La plupart des méthodes de recherche en psychologie et en neurosciences reposent sur des populations d'échantillons WEIRD (White, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic - Blancs, éduqués, industrialisés, riches et démocratiques). Cela crée des limites contextuelles et culturelles. Si ces limites ne sont pas reconnues, la possibilité de généraliser les résultats de recherche à l'ensemble de la population humaine s'en trouve restreinte. L'approche globale et uniforme de type WEIRD a conduit à des applications problématiques de traitements, de thérapies et même de lois.

Les programmes de recherche qui emploient des ensembles d'échantillons étroits constitués uniquement de participants WEIRD peuvent générer des politiques et des pratiques néfastes. En effet, ils peuvent se baser sur des résultats susceptibles d'exclure des personnes présentant des caractéristiques sous-représentées. Une étude publiée dans les Proceedings of the National Academy of Sciences a révélé que 96 % des études figurant dans six des principales revues de l'American Psychological Association s'appuyaient sur des échantillons WEIRD représentant seulement 12 % des caractéristiques de la population mondiale.

Ce problème est d'autant plus complexe que, dans de nombreux cas, les populations sous-représentées ne sont pas nécessairement minoritaires. La recherche suggère que les individus de type WEIRD sont en réalité des cas particuliers dans de nombreuses mesures psychologiques — y compris le raisonnement spatial, la perception visuelle, l'induction inférentielle et le raisonnement moral.

Pour aider à pallier le biais WEIRD, les chercheurs peuvent se tourner vers des outils de collecte de données en ligne qui offrent un accès à des personnes situées en dehors d'une zone géographique restreinte. En élargissant le bassin d'échantillonnage potentiel au-delà des personnes accessibles localement, les plateformes de collecte de données à distance — comme EmotivLABS — peuvent accroître la diversité démographique et la représentativité dans la recherche en neurosciences. Cette augmentation de la diversité ne nécessite pas de hausse significative du coût de recrutement des sujets et s'avère potentiellement plus économique à long terme.

L'élargissement mondial du bassin de sujets peut conférer une plus grande puissance statistique à vos recherches. Cela peut également accroître les chances de reproduction des études — un sujet majeur abordé dans des articles précédents, notamment "3 Approaches to Fix the Neuroscience Reproducibility Crisis" et "The Replication Crisis in Cognitive Neuroscience".

Les plateformes de collecte de données à distance répondent directement au problème du biais WEIRD dans la recherche moderne en psychologie, en neurosciences et en sciences sociales. Compte tenu de la disponibilité et de l'accessibilité des technologies de recherche en ligne et à distance, les laboratoires de psychologie n'ont plus aucune excuse pour s'appuyer uniquement sur des bassins d'échantillons WEIRD.

La normalisation problématique de l'échantillonnage de population WEIRD

La première étape pour résoudre un problème consiste à reconnaître son existence. Mostafa Salari Rad et ses collaborateurs ont examiné les rapports de recherche psychologique publiés dans la revue Psychological Science. Les auteurs ont passé en revue 428 études et les ont codées en fonction de l'origine géographique du groupe d'échantillonnage, du niveau d'éducation, du statut socio-économique/revenu, de la race/ethnicité, du genre, des techniques de recrutement et de la rémunération. La grande majorité des études échantillonnées (94,15 %) utilisaient exclusivement des participants occidentaux anglophones.

Dans l'ensemble, il apparaît que les chercheurs n'ont pas modifié leurs méthodologies de recherche pour remédier au manque de diversité et de représentativité des échantillons. Certes, modifier la conception expérimentale et l'approche méthodologique d'un laboratoire peut s'avérer prohibitif d'un point de vue temporel et financier.

Cependant, le simple fait de mentionner en détail les caractéristiques démographiques de l'échantillon et d'en tenir compte dans les conclusions peut assurément avoir un impact fort pour un coût dérisoire. Malheureusement, cette pratique simple n'est pas encore devenue la norme. Par exemple, un article de 2018 suggérait que :

• Plus de 72 % des résumés analysés ne contenaient aucun détail sur la population échantillonnée.

• 83 % n'effectuaient aucune analyse statistique des effets potentiels liés à la diversité de l'échantillon.

• 85 % n'abordaient même pas les impacts potentiels du contexte ou de la culture.

• Seulement 16 % recommandaient de mener de futures recherches sur le sujet dans d'autres cultures ou sociétés.

Des recherches plus récentes font état de résultats similaires, à savoir un manque de diversité sans aucune reconnaissance de cette limite potentielle. E. Kate Webb et le National Center for Advancing Translational Sciences ont constaté que les outils de neurosciences (par exemple, l'EEG) introduisent un biais racial dans les études en excluant des sujets sur la base de différences phénotypiques liées au type de cheveux et à la pigmentation de la peau. L'objectif, comme le conclut Webb, est « de contester le racisme dans les travaux scientifiques et de proposer des procédures et des changements susceptibles de mener à une science plus équitable ».

Une dépendance excessive à l'égard des étudiants de premier cycle américains

L'une des principales raisons de la persistance du problème WEIRD réside dans la dépendance excessive à l'égard des étudiants de premier cycle américains comme sujets de recherche. En 2007, 67 % des études américaines publiées dans le Journal of Personality et 20 % dans Psychological Science utilisaient des étudiants de premier cycle américains comme sujets de test. Cette pratique est courante en raison de la réelle difficulté à rassembler des sujets diversifiés. Souvent, le processus de sélection, de recrutement et de rémunération des participants requiert plus de temps et d'énergie que la conception même de l'expérience, son administration et l'analyse de ses résultats. Cela signifie que les chercheurs consacrent plus de temps à l'organisation des participants qu'à la découverte d'insights à leur sujet.

Accroître la diversité des bassins d'échantillonnage grâce aux plateformes de recherche en ligne à distance

Des communautés mondiales

Contacter, recruter et évaluer des sujets de recherche en ligne devient rapidement une pratique standard. L'utilisation de plateformes de recherche basées sur le cloud libère les chercheurs des obstacles logistiques (publicité, planification, inscription) et physiques (localisation géographique des participants) afin qu'ils puissent consacrer davantage de ressources à leur recherche proprement dite.

Ces plateformes favorisent la réduction des coûts et une efficacité accrue, tout en permettant aux chercheurs d'accéder à des réseaux mondiaux de bassins de sujets qui caractérisent mieux le contexte culturel de l'étude.

Aller au-delà de la recherche en psychologie axée sur le profil WEIRD

Le problème WEIRD soulève des questions complexes sur la fiabilité, la généralisabilité, la validité et la robustesse de la recherche. Ces études tentent souvent de répondre à des questions de recherche concernant les êtres humains, mais font appel à des personnes qui représentent moins de 12 % de la population mondiale.

Plusieurs recommandations ont été formulées pour remédier au problème WEIRD. Généralement, elles impliquent des exigences d'information plus spécifiques de la part des comités de rédaction des revues scientifiques. Compte tenu de la nécessité pour les scientifiques de publier leurs travaux, il conviendrait de modifier les exigences de soumission : les rapports devront contenir des informations démographiques plus détaillées et analyser leurs résultats dans le contexte des caractéristiques démographiques de l'échantillon.

Surmonter les obstacles logistiques et physiques avec EmotivLABS

Parmi les avantages les plus fréquemment cités des expériences de neurosciences ou de psychologie en ligne, on trouve l'augmentation de la taille de l'échantillon d'étude, une diversification démographique rapide et une technologie à bas coût.

EmotivLABS intègre bon nombre de ces meilleures pratiques, notamment un processus de certification pour les participants utilisant les casques EEG Emotiv ainsi qu'un contrôle de la qualité des données utilisant l'apprentissage automatique pour vérifier la qualité du signal. Cela permet aux chercheurs de mener des expériences en ligne générant des données de haute qualité. De plus, Emotiv surveille en permanence l'utilisation de la plateforme et collabore avec les chercheurs pour orienter le déploiement de mises à jour régulières améliorant à la fois le logiciel et le matériel.

Une sélection rationalisée des sujets

Il n'est plus nécessaire pour les individus et les chercheurs de se rencontrer en personne pour collecter des données. EmotivLABS rationalise la sélection, le recrutement et la rémunération des sujets en associant chaque expérience aux profils les plus adaptés au sein du bassin mondial de sujets.

Les chercheurs peuvent spécifier des attributs démographiques précis lors de la conception de leur expérience, de manière comparable au ciblage granulaire des publicités sur les réseaux sociaux. L'expérience du chercheur est automatiquement mise à la disposition des personnes certifiées qui correspondent le mieux aux critères souhaités. Ce processus de certification garantit que les données collectées auprès de cette communauté sont complètes et de haute qualité.

L'accès à des sujets d'âges et d'ethnies différents renforcera la puissance des études et apportera plus de nuances dans l'interprétation des données humaines. En 2021, EmotivLABS regroupait des personnes de plus de 80 pays présentant des profils éducatifs, professionnels et socio-économiques variés.

EmotivLABS permet aux chercheurs d'accéder à des participants en dehors des États-Unis et des autres pays occidentaux, un facteur crucial pour atténuer l'impact du biais WEIRD.

Maîtrisez votre budget en toute simplicité

Les casques EEG d'Emotiv sont considérablement moins coûteux que les appareils de recherche de laboratoire et sont plus faciles à installer. Les utilisateurs particuliers, ou scientifiques citoyens, possèdent leurs propres casques Emotiv, ce qui évite aux chercheurs d'avoir à fournir leur propre matériel.

À l'origine, certains chercheurs établis ont manifesté du scepticisme à l'égard du matériel EEG commercial et de la collecte de données à distance. Ces scientifiques sont particulièrement conscients des difficultés liées à la collecte de données de signal valides et de haute qualité en laboratoire, lorsque les sujets sont directement sous leur supervision. Pourtant, de nombreuses équipes de recherche ont validé l'efficacité des casques EEG d'Emotiv. La plupart de ces études de validation rapportent l'équivalence des données de recherche entre les systèmes Emotiv et les systèmes de laboratoire. Cela confirme que les casques Emotiv représentent une alternative viable pour la collecte de données de qualité scientifique.

Explorez des domaines de recherche inexplorés

L'utilisation de matériel EEG portable permet aux chercheurs de poser de nouvelles questions sur les êtres humains, qui sont des êtres en mouvement et doués de parole vivant leur quotidien en dehors des laboratoires. Par exemple, étudier la cognition sociale dans le cadre d'interactions réelles constitue une conception expérimentale plus souhaitable que de faire appel à des individus isolés, enfermés à l'intérieur et immobiles. De plus, grâce à cette flexibilité, les études longitudinales deviennent beaucoup plus réalisables.
En définitive, le problème ne réside pas uniquement dans le fait de mener des expériences sur des bassins de sujets restreints et non représentatifs.

La plupart des rapports de recherche publiés n'abordent ni ne détaillent les caractéristiques démographiques de leurs sujets au-delà de l'âge et du genre.

Il a également été démontré que les sujets WEIRD se situent souvent à la marge du spectre du comportement humain. En d'autres termes, ils constituent le groupe d'échantillonnage le moins idéal pour obtenir des informations fiables sur les caractéristiques humaines universelles.

Si les meilleures pratiques et l'inclusivité sont intégrées dès la conception de votre expérience, la recherche en ligne peut en réalité s'avérer plus percutante et pertinente que la recherche menée hors ligne en laboratoire. Dans tous les cas, le cadre contextuel dans lequel la ou les questions de recherche sont posées doit être scrupuleusement analysé.
Les études en ligne et hors ligne présentent toutes deux des avantages et des inconvénients, et le choix du chercheur doit être dicté par les circonstances spécifiques de sa problématique de recherche.

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