时，设计了“盲盒数量解锁”环节（见图8）。机制规定收集一个盲盒便可加100积分，解锁全套盲盒，可领取丰厚奖励，从而提升数字收藏的成就感，对应必备属性。此外，界面下端设计了“明星日榜”环节。每天，用户都能看到自己的积分排名，也可以看到几名积分总数排名靠前的用户，该环节激发了用户趣缘群体的社区归属感，对应必备属性。

3.1.2平台核心特色流程

在文化内容深度整合方面：文化表达方式合理为必备属性，应深挖具有天津特色的故事，塑造匹配的场景、人物、道具等，打造具有地域特色的博物馆数字盲盒，对应融入特色文化内容这一期望属性。在实践中，可设计“拍照-科普知识卡片”功能（见图10），用户拍照真实馆藏后，生成对应“科普知识卡片”。也可设计“文化知识问答”功能（见图11）。玩家回答关于博物馆知识问题，回答后出现关联的数字盲盒，使学习知识更有惊喜感，同时对应玩乐尽享的愉悦感这一魅力属性。通过上述知识问答增加用户黏性，成功完成比赛挑战后，系统会赋予相应积分，在APP内购买数字盲盒时，积分可抵现金。若用户的积分达到更高阈值，则可直接解锁馆内数字盲盒的免费获取权益。对应活动奖励丰富这一必备属性，进而激发用户参与知识学习的积极性，形成良性循环。

在游戏化成就系统方面：用户希望多认识志同道合的朋友，从而提升文化理解的社会认同感、趣缘群体的社区归属感。设计师可设计流程完整、交互方式简单巧妙的主题游戏（见图12）。在解谜与冒险的游戏框架下，以收集数字盲盒为主线，通过游戏化的方式，引导用户通过探索不同的区域，趣味性地考古博物馆古代遗迹和遗物，用户通过玩乐，间接地提升产品使用的沉浸感和玩乐尽享的愉悦感。通过考古地图，寻找附近的小伙伴结伴探索，规划安全的路线，从而顺利考古寻宝。随着“考古探险区域”不断扩张，用户可以不断充实自己的数字盲盒，最终通过盲盒数量解锁成就，后期还可用积分换取免费的盲盒实物，并邮寄到家，收集珍藏。

在趣缘社区联动方面：首页中部呈现不同的交友模块，涉及视频交友、附近用户、兴趣匹配等；底部设置了热门话题频道，涵盖粉丝联盟、直播拼单、潮盒换购等。用户可利用上述模块和频道结识更多朋友，进行盲盒的交易买卖。上述丰富的趣缘圈层与社交频道，不仅增添了用户愉悦感及社区凝聚力，也为平台增添更多元、更顺畅的传播，从而提升个人藏品的社交分享与趣缘群体的社区归属的需求。

这项设计实践成果不仅验证了前文需求分析模型的有效性，还依托系统化的设计范式，实现了“用户需求-设计转化-产品落地”的完整过渡，为Z世代用户创造了沉浸式的文化消费体验，更为天津博物馆数字盲盒APP平台开发提供了方法论和操作路径。

3.2研究流程的验证

为确保流程的有效性和用户满意度，共招募设计专业本科生8名，设计从业者5名，专业教师2名，所有参加方案评估的人员都有使用博物馆数字盲盒的经验。

（1）使用李克特量表（5级）对高保真原型进行满意度评分，四维评价框架见表7，根据评价分值结果判断此设计方案的用户满意度；（2）将主要流程列出：拍照-科普知识卡片I1、文化知识问答I2、游戏化成就系统I3、趣缘社区I4、再交易社区I5、有奖话题I6、明星日榜I7。使用李克特量表（5级），让其进行满意度评分，上述结果见图13。

（2）使用SPSS对用户满意度问卷进行分析和检验其科学有效性，得到问卷的信度系数为0.807，证明了数据结果的有效性。问卷结果表明，用户对各评价指标满意度平均分基本都高于4分，由此可见，本文构建的理论体系具有可行性和参考价值。

4.结论

本研究通过Kano-Better Worse组合模型，系统解构了博物馆数字盲盒的用户需求属性，为文博资源数字化转型提供了科学的优先级判定方法。研究结果表明，Kano理论能有效识别Z世代对数字盲盒的功能性需求，通过规范的问卷统计与四象限分析流程，解决了传统设计中需求优先级模糊的问题；该方法在后期实践中得到验证，显著提升用户体验，证实了模型的适用性。然而，研究也存在两方面局限：其对视觉呈现等主观性较强的设计要素指导有限，仍需依赖设计师经验；在复杂文化语境下，需求属性可能随时间动态演变，现有静态分析方法尚不能完全捕捉。未来研究可从以下方向突破：探索该模型与感性工学等方法的结合，提升对视觉需求的量化分析能力；同时，将该方法拓展至AR/VR等更复杂的数字文创场景，持续推动文化遗产的活态传承创新。