情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

INT23008
2023/3/1

ダンスパフォーマンスにおけるあがりに弱い人を支援するための動作・生体情報分析
土田 修平1,a)

大西 鮎美1,b)

向井 香瑛2,c) 渡辺 謙2,d)
塚本 昌彦1,g)

渡邊 克巳2,e)

寺田 努1,f)

概要：本研究では，プレッシャーによって引き起こされる「あがり」に上手く対処できない人を対象としたあがり対処支援システムの構築を目指して，プレッシャーのかかる本番環境とプレッシャーのかからない練習環境におけるダンサーの動作・生体情報を分析する．分析を通してあがりを上手く対処できる人とそうでない人との違いを明らかにし，その違いを埋められるようなあがり対処支援手法について検討する．
プレッシャーのかかる本番環境を構築するために，ダンスオーディションを企画し，その審査過程における参加者のさまざまな心身の状態を計測・分析する．調査の結果，あがりを上手く対処できない人はあがりを上手く対処できる人と比較して，身体動作が有意に小さい傾向が認められた．

1. 背景

Hodge ら [10] は，ニュージーランドのラグビーナショナルチームであるオールブラックスでのあがりの対処法として，

プレッシャーのかかる本番において練習のようなパフォー「プレッシャーのかかる練習を行うこと」，「自分自身をどの

マンスを発揮したい．これはスポーツやスピーチ，演技，ように準備するかを自立的に考えること」，「練習に家族を演奏等，パフォーマンスをリアルタイムで行う全領域に遍連れてくるなどの社会的支援」などが実施されていることく存在する願いである．しかしこれまで，プレッシャーがを報告している．また Hill ら [9] は，エリートゴルファー

かかる状況（本番環境）とそうでない状況（練習環境）でと経験豊富なゴルフ指導者を対象としたインタビュー調査

は，前者においてパフォーマンスが低下することが数多を通して，「課題設定（結果を目標にするのではなく）」，く報告されており [16, 17, 32]，本番において練習通りのパ「認知の再構成」，「イメージ」，「プレッシャー下での練習」，

フォーマンスを発揮することは困難である． このように高「ショット前後のルーティン」があがりを予防する可能性

いパフォーマンスを発揮しようと努力するにも関わらず，のある介入方法として報告している．特にショット前後のプレッシャーによってパフォーマンスが低下する現象はルーティンといったプレパフォーマンスルーティン [15] や「あがり（choking under pressure）」と呼ばれる [1]．あがポストパフォーマンスルーティン [18] については効果がりによって，運動の不安定化 [33]，動作時間やタイミング

報告されている．一方で，個別化されたプレパフォーマンの変化 [22] など，運動面における変化が多数報告されておスルーティンの重要性が示されるように [19]，すべての人

り，これら変化がパフォーマンスのクオリティを低下させがプレパフォーマンスルーティン等のあがりの対処法によている．そのため，プレッシャーのかかる本番環境においる効果を享受できるわけではない． あがりを上手く対処て練習環境のようなパフォーマンスを発揮するには，あができる人と対処できない人がおり，それぞれの特徴を考慮

りを適切に対処することが重要である．

した上で，あがりを上手く対処できない人をサポートでき

あがりの対処法については，いくつか提案されている．

るようなシステムの開発が必要である．また，システムの開発のためには，プレッシャーのかかる本番環境とプレッ

1
2
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)

神戸大学
早稲田大学
t.sway.tmpp@gmail.com
ohnishi@eedept.kobe-u.ac.jp
kaemukai@aoni.waseda.jp
ken.watanabe@aoni.waseda.jp
katz@waseda.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2023 Information Processing Society of Japan

シャーのかからない練習環境においてあがりを上手く対処できる人とできない人の違いを明らかにする必要がある．
そこで本研究では，あがり対処支援システムの構築を目指して，プレッシャーのかかる本番環境とプレッシャーのかからない練習環境におけるダンサーの動作・生体情報を分析する．具体的には，ダンスパフォーマンスを対象とし60

情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

INT23008
2023/3/1

たオーディションを企画し，その審査過程における参加の他運動面への影響として，動作時間や動作タイミングへ

者のさまざまな心身の状態を取得・分析する．参加者にプの影響もみられる．Tanaka ら [25] は，プレッシャー下でレッシャーを与えるため，オーディションの参加者，審査のゴルフパッティングの課題において，クラブの移動時間

員，インセンティブについて考慮してオーディションを設が減少し，ダウンスイング期の肘の加速度が増加すること計した．実験で得られる知見に基づき，本番環境においてを確認した．また Higuchi ら [8] は，プレッシャー下におパフォーマンスを上手く発揮できる人とできない人の違い

ける運動特性として運動開始の遅れ，運動の小振幅を報告を調査し，違いに基づいたあがり対処支援手法について考している．さらに Gray [5] によると，野球のバッティング

察する．あがりの対処へ貢献する情報提示手法をいくつか課題において，プレッシャーがかかるとバットのスイング

考えることで，本番環境でも安定して高いパフォーマンス

タイミングが約 31ms ほど誤差が大きくなることを確認しを発揮できるようになると予想している．

ている．Sekiya ら [22] は，プレッシャー下での卓球フォア

2. 関連研究
プレッシャーのかかるパフォーマンスの際に緊張や不安を感じる「あがり」に着目し，練習環境と本番環境におけハンド課題中の参加者の運動学的変化を調ており，プレッシャー下では，バックスイングとフォワードスイングの長さが短くなった．またフォワードスイングの速度とボール
スピードが有意に減少したという．

る生理状態やパフォーマンスとの関係に着目した研究は多以上に挙げたように，プレッシャー下では運動が不安定

数みられる [17, 32]．まずは，「あがり」に関する先行研究になることや運動の時間やタイミングの変化が報告されてとして，プレッシャー下で生じる生理面や運動面の変化におり，結果として競技スコア等が低下すると考えられる．

ついて述べ，本研究で着目する点について議論する．そし本研究では，本番環境で上手くパフォーマンスを発揮できて，情報提示によりパフォーマンスを向上させる技術につる人とそうでない人の生理面及び運動面における特性を明いて紹介し．練習環境における状態を考慮した情報提示がらかにし，本番環境で普段通りのパフォーマンスを上手く本番環境でパフォーマンスを向上させる可能性について議発揮できない人をサポートする情報提示手法の議論に主眼論する．

を置いている．

2.1 あがりに関する研究

2.2 パフォーマンスを向上させる情報提示技術

プレッシャー下で生じる生理面の変化として，心拍数の情報提示によりパフォーマンスを向上させる手法がいく増加が挙げられる．フリースタイルスノーボードジャンプ

つか提案されている．著者の先行研究 [26] として，ダンス

競技会における練習時と本番時 [17]，ライフル射撃競技にをマスターした自分自身の映像を先に見ることで練習効果

おける射撃に要する時間が十分に長い場合と短い場合 [14]を高める手法を提案している．Futami ら [4] は，的に向け

e スポーツ競技におけるコンピュータ対戦時とプレイヤ対てダーツを投げる動作において，ユーザが成功を収めた時

戦時 [29]，ピアノコンクールにおけるリハーサル時とコンにのみ繰り返し提示する刺激を用いることで，ポジティブ

クール時 [32]，など競技スポーツや e スポーツ，芸術に至な精神状態を引き起こし，パフォーマンスを向上させるシるまで幅広い分野において平常時とプレッシャー時との比ステムを提案している．Tagami ら [24] は，パターゴルフ

較がされており，プレッシャー時には心拍数の増加が確認に着目し，ユーザに対して，ボールがホールに入ったかどされている．その他，収縮期血圧や皮膚電気活動 (GSR)

うかを違和感なくフィードバックするバーチャルゴルフシの増加 [20]，コルチゾール分泌量の増加 [21] などといった

ミュレータ「Routine++」を開発している．これら研究は，

生理的覚醒の上昇を示す変化が報告されている．本研究で基本的にはパフォーマンスに臨むすべてのユーザを対象とは，本番環境においてプレッシャーがかかる環境を構築でして作成された情報提示システムであり，特定のユーザ，きているかを確認するため，運動活動量が大きいことや本

ここではあがりによって本番環境で上手くパフォーマンス

番環境の計測時間が限られていることを考慮して，練習環を発揮できないユーザ，を対象としたシステムではない．

境と本番環境の間での平均心拍数を比較する．

本研究では，あがりによって本番環境で上手くパフォーマ

プレッシャー下で生じる運動面の変化については多数のンスを発揮できないユーザを対象に，本番環境でも練習環報告がある．Yoshie ら [33] は，他者がタスク実施を観察し境と同等のパフォーマンスかそれ以上を引き出すための情ている状況と観察していない状況において，観察下ではタ

報提示手法について議論する．

スクにおける運動出力が不安定になることを確認している．
また Beuter ら [2] によると，心理的ストレス条件下では，

3. 実験

足首関節の動作が股関節や膝関節よりも不安定であった．

あがりに対して上手く対処できる人とできない人の違さらに Higuchi [7] は，プレッシャー下における投擲時の腕いを明らかにするために実験を行なった．参加者は，東と関節の協調性の変動が大きくなることを示している．そ京スクールオブミュージック&ダンス専門学校の専門学© 2023 Information Processing Society of Japan61

情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

INT23008
2023/3/1

9.0 m

ンルは Punking， Hiphop, R&B, Breakin, Hiphop, Girls，After 部屋

Girls Hiphop, Swag, New jack swing， Lock，Cheerlead-

9.0 m

審査部屋

カメラ
Before部屋

なお本実験は，神戸大学大学院工学研究科人を直接の対象

ドア
13.9 ming， Jazz， House， Jazzfunk，Pop など多岐にわたる．

23.5m

7.3 m

生 20 名（男性 4 名，女性 16 名）で，ダンスの経験ジャとする研究倫理審査委員会の承認 (承認番号 03-36) を得て行ったものである．

スタッフ
参加者が
通るルート
計測点

着替え部屋

3.1 実験条件

EV

あがりに対して上手く対処できる人とできない人の違い

別途，参加者1名につきスタッフが1名付き添うを明らかにするためには，練習環境と本番環境におけるそ
図 1

れぞれのタイプの動作・生体情報が必要であり，普段の練5F フロアマップ

習時とは異なるプレッシャーのかかる本番環境の構築が必

ロフェッショナルなダンサーを志す専門学生にとっては，要不可欠である．そこで本研究では，リハーサルを練習環

Akihic ☆彡氏と同様プレッシャーがかかりやすい状況を作境，審査を本番環境としたダンスオーディションを実施しり出せると想定した．

た．ダンスオーディションでは，2 名の審査員がダンサー

次にオーディション通過により得られる特典として，東京の前方に座っており，参加者は 38 秒程度の振り付けを音スクールオブミュージック&ダンス専門学校の卒業・進級制

楽に合わせて踊る．その後審査員による 5 分程度のインタ

作展「We are TSM!*1 」において特別枠で出演できる権利をビューを経て終了となる．ダンスオーディションは 28 名用意した．特別枠でのダンスパフォーマンスには，Akihicの応募があり，最終的に 6 名に絞られた．練習環境と本番☆彡氏による振り付けが含まれている他，MPLUSPLUS

環境の詳細について以下に述べる．

株式会社による光の演出が施される．また卒業・進級制作

3.1.1 練習環境

展には，ライブエンタテインメント等に関わる多数の演出

練習環境にあたるリハーサルは，本番環境にあたる審査

家やプロデューサが例年参加しており，専門学生にとって日の 3 日前に実施した．審査日に日程が近すぎる場合にはダンサーとしての実力をアピールできる機会となっている．

参加者が緊張してしまう可能性があり，逆に審査日から日

そのためこの特別枠に出演できることは，将来の仕事に繋程が遠すぎる場合には振り付けの習熟度の差が結果に影響がる可能性もあり，プレッシャーがかかる特典として十分を与える可能性を考慮し，審査日の 3 日前実施とした．参と考えられる．尚，オーディション選抜メンバーによるダ加者が可能な限りリラックスした状態でダンスパフォーマ

ンスパフォーマンスは YouTube にて公開されている*2 ．

ンスに臨めるよう，審査員 2 名のうち 1 名は第一著者が，もう 1 名は東京スクールオブミュージック&ダンス専門学

3.2 実施場所

校の専門学生が担当し，リハーサル日のダンスパフォーマ

本実験は，東京スクールオブミュージック＆ダンス専門

ンスが審査の結果には一切関係がないことを説明した．

学校に設置された 65m2 のスタジオ三つと 125m2 のリノリ

3.1.2 本番環境

ウム床材が敷かれたスタジオ一つを含む 5F フロアで実施

参加者に確実にプレッシャーをかけられるよう，審査員

した（図 1）．また受付用に 2F の更衣室を使用した．実験とオーディション通過により得られる特典に注意しながら中，審査員及び計測スタッフ，参加者以外は 5F フロアに本番環境を構築した．まず審査員として Akihic ☆彡氏 [6]

立ち入らないようにした．また，参加者同士が出会わず，及び MPLUSPLUS 株式会社 CEO の藤本実氏 [3] にそれぞ

かつ審査時の音が聞こえないよう参加者の審査スケジューれ依頼した．Akihic ☆彡氏は，2020 年 8 月に発足した日ルを調整した．その他，外から部屋の様子が見えないよう

本発のダンスのプロリーグである D.LEAGUE（D リーグ）

すべての窓をロールカーテンで塞ぐなど，緊張に影響を与において，もっともクリエイティブなディレクターを表彰

えうる要素を可能な限り排除した．

する「MOST CREATIVE DIRECTOR」に選ばれている

実験手順の詳細は 3.6 節で述べるが，ここでは部屋の役

他，数々のコンテストにおいて優勝をおさめた経歴を持っ割を簡単に説明する．着替え部屋では衣装に着替え，心拍ている．そのため Akihic ☆彡氏の前でダンスパフォーマン

センサを装着してもらう．Before 部屋では，審査前の参加スを見せることは，プレッシャーがかかると予想した．ま者の状態を計測する，審査部屋では，ダンスパフォーマン

た，藤本実氏は EXILE をはじめとする国内有名アーティスの審査を実施し，After 部屋では審査後の参加者の状態

ストのドームツアーや東京パラリンピック 2020 の閉会式を計測する．

等のステージで光の演出も手掛けられるなど，ライブエン
タテインメント分野において幅広く活躍されている．プ© 2023 Information Processing Society of Japan*1*2

https://www.tsm.ac.jp/weare2022/
https://youtu.be/PUAu7-ikpsk

62

情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

表 1

INT23008
2023/3/1

部屋でのセンサ計測を体験させ，複数のセンサを装着したセンサの利用箇所
部屋

状態で踊ってもらい，最後にインタビューを通してダンス

Before審査

After

オーディションでのダンスパフォーマンスに影響がないか

✓

✓

✓

を確認した．頂いたコメントを基に，ダンスパフォーマン

心拍センサ

H10

スに影響のない範囲でセンサの装着位置を決定した．また

体圧分布センサSR ソフトビジョン
呼気ガス分析装置

VO2Master

✓

✓

✓

✓

深度センサ

装着に関連して，ダンサー 2 名から衣装を制限されたくな
いとのコメントがあったために，参加者の衣装は制限しないこととした．

✓

Azure Kinect DK

3.4 課題振り付け

9 軸モーションセンサ
TSND151
圧力センサ✓

ビデオカメラ

✓

参加者は振り付け（図 3 を参照）を一つ習得して，ダン✓スオーディションに臨む．振り付けの長さは約 38 秒で，✓✓Akihic ☆彡氏によって作成されており，比較的難易度の高い振り付けである．使用した楽曲（112 BPM）の長さは約Before/After部屋

42 秒で，楽曲開始後 4 秒頃から振り付けが始まる．

審査部屋
正面

背面

3.5 実験行程
実験全体の流れを図 4 に示す．2021 年 10 月 6 日に東呼気ガス分析装置

京スクールオブミュージック&ダンス専門学校の専門学生

心拍センサ

心拍センサ

に対してオーディション及び実験の募集を周知した．総圧力センサ

体圧分布センサ

図 2

9軸
モーション
センサ

センサ装着位置

3.3 使用センサと装着位置
本実験では，あがりに対して上手く対処できる人とでき

勢 28 名の応募があり，そこから MPLUSPLUS 社のプロダンサーによる事前審査によって 20 名の参加者に絞られた．参加者 20 名のオーディション審査を 1 日で実施する
ことは場所確保や審査員拘束時間の関係から難しいため，

1 グループあたり 10 名の 2 グループに分けた．一つ目のグループは，10 月 30 日にリハーサル（練習環境），11 月

2 日に審査（本番環境）を実施した．二つ目のグループは，
11 月 3 日にリハーサル，11 月 6 日に審査を実施した．

ない人の違いにするために，さまざまなセンサを用いて練習環境と本番環境における参加者の状態を計測した．主に

3.6 実験手順

心理状態の解析用として，Polar 社の心拍センサ「H10」，

リハーサル（練習環境）及び審査（本番環境）での実験

椅子に座っている際の座面にかかる圧力分布を計測できる手順を図 5 に示す．参加者はまず 2F フロアに設置された

住友理工社の体圧分布センサ「SR ソフトビジョン」，呼気

受付で，全体の流れと計測内容に関する説明を受ける．そに含まれる成分を分析可能な VO2 Master Health Sensorsの内容に問題が無ければ，実験参加および計測内容の利用

社のウェアラブル呼気ガス分析装置「VO2Master」を用に関する同意書に署名を行う．その後，個人の特性に関すいた．また，主にダンス動作解析用として，3 次元骨格情るアンケートと，当日のパフォーマンスに対する緊張度と報を取得可能な Microsoft 社の深度センサ「Azure Kinect

自信の度合いを回答してもらった．これらが終了後，前参

DK」，加速度・角速度等を計測できる ATR-Promotions 社

加者と計測が重複しないように必要に応じて時間調整を行の 9 軸モーションセンサ「TSND151」，足圧が測定可能な

い，5F フロアへの案内を行った．

ニッタ社製フレキシフォースセンサ（圧力センサ），ビデ

5F フロアに到着後，参加者は心拍センサの装着方法につオカメラ（HC-W850M-W，HDR-XC470，HC-VX992M，

いて計測スタッフから説明を受ける．その後，着替え部屋

FDR-AX45）8 台を用いた．部屋ごとに使用したセンサをに入り，心拍センサを自身で装着し，衣装に着替える．部

表 1 に示す．各部屋において使用したセンサにチェック

屋を出てすぐに心拍センサから心拍データ記録用スマートマークが記されている．

フォンにデータが正常に送られているかを計測スタッフが次に，センサの装着位置を図 2 に示す．9 軸モーション

確認し，心拍データの計測を開始する．計測開始後，参加

センサは頭，首，腰，右足，左足の 5 点に装着した．事前者は Before 部屋に入り，体圧分布センサが設置された椅子にプロフェッショナルなダンサー 2 名（男性 1 名，女性 1に座って，呼気ガス分析装置及び 9 軸モーションセンサお名）に，Before 部屋，審査部屋，After 部屋のそれぞれのよび圧力センサ付きシューズを装着する．その後，「手を膝© 2023 Information Processing Society of Japan63

情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

0 sec

楽曲
振り付け

start

INT23008
2023/3/1

4 sec

42 sec

start

end
end
図 3

課題振り付けの抜粋

最後に受付にてアンケートを回答し，実験終了となる．実

事前審査

リハーサル
（審査3日前）

練習

審査

計測
図 4

験開始から終了まで一人当たり約 40 分程度かかる．

3.7 パフォーマンススコア
参加者のダンスパフォーマンスのクオリティを評価する

実験行程

ために，ダンス経験のあるダンサー 3 名に評価を依頼した．
タイムスケジュール

部屋

2F

受付
着替え

計測

5F

Before審査

ここでの評価値をパフォーマンススコアと呼ぶ．評価を依15 min10 min

アンケート

アンケート

頼したダンサーは，いずれもダンス歴は 10 年以上で，国外・国内の主要大会での優勝・入賞経験がある．また，ダンスインストラクターとしてダンス指導を行ったり，ワーク

5 min

着替え・心拍センサ装着

ショップを開催したりするなどダンスの指導経験ももつ．

20 min

ダンスパフォーマンスの評価は，オンライン実験ツー

センサ装着・安静

ル Gorilla Experiment Builder*3 を用いて行われ，評価者

10 min

パフォーマンス披露・インタビュー
15 minAfter

安静・センサ取り外し

図 5

実験手順

は 40 本のダンス動画（20 名× 2 日程 [練習・本番]）を視聴したのち，ダンスパフォーマンスの出来栄えについて 10
段階で評価した．順序効果を考慮し，ダンス動画 40 本の呈示順序は，個人間・環境間共にランダマイズされた．
プレッシャーがかかっていない練習環境に比べてプレッの上に置いて 5 分間静かに座ってください」という指示をシャーがかかっている本番環境でパフォーマンススコアが受け，5 分間座位安静状態で各種センサで計測される．尚，下がった場合，これは「あがり」による影響である可能性

参加者が座っている間，計測スタッフは参加者の視界に入が高い．本論文では，本番環境でのパフォーマンススコア

らないようにし，物音も立てないよう注意を払った．5 分の低下はあがりによる影響と捉えて議論を進める．得られ間の安静後，呼気ガス分析装置を外し Before 部屋を出て，たパフォーマンススコアを基に，本番環境のパフォーマン

審査部屋前に設置されたビデオカメラの前で，カメラを見ススコアが練習環境より向上した参加者をあがりに強い人つめながら 10 秒間静止する．その後，審査部屋に入室し，（good グループ）とし，本番環境のパフォーマンススコア

9 軸モーションセンサの計測を開始され，審査員の指示をが練習環境より維持，もしくは低下した参加者をあがりに受ける．参加者は自身の名前を伝え，複数のセンサデータ

弱い人（bad グループ）として 2 グループに分ける．

の同期をとる目的で 3 回その場でジャンプする．ジャンプ
終了後，楽曲が流れ始め，参加者は楽曲に合わせてダンス

3.8 データ解析
本研究では取得したデータのうち，以下の点に着目してパフォーマンスを披露する．ダンスパフォーマンス終了後は椅子に座り，5 分間の審査員によるインタビューを受け分析を進めた．

る．尚，練習環境であるリハーサルでは，審査員役の計測

3.8.1 生理データ
練習環境と本番環境における緊張度合いを客観的に評価

スタッフが当日の流れを簡単に伝えた後，参加者に座位安静の状態で待機してもらった．インタビュー終了後，審査するために，審査前（Before）および審査後（After）にお部屋から After 部屋に移動し，Before 部屋と同様に体圧分ける生理状態計測を行った．この際，運動による生理状態

布センサが設置された椅子に座って，呼気ガス分析装置をへの影響を排除するために，座位安静状態での計測を行っ装着する．その後，Before 部屋と同様の指示を受け，5 分

た．計測により得られた心電図波形から心拍数を算出する

間座位安静の状態で各種センサで計測する．計測終了後，すべてのセンサを外し，After 部屋を出て受付に移動する．

© 2023 Information Processing Society of Japan*3

https://gorilla.sc/

64情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

INT23008
2023/3/1

Before/After 部屋の様子

図 6

審査部屋の様子深度センサで取得できる骨格情報（黒丸）と使用したベクトル
（赤矢印）
図 7

ため，以下の解析を行った．

計測及び審査中の様子

まず，心電図波形に 5 − 20Hz のバンドパスフィルター

算出し，算出したデータの分散値を求めた，この分散値をを適用した後，体動ノイズを目視で取り除き，R 波検出を

すべての参加者において算出し，加速データの 3 軸合成値行った．それによって得られた R 波から，RR 間隔（sec）の分散値とした．

を計算し，60/RR 間隔に変換することで，心拍数（BPM:

また，動作のタイミングについて調査するため，練習環

beats per minute）を算出した．そして，5 分間の安静状態境で得られた加速度データと本番環境で得られた加速度

における心拍数の平均を求め，平均心拍数（BPM）とした．

データを，4000 msec のウィンドウで 1 サンプルずつずら

3.8.2 動作データ
練習環境と本番環境における動作の違いを明らかにする
ために，深度センサで得られた骨格情報を次のように解析しながら相互相関関数を求める．算出された相互相関関数（動作タイミングのずれ）の分散値を求めた．

3.8.3 アンケート

した．まず，審査時に参加者が実施したジャンプにおける実験前のアンケートでは，緊張度と自信について，Visual

着地の瞬間でビデオカメラ映像と骨格情報との同期を図

analog scale（以下，VAS）を用いて回答してもらった．まり，各参加者の骨格情報の時刻を揃えた．そして，審査時

た，実験後のアンケートでは，パフォーマンスの出来と緊に撮影した動画に含まれている音声と使用した楽曲との相張度，自信度について VAS を用いて回答してもらった．

互相関関数を求め，最も値が高くなる箇所を振り付け開始

上述した解答項目に加えて，実験後のアンケートではダン

時間とし，そこから楽曲の長さである 42 秒間分のデータ

スパフォーマンスについて自由記述での回答を求めた．実を切り取った．次に，参加者の体格差を考慮し，深度セン

験前と実験後のアンケートの内容は，練習と本番で同じでサにより取得された 32 の特徴点（3 次元の x,y,z 座標）よあった．

り，腰を起点に頭，手首，つま先まで連なる 20 本の骨格をベクトルに見立て，それぞれ単位ベクトルに変換した（図4. 結果

6）．1 フレームあたり 60 次元の単位ベクトルをすべてのフ実験の様子を図 7 に示す．図 7 左は Before/After 部屋

レームにおいて算出する．そして，各フレーム間の単位ベなどでの座位安静状態の様子で，右は審査においてダンス

クトルの距離をすべて算出し，その平均値をフレーム間変パフォーマンスを披露している様子を示している．

化量の平均値とし，すべての参加者の練習環境と本番環境においてその平均値を算出した．

4.1 パフォーマンスの評価結果

9 軸モーションセンサで得られた加速度データを次のよ

ダンスパフォーマンスの評価結果を表 2 に示す．パフォー

うに分析した．まず，審査時に参加者が実施したジャンプ

マンススコアを基に，本番環境のパフォーマンススコアがにおける着地の瞬間でビデオカメラ映像と加速度データと練習環境より向上した参加者 6 名（あがりに強い人）を同じ Timestamp を使用している足圧データとの同期を図「good」グループ，本番環境のパフォーマンススコアが練ることで，各参加者の加速度データの時刻を揃えた．尚，習環境より維持，もしくは低下した参加者 14 名（あがり装着した 5 つの 9 軸モーションセンサにおいても，同じに弱い人）を「bad」グループとして 2 グループに分けた．

Timestamp を使用してソフトウェア上で記録しているた

尚，評価者間のパフォーマンススコアの相関係数を算出しめ，時刻は同期済みである．そして，深度センサと同様に，たところ．それぞれ 0.78，0.61，0.67 であった．

楽曲開始タイミングから楽曲の長さ分のデータを切り出した．次に，5 つの 9 軸モーションセンサにおいて，それぞ4.2 生理データの分析結果

れ 1 サンプルあたりの加速度の 3 軸合成値を算出し，それ練習環境と本番環境における Before 部屋における平均心らの平均値を算出する．これをすべてのサンプルに対して拍数の結果を図 8 に示す．今回，パフォーマンス前の心理状© 2023 Information Processing Society of Japan65

情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

表 2

INT23008
2023/3/1

ID

評価者 1

1

6

2

7

3

8

4

評価者 2

+ p < .10

各参加者のパフォーマンススコア

練習環境

本番環境

評価者 3

平均値

評価者 1

評価者 2

評価者 3

平均値

6

9

7.00

9

6

8

7.67

6

6

6.33

7

6

3

5.33

6

9

7.67

9

8

7

8.00

7

5

5

5.67

5

4

6

5.00

5

9

6

7

7.33

9

7

9

8.33

6

5

3

3

3.67

7

2

5

4.67

7

4

2

3

3.00

4

2

3

3.00

8

4

3

3

3.33

6

4

5

5.00

9

7

3

3

4.33

6

3

5

4.67

10

6

4

3

4.33

8

4

4

5.33

11

4

3

4

3.67

5

3

3

3.67

12

5

2

6

4.33

6

3

6

5.00

13

4

2

3

3.00

5

3

4

4.00

14

8

5

6

6.33

8

6

8

7.33

15

3

1

2

2.00

7

3

2

4.00

16

5

4

6

5.00

7

4

8

6.33

17

6

4

4

4.67

7

5

4

5.33

18

6

4

7

5.67

7

4

7

6.00

19

7

5

7

6.33

7

5

7

6.33

20

8

4

6

6.00

7

4

7

6.00

+

図 9

 F

**

+ p < .10

HPPE
CBE

（注）練習環境から本番環境にかけてパフォーマンススコアが上昇した good グループは灰色のセルで示している．

** p < .01

深度センサのフレーム間変化量の平均値





+図 10

加速度データの 3 軸合成値の分散値*
図 8* p < .05

Before 部屋における平均心拍数

態を評価するため，運動の影響が小さい Before 部屋における計測結果に着目した．good グループでは，練習環境における平均心拍数は 74.6 BP M (SE 1.5)，本番環境においる
平均心拍数は 83.5 BP M (SE 2.3) であった．bad グループ
では，練習環境においる平均心拍数は 82.5 BP M (SE 2.7)，
本番環境においる平均心拍数は 87.0 BP M (SE 3.7) であっ

図 11

動作タイミングずれの分散値（動作のばらつき）た．実験環境（練習環境，本番環境）と参加者グループ（good，bad）を要因とする 2 要因混合計画の分散分析をを行った結果，参加者グループ間の差において有意な傾向行った結果，参加者グループ間の差において有意傾向が認が認められた（F (1, 18) = 3.83, p < 0.10）．尚，実験環境められた（F (1, 18) = 3.75, p < 0.10）．また実験環境間に間においては有意差は認められなかった．

おいては有意差が認められた（F (1, 18) = 9.83, p < 0.01）．

加速度データの 3 軸合成値の分散値を図 10 に示す．練習環境において平均 1.38 × 108 (SE 4.14 × 106 )，本番環境にお4.3 動作データの分析結果

いて平均 1.47 × 108 (SE 4.83 × 106 ) であった．bad グルー

深度センサのフレーム間変化量の平均値を図 9 にプでは，練習環境において平均 1.30 × 108 (SE 8.40 × 106 )，示 す ．good グ ル ー プ で は ，練 習 環 境 に お い て 平 均

本番環境において平均 1.32 × 108 (SE 1.14 × 107 ) であった．

0.118(SE 0.003)，本番環境において平均 0.120(SE 0.004)

実験環境（練習環境，本番環境）と参加者グループ（good，

で あ っ た ．bad グ ル ー プ で は ，練 習 環 境 に お い て 平 均bad）を要因とする 2 要因混合計画の分散分析を行った結

0.107(SE 0.005)，本番環境において平均 0.108(SE 0.005)

果，どちらの要因においても有意な差は認められなかったであった．実験環境（練習環境，本番環境）と参加者グルー（p > 0.05）．

プ（good，bad）を要因とする 2 要因混合計画の分散分析© 2023 Information Processing Society of Japan動作タイミングのずれの分散値を図 11 に示す．good グ

66情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

INT23008
2023/3/1

緊張に関するアンケート回答についてそれぞれ有意な差が見られた．またこれに関連して，動作のばらつきについて
見ると，bad グループの方が good グループよりも有意に大きいことがわかる（図 11 参照）．これはあがりの影響として報告されている動作タイミングの変化 [5, 8, 22, 25] と一致している．以上，平均心拍数やアンケート回答，動作のばらつきの結果から，プレッシャーを十分与えられる本
番環境を設定できたといえる．
次に，深度センサのフレーム間変化量の平均値を見ると，本番環境においてパフォーマンスの向上が見られた good
グループの方が bad グループよりも有意に大きい傾向が見られた．練習時に大きく動作するよう促すことは，あがりの対処・予防に効果的に働く可能性，すなわち，本番環境でのダンスパフォーマンスの成功を高める可能性がある．
したがって，練習時には普段より大きく身体を動かすよう促すシステムの開発が効果的な可能性がある．たとえば，練習時の「見本」を変化させて提示する手法が考えられる．
第一著者の先行研究 [26] において，見本となる振り付けを
図 12

good/bad グループにおける動作タイミングのずれ（3 名

マスターしている自身の映像を自動生成して先に見せるこずつ）とで振り付けの習得を促す手法を提案しているが，大きくループでは，平均 10.1(SE 4.39) のずれが見られた．bad

動作を行なっている自分自身の映像をリアルタイムに見せグループでは，平均 57.4(SE 23.00) のずれが見られた．マることで，ユーザの動作が自身の見本映像に引っ張られてン・ホイットニーの U 検定の結果，参加者グループ間に有大きな動作に変化する可能性がある．また「見本」の提示意差が認められた（p < 0.05）．また，good/bad グループに関連して，Wu ら [31] が提案する「FuturePose」のようにおける動作タイミングのずれについて，各グループからに，運動の少し先を見せることは，身体が軽い・調子が良

3 名ずつピックアップし，それぞれの動作タイミングのずいといった感覚を与えられることを Kasahara ら [11] が報れを折線グラフで図 12 に示す．

告しており，これらが身体動作に影響を与える可能性もある．さらに，Kilteni ら [12] は VR 環境下における自身の4.4 アンケートの結果

アバターを黒人でアフロでノリの良さそうな男性に変化さ実験前アンケートの緊張度の平均スコアは練習せることで，ドラムを叩く動作がダイナミックになること

4.65(SE 0.50)，本番 5.83(SE 0.39) であった．また，自信を報告している．アバターの見た目を変えることで，身体の平均スコアは練習 5.06(SE 0.39)，本番 5.37(SE 2.66) で動作を大きくさせられるかもしれない．その他，バスドラあった．実験後アンケートの出来の平均スコアは練習

ムの音圧レベルのコントロール [28] や外界への身体情報

4.65(SE 0.37)，本番 5.48(SE 0.44) であった．緊張度の平のリアルタイムプロジェクション [27]，ベクション場の活

均スコアは練習 3.81(SE 0.44)，本番 5.36(SE 0.47) であっ

用 [34] などを活用することで，身体動作を大きく動かすこた．また，自信の平均スコアは練習 4.18(SE 0.40)，本番

とも可能かもしれない．上記に挙げた技術を組み合わせて5.41(SE 0.35) であった．

ることで，身体動作を大きく動かすよう促進できる可能性

実験前アンケートの各スコアに関して対応ありの t 検定がある．

を行った結果，緊張度に関して有意な差（t(19) = 2.87, p <その他，平均心拍数について見ると，good グループの方

0.05）が認められた．実験後アンケートの各スコアに関しが bad グループよりも有意に低い傾向が見られた（図 8 参て対応ありの t 検定を行った結果，緊張度および自信に照）．練習時の平均心拍数を下げることで，本番環境でのダ関して有意な差が認められた（緊張度 t(19) = 2.89，自信

ンスパフォーマンスの成功を高める可能性があることを示

t(19) = 2.98, ps < 0.05）．出来については，練習と本番のしている．たとえば，中村ら [36] によると，虚偽情報の提差は有意傾向であった（t(19) = 1.78, p < 0.1）．

示によりユーザの心拍値を制御できることを示しており，

5. 議論
5.1 あがり対処支援手法の検討

虚偽情報を用いることで練習時の心拍数を下げられる．あがりを対処・予防するという観点では，このような技術の活用も考慮すべきであろう．

実験結果より，練習環境と本番環境間で平均心拍数及び© 2023 Information Processing Society of Japan67

情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

INT23008
2023/3/1

5.2 ダンスにおけるプレッシャー
ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）研究において，ダンスに対してコンピュテーショナルな支援をデザインすることは，文化的，経験的，身体的特徴を取り入れた新しい研究分野として近年注目を集めている [35]．

HCI 分野の 20 年間のダンスに関連する論文をレビューした報告 [35] によれば，今後の研究の方向性として動きだけ
でなく生体信号も捉えて動き（外面）とダンサーの内面を同時に解析していくマルチモーダルなアプローチ「Reading

body」とより豊かな多感覚体験を提供する可能性を探る
アプローチ「Writing body」を提案している．ダンスパ
フォーマンスにおいてプレッシャーに対処するシステムの検討は，Reading body から Writing body に跨る重要なタスクといえる．そのため 5.1 節で述べた，あがりに上手く対処できない人をサポートする手法の検討は，HCI 研究分野に貢献できる価値ある知見と考えている．
創造的な観点では，敢えてプレッシャーをかけてダンサーの表現力を引き出す手法も考えられる．プレッシャーをコントロールできることは，単にあがりを対処するだけ
でなく，あがりの影響を受けた身体表現もコントロール可能とも考えられるため，これらは身体表現の拡張につながると予想する．また，動作・生体情報からプレッシャーを予測し，その先のパフォーマンスを推測することで，低下

6. まとめ本研究では，プレッシャーによって引き起こされる「あがり」に上手く対処できる人とできない人の違いを明らかにするために，ダンスオーディションの審査過程における参加者のさまざまな心身の状態を取得・分析した．分析の結果，あがりを上手く対処できない人は練習環境における身体動作があがりを上手く対処できる人と比較して有意に小さい傾向が認められた．また，調査結果に基づき，あがりを対処する支援手法の可能性について検討した．今後
は，あがり対処支援手法の更なる発展を見込んで，本実験で得られたデータを整理し，データベースとしての公開を目指す．
謝辞 本研究の一部は，JST CREST （JPMJCR16E1，

JPMJCR18A3）の支援によるものである．ここに記して謝意を表す．また，実験に協力頂いた Akihic ☆彡氏，東京スクールオブミュージック&ダンス専門学校の皆様，

MPLUSPLUS 株式会社の皆様，早稲田大学渡邊研究室の皆様に深謝の意を表する．
参考文献
[1]

したパフォーマンスのクオリティを補助するようなシステ
ムも作成可能かもしれない．たとえば，プレッシャーによりパフォーマンスのクオリティが低下したとしても，外骨[2]格ロボット [13] や移動ロボットなどを用いて見た目の動きを調和させることで，見た目としてのパフォーマンスのク[3]

オリティを維持もしくは強化できる技術も創出可能と予想
する．

[4]

5.3 本番環境の設定について
Williams ら [30] によると，実際の競技スポーツ場面などの本番で生じる「あがり」は高強度のプレッシャー負荷状[5]態であり，多様で複雑な要因が混在した現象であると考えられており，実験室内で実際の本番で生じる「あがり」現[6]

象を正確に再現することは困難であることが指摘されている．今回，実際のダンスオーディションにおいて実験を通して得た知見は価値があるものの，得られた知見が実際の[7]

舞台パフォーマンスや他のスポーツ場面においても適用可
能かは不明である．また，Shikanai ら [23] によれば，観客[8]がいることで，ダンサーのポジティブな感情やネガティブな感情が高まり，身体の動きのスピードや加速度も増す，という報告があり，あがりに対処することで表現としての[9]

パフォーマンスを損なう可能性もあり，観客がいる状態での調査も必要であると考えている．
[10]© 2023 Information Processing Society of Japan

Baumeister, R. F.: Choking Under Pressure: SelfConsciousness and Paradoxical Eﬀects of Incentives on
Skillful Performance, Journal of Personality and Social
Psychology, Vol. 6, No. 3, pp. 610–620 (1984).
Beuter, A., Duda, J. L. and Widule, C. J.: The Eﬀect ofArousal on Joint Kinematics and Kinetics in Children,
Journal of Research Quarterly for Exercise and Sport,
Vol. 60, No. 2, pp. 109–116 (1989).
FUJIMOTO, M.: MINORU FUJIMOTO, http://www.
minorufujimoto.com/, Accessed on Oct. 11, 2022.
Futami, K., Terada, T. and Tsukamoto, M.: Success Imprinter: A Method for Controlling Mental Preparedness
Using Psychological Conditioned Information, Proceedings of the 7th Augmented Human International Conference 2016, AH ’16, pp. 1–8 (2016).
Gray, R.: Attending to the Execution of a Complex
Sensorimotor Skill: Expertise Diﬀerences, Choking, andSlumps, Journal of Experimental Psychology, Vol. 10,
No. 1, pp. 42–54 (2004).
Hashimoto, A.: akihic ☆彡，https://danceworks.jp/
instructor/profile/akihico_12/, Accessed on Oct.
11, 2022.
Higuchi, T.: Disruption of Kinematic Coordination in
Throwing Under Stress, Japanese Psychological Research, Vol. 42, No. 3, pp. 168–177 (2000).
Higuchi, T., Imanaka, K. and Hatayama, T.: Freezing
Degrees of Freedom Under Stress: Kinematic Evidenceof Constrained Movement Strategies, Journal of Human
Movement Science, Vol. 21, No. 5, pp. 831–846 (2002).
Hill, D. M., Hanton, S., Matthews, N. and Fleming, S.: A
Qualitative Exploration of Choking in Elite Golf, Journal of Clinical Sport Psychology, Vol. 4, No. 3, pp. 221–
240 (2010).
Hodge, K. and Smith, W.: Public Expectation, Pressure,and Avoiding the Choke: A Case Study from Elite Sport,
Journal of The Sport Psychologist, Vol. 28, No. 4, pp.

68

情報処理学会 インタラクション 2023
IPSJ Interaction 2023

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

375–389 (2014).
Kasahara, S., Konno, K., Owaki, R., Nishi, T.,
Takeshita, A., Ito, T., Kasuga, S. and Ushiba, J.: Malleable Embodiment: Changing Sense of Embodiment by
Spatial-Temporal Deformation of Virtual Human Body,
Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human
Factors in Computing Systems, CHI ’17, pp. 6438–6448(2017).
Kilteni, K., Bergstom, I. and Slater, M.: Drumming in
Immersive Virtual Reality: The Body Shapes The Way
We Play, Proceedings of the 2013 IEEE Virtual Reality,
VR ’13, pp. 1–1 (2013).
Ladenheim, K., McNish, R., Rizvi, W. and LaViers,
A.: Live Dance Performance Investigating the Feminine
Cyborg Metaphor with a Motion-Activated Wearable
Robot, Proceedings of the 2020 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, HRI’20, p. 243–251 (2020).
Landers, D. M., Qi, W. M. and Courtet, P.: Peripheral Narrowing among Experienced and Inexperienced
Riﬂe Shooters under Low- and High-Stress Conditions,
Journal of Research Quarterly for Exercise and Sport,
Vol. 56, No. 2, pp. 122–130 (1985).
Lautenbach, F., Laborde, S., Mesagno, C., Lobinger,
B. H., Achtzehn, S. and Arimond, F.: Nonautomated
Pre-Performance Routine in Tennis: An Intervention
Study, Journal of Applied Sport Psychology, Vol. 27,
No. 2, pp. 123–131 (2015).
Lewis, B. P. and Linder, D. E.: Thinking about Choking? Attentional Processes and Paradoxical Performance, Journal of Personality and Social Psychology
Bulletin, Vol. 23, No. 9, pp. 937–944 (1997).
Matsumura, S., Watanabe, K., Saijo, N., Ooishi, Y.,
Kimura, T. and Kashino, M.: Positive Relationship Between Precompetitive Sympathetic Predominance andCompetitive Performance in Elite Extreme Sports Athletes, Frontiers in Sports and Active Living, Vol. 3(2021).
Mesagno, C., Hill, D. M. and Larkin, P.: Examining theaccuracy and in-game performance eﬀects between preand post-performance routines: A mixed methods study,
Journal of Psychology of Sport and Exercise, Vol. 19,
pp. 85–94 (2015).
Mesagno, C., Marchant, D. and Morris, T.: A PrePerformance Routine to Alleviate Choking in “ChokingSusceptible” Athletes, Journal of The Sport Psychologist, Vol. 22, No. 4, pp. 439–457 (2008).
Noteboom, J. T., Barnholt, K. R. and Enoka, R. M.:
Activation of the Arousal Response and Impairment of
Performance Increase with Anxiety and Stressor Intensity, Journal of Applied Physiology, Vol. 91, No. 5, pp.
2093–2101 (2001).
Salvador, A., Suay, F., González-Bono, E. and Serrano,
M.: Anticipatory Cortisol, Testosterone and Psychological Responses to Judo Competition in Young Men, Journal of Psychoneuroendocrinology, Vol. 28, No. 3, pp.
364–375 (2003).
Sekiya, H. and Tanaka, Y.: Movement Modiﬁcations Related to Psychological Pressure in a Table Tennis Forehand Task, Journal of Perceptual and Motor Skills,
Vol. 126, No. 1, pp. 143–156 (2019).
Shikanai, N. and Hachimura, K.: Analysis of Interpersonal Eﬀects in Dance Performance, Proceedings of the2017 International Conference on Culture and Computing, Culture and Computing ’17, pp. 67–68 (2017).

© 2023 Information Processing Society of Japan

INT23008
2023/3/1

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

Tagami, S., Yoshida, S., Ogawa, N., Narumi, T.,
Tanikawa, T. and Hirose, M.: Routine++: Implementing Pre-Performance Routine in a Short Time with an
Artiﬁcial Success Simulator, Proceedings of the 8th Augmented Human International Conference, AH ’17, pp.
1–9 (2017).
Tanaka, Y. and Sekiya, H.: The Inﬂuence of Monetary
Reward and Punishment on Psychological, Physiological,
Behavioral and Performance Aspects of A Golf Putting
Task, Journal of Human Movement Science, Vol. 30,
No. 6, pp. 1115–1128 (2011).
Tsuchida, S., Mao, H., Okamoto, H., Suzuki, Y.,
Kanada, R., Hori, T., Terada, T. and Tsukamoto, M.:
Dance Practice System That Shows What You Would
Look Like If You Could Master the Dance, Proceedingsof the 8th International Conference on Movement andComputing, MOCO ’22, pp. 1–8 (2022).
Turmo Vidal, L., Zhu, H. and Riego-Delgado, A.: BodyLights: Open-Ended Augmented Feedback to Support
Training Towards a Correct Exercise Execution, Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in
Computing Systems, CHI ’20, pp. 1–14 (2020).
Van Dyck, E., Moelants, D., Demey, M., Deweppe, A.,
Coussement, P. and Leman, M.: The Impact of the Bass
Drum on Human Dance Movement, Journal of Music
Perception, Vol. 30, No. 4, pp. 349–359 (2013).
Watanabe, K., Saijo, N., Minami, S. and Kashino, M.:
The Eﬀects of Competitive and Interactive Play on Physiological State in Professional Esports Players, Heliyon,
Vol. 7, No. 4, p. e06844 (2021).
Williams, A., Vickers, J. and Rodrigues, S.: The Eﬀects
of Anxiety on Visual Search, Movement Kinematics, andPerformance in Table Tennis: A Test of Eysenck andCalvo’s Processing Eﬃciency Theory, Journal of Sportand Exercise Psychology, Vol. 23, pp. 438–455 (2001).
Wu, E. and Koike, H.: FuturePose - Mixed Reality Martial Arts Training Using Real-Time 3D Human Pose
Forecasting With a RGB Camera, Proceedings of the2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV ’19, pp. 1384–1392 (2019).
Yoshie, M., Kudo, K., Murakoshi, T. and Ohtsuki, T.:Music Performance Anxiety in Skilled Pianists: Eﬀects ofSocial-Evaluative Performance Situation on Subjective,
Autonomic, and Electromyographic Reactions, Journalof Experimental Brain Research, Vol. 199, No. 2, p. 117(2009).
Yoshie, M., Nagai, Y., Critchley, H. D. and Harrison,
N. A.: Why I Tense Up When You Watch Me: Inferior
Parietal Cortex Mediates an Audience’s Inﬂuence on Motor Performance, Journal of Scientiﬁc Reports, Vol. 6,
No. 1, p. 19305 (2016).
Yoshikawa, H., Hachisu, T., Fukushima, S., Furukawa,
M., Kajimoto, H. and Nojima, T.: Studies of Vection
Field II: A Method for Generating Smooth Motion Pattern, Proceedings of the International Working Conference on Advanced Visual Interfaces, AVI ’12, p.
705–708 (2012).
Zhou, Q., Chua, C. C., Knibbe, J., Goncalves, J. and
Velloso, E.: Dance and Choreography in HCI: A TwoDecade Retrospective, Proceedings of the 2021 CHI
Conference on Human Factors in Computing Systems,
CHI ’21 (2021).
中村憲史，片山拓也，寺田 努，塚本昌彦： 虚偽情報フィードバックを用いた生体情報の制御手法，情報処理学会論文誌， Vol. 54, No. 4, pp. 1433–1441 (2013).

69