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摘要：自2022年，国务院的《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》强调了养老事业的重要性，并提供了政策支持。在此背景下，智慧养老服务发展迅速，尤其是基于MR技术的应用。研究运用描述性统计分析、二元选择模型、主成分分析以及网络爬虫技术，探讨了智慧养老的使用现状、用户行为特征、满意度评价及潜在用户需求。结果表明：智慧养老市场认知度良好，押金和便捷性是主要关注点；年龄、职业、公共交通消费和月收入对使用智慧养老设备有显著影响；用户对智慧养老整体评价较高，但有提升空间；未使用的主要原因包括费用和安全性问题。针对发现，提出以下建议：提高市场认知和教育，解决押金和便捷性问题，精准营销易用人群，提升智慧养老评价，解决未使用原因。这些措施旨在提高智慧养老服务质量，改善用户体验。

关键词：智慧养老；三阶段不等概率抽样；分类数据主成分分析；二元logsitic回归模型；文本挖掘

一、引言

随着我国老龄化问题的日益严峻，智慧养老服务市场需求不断增长。然而，当前市场上的许多智能养老产品因适老化程度不足而实际使用率低，造成资源浪费。本研究旨在依托5G和混合现实技术，全面评估老年人的综合能力和产品适老化程度，构建新型服务平台，实现高效、贴心的养老服务，推动“一刻钟”乐享养老的理想。

二、项目背景

1.项目概述

本项目运用MR混合现实技术，将现实养老产品与服务融入虚拟世界，使老年人能够便捷地体验和选择适老化产品。通过这种交互，我们旨在收集精确的数据以优化产品设计，并满足老年人的实际需求。

2.数据收集与分析

项目将收集的数据进行整理分类，分析出各个社区老年人整体的大致需求，使数据更加有理化、清晰化、准确化。并且要对数据进行及时的更新保持其时效性和准确性。此外，与养老院合作建立数据收集终端，确保数据的完整性和多样性。使用SPSS、SAS、R、MATLAB等工具对数据进行深度挖掘与建模分析，以指导产品开发和决策。

3.“一刻钟”服务生态圈

研究涉及四大端口，即老人端、子女端、公司端和服务端，共同构建“一刻钟”服务生态圈。通过智能语音助手“秒秒”实现即时反馈和问题解决，提高服务效率和响应速度。

4.沉浸式体验与设备改进

结合MR技术和专业设备，为社区老年人提供沉浸式体验，收集使用数据，帮助设备公司优化产品设计，提升适老化水平。同时，实时监测老年人的身体数据，提供及时的服务和关怀。

三、MR技术在智慧养老领域的应用

（一）MR技术概述

混合现实技术（MR），通过融合虚拟信息与现实世界，不仅增强了用户对现实环境的感知，还提供了新的交互方式。MR技术创建了一个复合视觉环境，使虚拟对象与现实世界元素共存并实时互动。这一成就依赖于先进的3D图形渲染、空间定位技术和复杂的交互设计。随着技术的不断发展和多学科的贡献，MR技术已实现自然和沉浸式的体验，持续展现出其在未来各种应用场景中的潜力。

（二）MR技术在智慧养老中的优势与应用场景

MR技术在智慧养老领域显著提升了老年人的生活质量和独立生活能力，为照护者提供了有效工具。通过虚拟辅助和提示，MR帮助行动不便的老人安全移动，减少跌倒风险。紧急情况下，MR技术提供即时救援，通过虚拟界面快速联系紧急服务。在健康监测方面，MR以直观方式展示健康信息，如虚拟图像指导康复训练，增强老年人的健康管理。此外，MR技术通过提供虚拟社交环境，减轻老年人的孤独感和社会孤立现象。这些应用展示了MR技术在智慧养老中提高生活质量和提供照护支持的广泛前景。随着技术进步，预期MR将在该领域有更深入的应用。

四、智慧养老设备适老化评估

（一）适老化概念解析

适老化是一个全面考虑老年人生理和心理特点的概念，旨在通过设计和调整建筑、家居、公共设施及信息技术产品等，确保老年人的安全、便利和舒适。这一概念源于建筑环境，逐渐融入信息技术和产品设计中，强调对老年群体的尊重和关怀，确保他们能更好地融入社会，享受高质量生活。

（二）适老化评估指标及评价体系构建

构建适老化评估体系时，需确立提升老年用户满意度和产品适老性能的目标，并建立包含功能实用性、界面设计、交互流程等多个维度的评估框架。评估方法结合定性和定量评价，制定具体标准，确保评估的公正性和客观性。通过分析评估结果提出改进方案，优化产品和服务设计，循环更新评价体系以适应技术和市场需求的变化。

（三）MR技术在适老化评估中的作用

MR技术通过虚拟与现实的结合，提高了老年用户与技术的互动性，并能模拟真实环境来评估老年人的反应和适应性。它还可以提供个性化体验和远程评估，降低评估门槛，同时收集用户数据并进行分析，辅助决策，促进智慧养老的发展。MR技术的应用有助于推动智慧养老和智慧医疗的发展，降低服务成本，提高服务的覆盖率和老年人的生活质量。

五、一刻钟服务生态圈的构建

（一）生态圈概述

一刻钟服务生态圈，作为一种以客户为中心、注重服务的商业模式，旨在通过整合人力资源、物力资源及信息资源等多元要素，构建一个有机整体。该模式强调全面性与连续性的服务，致力于优化客户需求满足途径，并以此提升服务质量与效率，增强企业的市场竞争力，并推动资源的高效配置与运营成本降低。企业需具备清晰的战略定位、精确的目标客户群，以及强大的资源整合与服务管理能力，同时不断创新以适应市场需求的不断变化。

（二）生态圈各端口功能及协作机制介绍

该生态圈由四个关键端口构成：老人端、子女端、设备提供公司端和服务平台端，各承担不同职能，并通过一套有效的协作机制实现系统的整体运作。老人端主导服务需求；子女端负责监督与支付，以确保服务质量；设备提供公司端提供必要的服务设备并保持其正常运转；而服务平台端则作为核心，连接各方，协调需求与资源，保障服务的高效提供。生态圈的协作基于信息共享与资源整合，服务平台端接收需求并分配任务，设备提供公司端执行，子女端进行监督与支付，最后服务平台端收集数据并分析以优化服务，形成了一个有序且高效的服务体系。

六、实证研究与分析

（一）基于网络爬虫数据的用户关注点分析

本文利用Python软件爬取在百度新闻搜索中的新闻标题以及时间，搜索关键词为“智慧养老”。爬取新闻标题具有实时性和时效性，通过挖掘每天以“智慧养老”为关键词出现的新闻次数，可以看出智慧养老在网上的热度；通过新闻标题的具体内容，进行归类，可以挖掘出网上对于智慧养老的关注点。

以下通过一幅图展现整个爬取过程：

通过每日以“智慧养老”为关键词出现的新闻次数，可以较为准确地分析出智慧养老在网上的热度变化情况。见下图：

在分析了3月份每天出现的新闻次数后，可以发现关于智慧养老的新闻在20号之前相对较少，表明其关注热度不高。然而，20号之后新闻出现的次数显著增加，尽管在26号前后有小幅回落，但28号之后的增加更为明显，说明网上对智慧养老的关注度逐渐升温。这种变化与两个重要事件有关：一是智慧养老推出新的AI大数据模型；二是社保资金不足的问题。这两个事件成为人们关注的焦点，并对智慧养老产生了积极影响，从而提高了相关新闻的关注度。

通过对新闻标题的热度和关注度分析，可以看出相关活动的推出极大地提高了智慧养老的关注度，并起到了良好的广告宣传效果。因此，为了在市场竞争中脱颖而出，智慧养老应推出更多创新的运营活动，如积分活动等，以吸引新用户。同时，如何延长新增用户的生命周期，即保留这些用户，成为后期运营的关键。智慧养老必须加强用户体验并提高用户满意度，才能真正留住更多用户。

（二）基于二元选择模型的用户使用影响因素研究

本节通过建立二元选择模型，定量分析性别、年龄、学历、职业、月收入、公共交通月消费支出等因素对是否使用智慧养老的影响，进而确定智慧养老用户群所具有的显著特征。

1.二元选择模型的建立

将第i 个个体“是否使用智慧养老”这种二元选择行为表示为因变量，当选择“是”时，yi取值为1，当选择“不是”时，yi取值为0。

由于本次设置的问卷调查中大量数据为分类资料，例如月公共交通消费支出分成了五档，如果直接编码为5、4、3、2、1，令其作为自变量纳入分析，就等价于是假设这五档间的差距完全相等，或者说他们对因变量的数值影响程度是均匀的，这样的假设会过于简单武断、与实际情况不符。另外对于无序多分类变量，如职业，它们之间不存在数量上的高低，因此不可能为其给出一个单独的回归系数估计值，来表示职业每上升一个单位时因变量的变化趋势。因此，本文采用统计上标准的做法，采用虚拟变量进行拟合，然后根据分析结果对模型进行简化。

2.对智慧养老用户群体特征的研究

对基准类的设定上，为方便录入，原则上将最后一个选项设为基准类，当最后一个选项为其他或该选项的被选中频次小于30次时，则以倒数第二个选项设定为基准类。纳入所有需要考虑的变量，建立如下式的二元选择Logit模型：

选用向后逐步筛除方法，对初步建立的回归方程根据检验统计量删除对因变量影响不显著的自变量，显著性水平给定为0.1。经过多轮筛选，排除不显著的变量后，得到的回归结果如下：

模型中使用似然比检验中的χ2统计量为23.185，p（χ2 > 23.185） = 0.000，远小于0.1的显著性水平，可以认为解释变量的整体显著性良好。

（二）基于问卷主观建议题的文本挖掘

在处理问卷最后一道建议题的答案时，我们采用了三个主要的文本挖掘步骤：中文分词、词频统计和词云绘制。首先，中文分词是通过R软件中的rJava包和Rwordseg包来实现的，这些包调用了java的分词程序，使用了中科院的ictclas算法和隐马尔科夫模型（HMM）进行高精度快速分词，并将词性标注出来。在分词前，我们将答案导入txt文件并进行预处理，删除空格。接着，在词频统计阶段，我们在R软件中导入停用词表以删除无实际意义的高频词，然后将分词结果转换为向量进行词频统计。最终，这些步骤帮助我们有效地从问卷数据中提取和分析信息。在分析了智慧养老的反馈后，我们可以得出以下主要建议：首先，降低设备价格是广大用户最关心的问题，因为与其他养老模式相比，智慧养老设备的成本较高，这可能与生产和技术成本有关。其次，提高智慧养老设备的便捷性也很重要，因为老年人对于复杂操作的学习和适应能力较弱，所以我们需要以老年人为中心，优化他们的使用体验。最后，设置可调节智能助手也是一个有价值的建议，人工智能AI可以在处理复杂操作的同时，与老年人进行情感交流，减少他们的孤独感。根据这些建议，我们可以制定具体的发展策略，以扩大智慧养老的市场份额。

七、结论与策略建议

1.智慧养老已具备一定的市场认知率，押金和便捷性是集中关注点

通过问卷调查发现，有96%的人听说过智慧养老，其中只有54%的人使用过智慧养老，可以看出智慧养老市场已经具备一定的用户认知基础，但从认知到使用的转化率还有待提高。使用者最为看重的是实施监控画面、位置检测和设备维修速度，非使用者最为看重的是设备价格。从网络数据文本挖掘中也可以看出使用者最为关注价格问题，均希望在一定程度上降低价格。另外问卷调查结果显示，被调查者有很大一部分希望增加APP推荐养老方案和情感陪伴等功能，为养老增加更大的便捷性，这说明这些价格和便捷性的改善对使用者是十分具有吸引力的。

2.易用人群特征明确

从二元选择模型的结果可以得到，变量中年龄、职业、公共交通月消费以及月收入可以界定易用人群。最终界定出的易用人群特征为36-45岁的中年群体、公司职员、养老月消费较高和月收入在10000-20000元的用户。这类群体相比较其他群体会更倾向于使用智慧养老设备。

3.用户对智慧养老整体评价较高，但仍有提升空间

通过ASO100-APP数据分析平台和百度新闻热搜平台以及问卷调查建议反馈栏抓取用户评论数据，进行一系列文本挖掘后发现，70%的用户对智慧养老的使用具有正向评价，15%的用户做出了负向评价，这与模糊综合评价方法计算得出的智慧养老总体满意度得分较高不谋而合，说明用户对智慧养老的整体评价较高。但在用户反馈建议中出现最多的是“降低价格”、“位置检测”、“实时监控画面”等词汇，说明用户在希望智慧养老保持现状的同时还需不断改善上述几个方面，进而达到更好的用户体验。

4.未使用智慧养老的主要原因是费用原因和安全性原因

为了挖掘潜在用户，我们对线上小额支付的原因进行分析，利用分类数据主成分分析的结果表明，在具备易用人群特征的群体中，36-45岁的中年群体主要由于安全性原因、网络流量问题和没听说过不使用智慧养老；公司职员只要由于费用原因和安全性原因而不使用智慧养老；每月公共消费在1001-2000元的人群主要由于费用原因和安全性原因而不使用智慧养老。可以看出，在易用群体中主要由于费用原因和安全性原因不使用智慧养老，大部分群体更关注的是费用问题，如果智慧养老公司可以在一定程度上降低押金以及使用费用，同时增强设备的安全性，则可以在很大程度上增加智慧养老的用户群体，进一步扩大智慧养老的市场占有率。

基金项目：成都师范学院2023年省级大学生创新创业训练计划项目 基于MR技术的智慧养老设备适老化评估与一刻钟服务生态圈构建项目（S202314389130）

作者介绍：罗晓凤，（2001-），女，四川资阳人，本科就读，贸易经济

指导老师：肖李春，（1982-），女，四川成都人，硕士，副教授，研究方向：区域经济发展与管理