La crisis de replicación en la neurociencia cognitiva
Mehul Nayak
Actualizado el
La crisis de replicación en la neurociencia cognitiva
Mehul Nayak
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La crisis de replicación en la neurociencia cognitiva
Mehul Nayak
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Abordar la crisis de replicación en neurociencia cognitiva para mejorar la significancia estadística.
En la investigación de la neurociencia cognitiva y el comportamiento social, la metodología de investigación de los EEG tiene como objetivo comprender la mente humana mediante el estudio de la naturaleza de la actividad cerebral asociada con diferentes actividades o entornos externos. Un diferenciador importante de la investigación con EEG, ahora que se dispone de auriculares de EEG inalámbricos y portátiles, es la capacidad de examinar la actividad cerebral longitudinal y el comportamiento social en lugares del mundo real, en lugar de limitarse a un laboratorio.
¿Qué es la crisis de replicación?
La crisis de replicación se refiere a cuando los investigadores no pueden replicar o reproducir los resultados de los experimentos de otros investigadores. Como resultado, sus hallazgos no pueden extenderse del grupo de muestra a la población general.
Desafortunadamente, los tamaños de muestra pequeños están en el centro de los desafíos actuales en los esfuerzos neurocientíficos. Los tamaños de muestra pequeños afectan la significancia estadística, aumentan la dificultad para extraer conclusiones significativas y empeoran la creciente crisis de replicación.
Debido a que la replicación es un paso tan crucial en el proceso científico, resolver esta crisis de replicación es imperativo. Si no es así, los resultados empíricos que no se pueden reproducir socavan la credibilidad de las teorías en cuestión y, por lo tanto, de cualquier terapia, tratamiento o ley que surja como resultado de dicho proceso.
Esta publicación proporciona una visión general de la crisis de replicación y cómo afecta la capacidad de los neurocientíficos para desbloquear todo el potencial de los datos recopilados para comprender el mundo real. Luego presentaremos cómo la tecnología del siglo XXI, como la investigación financiada por el esfuerzo colectivo (crowdsourced) mediada por IA, alivia la crisis de replicación.
La importancia de la reproducibilidad en la investigación en neurociencia
La investigación empírica moderna implica tanto la obtención como el análisis de datos. Como tales, las consideraciones sobre su reproducibilidad se dividen en dos preguntas:
Reproducibilidad: ¿Posee su experimento la validación de análisis y las certificaciones necesarias para la interpretación de los datos?
Replicación: ¿Tiene su experimento la capacidad de repetirse para obtener datos nuevos e independientes?
Desafortunadamente, la respuesta a cualquiera de las preguntas en la investigación en neurociencia es 'no'.
En 2016, Nature encuestó a 1576 investigadores y descubrió que más del 70 % de los investigadores intentaron y no pudieron reproducir el experimento de otro científico. Y más de la mitad no logró reproducir sus propios experimentos. A pesar de sus fracasos, solo el 52 % de los investigadores estuvo de acuerdo en que había una crisis, mientras que el 31 % pensó que los resultados probablemente eran erróneos.
La incapacidad de reproducir los resultados de la investigación se debe habitualmente a la naturaleza única de las condiciones experimentales que no se pueden compensar ni detectar estadísticamente. Todo, desde el clima de ese día, el técnico de laboratorio individual que realiza los experimentos y el análisis o las herramientas estadísticas desarrolladas para evaluar los resultados experimentales pueden tener elementos únicos que complican la replicación.
Además, debido a los recursos limitados y la experiencia requerida para la investigación en neurociencia, sus experimentos tienden a tener un muestreo insuficiente y ya cuentan con muestras de población limitadas pertenecientes a sociedades ricas, democráticas, educadas, industrializadas y occidentales (WEIRD, por sus siglas en inglés).
¿Por qué es importante la replicación en la investigación?
Las limitaciones logísticas, como los problemas de reclutamiento, el estar restringido a un laboratorio y los tamaños de muestra pequeños, han hecho que los investigadores dependan de prácticas y patrones de investigación heredados. Como resultado, los investigadores que estudian los comportamientos sociales del mundo real y la información personal no pueden realizar experimentos de manera diversa o creativa. Estas limitaciones han afectado la capacidad de los investigadores en neurociencia para transformar sus hallazgos para aplicaciones del mundo real, tales como terapias, tratamientos e incluso leyes. Estos problemas, las limitaciones de los grupos de muestra y la capacidad limitada para realizar pruebas en situaciones del mundo real se encuentran en el núcleo de la crisis de replicación.
La incapacidad de replicar los resultados experimentales en un laboratorio dificulta la extracción de conclusiones con un alto poder estadístico. Cuando hay dudas sobre las inferencias extraídas de los resultados experimentales, se socava la confianza de todo el sistema. Esta duda también puede reflejarse negativamente en los organismos de financiación de subvenciones encargados de apoyar la investigación que tendrá un impacto amplio en el mundo real.
Una reproducibilidad mejorada a menudo proviene de definir con precisión los métodos de investigación. La replicación de los resultados mejora cuando los investigadores logran una estandarización estricta de la recopilación de datos, el control de calidad y los procedimientos de análisis en experimentos con grupos de muestra más grandes.
En la última década, las innovaciones tecnológicas en software y hardware de crowdsourcing han empoderado a los investigadores para proporcionar estos elementos centrales de estandarización que abordan la crisis de replicación, el problema del poder estadístico y la crisis de reproducibilidad.
Prácticas de investigación mediante crowdsourcing
Globalizarse para obtener más sujetos con la investigación mediante crowdsourcing
La tecnología de crowdsourcing se ha desarrollado rápidamente en las últimas dos décadas. Es un enfoque que permite al investigador recopilar muchos más datos de personas a través de una red conectada globalmente. Por ejemplo, consideremos el progreso realizado en el reconocimiento de la velocidad de las computadoras. Durante décadas, esta investigación estuvo prácticamente estancada hasta que empresas como Google, Amazon y Apple recopilaron la entrada acumulada de cientos de miles de usuarios de Internet. Con un conjunto de datos tan masivo, pudieron perfeccionar el software de reconocimiento de voz para convertirlo en lo que se usa comúnmente en los servicios de Google, Alexa y Siri en la actualidad.
Sin embargo, al igual que con la mayoría de las innovaciones tecnológicas, el crowdsourcing se ha adaptado a varias prácticas de investigación comercial y científica. Zooniverse, Folding@Home y Seek de iNaturalist son tres de las plataformas de crowdsourcing más conocidas.
Zooniverse es la plataforma de investigación impulsada por personas más grande, con dos millones de cuentas registradas. Los seres humanos están adaptados de manera única para identificar patrones, mientras que las computadoras tienen dificultades para ello. El público en general puede ayudar a los investigadores a identificar y clasificar todo, desde formas de galaxias hasta tipos de animales. La comunidad de Zooniverse ha contribuido a muchos descubrimientos y cualquiera puede cargar sus datos en un proyecto abierto a la comunidad.
Otras plataformas populares de crowdsourcing incluyen Folding@Home y Seek de iNaturalist. Folding@Home toma prestada potencia informática mientras el protector de pantalla está activo, calculando la forma y las posibilidades de interacción de las proteínas traducidas a partir de códigos de ADN. Seek de iNaturalist es una aplicación para teléfonos móviles que identifica el género y la especie de cualquier planta o animal a través de la cámara.
En términos de recopilación de datos, Seek promedia casi 200,000 imágenes cargadas diariamente. Una vez cargadas, una comunidad de más de dos millones de científicos y científicos ciudadanos interactúa con los datos sirviendo como analistas de calidad de datos, sugiriendo y confirmando la precisión de la identificación.
El crowdsourcing y la neurociencia siempre estuvieron destinados a ser socios
La investigación mediante crowdsourcing es una forma de mejorar la importancia práctica de los experimentos. Reúne a personas que tienen interés en contribuir a la investigación y ayudar a los investigadores a lograr un impacto. Con el crowdsourcing, el poder estadístico de estas prácticas de investigación aumenta. Es más probable que los investigadores detecten una diferencia estadísticamente significativa cuando existe porque hay un tamaño de muestra grande para garantizar suficiente poder estadístico.
Los desarrollos recientes en tecnología de crowdsourcing y auriculares y equipos de EEG portátiles de alta calidad para investigación ofrecen esperanzas para resolver la crisis de replicación. La obtención mediante crowdsourcing de datos aptos para la investigación de miles de personas diversas y dispersas parece proporcionar un poder estadístico más sólido a las prácticas de investigación. Para responder a las preguntas de innovación e investigación más complejas, las multitudes se están convirtiendo en el socio de elección.
Si bien continúa cierto debate sobre la crisis de replicación, Emotiv ha replanteado el problema más como una oportunidad, un desafío que vale la pena intentar resolver, y ha logrado un progreso significativo al respecto. Para abordar la crisis de replicación en neurociencia cognitiva, Emotiv ha desarrollado una plataforma de investigación en neurociencia distribuida y escalable llamada EmotivLABS.
Superando la crisis de replicación con EmotivLABS
Podemos acelerar nuestra investigación trabajando juntos.
EmotivLABS es la plataforma de investigación distribuida y escalable de Emotiv. Participantes de todo el mundo pueden participar en investigaciones de neurociencia con sus propios auriculares EEG de Emotiv y recibir un pago por su contribución.
Una característica integral de la plataforma son sus sofisticados procesos de garantía de calidad que aseguran que los investigadores adquieran datos de alta calidad y aptos para la investigación de los participantes. Los usuarios deben completar un proceso de certificación: demostrando que saben cómo funcionan sus auriculares y que pueden obtener datos de EEG de alta calidad. Una vez certificados, los usuarios pueden participar en experimentos de investigación en neurociencia en la plataforma y, en algunos casos, incluso recibir una compensación.
Además del EEG sin procesar, los investigadores también tienen acceso a datos de potencia de banda y a un conjunto de algoritmos de detección cognitiva y de afecto que incluyen la atención, la frustración, el interés, la relajación, el compromiso, la emoción y el estrés cognitivo.
Se pueden construir experimentos de investigación utilizando el Experiment Builder de Emotiv y luego implementarlos en EmotivLABS. Conéctese y reclute a partir de un panel global de participantes certificados, y recopile datos de EEG de alta calidad, todo en una sola plataforma.
Los auriculares EEG de Emotiv, combinados con EmotivLABS, abordan los tres problemas principales de la crisis de replicación: la logística de reclutamiento, la significancia estadística y el acceso a un grupo demográfico más diverso e inclusivo.
En última instancia, a medida que aumenta el número de disciplinas y mercados comerciales que adoptan las herramientas y metodologías de la neurociencia, los auriculares de bajo costo y calidad de investigación de Emotiv se utilizan en la investigación de neurociencia, la salud y el bienestar, el sector automotriz, el neuromarketing, la investigación del consumidor, la educación y los entornos de entretenimiento.
En última instancia, las innovaciones en neurotecnología de esta magnitud nos permitieron obtener una mayor comprensión de nuestras vidas emocionales e intelectuales. Un conocimiento que alguna vez estuvo fuera de nuestro alcance debido a los diseños experimentales y las prácticas de investigación heredados. La aplicación de estos conocimientos nos dará un mayor control para adaptar conscientemente nuestras vidas personales y profesionales para maximizar el desempeño y enriquecer nuestras capacidades innatas tanto en lo personal como en nuestras relaciones con los demás.
Obtenga más información sobre cómo mejorar su investigación aquí.
Saber más sobre Emotiv
Fundada en 2011, Emotiv es una empresa de bioinformática con sede en San Francisco con la misión de avanzar en nuestra comprensión del cerebro humano utilizando hardware, análisis y visualización personalizados de electroencefalografía (EEG).
En el centro de la ciencia abierta está la colaboración. La plataforma de investigación y el personal de Emotiv tienen como objetivo promover la integridad científica y el rigor experimental. La plataforma de investigación escalable de Emotiv, EmotivLABs, conecta a neurocientíficos cognitivos de todo el mundo con una población global de investigadores y participantes en investigaciones. Al reconocer la linealidad aditiva de la investigación en neurociencia, ayudamos a los investigadores al proporcionar conjuntos de datos extensos, multidimensionales y valiosos, lo que le permite extraer conclusiones significativas de una amplia muestra.
Dispositivos Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv sirve a una amplia comunidad de usuarios, desde profesionales hasta personas que simplemente buscan aprender sobre sus cerebros. Emotiv Insight es un auricular EEG de 5 canales diseñado para la interfaz cerebro-computadora (BCI). Insight combina un diseño elegante y fácil de configurar con una tecnología de sensores revolucionaria.
Emotiv EPOC X y EPOC Flex
Emotiv Epoc X es un auricular EEG de 14 canales y Epoc Flex es un sistema EEG de 32 canales. Diseñados para la investigación en neurociencia en cualquier entorno, los auriculares Epoc son inalámbricos con tecnología de sensores mejorada. Ambos auriculares han sido validados por grupos de investigación independientes y se ha demostrado que proporcionan datos de alta calidad aptos para la investigación.
Una comparación completa de las capacidades técnicas de los auriculares EEG de Emotiv está disponible en el sitio web de Emotiv.
Tecnología Emotiv
Emotiv ha diseñado un conjunto de herramientas para respaldar cada paso de la investigación en neurociencia a lo largo del camino.
El software EmotivPRO permite a los usuarios procesar, analizar y visualizar los resultados de las pruebas. Los investigadores también pueden diseñar experimentos a nivel profesional en los que cualquier participante con un auricular Emotiv pueda colaborar si cumple con el diseño experimental.
También está disponible un kit de desarrollo de software (SDK) para Emotiv para que se puedan realizar aplicaciones personalizadas, interacciones o diseños experimentales sobre la marcha utilizando únicamente el auricular y el teléfono inteligente.
A medida que aumenta el número de disciplinas y mercados comerciales que adoptan las herramientas y metodologías de la neurociencia, los auriculares EEG de bajo costo y fáciles de usar de Emotiv se utilizan en:
Investigación en neurociencia
Salud y bienestar
Industrias automotrices
Neuromarketing
Investigación de consumo
Educación
Entornos de entretenimiento
Abordar la crisis de replicación en neurociencia cognitiva para mejorar la significancia estadística.
En la investigación de la neurociencia cognitiva y el comportamiento social, la metodología de investigación de los EEG tiene como objetivo comprender la mente humana mediante el estudio de la naturaleza de la actividad cerebral asociada con diferentes actividades o entornos externos. Un diferenciador importante de la investigación con EEG, ahora que se dispone de auriculares de EEG inalámbricos y portátiles, es la capacidad de examinar la actividad cerebral longitudinal y el comportamiento social en lugares del mundo real, en lugar de limitarse a un laboratorio.
¿Qué es la crisis de replicación?
La crisis de replicación se refiere a cuando los investigadores no pueden replicar o reproducir los resultados de los experimentos de otros investigadores. Como resultado, sus hallazgos no pueden extenderse del grupo de muestra a la población general.
Desafortunadamente, los tamaños de muestra pequeños están en el centro de los desafíos actuales en los esfuerzos neurocientíficos. Los tamaños de muestra pequeños afectan la significancia estadística, aumentan la dificultad para extraer conclusiones significativas y empeoran la creciente crisis de replicación.
Debido a que la replicación es un paso tan crucial en el proceso científico, resolver esta crisis de replicación es imperativo. Si no es así, los resultados empíricos que no se pueden reproducir socavan la credibilidad de las teorías en cuestión y, por lo tanto, de cualquier terapia, tratamiento o ley que surja como resultado de dicho proceso.
Esta publicación proporciona una visión general de la crisis de replicación y cómo afecta la capacidad de los neurocientíficos para desbloquear todo el potencial de los datos recopilados para comprender el mundo real. Luego presentaremos cómo la tecnología del siglo XXI, como la investigación financiada por el esfuerzo colectivo (crowdsourced) mediada por IA, alivia la crisis de replicación.
La importancia de la reproducibilidad en la investigación en neurociencia
La investigación empírica moderna implica tanto la obtención como el análisis de datos. Como tales, las consideraciones sobre su reproducibilidad se dividen en dos preguntas:
Reproducibilidad: ¿Posee su experimento la validación de análisis y las certificaciones necesarias para la interpretación de los datos?
Replicación: ¿Tiene su experimento la capacidad de repetirse para obtener datos nuevos e independientes?
Desafortunadamente, la respuesta a cualquiera de las preguntas en la investigación en neurociencia es 'no'.
En 2016, Nature encuestó a 1576 investigadores y descubrió que más del 70 % de los investigadores intentaron y no pudieron reproducir el experimento de otro científico. Y más de la mitad no logró reproducir sus propios experimentos. A pesar de sus fracasos, solo el 52 % de los investigadores estuvo de acuerdo en que había una crisis, mientras que el 31 % pensó que los resultados probablemente eran erróneos.
La incapacidad de reproducir los resultados de la investigación se debe habitualmente a la naturaleza única de las condiciones experimentales que no se pueden compensar ni detectar estadísticamente. Todo, desde el clima de ese día, el técnico de laboratorio individual que realiza los experimentos y el análisis o las herramientas estadísticas desarrolladas para evaluar los resultados experimentales pueden tener elementos únicos que complican la replicación.
Además, debido a los recursos limitados y la experiencia requerida para la investigación en neurociencia, sus experimentos tienden a tener un muestreo insuficiente y ya cuentan con muestras de población limitadas pertenecientes a sociedades ricas, democráticas, educadas, industrializadas y occidentales (WEIRD, por sus siglas en inglés).
¿Por qué es importante la replicación en la investigación?
Las limitaciones logísticas, como los problemas de reclutamiento, el estar restringido a un laboratorio y los tamaños de muestra pequeños, han hecho que los investigadores dependan de prácticas y patrones de investigación heredados. Como resultado, los investigadores que estudian los comportamientos sociales del mundo real y la información personal no pueden realizar experimentos de manera diversa o creativa. Estas limitaciones han afectado la capacidad de los investigadores en neurociencia para transformar sus hallazgos para aplicaciones del mundo real, tales como terapias, tratamientos e incluso leyes. Estos problemas, las limitaciones de los grupos de muestra y la capacidad limitada para realizar pruebas en situaciones del mundo real se encuentran en el núcleo de la crisis de replicación.
La incapacidad de replicar los resultados experimentales en un laboratorio dificulta la extracción de conclusiones con un alto poder estadístico. Cuando hay dudas sobre las inferencias extraídas de los resultados experimentales, se socava la confianza de todo el sistema. Esta duda también puede reflejarse negativamente en los organismos de financiación de subvenciones encargados de apoyar la investigación que tendrá un impacto amplio en el mundo real.
Una reproducibilidad mejorada a menudo proviene de definir con precisión los métodos de investigación. La replicación de los resultados mejora cuando los investigadores logran una estandarización estricta de la recopilación de datos, el control de calidad y los procedimientos de análisis en experimentos con grupos de muestra más grandes.
En la última década, las innovaciones tecnológicas en software y hardware de crowdsourcing han empoderado a los investigadores para proporcionar estos elementos centrales de estandarización que abordan la crisis de replicación, el problema del poder estadístico y la crisis de reproducibilidad.
Prácticas de investigación mediante crowdsourcing
Globalizarse para obtener más sujetos con la investigación mediante crowdsourcing
La tecnología de crowdsourcing se ha desarrollado rápidamente en las últimas dos décadas. Es un enfoque que permite al investigador recopilar muchos más datos de personas a través de una red conectada globalmente. Por ejemplo, consideremos el progreso realizado en el reconocimiento de la velocidad de las computadoras. Durante décadas, esta investigación estuvo prácticamente estancada hasta que empresas como Google, Amazon y Apple recopilaron la entrada acumulada de cientos de miles de usuarios de Internet. Con un conjunto de datos tan masivo, pudieron perfeccionar el software de reconocimiento de voz para convertirlo en lo que se usa comúnmente en los servicios de Google, Alexa y Siri en la actualidad.
Sin embargo, al igual que con la mayoría de las innovaciones tecnológicas, el crowdsourcing se ha adaptado a varias prácticas de investigación comercial y científica. Zooniverse, Folding@Home y Seek de iNaturalist son tres de las plataformas de crowdsourcing más conocidas.
Zooniverse es la plataforma de investigación impulsada por personas más grande, con dos millones de cuentas registradas. Los seres humanos están adaptados de manera única para identificar patrones, mientras que las computadoras tienen dificultades para ello. El público en general puede ayudar a los investigadores a identificar y clasificar todo, desde formas de galaxias hasta tipos de animales. La comunidad de Zooniverse ha contribuido a muchos descubrimientos y cualquiera puede cargar sus datos en un proyecto abierto a la comunidad.
Otras plataformas populares de crowdsourcing incluyen Folding@Home y Seek de iNaturalist. Folding@Home toma prestada potencia informática mientras el protector de pantalla está activo, calculando la forma y las posibilidades de interacción de las proteínas traducidas a partir de códigos de ADN. Seek de iNaturalist es una aplicación para teléfonos móviles que identifica el género y la especie de cualquier planta o animal a través de la cámara.
En términos de recopilación de datos, Seek promedia casi 200,000 imágenes cargadas diariamente. Una vez cargadas, una comunidad de más de dos millones de científicos y científicos ciudadanos interactúa con los datos sirviendo como analistas de calidad de datos, sugiriendo y confirmando la precisión de la identificación.
El crowdsourcing y la neurociencia siempre estuvieron destinados a ser socios
La investigación mediante crowdsourcing es una forma de mejorar la importancia práctica de los experimentos. Reúne a personas que tienen interés en contribuir a la investigación y ayudar a los investigadores a lograr un impacto. Con el crowdsourcing, el poder estadístico de estas prácticas de investigación aumenta. Es más probable que los investigadores detecten una diferencia estadísticamente significativa cuando existe porque hay un tamaño de muestra grande para garantizar suficiente poder estadístico.
Los desarrollos recientes en tecnología de crowdsourcing y auriculares y equipos de EEG portátiles de alta calidad para investigación ofrecen esperanzas para resolver la crisis de replicación. La obtención mediante crowdsourcing de datos aptos para la investigación de miles de personas diversas y dispersas parece proporcionar un poder estadístico más sólido a las prácticas de investigación. Para responder a las preguntas de innovación e investigación más complejas, las multitudes se están convirtiendo en el socio de elección.
Si bien continúa cierto debate sobre la crisis de replicación, Emotiv ha replanteado el problema más como una oportunidad, un desafío que vale la pena intentar resolver, y ha logrado un progreso significativo al respecto. Para abordar la crisis de replicación en neurociencia cognitiva, Emotiv ha desarrollado una plataforma de investigación en neurociencia distribuida y escalable llamada EmotivLABS.
Superando la crisis de replicación con EmotivLABS
Podemos acelerar nuestra investigación trabajando juntos.
EmotivLABS es la plataforma de investigación distribuida y escalable de Emotiv. Participantes de todo el mundo pueden participar en investigaciones de neurociencia con sus propios auriculares EEG de Emotiv y recibir un pago por su contribución.
Una característica integral de la plataforma son sus sofisticados procesos de garantía de calidad que aseguran que los investigadores adquieran datos de alta calidad y aptos para la investigación de los participantes. Los usuarios deben completar un proceso de certificación: demostrando que saben cómo funcionan sus auriculares y que pueden obtener datos de EEG de alta calidad. Una vez certificados, los usuarios pueden participar en experimentos de investigación en neurociencia en la plataforma y, en algunos casos, incluso recibir una compensación.
Además del EEG sin procesar, los investigadores también tienen acceso a datos de potencia de banda y a un conjunto de algoritmos de detección cognitiva y de afecto que incluyen la atención, la frustración, el interés, la relajación, el compromiso, la emoción y el estrés cognitivo.
Se pueden construir experimentos de investigación utilizando el Experiment Builder de Emotiv y luego implementarlos en EmotivLABS. Conéctese y reclute a partir de un panel global de participantes certificados, y recopile datos de EEG de alta calidad, todo en una sola plataforma.
Los auriculares EEG de Emotiv, combinados con EmotivLABS, abordan los tres problemas principales de la crisis de replicación: la logística de reclutamiento, la significancia estadística y el acceso a un grupo demográfico más diverso e inclusivo.
En última instancia, a medida que aumenta el número de disciplinas y mercados comerciales que adoptan las herramientas y metodologías de la neurociencia, los auriculares de bajo costo y calidad de investigación de Emotiv se utilizan en la investigación de neurociencia, la salud y el bienestar, el sector automotriz, el neuromarketing, la investigación del consumidor, la educación y los entornos de entretenimiento.
En última instancia, las innovaciones en neurotecnología de esta magnitud nos permitieron obtener una mayor comprensión de nuestras vidas emocionales e intelectuales. Un conocimiento que alguna vez estuvo fuera de nuestro alcance debido a los diseños experimentales y las prácticas de investigación heredados. La aplicación de estos conocimientos nos dará un mayor control para adaptar conscientemente nuestras vidas personales y profesionales para maximizar el desempeño y enriquecer nuestras capacidades innatas tanto en lo personal como en nuestras relaciones con los demás.
Obtenga más información sobre cómo mejorar su investigación aquí.
Saber más sobre Emotiv
Fundada en 2011, Emotiv es una empresa de bioinformática con sede en San Francisco con la misión de avanzar en nuestra comprensión del cerebro humano utilizando hardware, análisis y visualización personalizados de electroencefalografía (EEG).
En el centro de la ciencia abierta está la colaboración. La plataforma de investigación y el personal de Emotiv tienen como objetivo promover la integridad científica y el rigor experimental. La plataforma de investigación escalable de Emotiv, EmotivLABs, conecta a neurocientíficos cognitivos de todo el mundo con una población global de investigadores y participantes en investigaciones. Al reconocer la linealidad aditiva de la investigación en neurociencia, ayudamos a los investigadores al proporcionar conjuntos de datos extensos, multidimensionales y valiosos, lo que le permite extraer conclusiones significativas de una amplia muestra.
Dispositivos Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv sirve a una amplia comunidad de usuarios, desde profesionales hasta personas que simplemente buscan aprender sobre sus cerebros. Emotiv Insight es un auricular EEG de 5 canales diseñado para la interfaz cerebro-computadora (BCI). Insight combina un diseño elegante y fácil de configurar con una tecnología de sensores revolucionaria.
Emotiv EPOC X y EPOC Flex
Emotiv Epoc X es un auricular EEG de 14 canales y Epoc Flex es un sistema EEG de 32 canales. Diseñados para la investigación en neurociencia en cualquier entorno, los auriculares Epoc son inalámbricos con tecnología de sensores mejorada. Ambos auriculares han sido validados por grupos de investigación independientes y se ha demostrado que proporcionan datos de alta calidad aptos para la investigación.
Una comparación completa de las capacidades técnicas de los auriculares EEG de Emotiv está disponible en el sitio web de Emotiv.
Tecnología Emotiv
Emotiv ha diseñado un conjunto de herramientas para respaldar cada paso de la investigación en neurociencia a lo largo del camino.
El software EmotivPRO permite a los usuarios procesar, analizar y visualizar los resultados de las pruebas. Los investigadores también pueden diseñar experimentos a nivel profesional en los que cualquier participante con un auricular Emotiv pueda colaborar si cumple con el diseño experimental.
También está disponible un kit de desarrollo de software (SDK) para Emotiv para que se puedan realizar aplicaciones personalizadas, interacciones o diseños experimentales sobre la marcha utilizando únicamente el auricular y el teléfono inteligente.
A medida que aumenta el número de disciplinas y mercados comerciales que adoptan las herramientas y metodologías de la neurociencia, los auriculares EEG de bajo costo y fáciles de usar de Emotiv se utilizan en:
Investigación en neurociencia
Salud y bienestar
Industrias automotrices
Neuromarketing
Investigación de consumo
Educación
Entornos de entretenimiento
Abordar la crisis de replicación en neurociencia cognitiva para mejorar la significancia estadística.
En la investigación de la neurociencia cognitiva y el comportamiento social, la metodología de investigación de los EEG tiene como objetivo comprender la mente humana mediante el estudio de la naturaleza de la actividad cerebral asociada con diferentes actividades o entornos externos. Un diferenciador importante de la investigación con EEG, ahora que se dispone de auriculares de EEG inalámbricos y portátiles, es la capacidad de examinar la actividad cerebral longitudinal y el comportamiento social en lugares del mundo real, en lugar de limitarse a un laboratorio.
¿Qué es la crisis de replicación?
La crisis de replicación se refiere a cuando los investigadores no pueden replicar o reproducir los resultados de los experimentos de otros investigadores. Como resultado, sus hallazgos no pueden extenderse del grupo de muestra a la población general.
Desafortunadamente, los tamaños de muestra pequeños están en el centro de los desafíos actuales en los esfuerzos neurocientíficos. Los tamaños de muestra pequeños afectan la significancia estadística, aumentan la dificultad para extraer conclusiones significativas y empeoran la creciente crisis de replicación.
Debido a que la replicación es un paso tan crucial en el proceso científico, resolver esta crisis de replicación es imperativo. Si no es así, los resultados empíricos que no se pueden reproducir socavan la credibilidad de las teorías en cuestión y, por lo tanto, de cualquier terapia, tratamiento o ley que surja como resultado de dicho proceso.
Esta publicación proporciona una visión general de la crisis de replicación y cómo afecta la capacidad de los neurocientíficos para desbloquear todo el potencial de los datos recopilados para comprender el mundo real. Luego presentaremos cómo la tecnología del siglo XXI, como la investigación financiada por el esfuerzo colectivo (crowdsourced) mediada por IA, alivia la crisis de replicación.
La importancia de la reproducibilidad en la investigación en neurociencia
La investigación empírica moderna implica tanto la obtención como el análisis de datos. Como tales, las consideraciones sobre su reproducibilidad se dividen en dos preguntas:
Reproducibilidad: ¿Posee su experimento la validación de análisis y las certificaciones necesarias para la interpretación de los datos?
Replicación: ¿Tiene su experimento la capacidad de repetirse para obtener datos nuevos e independientes?
Desafortunadamente, la respuesta a cualquiera de las preguntas en la investigación en neurociencia es 'no'.
En 2016, Nature encuestó a 1576 investigadores y descubrió que más del 70 % de los investigadores intentaron y no pudieron reproducir el experimento de otro científico. Y más de la mitad no logró reproducir sus propios experimentos. A pesar de sus fracasos, solo el 52 % de los investigadores estuvo de acuerdo en que había una crisis, mientras que el 31 % pensó que los resultados probablemente eran erróneos.
La incapacidad de reproducir los resultados de la investigación se debe habitualmente a la naturaleza única de las condiciones experimentales que no se pueden compensar ni detectar estadísticamente. Todo, desde el clima de ese día, el técnico de laboratorio individual que realiza los experimentos y el análisis o las herramientas estadísticas desarrolladas para evaluar los resultados experimentales pueden tener elementos únicos que complican la replicación.
Además, debido a los recursos limitados y la experiencia requerida para la investigación en neurociencia, sus experimentos tienden a tener un muestreo insuficiente y ya cuentan con muestras de población limitadas pertenecientes a sociedades ricas, democráticas, educadas, industrializadas y occidentales (WEIRD, por sus siglas en inglés).
¿Por qué es importante la replicación en la investigación?
Las limitaciones logísticas, como los problemas de reclutamiento, el estar restringido a un laboratorio y los tamaños de muestra pequeños, han hecho que los investigadores dependan de prácticas y patrones de investigación heredados. Como resultado, los investigadores que estudian los comportamientos sociales del mundo real y la información personal no pueden realizar experimentos de manera diversa o creativa. Estas limitaciones han afectado la capacidad de los investigadores en neurociencia para transformar sus hallazgos para aplicaciones del mundo real, tales como terapias, tratamientos e incluso leyes. Estos problemas, las limitaciones de los grupos de muestra y la capacidad limitada para realizar pruebas en situaciones del mundo real se encuentran en el núcleo de la crisis de replicación.
La incapacidad de replicar los resultados experimentales en un laboratorio dificulta la extracción de conclusiones con un alto poder estadístico. Cuando hay dudas sobre las inferencias extraídas de los resultados experimentales, se socava la confianza de todo el sistema. Esta duda también puede reflejarse negativamente en los organismos de financiación de subvenciones encargados de apoyar la investigación que tendrá un impacto amplio en el mundo real.
Una reproducibilidad mejorada a menudo proviene de definir con precisión los métodos de investigación. La replicación de los resultados mejora cuando los investigadores logran una estandarización estricta de la recopilación de datos, el control de calidad y los procedimientos de análisis en experimentos con grupos de muestra más grandes.
En la última década, las innovaciones tecnológicas en software y hardware de crowdsourcing han empoderado a los investigadores para proporcionar estos elementos centrales de estandarización que abordan la crisis de replicación, el problema del poder estadístico y la crisis de reproducibilidad.
Prácticas de investigación mediante crowdsourcing
Globalizarse para obtener más sujetos con la investigación mediante crowdsourcing
La tecnología de crowdsourcing se ha desarrollado rápidamente en las últimas dos décadas. Es un enfoque que permite al investigador recopilar muchos más datos de personas a través de una red conectada globalmente. Por ejemplo, consideremos el progreso realizado en el reconocimiento de la velocidad de las computadoras. Durante décadas, esta investigación estuvo prácticamente estancada hasta que empresas como Google, Amazon y Apple recopilaron la entrada acumulada de cientos de miles de usuarios de Internet. Con un conjunto de datos tan masivo, pudieron perfeccionar el software de reconocimiento de voz para convertirlo en lo que se usa comúnmente en los servicios de Google, Alexa y Siri en la actualidad.
Sin embargo, al igual que con la mayoría de las innovaciones tecnológicas, el crowdsourcing se ha adaptado a varias prácticas de investigación comercial y científica. Zooniverse, Folding@Home y Seek de iNaturalist son tres de las plataformas de crowdsourcing más conocidas.
Zooniverse es la plataforma de investigación impulsada por personas más grande, con dos millones de cuentas registradas. Los seres humanos están adaptados de manera única para identificar patrones, mientras que las computadoras tienen dificultades para ello. El público en general puede ayudar a los investigadores a identificar y clasificar todo, desde formas de galaxias hasta tipos de animales. La comunidad de Zooniverse ha contribuido a muchos descubrimientos y cualquiera puede cargar sus datos en un proyecto abierto a la comunidad.
Otras plataformas populares de crowdsourcing incluyen Folding@Home y Seek de iNaturalist. Folding@Home toma prestada potencia informática mientras el protector de pantalla está activo, calculando la forma y las posibilidades de interacción de las proteínas traducidas a partir de códigos de ADN. Seek de iNaturalist es una aplicación para teléfonos móviles que identifica el género y la especie de cualquier planta o animal a través de la cámara.
En términos de recopilación de datos, Seek promedia casi 200,000 imágenes cargadas diariamente. Una vez cargadas, una comunidad de más de dos millones de científicos y científicos ciudadanos interactúa con los datos sirviendo como analistas de calidad de datos, sugiriendo y confirmando la precisión de la identificación.
El crowdsourcing y la neurociencia siempre estuvieron destinados a ser socios
La investigación mediante crowdsourcing es una forma de mejorar la importancia práctica de los experimentos. Reúne a personas que tienen interés en contribuir a la investigación y ayudar a los investigadores a lograr un impacto. Con el crowdsourcing, el poder estadístico de estas prácticas de investigación aumenta. Es más probable que los investigadores detecten una diferencia estadísticamente significativa cuando existe porque hay un tamaño de muestra grande para garantizar suficiente poder estadístico.
Los desarrollos recientes en tecnología de crowdsourcing y auriculares y equipos de EEG portátiles de alta calidad para investigación ofrecen esperanzas para resolver la crisis de replicación. La obtención mediante crowdsourcing de datos aptos para la investigación de miles de personas diversas y dispersas parece proporcionar un poder estadístico más sólido a las prácticas de investigación. Para responder a las preguntas de innovación e investigación más complejas, las multitudes se están convirtiendo en el socio de elección.
Si bien continúa cierto debate sobre la crisis de replicación, Emotiv ha replanteado el problema más como una oportunidad, un desafío que vale la pena intentar resolver, y ha logrado un progreso significativo al respecto. Para abordar la crisis de replicación en neurociencia cognitiva, Emotiv ha desarrollado una plataforma de investigación en neurociencia distribuida y escalable llamada EmotivLABS.
Superando la crisis de replicación con EmotivLABS
Podemos acelerar nuestra investigación trabajando juntos.
EmotivLABS es la plataforma de investigación distribuida y escalable de Emotiv. Participantes de todo el mundo pueden participar en investigaciones de neurociencia con sus propios auriculares EEG de Emotiv y recibir un pago por su contribución.
Una característica integral de la plataforma son sus sofisticados procesos de garantía de calidad que aseguran que los investigadores adquieran datos de alta calidad y aptos para la investigación de los participantes. Los usuarios deben completar un proceso de certificación: demostrando que saben cómo funcionan sus auriculares y que pueden obtener datos de EEG de alta calidad. Una vez certificados, los usuarios pueden participar en experimentos de investigación en neurociencia en la plataforma y, en algunos casos, incluso recibir una compensación.
Además del EEG sin procesar, los investigadores también tienen acceso a datos de potencia de banda y a un conjunto de algoritmos de detección cognitiva y de afecto que incluyen la atención, la frustración, el interés, la relajación, el compromiso, la emoción y el estrés cognitivo.
Se pueden construir experimentos de investigación utilizando el Experiment Builder de Emotiv y luego implementarlos en EmotivLABS. Conéctese y reclute a partir de un panel global de participantes certificados, y recopile datos de EEG de alta calidad, todo en una sola plataforma.
Los auriculares EEG de Emotiv, combinados con EmotivLABS, abordan los tres problemas principales de la crisis de replicación: la logística de reclutamiento, la significancia estadística y el acceso a un grupo demográfico más diverso e inclusivo.
En última instancia, a medida que aumenta el número de disciplinas y mercados comerciales que adoptan las herramientas y metodologías de la neurociencia, los auriculares de bajo costo y calidad de investigación de Emotiv se utilizan en la investigación de neurociencia, la salud y el bienestar, el sector automotriz, el neuromarketing, la investigación del consumidor, la educación y los entornos de entretenimiento.
En última instancia, las innovaciones en neurotecnología de esta magnitud nos permitieron obtener una mayor comprensión de nuestras vidas emocionales e intelectuales. Un conocimiento que alguna vez estuvo fuera de nuestro alcance debido a los diseños experimentales y las prácticas de investigación heredados. La aplicación de estos conocimientos nos dará un mayor control para adaptar conscientemente nuestras vidas personales y profesionales para maximizar el desempeño y enriquecer nuestras capacidades innatas tanto en lo personal como en nuestras relaciones con los demás.
Obtenga más información sobre cómo mejorar su investigación aquí.
Saber más sobre Emotiv
Fundada en 2011, Emotiv es una empresa de bioinformática con sede en San Francisco con la misión de avanzar en nuestra comprensión del cerebro humano utilizando hardware, análisis y visualización personalizados de electroencefalografía (EEG).
En el centro de la ciencia abierta está la colaboración. La plataforma de investigación y el personal de Emotiv tienen como objetivo promover la integridad científica y el rigor experimental. La plataforma de investigación escalable de Emotiv, EmotivLABs, conecta a neurocientíficos cognitivos de todo el mundo con una población global de investigadores y participantes en investigaciones. Al reconocer la linealidad aditiva de la investigación en neurociencia, ayudamos a los investigadores al proporcionar conjuntos de datos extensos, multidimensionales y valiosos, lo que le permite extraer conclusiones significativas de una amplia muestra.
Dispositivos Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv sirve a una amplia comunidad de usuarios, desde profesionales hasta personas que simplemente buscan aprender sobre sus cerebros. Emotiv Insight es un auricular EEG de 5 canales diseñado para la interfaz cerebro-computadora (BCI). Insight combina un diseño elegante y fácil de configurar con una tecnología de sensores revolucionaria.
Emotiv EPOC X y EPOC Flex
Emotiv Epoc X es un auricular EEG de 14 canales y Epoc Flex es un sistema EEG de 32 canales. Diseñados para la investigación en neurociencia en cualquier entorno, los auriculares Epoc son inalámbricos con tecnología de sensores mejorada. Ambos auriculares han sido validados por grupos de investigación independientes y se ha demostrado que proporcionan datos de alta calidad aptos para la investigación.
Una comparación completa de las capacidades técnicas de los auriculares EEG de Emotiv está disponible en el sitio web de Emotiv.
Tecnología Emotiv
Emotiv ha diseñado un conjunto de herramientas para respaldar cada paso de la investigación en neurociencia a lo largo del camino.
El software EmotivPRO permite a los usuarios procesar, analizar y visualizar los resultados de las pruebas. Los investigadores también pueden diseñar experimentos a nivel profesional en los que cualquier participante con un auricular Emotiv pueda colaborar si cumple con el diseño experimental.
También está disponible un kit de desarrollo de software (SDK) para Emotiv para que se puedan realizar aplicaciones personalizadas, interacciones o diseños experimentales sobre la marcha utilizando únicamente el auricular y el teléfono inteligente.
A medida que aumenta el número de disciplinas y mercados comerciales que adoptan las herramientas y metodologías de la neurociencia, los auriculares EEG de bajo costo y fáciles de usar de Emotiv se utilizan en:
Investigación en neurociencia
Salud y bienestar
Industrias automotrices
Neuromarketing
Investigación de consumo
Educación
Entornos de entretenimiento
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