D'ici 2025, environ 463 exaoctets de nouvelles données seront créés chaque jour sur Internet, un nombre véritablement inimaginable. Ces données proviennent d'éléments courants comme environ 300 milliards d'e-mails ou environ 95 millions de photos partagées. Ces éléments sont partagés ouvertement et sont destinés à être consultés. Cependant, la majeure partie de ce déluge quotidien de données provient d'éléments souterrains moins connus et plus mondains, tels que les métadonnées, les données de localisation, les journaux d'interaction, l'historique de navigation archivé, etc. Bien que cela puisse paraître inintéressant, il s'avère que lorsqu'elles sont collectées et analysées en masse, au fil du temps, elles peuvent prédire de manière étonnamment précise les états humains, c'est-à-dire :

• En bonne santé vs malade.

• Activités générales.

• Dormir vs faire de l'exercice.

• Comportements futurs tels que les achats potentiels ou les votes électoraux.

En tant que neuroscientifiques, nous pouvons exploiter ces données pour en savoir plus sur l'esprit humain. Après tout, élucider les facteurs à la base de l'activité et/ou du comportement humain est au cœur de la recherche en neurosciences. Cet article présente sept façons dont la collecte de données à distance améliore la recherche en neurosciences.

Les neuroscientifiques utilisent des techniques de collecte de données à distance depuis des décennies. Ce qui a changé ces dernières années, c'est :

• À quel point la « distance » peut être réellement éloignée.

• Le nombre de sujets pouvant participer.

• Le type de critères d'évaluation qui peuvent être mesurés et traités au cours d'une seule expérience.

La recherche n'est pas la seule application pour la collecte et l'application de données à distance. Les progrès récents dans les systèmes de réalité virtuelle (VR) ont fait entrer le laboratoire dans les espaces virtuels. Par exemple, sur le plan médical, ces progrès des systèmes de VR pour la recherche en neurosciences permettent de réaliser plus facilement des chirurgies à distance à travers le monde. Dans ce scénario, le casque de VR reste avec l'équipe opératoire de sorte que lorsque le chirurgien arrive, il peut voir la qualité du flux vidéo en temps quasi réel provenant du patient situé à des centaines de kilomètres.

Dans des situations mineures, l'utilisation de la vidéo seule suffirait, mais avec cette réalité augmentée, ils associent la vidéo à un retour haptique à la fois lors de chirurgies en direct et lors de sessions de formation chirurgicale ou éducatives. On pourrait dire que cela ressemble aux vibrations d'une manette de jeu, mais en beaucoup plus avancé.

Comme souligné ci-dessous, il existe plusieurs raisons (enfin, au moins sept) pour lesquelles un processus médical, un chercheur ou un neuro-marketeur choisirait d'utiliser la technologie moderne pour collecter, traiter et analyser des données globales collectées à distance.

1. Le confort et la tranquillité de la maison

Des sujets stressés produisent des données stressées.

Il est bien reconnu que l'exposition à des facteurs de stress avant de réaliser un test comportemental peut modifier les données collectées ultérieurement. De plus, il a été démontré à plusieurs reprises que, outre les effets aigus, les facteurs de stress environnementaux peuvent avoir des effets à long terme. Le meilleur espoir des scientifiques est d'atténuer ces variables externes tout en acceptant qu'elles ne pourront jamais être entièrement éliminées. Ainsi, si chacun des sujets est traité de manière identique, ils sont également exposés à tous les éléments.

Un être humain testé chez lui

Se rendre chez le médecin, s'inquiéter des coûts, d'un diagnostic, trouver le bon cabinet ou savoir si l'on est garé légalement sont autant de facteurs de stress bien réels. Toutefois, supposez que la collecte de données de recherche puisse être effectuée en évitant ces facteurs externes, par exemple dans le confort de sa propre maison. Dans ce cas, l'impact d'un voyage stressant n'éclipserait pas l'objectif de l'étude.

Cela dit, il n'est pas possible d'isoler ou d'éliminer complètement les effets des forces externes sur les sujets de recherche. La meilleure approche pour minimiser les facteurs de stress consiste à exposer tous les sujets aux mêmes circonstances en utilisant un équipement innovant mais validé.

2. Force majeure

Lorsqu'un désastre imprévu frappe, vous devez adapter votre comportement. Bienvenue à la COVID-19.

Les trois dernières années ont été révélatrices à tous les niveaux en raison de la pandémie mondiale de COVID-19. Parfois, il y a tout simplement des événements ou des circonstances extraordinaires indépendants de la volonté des chercheurs. Ces circonstances imprévues obligent à s'adapter à de nouvelles contraintes.

Déterminer la campagne publicitaire la plus efficace en utilisant la meilleure technologie disponible va de soi pour les capitalistes. Cependant, le fait est que la qualité des données d'un sujet ne dépend pas de sa proximité avec le chercheur. Par conséquent, le travail fondamental du chercheur, qui consiste à collecter des données auprès de sujets, doit s'adapter aux outils actuellement disponibles.

3. EverlyWell, Apple Watch et téléchirurgie

EverlyWell est un service d'analyses médicales par correspondance qui expédie des kits d'analyse pré-emballés avec des instructions faciles à comprendre afin de quantifier des cibles à travers plus de 30 tests de diagnostic. L'Apple Watch a également fait la une des journaux avec sa notification d'anomalie du rythme cardiaque et sa détection des chutes. Tant pour EverlyWell que pour Apple, la capacité de leurs produits à apporter de la valeur ajoutée pour moins de déplacements et de coûts pour le marché grand public ne fait aucun doute.

Avec des produits de ce type et d'autres, nous semblons, en tant que société, avoir déjà accepté et fait confiance aux données biomédicales collectées localement, traitées à distance et présentées correctement. Que ce soit pour la prévention des maladies, le bien-être mental, la lutte contre la maladie ou le maintien d'un corps équilibré, vous souhaitez recevoir des commentaires et, espérons-le, être récompensé lorsque vos objectifs de santé sont atteints. À l'époque sombre qui précédait Internet, lorsque les ordinateurs occupaient une pièce entière, la mesure et le suivi de vos indicateurs clés de performance (KPI) de forme physique étaient une entreprise totalement analogique. Ce n'est plus le cas aujourd'hui. En conséquence, le mouvement du « soi quantifié » mûrit rapidement.

Les KPI les plus couramment surveillés comprennent :

• Le rythme cardiaque

• La tension artelle

• Le poids

• La taille

• La durée du sommeil

• Les profils de mouvement

Tout cela peut être mesuré facilement avec le capteur approprié et un équipement de base. Il est de notoriété publique que les neurosciences et de nombreuses disciplines biomédicales ont des problèmes de taille d'échantillon. Pour tenter de résoudre ce problème, la meilleure approche consisterait à ajouter des sujets supplémentaires plutôt que de former le groupe plus restreint de sujets sélectionnés parce qu'ils se trouvent à proximité. Grâce à la gamme complète de KPI mesurables à distance, c'est un moyen viable pour la recherche en neurosciences de prospérer et de survivre.

4. Augmenter l'inclusion et la diversité des participants

Qui est le groupe WEIRD, et pourquoi en savons-nous autant sur eux en particulier ?

« Les spécialistes du comportement publient régulièrement des affirmations générales sur la psychologie et le comportement humains dans les plus grandes revues mondiales, sur la base d'échantillons entièrement tirés de sociétés occidentales, éduquées, industrialisées, riches et démocratiques (WEIRD - Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic) .»

C'est un cliché courant que la psychologie en sait beaucoup sur les individus d'âge universitaire, blancs, et aisés, mais très peu sur les humains en général.

Pourquoi ?

Les expériences de psychologie sont menées sur les campus universitaires, et les critères d'inclusion des sujets ne dépassent guère leur proximité et leur disponibilité au cours de la journée. Pour pouvoir tirer des conclusions sur l'ensemble de la population, les groupes d'échantillonnage pour les expériences de psychologie doivent inclure davantage d'individus issus de milieux divers. La clé de ce problème réside dans les équipements de collecte de données à distance, en particulier ceux conçus pour être utilisés directement par les consommateurs.

5. Réductions de coûts à court et à long terme

Les plateformes cloud modernes ont rendu la distance physique insignifiante.

L'utilisation d'un outil de collecte de données à distance permet d'économiser de l'argent sur la publicité.

Les échantillons aléatoires coûtent plus cher que les échantillons de commodité, comme les étudiants universitaires, car vous devez faire de la publicité pour trouver des sujets de recherche au sein de la communauté locale. En termes simples, la publicité coûte de l'argent.

L'utilisation d'un outil de collecte de données à distance permet d'économiser sur les équipements informatiques et de neuro-analyse propriétaires.

Souvent, les laboratoires de recherche individuels doivent payer et entretenir leur propre équipement informatique, en particulier s'il s'agit d'un matériel spécialisé pour la collecte de données. Bien sûr, au fil du temps, la technologie s'améliore. Entre-temps, la mise à niveau de l'infrastructure représente un coût élevé. Pour cette raison, l'accès à des plateformes cloud modernes et à du matériel de collecte de s données à coût réduit peut limiter l'utilisation des ressources dans la recherche en neurosciences.

6. La quantification de la physiologie et du comportement a toujours été « à distance »

La distance entre le matériel du capteur et le logiciel de traitement des données est insignifiante.

Comprendre, prédire et guérir le comportement humain est au cœur de la plupart des recherches universitaires, en particulier en neurosciences. Généralement, la notion de « collecte de données comportementales » évoque l'image de scientifiques en blouse blanche impeccablement propre, observant les sujets de loin avec un presse-papiers et un chronomètre, tout en griffonnant de temps à autre.

C'est une idée simple, mais elle est truffée de sources potentielles de variations inconnues qui pourraient influencer l'activité ou le comportement d'un sujet. Dans les expériences scientifiques, l'objectif est d'éliminer autant que possible cette variance inexpliquée. Cette pratique est essentielle pour tirer des conclusions fondées sur des données probantes quant à la cause lorsqu'un effet est observé.

Comment éliminer les sources d'erreur dans la recherche en neurosciences

La quête pour éliminer les sources d'erreur lors de la quantification de la physiologie et du comportement humains est constante. À son niveau le plus élémentaire, cela implique généralement d'améliorer le matériel qui collecte les données des capteurs, lesquelles sont ensuite traitées à l'aide de logiciels analogiques ou numériques pour identifier les éléments d'intérêt, les tendances ou les différences entre les sujets ou au sein d'un même sujet. La collecte de données à distance est plus puissante qu'on ne le pensait au départ et peut fournir des ensembles de données diversifiés mais pertinents qui ajoutent un pouvoir prédictif à l'expérience.

7. Le Machine Learning propose de meilleures données

Données + Métadonnées + Machine Learning (ML) = modèle le plus complet de l'activité comportementale.

Des modèles d'intelligence artificielle déterminant qui vous êtes, où vous êtes, ce que vous aimez et détestez, sont tous utilisés à une échelle dont beaucoup n'ont pas conscience. Heureusement, il existe sur notre marché actuel des équipements de collecte de données en neurosciences à usage commercial. Leur utilisation de données et de métadonnées publicitaires se traduira probablement par une compréhension plus complète du comportement que ce qui pourrait être collecté dans des laboratoires plus stériles et isolés.

À la base, les données fournies (nom, lieu, anniversaire) fusionnées avec les métadonnées de second plan (temps passé sur le site, site précédent, site de sortie) ont libéré des techniques d'analyse totalement nouvelles qui s'avèrent extrêmement utiles pour mesurer et prédire le comportement humain.

Vous souhaitez en savoir plus ? Découvrez Emotiv

En mettant en évidence les techniques ci-dessus, nous avons démontré que la collecte de données à distance n'est pas nouvelle et qu'elle continue d'améliorer la recherche en neurosciences à mesure que les progrès technologiques arrivent sur le marché. Compte tenu de la vitesse à laquelle la notion de « à distance » s'est étendue de l'autre côté du couloir, au bout de la rue, à l'autre bout du pays et aujourd'hui à l'autre bout du monde, il est facile de comprendre le sentiment d'inquiétude ressenti par les chercheurs traditionnels. Cependant, si l'on considère l'ampleur des améliorations techniques apportées aux matériels grand public et les réalisations monumentales en matière d'analyse et de traitement des données dans le cloud, le terme « à distance » devient rapidement insignifiant pour la manière dont les données sont collectées.

En résumé, les sujets peuvent effectuer la collecte de données à domicile sans la surveillance directe du personnel de recherche. Ils peuvent collecter ces informations sur leur cerveau pour un usage personnel, mais ont également la possibilité de télécharger leur EEG ou de collecter des EEG spécifiquement pour des projets de recherche plus vastes et en cours.

Fondée en 2011, Emotiv est une entreprise de bioinformatique basée à San Francisco, dont la mission est de faire progresser notre compréhension du cerveau humain à l'aide d'un matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, d'analyses et de visualisations. L'approche d'Emotiv pour la recherche EEG reflète plus fidèlement les conditions du « monde réel », car les personnes testées se trouvent dans des lieux et des environnements qui reflètent mieux la façon dont elles vivent réellement.

Casques d'écoute Emotiv

Emotiv INSIGHT

Emotiv s'adresse à une large communauté d'utilisateurs, des professionnels aux personnes qui cherchent, tout simplement, à en savoir plus sur leur cerveau. Le casque EEG à 5 canaux Emotiv Insight est conçu pour l'interface cerveau-ordinateur (BCI). Insight combine un design élégant et facile à installer avec une technologie de capteurs révolutionnaire.

Emotiv EPOC X et EPOC Flex

Les modèles Emotiv Epoc X et Emotiv Flex offrent un système EEG à 14 et 32 canaux. Conçus pour la recherche en neurosciences dans tous les contextes, les casques EPOC sont sans fil et dotés d'une technologie de capteurs améliorée. Les deux casques ont été validés par des groupes de recherche indépendants et ont prouvé leur capacité à fournir des données de haute qualité pour la recherche.

Un comparatif complet des capacités techniques des systèmes EEG d'Emotiv est disponible pour consultation.

Technologie Emotiv

Nous disposons d'une suite d'outils pour accompagner chaque étape de la recherche en neurosciences.

Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences à un niveau professionnel auxquelles tout participant équipé d'un casque Emotiv peut prendre part, s'il respecte le protocole expérimental.

Un kit de développement logiciel (SDK) pour Emotiv est également disponible, de sorte que des applications personnalisées, des interactions ou des protocoles expérimentaux peuvent être réalisés en déplacement en utilisant uniquement le casque et un smartphone.

Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, le ou les systèmes EEG à bas coût et faciles d'utilisation d'Emotiv sont utilisés dans :

• La recherche en neurosciences

• Les initiatives marketing de santé et de bien-être

• Les industries automobiles

• Le neuromarketing

• La recherche auprès des consommateurs

• L'éducation

• Les milieux du divertissement

De plus, grâce à la qualité, au coût et à la possibilité d'expédier les casques Emotiv dans le monde entier, les chercheurs peuvent recruter et intégrer un large éventail de participants qualifiés. En raison des mesures de contrôle de la qualité évaluées par le logiciel de traitement, les chercheurs peuvent également avoir confiance dans le processus de collecte des données.