न्यूरोसाइंस रीप्रोड्यूसिबिलिटी क्राइसिस (पुनरुत्पादकता संकट) को दूर करने के 3 दृष्टिकोण:

1. प्रयोग को दोबारा चलाने के इरादे से परीक्षण अध्ययन (trial studies) चलाएं।

2. बड़े सैंपल सेट सुनिश्चित करें।

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

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

इस पोस्ट में, पुनरुत्पादकता को एक आंतरिक प्रयोगशाला प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें प्रयोगात्मक डिज़ाइन 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 किया गया डेटा और परिणाम निम्नलिखित में सक्षम होने चाहिए:

• एक बड़े डेटा सेट में मर्ज होना।

• एक बड़ा सैंपल साइज होना।

• उच्च सांख्यिकीय शक्ति (statistical power) होना।

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

यह पुनरुत्पादकता संकट विज्ञान के भविष्य के लिए खतरा है क्योंकि यह उन अध्ययनों पर समय, प्रयास, संसाधनों और विशेषज्ञता को बर्बाद करता है जिन्हें दोबारा दोहराया नहीं जा सकेगा। बिना प्रतिकृति (replication) के, "ऐतिहासिक" अध्ययन केवल कहानियों में सिमट कर रह जाते हैं और शायद ही कभी दुनिया को उन तरीकों से प्रभावित कर पाते हैं जिनका वादा किया गया था। हेमेटोलॉजी और ऑन्कोलॉजी रिसर्च के उपाध्यक्ष द्वारा एक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट में अनुमान लगाया गया था कि पुनरुत्पादकता 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 पुनरुत्पादकता के मानक को पूरा करने में विफल रहता है।

इस ढर्रे को सुधारने के लिए हमें सबसे पहले इसे समझना होगा। हम न्यूरोसाइंस की वर्तमान प्रथाओं और संस्कृति को पहचानकर शुरुआत कर सकते हैं। यह पोस्ट प्रयोगात्मक डिज़ाइन और परीक्षण शेड्यूलिंग पर चर्चा करेगी ताकि कई तरीके प्रदान किए जा सकें जिससे आपकी प्रयोगशाला प्रयोगात्मक पुनरुत्पादकता 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 रसद को कम कर सकते हैं।

इसे फिर से चलाएं!

अपने अध्ययन की पुनरुत्पादकता में विश्वास हासिल करना संभव है।

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

सामान्य तौर पर, कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस अन्वेषक सांख्यिकीय शक्ति को सबसे कम लागत वाले सैंपल साइज के साथ संतुलित करने की कोशिश कर रहे हैं जिसे पायलट चरण में यथोचित 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 जांच की एक दिशा को मान्य करने, अनुदान वित्तपोषण आवेदनों को प्रमाणित करने और भविष्य के अध्ययनों के लिए आधार के रूप में काम करने के लिए हैं।

कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस प्रयोगों में पायलट या खोजपूर्ण अध्ययन पूरे होने के बाद, अगला कदम "इसे फिर से चलाना!" है। विभिन्न मापदंडों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, जांच को दोबारा चलाना कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस प्रयोगात्मक डेटा में पुनरुत्पादकता संकट पर काबू पाने का एक तरीका है। कम सांख्यिकीय शक्ति को आमतौर पर बड़े सैंपल साइज के साथ दूर किया जा सकता है। एक उपयुक्त सैंपल साइज निर्धारित करने के लिए, जर्नल ऑफ न्यूरोसाइंस ने 2020 में ये सिफारिशें की थीं। कॉग्निटिव 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 रिपोर्टों के लिए नहीं हैं। हालांकि, कभी-कभी ऐसा लगता है कि ऐसा होता है, और इससे पुनरुत्पादकता का संकट पैदा होता है।

बड़े सैंपल सेट और ओपन साइंस

यह विश्वास हासिल करें कि जो प्रभाव आप देख रहे हैं वह व्यावहारिक महत्व के साथ एक वास्तविक प्रभाव है।

प्रकाशन के लिए अभिप्रेत प्रयोगात्मक परीक्षणों के पायलट अध्ययन से आगे बढ़ना आमतौर पर एक न्यूरोसाइंस प्रयोगशाला की शोध प्रक्रिया का अगला कदम होता है।

पायलट अध्ययन के लिए धन्यवाद, शोधकर्ता अपनी कार्यप्रणाली के प्रति आश्वस्त हैं और उनका प्रभाव वास्तविक प्रतीत होता है।

इस स्तर पर, वे:

• एक बड़े सैंपल सेट के साथ प्रयोग को डिज़ाइन करते हैं।

• अधिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है।

• प्रयोगात्मक परीक्षण फिर से चलाते हैं।

यदि सांख्यिकीय परीक्षण महत्वपूर्ण और गैर-विरोधाभासी हैं, तो न्यूरोवैज्ञानिकों को यह विश्वास करने के लिए और भी अधिक साक्ष्य एकत्र करने की आवश्यकता है कि वे एक वास्तविक प्रभाव देख रहे हैं।

ओपन साइंस (मुक्त विज्ञान)

शोध प्रकाशनों में, एक बढ़ता हुआ आंदोलन है जिसे "ओपन साइंस" कहा जाता है, जहां शोध विवरण के साथ डेटा और विश्लेषण की स्क्रिप्ट भी प्रकाशित की जाती हैं। कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस में, ओपन न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए सबसे अच्छे संसाधनों में से एक न्यूरोसाइंस इंफॉर्मेशन फ्रेमवर्क (NIF; neuinfo.org) है।

ओपन साइंस सिद्धांत अनुसंधान चक्र के सभी चरणों को शामिल करता है, जिसमें प्रयोगात्मक डेटा के संग्रह, प्रसंस्करण, भंडारण और समीक्षा की पारदर्शिता को बढ़ाया जाएगा। ओपन साइंस में पारदर्शिता के दर्शन में प्रयोगात्मक डिजाइन भी शामिल हैं - मुख्य न्यूरोसाइंस प्रयोगों की प्रतिकृति और पुनरुत्पादकता में सुधार करने के लिए वैज्ञानिक समुदाय के साथ विवरण साझा करना। इस तरह के तरीके वैज्ञानिकों को उच्च-कैलिबर अनुसंधान का निर्माण जारी रखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं और कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस में बढ़ते प्रतिकृति संकट का मुकाबला करते हैं।

EmotivLABs जैसे समूह कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस अनुसंधान समुदायों को विकसित कर रहे हैं जो उन्हें अन्य शोधकर्ताओं के साथ प्रयोगात्मक डिजाइनों को साझा करने की अनुमति देते हैं।

चूंकि पुनरुत्पादकता संकट वैज्ञानिक समुदाय को प्रभावित करना जारी रखता है, उच्च गुणवत्ता वाले, पुनरुत्पादक अनुसंधान अध्ययनों की आवश्यकता पहले कभी इतनी अधिक नहीं रही है। 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 साइज निर्धारित करना।

• डेटा विश्लेषण के लिए अभिनव, मान्य, विश्वसनीय उपकरणों का उपयोग करना।

• सहकर्मियों और वैज्ञानिक नेतृत्व से परामर्श करना।

• ओपन साइंस के मार्गदर्शक सिद्धांतों का तुरंत उपयोग करना।

विविध दूरस्थ स्वयंसेवी समुदाय (Diverse Remote Volunteer Communities)

एक छोटा सैंपल साइज अनुसंधान की वैधता और पुनरुत्पादकता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है क्योंकि कई प्रतिभागियों से उत्पन्न परिणामों को बाकी आबादी पर सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है। ये परिणाम समाज की न्यूरोडायवर्सिटी (तंत्रिका विविधता) को शामिल नहीं करते हैं। ऐसे में, रिमोट डेटा संग्रह उपकरण समावेशी न्यूरोसाइंस का भविष्य हैं।

EmotivLABs: एक कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस समुदाय को विकसित करना

Emotiv से मिलें

2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फॉर्मेटिक्स 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 कॉग्निटिव न्यूरोसाइंटिस्ट्स को अनुसंधान प्रतिभागियों और अन्वेषकों की एक 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 के सैंपल साइज को बढ़ाएं

EmotivLABs अन्वेषकों को जाँचे-परखे, योग्य अनुसंधान प्रतिभागियों से जोड़कर और पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति सुनिश्चित करते हुए भर्ती के लॉजिस्टिक बोझ को कम करके पुनरुत्पादकता संकट से मुकाबला करता है।

सुनिश्चित करें कि आपका काम सुरक्षित रूप से संग्रहीत, परिवर्तनशील और पुनर्प्राप्त करने योग्य है

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

प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना

अन्वेषकों को कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस प्रयोगों को डिजाइन करने और व्यापक वैज्ञानिक समुदाय में योगदान करने वाले शोध अध्ययनों को प्रकाशित करने में मदद करने के लिए, हमने अभिनव, पुनरुत्पादक 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 अन्वेषकों को मूल निष्कर्षों को सत्यापित करने की अनुमति मिलती है। सहज और उपयोग में आसान एक्सपेरिमेंट बिल्डर अन्य शोधकर्ताओं को प्लेटफॉर्म के भीतर पूर्व-निर्मित टेम्पलेट प्रदान करके आपके अध्ययन को पुनरुत्पादित करने में सक्षम बनाएगा। वैकल्पिक रूप से, ये कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस शोधकर्ता एक अनूठा प्रयोग बना सकते हैं, जिससे वे शुरुआत से ही प्रत्येक विवरण को अनुकूलित कर सकते हैं।

Emotiv टेक्नोलॉजी

Emotiv ने न्यूरोसाइंस अनुसंधान के हर कदम पर सहायता करने के लिए उपकरणों का एक सूट तैयार किया है।

EmotivPRO सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ताओं को परीक्षण परिणामों को संसाधित करने, विश्लेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है। शोधकर्ता पेशेवर स्तर पर प्रयोगों को भी डिजाइन कर सकते हैं जिसमें Emotiv हेडसेट वाला कोई भी प्रतिभागी भाग ले सकता है यदि वह प्रयोगात्मक डिजाइन के अनुकूल हो।

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

जैसे-जैसे न्यूरोसाइंस उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और व्यावसायिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, उपयोग में आसान EEG सिस्टम का उपयोग निम्नलिखित क्षेत्रों में किया जा रहा है:

• न्यूरोसाइंस अनुसंधान

• स्वास्थ्य और कल्याण विपणन पहल

• ऑटोमोटिव 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 उन व्यक्तियों की भर्ती और नामांकन कर सकते हैं जो योग्य हैं। गुणवत्ता नियंत्रण मेट्रिक्स के कारण जो प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर मूल्यांकन करता है, शोधकर्ता डेटा संग्रह प्रक्रिया पर भी भरोसा कर सकते हैं।

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

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, सब कुछ एक ही प्लेटफॉर्म से। अधिक जानने के लिए या डेमो का अनुरोध करने के लिए यहां क्लिक करें।