Collecte de données à distance : La solution pour les groupes d'échantillons WEIRD
Mehul Nayak
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La plupart des méthodes de recherche en psychologie et en neurosciences reposent sur des populations échantillons WEIRD (Blanc, Éduqué, Industrialisé, Riche et Démocratique). Cela crée des limitations contextuelles et culturelles. Si ces limitations ne sont pas reconnues, alors la généralisabilité des résultats de recherche à la population humaine est limitée. L'approche WEIRD en gros traits dans la recherche a conduit à des applications problématiques des traitements, des thérapies et même des lois.
Les programmes de recherche qui emploient des ensembles d'échantillons étroits ne comprenant que des participants WEIRD peuvent créer des politiques et des pratiques nuisibles. Cela est dû au fait qu'ils peuvent être basés sur des résultats qui peuvent exclure des personnes avec des caractéristiques sous-représentées. Une étude publiée dans les Actes de l'Académie nationale des sciences a révélé que 96 % des études dans six des principales revues de l'American Psychological Association reposaient sur des échantillons WEIRD qui représentaient seulement 12 % des caractéristiques de la population mondiale.
Compliquant ce problème, le fait que les populations sous-représentées peuvent ne pas être minoritaires dans de nombreux cas. La recherche suggère que les individus WEIRD sont en réalité des anomalies dans de nombreuses mesures psychologiques—y compris le raisonnement spatial, la perception visuelle, l'induction inférentielle et le raisonnement moral.
Pour aider à atténuer le biais WEIRD, les chercheurs peuvent se tourner vers des outils de collecte de données en ligne qui offrent un accès à des personnes en dehors d'une zone géographique limitée. En élargissant le potentiel d'échantillon au-delà des individus accessibles localement, les plateformes de collecte de données à distance—comme EmotivLABS—peuvent augmenter la diversité démographique et la représentation dans la recherche en neurosciences. Cette augmentation de la diversité ne nécessite pas une augmentation significative des coûts de recrutement des sujets et peut être moins chère à long terme.
Élargir le pool de sujets à une échelle mondiale peut fournir plus de puissance statistique à votre recherche. Cela peut également rendre la reproduction plus probable — un problème majeur discuté dans les articles précédents, 3 Approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences et La crise de reproduction en neurosciences cognitives.
Les plateformes de collecte de données à distance s'attaquent directement au problème WEIRD dans la recherche psychologique, neuroscientifique et en sciences sociales modernes. Étant donné la disponibilité et l'accessibilité de la technologie de recherche en ligne et à distance, les laboratoires psychologiques n'ont aucune excuse pour se fier uniquement aux pools d'échantillons WEIRD.
La Normalisation Problématique de l'Échantillonnage de Population WEIRD
La première étape pour résoudre un problème est de reconnaître qu'il existe. Mostafa Salari Rad et al. ont examiné des rapports de recherche psychologique 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 échantillon, du niveau d'éducation, du statut socio-économique/revenu, de la race/ethnicité, du genre, des techniques de recrutement et de la compensation. La grande majorité des études échantillonnées (94,15 %) ont utilisé exclusivement des participants occidentaux, anglophones.
Dans l'ensemble, il semble que les chercheurs n'ont pas modifié leurs méthodologies de recherche pour traiter le manque de diversité et de représentation dans les échantillons. Certes, modifier le design expérimental d'un laboratoire et l'approche méthodologique peut être prohibitif du point de vue temporel et financier.
Il estcertain que simplement rendre compte des détails sur la démographie des échantillons et en tenir compte dans les conclusions peut avoir un impact tout en étant beaucoup moins coûteux. Malheureusement, cette simple pratique n'est pas devenue la norme. Par exemple, un document de 2018 a suggéré que :
Plus de 72 % des résumés examinés ne contenaient pas de détails sur la population échantillonnée.
83 % n'ont pas effectué d'analyse statistique des effets potentiels liés à la diversité de l'échantillon.
85 % n'ont même pas discuté des impacts potentiels de contexte/culture.
Seulement 16 % ont recommandé que des recherches futures soient menées sur le sujet dans d'autres cultures ou sociétés.
Des recherches plus récentes ont rapporté des résultats similaires : un manque de diversité sans reconnaissance de ses limitations potentielles. E.Kate Webb et le National Center for Advancing Translational Sciences ont constaté que les outils neuroscientifiques (par exemple, 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 le travail scientifique et de proposer des procédures et des changements qui pourraient mener à une science plus équitable".
La Surdépendance aux Étudiants de Premier Cycle Américains
Une grande raison de la persistance du problème WEIRD est une surdépendance aux étudiants américains de premier cycle en tant que 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. Cela est courant car il existe une véritable difficulté à rassembler des sujets diversifiés. Souvent, le processus de sélection, de recrutement et de compensation des participants nécessite plus de temps et d'énergie que de concevoir, administrer et analyser les résultats des expériences. Cela signifie que les chercheurs passent plus de temps à organiser les participants qu'à découvrir des informations sur les participants.
Augmenter la Diversité des Pools d'Échantillons avec des Plateformes de Recherche en Ligne à Distance
Communautés Mondiales
Il devient rapidement une pratique standard d'approcher, de recruter et d'évaluer les sujets de recherche en ligne. L'utilisation de plateformes de recherche basées sur le cloud libère les chercheurs des obstacles logistiques (publicité, planification, enregistrement) et physiques (lieu des participants) afin qu'ils puissent consacrer plus de ressources à leur recherche réelle.
Ces plateformes favorisent la réduction des coûts et l'augmentation de l'efficacité tout en permettant aux chercheurs d'accéder à des réseaux mondiaux de pools de sujets qui caractérisent mieux le contexte culturel de la recherche.
Aller au-delà de la recherche psychologique WEIRD
Le problème WEIRD soulève des questions difficiles sur la fiabilité, la généralisabilité, la validité et la robustesse de la recherche. Ces études tentent souvent de répondre à des questions de recherche sur les humains mais emploient des individus qui représentent moins de 12 % de la population mondiale.
Plusieurs recommandations ont été avancées pour traiter le problème WEIRD. En général, ces recommandations impliquent des exigences de rapport plus spécifiques de la part des conseils d'édition des revues scientifiques. Étant donné la nécessité pour les chercheurs de publier leurs recherches, il devrait y avoir des changements dans les exigences de soumission : les rapports doivent contenir des informations démographiques plus détaillées et discuter de leurs résultats dans le contexte des caractéristiques démographiques de l'échantillon.
Surmonter les Défis Logistiques et Physiques avec EmotivLABS
Les avantages fréquemment cités des expériences en ligne en neurosciences ou en psychologie incluent l'augmentation de la taille de l'échantillon d'étude, la diversité démographique variée rapidement, et la technologie à faible coût.
EmotivLABS intègre nombre de ces meilleures pratiques, y compris un processus de certification pour les participants utilisant des casques Emotiv EEG ainsi qu'un contrôle de qualité des données qui utilise l'apprentissage machine pour vérifier la qualité du signal. Cela permet à la recherche de réaliser des expériences en ligne qui génèrent des données de haute qualité. De plus, Emotiv surveille en continu l'utilisation de la plateforme et interagit avec les chercheurs pour informer des mises à jour régulières qui améliorent à la fois le logiciel et le matériel.
Simplification de la Sélection des Sujets
Les individus et les chercheurs ne sont plus tenus de se rencontrer en personne pour la collecte de données. EmotivLABS simplifie la sélection des sujets, le recrutement et la compensation en associant chaque expérience avec les individus les plus adaptés au pool de sujets mondial.
Les chercheurs peuvent spécifier des attributs démographiques dans leur conception expérimentale, similaire aux capacités de ciblage granular des publicités sur les réseaux sociaux. L'expérience du chercheur est automatiquement mise à disposition des individus certifiés qui correspondent le mieux aux spécifications souhaitées. Le processus de certification assure que les données collectées à partir de cette communauté sont de haute qualité et complètes.
L'accessibilité à des sujets de différents âges et ethnies augmentera la puissance des études et fournira plus de nuances à l'interprétation des données humaines. En 2021, EmotivLABS comprenait des individus de plus de 80 pays avec divers profils éducatifs, professionnels et socio-économiques.
EmotivLABS permet aux chercheurs d'accéder à des participants en dehors des États-Unis et d'autres pays occidentaux ; un facteur crucial pour atténuer le problème WEIRD.
Établissez Votre Budget en Toute Simplicité
Les casques EEG d'Emotiv sont considérablement moins chers que les dispositifs de recherche en laboratoire et sont plus faciles à configurer. Les utilisateurs personnels, ou scientifiques citoyens, possèdent leurs propres casques EMOTIV, donc les chercheurs n'ont pas à fournir les leurs.
Au départ, les chercheurs établis ont exprimé des doutes quant au matériel EEG commercial et à la collecte de données à distance. Ces scientifiques sont particulièrement conscients des défis liés à la collecte de données de signal de haute qualité et valides en laboratoire lorsque les sujets sont directement sous leur supervision. Cependant, de nombreuses équipes de recherche ont rapporté la validité des casques EEG d'Emotiv. La plupart de ces études de validation rapportent des données de recherche équivalentes entre les systèmes Emotiv et les systèmes de laboratoire. Cela soutient les casques Emotiv comme une alternative viable pour la collecte de données de recherche de qualité.
Explorez la Recherche Inexplorée
L'utilisation de matériel EEG portable permet aux chercheurs de poser de nouvelles questions sur les humains, qui sont des êtres marchants et parlant qui passent leur vie en dehors du laboratoire. Par exemple, étudier la cognition sociale dans des interactions réelles est un design expérimental plus souhaitable que d'utiliser des individus isolés qui restent à l'intérieur et immobilisés. De plus, avec cette flexibilité, les études longitudinales deviennent plus réalisables.
En fin de compte, ce n'est pas seulement que des expériences sont réalisées sur des pools de sujets limités et non représentatifs.
La plupart des rapports de recherche publiés n'abordent même pas ou ne détaillent pas les attributs démographiques de leurs sujets au-delà de l'âge et du sexe.
Il a également été démontré que les sujets WEIRD sont souvent des anomalies sur le spectre du comportement humain. En d'autres termes, ils sont le groupe d'échantillon le moins idéal avec lequel obtenir des informations sur les caractéristiques humaines universelles.
Si les meilleures pratiques et l'inclusivité sont intégrées dans votre conception expérimentale, la recherche en ligne peut en réalité être plus impactante et pertinente que la recherche hors ligne en laboratoire. Dans tous les cas, le cadre contextuel dans lequel les questions de recherche sont posées doit être soigneusement considéré.
Il y a des avantages et des inconvénients aux études en ligne et hors ligne, et les circonstances spécifiques des questions de recherche devraient dicter le choix du chercheur.
Voulez-vous en Savoir Plus sur Ce que EmotivLABS Pourrait Faire pour Votre Recherche?
Construisez votre expérience avec l’Experiment Builder d’Emotiv, puis déployez-la sur EmotivLABS. Recrutez parmi un panel mondial de participants certifiés pour collecter des données EEG de haute qualité, le tout depuis une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou demander une démonstration.
La plupart des méthodes de recherche en psychologie et en neurosciences reposent sur des populations échantillons WEIRD (Blanc, Éduqué, Industrialisé, Riche et Démocratique). Cela crée des limitations contextuelles et culturelles. Si ces limitations ne sont pas reconnues, alors la généralisabilité des résultats de recherche à la population humaine est limitée. L'approche WEIRD en gros traits dans la recherche a conduit à des applications problématiques des traitements, des thérapies et même des lois.
Les programmes de recherche qui emploient des ensembles d'échantillons étroits ne comprenant que des participants WEIRD peuvent créer des politiques et des pratiques nuisibles. Cela est dû au fait qu'ils peuvent être basés sur des résultats qui peuvent exclure des personnes avec des caractéristiques sous-représentées. Une étude publiée dans les Actes de l'Académie nationale des sciences a révélé que 96 % des études dans six des principales revues de l'American Psychological Association reposaient sur des échantillons WEIRD qui représentaient seulement 12 % des caractéristiques de la population mondiale.
Compliquant ce problème, le fait que les populations sous-représentées peuvent ne pas être minoritaires dans de nombreux cas. La recherche suggère que les individus WEIRD sont en réalité des anomalies dans de nombreuses mesures psychologiques—y compris le raisonnement spatial, la perception visuelle, l'induction inférentielle et le raisonnement moral.
Pour aider à atténuer le biais WEIRD, les chercheurs peuvent se tourner vers des outils de collecte de données en ligne qui offrent un accès à des personnes en dehors d'une zone géographique limitée. En élargissant le potentiel d'échantillon au-delà des individus accessibles localement, les plateformes de collecte de données à distance—comme EmotivLABS—peuvent augmenter la diversité démographique et la représentation dans la recherche en neurosciences. Cette augmentation de la diversité ne nécessite pas une augmentation significative des coûts de recrutement des sujets et peut être moins chère à long terme.
Élargir le pool de sujets à une échelle mondiale peut fournir plus de puissance statistique à votre recherche. Cela peut également rendre la reproduction plus probable — un problème majeur discuté dans les articles précédents, 3 Approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences et La crise de reproduction en neurosciences cognitives.
Les plateformes de collecte de données à distance s'attaquent directement au problème WEIRD dans la recherche psychologique, neuroscientifique et en sciences sociales modernes. Étant donné la disponibilité et l'accessibilité de la technologie de recherche en ligne et à distance, les laboratoires psychologiques n'ont aucune excuse pour se fier uniquement aux pools d'échantillons WEIRD.
La Normalisation Problématique de l'Échantillonnage de Population WEIRD
La première étape pour résoudre un problème est de reconnaître qu'il existe. Mostafa Salari Rad et al. ont examiné des rapports de recherche psychologique 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 échantillon, du niveau d'éducation, du statut socio-économique/revenu, de la race/ethnicité, du genre, des techniques de recrutement et de la compensation. La grande majorité des études échantillonnées (94,15 %) ont utilisé exclusivement des participants occidentaux, anglophones.
Dans l'ensemble, il semble que les chercheurs n'ont pas modifié leurs méthodologies de recherche pour traiter le manque de diversité et de représentation dans les échantillons. Certes, modifier le design expérimental d'un laboratoire et l'approche méthodologique peut être prohibitif du point de vue temporel et financier.
Il estcertain que simplement rendre compte des détails sur la démographie des échantillons et en tenir compte dans les conclusions peut avoir un impact tout en étant beaucoup moins coûteux. Malheureusement, cette simple pratique n'est pas devenue la norme. Par exemple, un document de 2018 a suggéré que :
Plus de 72 % des résumés examinés ne contenaient pas de détails sur la population échantillonnée.
83 % n'ont pas effectué d'analyse statistique des effets potentiels liés à la diversité de l'échantillon.
85 % n'ont même pas discuté des impacts potentiels de contexte/culture.
Seulement 16 % ont recommandé que des recherches futures soient menées sur le sujet dans d'autres cultures ou sociétés.
Des recherches plus récentes ont rapporté des résultats similaires : un manque de diversité sans reconnaissance de ses limitations potentielles. E.Kate Webb et le National Center for Advancing Translational Sciences ont constaté que les outils neuroscientifiques (par exemple, 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 le travail scientifique et de proposer des procédures et des changements qui pourraient mener à une science plus équitable".
La Surdépendance aux Étudiants de Premier Cycle Américains
Une grande raison de la persistance du problème WEIRD est une surdépendance aux étudiants américains de premier cycle en tant que 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. Cela est courant car il existe une véritable difficulté à rassembler des sujets diversifiés. Souvent, le processus de sélection, de recrutement et de compensation des participants nécessite plus de temps et d'énergie que de concevoir, administrer et analyser les résultats des expériences. Cela signifie que les chercheurs passent plus de temps à organiser les participants qu'à découvrir des informations sur les participants.
Augmenter la Diversité des Pools d'Échantillons avec des Plateformes de Recherche en Ligne à Distance
Communautés Mondiales
Il devient rapidement une pratique standard d'approcher, de recruter et d'évaluer les sujets de recherche en ligne. L'utilisation de plateformes de recherche basées sur le cloud libère les chercheurs des obstacles logistiques (publicité, planification, enregistrement) et physiques (lieu des participants) afin qu'ils puissent consacrer plus de ressources à leur recherche réelle.
Ces plateformes favorisent la réduction des coûts et l'augmentation de l'efficacité tout en permettant aux chercheurs d'accéder à des réseaux mondiaux de pools de sujets qui caractérisent mieux le contexte culturel de la recherche.
Aller au-delà de la recherche psychologique WEIRD
Le problème WEIRD soulève des questions difficiles sur la fiabilité, la généralisabilité, la validité et la robustesse de la recherche. Ces études tentent souvent de répondre à des questions de recherche sur les humains mais emploient des individus qui représentent moins de 12 % de la population mondiale.
Plusieurs recommandations ont été avancées pour traiter le problème WEIRD. En général, ces recommandations impliquent des exigences de rapport plus spécifiques de la part des conseils d'édition des revues scientifiques. Étant donné la nécessité pour les chercheurs de publier leurs recherches, il devrait y avoir des changements dans les exigences de soumission : les rapports doivent contenir des informations démographiques plus détaillées et discuter de leurs résultats dans le contexte des caractéristiques démographiques de l'échantillon.
Surmonter les Défis Logistiques et Physiques avec EmotivLABS
Les avantages fréquemment cités des expériences en ligne en neurosciences ou en psychologie incluent l'augmentation de la taille de l'échantillon d'étude, la diversité démographique variée rapidement, et la technologie à faible coût.
EmotivLABS intègre nombre de ces meilleures pratiques, y compris un processus de certification pour les participants utilisant des casques Emotiv EEG ainsi qu'un contrôle de qualité des données qui utilise l'apprentissage machine pour vérifier la qualité du signal. Cela permet à la recherche de réaliser des expériences en ligne qui génèrent des données de haute qualité. De plus, Emotiv surveille en continu l'utilisation de la plateforme et interagit avec les chercheurs pour informer des mises à jour régulières qui améliorent à la fois le logiciel et le matériel.
Simplification de la Sélection des Sujets
Les individus et les chercheurs ne sont plus tenus de se rencontrer en personne pour la collecte de données. EmotivLABS simplifie la sélection des sujets, le recrutement et la compensation en associant chaque expérience avec les individus les plus adaptés au pool de sujets mondial.
Les chercheurs peuvent spécifier des attributs démographiques dans leur conception expérimentale, similaire aux capacités de ciblage granular des publicités sur les réseaux sociaux. L'expérience du chercheur est automatiquement mise à disposition des individus certifiés qui correspondent le mieux aux spécifications souhaitées. Le processus de certification assure que les données collectées à partir de cette communauté sont de haute qualité et complètes.
L'accessibilité à des sujets de différents âges et ethnies augmentera la puissance des études et fournira plus de nuances à l'interprétation des données humaines. En 2021, EmotivLABS comprenait des individus de plus de 80 pays avec divers profils éducatifs, professionnels et socio-économiques.
EmotivLABS permet aux chercheurs d'accéder à des participants en dehors des États-Unis et d'autres pays occidentaux ; un facteur crucial pour atténuer le problème WEIRD.
Établissez Votre Budget en Toute Simplicité
Les casques EEG d'Emotiv sont considérablement moins chers que les dispositifs de recherche en laboratoire et sont plus faciles à configurer. Les utilisateurs personnels, ou scientifiques citoyens, possèdent leurs propres casques EMOTIV, donc les chercheurs n'ont pas à fournir les leurs.
Au départ, les chercheurs établis ont exprimé des doutes quant au matériel EEG commercial et à la collecte de données à distance. Ces scientifiques sont particulièrement conscients des défis liés à la collecte de données de signal de haute qualité et valides en laboratoire lorsque les sujets sont directement sous leur supervision. Cependant, de nombreuses équipes de recherche ont rapporté la validité des casques EEG d'Emotiv. La plupart de ces études de validation rapportent des données de recherche équivalentes entre les systèmes Emotiv et les systèmes de laboratoire. Cela soutient les casques Emotiv comme une alternative viable pour la collecte de données de recherche de qualité.
Explorez la Recherche Inexplorée
L'utilisation de matériel EEG portable permet aux chercheurs de poser de nouvelles questions sur les humains, qui sont des êtres marchants et parlant qui passent leur vie en dehors du laboratoire. Par exemple, étudier la cognition sociale dans des interactions réelles est un design expérimental plus souhaitable que d'utiliser des individus isolés qui restent à l'intérieur et immobilisés. De plus, avec cette flexibilité, les études longitudinales deviennent plus réalisables.
En fin de compte, ce n'est pas seulement que des expériences sont réalisées sur des pools de sujets limités et non représentatifs.
La plupart des rapports de recherche publiés n'abordent même pas ou ne détaillent pas les attributs démographiques de leurs sujets au-delà de l'âge et du sexe.
Il a également été démontré que les sujets WEIRD sont souvent des anomalies sur le spectre du comportement humain. En d'autres termes, ils sont le groupe d'échantillon le moins idéal avec lequel obtenir des informations sur les caractéristiques humaines universelles.
Si les meilleures pratiques et l'inclusivité sont intégrées dans votre conception expérimentale, la recherche en ligne peut en réalité être plus impactante et pertinente que la recherche hors ligne en laboratoire. Dans tous les cas, le cadre contextuel dans lequel les questions de recherche sont posées doit être soigneusement considéré.
Il y a des avantages et des inconvénients aux études en ligne et hors ligne, et les circonstances spécifiques des questions de recherche devraient dicter le choix du chercheur.
Voulez-vous en Savoir Plus sur Ce que EmotivLABS Pourrait Faire pour Votre Recherche?
Construisez votre expérience avec l’Experiment Builder d’Emotiv, puis déployez-la sur EmotivLABS. Recrutez parmi un panel mondial de participants certifiés pour collecter des données EEG de haute qualité, le tout depuis une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou demander une démonstration.
La plupart des méthodes de recherche en psychologie et en neurosciences reposent sur des populations échantillons WEIRD (Blanc, Éduqué, Industrialisé, Riche et Démocratique). Cela crée des limitations contextuelles et culturelles. Si ces limitations ne sont pas reconnues, alors la généralisabilité des résultats de recherche à la population humaine est limitée. L'approche WEIRD en gros traits dans la recherche a conduit à des applications problématiques des traitements, des thérapies et même des lois.
Les programmes de recherche qui emploient des ensembles d'échantillons étroits ne comprenant que des participants WEIRD peuvent créer des politiques et des pratiques nuisibles. Cela est dû au fait qu'ils peuvent être basés sur des résultats qui peuvent exclure des personnes avec des caractéristiques sous-représentées. Une étude publiée dans les Actes de l'Académie nationale des sciences a révélé que 96 % des études dans six des principales revues de l'American Psychological Association reposaient sur des échantillons WEIRD qui représentaient seulement 12 % des caractéristiques de la population mondiale.
Compliquant ce problème, le fait que les populations sous-représentées peuvent ne pas être minoritaires dans de nombreux cas. La recherche suggère que les individus WEIRD sont en réalité des anomalies dans de nombreuses mesures psychologiques—y compris le raisonnement spatial, la perception visuelle, l'induction inférentielle et le raisonnement moral.
Pour aider à atténuer le biais WEIRD, les chercheurs peuvent se tourner vers des outils de collecte de données en ligne qui offrent un accès à des personnes en dehors d'une zone géographique limitée. En élargissant le potentiel d'échantillon au-delà des individus accessibles localement, les plateformes de collecte de données à distance—comme EmotivLABS—peuvent augmenter la diversité démographique et la représentation dans la recherche en neurosciences. Cette augmentation de la diversité ne nécessite pas une augmentation significative des coûts de recrutement des sujets et peut être moins chère à long terme.
Élargir le pool de sujets à une échelle mondiale peut fournir plus de puissance statistique à votre recherche. Cela peut également rendre la reproduction plus probable — un problème majeur discuté dans les articles précédents, 3 Approches pour résoudre la crise de reproductibilité en neurosciences et La crise de reproduction en neurosciences cognitives.
Les plateformes de collecte de données à distance s'attaquent directement au problème WEIRD dans la recherche psychologique, neuroscientifique et en sciences sociales modernes. Étant donné la disponibilité et l'accessibilité de la technologie de recherche en ligne et à distance, les laboratoires psychologiques n'ont aucune excuse pour se fier uniquement aux pools d'échantillons WEIRD.
La Normalisation Problématique de l'Échantillonnage de Population WEIRD
La première étape pour résoudre un problème est de reconnaître qu'il existe. Mostafa Salari Rad et al. ont examiné des rapports de recherche psychologique 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 échantillon, du niveau d'éducation, du statut socio-économique/revenu, de la race/ethnicité, du genre, des techniques de recrutement et de la compensation. La grande majorité des études échantillonnées (94,15 %) ont utilisé exclusivement des participants occidentaux, anglophones.
Dans l'ensemble, il semble que les chercheurs n'ont pas modifié leurs méthodologies de recherche pour traiter le manque de diversité et de représentation dans les échantillons. Certes, modifier le design expérimental d'un laboratoire et l'approche méthodologique peut être prohibitif du point de vue temporel et financier.
Il estcertain que simplement rendre compte des détails sur la démographie des échantillons et en tenir compte dans les conclusions peut avoir un impact tout en étant beaucoup moins coûteux. Malheureusement, cette simple pratique n'est pas devenue la norme. Par exemple, un document de 2018 a suggéré que :
Plus de 72 % des résumés examinés ne contenaient pas de détails sur la population échantillonnée.
83 % n'ont pas effectué d'analyse statistique des effets potentiels liés à la diversité de l'échantillon.
85 % n'ont même pas discuté des impacts potentiels de contexte/culture.
Seulement 16 % ont recommandé que des recherches futures soient menées sur le sujet dans d'autres cultures ou sociétés.
Des recherches plus récentes ont rapporté des résultats similaires : un manque de diversité sans reconnaissance de ses limitations potentielles. E.Kate Webb et le National Center for Advancing Translational Sciences ont constaté que les outils neuroscientifiques (par exemple, 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 le travail scientifique et de proposer des procédures et des changements qui pourraient mener à une science plus équitable".
La Surdépendance aux Étudiants de Premier Cycle Américains
Une grande raison de la persistance du problème WEIRD est une surdépendance aux étudiants américains de premier cycle en tant que 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. Cela est courant car il existe une véritable difficulté à rassembler des sujets diversifiés. Souvent, le processus de sélection, de recrutement et de compensation des participants nécessite plus de temps et d'énergie que de concevoir, administrer et analyser les résultats des expériences. Cela signifie que les chercheurs passent plus de temps à organiser les participants qu'à découvrir des informations sur les participants.
Augmenter la Diversité des Pools d'Échantillons avec des Plateformes de Recherche en Ligne à Distance
Communautés Mondiales
Il devient rapidement une pratique standard d'approcher, de recruter et d'évaluer les sujets de recherche en ligne. L'utilisation de plateformes de recherche basées sur le cloud libère les chercheurs des obstacles logistiques (publicité, planification, enregistrement) et physiques (lieu des participants) afin qu'ils puissent consacrer plus de ressources à leur recherche réelle.
Ces plateformes favorisent la réduction des coûts et l'augmentation de l'efficacité tout en permettant aux chercheurs d'accéder à des réseaux mondiaux de pools de sujets qui caractérisent mieux le contexte culturel de la recherche.
Aller au-delà de la recherche psychologique WEIRD
Le problème WEIRD soulève des questions difficiles sur la fiabilité, la généralisabilité, la validité et la robustesse de la recherche. Ces études tentent souvent de répondre à des questions de recherche sur les humains mais emploient des individus qui représentent moins de 12 % de la population mondiale.
Plusieurs recommandations ont été avancées pour traiter le problème WEIRD. En général, ces recommandations impliquent des exigences de rapport plus spécifiques de la part des conseils d'édition des revues scientifiques. Étant donné la nécessité pour les chercheurs de publier leurs recherches, il devrait y avoir des changements dans les exigences de soumission : les rapports doivent contenir des informations démographiques plus détaillées et discuter de leurs résultats dans le contexte des caractéristiques démographiques de l'échantillon.
Surmonter les Défis Logistiques et Physiques avec EmotivLABS
Les avantages fréquemment cités des expériences en ligne en neurosciences ou en psychologie incluent l'augmentation de la taille de l'échantillon d'étude, la diversité démographique variée rapidement, et la technologie à faible coût.
EmotivLABS intègre nombre de ces meilleures pratiques, y compris un processus de certification pour les participants utilisant des casques Emotiv EEG ainsi qu'un contrôle de qualité des données qui utilise l'apprentissage machine pour vérifier la qualité du signal. Cela permet à la recherche de réaliser des expériences en ligne qui génèrent des données de haute qualité. De plus, Emotiv surveille en continu l'utilisation de la plateforme et interagit avec les chercheurs pour informer des mises à jour régulières qui améliorent à la fois le logiciel et le matériel.
Simplification de la Sélection des Sujets
Les individus et les chercheurs ne sont plus tenus de se rencontrer en personne pour la collecte de données. EmotivLABS simplifie la sélection des sujets, le recrutement et la compensation en associant chaque expérience avec les individus les plus adaptés au pool de sujets mondial.
Les chercheurs peuvent spécifier des attributs démographiques dans leur conception expérimentale, similaire aux capacités de ciblage granular des publicités sur les réseaux sociaux. L'expérience du chercheur est automatiquement mise à disposition des individus certifiés qui correspondent le mieux aux spécifications souhaitées. Le processus de certification assure que les données collectées à partir de cette communauté sont de haute qualité et complètes.
L'accessibilité à des sujets de différents âges et ethnies augmentera la puissance des études et fournira plus de nuances à l'interprétation des données humaines. En 2021, EmotivLABS comprenait des individus de plus de 80 pays avec divers profils éducatifs, professionnels et socio-économiques.
EmotivLABS permet aux chercheurs d'accéder à des participants en dehors des États-Unis et d'autres pays occidentaux ; un facteur crucial pour atténuer le problème WEIRD.
Établissez Votre Budget en Toute Simplicité
Les casques EEG d'Emotiv sont considérablement moins chers que les dispositifs de recherche en laboratoire et sont plus faciles à configurer. Les utilisateurs personnels, ou scientifiques citoyens, possèdent leurs propres casques EMOTIV, donc les chercheurs n'ont pas à fournir les leurs.
Au départ, les chercheurs établis ont exprimé des doutes quant au matériel EEG commercial et à la collecte de données à distance. Ces scientifiques sont particulièrement conscients des défis liés à la collecte de données de signal de haute qualité et valides en laboratoire lorsque les sujets sont directement sous leur supervision. Cependant, de nombreuses équipes de recherche ont rapporté la validité des casques EEG d'Emotiv. La plupart de ces études de validation rapportent des données de recherche équivalentes entre les systèmes Emotiv et les systèmes de laboratoire. Cela soutient les casques Emotiv comme une alternative viable pour la collecte de données de recherche de qualité.
Explorez la Recherche Inexplorée
L'utilisation de matériel EEG portable permet aux chercheurs de poser de nouvelles questions sur les humains, qui sont des êtres marchants et parlant qui passent leur vie en dehors du laboratoire. Par exemple, étudier la cognition sociale dans des interactions réelles est un design expérimental plus souhaitable que d'utiliser des individus isolés qui restent à l'intérieur et immobilisés. De plus, avec cette flexibilité, les études longitudinales deviennent plus réalisables.
En fin de compte, ce n'est pas seulement que des expériences sont réalisées sur des pools de sujets limités et non représentatifs.
La plupart des rapports de recherche publiés n'abordent même pas ou ne détaillent pas les attributs démographiques de leurs sujets au-delà de l'âge et du sexe.
Il a également été démontré que les sujets WEIRD sont souvent des anomalies sur le spectre du comportement humain. En d'autres termes, ils sont le groupe d'échantillon le moins idéal avec lequel obtenir des informations sur les caractéristiques humaines universelles.
Si les meilleures pratiques et l'inclusivité sont intégrées dans votre conception expérimentale, la recherche en ligne peut en réalité être plus impactante et pertinente que la recherche hors ligne en laboratoire. Dans tous les cas, le cadre contextuel dans lequel les questions de recherche sont posées doit être soigneusement considéré.
Il y a des avantages et des inconvénients aux études en ligne et hors ligne, et les circonstances spécifiques des questions de recherche devraient dicter le choix du chercheur.
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