न्यूरोसाइंस रीप्रोड्यूसिबिलिटी क्राइसिस (पुनरुत्पादन संकट) को ठीक करने के 3 दृष्टिकोण:

1. प्रयोग को फिर से चलाने के इरादे से परीक्षण अध्ययन चलाएं।

2. बड़े सैंपल सेट सुनिश्चित करें।

3. ऑनलाइन स्वयंसेवक समुदायों का उपयोग करके अपने सैंपल में विविधता लाएं।

आधुनिक वैज्ञानिक अनुसंधान, विशेष रूप से संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस (कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस) में अच्छी तरह से वर्णित पुनरुत्पादन संकट है। यानी, सैंपल विषयों को प्राप्त करने या fMRI जैसे हाई-टेक उपकरणों का उपयोग करने की लागत और लॉजिस्टिक्स के कारण, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगशालाएं शायद ही कभी प्रयोगात्मक परीक्षणों के परिणामों को पुनरुत्पादित करती हैं।

इस पोस्ट में, पुनरुत्पादन क्षमता को एक आंतरिक प्रयोगशाला प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें प्रयोगात्मक डिजाइन पायलट/खोजपूर्ण, प्रयोगात्मक परीक्षणों से बड़े, अधिक नियंत्रित प्रयोगात्मक परीक्षणों की ओर बढ़ता है जो कई बार चलेंगे। उचित रूप से डिज़ाइन किए गए प्रयोगों में, प्रत्येक परीक्षण से एकत्र किए गए डेटा और परिणाम निम्न कार्य करने में सक्षम होने चाहिए:

• एक बड़े डेटा सेट में विलय होना।

• एक बड़ा सैंपल आकार होना

• उच्च सांख्यिकीय शक्ति होना।

ये कारक न्यूरोसाइंस के प्रयोगों को प्रकाशित शोध रिपोर्टों के योग्य बनाने के लिए तैयार करते हैं ताकि अन्य प्रयोगशालाएं निष्कर्षों को दोहराने का प्रयास कर सकें। हालांकि, दुर्भाग्य से, कई कारणों से ऐसा शायद ही कभी हो रहा है।

यह पुनरुत्पादन संकट विज्ञान के भविष्य के लिए खतरा पैदा करता है क्योंकि यह उन अध्ययनों पर समय, प्रयास, संसाधनों और विशेषज्ञता को बर्बाद करता है जिन्हें दोहराया नहीं जाएगा। दोहराव के बिना, "ऐतिहासिक" अध्ययन केवल कहानियों में सिमट कर रह जाते हैं और शायद ही कभी दुनिया को उन तरीकों से प्रभावित करते हैं जिनका वादा किया गया था। हेमेटोलॉजी और ऑन्कोलॉजी रिसर्च के उपाध्यक्ष की एक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट के अनुसार, पुनरुत्पादन क्षमता की कमी के कारण अकेले संयुक्त राज्य अमेरिका में हर साल 28 बिलियन डॉलर तक का नुकसान होता है। ये फंड अंततः प्रीक्लिनिकल काम पर बर्बाद हो जाते हैं जो विश्वसनीय पुनरुत्पादन क्षमता के मानकों को पूरा करने में विफल रहता है।

इस पैटर्न में सुधार करने के लिए, हमें पहले इसे समझना होगा। हम न्यूरोसाइंस की वर्तमान प्रथाओं और संस्कृति को पहचानकर इसकी शुरुआत कर सकते हैं। यह पोस्ट प्रयोगात्मक डिजाइन और परीक्षण शेड्यूलिंग पर चर्चा करेगी ताकि कई ऐसे तरीके प्रदान किए जा सकें जिनसे आपकी प्रयोगशाला प्रयोगात्मक पुनरुत्पादन क्षमता में सुधार कर सके, प्रयोगशाला के भीतर (प्रयोगात्मक परीक्षण) और प्रयोगशाला के बाहर (ओपन साइंस डेटा साझाकरण) दोनों में। अंत तक, आप जान जाएंगे कि कैसे कुछ संसाधन सैंपल डेटा और परीक्षण विषयों को प्राप्त करने की लागत और लॉजिस्टिक्स को कम कर सकते हैं।

इसे फिर से चलाएं!

अपने अध्ययन की पुनरुत्पादन क्षमता में विश्वास हासिल करना संभव है।

आमतौर पर, अधिकांश प्रयोगात्मक डिजाइन प्रयोग की प्रकृति के आधार पर छोटे सैंपल आकार के साथ एक पायलट या खोजपूर्ण अध्ययन से शुरू होते हैं। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में, वह प्रारंभिक सैंपल आकार आमतौर पर n < 20 होता है। उनका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि आप जो प्रयोगात्मक प्रभाव देख रहे हैं वह एक वास्तविक संभावित प्रभाव है और अतिरिक्त संसाधनों के उपयोग को उचित ठहराना है जो एक बड़ा प्रयोग लेता है। ये अध्ययन उनके प्रोटोकॉल का परीक्षण और परीक्षण परिष्कृत करने के लिए भी महत्वपूर्ण हैं।

आमतौर पर, संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस जांचकर्ता सांख्यिकीय शक्ति को न्यूनतम लागत वाले सैंपल आकार के साथ संतुलित करने की कोशिश कर रहे हैं जिसे पायलट चरण में उचित रूप से प्राप्त किया जा सके। इन अध्ययनों का लक्ष्य किसी प्रभाव की उपस्थिति के लिए अनंतिम सांख्यिकीय साक्ष्य प्रदान करना है। ये अध्ययन शोध रिपोर्टों या प्रकाशनों के लिए नहीं हैं, बल्कि पूछताछ की एक पंक्ति को मान्य करने, अनुदान निधि आवेदनों की पुष्टि करने और भविष्य के अध्ययनों के लिए आधार के रूप में काम करने के लिए हैं।

संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगों में पायलट या खोजपूर्ण अध्ययन पूरा होने के बाद, अगला कदम "इसे फिर से चलाना!" है। ध्यान में रखते हुए विभिन्न मापदंडों के साथ, जांच को दोबारा चलाना संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगात्मक डेटा में पुनरुत्पादन संकट को दूर करने का एक तरीका है। कम सांख्यिकीय शक्ति को आम तौर पर बड़े सैंपल आकार के साथ दूर किया जा सकता है। एक उचित सैंपल आकार निर्धारित करने के लिए, जर्नल ऑफ न्यूरोसाइंस ने 2020 में ये सिफारिशें की थीं। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में कई अवधारणाओं और सिद्धांतों की तरह, यह आपके प्रयोगों के संदर्भ और इच्छित लक्ष्य पर निर्भर करता है।

फिर से, ये प्रारंभिक अध्ययन प्रकाशित शोध रिपोर्ट होने के लिए नहीं हैं। हालांकि, कभी-कभी ऐसा लगता है कि ऐसा होता है, और इससे पुनरुत्पादन संकट पैदा होता है।

बड़े सैंपल सेट और ओपन साइंस

व्यावहारिक महत्व के साथ आप जो प्रभाव देख रहे हैं वह एक वास्तविक प्रभाव है, इस पर विश्वास हासिल करें।

प्रकाशन के लिए अभिप्रेत पायलट से प्रयोगात्मक परीक्षणों की ओर बढ़ना आमतौर पर न्यूरोसाइंस प्रयोगशाला की अनुसंधान प्रक्रिया में अगला कदम है।

पायलट अध्ययन के लिए धन्यवाद, शोधकर्ता अपनी कार्यप्रणाली में आश्वस्त हैं और उनका वास्तव में प्रभाव दिखता है।

इस स्तर पर, वे:

• एक बड़े सैंपल सेट के साथ प्रयोग डिजाइन करते हैं।

• अधिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है।

• प्रयोगात्मक परीक्षण को फिर से चलाते हैं।

यदि सांख्यिकीय परीक्षण महत्वपूर्ण और गैर-विरोधाभासी हैं, तो न्यूरोसिएंटिस्टों को और भी अधिक सबूत इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है ताकि वे आश्वस्त हो सकें कि वे एक वास्तविक प्रभाव देख रहे हैं।

ओपन साइंस

शोध प्रकाशनों में, "ओपन साइंस" नामक एक बढ़ता हुआ आंदोलन चल रहा है, जहां डेटा और विश्लेषण स्क्रिप्ट को शोध विवरण के साथ प्रकाशित किया जाता है। संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में, ओपन न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए सबसे अच्छे संसाधनों में से एक न्यूरोसाइंस इंफॉर्मेशन फ्रेमवर्क (NIF; neuinfo.org) है।

ओपन साइंस थ्योरी अनुसंधान चक्र के सभी चरणों को शामिल करती है, जिसमें प्रयोगात्मक डेटा के संग्रह, प्रसंस्करण, भंडारण और समीक्षा की पारदर्शिता बढ़ेगी। ओपन साइंस में पारदर्शिता के दर्शन में प्रयोगात्मक डिजाइन भी शामिल हैं - मुख्य न्यूरोसाइंस प्रयोगों के दोहराव और पुनरुत्पादन क्षमता में सुधार के लिए वैज्ञानिक समुदाय के साथ विवरण साझा करना। ऐसी विधियां वैज्ञानिकों को उच्च क्षमता वाले अनुसंधान का उत्पादन जारी रखने और संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस में बढ़ते प्रतिकृति (रेप्लिकेशन) संकट से निपटने के लिए प्रोत्साहित करती हैं।

EmotivLABs जैसे समूह संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस अनुसंधान समुदायों का विकास कर रहे हैं जो उन्हें अन्य शोधकर्ताओं के साथ प्रयोगात्मक डिजाइन साझा करने की अनुमति देते हैं।

चूंकि पुनरुत्पादन संकट वैज्ञानिक समुदाय को प्रभावित करना जारी रखता है, इसलिए उच्च गुणवत्ता वाले, पुनरुत्पादन योग्य शोध अध्ययनों की आवश्यकता पहले कभी नहीं थी। अन्य वैज्ञानिकों को प्रयोगों को पुनरुत्पादित करने की अनुमति देने के लिए कई डिजाइन विकल्प मौजूद हैं। ये विकल्प न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं को निम्नलिखित अवसर प्रदान करते हैं:

• अपना उपयुक्त सैंपल आकार निर्धारित करें।

• डेटा विश्लेषण के लिए नवीन, मान्य, विश्वसनीय उपकरणों का उपयोग करें।

• सहकर्मियों और वैज्ञानिक नेतृत्व से परामर्श करें।

• ओपन साइंस के मार्गदर्शक सिद्धांतों का तुरंत उपयोग करें।

विविध रिमोट स्वयंसेवक समुदाय

एक छोटा सैंपल आकार अनुसंधान की वैधता और पुनरुत्पादन क्षमता पर नकारात्मक प्रभाव डालता है क्योंकि कई प्रतिभागियों से उत्पन्न परिणामों को शेष आबादी के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है। ये परिणाम समाज की न्यूरोडायवर्सिटी को शामिल नहीं करते हैं। ऐसे में, रिमोट डेटा संग्रह उपकरण समावेशी न्यूरोसाइंस का भविष्य हैं।

EmotivLABs: एक संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस समुदाय का विकास करना

Meet Emotiv

2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है।

ओपन साइंस के केंद्र में सहयोग है। Emotiv के प्लेटफॉर्म और कर्मचारियों का उद्देश्य वैज्ञानिक अखंडता और प्रयोगात्मक कठोरता को बढ़ावा देना है। हमारा स्केलेबल रिसर्च प्लेटफॉर्म, EmotivLABs, दुनिया भर के संज्ञानात्मक न्यूरोसिएंटिस्टों को अनुसंधान प्रतिभागियों और जांचकर्ताओं की वैश्विक आबादी से जोड़ता है। न्यूरोसाइंस अनुसंधान की योगात्मक रैखिकता को पहचानते हुए, हम शोधकर्ताओं को व्यापक, बहु-आयामी, समृद्ध डेटासेट प्रदान करके सहायता करते हैं, जिससे आप एक विस्तृत सैंपल से सार्थक निष्कर्ष निकाल सकते हैं।

अपने शोध का सैंपल आकार बढ़ाएं

EmotivLABs जांचकर्ताओं को जांचे गए, योग्य अनुसंधान प्रतिभागियों से जोड़कर और पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति सुनिश्चित करते हुए भर्ती के लॉजिस्टिक बोझ को कम करके पुनरुत्पादन संकट का मुकाबला करता है।

सुनिश्चित करें कि आपका कार्य सुरक्षित रूप से संग्रहीत, परिवर्तनीय और पुनर्प्राप्त करने योग्य है

पुनरुत्पादन क्षमता के लिए एक और खतरा विश्लेषणात्मक प्रतिकृति (रेप्लिकेशन) है जिसके लिए परिणामों को मान्य करने के लिए मूल डेटासेट की आवश्यकता होती है। एक सुरक्षित भंडारण स्थान खोजना और उसका वित्तपोषण करना कठिन काम है। डेटा रिपॉजिटरी के रूप में कार्य करते हुए, EmotivLABs प्रतिभागियों द्वारा अपनी रिकॉर्डिंग अपलोड करने के बाद आपके डेटा को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करता है। वह डेटा स्वचालित रूप से अपलोड हो जाता है और ट्रांज़िट तथा स्टोरेज के सभी चरणों में कड़ाई से एन्क्रिप्ट किया जाता है।

प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित बनाना

जांचकर्ताओं को संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस प्रयोगों को डिजाइन करने और बड़े वैज्ञानिक समुदाय में योगदान देने वाले शोध अध्ययनों को प्रकाशित करने में मदद करने के लिए, हमने अभिनव, पुनरुत्पादन योग्य प्रयोग उत्पन्न करने के लिए एक मजबूत, सुव्यवस्थित टूलकिट, EmotivPRO विकसित किया है।

हमारे स्पष्ट निर्देश और पारदर्शी तरीके एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करते हैं जिससे जांचकर्ताओं को मूल निष्कर्षों को सत्यापित करने में मदद मिलती है। सहज ज्ञान युक्त और उपयोग में आसान एक्सपेरिमेंट बिल्डर अन्य शोधकर्ताओं को प्लेटफॉर्म के भीतर पूर्व-निर्मित टेम्पलेट प्रदान करके आपके अध्ययन को पुनरुत्पादित करने की अनुमति देगा। वैकल्पिक रूप से, ये संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंस शोधकर्ता एक अनूठा प्रयोग बना सकते हैं, जिससे उन्हें शुरू से ही प्रत्येक विवरण को अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है।

Emotiv तकनीक

Emotiv ने न्यूरोसाइंस अनुसंधान के हर कदम का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक सेट तैयार किया है।

EmotivPRO सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को परीक्षण परिणामों को संसाधित करने, विश्लेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है। शोधकर्ता पेशेवर स्तर पर प्रयोग भी डिज़ाइन कर सकते हैं जिसमें कोई भी प्रतिभागी जिसके पास Emotiv हेडसेट है, यदि प्रयोगात्मक डिज़ाइन के अनुकूल है, तो भाग ले सकता है।

Emotiv के लिए एक सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) भी उपलब्ध है ताकि कस्टम ऐप, इंटरैक्शन या प्रयोगात्मक डिज़ाइन केवल हेडसेट और स्मार्टफ़ोन का उपयोग करके चलते-फिरते किए जा सकें।

जैसे-जैसे न्यूरोसाइंस उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और वाणिज्यिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv की कम लागत वाली, उपयोग में आसान EEG प्रणालियों का उपयोग किया जा रहा है:

• न्यूरोसाइंस अनुसंधान

• स्वास्थ्य और कल्याण विपणन पहल

• मोटर वाहन उद्योग

• न्यूरोमार्केटिंग

• उपभोक्ता अनुसंधान

• शिक्षा

• मनोरंजन सेटिंग्स

इसके अतिरिक्त, गुणवत्ता, लागत और Emotiv हेडसेट को दुनिया भर में शिप करने की क्षमता के साथ, शोधकर्ता उनके लिए अर्हता प्राप्त करने वाले व्यक्तियों को नियुक्त और नामांकित कर सकते हैं। प्रसंस्करण सॉफ्टवेयर के गुणवत्ता नियंत्रण मेट्रिक्स के कारण, शोधकर्ता डेटा संग्रह प्रक्रिया पर भी भरोसा कर सकते हैं।

इस बारे में अधिक जानना चाहते हैं कि EmotivLABs प्लेटफ़ॉर्म आपके शोध के लिए क्या कर सकता है?

EmotivLABS आपको अपना प्रयोग बनाने, अपने प्रयोग को सुरक्षित रूप से तैनात करने, सत्यापित प्रतिभागियों के वैश्विक पैनल से भर्ती करने और उच्च गुणवत्ता वाले EEG डेटा एकत्र करने में सक्षम बनाता है, वह भी केवल एक मंच से। अधिक जानने या डेमो का अनुरोध करने के लिए यहां क्लिक करें।