अधिकांश मनोवैज्ञानिक और तंत्रिका विज्ञान (neuroscience) अनुसंधान विधियां WEIRD (व्हाइट/श्वेत, एजुकेटेड/शिक्षित, इंडस्ट्रियलाइज्ड/औद्योगीकृत, रिच/धनी, और डेमोक्रेटिक/लोकतांत्रिक) नमूना आबादी पर निर्भर करती हैं। यह संदर्भात्मक और सांस्कृतिक सीमाएं पैदा करता है। यदि इन सीमाओं को स्वीकार नहीं किया जाता है, तो मानव आबादी के लिए अनुसंधान निष्कर्षों की सामान्यीकरण क्षमता सीमित हो जाती है। अनुसंधान के व्यापक, WEIRD दृष्टिकोण ने उपचारों, थेरेपी और यहां तक कि कानूनों के समस्याग्रस्त अनुप्रयोगों को जन्म दिया है।

ऐसे अनुसंधान कार्यक्रम जो पूरी तरह से WEIRD प्रतिभागियों वाले संकीर्ण नमूने के सेट का उपयोग करते हैं, हानिकारक नीतियां और प्रथाएं बना सकते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे ऐसे निष्कर्षों पर आधारित हो सकते हैं जो कम प्रतिनिधित्व वाली विशेषताओं वाले लोगों को बाहर कर सकते हैं। नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही (Proceedings of the National Academy of Sciences) में प्रकाशित एक अध्ययन में पाया गया कि छह प्रमुख अमेरिकन साइकोलॉजिकल एसोसिएशन पत्रिकाओं में 96% अध्ययन WEIRD नमूनों पर निर्भर थे, जो वैश्विक जनसंख्या विशेषताओं के केवल 12% का प्रतिनिधित्व करते थे।

इस समस्या को और जटिल बनाने वाला तथ्य यह है कि कम प्रतिनिधित्व वाली आबादी कई मामलों में अल्पसंख्यक नहीं हो सकती है। शोध से पता चलता है कि WEIRD व्यक्ति वास्तव में कई मनोवैज्ञानिक पैमानों में अपवाद (outliers) हैं—जिसमें स्थानिक तर्क (spatial reasoning), दृश्य धारणा (visual perception), आनुमानिक आगमन (inferential induction), और नैतिक तर्क (moral reasoning) शामिल हैं।

WEIRD पूर्वाग्रह को कम करने में मदद के लिए, शोधकर्ता ऑनलाइन डेटा संग्रह टूल की ओर रुख कर सकते हैं जो एक सीमित भौगोलिक क्षेत्र से बाहर के लोगों तक पहुँच प्रदान करते हैं। स्थानीय रूप से सुलभ व्यक्तियों से परे संभावित नमूना पूल का विस्तार करके, रिमोट डेटा संग्रह प्लेटफॉर्म—जैसे EmotivLABS—तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में जनसांख्यिकीय विविधता और प्रतिनिधित्व को बढ़ा सकते हैं। विविधता में इस वृद्धि के लिए विषय भर्ती की लागत में महत्वपूर्ण वृद्धि की आवश्यकता नहीं होती है और लंबे समय में यह सस्ती हो सकती है।

वैश्विक स्तर पर विषय पूल का विस्तार करने से आपके शोध को अधिक सांख्यिकीय शक्ति मिल सकती है। यह इसके पुनरुत्पादन (reproduce) की संभावना को भी बढ़ा सकता है — पिछली पोस्टों, 'तंत्रिका विज्ञान पुनरुत्पादकता संकट को ठीक करने के 3 दृष्टिकोण' (3 Approaches to Fix the Neuroscience Reproducibility Crisis) और 'संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में प्रतिकृति संकट' (The Replication Crisis in Cognitive Neuroscience) में चर्चा की गई एक प्रमुख समस्या।

रिमोट डेटा संग्रह प्लेटफॉर्म सीधे आधुनिक मनोवैज्ञानिक, तंत्रिका विज्ञान और सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में WEIRD समस्या का समाधान करते हैं। ऑनलाइन, रिमोट रिसर्च तकनीक की उपलब्धता और पहुंच को देखते हुए, मनोवैज्ञानिक प्रयोगशालाओं के पास केवल WEIRD नमूना पूलों पर निर्भर रहने का कोई बहाना नहीं है।

WEIRD जनसंख्या नमूनाकरण का समस्याग्रस्त सामान्यीकरण (Normalization)

किसी समस्या को ठीक करने का पहला कदम यह स्वीकार करना है कि वह मौजूद है। मोस्तफा सालारी राड (Mostafa Salari Rad) और उनके सहयोगियों ने 'साइकोलॉजिकल साइंस' पत्रिका में मनोवैज्ञानिक शोध रिपोर्टों की जांच की। लेखकों ने 428 अध्ययनों की समीक्षा की और नमूने समूह के भौगोलिक मूल, शिक्षा स्तर, सामाजिक-आर्थिक स्थिति/आय, नस्ल/जातीयता, लिंग, भर्ती तकनीकों और मुआवजे के आधार पर उन्हें कोडित किया। नमूने किए गए अध्ययनों के विशाल बहुमत (94.15%) ने विशेष रूप से पश्चिमी, अंग्रेजी बोलने वाले प्रतिभागियों का उपयोग किया।

कुल मिलाकर, ऐसा लगता है कि शोधकर्ताओं ने नमूनों में विविधता और प्रतिनिधित्व की कमी को दूर करने के लिए अपनी शोध पद्धतियों में संशोधन नहीं किया। माना कि, प्रयोगशाला के प्रयोगात्मक डिजाइन और पद्धतिगत दृष्टिकोण को संशोधित करना समय और वित्तीय दृष्टिकोण से निषेधात्मक हो सकता है।

नमूने की जनसांख्यिकी के बारे में केवल विवरण रिपोर्ट करना और निष्कर्षों में उनके लिए संज्ञान लेना निश्चित रूप से प्रभावी हो सकता है और साथ ही बहुत कम महंगा भी हो सकता है। दुर्भाग्य से, यह सरल अभ्यास मानक नहीं बन पाया है। उदाहरण के लिए, एक 2018 के पेपर ने सुझाव दिया कि:

• समीक्षा किए गए 72% से अधिक सारांशों (abstracts) में नमूना आबादी के बारे में कोई विवरण नहीं था।

• 83% ने नमूना विविधता से संबंधित संभावित प्रभावों का सांख्यिकीय विश्लेषण नहीं किया।

• 85% ने संदर्भ/संस्कृति के संभावित प्रभावों पर चर्चा तक नहीं की।

• केवल 16% ने सिफारिश की कि अन्य संस्कृतियों या समाजों में इस विषय पर भविष्य में शोध किया जाए।

अधिक हालिया शोध ने इसी तरह के परिणाम दर्ज किए हैं—इसकी संभावित सीमा की स्वीकृति के बिना विविधता की कमी। ई. केट वेब और नेशनल सेंटर फॉर एडवांसिंग ट्रांसलेशनल साइंसेज ने पाया कि तंत्रिका विज्ञान उपकरण (जैसे, ईईजी) बालों के प्रकार और त्वचा के रंग में फेनोटाइपिक अंतर के आधार पर विषयों को बाहर करके अध्ययनों में नस्लीय पूर्वाग्रह पैदा करते हैं। गोल, जैसा कि वेब निष्कर्ष निकालते हैं, "वैज्ञानिक कार्यों में नस्लवाद को चुनौती देना और उन प्रक्रियाओं और परिवर्तनों को प्रस्तावित करना है जो अधिक न्यायसंगत विज्ञान की ओर ले जा सकते हैं"।

अमेरिकी स्नातक (Undergraduates) छात्रों पर अत्यधिक निर्भरता

WEIRD समस्या के बने रहने का एक बड़ा कारण अनुसंधान विषयों के रूप में अमेरिकी स्नातकों पर अत्यधिक निर्भरता है। 2007 में, जर्नल ऑफ पर्सनैलिटी में प्रकाशित 67% अमेरिकी अध्ययनों और साइकोलॉजिकल साइंस में 20% अध्ययनों ने अमेरिकी स्नातक छात्रों को परीक्षण विषयों के रूप में उपयोग किया। यह सामान्य है क्योंकि विविध विषयों को इकट्ठा करने में वास्तविक कठिनाई होती है। अक्सर, प्रतिभागियों के चयन, भर्ती और मुआवजे की प्रक्रिया में प्रयोगों के वास्तविक डिजाइन तैयार करने, उन्हें प्रशासित करने और उनके परिणामों का विश्लेषण करने की तुलना में अधिक समय और ऊर्जा की आवश्यकता होती है। इसका मतलब यह है कि शोधकर्ता प्रतिभागियों के बारे में अंतर्दृष्टि (insights) खोजने की तुलना में प्रतिभागियों को व्यवस्थित करने पर अधिक समय केंद्रित करते हैं।

रिमोट ऑनलाइन रिसर्च प्लेटफॉर्म के साथ सैंपल पूल की विविधता बढ़ाना

वैश्विक समुदाय

ऑनलाइन अनुसंधान विषयों से संपर्क करना, उनकी भर्ती करना और उनका मूल्यांकन करना तेजी से एक मानक अभ्यास बनता जा रहा है। क्लाउड-आधारित अनुसंधान प्लेटफार्मों का उपयोग करने से शोधकर्ता तार्किक/लॉजिस्टिक (विज्ञापन, शेड्यूलिंग, पंजीकरण) और भौतिक (प्रतिभागी का स्थान) बाधाओं से मुक्त हो जाते हैं ताकि वे अपने वास्तविक शोध के लिए अधिक संसाधन समर्पित कर सकें।

ये प्लेटफॉर्म लागत में कमी और बढ़ी हुई दक्षता को बढ़ावा देते हैं, जबकि शोधकर्ताओं को विषय पूलों के वैश्विक नेटवर्क तक पहुंचने की अनुमति देते हैं जो अनुसंधान के सांस्कृतिक संदर्भ को बेहतर ढंग से चित्रित करते हैं।

WEIRD मनोविज्ञान अनुसंधान से आगे बढ़ना

WEIRD समस्या अनुसंधान की विश्वसनीयता, सामान्यीकरण, प्रामाणिकता और सुदृढ़ता के बारे में कठिन सवाल उठाती है। ये अध्ययन अक्सर मनुष्यों के बारे में शोध प्रश्नों का उत्तर देने का प्रयास करते हैं लेकिन उन व्यक्तियों को नियुक्त करते हैं जो वैश्विक जनसंख्या के 12% से भी कम का प्रतिनिधित्व करते हैं।

WEIRD समस्या के समाधान के लिए कई सिफारिशें आगे बढ़ाई गई हैं। आम तौर पर, इन सिफारिशों में वैज्ञानिक पत्रिकाओं के संपादकीय बोर्डों से अधिक विशिष्ट रिपोर्टिंग आवश्यकताएं शामिल होती हैं। शोधकर्ताओं के लिए अपने शोध को प्रकाशित करने की आवश्यकता को देखते हुए, सबमिशन आवश्यकताओं में बदलाव होने चाहिए: रिपोर्टों में अधिक विस्तृत जनसांख्यिकीय जानकारी होनी चाहिए और नमूने की जनसांख्यिकीय विशेषताओं के संदर्भ में उनके परिणामों पर चर्चा की जानी चाहिए।

EmotivLABS के साथ तार्किक और भौतिक चुनौतियों पर काबू पाना

ऑनलाइन तंत्रिका विज्ञान या मनोवैज्ञानिक प्रयोगों के सबसे अक्सर उद्धृत लाभों में अध्ययन के नमूने का बड़ा आकार, त्वरित जनसांख्यिकीय विविधता, और कम लागत वाली तकनीक शामिल हैं।

EmotivLABS इनमें से कई सर्वोत्तम प्रथाओं को एकीकृत करता है, जिसमें Emotiv EEG हेडसेट का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों के लिए एक प्रमाणन (certification) प्रक्रिया और डेटा गुणवत्ता नियंत्रण शामिल है जो सिग्नल की गुणवत्ता को सत्यापित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। यह शोध को ऑनलाइन प्रयोगों को संचालित करने की अनुमति देता है जो उच्च गुणवत्ता वाले डेटा उत्पन्न करते हैं। इसके अलावा, Emotiv लगातार प्लेटफॉर्म के उपयोग की निगरानी करता है और नियमित रिलीज अपडेट की सूचना देने के लिए शोधकर्ताओं के साथ जुड़ता है जो सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर दोनों में सुधार करते हैं।

सरलीकृत विषय चयन (Streamlined Subject Selection)

डेटा संग्रह के लिए अब व्यक्तियों और शोधकर्ताओं को व्यक्तिगत रूप से मिलने की आवश्यकता नहीं है। EmotivLABS वैश्विक विषय पूल में सबसे उपयुक्त व्यक्तियों के साथ प्रत्येक प्रयोग का मिलान करके विषय चयन, भर्ती और मुआवजे को सुव्यवस्थित करता है।

शोधकर्ता अपने प्रयोगात्मक डिजाइन में जनसांख्यिकीय विशेषताओं को निर्दिष्ट कर सकते हैं, ठीक वैसे ही जैसे सोशल नेटवर्क पर विज्ञापनों की बारीक लक्षित करने (targeting) की क्षमताएं होती हैं। शोधकर्ता का प्रयोग स्वचालित रूप से उन प्रमाणित व्यक्तियों के लिए उपलब्ध कराया जाता है जो वांछित विशिष्टताओं से सबसे अच्छा मेल खाते हैं। प्रमाणन प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि इस समुदाय से एकत्र किया गया डेटा उच्च गुणवत्ता वाला और पूर्ण हो।

विभिन्न उम्र और नस्लों के विषयों तक पहुंच से अध्ययनों की शक्ति बढ़ेगी और मानव डेटा की व्याख्या करने में अधिक सूक्ष्मता मिलेगी। 2021 तक, EmotivLABS में विविध शैक्षिक, व्यावसायिक और सामाजिक-आर्थिक प्रोफाइल वाले 80 से अधिक देशों के लोग शामिल थे।

EmotivLABS शोधकर्ताओं को अमेरिका और अन्य पश्चिमी देशों के बाहर के प्रतिभागियों तक पहुँचने की अनुमति देता है; WEIRD समस्या को कम करने में यह एक महत्वपूर्ण कारक है।

बजट बनाएं आसानी से

Emotiv के EEG हेडसेट प्रयोगशाला के अनुसंधान उपकरणों की तुलना में काफी कम महंगे हैं और इन्हें सेट करना आसान है। व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं, या नागरिक वैज्ञानिकों के पास अपने स्वयं के Emotiv हेडसेट होते हैं, इसलिए शोधकर्ताओं को अपने स्वयं के हेडसेट की आपूर्ति करने की आवश्यकता नहीं होती है।

शुरुआत में, स्थापित शोधकर्ताओं ने वाणिज्यिक EEG हार्डवेयर और रिमोट डेटा संग्रह के बारे में संदेह व्यक्त किया था। ये वैज्ञानिक प्रयोगशाला के भीतर उच्च गुणवत्ता वाले, मान्य सिग्नल डेटा को एकत्र करने की चुनौतियों के प्रति विशेष रूप से सचेत हैं जब विषय सीधे उनकी देखरेख में होते हैं। हालांकि, कई शोध टीमों ने Emotiv EEG हेडसेट की वैधता की पुष्टि की है। इनमें से अधिकांश सत्यापन अध्ययन Emotiv प्रणालियों और प्रयोगशाला प्रणालियों के बीच समकक्ष अनुसंधान डेटा की रिपोर्ट करते हैं। यह शोध-श्रेणी के डेटा संग्रह के लिए एक व्यावहारिक विकल्प के रूप में Emotiv हेडसेट का समर्थन करता है।

अछूते अनुसंधान का अन्वेषण करें

पोर्टेबल EEG हार्डवेयर का उपयोग करने से शोधकर्ताओं को मनुष्यों, जो चलते-फिरते, बात करते हुए जीव हैं और प्रयोगशाला के बाहर अपना जीवन व्यतीत करते हैं, के बारे में नए प्रश्न पूछने की अनुमति मिलती है। उदाहरण के लिए, वास्तविक दुनिया की बातचीत में सामाजिक संज्ञान (social cognition) का अध्ययन करना बंद कमरों में रहने वाले और स्थिर रहने वाले अलग-थलग व्यक्तियों का उपयोग करने की तुलना में अधिक वांछनीय प्रयोगात्मक डिजाइन है। इसके अलावा, इस लचीलेपन (Flex) के साथ, दीर्घकालिक (longitudinal) अध्ययन अधिक व्यवहार्य हो जाते हैं।
अंततः, बात केवल इतनी नहीं है कि प्रयोग सीमित, गैर-प्रतिनिधित्व वाले विषय पूलों पर किए जाते हैं।

अधिकांश प्रकाशित शोध रिपोर्टें उम्र और लिंग से परे अपने विषयों की जनसांख्यिकीय विशेषताओं को संबोधित या विस्तृत भी नहीं करती हैं।

यह भी प्रदर्शित किया गया है कि WEIRD विषय अक्सर मानव व्यवहार के व्यापक दायरे पर अपवाद (outliers) होते हैं। दूसरे शब्दों में, वे सार्वभौमिक मानवीय विशेषताओं के बारे में अंतर्दृष्टि (Insight) प्राप्त करने के लिए सबसे कम आदर्श नमूना समूह हैं।

यदि आपके प्रयोगात्मक डिजाइन में सर्वोत्तम प्रथाओं और समावेशिता को शामिल किया जाता है, तो ऑनलाइन शोध वास्तव में ऑफलाइन, प्रयोगशाला के अनुसंधान की तुलना में अधिक प्रभावशाली और प्रासंगिक हो सकता है। किसी भी मामले में, जिस संदर्भात्मक ढांचे में अनुसंधान प्रश्न पूछे जा रहे हैं, उस पर विचारपूर्वक विचार किया जाना चाहिए।
ऑनलाइन और ऑफलाइन दोनों अध्ययनों के पक्ष और विपक्ष हैं, और अनुसंधान प्रश्न (प्रश्नों) की विशिष्ट परिस्थितियों को शोधकर्ता की पसंद को तय करना चाहिए।

जानना चाहते हैं कि EmotivLABS आपके शोध के लिए और क्या कर सकता है?

Emotiv के 'एक्सपेरिमेंट बिल्डर' (Experiment Builder) के साथ अपना प्रयोग बनाएं, फिर इसे EmotivLABS पर चलाएं। एक ही प्लेटफॉर्म से उच्च-गुणवत्ता वाला EEG डेटा एकत्र करने के लिए प्रमाणित प्रतिभागियों के वैश्विक पैनल से भर्ती करें। अधिक जानने या डेमो का अनुरोध करने के लिए यहां क्लिक करें।