Die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft
Mehul Nayak
Aktualisiert am
Die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft
Mehul Nayak
Aktualisiert am
Die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft
Mehul Nayak
Aktualisiert am
Bekämpfung der Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zur Verbesserung der statistischen Signifikanz.
In der kognitiven Neurowissenschaft und der sozialen Verhaltensforschung zielt die EEG-Forschungsmethodik darauf ab, den menschlichen Geist zu verstehen, indem die Natur der Gehirnaktivität untersucht wird, die mit verschiedenen Aktivitäten oder externen Umgebungen verbunden ist. Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal der EEG-Forschung ist, da heute drahtlose, tragbare EEG-Headsets verfügbar sind, die Fähigkeit, die longitudinale Gehirnaktivität und das soziale Verhalten an realen Orten zu untersuchen, anstatt auf ein Labor beschränkt zu sein.
Was ist die Replikationskrise?
Die Replikationskrise bezieht sich darauf, wenn Forscher die Ergebnisse der Experimente anderer Forscher nicht replizieren oder reproduzieren können. Infolgedessen können ihre Ergebnisse nicht von der Stichprobengruppe auf die Allgemeinbevölkerung übertragen werden.
Leider stehen geringe Stichprobengrößen im Mittelpunkt der aktuellen Herausforderungen bei neurowissenschaftlichen Unterfangen. Geringe Stichprobengrößen beeinträchtigen die statistische Signifikanz, erschweren das Ziehen aussagekräftiger Schlussfolgerungen und verschlimmern die aufkommende Replikationskrise.
Da die Replikation ein so entscheidender Schritt im wissenschaftlichen Prozess ist, ist die Lösung dieser Replikationskrise zwingend erforderlich. Andernfalls untergraben empirische Ergebnisse, die nicht reproduziert werden können, die Glaubwürdigkeit der fraglichen Theorien und damit aller Therapien, Behandlungen oder Gesetze, die sich aus dem Prozess ergeben.
Dieser Beitrag bietet einen Überblick über die Replikationskrise und wie sie die Fähigkeit von Neurowissenschaftlern beeinträchtigt, das volle Potenzial der gesammelten Daten auszuschöpfen, um die reale Welt zu verstehen. Wir werden dann vorstellen, wie Technologie des 21. Jahrhunderts, wie die KI-vermittelte Crowdsourcing-Forschung, Abhilfe bei der Replikationskrise schafft.
Die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der neurowissenschaftlichen Forschung
Die moderne empirische Forschung umfasst sowohl die Gewinnung als auch die Analyse von Daten. Daher lassen sich die Überlegungen zu ihrer Reproduzierbarkeit in zwei Fragen unterteilen:
Reproduzierbarkeit: Verfügt Ihr Experiment über die Validierung der Analysen und die notwendigen Zertifizierungen für die Interpretation der Daten?
Replikation: Hat Ihr Experiment die Kapazität, wiederholt zu werden, um neue, unabhängige Daten zu gewinnen?
Leider lautet die Antwort auf beide Fragen in der neurowissenschaftlichen Forschung „Nein“.
Im Jahr 2016 befragte Nature 1.576 Forscher und stellte fest, dass mehr als 70 % der Forscher versuchten und scheiterten, das Experiment eines anderen Wissenschaftlers zu reproduzieren. Und mehr als die Hälfte scheiterte daran, ihre eigenen Experimente zu reproduzieren. Trotz ihrer Misserfolge stimmten nur 52 % der Forscher zu, dass es eine Krise gäbe, während 31 % dachten, die Ergebnisse seien wahrscheinlich falsch.
Die Unfähigkeit, Forschungsergebnisse zu reproduzieren, ist in der Regel auf die einzigartige Natur der experimentellen Bedingungen zurückzuführen, die statistisch nicht ausgeglichen oder erfasst werden können. Alles, vom Wetter an diesem Tag über den einzelnen Labortechniker, der die Experimente durchführt, bis hin zu den Analyse- oder Statistiktools, die zur Bewertung der experimentellen Ergebnisse entwickelt wurden, kann einzigartige Elemente aufweisen, die die Replikation erschweren.
Darüber hinaus neigen die Experimente der neurowissenschaftlichen Forschung aufgrund der begrenzten Ressourcen und des erforderlichen Fachwissens dazu, unterrepräsentiert zu sein und weisen ohnehin bereits begrenzte WEIRD-Stichproben (westlich, gebildet, industrialisiert, reich und demokratisch) auf.
Warum ist die Replikation in der Forschung wichtig?
Logistische Einschränkungen, wie Rekrutierungsprobleme, die Beschränkung auf ein Labor und kleine Stichprobengrößen, haben dazu geführt, dass Forscher sich auf veraltete Forschungspraktiken und -muster verlassen haben. Infolgedessen können Forscher, die das soziale Verhalten der realen Welt und persönliche Informationen untersuchen, Experimente nicht vielfältig oder kreativ durchführen. Diese Einschränkungen haben die Fähigkeit von Neurowissenschaftlern beeinträchtigt, ihre Ergebnisse für reale Anwendungen wie Therapien, Behandlungen und sogar Gesetze umzusetzen. Diese Probleme, die Einschränkungen der Stichprobengruppen und die begrenzte Möglichkeit, in realen Situationen zu testen, stehen im Mittelpunkt der Replikationskrise.
Die Unfähigkeit, experimentelle Ergebnisse in einem Labor zu replizieren, macht es schwierig, Schlussfolgerungen mit hoher statistischer Aussagekraft zu ziehen. Wenn Zweifel an den aus den experimentellen Ergebnissen gezogenen Schlussfolgerungen bestehen, untergräbt dies das Vertrauen in das gesamte System. Dieser Zweifel kann sich auch negativ auf die Fördergelder vergebenden Stellen auswirken, die die Aufgabe haben, Forschung zu unterstützen, die breite, reale Auswirkungen haben wird.
Eine verbesserte Reproduzierbarkeit resultiert oft aus der Festlegung von Forschungsmethoden. Die Replikation von Ergebnissen wird verbessert, wenn Forscher eine strikte Standardisierung der Datenerfassung, Qualitätskontrolle und Analyseverfahren in Experimenten mit größeren Stichprobengruppen erreichen.
Im letzten Jahrzehnt haben technologische Innovationen bei Crowdsourcing-Software und -Hardware Forscher in die Lage versetzt, diese zentralen Standardisierungselemente bereitzustellen, die die Replikationskrise, das Problem der statistischen Aussagekraft und die Reproduzierbarkeitskrise angehen.
Crowdsourcing-Forschungspraktiken
Mit Crowdsourcing-Forschung weltweit nach mehr Testpersonen suchen
Die Crowdsourcing-Technologie hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten rasant entwickelt. Es ist ein Ansatz, der es dem Forscher ermöglicht, über ein weltweit verbundenes Netzwerk viel mehr Daten von Einzelpersonen zu sammeln. Denken Sie beispielsweise an die Fortschritte bei der Erkennung der Computergeschwindigkeit. Jahrzehntelang stand diese Forschung im Wesentlichen still, bis Unternehmen wie Google, Amazon und Apple die kumulativen Eingaben von Hunderttausenden von Internetnutzern sammelten. Mit einem so massiven Datensatz konnten sie die Spracherkennungssoftware verfeinern, die heute in den Diensten von Google, Alexa und Siri weit verbreitet ist.
Wie die meisten technologischen Innovationen wurde das Crowdsourcing jedoch an verschiedene kommerzielle und wissenschaftliche Forschungspraktiken angepasst. Zooniverse, Folding@Home und Seek von iNaturalist gehören zu den bekanntesten Crowdsourcing-Plattformen.
Zooniverse is die größte von Menschen betriebene Forschungsplattform mit zwei Millionen registrierten Konten. Menschen sind einzigartig daran angepasst, Muster zu erkennen, während Computer damit Schwierigkeiten haben. Die breite Öffentlichkeit kann Forschern dabei helfen, alles von Galaxienformen bis hin zu Tierarten zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Zooniverse-Gemeinschaft trug zu vielen Entdeckungen bei und jeder kann seine Daten in ein Projekt hochladen, das für die Gemeinschaft offen ist.
Weitere beliebte Crowdsourcing-Plattformen sind Folding@Home und Seek von iNaturalist. Folding@Home leiht Rechenleistung aus, während der Bildschirmschoner aktiv ist, und berechnet die Form und die Interaktionsmöglichkeiten von Proteinen, die aus DNA-Codes übersetzt wurden. Seek von iNaturalist ist eine Mobiltelefon-Anwendung, die die Gattung und Art jeder Pflanze oder jedes Tieres über die Kamera identifiziert.
In Bezug auf die Datenerfassung werden bei Seek täglich durchschnittlich fast 200.000 Bilder hochgeladen. Nach dem Hochladen interagiert eine Gemeinschaft von über zwei Millionen Wissenschaftlern und Bürgerwissenschaftlern mit den Daten, die als Datenqualitätsanalysten dienen und die Genauigkeit der Identifizierung vorschlagen und bestätigen.
Crowdsourcing und Neurowissenschaften waren schon immer als Partner gedacht
Crowdsourcing-Forschung ist eine Möglichkeit, die praktische Bedeutung von Experimenten zu verbessern. Sie bringt Personen zusammen, die ein Interesse daran haben, zur Forschung beizutragen und Forschern zu helfen, etwas zu bewirken. Mit Crowdsourcing steigt die statistische Aussagekraft dieser Forschungspraktiken. Forscher können einen statistisch signifikanten Unterschied eher erkennen, wenn einer vorhanden ist, da eine große Stichprobengröße vorhanden ist, um eine ausreichende statistische Aussagekraft zu gewährleisten.
Jüngste Entwicklungen in der Crowdsourcing-Technologie und hochwertige, tragbare EEG-Headsets und -Geräte in Forschungsqualität bieten Hoffnung auf eine Lösung der Replikationskrise. Das Crowdsourcing von Daten in Forschungsqualität von Tausenden von unterschiedlichen und verstreuten Personen scheint den Forschungspraktiken eine substanziellere statistische Aussagekraft zu verleihen. Um die quälendsten Innovations- und Forschungsfragen zu beantworten, werden Massen zum Partner der Wahl.
Während die Diskussion über die Replikationskrise andauert, hat Emotiv das Problem eher als Chance umformuliert — eine Herausforderung, die es wert ist, gelöst zu werden —, und sie haben genau dabei erhebliche Fortschritte erzielt. Um die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft anzugehen, hat Emotiv eine skalierbare, verteilte neurowissenschaftliche Forschungsplattform namens EmotivLABS entwickelt.
Mit EmotivLABS der Replikationskrise einen Schritt voraus sein
Wir können unsere Forschung beschleunigen, indem wir zusammenarbeiten.
EmotivLABS ist die skalierbare, verteilte Forschungsplattform von Emotiv. Teilnehmer aus der ganzen Welt können mit ihren eigenen Emotiv EEG-Headsets an neurowissenschaftlicher Forschung teilnehmen und für ihren Beitrag bezahlt werden.
Ein wesentliches Merkmal der Plattform sind ihre anspruchsvollen Qualitätssicherungsprozesse, die sicherstellen, dass Forscher qualitativ hochwertige Daten in Forschungsqualität von den Teilnehmern erhalten. Die Benutzer müssen einen Zertifizierungsprozess durchlaufen: Sie müssen nachweisen, dass sie wissen, wie ihr Headset funktioniert, und dass sie qualitativ hochwertige EEG-Daten erhalten können. Nach der Zertifizierung können Benutzer an neurowissenschaftlichen Forschungsexperimenten auf der Plattform teilnehmen und in einigen Fällen sogar eine Vergütung erhalten.
Zusätzlich zum rohen EEG haben Forscher auch Zugriff auf Bandleistungsdaten und eine Reihe von Affekt- und kognitiven Erkennungsalgorithmen, die Aufmerksamkeit, Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Aufregung und kognitiven Stress umfassen.
Forschungsexperimente können mit dem Experiment Builder von Emotiv erstellt und dann auf EmotivLABS bereitgestellt werden. Verbinden Sie sich mit einem globalen Panel zertifizierter Teilnehmer, rekrutieren Sie diese und sammeln Sie qualitativ hochwertige EEG-Daten auf einer einzigen Plattform.
Die EEG-Headsets von Emotiv, gepaart mit EmotivLABS, befassen sich mit den drei Hauptproblemen der Replikationskrise: Rekrutierungslogistik, statistische Signifikanz und Zugang zu einer vielfältigeren, inklusiveren Demografie.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Instrumente und Methoden nutzen, zunimmt, werden die kostengünstigen Headsets in Forschungsqualität von Emotiv letztendlich in der neurowissenschaftlichen Forschung, im Gesundheits- und Wellnessbereich, in der Automobilindustrie, im Neuromarketing, in der Konsumgüterforschung, im Bildungswesen und im Unterhaltungsbereich eingesetzt.
Letztendlich haben uns Innovationen in der Neurotechnologie dieses Ausmaßes ermöglicht, tiefere Einblicke in unser emotionales und intellektuelles Leben zu gewinnen. Wissen, das aufgrund veralteter experimenteller Designs und Forschungspraktiken einst unerreichbar war. Die Anwendung solcher Erkenntnisse wird uns eine größere Kontrolle bei der bewussten Anpassung unseres persönlichen und beruflichen Lebens geben, um die Leistung zu maximieren und unsere angeborenen Fähigkeiten persönlich und in unseren Beziehungen zu anderen zu bereichern.
Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Sie Ihre Forschung verbessern können.
Erfahren Sie mehr über Emotiv
Emotiv wurde 2011 gegründet und ist ein in San Francisco ansässiges Bioinformatik-Unternehmen mit der Mission, unser Verständnis des menschlichen Gehirns mithilfe maßgeschneiderter Elektroenzephalographie-Hardware (EEG), -Analyse und -Visualisierung voranzutreiben.
Im Zentrum der Open Science steht die Zusammenarbeit. Die Forschungsplattform und die Mitarbeiter von Emotiv zielen darauf ab, die wissenschaftliche Integrität und die experimentelle Strenge zu fördern. Die skalierbare Forschungsplattform von Emotiv, EmotivLABS, verbindet kognitive Neurowissenschaftler weltweit mit einer globalen Population von Forschungsteilnehmern und Prüfärzten. Da wir die additive Linearität der neurowissenschaftlichen Forschung anerkennen, unterstützen wir Forscher, indem wir umfangreiche, mehrdimensionale, reichhaltige Datensätze bereitstellen, sodass Sie aussorgfähige Schlussfolgerungen aus einer breiten Stichprobe ziehen können.
Emotiv-Headsets
Emotiv Insight
Emotiv bedient eine breite Gemeinschaft von Benutzern, von Fachleuten bis hin zu Einzelpersonen, die einfach nur etwas über ihr Gehirn lernen möchten. Emotiv Insight ist ein 5-Kanal-EEG-Headset, das für die Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) entwickelt wurde. Insight kombiniert ein elegantes, einfach einzurichtendes Design mit revolutionärer Sensortechnologie.
Emotiv EPOC X und EPOC Flex
Emotiv EPOC X ist ein 14-Kanal-EEG-Headset und Flex ist ein 32-Kanal-EEG-System. Die für die neurowissenschaftliche Forschung in jeder Umgebung entwickelten Epoc-Headsets sind kabellos und verfügen über eine verbesserte Sensortechnologie. Beide Headsets wurden von unabhängigen Forschungsgruppen validiert und liefern nachweislich qualitativ hochwertige Daten in Forschungsqualität.
Ein vollständiger Vergleich der technischen Fähigkeiten der EEG-Headsets von Emotiv ist auf der Emotiv-Website verfügbar.
Emotiv-Technologie
Emotiv hat eine Reihe von Tools entwickelt, um jeden Schritt der neurowissenschaftlichen Forschung auf dem Weg zu unterstützen.
Die EmotivPRO-Software ermöglicht es Benutzern, Versuchsergebnisse zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Forscher können auch Experimente auf professionellem Niveau entwerfen, an denen jeder Teilnehmer mit einem Emotiv-Headset teilnehmen kann, wenn er mit dem experimentellen Design übereinstimmt.
Ein Software Development Kit (SDK) für Emotiv ist ebenfalls verfügbar, sodass benutzerdefinierte Apps, Interaktionen oder experimentelle Designs unterwegs nur mit dem Headset und dem Smartphone ausgeführt werden können.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Tools und Methodiken nutzen, zunimmt, werden die kostengünstigen, benutzerfreundlichen EEG-Headsets von Emotiv in folgenden Bereichen eingesetzt:
Neurowissenschaftliche Forschung
Gesundheit und Wellness
Automobilindustrie
Neuromarketing
Unterhaltungselektronik-Forschung
Bildungswesen
Unterhaltungsbereiche
Bekämpfung der Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zur Verbesserung der statistischen Signifikanz.
In der kognitiven Neurowissenschaft und der sozialen Verhaltensforschung zielt die EEG-Forschungsmethodik darauf ab, den menschlichen Geist zu verstehen, indem die Natur der Gehirnaktivität untersucht wird, die mit verschiedenen Aktivitäten oder externen Umgebungen verbunden ist. Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal der EEG-Forschung ist, da heute drahtlose, tragbare EEG-Headsets verfügbar sind, die Fähigkeit, die longitudinale Gehirnaktivität und das soziale Verhalten an realen Orten zu untersuchen, anstatt auf ein Labor beschränkt zu sein.
Was ist die Replikationskrise?
Die Replikationskrise bezieht sich darauf, wenn Forscher die Ergebnisse der Experimente anderer Forscher nicht replizieren oder reproduzieren können. Infolgedessen können ihre Ergebnisse nicht von der Stichprobengruppe auf die Allgemeinbevölkerung übertragen werden.
Leider stehen geringe Stichprobengrößen im Mittelpunkt der aktuellen Herausforderungen bei neurowissenschaftlichen Unterfangen. Geringe Stichprobengrößen beeinträchtigen die statistische Signifikanz, erschweren das Ziehen aussagekräftiger Schlussfolgerungen und verschlimmern die aufkommende Replikationskrise.
Da die Replikation ein so entscheidender Schritt im wissenschaftlichen Prozess ist, ist die Lösung dieser Replikationskrise zwingend erforderlich. Andernfalls untergraben empirische Ergebnisse, die nicht reproduziert werden können, die Glaubwürdigkeit der fraglichen Theorien und damit aller Therapien, Behandlungen oder Gesetze, die sich aus dem Prozess ergeben.
Dieser Beitrag bietet einen Überblick über die Replikationskrise und wie sie die Fähigkeit von Neurowissenschaftlern beeinträchtigt, das volle Potenzial der gesammelten Daten auszuschöpfen, um die reale Welt zu verstehen. Wir werden dann vorstellen, wie Technologie des 21. Jahrhunderts, wie die KI-vermittelte Crowdsourcing-Forschung, Abhilfe bei der Replikationskrise schafft.
Die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der neurowissenschaftlichen Forschung
Die moderne empirische Forschung umfasst sowohl die Gewinnung als auch die Analyse von Daten. Daher lassen sich die Überlegungen zu ihrer Reproduzierbarkeit in zwei Fragen unterteilen:
Reproduzierbarkeit: Verfügt Ihr Experiment über die Validierung der Analysen und die notwendigen Zertifizierungen für die Interpretation der Daten?
Replikation: Hat Ihr Experiment die Kapazität, wiederholt zu werden, um neue, unabhängige Daten zu gewinnen?
Leider lautet die Antwort auf beide Fragen in der neurowissenschaftlichen Forschung „Nein“.
Im Jahr 2016 befragte Nature 1.576 Forscher und stellte fest, dass mehr als 70 % der Forscher versuchten und scheiterten, das Experiment eines anderen Wissenschaftlers zu reproduzieren. Und mehr als die Hälfte scheiterte daran, ihre eigenen Experimente zu reproduzieren. Trotz ihrer Misserfolge stimmten nur 52 % der Forscher zu, dass es eine Krise gäbe, während 31 % dachten, die Ergebnisse seien wahrscheinlich falsch.
Die Unfähigkeit, Forschungsergebnisse zu reproduzieren, ist in der Regel auf die einzigartige Natur der experimentellen Bedingungen zurückzuführen, die statistisch nicht ausgeglichen oder erfasst werden können. Alles, vom Wetter an diesem Tag über den einzelnen Labortechniker, der die Experimente durchführt, bis hin zu den Analyse- oder Statistiktools, die zur Bewertung der experimentellen Ergebnisse entwickelt wurden, kann einzigartige Elemente aufweisen, die die Replikation erschweren.
Darüber hinaus neigen die Experimente der neurowissenschaftlichen Forschung aufgrund der begrenzten Ressourcen und des erforderlichen Fachwissens dazu, unterrepräsentiert zu sein und weisen ohnehin bereits begrenzte WEIRD-Stichproben (westlich, gebildet, industrialisiert, reich und demokratisch) auf.
Warum ist die Replikation in der Forschung wichtig?
Logistische Einschränkungen, wie Rekrutierungsprobleme, die Beschränkung auf ein Labor und kleine Stichprobengrößen, haben dazu geführt, dass Forscher sich auf veraltete Forschungspraktiken und -muster verlassen haben. Infolgedessen können Forscher, die das soziale Verhalten der realen Welt und persönliche Informationen untersuchen, Experimente nicht vielfältig oder kreativ durchführen. Diese Einschränkungen haben die Fähigkeit von Neurowissenschaftlern beeinträchtigt, ihre Ergebnisse für reale Anwendungen wie Therapien, Behandlungen und sogar Gesetze umzusetzen. Diese Probleme, die Einschränkungen der Stichprobengruppen und die begrenzte Möglichkeit, in realen Situationen zu testen, stehen im Mittelpunkt der Replikationskrise.
Die Unfähigkeit, experimentelle Ergebnisse in einem Labor zu replizieren, macht es schwierig, Schlussfolgerungen mit hoher statistischer Aussagekraft zu ziehen. Wenn Zweifel an den aus den experimentellen Ergebnissen gezogenen Schlussfolgerungen bestehen, untergräbt dies das Vertrauen in das gesamte System. Dieser Zweifel kann sich auch negativ auf die Fördergelder vergebenden Stellen auswirken, die die Aufgabe haben, Forschung zu unterstützen, die breite, reale Auswirkungen haben wird.
Eine verbesserte Reproduzierbarkeit resultiert oft aus der Festlegung von Forschungsmethoden. Die Replikation von Ergebnissen wird verbessert, wenn Forscher eine strikte Standardisierung der Datenerfassung, Qualitätskontrolle und Analyseverfahren in Experimenten mit größeren Stichprobengruppen erreichen.
Im letzten Jahrzehnt haben technologische Innovationen bei Crowdsourcing-Software und -Hardware Forscher in die Lage versetzt, diese zentralen Standardisierungselemente bereitzustellen, die die Replikationskrise, das Problem der statistischen Aussagekraft und die Reproduzierbarkeitskrise angehen.
Crowdsourcing-Forschungspraktiken
Mit Crowdsourcing-Forschung weltweit nach mehr Testpersonen suchen
Die Crowdsourcing-Technologie hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten rasant entwickelt. Es ist ein Ansatz, der es dem Forscher ermöglicht, über ein weltweit verbundenes Netzwerk viel mehr Daten von Einzelpersonen zu sammeln. Denken Sie beispielsweise an die Fortschritte bei der Erkennung der Computergeschwindigkeit. Jahrzehntelang stand diese Forschung im Wesentlichen still, bis Unternehmen wie Google, Amazon und Apple die kumulativen Eingaben von Hunderttausenden von Internetnutzern sammelten. Mit einem so massiven Datensatz konnten sie die Spracherkennungssoftware verfeinern, die heute in den Diensten von Google, Alexa und Siri weit verbreitet ist.
Wie die meisten technologischen Innovationen wurde das Crowdsourcing jedoch an verschiedene kommerzielle und wissenschaftliche Forschungspraktiken angepasst. Zooniverse, Folding@Home und Seek von iNaturalist gehören zu den bekanntesten Crowdsourcing-Plattformen.
Zooniverse is die größte von Menschen betriebene Forschungsplattform mit zwei Millionen registrierten Konten. Menschen sind einzigartig daran angepasst, Muster zu erkennen, während Computer damit Schwierigkeiten haben. Die breite Öffentlichkeit kann Forschern dabei helfen, alles von Galaxienformen bis hin zu Tierarten zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Zooniverse-Gemeinschaft trug zu vielen Entdeckungen bei und jeder kann seine Daten in ein Projekt hochladen, das für die Gemeinschaft offen ist.
Weitere beliebte Crowdsourcing-Plattformen sind Folding@Home und Seek von iNaturalist. Folding@Home leiht Rechenleistung aus, während der Bildschirmschoner aktiv ist, und berechnet die Form und die Interaktionsmöglichkeiten von Proteinen, die aus DNA-Codes übersetzt wurden. Seek von iNaturalist ist eine Mobiltelefon-Anwendung, die die Gattung und Art jeder Pflanze oder jedes Tieres über die Kamera identifiziert.
In Bezug auf die Datenerfassung werden bei Seek täglich durchschnittlich fast 200.000 Bilder hochgeladen. Nach dem Hochladen interagiert eine Gemeinschaft von über zwei Millionen Wissenschaftlern und Bürgerwissenschaftlern mit den Daten, die als Datenqualitätsanalysten dienen und die Genauigkeit der Identifizierung vorschlagen und bestätigen.
Crowdsourcing und Neurowissenschaften waren schon immer als Partner gedacht
Crowdsourcing-Forschung ist eine Möglichkeit, die praktische Bedeutung von Experimenten zu verbessern. Sie bringt Personen zusammen, die ein Interesse daran haben, zur Forschung beizutragen und Forschern zu helfen, etwas zu bewirken. Mit Crowdsourcing steigt die statistische Aussagekraft dieser Forschungspraktiken. Forscher können einen statistisch signifikanten Unterschied eher erkennen, wenn einer vorhanden ist, da eine große Stichprobengröße vorhanden ist, um eine ausreichende statistische Aussagekraft zu gewährleisten.
Jüngste Entwicklungen in der Crowdsourcing-Technologie und hochwertige, tragbare EEG-Headsets und -Geräte in Forschungsqualität bieten Hoffnung auf eine Lösung der Replikationskrise. Das Crowdsourcing von Daten in Forschungsqualität von Tausenden von unterschiedlichen und verstreuten Personen scheint den Forschungspraktiken eine substanziellere statistische Aussagekraft zu verleihen. Um die quälendsten Innovations- und Forschungsfragen zu beantworten, werden Massen zum Partner der Wahl.
Während die Diskussion über die Replikationskrise andauert, hat Emotiv das Problem eher als Chance umformuliert — eine Herausforderung, die es wert ist, gelöst zu werden —, und sie haben genau dabei erhebliche Fortschritte erzielt. Um die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft anzugehen, hat Emotiv eine skalierbare, verteilte neurowissenschaftliche Forschungsplattform namens EmotivLABS entwickelt.
Mit EmotivLABS der Replikationskrise einen Schritt voraus sein
Wir können unsere Forschung beschleunigen, indem wir zusammenarbeiten.
EmotivLABS ist die skalierbare, verteilte Forschungsplattform von Emotiv. Teilnehmer aus der ganzen Welt können mit ihren eigenen Emotiv EEG-Headsets an neurowissenschaftlicher Forschung teilnehmen und für ihren Beitrag bezahlt werden.
Ein wesentliches Merkmal der Plattform sind ihre anspruchsvollen Qualitätssicherungsprozesse, die sicherstellen, dass Forscher qualitativ hochwertige Daten in Forschungsqualität von den Teilnehmern erhalten. Die Benutzer müssen einen Zertifizierungsprozess durchlaufen: Sie müssen nachweisen, dass sie wissen, wie ihr Headset funktioniert, und dass sie qualitativ hochwertige EEG-Daten erhalten können. Nach der Zertifizierung können Benutzer an neurowissenschaftlichen Forschungsexperimenten auf der Plattform teilnehmen und in einigen Fällen sogar eine Vergütung erhalten.
Zusätzlich zum rohen EEG haben Forscher auch Zugriff auf Bandleistungsdaten und eine Reihe von Affekt- und kognitiven Erkennungsalgorithmen, die Aufmerksamkeit, Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Aufregung und kognitiven Stress umfassen.
Forschungsexperimente können mit dem Experiment Builder von Emotiv erstellt und dann auf EmotivLABS bereitgestellt werden. Verbinden Sie sich mit einem globalen Panel zertifizierter Teilnehmer, rekrutieren Sie diese und sammeln Sie qualitativ hochwertige EEG-Daten auf einer einzigen Plattform.
Die EEG-Headsets von Emotiv, gepaart mit EmotivLABS, befassen sich mit den drei Hauptproblemen der Replikationskrise: Rekrutierungslogistik, statistische Signifikanz und Zugang zu einer vielfältigeren, inklusiveren Demografie.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Instrumente und Methoden nutzen, zunimmt, werden die kostengünstigen Headsets in Forschungsqualität von Emotiv letztendlich in der neurowissenschaftlichen Forschung, im Gesundheits- und Wellnessbereich, in der Automobilindustrie, im Neuromarketing, in der Konsumgüterforschung, im Bildungswesen und im Unterhaltungsbereich eingesetzt.
Letztendlich haben uns Innovationen in der Neurotechnologie dieses Ausmaßes ermöglicht, tiefere Einblicke in unser emotionales und intellektuelles Leben zu gewinnen. Wissen, das aufgrund veralteter experimenteller Designs und Forschungspraktiken einst unerreichbar war. Die Anwendung solcher Erkenntnisse wird uns eine größere Kontrolle bei der bewussten Anpassung unseres persönlichen und beruflichen Lebens geben, um die Leistung zu maximieren und unsere angeborenen Fähigkeiten persönlich und in unseren Beziehungen zu anderen zu bereichern.
Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Sie Ihre Forschung verbessern können.
Erfahren Sie mehr über Emotiv
Emotiv wurde 2011 gegründet und ist ein in San Francisco ansässiges Bioinformatik-Unternehmen mit der Mission, unser Verständnis des menschlichen Gehirns mithilfe maßgeschneiderter Elektroenzephalographie-Hardware (EEG), -Analyse und -Visualisierung voranzutreiben.
Im Zentrum der Open Science steht die Zusammenarbeit. Die Forschungsplattform und die Mitarbeiter von Emotiv zielen darauf ab, die wissenschaftliche Integrität und die experimentelle Strenge zu fördern. Die skalierbare Forschungsplattform von Emotiv, EmotivLABS, verbindet kognitive Neurowissenschaftler weltweit mit einer globalen Population von Forschungsteilnehmern und Prüfärzten. Da wir die additive Linearität der neurowissenschaftlichen Forschung anerkennen, unterstützen wir Forscher, indem wir umfangreiche, mehrdimensionale, reichhaltige Datensätze bereitstellen, sodass Sie aussorgfähige Schlussfolgerungen aus einer breiten Stichprobe ziehen können.
Emotiv-Headsets
Emotiv Insight
Emotiv bedient eine breite Gemeinschaft von Benutzern, von Fachleuten bis hin zu Einzelpersonen, die einfach nur etwas über ihr Gehirn lernen möchten. Emotiv Insight ist ein 5-Kanal-EEG-Headset, das für die Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) entwickelt wurde. Insight kombiniert ein elegantes, einfach einzurichtendes Design mit revolutionärer Sensortechnologie.
Emotiv EPOC X und EPOC Flex
Emotiv EPOC X ist ein 14-Kanal-EEG-Headset und Flex ist ein 32-Kanal-EEG-System. Die für die neurowissenschaftliche Forschung in jeder Umgebung entwickelten Epoc-Headsets sind kabellos und verfügen über eine verbesserte Sensortechnologie. Beide Headsets wurden von unabhängigen Forschungsgruppen validiert und liefern nachweislich qualitativ hochwertige Daten in Forschungsqualität.
Ein vollständiger Vergleich der technischen Fähigkeiten der EEG-Headsets von Emotiv ist auf der Emotiv-Website verfügbar.
Emotiv-Technologie
Emotiv hat eine Reihe von Tools entwickelt, um jeden Schritt der neurowissenschaftlichen Forschung auf dem Weg zu unterstützen.
Die EmotivPRO-Software ermöglicht es Benutzern, Versuchsergebnisse zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Forscher können auch Experimente auf professionellem Niveau entwerfen, an denen jeder Teilnehmer mit einem Emotiv-Headset teilnehmen kann, wenn er mit dem experimentellen Design übereinstimmt.
Ein Software Development Kit (SDK) für Emotiv ist ebenfalls verfügbar, sodass benutzerdefinierte Apps, Interaktionen oder experimentelle Designs unterwegs nur mit dem Headset und dem Smartphone ausgeführt werden können.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Tools und Methodiken nutzen, zunimmt, werden die kostengünstigen, benutzerfreundlichen EEG-Headsets von Emotiv in folgenden Bereichen eingesetzt:
Neurowissenschaftliche Forschung
Gesundheit und Wellness
Automobilindustrie
Neuromarketing
Unterhaltungselektronik-Forschung
Bildungswesen
Unterhaltungsbereiche
Bekämpfung der Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zur Verbesserung der statistischen Signifikanz.
In der kognitiven Neurowissenschaft und der sozialen Verhaltensforschung zielt die EEG-Forschungsmethodik darauf ab, den menschlichen Geist zu verstehen, indem die Natur der Gehirnaktivität untersucht wird, die mit verschiedenen Aktivitäten oder externen Umgebungen verbunden ist. Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal der EEG-Forschung ist, da heute drahtlose, tragbare EEG-Headsets verfügbar sind, die Fähigkeit, die longitudinale Gehirnaktivität und das soziale Verhalten an realen Orten zu untersuchen, anstatt auf ein Labor beschränkt zu sein.
Was ist die Replikationskrise?
Die Replikationskrise bezieht sich darauf, wenn Forscher die Ergebnisse der Experimente anderer Forscher nicht replizieren oder reproduzieren können. Infolgedessen können ihre Ergebnisse nicht von der Stichprobengruppe auf die Allgemeinbevölkerung übertragen werden.
Leider stehen geringe Stichprobengrößen im Mittelpunkt der aktuellen Herausforderungen bei neurowissenschaftlichen Unterfangen. Geringe Stichprobengrößen beeinträchtigen die statistische Signifikanz, erschweren das Ziehen aussagekräftiger Schlussfolgerungen und verschlimmern die aufkommende Replikationskrise.
Da die Replikation ein so entscheidender Schritt im wissenschaftlichen Prozess ist, ist die Lösung dieser Replikationskrise zwingend erforderlich. Andernfalls untergraben empirische Ergebnisse, die nicht reproduziert werden können, die Glaubwürdigkeit der fraglichen Theorien und damit aller Therapien, Behandlungen oder Gesetze, die sich aus dem Prozess ergeben.
Dieser Beitrag bietet einen Überblick über die Replikationskrise und wie sie die Fähigkeit von Neurowissenschaftlern beeinträchtigt, das volle Potenzial der gesammelten Daten auszuschöpfen, um die reale Welt zu verstehen. Wir werden dann vorstellen, wie Technologie des 21. Jahrhunderts, wie die KI-vermittelte Crowdsourcing-Forschung, Abhilfe bei der Replikationskrise schafft.
Die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der neurowissenschaftlichen Forschung
Die moderne empirische Forschung umfasst sowohl die Gewinnung als auch die Analyse von Daten. Daher lassen sich die Überlegungen zu ihrer Reproduzierbarkeit in zwei Fragen unterteilen:
Reproduzierbarkeit: Verfügt Ihr Experiment über die Validierung der Analysen und die notwendigen Zertifizierungen für die Interpretation der Daten?
Replikation: Hat Ihr Experiment die Kapazität, wiederholt zu werden, um neue, unabhängige Daten zu gewinnen?
Leider lautet die Antwort auf beide Fragen in der neurowissenschaftlichen Forschung „Nein“.
Im Jahr 2016 befragte Nature 1.576 Forscher und stellte fest, dass mehr als 70 % der Forscher versuchten und scheiterten, das Experiment eines anderen Wissenschaftlers zu reproduzieren. Und mehr als die Hälfte scheiterte daran, ihre eigenen Experimente zu reproduzieren. Trotz ihrer Misserfolge stimmten nur 52 % der Forscher zu, dass es eine Krise gäbe, während 31 % dachten, die Ergebnisse seien wahrscheinlich falsch.
Die Unfähigkeit, Forschungsergebnisse zu reproduzieren, ist in der Regel auf die einzigartige Natur der experimentellen Bedingungen zurückzuführen, die statistisch nicht ausgeglichen oder erfasst werden können. Alles, vom Wetter an diesem Tag über den einzelnen Labortechniker, der die Experimente durchführt, bis hin zu den Analyse- oder Statistiktools, die zur Bewertung der experimentellen Ergebnisse entwickelt wurden, kann einzigartige Elemente aufweisen, die die Replikation erschweren.
Darüber hinaus neigen die Experimente der neurowissenschaftlichen Forschung aufgrund der begrenzten Ressourcen und des erforderlichen Fachwissens dazu, unterrepräsentiert zu sein und weisen ohnehin bereits begrenzte WEIRD-Stichproben (westlich, gebildet, industrialisiert, reich und demokratisch) auf.
Warum ist die Replikation in der Forschung wichtig?
Logistische Einschränkungen, wie Rekrutierungsprobleme, die Beschränkung auf ein Labor und kleine Stichprobengrößen, haben dazu geführt, dass Forscher sich auf veraltete Forschungspraktiken und -muster verlassen haben. Infolgedessen können Forscher, die das soziale Verhalten der realen Welt und persönliche Informationen untersuchen, Experimente nicht vielfältig oder kreativ durchführen. Diese Einschränkungen haben die Fähigkeit von Neurowissenschaftlern beeinträchtigt, ihre Ergebnisse für reale Anwendungen wie Therapien, Behandlungen und sogar Gesetze umzusetzen. Diese Probleme, die Einschränkungen der Stichprobengruppen und die begrenzte Möglichkeit, in realen Situationen zu testen, stehen im Mittelpunkt der Replikationskrise.
Die Unfähigkeit, experimentelle Ergebnisse in einem Labor zu replizieren, macht es schwierig, Schlussfolgerungen mit hoher statistischer Aussagekraft zu ziehen. Wenn Zweifel an den aus den experimentellen Ergebnissen gezogenen Schlussfolgerungen bestehen, untergräbt dies das Vertrauen in das gesamte System. Dieser Zweifel kann sich auch negativ auf die Fördergelder vergebenden Stellen auswirken, die die Aufgabe haben, Forschung zu unterstützen, die breite, reale Auswirkungen haben wird.
Eine verbesserte Reproduzierbarkeit resultiert oft aus der Festlegung von Forschungsmethoden. Die Replikation von Ergebnissen wird verbessert, wenn Forscher eine strikte Standardisierung der Datenerfassung, Qualitätskontrolle und Analyseverfahren in Experimenten mit größeren Stichprobengruppen erreichen.
Im letzten Jahrzehnt haben technologische Innovationen bei Crowdsourcing-Software und -Hardware Forscher in die Lage versetzt, diese zentralen Standardisierungselemente bereitzustellen, die die Replikationskrise, das Problem der statistischen Aussagekraft und die Reproduzierbarkeitskrise angehen.
Crowdsourcing-Forschungspraktiken
Mit Crowdsourcing-Forschung weltweit nach mehr Testpersonen suchen
Die Crowdsourcing-Technologie hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten rasant entwickelt. Es ist ein Ansatz, der es dem Forscher ermöglicht, über ein weltweit verbundenes Netzwerk viel mehr Daten von Einzelpersonen zu sammeln. Denken Sie beispielsweise an die Fortschritte bei der Erkennung der Computergeschwindigkeit. Jahrzehntelang stand diese Forschung im Wesentlichen still, bis Unternehmen wie Google, Amazon und Apple die kumulativen Eingaben von Hunderttausenden von Internetnutzern sammelten. Mit einem so massiven Datensatz konnten sie die Spracherkennungssoftware verfeinern, die heute in den Diensten von Google, Alexa und Siri weit verbreitet ist.
Wie die meisten technologischen Innovationen wurde das Crowdsourcing jedoch an verschiedene kommerzielle und wissenschaftliche Forschungspraktiken angepasst. Zooniverse, Folding@Home und Seek von iNaturalist gehören zu den bekanntesten Crowdsourcing-Plattformen.
Zooniverse is die größte von Menschen betriebene Forschungsplattform mit zwei Millionen registrierten Konten. Menschen sind einzigartig daran angepasst, Muster zu erkennen, während Computer damit Schwierigkeiten haben. Die breite Öffentlichkeit kann Forschern dabei helfen, alles von Galaxienformen bis hin zu Tierarten zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Zooniverse-Gemeinschaft trug zu vielen Entdeckungen bei und jeder kann seine Daten in ein Projekt hochladen, das für die Gemeinschaft offen ist.
Weitere beliebte Crowdsourcing-Plattformen sind Folding@Home und Seek von iNaturalist. Folding@Home leiht Rechenleistung aus, während der Bildschirmschoner aktiv ist, und berechnet die Form und die Interaktionsmöglichkeiten von Proteinen, die aus DNA-Codes übersetzt wurden. Seek von iNaturalist ist eine Mobiltelefon-Anwendung, die die Gattung und Art jeder Pflanze oder jedes Tieres über die Kamera identifiziert.
In Bezug auf die Datenerfassung werden bei Seek täglich durchschnittlich fast 200.000 Bilder hochgeladen. Nach dem Hochladen interagiert eine Gemeinschaft von über zwei Millionen Wissenschaftlern und Bürgerwissenschaftlern mit den Daten, die als Datenqualitätsanalysten dienen und die Genauigkeit der Identifizierung vorschlagen und bestätigen.
Crowdsourcing und Neurowissenschaften waren schon immer als Partner gedacht
Crowdsourcing-Forschung ist eine Möglichkeit, die praktische Bedeutung von Experimenten zu verbessern. Sie bringt Personen zusammen, die ein Interesse daran haben, zur Forschung beizutragen und Forschern zu helfen, etwas zu bewirken. Mit Crowdsourcing steigt die statistische Aussagekraft dieser Forschungspraktiken. Forscher können einen statistisch signifikanten Unterschied eher erkennen, wenn einer vorhanden ist, da eine große Stichprobengröße vorhanden ist, um eine ausreichende statistische Aussagekraft zu gewährleisten.
Jüngste Entwicklungen in der Crowdsourcing-Technologie und hochwertige, tragbare EEG-Headsets und -Geräte in Forschungsqualität bieten Hoffnung auf eine Lösung der Replikationskrise. Das Crowdsourcing von Daten in Forschungsqualität von Tausenden von unterschiedlichen und verstreuten Personen scheint den Forschungspraktiken eine substanziellere statistische Aussagekraft zu verleihen. Um die quälendsten Innovations- und Forschungsfragen zu beantworten, werden Massen zum Partner der Wahl.
Während die Diskussion über die Replikationskrise andauert, hat Emotiv das Problem eher als Chance umformuliert — eine Herausforderung, die es wert ist, gelöst zu werden —, und sie haben genau dabei erhebliche Fortschritte erzielt. Um die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft anzugehen, hat Emotiv eine skalierbare, verteilte neurowissenschaftliche Forschungsplattform namens EmotivLABS entwickelt.
Mit EmotivLABS der Replikationskrise einen Schritt voraus sein
Wir können unsere Forschung beschleunigen, indem wir zusammenarbeiten.
EmotivLABS ist die skalierbare, verteilte Forschungsplattform von Emotiv. Teilnehmer aus der ganzen Welt können mit ihren eigenen Emotiv EEG-Headsets an neurowissenschaftlicher Forschung teilnehmen und für ihren Beitrag bezahlt werden.
Ein wesentliches Merkmal der Plattform sind ihre anspruchsvollen Qualitätssicherungsprozesse, die sicherstellen, dass Forscher qualitativ hochwertige Daten in Forschungsqualität von den Teilnehmern erhalten. Die Benutzer müssen einen Zertifizierungsprozess durchlaufen: Sie müssen nachweisen, dass sie wissen, wie ihr Headset funktioniert, und dass sie qualitativ hochwertige EEG-Daten erhalten können. Nach der Zertifizierung können Benutzer an neurowissenschaftlichen Forschungsexperimenten auf der Plattform teilnehmen und in einigen Fällen sogar eine Vergütung erhalten.
Zusätzlich zum rohen EEG haben Forscher auch Zugriff auf Bandleistungsdaten und eine Reihe von Affekt- und kognitiven Erkennungsalgorithmen, die Aufmerksamkeit, Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Aufregung und kognitiven Stress umfassen.
Forschungsexperimente können mit dem Experiment Builder von Emotiv erstellt und dann auf EmotivLABS bereitgestellt werden. Verbinden Sie sich mit einem globalen Panel zertifizierter Teilnehmer, rekrutieren Sie diese und sammeln Sie qualitativ hochwertige EEG-Daten auf einer einzigen Plattform.
Die EEG-Headsets von Emotiv, gepaart mit EmotivLABS, befassen sich mit den drei Hauptproblemen der Replikationskrise: Rekrutierungslogistik, statistische Signifikanz und Zugang zu einer vielfältigeren, inklusiveren Demografie.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Instrumente und Methoden nutzen, zunimmt, werden die kostengünstigen Headsets in Forschungsqualität von Emotiv letztendlich in der neurowissenschaftlichen Forschung, im Gesundheits- und Wellnessbereich, in der Automobilindustrie, im Neuromarketing, in der Konsumgüterforschung, im Bildungswesen und im Unterhaltungsbereich eingesetzt.
Letztendlich haben uns Innovationen in der Neurotechnologie dieses Ausmaßes ermöglicht, tiefere Einblicke in unser emotionales und intellektuelles Leben zu gewinnen. Wissen, das aufgrund veralteter experimenteller Designs und Forschungspraktiken einst unerreichbar war. Die Anwendung solcher Erkenntnisse wird uns eine größere Kontrolle bei der bewussten Anpassung unseres persönlichen und beruflichen Lebens geben, um die Leistung zu maximieren und unsere angeborenen Fähigkeiten persönlich und in unseren Beziehungen zu anderen zu bereichern.
Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Sie Ihre Forschung verbessern können.
Erfahren Sie mehr über Emotiv
Emotiv wurde 2011 gegründet und ist ein in San Francisco ansässiges Bioinformatik-Unternehmen mit der Mission, unser Verständnis des menschlichen Gehirns mithilfe maßgeschneiderter Elektroenzephalographie-Hardware (EEG), -Analyse und -Visualisierung voranzutreiben.
Im Zentrum der Open Science steht die Zusammenarbeit. Die Forschungsplattform und die Mitarbeiter von Emotiv zielen darauf ab, die wissenschaftliche Integrität und die experimentelle Strenge zu fördern. Die skalierbare Forschungsplattform von Emotiv, EmotivLABS, verbindet kognitive Neurowissenschaftler weltweit mit einer globalen Population von Forschungsteilnehmern und Prüfärzten. Da wir die additive Linearität der neurowissenschaftlichen Forschung anerkennen, unterstützen wir Forscher, indem wir umfangreiche, mehrdimensionale, reichhaltige Datensätze bereitstellen, sodass Sie aussorgfähige Schlussfolgerungen aus einer breiten Stichprobe ziehen können.
Emotiv-Headsets
Emotiv Insight
Emotiv bedient eine breite Gemeinschaft von Benutzern, von Fachleuten bis hin zu Einzelpersonen, die einfach nur etwas über ihr Gehirn lernen möchten. Emotiv Insight ist ein 5-Kanal-EEG-Headset, das für die Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) entwickelt wurde. Insight kombiniert ein elegantes, einfach einzurichtendes Design mit revolutionärer Sensortechnologie.
Emotiv EPOC X und EPOC Flex
Emotiv EPOC X ist ein 14-Kanal-EEG-Headset und Flex ist ein 32-Kanal-EEG-System. Die für die neurowissenschaftliche Forschung in jeder Umgebung entwickelten Epoc-Headsets sind kabellos und verfügen über eine verbesserte Sensortechnologie. Beide Headsets wurden von unabhängigen Forschungsgruppen validiert und liefern nachweislich qualitativ hochwertige Daten in Forschungsqualität.
Ein vollständiger Vergleich der technischen Fähigkeiten der EEG-Headsets von Emotiv ist auf der Emotiv-Website verfügbar.
Emotiv-Technologie
Emotiv hat eine Reihe von Tools entwickelt, um jeden Schritt der neurowissenschaftlichen Forschung auf dem Weg zu unterstützen.
Die EmotivPRO-Software ermöglicht es Benutzern, Versuchsergebnisse zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Forscher können auch Experimente auf professionellem Niveau entwerfen, an denen jeder Teilnehmer mit einem Emotiv-Headset teilnehmen kann, wenn er mit dem experimentellen Design übereinstimmt.
Ein Software Development Kit (SDK) für Emotiv ist ebenfalls verfügbar, sodass benutzerdefinierte Apps, Interaktionen oder experimentelle Designs unterwegs nur mit dem Headset und dem Smartphone ausgeführt werden können.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Tools und Methodiken nutzen, zunimmt, werden die kostengünstigen, benutzerfreundlichen EEG-Headsets von Emotiv in folgenden Bereichen eingesetzt:
Neurowissenschaftliche Forschung
Gesundheit und Wellness
Automobilindustrie
Neuromarketing
Unterhaltungselektronik-Forschung
Bildungswesen
Unterhaltungsbereiche
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