सैकड़ों प्रतिभागियों के लिए न्यूरल परीक्षणों को रिमोटली तैनात करना
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
सैकड़ों प्रतिभागियों के लिए न्यूरल परीक्षणों को रिमोटली तैनात करना
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
सैकड़ों प्रतिभागियों के लिए न्यूरल परीक्षणों को रिमोटली तैनात करना
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
निम्नलिखित ब्लॉग पोस्ट Emotiv शोधकर्ताओं और डेटा वैज्ञानिकों के साथ हुए एक इंटरव्यू को दर्शाता है:
डॉ. बिल किंग, अनुसंधान इंजीनियरिंग निदेशक
डॉ. निकोलस विलियम्स, वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
डॉ. रोशिनी रंदेनिया, अनुसंधान अधिकारी
हमारा ध्यान दुनिया भर में बड़े और विविध नमूना सेटों पर दूरस्थ रूप से ईईजी (EEG) प्रयोगों को लागू करने के लिए EmotivLABS प्लेटफॉर्म का उपयोग करने पर केंद्रित होगा।
इस पोस्ट में हमारी बातचीत के अंश, साथ ही व्यापक संदर्भ विषय शामिल हैं। बातचीत में शामिल थे:
EmotivLABS: आंतरिक टूल्स से लेकर क्राउड-सोर्सिंग अनुसंधान क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म तक
क्या कोई शोधकर्ता दुनिया के अलग-अलग हिस्सों में बैठे सैकड़ों प्रतिभागियों पर दूरस्थ रूप से न्यूरल प्रयोग कर सकता है?
मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान (cognitive science) के प्रयोग, जो व्यावहारिक डेटा बिंदुओं (प्रतिक्रिया समय, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं) को एकत्र करते हैं, वे अनुसंधान डेटा संग्रह के लिए इंटरनेट के उपयोग को सबसे पहले अपनाने वालों में से थे। हालांकि, इन प्रयोगात्मक डिज़ाइनों को केवल व्यावहारिक डेटा पॉइंट्स तक ही सीमित रहने की आवश्यकता नहीं है। EmotivLABS से पहले, दूरस्थ रूप से न्यूरल डेटा का संग्रह ना के बराबर था।
बिल: "अब तक, शोधकर्ता दूरस्थ विषयों से वास्तविक मस्तिष्क डेटा (न्यूरल डेटा) कैप्चर करने में सक्षम नहीं थे।"
EmotivLABS के सबसे प्रारंभिक संस्करण कस्टम-विकसित टूलकिट थे जिन्हें शोधकर्ताओं ने जरूरत के कारण आंतरिक उपयोग के लिए विकसित किया था। इन जड़ों ने विशिष्ट रूप से Emotiv और इसकी टीम को रिमोट न्यूरल डेटा संग्रह में विचार और बाजार के नेताओं के रूप में स्थापित किया है।
एक दशक से अधिक समय से, Emotiv ने:
तकनीक-सक्षम, पोर्टेबल और कम लागत वाले ईईजी (EEG) हार्डवेयर की सीमाओं को आगे बढ़ाया है।
सॉफ्टवेयर में सुलभता के नवाचारों को बढ़ाया है।
न्यूरोसाइंस को प्रभावित करने वाली तीन मुख्य समस्याओं के समाधान ढूंढे हैं। यह संदर्भित करता है:
कम सांख्यिकीय शक्ति
पुनरुत्पादकता (Reproducibility)
प्रतिकृति योग्यता (Replicability)
निकोलस: EmotivLABS प्लेटफॉर्म "…पूरी तरह से अनूठा है। आप एक सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस के माध्यम से एक प्रयोग का निर्माण कर सकते हैं, और फिर आप इसे ऑनलाइन प्रयोग प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। वहां से, इसे हमारे पूरे उपयोगकर्ता आधार या उपयोगकर्ता के एक विशिष्ट वर्ग के लिए उपलब्ध कराया जा सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि आप किन सवालों के जवाब पाना चाहते हैं।"
न्यूरोसाइंस शोधकर्ता अक्सर इनसे सीमित होते हैं:
विषय भर्ती और परीक्षण लागत
विश्वविद्यालय सुविधाओं और उपकरणों की कमी
प्रतिभागी मुआवजा विकल्पों में कमी
प्रतिभागी शेड्यूलिंग की चुनौतियां
निकोलस: "इस लिहाज से, यदि आपको सैकड़ों व्यक्तियों की आवश्यकता है, तो इसका मतलब है कि आपको डेटा संग्रह के लिए महीनों का समय लगेगा। क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म के साथ इसे वितरित करके, सैद्धांतिक रूप से, आपके पास एक ही समय में एक ही प्रयोग में भाग लेने वाले सौ प्रतिभागी हो सकते हैं और यह आपके बजट के भीतर काम कर सकता है।"
"रिमोट डेटा कलेक्शन न्यूरोसाइंस रिसर्च को बेहतर बनाता है" पर हमारे पहले के पोस्ट में चर्चा की गई थी कि न्यूरोवैज्ञानिकों को कम संख्या में प्रतिभागियों की भर्ती करने के लिए संघर्ष करना पड़ सकता है, सैकड़ों की बात तो दूर की है। प्रतिभागियों को स्थानीय स्तर पर भर्ती किया जाता है और फिर लैब में अपना ईईजी डेटा देना पड़ता है, जिसके लिए उपलब्धता की आवश्यकता होती है और यह उपयोगिता के बजाय सुलभता को प्राथमिकता देता है।
इस दबाव ने अनुसंधान में जनसांख्यिकी के एक असंतुलित प्रतिनिधित्व को जन्म दिया है, क्योंकि अनुसंधान विषयों के रूप में अमेरिकी स्नातक छात्रों का उपयोग किया जाता है। विश्वविद्यालय के छात्रों के इस उपयोग के परिणामस्वरूप न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक (WEIRD) आबादी की अत्यधिक संतृप्ति हुई है। इस अति-निर्भरता ने कुछ हाशिए पर पड़े समुदायों में उपचार, उपचार पद्धतियों और यहां तक कि कानूनों के अनुचित ठहराव को जन्म दिया है।
न्यूरोसाइंस प्रयोगों के दूरस्थ परिनियोजन (Remote Deployment) की मांग के पीछे के कारक
विविधता, प्रतिनिधित्व और अनुसंधान परिणामों की सटीक सामान्यीकरण की बढ़ती मांग तीन ऐसे कारक हैं जिन्होंने न्यूरोसाइंस के दूरस्थ परिनियोजन की मांग को बढ़ावा दिया है।
सामाजिक विज्ञान और मानव विषय अनुसंधान में कई सीमित कारकों के संगम ने—प्रतिकृति संकट, पुनरुत्पादकता की समस्या और सीमित जनसांख्यिकीय विविधता—रिमोट रिसर्च को एक आवश्यक विकल्प के रूप में पहले ही मेज पर ला दिया था। फिर, कोविड-19 महामारी आई और व्यक्तिगत रूप से डेटा संग्रह रुक गया।
निकोलस: "ऑनलाइन प्रयोगात्मक अनुसंधान डेटा संग्रह की ओर बदलाव का एक प्रारंभिक संकेत मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक प्रयोगों में MTurk के साथ तेजी से बढ़ती रुचि और प्रयोग थे। MTurk ने किफायती लागत पर, कम समय सीमा में बड़े डेटासेट के तेजी से संग्रह को सक्षम बनाया।"
MTurk की तुलना में, EmotivLABS अगली पीढ़ी से भी आगे है। दूरस्थ डेटा संग्रह के लिए एक पेशेवर, अनुसंधान-ग्रेड प्लेटफॉर्म के रूप में निर्मित, Emotiv टीम ने उन विशिष्ट, दैनिक कार्यों पर गहराई से विचार किया जो शोधकर्ताओं को विज्ञान से सीधे संबंधित न होने पर भी करने पड़ते हैं। इसमें अनुसंधान प्रतिभागियों को उनके योगदान के लिए शेड्यूलिंग, प्रशिक्षण और भुगतान करना शामिल है।
बिल: "Emotiv यह सुनिश्चित करता है कि शोधकर्ता प्रशासनिक कागजी कार्रवाई, रिपोर्टिंग और लॉजिस्टिक योजना पर कम समय बिताएं और अपने विज्ञान के लिए अधिक समय निकालें।"
EmotivLABS को विशेष रूप से दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए विकसित किया गया है, जिससे वैज्ञानिक अपने काम पर अधिक रचनात्मक रूप से ध्यान केंद्रित कर सकें। Emotiv का अपने वायरलेस ईईजी हेडसेट को उद्देश्य-निर्मित ग्राफिकल यूजर इंटरफेस सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ने का फुल-स्टैक दृष्टिकोण डेटा पाइपलाइन के लिए सिग्नल की अखंडता को मान्य और पुष्टि करने में मदद करता है।
बिल: "सिग्नल मार्किंग के कार्य को ही लें। मूल रूप से आप सिग्नल टाइम सीरीज़ को उन मार्करों के साथ एनोटेट कर रहे हैं जो यह नोट करते हैं कि कब क्या हुआ। यह EmotivLABS के वन-स्टॉप-शॉप के भीतर स्वचालित रूप से किया जाता है। यदि आप किसी तीसरे पक्ष के डेटा विश्लेषण वातावरण में जाते हैं, तो आपको सिग्नल मार्किंग से संबंधित उनके नियमों को समझना होगा। तो अब आप अपना पूरा दिन कच्चे डेटा को केवल आयात करने और किसी अन्य के सॉफ़्टवेयर द्वारा ठीक से समझने के लिए तैयार करने में बिता रहे हैं, बजाय इसके कि आप वास्तविक परिणामों पर विचार करें।"
IPhone के साथ Apple की iOS की पेयरिंग की तरह ही, Emotiv ने हुड के नीचे अंतर्निहित गुणवत्ता नियंत्रण और सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यक्षमता का निर्माण किया है, जो शोधकर्ताओं और प्रतिभागियों की नजरों से दूर रहता है। उन महत्वपूर्ण तत्वों को पर्दे के पीछे धकेलने से EmotivLABS उपयोगकर्ताओं को नेविगेट करने में आसान और उद्देश्यपूर्ण रूप से डिज़ाइन किए गए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस मिलते हैं। नतीजतन, Emotiv के व्यावहारिक या न्यूरोसाइंस शोधकर्ता कच्चे डेटा को पहचानने योग्य बनाने में अपना समय बर्बाद करने के बजाय प्रयोगात्मक परिणामों की व्याख्या पर विचार करने में अपना समय बिता सकते हैं।
EmotivLABS के साथ शुरुआत करें
किसी भी शोध स्तर से शुरू करें
ईईजी अनुसंधान के लिए Emotiv का दृष्टिकोण "वास्तविक दुनिया" की स्थितियों को अधिक बारीकी से दर्शाता है, क्योंकि जिन व्यक्तियों का परीक्षण किया जा रहा है वे उन स्थानों और वातावरणों में हैं जो दर्शाते हैं कि वे अपना जीवन कैसे जीते हैं।
रोशिनी: "Emotiv उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के साथ शुरुआत करने के लिए किसी पूर्व-आवश्यकता या प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। बिल्डर बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है। कई न्यूरोमार्केटर विज्ञापन और उत्पाद भिन्नता से संबंधित हेडसेट और LABS प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हैं। बहुत से लोगों को ईईजी का अनुभव नहीं है, लेकिन वे Emotiv उपकरणों के साथ शुरुआत करने में सक्षम हैं, और जैसे-जैसे वे आगे बढ़ते हैं, टिप्स और ट्रिक्स सीखते जाते हैं। यह बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है।"
आप या आपकी टीम जितने रचनात्मक होना चाहें, उतने रचनात्मक बनें
निकोलस: "लोग प्रयोग के रूप में क्या बनाना चाहते हैं, इस पर हमारे पास बहुत अधिक प्रतिबंध नहीं हैं। वे प्रयोग के रूप में जो चाहें बना सकते हैं और फिर इसे EmotivLABS प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। शोधकर्ता का परीक्षण शुरू होने के लिए, प्रतिभागियों को पढ़ने के लिए एक सूचित-सहमति फॉर्म होना चाहिए, इसलिए उन्हें इसे विकसित करना होगा। यदि वे इसे किसी विश्वविद्यालय के लिए आयोजित कर रहे हैं, तो वैसे भी इसकी आवश्यकता होती है क्योंकि आपको अपने परिणामों से कुछ भी प्रकाशित करने के लिए इसकी आवश्यकता होती है।"
Emotiv प्रयोगों की समीक्षा करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आम जनता से किए गए अनुरोध समझदारी भरे और नैतिक हैं। कुल मिलाकर, Emotiv के समुदाय मॉडरेटर अनुसंधान के प्रकारों में स्वतंत्रता देते हैं। हालांकि, वे गुणवत्ता-आश्वासन उद्देश्यों के लिए प्रयोगों की समीक्षा करते हैं। इसके अलावा, ये गुणवत्ता जांच Emotiv डेवलपर्स को वर्तमान कोड बेस में कमियों की पहचान करने और इंटरैक्टिव ग्राहक प्रतिक्रिया के आधार पर वास्तविक समय में नई सुविधाओं को शामिल करने की अनुमति देती हैं।
Emotiv से कस्टमाइज़्ड प्लानिंग सहायता प्राप्त करें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका उद्देश्य कस्टमाइज़्ड इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है। Emotiv ग्राहकों के साथ मिलकर यह सुनिश्चित करने के लिए भी काम कर सकता है कि उनके प्रयोग क्षेत्रीय और राज्य-राष्ट्र-आधारित अनुसंधान दिशानिर्देशों के अनुरूप हों।
निकोलस: "हमारे पास एक रिसर्च-एज-ए-सर्विस (research-as-a-service) टीम है। यदि कोई एजेंसी अपने प्रश्नों की संकल्पना बनाने और प्रयोगों को डिजाइन करने, उस प्रयोग का निर्माण करने और फिर उसे तैनात करने में मदद चाहती है, जो मूल रूप से एक एंड-टू-एंड प्रकार की सेवा है, तो वह सेवा उपलब्ध है। <…> हम अपने उन शोधकर्ताओं की जरूरतों के प्रति बहुत संवेदनशील हैं जो प्रयोगों का निर्माण कर रहे हैं, इसलिए हम उन्हें सुविधा प्रदान करते हैं और उनकी मदद करते हैं, उनकी सहायता करते हैं और उनके सवालों के जवाब देते हैं।"
शुरू करने के लिए उत्सुक हैं? EmotivLABS के बारे में अधिक जानें।
निकोलस विलियम्स
Emotiv में वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
निक Emotiv में वैज्ञानिक अखंडता की समीक्षा और समर्थन करते हैं। वह Emotiv अनुसंधान परियोजनाओं, EmotivLabs प्लेटफॉर्म और डेटा प्रोसेसिंग एवं विश्लेषण के लिए प्रयोगों को डिजाइन करते हैं और डेटा का विश्लेषण करते हैं। वह उत्पाद विशेषता विकास का समर्थन करते हैं और लचीले एवं अभिनव वैज्ञानिक तरीकों को सुविधाजनक बनाने के लिए काम करते हैं।
बिल किंग
Emotiv में रिसर्च इंजीनियरिंग निदेशक
बिल का प्राथमिक ध्यान एनालाइज़र (Analyzer)—Emotiv के ईईजी डेटा विश्लेषण उपकरण को विकसित करने पर है। एनालाइज़र EmotivPRO उपयोगकर्ताओं को क्लाउड में कई ईईजी प्रसंस्करण पाइपलाइनों को निष्पादित करने की अनुमति देता है। उपलब्ध विश्लेषणों के प्रकारों में ईईजी प्रीप्रोसेसिंग, बैंड-पावर विश्लेषण और रिपोर्ट, और स्वचालित इवेंट संबंधित क्षमता (ERP) विश्लेषण शामिल हैं। एनालाइज़र यह सुनिश्चित करता है कि Emotiv EEG हार्डवेयर से एकत्र किया गया कच्चा सेंसर डेटा अनुसंधान-ग्रेड, इंटरऑपरेबल और क्लाउड प्लेटफॉर्म पर शोधकर्ताओं के लिए सुलभ हो।
रोशिनी रंदेनिया
Emotiv में एक अनुसंधान अधिकारी
रोशिनी Emotiv के पोर्टेबल ईईजी हेडसेट से डिटेक्शन में सुधार करने के लिए प्रयोगों को डिजाइन और संचालित करती हैं। वह डेटा कैप्चर और विश्लेषण कार्यक्षमता का मूल्यांकन करने वाली अनुसंधान परियोजनाओं में भी शामिल हैं।
निम्नलिखित ब्लॉग पोस्ट Emotiv शोधकर्ताओं और डेटा वैज्ञानिकों के साथ हुए एक इंटरव्यू को दर्शाता है:
डॉ. बिल किंग, अनुसंधान इंजीनियरिंग निदेशक
डॉ. निकोलस विलियम्स, वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
डॉ. रोशिनी रंदेनिया, अनुसंधान अधिकारी
हमारा ध्यान दुनिया भर में बड़े और विविध नमूना सेटों पर दूरस्थ रूप से ईईजी (EEG) प्रयोगों को लागू करने के लिए EmotivLABS प्लेटफॉर्म का उपयोग करने पर केंद्रित होगा।
इस पोस्ट में हमारी बातचीत के अंश, साथ ही व्यापक संदर्भ विषय शामिल हैं। बातचीत में शामिल थे:
EmotivLABS: आंतरिक टूल्स से लेकर क्राउड-सोर्सिंग अनुसंधान क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म तक
क्या कोई शोधकर्ता दुनिया के अलग-अलग हिस्सों में बैठे सैकड़ों प्रतिभागियों पर दूरस्थ रूप से न्यूरल प्रयोग कर सकता है?
मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान (cognitive science) के प्रयोग, जो व्यावहारिक डेटा बिंदुओं (प्रतिक्रिया समय, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं) को एकत्र करते हैं, वे अनुसंधान डेटा संग्रह के लिए इंटरनेट के उपयोग को सबसे पहले अपनाने वालों में से थे। हालांकि, इन प्रयोगात्मक डिज़ाइनों को केवल व्यावहारिक डेटा पॉइंट्स तक ही सीमित रहने की आवश्यकता नहीं है। EmotivLABS से पहले, दूरस्थ रूप से न्यूरल डेटा का संग्रह ना के बराबर था।
बिल: "अब तक, शोधकर्ता दूरस्थ विषयों से वास्तविक मस्तिष्क डेटा (न्यूरल डेटा) कैप्चर करने में सक्षम नहीं थे।"
EmotivLABS के सबसे प्रारंभिक संस्करण कस्टम-विकसित टूलकिट थे जिन्हें शोधकर्ताओं ने जरूरत के कारण आंतरिक उपयोग के लिए विकसित किया था। इन जड़ों ने विशिष्ट रूप से Emotiv और इसकी टीम को रिमोट न्यूरल डेटा संग्रह में विचार और बाजार के नेताओं के रूप में स्थापित किया है।
एक दशक से अधिक समय से, Emotiv ने:
तकनीक-सक्षम, पोर्टेबल और कम लागत वाले ईईजी (EEG) हार्डवेयर की सीमाओं को आगे बढ़ाया है।
सॉफ्टवेयर में सुलभता के नवाचारों को बढ़ाया है।
न्यूरोसाइंस को प्रभावित करने वाली तीन मुख्य समस्याओं के समाधान ढूंढे हैं। यह संदर्भित करता है:
कम सांख्यिकीय शक्ति
पुनरुत्पादकता (Reproducibility)
प्रतिकृति योग्यता (Replicability)
निकोलस: EmotivLABS प्लेटफॉर्म "…पूरी तरह से अनूठा है। आप एक सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस के माध्यम से एक प्रयोग का निर्माण कर सकते हैं, और फिर आप इसे ऑनलाइन प्रयोग प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। वहां से, इसे हमारे पूरे उपयोगकर्ता आधार या उपयोगकर्ता के एक विशिष्ट वर्ग के लिए उपलब्ध कराया जा सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि आप किन सवालों के जवाब पाना चाहते हैं।"
न्यूरोसाइंस शोधकर्ता अक्सर इनसे सीमित होते हैं:
विषय भर्ती और परीक्षण लागत
विश्वविद्यालय सुविधाओं और उपकरणों की कमी
प्रतिभागी मुआवजा विकल्पों में कमी
प्रतिभागी शेड्यूलिंग की चुनौतियां
निकोलस: "इस लिहाज से, यदि आपको सैकड़ों व्यक्तियों की आवश्यकता है, तो इसका मतलब है कि आपको डेटा संग्रह के लिए महीनों का समय लगेगा। क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म के साथ इसे वितरित करके, सैद्धांतिक रूप से, आपके पास एक ही समय में एक ही प्रयोग में भाग लेने वाले सौ प्रतिभागी हो सकते हैं और यह आपके बजट के भीतर काम कर सकता है।"
"रिमोट डेटा कलेक्शन न्यूरोसाइंस रिसर्च को बेहतर बनाता है" पर हमारे पहले के पोस्ट में चर्चा की गई थी कि न्यूरोवैज्ञानिकों को कम संख्या में प्रतिभागियों की भर्ती करने के लिए संघर्ष करना पड़ सकता है, सैकड़ों की बात तो दूर की है। प्रतिभागियों को स्थानीय स्तर पर भर्ती किया जाता है और फिर लैब में अपना ईईजी डेटा देना पड़ता है, जिसके लिए उपलब्धता की आवश्यकता होती है और यह उपयोगिता के बजाय सुलभता को प्राथमिकता देता है।
इस दबाव ने अनुसंधान में जनसांख्यिकी के एक असंतुलित प्रतिनिधित्व को जन्म दिया है, क्योंकि अनुसंधान विषयों के रूप में अमेरिकी स्नातक छात्रों का उपयोग किया जाता है। विश्वविद्यालय के छात्रों के इस उपयोग के परिणामस्वरूप न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक (WEIRD) आबादी की अत्यधिक संतृप्ति हुई है। इस अति-निर्भरता ने कुछ हाशिए पर पड़े समुदायों में उपचार, उपचार पद्धतियों और यहां तक कि कानूनों के अनुचित ठहराव को जन्म दिया है।
न्यूरोसाइंस प्रयोगों के दूरस्थ परिनियोजन (Remote Deployment) की मांग के पीछे के कारक
विविधता, प्रतिनिधित्व और अनुसंधान परिणामों की सटीक सामान्यीकरण की बढ़ती मांग तीन ऐसे कारक हैं जिन्होंने न्यूरोसाइंस के दूरस्थ परिनियोजन की मांग को बढ़ावा दिया है।
सामाजिक विज्ञान और मानव विषय अनुसंधान में कई सीमित कारकों के संगम ने—प्रतिकृति संकट, पुनरुत्पादकता की समस्या और सीमित जनसांख्यिकीय विविधता—रिमोट रिसर्च को एक आवश्यक विकल्प के रूप में पहले ही मेज पर ला दिया था। फिर, कोविड-19 महामारी आई और व्यक्तिगत रूप से डेटा संग्रह रुक गया।
निकोलस: "ऑनलाइन प्रयोगात्मक अनुसंधान डेटा संग्रह की ओर बदलाव का एक प्रारंभिक संकेत मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक प्रयोगों में MTurk के साथ तेजी से बढ़ती रुचि और प्रयोग थे। MTurk ने किफायती लागत पर, कम समय सीमा में बड़े डेटासेट के तेजी से संग्रह को सक्षम बनाया।"
MTurk की तुलना में, EmotivLABS अगली पीढ़ी से भी आगे है। दूरस्थ डेटा संग्रह के लिए एक पेशेवर, अनुसंधान-ग्रेड प्लेटफॉर्म के रूप में निर्मित, Emotiv टीम ने उन विशिष्ट, दैनिक कार्यों पर गहराई से विचार किया जो शोधकर्ताओं को विज्ञान से सीधे संबंधित न होने पर भी करने पड़ते हैं। इसमें अनुसंधान प्रतिभागियों को उनके योगदान के लिए शेड्यूलिंग, प्रशिक्षण और भुगतान करना शामिल है।
बिल: "Emotiv यह सुनिश्चित करता है कि शोधकर्ता प्रशासनिक कागजी कार्रवाई, रिपोर्टिंग और लॉजिस्टिक योजना पर कम समय बिताएं और अपने विज्ञान के लिए अधिक समय निकालें।"
EmotivLABS को विशेष रूप से दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए विकसित किया गया है, जिससे वैज्ञानिक अपने काम पर अधिक रचनात्मक रूप से ध्यान केंद्रित कर सकें। Emotiv का अपने वायरलेस ईईजी हेडसेट को उद्देश्य-निर्मित ग्राफिकल यूजर इंटरफेस सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ने का फुल-स्टैक दृष्टिकोण डेटा पाइपलाइन के लिए सिग्नल की अखंडता को मान्य और पुष्टि करने में मदद करता है।
बिल: "सिग्नल मार्किंग के कार्य को ही लें। मूल रूप से आप सिग्नल टाइम सीरीज़ को उन मार्करों के साथ एनोटेट कर रहे हैं जो यह नोट करते हैं कि कब क्या हुआ। यह EmotivLABS के वन-स्टॉप-शॉप के भीतर स्वचालित रूप से किया जाता है। यदि आप किसी तीसरे पक्ष के डेटा विश्लेषण वातावरण में जाते हैं, तो आपको सिग्नल मार्किंग से संबंधित उनके नियमों को समझना होगा। तो अब आप अपना पूरा दिन कच्चे डेटा को केवल आयात करने और किसी अन्य के सॉफ़्टवेयर द्वारा ठीक से समझने के लिए तैयार करने में बिता रहे हैं, बजाय इसके कि आप वास्तविक परिणामों पर विचार करें।"
IPhone के साथ Apple की iOS की पेयरिंग की तरह ही, Emotiv ने हुड के नीचे अंतर्निहित गुणवत्ता नियंत्रण और सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यक्षमता का निर्माण किया है, जो शोधकर्ताओं और प्रतिभागियों की नजरों से दूर रहता है। उन महत्वपूर्ण तत्वों को पर्दे के पीछे धकेलने से EmotivLABS उपयोगकर्ताओं को नेविगेट करने में आसान और उद्देश्यपूर्ण रूप से डिज़ाइन किए गए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस मिलते हैं। नतीजतन, Emotiv के व्यावहारिक या न्यूरोसाइंस शोधकर्ता कच्चे डेटा को पहचानने योग्य बनाने में अपना समय बर्बाद करने के बजाय प्रयोगात्मक परिणामों की व्याख्या पर विचार करने में अपना समय बिता सकते हैं।
EmotivLABS के साथ शुरुआत करें
किसी भी शोध स्तर से शुरू करें
ईईजी अनुसंधान के लिए Emotiv का दृष्टिकोण "वास्तविक दुनिया" की स्थितियों को अधिक बारीकी से दर्शाता है, क्योंकि जिन व्यक्तियों का परीक्षण किया जा रहा है वे उन स्थानों और वातावरणों में हैं जो दर्शाते हैं कि वे अपना जीवन कैसे जीते हैं।
रोशिनी: "Emotiv उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के साथ शुरुआत करने के लिए किसी पूर्व-आवश्यकता या प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। बिल्डर बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है। कई न्यूरोमार्केटर विज्ञापन और उत्पाद भिन्नता से संबंधित हेडसेट और LABS प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हैं। बहुत से लोगों को ईईजी का अनुभव नहीं है, लेकिन वे Emotiv उपकरणों के साथ शुरुआत करने में सक्षम हैं, और जैसे-जैसे वे आगे बढ़ते हैं, टिप्स और ट्रिक्स सीखते जाते हैं। यह बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है।"
आप या आपकी टीम जितने रचनात्मक होना चाहें, उतने रचनात्मक बनें
निकोलस: "लोग प्रयोग के रूप में क्या बनाना चाहते हैं, इस पर हमारे पास बहुत अधिक प्रतिबंध नहीं हैं। वे प्रयोग के रूप में जो चाहें बना सकते हैं और फिर इसे EmotivLABS प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। शोधकर्ता का परीक्षण शुरू होने के लिए, प्रतिभागियों को पढ़ने के लिए एक सूचित-सहमति फॉर्म होना चाहिए, इसलिए उन्हें इसे विकसित करना होगा। यदि वे इसे किसी विश्वविद्यालय के लिए आयोजित कर रहे हैं, तो वैसे भी इसकी आवश्यकता होती है क्योंकि आपको अपने परिणामों से कुछ भी प्रकाशित करने के लिए इसकी आवश्यकता होती है।"
Emotiv प्रयोगों की समीक्षा करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आम जनता से किए गए अनुरोध समझदारी भरे और नैतिक हैं। कुल मिलाकर, Emotiv के समुदाय मॉडरेटर अनुसंधान के प्रकारों में स्वतंत्रता देते हैं। हालांकि, वे गुणवत्ता-आश्वासन उद्देश्यों के लिए प्रयोगों की समीक्षा करते हैं। इसके अलावा, ये गुणवत्ता जांच Emotiv डेवलपर्स को वर्तमान कोड बेस में कमियों की पहचान करने और इंटरैक्टिव ग्राहक प्रतिक्रिया के आधार पर वास्तविक समय में नई सुविधाओं को शामिल करने की अनुमति देती हैं।
Emotiv से कस्टमाइज़्ड प्लानिंग सहायता प्राप्त करें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका उद्देश्य कस्टमाइज़्ड इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है। Emotiv ग्राहकों के साथ मिलकर यह सुनिश्चित करने के लिए भी काम कर सकता है कि उनके प्रयोग क्षेत्रीय और राज्य-राष्ट्र-आधारित अनुसंधान दिशानिर्देशों के अनुरूप हों।
निकोलस: "हमारे पास एक रिसर्च-एज-ए-सर्विस (research-as-a-service) टीम है। यदि कोई एजेंसी अपने प्रश्नों की संकल्पना बनाने और प्रयोगों को डिजाइन करने, उस प्रयोग का निर्माण करने और फिर उसे तैनात करने में मदद चाहती है, जो मूल रूप से एक एंड-टू-एंड प्रकार की सेवा है, तो वह सेवा उपलब्ध है। <…> हम अपने उन शोधकर्ताओं की जरूरतों के प्रति बहुत संवेदनशील हैं जो प्रयोगों का निर्माण कर रहे हैं, इसलिए हम उन्हें सुविधा प्रदान करते हैं और उनकी मदद करते हैं, उनकी सहायता करते हैं और उनके सवालों के जवाब देते हैं।"
शुरू करने के लिए उत्सुक हैं? EmotivLABS के बारे में अधिक जानें।
निकोलस विलियम्स
Emotiv में वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
निक Emotiv में वैज्ञानिक अखंडता की समीक्षा और समर्थन करते हैं। वह Emotiv अनुसंधान परियोजनाओं, EmotivLabs प्लेटफॉर्म और डेटा प्रोसेसिंग एवं विश्लेषण के लिए प्रयोगों को डिजाइन करते हैं और डेटा का विश्लेषण करते हैं। वह उत्पाद विशेषता विकास का समर्थन करते हैं और लचीले एवं अभिनव वैज्ञानिक तरीकों को सुविधाजनक बनाने के लिए काम करते हैं।
बिल किंग
Emotiv में रिसर्च इंजीनियरिंग निदेशक
बिल का प्राथमिक ध्यान एनालाइज़र (Analyzer)—Emotiv के ईईजी डेटा विश्लेषण उपकरण को विकसित करने पर है। एनालाइज़र EmotivPRO उपयोगकर्ताओं को क्लाउड में कई ईईजी प्रसंस्करण पाइपलाइनों को निष्पादित करने की अनुमति देता है। उपलब्ध विश्लेषणों के प्रकारों में ईईजी प्रीप्रोसेसिंग, बैंड-पावर विश्लेषण और रिपोर्ट, और स्वचालित इवेंट संबंधित क्षमता (ERP) विश्लेषण शामिल हैं। एनालाइज़र यह सुनिश्चित करता है कि Emotiv EEG हार्डवेयर से एकत्र किया गया कच्चा सेंसर डेटा अनुसंधान-ग्रेड, इंटरऑपरेबल और क्लाउड प्लेटफॉर्म पर शोधकर्ताओं के लिए सुलभ हो।
रोशिनी रंदेनिया
Emotiv में एक अनुसंधान अधिकारी
रोशिनी Emotiv के पोर्टेबल ईईजी हेडसेट से डिटेक्शन में सुधार करने के लिए प्रयोगों को डिजाइन और संचालित करती हैं। वह डेटा कैप्चर और विश्लेषण कार्यक्षमता का मूल्यांकन करने वाली अनुसंधान परियोजनाओं में भी शामिल हैं।
निम्नलिखित ब्लॉग पोस्ट Emotiv शोधकर्ताओं और डेटा वैज्ञानिकों के साथ हुए एक इंटरव्यू को दर्शाता है:
डॉ. बिल किंग, अनुसंधान इंजीनियरिंग निदेशक
डॉ. निकोलस विलियम्स, वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
डॉ. रोशिनी रंदेनिया, अनुसंधान अधिकारी
हमारा ध्यान दुनिया भर में बड़े और विविध नमूना सेटों पर दूरस्थ रूप से ईईजी (EEG) प्रयोगों को लागू करने के लिए EmotivLABS प्लेटफॉर्म का उपयोग करने पर केंद्रित होगा।
इस पोस्ट में हमारी बातचीत के अंश, साथ ही व्यापक संदर्भ विषय शामिल हैं। बातचीत में शामिल थे:
EmotivLABS: आंतरिक टूल्स से लेकर क्राउड-सोर्सिंग अनुसंधान क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म तक
क्या कोई शोधकर्ता दुनिया के अलग-अलग हिस्सों में बैठे सैकड़ों प्रतिभागियों पर दूरस्थ रूप से न्यूरल प्रयोग कर सकता है?
मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान (cognitive science) के प्रयोग, जो व्यावहारिक डेटा बिंदुओं (प्रतिक्रिया समय, सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं) को एकत्र करते हैं, वे अनुसंधान डेटा संग्रह के लिए इंटरनेट के उपयोग को सबसे पहले अपनाने वालों में से थे। हालांकि, इन प्रयोगात्मक डिज़ाइनों को केवल व्यावहारिक डेटा पॉइंट्स तक ही सीमित रहने की आवश्यकता नहीं है। EmotivLABS से पहले, दूरस्थ रूप से न्यूरल डेटा का संग्रह ना के बराबर था।
बिल: "अब तक, शोधकर्ता दूरस्थ विषयों से वास्तविक मस्तिष्क डेटा (न्यूरल डेटा) कैप्चर करने में सक्षम नहीं थे।"
EmotivLABS के सबसे प्रारंभिक संस्करण कस्टम-विकसित टूलकिट थे जिन्हें शोधकर्ताओं ने जरूरत के कारण आंतरिक उपयोग के लिए विकसित किया था। इन जड़ों ने विशिष्ट रूप से Emotiv और इसकी टीम को रिमोट न्यूरल डेटा संग्रह में विचार और बाजार के नेताओं के रूप में स्थापित किया है।
एक दशक से अधिक समय से, Emotiv ने:
तकनीक-सक्षम, पोर्टेबल और कम लागत वाले ईईजी (EEG) हार्डवेयर की सीमाओं को आगे बढ़ाया है।
सॉफ्टवेयर में सुलभता के नवाचारों को बढ़ाया है।
न्यूरोसाइंस को प्रभावित करने वाली तीन मुख्य समस्याओं के समाधान ढूंढे हैं। यह संदर्भित करता है:
कम सांख्यिकीय शक्ति
पुनरुत्पादकता (Reproducibility)
प्रतिकृति योग्यता (Replicability)
निकोलस: EmotivLABS प्लेटफॉर्म "…पूरी तरह से अनूठा है। आप एक सॉफ्टवेयर इंटरफ़ेस के माध्यम से एक प्रयोग का निर्माण कर सकते हैं, और फिर आप इसे ऑनलाइन प्रयोग प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। वहां से, इसे हमारे पूरे उपयोगकर्ता आधार या उपयोगकर्ता के एक विशिष्ट वर्ग के लिए उपलब्ध कराया जा सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि आप किन सवालों के जवाब पाना चाहते हैं।"
न्यूरोसाइंस शोधकर्ता अक्सर इनसे सीमित होते हैं:
विषय भर्ती और परीक्षण लागत
विश्वविद्यालय सुविधाओं और उपकरणों की कमी
प्रतिभागी मुआवजा विकल्पों में कमी
प्रतिभागी शेड्यूलिंग की चुनौतियां
निकोलस: "इस लिहाज से, यदि आपको सैकड़ों व्यक्तियों की आवश्यकता है, तो इसका मतलब है कि आपको डेटा संग्रह के लिए महीनों का समय लगेगा। क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म के साथ इसे वितरित करके, सैद्धांतिक रूप से, आपके पास एक ही समय में एक ही प्रयोग में भाग लेने वाले सौ प्रतिभागी हो सकते हैं और यह आपके बजट के भीतर काम कर सकता है।"
"रिमोट डेटा कलेक्शन न्यूरोसाइंस रिसर्च को बेहतर बनाता है" पर हमारे पहले के पोस्ट में चर्चा की गई थी कि न्यूरोवैज्ञानिकों को कम संख्या में प्रतिभागियों की भर्ती करने के लिए संघर्ष करना पड़ सकता है, सैकड़ों की बात तो दूर की है। प्रतिभागियों को स्थानीय स्तर पर भर्ती किया जाता है और फिर लैब में अपना ईईजी डेटा देना पड़ता है, जिसके लिए उपलब्धता की आवश्यकता होती है और यह उपयोगिता के बजाय सुलभता को प्राथमिकता देता है।
इस दबाव ने अनुसंधान में जनसांख्यिकी के एक असंतुलित प्रतिनिधित्व को जन्म दिया है, क्योंकि अनुसंधान विषयों के रूप में अमेरिकी स्नातक छात्रों का उपयोग किया जाता है। विश्वविद्यालय के छात्रों के इस उपयोग के परिणामस्वरूप न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, अमीर और लोकतांत्रिक (WEIRD) आबादी की अत्यधिक संतृप्ति हुई है। इस अति-निर्भरता ने कुछ हाशिए पर पड़े समुदायों में उपचार, उपचार पद्धतियों और यहां तक कि कानूनों के अनुचित ठहराव को जन्म दिया है।
न्यूरोसाइंस प्रयोगों के दूरस्थ परिनियोजन (Remote Deployment) की मांग के पीछे के कारक
विविधता, प्रतिनिधित्व और अनुसंधान परिणामों की सटीक सामान्यीकरण की बढ़ती मांग तीन ऐसे कारक हैं जिन्होंने न्यूरोसाइंस के दूरस्थ परिनियोजन की मांग को बढ़ावा दिया है।
सामाजिक विज्ञान और मानव विषय अनुसंधान में कई सीमित कारकों के संगम ने—प्रतिकृति संकट, पुनरुत्पादकता की समस्या और सीमित जनसांख्यिकीय विविधता—रिमोट रिसर्च को एक आवश्यक विकल्प के रूप में पहले ही मेज पर ला दिया था। फिर, कोविड-19 महामारी आई और व्यक्तिगत रूप से डेटा संग्रह रुक गया।
निकोलस: "ऑनलाइन प्रयोगात्मक अनुसंधान डेटा संग्रह की ओर बदलाव का एक प्रारंभिक संकेत मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक प्रयोगों में MTurk के साथ तेजी से बढ़ती रुचि और प्रयोग थे। MTurk ने किफायती लागत पर, कम समय सीमा में बड़े डेटासेट के तेजी से संग्रह को सक्षम बनाया।"
MTurk की तुलना में, EmotivLABS अगली पीढ़ी से भी आगे है। दूरस्थ डेटा संग्रह के लिए एक पेशेवर, अनुसंधान-ग्रेड प्लेटफॉर्म के रूप में निर्मित, Emotiv टीम ने उन विशिष्ट, दैनिक कार्यों पर गहराई से विचार किया जो शोधकर्ताओं को विज्ञान से सीधे संबंधित न होने पर भी करने पड़ते हैं। इसमें अनुसंधान प्रतिभागियों को उनके योगदान के लिए शेड्यूलिंग, प्रशिक्षण और भुगतान करना शामिल है।
बिल: "Emotiv यह सुनिश्चित करता है कि शोधकर्ता प्रशासनिक कागजी कार्रवाई, रिपोर्टिंग और लॉजिस्टिक योजना पर कम समय बिताएं और अपने विज्ञान के लिए अधिक समय निकालें।"
EmotivLABS को विशेष रूप से दूरस्थ न्यूरल डेटा संग्रह और विश्लेषण के लिए विकसित किया गया है, जिससे वैज्ञानिक अपने काम पर अधिक रचनात्मक रूप से ध्यान केंद्रित कर सकें। Emotiv का अपने वायरलेस ईईजी हेडसेट को उद्देश्य-निर्मित ग्राफिकल यूजर इंटरफेस सॉफ्टवेयर के साथ जोड़ने का फुल-स्टैक दृष्टिकोण डेटा पाइपलाइन के लिए सिग्नल की अखंडता को मान्य और पुष्टि करने में मदद करता है।
बिल: "सिग्नल मार्किंग के कार्य को ही लें। मूल रूप से आप सिग्नल टाइम सीरीज़ को उन मार्करों के साथ एनोटेट कर रहे हैं जो यह नोट करते हैं कि कब क्या हुआ। यह EmotivLABS के वन-स्टॉप-शॉप के भीतर स्वचालित रूप से किया जाता है। यदि आप किसी तीसरे पक्ष के डेटा विश्लेषण वातावरण में जाते हैं, तो आपको सिग्नल मार्किंग से संबंधित उनके नियमों को समझना होगा। तो अब आप अपना पूरा दिन कच्चे डेटा को केवल आयात करने और किसी अन्य के सॉफ़्टवेयर द्वारा ठीक से समझने के लिए तैयार करने में बिता रहे हैं, बजाय इसके कि आप वास्तविक परिणामों पर विचार करें।"
IPhone के साथ Apple की iOS की पेयरिंग की तरह ही, Emotiv ने हुड के नीचे अंतर्निहित गुणवत्ता नियंत्रण और सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यक्षमता का निर्माण किया है, जो शोधकर्ताओं और प्रतिभागियों की नजरों से दूर रहता है। उन महत्वपूर्ण तत्वों को पर्दे के पीछे धकेलने से EmotivLABS उपयोगकर्ताओं को नेविगेट करने में आसान और उद्देश्यपूर्ण रूप से डिज़ाइन किए गए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस मिलते हैं। नतीजतन, Emotiv के व्यावहारिक या न्यूरोसाइंस शोधकर्ता कच्चे डेटा को पहचानने योग्य बनाने में अपना समय बर्बाद करने के बजाय प्रयोगात्मक परिणामों की व्याख्या पर विचार करने में अपना समय बिता सकते हैं।
EmotivLABS के साथ शुरुआत करें
किसी भी शोध स्तर से शुरू करें
ईईजी अनुसंधान के लिए Emotiv का दृष्टिकोण "वास्तविक दुनिया" की स्थितियों को अधिक बारीकी से दर्शाता है, क्योंकि जिन व्यक्तियों का परीक्षण किया जा रहा है वे उन स्थानों और वातावरणों में हैं जो दर्शाते हैं कि वे अपना जीवन कैसे जीते हैं।
रोशिनी: "Emotiv उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के साथ शुरुआत करने के लिए किसी पूर्व-आवश्यकता या प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। बिल्डर बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है। कई न्यूरोमार्केटर विज्ञापन और उत्पाद भिन्नता से संबंधित हेडसेट और LABS प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हैं। बहुत से लोगों को ईईजी का अनुभव नहीं है, लेकिन वे Emotiv उपकरणों के साथ शुरुआत करने में सक्षम हैं, और जैसे-जैसे वे आगे बढ़ते हैं, टिप्स और ट्रिक्स सीखते जाते हैं। यह बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल है।"
आप या आपकी टीम जितने रचनात्मक होना चाहें, उतने रचनात्मक बनें
निकोलस: "लोग प्रयोग के रूप में क्या बनाना चाहते हैं, इस पर हमारे पास बहुत अधिक प्रतिबंध नहीं हैं। वे प्रयोग के रूप में जो चाहें बना सकते हैं और फिर इसे EmotivLABS प्लेटफॉर्म पर प्रकाशित कर सकते हैं। शोधकर्ता का परीक्षण शुरू होने के लिए, प्रतिभागियों को पढ़ने के लिए एक सूचित-सहमति फॉर्म होना चाहिए, इसलिए उन्हें इसे विकसित करना होगा। यदि वे इसे किसी विश्वविद्यालय के लिए आयोजित कर रहे हैं, तो वैसे भी इसकी आवश्यकता होती है क्योंकि आपको अपने परिणामों से कुछ भी प्रकाशित करने के लिए इसकी आवश्यकता होती है।"
Emotiv प्रयोगों की समीक्षा करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आम जनता से किए गए अनुरोध समझदारी भरे और नैतिक हैं। कुल मिलाकर, Emotiv के समुदाय मॉडरेटर अनुसंधान के प्रकारों में स्वतंत्रता देते हैं। हालांकि, वे गुणवत्ता-आश्वासन उद्देश्यों के लिए प्रयोगों की समीक्षा करते हैं। इसके अलावा, ये गुणवत्ता जांच Emotiv डेवलपर्स को वर्तमान कोड बेस में कमियों की पहचान करने और इंटरैक्टिव ग्राहक प्रतिक्रिया के आधार पर वास्तविक समय में नई सुविधाओं को शामिल करने की अनुमति देती हैं।
Emotiv से कस्टमाइज़्ड प्लानिंग सहायता प्राप्त करें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका उद्देश्य कस्टमाइज़्ड इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है। Emotiv ग्राहकों के साथ मिलकर यह सुनिश्चित करने के लिए भी काम कर सकता है कि उनके प्रयोग क्षेत्रीय और राज्य-राष्ट्र-आधारित अनुसंधान दिशानिर्देशों के अनुरूप हों।
निकोलस: "हमारे पास एक रिसर्च-एज-ए-सर्विस (research-as-a-service) टीम है। यदि कोई एजेंसी अपने प्रश्नों की संकल्पना बनाने और प्रयोगों को डिजाइन करने, उस प्रयोग का निर्माण करने और फिर उसे तैनात करने में मदद चाहती है, जो मूल रूप से एक एंड-टू-एंड प्रकार की सेवा है, तो वह सेवा उपलब्ध है। <…> हम अपने उन शोधकर्ताओं की जरूरतों के प्रति बहुत संवेदनशील हैं जो प्रयोगों का निर्माण कर रहे हैं, इसलिए हम उन्हें सुविधा प्रदान करते हैं और उनकी मदद करते हैं, उनकी सहायता करते हैं और उनके सवालों के जवाब देते हैं।"
शुरू करने के लिए उत्सुक हैं? EmotivLABS के बारे में अधिक जानें।
निकोलस विलियम्स
Emotiv में वरिष्ठ अनुसंधान वैज्ञानिक
निक Emotiv में वैज्ञानिक अखंडता की समीक्षा और समर्थन करते हैं। वह Emotiv अनुसंधान परियोजनाओं, EmotivLabs प्लेटफॉर्म और डेटा प्रोसेसिंग एवं विश्लेषण के लिए प्रयोगों को डिजाइन करते हैं और डेटा का विश्लेषण करते हैं। वह उत्पाद विशेषता विकास का समर्थन करते हैं और लचीले एवं अभिनव वैज्ञानिक तरीकों को सुविधाजनक बनाने के लिए काम करते हैं।
बिल किंग
Emotiv में रिसर्च इंजीनियरिंग निदेशक
बिल का प्राथमिक ध्यान एनालाइज़र (Analyzer)—Emotiv के ईईजी डेटा विश्लेषण उपकरण को विकसित करने पर है। एनालाइज़र EmotivPRO उपयोगकर्ताओं को क्लाउड में कई ईईजी प्रसंस्करण पाइपलाइनों को निष्पादित करने की अनुमति देता है। उपलब्ध विश्लेषणों के प्रकारों में ईईजी प्रीप्रोसेसिंग, बैंड-पावर विश्लेषण और रिपोर्ट, और स्वचालित इवेंट संबंधित क्षमता (ERP) विश्लेषण शामिल हैं। एनालाइज़र यह सुनिश्चित करता है कि Emotiv EEG हार्डवेयर से एकत्र किया गया कच्चा सेंसर डेटा अनुसंधान-ग्रेड, इंटरऑपरेबल और क्लाउड प्लेटफॉर्म पर शोधकर्ताओं के लिए सुलभ हो।
रोशिनी रंदेनिया
Emotiv में एक अनुसंधान अधिकारी
रोशिनी Emotiv के पोर्टेबल ईईजी हेडसेट से डिटेक्शन में सुधार करने के लिए प्रयोगों को डिजाइन और संचालित करती हैं। वह डेटा कैप्चर और विश्लेषण कार्यक्षमता का मूल्यांकन करने वाली अनुसंधान परियोजनाओं में भी शामिल हैं।
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