现有的先入之见中。
以上所讲的创新机会之一是边际实践。通过考察自己通常经验之外的用户群体，我们或许能够找出其他时候想不到的问题的解决方案。机器人的一个潜在边际实践可能源于机器人研究者，他们已经尝试着接受各种类型的机器人原型。然而，我们发现，创新过程中的基础训练并不一定要源于与该技术相同的领域；所处领域不同，反而会有所助益。我们或许能够找到某些与我们创新目标具有相似属性的活动或群体我们可以称之为类比实践。我们着手去寻找适合于机器人的类比实践，将搜索范围设定为我们认为机器人应该具备的属性上，其中包括：
·自发性；
· 新涌现的行为；
·利用物理世界的优势。
以往的一些机器人设计以普通的家养宠物为基础，比如狗(如索尼公司的机器狗AIBO)。然而，与当前的数字技术相比，狗事实上是极其复杂的，甚至就连狗狗最基本的行为都几乎无法用今天的技术来复制。我们找到了另一组满足这些既定标准，但行为复杂性不及机器狗的动物。结果证明，昆虫、蜘蛛、爬行动物等稀有宠物的主人都非常坚定，但这些宠物行为方面的整体复杂性不如狗狗。而且，多数人并没有饲养此类宠物的经历，更不知道其会做什么。最后，同许多边际实践一样，结果证明，虽然拥有这种动物的人群与拥有主流宠物的人群相比，数量相当小，但他们往往非常善于并且乐于与他人分享饲养这些动物的原因。
研究人员着手收集稀有宠物主人的信息。通过各类组织，他们找到了十名蜥蜴、蜘蛛、蛇等动物的主人，这些宠物主人非常乐意分享他们的经历(见图30.2）。数据收集是在半结构式访谈中进行的，访问者以一组引导性问题保证对话有序进行，如果碰到特别有趣的内容，也允许中途迂回一下。常用问题如下：
·他们认为宠物的重要品质是什么？
第30章学界与业界的相互作用：人机交互与扎根创新
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