La crise de la réplication en neurosciences cognitives
Mehul Nayak
Mis à jour le
La crise de la réplication en neurosciences cognitives
Mehul Nayak
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La crise de la réplication en neurosciences cognitives
Mehul Nayak
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Cibler la crise de la réplication en neurosciences cognitives pour améliorer la signification statistique.
Dans la recherche en neurosciences cognitives et en comportement social, la méthodologie de recherche en EEG vise à comprendre l'esprit humain en étudiant la nature de l'activité cérébrale associée à différentes activités ou environnements externes. Un différenciateur important de la recherche en EEG, maintenant que des casques EEG portables et sans fil sont disponibles, est la capacité d'examiner l'activité cérébrale longitudinale et le comportement social dans des lieux du monde réel, plutôt que d'être confiné à un laboratoire.
Qu'est-ce que la crise de la réplication ?
La crise de la réplication fait référence au moment où les chercheurs ne peuvent pas répliquer ou reproduire les résultats des expériences d'autres chercheurs. Par conséquent, leurs conclusions ne peuvent pas s'étendre du groupe d'échantillon à la population générale.
Malheureusement, les petites tailles d'échantillon sont au cœur des défis actuels des projets neuroscientifiques. Les petites tailles d'échantillon affectent la signification statistique, augmentent la difficulté à tirer des conclusions significatives et aggravent la crise croissante de la réplication.
Parce que la réplication est une étape si cruciale dans le processus scientifique, résoudre cette crise de la réplication est impératif. Sinon, des résultats empiriques qui ne peuvent être reproduits sapent la crédibilité des théories en question et, par conséquent, toutes les thérapies, traitements ou lois qui en découlent.
Cet article offre un aperçu de la crise de la réplication et de la manière dont elle affecte la capacité des neuroscientifiques à libérer tout le potentiel des données collectées pour comprendre le monde réel. Nous présenterons ensuite comment la technologie du XXIe siècle, comme la recherche participative (crowdsourcing) médiée par l'IA, apporte un soulagement à la crise de la réplication.
L'importance de la reproductibilité dans la recherche en neurosciences
La recherche empirique moderne implique à la fois d'obtenir et d'analyser des données. À ce titre, les considérations concernant sa reproductibilité se résument à deux questions :
Reproductibilité : Votre expérience possède-t-elle la validation des analyses et les certifications nécessaires à l'interprétation des données ?
Réplication : Votre expérience a-t-elle la capacité d'être répétée pour obtenir de nouvelles données indépendantes ?
Malheureusement, la réponse à l'une ou l'autre question dans la recherche en neurosciences est « non ».
En 2016, Nature a interrogé 1 576 chercheurs et a découvert que plus de 70 % des chercheurs avaient essayé et échoué à reproduire l'expérience d'un autre scientifique. Et, plus de la moitié ont échoué à reproduire leurs propres expériences. Malgré leurs échecs, seulement 52 % des chercheurs ont convenu qu'il y avait une crise, tandis que 31 % ont pensé que les résultats étaient probablement erronés.
L'incapacité à reproduire les résultats de la recherche est généralement due à la nature unique des conditions expérimentales qui ne peuvent être compensées ou détectées statistiquement. Tout, du temps qu'il fait ce jour-là, au technicien de laboratoire individuel effectuant les expériences, en passant par l'analyse ou les outils statistiques développés pour évaluer les résultats expérimentaux, peut présenter des éléments uniques qui compliquent la réplication.
De plus, en raison des ressources limitées et de l'expertise requise pour la recherche en neurosciences, ses expériences ont tendance à être sous-échantillonnées et présentent déjà des échantillons de population limités WEIRD (occidentaux, éduqués, industrialisés, riches et démocratiques).
Pourquoi la réplication dans la recherche est-elle importante ?
Les contraintes logistiques, telles que les problèmes de recrutement, le fait d'être limité à un laboratoire et les petites tailles d'échantillons, ont contraint les chercheurs à s'appuyer sur des pratiques et des modèles de recherche hérités du passé. Par conséquent, les chercheurs étudiant les comportements sociaux du monde réel et les informations personnelles ne peuvent pas mener d'expériences de manière diversifiée ou créative. Ces contraintes ont eu un impact sur la capacité des chercheurs en neurosciences à transformer leurs conclusions en applications concrètes, telles que des thérapies, des traitements et même des lois. Ces problèmes, les contraintes liées aux groupes d'échantillons et la capacité limitée à tester dans des situations réelles sont au cœur de la crise de la réplication.
L'incapacité à répliquer les résultats expérimentaux dans un laboratoire rend difficile la formulation de conclusions dotées d'une puissance statistique élevée. Lorsque le doute plane sur les déductions tirées des résultats expérimentaux, cela sape la confiance de l'ensemble du système. Ce doute peut également avoir un impact négatif sur les organismes de subvention chargés de soutenir la recherche qui aura de vastes répercussions dans le monde réel.
Une reproductibilité améliorée provient souvent de la définition précise des méthodes de recherche. La réplication des résultats s'améliore lorsque les chercheurs parviennent à une normalisation stricte de la collecte des données, du contrôle de la qualité et des procédures d'analyse dans des expériences menées sur des groupes d'échantillons plus larges.
Au cours de la dernière décennie, les innovations technologiques dans les logiciels et le matériel de crowdsourcing ont permis aux chercheurs d'apporter ces éléments essentiels de normalisation qui s'attaquent à la crise de la réplication, au problème de la puissance statistique et à la crise de la reproductibilité.
Pratiques de recherche en Crowdsourcing
S'ouvrir au monde entier pour obtenir plus de sujets grâce à la recherche participative
La technologie du crowdsourcing s'est développée rapidement au cours des deux dernières décennies. Il s'agit d'une approche qui permet au chercheur de collecter beaucoup plus de données auprès d'individus grâce à un réseau connecté à l'échelle mondiale. Par exemple, considérez les progrès réalisés dans la reconnaissance de la vitesse des ordinateurs. Pendant des décennies, cette recherche était pratiquement au point mort jusqu'à ce que des entreprises comme Google, Amazon et Apple collectent la contribution cumulative de centaines de milliers d'internautes. Avec un ensemble de données aussi massif, elles ont pu perfectionner les logiciels de reconnaissance vocale pour en faire ce qui est couramment utilisé aujourd'hui dans les services de Google, Alexa et Siri.
Cependant, comme pour la plupart des innovations technologiques, le crowdsourcing a été adapté à plusieurs pratiques de recherche commerciale et scientifique. Zooniverse, Folding@Home et Seek par iNaturalists sont trois des plateformes de crowdsourcing les plus connues.
Zooniverse est la plus grande plateforme de recherche participative, avec deux millions de comptes enregistrés. Les humains sont particulièrement adaptés pour identifier les modèles, tandis que les ordinateurs ont des difficultés. Le grand public peut aider les chercheurs à identifier et à classer tout, des formes de galaxies aux types d'animaux. La communauté Zooniverse a contribué à de nombreuses découvertes et chacun peut télécharger ses données dans un projet ouvert à la communauté.
D'autres plateformes de crowdsourcing populaires incluent Folding@Home et Seek par iNaturalist. Folding@Home emprunte de la puissance de calcul lorsque l'économiseur d'écran est actif, calculant la forme et les possibilités d'interaction des protéines traduites à partir des codes d'ADN. Seek d'iNaturalists est une application pour téléphone mobile qui identifie le genre et l'espèce de toute plante ou animal via l'appareil photo.
En termes de collecte de données, Seek enregistre en moyenne près de 200 000 images téléchargées chaque jour. Une fois téléchargées, une communauté de plus de deux millions de scientifiques et de citoyens scientifiques interagissent avec les données en tant qu'analystes de la qualité des données, suggérant et confirmant l'exactitude de l'identification.
Le Crowdsourcing et les Neurosciences Étaient Destinés à S'associer
La recherche en crowdsourcing est un moyen d'améliorer la signification pratique des expériences. Elle rassemble des personnes qui ont un intérêt à contribuer à la recherche et à aider les chercheurs à avoir un impact. Avec le crowdsourcing, la puissance statistique de ces pratiques de recherche augmente. Les chercheurs sont plus susceptibles de détecter une différence statistiquement significative lorsqu'elle existe, car il y a une grande taille d'échantillon pour garantir une puissance statistique suffisante.
Les développements récents dans la technologie du crowdsourcing et les casques et équipements EEG de qualité recherche et portables offrent l'espoir de résoudre la crise de la réplication. La collecte de données de qualité recherche par crowdsourcing auprès de milliers d'individus divers et dispersés semble en effet fournir une puissance statistique plus importante aux pratiques de recherche. Pour répondre aux questions d'innovation et de recherche les plus complexes, la foule devient le partenaire de choix.
Bien que certaines discussions se poursuivent concernant la crise de la réplication, Emotiv a recadré le problème plutôt comme une opportunité — un défi qui vaut la peine d'être résolu — et ils ont fait des progrès significatifs dans cette direction. Pour faire face à la crise de la réplication en neurosciences cognitives, Emotiv a développé une plateforme de recherche en neurosciences distribuée et évolutive appelée EmotivLABS.
Devancer la crise de la réplication avec EmotivLABS
Nous pouvons accélérer nos recherches en travaillant ensemble.
EmotivLABS est la plateforme de recherche distribuée et évolutive d'Emotiv. Des participants du monde entier peuvent participer à des recherches en neurosciences avec leurs propres casques EEG Emotiv et être rémunérés pour leur contribution.
Une caractéristique essentielle de la plateforme réside dans ses processus sophistiqués d'assurance qualité qui garantissent aux chercheurs l'obtention de données de haute qualité et de niveau recherche de la part des participants. Les utilisateurs doivent suivre un processus de certification : prouver qu'ils savent comment fonctionne leur casque et qu'ils peuvent obtenir des données EEG de haute qualité. Une fois certifiés, les utilisateurs peuvent participer à des expériences de recherche en neurosciences sur la plateforme et, dans certains cas, recevoir une compensation.
En plus de l'EEG brut, les chercheurs ont également accès aux données de puissance de bande et à une suite d'algorithmes de détection affective et cognitive qui incluent l'attention, la frustration, l'intérêt, la relaxation, l'engagement, l'excitation et le stress cognitif.
Les expériences de recherche peuvent être construites à l'aide de l'Experiment Builder d'Emotiv, puis déployées sur EmotivLABS. Connectez-vous et recrutez des participants à partir d'un panel mondial de participants certifiés, et collectez des données EEG de haute qualité, le tout sur une seule plateforme.
Les casques EEG d'Emotiv, associés à EmotivLABS, répondent aux trois problèmes principaux de la crise de la réplication : la logistique du recrutement, la signification statistique et l'accès à un groupe démographique plus diversifié et inclusif.
En fin de compte, alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, les casques de qualité recherche et à bas coût d'Emotiv sont utilisés dans la recherche en neurosciences, la santé et le bien-être, l'automobile, le neuromarketing, l'étude des consommateurs, l'éducation et le divertissement.
Enfin, des innovations en neurotechnologie de cette ampleur nous ont permis d'acquérir une meilleure compréhension de nos vies émotionnelles et intellectuelles. Des connaissances autrefois hors de portée en raison des conceptions expérimentales et des pratiques de recherche traditionnelles. L'application de ces connaissances nous donnera un plus grand contrôle pour adapter consciemment nos vies personnelles et professionnelles afin de maximiser nos performances et d'enrichir nos capacités innées, tant sur le plan personnel que dans nos relations avec autrui.
Découvrez comment améliorer vos recherches ici.
En savoir plus sur Emotiv
Fondée en 2011, Emotiv est une société de bio-informatique basée à San Francisco dont la mission est de faire progresser notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, d'analyse et de visualisation.
La collaboration est au centre de la science ouverte. La plateforme de recherche et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. La plateforme de recherche évolutive d'Emotiv, EmotivLABS, connecte les neuroscientifiques cognitifs du monde entier avec une population globale de participants à la recherche et d'investigateurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en fournissant des ensembles de données riches, multidimensionnels et étendus, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Casques Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv s'adresse à une large communauté d'utilisateurs, des professionnels aux particuliers qui cherchent simplement à en savoir plus sur leur cerveau. Emotiv Insight est un casque EEG à 5 canaux conçu pour l'interface cerveau-ordinateur (BCI). Insight associe un design élégant et facile à configurer à une technologie de capteurs révolutionnaire.
Emotiv EPOC X et EPOC Flex
L'Emotiv Epoc X est un casque EEG à 14 canaux et l'EPOC Flex est un système EEG à 32 canaux. Conçus pour la recherche en neurosciences dans tous les environnements, 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 qu'ils fournissaient des données de haute qualité de niveau recherche.
Une comparaison complète des capacités techniques des casques EEG d'Emotiv est disponible sur le site Web d'Emotiv.
Technologie Emotiv
Emotiv a conçu une suite d'outils pour soutenir chaque étape de la recherche en neurosciences tout au long du processus.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences de niveau professionnel auxquelles tout participant équipé d'un casque Emotiv peut participer s'il est conforme au protocole expérimental.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour Emotiv est également disponible afin que des applications personnalisées, des interactions ou des conceptions expérimentales puissent être réalisées en déplacement à l'aide du casque et d'un smartphone uniquement.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, les casques EEG d'Emotiv, peu coûteux et faciles d'utilisation, sont utilisés dans :
La recherche en neurosciences
La santé et le bien-être
Les industries automobiles
Le neuromarketing
L'étude des consommateurs
L'éducation
Le divertissement
Cibler la crise de la réplication en neurosciences cognitives pour améliorer la signification statistique.
Dans la recherche en neurosciences cognitives et en comportement social, la méthodologie de recherche en EEG vise à comprendre l'esprit humain en étudiant la nature de l'activité cérébrale associée à différentes activités ou environnements externes. Un différenciateur important de la recherche en EEG, maintenant que des casques EEG portables et sans fil sont disponibles, est la capacité d'examiner l'activité cérébrale longitudinale et le comportement social dans des lieux du monde réel, plutôt que d'être confiné à un laboratoire.
Qu'est-ce que la crise de la réplication ?
La crise de la réplication fait référence au moment où les chercheurs ne peuvent pas répliquer ou reproduire les résultats des expériences d'autres chercheurs. Par conséquent, leurs conclusions ne peuvent pas s'étendre du groupe d'échantillon à la population générale.
Malheureusement, les petites tailles d'échantillon sont au cœur des défis actuels des projets neuroscientifiques. Les petites tailles d'échantillon affectent la signification statistique, augmentent la difficulté à tirer des conclusions significatives et aggravent la crise croissante de la réplication.
Parce que la réplication est une étape si cruciale dans le processus scientifique, résoudre cette crise de la réplication est impératif. Sinon, des résultats empiriques qui ne peuvent être reproduits sapent la crédibilité des théories en question et, par conséquent, toutes les thérapies, traitements ou lois qui en découlent.
Cet article offre un aperçu de la crise de la réplication et de la manière dont elle affecte la capacité des neuroscientifiques à libérer tout le potentiel des données collectées pour comprendre le monde réel. Nous présenterons ensuite comment la technologie du XXIe siècle, comme la recherche participative (crowdsourcing) médiée par l'IA, apporte un soulagement à la crise de la réplication.
L'importance de la reproductibilité dans la recherche en neurosciences
La recherche empirique moderne implique à la fois d'obtenir et d'analyser des données. À ce titre, les considérations concernant sa reproductibilité se résument à deux questions :
Reproductibilité : Votre expérience possède-t-elle la validation des analyses et les certifications nécessaires à l'interprétation des données ?
Réplication : Votre expérience a-t-elle la capacité d'être répétée pour obtenir de nouvelles données indépendantes ?
Malheureusement, la réponse à l'une ou l'autre question dans la recherche en neurosciences est « non ».
En 2016, Nature a interrogé 1 576 chercheurs et a découvert que plus de 70 % des chercheurs avaient essayé et échoué à reproduire l'expérience d'un autre scientifique. Et, plus de la moitié ont échoué à reproduire leurs propres expériences. Malgré leurs échecs, seulement 52 % des chercheurs ont convenu qu'il y avait une crise, tandis que 31 % ont pensé que les résultats étaient probablement erronés.
L'incapacité à reproduire les résultats de la recherche est généralement due à la nature unique des conditions expérimentales qui ne peuvent être compensées ou détectées statistiquement. Tout, du temps qu'il fait ce jour-là, au technicien de laboratoire individuel effectuant les expériences, en passant par l'analyse ou les outils statistiques développés pour évaluer les résultats expérimentaux, peut présenter des éléments uniques qui compliquent la réplication.
De plus, en raison des ressources limitées et de l'expertise requise pour la recherche en neurosciences, ses expériences ont tendance à être sous-échantillonnées et présentent déjà des échantillons de population limités WEIRD (occidentaux, éduqués, industrialisés, riches et démocratiques).
Pourquoi la réplication dans la recherche est-elle importante ?
Les contraintes logistiques, telles que les problèmes de recrutement, le fait d'être limité à un laboratoire et les petites tailles d'échantillons, ont contraint les chercheurs à s'appuyer sur des pratiques et des modèles de recherche hérités du passé. Par conséquent, les chercheurs étudiant les comportements sociaux du monde réel et les informations personnelles ne peuvent pas mener d'expériences de manière diversifiée ou créative. Ces contraintes ont eu un impact sur la capacité des chercheurs en neurosciences à transformer leurs conclusions en applications concrètes, telles que des thérapies, des traitements et même des lois. Ces problèmes, les contraintes liées aux groupes d'échantillons et la capacité limitée à tester dans des situations réelles sont au cœur de la crise de la réplication.
L'incapacité à répliquer les résultats expérimentaux dans un laboratoire rend difficile la formulation de conclusions dotées d'une puissance statistique élevée. Lorsque le doute plane sur les déductions tirées des résultats expérimentaux, cela sape la confiance de l'ensemble du système. Ce doute peut également avoir un impact négatif sur les organismes de subvention chargés de soutenir la recherche qui aura de vastes répercussions dans le monde réel.
Une reproductibilité améliorée provient souvent de la définition précise des méthodes de recherche. La réplication des résultats s'améliore lorsque les chercheurs parviennent à une normalisation stricte de la collecte des données, du contrôle de la qualité et des procédures d'analyse dans des expériences menées sur des groupes d'échantillons plus larges.
Au cours de la dernière décennie, les innovations technologiques dans les logiciels et le matériel de crowdsourcing ont permis aux chercheurs d'apporter ces éléments essentiels de normalisation qui s'attaquent à la crise de la réplication, au problème de la puissance statistique et à la crise de la reproductibilité.
Pratiques de recherche en Crowdsourcing
S'ouvrir au monde entier pour obtenir plus de sujets grâce à la recherche participative
La technologie du crowdsourcing s'est développée rapidement au cours des deux dernières décennies. Il s'agit d'une approche qui permet au chercheur de collecter beaucoup plus de données auprès d'individus grâce à un réseau connecté à l'échelle mondiale. Par exemple, considérez les progrès réalisés dans la reconnaissance de la vitesse des ordinateurs. Pendant des décennies, cette recherche était pratiquement au point mort jusqu'à ce que des entreprises comme Google, Amazon et Apple collectent la contribution cumulative de centaines de milliers d'internautes. Avec un ensemble de données aussi massif, elles ont pu perfectionner les logiciels de reconnaissance vocale pour en faire ce qui est couramment utilisé aujourd'hui dans les services de Google, Alexa et Siri.
Cependant, comme pour la plupart des innovations technologiques, le crowdsourcing a été adapté à plusieurs pratiques de recherche commerciale et scientifique. Zooniverse, Folding@Home et Seek par iNaturalists sont trois des plateformes de crowdsourcing les plus connues.
Zooniverse est la plus grande plateforme de recherche participative, avec deux millions de comptes enregistrés. Les humains sont particulièrement adaptés pour identifier les modèles, tandis que les ordinateurs ont des difficultés. Le grand public peut aider les chercheurs à identifier et à classer tout, des formes de galaxies aux types d'animaux. La communauté Zooniverse a contribué à de nombreuses découvertes et chacun peut télécharger ses données dans un projet ouvert à la communauté.
D'autres plateformes de crowdsourcing populaires incluent Folding@Home et Seek par iNaturalist. Folding@Home emprunte de la puissance de calcul lorsque l'économiseur d'écran est actif, calculant la forme et les possibilités d'interaction des protéines traduites à partir des codes d'ADN. Seek d'iNaturalists est une application pour téléphone mobile qui identifie le genre et l'espèce de toute plante ou animal via l'appareil photo.
En termes de collecte de données, Seek enregistre en moyenne près de 200 000 images téléchargées chaque jour. Une fois téléchargées, une communauté de plus de deux millions de scientifiques et de citoyens scientifiques interagissent avec les données en tant qu'analystes de la qualité des données, suggérant et confirmant l'exactitude de l'identification.
Le Crowdsourcing et les Neurosciences Étaient Destinés à S'associer
La recherche en crowdsourcing est un moyen d'améliorer la signification pratique des expériences. Elle rassemble des personnes qui ont un intérêt à contribuer à la recherche et à aider les chercheurs à avoir un impact. Avec le crowdsourcing, la puissance statistique de ces pratiques de recherche augmente. Les chercheurs sont plus susceptibles de détecter une différence statistiquement significative lorsqu'elle existe, car il y a une grande taille d'échantillon pour garantir une puissance statistique suffisante.
Les développements récents dans la technologie du crowdsourcing et les casques et équipements EEG de qualité recherche et portables offrent l'espoir de résoudre la crise de la réplication. La collecte de données de qualité recherche par crowdsourcing auprès de milliers d'individus divers et dispersés semble en effet fournir une puissance statistique plus importante aux pratiques de recherche. Pour répondre aux questions d'innovation et de recherche les plus complexes, la foule devient le partenaire de choix.
Bien que certaines discussions se poursuivent concernant la crise de la réplication, Emotiv a recadré le problème plutôt comme une opportunité — un défi qui vaut la peine d'être résolu — et ils ont fait des progrès significatifs dans cette direction. Pour faire face à la crise de la réplication en neurosciences cognitives, Emotiv a développé une plateforme de recherche en neurosciences distribuée et évolutive appelée EmotivLABS.
Devancer la crise de la réplication avec EmotivLABS
Nous pouvons accélérer nos recherches en travaillant ensemble.
EmotivLABS est la plateforme de recherche distribuée et évolutive d'Emotiv. Des participants du monde entier peuvent participer à des recherches en neurosciences avec leurs propres casques EEG Emotiv et être rémunérés pour leur contribution.
Une caractéristique essentielle de la plateforme réside dans ses processus sophistiqués d'assurance qualité qui garantissent aux chercheurs l'obtention de données de haute qualité et de niveau recherche de la part des participants. Les utilisateurs doivent suivre un processus de certification : prouver qu'ils savent comment fonctionne leur casque et qu'ils peuvent obtenir des données EEG de haute qualité. Une fois certifiés, les utilisateurs peuvent participer à des expériences de recherche en neurosciences sur la plateforme et, dans certains cas, recevoir une compensation.
En plus de l'EEG brut, les chercheurs ont également accès aux données de puissance de bande et à une suite d'algorithmes de détection affective et cognitive qui incluent l'attention, la frustration, l'intérêt, la relaxation, l'engagement, l'excitation et le stress cognitif.
Les expériences de recherche peuvent être construites à l'aide de l'Experiment Builder d'Emotiv, puis déployées sur EmotivLABS. Connectez-vous et recrutez des participants à partir d'un panel mondial de participants certifiés, et collectez des données EEG de haute qualité, le tout sur une seule plateforme.
Les casques EEG d'Emotiv, associés à EmotivLABS, répondent aux trois problèmes principaux de la crise de la réplication : la logistique du recrutement, la signification statistique et l'accès à un groupe démographique plus diversifié et inclusif.
En fin de compte, alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, les casques de qualité recherche et à bas coût d'Emotiv sont utilisés dans la recherche en neurosciences, la santé et le bien-être, l'automobile, le neuromarketing, l'étude des consommateurs, l'éducation et le divertissement.
Enfin, des innovations en neurotechnologie de cette ampleur nous ont permis d'acquérir une meilleure compréhension de nos vies émotionnelles et intellectuelles. Des connaissances autrefois hors de portée en raison des conceptions expérimentales et des pratiques de recherche traditionnelles. L'application de ces connaissances nous donnera un plus grand contrôle pour adapter consciemment nos vies personnelles et professionnelles afin de maximiser nos performances et d'enrichir nos capacités innées, tant sur le plan personnel que dans nos relations avec autrui.
Découvrez comment améliorer vos recherches ici.
En savoir plus sur Emotiv
Fondée en 2011, Emotiv est une société de bio-informatique basée à San Francisco dont la mission est de faire progresser notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, d'analyse et de visualisation.
La collaboration est au centre de la science ouverte. La plateforme de recherche et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. La plateforme de recherche évolutive d'Emotiv, EmotivLABS, connecte les neuroscientifiques cognitifs du monde entier avec une population globale de participants à la recherche et d'investigateurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en fournissant des ensembles de données riches, multidimensionnels et étendus, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Casques Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv s'adresse à une large communauté d'utilisateurs, des professionnels aux particuliers qui cherchent simplement à en savoir plus sur leur cerveau. Emotiv Insight est un casque EEG à 5 canaux conçu pour l'interface cerveau-ordinateur (BCI). Insight associe un design élégant et facile à configurer à une technologie de capteurs révolutionnaire.
Emotiv EPOC X et EPOC Flex
L'Emotiv Epoc X est un casque EEG à 14 canaux et l'EPOC Flex est un système EEG à 32 canaux. Conçus pour la recherche en neurosciences dans tous les environnements, 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 qu'ils fournissaient des données de haute qualité de niveau recherche.
Une comparaison complète des capacités techniques des casques EEG d'Emotiv est disponible sur le site Web d'Emotiv.
Technologie Emotiv
Emotiv a conçu une suite d'outils pour soutenir chaque étape de la recherche en neurosciences tout au long du processus.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences de niveau professionnel auxquelles tout participant équipé d'un casque Emotiv peut participer s'il est conforme au protocole expérimental.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour Emotiv est également disponible afin que des applications personnalisées, des interactions ou des conceptions expérimentales puissent être réalisées en déplacement à l'aide du casque et d'un smartphone uniquement.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, les casques EEG d'Emotiv, peu coûteux et faciles d'utilisation, sont utilisés dans :
La recherche en neurosciences
La santé et le bien-être
Les industries automobiles
Le neuromarketing
L'étude des consommateurs
L'éducation
Le divertissement
Cibler la crise de la réplication en neurosciences cognitives pour améliorer la signification statistique.
Dans la recherche en neurosciences cognitives et en comportement social, la méthodologie de recherche en EEG vise à comprendre l'esprit humain en étudiant la nature de l'activité cérébrale associée à différentes activités ou environnements externes. Un différenciateur important de la recherche en EEG, maintenant que des casques EEG portables et sans fil sont disponibles, est la capacité d'examiner l'activité cérébrale longitudinale et le comportement social dans des lieux du monde réel, plutôt que d'être confiné à un laboratoire.
Qu'est-ce que la crise de la réplication ?
La crise de la réplication fait référence au moment où les chercheurs ne peuvent pas répliquer ou reproduire les résultats des expériences d'autres chercheurs. Par conséquent, leurs conclusions ne peuvent pas s'étendre du groupe d'échantillon à la population générale.
Malheureusement, les petites tailles d'échantillon sont au cœur des défis actuels des projets neuroscientifiques. Les petites tailles d'échantillon affectent la signification statistique, augmentent la difficulté à tirer des conclusions significatives et aggravent la crise croissante de la réplication.
Parce que la réplication est une étape si cruciale dans le processus scientifique, résoudre cette crise de la réplication est impératif. Sinon, des résultats empiriques qui ne peuvent être reproduits sapent la crédibilité des théories en question et, par conséquent, toutes les thérapies, traitements ou lois qui en découlent.
Cet article offre un aperçu de la crise de la réplication et de la manière dont elle affecte la capacité des neuroscientifiques à libérer tout le potentiel des données collectées pour comprendre le monde réel. Nous présenterons ensuite comment la technologie du XXIe siècle, comme la recherche participative (crowdsourcing) médiée par l'IA, apporte un soulagement à la crise de la réplication.
L'importance de la reproductibilité dans la recherche en neurosciences
La recherche empirique moderne implique à la fois d'obtenir et d'analyser des données. À ce titre, les considérations concernant sa reproductibilité se résument à deux questions :
Reproductibilité : Votre expérience possède-t-elle la validation des analyses et les certifications nécessaires à l'interprétation des données ?
Réplication : Votre expérience a-t-elle la capacité d'être répétée pour obtenir de nouvelles données indépendantes ?
Malheureusement, la réponse à l'une ou l'autre question dans la recherche en neurosciences est « non ».
En 2016, Nature a interrogé 1 576 chercheurs et a découvert que plus de 70 % des chercheurs avaient essayé et échoué à reproduire l'expérience d'un autre scientifique. Et, plus de la moitié ont échoué à reproduire leurs propres expériences. Malgré leurs échecs, seulement 52 % des chercheurs ont convenu qu'il y avait une crise, tandis que 31 % ont pensé que les résultats étaient probablement erronés.
L'incapacité à reproduire les résultats de la recherche est généralement due à la nature unique des conditions expérimentales qui ne peuvent être compensées ou détectées statistiquement. Tout, du temps qu'il fait ce jour-là, au technicien de laboratoire individuel effectuant les expériences, en passant par l'analyse ou les outils statistiques développés pour évaluer les résultats expérimentaux, peut présenter des éléments uniques qui compliquent la réplication.
De plus, en raison des ressources limitées et de l'expertise requise pour la recherche en neurosciences, ses expériences ont tendance à être sous-échantillonnées et présentent déjà des échantillons de population limités WEIRD (occidentaux, éduqués, industrialisés, riches et démocratiques).
Pourquoi la réplication dans la recherche est-elle importante ?
Les contraintes logistiques, telles que les problèmes de recrutement, le fait d'être limité à un laboratoire et les petites tailles d'échantillons, ont contraint les chercheurs à s'appuyer sur des pratiques et des modèles de recherche hérités du passé. Par conséquent, les chercheurs étudiant les comportements sociaux du monde réel et les informations personnelles ne peuvent pas mener d'expériences de manière diversifiée ou créative. Ces contraintes ont eu un impact sur la capacité des chercheurs en neurosciences à transformer leurs conclusions en applications concrètes, telles que des thérapies, des traitements et même des lois. Ces problèmes, les contraintes liées aux groupes d'échantillons et la capacité limitée à tester dans des situations réelles sont au cœur de la crise de la réplication.
L'incapacité à répliquer les résultats expérimentaux dans un laboratoire rend difficile la formulation de conclusions dotées d'une puissance statistique élevée. Lorsque le doute plane sur les déductions tirées des résultats expérimentaux, cela sape la confiance de l'ensemble du système. Ce doute peut également avoir un impact négatif sur les organismes de subvention chargés de soutenir la recherche qui aura de vastes répercussions dans le monde réel.
Une reproductibilité améliorée provient souvent de la définition précise des méthodes de recherche. La réplication des résultats s'améliore lorsque les chercheurs parviennent à une normalisation stricte de la collecte des données, du contrôle de la qualité et des procédures d'analyse dans des expériences menées sur des groupes d'échantillons plus larges.
Au cours de la dernière décennie, les innovations technologiques dans les logiciels et le matériel de crowdsourcing ont permis aux chercheurs d'apporter ces éléments essentiels de normalisation qui s'attaquent à la crise de la réplication, au problème de la puissance statistique et à la crise de la reproductibilité.
Pratiques de recherche en Crowdsourcing
S'ouvrir au monde entier pour obtenir plus de sujets grâce à la recherche participative
La technologie du crowdsourcing s'est développée rapidement au cours des deux dernières décennies. Il s'agit d'une approche qui permet au chercheur de collecter beaucoup plus de données auprès d'individus grâce à un réseau connecté à l'échelle mondiale. Par exemple, considérez les progrès réalisés dans la reconnaissance de la vitesse des ordinateurs. Pendant des décennies, cette recherche était pratiquement au point mort jusqu'à ce que des entreprises comme Google, Amazon et Apple collectent la contribution cumulative de centaines de milliers d'internautes. Avec un ensemble de données aussi massif, elles ont pu perfectionner les logiciels de reconnaissance vocale pour en faire ce qui est couramment utilisé aujourd'hui dans les services de Google, Alexa et Siri.
Cependant, comme pour la plupart des innovations technologiques, le crowdsourcing a été adapté à plusieurs pratiques de recherche commerciale et scientifique. Zooniverse, Folding@Home et Seek par iNaturalists sont trois des plateformes de crowdsourcing les plus connues.
Zooniverse est la plus grande plateforme de recherche participative, avec deux millions de comptes enregistrés. Les humains sont particulièrement adaptés pour identifier les modèles, tandis que les ordinateurs ont des difficultés. Le grand public peut aider les chercheurs à identifier et à classer tout, des formes de galaxies aux types d'animaux. La communauté Zooniverse a contribué à de nombreuses découvertes et chacun peut télécharger ses données dans un projet ouvert à la communauté.
D'autres plateformes de crowdsourcing populaires incluent Folding@Home et Seek par iNaturalist. Folding@Home emprunte de la puissance de calcul lorsque l'économiseur d'écran est actif, calculant la forme et les possibilités d'interaction des protéines traduites à partir des codes d'ADN. Seek d'iNaturalists est une application pour téléphone mobile qui identifie le genre et l'espèce de toute plante ou animal via l'appareil photo.
En termes de collecte de données, Seek enregistre en moyenne près de 200 000 images téléchargées chaque jour. Une fois téléchargées, une communauté de plus de deux millions de scientifiques et de citoyens scientifiques interagissent avec les données en tant qu'analystes de la qualité des données, suggérant et confirmant l'exactitude de l'identification.
Le Crowdsourcing et les Neurosciences Étaient Destinés à S'associer
La recherche en crowdsourcing est un moyen d'améliorer la signification pratique des expériences. Elle rassemble des personnes qui ont un intérêt à contribuer à la recherche et à aider les chercheurs à avoir un impact. Avec le crowdsourcing, la puissance statistique de ces pratiques de recherche augmente. Les chercheurs sont plus susceptibles de détecter une différence statistiquement significative lorsqu'elle existe, car il y a une grande taille d'échantillon pour garantir une puissance statistique suffisante.
Les développements récents dans la technologie du crowdsourcing et les casques et équipements EEG de qualité recherche et portables offrent l'espoir de résoudre la crise de la réplication. La collecte de données de qualité recherche par crowdsourcing auprès de milliers d'individus divers et dispersés semble en effet fournir une puissance statistique plus importante aux pratiques de recherche. Pour répondre aux questions d'innovation et de recherche les plus complexes, la foule devient le partenaire de choix.
Bien que certaines discussions se poursuivent concernant la crise de la réplication, Emotiv a recadré le problème plutôt comme une opportunité — un défi qui vaut la peine d'être résolu — et ils ont fait des progrès significatifs dans cette direction. Pour faire face à la crise de la réplication en neurosciences cognitives, Emotiv a développé une plateforme de recherche en neurosciences distribuée et évolutive appelée EmotivLABS.
Devancer la crise de la réplication avec EmotivLABS
Nous pouvons accélérer nos recherches en travaillant ensemble.
EmotivLABS est la plateforme de recherche distribuée et évolutive d'Emotiv. Des participants du monde entier peuvent participer à des recherches en neurosciences avec leurs propres casques EEG Emotiv et être rémunérés pour leur contribution.
Une caractéristique essentielle de la plateforme réside dans ses processus sophistiqués d'assurance qualité qui garantissent aux chercheurs l'obtention de données de haute qualité et de niveau recherche de la part des participants. Les utilisateurs doivent suivre un processus de certification : prouver qu'ils savent comment fonctionne leur casque et qu'ils peuvent obtenir des données EEG de haute qualité. Une fois certifiés, les utilisateurs peuvent participer à des expériences de recherche en neurosciences sur la plateforme et, dans certains cas, recevoir une compensation.
En plus de l'EEG brut, les chercheurs ont également accès aux données de puissance de bande et à une suite d'algorithmes de détection affective et cognitive qui incluent l'attention, la frustration, l'intérêt, la relaxation, l'engagement, l'excitation et le stress cognitif.
Les expériences de recherche peuvent être construites à l'aide de l'Experiment Builder d'Emotiv, puis déployées sur EmotivLABS. Connectez-vous et recrutez des participants à partir d'un panel mondial de participants certifiés, et collectez des données EEG de haute qualité, le tout sur une seule plateforme.
Les casques EEG d'Emotiv, associés à EmotivLABS, répondent aux trois problèmes principaux de la crise de la réplication : la logistique du recrutement, la signification statistique et l'accès à un groupe démographique plus diversifié et inclusif.
En fin de compte, alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, les casques de qualité recherche et à bas coût d'Emotiv sont utilisés dans la recherche en neurosciences, la santé et le bien-être, l'automobile, le neuromarketing, l'étude des consommateurs, l'éducation et le divertissement.
Enfin, des innovations en neurotechnologie de cette ampleur nous ont permis d'acquérir une meilleure compréhension de nos vies émotionnelles et intellectuelles. Des connaissances autrefois hors de portée en raison des conceptions expérimentales et des pratiques de recherche traditionnelles. L'application de ces connaissances nous donnera un plus grand contrôle pour adapter consciemment nos vies personnelles et professionnelles afin de maximiser nos performances et d'enrichir nos capacités innées, tant sur le plan personnel que dans nos relations avec autrui.
Découvrez comment améliorer vos recherches ici.
En savoir plus sur Emotiv
Fondée en 2011, Emotiv est une société de bio-informatique basée à San Francisco dont la mission est de faire progresser notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériel d'électroencéphalographie (EEG) personnalisé, d'analyse et de visualisation.
La collaboration est au centre de la science ouverte. La plateforme de recherche et le personnel d'Emotiv visent à promouvoir l'intégrité scientifique et la rigueur expérimentale. La plateforme de recherche évolutive d'Emotiv, EmotivLABS, connecte les neuroscientifiques cognitifs du monde entier avec une population globale de participants à la recherche et d'investigateurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en fournissant des ensembles de données riches, multidimensionnels et étendus, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Casques Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv s'adresse à une large communauté d'utilisateurs, des professionnels aux particuliers qui cherchent simplement à en savoir plus sur leur cerveau. Emotiv Insight est un casque EEG à 5 canaux conçu pour l'interface cerveau-ordinateur (BCI). Insight associe un design élégant et facile à configurer à une technologie de capteurs révolutionnaire.
Emotiv EPOC X et EPOC Flex
L'Emotiv Epoc X est un casque EEG à 14 canaux et l'EPOC Flex est un système EEG à 32 canaux. Conçus pour la recherche en neurosciences dans tous les environnements, 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 qu'ils fournissaient des données de haute qualité de niveau recherche.
Une comparaison complète des capacités techniques des casques EEG d'Emotiv est disponible sur le site Web d'Emotiv.
Technologie Emotiv
Emotiv a conçu une suite d'outils pour soutenir chaque étape de la recherche en neurosciences tout au long du processus.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences de niveau professionnel auxquelles tout participant équipé d'un casque Emotiv peut participer s'il est conforme au protocole expérimental.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour Emotiv est également disponible afin que des applications personnalisées, des interactions ou des conceptions expérimentales puissent être réalisées en déplacement à l'aide du casque et d'un smartphone uniquement.
Alors que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et les méthodologies des neurosciences augmente, les casques EEG d'Emotiv, peu coûteux et faciles d'utilisation, sont utilisés dans :
La recherche en neurosciences
La santé et le bien-être
Les industries automobiles
Le neuromarketing
L'étude des consommateurs
L'éducation
Le divertissement
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