আপনার স্মৃতিকে চ্যালেঞ্জ করুন! Emotiv App-এ নতুন N-Back গেম খেলুন
আপনার স্মৃতিকে চ্যালেঞ্জ করুন! Emotiv App-এ নতুন N-Back গেম খেলুন
দূরবর্তী তথ্য সংগ্রহ: WEIRD নমুনা গ্রুপের সমাধান
মেহুল নায়ক
শেয়ার:
অধিকাংশ মনস্তাত্ত্বিক এবং নিউরো-বিজ্ঞান গবেষণা পদ্ধতি WEIRD (সাদা, শিক্ষিত, শিল্পায়িত, ধনী, এবং গণতান্ত্রিক) নমুনা জনসংখ্যার উপর নির্ভর করে। এটি ঐতিহাসিক এবং সাংস্কৃতিক সীমাবদ্ধতা তৈরি করে। যদি এই সীমাবদ্ধতাগুলি অস্বীকার করা হয়, তবে মানব জনসংখ্যার জন্য গবেষণার ফলাফলগুলির সাধারণীকরণ সীমিত। ব্যাপকভাবে, WEIRD গবেষণার পদ্ধতি চিকিৎসা, থেরাপি, এবং এমনকি আইনসমূহের সমস্যাযুক্ত প্রয়োগের দিকে নিয়ে গেছে।
গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যারা WEIRD অংশগ্রহণকারীদের নিয়ে শুধুমাত্র সংকীর্ণ নমুনা সেট ব্যবহার করে, তা ক্ষতিকর নীতি এবং চর্চা তৈরি করতে পারে। এর কারণ হল তারা এমন ফলাফলগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হতে পারে যা কম প্রতিনিধিত্বশীল বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানুষের মধ্যে বাদ পড়ে। ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যবিবরণী এ প্রকাশিত এক গবেষণায় দেখা গেছে যে ছয়টি শীর্ষ আমেরিকান মনস্তাত্ত্বিক সমিতির জার্নালে ৯৬% গবেষণা WEIRD নমুনার উপর ভিত্তি করে ছিল, যা বৈশ্বিক জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যের মাত্র ১২% প্রতিনিধিত্ব করে।
এই সমস্যাটিকে জটিল করে তোলে যে কম প্রতিনিধিত্বশীল জনসংখ্যাগুলি অনেক ক্ষেত্রে সংখ্যালঘু নাও হতে পারে। গবেষণা এর ইঙ্গিত করে যে WEIRD ব্যক্তি প্রকৃতপক্ষে অনেক মনস্তাত্ত্বিক সিম্পটমে অস্বাভাবিক —জ্যামিতিগত যুক্তি, দৃশ্যমান উপলব্ধি, অন্তর্নিহিত উত্থান, এবং নৈতিক যুক্তি সহ।
WEIRD পক্ষপাত শাস্ত্রীয়ভাবে কমাতে, গবেষকরা অনলাইন ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারেন যা সীমিত ভৌত অবস্থান থেকে বাইরে লোকেদের কাছে প্রবেশ করার সুযোগ দেয়। স্থানীয়ভাবে উপলব্ধ ব্যক্তিদের বাইরের সম্ভাব্য নমুনা পুল সম্প্রসারিত করার মাধ্যমে, দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহ প্ল্যাটফর্মগুলি — যেমন EmotivLABS — নিউরোসায়েন্স গবেষণায় জনসংখ্যা বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্ব বাড়াতে পারে। এই বৈচিত্র্যের বৃদ্ধি বিষয়বস্তু নিয়োগ খরচে কোনও উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি প্রয়োজন নেই এবং দীর্ঘমেয়াদে এটি সস্তাও হতে পারে।
বিশ্বজুড়ে বিষয়বস্তু পুল সম্প্রসারণ আপনার গবেষণাকে আরও পরিসংখ্যানগত ক্ষমতা প্রদান করতে পারে। এটি এটি পুনরুত্পাদন করা আরও সম্ভব করে তোলে — এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা যেটি পূর্ববর্তী পোস্টগুলিতে আলোচনা করা হয়েছিল, নিউরোসায়েন্স পুনরুত্পাদন শঙ্কা মোকাবেলার ৩টি পদ্ধতি এবং কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের রেপ্লিকেশন সংকট।
দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহ প্ল্যাটফর্মগুলি আধুনিক মনস্তাত্ত্বিক, নিউরো-বিজ্ঞান এবং সামাজিক বিজ্ঞান গবেষণায় WEIRD সমস্যার সরাসরি সমাধান করে। অনলাইন, দূরবর্তী গবেষণা প্রযুক্তির প্রাপ্যতা এবং অ্যাক্সেসের কারণে, মনস্তাত্ত্বিক ল্যাবগুলির WEIRD নমুনা পুলে শুধুমাত্র নির্ভর করার কোনও অজুহাত নেই।
WEIRD জনসংখ্যার নমুনার সমস্যা সংক্রান্ত স্বীকৃতি
সমস্যা সমাধানে প্রথম পদক্ষেপ হল এটি স্বীকার করা যে এটি অস্তিত্বপূর্ণ। মোস্তফা সালারী রাদ ও আরো অন্যান্য ব্যক্তি মনস্তাত্ত্বিক গবেষণা প্রতিবেদনগুলি মনস্তাত্ত্বিক বিজ্ঞান জার্নালে পরীক্ষা করেছিলেন। লেখকরা ৪২৮টি গবেষণা পর্যালোচনা করে এবং তাদের নমুনা দলের ভৌগলিক উত্স, শিক্ষা স্তর, সামাজিক-অর্থনৈতিক অবস্থা/আয়ের মাত্রা, জাতি/জাতিগত পরিচয়, লিঙ্গ, নিয়োগ কৌশল এবং ক্ষতিপূরণের ভিত্তিতে কোড করেছিল। বেশিরভাগ গবেষণায় নমুনা (৯৪.১৫%) শুধুমাত্র পশ্চিমা, ইংরেজি ভাষী অংশগ্রহণকারী ব্যবহার করা হয়েছে।
মোটেই, মনে হচ্ছে গবেষকরা তাদের গবেষণার পদ্ধতি বিভিন্ন নমুনায় বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্বের অভাব সমাধান করতে পরিবর্তন করেননি। অস্বীকার করা যায় না যে একটি ল্যাবের পরীক্ষামূলক ডিজাইন এবং পদ্ধতিগত পদ্ধতি পরিবর্তন করা সময় এবং আর্থিক দৃষ্টিকোন থেকে বাধাগ্রস্ত হতে পারে।
শুধু নমুনা জনসংখ্যার সম্পর্কে বিস্তারিত রিপোর্ট করা এবং এই বিবেচনা করে ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করা প্রভাব ফেলতে পারে এবং এটি কম ব্যয়বহুলও হতে পারে। দুর্ভাগ্যবশত, এই সহজ চর্চাটি মানক হয়ে ওঠেনি। উদাহরণস্বরূপ, একটি ২০১৮ কাগজ প্রস্তাব করেছে যে:
৭২%-এরও বেশি প্রকাশিত সারসংক্ষেপে নির্বাচিত জনসংখ্যার সম্পর্কে কোন বিস্তারিত উল্লেখ ছিল না।
৮৩% সম্ভাব্য নমুনার বৈচিত্র্যের সাথে সম্পর্কিত প্রভাবগুলির জন্য পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করেনি।
৮৫% প্রসঙ্গ/সংস্কৃতির সম্ভাব্য প্রভাবগুলি নিয়েও আলোচনা করেনি।
শুধু ১৬% ভবিষ্যতের গবেষণায় অন্যান্য সংস্কৃতি বা সমাজগুলিতে এই বিষয়ে কাজ করার সুপারিশ করেছে।
সম্প্রতি প্রকাশিত গবেষণাগুলি অনুরূপ ফলাফল প্রমাণ করেছে — বৈচিত্র্যের অভাব তার সম্ভাব্য সীমাবদ্ধতার স্বীকৃতি ছাড়াই। E.Kate Webb এবং ন্যাশনাল সেন্টার ফর অ্যাডভান্সিং ট্রান্সলেশনাল সায়েন্সেস আবিষ্কার করেছেন যে নিউরোসায়েন্স সরঞ্জামগুলি (যেমন, EEG) হেয়ার টাইপ এবং ত্বকের রঙের বৈচিত্র্যের ভিত্তিতে বিষয়গুলো বাদ দেওয়ার মাধ্যমে অধ্যয়নগুলিতে জাতিগত পক্ষপাত নিয়ে আসে। লক্ষ্য হল, যেমন ওয়েব উল্লেখ করেছেন, "বিজ্ঞানী কাজের মধ্যে বর্ণবাদকে চ্যালেঞ্জ করা এবং এমন পদ্ধতিগুলি এবং পরিবর্তনগুলি প্রস্তাব করা যা আরও সুষম বিজ্ঞান নিশ্চিত করতে পারে"।
আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাডগুলির উপর অতিরিক্ত নির্ভরশীলতা
WEIRD সমস্যার একটি বড় কারণ হল আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাডদের গবেষণা বিষয় হিসেবে অত্যধিক নির্ভরশীলতা। ২০০৭ সালে, Journal of Personality এ প্রকাশিত আমেরিকান গবেষণাগুলির ৬৭% এবং Psychological Science-এ ২০% আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাড শিক্ষার্থীদের পরীক্ষার বিষয় হিসেবে ব্যবহার করেছে। এটি সাধারণ কারণ হল বৈচিত্র্যপূর্ণ বিষয় সংগ্রহের ক্ষেত্রে প্রকৃতপক্ষে একটি সত্যিকারের সমস্যা রয়েছে। প্রায়শই, অংশগ্রহণকারীদের নির্বাচন, নিয়োগ এবং ক্ষতিপূরণের প্রক্রিয়ায় পরীক্ষার ডিজাইন, পরিচালনা এবং ফলাফল বিশ্লেষণের সময়ের চেয়ে বেশি সময় এবং শক্তি প্রয়োজন। এর মানে হল গবেষকরা অংশগ্রহণকারীদের সংগঠনের উপর বেশি সময় ব্যয় করেন যাদের করণীয় সম্পর্কে উপলব্ধি পাওয়ার পরিবর্তে।
দূরবর্তী অনলাইন গবেষণা প্ল্যাটফর্ম দিয়ে নমুনার পুল বাড়ানো
গ্লোবাল কমিউনিটি
গবেষণার বিষয়গুলির কাছে অনলাইনে যোগাযোগ এবং মূল্যায়ন করা দ্রুত স্বীকৃত হয়ে উঠছে। ক্লাউড-ভিত্তিক গবেষণা প্ল্যাটফর্মগুলি গবেষকদের লগিস্টিক (বিজ্ঞাপন, সময়সূচী, নিবন্ধন) এবং শারীরিক (অংশগ্রহণকারীদের অবস্থান) বাধা থেকে মুক্ত করে যাতে তারা তাদের প্রকৃত গবেষণায় আরও বেশি সম্পদ নিবেদিত করতে পারে।
এই প্ল্যাটফর্মগুলি খরচ কমিয়ে এবং দক্ষতা বাড়িয়ে দেয়, একই সঙ্গে গবেষকদের বৈশ্বিক ডেটা পুলে প্রবেশের সুযোগ দেয় যা গবেষণার সাংস্কৃতিক প্রসঙ্গকে আরও ভালভাবে চিহ্নিত করতে পারে।
WEIRD মনস্তাত্ত্বিক গবেষণার বাইরে অগ্রসর হওয়া
WEIRD সমস্যা গবেষণার নির্ভরযোগ্যতা, সাধারণীকরণ, বৈধতা, এবং স্থায়িত্ব সম্পর্কে কঠিন প্রশ্ন তুলছে। এই গবেষণাগুলি প্রায়শই মানুষের সম্পর্কে গবেশনা প্রশ্নগুলির উত্তর দিতে চেষ্টা করে কিন্তু এমন ব্যক্তিদের ব্যবহার করে যারা বৈশ্বিক জনসংখ্যার কম প্রায় ১২% প্রতিনিধিত্ব করে।
কয়েকটি সুপারিশ WEIRD সমস্যার সমাধানে উন্নীত হয়েছে। সাধারণত, এই সুপারিশগুলি বৈজ্ঞানিক জার্নালের সম্পাদকের পরিষদ থেকে আরও নির্দিষ্ট রিপোর্টিং প্রয়োজনীয়তা জড়িত। গবেষকদের তাদের গবেষণা প্রকাশের প্রয়োজনীয়তা দেখে, জমা দেওয়ার শর্তাবলীতে পরিবর্তন হওয়া উচিত: রিপোর্টগুলি অবশ্যই আরও বিশদ জনসংখ্যার তথ্য অন্তর্ভুক্ত করতে হবে এবং নমুনার জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলির প্রসঙ্গে তাদের ফলাফলগুলি আলোচনা করতে হবে।
EmotivLABS এর সঙ্গে লগিস্টিক এবং শারীরিক চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে ওঠা
অনলাইন নিউরোসায়েন্স অথবা মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষাগুলির সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধাগুলি অন্তর্ভুক্ত করে অধ্যয়নের নমুনার আকার বাড়ানো, দ্রুত বৈচিত্র্যময় ডেমোগ্রাফিক বৃদ্ধি, এবং সস্তা প্রযুক্তি।
EmotivLABS এই সকল সেরা কার্যপদ্ধতিকে একীভূত করে, অংশগ্রহণকারীদের জন্য Emotiv EEG হেডসেট ব্যবহার করে একটি সার্টিফিকেশন প্রক্রিয়া ও তথ্য মান নিয়ন্ত্রণ যা সিগনাল গুণমান যাচাই করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। এটি গবেষণাগুলিকে অনলাইন পরীক্ষাসমূহ পরিচালনা করার অনুমতি দিয়েছে যা উচ্চ-গুণমানের ডেটা উৎপাদন করে। উপরন্তু, Emotiv নিয়মিত সফটওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার উন্নতির জন্য গবেষকদের জানাতে প্ল্যাটফর্মের ব্যবহার নিরীক্ষণ করে।
সবচেয়ে সঠিক বিষয় নির্বাচন
এখন আর লোকজন এবং গবেষকদের সাক্ষাৎ করা বা ডেটা সংগ্রহ করতে একসাথে থাকার প্রয়োজন নেই। EmotivLABS বিষয় নির্বাচন, নিয়োগ এবং ক্ষতিপূরণকে গ্লোবাল সাবজেক্ট পুলে সবচেয়ে উপযুক্ত ব্যক্তিদের সাথে প্রতিটি পরীক্ষার ম্যাচ করে সোজা করে।
গবেষকরা তাদের পরীক্ষামূলক ডিজাইনে জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য নির্দিষ্ট করতে পারেন, যা সামাজিক নেটওয়ার্কে বিজ্ঞাপনের লক্ষ্য নির্ধারণে সুনির্দিষ্ট গতিশীলতার مشابه। গবেষকের পরীক্ষা সার্টিফাইড ব্যক্তিদের কাছে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উপলব্ধ করা হয় যারা চাহিদাকৃত প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী উপযুক্ত। সার্টিফিকেশন প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে যে এই সম্প্রদায়ের তথ্য উচ্চ গুণমানের এবং সম্পূর্ণ।
বিভিন্ন বয়স এবং জাতিগত বৈশিষ্ট্যযুক্ত অংশগ্রহণকারীদের অ্যাক্সেস গবেষণার শক্তি বাড়িয়ে দিতে এবং মানব ডেটার ব্যাখ্যার জন্য আরও সূক্ষ্মতা প্রদান করবে। ২০২১ সালের হিসাবে EmotivLABS ৮০টিরও বেশি দেশে বিভিন্ন শিক্ষা, পেশা, এবং সামাজিক-অর্থনৈতিক প্রোফাইলের ব্যক্তিদের নিয়ে গঠন করেছিল।
EmotivLABS গবেষকদের US এবং অন্যান্য পশ্চিমী দেশগুলি বাইরে অংশগ্রহণকারীদের কাছে অ্যাক্সেস প্রদান করে; WEIRD সমস্যার সমাধানের জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।
সহজ বাজেট তৈরি করুন
Emotiv এর EEG হেডসেটগুলি ল্যাবরেটরি গবেষণা ডিভাইসগুলোর তুলনায় অনেক কম ব্যয়বহুল এবং সেট আপ করতে সুবিধাজনক। ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের বা নাগরিক বিজ্ঞানীদের কাছে নিজের EMOTIV হেডসেট রয়েছে, যাতে গবেষকদের তাদের নিজস্ব সরবরাহ করতে না হয়।
প্রথমে, প্রতিষ্ঠিত গবেষকদের বাণিজ্যিক EEG হার্ডওয়্যার এবং দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহের ব্যাপারে সন্দেহ ছিল। এই বিজ্ঞানীরা তাদের তত্ত্বাবধানে থাকা বিষয়গুলির সাথে ল্যাব গবেষণায় উচ্চ-গুণমান, বৈধ সিগনাল ডেটা সংগ্রহের চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে ভালভাবেই জানেন। তবে বেশ কয়েকটি গবেষণা দলের Emotiv EEG হেডসেটগুলির বৈধতার রিপোর্ট রয়েছে। এসব বৈধতা গবেষণাগুলির বেশিরভাগ Emotiv সিস্টেম এবং ল্যাবরেটরি সিস্টেমের মধ্যে সমমানের গবেষণা তথ্য রিপোর্ট করে। এটি Emotiv হেডসেটগুলিকে গবেষণা-মানের ডেটা সংগ্রহের প্রকৃত বিকল্প হিসাবে সমর্থন করে।
অবিকৃত গবেষণা আবিষ্কৃত করুন
পোর্টেবল EEG হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে গবেষকরা মানুষের সম্পর্কে নতুন প্রশ্ন করতে সক্ষম হন, যারা হাঁটতে, কথা বলতে থাকে এবং তাদের জীবন ল্যাবের বাইরে কাটায়। উদাহরণস্বরূপ, বাস্তব-বিশ্বে ইন্টারঅ্যাকশনের সামাজিক চিন্তাভাবনা অধ্যয়ন করা একজন সঙ্গীতবিজ্ঞানীর তুলনায় আরো ভালো গবেষণা নকশা যাঁরা একাকী ব্যক্তি বা স্তব্ধ অবস্থায় কাজ করছেন। এটির পাশাপাশি, এই নমনীয়তার সাথে দীর্ঘমেয়াদী গবেষণা আরও সক্ষম হয়ে ওঠে।
মৌলিকভাবে, এটি কেবলমাত্র যে পরীক্ষাগুলি সীমাবদ্ধ, অপ্রতিনিধিত্বশীল বিষয়গুলির উপর পরিচালিত হয়।
প্রকাশিত অধিকাংশ গবেষণা প্রতিবেদনই তাদের বিষয়গুলির জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলি বয়স এবং লিঙ্গের বাইরে উল্লেখই করে না বা বিস্তারিত করে না।
এটি প্রমাণিত হয়েছে যে WEIRD বিষয়গুলি প্রায়শই মানব আচরণের পরিসরে অস্বাভাবিক। অন্য কথায়, তারা বিশ্বের মানব বৈশিষ্ট সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য সবচেয়ে আদর্শ নমুনা গোষ্ঠী।
যদি সেরা কাজের পদ্ধতি এবং অন্তর্ভুক্তি আপনার পরীক্ষামূলক ডিজাইনে অন্তর্ভুক্ত করা হয়, তবে অনলাইন গবেষণা আসলে অফলাইন, ল্যাব গবেষণার থেকে বেশি প্রভাবশালী এবং প্রাসঙ্গিক হতে পারে। যে কোনও ক্ষেত্রে, গবেষণার প্রশ্ন(গুলি) কিভাবে বাড়ানো হয়েছে তার মধ্যে একটি প্রাসঙ্গিক কাঠামোটি মনোযোগ নিয়ে ভাবতে হবে।
অনলাইন এবং অফলাইন গবেষণার উভয়েরই সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে, এবং গবেষকদের পছন্দ সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য গবেষণার প্রশ্ন(গুলির) নির্দিষ্ট পরিস্থিতির ভিত্তিতে ভিত্তি করে থাকতে হবে।
আপনার গবেষণার জন্য EmotivLABS কি করতে পারে সে সম্পর্কে বিস্তারিত জানার আগ্রহী?
Emotiv এর পরীক্ষার নির্মাতার মাধ্যমে আপনার পরীক্ষা তৈরি করুন, তারপর এটি EmotivLABS এ প্রকাশ করুন। উচ্চ-মানের EEG তথ্য সংগ্রহ করতে সার্টিফাইড অংশগ্রহণকারীদের একটি বৈশ্বিক প্যানেল থেকে নিয়োগ করুন, এই সমস্ত কিছু একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে। আরও জানার জন্য এখানে ক্লিক করুন বা একটি ডেমো অনুরোধ করুন।
অধিকাংশ মনস্তাত্ত্বিক এবং নিউরো-বিজ্ঞান গবেষণা পদ্ধতি WEIRD (সাদা, শিক্ষিত, শিল্পায়িত, ধনী, এবং গণতান্ত্রিক) নমুনা জনসংখ্যার উপর নির্ভর করে। এটি ঐতিহাসিক এবং সাংস্কৃতিক সীমাবদ্ধতা তৈরি করে। যদি এই সীমাবদ্ধতাগুলি অস্বীকার করা হয়, তবে মানব জনসংখ্যার জন্য গবেষণার ফলাফলগুলির সাধারণীকরণ সীমিত। ব্যাপকভাবে, WEIRD গবেষণার পদ্ধতি চিকিৎসা, থেরাপি, এবং এমনকি আইনসমূহের সমস্যাযুক্ত প্রয়োগের দিকে নিয়ে গেছে।
গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যারা WEIRD অংশগ্রহণকারীদের নিয়ে শুধুমাত্র সংকীর্ণ নমুনা সেট ব্যবহার করে, তা ক্ষতিকর নীতি এবং চর্চা তৈরি করতে পারে। এর কারণ হল তারা এমন ফলাফলগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হতে পারে যা কম প্রতিনিধিত্বশীল বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানুষের মধ্যে বাদ পড়ে। ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যবিবরণী এ প্রকাশিত এক গবেষণায় দেখা গেছে যে ছয়টি শীর্ষ আমেরিকান মনস্তাত্ত্বিক সমিতির জার্নালে ৯৬% গবেষণা WEIRD নমুনার উপর ভিত্তি করে ছিল, যা বৈশ্বিক জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যের মাত্র ১২% প্রতিনিধিত্ব করে।
এই সমস্যাটিকে জটিল করে তোলে যে কম প্রতিনিধিত্বশীল জনসংখ্যাগুলি অনেক ক্ষেত্রে সংখ্যালঘু নাও হতে পারে। গবেষণা এর ইঙ্গিত করে যে WEIRD ব্যক্তি প্রকৃতপক্ষে অনেক মনস্তাত্ত্বিক সিম্পটমে অস্বাভাবিক —জ্যামিতিগত যুক্তি, দৃশ্যমান উপলব্ধি, অন্তর্নিহিত উত্থান, এবং নৈতিক যুক্তি সহ।
WEIRD পক্ষপাত শাস্ত্রীয়ভাবে কমাতে, গবেষকরা অনলাইন ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারেন যা সীমিত ভৌত অবস্থান থেকে বাইরে লোকেদের কাছে প্রবেশ করার সুযোগ দেয়। স্থানীয়ভাবে উপলব্ধ ব্যক্তিদের বাইরের সম্ভাব্য নমুনা পুল সম্প্রসারিত করার মাধ্যমে, দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহ প্ল্যাটফর্মগুলি — যেমন EmotivLABS — নিউরোসায়েন্স গবেষণায় জনসংখ্যা বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্ব বাড়াতে পারে। এই বৈচিত্র্যের বৃদ্ধি বিষয়বস্তু নিয়োগ খরচে কোনও উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি প্রয়োজন নেই এবং দীর্ঘমেয়াদে এটি সস্তাও হতে পারে।
বিশ্বজুড়ে বিষয়বস্তু পুল সম্প্রসারণ আপনার গবেষণাকে আরও পরিসংখ্যানগত ক্ষমতা প্রদান করতে পারে। এটি এটি পুনরুত্পাদন করা আরও সম্ভব করে তোলে — এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা যেটি পূর্ববর্তী পোস্টগুলিতে আলোচনা করা হয়েছিল, নিউরোসায়েন্স পুনরুত্পাদন শঙ্কা মোকাবেলার ৩টি পদ্ধতি এবং কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের রেপ্লিকেশন সংকট।
দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহ প্ল্যাটফর্মগুলি আধুনিক মনস্তাত্ত্বিক, নিউরো-বিজ্ঞান এবং সামাজিক বিজ্ঞান গবেষণায় WEIRD সমস্যার সরাসরি সমাধান করে। অনলাইন, দূরবর্তী গবেষণা প্রযুক্তির প্রাপ্যতা এবং অ্যাক্সেসের কারণে, মনস্তাত্ত্বিক ল্যাবগুলির WEIRD নমুনা পুলে শুধুমাত্র নির্ভর করার কোনও অজুহাত নেই।
WEIRD জনসংখ্যার নমুনার সমস্যা সংক্রান্ত স্বীকৃতি
সমস্যা সমাধানে প্রথম পদক্ষেপ হল এটি স্বীকার করা যে এটি অস্তিত্বপূর্ণ। মোস্তফা সালারী রাদ ও আরো অন্যান্য ব্যক্তি মনস্তাত্ত্বিক গবেষণা প্রতিবেদনগুলি মনস্তাত্ত্বিক বিজ্ঞান জার্নালে পরীক্ষা করেছিলেন। লেখকরা ৪২৮টি গবেষণা পর্যালোচনা করে এবং তাদের নমুনা দলের ভৌগলিক উত্স, শিক্ষা স্তর, সামাজিক-অর্থনৈতিক অবস্থা/আয়ের মাত্রা, জাতি/জাতিগত পরিচয়, লিঙ্গ, নিয়োগ কৌশল এবং ক্ষতিপূরণের ভিত্তিতে কোড করেছিল। বেশিরভাগ গবেষণায় নমুনা (৯৪.১৫%) শুধুমাত্র পশ্চিমা, ইংরেজি ভাষী অংশগ্রহণকারী ব্যবহার করা হয়েছে।
মোটেই, মনে হচ্ছে গবেষকরা তাদের গবেষণার পদ্ধতি বিভিন্ন নমুনায় বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্বের অভাব সমাধান করতে পরিবর্তন করেননি। অস্বীকার করা যায় না যে একটি ল্যাবের পরীক্ষামূলক ডিজাইন এবং পদ্ধতিগত পদ্ধতি পরিবর্তন করা সময় এবং আর্থিক দৃষ্টিকোন থেকে বাধাগ্রস্ত হতে পারে।
শুধু নমুনা জনসংখ্যার সম্পর্কে বিস্তারিত রিপোর্ট করা এবং এই বিবেচনা করে ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করা প্রভাব ফেলতে পারে এবং এটি কম ব্যয়বহুলও হতে পারে। দুর্ভাগ্যবশত, এই সহজ চর্চাটি মানক হয়ে ওঠেনি। উদাহরণস্বরূপ, একটি ২০১৮ কাগজ প্রস্তাব করেছে যে:
৭২%-এরও বেশি প্রকাশিত সারসংক্ষেপে নির্বাচিত জনসংখ্যার সম্পর্কে কোন বিস্তারিত উল্লেখ ছিল না।
৮৩% সম্ভাব্য নমুনার বৈচিত্র্যের সাথে সম্পর্কিত প্রভাবগুলির জন্য পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করেনি।
৮৫% প্রসঙ্গ/সংস্কৃতির সম্ভাব্য প্রভাবগুলি নিয়েও আলোচনা করেনি।
শুধু ১৬% ভবিষ্যতের গবেষণায় অন্যান্য সংস্কৃতি বা সমাজগুলিতে এই বিষয়ে কাজ করার সুপারিশ করেছে।
সম্প্রতি প্রকাশিত গবেষণাগুলি অনুরূপ ফলাফল প্রমাণ করেছে — বৈচিত্র্যের অভাব তার সম্ভাব্য সীমাবদ্ধতার স্বীকৃতি ছাড়াই। E.Kate Webb এবং ন্যাশনাল সেন্টার ফর অ্যাডভান্সিং ট্রান্সলেশনাল সায়েন্সেস আবিষ্কার করেছেন যে নিউরোসায়েন্স সরঞ্জামগুলি (যেমন, EEG) হেয়ার টাইপ এবং ত্বকের রঙের বৈচিত্র্যের ভিত্তিতে বিষয়গুলো বাদ দেওয়ার মাধ্যমে অধ্যয়নগুলিতে জাতিগত পক্ষপাত নিয়ে আসে। লক্ষ্য হল, যেমন ওয়েব উল্লেখ করেছেন, "বিজ্ঞানী কাজের মধ্যে বর্ণবাদকে চ্যালেঞ্জ করা এবং এমন পদ্ধতিগুলি এবং পরিবর্তনগুলি প্রস্তাব করা যা আরও সুষম বিজ্ঞান নিশ্চিত করতে পারে"।
আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাডগুলির উপর অতিরিক্ত নির্ভরশীলতা
WEIRD সমস্যার একটি বড় কারণ হল আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাডদের গবেষণা বিষয় হিসেবে অত্যধিক নির্ভরশীলতা। ২০০৭ সালে, Journal of Personality এ প্রকাশিত আমেরিকান গবেষণাগুলির ৬৭% এবং Psychological Science-এ ২০% আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাড শিক্ষার্থীদের পরীক্ষার বিষয় হিসেবে ব্যবহার করেছে। এটি সাধারণ কারণ হল বৈচিত্র্যপূর্ণ বিষয় সংগ্রহের ক্ষেত্রে প্রকৃতপক্ষে একটি সত্যিকারের সমস্যা রয়েছে। প্রায়শই, অংশগ্রহণকারীদের নির্বাচন, নিয়োগ এবং ক্ষতিপূরণের প্রক্রিয়ায় পরীক্ষার ডিজাইন, পরিচালনা এবং ফলাফল বিশ্লেষণের সময়ের চেয়ে বেশি সময় এবং শক্তি প্রয়োজন। এর মানে হল গবেষকরা অংশগ্রহণকারীদের সংগঠনের উপর বেশি সময় ব্যয় করেন যাদের করণীয় সম্পর্কে উপলব্ধি পাওয়ার পরিবর্তে।
দূরবর্তী অনলাইন গবেষণা প্ল্যাটফর্ম দিয়ে নমুনার পুল বাড়ানো
গ্লোবাল কমিউনিটি
গবেষণার বিষয়গুলির কাছে অনলাইনে যোগাযোগ এবং মূল্যায়ন করা দ্রুত স্বীকৃত হয়ে উঠছে। ক্লাউড-ভিত্তিক গবেষণা প্ল্যাটফর্মগুলি গবেষকদের লগিস্টিক (বিজ্ঞাপন, সময়সূচী, নিবন্ধন) এবং শারীরিক (অংশগ্রহণকারীদের অবস্থান) বাধা থেকে মুক্ত করে যাতে তারা তাদের প্রকৃত গবেষণায় আরও বেশি সম্পদ নিবেদিত করতে পারে।
এই প্ল্যাটফর্মগুলি খরচ কমিয়ে এবং দক্ষতা বাড়িয়ে দেয়, একই সঙ্গে গবেষকদের বৈশ্বিক ডেটা পুলে প্রবেশের সুযোগ দেয় যা গবেষণার সাংস্কৃতিক প্রসঙ্গকে আরও ভালভাবে চিহ্নিত করতে পারে।
WEIRD মনস্তাত্ত্বিক গবেষণার বাইরে অগ্রসর হওয়া
WEIRD সমস্যা গবেষণার নির্ভরযোগ্যতা, সাধারণীকরণ, বৈধতা, এবং স্থায়িত্ব সম্পর্কে কঠিন প্রশ্ন তুলছে। এই গবেষণাগুলি প্রায়শই মানুষের সম্পর্কে গবেশনা প্রশ্নগুলির উত্তর দিতে চেষ্টা করে কিন্তু এমন ব্যক্তিদের ব্যবহার করে যারা বৈশ্বিক জনসংখ্যার কম প্রায় ১২% প্রতিনিধিত্ব করে।
কয়েকটি সুপারিশ WEIRD সমস্যার সমাধানে উন্নীত হয়েছে। সাধারণত, এই সুপারিশগুলি বৈজ্ঞানিক জার্নালের সম্পাদকের পরিষদ থেকে আরও নির্দিষ্ট রিপোর্টিং প্রয়োজনীয়তা জড়িত। গবেষকদের তাদের গবেষণা প্রকাশের প্রয়োজনীয়তা দেখে, জমা দেওয়ার শর্তাবলীতে পরিবর্তন হওয়া উচিত: রিপোর্টগুলি অবশ্যই আরও বিশদ জনসংখ্যার তথ্য অন্তর্ভুক্ত করতে হবে এবং নমুনার জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলির প্রসঙ্গে তাদের ফলাফলগুলি আলোচনা করতে হবে।
EmotivLABS এর সঙ্গে লগিস্টিক এবং শারীরিক চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে ওঠা
অনলাইন নিউরোসায়েন্স অথবা মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষাগুলির সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধাগুলি অন্তর্ভুক্ত করে অধ্যয়নের নমুনার আকার বাড়ানো, দ্রুত বৈচিত্র্যময় ডেমোগ্রাফিক বৃদ্ধি, এবং সস্তা প্রযুক্তি।
EmotivLABS এই সকল সেরা কার্যপদ্ধতিকে একীভূত করে, অংশগ্রহণকারীদের জন্য Emotiv EEG হেডসেট ব্যবহার করে একটি সার্টিফিকেশন প্রক্রিয়া ও তথ্য মান নিয়ন্ত্রণ যা সিগনাল গুণমান যাচাই করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। এটি গবেষণাগুলিকে অনলাইন পরীক্ষাসমূহ পরিচালনা করার অনুমতি দিয়েছে যা উচ্চ-গুণমানের ডেটা উৎপাদন করে। উপরন্তু, Emotiv নিয়মিত সফটওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার উন্নতির জন্য গবেষকদের জানাতে প্ল্যাটফর্মের ব্যবহার নিরীক্ষণ করে।
সবচেয়ে সঠিক বিষয় নির্বাচন
এখন আর লোকজন এবং গবেষকদের সাক্ষাৎ করা বা ডেটা সংগ্রহ করতে একসাথে থাকার প্রয়োজন নেই। EmotivLABS বিষয় নির্বাচন, নিয়োগ এবং ক্ষতিপূরণকে গ্লোবাল সাবজেক্ট পুলে সবচেয়ে উপযুক্ত ব্যক্তিদের সাথে প্রতিটি পরীক্ষার ম্যাচ করে সোজা করে।
গবেষকরা তাদের পরীক্ষামূলক ডিজাইনে জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য নির্দিষ্ট করতে পারেন, যা সামাজিক নেটওয়ার্কে বিজ্ঞাপনের লক্ষ্য নির্ধারণে সুনির্দিষ্ট গতিশীলতার مشابه। গবেষকের পরীক্ষা সার্টিফাইড ব্যক্তিদের কাছে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উপলব্ধ করা হয় যারা চাহিদাকৃত প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী উপযুক্ত। সার্টিফিকেশন প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে যে এই সম্প্রদায়ের তথ্য উচ্চ গুণমানের এবং সম্পূর্ণ।
বিভিন্ন বয়স এবং জাতিগত বৈশিষ্ট্যযুক্ত অংশগ্রহণকারীদের অ্যাক্সেস গবেষণার শক্তি বাড়িয়ে দিতে এবং মানব ডেটার ব্যাখ্যার জন্য আরও সূক্ষ্মতা প্রদান করবে। ২০২১ সালের হিসাবে EmotivLABS ৮০টিরও বেশি দেশে বিভিন্ন শিক্ষা, পেশা, এবং সামাজিক-অর্থনৈতিক প্রোফাইলের ব্যক্তিদের নিয়ে গঠন করেছিল।
EmotivLABS গবেষকদের US এবং অন্যান্য পশ্চিমী দেশগুলি বাইরে অংশগ্রহণকারীদের কাছে অ্যাক্সেস প্রদান করে; WEIRD সমস্যার সমাধানের জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।
সহজ বাজেট তৈরি করুন
Emotiv এর EEG হেডসেটগুলি ল্যাবরেটরি গবেষণা ডিভাইসগুলোর তুলনায় অনেক কম ব্যয়বহুল এবং সেট আপ করতে সুবিধাজনক। ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের বা নাগরিক বিজ্ঞানীদের কাছে নিজের EMOTIV হেডসেট রয়েছে, যাতে গবেষকদের তাদের নিজস্ব সরবরাহ করতে না হয়।
প্রথমে, প্রতিষ্ঠিত গবেষকদের বাণিজ্যিক EEG হার্ডওয়্যার এবং দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহের ব্যাপারে সন্দেহ ছিল। এই বিজ্ঞানীরা তাদের তত্ত্বাবধানে থাকা বিষয়গুলির সাথে ল্যাব গবেষণায় উচ্চ-গুণমান, বৈধ সিগনাল ডেটা সংগ্রহের চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে ভালভাবেই জানেন। তবে বেশ কয়েকটি গবেষণা দলের Emotiv EEG হেডসেটগুলির বৈধতার রিপোর্ট রয়েছে। এসব বৈধতা গবেষণাগুলির বেশিরভাগ Emotiv সিস্টেম এবং ল্যাবরেটরি সিস্টেমের মধ্যে সমমানের গবেষণা তথ্য রিপোর্ট করে। এটি Emotiv হেডসেটগুলিকে গবেষণা-মানের ডেটা সংগ্রহের প্রকৃত বিকল্প হিসাবে সমর্থন করে।
অবিকৃত গবেষণা আবিষ্কৃত করুন
পোর্টেবল EEG হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে গবেষকরা মানুষের সম্পর্কে নতুন প্রশ্ন করতে সক্ষম হন, যারা হাঁটতে, কথা বলতে থাকে এবং তাদের জীবন ল্যাবের বাইরে কাটায়। উদাহরণস্বরূপ, বাস্তব-বিশ্বে ইন্টারঅ্যাকশনের সামাজিক চিন্তাভাবনা অধ্যয়ন করা একজন সঙ্গীতবিজ্ঞানীর তুলনায় আরো ভালো গবেষণা নকশা যাঁরা একাকী ব্যক্তি বা স্তব্ধ অবস্থায় কাজ করছেন। এটির পাশাপাশি, এই নমনীয়তার সাথে দীর্ঘমেয়াদী গবেষণা আরও সক্ষম হয়ে ওঠে।
মৌলিকভাবে, এটি কেবলমাত্র যে পরীক্ষাগুলি সীমাবদ্ধ, অপ্রতিনিধিত্বশীল বিষয়গুলির উপর পরিচালিত হয়।
প্রকাশিত অধিকাংশ গবেষণা প্রতিবেদনই তাদের বিষয়গুলির জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলি বয়স এবং লিঙ্গের বাইরে উল্লেখই করে না বা বিস্তারিত করে না।
এটি প্রমাণিত হয়েছে যে WEIRD বিষয়গুলি প্রায়শই মানব আচরণের পরিসরে অস্বাভাবিক। অন্য কথায়, তারা বিশ্বের মানব বৈশিষ্ট সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য সবচেয়ে আদর্শ নমুনা গোষ্ঠী।
যদি সেরা কাজের পদ্ধতি এবং অন্তর্ভুক্তি আপনার পরীক্ষামূলক ডিজাইনে অন্তর্ভুক্ত করা হয়, তবে অনলাইন গবেষণা আসলে অফলাইন, ল্যাব গবেষণার থেকে বেশি প্রভাবশালী এবং প্রাসঙ্গিক হতে পারে। যে কোনও ক্ষেত্রে, গবেষণার প্রশ্ন(গুলি) কিভাবে বাড়ানো হয়েছে তার মধ্যে একটি প্রাসঙ্গিক কাঠামোটি মনোযোগ নিয়ে ভাবতে হবে।
অনলাইন এবং অফলাইন গবেষণার উভয়েরই সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে, এবং গবেষকদের পছন্দ সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য গবেষণার প্রশ্ন(গুলির) নির্দিষ্ট পরিস্থিতির ভিত্তিতে ভিত্তি করে থাকতে হবে।
আপনার গবেষণার জন্য EmotivLABS কি করতে পারে সে সম্পর্কে বিস্তারিত জানার আগ্রহী?
Emotiv এর পরীক্ষার নির্মাতার মাধ্যমে আপনার পরীক্ষা তৈরি করুন, তারপর এটি EmotivLABS এ প্রকাশ করুন। উচ্চ-মানের EEG তথ্য সংগ্রহ করতে সার্টিফাইড অংশগ্রহণকারীদের একটি বৈশ্বিক প্যানেল থেকে নিয়োগ করুন, এই সমস্ত কিছু একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে। আরও জানার জন্য এখানে ক্লিক করুন বা একটি ডেমো অনুরোধ করুন।
অধিকাংশ মনস্তাত্ত্বিক এবং নিউরো-বিজ্ঞান গবেষণা পদ্ধতি WEIRD (সাদা, শিক্ষিত, শিল্পায়িত, ধনী, এবং গণতান্ত্রিক) নমুনা জনসংখ্যার উপর নির্ভর করে। এটি ঐতিহাসিক এবং সাংস্কৃতিক সীমাবদ্ধতা তৈরি করে। যদি এই সীমাবদ্ধতাগুলি অস্বীকার করা হয়, তবে মানব জনসংখ্যার জন্য গবেষণার ফলাফলগুলির সাধারণীকরণ সীমিত। ব্যাপকভাবে, WEIRD গবেষণার পদ্ধতি চিকিৎসা, থেরাপি, এবং এমনকি আইনসমূহের সমস্যাযুক্ত প্রয়োগের দিকে নিয়ে গেছে।
গবেষণা প্রোগ্রামগুলি যারা WEIRD অংশগ্রহণকারীদের নিয়ে শুধুমাত্র সংকীর্ণ নমুনা সেট ব্যবহার করে, তা ক্ষতিকর নীতি এবং চর্চা তৈরি করতে পারে। এর কারণ হল তারা এমন ফলাফলগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হতে পারে যা কম প্রতিনিধিত্বশীল বৈশিষ্ট্যযুক্ত মানুষের মধ্যে বাদ পড়ে। ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যবিবরণী এ প্রকাশিত এক গবেষণায় দেখা গেছে যে ছয়টি শীর্ষ আমেরিকান মনস্তাত্ত্বিক সমিতির জার্নালে ৯৬% গবেষণা WEIRD নমুনার উপর ভিত্তি করে ছিল, যা বৈশ্বিক জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যের মাত্র ১২% প্রতিনিধিত্ব করে।
এই সমস্যাটিকে জটিল করে তোলে যে কম প্রতিনিধিত্বশীল জনসংখ্যাগুলি অনেক ক্ষেত্রে সংখ্যালঘু নাও হতে পারে। গবেষণা এর ইঙ্গিত করে যে WEIRD ব্যক্তি প্রকৃতপক্ষে অনেক মনস্তাত্ত্বিক সিম্পটমে অস্বাভাবিক —জ্যামিতিগত যুক্তি, দৃশ্যমান উপলব্ধি, অন্তর্নিহিত উত্থান, এবং নৈতিক যুক্তি সহ।
WEIRD পক্ষপাত শাস্ত্রীয়ভাবে কমাতে, গবেষকরা অনলাইন ডেটা সংগ্রহের সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারেন যা সীমিত ভৌত অবস্থান থেকে বাইরে লোকেদের কাছে প্রবেশ করার সুযোগ দেয়। স্থানীয়ভাবে উপলব্ধ ব্যক্তিদের বাইরের সম্ভাব্য নমুনা পুল সম্প্রসারিত করার মাধ্যমে, দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহ প্ল্যাটফর্মগুলি — যেমন EmotivLABS — নিউরোসায়েন্স গবেষণায় জনসংখ্যা বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্ব বাড়াতে পারে। এই বৈচিত্র্যের বৃদ্ধি বিষয়বস্তু নিয়োগ খরচে কোনও উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি প্রয়োজন নেই এবং দীর্ঘমেয়াদে এটি সস্তাও হতে পারে।
বিশ্বজুড়ে বিষয়বস্তু পুল সম্প্রসারণ আপনার গবেষণাকে আরও পরিসংখ্যানগত ক্ষমতা প্রদান করতে পারে। এটি এটি পুনরুত্পাদন করা আরও সম্ভব করে তোলে — এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা যেটি পূর্ববর্তী পোস্টগুলিতে আলোচনা করা হয়েছিল, নিউরোসায়েন্স পুনরুত্পাদন শঙ্কা মোকাবেলার ৩টি পদ্ধতি এবং কগনিটিভ নিউরোসায়েন্সের রেপ্লিকেশন সংকট।
দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহ প্ল্যাটফর্মগুলি আধুনিক মনস্তাত্ত্বিক, নিউরো-বিজ্ঞান এবং সামাজিক বিজ্ঞান গবেষণায় WEIRD সমস্যার সরাসরি সমাধান করে। অনলাইন, দূরবর্তী গবেষণা প্রযুক্তির প্রাপ্যতা এবং অ্যাক্সেসের কারণে, মনস্তাত্ত্বিক ল্যাবগুলির WEIRD নমুনা পুলে শুধুমাত্র নির্ভর করার কোনও অজুহাত নেই।
WEIRD জনসংখ্যার নমুনার সমস্যা সংক্রান্ত স্বীকৃতি
সমস্যা সমাধানে প্রথম পদক্ষেপ হল এটি স্বীকার করা যে এটি অস্তিত্বপূর্ণ। মোস্তফা সালারী রাদ ও আরো অন্যান্য ব্যক্তি মনস্তাত্ত্বিক গবেষণা প্রতিবেদনগুলি মনস্তাত্ত্বিক বিজ্ঞান জার্নালে পরীক্ষা করেছিলেন। লেখকরা ৪২৮টি গবেষণা পর্যালোচনা করে এবং তাদের নমুনা দলের ভৌগলিক উত্স, শিক্ষা স্তর, সামাজিক-অর্থনৈতিক অবস্থা/আয়ের মাত্রা, জাতি/জাতিগত পরিচয়, লিঙ্গ, নিয়োগ কৌশল এবং ক্ষতিপূরণের ভিত্তিতে কোড করেছিল। বেশিরভাগ গবেষণায় নমুনা (৯৪.১৫%) শুধুমাত্র পশ্চিমা, ইংরেজি ভাষী অংশগ্রহণকারী ব্যবহার করা হয়েছে।
মোটেই, মনে হচ্ছে গবেষকরা তাদের গবেষণার পদ্ধতি বিভিন্ন নমুনায় বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্বের অভাব সমাধান করতে পরিবর্তন করেননি। অস্বীকার করা যায় না যে একটি ল্যাবের পরীক্ষামূলক ডিজাইন এবং পদ্ধতিগত পদ্ধতি পরিবর্তন করা সময় এবং আর্থিক দৃষ্টিকোন থেকে বাধাগ্রস্ত হতে পারে।
শুধু নমুনা জনসংখ্যার সম্পর্কে বিস্তারিত রিপোর্ট করা এবং এই বিবেচনা করে ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করা প্রভাব ফেলতে পারে এবং এটি কম ব্যয়বহুলও হতে পারে। দুর্ভাগ্যবশত, এই সহজ চর্চাটি মানক হয়ে ওঠেনি। উদাহরণস্বরূপ, একটি ২০১৮ কাগজ প্রস্তাব করেছে যে:
৭২%-এরও বেশি প্রকাশিত সারসংক্ষেপে নির্বাচিত জনসংখ্যার সম্পর্কে কোন বিস্তারিত উল্লেখ ছিল না।
৮৩% সম্ভাব্য নমুনার বৈচিত্র্যের সাথে সম্পর্কিত প্রভাবগুলির জন্য পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করেনি।
৮৫% প্রসঙ্গ/সংস্কৃতির সম্ভাব্য প্রভাবগুলি নিয়েও আলোচনা করেনি।
শুধু ১৬% ভবিষ্যতের গবেষণায় অন্যান্য সংস্কৃতি বা সমাজগুলিতে এই বিষয়ে কাজ করার সুপারিশ করেছে।
সম্প্রতি প্রকাশিত গবেষণাগুলি অনুরূপ ফলাফল প্রমাণ করেছে — বৈচিত্র্যের অভাব তার সম্ভাব্য সীমাবদ্ধতার স্বীকৃতি ছাড়াই। E.Kate Webb এবং ন্যাশনাল সেন্টার ফর অ্যাডভান্সিং ট্রান্সলেশনাল সায়েন্সেস আবিষ্কার করেছেন যে নিউরোসায়েন্স সরঞ্জামগুলি (যেমন, EEG) হেয়ার টাইপ এবং ত্বকের রঙের বৈচিত্র্যের ভিত্তিতে বিষয়গুলো বাদ দেওয়ার মাধ্যমে অধ্যয়নগুলিতে জাতিগত পক্ষপাত নিয়ে আসে। লক্ষ্য হল, যেমন ওয়েব উল্লেখ করেছেন, "বিজ্ঞানী কাজের মধ্যে বর্ণবাদকে চ্যালেঞ্জ করা এবং এমন পদ্ধতিগুলি এবং পরিবর্তনগুলি প্রস্তাব করা যা আরও সুষম বিজ্ঞান নিশ্চিত করতে পারে"।
আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাডগুলির উপর অতিরিক্ত নির্ভরশীলতা
WEIRD সমস্যার একটি বড় কারণ হল আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাডদের গবেষণা বিষয় হিসেবে অত্যধিক নির্ভরশীলতা। ২০০৭ সালে, Journal of Personality এ প্রকাশিত আমেরিকান গবেষণাগুলির ৬৭% এবং Psychological Science-এ ২০% আমেরিকান আন্ডারগ্র্যাড শিক্ষার্থীদের পরীক্ষার বিষয় হিসেবে ব্যবহার করেছে। এটি সাধারণ কারণ হল বৈচিত্র্যপূর্ণ বিষয় সংগ্রহের ক্ষেত্রে প্রকৃতপক্ষে একটি সত্যিকারের সমস্যা রয়েছে। প্রায়শই, অংশগ্রহণকারীদের নির্বাচন, নিয়োগ এবং ক্ষতিপূরণের প্রক্রিয়ায় পরীক্ষার ডিজাইন, পরিচালনা এবং ফলাফল বিশ্লেষণের সময়ের চেয়ে বেশি সময় এবং শক্তি প্রয়োজন। এর মানে হল গবেষকরা অংশগ্রহণকারীদের সংগঠনের উপর বেশি সময় ব্যয় করেন যাদের করণীয় সম্পর্কে উপলব্ধি পাওয়ার পরিবর্তে।
দূরবর্তী অনলাইন গবেষণা প্ল্যাটফর্ম দিয়ে নমুনার পুল বাড়ানো
গ্লোবাল কমিউনিটি
গবেষণার বিষয়গুলির কাছে অনলাইনে যোগাযোগ এবং মূল্যায়ন করা দ্রুত স্বীকৃত হয়ে উঠছে। ক্লাউড-ভিত্তিক গবেষণা প্ল্যাটফর্মগুলি গবেষকদের লগিস্টিক (বিজ্ঞাপন, সময়সূচী, নিবন্ধন) এবং শারীরিক (অংশগ্রহণকারীদের অবস্থান) বাধা থেকে মুক্ত করে যাতে তারা তাদের প্রকৃত গবেষণায় আরও বেশি সম্পদ নিবেদিত করতে পারে।
এই প্ল্যাটফর্মগুলি খরচ কমিয়ে এবং দক্ষতা বাড়িয়ে দেয়, একই সঙ্গে গবেষকদের বৈশ্বিক ডেটা পুলে প্রবেশের সুযোগ দেয় যা গবেষণার সাংস্কৃতিক প্রসঙ্গকে আরও ভালভাবে চিহ্নিত করতে পারে।
WEIRD মনস্তাত্ত্বিক গবেষণার বাইরে অগ্রসর হওয়া
WEIRD সমস্যা গবেষণার নির্ভরযোগ্যতা, সাধারণীকরণ, বৈধতা, এবং স্থায়িত্ব সম্পর্কে কঠিন প্রশ্ন তুলছে। এই গবেষণাগুলি প্রায়শই মানুষের সম্পর্কে গবেশনা প্রশ্নগুলির উত্তর দিতে চেষ্টা করে কিন্তু এমন ব্যক্তিদের ব্যবহার করে যারা বৈশ্বিক জনসংখ্যার কম প্রায় ১২% প্রতিনিধিত্ব করে।
কয়েকটি সুপারিশ WEIRD সমস্যার সমাধানে উন্নীত হয়েছে। সাধারণত, এই সুপারিশগুলি বৈজ্ঞানিক জার্নালের সম্পাদকের পরিষদ থেকে আরও নির্দিষ্ট রিপোর্টিং প্রয়োজনীয়তা জড়িত। গবেষকদের তাদের গবেষণা প্রকাশের প্রয়োজনীয়তা দেখে, জমা দেওয়ার শর্তাবলীতে পরিবর্তন হওয়া উচিত: রিপোর্টগুলি অবশ্যই আরও বিশদ জনসংখ্যার তথ্য অন্তর্ভুক্ত করতে হবে এবং নমুনার জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলির প্রসঙ্গে তাদের ফলাফলগুলি আলোচনা করতে হবে।
EmotivLABS এর সঙ্গে লগিস্টিক এবং শারীরিক চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে ওঠা
অনলাইন নিউরোসায়েন্স অথবা মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষাগুলির সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য সুবিধাগুলি অন্তর্ভুক্ত করে অধ্যয়নের নমুনার আকার বাড়ানো, দ্রুত বৈচিত্র্যময় ডেমোগ্রাফিক বৃদ্ধি, এবং সস্তা প্রযুক্তি।
EmotivLABS এই সকল সেরা কার্যপদ্ধতিকে একীভূত করে, অংশগ্রহণকারীদের জন্য Emotiv EEG হেডসেট ব্যবহার করে একটি সার্টিফিকেশন প্রক্রিয়া ও তথ্য মান নিয়ন্ত্রণ যা সিগনাল গুণমান যাচাই করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। এটি গবেষণাগুলিকে অনলাইন পরীক্ষাসমূহ পরিচালনা করার অনুমতি দিয়েছে যা উচ্চ-গুণমানের ডেটা উৎপাদন করে। উপরন্তু, Emotiv নিয়মিত সফটওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার উন্নতির জন্য গবেষকদের জানাতে প্ল্যাটফর্মের ব্যবহার নিরীক্ষণ করে।
সবচেয়ে সঠিক বিষয় নির্বাচন
এখন আর লোকজন এবং গবেষকদের সাক্ষাৎ করা বা ডেটা সংগ্রহ করতে একসাথে থাকার প্রয়োজন নেই। EmotivLABS বিষয় নির্বাচন, নিয়োগ এবং ক্ষতিপূরণকে গ্লোবাল সাবজেক্ট পুলে সবচেয়ে উপযুক্ত ব্যক্তিদের সাথে প্রতিটি পরীক্ষার ম্যাচ করে সোজা করে।
গবেষকরা তাদের পরীক্ষামূলক ডিজাইনে জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য নির্দিষ্ট করতে পারেন, যা সামাজিক নেটওয়ার্কে বিজ্ঞাপনের লক্ষ্য নির্ধারণে সুনির্দিষ্ট গতিশীলতার مشابه। গবেষকের পরীক্ষা সার্টিফাইড ব্যক্তিদের কাছে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উপলব্ধ করা হয় যারা চাহিদাকৃত প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী উপযুক্ত। সার্টিফিকেশন প্রক্রিয়া নিশ্চিত করে যে এই সম্প্রদায়ের তথ্য উচ্চ গুণমানের এবং সম্পূর্ণ।
বিভিন্ন বয়স এবং জাতিগত বৈশিষ্ট্যযুক্ত অংশগ্রহণকারীদের অ্যাক্সেস গবেষণার শক্তি বাড়িয়ে দিতে এবং মানব ডেটার ব্যাখ্যার জন্য আরও সূক্ষ্মতা প্রদান করবে। ২০২১ সালের হিসাবে EmotivLABS ৮০টিরও বেশি দেশে বিভিন্ন শিক্ষা, পেশা, এবং সামাজিক-অর্থনৈতিক প্রোফাইলের ব্যক্তিদের নিয়ে গঠন করেছিল।
EmotivLABS গবেষকদের US এবং অন্যান্য পশ্চিমী দেশগুলি বাইরে অংশগ্রহণকারীদের কাছে অ্যাক্সেস প্রদান করে; WEIRD সমস্যার সমাধানের জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।
সহজ বাজেট তৈরি করুন
Emotiv এর EEG হেডসেটগুলি ল্যাবরেটরি গবেষণা ডিভাইসগুলোর তুলনায় অনেক কম ব্যয়বহুল এবং সেট আপ করতে সুবিধাজনক। ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের বা নাগরিক বিজ্ঞানীদের কাছে নিজের EMOTIV হেডসেট রয়েছে, যাতে গবেষকদের তাদের নিজস্ব সরবরাহ করতে না হয়।
প্রথমে, প্রতিষ্ঠিত গবেষকদের বাণিজ্যিক EEG হার্ডওয়্যার এবং দূরবর্তী ডেটা সংগ্রহের ব্যাপারে সন্দেহ ছিল। এই বিজ্ঞানীরা তাদের তত্ত্বাবধানে থাকা বিষয়গুলির সাথে ল্যাব গবেষণায় উচ্চ-গুণমান, বৈধ সিগনাল ডেটা সংগ্রহের চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে ভালভাবেই জানেন। তবে বেশ কয়েকটি গবেষণা দলের Emotiv EEG হেডসেটগুলির বৈধতার রিপোর্ট রয়েছে। এসব বৈধতা গবেষণাগুলির বেশিরভাগ Emotiv সিস্টেম এবং ল্যাবরেটরি সিস্টেমের মধ্যে সমমানের গবেষণা তথ্য রিপোর্ট করে। এটি Emotiv হেডসেটগুলিকে গবেষণা-মানের ডেটা সংগ্রহের প্রকৃত বিকল্প হিসাবে সমর্থন করে।
অবিকৃত গবেষণা আবিষ্কৃত করুন
পোর্টেবল EEG হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে গবেষকরা মানুষের সম্পর্কে নতুন প্রশ্ন করতে সক্ষম হন, যারা হাঁটতে, কথা বলতে থাকে এবং তাদের জীবন ল্যাবের বাইরে কাটায়। উদাহরণস্বরূপ, বাস্তব-বিশ্বে ইন্টারঅ্যাকশনের সামাজিক চিন্তাভাবনা অধ্যয়ন করা একজন সঙ্গীতবিজ্ঞানীর তুলনায় আরো ভালো গবেষণা নকশা যাঁরা একাকী ব্যক্তি বা স্তব্ধ অবস্থায় কাজ করছেন। এটির পাশাপাশি, এই নমনীয়তার সাথে দীর্ঘমেয়াদী গবেষণা আরও সক্ষম হয়ে ওঠে।
মৌলিকভাবে, এটি কেবলমাত্র যে পরীক্ষাগুলি সীমাবদ্ধ, অপ্রতিনিধিত্বশীল বিষয়গুলির উপর পরিচালিত হয়।
প্রকাশিত অধিকাংশ গবেষণা প্রতিবেদনই তাদের বিষয়গুলির জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যগুলি বয়স এবং লিঙ্গের বাইরে উল্লেখই করে না বা বিস্তারিত করে না।
এটি প্রমাণিত হয়েছে যে WEIRD বিষয়গুলি প্রায়শই মানব আচরণের পরিসরে অস্বাভাবিক। অন্য কথায়, তারা বিশ্বের মানব বৈশিষ্ট সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য সবচেয়ে আদর্শ নমুনা গোষ্ঠী।
যদি সেরা কাজের পদ্ধতি এবং অন্তর্ভুক্তি আপনার পরীক্ষামূলক ডিজাইনে অন্তর্ভুক্ত করা হয়, তবে অনলাইন গবেষণা আসলে অফলাইন, ল্যাব গবেষণার থেকে বেশি প্রভাবশালী এবং প্রাসঙ্গিক হতে পারে। যে কোনও ক্ষেত্রে, গবেষণার প্রশ্ন(গুলি) কিভাবে বাড়ানো হয়েছে তার মধ্যে একটি প্রাসঙ্গিক কাঠামোটি মনোযোগ নিয়ে ভাবতে হবে।
অনলাইন এবং অফলাইন গবেষণার উভয়েরই সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে, এবং গবেষকদের পছন্দ সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য গবেষণার প্রশ্ন(গুলির) নির্দিষ্ট পরিস্থিতির ভিত্তিতে ভিত্তি করে থাকতে হবে।
আপনার গবেষণার জন্য EmotivLABS কি করতে পারে সে সম্পর্কে বিস্তারিত জানার আগ্রহী?
Emotiv এর পরীক্ষার নির্মাতার মাধ্যমে আপনার পরীক্ষা তৈরি করুন, তারপর এটি EmotivLABS এ প্রকাশ করুন। উচ্চ-মানের EEG তথ্য সংগ্রহ করতে সার্টিফাইড অংশগ্রহণকারীদের একটি বৈশ্বিক প্যানেল থেকে নিয়োগ করুন, এই সমস্ত কিছু একটি প্ল্যাটফর্ম থেকে। আরও জানার জন্য এখানে ক্লিক করুন বা একটি ডেমো অনুরোধ করুন।
