Warum EEG für die Forschung verwenden?
Mehul Nayak
17.02.2022
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Stell dir vor, du hast ein kurzes Video erstellt und möchtest herausfinden, welche Teile des Videos die Leute ansprechend fanden. Typischerweise würdest du sie einfach fragen. Vielleicht würdest du eine Umfrage verwenden. Aber die häufigste Antwort könnte "Ich bin mir nicht sicher, genau" oder "Ich kann mich nicht erinnern" sein. Forschung zur menschlichen Wahrnehmung, die sich allein auf subjektive Maßnahmen stützt, kann mit Unsicherheiten behaftet sein, die durch die Messung neurophysiologischer Reaktionen überwunden werden können. EEG-Geräte sind einzigartig positioniert als leicht zugängliches, kosteneffizientes Werkzeug, das die Forschung zur menschlichen Wahrnehmung verbessern kann. Infolgedessen wird es schnell zu einem Schlüsselwerkzeug in der Psychologie, Neuromarketing und BCI.
Was ist EEG?
Die Elektroenzephalographie (EEG) ist die Messung der elektrischen Aktivität, die von Gehirnzellen, den sogenannten Neuronen, ausgelöst wird. Es ist eine sichere und nicht-invasive Methode, die Elektroden auf der Kopfhaut verwendet. Die für diesen Zweck verwendeten EEG-Geräte können von kommerziellen Ein-Kanal-Geräten bis hin zu medizinischen 256-Kanal-Systemen variieren. Du kannst mehr Einzelheiten darüber lesen, was EEG ist und welche verschiedenen EEG-Geräte hier verfügbar sind.
Was sind die Vorteile von EEG?
Hohe zeitliche Auflösung
Aufgrund seiner hohen zeitlichen Auflösung kann EEG präbewusste Prozesse erfassen.
Die größte Stärke von EEG im Vergleich zu anderen neuroimaging Methoden ist seine zeitliche Auflösung, d.h. die Fähigkeit, schnelle Gehirnreaktionen im Millisekundenbereich zu messen. Andere Gehirnbildgebungsverfahren wie fMRI (funktionelle Magnetresonanztomografie) benötigen eine Sekunde oder mehr, nachdem die interessierenden Reize präsentiert werden. Darüber hinaus basieren Verhaltensaufgaben, die darauf ausgelegt sind, Unsicherheiten in subjektiven Reaktionen zu vermeiden, typischerweise auf Reaktionszeiten und Knopfdruckantworten. Diese können bis zu einer Sekunde in Anspruch nehmen, was sehr langsam ist, wenn man bedenkt, dass das Gehirn in der Lage ist, viele komplexe neurophysiologische Prozesse im Millisekundenspektrum zu erzeugen. Daher ist EEG aufgrund seiner hohen zeitlichen Auflösung in der Lage, präbewusste Prozesse zu erfassen, die sonst mit bloßen Selbstberichten und reaktionsbasierten Aufgaben unerkannt bleiben würden.
Preisgünstigkeit und Mobilität
Sportwissenschaft: Paxton Lynch unterzieht sich dem Drucktest mit dem Emotiv Insight EEG-Headset.
EEG-Geräte sind kostengünstig und kabellos geworden, sodass Forscher Forschungen im Freien durchführen können, anstatt Teilnehmer in das Labor zu bringen. Während sowohl EEG als auch MEG (Magnetoenzephalographie) eine hohe zeitliche Auflösung aufweisen, ist EEG das zugänglichere Forschungswerkzeug, da es kostengünstig und mobil ist, was die Untersuchung des menschlichen Verhaltens in kontrollierten oder natürlichen Umgebungen ermöglicht. Alternative neuroimaging Methoden (z.B. MEG, MRT und PET) erfordern hohe Wartungskosten, und die Teilnehmer müssen in ein Krankenhaus oder ein Labor gebracht werden, um diese Studien durchzuführen. Im krassen Gegensatz dazu kann fast jede Umgebung in ein EEG-"Labor" umgewandelt werden. (Siehe Park et al. Überprüfung1, wie mobiles EEG verwendet werden kann, um die sportliche Leistung im Freien zu verbessern)
In-Haus- oder Fernstudien
EEG muss nicht unbedingt laborbasiert und mit einem einzigen Gerät erfolgen. Mit den Fortschritten in kostengünstigen, kommerziellen EEG-Geräten können Nutzer zu Hause ihr eigenes EEG aufzeichnen. Die EmotivLABS-Plattform ermöglicht es Forschern, ihre Experimente online mit EMOTIV-Headsets durchzuführen, die gegen Forschungsgrade-Geräte validiert wurden²ʹ³. Lies über unsere Pilotstudie zum Online-EEG hier oder über eine unserer Partnerschaften, in der EMOTIV-Nutzer an einer Studien zu Hause teilnahmen, um eine Präsentationssoftware zu bewerten hier.
Was können wir mit EEG messen?
Forscher verwenden häufig entweder die Spannungsamplituden zu interessierenden Zeitpunkten nach dem Auftreten eines Reizes (d.h. ereignisbezogene Potenziale oder ERPs) oder die Menge an Oszillationen (von Gehirnwellen) im EEG pro Sekunde (d.h. Zeit-Frequenz-Analyse).
Diese beiden Bereiche ermöglichen es uns, verschiedene Forschungsfragen im Zusammenhang mit Verhalten zu beantworten. Darüber hinaus können wir mit dem Fortschritt von komplexen maschinellen Lernalgorithmen beginnen, mentale Zustände als Reaktion auf interessierende Reize zu entschlüsseln. Zum Beispiel können wir mit der Entwicklung von Algorithmen, die für Aufmerksamkeit validiert wurden, jetzt Fragen wie "Welcher Teil meines Videos hat mehr Aufmerksamkeit erregt?" leicht beantworten.
Vorsichtshinweise zu beachten
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass wir mit EEG Gedanken nicht genau lesen können. Daher müssen die zu vergleichenden Reize idealerweise in jedem Aspekt außer der interessierenden Variable selbst übereinstimmen. Daher ist eine gut gestaltete experimentelle Aufgabe das Fundament einer guten EEG-Forschung. Zweitens können EEG-Geräte Störungen von elektrischen Geräten wahrnehmen, und EEGs können auch anfällig für Bewegung sein, was unerwünschte Artefakte in die Aufnahme einführen kann. Daher spiegeln rohe EEGs die gesamten Gehirnantworten wider, die gereinigt und verarbeitet werden müssen, bevor Schlussfolgerungen hinsichtlich der Wahrnehmung der Reize gezogen werden können.
Darüber hinaus erfasst die Gehirnaktivität an einer einzelnen Elektrode die Aktivität des gesamten Gehirns, und ihr Standort zeigt nicht präzise die Quelle der Aktivität direkt an (z.B. bedeutet eine erhöhte Aktivität an einer frontalen Elektrode nicht, dass der frontale Kortex diese Antwort erzeugt hat). Methoden wie die Quellrekonstruktion⁴ der EEG-Reaktion können zu diesem Zweck verwendet werden, um die Quelle auf der Kopfhautebene zu bestimmen. Um tiefere Quellen mit höherem Vertrauen zu bestimmen, könnten neuroimaging Methoden wie MEG oder fMRI in Kombination mit EEG in Betracht gezogen werden.
EEG in der aktuellen Forschung
EEG wird derzeit in vielfältiger Weise eingesetzt und unterstützt Forscher nicht nur in Psychologie und Medizin, sondern auch in Gehirn-Computer-Schnittstellen, Neurofeedback und im Verständnis des Verbraucherverhaltens in Bereichen wie Neuromarketing.
Medizin oder klinische Neurowissenschaft
EEG wird überwiegend in medizinischen Bereichen eingesetzt, um Diagnosen und Behandlungen zu verbessern. Zum Beispiel ist die häufigste Anwendung von EEG die Diagnose von Epilepsie und die Erkennung von Anfällen⁵ sowie in Schlafstudien zur Erkennung von Schlafanomalien⁶. In der Psychiatrie und klinischen Neurowissenschaft wird EEG derzeit verwendet, um objektive Marker für Störungen zu identifizieren, die andernfalls auf subjektiven klinischen Beurteilungen beruhen. Techniken wie quantitative EEG (qEEG), bei denen die Anzahl der Oszillationen berechnet und auf der Kopfhaut abgebildet werden, werden verwendet, um die Änderungen im Gehirn zu charakterisieren, die durch verschiedene psychiatrische Störungen verursacht werden⁷. Maschinelles Lernen, das auf die Klassifizierung gesunder vs. gestörter Gehirne angewendet wird, ebnet auch den Weg für objektivere Methoden der Diagnose⁸ˈ⁹.
Neuromarketing
Es ist selbstverständlich, dass das Verständnis des Verbraucherverhaltens im Mittelpunkt des Neuromarketings steht. Die häufigste Verwendung von EEG in diesem Bereich besteht darin, weniger auffällige und ansprechende Aspekte von Anzeigen¹⁰, Produkten oder Dienstleistungen zu bestimmen, mit dem Ziel, diese zu verbessern.
EMOTIV x Neuromarketing - Zukunft des Verbraucherverhaltens im L’Oreal’s Luxury Lab.
EEG-Oszillationen werden auch verwendet, um festzustellen, ob es eine unbewusste Marken-/Produktvervollständigung¹¹ gibt. Weitere Anwendungen umfassen Neuropricing, bei denen Verhaltenstests mit EEG verwendet werden, um optimale Preisstrategien für Produkte¹² zu finden.
EMOTIV x Neuromarketing - Wie das Gehirn auf unterschiedliche Preisvorschläge reagiert.
Allgemeine neurowissenschaftliche Forschung
Diese Art von Forschung befasst sich mit dem Verständnis, wie das Gehirn funktioniert (z.B. wie unser Gehirn visuelle oder auditive Reize verarbeitet) und wie verschiedene Teile des Gehirns miteinander kommunizieren. Sie umfasst auch das Verständnis der Beziehung zwischen dem Gehirn und Störungen (z.B. Autismus-Spektrum-Störung oder Schizophrenie). Dies umfasst mehrere Bereiche, die soziale, affektive, rechnerische und kognitive Bereiche umfassen.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI)
Die BCI-Forschung zielt darauf ab, mentale Befehle in eine externe Aktion zu übersetzen, indem EEG mit Computergeräten integriert wird. Die Verwendung mentaler Befehle, um ein Word-Dokument zu tippen, einen Rollstuhl zu bewegen und sogar Prothesen zu steuern, sind einige der aktuellen Entwicklungen in BCI, die verwendet werden, um die Lebensqualität von Menschen mit Behinderungen¹³ zu verbessern.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - Die erstaunlichen Kreationen von John, einem 8-jährigen Jungen mit zerebraler Lähmung, bei brainpaintbyjohn auf Instagram
Eine weitere Revolution findet in der Musikindustrie statt, in der Musiker/Sänger ihre Gedanken nutzen, um Musik zu erstellen (siehe unseren verwandten Beitrag hier)
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - EMOTIVs EPOC-Headset & der ikonische TONTO-Synthesizer sind das perfekte Match.
Insgesamt bietet die Verwendung von EEG das Versprechen, hinter das oberflächliche Verständnis menschlichen Verhaltens zu gelangen. Die Kosteneffizienz und hohe Zugänglichkeit machen es zu einem nützlichen Werkzeug in vielen Disziplinen, wo Prozesse von der Verbesserung der Benutzererfahrungen bis hin zur Fortschritt in Therapeutika durch das tiefere Verständnis menschlichen Verhaltens mit EEG erreicht werden können.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - EMOTIV x Rodrigo Hubner Mendes, F1-Auto fahren mit mentalen Befehlen
Artikel von
Roshini Randeniya, Forschungsbeauftragte, EMOTIV Research Pty. Ltd
Referenzen
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
Stell dir vor, du hast ein kurzes Video erstellt und möchtest herausfinden, welche Teile des Videos die Leute ansprechend fanden. Typischerweise würdest du sie einfach fragen. Vielleicht würdest du eine Umfrage verwenden. Aber die häufigste Antwort könnte "Ich bin mir nicht sicher, genau" oder "Ich kann mich nicht erinnern" sein. Forschung zur menschlichen Wahrnehmung, die sich allein auf subjektive Maßnahmen stützt, kann mit Unsicherheiten behaftet sein, die durch die Messung neurophysiologischer Reaktionen überwunden werden können. EEG-Geräte sind einzigartig positioniert als leicht zugängliches, kosteneffizientes Werkzeug, das die Forschung zur menschlichen Wahrnehmung verbessern kann. Infolgedessen wird es schnell zu einem Schlüsselwerkzeug in der Psychologie, Neuromarketing und BCI.
Was ist EEG?
Die Elektroenzephalographie (EEG) ist die Messung der elektrischen Aktivität, die von Gehirnzellen, den sogenannten Neuronen, ausgelöst wird. Es ist eine sichere und nicht-invasive Methode, die Elektroden auf der Kopfhaut verwendet. Die für diesen Zweck verwendeten EEG-Geräte können von kommerziellen Ein-Kanal-Geräten bis hin zu medizinischen 256-Kanal-Systemen variieren. Du kannst mehr Einzelheiten darüber lesen, was EEG ist und welche verschiedenen EEG-Geräte hier verfügbar sind.
Was sind die Vorteile von EEG?
Hohe zeitliche Auflösung
Aufgrund seiner hohen zeitlichen Auflösung kann EEG präbewusste Prozesse erfassen.
Die größte Stärke von EEG im Vergleich zu anderen neuroimaging Methoden ist seine zeitliche Auflösung, d.h. die Fähigkeit, schnelle Gehirnreaktionen im Millisekundenbereich zu messen. Andere Gehirnbildgebungsverfahren wie fMRI (funktionelle Magnetresonanztomografie) benötigen eine Sekunde oder mehr, nachdem die interessierenden Reize präsentiert werden. Darüber hinaus basieren Verhaltensaufgaben, die darauf ausgelegt sind, Unsicherheiten in subjektiven Reaktionen zu vermeiden, typischerweise auf Reaktionszeiten und Knopfdruckantworten. Diese können bis zu einer Sekunde in Anspruch nehmen, was sehr langsam ist, wenn man bedenkt, dass das Gehirn in der Lage ist, viele komplexe neurophysiologische Prozesse im Millisekundenspektrum zu erzeugen. Daher ist EEG aufgrund seiner hohen zeitlichen Auflösung in der Lage, präbewusste Prozesse zu erfassen, die sonst mit bloßen Selbstberichten und reaktionsbasierten Aufgaben unerkannt bleiben würden.
Preisgünstigkeit und Mobilität
Sportwissenschaft: Paxton Lynch unterzieht sich dem Drucktest mit dem Emotiv Insight EEG-Headset.
EEG-Geräte sind kostengünstig und kabellos geworden, sodass Forscher Forschungen im Freien durchführen können, anstatt Teilnehmer in das Labor zu bringen. Während sowohl EEG als auch MEG (Magnetoenzephalographie) eine hohe zeitliche Auflösung aufweisen, ist EEG das zugänglichere Forschungswerkzeug, da es kostengünstig und mobil ist, was die Untersuchung des menschlichen Verhaltens in kontrollierten oder natürlichen Umgebungen ermöglicht. Alternative neuroimaging Methoden (z.B. MEG, MRT und PET) erfordern hohe Wartungskosten, und die Teilnehmer müssen in ein Krankenhaus oder ein Labor gebracht werden, um diese Studien durchzuführen. Im krassen Gegensatz dazu kann fast jede Umgebung in ein EEG-"Labor" umgewandelt werden. (Siehe Park et al. Überprüfung1, wie mobiles EEG verwendet werden kann, um die sportliche Leistung im Freien zu verbessern)
In-Haus- oder Fernstudien
EEG muss nicht unbedingt laborbasiert und mit einem einzigen Gerät erfolgen. Mit den Fortschritten in kostengünstigen, kommerziellen EEG-Geräten können Nutzer zu Hause ihr eigenes EEG aufzeichnen. Die EmotivLABS-Plattform ermöglicht es Forschern, ihre Experimente online mit EMOTIV-Headsets durchzuführen, die gegen Forschungsgrade-Geräte validiert wurden²ʹ³. Lies über unsere Pilotstudie zum Online-EEG hier oder über eine unserer Partnerschaften, in der EMOTIV-Nutzer an einer Studien zu Hause teilnahmen, um eine Präsentationssoftware zu bewerten hier.
Was können wir mit EEG messen?
Forscher verwenden häufig entweder die Spannungsamplituden zu interessierenden Zeitpunkten nach dem Auftreten eines Reizes (d.h. ereignisbezogene Potenziale oder ERPs) oder die Menge an Oszillationen (von Gehirnwellen) im EEG pro Sekunde (d.h. Zeit-Frequenz-Analyse).
Diese beiden Bereiche ermöglichen es uns, verschiedene Forschungsfragen im Zusammenhang mit Verhalten zu beantworten. Darüber hinaus können wir mit dem Fortschritt von komplexen maschinellen Lernalgorithmen beginnen, mentale Zustände als Reaktion auf interessierende Reize zu entschlüsseln. Zum Beispiel können wir mit der Entwicklung von Algorithmen, die für Aufmerksamkeit validiert wurden, jetzt Fragen wie "Welcher Teil meines Videos hat mehr Aufmerksamkeit erregt?" leicht beantworten.
Vorsichtshinweise zu beachten
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass wir mit EEG Gedanken nicht genau lesen können. Daher müssen die zu vergleichenden Reize idealerweise in jedem Aspekt außer der interessierenden Variable selbst übereinstimmen. Daher ist eine gut gestaltete experimentelle Aufgabe das Fundament einer guten EEG-Forschung. Zweitens können EEG-Geräte Störungen von elektrischen Geräten wahrnehmen, und EEGs können auch anfällig für Bewegung sein, was unerwünschte Artefakte in die Aufnahme einführen kann. Daher spiegeln rohe EEGs die gesamten Gehirnantworten wider, die gereinigt und verarbeitet werden müssen, bevor Schlussfolgerungen hinsichtlich der Wahrnehmung der Reize gezogen werden können.
Darüber hinaus erfasst die Gehirnaktivität an einer einzelnen Elektrode die Aktivität des gesamten Gehirns, und ihr Standort zeigt nicht präzise die Quelle der Aktivität direkt an (z.B. bedeutet eine erhöhte Aktivität an einer frontalen Elektrode nicht, dass der frontale Kortex diese Antwort erzeugt hat). Methoden wie die Quellrekonstruktion⁴ der EEG-Reaktion können zu diesem Zweck verwendet werden, um die Quelle auf der Kopfhautebene zu bestimmen. Um tiefere Quellen mit höherem Vertrauen zu bestimmen, könnten neuroimaging Methoden wie MEG oder fMRI in Kombination mit EEG in Betracht gezogen werden.
EEG in der aktuellen Forschung
EEG wird derzeit in vielfältiger Weise eingesetzt und unterstützt Forscher nicht nur in Psychologie und Medizin, sondern auch in Gehirn-Computer-Schnittstellen, Neurofeedback und im Verständnis des Verbraucherverhaltens in Bereichen wie Neuromarketing.
Medizin oder klinische Neurowissenschaft
EEG wird überwiegend in medizinischen Bereichen eingesetzt, um Diagnosen und Behandlungen zu verbessern. Zum Beispiel ist die häufigste Anwendung von EEG die Diagnose von Epilepsie und die Erkennung von Anfällen⁵ sowie in Schlafstudien zur Erkennung von Schlafanomalien⁶. In der Psychiatrie und klinischen Neurowissenschaft wird EEG derzeit verwendet, um objektive Marker für Störungen zu identifizieren, die andernfalls auf subjektiven klinischen Beurteilungen beruhen. Techniken wie quantitative EEG (qEEG), bei denen die Anzahl der Oszillationen berechnet und auf der Kopfhaut abgebildet werden, werden verwendet, um die Änderungen im Gehirn zu charakterisieren, die durch verschiedene psychiatrische Störungen verursacht werden⁷. Maschinelles Lernen, das auf die Klassifizierung gesunder vs. gestörter Gehirne angewendet wird, ebnet auch den Weg für objektivere Methoden der Diagnose⁸ˈ⁹.
Neuromarketing
Es ist selbstverständlich, dass das Verständnis des Verbraucherverhaltens im Mittelpunkt des Neuromarketings steht. Die häufigste Verwendung von EEG in diesem Bereich besteht darin, weniger auffällige und ansprechende Aspekte von Anzeigen¹⁰, Produkten oder Dienstleistungen zu bestimmen, mit dem Ziel, diese zu verbessern.
EMOTIV x Neuromarketing - Zukunft des Verbraucherverhaltens im L’Oreal’s Luxury Lab.
EEG-Oszillationen werden auch verwendet, um festzustellen, ob es eine unbewusste Marken-/Produktvervollständigung¹¹ gibt. Weitere Anwendungen umfassen Neuropricing, bei denen Verhaltenstests mit EEG verwendet werden, um optimale Preisstrategien für Produkte¹² zu finden.
EMOTIV x Neuromarketing - Wie das Gehirn auf unterschiedliche Preisvorschläge reagiert.
Allgemeine neurowissenschaftliche Forschung
Diese Art von Forschung befasst sich mit dem Verständnis, wie das Gehirn funktioniert (z.B. wie unser Gehirn visuelle oder auditive Reize verarbeitet) und wie verschiedene Teile des Gehirns miteinander kommunizieren. Sie umfasst auch das Verständnis der Beziehung zwischen dem Gehirn und Störungen (z.B. Autismus-Spektrum-Störung oder Schizophrenie). Dies umfasst mehrere Bereiche, die soziale, affektive, rechnerische und kognitive Bereiche umfassen.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI)
Die BCI-Forschung zielt darauf ab, mentale Befehle in eine externe Aktion zu übersetzen, indem EEG mit Computergeräten integriert wird. Die Verwendung mentaler Befehle, um ein Word-Dokument zu tippen, einen Rollstuhl zu bewegen und sogar Prothesen zu steuern, sind einige der aktuellen Entwicklungen in BCI, die verwendet werden, um die Lebensqualität von Menschen mit Behinderungen¹³ zu verbessern.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - Die erstaunlichen Kreationen von John, einem 8-jährigen Jungen mit zerebraler Lähmung, bei brainpaintbyjohn auf Instagram
Eine weitere Revolution findet in der Musikindustrie statt, in der Musiker/Sänger ihre Gedanken nutzen, um Musik zu erstellen (siehe unseren verwandten Beitrag hier)
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - EMOTIVs EPOC-Headset & der ikonische TONTO-Synthesizer sind das perfekte Match.
Insgesamt bietet die Verwendung von EEG das Versprechen, hinter das oberflächliche Verständnis menschlichen Verhaltens zu gelangen. Die Kosteneffizienz und hohe Zugänglichkeit machen es zu einem nützlichen Werkzeug in vielen Disziplinen, wo Prozesse von der Verbesserung der Benutzererfahrungen bis hin zur Fortschritt in Therapeutika durch das tiefere Verständnis menschlichen Verhaltens mit EEG erreicht werden können.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - EMOTIV x Rodrigo Hubner Mendes, F1-Auto fahren mit mentalen Befehlen
Artikel von
Roshini Randeniya, Forschungsbeauftragte, EMOTIV Research Pty. Ltd
Referenzen
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
Stell dir vor, du hast ein kurzes Video erstellt und möchtest herausfinden, welche Teile des Videos die Leute ansprechend fanden. Typischerweise würdest du sie einfach fragen. Vielleicht würdest du eine Umfrage verwenden. Aber die häufigste Antwort könnte "Ich bin mir nicht sicher, genau" oder "Ich kann mich nicht erinnern" sein. Forschung zur menschlichen Wahrnehmung, die sich allein auf subjektive Maßnahmen stützt, kann mit Unsicherheiten behaftet sein, die durch die Messung neurophysiologischer Reaktionen überwunden werden können. EEG-Geräte sind einzigartig positioniert als leicht zugängliches, kosteneffizientes Werkzeug, das die Forschung zur menschlichen Wahrnehmung verbessern kann. Infolgedessen wird es schnell zu einem Schlüsselwerkzeug in der Psychologie, Neuromarketing und BCI.
Was ist EEG?
Die Elektroenzephalographie (EEG) ist die Messung der elektrischen Aktivität, die von Gehirnzellen, den sogenannten Neuronen, ausgelöst wird. Es ist eine sichere und nicht-invasive Methode, die Elektroden auf der Kopfhaut verwendet. Die für diesen Zweck verwendeten EEG-Geräte können von kommerziellen Ein-Kanal-Geräten bis hin zu medizinischen 256-Kanal-Systemen variieren. Du kannst mehr Einzelheiten darüber lesen, was EEG ist und welche verschiedenen EEG-Geräte hier verfügbar sind.
Was sind die Vorteile von EEG?
Hohe zeitliche Auflösung
Aufgrund seiner hohen zeitlichen Auflösung kann EEG präbewusste Prozesse erfassen.
Die größte Stärke von EEG im Vergleich zu anderen neuroimaging Methoden ist seine zeitliche Auflösung, d.h. die Fähigkeit, schnelle Gehirnreaktionen im Millisekundenbereich zu messen. Andere Gehirnbildgebungsverfahren wie fMRI (funktionelle Magnetresonanztomografie) benötigen eine Sekunde oder mehr, nachdem die interessierenden Reize präsentiert werden. Darüber hinaus basieren Verhaltensaufgaben, die darauf ausgelegt sind, Unsicherheiten in subjektiven Reaktionen zu vermeiden, typischerweise auf Reaktionszeiten und Knopfdruckantworten. Diese können bis zu einer Sekunde in Anspruch nehmen, was sehr langsam ist, wenn man bedenkt, dass das Gehirn in der Lage ist, viele komplexe neurophysiologische Prozesse im Millisekundenspektrum zu erzeugen. Daher ist EEG aufgrund seiner hohen zeitlichen Auflösung in der Lage, präbewusste Prozesse zu erfassen, die sonst mit bloßen Selbstberichten und reaktionsbasierten Aufgaben unerkannt bleiben würden.
Preisgünstigkeit und Mobilität
Sportwissenschaft: Paxton Lynch unterzieht sich dem Drucktest mit dem Emotiv Insight EEG-Headset.
EEG-Geräte sind kostengünstig und kabellos geworden, sodass Forscher Forschungen im Freien durchführen können, anstatt Teilnehmer in das Labor zu bringen. Während sowohl EEG als auch MEG (Magnetoenzephalographie) eine hohe zeitliche Auflösung aufweisen, ist EEG das zugänglichere Forschungswerkzeug, da es kostengünstig und mobil ist, was die Untersuchung des menschlichen Verhaltens in kontrollierten oder natürlichen Umgebungen ermöglicht. Alternative neuroimaging Methoden (z.B. MEG, MRT und PET) erfordern hohe Wartungskosten, und die Teilnehmer müssen in ein Krankenhaus oder ein Labor gebracht werden, um diese Studien durchzuführen. Im krassen Gegensatz dazu kann fast jede Umgebung in ein EEG-"Labor" umgewandelt werden. (Siehe Park et al. Überprüfung1, wie mobiles EEG verwendet werden kann, um die sportliche Leistung im Freien zu verbessern)
In-Haus- oder Fernstudien
EEG muss nicht unbedingt laborbasiert und mit einem einzigen Gerät erfolgen. Mit den Fortschritten in kostengünstigen, kommerziellen EEG-Geräten können Nutzer zu Hause ihr eigenes EEG aufzeichnen. Die EmotivLABS-Plattform ermöglicht es Forschern, ihre Experimente online mit EMOTIV-Headsets durchzuführen, die gegen Forschungsgrade-Geräte validiert wurden²ʹ³. Lies über unsere Pilotstudie zum Online-EEG hier oder über eine unserer Partnerschaften, in der EMOTIV-Nutzer an einer Studien zu Hause teilnahmen, um eine Präsentationssoftware zu bewerten hier.
Was können wir mit EEG messen?
Forscher verwenden häufig entweder die Spannungsamplituden zu interessierenden Zeitpunkten nach dem Auftreten eines Reizes (d.h. ereignisbezogene Potenziale oder ERPs) oder die Menge an Oszillationen (von Gehirnwellen) im EEG pro Sekunde (d.h. Zeit-Frequenz-Analyse).
Diese beiden Bereiche ermöglichen es uns, verschiedene Forschungsfragen im Zusammenhang mit Verhalten zu beantworten. Darüber hinaus können wir mit dem Fortschritt von komplexen maschinellen Lernalgorithmen beginnen, mentale Zustände als Reaktion auf interessierende Reize zu entschlüsseln. Zum Beispiel können wir mit der Entwicklung von Algorithmen, die für Aufmerksamkeit validiert wurden, jetzt Fragen wie "Welcher Teil meines Videos hat mehr Aufmerksamkeit erregt?" leicht beantworten.
Vorsichtshinweise zu beachten
Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass wir mit EEG Gedanken nicht genau lesen können. Daher müssen die zu vergleichenden Reize idealerweise in jedem Aspekt außer der interessierenden Variable selbst übereinstimmen. Daher ist eine gut gestaltete experimentelle Aufgabe das Fundament einer guten EEG-Forschung. Zweitens können EEG-Geräte Störungen von elektrischen Geräten wahrnehmen, und EEGs können auch anfällig für Bewegung sein, was unerwünschte Artefakte in die Aufnahme einführen kann. Daher spiegeln rohe EEGs die gesamten Gehirnantworten wider, die gereinigt und verarbeitet werden müssen, bevor Schlussfolgerungen hinsichtlich der Wahrnehmung der Reize gezogen werden können.
Darüber hinaus erfasst die Gehirnaktivität an einer einzelnen Elektrode die Aktivität des gesamten Gehirns, und ihr Standort zeigt nicht präzise die Quelle der Aktivität direkt an (z.B. bedeutet eine erhöhte Aktivität an einer frontalen Elektrode nicht, dass der frontale Kortex diese Antwort erzeugt hat). Methoden wie die Quellrekonstruktion⁴ der EEG-Reaktion können zu diesem Zweck verwendet werden, um die Quelle auf der Kopfhautebene zu bestimmen. Um tiefere Quellen mit höherem Vertrauen zu bestimmen, könnten neuroimaging Methoden wie MEG oder fMRI in Kombination mit EEG in Betracht gezogen werden.
EEG in der aktuellen Forschung
EEG wird derzeit in vielfältiger Weise eingesetzt und unterstützt Forscher nicht nur in Psychologie und Medizin, sondern auch in Gehirn-Computer-Schnittstellen, Neurofeedback und im Verständnis des Verbraucherverhaltens in Bereichen wie Neuromarketing.
Medizin oder klinische Neurowissenschaft
EEG wird überwiegend in medizinischen Bereichen eingesetzt, um Diagnosen und Behandlungen zu verbessern. Zum Beispiel ist die häufigste Anwendung von EEG die Diagnose von Epilepsie und die Erkennung von Anfällen⁵ sowie in Schlafstudien zur Erkennung von Schlafanomalien⁶. In der Psychiatrie und klinischen Neurowissenschaft wird EEG derzeit verwendet, um objektive Marker für Störungen zu identifizieren, die andernfalls auf subjektiven klinischen Beurteilungen beruhen. Techniken wie quantitative EEG (qEEG), bei denen die Anzahl der Oszillationen berechnet und auf der Kopfhaut abgebildet werden, werden verwendet, um die Änderungen im Gehirn zu charakterisieren, die durch verschiedene psychiatrische Störungen verursacht werden⁷. Maschinelles Lernen, das auf die Klassifizierung gesunder vs. gestörter Gehirne angewendet wird, ebnet auch den Weg für objektivere Methoden der Diagnose⁸ˈ⁹.
Neuromarketing
Es ist selbstverständlich, dass das Verständnis des Verbraucherverhaltens im Mittelpunkt des Neuromarketings steht. Die häufigste Verwendung von EEG in diesem Bereich besteht darin, weniger auffällige und ansprechende Aspekte von Anzeigen¹⁰, Produkten oder Dienstleistungen zu bestimmen, mit dem Ziel, diese zu verbessern.
EMOTIV x Neuromarketing - Zukunft des Verbraucherverhaltens im L’Oreal’s Luxury Lab.
EEG-Oszillationen werden auch verwendet, um festzustellen, ob es eine unbewusste Marken-/Produktvervollständigung¹¹ gibt. Weitere Anwendungen umfassen Neuropricing, bei denen Verhaltenstests mit EEG verwendet werden, um optimale Preisstrategien für Produkte¹² zu finden.
EMOTIV x Neuromarketing - Wie das Gehirn auf unterschiedliche Preisvorschläge reagiert.
Allgemeine neurowissenschaftliche Forschung
Diese Art von Forschung befasst sich mit dem Verständnis, wie das Gehirn funktioniert (z.B. wie unser Gehirn visuelle oder auditive Reize verarbeitet) und wie verschiedene Teile des Gehirns miteinander kommunizieren. Sie umfasst auch das Verständnis der Beziehung zwischen dem Gehirn und Störungen (z.B. Autismus-Spektrum-Störung oder Schizophrenie). Dies umfasst mehrere Bereiche, die soziale, affektive, rechnerische und kognitive Bereiche umfassen.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI)
Die BCI-Forschung zielt darauf ab, mentale Befehle in eine externe Aktion zu übersetzen, indem EEG mit Computergeräten integriert wird. Die Verwendung mentaler Befehle, um ein Word-Dokument zu tippen, einen Rollstuhl zu bewegen und sogar Prothesen zu steuern, sind einige der aktuellen Entwicklungen in BCI, die verwendet werden, um die Lebensqualität von Menschen mit Behinderungen¹³ zu verbessern.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - Die erstaunlichen Kreationen von John, einem 8-jährigen Jungen mit zerebraler Lähmung, bei brainpaintbyjohn auf Instagram
Eine weitere Revolution findet in der Musikindustrie statt, in der Musiker/Sänger ihre Gedanken nutzen, um Musik zu erstellen (siehe unseren verwandten Beitrag hier)
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - EMOTIVs EPOC-Headset & der ikonische TONTO-Synthesizer sind das perfekte Match.
Insgesamt bietet die Verwendung von EEG das Versprechen, hinter das oberflächliche Verständnis menschlichen Verhaltens zu gelangen. Die Kosteneffizienz und hohe Zugänglichkeit machen es zu einem nützlichen Werkzeug in vielen Disziplinen, wo Prozesse von der Verbesserung der Benutzererfahrungen bis hin zur Fortschritt in Therapeutika durch das tiefere Verständnis menschlichen Verhaltens mit EEG erreicht werden können.
Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) - EMOTIV x Rodrigo Hubner Mendes, F1-Auto fahren mit mentalen Befehlen
Artikel von
Roshini Randeniya, Forschungsbeauftragte, EMOTIV Research Pty. Ltd
Referenzen
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