Gut Liking for the Ordinary: How Product Design Features Help Predict Car Sales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In many markets, design is one of the key factors in determining a product’s success. The present research offers insights into the role of design for the success of cars, and offers procedures to measure the quality of the designs objectively. The authors show that visual design plays a major role in a product’s success in the automobile market. In the study, two visual design aspects were already sufficient to significantly improve traditional sales forecasting models for cars. Visual prototypicality and visual complexity both had a positive impact on sales, and designs that were perceived as both prototypical and complex were the ones that displayed the best results. Most design evaluation used to be based on subjective measures, but the researcher applied a new, objective procedure to measure prototypicality and complexity. While the latter was detected by the disk space needed by the compressed image file, the new approach for measuring prototypicality was even more sophisticated. It relied on the technique of image morphing. Morphing is a technique that allows the construction of a visual synthesis – or average picture – from a number of individual pictures. Once a car morph is developed, one can determine the visual similarity of different car models to the morph in order to obtain its prototypicality. In principle, this procedure can be automated completely, and including a large number of versions is possible. These measures therefore seem suitable for supporting design decision processes in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».