La crise de réplication en neurosciences cognitives
Mehul Nayak
Partager :
Cibler la crise de réplication en neurosciences cognitives pour améliorer la signification statistique.
Dans la neuroscience cognitive et la recherche sur le comportement social, la méthodologie de recherche EEG vise à comprendre l'esprit humain en étudiant la nature de l'activité cérébrale associée à différentes activités ou environnements externes. Un facteur différenciateur important de la recherche EEG, maintenant que des casques EEG portables sans fil sont disponibles, est la capacité d'examiner l'activité cérébrale longitudinale et le comportement social dans des emplacements du monde réel, plutôt que d'être confinés à un laboratoire.
Qu'est-ce que la crise de réplication ?
La crise de réplication fait référence au fait que les chercheurs ne peuvent pas reproduire ou répliquer les résultats des expériences d'autres chercheurs. En conséquence, leurs conclusions ne peuvent pas être étendues du groupe d'échantillon à la population générale.
Malheureusement, les petits échantillons sont au cœur des défis actuels dans les efforts neuroscientifiques. Les petits échantillons affectent la signification statistique, augmentent la difficulté à tirer des conclusions significatives et aggravent la crise de réplication en plein essor.
Parce que la réplication est une étape cruciale dans le processus scientifique, résoudre cette crise de réplication est impératif. Sinon, les résultats empiriques qui ne peuvent pas être reproduits sapent la crédibilité des théories en question et, par conséquent, toutes les thérapies, traitements ou lois qui en résultent.
Ce post fournit un aperçu de la crise de réplication et comment elle affecte la capacité des neuroscientifiques à débloquer le plein potentiel des données collectées pour comprendre le monde réel. Nous introduirons ensuite comment la technologie du 21ème siècle, comme la recherche crowdsourcée médiée par l'IA, apporte un soulagement à la crise de réplication.
L'importance de la reproductibilité dans la recherche en neuroscience
La recherche empirique moderne implique à la fois l'obtention et l'analyse de données. Ainsi, les considérations concernant sa reproductibilité se posent en deux questions :
Reproductibilité : Votre expérience possède-t-elle la validation des analyses et les certifications nécessaires pour 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 en recherche neuroscientifique est ‘non’.
En 2016, Nature a enquêté auprès de 1 576 chercheurs et a constaté que plus de 70 % des chercheurs ont 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 % pensaient que les résultats étaient probablement erronés.
L'incapacité à reproduire les résultats des recherches est généralement due à la nature unique des conditions expérimentales qui ne peuvent pas être compensées ou détectées statistiquement. Tout, depuis la météo de ce jour-là, le technicien de laboratoire individuel effectuant des expériences, jusqu'à l'analyse ou aux outils statistiques développés pour évaluer les résultats expérimentaux, peut avoir des éléments uniques qui compliquent la réplication.
De plus, en raison des ressources et de l'expertise limitées requises pour la recherche en neuroscience, ses expériences tendent à être sous échantillonnées et avoir des échantillons de population limités WEIRD (occidental, éduqué, industrialisé, riche et démocratique).
Pourquoi la réplication en recherche est-elle importante ?
Les contraintes logistiques, telles que les problèmes de recrutement, le fait d'être restrictif à un laboratoire et des échantillons de petite taille, ont signifié que les chercheurs se sont appuyés sur des pratiques et des schémas de recherche hérités. En conséquence, les chercheurs étudiant les comportements sociaux et les informations personnelles dans le monde réel ne peuvent pas réaliser d'expériences de manière diverse ou créative. Ces contraintes ont eu un impact sur la capacité des chercheurs en neurosciences à transformer leurs résultats pour des applications dans le monde réel, telles que des thérapies, des traitements et même des lois. Ces problèmes, les contraintes des groupes d'échantillons et la capacité limitée à tester dans des situations réelles sont au cœur de la crise de réplication.
L'incapacité à répliquer les résultats expérimentaux dans un laboratoire rend difficile le tirage de conclusions avec une grande puissance statistique. Lorsqu'il y a un doute sur les inferences tirées des résultats expérimentaux, cela sape la confiance de l'ensemble du système. Ce doute peut également refléter négativement sur les organismes de financement de subventions chargés de soutenir la recherche qui aura des impacts larges et réels.
Une meilleure reproductibilité provient souvent de la précision des méthodes de recherche. La répétition des résultats est améliorée lorsque les chercheurs atteignent une normalisation stricte de la collecte de données, du contrôle de la qualité et des procédures d'analyse dans des expériences avec de plus grands groupes d'échantillons.
Au cours de la dernière décennie, les innovations technologiques dans les logiciels et matériels de crowdsourcing ont permis aux chercheurs de fournir ces éléments de normalisation essentiels qui s'attaquent à la crise de réplication, au problème de puissance statistique et à la crise de reproductibilité.
Pratiques de recherche en crowdsourcing
Aller global pour plus de sujets avec une recherche crowdsourcée
La technologie de crowdsourcing a évolué rapidement au cours des deux dernières décennies. C'est une approche qui permet au chercheur de collecter beaucoup plus de données auprès des individus à travers un réseau mondial connecté. Par exemple, considérez les progrès réalisés dans la reconnaissance de la vitesse des ordinateurs. Pendant des décennies, cette recherche était essentiellement au point mort jusqu'à ce que des entreprises comme Google, Amazon et Apple collectent l'apport cumulatif de centaines de milliers d'internautes. Avec un ensemble de données aussi massif, ils ont pu affiner le logiciel de reconnaissance vocale dans ce qui est couramment utilisé dans les services Google, Alexa et Siri aujourd'hui.
Cependant, comme pour la plupart des innovations technologiques, le crowdsourcing a été adapté à plusieurs pratiques de recherche commerciales et scientifiques. Zooniverse, Folding@Home et Seek by iNaturalist sont trois des plateformes de crowdsourcing les plus connues.
Zooniverse est la plus grande plateforme de recherche alimentée par les gens, avec deux millions de comptes enregistrés. Les humains sont particulièrement adaptés pour identifier les motifs, 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 quiconque peut télécharger ses données dans un projet ouvert à la communauté.
D'autres plateformes de crowdsourcing populaires incluent Folding@Home et Seek by iNaturalist. Folding@Home emprunte de la puissance de calcul pendant que l'économiseur d'écran est actif, calculant la forme et les possibilités d'interaction des protéines traduites à partir de codes ADN. Seek d'iNaturalist est une application pour téléphone mobile qui identifie le genre et l'espèce de toute plante ou animal via la caméra.
En termes de collecte de données, Seek reçoit en moyenne presque 200 000 images téléchargées quotidiennement. Une fois téléchargées, une communauté de plus de deux millions de scientifiques et de scientifiques citoyens interagissent avec les données servant d'analystes de qualité des données, suggérant et confirmant l'exactitude des identifications.
Le crowdsourcing et la neuroscience ont toujours été destinés à être des partenaires
La recherche en crowdsourcing est une manière d'améliorer la signification pratique des expériences. Cela réunit des individus qui ont un intérêt à contribuer à la recherche et à aider les chercheurs à faire 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 en raison de la grande taille de l'échantillon qui garantit suffisamment de puissance statistique.
Les développements récents dans la technologie de crowdsourcing et les casques et équipements EEG de recherche portable de haute qualité offrent l'espoir de résoudre la crise de réplication. La collecte de données de recherche de qualité EEG à partir de milliers d'individus divers et dispersés semble effectivement fournir une puissance statistique plus substantielle aux pratiques de recherche. Pour répondre aux questions d'innovation et de recherche les plus vexantes, les foules deviennent le partenaire de choix.
Bien que certaines discussions continuent autour de la crise de réplication, EMOTIV a redéfini le problème comme une occasion — un défi qui vaut la peine d'être tenté de résoudre — et ils ont réalisé des progrès significatifs en ce sens. Pour s'attaquer à la crise de réplication en neurosciences cognitives, EMOTIV a développé une plateforme de recherche neuroscientifique distribuée évolutive appelée EmotivLABS.
Anticiper la crise de réplication avec EmotivLABS
Nous pouvons accélérer notre recherche en travaillant ensemble.
EmotivLABS est la plateforme de recherche distribuée évolutive d'EMOTIV. Des participants du monde entier peuvent participer à la recherche neuroscientifique avec leurs propres casques EEG EMOTIV et être rémunérés pour leur contribution.
Une caractéristique intégrale de la plateforme est ses processus sophistiqués d'assurance qualité qui garantissent que les chercheurs acquièrent des données de haute qualité, de recherche. Les utilisateurs doivent compléter un processus de certification : démontrant qu'ils comprennent 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 neuroscientifique sur la plateforme et, dans certains cas, même recevoir une compensation.
En plus des données EEG brutes, les chercheurs ont également accès aux données de puissance de bande et à une suite d'algorithmes de détection d'affect et de cognition qui incluent l’attention, la frustration, l'intérêt, la relaxation, l'engagement, l'excitation et le stress cognitif.
Des expériences de recherche peuvent être construites à l'aide de l'outil de création d'expériences d'EMOTIV, puis déployées sur EmotivLABS. Connectez-vous et recrutez 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 principaux problèmes de la crise de réplication : la logistique de recrutement, la signification statistique et l'accès à une démographie plus diverse et inclusive.
En fin de compte, à mesure que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies en neurosciences augmente, les casques de recherche de haute qualité et à faible coût d'EMOTIV sont utilisés dans la recherche en neurosciences, la santé et le bien-être, l'automobile, le neuromarketing, la recherche consommateurs, l'éducation et les loisirs.
En fin de compte, les innovations dans la neurotechnologie de cette ampleur nous ont permis de mieux comprendre nos vies émotionnelles et intellectuelles. Des connaissances autrefois inaccessibles en raison de conceptions expérimentales héritées et de pratiques de recherche. L'application de telles idées nous donnera un meilleur contrôle pour adapter consciemment nos vies personnelles et professionnelles afin de maximiser les performances et d'enrichir nos capacités innées, tant personnellement que dans nos relations avec les autres.
Apprenez-en plus sur la manière d'améliorer votre recherche ici.
En savoir plus sur EMOTIV
Fondée en 2011, EMOTIV est une société de bioinformatique basée à San Francisco dont la mission est d'avancer notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériels, d'analyses et de visualisations d'électroencéphalographie (EEG) personnalisés.
Au centre de la science ouverte se trouve la collaboration. La plateforme de recherche d'EMOTIV et son personnel 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 mondiale de participants et d'enquêteurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en fournissant des ensembles de données riches, multi-dimensionnels et complets, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Casques EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV sert une large communauté d'utilisateurs, des professionnels aux individus cherchant simplement à en apprendre davantage sur leur cerveau. EMOTIV Insight est un casque EEG à 5 canaux conçu pour l'interface cerveau-ordinateur (BCI). Insight combine un design élégant facile à installer avec une technologie de capteurs révolutionnaire.
EMOTIV EPOC X et EPOC Flex
EMOTIV EPOC X est un casque EEG à 14 canaux et 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 avec une technologie de capteurs améliorée. Les deux casques ont été validés par des groupes de recherche indépendants et ont prouvé qu'ils fournissent des données de recherche de haute qualité.
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.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences au niveau professionnel dans lesquelles tout participant disposant d'un casque EMOTIV peut participer s'il respecte le design expérimental.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour EMOTIV est également disponible afin que des applications, des interactions ou des conceptions expérimentales personnalisées puissent être réalisées en déplacement avec le casque et le smartphone seuls.
À mesure que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies en neurosciences augmente, les casques EEG d'EMOTIV, à faible coût et faciles à utiliser, sont utilisés dans :
La recherche en neurosciences
La santé et le bien-être
Les industries automobiles
Le neuromarketing
La recherche consommateurs
L'éducation
Les loisirs
Cibler la crise de réplication en neurosciences cognitives pour améliorer la signification statistique.
Dans la neuroscience cognitive et la recherche sur le comportement social, la méthodologie de recherche EEG vise à comprendre l'esprit humain en étudiant la nature de l'activité cérébrale associée à différentes activités ou environnements externes. Un facteur différenciateur important de la recherche EEG, maintenant que des casques EEG portables sans fil sont disponibles, est la capacité d'examiner l'activité cérébrale longitudinale et le comportement social dans des emplacements du monde réel, plutôt que d'être confinés à un laboratoire.
Qu'est-ce que la crise de réplication ?
La crise de réplication fait référence au fait que les chercheurs ne peuvent pas reproduire ou répliquer les résultats des expériences d'autres chercheurs. En conséquence, leurs conclusions ne peuvent pas être étendues du groupe d'échantillon à la population générale.
Malheureusement, les petits échantillons sont au cœur des défis actuels dans les efforts neuroscientifiques. Les petits échantillons affectent la signification statistique, augmentent la difficulté à tirer des conclusions significatives et aggravent la crise de réplication en plein essor.
Parce que la réplication est une étape cruciale dans le processus scientifique, résoudre cette crise de réplication est impératif. Sinon, les résultats empiriques qui ne peuvent pas être reproduits sapent la crédibilité des théories en question et, par conséquent, toutes les thérapies, traitements ou lois qui en résultent.
Ce post fournit un aperçu de la crise de réplication et comment elle affecte la capacité des neuroscientifiques à débloquer le plein potentiel des données collectées pour comprendre le monde réel. Nous introduirons ensuite comment la technologie du 21ème siècle, comme la recherche crowdsourcée médiée par l'IA, apporte un soulagement à la crise de réplication.
L'importance de la reproductibilité dans la recherche en neuroscience
La recherche empirique moderne implique à la fois l'obtention et l'analyse de données. Ainsi, les considérations concernant sa reproductibilité se posent en deux questions :
Reproductibilité : Votre expérience possède-t-elle la validation des analyses et les certifications nécessaires pour 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 en recherche neuroscientifique est ‘non’.
En 2016, Nature a enquêté auprès de 1 576 chercheurs et a constaté que plus de 70 % des chercheurs ont 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 % pensaient que les résultats étaient probablement erronés.
L'incapacité à reproduire les résultats des recherches est généralement due à la nature unique des conditions expérimentales qui ne peuvent pas être compensées ou détectées statistiquement. Tout, depuis la météo de ce jour-là, le technicien de laboratoire individuel effectuant des expériences, jusqu'à l'analyse ou aux outils statistiques développés pour évaluer les résultats expérimentaux, peut avoir des éléments uniques qui compliquent la réplication.
De plus, en raison des ressources et de l'expertise limitées requises pour la recherche en neuroscience, ses expériences tendent à être sous échantillonnées et avoir des échantillons de population limités WEIRD (occidental, éduqué, industrialisé, riche et démocratique).
Pourquoi la réplication en recherche est-elle importante ?
Les contraintes logistiques, telles que les problèmes de recrutement, le fait d'être restrictif à un laboratoire et des échantillons de petite taille, ont signifié que les chercheurs se sont appuyés sur des pratiques et des schémas de recherche hérités. En conséquence, les chercheurs étudiant les comportements sociaux et les informations personnelles dans le monde réel ne peuvent pas réaliser d'expériences de manière diverse ou créative. Ces contraintes ont eu un impact sur la capacité des chercheurs en neurosciences à transformer leurs résultats pour des applications dans le monde réel, telles que des thérapies, des traitements et même des lois. Ces problèmes, les contraintes des groupes d'échantillons et la capacité limitée à tester dans des situations réelles sont au cœur de la crise de réplication.
L'incapacité à répliquer les résultats expérimentaux dans un laboratoire rend difficile le tirage de conclusions avec une grande puissance statistique. Lorsqu'il y a un doute sur les inferences tirées des résultats expérimentaux, cela sape la confiance de l'ensemble du système. Ce doute peut également refléter négativement sur les organismes de financement de subventions chargés de soutenir la recherche qui aura des impacts larges et réels.
Une meilleure reproductibilité provient souvent de la précision des méthodes de recherche. La répétition des résultats est améliorée lorsque les chercheurs atteignent une normalisation stricte de la collecte de données, du contrôle de la qualité et des procédures d'analyse dans des expériences avec de plus grands groupes d'échantillons.
Au cours de la dernière décennie, les innovations technologiques dans les logiciels et matériels de crowdsourcing ont permis aux chercheurs de fournir ces éléments de normalisation essentiels qui s'attaquent à la crise de réplication, au problème de puissance statistique et à la crise de reproductibilité.
Pratiques de recherche en crowdsourcing
Aller global pour plus de sujets avec une recherche crowdsourcée
La technologie de crowdsourcing a évolué rapidement au cours des deux dernières décennies. C'est une approche qui permet au chercheur de collecter beaucoup plus de données auprès des individus à travers un réseau mondial connecté. Par exemple, considérez les progrès réalisés dans la reconnaissance de la vitesse des ordinateurs. Pendant des décennies, cette recherche était essentiellement au point mort jusqu'à ce que des entreprises comme Google, Amazon et Apple collectent l'apport cumulatif de centaines de milliers d'internautes. Avec un ensemble de données aussi massif, ils ont pu affiner le logiciel de reconnaissance vocale dans ce qui est couramment utilisé dans les services Google, Alexa et Siri aujourd'hui.
Cependant, comme pour la plupart des innovations technologiques, le crowdsourcing a été adapté à plusieurs pratiques de recherche commerciales et scientifiques. Zooniverse, Folding@Home et Seek by iNaturalist sont trois des plateformes de crowdsourcing les plus connues.
Zooniverse est la plus grande plateforme de recherche alimentée par les gens, avec deux millions de comptes enregistrés. Les humains sont particulièrement adaptés pour identifier les motifs, 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 quiconque peut télécharger ses données dans un projet ouvert à la communauté.
D'autres plateformes de crowdsourcing populaires incluent Folding@Home et Seek by iNaturalist. Folding@Home emprunte de la puissance de calcul pendant que l'économiseur d'écran est actif, calculant la forme et les possibilités d'interaction des protéines traduites à partir de codes ADN. Seek d'iNaturalist est une application pour téléphone mobile qui identifie le genre et l'espèce de toute plante ou animal via la caméra.
En termes de collecte de données, Seek reçoit en moyenne presque 200 000 images téléchargées quotidiennement. Une fois téléchargées, une communauté de plus de deux millions de scientifiques et de scientifiques citoyens interagissent avec les données servant d'analystes de qualité des données, suggérant et confirmant l'exactitude des identifications.
Le crowdsourcing et la neuroscience ont toujours été destinés à être des partenaires
La recherche en crowdsourcing est une manière d'améliorer la signification pratique des expériences. Cela réunit des individus qui ont un intérêt à contribuer à la recherche et à aider les chercheurs à faire 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 en raison de la grande taille de l'échantillon qui garantit suffisamment de puissance statistique.
Les développements récents dans la technologie de crowdsourcing et les casques et équipements EEG de recherche portable de haute qualité offrent l'espoir de résoudre la crise de réplication. La collecte de données de recherche de qualité EEG à partir de milliers d'individus divers et dispersés semble effectivement fournir une puissance statistique plus substantielle aux pratiques de recherche. Pour répondre aux questions d'innovation et de recherche les plus vexantes, les foules deviennent le partenaire de choix.
Bien que certaines discussions continuent autour de la crise de réplication, EMOTIV a redéfini le problème comme une occasion — un défi qui vaut la peine d'être tenté de résoudre — et ils ont réalisé des progrès significatifs en ce sens. Pour s'attaquer à la crise de réplication en neurosciences cognitives, EMOTIV a développé une plateforme de recherche neuroscientifique distribuée évolutive appelée EmotivLABS.
Anticiper la crise de réplication avec EmotivLABS
Nous pouvons accélérer notre recherche en travaillant ensemble.
EmotivLABS est la plateforme de recherche distribuée évolutive d'EMOTIV. Des participants du monde entier peuvent participer à la recherche neuroscientifique avec leurs propres casques EEG EMOTIV et être rémunérés pour leur contribution.
Une caractéristique intégrale de la plateforme est ses processus sophistiqués d'assurance qualité qui garantissent que les chercheurs acquièrent des données de haute qualité, de recherche. Les utilisateurs doivent compléter un processus de certification : démontrant qu'ils comprennent 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 neuroscientifique sur la plateforme et, dans certains cas, même recevoir une compensation.
En plus des données EEG brutes, les chercheurs ont également accès aux données de puissance de bande et à une suite d'algorithmes de détection d'affect et de cognition qui incluent l’attention, la frustration, l'intérêt, la relaxation, l'engagement, l'excitation et le stress cognitif.
Des expériences de recherche peuvent être construites à l'aide de l'outil de création d'expériences d'EMOTIV, puis déployées sur EmotivLABS. Connectez-vous et recrutez 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 principaux problèmes de la crise de réplication : la logistique de recrutement, la signification statistique et l'accès à une démographie plus diverse et inclusive.
En fin de compte, à mesure que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies en neurosciences augmente, les casques de recherche de haute qualité et à faible coût d'EMOTIV sont utilisés dans la recherche en neurosciences, la santé et le bien-être, l'automobile, le neuromarketing, la recherche consommateurs, l'éducation et les loisirs.
En fin de compte, les innovations dans la neurotechnologie de cette ampleur nous ont permis de mieux comprendre nos vies émotionnelles et intellectuelles. Des connaissances autrefois inaccessibles en raison de conceptions expérimentales héritées et de pratiques de recherche. L'application de telles idées nous donnera un meilleur contrôle pour adapter consciemment nos vies personnelles et professionnelles afin de maximiser les performances et d'enrichir nos capacités innées, tant personnellement que dans nos relations avec les autres.
Apprenez-en plus sur la manière d'améliorer votre recherche ici.
En savoir plus sur EMOTIV
Fondée en 2011, EMOTIV est une société de bioinformatique basée à San Francisco dont la mission est d'avancer notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériels, d'analyses et de visualisations d'électroencéphalographie (EEG) personnalisés.
Au centre de la science ouverte se trouve la collaboration. La plateforme de recherche d'EMOTIV et son personnel 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 mondiale de participants et d'enquêteurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en fournissant des ensembles de données riches, multi-dimensionnels et complets, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Casques EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV sert une large communauté d'utilisateurs, des professionnels aux individus cherchant simplement à en apprendre davantage sur leur cerveau. EMOTIV Insight est un casque EEG à 5 canaux conçu pour l'interface cerveau-ordinateur (BCI). Insight combine un design élégant facile à installer avec une technologie de capteurs révolutionnaire.
EMOTIV EPOC X et EPOC Flex
EMOTIV EPOC X est un casque EEG à 14 canaux et 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 avec une technologie de capteurs améliorée. Les deux casques ont été validés par des groupes de recherche indépendants et ont prouvé qu'ils fournissent des données de recherche de haute qualité.
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.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences au niveau professionnel dans lesquelles tout participant disposant d'un casque EMOTIV peut participer s'il respecte le design expérimental.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour EMOTIV est également disponible afin que des applications, des interactions ou des conceptions expérimentales personnalisées puissent être réalisées en déplacement avec le casque et le smartphone seuls.
À mesure que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies en neurosciences augmente, les casques EEG d'EMOTIV, à faible coût et faciles à utiliser, sont utilisés dans :
La recherche en neurosciences
La santé et le bien-être
Les industries automobiles
Le neuromarketing
La recherche consommateurs
L'éducation
Les loisirs
Cibler la crise de réplication en neurosciences cognitives pour améliorer la signification statistique.
Dans la neuroscience cognitive et la recherche sur le comportement social, la méthodologie de recherche EEG vise à comprendre l'esprit humain en étudiant la nature de l'activité cérébrale associée à différentes activités ou environnements externes. Un facteur différenciateur important de la recherche EEG, maintenant que des casques EEG portables sans fil sont disponibles, est la capacité d'examiner l'activité cérébrale longitudinale et le comportement social dans des emplacements du monde réel, plutôt que d'être confinés à un laboratoire.
Qu'est-ce que la crise de réplication ?
La crise de réplication fait référence au fait que les chercheurs ne peuvent pas reproduire ou répliquer les résultats des expériences d'autres chercheurs. En conséquence, leurs conclusions ne peuvent pas être étendues du groupe d'échantillon à la population générale.
Malheureusement, les petits échantillons sont au cœur des défis actuels dans les efforts neuroscientifiques. Les petits échantillons affectent la signification statistique, augmentent la difficulté à tirer des conclusions significatives et aggravent la crise de réplication en plein essor.
Parce que la réplication est une étape cruciale dans le processus scientifique, résoudre cette crise de réplication est impératif. Sinon, les résultats empiriques qui ne peuvent pas être reproduits sapent la crédibilité des théories en question et, par conséquent, toutes les thérapies, traitements ou lois qui en résultent.
Ce post fournit un aperçu de la crise de réplication et comment elle affecte la capacité des neuroscientifiques à débloquer le plein potentiel des données collectées pour comprendre le monde réel. Nous introduirons ensuite comment la technologie du 21ème siècle, comme la recherche crowdsourcée médiée par l'IA, apporte un soulagement à la crise de réplication.
L'importance de la reproductibilité dans la recherche en neuroscience
La recherche empirique moderne implique à la fois l'obtention et l'analyse de données. Ainsi, les considérations concernant sa reproductibilité se posent en deux questions :
Reproductibilité : Votre expérience possède-t-elle la validation des analyses et les certifications nécessaires pour 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 en recherche neuroscientifique est ‘non’.
En 2016, Nature a enquêté auprès de 1 576 chercheurs et a constaté que plus de 70 % des chercheurs ont 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 % pensaient que les résultats étaient probablement erronés.
L'incapacité à reproduire les résultats des recherches est généralement due à la nature unique des conditions expérimentales qui ne peuvent pas être compensées ou détectées statistiquement. Tout, depuis la météo de ce jour-là, le technicien de laboratoire individuel effectuant des expériences, jusqu'à l'analyse ou aux outils statistiques développés pour évaluer les résultats expérimentaux, peut avoir des éléments uniques qui compliquent la réplication.
De plus, en raison des ressources et de l'expertise limitées requises pour la recherche en neuroscience, ses expériences tendent à être sous échantillonnées et avoir des échantillons de population limités WEIRD (occidental, éduqué, industrialisé, riche et démocratique).
Pourquoi la réplication en recherche est-elle importante ?
Les contraintes logistiques, telles que les problèmes de recrutement, le fait d'être restrictif à un laboratoire et des échantillons de petite taille, ont signifié que les chercheurs se sont appuyés sur des pratiques et des schémas de recherche hérités. En conséquence, les chercheurs étudiant les comportements sociaux et les informations personnelles dans le monde réel ne peuvent pas réaliser d'expériences de manière diverse ou créative. Ces contraintes ont eu un impact sur la capacité des chercheurs en neurosciences à transformer leurs résultats pour des applications dans le monde réel, telles que des thérapies, des traitements et même des lois. Ces problèmes, les contraintes des groupes d'échantillons et la capacité limitée à tester dans des situations réelles sont au cœur de la crise de réplication.
L'incapacité à répliquer les résultats expérimentaux dans un laboratoire rend difficile le tirage de conclusions avec une grande puissance statistique. Lorsqu'il y a un doute sur les inferences tirées des résultats expérimentaux, cela sape la confiance de l'ensemble du système. Ce doute peut également refléter négativement sur les organismes de financement de subventions chargés de soutenir la recherche qui aura des impacts larges et réels.
Une meilleure reproductibilité provient souvent de la précision des méthodes de recherche. La répétition des résultats est améliorée lorsque les chercheurs atteignent une normalisation stricte de la collecte de données, du contrôle de la qualité et des procédures d'analyse dans des expériences avec de plus grands groupes d'échantillons.
Au cours de la dernière décennie, les innovations technologiques dans les logiciels et matériels de crowdsourcing ont permis aux chercheurs de fournir ces éléments de normalisation essentiels qui s'attaquent à la crise de réplication, au problème de puissance statistique et à la crise de reproductibilité.
Pratiques de recherche en crowdsourcing
Aller global pour plus de sujets avec une recherche crowdsourcée
La technologie de crowdsourcing a évolué rapidement au cours des deux dernières décennies. C'est une approche qui permet au chercheur de collecter beaucoup plus de données auprès des individus à travers un réseau mondial connecté. Par exemple, considérez les progrès réalisés dans la reconnaissance de la vitesse des ordinateurs. Pendant des décennies, cette recherche était essentiellement au point mort jusqu'à ce que des entreprises comme Google, Amazon et Apple collectent l'apport cumulatif de centaines de milliers d'internautes. Avec un ensemble de données aussi massif, ils ont pu affiner le logiciel de reconnaissance vocale dans ce qui est couramment utilisé dans les services Google, Alexa et Siri aujourd'hui.
Cependant, comme pour la plupart des innovations technologiques, le crowdsourcing a été adapté à plusieurs pratiques de recherche commerciales et scientifiques. Zooniverse, Folding@Home et Seek by iNaturalist sont trois des plateformes de crowdsourcing les plus connues.
Zooniverse est la plus grande plateforme de recherche alimentée par les gens, avec deux millions de comptes enregistrés. Les humains sont particulièrement adaptés pour identifier les motifs, 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 quiconque peut télécharger ses données dans un projet ouvert à la communauté.
D'autres plateformes de crowdsourcing populaires incluent Folding@Home et Seek by iNaturalist. Folding@Home emprunte de la puissance de calcul pendant que l'économiseur d'écran est actif, calculant la forme et les possibilités d'interaction des protéines traduites à partir de codes ADN. Seek d'iNaturalist est une application pour téléphone mobile qui identifie le genre et l'espèce de toute plante ou animal via la caméra.
En termes de collecte de données, Seek reçoit en moyenne presque 200 000 images téléchargées quotidiennement. Une fois téléchargées, une communauté de plus de deux millions de scientifiques et de scientifiques citoyens interagissent avec les données servant d'analystes de qualité des données, suggérant et confirmant l'exactitude des identifications.
Le crowdsourcing et la neuroscience ont toujours été destinés à être des partenaires
La recherche en crowdsourcing est une manière d'améliorer la signification pratique des expériences. Cela réunit des individus qui ont un intérêt à contribuer à la recherche et à aider les chercheurs à faire 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 en raison de la grande taille de l'échantillon qui garantit suffisamment de puissance statistique.
Les développements récents dans la technologie de crowdsourcing et les casques et équipements EEG de recherche portable de haute qualité offrent l'espoir de résoudre la crise de réplication. La collecte de données de recherche de qualité EEG à partir de milliers d'individus divers et dispersés semble effectivement fournir une puissance statistique plus substantielle aux pratiques de recherche. Pour répondre aux questions d'innovation et de recherche les plus vexantes, les foules deviennent le partenaire de choix.
Bien que certaines discussions continuent autour de la crise de réplication, EMOTIV a redéfini le problème comme une occasion — un défi qui vaut la peine d'être tenté de résoudre — et ils ont réalisé des progrès significatifs en ce sens. Pour s'attaquer à la crise de réplication en neurosciences cognitives, EMOTIV a développé une plateforme de recherche neuroscientifique distribuée évolutive appelée EmotivLABS.
Anticiper la crise de réplication avec EmotivLABS
Nous pouvons accélérer notre recherche en travaillant ensemble.
EmotivLABS est la plateforme de recherche distribuée évolutive d'EMOTIV. Des participants du monde entier peuvent participer à la recherche neuroscientifique avec leurs propres casques EEG EMOTIV et être rémunérés pour leur contribution.
Une caractéristique intégrale de la plateforme est ses processus sophistiqués d'assurance qualité qui garantissent que les chercheurs acquièrent des données de haute qualité, de recherche. Les utilisateurs doivent compléter un processus de certification : démontrant qu'ils comprennent 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 neuroscientifique sur la plateforme et, dans certains cas, même recevoir une compensation.
En plus des données EEG brutes, les chercheurs ont également accès aux données de puissance de bande et à une suite d'algorithmes de détection d'affect et de cognition qui incluent l’attention, la frustration, l'intérêt, la relaxation, l'engagement, l'excitation et le stress cognitif.
Des expériences de recherche peuvent être construites à l'aide de l'outil de création d'expériences d'EMOTIV, puis déployées sur EmotivLABS. Connectez-vous et recrutez 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 principaux problèmes de la crise de réplication : la logistique de recrutement, la signification statistique et l'accès à une démographie plus diverse et inclusive.
En fin de compte, à mesure que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies en neurosciences augmente, les casques de recherche de haute qualité et à faible coût d'EMOTIV sont utilisés dans la recherche en neurosciences, la santé et le bien-être, l'automobile, le neuromarketing, la recherche consommateurs, l'éducation et les loisirs.
En fin de compte, les innovations dans la neurotechnologie de cette ampleur nous ont permis de mieux comprendre nos vies émotionnelles et intellectuelles. Des connaissances autrefois inaccessibles en raison de conceptions expérimentales héritées et de pratiques de recherche. L'application de telles idées nous donnera un meilleur contrôle pour adapter consciemment nos vies personnelles et professionnelles afin de maximiser les performances et d'enrichir nos capacités innées, tant personnellement que dans nos relations avec les autres.
Apprenez-en plus sur la manière d'améliorer votre recherche ici.
En savoir plus sur EMOTIV
Fondée en 2011, EMOTIV est une société de bioinformatique basée à San Francisco dont la mission est d'avancer notre compréhension du cerveau humain à l'aide de matériels, d'analyses et de visualisations d'électroencéphalographie (EEG) personnalisés.
Au centre de la science ouverte se trouve la collaboration. La plateforme de recherche d'EMOTIV et son personnel 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 mondiale de participants et d'enquêteurs. Reconnaissant la linéarité additive de la recherche en neurosciences, nous aidons les chercheurs en fournissant des ensembles de données riches, multi-dimensionnels et complets, vous permettant de tirer des conclusions significatives à partir d'un large échantillon.
Casques EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV sert une large communauté d'utilisateurs, des professionnels aux individus cherchant simplement à en apprendre davantage sur leur cerveau. EMOTIV Insight est un casque EEG à 5 canaux conçu pour l'interface cerveau-ordinateur (BCI). Insight combine un design élégant facile à installer avec une technologie de capteurs révolutionnaire.
EMOTIV EPOC X et EPOC Flex
EMOTIV EPOC X est un casque EEG à 14 canaux et 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 avec une technologie de capteurs améliorée. Les deux casques ont été validés par des groupes de recherche indépendants et ont prouvé qu'ils fournissent des données de recherche de haute qualité.
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.
Le logiciel EmotivPRO permet aux utilisateurs de traiter, d'analyser et de visualiser les résultats des essais. Les chercheurs peuvent également concevoir des expériences au niveau professionnel dans lesquelles tout participant disposant d'un casque EMOTIV peut participer s'il respecte le design expérimental.
Un kit de développement logiciel (SDK) pour EMOTIV est également disponible afin que des applications, des interactions ou des conceptions expérimentales personnalisées puissent être réalisées en déplacement avec le casque et le smartphone seuls.
À mesure que le nombre de disciplines et de marchés commerciaux adoptant les outils et méthodologies en neurosciences augmente, les casques EEG d'EMOTIV, à faible coût et faciles à utiliser, sont utilisés dans :
La recherche en neurosciences
La santé et le bien-être
Les industries automobiles
Le neuromarketing
La recherche consommateurs
L'éducation
Les loisirs
Solutions
Soutien
Société
© 2025 EMOTIV, Tous droits réservés.
Vos choix de confidentialité (paramètres des cookies)
*Avertissement – Les produits EMOTIV sont destinés à être utilisés uniquement pour des applications de recherche et un usage personnel. Nos produits ne sont pas vendus en tant que Dispositifs Médicaux tels que définis dans la directive européenne 93/42/EEC. Nos produits ne sont pas conçus ou destinés à être utilisés pour le diagnostic ou le traitement des maladies.
Remarque sur les traductions : Les versions non anglaises de ce site Web ont été traduites pour votre commodité à l'aide de l'intelligence artificielle. Bien que nous nous efforçons d'être précis, les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des nuances qui diffèrent du texte original. Pour les informations les plus précises, veuillez vous référer à la version anglaise de ce site.
Solutions
Soutien
Société
© 2025 EMOTIV, Tous droits réservés.
Vos choix de confidentialité (paramètres des cookies)
*Avertissement – Les produits EMOTIV sont destinés à être utilisés uniquement pour des applications de recherche et un usage personnel. Nos produits ne sont pas vendus en tant que Dispositifs Médicaux tels que définis dans la directive européenne 93/42/EEC. Nos produits ne sont pas conçus ou destinés à être utilisés pour le diagnostic ou le traitement des maladies.
Remarque sur les traductions : Les versions non anglaises de ce site Web ont été traduites pour votre commodité à l'aide de l'intelligence artificielle. Bien que nous nous efforçons d'être précis, les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des nuances qui diffèrent du texte original. Pour les informations les plus précises, veuillez vous référer à la version anglaise de ce site.
Solutions
Soutien
Société
© 2025 EMOTIV, Tous droits réservés.
Vos choix de confidentialité (paramètres des cookies)
*Avertissement – Les produits EMOTIV sont destinés à être utilisés uniquement pour des applications de recherche et un usage personnel. Nos produits ne sont pas vendus en tant que Dispositifs Médicaux tels que définis dans la directive européenne 93/42/EEC. Nos produits ne sont pas conçus ou destinés à être utilisés pour le diagnostic ou le traitement des maladies.
Remarque sur les traductions : Les versions non anglaises de ce site Web ont été traduites pour votre commodité à l'aide de l'intelligence artificielle. Bien que nous nous efforçons d'être précis, les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des nuances qui diffèrent du texte original. Pour les informations les plus précises, veuillez vous référer à la version anglaise de ce site.