¿Por qué usar EEG para la investigación?

Imagina que has creado un video corto y quieres averiguar qué partes del video resultaron atractivas para las personas. Típicamente, solo les preguntarías. Quizás usarías una encuesta. Pero la respuesta más común podría ser "No estoy seguro exactamente" o "No puedo recordar". Realizar investigaciones sobre la percepción humana utilizando solo medidas subjetivas puede estar plagado de incertidumbre que la medición de respuestas neurofisiológicas puede proponer para superar. Los dispositivos de EEG están posicionados de manera única como una herramienta fácilmente accesible y rentable que puede mejorar la investigación relacionada con la percepción humana. Como resultado, está convirtiéndose rápidamente en una herramienta clave en psicología, neuromarketing y BCI.

¿Qué es el EEG?

La electroencefalografía (EEG) es la medición de la actividad eléctrica provocada por las células cerebrales, que se llaman neuronas. Es un método seguro y no invasivo que utiliza electrodos colocados en el cuero cabelludo. Los dispositivos de EEG utilizados para este propósito pueden variar desde dispositivos comerciales de un solo canal hasta sistemas médicos de 256 canales. Puedes leer más detalles sobre qué es el EEG y los diferentes dispositivos de EEG aquí.

¿Cuáles son los beneficios del EEG?

Alta resolución temporal

Debido a su alta resolución temporal, el EEG es capaz de indexar procesos preconscientes.

La mayor fortaleza del EEG sobre otros métodos de neuroimagen es su resolución temporal, es decir, la capacidad de medir respuestas cerebrales rápidas en el rango de milisegundos. Otros métodos de imagen cerebral, como la fMRI (imagen por resonancia magnética funcional), requieren un segundo o más después de presentar los estímulos de interés. Además, las tareas conductuales diseñadas para evitar incertidumbres en las respuestas subjetivas suelen depender de los tiempos de reacción y las respuestas de pulsación de botones. Estas pueden tardar hasta un segundo, lo cual es muy lento teniendo en cuenta que el cerebro es capaz de producir muchos procesos neurofisiológicos complejos a una escala de tiempo en milisegundos. Así, debido a su alta resolución temporal, el EEG es capaz de indexar procesos preconscientes que de otro modo pasarían desapercibidos con simples autoinformes y tareas basadas en respuestas.

Asequibilidad y movilidad

Ciencia del Deporte: Paxton Lynch se somete a la prueba de presión con el auricular EEG Emotiv Insight.

Los dispositivos de EEG se han vuelto rentables y inalámbricos, permitiendo a los investigadores realizar investigaciones en el campo, en lugar de llevar a los participantes al laboratorio. Si bien tanto el EEG como el MEG (magnetoencefalografía) tienen alta resolución temporal, el EEG es la herramienta de investigación más accesible debido a su bajo costo y su movilidad, lo que permite estudiar el comportamiento humano en entornos controlados o naturales. Los métodos alternativos de neuroimagen (por ejemplo, MEG, MRI y PET) requieren altos costos de mantenimiento y los participantes tienen que ser llevados al hospital o al laboratorio para llevar a cabo estos estudios. En fuerte contraste, casi cualquier entorno puede ser convertido en un "laboratorio" de EEG. (Ver la revisión de Park et al.1 sobre cómo el EEG móvil puede usarse para mejorar el rendimiento deportivo en el campo)

Estudios en casa o remotos

El EEG no necesariamente tiene que estar basado en laboratorio con un único dispositivo. Con los avances en dispositivos de EEG comerciales asequibles, los usuarios domésticos pueden grabar EEG por sí mismos. La plataforma EmotivLABS permite a los investigadores realizar sus experimentos en línea con auriculares EMOTIV, que han sido validados en comparación con dispositivos de calidad de investigación²ʹ³. Lee sobre nuestro estudio piloto de EEG en línea aquí o sobre una de nuestras asociaciones donde los usuarios de EMOTIV participaron en un estudio en casa para evaluar un software de presentación aquí.

¿Qué podemos medir con el EEG?

Más comúnmente, los investigadores usan ya sea las amplitudes de voltaje en puntos de tiempo de interés después del inicio de un estímulo (es decir, potenciales relacionados con eventos, o ERPs) o la cantidad de oscilaciones (de ondas cerebrales) en el EEG por segundo (es decir, análisis tiempo-frecuencia).

Estos dos dominios nos permiten responder diferentes preguntas de investigación relacionadas con el comportamiento. Además, con la progresión de sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, podemos comenzar a decodificar estados mentales en respuesta a estímulos de interés. Por ejemplo, con el desarrollo de algoritmos validados para la atención, ahora podemos responder preguntas como "¿Qué parte de mi video capturó más atención?" fácilmente.

Advertencias a considerar

Es importante recordar que no podemos leer exactamente los pensamientos con el EEG. Por lo tanto, los estímulos que se comparan idealmente deben ser iguales en todos los aspectos excepto por la variable de interés en sí. Así, una tarea experimental bien diseñada es la piedra angular de una buena investigación de EEG. En segundo lugar, los dispositivos de EEG pueden captar interferencias de equipos eléctricos y los EEG también pueden ser susceptibles al movimiento, lo que puede introducir artefactos no deseados en la grabación. Así, los EEG crudos reflejan respuestas de todo el cerebro que necesitan ser limpiadas y procesadas antes de que se pueda hacer cualquier inferencia relacionada con la percepción de los estímulos.

Además, la actividad cerebral en un solo electrodo registra la actividad de todo el cerebro y su ubicación no indica precisamente la fuente de la actividad directamente (por ejemplo, un aumento de actividad en un electrodo frontal no significa que el lóbulo frontal generó esta respuesta). Métodos como la reconstrucción de fuente⁴ de la respuesta de EEG pueden usarse para este propósito para determinar la fuente a nivel del cuero cabelludo. Para determinar fuentes más profundas con mayor confianza, podrían considerarse métodos de neuroimagen como el MEG o el fMRI acoplados con el EEG.

EEG en la investigación actual

El EEG se utiliza actualmente de múltiples maneras que ayudan a los investigadores no solo en los campos de la psicología y la medicina, sino también en interfaces cerebro-computadora, neurofeedback y en la comprensión del comportamiento del consumidor en campos como el neuromarketing.

Neurociencia Médica o Clínica

El EEG se utiliza predominantemente en los campos médicos para mejorar el diagnóstico y el tratamiento. Por ejemplo, el uso más común del EEG es en el diagnóstico de epilepsia y detección de convulsiones⁵ y en estudios del sueño para detectar anormalidades del sueño⁶. En psiquiatría y neurociencia clínica, el EEG se utiliza actualmente para identificar marcadores objetivos de trastornos que de otro modo dependen de evaluaciones clínicas subjetivas. Técnicas como el EEG cuantitativo (qEEG) en la que se calculan y mapean la cantidad de oscilaciones a través del cuero cabelludo se están utilizando para caracterizar los cambios en el cerebro causados por varios trastornos psiquiátricos⁷. El aprendizaje automático aplicado a la clasificación de cerebros sanos vs desordenados también está allanando el camino para métodos más objetivos de diagnóstico⁸ˈ⁹.

Neuromarketing

Sin duda, entender el comportamiento del consumidor está en el corazón del Neuromarketing. El uso más común del EEG en este campo es determinar aspectos menos salientes y atractivos de anuncios¹⁰, productos o servicios con el objetivo de mejorarlos.

EMOTIV x Neuromarketing - El futuro del comportamiento del consumidor en el laboratorio de lujo de L’Oreal.

Las oscilaciones del EEG también se utilizan para identificar si hay recuerdos subconscientes de marca/producto¹¹. Otros usos incluyen neuropricing, donde se utilizan tareas conductuales con EEG para encontrar estrategias de precios óptimas para productos¹².

EMOTIV x Neuromarketing - Cómo reacciona el cerebro a diferentes sugerencias de precios.

Investigación General en Neurociencia

Este tipo de investigación implica entender cómo funciona el cerebro (por ejemplo, cómo nuestro cerebro procesa estímulos visuales o auditivos) y cómo diferentes partes del cerebro se comunican entre sí. También implica comprender la relación entre el cerebro y los trastornos (por ejemplo, trastorno del espectro autista o esquizofrenia). Esto abarca múltiples campos que incluyen dominios sociales, afectivos, computacionales y cognitivos.

Interfaces cerebro-computadora (BCI)

La investigación en BCI tiene como objetivo traducir comandos mentales en una acción externa, integrando el EEG con dispositivos informáticos. Usar comandos mentales para escribir un documento, mover una silla de ruedas e incluso mover extremidades prostéticas son algunos de los desarrollos actuales en BCI que se utilizan para mejorar la calidad de vida de las personas con discapacidades¹³.

Interfaces cerebro-computadora (BCI) - Las impresionantes creaciones de John, un niño de 8 años con parálisis cerebral, en brainpaintbyjohn en Instagram

Otra revolución está en la industria musical donde los músicos/cantantes están usando sus pensamientos para crear música (ver nuestra publicación relacionada aquí)

Interfaces cerebro-computadora (BCI) - El auricular EPOC de EMOTIV y el icónico sintetizador TONTO son la combinación perfecta.

En general, el uso del EEG ofrece la promesa de adentrarse en el nivel superficial de comprensión del comportamiento humano. Su costo-efectividad y alta accesibilidad lo hacen una herramienta útil en múltiples disciplinas donde procesos que van desde mejorar experiencias de usuario hasta avanzar en terapias pueden hacerse al ir más allá de simples autoinformes subjetivos y decodificando el comportamiento humano objetivamente con el uso del EEG.

Interfaces cerebro-computadora (BCI) - EMOTIV x Rodrigo Hubner Mendes, conduciendo un auto de F1 usando comandos mentales

Artículo de
Roshini Randeniya, Oficial de Investigación, EMOTIV Research Pty. Ltd

Referencias

1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Haciendo el caso por la cognición móvil: EEG y rendimiento deportivo. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).

2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validación del Emotiv EPOC+ para extraer correlatos ERP del procesamiento facial emocional. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).

3. Badcock, N. A. et al. Validación del sistema EEG Emotiv EPOC para potenciales auditivos relacionados con eventos de calidad de investigación en niños. PeerJ 3, e907 (2015).

4. Michel, C. M. et al. Imaginación de fuentes EEG. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).

5. Noachtar, S. & Rémi, J. El papel del EEG en la epilepsia: una revisión crítica. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).

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8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. Un enfoque de aprendizaje automático utilizando datos de EEG para predecir la respuesta al tratamiento con ISRS para el trastorno depresivo mayor. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).

9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Clasificación de la depresión a través del electroencefalograma en estado de reposo como una práctica novedosa en psiquiatría: revisión. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).

10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Análisis de reacciones neurofisiológicas a estímulos publicitarios mediante medidas de EEG y de respuesta galvánica de la piel. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).

11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Aplicación de la electroencefalografía (EEG) en Neuromarketing: Explorando la mente subconsciente. 14, (2020). (Neuromarketing)

12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectivas sobre las reacciones cerebrales a la exposición a precios. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).

13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod