বেশিরভাগ মনস্তাত্ত্বিক এবং নিউরোসায়েন্স গবেষণা পদ্ধতি WEIRD (White, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic - শ্বেতাঙ্গ, শিক্ষিত, শিল্পায়িত, ধনী এবং গণতান্ত্রিক) নমুনা জনসংখ্যার ওপর নির্ভর করে। এটি কিছু প্রাসঙ্গিক এবং সাংস্কৃতিক সীমাবদ্ধতা তৈরি করে। যদি এই সীমাবদ্ধতাগুলি স্বীকার না করা হয়, তবে মানুষের সামগ্রিক জনসংখ্যার ওপর গবেষণা থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের সার্বজনীনতা সীমিত হয়ে পড়ে। গবেষণার ক্ষেত্রে এই ঢালাও বা WEIRD দৃষ্টিভঙ্গি চিকিৎসা, থেরাপি এবং এমনকি আইনের ক্ষেত্রেও ত্রুটিপূর্ণ প্রয়োগের দিকে ধাবিত করেছে।

যেসব গবেষণা প্রোগ্রাম শুধুমাত্র WEIRD অংশগ্রহণকারীদের নিয়ে গঠিত সংকীর্ণ নমুনা সেট ব্যবহার করে, সেগুলো ক্ষতিকারক নীতি এবং চর্চা তৈরি করতে পারে। এর কারণ হলো এগুলো এমন কিছু ফলাফলের উপর ভিত্তি করে তৈরি হতে পারে যা কম প্রতিনিধিত্বশীল বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানুষকে বাদ দিতে পারে। Proceedings of the National Academy of Sciences-এ প্রকাশিত একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে, আমেরিকান সাইকোলজিক্যাল অ্যাসোসিয়েশনের ছয়টি শীর্ষস্থানীয় জার্নালের ৯৬% গবেষণাই WEIRD নমুনার ওপর নির্ভরশীল ছিল, যা বিশ্বব্যাপী জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যের মাত্র ১২%-এর প্রতিনিধিত্ব করে।

এই সমস্যাটিকে আরও জটিল করে তোলে এই সত্যটি যে, কম প্রতিনিধিত্বশীল জনসংখ্যা অনেক ক্ষেত্রে সংখ্যালঘু নাও হতে পারে। গবেষণা ইঙ্গিত করে যে WEIRD ব্যক্তিরা প্রকৃতপক্ষে অনেক মনস্তাত্ত্বিক পরিমাপে বহিরাগত বা ব্যতিক্রমী—যার মধ্যে স্থানিক যুক্তি (spatial reasoning), চাক্ষুষ উপলব্ধি (visual perception), অনুমানমূলক আবেশন (inferential induction) এবং নৈতিক যুক্তি (moral reasoning) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

এই WEIRD পক্ষপাত কমাতে গবেষকরা অনলাইন ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামগুলির দিকে নজর দিতে পারেন, যা একটি সীমিত ভৌগোলিক এলাকার বাইরের মানুষের সাথে সংযোগের সুযোগ দেয়। স্থানীয়ভাবে সহজলভ্য ব্যক্তিদের বাইরে সম্ভাব্য নমুনার ক্ষেত্র প্রসারিত করে, দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহের প্ল্যাটফর্মগুলি—যেমন EmotivLABS—নিউরোসায়েন্স গবেষণায় জনসংখ্যার বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্ব বৃদ্ধিতে সাহায্য করতে পারে। বৈচিত্র্যের এই বৃদ্ধির জন্য অংশগ্রহণকারী নিয়োগের খরচে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধির প্রয়োজন হয় না এবং দীর্ঘমেয়াদে এটি আরও সাশ্রয়ী হতে পারে।

বিশ্বব্যাপী নমুনার পরিধি প্রসারিত করা আপনার গবেষণায় আরও বেশি পরিসংখ্যানগত শক্তি প্রদান করতে পারে। এটি গবেষণার পুনরাবৃত্তি বা পুনরুৎপাদনের সম্ভাবনাও বাড়িয়ে তুলতে পারে — যা পূর্ববর্তী পোস্টগুলোতে আলোচিত একটি প্রধান বিষয়: "3 Approaches to Fix the Neuroscience Reproducibility Crisis" এবং "The Replication Crisis in Cognitive Neuroscience"।

রিমোট ডেটা সংগ্রহের প্ল্যাটফর্মগুলি আধুনিক মনস্তাত্ত্বিক, নিউরোসায়েন্স এবং সামাজিক বিজ্ঞান গবেষণায় WEIRD সমস্যাটি সরাসরি সমাধান করে। অনলাইন, রিমোট গবেষণা প্রযুক্তির লভ্যতা এবং সহজগম্যতা বিবেচনায়, মনস্তাত্ত্বিক ল্যাবরেটরিগুলোর কেবলমাত্র WEIRD নমুনা গোষ্ঠীর ওপর নির্ভর করার কোনো অজুহাত নেই।

WEIRD জনসংখ্যার নমুনা সংগ্রহের হুমকিস্বরূপ স্বাভাবিকীকরণ

কোনো সমস্যা সমাধানের প্রথম পদক্ষেপ হলো এটি যে বিদ্যমান তা স্বীকার করা। Mostafa Salari Rad এবং তাঁর সহযোগীরা Psychological Science জার্নালে প্রকাশিত মনস্তাত্ত্বিক গবেষণা প্রতিবেদনগুলি পরীক্ষা করেছিলেন। গবেষকরা ৪২৮টি গবেষণা পর্যালোচনা করেছেন এবং নমুনা গোষ্ঠীর ভৌগোলিক উৎস, শিক্ষার স্তর, আর্থ-সামাজিক অবস্থা/আয়, জাতি/তাত্ত্বিক পরিচয়, লিঙ্গ, নিয়োগের কৌশল এবং ক্ষতিপূরণ বা ভাতার ওপর ভিত্তি করে সেগুলোকে কোড করেছেন। পরীক্ষিত গবেষণার বিশাল অংশ (৯৪.১৫%) একচেটিয়াভাবে পশ্চিমা, ইংরেজিভাষী অংশগ্রহণকারীদের ব্যবহার করেছে।

সামগ্রিকভাবে, এটি স্পষ্ট যে গবেষকরা নমুনায় বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্বের অভাব দূর করার জন্য তাদের গবেষণা পদ্ধতিতে কোনো পরিবর্তন আনেননি। অবশ্য, একটি ল্যাবের পরীক্ষামূলক নকশা এবং পদ্ধতিগত দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন করা সময় এবং আর্থিক দৃষ্টিকোণ থেকে বেশ কঠিন হতে পারে।

কেবলমাত্র নমুনার ডেমোগ্রাফিক সম্পর্কিত বিশদ বিবরণ প্রতিবেদন করা এবং উপসংহারে সেগুলি বিবেচনায় নেওয়া অবশ্যই প্রভাবশালী হতে পারে এবং এতে খরচও অনেক কম হয়। দুর্ভাগ্যবশত, এই সাধারণ চর্চাটি এখনও মানদণ্ডে পরিণত হয়নি। উদাহরণস্বরূপ, একটি ২০১৮ সালের গবেষণাপত্রে পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যে:

• পর্যালোচনা করা সারসংক্ষেপ বা অ্যাবস্ট্রাক্টগুলোর ৭২%-এরও বেশিতে নমুনা জনসংখ্যার কোনো বিবরণ ছিল না।

• ৮৩% গবেষণায় নমুনার বৈচিত্র্যের সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য প্রভাবগুলির কোনো পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করা হয়নি।

• ৮৫% গবেষণায় প্রেক্ষাপট বা সংস্কৃতির সম্ভাব্য প্রভাব নিয়ে কোনো আলোচনাই করা হয়নি।

• কেবলমাত্র ১৬% সুপারিশ করেছে যে ভবিষ্যতে অন্যান্য সংস্কৃতি বা সমাজে এই বিষয়ে গবেষণা করা উচিত।

আরও সাম্প্রতিক গবেষণায় একই ধরণের ফলাফল পাওয়া গেছে—সম্ভাব্য সীমাবদ্ধতা স্বীকার না করেই বৈচিত্র্যের অভাব ধরে রাখা। E.Kate Webb এবং National Center for Advancing Translational Sciences দেখেছে যে নিউরোসায়েন্সের সরঞ্জামগুলি (যেমন, EEG) চুলের ধরন এবং ত্বকের পিগমেন্টেশনের ফিনোটাইপিক পার্থক্যের ভিত্তিতে অংশগ্রহণকারীদের বাদ দেওয়ার মাধ্যমে গবেষণায় বর্ণগত পক্ষপাতিত্ব তৈরি করে। ওয়েব যেমন উপসংহারে বলেছেন, লক্ষ্য হলো "বৈজ্ঞানিক কাজে বর্ণবাদকে চ্যালেঞ্জ করা এবং এমন প্রক্রিয়া ও পরিবর্তনের প্রস্তাব করা যা আরও ন্যায়সংগত বিজ্ঞানচর্চার দিকে নিয়ে যেতে পারে"।

আমেরিকান স্নাতক শিক্ষার্থীদের ওপর অতিরিক্ত নির্ভরতা

WEIRD সমস্যার স্থায়িত্বের একটি বড় কারণ হলো গবেষণার বিষয় হিসেবে আমেরিকান আন্ডারগ্রাজুয়েট বা স্নাতক শিক্ষার্থীদের ওপর অতিরিক্ত নির্ভরতা। ২০০৭ সালে, Journal of Personality-তে প্রকাশিত আমেরিকান গবেষণার ৬৭% এবং Psychological Science-এ প্রকাশিত গবেষণার ২০%-এ টেস্ট সাবজেক্ট বা পরীক্ষাধীন ব্যক্তি হিসেবে আমেরিকান স্নাতক শিক্ষার্থীদের ব্যবহার করা হয়েছে। এটি খুবই সাধারণ বিষয় কারণ বৈচিত্র্যময় অংশগ্রহণকারী সংগ্রহ করা আসলেই কঠিন। প্রায়শই, অংশগ্রহণকারীদের নির্বাচন, নিয়োগ এবং ভাতার প্রক্রিয়াটি পরীক্ষার পরিকল্পনা, পরিচালনা এবং ফলাফল বিশ্লেষণের চেয়েও বেশি সময় ও শক্তি দাবি করে। এর অর্থ হলো গবেষকরা অংশগ্রহণকারীদের সম্পর্কে নতুন কিছু জানার চেয়ে তাদের সংগঠিত করতেই বেশি সময় ব্যয় করেন।

রিমোট অনলাইন গবেষণা প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে নমুনার বৈচিত্র্য বৃদ্ধি করা

বিশ্বব্যাপী সম্প্রদায়

অনলাইনে গবেষণার অংশগ্রহণকারীদের সাথে যোগাযোগ, নিয়োগ এবং মূল্যায়ন করা দ্রুত একটি আদর্শ চর্চায় পরিণত হচ্ছে। ক্লাউড-ভিত্তিক গবেষণা প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারের ফলে গবেষকরা লজিস্টিক (বিজ্ঞাপন, সময়সূচী নির্ধারণ, নিবন্ধন) এবং শারীরিক (অংশগ্রহণকারীর অবস্থান) বাধা থেকে মুক্তি পান, যাতে তারা তাদের প্রকৃত গবেষণায় আরও বেশি সম্পদ উৎসর্গ করতে পারেন।

এই প্ল্যাটফর্মগুলি খরচ হ্রাস এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করে, পাশাপাশি গবেষকদের বিশ্বব্যাপী এমন এক ডেমোগ্রাফিতে পৌঁছানোর সুযোগ করে দেয় যা গবেষণার সাংস্কৃতিক প্রেক্ষাপটকে আরও ভালোভাবে ফুটিয়ে তোলে।

WEIRD মনস্তাত্ত্বিক গবেষণার ঊর্ধ্বে যাওয়া

WEIRD সমস্যাটি গবেষণার নির্ভরযোগ্যতা, সার্বজনীনতা, বৈধতা এবং দৃঢ়তা নিয়ে কঠিন প্রশ্ন তোলে। এই গবেষণাগুলি প্রায়শই সামগ্রিক মানবজাতি সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর খোঁজার চেষ্টা করে, কিন্তু এমন ব্যক্তিদের ব্যবহার করে যারা বিশ্বের মোট জনসংখ্যার ১২%-এরও কম প্রতিনিধিত্ব করে।

WEIRD সমস্যাটি সমাধানের জন্য বেশ কিছু সুপারিশ করা হয়েছে। সাধারণত, এই সুপারিশগুলির মধ্যে বৈজ্ঞানিক জার্নালের সম্পাদকীয় বোর্ডগুলির আরও সুনির্দিষ্ট রিপোর্টিং প্রয়োজনীয়তার কথা অন্তর্ভুক্ত থাকে। গবেষকদের গবেষণাপত্র প্রকাশের প্রয়োজনীয়তা বিবেচনা করে, জমা দেওয়ার শর্তাবলীতে কিছু পরিবর্তন আনা উচিত: প্রতিবেদনে আরও বিস্তারিত ডেমোগ্রাফিক তথ্য থাকতে হবে এবং নমুনার ডেমোগ্রাফিক বৈশিষ্ট্যের প্রেক্ষাপটে তাদের ফলাফল নিয়ে আলোচনা করতে হবে।

EmotivLABS-এর মাধ্যমে লজিস্টিক এবং শারীরিক চ্যালেঞ্জ কাটিয়ে ওঠা

অনলাইন নিউরোসায়েন্স বা মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষার সবচেয়ে বেশি উল্লেখিত সুবিধার মধ্যে রয়েছে গবেষণার নমুনার আকার বৃদ্ধি, দ্রুত বৈচিত্র্যময় ডেমোগ্রাফি অর্জন এবং স্বল্প খরচের প্রযুক্তি ব্যবহার।

EmotivLABS এই সেরা অনুশীলনগুলির অনেকগুলিকে একীভূত করে, যার মধ্যে রয়েছে Emotiv EEG হেডসেট ব্যবহারকারী অংশগ্রহণকারীদের জন্য একটি সার্টিফিকেশন প্রক্রিয়া এবং সিগন্যালের গুণমান যাচাইয়ের জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ডেটা কোয়ালিটি কন্ট্রোল। এটি গবেষকদের অনলাইনে পরীক্ষা পরিচালনা করতে এবং উচ্চ-মানের ডেটা তৈরি করতে সাহায্য করে। উপরন্তু, Emotiv প্রতিনিয়ত প্ল্যাটফর্মের ব্যবহার পর্যবেক্ষণ করে এবং গবেষকদের মতামত নিয়ে নিয়মিত সফটওয়্যার ও হার্ডওয়্যার আপডেট করে।

সহজ ও নিয়মতান্ত্রিক অংশগ্রহণকারী নির্বাচন

ডেটা সংগ্রহের জন্য ব্যক্তি এবং গবেষকদের আর সশরীরে দেখা করার প্রয়োজন নেই। EmotivLABS বিশ্বব্যাপী অংশগ্রহণকারীদের মধ্য থেকে প্রতিটি পরীক্ষার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত ব্যক্তিদের মিলিয়ে দিয়ে অংশগ্রহণকারী নির্বাচন, নিয়োগ এবং ক্ষতিপূরণ বা ভাতার প্রক্রিয়াকে সহজতর করে।

গবেষকরা তাদের পরীক্ষামূলক নকশায় নির্দিষ্ট ডেমোগ্রাফিক বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করতে পারেন, যা সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমে বিজ্ঞাপনের নির্দিষ্ট লক্ষ্য নির্ধারণের ক্ষমতার মতো। গবেষকের পরীক্ষাটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেই প্রত্যয়িত ব্যক্তিদের কাছে উপলোব্ধ হয়ে যায় যারা কাঙ্ক্ষিত যোগ্যতার সাথে সবচেয়ে বেশি মেলে। এই সার্টিফিকেশন প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে যে এই সম্প্রদায় থেকে সংগৃহীত ডেটা উচ্চ মানের এবং সম্পূর্ণ।

বিভিন্ন বয়স এবং জাতিগোষ্ঠীর অংশগ্রহণকারীদের সহজপ্রাপ্যতা গবেষণার কার্যকারিতা বৃদ্ধি করবে এবং মানুষের ডেটা ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে আরও সূক্ষ্মতা প্রদান করবে। ২০২১ সাল পর্যন্ত, EmotivLABS-এ ৮০টিরও বেশি দেশের বৈচিত্র্যময় শিক্ষাগত, পেশাগত এবং আর্থ-সামাজিক প্রোফাইলের ব্যক্তিরা অন্তর্ভুক্ত ছিলেন।

EmotivLABS গবেষকদের মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং অন্যান্য পশ্চিমা দেশের বাইরের অংশগ্রহণকারীদের কাছে পৌঁছানোর সুযোগ দেয়; যা WEIRD সমস্যা লাঘব করার একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ উপাদান।

সহজেই বাজেট নির্ধারণ

Emotiv-এর EEG হেডসেটগুলি প্রথাগত ল্যাবরেটরি গবেষণা যন্ত্রের চেয়ে অনেক কম ব্যয়বহুল এবং সেট আপ করা সহজ। ব্যক্তিগত ব্যবহারকারী বা শৌখিন বিজ্ঞানীদের নিজস্ব Emotiv হেডসেট থাকে, তাই গবেষকদের নিজস্ব হেডসেট সরবরাহ করতে হয় না।

শুরুতে, প্রতিষ্ঠিত গবেষকরা বাণিজ্যিক EEG হার্ডওয়্যার এবং দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহের বিষয়ে সংশয় প্রকাশ করেছিলেন। এই বিজ্ঞানীরা ল্যাবে সরাসরি তত্ত্বাবধানে থাকা অবস্থাতেও উচ্চ-মানের, নির্ভুল সিগন্যাল ডেটা সংগ্রহের চ্যালেঞ্জগুলি সম্পর্কে বিশেষভাবে সচেতন। তবে, অসংখ্য গবেষণা দল Emotiv EEG হেডসেটের কার্যকারিতা প্রমাণ করেছেন। এই যাচাইকরণ গবেষণার বেশিরভাগই Emotiv সিস্টেম এবং ল্যাবরেটরি সিস্টেমের মধ্যে সমমানের গবেষণা ডেটার কথা উল্লেখ করে। এটি Emotiv হেডসেটকে গবেষণা-মানের ডেটা সংগ্রহের জন্য একটি কার্যকর বিকল্পসমূহ হিসেবে সমর্থন করে।

নতুন ও আনকোরা গবেষণা ক্ষেত্র অন্বেষণ করুন

পোর্টেবল EEG হার্ডওয়্যার ব্যবহার গবেষকদের মানুষ সম্পর্কে নতুন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার সুযোগ দেয়, যারা ল্যাবের বাইরে জীবনযাপন করা সচল ও কথা বলা মানুষ। উদাহরণস্বরূপ, ঘরের মধ্যে বন্দি এবং গতিহীন থাকা একাকী ব্যক্তিদের ব্যবহার করার চেয়ে বাস্তব জগতের মিথস্ক্রিয়ায় সামাজিক জ্ঞান (social cognition) নিয়ে অধ্যয়ন করা অনেক বেশি কাঙ্ক্ষিত একটি পরীক্ষামূলক নকশা। এছাড়া, এই নমনীয়তার ফলে দীর্ঘমেয়াদী অধ্যয়ন (longitudinal studies) করা আরও সহজসাধ্য হয়ে ওঠে।
পরিশেষে, বিষয়টি কেবল এমন নয় যে পরীক্ষাগুলি কেবল সীমিত, অপ্রতিনিধিত্বশীল নমুনা গোষ্ঠীর ওপর করা হচ্ছে।

অধিকাংশ প্রকাশিত গবেষণা প্রতিবেদনে বয়স এবং লিঙ্গের বাইরে তাদের অংশগ্রহণকারীদের ডেমোগ্রাফিক বৈশিষ্ট্যের বিশদ বিবরণ উল্লেখ বা আলোচনা করা হয় না।

এটিও প্রমাণিত হয়েছে যে WEIRD অংশগ্রহণকারীরা প্রায়শই মানুষের আচরণের সামগ্রিক ক্ষেত্রের বাইরে বহিরাগত বা ব্যতিক্রমী হয়ে থাকেন। অন্য কথায়, সার্বজনীন মানুষের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে ধারণা পাওয়ার জন্য তারা সবচেয়ে কম আদর্শ নমুনা গোষ্ঠী।

যদি আপনার পরীক্ষার নকশায় সর্বোত্তম অনুশীলন এবং অন্তর্ভুক্তি (inclusivity) যুক্ত করা হয়, তবে অনলাইন গবেষণা আসলে অফলাইন বা ল্যাব-ভিত্তিক গবেষণার চেয়ে আরও বেশি প্রভাবশালী এবং প্রাসঙ্গিক হতে পারে। উভয় ক্ষেত্রেই, যে প্রাসঙ্গিক কাঠামোর মধ্যে গবেষণার প্রশ্ন(গুলি) করা হচ্ছে তা গুরুত্ব সহকারে বিবেচনা করা আবশ্যক।
অনলাইন এবং অফলাইন উভয় ধরনের গবেষণারই ভালো-মন্দ দিক রয়েছে এবং গবেষণার নির্দিষ্ট পরিস্থিতির ওপর ভিত্তি করেই গবেষকের সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত।

আপনার গবেষণার জন্য EmotivLABS কী করতে পারে সে সম্পর্কে আরও জানতে চান?

Emotiv-এর Experiment Builder-এর সাহায্যে আপনার পরীক্ষাটি তৈরি করুন, তারপর এটি EmotivLABS-এ চালু করুন। একটি একক প্ল্যাটফর্ম থেকেই উচ্চ-মানের EEG ডেটা সংগ্রহ করতে প্রত্যয়িত অংশগ্রহণকারীদের বিশ্বব্যাপী প্যানেল থেকে নিয়োগ করুন। আরও জানতে বা একটি ডেমো অনুরোধ করতে এখানে ক্লিক করুন।