নিউরোসায়েন্সের পুনরুৎপাদনযোগ্যতার সংকট সমাধানের ৩টি উপায়
কোক মিন লাই
সর্বশেষ আপডেট
নিউরোসায়েন্সের পুনরুৎপাদনযোগ্যতার সংকট সমাধানের ৩টি উপায়
কোক মিন লাই
সর্বশেষ আপডেট
নিউরোসায়েন্সের পুনরুৎপাদনযোগ্যতার সংকট সমাধানের ৩টি উপায়
কোক মিন লাই
সর্বশেষ আপডেট
নিউরোসায়েন্সের পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট সমাধানের ৩টি উপায়:
পরীক্ষাটি পুনরায় চালানোর উদ্দেশ্য নিয়েই প্রাথমিক ট্রায়াল স্টাডিজ পরিচালনা করা।
বৃহত্তর নমুনা সেট (sample sets) নিশ্চিত করা।
অনলাইন স্বেচ্ছাসেবক সম্প্রদায় ব্যবহার করে আপনার নমুনার বৈচিত্র্য আনা।
আধুনিক বৈজ্ঞানিক গবেষণায়, বিশেষ করে কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে একটি সুপরিচিত পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট (reproducibility crisis) রয়েছে। অর্থাৎ, নমুনা বিষয় সংগ্রহ করার বা fMRI-এর মতো উচ্চ-প্রযুক্তির সরঞ্জাম ব্যবহারের খরচ এবং লজিস্টিকসের কারণে, কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স ল্যাবগুলো খুব কমই পরীক্ষামূলক ট্রায়ালের ফলাফল পুনরুৎপাদন করে।
এই পোস্টে, পুনরুৎপাদনযোগ্যতাকে একটি অভ্যন্তরীণ ল্যাবরেটরি প্রক্রিয়া হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যেখানে পরীক্ষামূলক নকশাটি পাইলট/অন্বেষণমূলক পরীক্ষামূলক ট্রায়াল থেকে বৃহত্তর, আরও নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষামূলক ট্রায়ালের দিকে এগিয়ে যায় যা একাধিকবার চালানো হবে। সঠিকভাবে ডিজাইন করা পরীক্ষাগুলোতে, প্রতিটি ট্রায়াল থেকে সংগৃহীত ডেটা এবং ফলাফল নিম্নোক্ত কাজগুলো করতে সক্ষম হওয়া উচিত:
একটি বৃহত্তর ডেটা সেটে একীভূত হওয়া।
একটি বৃহত্তর নমুনার আকার (sample size) থাকা।
উচ্চ পরিসংখ্যানগত শক্তি (statistical power) থাকা।
এই কারণগুলো নিউরোসায়েন্সের পরীক্ষাগুলোকে প্রকাশিত গবেষণা প্রতিবেদনের যোগ্য করে তোলে যাতে অন্যান্য ল্যাবগুলোও ফলাফলগুলোর পুনরাবৃত্তি করার চেষ্টা করতে পারে। তবে, দুর্ভাগ্যবশত, বেশ কিছু কারণে এটি খুব কমই ঘটছে।
এই পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট বিজ্ঞানের ভবিষ্যতকে হুমকির মুখে ফেলে কারণ এটি এমন গবেষণায় সময়, প্রচেষ্টা, সম্পদ এবং দক্ষতা নষ্ট করে যা আর কখনো পুনরাবৃত্তি করা হবে না। পুনরাবৃত্তি ছাড়া, "যুগান্তকারী" গবেষণাগুলো কিংবদন্তিতে পরিণত হয় এবং খুব কমই প্রতিশ্রুত উপায়ে বিশ্বকে প্রভাবিত করে। হেমাটোলজি এবং অনকোলজি রিসার্চের ভাইস-প্রেসিডেন্টের একটি বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদনে অনুমান করা হয়েছে যে পুনরুৎপাদনযোগ্যতার অভাবের কারণে শুধুমাত্র মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রেই প্রতি বছর ২৮ বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত ক্ষতি হয়। এই অর্থ শেষ পর্যন্ত প্রাক-ক্লিনিকাল কাজে অপচয় হয় যা নির্ভরযোগ্য পুনরুৎপাদনযোগ্যতার মান পূরণ করতে ব্যর্থ হয়।
এই ধারাটি সংশোধন করতে হলে আমাদের প্রথমে এটি বুঝতে হবে। আমরা নিউরোসায়েন্সের বর্তমান অনুশীলন এবং সংস্কৃতিকে স্বীকৃতি দিয়ে শুরু করতে পারি। এই পোস্টে পরীক্ষামূলক নকশা এবং ট্রায়াল শিডিউলিং নিয়ে আলোচনা করা হবে যাতে আপনার ল্যাবরেটরি কীভাবে পরীক্ষার পুনরুৎপাদনযোগ্যতা উন্নত করতে পারে, তার বেশ কয়েকটি উপায় সরবরাহ করা যায়, ল্যাবের ভেতরে (পরীক্ষামূলক ট্রায়াল) এবং ল্যাবের বাইরে (উন্মুক্ত বিজ্ঞান ডেটা শেয়ারিং) উভয় ক্ষেত্রেই। শেষ পর্যন্ত, আপনি জানতে পারবেন কীভাবে কিছু সংস্থান নমুনা ডেটা এবং পরীক্ষার বিষয়গুলো পাওয়ার খরচ এবং লজিস্টিকস হ্রাস করতে পারে।
এটি আবার চালান!
আপনার গবেষণার পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর আত্মবিশ্বাস অর্জন করা সম্ভব।
সাধারণত, বেশিরভাগ পরীক্ষামূলক নকশা পরীক্ষার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে একটি ছোট নমুনার আকার সহ একটি পাইলট বা অন্বেষণমূলক অধ্যয়ন দিয়ে শুরু হয়। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, সেই প্রাথমিক নমুনার আকার সাধারণত n < 20 হয়। তাদের উদ্দেশ্য হলো আপনি যে পরীক্ষামূলক প্রভাবটি দেখছেন তা একটি প্রকৃত সম্ভাব্য প্রভাব কিনা তা নিশ্চিত করা এবং একটি বৃহত্তর পরীক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় অতিরিক্ত সম্পদের ব্যবহারকে যুক্তিযুক্ত করা। এই গবেষণাগুলো তাদের প্রোটোকল পরীক্ষা এবং পরিমার্জন করার জন্যও গুরুত্বপূর্ণ।
সাধারণত, কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষকরা পরিসংখ্যানগত শক্তির সাথে সর্বনিম্ন খরচের নমুনার আকারের ভারসাম্য বজায় রাখার চেষ্টা করেন যা পাইলট পর্যায়ে যুক্তিসঙ্গতভাবে অর্জন করা যেতে পারে। এই গবেষণাগুলোর লক্ষ্য হলো একটি প্রভাবের উপস্থিতির জন্য অস্থায়ী পরিসংখ্যানগত প্রমাণ সরবরাহ করা। এই গবেষণাগুলো গবেষণা প্রতিবেদন বা প্রকাশনার উদ্দেশ্যে নয়, বরং অনুসন্ধানের একটি ধারা যাচাই করতে, অনুদান তহবিলের আবেদনগুলোকে সমর্থন করতে এবং ভবিষ্যতের গবেষণার ভিত্তি হিসেবে কাজ করার জন্য করা হয়।
কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলোতে পাইলট বা অন্বেষণমূলক অধ্যয়ন সম্পন্ন হওয়ার পরে, পরবর্তী পদক্ষেপ হলো "এটি আবার চালানো!" বিভিন্ন প্যারামিটারকে ফোকাস করে, তদন্তটি পুনরায় চালানো কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের পরীক্ষামূলক ডেটাতে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট কাটিয়ে ওঠার একটি উপায়। কম পরিসংখ্যানগত শক্তি সাধারণত একটি বৃহত্তর নমুনার আকার দিয়ে কাটিয়ে ওঠা যায়। একটি উপযুক্ত নমুনার আকার নির্ধারণ করতে, জার্নাল অফ নিউরোসায়েন্স ২০২০ সালে এই সুপারিশগুলো করেছিল। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের অনেক ধারণা এবং নীতির মতো, এটিও আপনার পরীক্ষার প্রেক্ষাপট এবং উদ্দেশ্যপ্রণোদিত লক্ষ্যের উপর নির্ভর করে।
আবারও, এই প্রাথমিক অধ্যয়নগুলো প্রকাশিত গবেষণা প্রতিবেদন হওয়ার উদ্দেশ্যে নয়। তবে, কখনও কখনও মনে হয় এটি ঘটে এবং এটি একটি পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকটের দিকে নিয়ে যায়।
বৃহত্তর নমুনা সেট এবং ওপেন সায়েন্স
আপনি যে প্রভাবটি দেখছেন তা ব্যবহারিক তাত্পর্য সহ একটি সত্য প্রভাব কিনা সে সম্পর্কে আত্মবিশ্বাস অর্জন করুন।
পাইলট থেকে শুরু করে প্রকাশের উদ্দেশ্যে পরীক্ষামূলক ট্রায়ালে যাওয়া সাধারণত নিউরোসায়েন্স ল্যাবরেটরির গবেষণা প্রক্রিয়ার পরবর্তী পদক্ষেপ।
পাইলট স্টাডিকে ধন্যবাদ, গবেষকরা তাদের পদ্ধতির উপর আত্মবিশ্বাসী এবং একটি সত্য প্রভাব দেখতে পাচ্ছেন বলে মনে হচ্ছে।
এই পর্যায়ে, তারা:
একটি বৃহত্তর নমুনা সেট দিয়ে পরীক্ষাটি ডিজাইন করেন।
আরও ডেটা সংগ্রহ করার প্রয়োজন হয়।
পরীক্ষামূলক ট্রায়ালটি আবার চালান।
পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলো যদি তাৎপর্যপূর্ণ এবং অননুকূল না হয়, তবে নিউরোসায়েন্টিস্টদের আরও বেশি প্রমাণ সংগ্রহ করতে হবে যাতে তারা নিশ্চিত হতে পারেন যে তারা একটি বাস্তব প্রভাব দেখছেন।
ওপেন সায়েন্স (উন্মুক্ত বিজ্ঞান)
গবেষণা প্রকাশনাগুলোতে, "ওপেন সায়েন্স" নামে একটি ক্রমবর্ধমান আন্দোলন চলছে, যেখানে গবেষণা বর্ণনার পাশাপাশি ডেটা এবং বিশ্লেষণ স্ক্রিপ্টগুলো প্রকাশ করা হয়। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, উন্মুক্ত নিউরোসায়েন্স গবেষণার জন্য সেরা সংস্থানগুলোর মধ্যে একটি হলো নিউরোসায়েন্স ইনফরমেশন ফ্রেমওয়ার্ক (NIF; neuinfo.org)।
ওপেন সায়েন্স তত্ত্বটি গবেষণা চক্রের সমস্ত ধাপকে অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে পরীক্ষামূলক ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া, সংরক্ষণ এবং পর্যালোচনার আরও উন্নত স্বচ্ছতা থাকবে। ওপেন সায়েন্সে স্বচ্ছতার দর্শনের মধ্যে পরীক্ষামূলক নকশাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে - মূল নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলোর পুনরাবৃত্তি এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতা উন্নত করতে বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের সাথে বিস্তারিত শেয়ার করা। এই ধরনের পদ্ধতিগুলো বিজ্ঞানীদের উচ্চমানের গবেষণা চালিয়ে যেতে উত্সাহিত করে এবং কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে ক্রমবর্ধমান পুনরাবৃত্তি সংকট মোকাবিলা করে।
EmotivLABs-এর মতো দলগুলো কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষণা সম্প্রদায় গড়ে তুলছে যা তাদের অন্যান্য গবেষকদের সাথে পরীক্ষামূলক নকশা শেয়ার করার সুযোগ দেয়।
যেহেতু পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়কে প্রভাবিত করে চলেছে, তাই উচ্চ-মানের, পুনরুৎপাদনযোগ্য গবেষণা অধ্যয়নের প্রয়োজনীয়তা আগের চেয়ে বেশি বেড়েছে। অন্যান্য বিজ্ঞানীদের পরীক্ষাগুলো পুনরুৎপাদন করার অনুমতি দেওয়ার জন্য বেশ কয়েকটি ডিজাইনের বিকল্প বিদ্যমান রয়েছে। এই বিকল্পগুলো নিউরোসায়েন্স গবেষকদের এই সুযোগগুলো প্রদান করে:
তাদের উপযুক্ত নমুনার আকার নির্ধারণ করা।
ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উদ্ভাবনী, যাচাইকৃত এবং নির্ভরযোগ্য সরঞ্জাম ব্যবহার করা।
সহকর্মী এবং বৈজ্ঞানিক নেতৃত্বের সাথে পরামর্শ করা।
ওপেন সায়েন্সের নির্দেশক নীতিগুলো দ্রুত ব্যবহার করা।
বৈচিত্র্যময় দূরবর্তী স্বেচ্ছাসেবক সম্প্রদায়
একটি ছোট নমুনার আকার গবেষণার বৈধতা এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলে কারণ বেশ কয়েকজন অংশগ্রহণকারীর কাছ থেকে প্রাপ্ত ফলাফল সাধারণ জনসংখ্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যায় না। এই ফলাফলগুলো সমাজের স্নায়বিক বৈচিত্র্যকে আড়াল করে রাখে। ফলে, রিমোট ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামগুলোই অন্তর্ভুক্তিমূলক নিউরোসায়েন্সের ভবিষ্যত।
EmotivLABs: একটি কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায় গড়ে তোলা
Emotiv-এর সাথে পরিচিত হোন
২০১১ সালে প্রতিষ্ঠিত, Emotiv হলো সান ফ্রান্সিসকো-ভিত্তিক একটি বায়োইনফরমেটিক্স কোম্পানি যার লক্ষ্য হলো কাস্টম ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি (EEG) হার্ডওয়্যার, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে মানুষের মস্তিষ্ক সম্পর্কে আমাদের বোঝাপড়াকে এগিয়ে নেওয়া।
ওপেন সায়েন্সের কেন্দ্রে রয়েছে সহযোগিতা। Emotiv-এর প্ল্যাটফর্ম এবং কর্মীদের লক্ষ্য হলো বৈজ্ঞানিক সততা এবং পরীক্ষামূলক কঠোরতাকে প্রসারিত করা। আমাদের পরিমাপযোগ্য গবেষণা প্ল্যাটফর্ম, EmotivLABs, বিশ্বব্যাপী কগনিটিভ নিউরোসায়েন্টিস্টদের গবেষণা অংশগ্রহণকারী এবং তদন্তকারীদের একটি বৈশ্বিক জনসংখ্যার সাথে সংযুক্ত করে। নিউরোসায়েন্স গবেষণার ক্রমাগত পর্যায়কে স্বীকৃতি দিয়ে, আমরা গবেষকদের ব্যাপক, বহুমাত্রিক, সমৃদ্ধ ডেটাসেট প্রদান করে সাহায্য করি, যা আপনাকে একটি বিস্তৃত নমুনা থেকে অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
আপনার গবেষণার নমুনার আকার বৃদ্ধি করুন
EmotivLABs তদন্তকারীদের যাচাইকৃত, যোগ্য গবেষণা অংশগ্রহণকারীদের সাথে সংযুক্ত করে এবং পর্যাপ্ত পরিসংখ্যানগত শক্তি নিশ্চিত করার পাশাপাশি নিয়োগের লজিস্টিক ঝামেলা দূর করে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকটের মোকাবিলা করে।
আপনার কাজ নিরাপদে সংরক্ষিত, রূপান্তরযোগ্য এবং পুনরুদ্ধারযোগ্য তা নিশ্চিত করুন
পুনরুৎপাদনযোগ্যতার আরেকটি হুমকি হলো বিশ্লেষণাত্মক অনুলিপি যার ফলাফল যাচাই করার জন্য মূল ডেটাসেটের প্রয়োজন হয়। একটি নিরাপদ স্টোরেজ অবস্থান খুঁজে পাওয়া এবং অর্থায়ন করা বেশ ক্লান্তিকর। একটি ডেটা সংগ্রহস্থল হিসাবে কাজ করে, EmotivLABs অংশগ্রহণকারীরা তাদের রেকর্ডিং আপলোড করার পরে আপনার ডেটা নিরাপদে সংরক্ষণ করে। সেই ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপলোড হয় এবং ট্রানজিট ও স্টোরেজের সমস্ত পর্যায়ে কঠোরভাবে এনক্রিপ্ট করা হয়।
প্রক্রিয়াগুলোকে আরও সহজ ও সুবিন্যস্ত করা
তদন্তকারীদের কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলো ডিজাইন করতে এবং বৃহত্তর বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ে অবদান রাখে এমন গবেষণা অধ্যয়ন প্রকাশ করতে সহায়তা করতে, আমরা উদ্ভাবনী, পুনরুৎপাদনযোগ্য পরীক্ষা তৈরি করার জন্য একটি শক্তিশালী, সুবিন্যস্ত টুলকিট, EmotivPRO তৈরি করেছি।
আমাদের সুনির্দিষ্ট নির্দেশাবলী এবং স্বচ্ছ পদ্ধতিগুলো নির্দেশিকা হিসেবে কাজ করে যা তদন্তকারীদের মূল ফলাফলগুলো যাচাই করতে সাহায্য করে। স্বজ্ঞাত এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য এক্সপেরিমেন্ট বিল্ডার (Experiment Builder) প্ল্যাটফর্মের মধ্যে একটি পূর্ব-তৈরি টেমপ্লেট প্রদান করে অন্যান্য গবেষকদের সাহায্য করবে যারা আপনার গবেষণার পুনরুৎপাদন করতে চান। বিকল্পভাবে, এই কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষকরা একটি অনন্য পরীক্ষা তৈরি করতে পারেন, যা তাদের স্ক্র্যাচ থেকে প্রতিটি বিবরণ কাস্টমাইজ করার সুযোগ দেয়।
Emotiv প্রযুক্তি
Emotiv নিউরোসায়েন্স গবেষণার প্রতিটি ধাপে সহায়তা করার জন্য একগুচ্ছ সরঞ্জাম ডিজাইন করেছে।
EmotivPRO সফ্টওয়্যার ব্যবহারকারীদের ট্রায়ালের ফলাফল প্রক্রিয়া, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার অনুমতি দেয়। গবেষকরা পেশাদার স্তরে পরীক্ষাগুলোও ডিজাইন করতে পারেন যেখানে Emotiv হেডসেট সহ যে কোনও অংশগ্রহণকারী পরীক্ষামূলক নকশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হলে অংশ নিতে পারেন।
Emotiv-এর জন্য একটি সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট (SDK) ও উপলব্ধ রয়েছে যাতে শুধুমাত্র হেডসেট এবং স্মার্টফোন ব্যবহার করে যেকোনো স্থান থেকে কাস্টম অ্যাপস, ইন্টারঅ্যাকশন বা পরীক্ষামূলক নকশা তৈরি করা যায়।
যেহেতু নিউরোসায়েন্সের সরঞ্জাম এবং পদ্ধতিগুলো গ্রহণকারী ডিসিপ্লিন এবং বাণিজ্যিক বাজারের সংখ্যা বাড়ছে, তাই Emotiv-এর স্বল্পমূল্যের, সহজেই ব্যবহারযোগ্য EEG সিস্টেম(গুলো) নিম্নোক্ত ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হচ্ছে:
নিউরোসায়েন্স গবেষণা
স্বাস্থ্য এবং সুস্থতা বিপণন উদ্যোগ
অটোমোটিভ শিল্প
নিউরোমার্কেটিং
ভোক্তা গবেষণা
শিক্ষা
বিনোদন ক্ষেত্র
অতিরিক্তভাবে, বিশ্বব্যাপী Emotiv হেডসেট পাঠানোর গুণমান, খরচ এবং ক্ষমতার কারণে, গবেষকরা যোগ্য ব্যক্তিদের নিয়োগ এবং নতিভুক্ত করতে পারেন। প্রসেসিং সফ্টওয়্যার মূল্যায়ন করে এমন গুণমান নিয়ন্ত্রণ মেট্রিক্সের কারণে, গবেষকরা ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়ার ওপরও আস্থা রাখতে পারেন।
EmotivLABs প্ল্যাটফর্ম আপনার গবেষণার জন্য কী করতে পারে সে সম্পর্কে আরও জানতে চান?
EmotivLABs আপনাকে আপনার পরীক্ষা তৈরি করতে, নিরাপদে এবং সুরক্ষিতভাবে আপনার পরীক্ষা মোতায়েন করতে, যাচাইকৃত অংশগ্রহণকারীদের একটি বিশ্বব্যাপী প্যানেল থেকে নিয়োগ করতে এবং উচ্চমানের EEG ডেটা সংগ্রহ করতে সাহায্য করে, সবই একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে। আরও জানতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে এখানে ক্লিক করুন।
নিউরোসায়েন্সের পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট সমাধানের ৩টি উপায়:
পরীক্ষাটি পুনরায় চালানোর উদ্দেশ্য নিয়েই প্রাথমিক ট্রায়াল স্টাডিজ পরিচালনা করা।
বৃহত্তর নমুনা সেট (sample sets) নিশ্চিত করা।
অনলাইন স্বেচ্ছাসেবক সম্প্রদায় ব্যবহার করে আপনার নমুনার বৈচিত্র্য আনা।
আধুনিক বৈজ্ঞানিক গবেষণায়, বিশেষ করে কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে একটি সুপরিচিত পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট (reproducibility crisis) রয়েছে। অর্থাৎ, নমুনা বিষয় সংগ্রহ করার বা fMRI-এর মতো উচ্চ-প্রযুক্তির সরঞ্জাম ব্যবহারের খরচ এবং লজিস্টিকসের কারণে, কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স ল্যাবগুলো খুব কমই পরীক্ষামূলক ট্রায়ালের ফলাফল পুনরুৎপাদন করে।
এই পোস্টে, পুনরুৎপাদনযোগ্যতাকে একটি অভ্যন্তরীণ ল্যাবরেটরি প্রক্রিয়া হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যেখানে পরীক্ষামূলক নকশাটি পাইলট/অন্বেষণমূলক পরীক্ষামূলক ট্রায়াল থেকে বৃহত্তর, আরও নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষামূলক ট্রায়ালের দিকে এগিয়ে যায় যা একাধিকবার চালানো হবে। সঠিকভাবে ডিজাইন করা পরীক্ষাগুলোতে, প্রতিটি ট্রায়াল থেকে সংগৃহীত ডেটা এবং ফলাফল নিম্নোক্ত কাজগুলো করতে সক্ষম হওয়া উচিত:
একটি বৃহত্তর ডেটা সেটে একীভূত হওয়া।
একটি বৃহত্তর নমুনার আকার (sample size) থাকা।
উচ্চ পরিসংখ্যানগত শক্তি (statistical power) থাকা।
এই কারণগুলো নিউরোসায়েন্সের পরীক্ষাগুলোকে প্রকাশিত গবেষণা প্রতিবেদনের যোগ্য করে তোলে যাতে অন্যান্য ল্যাবগুলোও ফলাফলগুলোর পুনরাবৃত্তি করার চেষ্টা করতে পারে। তবে, দুর্ভাগ্যবশত, বেশ কিছু কারণে এটি খুব কমই ঘটছে।
এই পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট বিজ্ঞানের ভবিষ্যতকে হুমকির মুখে ফেলে কারণ এটি এমন গবেষণায় সময়, প্রচেষ্টা, সম্পদ এবং দক্ষতা নষ্ট করে যা আর কখনো পুনরাবৃত্তি করা হবে না। পুনরাবৃত্তি ছাড়া, "যুগান্তকারী" গবেষণাগুলো কিংবদন্তিতে পরিণত হয় এবং খুব কমই প্রতিশ্রুত উপায়ে বিশ্বকে প্রভাবিত করে। হেমাটোলজি এবং অনকোলজি রিসার্চের ভাইস-প্রেসিডেন্টের একটি বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদনে অনুমান করা হয়েছে যে পুনরুৎপাদনযোগ্যতার অভাবের কারণে শুধুমাত্র মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রেই প্রতি বছর ২৮ বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত ক্ষতি হয়। এই অর্থ শেষ পর্যন্ত প্রাক-ক্লিনিকাল কাজে অপচয় হয় যা নির্ভরযোগ্য পুনরুৎপাদনযোগ্যতার মান পূরণ করতে ব্যর্থ হয়।
এই ধারাটি সংশোধন করতে হলে আমাদের প্রথমে এটি বুঝতে হবে। আমরা নিউরোসায়েন্সের বর্তমান অনুশীলন এবং সংস্কৃতিকে স্বীকৃতি দিয়ে শুরু করতে পারি। এই পোস্টে পরীক্ষামূলক নকশা এবং ট্রায়াল শিডিউলিং নিয়ে আলোচনা করা হবে যাতে আপনার ল্যাবরেটরি কীভাবে পরীক্ষার পুনরুৎপাদনযোগ্যতা উন্নত করতে পারে, তার বেশ কয়েকটি উপায় সরবরাহ করা যায়, ল্যাবের ভেতরে (পরীক্ষামূলক ট্রায়াল) এবং ল্যাবের বাইরে (উন্মুক্ত বিজ্ঞান ডেটা শেয়ারিং) উভয় ক্ষেত্রেই। শেষ পর্যন্ত, আপনি জানতে পারবেন কীভাবে কিছু সংস্থান নমুনা ডেটা এবং পরীক্ষার বিষয়গুলো পাওয়ার খরচ এবং লজিস্টিকস হ্রাস করতে পারে।
এটি আবার চালান!
আপনার গবেষণার পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর আত্মবিশ্বাস অর্জন করা সম্ভব।
সাধারণত, বেশিরভাগ পরীক্ষামূলক নকশা পরীক্ষার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে একটি ছোট নমুনার আকার সহ একটি পাইলট বা অন্বেষণমূলক অধ্যয়ন দিয়ে শুরু হয়। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, সেই প্রাথমিক নমুনার আকার সাধারণত n < 20 হয়। তাদের উদ্দেশ্য হলো আপনি যে পরীক্ষামূলক প্রভাবটি দেখছেন তা একটি প্রকৃত সম্ভাব্য প্রভাব কিনা তা নিশ্চিত করা এবং একটি বৃহত্তর পরীক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় অতিরিক্ত সম্পদের ব্যবহারকে যুক্তিযুক্ত করা। এই গবেষণাগুলো তাদের প্রোটোকল পরীক্ষা এবং পরিমার্জন করার জন্যও গুরুত্বপূর্ণ।
সাধারণত, কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষকরা পরিসংখ্যানগত শক্তির সাথে সর্বনিম্ন খরচের নমুনার আকারের ভারসাম্য বজায় রাখার চেষ্টা করেন যা পাইলট পর্যায়ে যুক্তিসঙ্গতভাবে অর্জন করা যেতে পারে। এই গবেষণাগুলোর লক্ষ্য হলো একটি প্রভাবের উপস্থিতির জন্য অস্থায়ী পরিসংখ্যানগত প্রমাণ সরবরাহ করা। এই গবেষণাগুলো গবেষণা প্রতিবেদন বা প্রকাশনার উদ্দেশ্যে নয়, বরং অনুসন্ধানের একটি ধারা যাচাই করতে, অনুদান তহবিলের আবেদনগুলোকে সমর্থন করতে এবং ভবিষ্যতের গবেষণার ভিত্তি হিসেবে কাজ করার জন্য করা হয়।
কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলোতে পাইলট বা অন্বেষণমূলক অধ্যয়ন সম্পন্ন হওয়ার পরে, পরবর্তী পদক্ষেপ হলো "এটি আবার চালানো!" বিভিন্ন প্যারামিটারকে ফোকাস করে, তদন্তটি পুনরায় চালানো কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের পরীক্ষামূলক ডেটাতে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট কাটিয়ে ওঠার একটি উপায়। কম পরিসংখ্যানগত শক্তি সাধারণত একটি বৃহত্তর নমুনার আকার দিয়ে কাটিয়ে ওঠা যায়। একটি উপযুক্ত নমুনার আকার নির্ধারণ করতে, জার্নাল অফ নিউরোসায়েন্স ২০২০ সালে এই সুপারিশগুলো করেছিল। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের অনেক ধারণা এবং নীতির মতো, এটিও আপনার পরীক্ষার প্রেক্ষাপট এবং উদ্দেশ্যপ্রণোদিত লক্ষ্যের উপর নির্ভর করে।
আবারও, এই প্রাথমিক অধ্যয়নগুলো প্রকাশিত গবেষণা প্রতিবেদন হওয়ার উদ্দেশ্যে নয়। তবে, কখনও কখনও মনে হয় এটি ঘটে এবং এটি একটি পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকটের দিকে নিয়ে যায়।
বৃহত্তর নমুনা সেট এবং ওপেন সায়েন্স
আপনি যে প্রভাবটি দেখছেন তা ব্যবহারিক তাত্পর্য সহ একটি সত্য প্রভাব কিনা সে সম্পর্কে আত্মবিশ্বাস অর্জন করুন।
পাইলট থেকে শুরু করে প্রকাশের উদ্দেশ্যে পরীক্ষামূলক ট্রায়ালে যাওয়া সাধারণত নিউরোসায়েন্স ল্যাবরেটরির গবেষণা প্রক্রিয়ার পরবর্তী পদক্ষেপ।
পাইলট স্টাডিকে ধন্যবাদ, গবেষকরা তাদের পদ্ধতির উপর আত্মবিশ্বাসী এবং একটি সত্য প্রভাব দেখতে পাচ্ছেন বলে মনে হচ্ছে।
এই পর্যায়ে, তারা:
একটি বৃহত্তর নমুনা সেট দিয়ে পরীক্ষাটি ডিজাইন করেন।
আরও ডেটা সংগ্রহ করার প্রয়োজন হয়।
পরীক্ষামূলক ট্রায়ালটি আবার চালান।
পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলো যদি তাৎপর্যপূর্ণ এবং অননুকূল না হয়, তবে নিউরোসায়েন্টিস্টদের আরও বেশি প্রমাণ সংগ্রহ করতে হবে যাতে তারা নিশ্চিত হতে পারেন যে তারা একটি বাস্তব প্রভাব দেখছেন।
ওপেন সায়েন্স (উন্মুক্ত বিজ্ঞান)
গবেষণা প্রকাশনাগুলোতে, "ওপেন সায়েন্স" নামে একটি ক্রমবর্ধমান আন্দোলন চলছে, যেখানে গবেষণা বর্ণনার পাশাপাশি ডেটা এবং বিশ্লেষণ স্ক্রিপ্টগুলো প্রকাশ করা হয়। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, উন্মুক্ত নিউরোসায়েন্স গবেষণার জন্য সেরা সংস্থানগুলোর মধ্যে একটি হলো নিউরোসায়েন্স ইনফরমেশন ফ্রেমওয়ার্ক (NIF; neuinfo.org)।
ওপেন সায়েন্স তত্ত্বটি গবেষণা চক্রের সমস্ত ধাপকে অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে পরীক্ষামূলক ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া, সংরক্ষণ এবং পর্যালোচনার আরও উন্নত স্বচ্ছতা থাকবে। ওপেন সায়েন্সে স্বচ্ছতার দর্শনের মধ্যে পরীক্ষামূলক নকশাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে - মূল নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলোর পুনরাবৃত্তি এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতা উন্নত করতে বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের সাথে বিস্তারিত শেয়ার করা। এই ধরনের পদ্ধতিগুলো বিজ্ঞানীদের উচ্চমানের গবেষণা চালিয়ে যেতে উত্সাহিত করে এবং কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে ক্রমবর্ধমান পুনরাবৃত্তি সংকট মোকাবিলা করে।
EmotivLABs-এর মতো দলগুলো কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষণা সম্প্রদায় গড়ে তুলছে যা তাদের অন্যান্য গবেষকদের সাথে পরীক্ষামূলক নকশা শেয়ার করার সুযোগ দেয়।
যেহেতু পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়কে প্রভাবিত করে চলেছে, তাই উচ্চ-মানের, পুনরুৎপাদনযোগ্য গবেষণা অধ্যয়নের প্রয়োজনীয়তা আগের চেয়ে বেশি বেড়েছে। অন্যান্য বিজ্ঞানীদের পরীক্ষাগুলো পুনরুৎপাদন করার অনুমতি দেওয়ার জন্য বেশ কয়েকটি ডিজাইনের বিকল্প বিদ্যমান রয়েছে। এই বিকল্পগুলো নিউরোসায়েন্স গবেষকদের এই সুযোগগুলো প্রদান করে:
তাদের উপযুক্ত নমুনার আকার নির্ধারণ করা।
ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উদ্ভাবনী, যাচাইকৃত এবং নির্ভরযোগ্য সরঞ্জাম ব্যবহার করা।
সহকর্মী এবং বৈজ্ঞানিক নেতৃত্বের সাথে পরামর্শ করা।
ওপেন সায়েন্সের নির্দেশক নীতিগুলো দ্রুত ব্যবহার করা।
বৈচিত্র্যময় দূরবর্তী স্বেচ্ছাসেবক সম্প্রদায়
একটি ছোট নমুনার আকার গবেষণার বৈধতা এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলে কারণ বেশ কয়েকজন অংশগ্রহণকারীর কাছ থেকে প্রাপ্ত ফলাফল সাধারণ জনসংখ্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যায় না। এই ফলাফলগুলো সমাজের স্নায়বিক বৈচিত্র্যকে আড়াল করে রাখে। ফলে, রিমোট ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামগুলোই অন্তর্ভুক্তিমূলক নিউরোসায়েন্সের ভবিষ্যত।
EmotivLABs: একটি কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায় গড়ে তোলা
Emotiv-এর সাথে পরিচিত হোন
২০১১ সালে প্রতিষ্ঠিত, Emotiv হলো সান ফ্রান্সিসকো-ভিত্তিক একটি বায়োইনফরমেটিক্স কোম্পানি যার লক্ষ্য হলো কাস্টম ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি (EEG) হার্ডওয়্যার, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে মানুষের মস্তিষ্ক সম্পর্কে আমাদের বোঝাপড়াকে এগিয়ে নেওয়া।
ওপেন সায়েন্সের কেন্দ্রে রয়েছে সহযোগিতা। Emotiv-এর প্ল্যাটফর্ম এবং কর্মীদের লক্ষ্য হলো বৈজ্ঞানিক সততা এবং পরীক্ষামূলক কঠোরতাকে প্রসারিত করা। আমাদের পরিমাপযোগ্য গবেষণা প্ল্যাটফর্ম, EmotivLABs, বিশ্বব্যাপী কগনিটিভ নিউরোসায়েন্টিস্টদের গবেষণা অংশগ্রহণকারী এবং তদন্তকারীদের একটি বৈশ্বিক জনসংখ্যার সাথে সংযুক্ত করে। নিউরোসায়েন্স গবেষণার ক্রমাগত পর্যায়কে স্বীকৃতি দিয়ে, আমরা গবেষকদের ব্যাপক, বহুমাত্রিক, সমৃদ্ধ ডেটাসেট প্রদান করে সাহায্য করি, যা আপনাকে একটি বিস্তৃত নমুনা থেকে অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
আপনার গবেষণার নমুনার আকার বৃদ্ধি করুন
EmotivLABs তদন্তকারীদের যাচাইকৃত, যোগ্য গবেষণা অংশগ্রহণকারীদের সাথে সংযুক্ত করে এবং পর্যাপ্ত পরিসংখ্যানগত শক্তি নিশ্চিত করার পাশাপাশি নিয়োগের লজিস্টিক ঝামেলা দূর করে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকটের মোকাবিলা করে।
আপনার কাজ নিরাপদে সংরক্ষিত, রূপান্তরযোগ্য এবং পুনরুদ্ধারযোগ্য তা নিশ্চিত করুন
পুনরুৎপাদনযোগ্যতার আরেকটি হুমকি হলো বিশ্লেষণাত্মক অনুলিপি যার ফলাফল যাচাই করার জন্য মূল ডেটাসেটের প্রয়োজন হয়। একটি নিরাপদ স্টোরেজ অবস্থান খুঁজে পাওয়া এবং অর্থায়ন করা বেশ ক্লান্তিকর। একটি ডেটা সংগ্রহস্থল হিসাবে কাজ করে, EmotivLABs অংশগ্রহণকারীরা তাদের রেকর্ডিং আপলোড করার পরে আপনার ডেটা নিরাপদে সংরক্ষণ করে। সেই ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপলোড হয় এবং ট্রানজিট ও স্টোরেজের সমস্ত পর্যায়ে কঠোরভাবে এনক্রিপ্ট করা হয়।
প্রক্রিয়াগুলোকে আরও সহজ ও সুবিন্যস্ত করা
তদন্তকারীদের কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলো ডিজাইন করতে এবং বৃহত্তর বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ে অবদান রাখে এমন গবেষণা অধ্যয়ন প্রকাশ করতে সহায়তা করতে, আমরা উদ্ভাবনী, পুনরুৎপাদনযোগ্য পরীক্ষা তৈরি করার জন্য একটি শক্তিশালী, সুবিন্যস্ত টুলকিট, EmotivPRO তৈরি করেছি।
আমাদের সুনির্দিষ্ট নির্দেশাবলী এবং স্বচ্ছ পদ্ধতিগুলো নির্দেশিকা হিসেবে কাজ করে যা তদন্তকারীদের মূল ফলাফলগুলো যাচাই করতে সাহায্য করে। স্বজ্ঞাত এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য এক্সপেরিমেন্ট বিল্ডার (Experiment Builder) প্ল্যাটফর্মের মধ্যে একটি পূর্ব-তৈরি টেমপ্লেট প্রদান করে অন্যান্য গবেষকদের সাহায্য করবে যারা আপনার গবেষণার পুনরুৎপাদন করতে চান। বিকল্পভাবে, এই কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষকরা একটি অনন্য পরীক্ষা তৈরি করতে পারেন, যা তাদের স্ক্র্যাচ থেকে প্রতিটি বিবরণ কাস্টমাইজ করার সুযোগ দেয়।
Emotiv প্রযুক্তি
Emotiv নিউরোসায়েন্স গবেষণার প্রতিটি ধাপে সহায়তা করার জন্য একগুচ্ছ সরঞ্জাম ডিজাইন করেছে।
EmotivPRO সফ্টওয়্যার ব্যবহারকারীদের ট্রায়ালের ফলাফল প্রক্রিয়া, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার অনুমতি দেয়। গবেষকরা পেশাদার স্তরে পরীক্ষাগুলোও ডিজাইন করতে পারেন যেখানে Emotiv হেডসেট সহ যে কোনও অংশগ্রহণকারী পরীক্ষামূলক নকশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হলে অংশ নিতে পারেন।
Emotiv-এর জন্য একটি সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট (SDK) ও উপলব্ধ রয়েছে যাতে শুধুমাত্র হেডসেট এবং স্মার্টফোন ব্যবহার করে যেকোনো স্থান থেকে কাস্টম অ্যাপস, ইন্টারঅ্যাকশন বা পরীক্ষামূলক নকশা তৈরি করা যায়।
যেহেতু নিউরোসায়েন্সের সরঞ্জাম এবং পদ্ধতিগুলো গ্রহণকারী ডিসিপ্লিন এবং বাণিজ্যিক বাজারের সংখ্যা বাড়ছে, তাই Emotiv-এর স্বল্পমূল্যের, সহজেই ব্যবহারযোগ্য EEG সিস্টেম(গুলো) নিম্নোক্ত ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হচ্ছে:
নিউরোসায়েন্স গবেষণা
স্বাস্থ্য এবং সুস্থতা বিপণন উদ্যোগ
অটোমোটিভ শিল্প
নিউরোমার্কেটিং
ভোক্তা গবেষণা
শিক্ষা
বিনোদন ক্ষেত্র
অতিরিক্তভাবে, বিশ্বব্যাপী Emotiv হেডসেট পাঠানোর গুণমান, খরচ এবং ক্ষমতার কারণে, গবেষকরা যোগ্য ব্যক্তিদের নিয়োগ এবং নতিভুক্ত করতে পারেন। প্রসেসিং সফ্টওয়্যার মূল্যায়ন করে এমন গুণমান নিয়ন্ত্রণ মেট্রিক্সের কারণে, গবেষকরা ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়ার ওপরও আস্থা রাখতে পারেন।
EmotivLABs প্ল্যাটফর্ম আপনার গবেষণার জন্য কী করতে পারে সে সম্পর্কে আরও জানতে চান?
EmotivLABs আপনাকে আপনার পরীক্ষা তৈরি করতে, নিরাপদে এবং সুরক্ষিতভাবে আপনার পরীক্ষা মোতায়েন করতে, যাচাইকৃত অংশগ্রহণকারীদের একটি বিশ্বব্যাপী প্যানেল থেকে নিয়োগ করতে এবং উচ্চমানের EEG ডেটা সংগ্রহ করতে সাহায্য করে, সবই একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে। আরও জানতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে এখানে ক্লিক করুন।
নিউরোসায়েন্সের পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট সমাধানের ৩টি উপায়:
পরীক্ষাটি পুনরায় চালানোর উদ্দেশ্য নিয়েই প্রাথমিক ট্রায়াল স্টাডিজ পরিচালনা করা।
বৃহত্তর নমুনা সেট (sample sets) নিশ্চিত করা।
অনলাইন স্বেচ্ছাসেবক সম্প্রদায় ব্যবহার করে আপনার নমুনার বৈচিত্র্য আনা।
আধুনিক বৈজ্ঞানিক গবেষণায়, বিশেষ করে কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে একটি সুপরিচিত পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট (reproducibility crisis) রয়েছে। অর্থাৎ, নমুনা বিষয় সংগ্রহ করার বা fMRI-এর মতো উচ্চ-প্রযুক্তির সরঞ্জাম ব্যবহারের খরচ এবং লজিস্টিকসের কারণে, কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স ল্যাবগুলো খুব কমই পরীক্ষামূলক ট্রায়ালের ফলাফল পুনরুৎপাদন করে।
এই পোস্টে, পুনরুৎপাদনযোগ্যতাকে একটি অভ্যন্তরীণ ল্যাবরেটরি প্রক্রিয়া হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যেখানে পরীক্ষামূলক নকশাটি পাইলট/অন্বেষণমূলক পরীক্ষামূলক ট্রায়াল থেকে বৃহত্তর, আরও নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষামূলক ট্রায়ালের দিকে এগিয়ে যায় যা একাধিকবার চালানো হবে। সঠিকভাবে ডিজাইন করা পরীক্ষাগুলোতে, প্রতিটি ট্রায়াল থেকে সংগৃহীত ডেটা এবং ফলাফল নিম্নোক্ত কাজগুলো করতে সক্ষম হওয়া উচিত:
একটি বৃহত্তর ডেটা সেটে একীভূত হওয়া।
একটি বৃহত্তর নমুনার আকার (sample size) থাকা।
উচ্চ পরিসংখ্যানগত শক্তি (statistical power) থাকা।
এই কারণগুলো নিউরোসায়েন্সের পরীক্ষাগুলোকে প্রকাশিত গবেষণা প্রতিবেদনের যোগ্য করে তোলে যাতে অন্যান্য ল্যাবগুলোও ফলাফলগুলোর পুনরাবৃত্তি করার চেষ্টা করতে পারে। তবে, দুর্ভাগ্যবশত, বেশ কিছু কারণে এটি খুব কমই ঘটছে।
এই পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট বিজ্ঞানের ভবিষ্যতকে হুমকির মুখে ফেলে কারণ এটি এমন গবেষণায় সময়, প্রচেষ্টা, সম্পদ এবং দক্ষতা নষ্ট করে যা আর কখনো পুনরাবৃত্তি করা হবে না। পুনরাবৃত্তি ছাড়া, "যুগান্তকারী" গবেষণাগুলো কিংবদন্তিতে পরিণত হয় এবং খুব কমই প্রতিশ্রুত উপায়ে বিশ্বকে প্রভাবিত করে। হেমাটোলজি এবং অনকোলজি রিসার্চের ভাইস-প্রেসিডেন্টের একটি বিশ্লেষণাত্মক প্রতিবেদনে অনুমান করা হয়েছে যে পুনরুৎপাদনযোগ্যতার অভাবের কারণে শুধুমাত্র মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রেই প্রতি বছর ২৮ বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত ক্ষতি হয়। এই অর্থ শেষ পর্যন্ত প্রাক-ক্লিনিকাল কাজে অপচয় হয় যা নির্ভরযোগ্য পুনরুৎপাদনযোগ্যতার মান পূরণ করতে ব্যর্থ হয়।
এই ধারাটি সংশোধন করতে হলে আমাদের প্রথমে এটি বুঝতে হবে। আমরা নিউরোসায়েন্সের বর্তমান অনুশীলন এবং সংস্কৃতিকে স্বীকৃতি দিয়ে শুরু করতে পারি। এই পোস্টে পরীক্ষামূলক নকশা এবং ট্রায়াল শিডিউলিং নিয়ে আলোচনা করা হবে যাতে আপনার ল্যাবরেটরি কীভাবে পরীক্ষার পুনরুৎপাদনযোগ্যতা উন্নত করতে পারে, তার বেশ কয়েকটি উপায় সরবরাহ করা যায়, ল্যাবের ভেতরে (পরীক্ষামূলক ট্রায়াল) এবং ল্যাবের বাইরে (উন্মুক্ত বিজ্ঞান ডেটা শেয়ারিং) উভয় ক্ষেত্রেই। শেষ পর্যন্ত, আপনি জানতে পারবেন কীভাবে কিছু সংস্থান নমুনা ডেটা এবং পরীক্ষার বিষয়গুলো পাওয়ার খরচ এবং লজিস্টিকস হ্রাস করতে পারে।
এটি আবার চালান!
আপনার গবেষণার পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর আত্মবিশ্বাস অর্জন করা সম্ভব।
সাধারণত, বেশিরভাগ পরীক্ষামূলক নকশা পরীক্ষার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে একটি ছোট নমুনার আকার সহ একটি পাইলট বা অন্বেষণমূলক অধ্যয়ন দিয়ে শুরু হয়। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, সেই প্রাথমিক নমুনার আকার সাধারণত n < 20 হয়। তাদের উদ্দেশ্য হলো আপনি যে পরীক্ষামূলক প্রভাবটি দেখছেন তা একটি প্রকৃত সম্ভাব্য প্রভাব কিনা তা নিশ্চিত করা এবং একটি বৃহত্তর পরীক্ষার জন্য প্রয়োজনীয় অতিরিক্ত সম্পদের ব্যবহারকে যুক্তিযুক্ত করা। এই গবেষণাগুলো তাদের প্রোটোকল পরীক্ষা এবং পরিমার্জন করার জন্যও গুরুত্বপূর্ণ।
সাধারণত, কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষকরা পরিসংখ্যানগত শক্তির সাথে সর্বনিম্ন খরচের নমুনার আকারের ভারসাম্য বজায় রাখার চেষ্টা করেন যা পাইলট পর্যায়ে যুক্তিসঙ্গতভাবে অর্জন করা যেতে পারে। এই গবেষণাগুলোর লক্ষ্য হলো একটি প্রভাবের উপস্থিতির জন্য অস্থায়ী পরিসংখ্যানগত প্রমাণ সরবরাহ করা। এই গবেষণাগুলো গবেষণা প্রতিবেদন বা প্রকাশনার উদ্দেশ্যে নয়, বরং অনুসন্ধানের একটি ধারা যাচাই করতে, অনুদান তহবিলের আবেদনগুলোকে সমর্থন করতে এবং ভবিষ্যতের গবেষণার ভিত্তি হিসেবে কাজ করার জন্য করা হয়।
কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলোতে পাইলট বা অন্বেষণমূলক অধ্যয়ন সম্পন্ন হওয়ার পরে, পরবর্তী পদক্ষেপ হলো "এটি আবার চালানো!" বিভিন্ন প্যারামিটারকে ফোকাস করে, তদন্তটি পুনরায় চালানো কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের পরীক্ষামূলক ডেটাতে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট কাটিয়ে ওঠার একটি উপায়। কম পরিসংখ্যানগত শক্তি সাধারণত একটি বৃহত্তর নমুনার আকার দিয়ে কাটিয়ে ওঠা যায়। একটি উপযুক্ত নমুনার আকার নির্ধারণ করতে, জার্নাল অফ নিউরোসায়েন্স ২০২০ সালে এই সুপারিশগুলো করেছিল। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের অনেক ধারণা এবং নীতির মতো, এটিও আপনার পরীক্ষার প্রেক্ষাপট এবং উদ্দেশ্যপ্রণোদিত লক্ষ্যের উপর নির্ভর করে।
আবারও, এই প্রাথমিক অধ্যয়নগুলো প্রকাশিত গবেষণা প্রতিবেদন হওয়ার উদ্দেশ্যে নয়। তবে, কখনও কখনও মনে হয় এটি ঘটে এবং এটি একটি পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকটের দিকে নিয়ে যায়।
বৃহত্তর নমুনা সেট এবং ওপেন সায়েন্স
আপনি যে প্রভাবটি দেখছেন তা ব্যবহারিক তাত্পর্য সহ একটি সত্য প্রভাব কিনা সে সম্পর্কে আত্মবিশ্বাস অর্জন করুন।
পাইলট থেকে শুরু করে প্রকাশের উদ্দেশ্যে পরীক্ষামূলক ট্রায়ালে যাওয়া সাধারণত নিউরোসায়েন্স ল্যাবরেটরির গবেষণা প্রক্রিয়ার পরবর্তী পদক্ষেপ।
পাইলট স্টাডিকে ধন্যবাদ, গবেষকরা তাদের পদ্ধতির উপর আত্মবিশ্বাসী এবং একটি সত্য প্রভাব দেখতে পাচ্ছেন বলে মনে হচ্ছে।
এই পর্যায়ে, তারা:
একটি বৃহত্তর নমুনা সেট দিয়ে পরীক্ষাটি ডিজাইন করেন।
আরও ডেটা সংগ্রহ করার প্রয়োজন হয়।
পরীক্ষামূলক ট্রায়ালটি আবার চালান।
পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলো যদি তাৎপর্যপূর্ণ এবং অননুকূল না হয়, তবে নিউরোসায়েন্টিস্টদের আরও বেশি প্রমাণ সংগ্রহ করতে হবে যাতে তারা নিশ্চিত হতে পারেন যে তারা একটি বাস্তব প্রভাব দেখছেন।
ওপেন সায়েন্স (উন্মুক্ত বিজ্ঞান)
গবেষণা প্রকাশনাগুলোতে, "ওপেন সায়েন্স" নামে একটি ক্রমবর্ধমান আন্দোলন চলছে, যেখানে গবেষণা বর্ণনার পাশাপাশি ডেটা এবং বিশ্লেষণ স্ক্রিপ্টগুলো প্রকাশ করা হয়। কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে, উন্মুক্ত নিউরোসায়েন্স গবেষণার জন্য সেরা সংস্থানগুলোর মধ্যে একটি হলো নিউরোসায়েন্স ইনফরমেশন ফ্রেমওয়ার্ক (NIF; neuinfo.org)।
ওপেন সায়েন্স তত্ত্বটি গবেষণা চক্রের সমস্ত ধাপকে অন্তর্ভুক্ত করে, যার মধ্যে পরীক্ষামূলক ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া, সংরক্ষণ এবং পর্যালোচনার আরও উন্নত স্বচ্ছতা থাকবে। ওপেন সায়েন্সে স্বচ্ছতার দর্শনের মধ্যে পরীক্ষামূলক নকশাও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে - মূল নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলোর পুনরাবৃত্তি এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতা উন্নত করতে বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের সাথে বিস্তারিত শেয়ার করা। এই ধরনের পদ্ধতিগুলো বিজ্ঞানীদের উচ্চমানের গবেষণা চালিয়ে যেতে উত্সাহিত করে এবং কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সে ক্রমবর্ধমান পুনরাবৃত্তি সংকট মোকাবিলা করে।
EmotivLABs-এর মতো দলগুলো কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষণা সম্প্রদায় গড়ে তুলছে যা তাদের অন্যান্য গবেষকদের সাথে পরীক্ষামূলক নকশা শেয়ার করার সুযোগ দেয়।
যেহেতু পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকট বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়কে প্রভাবিত করে চলেছে, তাই উচ্চ-মানের, পুনরুৎপাদনযোগ্য গবেষণা অধ্যয়নের প্রয়োজনীয়তা আগের চেয়ে বেশি বেড়েছে। অন্যান্য বিজ্ঞানীদের পরীক্ষাগুলো পুনরুৎপাদন করার অনুমতি দেওয়ার জন্য বেশ কয়েকটি ডিজাইনের বিকল্প বিদ্যমান রয়েছে। এই বিকল্পগুলো নিউরোসায়েন্স গবেষকদের এই সুযোগগুলো প্রদান করে:
তাদের উপযুক্ত নমুনার আকার নির্ধারণ করা।
ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উদ্ভাবনী, যাচাইকৃত এবং নির্ভরযোগ্য সরঞ্জাম ব্যবহার করা।
সহকর্মী এবং বৈজ্ঞানিক নেতৃত্বের সাথে পরামর্শ করা।
ওপেন সায়েন্সের নির্দেশক নীতিগুলো দ্রুত ব্যবহার করা।
বৈচিত্র্যময় দূরবর্তী স্বেচ্ছাসেবক সম্প্রদায়
একটি ছোট নমুনার আকার গবেষণার বৈধতা এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলে কারণ বেশ কয়েকজন অংশগ্রহণকারীর কাছ থেকে প্রাপ্ত ফলাফল সাধারণ জনসংখ্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যায় না। এই ফলাফলগুলো সমাজের স্নায়বিক বৈচিত্র্যকে আড়াল করে রাখে। ফলে, রিমোট ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামগুলোই অন্তর্ভুক্তিমূলক নিউরোসায়েন্সের ভবিষ্যত।
EmotivLABs: একটি কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স সম্প্রদায় গড়ে তোলা
Emotiv-এর সাথে পরিচিত হোন
২০১১ সালে প্রতিষ্ঠিত, Emotiv হলো সান ফ্রান্সিসকো-ভিত্তিক একটি বায়োইনফরমেটিক্স কোম্পানি যার লক্ষ্য হলো কাস্টম ইলেক্ট্রোএনসেফালোগ্রাফি (EEG) হার্ডওয়্যার, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে মানুষের মস্তিষ্ক সম্পর্কে আমাদের বোঝাপড়াকে এগিয়ে নেওয়া।
ওপেন সায়েন্সের কেন্দ্রে রয়েছে সহযোগিতা। Emotiv-এর প্ল্যাটফর্ম এবং কর্মীদের লক্ষ্য হলো বৈজ্ঞানিক সততা এবং পরীক্ষামূলক কঠোরতাকে প্রসারিত করা। আমাদের পরিমাপযোগ্য গবেষণা প্ল্যাটফর্ম, EmotivLABs, বিশ্বব্যাপী কগনিটিভ নিউরোসায়েন্টিস্টদের গবেষণা অংশগ্রহণকারী এবং তদন্তকারীদের একটি বৈশ্বিক জনসংখ্যার সাথে সংযুক্ত করে। নিউরোসায়েন্স গবেষণার ক্রমাগত পর্যায়কে স্বীকৃতি দিয়ে, আমরা গবেষকদের ব্যাপক, বহুমাত্রিক, সমৃদ্ধ ডেটাসেট প্রদান করে সাহায্য করি, যা আপনাকে একটি বিস্তৃত নমুনা থেকে অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
আপনার গবেষণার নমুনার আকার বৃদ্ধি করুন
EmotivLABs তদন্তকারীদের যাচাইকৃত, যোগ্য গবেষণা অংশগ্রহণকারীদের সাথে সংযুক্ত করে এবং পর্যাপ্ত পরিসংখ্যানগত শক্তি নিশ্চিত করার পাশাপাশি নিয়োগের লজিস্টিক ঝামেলা দূর করে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সংকটের মোকাবিলা করে।
আপনার কাজ নিরাপদে সংরক্ষিত, রূপান্তরযোগ্য এবং পুনরুদ্ধারযোগ্য তা নিশ্চিত করুন
পুনরুৎপাদনযোগ্যতার আরেকটি হুমকি হলো বিশ্লেষণাত্মক অনুলিপি যার ফলাফল যাচাই করার জন্য মূল ডেটাসেটের প্রয়োজন হয়। একটি নিরাপদ স্টোরেজ অবস্থান খুঁজে পাওয়া এবং অর্থায়ন করা বেশ ক্লান্তিকর। একটি ডেটা সংগ্রহস্থল হিসাবে কাজ করে, EmotivLABs অংশগ্রহণকারীরা তাদের রেকর্ডিং আপলোড করার পরে আপনার ডেটা নিরাপদে সংরক্ষণ করে। সেই ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপলোড হয় এবং ট্রানজিট ও স্টোরেজের সমস্ত পর্যায়ে কঠোরভাবে এনক্রিপ্ট করা হয়।
প্রক্রিয়াগুলোকে আরও সহজ ও সুবিন্যস্ত করা
তদন্তকারীদের কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স পরীক্ষাগুলো ডিজাইন করতে এবং বৃহত্তর বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ে অবদান রাখে এমন গবেষণা অধ্যয়ন প্রকাশ করতে সহায়তা করতে, আমরা উদ্ভাবনী, পুনরুৎপাদনযোগ্য পরীক্ষা তৈরি করার জন্য একটি শক্তিশালী, সুবিন্যস্ত টুলকিট, EmotivPRO তৈরি করেছি।
আমাদের সুনির্দিষ্ট নির্দেশাবলী এবং স্বচ্ছ পদ্ধতিগুলো নির্দেশিকা হিসেবে কাজ করে যা তদন্তকারীদের মূল ফলাফলগুলো যাচাই করতে সাহায্য করে। স্বজ্ঞাত এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য এক্সপেরিমেন্ট বিল্ডার (Experiment Builder) প্ল্যাটফর্মের মধ্যে একটি পূর্ব-তৈরি টেমপ্লেট প্রদান করে অন্যান্য গবেষকদের সাহায্য করবে যারা আপনার গবেষণার পুনরুৎপাদন করতে চান। বিকল্পভাবে, এই কগনিটিভ নিউরোসায়েন্স গবেষকরা একটি অনন্য পরীক্ষা তৈরি করতে পারেন, যা তাদের স্ক্র্যাচ থেকে প্রতিটি বিবরণ কাস্টমাইজ করার সুযোগ দেয়।
Emotiv প্রযুক্তি
Emotiv নিউরোসায়েন্স গবেষণার প্রতিটি ধাপে সহায়তা করার জন্য একগুচ্ছ সরঞ্জাম ডিজাইন করেছে।
EmotivPRO সফ্টওয়্যার ব্যবহারকারীদের ট্রায়ালের ফলাফল প্রক্রিয়া, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার অনুমতি দেয়। গবেষকরা পেশাদার স্তরে পরীক্ষাগুলোও ডিজাইন করতে পারেন যেখানে Emotiv হেডসেট সহ যে কোনও অংশগ্রহণকারী পরীক্ষামূলক নকশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হলে অংশ নিতে পারেন।
Emotiv-এর জন্য একটি সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট (SDK) ও উপলব্ধ রয়েছে যাতে শুধুমাত্র হেডসেট এবং স্মার্টফোন ব্যবহার করে যেকোনো স্থান থেকে কাস্টম অ্যাপস, ইন্টারঅ্যাকশন বা পরীক্ষামূলক নকশা তৈরি করা যায়।
যেহেতু নিউরোসায়েন্সের সরঞ্জাম এবং পদ্ধতিগুলো গ্রহণকারী ডিসিপ্লিন এবং বাণিজ্যিক বাজারের সংখ্যা বাড়ছে, তাই Emotiv-এর স্বল্পমূল্যের, সহজেই ব্যবহারযোগ্য EEG সিস্টেম(গুলো) নিম্নোক্ত ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হচ্ছে:
নিউরোসায়েন্স গবেষণা
স্বাস্থ্য এবং সুস্থতা বিপণন উদ্যোগ
অটোমোটিভ শিল্প
নিউরোমার্কেটিং
ভোক্তা গবেষণা
শিক্ষা
বিনোদন ক্ষেত্র
অতিরিক্তভাবে, বিশ্বব্যাপী Emotiv হেডসেট পাঠানোর গুণমান, খরচ এবং ক্ষমতার কারণে, গবেষকরা যোগ্য ব্যক্তিদের নিয়োগ এবং নতিভুক্ত করতে পারেন। প্রসেসিং সফ্টওয়্যার মূল্যায়ন করে এমন গুণমান নিয়ন্ত্রণ মেট্রিক্সের কারণে, গবেষকরা ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়ার ওপরও আস্থা রাখতে পারেন।
EmotivLABs প্ল্যাটফর্ম আপনার গবেষণার জন্য কী করতে পারে সে সম্পর্কে আরও জানতে চান?
EmotivLABs আপনাকে আপনার পরীক্ষা তৈরি করতে, নিরাপদে এবং সুরক্ষিতভাবে আপনার পরীক্ষা মোতায়েন করতে, যাচাইকৃত অংশগ্রহণকারীদের একটি বিশ্বব্যাপী প্যানেল থেকে নিয়োগ করতে এবং উচ্চমানের EEG ডেটা সংগ্রহ করতে সাহায্য করে, সবই একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে। আরও জানতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে এখানে ক্লিক করুন।
পড়তে থাকুন