Die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft
Mehul Nayak
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Die Bekämpfung der Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zur Verbesserung der statistischen Signifikanz.
In der kognitiven Neurowissenschaft und der Forschung zum sozialen Verhalten zielt die EEG-Forschungsmethodik darauf ab, den menschlichen Geist zu verstehen, indem die Natur der Hirnaktivität untersucht wird, die mit verschiedenen Aktivitäten oder äußeren Umgebungen verbunden ist. Ein wichtiger Unterscheidungsfaktor der EEG-Forschung, jetzt da drahtlose, tragbare EEG-Headsets verfügbar sind, ist die Fähigkeit, longitudinale Hirnaktivität und soziales 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 anderer Forscherexperimente nicht replizieren oder reproduzieren können. Infolgedessen können ihre Ergebnisse nicht von der Stichproben gruppe auf die allgemeine Bevölkerung übertragen werden.
Leider stehen kleine Stichprobengrößen im Zentrum der aktuellen Herausforderungen in neurowissenschaftlichen Bemühungen. Kleine Stichprobengrößen beeinflussen die statistische Signifikanz, erschweren das Ziehen sinnvoller Schlussfolgerungen und verschärfen die aufkommende Replikationskrise.
Da die Replikation ein entscheidender Schritt im wissenschaftlichen Prozess ist, ist es unerlässlich, diese Replikationskrise zu lösen. Andernfalls untergraben empirische Ergebnisse, die nicht reproduziert werden können, die Glaubwürdigkeit der betreffenden Theorien und damit auch alle Therapien, Behandlungen oder Gesetze, die als Ergebnis des Prozesses entstehen.
Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Replikationskrise und wie sie die Fähigkeit der Neurowissenschaftler beeinträchtigt, das volle Potenzial der gesammelten Daten zu nutzen, um die reale Welt zu verstehen. Wir werden dann einführen, wie die Technologie des 21. Jahrhunderts, wie AI-unterstützte crowdsourcing Forschung, eine Entlastung von der Replikationskrise bietet.
Die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der neurowissenschaftlichen Forschung
Moderne empirische Forschung umfasst sowohl das Erheben als auch das Analysieren von Daten. Daher fallen Überlegungen zu ihrer Reproduzierbarkeit in zwei Fragen:
Reproduzierbarkeit: Verfügt Ihr Experiment über die Validierung der Analysen und notwendige Zertifizierungen für die Interpretation der Daten?
Replikation: Hat Ihr Experiment die Fähigkeit, wiederholt zu werden, um neue, unabhängige Daten zu erhalten?
Leider ist die Antwort auf entweder Frage in der neurowissenschaftlichen Forschung ‚nein‘.
Im Jahr 2016 hat Nature 1.576 Forscher befragt und festgestellt, dass mehr als 70 % der Forscher versucht haben und gescheitert sind, ein Experiment eines anderen Wissenschaftlers zu reproduzieren. Und mehr als die Hälfte war nicht in der Lage, ihre eigenen Experimente zu reproduzieren. Trotz ihrer Misserfolge waren nur 52 % der Forscher der Meinung, dass es eine Krise gibt, während 31 % dachten, dass die Ergebnisse wahrscheinlich falsch sind.
Die Unfähigkeit, Forschungsergebnisse zu reproduzieren, ist typischerweise auf die einzigartige Natur der experimentellen Bedingungen zurückzuführen, die nicht statistisch ausgeglichen oder erkannt werden können. Alles, von dem Wetter an diesem Tag, dem einzelnen Labortechniker, der Experimente durchführt, und den entwickelten Analyse- oder statistischen Werkzeugen zur Bewertung experimenteller Ergebnisse, kann einzigartige Elemente haben, die die Replikation komplizieren.
Darüber hinaus tendieren aufgrund der begrenzten Ressourcen und Kenntnisse, die für neurowissenschaftliche Forschung erforderlich sind, die Experimente dazu, unterproben zu sein, und haben bereits WEIRD (westlich, gebildet, industrialisiert, reich und demokratisch) eingeschränkte Populationstichproben.
Warum ist Replikation in der Forschung wichtig?
Logistische Einschränkungen, wie Rekrutierungsfragen, die Beschränkung auf ein Labor und kleine Stichprobengrößen, haben dazu geführt, dass Forscher auf traditionelle Forschungspraktiken und -muster zurückgegriffen haben. Infolgedessen können Forscher, die das soziale Verhalten in der realen Welt und persönliche Informationen untersuchen, keine Experimente vielfältig oder kreativ durchführen. Diese Einschränkungen haben die Fähigkeit der neurowissenschaftlichen Forscher, ihre Ergebnisse für Anwendungen in der realen Welt zu transformieren, wie Therapien, Behandlungen und sogar Gesetze, beeinträchtigt. Diese Probleme, Einschränkungen der Stichprobengruppe und die begrenzte Möglichkeit, in realen Situationen zu testen, liegen im Kern 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 Schlussfolgerungen bestehen, die aus experimentellen Ergebnissen gezogen werden, untergräbt es das Vertrauen in das gesamte System. Dieser Zweifel kann sich auch negativ auf die Fördermittelgeber auswirken, die damit beauftragt sind, Forschung zu unterstützen, die breite, reale Auswirkungen haben wird.
Verbesserte Reproduzierbarkeit kommt oft von der Festlegung von Forschungsmethoden. Das Replizieren von Ergebnissen wird verbessert, wenn Forscher eine strenge Standardisierung der Datenerhebung, Qualitätskontrolle und Analyseverfahren in Experimenten mit größeren Stichprobengruppen erreichen.
In den letzten zehn Jahren haben technologische Innovationen in Crowd-Sourcing-Software und -Hardware es den Forschern ermöglicht, diese grundlegenden Standardisierungselemente bereitzustellen, die die Replikationskrise, das Problem der statistischen Aussagekraft und die Reproduktionskrise angehen.
Crowdsourcing Forschungspraktiken
Global agieren für mehr Versuchsteilnehmer mit crowdsourced Forschung
Die Crowd-Sourcing-Technologie hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten rasant entwickelt. Es ist ein Ansatz, der es dem Forscher ermöglicht, viel mehr Daten von Individuen durch ein global verbundenes Netzwerk zu sammeln. Zum Beispiel, denken Sie an die Fortschritte, die in der Computer-Spracherkennung erzielt wurden. Jahrzehntelang stand diese Forschung im Wesentlichen still, bis Unternehmen wie Google, Amazon und Apple die kumulierten Eingaben von Hunderttausenden von Internetnutzern sammelten. Mit einem so massiven Datensatz konnten sie Spracherkennungssoftware verfeinern, die heute in den Google-, Alexa- und Siri-Diensten weit verbreitet ist.
Allerdings wurde wie bei den meisten technologischen Innovationen das Crowdsourcing auf mehrere kommerzielle und wissenschaftliche Forschungspraktiken angepasst. Zooniverse, Folding@Home und Seek by iNaturalists sind drei der bekanntesten Crowdsourcing-Plattformen.
Zooniverse ist die größte menschenbasierte Forschungsplattform mit zwei Millionen registrierten Konten. Menschen sind einzigartig darin, Muster zu erkennen, während Computer Schwierigkeiten haben. Die Allgemeinheit kann Forschern helfen, alles, von Galaxienformen bis zu Tierarten, zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Zooniverse-Community hat zu vielen Entdeckungen beigetragen und jeder kann seine Daten in ein Projekt hochladen, das der Gemeinschaft offensteht.
Weitere beliebte Crowdsourcing-Plattformen sind Folding@Home und Seek by iNaturalist. Folding@Home nutzt die Rechenleistung, während der Bildschirmschoner aktiv ist, um die Form und Interaktionsmöglichkeiten von Proteinen zu berechnen, die aus DNA-Codes übersetzt werden. iNaturalists‘ Seek ist eine mobile Anwendung, die die Gattung und Art jeder Pflanze oder jedes Tieres über die Kamera identifiziert.
Beim Datensammeln lädt Seek durchschnittlich fast 200.000 Bilder täglich hoch. Nach dem Hochladen interagiert eine Gemeinschaft von über zwei Millionen Wissenschaftlern und Bürgerwissenschaftlern mit den Daten, die als Datenqualitätsanalysten fungieren und die Genauigkeit der Identifikation vorschlagen und bestätigen.
Crowdsourcing und Neurowissenschaften sollten immer Partner sein
Crowdsourcing-Forschung ist eine Möglichkeit, die praktische Bedeutung von Experimenten zu verbessern. Es bringt Einzelpersonen zusammen, die daran interessiert sind, zu Forschungszwecken beizutragen und Forschern zu helfen, Einfluss zu nehmen. Mit Crowdsourcing erhöht sich die statistische Aussagekraft dieser Forschungspraktiken. Forscher sind eher in der Lage, einen statistisch signifikanten Unterschied zu erkennen, wenn einer existiert, da es eine große Stichprobengröße gibt, die genügend statistische Aussagekraft gewährleistet.
Neueste Entwicklungen in der Crowdsourcing-Technologie sowie hochwertige, tragbare EEG-Headsets und -Ausrüstung bieten Hoffnung zur Lösung der Replikationskrise. Die crowdsourcing-forschungsgrad Daten von Tausenden von unterschiedlichen und verstreuten Individuen scheinen mehr substanzielle statistische Aussagekraft für Forschungspraktiken zu bieten. Um die dringendsten Innovations- und Forschungsfragen zu beantworten, werden die Menschen zur Wahlpartner.
Während eine Diskussion über die Replikationskrise weiterhin besteht, hat EMOTIV das Problem mehr als eine Gelegenheit neu formuliert - eine Herausforderung, die es wert ist, gelöst zu werden - und sie haben erhebliche Fortschritte gemacht, um genau das zu tun. Um die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zu adressieren, hat EMOTIV eine skalierbare verteilte neurowissenschaftliche Forschungsplattform namens EmotivLABS entwickelt.
Die Replikationskrise mit EmotivLABS voraus sein
Wir können unsere Forschung beschleunigen, indem wir zusammenarbeiten.
EmotivLABS ist die skalierbare verteilte Forschungsplattform von EMOTIV. Teilnehmer aus der ganzen Welt können an neurowissenschaftlichen Forschungen mit ihren eigenen EMOTIV EEG-Headsets teilnehmen und für ihren Beitrag bezahlt werden.
Ein zentrales Merkmal der Plattform sind ihre anspruchsvollen Qualitätssicherungsprozesse, die sicherstellen, dass Forscher hochwertige, forschungsgrad Daten von den Teilnehmern erhalten. Die Nutzer müssen einen Zertifizierungsprozess absolvieren: Nachweis, dass sie wissen, wie ihr Headset funktioniert und dass sie hochwertige EEG-Daten erhalten können. Nach der Zertifizierung können Nutzer an neurowissenschaftlichen Experimenten auf der Plattform teilnehmen und in einigen Fällen sogar eine Vergütung erhalten.
Neben rohem EEG haben Forscher auch Zugang zu Bandleistungsdaten und einem Satz von Algorithmen zur Erkennung von Affekten und Kognition, die Aufmerksamkeit, Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Aufregung und kognitive Belastung umfassen.
Forschungsexperimente können mit EMOTIV’s Experiment Builder erstellt und dann an EmotivLABS übertragen werden. Verbinden und rekrutieren Sie aus einem globalen Panel zertifizierter Teilnehmer und sammeln Sie hochwertige EEG-Daten alles auf einer Plattform.
Die EEG-Headsets von EMOTIV, kombiniert mit EmotivLABS, adressieren die drei Hauptprobleme der Replikationskrise: Rekrutierungslogistik, statistische Signifikanz und Zugang zu einer vielfältigeren, integrativen Demografie.
Letztendlich, da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Werkzeuge und Methoden nutzen, steigt, werden EMOTIVs kostengünstige, forschungsgrad Headsets in der neurowissenschaftlichen Forschung, Gesundheit und Wellness, Automobilindustrie, Neuromarketing, Verbraucherforschung, Bildung und Unterhaltung eingesetzt.
Insgesamt haben Innovationen in der Neurotechnologie dieser Größenordnung es uns ermöglicht, tiefere Einblicke in unser emotionales und intellektuelles Leben zu gewinnen. Wissen, das einst unerreichbar war aufgrund veralteter experimenteller Designs und Forschungspraktiken. Die Anwendung solcher Erkenntnisse wird uns greater control in consciously adapting our personal and professional lives to maximize performance and enrich our innate capabilities personally and in our relationships with others.
Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Sie Ihre Forschung verbessern können.
Erfahren Sie mehr über EMOTIV
Gegründet im Jahr 2011, ist EMOTIV ein in San Francisco ansässiges Bioinformatikunternehmen mit der Mission, unser Verständnis des menschlichen Gehirns mit benutzerdefinierten Elektroenzephalographie (EEG) Hardware, Analyse und Visualisierung voranzutreiben.
Im Mittelpunkt der offenen Wissenschaft steht Zusammenarbeit. Die Forschungsplattform und Mitarbeiter von EMOTIV zielen darauf ab, wissenschaftliche Integrität und experimentelle Strenge zu fördern. Die skalierbare Forschungsplattform von EMOTIV, EmotivLABs, verbindet kognitive Neurowissenschaftler weltweit mit einer globalen Bevölkerung von Forschungsteilnehmern und -experten. Indem sie die additive Linearität der neurowissenschaftlichen Forschung anerkennen, unterstützen wir Forscher, indem wir umfangreiche, multidimensionale, reichhaltige Datensätze bereitstellen, die es Ihnen ermöglichen, bedeutende Schlussfolgerungen aus einer breiten Stichprobe zu ziehen.
EMOTIV Headsets
EMOTIV Insight
EMOTIV dient einer breiten Gemeinschaft von Nutzern, von Fachleuten bis zu Einzelpersonen, die einfach mehr über ihr Gehirn lernen möchten. EMOTIV Insight ist ein 5-Kanal EEG-Headset, das für die Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) konzipiert ist. Insight kombiniert ein schlankes, einfach einzurichtendes Design mit revolutionärer Sensortechnologie.
EMOTIV EPOC X und EPOC Flex
EMOTIV EPOC X ist ein 14-Kanal EEG-Headset und EPOC Flex ist ein 32-Kanal EEG-System. Entworfen für neurowissenschaftliche Forschung in jeder Umgebung, sind die EPOC-Headsets drahtlos mit verbesserter Sensortechnologie. Beide Headsets wurden von unabhängigen Forschungsgruppen validiert und haben sich als Fähigkeit, hochwertige forschungsgrad Daten zu liefern, bewährt.
Ein vollständiger Vergleich der technischen Möglichkeiten der EEG-Headsets von EMOTIV ist auf der EMOTIV-Website verfügbar.
EMOTIV-Technologie
EMOTIV hat eine Suite von Tools entwickelt, um jeden Schritt der neurowissenschaftlichen Forschung zu unterstützen.
Die EmotivPRO-Software ermöglicht es Benutzern, Testresultate 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, sofern die Anforderungen des experimentellen Designs erfüllt sind.
Ein Software Development Kit (SDK) für EMOTIV ist ebenfalls verfügbar, sodass benutzerdefinierte Apps, Interaktionen oder experimentelle Designs unterwegs mit dem Headset und Smartphone allein durchgeführt werden können.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Werkzeuge und Methoden nutzen, steigt, werden EMOTIVs kostengünstige, benutzerfreundliche EEG-Headsets in:
Neurowissenschaftlicher Forschung
Gesundheit und Wellness
Automobilindustrie
Neuromarketing
Verbraucherforschung
Bildung
Unterhaltungssettings
Die Bekämpfung der Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zur Verbesserung der statistischen Signifikanz.
In der kognitiven Neurowissenschaft und der Forschung zum sozialen Verhalten zielt die EEG-Forschungsmethodik darauf ab, den menschlichen Geist zu verstehen, indem die Natur der Hirnaktivität untersucht wird, die mit verschiedenen Aktivitäten oder äußeren Umgebungen verbunden ist. Ein wichtiger Unterscheidungsfaktor der EEG-Forschung, jetzt da drahtlose, tragbare EEG-Headsets verfügbar sind, ist die Fähigkeit, longitudinale Hirnaktivität und soziales 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 anderer Forscherexperimente nicht replizieren oder reproduzieren können. Infolgedessen können ihre Ergebnisse nicht von der Stichproben gruppe auf die allgemeine Bevölkerung übertragen werden.
Leider stehen kleine Stichprobengrößen im Zentrum der aktuellen Herausforderungen in neurowissenschaftlichen Bemühungen. Kleine Stichprobengrößen beeinflussen die statistische Signifikanz, erschweren das Ziehen sinnvoller Schlussfolgerungen und verschärfen die aufkommende Replikationskrise.
Da die Replikation ein entscheidender Schritt im wissenschaftlichen Prozess ist, ist es unerlässlich, diese Replikationskrise zu lösen. Andernfalls untergraben empirische Ergebnisse, die nicht reproduziert werden können, die Glaubwürdigkeit der betreffenden Theorien und damit auch alle Therapien, Behandlungen oder Gesetze, die als Ergebnis des Prozesses entstehen.
Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Replikationskrise und wie sie die Fähigkeit der Neurowissenschaftler beeinträchtigt, das volle Potenzial der gesammelten Daten zu nutzen, um die reale Welt zu verstehen. Wir werden dann einführen, wie die Technologie des 21. Jahrhunderts, wie AI-unterstützte crowdsourcing Forschung, eine Entlastung von der Replikationskrise bietet.
Die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der neurowissenschaftlichen Forschung
Moderne empirische Forschung umfasst sowohl das Erheben als auch das Analysieren von Daten. Daher fallen Überlegungen zu ihrer Reproduzierbarkeit in zwei Fragen:
Reproduzierbarkeit: Verfügt Ihr Experiment über die Validierung der Analysen und notwendige Zertifizierungen für die Interpretation der Daten?
Replikation: Hat Ihr Experiment die Fähigkeit, wiederholt zu werden, um neue, unabhängige Daten zu erhalten?
Leider ist die Antwort auf entweder Frage in der neurowissenschaftlichen Forschung ‚nein‘.
Im Jahr 2016 hat Nature 1.576 Forscher befragt und festgestellt, dass mehr als 70 % der Forscher versucht haben und gescheitert sind, ein Experiment eines anderen Wissenschaftlers zu reproduzieren. Und mehr als die Hälfte war nicht in der Lage, ihre eigenen Experimente zu reproduzieren. Trotz ihrer Misserfolge waren nur 52 % der Forscher der Meinung, dass es eine Krise gibt, während 31 % dachten, dass die Ergebnisse wahrscheinlich falsch sind.
Die Unfähigkeit, Forschungsergebnisse zu reproduzieren, ist typischerweise auf die einzigartige Natur der experimentellen Bedingungen zurückzuführen, die nicht statistisch ausgeglichen oder erkannt werden können. Alles, von dem Wetter an diesem Tag, dem einzelnen Labortechniker, der Experimente durchführt, und den entwickelten Analyse- oder statistischen Werkzeugen zur Bewertung experimenteller Ergebnisse, kann einzigartige Elemente haben, die die Replikation komplizieren.
Darüber hinaus tendieren aufgrund der begrenzten Ressourcen und Kenntnisse, die für neurowissenschaftliche Forschung erforderlich sind, die Experimente dazu, unterproben zu sein, und haben bereits WEIRD (westlich, gebildet, industrialisiert, reich und demokratisch) eingeschränkte Populationstichproben.
Warum ist Replikation in der Forschung wichtig?
Logistische Einschränkungen, wie Rekrutierungsfragen, die Beschränkung auf ein Labor und kleine Stichprobengrößen, haben dazu geführt, dass Forscher auf traditionelle Forschungspraktiken und -muster zurückgegriffen haben. Infolgedessen können Forscher, die das soziale Verhalten in der realen Welt und persönliche Informationen untersuchen, keine Experimente vielfältig oder kreativ durchführen. Diese Einschränkungen haben die Fähigkeit der neurowissenschaftlichen Forscher, ihre Ergebnisse für Anwendungen in der realen Welt zu transformieren, wie Therapien, Behandlungen und sogar Gesetze, beeinträchtigt. Diese Probleme, Einschränkungen der Stichprobengruppe und die begrenzte Möglichkeit, in realen Situationen zu testen, liegen im Kern 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 Schlussfolgerungen bestehen, die aus experimentellen Ergebnissen gezogen werden, untergräbt es das Vertrauen in das gesamte System. Dieser Zweifel kann sich auch negativ auf die Fördermittelgeber auswirken, die damit beauftragt sind, Forschung zu unterstützen, die breite, reale Auswirkungen haben wird.
Verbesserte Reproduzierbarkeit kommt oft von der Festlegung von Forschungsmethoden. Das Replizieren von Ergebnissen wird verbessert, wenn Forscher eine strenge Standardisierung der Datenerhebung, Qualitätskontrolle und Analyseverfahren in Experimenten mit größeren Stichprobengruppen erreichen.
In den letzten zehn Jahren haben technologische Innovationen in Crowd-Sourcing-Software und -Hardware es den Forschern ermöglicht, diese grundlegenden Standardisierungselemente bereitzustellen, die die Replikationskrise, das Problem der statistischen Aussagekraft und die Reproduktionskrise angehen.
Crowdsourcing Forschungspraktiken
Global agieren für mehr Versuchsteilnehmer mit crowdsourced Forschung
Die Crowd-Sourcing-Technologie hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten rasant entwickelt. Es ist ein Ansatz, der es dem Forscher ermöglicht, viel mehr Daten von Individuen durch ein global verbundenes Netzwerk zu sammeln. Zum Beispiel, denken Sie an die Fortschritte, die in der Computer-Spracherkennung erzielt wurden. Jahrzehntelang stand diese Forschung im Wesentlichen still, bis Unternehmen wie Google, Amazon und Apple die kumulierten Eingaben von Hunderttausenden von Internetnutzern sammelten. Mit einem so massiven Datensatz konnten sie Spracherkennungssoftware verfeinern, die heute in den Google-, Alexa- und Siri-Diensten weit verbreitet ist.
Allerdings wurde wie bei den meisten technologischen Innovationen das Crowdsourcing auf mehrere kommerzielle und wissenschaftliche Forschungspraktiken angepasst. Zooniverse, Folding@Home und Seek by iNaturalists sind drei der bekanntesten Crowdsourcing-Plattformen.
Zooniverse ist die größte menschenbasierte Forschungsplattform mit zwei Millionen registrierten Konten. Menschen sind einzigartig darin, Muster zu erkennen, während Computer Schwierigkeiten haben. Die Allgemeinheit kann Forschern helfen, alles, von Galaxienformen bis zu Tierarten, zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Zooniverse-Community hat zu vielen Entdeckungen beigetragen und jeder kann seine Daten in ein Projekt hochladen, das der Gemeinschaft offensteht.
Weitere beliebte Crowdsourcing-Plattformen sind Folding@Home und Seek by iNaturalist. Folding@Home nutzt die Rechenleistung, während der Bildschirmschoner aktiv ist, um die Form und Interaktionsmöglichkeiten von Proteinen zu berechnen, die aus DNA-Codes übersetzt werden. iNaturalists‘ Seek ist eine mobile Anwendung, die die Gattung und Art jeder Pflanze oder jedes Tieres über die Kamera identifiziert.
Beim Datensammeln lädt Seek durchschnittlich fast 200.000 Bilder täglich hoch. Nach dem Hochladen interagiert eine Gemeinschaft von über zwei Millionen Wissenschaftlern und Bürgerwissenschaftlern mit den Daten, die als Datenqualitätsanalysten fungieren und die Genauigkeit der Identifikation vorschlagen und bestätigen.
Crowdsourcing und Neurowissenschaften sollten immer Partner sein
Crowdsourcing-Forschung ist eine Möglichkeit, die praktische Bedeutung von Experimenten zu verbessern. Es bringt Einzelpersonen zusammen, die daran interessiert sind, zu Forschungszwecken beizutragen und Forschern zu helfen, Einfluss zu nehmen. Mit Crowdsourcing erhöht sich die statistische Aussagekraft dieser Forschungspraktiken. Forscher sind eher in der Lage, einen statistisch signifikanten Unterschied zu erkennen, wenn einer existiert, da es eine große Stichprobengröße gibt, die genügend statistische Aussagekraft gewährleistet.
Neueste Entwicklungen in der Crowdsourcing-Technologie sowie hochwertige, tragbare EEG-Headsets und -Ausrüstung bieten Hoffnung zur Lösung der Replikationskrise. Die crowdsourcing-forschungsgrad Daten von Tausenden von unterschiedlichen und verstreuten Individuen scheinen mehr substanzielle statistische Aussagekraft für Forschungspraktiken zu bieten. Um die dringendsten Innovations- und Forschungsfragen zu beantworten, werden die Menschen zur Wahlpartner.
Während eine Diskussion über die Replikationskrise weiterhin besteht, hat EMOTIV das Problem mehr als eine Gelegenheit neu formuliert - eine Herausforderung, die es wert ist, gelöst zu werden - und sie haben erhebliche Fortschritte gemacht, um genau das zu tun. Um die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zu adressieren, hat EMOTIV eine skalierbare verteilte neurowissenschaftliche Forschungsplattform namens EmotivLABS entwickelt.
Die Replikationskrise mit EmotivLABS voraus sein
Wir können unsere Forschung beschleunigen, indem wir zusammenarbeiten.
EmotivLABS ist die skalierbare verteilte Forschungsplattform von EMOTIV. Teilnehmer aus der ganzen Welt können an neurowissenschaftlichen Forschungen mit ihren eigenen EMOTIV EEG-Headsets teilnehmen und für ihren Beitrag bezahlt werden.
Ein zentrales Merkmal der Plattform sind ihre anspruchsvollen Qualitätssicherungsprozesse, die sicherstellen, dass Forscher hochwertige, forschungsgrad Daten von den Teilnehmern erhalten. Die Nutzer müssen einen Zertifizierungsprozess absolvieren: Nachweis, dass sie wissen, wie ihr Headset funktioniert und dass sie hochwertige EEG-Daten erhalten können. Nach der Zertifizierung können Nutzer an neurowissenschaftlichen Experimenten auf der Plattform teilnehmen und in einigen Fällen sogar eine Vergütung erhalten.
Neben rohem EEG haben Forscher auch Zugang zu Bandleistungsdaten und einem Satz von Algorithmen zur Erkennung von Affekten und Kognition, die Aufmerksamkeit, Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Aufregung und kognitive Belastung umfassen.
Forschungsexperimente können mit EMOTIV’s Experiment Builder erstellt und dann an EmotivLABS übertragen werden. Verbinden und rekrutieren Sie aus einem globalen Panel zertifizierter Teilnehmer und sammeln Sie hochwertige EEG-Daten alles auf einer Plattform.
Die EEG-Headsets von EMOTIV, kombiniert mit EmotivLABS, adressieren die drei Hauptprobleme der Replikationskrise: Rekrutierungslogistik, statistische Signifikanz und Zugang zu einer vielfältigeren, integrativen Demografie.
Letztendlich, da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Werkzeuge und Methoden nutzen, steigt, werden EMOTIVs kostengünstige, forschungsgrad Headsets in der neurowissenschaftlichen Forschung, Gesundheit und Wellness, Automobilindustrie, Neuromarketing, Verbraucherforschung, Bildung und Unterhaltung eingesetzt.
Insgesamt haben Innovationen in der Neurotechnologie dieser Größenordnung es uns ermöglicht, tiefere Einblicke in unser emotionales und intellektuelles Leben zu gewinnen. Wissen, das einst unerreichbar war aufgrund veralteter experimenteller Designs und Forschungspraktiken. Die Anwendung solcher Erkenntnisse wird uns greater control in consciously adapting our personal and professional lives to maximize performance and enrich our innate capabilities personally and in our relationships with others.
Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Sie Ihre Forschung verbessern können.
Erfahren Sie mehr über EMOTIV
Gegründet im Jahr 2011, ist EMOTIV ein in San Francisco ansässiges Bioinformatikunternehmen mit der Mission, unser Verständnis des menschlichen Gehirns mit benutzerdefinierten Elektroenzephalographie (EEG) Hardware, Analyse und Visualisierung voranzutreiben.
Im Mittelpunkt der offenen Wissenschaft steht Zusammenarbeit. Die Forschungsplattform und Mitarbeiter von EMOTIV zielen darauf ab, wissenschaftliche Integrität und experimentelle Strenge zu fördern. Die skalierbare Forschungsplattform von EMOTIV, EmotivLABs, verbindet kognitive Neurowissenschaftler weltweit mit einer globalen Bevölkerung von Forschungsteilnehmern und -experten. Indem sie die additive Linearität der neurowissenschaftlichen Forschung anerkennen, unterstützen wir Forscher, indem wir umfangreiche, multidimensionale, reichhaltige Datensätze bereitstellen, die es Ihnen ermöglichen, bedeutende Schlussfolgerungen aus einer breiten Stichprobe zu ziehen.
EMOTIV Headsets
EMOTIV Insight
EMOTIV dient einer breiten Gemeinschaft von Nutzern, von Fachleuten bis zu Einzelpersonen, die einfach mehr über ihr Gehirn lernen möchten. EMOTIV Insight ist ein 5-Kanal EEG-Headset, das für die Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) konzipiert ist. Insight kombiniert ein schlankes, einfach einzurichtendes Design mit revolutionärer Sensortechnologie.
EMOTIV EPOC X und EPOC Flex
EMOTIV EPOC X ist ein 14-Kanal EEG-Headset und EPOC Flex ist ein 32-Kanal EEG-System. Entworfen für neurowissenschaftliche Forschung in jeder Umgebung, sind die EPOC-Headsets drahtlos mit verbesserter Sensortechnologie. Beide Headsets wurden von unabhängigen Forschungsgruppen validiert und haben sich als Fähigkeit, hochwertige forschungsgrad Daten zu liefern, bewährt.
Ein vollständiger Vergleich der technischen Möglichkeiten der EEG-Headsets von EMOTIV ist auf der EMOTIV-Website verfügbar.
EMOTIV-Technologie
EMOTIV hat eine Suite von Tools entwickelt, um jeden Schritt der neurowissenschaftlichen Forschung zu unterstützen.
Die EmotivPRO-Software ermöglicht es Benutzern, Testresultate 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, sofern die Anforderungen des experimentellen Designs erfüllt sind.
Ein Software Development Kit (SDK) für EMOTIV ist ebenfalls verfügbar, sodass benutzerdefinierte Apps, Interaktionen oder experimentelle Designs unterwegs mit dem Headset und Smartphone allein durchgeführt werden können.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Werkzeuge und Methoden nutzen, steigt, werden EMOTIVs kostengünstige, benutzerfreundliche EEG-Headsets in:
Neurowissenschaftlicher Forschung
Gesundheit und Wellness
Automobilindustrie
Neuromarketing
Verbraucherforschung
Bildung
Unterhaltungssettings
Die Bekämpfung der Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zur Verbesserung der statistischen Signifikanz.
In der kognitiven Neurowissenschaft und der Forschung zum sozialen Verhalten zielt die EEG-Forschungsmethodik darauf ab, den menschlichen Geist zu verstehen, indem die Natur der Hirnaktivität untersucht wird, die mit verschiedenen Aktivitäten oder äußeren Umgebungen verbunden ist. Ein wichtiger Unterscheidungsfaktor der EEG-Forschung, jetzt da drahtlose, tragbare EEG-Headsets verfügbar sind, ist die Fähigkeit, longitudinale Hirnaktivität und soziales 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 anderer Forscherexperimente nicht replizieren oder reproduzieren können. Infolgedessen können ihre Ergebnisse nicht von der Stichproben gruppe auf die allgemeine Bevölkerung übertragen werden.
Leider stehen kleine Stichprobengrößen im Zentrum der aktuellen Herausforderungen in neurowissenschaftlichen Bemühungen. Kleine Stichprobengrößen beeinflussen die statistische Signifikanz, erschweren das Ziehen sinnvoller Schlussfolgerungen und verschärfen die aufkommende Replikationskrise.
Da die Replikation ein entscheidender Schritt im wissenschaftlichen Prozess ist, ist es unerlässlich, diese Replikationskrise zu lösen. Andernfalls untergraben empirische Ergebnisse, die nicht reproduziert werden können, die Glaubwürdigkeit der betreffenden Theorien und damit auch alle Therapien, Behandlungen oder Gesetze, die als Ergebnis des Prozesses entstehen.
Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Replikationskrise und wie sie die Fähigkeit der Neurowissenschaftler beeinträchtigt, das volle Potenzial der gesammelten Daten zu nutzen, um die reale Welt zu verstehen. Wir werden dann einführen, wie die Technologie des 21. Jahrhunderts, wie AI-unterstützte crowdsourcing Forschung, eine Entlastung von der Replikationskrise bietet.
Die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der neurowissenschaftlichen Forschung
Moderne empirische Forschung umfasst sowohl das Erheben als auch das Analysieren von Daten. Daher fallen Überlegungen zu ihrer Reproduzierbarkeit in zwei Fragen:
Reproduzierbarkeit: Verfügt Ihr Experiment über die Validierung der Analysen und notwendige Zertifizierungen für die Interpretation der Daten?
Replikation: Hat Ihr Experiment die Fähigkeit, wiederholt zu werden, um neue, unabhängige Daten zu erhalten?
Leider ist die Antwort auf entweder Frage in der neurowissenschaftlichen Forschung ‚nein‘.
Im Jahr 2016 hat Nature 1.576 Forscher befragt und festgestellt, dass mehr als 70 % der Forscher versucht haben und gescheitert sind, ein Experiment eines anderen Wissenschaftlers zu reproduzieren. Und mehr als die Hälfte war nicht in der Lage, ihre eigenen Experimente zu reproduzieren. Trotz ihrer Misserfolge waren nur 52 % der Forscher der Meinung, dass es eine Krise gibt, während 31 % dachten, dass die Ergebnisse wahrscheinlich falsch sind.
Die Unfähigkeit, Forschungsergebnisse zu reproduzieren, ist typischerweise auf die einzigartige Natur der experimentellen Bedingungen zurückzuführen, die nicht statistisch ausgeglichen oder erkannt werden können. Alles, von dem Wetter an diesem Tag, dem einzelnen Labortechniker, der Experimente durchführt, und den entwickelten Analyse- oder statistischen Werkzeugen zur Bewertung experimenteller Ergebnisse, kann einzigartige Elemente haben, die die Replikation komplizieren.
Darüber hinaus tendieren aufgrund der begrenzten Ressourcen und Kenntnisse, die für neurowissenschaftliche Forschung erforderlich sind, die Experimente dazu, unterproben zu sein, und haben bereits WEIRD (westlich, gebildet, industrialisiert, reich und demokratisch) eingeschränkte Populationstichproben.
Warum ist Replikation in der Forschung wichtig?
Logistische Einschränkungen, wie Rekrutierungsfragen, die Beschränkung auf ein Labor und kleine Stichprobengrößen, haben dazu geführt, dass Forscher auf traditionelle Forschungspraktiken und -muster zurückgegriffen haben. Infolgedessen können Forscher, die das soziale Verhalten in der realen Welt und persönliche Informationen untersuchen, keine Experimente vielfältig oder kreativ durchführen. Diese Einschränkungen haben die Fähigkeit der neurowissenschaftlichen Forscher, ihre Ergebnisse für Anwendungen in der realen Welt zu transformieren, wie Therapien, Behandlungen und sogar Gesetze, beeinträchtigt. Diese Probleme, Einschränkungen der Stichprobengruppe und die begrenzte Möglichkeit, in realen Situationen zu testen, liegen im Kern 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 Schlussfolgerungen bestehen, die aus experimentellen Ergebnissen gezogen werden, untergräbt es das Vertrauen in das gesamte System. Dieser Zweifel kann sich auch negativ auf die Fördermittelgeber auswirken, die damit beauftragt sind, Forschung zu unterstützen, die breite, reale Auswirkungen haben wird.
Verbesserte Reproduzierbarkeit kommt oft von der Festlegung von Forschungsmethoden. Das Replizieren von Ergebnissen wird verbessert, wenn Forscher eine strenge Standardisierung der Datenerhebung, Qualitätskontrolle und Analyseverfahren in Experimenten mit größeren Stichprobengruppen erreichen.
In den letzten zehn Jahren haben technologische Innovationen in Crowd-Sourcing-Software und -Hardware es den Forschern ermöglicht, diese grundlegenden Standardisierungselemente bereitzustellen, die die Replikationskrise, das Problem der statistischen Aussagekraft und die Reproduktionskrise angehen.
Crowdsourcing Forschungspraktiken
Global agieren für mehr Versuchsteilnehmer mit crowdsourced Forschung
Die Crowd-Sourcing-Technologie hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten rasant entwickelt. Es ist ein Ansatz, der es dem Forscher ermöglicht, viel mehr Daten von Individuen durch ein global verbundenes Netzwerk zu sammeln. Zum Beispiel, denken Sie an die Fortschritte, die in der Computer-Spracherkennung erzielt wurden. Jahrzehntelang stand diese Forschung im Wesentlichen still, bis Unternehmen wie Google, Amazon und Apple die kumulierten Eingaben von Hunderttausenden von Internetnutzern sammelten. Mit einem so massiven Datensatz konnten sie Spracherkennungssoftware verfeinern, die heute in den Google-, Alexa- und Siri-Diensten weit verbreitet ist.
Allerdings wurde wie bei den meisten technologischen Innovationen das Crowdsourcing auf mehrere kommerzielle und wissenschaftliche Forschungspraktiken angepasst. Zooniverse, Folding@Home und Seek by iNaturalists sind drei der bekanntesten Crowdsourcing-Plattformen.
Zooniverse ist die größte menschenbasierte Forschungsplattform mit zwei Millionen registrierten Konten. Menschen sind einzigartig darin, Muster zu erkennen, während Computer Schwierigkeiten haben. Die Allgemeinheit kann Forschern helfen, alles, von Galaxienformen bis zu Tierarten, zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Zooniverse-Community hat zu vielen Entdeckungen beigetragen und jeder kann seine Daten in ein Projekt hochladen, das der Gemeinschaft offensteht.
Weitere beliebte Crowdsourcing-Plattformen sind Folding@Home und Seek by iNaturalist. Folding@Home nutzt die Rechenleistung, während der Bildschirmschoner aktiv ist, um die Form und Interaktionsmöglichkeiten von Proteinen zu berechnen, die aus DNA-Codes übersetzt werden. iNaturalists‘ Seek ist eine mobile Anwendung, die die Gattung und Art jeder Pflanze oder jedes Tieres über die Kamera identifiziert.
Beim Datensammeln lädt Seek durchschnittlich fast 200.000 Bilder täglich hoch. Nach dem Hochladen interagiert eine Gemeinschaft von über zwei Millionen Wissenschaftlern und Bürgerwissenschaftlern mit den Daten, die als Datenqualitätsanalysten fungieren und die Genauigkeit der Identifikation vorschlagen und bestätigen.
Crowdsourcing und Neurowissenschaften sollten immer Partner sein
Crowdsourcing-Forschung ist eine Möglichkeit, die praktische Bedeutung von Experimenten zu verbessern. Es bringt Einzelpersonen zusammen, die daran interessiert sind, zu Forschungszwecken beizutragen und Forschern zu helfen, Einfluss zu nehmen. Mit Crowdsourcing erhöht sich die statistische Aussagekraft dieser Forschungspraktiken. Forscher sind eher in der Lage, einen statistisch signifikanten Unterschied zu erkennen, wenn einer existiert, da es eine große Stichprobengröße gibt, die genügend statistische Aussagekraft gewährleistet.
Neueste Entwicklungen in der Crowdsourcing-Technologie sowie hochwertige, tragbare EEG-Headsets und -Ausrüstung bieten Hoffnung zur Lösung der Replikationskrise. Die crowdsourcing-forschungsgrad Daten von Tausenden von unterschiedlichen und verstreuten Individuen scheinen mehr substanzielle statistische Aussagekraft für Forschungspraktiken zu bieten. Um die dringendsten Innovations- und Forschungsfragen zu beantworten, werden die Menschen zur Wahlpartner.
Während eine Diskussion über die Replikationskrise weiterhin besteht, hat EMOTIV das Problem mehr als eine Gelegenheit neu formuliert - eine Herausforderung, die es wert ist, gelöst zu werden - und sie haben erhebliche Fortschritte gemacht, um genau das zu tun. Um die Replikationskrise in der kognitiven Neurowissenschaft zu adressieren, hat EMOTIV eine skalierbare verteilte neurowissenschaftliche Forschungsplattform namens EmotivLABS entwickelt.
Die Replikationskrise mit EmotivLABS voraus sein
Wir können unsere Forschung beschleunigen, indem wir zusammenarbeiten.
EmotivLABS ist die skalierbare verteilte Forschungsplattform von EMOTIV. Teilnehmer aus der ganzen Welt können an neurowissenschaftlichen Forschungen mit ihren eigenen EMOTIV EEG-Headsets teilnehmen und für ihren Beitrag bezahlt werden.
Ein zentrales Merkmal der Plattform sind ihre anspruchsvollen Qualitätssicherungsprozesse, die sicherstellen, dass Forscher hochwertige, forschungsgrad Daten von den Teilnehmern erhalten. Die Nutzer müssen einen Zertifizierungsprozess absolvieren: Nachweis, dass sie wissen, wie ihr Headset funktioniert und dass sie hochwertige EEG-Daten erhalten können. Nach der Zertifizierung können Nutzer an neurowissenschaftlichen Experimenten auf der Plattform teilnehmen und in einigen Fällen sogar eine Vergütung erhalten.
Neben rohem EEG haben Forscher auch Zugang zu Bandleistungsdaten und einem Satz von Algorithmen zur Erkennung von Affekten und Kognition, die Aufmerksamkeit, Frustration, Interesse, Entspannung, Engagement, Aufregung und kognitive Belastung umfassen.
Forschungsexperimente können mit EMOTIV’s Experiment Builder erstellt und dann an EmotivLABS übertragen werden. Verbinden und rekrutieren Sie aus einem globalen Panel zertifizierter Teilnehmer und sammeln Sie hochwertige EEG-Daten alles auf einer Plattform.
Die EEG-Headsets von EMOTIV, kombiniert mit EmotivLABS, adressieren die drei Hauptprobleme der Replikationskrise: Rekrutierungslogistik, statistische Signifikanz und Zugang zu einer vielfältigeren, integrativen Demografie.
Letztendlich, da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Werkzeuge und Methoden nutzen, steigt, werden EMOTIVs kostengünstige, forschungsgrad Headsets in der neurowissenschaftlichen Forschung, Gesundheit und Wellness, Automobilindustrie, Neuromarketing, Verbraucherforschung, Bildung und Unterhaltung eingesetzt.
Insgesamt haben Innovationen in der Neurotechnologie dieser Größenordnung es uns ermöglicht, tiefere Einblicke in unser emotionales und intellektuelles Leben zu gewinnen. Wissen, das einst unerreichbar war aufgrund veralteter experimenteller Designs und Forschungspraktiken. Die Anwendung solcher Erkenntnisse wird uns greater control in consciously adapting our personal and professional lives to maximize performance and enrich our innate capabilities personally and in our relationships with others.
Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Sie Ihre Forschung verbessern können.
Erfahren Sie mehr über EMOTIV
Gegründet im Jahr 2011, ist EMOTIV ein in San Francisco ansässiges Bioinformatikunternehmen mit der Mission, unser Verständnis des menschlichen Gehirns mit benutzerdefinierten Elektroenzephalographie (EEG) Hardware, Analyse und Visualisierung voranzutreiben.
Im Mittelpunkt der offenen Wissenschaft steht Zusammenarbeit. Die Forschungsplattform und Mitarbeiter von EMOTIV zielen darauf ab, wissenschaftliche Integrität und experimentelle Strenge zu fördern. Die skalierbare Forschungsplattform von EMOTIV, EmotivLABs, verbindet kognitive Neurowissenschaftler weltweit mit einer globalen Bevölkerung von Forschungsteilnehmern und -experten. Indem sie die additive Linearität der neurowissenschaftlichen Forschung anerkennen, unterstützen wir Forscher, indem wir umfangreiche, multidimensionale, reichhaltige Datensätze bereitstellen, die es Ihnen ermöglichen, bedeutende Schlussfolgerungen aus einer breiten Stichprobe zu ziehen.
EMOTIV Headsets
EMOTIV Insight
EMOTIV dient einer breiten Gemeinschaft von Nutzern, von Fachleuten bis zu Einzelpersonen, die einfach mehr über ihr Gehirn lernen möchten. EMOTIV Insight ist ein 5-Kanal EEG-Headset, das für die Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) konzipiert ist. Insight kombiniert ein schlankes, einfach einzurichtendes Design mit revolutionärer Sensortechnologie.
EMOTIV EPOC X und EPOC Flex
EMOTIV EPOC X ist ein 14-Kanal EEG-Headset und EPOC Flex ist ein 32-Kanal EEG-System. Entworfen für neurowissenschaftliche Forschung in jeder Umgebung, sind die EPOC-Headsets drahtlos mit verbesserter Sensortechnologie. Beide Headsets wurden von unabhängigen Forschungsgruppen validiert und haben sich als Fähigkeit, hochwertige forschungsgrad Daten zu liefern, bewährt.
Ein vollständiger Vergleich der technischen Möglichkeiten der EEG-Headsets von EMOTIV ist auf der EMOTIV-Website verfügbar.
EMOTIV-Technologie
EMOTIV hat eine Suite von Tools entwickelt, um jeden Schritt der neurowissenschaftlichen Forschung zu unterstützen.
Die EmotivPRO-Software ermöglicht es Benutzern, Testresultate 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, sofern die Anforderungen des experimentellen Designs erfüllt sind.
Ein Software Development Kit (SDK) für EMOTIV ist ebenfalls verfügbar, sodass benutzerdefinierte Apps, Interaktionen oder experimentelle Designs unterwegs mit dem Headset und Smartphone allein durchgeführt werden können.
Da die Anzahl der Disziplinen und kommerziellen Märkte, die neurowissenschaftliche Werkzeuge und Methoden nutzen, steigt, werden EMOTIVs kostengünstige, benutzerfreundliche EEG-Headsets in:
Neurowissenschaftlicher Forschung
Gesundheit und Wellness
Automobilindustrie
Neuromarketing
Verbraucherforschung
Bildung
Unterhaltungssettings
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Hinweis zu Übersetzungen: Nicht-englische Versionen dieser Website wurden zu Ihrer Bequemlichkeit mithilfe künstlicher Intelligenz übersetzt. Obwohl wir um Genauigkeit bemüht sind, können automatisierte Übersetzungen Fehler oder Nuancen enthalten, die vom Originaltext abweichen. Für die genauesten Informationen beziehen Sie sich bitte auf die englische Version dieser Seite.
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