कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस में प्रतिकृति संकट
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस में प्रतिकृति संकट
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस में प्रतिकृति संकट
मेहुल नायक
संशोधित किया गया
सांख्यिकीय महत्व को बेहतर बनाने के लिए संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान (cognitive neuroscience) में प्रतिकृति संकट (replication crisis) को लक्षित करना।
संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान और सामाजिक व्यवहार अनुसंधान में, ईईजी (EEG) अनुसंधान पद्धति का उद्देश्य विभिन्न गतिविधियों या बाहरी वातावरण से जुड़ी मस्तिष्क गतिविधि की प्रकृति का अध्ययन करके मानव मन को समझना है। ईईजी अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण अंतर, अब जब वायरलेस, पोर्टेबल ईईजी हेडसेट उपलब्ध हैं, प्रयोगशाला तक सीमित रहने के बजाय, वास्तविक दुनिया के स्थानों में दीर्घकालिक मस्तिष्क गतिविधि और सामाजिक व्यवहार की जांच करने की क्षमता है।
प्रतिकृति संकट (Replication Crisis) क्या है?
प्रतिकृति संकट का तात्पर्य तब होता है जब शोधकर्ता अन्य शोधकर्ताओं के प्रयोगों के परिणामों को दोहरा या पुनरुत्पादित नहीं कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, उनके निष्कर्ष नमूना समूह से सामान्य आबादी तक विस्तारित नहीं हो सकते हैं।
दुर्भाग्य से, छोटे नमूना आकार तंत्रिका वैज्ञानिक प्रयासों में वर्तमान चुनौतियों के मूल में हैं। छोटे नमूने के आकार सांख्यिकीय महत्व को प्रभावित करते हैं, सार्थक निष्कर्ष निकालने में कठिनाई बढ़ाते हैं, और बढ़ते प्रतिकृति संकट को और खराब करते हैं।
चूंकि वैज्ञानिक प्रक्रिया में प्रतिकृति एक अत्यंत महत्वपूर्ण कदम है, इसलिए इस प्रतिकृति संकट को हल करना अनिवार्य है। यदि ऐसा नहीं होता है, तो अनुभवजन्य परिणाम जिन्हें पुनरुत्पादित नहीं किया जा सकता है, विचाराधीन सिद्धांतों की विश्वसनीयता को कमजोर करते हैं और इसलिए, इस प्रक्रिया के परिणामस्वरूप आने वाले किसी भी उपचार, चिकित्सा या कानून को भी कमजोर करते हैं।
यह पोस्ट प्रतिकृति संकट का एक अवलोकन प्रदान करती है और यह कि यह वास्तविक दुनिया को समझने के लिए एकत्र किए गए डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक करने की न्यूरोवैज्ञानिकों की क्षमता को कैसे प्रभावित करता है। इसके बाद हम यह परिचय देंगे कि कैसे 21वीं सदी की तकनीक, जैसे कि एआई-मध्यस्थता क्राउडसोर्स अनुसंधान, प्रतिकृति संकट से राहत प्रदान करती है।
न्यूरोसाइंस अनुसंधान में प्रतिलिपियोग्यता (reproducibility) का महत्व
आधुनिक समय के अनुभवजन्य अनुसंधान में डेटा प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना दोनों शामिल हैं। इस प्रकार, इसकी प्रतिलिपियोग्यता के बारे में विचार दो प्रश्नों में आते हैं:
प्रतिलिपियोग्यता (Reproducibility): क्या आपके प्रयोग के पास विश्लेषणों का सत्यापन और डेटा की व्याख्या के लिए आवश्यक प्रमाणपत्र हैं?
प्रतिकृति (Replication): क्या आपके प्रयोग में नए, स्वतंत्र डेटा प्राप्त करने के लिए दोहराए जाने की क्षमता है?
दुर्भाग्य से, न्यूरोसाइंस अनुसंधान में दोनों में से किसी भी प्रश्न का उत्तर 'नहीं' है।
2016 में, Nature ने 1,576 शोधकर्ताओं का सर्वेक्षण किया और पाया कि 70% से अधिक शोधकर्ताओं ने किसी अन्य वैज्ञानिक के प्रयोग को पुनरुत्पादित करने की कोशिश की और असफल रहे। और, आधे से अधिक अपने स्वयं के प्रयोगों को पुनरुत्पादित करने में विफल रहे। अपनी विफलताओं के बावजूद, केवल 52% शोधकर्ता इस बात से सहमत थे कि संकट था, जबकि 31% का मानना था कि परिणाम शायद गलत हैं।
अनुसंधान परिणामों को पुनरुत्पादित करने की अक्षमता आमतौर पर प्रायोगिक स्थितियों की अनूठी प्रकृति के कारण होती है जिसे सांख्यिकीय रूप से मुआवजा या पता नहीं लगाया जा सकता है। उस दिन के मौसम से लेकर, प्रयोग करने वाले व्यक्तिगत प्रयोगशाला तकनीशियन, और प्रायोगिक परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए विकसित विश्लेषण या सांख्यिकीय उपकरणों तक सब कुछ में अद्वितीय तत्व हो सकते हैं जो प्रतिकृति को जटिल बनाते हैं।
इसके अलावा, न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए आवश्यक सीमित संसाधनों और विशेषज्ञता के कारण, इसके प्रयोगों के कम नमूने लिए जाते हैं और उनके पास पहले से ही WEIRD (पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, समृद्ध और लोकतांत्रिक) सीमित जनसंख्या नमूने होते हैं।
अनुसंधान में प्रतिकृति क्यों महत्वपूर्ण है?
तार्किक बाधाओं, जैसे कि भर्ती के मुद्दे, प्रयोगशाला तक सीमित होना, और छोटे नमूने के आकार का मतलब है कि शोधकर्ताओं ने विरासत अनुसंधान प्रथाओं और पैटर्नों पर भरोसा किया है। परिणामस्वरूप, वास्तविक दुनिया के सामाजिक व्यवहारों और व्यक्तिगत जानकारी का अध्ययन करने वाले शोधकर्ता विविध या रचनात्मक रूप से प्रयोग नहीं चला सकते हैं। इन बाधाओं ने न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं की वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों, जैसे कि उपचार, चिकित्सा और यहां तक कि कानूनों के लिए अपने निष्कर्षों को बदलने की क्षमता को प्रभावित किया है। ये मुद्दे, नमूना समूह की बाधाएं, और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में परीक्षण करने की सीमित क्षमता प्रतिकृति संकट के मूल में हैं।
प्रयोगशाला में प्रायोगिक परिणामों को दोहराने में असमर्थता उच्च सांख्यिकीय शक्ति के साथ निष्कर्ष निकालना मुश्किल बनाती है। जब प्रायोगिक परिणामों से निकाले गए निष्कर्षों पर संदेह होता है, तो यह पूरी व्यवस्था के विश्वास को कमजोर करता है। यह संदेह अनुदान देने वाली संस्थाओं पर भी प्रतिकूल प्रभाव डाल सकता है जिनका काम शोध को बढ़ावा देना है जिसके व्यापक, वास्तविक दुनिया पर प्रभाव होंगे।
बेहतर प्रतिलिपियोग्यता अक्सर अनुसंधान विधियों को तय करने से आती है। परिणामों को दोहराने में तब सुधार होता है जब शोधकर्ता बड़े नमूना समूहों वाले प्रयोगों में डेटा संग्रह, गुणवत्ता नियंत्रण और विश्लेषण प्रक्रियाओं का कड़ा मानकीकरण हासिल करते हैं।
पिछले दशक में, क्राउडसोर्सिंग सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर में तकनीकी नवाचारों ने शोधकर्ताओं को इन मुख्य मानकीकरण तत्वों को प्रदान करने के लिए सशक्त किया है जो प्रतिकृति संकट, सांख्यिकीय शक्ति समस्या और प्रतिलिपियोग्यता संकट से निपटते हैं।
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान पद्धतियां
क्राउडसोर्स अनुसंधान के साथ अधिक विषयों के लिए वैश्विक स्तर पर जाना
क्राउडसोर्सिंग तकनीक पिछले दो दशकों में तेजी से विकसित हुई है। यह एक ऐसा दृष्टिकोण है जो शोधकर्ता को विश्व स्तर पर जुड़े नेटवर्क के माध्यम से व्यक्तियों से बहुत अधिक डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर की आवाज पहचानने की गति में हुई प्रगति पर विचार करें। दशकों तक यह शोध अनिवार्य रूप से रुका हुआ था जब तक कि Google, Amazon, और Apple जैसी कंपनियों ने सैकड़ों-हजारों इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के संचयी इनपुट को एकत्र नहीं किया। इस तरह के विशाल डेटा सेट के साथ, वे आवाज पहचानने वाले सॉफ़्टवेयर को परिष्कृत कर सकते थे, जो आज Google, Alexa, और Siri सेवाओं में आमतौर पर उपयोग किया जाता है।
हालांकि, अधिकांश तकनीकी नवाचारों की तरह, क्राउडसोर्सिंग को कई व्यावसायिक और वैज्ञानिक अनुसंधान प्रथाओं के अनुकूल बनाया गया है। Zooniverse, Folding@Home, और Seek by iNaturalist तीन सबसे व्यापक रूप से ज्ञात क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म हैं।
Zooniverse सबसे बड़ा जन-संचालित अनुसंधान मंच है, जिसमें बीस लाख खाते पंजीकृत हैं। मनुष्य पैटर्न की पहचान करने के लिए विशिष्ट रूप से अनुकूलित हैं, जबकि कंप्यूटर को कठिनाई होती है। आम जनता शोधकर्ताओं को आकाशगंगा के आकार से लेकर जानवरों के प्रकारों तक सब कुछ पहचानने और वर्गीकृत करने में मदद कर सकती है। Zooniverse समुदाय ने कई खोजों में योगदान दिया और कोई भी समुदाय के लिए खुले प्रोजेक्ट में अपना डेटा अपलोड कर सकता है।
अन्य लोकप्रिय क्राउडसोर्सिंग प्लेटफार्मों में Folding@Home और Seek by iNaturalist शामिल हैं। Folding@Home स्क्रीन सेवर सक्रिय होने पर कंप्यूटिंग शक्ति लेता है, जिससे डीएनए कोड से अनुवादित प्रोटीन के आकार और अंतःक्रिया संभावनाओं की गणना की जाती है। iNaturalists का Seek एक मोबाइल फोन एप्लिकेशन है जो कैमरे के माध्यम से किसी भी पौधे या जानवर के वंश (genus) और प्रजातियों की पहचान करता है।
डेटा संग्रह के संदर्भ में, Seek पर रोजाना औसतन लगभग 200,000 चित्र अपलोड किए जाते हैं। एक बार अपलोड होने के बाद, बीस लाख से अधिक वैज्ञानिकों और नागरिक वैज्ञानिकों का समुदाय डेटा की गुणवत्ता के विश्लेषकों के रूप में कार्य करते हुए डेटा के साथ बातचीत करता है, और पहचान की सटीकता का सुझाव और पुष्टि करता है।
क्राउडसोर्सिंग और न्यूरोसाइंस हमेशा से भागीदार बनने के लिए बने थे
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान प्रयोगों के व्यावहारिक महत्व को बेहतर बनाने का एक तरीका है। यह उन व्यक्तियों को एक साथ लाता है जो अनुसंधान में योगदान देने और शोधकर्ताओं को प्रभाव डालने में मदद करने में रुचि रखते हैं। क्राउडसोर्सिंग के साथ, इन अनुसंधान प्रथाओं की सांख्यिकीय शक्ति बढ़ जाती है। शोधकर्ताओं द्वारा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की अधिक संभावना होती है जब कोई अंतर मौजूद होता है क्योंकि पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति की गारंटी के लिए एक बड़ा नमूना आकार होता है।
क्राउडसोर्सिंग तकनीक और उच्च-गुणवत्ता वाले, पोर्टेबल अनुसंधान-ग्रेड ईईजी हेडसेट और उपकरणों में हाल के घटनाक्रम प्रतिकृति संकट को हल करने की आशा प्रदान करते हैं। हजारों विविध और बिखरे हुए व्यक्तियों से क्राउडसोर्सिंग द्वारा प्राप्त अनुसंधान-ग्रेड डेटा अनुसंधान प्रथाओं को अधिक पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति प्रदान करता प्रतीत होता है। सबसे कठिन नवाचार और अनुसंधान प्रश्नों का उत्तर देने के लिए, भीड़ पसंदीदा भागीदार बन रही है।
जबकि प्रतिकृति संकट के बारे में कुछ चर्चा जारी है, Emotiv ने समस्या को एक अवसर के रूप में फिर से तैयार किया है—एक चुनौती जिसे हल करने का प्रयास किया जाना चाहिए—और उन्होंने ऐसा करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में प्रतिकृति संकट को दूर करने के लिए, Emotiv ने एक स्केलेबल वितरित तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान मंच विकसित किया है जिसे EmotivLABS कहा जाता है।
EmotivLABS के साथ प्रतिकृति संकट से आगे निकलना
हम मिलकर काम करके अपने शोध में तेजी ला सकते हैं।
EmotivLABS Emotiv का स्केलेबल वितरित अनुसंधान मंच है। दुनिया भर के प्रतिभागी अपने स्वयं के Emotiv ईईजी हेडसेट के साथ तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में भाग ले सकते हैं और उनके योगदान के लिए उन्हें भुगतान किया जा सकता है।
मंच की एक अभिन्न विशेषता इसकी परिष्कृत गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियाएं हैं जो यह सुनिश्चित करती हैं कि शोधकर्ता प्रतिभागियों से उच्च-गुणवत्ता, अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्राप्त करें। उपयोगकर्ताओं को एक प्रमाणन प्रक्रिया पूरी करनी होगी: यह प्रदर्शित करते हुए कि वे जानते हैं कि उनका हेडसेट कैसे काम करता है और वे उच्च-गुणवत्ता वाले ईईजी डेटा प्राप्त कर सकते हैं। एक बार प्रमाणित होने के बाद, उपयोगकर्ता प्लेटफॉर्म पर तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान प्रयोगों में भाग ले सकते हैं और कुछ मामलों में, मुआवजा भी प्राप्त कर सकते हैं।
रॉ ईईजी (raw EEG) के अलावा, शोधकर्ताओं के पास बैंड पावर डेटा और प्रभाव एवं संज्ञानात्मक पहचान एल्गोरिदम का एक समूह भी उपलब्ध है, जिसमें ध्यान, निराशा, रुचि, विश्राम, जुड़ाव, उत्साह और संज्ञानात्मक तनाव शामिल हैं।
अनुसंधान प्रयोगों को Emotiv के एक्सपेरिमेंट बिल्डर का उपयोग करके बनाया जा सकता है, फिर EmotivLABS पर तैनात किया जा सकता है। प्रमाणित प्रतिभागियों के एक वैश्विक पैनल से जुड़ें और उनकी भर्ती करें, और एक ही प्लेटफॉर्म पर उच्च-गुणवत्ता वाला ईईजी डेटा एकत्र करें।
Emotiv के ईईजी हेडसेट, EmotivLABS के साथ मिलकर प्रतिकृति संकट के तीन मुख्य मुद्दों का समाधान करते हैं: भर्ती रसद (recruitment logistics), सांख्यिकीय महत्व, और अधिक विविध, समावेशी जनसांख्यिकी तक पहुंच।
अंततः, जैसे-जैसे तंत्रिका विज्ञान उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और वाणिज्यिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, अनुसंधान-ग्रेड हेडसेट का उपयोग तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान, स्वास्थ्य और कल्याण, मोटर वाहन, न्यूरोमार्केटिंग, उपभोक्ता अनुसंधान, शिक्षा और मनोरंजन सेटिंग्स में किया जा रहा है।
अंततः, इस परिमाण की न्यूरोटेक्नोलॉजी में नवाचारों ने हमें हमारे भावनात्मक और बौद्धिक जीवन के बारे में अधिक Insight प्राप्त करने की अनुमति दी। वह ज्ञान जो कभी विरासत प्रयोगात्मक डिजाइनों और अनुसंधान प्रथाओं के कारण पहुंच से बाहर था। इस तरह के Insight को लागू करने से हमें प्रदर्शन को अधिकतम करने और व्यक्तिगत रूप से और दूसरों के साथ अपने संबंधों में अपनी जन्मजात क्षमताओं को समृद्ध करने के लिए अपने व्यक्तिगत और व्यावसायिक जीवन को सचेत रूप से अनुकूलित करने में अधिक नियंत्रण मिलेगा।
यहाँ अपने शोध को बढ़ाने के तरीके के बारे में अधिक जानें।
Emotiv के बारे में अधिक जानें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फॉर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है।
खुले विज्ञान के केंद्र में सहयोग है। Emotiv के अनुसंधान मंच और कर्मचारियों का लक्ष्य वैज्ञानिक सत्यनिष्ठा और प्रयोगात्मक कठोरता को बढ़ावा देना है। Emotiv का स्केलेबल अनुसंधान मंच, EmotivLABs, दुनिया भर के संज्ञानात्मक न्यूरोवैज्ञानिकों को अनुसंधान प्रतिभागियों और जांचकर्ताओं की एक वैश्विक आबादी से जोड़ता है। तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की योगात्मक रैखिकता को स्वीकार करते हुए, हम शोधकर्ताओं को व्यापक, बहु-आयामी, समृद्ध डेटा सेट प्रदान करके सहायता करते हैं, जिससे आप एक विस्तृत नमूने से सार्थक निष्कर्ष निकाल सकते हैं।
Emotiv हेडसेट
Emotiv Insight
Emotiv उपयोगकर्ताओं के एक विस्तृत समुदाय की सेवा करता है, पेशेवरों से लेकर उन व्यक्तियों तक जो केवल अपने मस्तिष्क के बारे में जानना चाहते हैं। Emotiv Insight एक 5-चैनल ईईजी हेडसेट है जिसे ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) के लिए डिज़ाइन किया गया है। Insight क्रांतिकारी सेंसर तकनीक के साथ एक आकर्षक, सेटअप करने में आसान डिज़ाइन को जोड़ती है।
Emotiv EPOC X और EPOC Flex
Emotiv EPOC X एक 14-चैनल ईईजी हेडसेट है और EPOC Flex एक 32-चैनल ईईजी प्रणाली है। हर स्थिति में तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किए गए, EPOC हेडसेट बेहतर सेंसर तकनीक के साथ वायरलेस हैं। दोनों हेडसेट स्वतंत्र अनुसंधान समूहों द्वारा सत्यापित किए गए हैं और उच्च-गुणवत्ता वाले अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्रदान करने के लिए सिद्ध हुए हैं।
Emotiv के ईईजी हेडसेट की तकनीकी क्षमताओं की पूरी तुलना Emotiv वेबसाइट पर उपलब्ध है।
Emotiv तकनीक
Emotiv ने तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के हर कदम का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक समूह डिज़ाइन किया है।
EmotivPRO सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को परीक्षण परिणामों को संसाधित करने, विश्लेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है। शोधकर्ता पेशेवर स्तर पर प्रयोगों को भी डिज़ाइन कर सकते हैं जिसमें Emotiv हेडसेट वाला कोई भी प्रतिभागी भाग ले सकता है यदि वह प्रयोगात्मक डिज़ाइन के अनुकूल है।
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 तंत्रिका विज्ञान उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और वाणिज्यिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, उपयोग में आसान ईईजी हेडसेट का उपयोग निम्नलिखित में किया जा रहा है:
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान
स्वास्थ्य और कल्याण
ऑटोमोटिव उद्योग
न्यूरोमार्केटिंग
उपभोक्ता अनुसंधान
शिक्षा
मनोरंजन सेटिंग्स
सांख्यिकीय महत्व को बेहतर बनाने के लिए संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान (cognitive neuroscience) में प्रतिकृति संकट (replication crisis) को लक्षित करना।
संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान और सामाजिक व्यवहार अनुसंधान में, ईईजी (EEG) अनुसंधान पद्धति का उद्देश्य विभिन्न गतिविधियों या बाहरी वातावरण से जुड़ी मस्तिष्क गतिविधि की प्रकृति का अध्ययन करके मानव मन को समझना है। ईईजी अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण अंतर, अब जब वायरलेस, पोर्टेबल ईईजी हेडसेट उपलब्ध हैं, प्रयोगशाला तक सीमित रहने के बजाय, वास्तविक दुनिया के स्थानों में दीर्घकालिक मस्तिष्क गतिविधि और सामाजिक व्यवहार की जांच करने की क्षमता है।
प्रतिकृति संकट (Replication Crisis) क्या है?
प्रतिकृति संकट का तात्पर्य तब होता है जब शोधकर्ता अन्य शोधकर्ताओं के प्रयोगों के परिणामों को दोहरा या पुनरुत्पादित नहीं कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, उनके निष्कर्ष नमूना समूह से सामान्य आबादी तक विस्तारित नहीं हो सकते हैं।
दुर्भाग्य से, छोटे नमूना आकार तंत्रिका वैज्ञानिक प्रयासों में वर्तमान चुनौतियों के मूल में हैं। छोटे नमूने के आकार सांख्यिकीय महत्व को प्रभावित करते हैं, सार्थक निष्कर्ष निकालने में कठिनाई बढ़ाते हैं, और बढ़ते प्रतिकृति संकट को और खराब करते हैं।
चूंकि वैज्ञानिक प्रक्रिया में प्रतिकृति एक अत्यंत महत्वपूर्ण कदम है, इसलिए इस प्रतिकृति संकट को हल करना अनिवार्य है। यदि ऐसा नहीं होता है, तो अनुभवजन्य परिणाम जिन्हें पुनरुत्पादित नहीं किया जा सकता है, विचाराधीन सिद्धांतों की विश्वसनीयता को कमजोर करते हैं और इसलिए, इस प्रक्रिया के परिणामस्वरूप आने वाले किसी भी उपचार, चिकित्सा या कानून को भी कमजोर करते हैं।
यह पोस्ट प्रतिकृति संकट का एक अवलोकन प्रदान करती है और यह कि यह वास्तविक दुनिया को समझने के लिए एकत्र किए गए डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक करने की न्यूरोवैज्ञानिकों की क्षमता को कैसे प्रभावित करता है। इसके बाद हम यह परिचय देंगे कि कैसे 21वीं सदी की तकनीक, जैसे कि एआई-मध्यस्थता क्राउडसोर्स अनुसंधान, प्रतिकृति संकट से राहत प्रदान करती है।
न्यूरोसाइंस अनुसंधान में प्रतिलिपियोग्यता (reproducibility) का महत्व
आधुनिक समय के अनुभवजन्य अनुसंधान में डेटा प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना दोनों शामिल हैं। इस प्रकार, इसकी प्रतिलिपियोग्यता के बारे में विचार दो प्रश्नों में आते हैं:
प्रतिलिपियोग्यता (Reproducibility): क्या आपके प्रयोग के पास विश्लेषणों का सत्यापन और डेटा की व्याख्या के लिए आवश्यक प्रमाणपत्र हैं?
प्रतिकृति (Replication): क्या आपके प्रयोग में नए, स्वतंत्र डेटा प्राप्त करने के लिए दोहराए जाने की क्षमता है?
दुर्भाग्य से, न्यूरोसाइंस अनुसंधान में दोनों में से किसी भी प्रश्न का उत्तर 'नहीं' है।
2016 में, Nature ने 1,576 शोधकर्ताओं का सर्वेक्षण किया और पाया कि 70% से अधिक शोधकर्ताओं ने किसी अन्य वैज्ञानिक के प्रयोग को पुनरुत्पादित करने की कोशिश की और असफल रहे। और, आधे से अधिक अपने स्वयं के प्रयोगों को पुनरुत्पादित करने में विफल रहे। अपनी विफलताओं के बावजूद, केवल 52% शोधकर्ता इस बात से सहमत थे कि संकट था, जबकि 31% का मानना था कि परिणाम शायद गलत हैं।
अनुसंधान परिणामों को पुनरुत्पादित करने की अक्षमता आमतौर पर प्रायोगिक स्थितियों की अनूठी प्रकृति के कारण होती है जिसे सांख्यिकीय रूप से मुआवजा या पता नहीं लगाया जा सकता है। उस दिन के मौसम से लेकर, प्रयोग करने वाले व्यक्तिगत प्रयोगशाला तकनीशियन, और प्रायोगिक परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए विकसित विश्लेषण या सांख्यिकीय उपकरणों तक सब कुछ में अद्वितीय तत्व हो सकते हैं जो प्रतिकृति को जटिल बनाते हैं।
इसके अलावा, न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए आवश्यक सीमित संसाधनों और विशेषज्ञता के कारण, इसके प्रयोगों के कम नमूने लिए जाते हैं और उनके पास पहले से ही WEIRD (पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, समृद्ध और लोकतांत्रिक) सीमित जनसंख्या नमूने होते हैं।
अनुसंधान में प्रतिकृति क्यों महत्वपूर्ण है?
तार्किक बाधाओं, जैसे कि भर्ती के मुद्दे, प्रयोगशाला तक सीमित होना, और छोटे नमूने के आकार का मतलब है कि शोधकर्ताओं ने विरासत अनुसंधान प्रथाओं और पैटर्नों पर भरोसा किया है। परिणामस्वरूप, वास्तविक दुनिया के सामाजिक व्यवहारों और व्यक्तिगत जानकारी का अध्ययन करने वाले शोधकर्ता विविध या रचनात्मक रूप से प्रयोग नहीं चला सकते हैं। इन बाधाओं ने न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं की वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों, जैसे कि उपचार, चिकित्सा और यहां तक कि कानूनों के लिए अपने निष्कर्षों को बदलने की क्षमता को प्रभावित किया है। ये मुद्दे, नमूना समूह की बाधाएं, और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में परीक्षण करने की सीमित क्षमता प्रतिकृति संकट के मूल में हैं।
प्रयोगशाला में प्रायोगिक परिणामों को दोहराने में असमर्थता उच्च सांख्यिकीय शक्ति के साथ निष्कर्ष निकालना मुश्किल बनाती है। जब प्रायोगिक परिणामों से निकाले गए निष्कर्षों पर संदेह होता है, तो यह पूरी व्यवस्था के विश्वास को कमजोर करता है। यह संदेह अनुदान देने वाली संस्थाओं पर भी प्रतिकूल प्रभाव डाल सकता है जिनका काम शोध को बढ़ावा देना है जिसके व्यापक, वास्तविक दुनिया पर प्रभाव होंगे।
बेहतर प्रतिलिपियोग्यता अक्सर अनुसंधान विधियों को तय करने से आती है। परिणामों को दोहराने में तब सुधार होता है जब शोधकर्ता बड़े नमूना समूहों वाले प्रयोगों में डेटा संग्रह, गुणवत्ता नियंत्रण और विश्लेषण प्रक्रियाओं का कड़ा मानकीकरण हासिल करते हैं।
पिछले दशक में, क्राउडसोर्सिंग सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर में तकनीकी नवाचारों ने शोधकर्ताओं को इन मुख्य मानकीकरण तत्वों को प्रदान करने के लिए सशक्त किया है जो प्रतिकृति संकट, सांख्यिकीय शक्ति समस्या और प्रतिलिपियोग्यता संकट से निपटते हैं।
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान पद्धतियां
क्राउडसोर्स अनुसंधान के साथ अधिक विषयों के लिए वैश्विक स्तर पर जाना
क्राउडसोर्सिंग तकनीक पिछले दो दशकों में तेजी से विकसित हुई है। यह एक ऐसा दृष्टिकोण है जो शोधकर्ता को विश्व स्तर पर जुड़े नेटवर्क के माध्यम से व्यक्तियों से बहुत अधिक डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर की आवाज पहचानने की गति में हुई प्रगति पर विचार करें। दशकों तक यह शोध अनिवार्य रूप से रुका हुआ था जब तक कि Google, Amazon, और Apple जैसी कंपनियों ने सैकड़ों-हजारों इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के संचयी इनपुट को एकत्र नहीं किया। इस तरह के विशाल डेटा सेट के साथ, वे आवाज पहचानने वाले सॉफ़्टवेयर को परिष्कृत कर सकते थे, जो आज Google, Alexa, और Siri सेवाओं में आमतौर पर उपयोग किया जाता है।
हालांकि, अधिकांश तकनीकी नवाचारों की तरह, क्राउडसोर्सिंग को कई व्यावसायिक और वैज्ञानिक अनुसंधान प्रथाओं के अनुकूल बनाया गया है। Zooniverse, Folding@Home, और Seek by iNaturalist तीन सबसे व्यापक रूप से ज्ञात क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म हैं।
Zooniverse सबसे बड़ा जन-संचालित अनुसंधान मंच है, जिसमें बीस लाख खाते पंजीकृत हैं। मनुष्य पैटर्न की पहचान करने के लिए विशिष्ट रूप से अनुकूलित हैं, जबकि कंप्यूटर को कठिनाई होती है। आम जनता शोधकर्ताओं को आकाशगंगा के आकार से लेकर जानवरों के प्रकारों तक सब कुछ पहचानने और वर्गीकृत करने में मदद कर सकती है। Zooniverse समुदाय ने कई खोजों में योगदान दिया और कोई भी समुदाय के लिए खुले प्रोजेक्ट में अपना डेटा अपलोड कर सकता है।
अन्य लोकप्रिय क्राउडसोर्सिंग प्लेटफार्मों में Folding@Home और Seek by iNaturalist शामिल हैं। Folding@Home स्क्रीन सेवर सक्रिय होने पर कंप्यूटिंग शक्ति लेता है, जिससे डीएनए कोड से अनुवादित प्रोटीन के आकार और अंतःक्रिया संभावनाओं की गणना की जाती है। iNaturalists का Seek एक मोबाइल फोन एप्लिकेशन है जो कैमरे के माध्यम से किसी भी पौधे या जानवर के वंश (genus) और प्रजातियों की पहचान करता है।
डेटा संग्रह के संदर्भ में, Seek पर रोजाना औसतन लगभग 200,000 चित्र अपलोड किए जाते हैं। एक बार अपलोड होने के बाद, बीस लाख से अधिक वैज्ञानिकों और नागरिक वैज्ञानिकों का समुदाय डेटा की गुणवत्ता के विश्लेषकों के रूप में कार्य करते हुए डेटा के साथ बातचीत करता है, और पहचान की सटीकता का सुझाव और पुष्टि करता है।
क्राउडसोर्सिंग और न्यूरोसाइंस हमेशा से भागीदार बनने के लिए बने थे
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान प्रयोगों के व्यावहारिक महत्व को बेहतर बनाने का एक तरीका है। यह उन व्यक्तियों को एक साथ लाता है जो अनुसंधान में योगदान देने और शोधकर्ताओं को प्रभाव डालने में मदद करने में रुचि रखते हैं। क्राउडसोर्सिंग के साथ, इन अनुसंधान प्रथाओं की सांख्यिकीय शक्ति बढ़ जाती है। शोधकर्ताओं द्वारा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की अधिक संभावना होती है जब कोई अंतर मौजूद होता है क्योंकि पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति की गारंटी के लिए एक बड़ा नमूना आकार होता है।
क्राउडसोर्सिंग तकनीक और उच्च-गुणवत्ता वाले, पोर्टेबल अनुसंधान-ग्रेड ईईजी हेडसेट और उपकरणों में हाल के घटनाक्रम प्रतिकृति संकट को हल करने की आशा प्रदान करते हैं। हजारों विविध और बिखरे हुए व्यक्तियों से क्राउडसोर्सिंग द्वारा प्राप्त अनुसंधान-ग्रेड डेटा अनुसंधान प्रथाओं को अधिक पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति प्रदान करता प्रतीत होता है। सबसे कठिन नवाचार और अनुसंधान प्रश्नों का उत्तर देने के लिए, भीड़ पसंदीदा भागीदार बन रही है।
जबकि प्रतिकृति संकट के बारे में कुछ चर्चा जारी है, Emotiv ने समस्या को एक अवसर के रूप में फिर से तैयार किया है—एक चुनौती जिसे हल करने का प्रयास किया जाना चाहिए—और उन्होंने ऐसा करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में प्रतिकृति संकट को दूर करने के लिए, Emotiv ने एक स्केलेबल वितरित तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान मंच विकसित किया है जिसे EmotivLABS कहा जाता है।
EmotivLABS के साथ प्रतिकृति संकट से आगे निकलना
हम मिलकर काम करके अपने शोध में तेजी ला सकते हैं।
EmotivLABS Emotiv का स्केलेबल वितरित अनुसंधान मंच है। दुनिया भर के प्रतिभागी अपने स्वयं के Emotiv ईईजी हेडसेट के साथ तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में भाग ले सकते हैं और उनके योगदान के लिए उन्हें भुगतान किया जा सकता है।
मंच की एक अभिन्न विशेषता इसकी परिष्कृत गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियाएं हैं जो यह सुनिश्चित करती हैं कि शोधकर्ता प्रतिभागियों से उच्च-गुणवत्ता, अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्राप्त करें। उपयोगकर्ताओं को एक प्रमाणन प्रक्रिया पूरी करनी होगी: यह प्रदर्शित करते हुए कि वे जानते हैं कि उनका हेडसेट कैसे काम करता है और वे उच्च-गुणवत्ता वाले ईईजी डेटा प्राप्त कर सकते हैं। एक बार प्रमाणित होने के बाद, उपयोगकर्ता प्लेटफॉर्म पर तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान प्रयोगों में भाग ले सकते हैं और कुछ मामलों में, मुआवजा भी प्राप्त कर सकते हैं।
रॉ ईईजी (raw EEG) के अलावा, शोधकर्ताओं के पास बैंड पावर डेटा और प्रभाव एवं संज्ञानात्मक पहचान एल्गोरिदम का एक समूह भी उपलब्ध है, जिसमें ध्यान, निराशा, रुचि, विश्राम, जुड़ाव, उत्साह और संज्ञानात्मक तनाव शामिल हैं।
अनुसंधान प्रयोगों को Emotiv के एक्सपेरिमेंट बिल्डर का उपयोग करके बनाया जा सकता है, फिर EmotivLABS पर तैनात किया जा सकता है। प्रमाणित प्रतिभागियों के एक वैश्विक पैनल से जुड़ें और उनकी भर्ती करें, और एक ही प्लेटफॉर्म पर उच्च-गुणवत्ता वाला ईईजी डेटा एकत्र करें।
Emotiv के ईईजी हेडसेट, EmotivLABS के साथ मिलकर प्रतिकृति संकट के तीन मुख्य मुद्दों का समाधान करते हैं: भर्ती रसद (recruitment logistics), सांख्यिकीय महत्व, और अधिक विविध, समावेशी जनसांख्यिकी तक पहुंच।
अंततः, जैसे-जैसे तंत्रिका विज्ञान उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और वाणिज्यिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, अनुसंधान-ग्रेड हेडसेट का उपयोग तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान, स्वास्थ्य और कल्याण, मोटर वाहन, न्यूरोमार्केटिंग, उपभोक्ता अनुसंधान, शिक्षा और मनोरंजन सेटिंग्स में किया जा रहा है।
अंततः, इस परिमाण की न्यूरोटेक्नोलॉजी में नवाचारों ने हमें हमारे भावनात्मक और बौद्धिक जीवन के बारे में अधिक Insight प्राप्त करने की अनुमति दी। वह ज्ञान जो कभी विरासत प्रयोगात्मक डिजाइनों और अनुसंधान प्रथाओं के कारण पहुंच से बाहर था। इस तरह के Insight को लागू करने से हमें प्रदर्शन को अधिकतम करने और व्यक्तिगत रूप से और दूसरों के साथ अपने संबंधों में अपनी जन्मजात क्षमताओं को समृद्ध करने के लिए अपने व्यक्तिगत और व्यावसायिक जीवन को सचेत रूप से अनुकूलित करने में अधिक नियंत्रण मिलेगा।
यहाँ अपने शोध को बढ़ाने के तरीके के बारे में अधिक जानें।
Emotiv के बारे में अधिक जानें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फॉर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है।
खुले विज्ञान के केंद्र में सहयोग है। Emotiv के अनुसंधान मंच और कर्मचारियों का लक्ष्य वैज्ञानिक सत्यनिष्ठा और प्रयोगात्मक कठोरता को बढ़ावा देना है। Emotiv का स्केलेबल अनुसंधान मंच, EmotivLABs, दुनिया भर के संज्ञानात्मक न्यूरोवैज्ञानिकों को अनुसंधान प्रतिभागियों और जांचकर्ताओं की एक वैश्विक आबादी से जोड़ता है। तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की योगात्मक रैखिकता को स्वीकार करते हुए, हम शोधकर्ताओं को व्यापक, बहु-आयामी, समृद्ध डेटा सेट प्रदान करके सहायता करते हैं, जिससे आप एक विस्तृत नमूने से सार्थक निष्कर्ष निकाल सकते हैं।
Emotiv हेडसेट
Emotiv Insight
Emotiv उपयोगकर्ताओं के एक विस्तृत समुदाय की सेवा करता है, पेशेवरों से लेकर उन व्यक्तियों तक जो केवल अपने मस्तिष्क के बारे में जानना चाहते हैं। Emotiv Insight एक 5-चैनल ईईजी हेडसेट है जिसे ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) के लिए डिज़ाइन किया गया है। Insight क्रांतिकारी सेंसर तकनीक के साथ एक आकर्षक, सेटअप करने में आसान डिज़ाइन को जोड़ती है।
Emotiv EPOC X और EPOC Flex
Emotiv EPOC X एक 14-चैनल ईईजी हेडसेट है और EPOC Flex एक 32-चैनल ईईजी प्रणाली है। हर स्थिति में तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किए गए, EPOC हेडसेट बेहतर सेंसर तकनीक के साथ वायरलेस हैं। दोनों हेडसेट स्वतंत्र अनुसंधान समूहों द्वारा सत्यापित किए गए हैं और उच्च-गुणवत्ता वाले अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्रदान करने के लिए सिद्ध हुए हैं।
Emotiv के ईईजी हेडसेट की तकनीकी क्षमताओं की पूरी तुलना Emotiv वेबसाइट पर उपलब्ध है।
Emotiv तकनीक
Emotiv ने तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के हर कदम का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक समूह डिज़ाइन किया है।
EmotivPRO सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को परीक्षण परिणामों को संसाधित करने, विश्लेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है। शोधकर्ता पेशेवर स्तर पर प्रयोगों को भी डिज़ाइन कर सकते हैं जिसमें Emotiv हेडसेट वाला कोई भी प्रतिभागी भाग ले सकता है यदि वह प्रयोगात्मक डिज़ाइन के अनुकूल है।
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 तंत्रिका विज्ञान उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और वाणिज्यिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, उपयोग में आसान ईईजी हेडसेट का उपयोग निम्नलिखित में किया जा रहा है:
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान
स्वास्थ्य और कल्याण
ऑटोमोटिव उद्योग
न्यूरोमार्केटिंग
उपभोक्ता अनुसंधान
शिक्षा
मनोरंजन सेटिंग्स
सांख्यिकीय महत्व को बेहतर बनाने के लिए संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान (cognitive neuroscience) में प्रतिकृति संकट (replication crisis) को लक्षित करना।
संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान और सामाजिक व्यवहार अनुसंधान में, ईईजी (EEG) अनुसंधान पद्धति का उद्देश्य विभिन्न गतिविधियों या बाहरी वातावरण से जुड़ी मस्तिष्क गतिविधि की प्रकृति का अध्ययन करके मानव मन को समझना है। ईईजी अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण अंतर, अब जब वायरलेस, पोर्टेबल ईईजी हेडसेट उपलब्ध हैं, प्रयोगशाला तक सीमित रहने के बजाय, वास्तविक दुनिया के स्थानों में दीर्घकालिक मस्तिष्क गतिविधि और सामाजिक व्यवहार की जांच करने की क्षमता है।
प्रतिकृति संकट (Replication Crisis) क्या है?
प्रतिकृति संकट का तात्पर्य तब होता है जब शोधकर्ता अन्य शोधकर्ताओं के प्रयोगों के परिणामों को दोहरा या पुनरुत्पादित नहीं कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, उनके निष्कर्ष नमूना समूह से सामान्य आबादी तक विस्तारित नहीं हो सकते हैं।
दुर्भाग्य से, छोटे नमूना आकार तंत्रिका वैज्ञानिक प्रयासों में वर्तमान चुनौतियों के मूल में हैं। छोटे नमूने के आकार सांख्यिकीय महत्व को प्रभावित करते हैं, सार्थक निष्कर्ष निकालने में कठिनाई बढ़ाते हैं, और बढ़ते प्रतिकृति संकट को और खराब करते हैं।
चूंकि वैज्ञानिक प्रक्रिया में प्रतिकृति एक अत्यंत महत्वपूर्ण कदम है, इसलिए इस प्रतिकृति संकट को हल करना अनिवार्य है। यदि ऐसा नहीं होता है, तो अनुभवजन्य परिणाम जिन्हें पुनरुत्पादित नहीं किया जा सकता है, विचाराधीन सिद्धांतों की विश्वसनीयता को कमजोर करते हैं और इसलिए, इस प्रक्रिया के परिणामस्वरूप आने वाले किसी भी उपचार, चिकित्सा या कानून को भी कमजोर करते हैं।
यह पोस्ट प्रतिकृति संकट का एक अवलोकन प्रदान करती है और यह कि यह वास्तविक दुनिया को समझने के लिए एकत्र किए गए डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक करने की न्यूरोवैज्ञानिकों की क्षमता को कैसे प्रभावित करता है। इसके बाद हम यह परिचय देंगे कि कैसे 21वीं सदी की तकनीक, जैसे कि एआई-मध्यस्थता क्राउडसोर्स अनुसंधान, प्रतिकृति संकट से राहत प्रदान करती है।
न्यूरोसाइंस अनुसंधान में प्रतिलिपियोग्यता (reproducibility) का महत्व
आधुनिक समय के अनुभवजन्य अनुसंधान में डेटा प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना दोनों शामिल हैं। इस प्रकार, इसकी प्रतिलिपियोग्यता के बारे में विचार दो प्रश्नों में आते हैं:
प्रतिलिपियोग्यता (Reproducibility): क्या आपके प्रयोग के पास विश्लेषणों का सत्यापन और डेटा की व्याख्या के लिए आवश्यक प्रमाणपत्र हैं?
प्रतिकृति (Replication): क्या आपके प्रयोग में नए, स्वतंत्र डेटा प्राप्त करने के लिए दोहराए जाने की क्षमता है?
दुर्भाग्य से, न्यूरोसाइंस अनुसंधान में दोनों में से किसी भी प्रश्न का उत्तर 'नहीं' है।
2016 में, Nature ने 1,576 शोधकर्ताओं का सर्वेक्षण किया और पाया कि 70% से अधिक शोधकर्ताओं ने किसी अन्य वैज्ञानिक के प्रयोग को पुनरुत्पादित करने की कोशिश की और असफल रहे। और, आधे से अधिक अपने स्वयं के प्रयोगों को पुनरुत्पादित करने में विफल रहे। अपनी विफलताओं के बावजूद, केवल 52% शोधकर्ता इस बात से सहमत थे कि संकट था, जबकि 31% का मानना था कि परिणाम शायद गलत हैं।
अनुसंधान परिणामों को पुनरुत्पादित करने की अक्षमता आमतौर पर प्रायोगिक स्थितियों की अनूठी प्रकृति के कारण होती है जिसे सांख्यिकीय रूप से मुआवजा या पता नहीं लगाया जा सकता है। उस दिन के मौसम से लेकर, प्रयोग करने वाले व्यक्तिगत प्रयोगशाला तकनीशियन, और प्रायोगिक परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए विकसित विश्लेषण या सांख्यिकीय उपकरणों तक सब कुछ में अद्वितीय तत्व हो सकते हैं जो प्रतिकृति को जटिल बनाते हैं।
इसके अलावा, न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए आवश्यक सीमित संसाधनों और विशेषज्ञता के कारण, इसके प्रयोगों के कम नमूने लिए जाते हैं और उनके पास पहले से ही WEIRD (पश्चिमी, शिक्षित, औद्योगिक, समृद्ध और लोकतांत्रिक) सीमित जनसंख्या नमूने होते हैं।
अनुसंधान में प्रतिकृति क्यों महत्वपूर्ण है?
तार्किक बाधाओं, जैसे कि भर्ती के मुद्दे, प्रयोगशाला तक सीमित होना, और छोटे नमूने के आकार का मतलब है कि शोधकर्ताओं ने विरासत अनुसंधान प्रथाओं और पैटर्नों पर भरोसा किया है। परिणामस्वरूप, वास्तविक दुनिया के सामाजिक व्यवहारों और व्यक्तिगत जानकारी का अध्ययन करने वाले शोधकर्ता विविध या रचनात्मक रूप से प्रयोग नहीं चला सकते हैं। इन बाधाओं ने न्यूरोसाइंस शोधकर्ताओं की वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों, जैसे कि उपचार, चिकित्सा और यहां तक कि कानूनों के लिए अपने निष्कर्षों को बदलने की क्षमता को प्रभावित किया है। ये मुद्दे, नमूना समूह की बाधाएं, और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में परीक्षण करने की सीमित क्षमता प्रतिकृति संकट के मूल में हैं।
प्रयोगशाला में प्रायोगिक परिणामों को दोहराने में असमर्थता उच्च सांख्यिकीय शक्ति के साथ निष्कर्ष निकालना मुश्किल बनाती है। जब प्रायोगिक परिणामों से निकाले गए निष्कर्षों पर संदेह होता है, तो यह पूरी व्यवस्था के विश्वास को कमजोर करता है। यह संदेह अनुदान देने वाली संस्थाओं पर भी प्रतिकूल प्रभाव डाल सकता है जिनका काम शोध को बढ़ावा देना है जिसके व्यापक, वास्तविक दुनिया पर प्रभाव होंगे।
बेहतर प्रतिलिपियोग्यता अक्सर अनुसंधान विधियों को तय करने से आती है। परिणामों को दोहराने में तब सुधार होता है जब शोधकर्ता बड़े नमूना समूहों वाले प्रयोगों में डेटा संग्रह, गुणवत्ता नियंत्रण और विश्लेषण प्रक्रियाओं का कड़ा मानकीकरण हासिल करते हैं।
पिछले दशक में, क्राउडसोर्सिंग सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर में तकनीकी नवाचारों ने शोधकर्ताओं को इन मुख्य मानकीकरण तत्वों को प्रदान करने के लिए सशक्त किया है जो प्रतिकृति संकट, सांख्यिकीय शक्ति समस्या और प्रतिलिपियोग्यता संकट से निपटते हैं।
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान पद्धतियां
क्राउडसोर्स अनुसंधान के साथ अधिक विषयों के लिए वैश्विक स्तर पर जाना
क्राउडसोर्सिंग तकनीक पिछले दो दशकों में तेजी से विकसित हुई है। यह एक ऐसा दृष्टिकोण है जो शोधकर्ता को विश्व स्तर पर जुड़े नेटवर्क के माध्यम से व्यक्तियों से बहुत अधिक डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर की आवाज पहचानने की गति में हुई प्रगति पर विचार करें। दशकों तक यह शोध अनिवार्य रूप से रुका हुआ था जब तक कि Google, Amazon, और Apple जैसी कंपनियों ने सैकड़ों-हजारों इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के संचयी इनपुट को एकत्र नहीं किया। इस तरह के विशाल डेटा सेट के साथ, वे आवाज पहचानने वाले सॉफ़्टवेयर को परिष्कृत कर सकते थे, जो आज Google, Alexa, और Siri सेवाओं में आमतौर पर उपयोग किया जाता है।
हालांकि, अधिकांश तकनीकी नवाचारों की तरह, क्राउडसोर्सिंग को कई व्यावसायिक और वैज्ञानिक अनुसंधान प्रथाओं के अनुकूल बनाया गया है। Zooniverse, Folding@Home, और Seek by iNaturalist तीन सबसे व्यापक रूप से ज्ञात क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म हैं।
Zooniverse सबसे बड़ा जन-संचालित अनुसंधान मंच है, जिसमें बीस लाख खाते पंजीकृत हैं। मनुष्य पैटर्न की पहचान करने के लिए विशिष्ट रूप से अनुकूलित हैं, जबकि कंप्यूटर को कठिनाई होती है। आम जनता शोधकर्ताओं को आकाशगंगा के आकार से लेकर जानवरों के प्रकारों तक सब कुछ पहचानने और वर्गीकृत करने में मदद कर सकती है। Zooniverse समुदाय ने कई खोजों में योगदान दिया और कोई भी समुदाय के लिए खुले प्रोजेक्ट में अपना डेटा अपलोड कर सकता है।
अन्य लोकप्रिय क्राउडसोर्सिंग प्लेटफार्मों में Folding@Home और Seek by iNaturalist शामिल हैं। Folding@Home स्क्रीन सेवर सक्रिय होने पर कंप्यूटिंग शक्ति लेता है, जिससे डीएनए कोड से अनुवादित प्रोटीन के आकार और अंतःक्रिया संभावनाओं की गणना की जाती है। iNaturalists का Seek एक मोबाइल फोन एप्लिकेशन है जो कैमरे के माध्यम से किसी भी पौधे या जानवर के वंश (genus) और प्रजातियों की पहचान करता है।
डेटा संग्रह के संदर्भ में, Seek पर रोजाना औसतन लगभग 200,000 चित्र अपलोड किए जाते हैं। एक बार अपलोड होने के बाद, बीस लाख से अधिक वैज्ञानिकों और नागरिक वैज्ञानिकों का समुदाय डेटा की गुणवत्ता के विश्लेषकों के रूप में कार्य करते हुए डेटा के साथ बातचीत करता है, और पहचान की सटीकता का सुझाव और पुष्टि करता है।
क्राउडसोर्सिंग और न्यूरोसाइंस हमेशा से भागीदार बनने के लिए बने थे
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान प्रयोगों के व्यावहारिक महत्व को बेहतर बनाने का एक तरीका है। यह उन व्यक्तियों को एक साथ लाता है जो अनुसंधान में योगदान देने और शोधकर्ताओं को प्रभाव डालने में मदद करने में रुचि रखते हैं। क्राउडसोर्सिंग के साथ, इन अनुसंधान प्रथाओं की सांख्यिकीय शक्ति बढ़ जाती है। शोधकर्ताओं द्वारा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की अधिक संभावना होती है जब कोई अंतर मौजूद होता है क्योंकि पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति की गारंटी के लिए एक बड़ा नमूना आकार होता है।
क्राउडसोर्सिंग तकनीक और उच्च-गुणवत्ता वाले, पोर्टेबल अनुसंधान-ग्रेड ईईजी हेडसेट और उपकरणों में हाल के घटनाक्रम प्रतिकृति संकट को हल करने की आशा प्रदान करते हैं। हजारों विविध और बिखरे हुए व्यक्तियों से क्राउडसोर्सिंग द्वारा प्राप्त अनुसंधान-ग्रेड डेटा अनुसंधान प्रथाओं को अधिक पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति प्रदान करता प्रतीत होता है। सबसे कठिन नवाचार और अनुसंधान प्रश्नों का उत्तर देने के लिए, भीड़ पसंदीदा भागीदार बन रही है।
जबकि प्रतिकृति संकट के बारे में कुछ चर्चा जारी है, Emotiv ने समस्या को एक अवसर के रूप में फिर से तैयार किया है—एक चुनौती जिसे हल करने का प्रयास किया जाना चाहिए—और उन्होंने ऐसा करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में प्रतिकृति संकट को दूर करने के लिए, Emotiv ने एक स्केलेबल वितरित तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान मंच विकसित किया है जिसे EmotivLABS कहा जाता है।
EmotivLABS के साथ प्रतिकृति संकट से आगे निकलना
हम मिलकर काम करके अपने शोध में तेजी ला सकते हैं।
EmotivLABS Emotiv का स्केलेबल वितरित अनुसंधान मंच है। दुनिया भर के प्रतिभागी अपने स्वयं के Emotiv ईईजी हेडसेट के साथ तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में भाग ले सकते हैं और उनके योगदान के लिए उन्हें भुगतान किया जा सकता है।
मंच की एक अभिन्न विशेषता इसकी परिष्कृत गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियाएं हैं जो यह सुनिश्चित करती हैं कि शोधकर्ता प्रतिभागियों से उच्च-गुणवत्ता, अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्राप्त करें। उपयोगकर्ताओं को एक प्रमाणन प्रक्रिया पूरी करनी होगी: यह प्रदर्शित करते हुए कि वे जानते हैं कि उनका हेडसेट कैसे काम करता है और वे उच्च-गुणवत्ता वाले ईईजी डेटा प्राप्त कर सकते हैं। एक बार प्रमाणित होने के बाद, उपयोगकर्ता प्लेटफॉर्म पर तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान प्रयोगों में भाग ले सकते हैं और कुछ मामलों में, मुआवजा भी प्राप्त कर सकते हैं।
रॉ ईईजी (raw EEG) के अलावा, शोधकर्ताओं के पास बैंड पावर डेटा और प्रभाव एवं संज्ञानात्मक पहचान एल्गोरिदम का एक समूह भी उपलब्ध है, जिसमें ध्यान, निराशा, रुचि, विश्राम, जुड़ाव, उत्साह और संज्ञानात्मक तनाव शामिल हैं।
अनुसंधान प्रयोगों को Emotiv के एक्सपेरिमेंट बिल्डर का उपयोग करके बनाया जा सकता है, फिर EmotivLABS पर तैनात किया जा सकता है। प्रमाणित प्रतिभागियों के एक वैश्विक पैनल से जुड़ें और उनकी भर्ती करें, और एक ही प्लेटफॉर्म पर उच्च-गुणवत्ता वाला ईईजी डेटा एकत्र करें।
Emotiv के ईईजी हेडसेट, EmotivLABS के साथ मिलकर प्रतिकृति संकट के तीन मुख्य मुद्दों का समाधान करते हैं: भर्ती रसद (recruitment logistics), सांख्यिकीय महत्व, और अधिक विविध, समावेशी जनसांख्यिकी तक पहुंच।
अंततः, जैसे-जैसे तंत्रिका विज्ञान उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और वाणिज्यिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, अनुसंधान-ग्रेड हेडसेट का उपयोग तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान, स्वास्थ्य और कल्याण, मोटर वाहन, न्यूरोमार्केटिंग, उपभोक्ता अनुसंधान, शिक्षा और मनोरंजन सेटिंग्स में किया जा रहा है।
अंततः, इस परिमाण की न्यूरोटेक्नोलॉजी में नवाचारों ने हमें हमारे भावनात्मक और बौद्धिक जीवन के बारे में अधिक Insight प्राप्त करने की अनुमति दी। वह ज्ञान जो कभी विरासत प्रयोगात्मक डिजाइनों और अनुसंधान प्रथाओं के कारण पहुंच से बाहर था। इस तरह के Insight को लागू करने से हमें प्रदर्शन को अधिकतम करने और व्यक्तिगत रूप से और दूसरों के साथ अपने संबंधों में अपनी जन्मजात क्षमताओं को समृद्ध करने के लिए अपने व्यक्तिगत और व्यावसायिक जीवन को सचेत रूप से अनुकूलित करने में अधिक नियंत्रण मिलेगा।
यहाँ अपने शोध को बढ़ाने के तरीके के बारे में अधिक जानें।
Emotiv के बारे में अधिक जानें
2011 में स्थापित, Emotiv सैन फ्रांसिस्को स्थित एक बायोइन्फॉर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (EEG) हार्डवेयर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की हमारी समझ को आगे बढ़ाना है।
खुले विज्ञान के केंद्र में सहयोग है। Emotiv के अनुसंधान मंच और कर्मचारियों का लक्ष्य वैज्ञानिक सत्यनिष्ठा और प्रयोगात्मक कठोरता को बढ़ावा देना है। Emotiv का स्केलेबल अनुसंधान मंच, EmotivLABs, दुनिया भर के संज्ञानात्मक न्यूरोवैज्ञानिकों को अनुसंधान प्रतिभागियों और जांचकर्ताओं की एक वैश्विक आबादी से जोड़ता है। तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की योगात्मक रैखिकता को स्वीकार करते हुए, हम शोधकर्ताओं को व्यापक, बहु-आयामी, समृद्ध डेटा सेट प्रदान करके सहायता करते हैं, जिससे आप एक विस्तृत नमूने से सार्थक निष्कर्ष निकाल सकते हैं।
Emotiv हेडसेट
Emotiv Insight
Emotiv उपयोगकर्ताओं के एक विस्तृत समुदाय की सेवा करता है, पेशेवरों से लेकर उन व्यक्तियों तक जो केवल अपने मस्तिष्क के बारे में जानना चाहते हैं। Emotiv Insight एक 5-चैनल ईईजी हेडसेट है जिसे ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) के लिए डिज़ाइन किया गया है। Insight क्रांतिकारी सेंसर तकनीक के साथ एक आकर्षक, सेटअप करने में आसान डिज़ाइन को जोड़ती है।
Emotiv EPOC X और EPOC Flex
Emotiv EPOC X एक 14-चैनल ईईजी हेडसेट है और EPOC Flex एक 32-चैनल ईईजी प्रणाली है। हर स्थिति में तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किए गए, EPOC हेडसेट बेहतर सेंसर तकनीक के साथ वायरलेस हैं। दोनों हेडसेट स्वतंत्र अनुसंधान समूहों द्वारा सत्यापित किए गए हैं और उच्च-गुणवत्ता वाले अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्रदान करने के लिए सिद्ध हुए हैं।
Emotiv के ईईजी हेडसेट की तकनीकी क्षमताओं की पूरी तुलना Emotiv वेबसाइट पर उपलब्ध है।
Emotiv तकनीक
Emotiv ने तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के हर कदम का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक समूह डिज़ाइन किया है।
EmotivPRO सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ताओं को परीक्षण परिणामों को संसाधित करने, विश्लेषण करने और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है। शोधकर्ता पेशेवर स्तर पर प्रयोगों को भी डिज़ाइन कर सकते हैं जिसमें Emotiv हेडसेट वाला कोई भी प्रतिभागी भाग ले सकता है यदि वह प्रयोगात्मक डिज़ाइन के अनुकूल है।
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 तंत्रिका विज्ञान उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और वाणिज्यिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, उपयोग में आसान ईईजी हेडसेट का उपयोग निम्नलिखित में किया जा रहा है:
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान
स्वास्थ्य और कल्याण
ऑटोमोटिव उद्योग
न्यूरोमार्केटिंग
उपभोक्ता अनुसंधान
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मनोरंजन सेटिंग्स
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