بحران تکرار در علوم اعصاب شناختی
مهول نیات
به اشتراک گذاری:
هدفگذاری بحران تکرارپذیری در علوم عصبی شناختی برای بهبود معنیداری آماری.
در علوم عصبی شناختی و پژوهش رفتار اجتماعی، روششناسی تحقیق EEG به دنبال درک ذهن انسان از طریق مطالعه ماهیت فعالیت مغزی مرتبط با فعالیتهای مختلف یا محیطهای خارجی است. یک تفاوت مهم در تحقیقات EEG در حال حاضر که هدستهای EEG بیسیم و قابل حمل در دسترس هستند، قابلیت بررسی فعالیت طولی مغز و رفتار اجتماعی در مکانهای واقعی و نه محدود به یک آزمایشگاه است.
بحران تکرارپذیری چیست؟
بحران تکرارپذیری به زمانی اشاره دارد که پژوهشگران نتوانند نتایج آزمایشهای دیگر پژوهشگران را تکرار یا بازتولید کنند. بنابراین، نتایج آنها نمیتواند از گروه نمونه به جمعیت عمومی تعمیم داده شود.
متأسفانه، اندازه نمونههای کوچک در مرکز چالشهای جاری در تلاشهای علوم عصبی است. اندازههای کوچک نمونه بر معنیداری آماری تأثیر میگذارد، دشواری در دستیابی به نتایج معنیدار را افزایش میدهد و بحران تکرارپذیری در حال رشد را بدتر میکند.
زیرا تکرارپذیری یک مرحله حیاتی در فرایند علمی است، حل بحران تکرارپذیری ضروری است. در غیر این صورت، نتایج تجربی که قابل بازتولید نیستند اعتبار نظریات مورد نظر و در نتیجه، هرگونه درمان، قوانین یا درمانهایی که بهدلیل این فرایند به وجود میآید را زیر سؤال میبرند.
این مطلب یک نمای کلی از بحران تکرارپذیری و چگونگی تأثیر آن بر توانایی دانشمندان عصبشناس در آشکار کردن پتانسیل کامل دادههای جمعآوری شده برای درک دنیای واقعی ارائه میدهد. سپس معرفی خواهیم کرد که چگونه فناوری قرن بیست و یکم، مانند تحقیقات مبتنی بر هوش مصنوعی، از ناپایداری بحران تکرارپذیری جلوگیری میکند.
اهمیت قابلیت بازتکرارپذیری در تحقیقات علوم عصبی
تحقیقات تجربی در روزگار مدرن شامل هم جمعآوری و هم تحلیل دادهها است. بنابراین، ملاحظات در خصوص قابلیت بازتکرارپذیری آن به دو سؤال نیاز دارد:
بازتکرارپذیری: آیا آزمایش شما اعتبار تحلیلها و گواهیهای لازم برای تفسیر داده را دارد؟
تکرارپذیری: آیا آزمایش شما قابلیت تکرار دارد تا بتوان دادههای جدید و مستقل به دست آورد؟
متأسفانه، پاسخ به هر دو سؤال در تحقیقات علوم عصبی «نه» است.
در سال ۲۰۱۶، Nature ۱,۵۷۶ پژوهشگر را مورد بررسی قرار داد و دریافت که بیش از ۷۰٪ از پژوهشگران تلاش کردند و نتوانستند آزمایش دانشمند دیگر را بازتولید کنند. و بیش از نیمی نتوانستند آزمایشهای خودشان را بازتولید کنند. علیرغم شکستهایشان، تنها ۵۲٪ از محققان معتقد به وجود بحران بودند، در حالی که ۳۱٪ فکر میکردند که نتایج احتمالاً اشتباه است.
عدم توانایی در بازتولید نتایج پژوهش معمولاً به دلیل ماهیت منحصربهفرد شرایط تجربی است که نمیتوان به صورت آماری جبران یا شناسایی کرد. از هوای روز آن روز گرفته تا تکنیسین آزمایشگاه خاصی که آزمایشها را انجام میدهد و ابزارهای آماری یا تحلیل ساخته شده برای ارزیابی نتایج تجربی میتواند دارای ویژگیهای منحصربهفردی باشد که تکرارپذیری را به وجود میآورد.
علاوه بر این، به دلیل محدودیت منابع و تخصصی که برای پژوهشهای علوم عصبی نیاز است، آزمایشها معمولاً کمنمونهگیری میشوند و دارای نمونههای جمعیتی محدودی هستند که به صورت غربی، تحصیلکرده، صنعتی، ثروتمند و دموکراتیک (WEIRD) تعریف میشود.
چرا تکرارپذیری در پژوهش مهم است؟
محدودیتهای لجستیکی، مانند مشکلات جذب، محدود شدن به یک آزمایشگاه، و نمونههای کوچک به این معنی بودهاند که پژوهشگران به رویهها و الگوهای پژوهشی از پیش وجود وابسته شدهاند. به همین دلیل، محققانی که رفتارهای اجتماعی واقعی و اطلاعات شخصی را مطالعه میکنند، نمیتوانند آزمایشها را به صورت متنوع یا خلاقانه اجرا کنند. این محدودیتها بر ظرفیت پژوهشگران علوم عصبی برای تبدیل یافتههای خود به کاربردهای دنیای واقعی، مانند درمانها، معالجات و حتی قوانین تأثیر گذاشتهاند. این مسائل، محدودیتهای گروه نمونه و عدم توانایی در آزمون در شرایط واقعی، در مرکز بحران تکرارپذیری هستند.
عدم توانایی در تکرار نتایج آزمایشی در یک آزمایشگاه، باعث سختی در دستیابی به نتیجهگیری با توان آماری بالا میشود. وقتی در استنباطهای ناشی از نتایج تجربی شک وجود دارد، اعتبار کل سیستم را تخریب میکند. این شک همچنین میتواند بر روی سازمانهای تأمین مالی تحقیق که موظف به حمایت از پژوهشهایی هستند که تأثیرات وسیع دنیای واقعی داشته باشند، منعکس منفی بگذارد.
بهبود بازتکرارپذیری اغلب از تحکیم روشهای پژوهشی نشأت میگیرد. تکرارپذیری نتایج وقتی بهبود مییابد که محققان با گروههای نمونه بزرگتر استانداردسازی دقیق جمعآوری داده، کنترل کیفیت و روشهای تحلیلی را رعایت کنند.
در دهه گذشته، نوآوریهای تکنولوژیکی در نرمافزار و سختافزار جمعسپاری، محققان را توانمند کردهاند تا این عناصر اصلی استانداردسازی را که به بحران تکرارپذیری، مشکل توان آماری و بحران بازتکرارپذیری توجه دارند، ارائه دهند.
عملیات پژوهشی جمعسپاری
به جهانی شدن برای داشتن آزمودههای بیشتر با تحقیق جمعسپاری
فناوری جمعسپاری در دو دهه اخیر به سرعت توسعه یافته است. این رویکردی است که به محقق اجازه میدهد که دادههای بیشتری از افراد در یک شبکه جهانی متصل جمعآوری کند. برای مثال، به پیشرفتهای حاصله در شناسایی گفتار کامپیوتر فکر کنید. برای دههها این تحقیق عملاً در یک ایستاده بود، تا اینکه شرکتهایی مانند گوگل، آمازون و اپل تعداد زیادی از کاربران اینترنت را جمع کردند. با چنین مجموعه عظیمی از دادهها، آنها توانستند نرمافزار تشخیص صدا را تصفیه کنند تا به آنچه که امروز در خدمات گوگل، الکسا و سیری معمولاً استفاده میشود برسند.
با این حال، مانند اکثر نوآوریهای تکنولوژیکی، جمعسپاری به چندین عمل علمی و تجاری تطبیق یافتهاست. Zooniverse، Folding@Home، و Seek by iNaturalists سه تا از پرآوازهترین پلتفرمهای جمعسپاری هستند.
Zooniverse بزرگترین پلتفرم تحقیقاتی بر اساس افراد است که دو میلیون حساب کاربری ثبتشده دارد. انسانها بهطور خاص برای شناسایی الگوها مناسب هستند، در حالی که کامپیوترها در این زمینه دشواری دارند. عموم مردم میتوانند به پژوهشگران در شناسایی و طبقهبندی هر چیزی از شکلهای کهکشانی تا انواع حیوانات کمک کنند. جامعه Zooniverse به بسیاری از کشفیات کمک کردهاست و هر کسی میتواند دادههای خود را به یک پروژه باز به جامعه بارگذاری کند.
سایر پلتفرمهای محبوب جمعسپاری شامل Folding@Home و Seek by iNaturalist هستند. Folding@Home از قدرت محاسباتی در حالی که اسکرین سیور فعال است استفاده میکند، شکل و احتمالات تعامل پروتئینها را از کدهای DNA محاسبه میکند. Seek iNaturalists یک برنامه موبایل است که گونه و نوع هر گیاه یا حیوان را از طریق دوربین شناسایی میکند.
در زمینه جمعآوری دادهها، Seek بهطور متوسط تقریباً ۲۰۰,۰۰۰ تصویر روزانه بارگذاری میکند. هنگامی که بارگذاری شد، یک جامعه بیش از دو میلیون دانشمند و دانشمند شهروند با دادهها تعامل میکند و بهعنوان تحلیلگران کیفیت داده، دقت شناسایی را پیشنهاد و تأیید میکنند.
جمعسپاری و علوم عصبی همیشه برای همکار شدن بودند
تحقیق جمعسپاری راهی برای بهبود معنیداری عملی آزمایشها است. این افراد را که علاقهمند به کمک به پژوهش و کمک به پژوهشگران برای ایجاد تاثیر هستند، به هم متصل میکند. با جمعسپاری، توان آماری این عملیات پژوهشی افزایش مییابد. پژوهشگران بیشتر میتوانند تفاوت معناداری آماری را که وجود دارد شناسایی کنند، زیرا اندازه نمونه بزرگی وجود دارد تا توان آماری کافی را تضمین کند.
تحولات اخیر در فناوری جمعسپاری و هدستهای EEG قابل حمل با کیفیت بالا، به پژوهشگران امید میدهند که بحران تکرارپذیری را حل کنند. جمعسپاری دادههای تکمیلشدهٔ پژوهش با کیفیت بالا از هزاران فرد متنوع و پراکنده به نظر میرسد قدرت آماری بیشتری به عملیات پژوهشی ارائه دهد. برای پاسخ به مهمترین سوالات نوآوری و پژوهش، جمعیتها شریک انتخاب میشوند.
درحالیکه برخی بحثها درباره بحران تکرارپذیری هنوز ادامه دارد، EMOTIV مشکل را بیشتر بهعنوان یک فرصت - چالشی ارزشمند برای حل - بازتعریف کردهاست و در این راه پیشرفتهای قابل توجهی کردهاند. برای پرداختن به بحران تکرارپذیری در علوم عصبی شناختی، EMOTIV یک پلتفرم پژوهشی مقیاسپذیر توزیعشده به نام EmotivLABS توسعه دادهاست.
پیشروی بحران تکرارپذیری با EmotivLABS
ما میتوانیم با همکاری هم تحقیق خود را تسریع کنیم.
EmotivLABS پلتفرم پژوهشی توزیعشده قابل مقیاسپذیر EMOTIV است. شرکتکنندگانی از سراسر جهان میتوانند با استفاده از هدستهای EEG EMOTIV خود در تحقیقات علوم عصبی شرکت کنند و برای سهم خود پرداختی دریافت کنند.
یکی از ویژگیهای اساسی پلتفرم، فرایندهای اطمینان از کیفیت پیچیده آن است که تضمین میکند پژوهشگران دادههایی با کیفیت بالا و درجه پژوهشی از شرکتکنندگان کسب میکنند. کاربران باید یک فرایند صدور گواهینامه را کامل کنند: نشان دهند که آنها میدانند هدست خود چگونه کار میکند و میتوانند دادههای EEG با کیفیت بالا دریافت کنند. پس از صدور گواهینامه، کاربران میتوانند در آزمایشهای تحقیقاتی علوم عصبی روی این پلتفرم شرکت کنند و در برخی موارد حتی پاداش دریافت کنند.
علاوه بر EEG خام، محققان همچنین به دادههای توان باند و مجموعه الگوریتمهای تشخیص عواطف و شناختی که شامل توجه، ناامیدی، علاقه، آرامش، تعامل، هیجان و استرس شناختی میباشد، دسترسی دارند.
آزمایشهای پژوهشی میتواند با استفاده از سازنده آزمایش EMOTIV ساخته شود و سپس به EmotivLABS منتشر شود. به جمعیت جهانی شرکتکنندگان گواهیشده بپیوندید و دادههای EEG با کیفیت بالا را همگی در یک پلتفرم جمعآوری کنید.
هدستهای EEG EMOTIV، به همراه EmotivLABS به سه موضوع اصلی بحران تکرارپذیری رسیدگی میکنند: منطقهای جذب، معنیداری آماری و دسترسی به یک جمعیت متنوع و جامعتر.
درنهایت، همانطور که تعداد رشتهها و بازارهای تجاری که ابزارها و روششناسی علوم عصبی را میپذیرند افزایش یافته، هدستهای EMOTIV با هزینه پایین و کیفیت پژوهشی در تحقیقات علوم عصبی، بهداشت و سلامتی، خودروسازی، نورومارکتینگ، پژوهش مصرفکننده، آموزش و محیطهای سرگرمی استفاده میشود.
در نهایت، نوآوریهای در این شخصیت از مهندسی عصبی به ما اجازه میدهد تا به درک بیشتری از زندگی احساسی و ذهنی خود دست یابیم. دانشی که وقتی خارج از دسترس بهخاطر طراحیهای آزمایشی قدیمی و روشهای پژوهشی بود. اعمال چنین Insights به ما کنترل بیشتر در تطبیق آگاهانه زندگی شخصی و حرفهای خود برای افزایش عملکرد و تقویت تواناییهای ذاتی در روابط با دیگران خواهد داد.
بیشتر در مورد نحوه ارتقای پژوهش خود بدانید.
بیشتر درباره EMOTIV بدانید
شرکت EMOTIV که در سال ۲۰۱۱ تأسیس شد، یک شرکت زیستاطلاعات مستقر در سانفرانسیسکو است که مأموریت آن پیشبرد درک ما از مغز انسان با استفاده از سختافزار، تحلیل و تجسم سفارشی EEG است.
در مرکز علم باز، همکاری قرار دارد. پلتفرم پژوهشی و کارکنان EMOTIV هدفشان ترویج تمامیت علمی و سختگیری تجربی است. پلتفرم تحقیقاتی مقیاسپذیر EMOTIV، EmotivLABs، عصبشناسان شناختی در سراسر جهان را با جمعیت جهانی شرکتکنندگان و محققان تحقیقاتی متصل میکند. وقتی افزودهخطی پژوهش علوم عصبی را بشناسیم، به محققان با ارائه مجموعه دادههای غنی و چندبعدی کمک میکنیم تا بتوانید از یک نمونه گسترده نتیجهگیری معنادارتر بکشید.
هدستهای EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV به جامعه گستردهای از کاربران، از حرفهایها تا افرادی که بهسادگی علاقهمند به یادگیری درباره مغز خود هستند، خدمات میدهد. EMOTIV Insight یک هدست EEG پنج کاناله است که برای رابط کاربر و کامپیوتر (BCI) طراحی شدهاست. Insight طراحی بسیار جذاب و آسانی برای راهاندازی با فناوری حسگر انقلابی دارد.
EMOTIV EPOC X و EPOC Flex
EMOTIV EPOC X یک هدست EEG چهارده کاناله و EPOC Flex یک سیستم EEG سی و دو کاناله است. برای تحقیقات علوم عصبی در هر زمینهای طراحی شدهاست، هدستهای EPOC بیسیم هستند و با فناوری حسگر بهبود یافتهاند. هر دو هدست توسط گروههای پژوهشی مستقل تایید شدهاند و ثابت شدهاست که دادههای با کیفیت بالا و درجه پژوهشی ارائه میدهند.
مقایسه کامل قابلیتهای فنی هدستهای EEG EMOTIV در وبسایت EMOTIV موجود است.
فناوری EMOTIV
EMOTIV مجموعهای از ابزارها را طراحی کردهاست تا هر مرحله از تحقیق علوم عصبی را پشتیبانی کند.
نرمافزار EmotivPRO به کاربران اجازه میدهد که نتایج آزمایش را پردازش، تحلیل و تجسم کنند. پژوهشگران همچنین میتوانند آزمایشهایی را در سطح حرفهای طراحی کنند که هر فردی با هدست EMOTIV بتواند در صورت مطابقت با طراحی تجربی در آن شرکت کند.
همچنین یک کیت توسعه نرمافزار (SDK) برای EMOTIV موجود است تا برنامهها، تعاملات یا طراحیهای تجربی سفارشی بتوانند بهطور فوری با استفاده از هدست و اسmartphone انجام شود.
همانطور که تعداد رشتهها و بازارهای تجاری که ابزارها و روششناسی علوم عصبی را میپذیرند افزایش یافته، هدستهای EEG EMOTIV با هزینه پایین و سهولت استفاده در موارد زیر استفاده میشود:
تحقیقات علوم عصبی
بهداشت و سلامتی
صنایع خودروسازی
نورو مارکتینگ
پژوهش مصرفکننده
آموزش
محیطهای سرگرمی
هدفگذاری بحران تکرارپذیری در علوم عصبی شناختی برای بهبود معنیداری آماری.
در علوم عصبی شناختی و پژوهش رفتار اجتماعی، روششناسی تحقیق EEG به دنبال درک ذهن انسان از طریق مطالعه ماهیت فعالیت مغزی مرتبط با فعالیتهای مختلف یا محیطهای خارجی است. یک تفاوت مهم در تحقیقات EEG در حال حاضر که هدستهای EEG بیسیم و قابل حمل در دسترس هستند، قابلیت بررسی فعالیت طولی مغز و رفتار اجتماعی در مکانهای واقعی و نه محدود به یک آزمایشگاه است.
بحران تکرارپذیری چیست؟
بحران تکرارپذیری به زمانی اشاره دارد که پژوهشگران نتوانند نتایج آزمایشهای دیگر پژوهشگران را تکرار یا بازتولید کنند. بنابراین، نتایج آنها نمیتواند از گروه نمونه به جمعیت عمومی تعمیم داده شود.
متأسفانه، اندازه نمونههای کوچک در مرکز چالشهای جاری در تلاشهای علوم عصبی است. اندازههای کوچک نمونه بر معنیداری آماری تأثیر میگذارد، دشواری در دستیابی به نتایج معنیدار را افزایش میدهد و بحران تکرارپذیری در حال رشد را بدتر میکند.
زیرا تکرارپذیری یک مرحله حیاتی در فرایند علمی است، حل بحران تکرارپذیری ضروری است. در غیر این صورت، نتایج تجربی که قابل بازتولید نیستند اعتبار نظریات مورد نظر و در نتیجه، هرگونه درمان، قوانین یا درمانهایی که بهدلیل این فرایند به وجود میآید را زیر سؤال میبرند.
این مطلب یک نمای کلی از بحران تکرارپذیری و چگونگی تأثیر آن بر توانایی دانشمندان عصبشناس در آشکار کردن پتانسیل کامل دادههای جمعآوری شده برای درک دنیای واقعی ارائه میدهد. سپس معرفی خواهیم کرد که چگونه فناوری قرن بیست و یکم، مانند تحقیقات مبتنی بر هوش مصنوعی، از ناپایداری بحران تکرارپذیری جلوگیری میکند.
اهمیت قابلیت بازتکرارپذیری در تحقیقات علوم عصبی
تحقیقات تجربی در روزگار مدرن شامل هم جمعآوری و هم تحلیل دادهها است. بنابراین، ملاحظات در خصوص قابلیت بازتکرارپذیری آن به دو سؤال نیاز دارد:
بازتکرارپذیری: آیا آزمایش شما اعتبار تحلیلها و گواهیهای لازم برای تفسیر داده را دارد؟
تکرارپذیری: آیا آزمایش شما قابلیت تکرار دارد تا بتوان دادههای جدید و مستقل به دست آورد؟
متأسفانه، پاسخ به هر دو سؤال در تحقیقات علوم عصبی «نه» است.
در سال ۲۰۱۶، Nature ۱,۵۷۶ پژوهشگر را مورد بررسی قرار داد و دریافت که بیش از ۷۰٪ از پژوهشگران تلاش کردند و نتوانستند آزمایش دانشمند دیگر را بازتولید کنند. و بیش از نیمی نتوانستند آزمایشهای خودشان را بازتولید کنند. علیرغم شکستهایشان، تنها ۵۲٪ از محققان معتقد به وجود بحران بودند، در حالی که ۳۱٪ فکر میکردند که نتایج احتمالاً اشتباه است.
عدم توانایی در بازتولید نتایج پژوهش معمولاً به دلیل ماهیت منحصربهفرد شرایط تجربی است که نمیتوان به صورت آماری جبران یا شناسایی کرد. از هوای روز آن روز گرفته تا تکنیسین آزمایشگاه خاصی که آزمایشها را انجام میدهد و ابزارهای آماری یا تحلیل ساخته شده برای ارزیابی نتایج تجربی میتواند دارای ویژگیهای منحصربهفردی باشد که تکرارپذیری را به وجود میآورد.
علاوه بر این، به دلیل محدودیت منابع و تخصصی که برای پژوهشهای علوم عصبی نیاز است، آزمایشها معمولاً کمنمونهگیری میشوند و دارای نمونههای جمعیتی محدودی هستند که به صورت غربی، تحصیلکرده، صنعتی، ثروتمند و دموکراتیک (WEIRD) تعریف میشود.
چرا تکرارپذیری در پژوهش مهم است؟
محدودیتهای لجستیکی، مانند مشکلات جذب، محدود شدن به یک آزمایشگاه، و نمونههای کوچک به این معنی بودهاند که پژوهشگران به رویهها و الگوهای پژوهشی از پیش وجود وابسته شدهاند. به همین دلیل، محققانی که رفتارهای اجتماعی واقعی و اطلاعات شخصی را مطالعه میکنند، نمیتوانند آزمایشها را به صورت متنوع یا خلاقانه اجرا کنند. این محدودیتها بر ظرفیت پژوهشگران علوم عصبی برای تبدیل یافتههای خود به کاربردهای دنیای واقعی، مانند درمانها، معالجات و حتی قوانین تأثیر گذاشتهاند. این مسائل، محدودیتهای گروه نمونه و عدم توانایی در آزمون در شرایط واقعی، در مرکز بحران تکرارپذیری هستند.
عدم توانایی در تکرار نتایج آزمایشی در یک آزمایشگاه، باعث سختی در دستیابی به نتیجهگیری با توان آماری بالا میشود. وقتی در استنباطهای ناشی از نتایج تجربی شک وجود دارد، اعتبار کل سیستم را تخریب میکند. این شک همچنین میتواند بر روی سازمانهای تأمین مالی تحقیق که موظف به حمایت از پژوهشهایی هستند که تأثیرات وسیع دنیای واقعی داشته باشند، منعکس منفی بگذارد.
بهبود بازتکرارپذیری اغلب از تحکیم روشهای پژوهشی نشأت میگیرد. تکرارپذیری نتایج وقتی بهبود مییابد که محققان با گروههای نمونه بزرگتر استانداردسازی دقیق جمعآوری داده، کنترل کیفیت و روشهای تحلیلی را رعایت کنند.
در دهه گذشته، نوآوریهای تکنولوژیکی در نرمافزار و سختافزار جمعسپاری، محققان را توانمند کردهاند تا این عناصر اصلی استانداردسازی را که به بحران تکرارپذیری، مشکل توان آماری و بحران بازتکرارپذیری توجه دارند، ارائه دهند.
عملیات پژوهشی جمعسپاری
به جهانی شدن برای داشتن آزمودههای بیشتر با تحقیق جمعسپاری
فناوری جمعسپاری در دو دهه اخیر به سرعت توسعه یافته است. این رویکردی است که به محقق اجازه میدهد که دادههای بیشتری از افراد در یک شبکه جهانی متصل جمعآوری کند. برای مثال، به پیشرفتهای حاصله در شناسایی گفتار کامپیوتر فکر کنید. برای دههها این تحقیق عملاً در یک ایستاده بود، تا اینکه شرکتهایی مانند گوگل، آمازون و اپل تعداد زیادی از کاربران اینترنت را جمع کردند. با چنین مجموعه عظیمی از دادهها، آنها توانستند نرمافزار تشخیص صدا را تصفیه کنند تا به آنچه که امروز در خدمات گوگل، الکسا و سیری معمولاً استفاده میشود برسند.
با این حال، مانند اکثر نوآوریهای تکنولوژیکی، جمعسپاری به چندین عمل علمی و تجاری تطبیق یافتهاست. Zooniverse، Folding@Home، و Seek by iNaturalists سه تا از پرآوازهترین پلتفرمهای جمعسپاری هستند.
Zooniverse بزرگترین پلتفرم تحقیقاتی بر اساس افراد است که دو میلیون حساب کاربری ثبتشده دارد. انسانها بهطور خاص برای شناسایی الگوها مناسب هستند، در حالی که کامپیوترها در این زمینه دشواری دارند. عموم مردم میتوانند به پژوهشگران در شناسایی و طبقهبندی هر چیزی از شکلهای کهکشانی تا انواع حیوانات کمک کنند. جامعه Zooniverse به بسیاری از کشفیات کمک کردهاست و هر کسی میتواند دادههای خود را به یک پروژه باز به جامعه بارگذاری کند.
سایر پلتفرمهای محبوب جمعسپاری شامل Folding@Home و Seek by iNaturalist هستند. Folding@Home از قدرت محاسباتی در حالی که اسکرین سیور فعال است استفاده میکند، شکل و احتمالات تعامل پروتئینها را از کدهای DNA محاسبه میکند. Seek iNaturalists یک برنامه موبایل است که گونه و نوع هر گیاه یا حیوان را از طریق دوربین شناسایی میکند.
در زمینه جمعآوری دادهها، Seek بهطور متوسط تقریباً ۲۰۰,۰۰۰ تصویر روزانه بارگذاری میکند. هنگامی که بارگذاری شد، یک جامعه بیش از دو میلیون دانشمند و دانشمند شهروند با دادهها تعامل میکند و بهعنوان تحلیلگران کیفیت داده، دقت شناسایی را پیشنهاد و تأیید میکنند.
جمعسپاری و علوم عصبی همیشه برای همکار شدن بودند
تحقیق جمعسپاری راهی برای بهبود معنیداری عملی آزمایشها است. این افراد را که علاقهمند به کمک به پژوهش و کمک به پژوهشگران برای ایجاد تاثیر هستند، به هم متصل میکند. با جمعسپاری، توان آماری این عملیات پژوهشی افزایش مییابد. پژوهشگران بیشتر میتوانند تفاوت معناداری آماری را که وجود دارد شناسایی کنند، زیرا اندازه نمونه بزرگی وجود دارد تا توان آماری کافی را تضمین کند.
تحولات اخیر در فناوری جمعسپاری و هدستهای EEG قابل حمل با کیفیت بالا، به پژوهشگران امید میدهند که بحران تکرارپذیری را حل کنند. جمعسپاری دادههای تکمیلشدهٔ پژوهش با کیفیت بالا از هزاران فرد متنوع و پراکنده به نظر میرسد قدرت آماری بیشتری به عملیات پژوهشی ارائه دهد. برای پاسخ به مهمترین سوالات نوآوری و پژوهش، جمعیتها شریک انتخاب میشوند.
درحالیکه برخی بحثها درباره بحران تکرارپذیری هنوز ادامه دارد، EMOTIV مشکل را بیشتر بهعنوان یک فرصت - چالشی ارزشمند برای حل - بازتعریف کردهاست و در این راه پیشرفتهای قابل توجهی کردهاند. برای پرداختن به بحران تکرارپذیری در علوم عصبی شناختی، EMOTIV یک پلتفرم پژوهشی مقیاسپذیر توزیعشده به نام EmotivLABS توسعه دادهاست.
پیشروی بحران تکرارپذیری با EmotivLABS
ما میتوانیم با همکاری هم تحقیق خود را تسریع کنیم.
EmotivLABS پلتفرم پژوهشی توزیعشده قابل مقیاسپذیر EMOTIV است. شرکتکنندگانی از سراسر جهان میتوانند با استفاده از هدستهای EEG EMOTIV خود در تحقیقات علوم عصبی شرکت کنند و برای سهم خود پرداختی دریافت کنند.
یکی از ویژگیهای اساسی پلتفرم، فرایندهای اطمینان از کیفیت پیچیده آن است که تضمین میکند پژوهشگران دادههایی با کیفیت بالا و درجه پژوهشی از شرکتکنندگان کسب میکنند. کاربران باید یک فرایند صدور گواهینامه را کامل کنند: نشان دهند که آنها میدانند هدست خود چگونه کار میکند و میتوانند دادههای EEG با کیفیت بالا دریافت کنند. پس از صدور گواهینامه، کاربران میتوانند در آزمایشهای تحقیقاتی علوم عصبی روی این پلتفرم شرکت کنند و در برخی موارد حتی پاداش دریافت کنند.
علاوه بر EEG خام، محققان همچنین به دادههای توان باند و مجموعه الگوریتمهای تشخیص عواطف و شناختی که شامل توجه، ناامیدی، علاقه، آرامش، تعامل، هیجان و استرس شناختی میباشد، دسترسی دارند.
آزمایشهای پژوهشی میتواند با استفاده از سازنده آزمایش EMOTIV ساخته شود و سپس به EmotivLABS منتشر شود. به جمعیت جهانی شرکتکنندگان گواهیشده بپیوندید و دادههای EEG با کیفیت بالا را همگی در یک پلتفرم جمعآوری کنید.
هدستهای EEG EMOTIV، به همراه EmotivLABS به سه موضوع اصلی بحران تکرارپذیری رسیدگی میکنند: منطقهای جذب، معنیداری آماری و دسترسی به یک جمعیت متنوع و جامعتر.
درنهایت، همانطور که تعداد رشتهها و بازارهای تجاری که ابزارها و روششناسی علوم عصبی را میپذیرند افزایش یافته، هدستهای EMOTIV با هزینه پایین و کیفیت پژوهشی در تحقیقات علوم عصبی، بهداشت و سلامتی، خودروسازی، نورومارکتینگ، پژوهش مصرفکننده، آموزش و محیطهای سرگرمی استفاده میشود.
در نهایت، نوآوریهای در این شخصیت از مهندسی عصبی به ما اجازه میدهد تا به درک بیشتری از زندگی احساسی و ذهنی خود دست یابیم. دانشی که وقتی خارج از دسترس بهخاطر طراحیهای آزمایشی قدیمی و روشهای پژوهشی بود. اعمال چنین Insights به ما کنترل بیشتر در تطبیق آگاهانه زندگی شخصی و حرفهای خود برای افزایش عملکرد و تقویت تواناییهای ذاتی در روابط با دیگران خواهد داد.
بیشتر در مورد نحوه ارتقای پژوهش خود بدانید.
بیشتر درباره EMOTIV بدانید
شرکت EMOTIV که در سال ۲۰۱۱ تأسیس شد، یک شرکت زیستاطلاعات مستقر در سانفرانسیسکو است که مأموریت آن پیشبرد درک ما از مغز انسان با استفاده از سختافزار، تحلیل و تجسم سفارشی EEG است.
در مرکز علم باز، همکاری قرار دارد. پلتفرم پژوهشی و کارکنان EMOTIV هدفشان ترویج تمامیت علمی و سختگیری تجربی است. پلتفرم تحقیقاتی مقیاسپذیر EMOTIV، EmotivLABs، عصبشناسان شناختی در سراسر جهان را با جمعیت جهانی شرکتکنندگان و محققان تحقیقاتی متصل میکند. وقتی افزودهخطی پژوهش علوم عصبی را بشناسیم، به محققان با ارائه مجموعه دادههای غنی و چندبعدی کمک میکنیم تا بتوانید از یک نمونه گسترده نتیجهگیری معنادارتر بکشید.
هدستهای EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV به جامعه گستردهای از کاربران، از حرفهایها تا افرادی که بهسادگی علاقهمند به یادگیری درباره مغز خود هستند، خدمات میدهد. EMOTIV Insight یک هدست EEG پنج کاناله است که برای رابط کاربر و کامپیوتر (BCI) طراحی شدهاست. Insight طراحی بسیار جذاب و آسانی برای راهاندازی با فناوری حسگر انقلابی دارد.
EMOTIV EPOC X و EPOC Flex
EMOTIV EPOC X یک هدست EEG چهارده کاناله و EPOC Flex یک سیستم EEG سی و دو کاناله است. برای تحقیقات علوم عصبی در هر زمینهای طراحی شدهاست، هدستهای EPOC بیسیم هستند و با فناوری حسگر بهبود یافتهاند. هر دو هدست توسط گروههای پژوهشی مستقل تایید شدهاند و ثابت شدهاست که دادههای با کیفیت بالا و درجه پژوهشی ارائه میدهند.
مقایسه کامل قابلیتهای فنی هدستهای EEG EMOTIV در وبسایت EMOTIV موجود است.
فناوری EMOTIV
EMOTIV مجموعهای از ابزارها را طراحی کردهاست تا هر مرحله از تحقیق علوم عصبی را پشتیبانی کند.
نرمافزار EmotivPRO به کاربران اجازه میدهد که نتایج آزمایش را پردازش، تحلیل و تجسم کنند. پژوهشگران همچنین میتوانند آزمایشهایی را در سطح حرفهای طراحی کنند که هر فردی با هدست EMOTIV بتواند در صورت مطابقت با طراحی تجربی در آن شرکت کند.
همچنین یک کیت توسعه نرمافزار (SDK) برای EMOTIV موجود است تا برنامهها، تعاملات یا طراحیهای تجربی سفارشی بتوانند بهطور فوری با استفاده از هدست و اسmartphone انجام شود.
همانطور که تعداد رشتهها و بازارهای تجاری که ابزارها و روششناسی علوم عصبی را میپذیرند افزایش یافته، هدستهای EEG EMOTIV با هزینه پایین و سهولت استفاده در موارد زیر استفاده میشود:
تحقیقات علوم عصبی
بهداشت و سلامتی
صنایع خودروسازی
نورو مارکتینگ
پژوهش مصرفکننده
آموزش
محیطهای سرگرمی
هدفگذاری بحران تکرارپذیری در علوم عصبی شناختی برای بهبود معنیداری آماری.
در علوم عصبی شناختی و پژوهش رفتار اجتماعی، روششناسی تحقیق EEG به دنبال درک ذهن انسان از طریق مطالعه ماهیت فعالیت مغزی مرتبط با فعالیتهای مختلف یا محیطهای خارجی است. یک تفاوت مهم در تحقیقات EEG در حال حاضر که هدستهای EEG بیسیم و قابل حمل در دسترس هستند، قابلیت بررسی فعالیت طولی مغز و رفتار اجتماعی در مکانهای واقعی و نه محدود به یک آزمایشگاه است.
بحران تکرارپذیری چیست؟
بحران تکرارپذیری به زمانی اشاره دارد که پژوهشگران نتوانند نتایج آزمایشهای دیگر پژوهشگران را تکرار یا بازتولید کنند. بنابراین، نتایج آنها نمیتواند از گروه نمونه به جمعیت عمومی تعمیم داده شود.
متأسفانه، اندازه نمونههای کوچک در مرکز چالشهای جاری در تلاشهای علوم عصبی است. اندازههای کوچک نمونه بر معنیداری آماری تأثیر میگذارد، دشواری در دستیابی به نتایج معنیدار را افزایش میدهد و بحران تکرارپذیری در حال رشد را بدتر میکند.
زیرا تکرارپذیری یک مرحله حیاتی در فرایند علمی است، حل بحران تکرارپذیری ضروری است. در غیر این صورت، نتایج تجربی که قابل بازتولید نیستند اعتبار نظریات مورد نظر و در نتیجه، هرگونه درمان، قوانین یا درمانهایی که بهدلیل این فرایند به وجود میآید را زیر سؤال میبرند.
این مطلب یک نمای کلی از بحران تکرارپذیری و چگونگی تأثیر آن بر توانایی دانشمندان عصبشناس در آشکار کردن پتانسیل کامل دادههای جمعآوری شده برای درک دنیای واقعی ارائه میدهد. سپس معرفی خواهیم کرد که چگونه فناوری قرن بیست و یکم، مانند تحقیقات مبتنی بر هوش مصنوعی، از ناپایداری بحران تکرارپذیری جلوگیری میکند.
اهمیت قابلیت بازتکرارپذیری در تحقیقات علوم عصبی
تحقیقات تجربی در روزگار مدرن شامل هم جمعآوری و هم تحلیل دادهها است. بنابراین، ملاحظات در خصوص قابلیت بازتکرارپذیری آن به دو سؤال نیاز دارد:
بازتکرارپذیری: آیا آزمایش شما اعتبار تحلیلها و گواهیهای لازم برای تفسیر داده را دارد؟
تکرارپذیری: آیا آزمایش شما قابلیت تکرار دارد تا بتوان دادههای جدید و مستقل به دست آورد؟
متأسفانه، پاسخ به هر دو سؤال در تحقیقات علوم عصبی «نه» است.
در سال ۲۰۱۶، Nature ۱,۵۷۶ پژوهشگر را مورد بررسی قرار داد و دریافت که بیش از ۷۰٪ از پژوهشگران تلاش کردند و نتوانستند آزمایش دانشمند دیگر را بازتولید کنند. و بیش از نیمی نتوانستند آزمایشهای خودشان را بازتولید کنند. علیرغم شکستهایشان، تنها ۵۲٪ از محققان معتقد به وجود بحران بودند، در حالی که ۳۱٪ فکر میکردند که نتایج احتمالاً اشتباه است.
عدم توانایی در بازتولید نتایج پژوهش معمولاً به دلیل ماهیت منحصربهفرد شرایط تجربی است که نمیتوان به صورت آماری جبران یا شناسایی کرد. از هوای روز آن روز گرفته تا تکنیسین آزمایشگاه خاصی که آزمایشها را انجام میدهد و ابزارهای آماری یا تحلیل ساخته شده برای ارزیابی نتایج تجربی میتواند دارای ویژگیهای منحصربهفردی باشد که تکرارپذیری را به وجود میآورد.
علاوه بر این، به دلیل محدودیت منابع و تخصصی که برای پژوهشهای علوم عصبی نیاز است، آزمایشها معمولاً کمنمونهگیری میشوند و دارای نمونههای جمعیتی محدودی هستند که به صورت غربی، تحصیلکرده، صنعتی، ثروتمند و دموکراتیک (WEIRD) تعریف میشود.
چرا تکرارپذیری در پژوهش مهم است؟
محدودیتهای لجستیکی، مانند مشکلات جذب، محدود شدن به یک آزمایشگاه، و نمونههای کوچک به این معنی بودهاند که پژوهشگران به رویهها و الگوهای پژوهشی از پیش وجود وابسته شدهاند. به همین دلیل، محققانی که رفتارهای اجتماعی واقعی و اطلاعات شخصی را مطالعه میکنند، نمیتوانند آزمایشها را به صورت متنوع یا خلاقانه اجرا کنند. این محدودیتها بر ظرفیت پژوهشگران علوم عصبی برای تبدیل یافتههای خود به کاربردهای دنیای واقعی، مانند درمانها، معالجات و حتی قوانین تأثیر گذاشتهاند. این مسائل، محدودیتهای گروه نمونه و عدم توانایی در آزمون در شرایط واقعی، در مرکز بحران تکرارپذیری هستند.
عدم توانایی در تکرار نتایج آزمایشی در یک آزمایشگاه، باعث سختی در دستیابی به نتیجهگیری با توان آماری بالا میشود. وقتی در استنباطهای ناشی از نتایج تجربی شک وجود دارد، اعتبار کل سیستم را تخریب میکند. این شک همچنین میتواند بر روی سازمانهای تأمین مالی تحقیق که موظف به حمایت از پژوهشهایی هستند که تأثیرات وسیع دنیای واقعی داشته باشند، منعکس منفی بگذارد.
بهبود بازتکرارپذیری اغلب از تحکیم روشهای پژوهشی نشأت میگیرد. تکرارپذیری نتایج وقتی بهبود مییابد که محققان با گروههای نمونه بزرگتر استانداردسازی دقیق جمعآوری داده، کنترل کیفیت و روشهای تحلیلی را رعایت کنند.
در دهه گذشته، نوآوریهای تکنولوژیکی در نرمافزار و سختافزار جمعسپاری، محققان را توانمند کردهاند تا این عناصر اصلی استانداردسازی را که به بحران تکرارپذیری، مشکل توان آماری و بحران بازتکرارپذیری توجه دارند، ارائه دهند.
عملیات پژوهشی جمعسپاری
به جهانی شدن برای داشتن آزمودههای بیشتر با تحقیق جمعسپاری
فناوری جمعسپاری در دو دهه اخیر به سرعت توسعه یافته است. این رویکردی است که به محقق اجازه میدهد که دادههای بیشتری از افراد در یک شبکه جهانی متصل جمعآوری کند. برای مثال، به پیشرفتهای حاصله در شناسایی گفتار کامپیوتر فکر کنید. برای دههها این تحقیق عملاً در یک ایستاده بود، تا اینکه شرکتهایی مانند گوگل، آمازون و اپل تعداد زیادی از کاربران اینترنت را جمع کردند. با چنین مجموعه عظیمی از دادهها، آنها توانستند نرمافزار تشخیص صدا را تصفیه کنند تا به آنچه که امروز در خدمات گوگل، الکسا و سیری معمولاً استفاده میشود برسند.
با این حال، مانند اکثر نوآوریهای تکنولوژیکی، جمعسپاری به چندین عمل علمی و تجاری تطبیق یافتهاست. Zooniverse، Folding@Home، و Seek by iNaturalists سه تا از پرآوازهترین پلتفرمهای جمعسپاری هستند.
Zooniverse بزرگترین پلتفرم تحقیقاتی بر اساس افراد است که دو میلیون حساب کاربری ثبتشده دارد. انسانها بهطور خاص برای شناسایی الگوها مناسب هستند، در حالی که کامپیوترها در این زمینه دشواری دارند. عموم مردم میتوانند به پژوهشگران در شناسایی و طبقهبندی هر چیزی از شکلهای کهکشانی تا انواع حیوانات کمک کنند. جامعه Zooniverse به بسیاری از کشفیات کمک کردهاست و هر کسی میتواند دادههای خود را به یک پروژه باز به جامعه بارگذاری کند.
سایر پلتفرمهای محبوب جمعسپاری شامل Folding@Home و Seek by iNaturalist هستند. Folding@Home از قدرت محاسباتی در حالی که اسکرین سیور فعال است استفاده میکند، شکل و احتمالات تعامل پروتئینها را از کدهای DNA محاسبه میکند. Seek iNaturalists یک برنامه موبایل است که گونه و نوع هر گیاه یا حیوان را از طریق دوربین شناسایی میکند.
در زمینه جمعآوری دادهها، Seek بهطور متوسط تقریباً ۲۰۰,۰۰۰ تصویر روزانه بارگذاری میکند. هنگامی که بارگذاری شد، یک جامعه بیش از دو میلیون دانشمند و دانشمند شهروند با دادهها تعامل میکند و بهعنوان تحلیلگران کیفیت داده، دقت شناسایی را پیشنهاد و تأیید میکنند.
جمعسپاری و علوم عصبی همیشه برای همکار شدن بودند
تحقیق جمعسپاری راهی برای بهبود معنیداری عملی آزمایشها است. این افراد را که علاقهمند به کمک به پژوهش و کمک به پژوهشگران برای ایجاد تاثیر هستند، به هم متصل میکند. با جمعسپاری، توان آماری این عملیات پژوهشی افزایش مییابد. پژوهشگران بیشتر میتوانند تفاوت معناداری آماری را که وجود دارد شناسایی کنند، زیرا اندازه نمونه بزرگی وجود دارد تا توان آماری کافی را تضمین کند.
تحولات اخیر در فناوری جمعسپاری و هدستهای EEG قابل حمل با کیفیت بالا، به پژوهشگران امید میدهند که بحران تکرارپذیری را حل کنند. جمعسپاری دادههای تکمیلشدهٔ پژوهش با کیفیت بالا از هزاران فرد متنوع و پراکنده به نظر میرسد قدرت آماری بیشتری به عملیات پژوهشی ارائه دهد. برای پاسخ به مهمترین سوالات نوآوری و پژوهش، جمعیتها شریک انتخاب میشوند.
درحالیکه برخی بحثها درباره بحران تکرارپذیری هنوز ادامه دارد، EMOTIV مشکل را بیشتر بهعنوان یک فرصت - چالشی ارزشمند برای حل - بازتعریف کردهاست و در این راه پیشرفتهای قابل توجهی کردهاند. برای پرداختن به بحران تکرارپذیری در علوم عصبی شناختی، EMOTIV یک پلتفرم پژوهشی مقیاسپذیر توزیعشده به نام EmotivLABS توسعه دادهاست.
پیشروی بحران تکرارپذیری با EmotivLABS
ما میتوانیم با همکاری هم تحقیق خود را تسریع کنیم.
EmotivLABS پلتفرم پژوهشی توزیعشده قابل مقیاسپذیر EMOTIV است. شرکتکنندگانی از سراسر جهان میتوانند با استفاده از هدستهای EEG EMOTIV خود در تحقیقات علوم عصبی شرکت کنند و برای سهم خود پرداختی دریافت کنند.
یکی از ویژگیهای اساسی پلتفرم، فرایندهای اطمینان از کیفیت پیچیده آن است که تضمین میکند پژوهشگران دادههایی با کیفیت بالا و درجه پژوهشی از شرکتکنندگان کسب میکنند. کاربران باید یک فرایند صدور گواهینامه را کامل کنند: نشان دهند که آنها میدانند هدست خود چگونه کار میکند و میتوانند دادههای EEG با کیفیت بالا دریافت کنند. پس از صدور گواهینامه، کاربران میتوانند در آزمایشهای تحقیقاتی علوم عصبی روی این پلتفرم شرکت کنند و در برخی موارد حتی پاداش دریافت کنند.
علاوه بر EEG خام، محققان همچنین به دادههای توان باند و مجموعه الگوریتمهای تشخیص عواطف و شناختی که شامل توجه، ناامیدی، علاقه، آرامش، تعامل، هیجان و استرس شناختی میباشد، دسترسی دارند.
آزمایشهای پژوهشی میتواند با استفاده از سازنده آزمایش EMOTIV ساخته شود و سپس به EmotivLABS منتشر شود. به جمعیت جهانی شرکتکنندگان گواهیشده بپیوندید و دادههای EEG با کیفیت بالا را همگی در یک پلتفرم جمعآوری کنید.
هدستهای EEG EMOTIV، به همراه EmotivLABS به سه موضوع اصلی بحران تکرارپذیری رسیدگی میکنند: منطقهای جذب، معنیداری آماری و دسترسی به یک جمعیت متنوع و جامعتر.
درنهایت، همانطور که تعداد رشتهها و بازارهای تجاری که ابزارها و روششناسی علوم عصبی را میپذیرند افزایش یافته، هدستهای EMOTIV با هزینه پایین و کیفیت پژوهشی در تحقیقات علوم عصبی، بهداشت و سلامتی، خودروسازی، نورومارکتینگ، پژوهش مصرفکننده، آموزش و محیطهای سرگرمی استفاده میشود.
در نهایت، نوآوریهای در این شخصیت از مهندسی عصبی به ما اجازه میدهد تا به درک بیشتری از زندگی احساسی و ذهنی خود دست یابیم. دانشی که وقتی خارج از دسترس بهخاطر طراحیهای آزمایشی قدیمی و روشهای پژوهشی بود. اعمال چنین Insights به ما کنترل بیشتر در تطبیق آگاهانه زندگی شخصی و حرفهای خود برای افزایش عملکرد و تقویت تواناییهای ذاتی در روابط با دیگران خواهد داد.
بیشتر در مورد نحوه ارتقای پژوهش خود بدانید.
بیشتر درباره EMOTIV بدانید
شرکت EMOTIV که در سال ۲۰۱۱ تأسیس شد، یک شرکت زیستاطلاعات مستقر در سانفرانسیسکو است که مأموریت آن پیشبرد درک ما از مغز انسان با استفاده از سختافزار، تحلیل و تجسم سفارشی EEG است.
در مرکز علم باز، همکاری قرار دارد. پلتفرم پژوهشی و کارکنان EMOTIV هدفشان ترویج تمامیت علمی و سختگیری تجربی است. پلتفرم تحقیقاتی مقیاسپذیر EMOTIV، EmotivLABs، عصبشناسان شناختی در سراسر جهان را با جمعیت جهانی شرکتکنندگان و محققان تحقیقاتی متصل میکند. وقتی افزودهخطی پژوهش علوم عصبی را بشناسیم، به محققان با ارائه مجموعه دادههای غنی و چندبعدی کمک میکنیم تا بتوانید از یک نمونه گسترده نتیجهگیری معنادارتر بکشید.
هدستهای EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV به جامعه گستردهای از کاربران، از حرفهایها تا افرادی که بهسادگی علاقهمند به یادگیری درباره مغز خود هستند، خدمات میدهد. EMOTIV Insight یک هدست EEG پنج کاناله است که برای رابط کاربر و کامپیوتر (BCI) طراحی شدهاست. Insight طراحی بسیار جذاب و آسانی برای راهاندازی با فناوری حسگر انقلابی دارد.
EMOTIV EPOC X و EPOC Flex
EMOTIV EPOC X یک هدست EEG چهارده کاناله و EPOC Flex یک سیستم EEG سی و دو کاناله است. برای تحقیقات علوم عصبی در هر زمینهای طراحی شدهاست، هدستهای EPOC بیسیم هستند و با فناوری حسگر بهبود یافتهاند. هر دو هدست توسط گروههای پژوهشی مستقل تایید شدهاند و ثابت شدهاست که دادههای با کیفیت بالا و درجه پژوهشی ارائه میدهند.
مقایسه کامل قابلیتهای فنی هدستهای EEG EMOTIV در وبسایت EMOTIV موجود است.
فناوری EMOTIV
EMOTIV مجموعهای از ابزارها را طراحی کردهاست تا هر مرحله از تحقیق علوم عصبی را پشتیبانی کند.
نرمافزار EmotivPRO به کاربران اجازه میدهد که نتایج آزمایش را پردازش، تحلیل و تجسم کنند. پژوهشگران همچنین میتوانند آزمایشهایی را در سطح حرفهای طراحی کنند که هر فردی با هدست EMOTIV بتواند در صورت مطابقت با طراحی تجربی در آن شرکت کند.
همچنین یک کیت توسعه نرمافزار (SDK) برای EMOTIV موجود است تا برنامهها، تعاملات یا طراحیهای تجربی سفارشی بتوانند بهطور فوری با استفاده از هدست و اسmartphone انجام شود.
همانطور که تعداد رشتهها و بازارهای تجاری که ابزارها و روششناسی علوم عصبی را میپذیرند افزایش یافته، هدستهای EEG EMOTIV با هزینه پایین و سهولت استفاده در موارد زیر استفاده میشود:
تحقیقات علوم عصبی
بهداشت و سلامتی
صنایع خودروسازی
نورو مارکتینگ
پژوهش مصرفکننده
آموزش
محیطهای سرگرمی
