कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस में रेप्लीकेशन क्राइसिस (द दोहराव संकट)
मेहुल नायक
अद्यतन किया गया
कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस में रेप्लीकेशन क्राइसिस (द दोहराव संकट)
मेहुल नायक
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कॉग्निटिव न्यूरोसाइंस में रेप्लीकेशन क्राइसिस (द दोहराव संकट)
मेहुल नायक
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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, EEG अनुसंधान पद्धति का उद्देश्य विभिन्न गतिविधियों या बाहरी वातावरण से जुड़ी मस्तिष्क गतिविधि की प्रकृति का अध्ययन करके मानव मन को समझना है। EEG अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण अंतर, अब जब वायरलेस, पोर्टेबल EEG हेडसेट उपलब्ध हैं, प्रयोगशाला तक सीमित रहने के बजाय, वास्तविक दुनिया के स्थानों में अनुदैर्ध्य (longitudinal) 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 न्यूरोसाइंटिफिक प्रयासों में वर्तमान चुनौतियों के मूल में हैं। छोटे नमूना आकार सांख्यिकीय महत्व को प्रभावित करते हैं, सार्थक निष्कर्ष निकालने में कठिनाई बढ़ाते हैं, और बढ़ते प्रतिकृति संकट को बदतर बनाते 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, वे संबंधित 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 न्यूरोसाइंटिस्टों की क्षमता को कैसे प्रभावित करता है। इसके बाद हम यह परिचय देंगे कि कैसे 21वीं सदी की तकनीक, जैसे AI-मध्यस्थता क्राउडसोर्स्ड रिसर्च, प्रतिकृति संकट से राहत प्रदान करती है।
न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पुनरुत्पादन क्षमता (reproducibility) का महत्व
आधुनिक समय के अनुभवजन्य अनुसंधान में डेटा प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना दोनों शामिल हैं। वैसे, इसके पुनरुत्पादन के बारे में विचार दो प्रश्नों में आते हैं:
पुनरुत्पादन क्षमता (Reproducibility): क्या आपके प्रयोग में डेटा की व्याख्या के लिए विश्लेषणों का सत्यापन और 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 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 दूसरे 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 असफलताओं के बावजूद, केवल 52% शोधकर्ता इस बात से सहमत थे कि कोई संकट था, जबकि 31% का मानना था कि परिणाम शायद गलत हैं।
अनुसंधान परिणामों को पुनरुत्पादित करने में असमर्थता आमतौर पर प्रयोगात्मक 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, प्रयोगों को करने वाले व्यक्तिगत लैब तकनीशियन और प्रयोगात्मक परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए विकसित विश्लेषण या सांख्यिकीय उपकरणों तक सब कुछ में अनूठे 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 में कम नमूने होते हैं और 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 पैटर्न पर भरोसा किया है। नतीजतन, वास्तविक दुनिया के सामाजिक व्यवहार 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 प्रयोगात्मक परिणामों को दोहराने की असमर्थता उच्च सांख्यिकीय शक्ति के साथ निष्कर्ष निकालना मुश्किल बनाती है। जब प्रयोगात्मक परिणामों से निकाले गए अनुमानों में संदेह होता है, तो यह पूरी प्रणाली के आत्मविश्वास को कमजोर करता है। यह संदेह उन अनुदान निधि निकायों पर भी नकारात्मक रूप से प्रतिबिंबित हो सकता है जिन्हें अनुसंधान का समर्थन करने का काम सौंपा गया है जिसका व्यापक, वास्तविक दुनिया में प्रभाव होगा।
बेहतर पुनरुत्पादन क्षमता अक्सर अनुसंधान विधियों को ठीक 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 प्राप्त करते हैं।
पिछले दशक में, क्राउडसोर्सिंग सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर में तकनीकी नवाचारों ने शोधकर्ताओं को इन मुख्य मानकीकरण तत्वों को प्रदान करने के लिए सशक्त बनाया है जो प्रतिकृति संकट, सांख्यिकीय शक्ति की समस्या और पुनरुत्पादन संकट से निपटते हैं।
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान प्रथाएं
क्राउडसोर्स्ड रिसर्च के साथ अधिक विषयों के लिए वैश्विक स्तर पर जाना
पिछले दो दशकों में क्राउडसोर्सिंग तकनीक का तेजी से विकास हुआ 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 गतिरोध पर था जब तक कि Google, Amazon, और Apple जैसी कंपनियों ने लाखों इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के संचयी इनपुट एकत्र नहीं किए। इतने बड़े डेटा सेट के साथ, वे आवाज पहचान 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 लोकप्रिय क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म हैं।
Zooniverse सबसे बड़ा जन-संचालित अनुसंधान मंच है, जिसमें दो मिलियन खाते पंजीकृत हैं। मानव विशिष्ट रूप से पैटर्न की पहचान करने के लिए अनुकूलित हैं, जबकि कंप्यूटर को कठिनाई होती है। आम जनता शोधकर्ताओं को आकाशगंगा के आकार से लेकर जानवरों के प्रकार 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 स्क्रीनसेवर सक्रिय होने के दौरान कंप्यूटिंग शक्ति उधार लेता है, डीएनए कोड से अनुवादित प्रोटीन के आकार और संपर्क संभावनाओं की गणना करता है। iNaturalists का Seek एक मोबाइल फोन एप्लिकेशन है जो कैमरे के माध्यम से किसी भी पौधे या जानवर के वंश और प्रजातियों की पहचान करता है।
डेटा संग्रह के संदर्भ में, Seek पर प्रतिदिन औसतन लगभग 200,000 चित्र अपलोड किए जाते हैं। एक बार अपलोड होने के बाद, बीस लाख से अधिक वैज्ञानिकों और नागरिक वैज्ञानिकों का एक समुदाय डेटा गुणवत्ता विश्लेषक के रूप में काम करते हुए डेटा के साथ बातचीत करता है, पहचान सटीकता का सुझाव देता है और उसकी 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 शोध प्रथाओं की सांख्यिकीय शक्ति बढ़ जाती है। शोधकर्ताओं द्वारा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की अधिक संभावना होती है जब कोई 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 EEG हेडसेट और उपकरणों में हालिया विकास प्रतिकृति संकट को हल करने की आशा प्रदान करते हैं। हजारों विविध और बिखरे हुए व्यक्तियों से अनुसंधान-ग्रेड डेटा को क्राउडसोर्स करना अनुसंधान प्रथाओं को अधिक पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति प्रदान करता है। सबसे पेचीदा 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 एक साथ काम करके अपने शोध को गति दे सकते हैं।
EmotivLABS Emotiv का स्केलेबल वितरित अनुसंधान मंच है। दुनिया भर के प्रतिभागी अपने स्वयं के Emotiv EEG हेडसेट के साथ न्यूरोसाइंस अनुसंधान में भाग ले सकते हैं और उनके योगदान के लिए उन्हें भुगतान किया जा सकता है।
प्लेटफ़ॉर्म 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 प्रमाणीकरण प्रक्रिया पूरी करनी होगी: यह प्रदर्शित करना कि वे जानते हैं कि उनका हेडसेट कैसे काम करता है और वे उच्च-गुणवत्ता वाला EEG डेटा प्राप्त कर सकते हैं। एक बार प्रमाणित होने के बाद, उपयोगकर्ता प्लेटफ़ॉर्म पर न्यूरोसाइंस अनुसंधान प्रयोगों में भाग ले सकते हैं और, कुछ मामलों में, मुआवजा भी प्राप्त कर सकते हैं।
कच्चे EEG के अलावा, शोधकर्ताओं के पास बैंड पावर डेटा और प्रभाव और संज्ञानात्मक पहचान एल्गोरिदम के एक सूट तक भी पहुंच है जिसमें ध्यान, निराशा, रुचि, विश्राम, जुड़ाव, उत्साह और संज्ञानात्मक तनाव शामिल हैं।
अनुसंधान प्रयोगों को Emotiv के Experiment Builder का उपयोग करके बनाया जा सकता है, फिर EmotivLABS में तैनात किया जा सकता है। प्रमाणित प्रतिभागियों के एक वैश्विक पैनल से जुड़ें और भर्ती करें, और एक ही मंच पर उच्च गुणवत्ता वाला EEG डेटा एकत्र करें।
Emotiv के EEG हेडसेट, EmotivLABS के साथ मिलकर प्रतिकृति संकट के तीन मुख्य मुद्दों को संबोधित करते हैं: भर्ती रसद, सांख्यिकीय महत्व, और अधिक विविध, समावेशी जनसांख्यिकी तक पहुंच।
अंततः, जैसे-जैसे न्यूरोसाइंस उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और व्यावसायिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, अनुसंधान-ग्रेड हेडसेट का उपयोग न्यूरोसाइंस अनुसंधान, स्वास्थ्य और कल्याण, ऑटोमोटिव, न्यूरोमार्केटिंग, उपभोक्ता अनुसंधान, शिक्षा और मनोरंजन सेटिंग्स में किया जा रहा है।
अंततः, इस परिमाण के न्यूरोटेक्नोलॉजी में नवाचारों ने हमें हमारे भावनात्मक और बौद्धिक जीवन में अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति दी। ज्ञान जो कभी विरासत प्रयोगात्मक डिजाइनों और अनुसंधान प्रथाओं के कारण पहुंच से बाहर था। इस तरह के अंतर्दृष्टि को लागू करने से हमें प्रदर्शन को अधिकतम करने और व्यक्तिगत रूप से और दूसरों के साथ हमारे संबंधों में हमारी जन्मजात क्षमताओं को समृद्ध करने के लिए हमारे 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 बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (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 शोध मंच और कर्मचारियों का लक्ष्य वैज्ञानिक सत्यनिष्ठा और प्रयोगात्मक कठोरता को बढ़ावा देना है। Emotiv का स्केलेबल अनुसंधान मंच, EmotivLABS, दुनिया भर के संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंटिस्टों को अनुसंधान प्रतिभागियों और जांचकर्ताओं की एक वैश्विक आबादी से जोड़ता है। न्यूरोसाइंस अनुसंधान की योगात्मक रैखिकता को पहचानते 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 हेडसेट्स
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 मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) के लिए डिज़ाइन किया गया एक 5-चैनल EEG हेडसेट है। Insight क्रांतिकारी सेंसर तकनीक के साथ एक सुरुचिपूर्ण आसानी से सेट होने वाले डिज़ाइन को जोड़ती है।
Emotiv EPOC X और EPOC Flex
Emotiv EPOC X एक 14-चैनल EEG हेडसेट है और EPOC Flex एक 32-चैनल EEG सिस्टम है। हर सेटिंग में न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किए गए, EPOC हेडसेट उन्नत सेंसर तकनीक के साथ वायरलेस हैं। दोनों हेडसेट स्वतंत्र अनुसंधान समूहों द्वारा मान्य किए गए हैं और उच्च-गुणवत्ता वाले अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्रदान करने के लिए सिद्ध हुए हैं।
Emotiv के EEG हेडसेट्स की तकनीकी क्षमताओं की पूरी तुलना Emotiv वेबसाइट पर उपलब्ध है।
Emotiv तकनीक
Emotiv ने रास्ते में न्यूरोसाइंस अनुसंधान के हर कदम का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक सूट 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 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 ऐप, 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 हेडसेट्स का उपयोग निम्नलिखित में किया जा रहा है:
न्यूरोसाइंस 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, EEG अनुसंधान पद्धति का उद्देश्य विभिन्न गतिविधियों या बाहरी वातावरण से जुड़ी मस्तिष्क गतिविधि की प्रकृति का अध्ययन करके मानव मन को समझना है। EEG अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण अंतर, अब जब वायरलेस, पोर्टेबल EEG हेडसेट उपलब्ध हैं, प्रयोगशाला तक सीमित रहने के बजाय, वास्तविक दुनिया के स्थानों में अनुदैर्ध्य (longitudinal) 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 न्यूरोसाइंटिफिक प्रयासों में वर्तमान चुनौतियों के मूल में हैं। छोटे नमूना आकार सांख्यिकीय महत्व को प्रभावित करते हैं, सार्थक निष्कर्ष निकालने में कठिनाई बढ़ाते हैं, और बढ़ते प्रतिकृति संकट को बदतर बनाते 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, वे संबंधित 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 न्यूरोसाइंटिस्टों की क्षमता को कैसे प्रभावित करता है। इसके बाद हम यह परिचय देंगे कि कैसे 21वीं सदी की तकनीक, जैसे AI-मध्यस्थता क्राउडसोर्स्ड रिसर्च, प्रतिकृति संकट से राहत प्रदान करती है।
न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पुनरुत्पादन क्षमता (reproducibility) का महत्व
आधुनिक समय के अनुभवजन्य अनुसंधान में डेटा प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना दोनों शामिल हैं। वैसे, इसके पुनरुत्पादन के बारे में विचार दो प्रश्नों में आते हैं:
पुनरुत्पादन क्षमता (Reproducibility): क्या आपके प्रयोग में डेटा की व्याख्या के लिए विश्लेषणों का सत्यापन और 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 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 दूसरे 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 असफलताओं के बावजूद, केवल 52% शोधकर्ता इस बात से सहमत थे कि कोई संकट था, जबकि 31% का मानना था कि परिणाम शायद गलत हैं।
अनुसंधान परिणामों को पुनरुत्पादित करने में असमर्थता आमतौर पर प्रयोगात्मक 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, प्रयोगों को करने वाले व्यक्तिगत लैब तकनीशियन और प्रयोगात्मक परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए विकसित विश्लेषण या सांख्यिकीय उपकरणों तक सब कुछ में अनूठे 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 में कम नमूने होते हैं और 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 पैटर्न पर भरोसा किया है। नतीजतन, वास्तविक दुनिया के सामाजिक व्यवहार 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 प्रयोगात्मक परिणामों को दोहराने की असमर्थता उच्च सांख्यिकीय शक्ति के साथ निष्कर्ष निकालना मुश्किल बनाती है। जब प्रयोगात्मक परिणामों से निकाले गए अनुमानों में संदेह होता है, तो यह पूरी प्रणाली के आत्मविश्वास को कमजोर करता है। यह संदेह उन अनुदान निधि निकायों पर भी नकारात्मक रूप से प्रतिबिंबित हो सकता है जिन्हें अनुसंधान का समर्थन करने का काम सौंपा गया है जिसका व्यापक, वास्तविक दुनिया में प्रभाव होगा।
बेहतर पुनरुत्पादन क्षमता अक्सर अनुसंधान विधियों को ठीक 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 प्राप्त करते हैं।
पिछले दशक में, क्राउडसोर्सिंग सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर में तकनीकी नवाचारों ने शोधकर्ताओं को इन मुख्य मानकीकरण तत्वों को प्रदान करने के लिए सशक्त बनाया है जो प्रतिकृति संकट, सांख्यिकीय शक्ति की समस्या और पुनरुत्पादन संकट से निपटते हैं।
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान प्रथाएं
क्राउडसोर्स्ड रिसर्च के साथ अधिक विषयों के लिए वैश्विक स्तर पर जाना
पिछले दो दशकों में क्राउडसोर्सिंग तकनीक का तेजी से विकास हुआ 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 गतिरोध पर था जब तक कि Google, Amazon, और Apple जैसी कंपनियों ने लाखों इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के संचयी इनपुट एकत्र नहीं किए। इतने बड़े डेटा सेट के साथ, वे आवाज पहचान 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 लोकप्रिय क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म हैं।
Zooniverse सबसे बड़ा जन-संचालित अनुसंधान मंच है, जिसमें दो मिलियन खाते पंजीकृत हैं। मानव विशिष्ट रूप से पैटर्न की पहचान करने के लिए अनुकूलित हैं, जबकि कंप्यूटर को कठिनाई होती है। आम जनता शोधकर्ताओं को आकाशगंगा के आकार से लेकर जानवरों के प्रकार 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 स्क्रीनसेवर सक्रिय होने के दौरान कंप्यूटिंग शक्ति उधार लेता है, डीएनए कोड से अनुवादित प्रोटीन के आकार और संपर्क संभावनाओं की गणना करता है। iNaturalists का Seek एक मोबाइल फोन एप्लिकेशन है जो कैमरे के माध्यम से किसी भी पौधे या जानवर के वंश और प्रजातियों की पहचान करता है।
डेटा संग्रह के संदर्भ में, Seek पर प्रतिदिन औसतन लगभग 200,000 चित्र अपलोड किए जाते हैं। एक बार अपलोड होने के बाद, बीस लाख से अधिक वैज्ञानिकों और नागरिक वैज्ञानिकों का एक समुदाय डेटा गुणवत्ता विश्लेषक के रूप में काम करते हुए डेटा के साथ बातचीत करता है, पहचान सटीकता का सुझाव देता है और उसकी 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 शोध प्रथाओं की सांख्यिकीय शक्ति बढ़ जाती है। शोधकर्ताओं द्वारा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की अधिक संभावना होती है जब कोई 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 EEG हेडसेट और उपकरणों में हालिया विकास प्रतिकृति संकट को हल करने की आशा प्रदान करते हैं। हजारों विविध और बिखरे हुए व्यक्तियों से अनुसंधान-ग्रेड डेटा को क्राउडसोर्स करना अनुसंधान प्रथाओं को अधिक पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति प्रदान करता है। सबसे पेचीदा 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 एक साथ काम करके अपने शोध को गति दे सकते हैं।
EmotivLABS Emotiv का स्केलेबल वितरित अनुसंधान मंच है। दुनिया भर के प्रतिभागी अपने स्वयं के Emotiv EEG हेडसेट के साथ न्यूरोसाइंस अनुसंधान में भाग ले सकते हैं और उनके योगदान के लिए उन्हें भुगतान किया जा सकता है।
प्लेटफ़ॉर्म 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 प्रमाणीकरण प्रक्रिया पूरी करनी होगी: यह प्रदर्शित करना कि वे जानते हैं कि उनका हेडसेट कैसे काम करता है और वे उच्च-गुणवत्ता वाला EEG डेटा प्राप्त कर सकते हैं। एक बार प्रमाणित होने के बाद, उपयोगकर्ता प्लेटफ़ॉर्म पर न्यूरोसाइंस अनुसंधान प्रयोगों में भाग ले सकते हैं और, कुछ मामलों में, मुआवजा भी प्राप्त कर सकते हैं।
कच्चे EEG के अलावा, शोधकर्ताओं के पास बैंड पावर डेटा और प्रभाव और संज्ञानात्मक पहचान एल्गोरिदम के एक सूट तक भी पहुंच है जिसमें ध्यान, निराशा, रुचि, विश्राम, जुड़ाव, उत्साह और संज्ञानात्मक तनाव शामिल हैं।
अनुसंधान प्रयोगों को Emotiv के Experiment Builder का उपयोग करके बनाया जा सकता है, फिर EmotivLABS में तैनात किया जा सकता है। प्रमाणित प्रतिभागियों के एक वैश्विक पैनल से जुड़ें और भर्ती करें, और एक ही मंच पर उच्च गुणवत्ता वाला EEG डेटा एकत्र करें।
Emotiv के EEG हेडसेट, EmotivLABS के साथ मिलकर प्रतिकृति संकट के तीन मुख्य मुद्दों को संबोधित करते हैं: भर्ती रसद, सांख्यिकीय महत्व, और अधिक विविध, समावेशी जनसांख्यिकी तक पहुंच।
अंततः, जैसे-जैसे न्यूरोसाइंस उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और व्यावसायिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, अनुसंधान-ग्रेड हेडसेट का उपयोग न्यूरोसाइंस अनुसंधान, स्वास्थ्य और कल्याण, ऑटोमोटिव, न्यूरोमार्केटिंग, उपभोक्ता अनुसंधान, शिक्षा और मनोरंजन सेटिंग्स में किया जा रहा है।
अंततः, इस परिमाण के न्यूरोटेक्नोलॉजी में नवाचारों ने हमें हमारे भावनात्मक और बौद्धिक जीवन में अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति दी। ज्ञान जो कभी विरासत प्रयोगात्मक डिजाइनों और अनुसंधान प्रथाओं के कारण पहुंच से बाहर था। इस तरह के अंतर्दृष्टि को लागू करने से हमें प्रदर्शन को अधिकतम करने और व्यक्तिगत रूप से और दूसरों के साथ हमारे संबंधों में हमारी जन्मजात क्षमताओं को समृद्ध करने के लिए हमारे व्यक्तिगत और व्यावसायिक जीवन को सचेत रूप से अनुकूलित करने में अधिक नियंत्रण मिलेगा।
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Emotiv के बारे में अधिक जानें
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।
खुले विज्ञान के केंद्र में सहयोग है। Emotiv के शोध मंच और कर्मचारियों का लक्ष्य वैज्ञानिक सत्यनिष्ठा और प्रयोगात्मक कठोरता को बढ़ावा देना है। Emotiv का स्केलेबल अनुसंधान मंच, EmotivLABS, दुनिया भर के संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंटिस्टों को अनुसंधान प्रतिभागियों और जांचकर्ताओं की एक वैश्विक आबादी से जोड़ता है। न्यूरोसाइंस अनुसंधान की योगात्मक रैखिकता को पहचानते 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 हेडसेट्स
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 मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) के लिए डिज़ाइन किया गया एक 5-चैनल EEG हेडसेट है। Insight क्रांतिकारी सेंसर तकनीक के साथ एक सुरुचिपूर्ण आसानी से सेट होने वाले डिज़ाइन को जोड़ती है।
Emotiv EPOC X और EPOC Flex
Emotiv EPOC X एक 14-चैनल EEG हेडसेट है और EPOC Flex एक 32-चैनल EEG सिस्टम है। हर सेटिंग में न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किए गए, EPOC हेडसेट उन्नत सेंसर तकनीक के साथ वायरलेस हैं। दोनों हेडसेट स्वतंत्र अनुसंधान समूहों द्वारा मान्य किए गए हैं और उच्च-गुणवत्ता वाले अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्रदान करने के लिए सिद्ध हुए हैं।
Emotiv के EEG हेडसेट्स की तकनीकी क्षमताओं की पूरी तुलना Emotiv वेबसाइट पर उपलब्ध है।
Emotiv तकनीक
Emotiv ने रास्ते में न्यूरोसाइंस अनुसंधान के हर कदम का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक सूट 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 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 ऐप, 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 हेडसेट्स का उपयोग निम्नलिखित में किया जा रहा है:
न्यूरोसाइंस 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, EEG अनुसंधान पद्धति का उद्देश्य विभिन्न गतिविधियों या बाहरी वातावरण से जुड़ी मस्तिष्क गतिविधि की प्रकृति का अध्ययन करके मानव मन को समझना है। EEG अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण अंतर, अब जब वायरलेस, पोर्टेबल EEG हेडसेट उपलब्ध हैं, प्रयोगशाला तक सीमित रहने के बजाय, वास्तविक दुनिया के स्थानों में अनुदैर्ध्य (longitudinal) 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 न्यूरोसाइंटिफिक प्रयासों में वर्तमान चुनौतियों के मूल में हैं। छोटे नमूना आकार सांख्यिकीय महत्व को प्रभावित करते हैं, सार्थक निष्कर्ष निकालने में कठिनाई बढ़ाते हैं, और बढ़ते प्रतिकृति संकट को बदतर बनाते 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, वे संबंधित 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 न्यूरोसाइंटिस्टों की क्षमता को कैसे प्रभावित करता है। इसके बाद हम यह परिचय देंगे कि कैसे 21वीं सदी की तकनीक, जैसे AI-मध्यस्थता क्राउडसोर्स्ड रिसर्च, प्रतिकृति संकट से राहत प्रदान करती है।
न्यूरोसाइंस अनुसंधान में पुनरुत्पादन क्षमता (reproducibility) का महत्व
आधुनिक समय के अनुभवजन्य अनुसंधान में डेटा प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना दोनों शामिल हैं। वैसे, इसके पुनरुत्पादन के बारे में विचार दो प्रश्नों में आते हैं:
पुनरुत्पादन क्षमता (Reproducibility): क्या आपके प्रयोग में डेटा की व्याख्या के लिए विश्लेषणों का सत्यापन और 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 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 दूसरे 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 असफलताओं के बावजूद, केवल 52% शोधकर्ता इस बात से सहमत थे कि कोई संकट था, जबकि 31% का मानना था कि परिणाम शायद गलत हैं।
अनुसंधान परिणामों को पुनरुत्पादित करने में असमर्थता आमतौर पर प्रयोगात्मक 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, प्रयोगों को करने वाले व्यक्तिगत लैब तकनीशियन और प्रयोगात्मक परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए विकसित विश्लेषण या सांख्यिकीय उपकरणों तक सब कुछ में अनूठे 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 में कम नमूने होते हैं और 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 पैटर्न पर भरोसा किया है। नतीजतन, वास्तविक दुनिया के सामाजिक व्यवहार 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 प्रयोगात्मक परिणामों को दोहराने की असमर्थता उच्च सांख्यिकीय शक्ति के साथ निष्कर्ष निकालना मुश्किल बनाती है। जब प्रयोगात्मक परिणामों से निकाले गए अनुमानों में संदेह होता है, तो यह पूरी प्रणाली के आत्मविश्वास को कमजोर करता है। यह संदेह उन अनुदान निधि निकायों पर भी नकारात्मक रूप से प्रतिबिंबित हो सकता है जिन्हें अनुसंधान का समर्थन करने का काम सौंपा गया है जिसका व्यापक, वास्तविक दुनिया में प्रभाव होगा।
बेहतर पुनरुत्पादन क्षमता अक्सर अनुसंधान विधियों को ठीक 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 प्राप्त करते हैं।
पिछले दशक में, क्राउडसोर्सिंग सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर में तकनीकी नवाचारों ने शोधकर्ताओं को इन मुख्य मानकीकरण तत्वों को प्रदान करने के लिए सशक्त बनाया है जो प्रतिकृति संकट, सांख्यिकीय शक्ति की समस्या और पुनरुत्पादन संकट से निपटते हैं।
क्राउडसोर्सिंग अनुसंधान प्रथाएं
क्राउडसोर्स्ड रिसर्च के साथ अधिक विषयों के लिए वैश्विक स्तर पर जाना
पिछले दो दशकों में क्राउडसोर्सिंग तकनीक का तेजी से विकास हुआ 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 गतिरोध पर था जब तक कि Google, Amazon, और Apple जैसी कंपनियों ने लाखों इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के संचयी इनपुट एकत्र नहीं किए। इतने बड़े डेटा सेट के साथ, वे आवाज पहचान 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 लोकप्रिय क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म हैं।
Zooniverse सबसे बड़ा जन-संचालित अनुसंधान मंच है, जिसमें दो मिलियन खाते पंजीकृत हैं। मानव विशिष्ट रूप से पैटर्न की पहचान करने के लिए अनुकूलित हैं, जबकि कंप्यूटर को कठिनाई होती है। आम जनता शोधकर्ताओं को आकाशगंगा के आकार से लेकर जानवरों के प्रकार 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 स्क्रीनसेवर सक्रिय होने के दौरान कंप्यूटिंग शक्ति उधार लेता है, डीएनए कोड से अनुवादित प्रोटीन के आकार और संपर्क संभावनाओं की गणना करता है। iNaturalists का Seek एक मोबाइल फोन एप्लिकेशन है जो कैमरे के माध्यम से किसी भी पौधे या जानवर के वंश और प्रजातियों की पहचान करता है।
डेटा संग्रह के संदर्भ में, Seek पर प्रतिदिन औसतन लगभग 200,000 चित्र अपलोड किए जाते हैं। एक बार अपलोड होने के बाद, बीस लाख से अधिक वैज्ञानिकों और नागरिक वैज्ञानिकों का एक समुदाय डेटा गुणवत्ता विश्लेषक के रूप में काम करते हुए डेटा के साथ बातचीत करता है, पहचान सटीकता का सुझाव देता है और उसकी 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 शोध प्रथाओं की सांख्यिकीय शक्ति बढ़ जाती है। शोधकर्ताओं द्वारा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की अधिक संभावना होती है जब कोई 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 EEG हेडसेट और उपकरणों में हालिया विकास प्रतिकृति संकट को हल करने की आशा प्रदान करते हैं। हजारों विविध और बिखरे हुए व्यक्तियों से अनुसंधान-ग्रेड डेटा को क्राउडसोर्स करना अनुसंधान प्रथाओं को अधिक पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति प्रदान करता है। सबसे पेचीदा 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 एक साथ काम करके अपने शोध को गति दे सकते हैं।
EmotivLABS Emotiv का स्केलेबल वितरित अनुसंधान मंच है। दुनिया भर के प्रतिभागी अपने स्वयं के Emotiv EEG हेडसेट के साथ न्यूरोसाइंस अनुसंधान में भाग ले सकते हैं और उनके योगदान के लिए उन्हें भुगतान किया जा सकता है।
प्लेटफ़ॉर्म 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 प्रमाणीकरण प्रक्रिया पूरी करनी होगी: यह प्रदर्शित करना कि वे जानते हैं कि उनका हेडसेट कैसे काम करता है और वे उच्च-गुणवत्ता वाला EEG डेटा प्राप्त कर सकते हैं। एक बार प्रमाणित होने के बाद, उपयोगकर्ता प्लेटफ़ॉर्म पर न्यूरोसाइंस अनुसंधान प्रयोगों में भाग ले सकते हैं और, कुछ मामलों में, मुआवजा भी प्राप्त कर सकते हैं।
कच्चे EEG के अलावा, शोधकर्ताओं के पास बैंड पावर डेटा और प्रभाव और संज्ञानात्मक पहचान एल्गोरिदम के एक सूट तक भी पहुंच है जिसमें ध्यान, निराशा, रुचि, विश्राम, जुड़ाव, उत्साह और संज्ञानात्मक तनाव शामिल हैं।
अनुसंधान प्रयोगों को Emotiv के Experiment Builder का उपयोग करके बनाया जा सकता है, फिर EmotivLABS में तैनात किया जा सकता है। प्रमाणित प्रतिभागियों के एक वैश्विक पैनल से जुड़ें और भर्ती करें, और एक ही मंच पर उच्च गुणवत्ता वाला EEG डेटा एकत्र करें।
Emotiv के EEG हेडसेट, EmotivLABS के साथ मिलकर प्रतिकृति संकट के तीन मुख्य मुद्दों को संबोधित करते हैं: भर्ती रसद, सांख्यिकीय महत्व, और अधिक विविध, समावेशी जनसांख्यिकी तक पहुंच।
अंततः, जैसे-जैसे न्यूरोसाइंस उपकरणों और पद्धतियों को अपनाने वाले विषयों और व्यावसायिक बाजारों की संख्या बढ़ रही है, Emotiv के कम लागत वाले, अनुसंधान-ग्रेड हेडसेट का उपयोग न्यूरोसाइंस अनुसंधान, स्वास्थ्य और कल्याण, ऑटोमोटिव, न्यूरोमार्केटिंग, उपभोक्ता अनुसंधान, शिक्षा और मनोरंजन सेटिंग्स में किया जा रहा है।
अंततः, इस परिमाण के न्यूरोटेक्नोलॉजी में नवाचारों ने हमें हमारे भावनात्मक और बौद्धिक जीवन में अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति दी। ज्ञान जो कभी विरासत प्रयोगात्मक डिजाइनों और अनुसंधान प्रथाओं के कारण पहुंच से बाहर था। इस तरह के अंतर्दृष्टि को लागू करने से हमें प्रदर्शन को अधिकतम करने और व्यक्तिगत रूप से और दूसरों के साथ हमारे संबंधों में हमारी जन्मजात क्षमताओं को समृद्ध करने के लिए हमारे 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 बायोइन्फर्मेटिक्स कंपनी है जिसका मिशन कस्टम इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (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 शोध मंच और कर्मचारियों का लक्ष्य वैज्ञानिक सत्यनिष्ठा और प्रयोगात्मक कठोरता को बढ़ावा देना है। Emotiv का स्केलेबल अनुसंधान मंच, EmotivLABS, दुनिया भर के संज्ञानात्मक न्यूरोसाइंटिस्टों को अनुसंधान प्रतिभागियों और जांचकर्ताओं की एक वैश्विक आबादी से जोड़ता है। न्यूरोसाइंस अनुसंधान की योगात्मक रैखिकता को पहचानते 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 हेडसेट्स
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 मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) के लिए डिज़ाइन किया गया एक 5-चैनल EEG हेडसेट है। Insight क्रांतिकारी सेंसर तकनीक के साथ एक सुरुचिपूर्ण आसानी से सेट होने वाले डिज़ाइन को जोड़ती है।
Emotiv EPOC X और EPOC Flex
Emotiv EPOC X एक 14-चैनल EEG हेडसेट है और EPOC Flex एक 32-चैनल EEG सिस्टम है। हर सेटिंग में न्यूरोसाइंस अनुसंधान के लिए डिज़ाइन किए गए, EPOC हेडसेट उन्नत सेंसर तकनीक के साथ वायरलेस हैं। दोनों हेडसेट स्वतंत्र अनुसंधान समूहों द्वारा मान्य किए गए हैं और उच्च-गुणवत्ता वाले अनुसंधान-ग्रेड डेटा प्रदान करने के लिए सिद्ध हुए हैं।
Emotiv के EEG हेडसेट्स की तकनीकी क्षमताओं की पूरी तुलना Emotiv वेबसाइट पर उपलब्ध है।
Emotiv तकनीक
Emotiv ने रास्ते में न्यूरोसाइंस अनुसंधान के हर कदम का समर्थन करने के लिए उपकरणों का एक सूट 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 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 ऐप, 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 हेडसेट्स का उपयोग निम्नलिखित में किया जा रहा है:
न्यूरोसाइंस अनुसंधान
स्वास्थ्य और कल्याण
ऑटोमोटिव उद्योग
न्यूरोमार्केटिंग
उपभोक्ता अनुसंधान
शिक्षा
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