非器用的運動抑制（NIMI）とは、人が見ているものに興味を持つため、そわそわするのを止めるというボディランゲージの一側面です。例えば、幼い子供がアニメに夢中になっているとき、口を開けたままじっと座っていることがよくあります。このじっとしている状態がNIMIです。つまり、これは心理現象であり、身振りや体の動きが人の心の中の思考や感情を反映する、身体化された行動の一形態です。この現象は、特定の身振りに基づいて解釈するのではなく、起こっていないこと（つまり、動きがない）を解釈する点で、他のほとんどのボディランゲージとは異なります。NIMIの間、視覚的な関与や注意は、無意識のうちにそわそわする動き（およびその他の非器用的運動）のレベルを低下させます。[1]
NIMI 中に抑制される動きや行動は、厳密にはそわそわした動きだけに限定されるわけではありません。非器械的動作とは、現在のタスクの目的に関連しない身体動作のことです。たとえば、教室で講義を聞くことが目的の場合、注意深い聴取者は隣の人と話したり、電話をかけたりすることはありません。非器械的（不必要な）動作には、そわそわした動き、引っ掻く動作、姿勢の微細動作（椅子に前かがみになるなど）、特定の感情表現（肩をすくめるなど）、さらには呼吸も含まれます。呼吸を例に挙げると、緊迫した映画を見ているとき、人は一時的に規則的な呼吸を止めることがありますが、この一時停止も NIMI の例です。NIMI は、人間とロボットのインタラクション、人間とコンピュータのインタラクション、自動指導システムによるコンピュータ支援学習、市場調査、体験デザインにおける退屈を認識するために重要です[2] [3]。[4]
歴史的証拠
着席した聴衆において、興味がそわそわとした動きの減少と関連し、退屈が人間の運動量を倍増させるという最初の観察は、1885年にフランシス・ゴルトンによってなされました。[5] 運動抑制（およびNIMI）が定量化可能であり、フロー状態や興味と関連していることを示唆する現代の実験は、シドニー・デメロとその同僚による自動学習システムに関する一連の論文によって示唆されました。[6] ポール・セリとその同僚は、非視覚的課題を用いて、マインド・ワンダリングの増加がそわそわとした動きの増加につながることを示しました。これはおそらく、注意力には比較的静止した状態が必要であるためと考えられます（静止状態は「二次的課題」と表現されていると主張しています）。[7]ナディア・ビアンキ＝ベルトウズとその同僚は、ゲーム（および人間とコンピュータの相互作用） への関与は、課題達成に関わる運動課題の動機づけの性質に応じて、運動の増加または減少につながる可能性があることを実証しました。[8] ハリー・ウィッチェルとその同僚は、この抑制現象をNIMIと名付け、[1]人間とコンピュータのインタラクション課題における視覚的側面が、動作に対する抑制効果に最も大きく寄与していることを実証した。 [9] 彼らはまた、道具的に同一の読解課題における個々の人間とコンピュータのインタラクションにおいて、興味自体が動作を減少させるのに十分であることを実証した。[9] これは、パトリック・ヒーリーとその同僚がダンスパフォーマンスの着席した観客に対して行った実験にも反映された。[10]
論争
フラストレーション[11]や落ち着きのなさが人間とコンピュータのインタラクション中の動きの増加につながることは知られていますが、エンゲージメント中に発生するNIMIが実際には生理的に必要な動きのベースライン量の抑制であるかどうかについては議論が続いています。
参考文献
- ^ ab ウィッチェル, ハリー; ウェストリング, カリーナ; ティー, ジュリアン; ヒーリー, アオイフェ; ニーダム, ロブ;チョッカリンガム, ナチアッパン(2014). 「何が起こらないのか：NIMIと自己適応を用いた体現的関与の定量化」(PDF) .参加：オーディエンス・アンド・レセプション研究ジャーナル. 11 (1): 304– 331.
- ^ Gurney-Read, Josie (2016年2月23日). 「コンピューターは、あなたがどれだけそわそわしているかで退屈さを検知できる」. The Telegraph紙 (ロンドン、英国) . ISSN 0307-1235 . 2017年11月28日閲覧。
- ^ グレゴワール、キャロリン (2016年3月9日). 「コンピューターが私たちのボディランゲージを読み取ることができるようになりました」.ハフィントン・ポスト. 2017年11月28日閲覧。
- ^ Nuwer, Rachel (2016). 「コンピューターはあなたが退屈しているかどうかを判断できるようになった：この能力は、より魅力的な授業や、人間の感情をよりよく理解する機械につながる可能性がある」. Scientific American . 314 (5): 15. doi :10.1038/scientificamerican0516-15. PMID 27100240.
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- ^ D'Mello, Sidney; Chipman, Patrick; Grasesser, Art (2007). 「学習者の感情的関与の予測因子としての姿勢」(PDF) .第29回認知科学会紀要: 905–910 .
- ^ ポール・セリ、ジョナサン・S・A・キャリエール、デビッド・R・トムソン、ジェームズ・アラン・チェイン、ケイレナ・A・エゴッツ・マーテンス、ダニエル・スマイルク (2014). 「落ち着きのない心、落ち着きのない身体」.実験心理学ジャーナル：学習、記憶、認知. 40 (3): 660– 668. doi :10.1037/a0035260. PMID 24364721.
- ^ Bianchi-Berthouze, Nadia (2013-01-01). 「プレイヤーのエンゲージメントにおける身体動作の役割の理解」 .ヒューマンコンピュータインタラクション. 28 (1): 40– 75. doi :10.1080/07370024.2012.688468. ISSN 0737-0024. S2CID 9630093.
- ^ ab Witchel, Harry J.; Santos, Carlos P.; Ackah, James K.; Westling, Carina EI; Chockalingam, Nachiappan (2016). 「非器用的運動抑制（NIMI）はスクリーン・エンゲージメント中の頭部および大腿部の動きを特異的に抑制する：相互作用への依存」Frontiers in Psychology . 7 : 157. doi : 10.3389/fpsyg.2016.00157 . ISSN 1664-1078. PMC 4762992. PMID 26941666 .
- ^ Theodorou, Lida; Healey, Patrick (2017). 「手の動きは観客のエンゲージメントについて何を教えてくれるのか？」(PDF) .認知科学学会年次大会議事録, ロンドン 2017 .
- ^ Kapoor, Ashish; Burleson, Winslow; Picard, Rosalind W. (2007年8月). 「フラストレーションの自動予測」. Int. J. Hum.-Comput. Stud . 65 (8): 724– 736. CiteSeerX 10.1.1.150.1347 . doi :10.1016/j.ijhcs.2007.02.003. ISSN 1071-5819.
