डॉ निकोलस विलियम्स,

EMOTIV शोध वैज्ञानिक।

जब आप तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के बारे में सोचते हैं, तो आप संभवतः सफेद कोट पहने वैज्ञानिकों की छवियाँ conjure करते हैं जो विश्वविद्यालय या अस्पताल में बड़े, महंगे चिकित्सा उपकरण चला रहे हैं। निश्चित रूप से कुछ तंत्रिका विज्ञान विधियों, जैसे पोजीट्रॉन उत्सर्जन टोमोग्राफी (PET), कार्यात्मक चुम्बकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI), और मैग्नेटोएन्सेफालोग्राफी (MEG), को ये बड़े, जटिल सिस्टम और इसके साथ बड़े मूल्य टैग की आवश्यकता होती है। हालांकि, इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राफी (EEG) सिस्टम आमतौर पर छोटे और कम महंगे होते हैं। यह तकनीक कागज रिकॉर्डिंग और बड़े कंप्यूटरों से बिना तार, मोबाइल, आसानी से स्थापित करने योग्य, और अपेक्षाकृत कम लागत वाले सिस्टम में विकसित हुई है। छोटे पदचिह्न और वित्तीय व्यय के अलावा, EEG उच्च समयात्मक संकल्प के कारण मस्तिष्क गतिविधि को डिकोड करने के लिए एक प्रमुख उपकरण के रूप में उभरा है। जबकि PET और fMRI सेकंड में मस्तिष्क गतिविधि में बदलाव को मापते हैं, EEG ऐसी गतिविधियों में परिवर्तन का पता लगाने में सक्षम है जो मिलीसेकंड में हो सकते हैं, जिससे यह उन प्रक्रियाओं को अनुक्रमित करने में सक्षम होता है जो अन्यथा अदृश्य रह जाती हैं।

EEG क्या मापता है?

जब आपके न्यूरॉन्स सक्रिय होते हैं, तो वे छोटी मात्रा में बिजली छोड़ते हैं। जब कई न्यूरॉन्स एक ही क्षेत्र में सक्रिय होते हैं, जैसे जब आप किसी चीज़ के बारे में सोचते हैं, तो परिणामस्वरूप विद्युत क्षेत्र खोपड़ी के बाहर पता लगाया जा सकता है। EEG सिस्टम इस घटना का लाभ उठाते हैं बस समय के साथ वोल्टेज परिवर्तनों को मापकर जो सिर में रखे सेंसर के एरे का उपयोग करते हैं। आप इन सेंसरों के बारे में सोच सकते हैं जैसे आपके मस्तिष्क से इलेक्ट्रिकल साउंड मापने वाले छोटे माइक्रोफोन्स। हम तब इन संकेतों को डिजिटल रूप में परिवर्तित कर सकते हैं, उन्हें एक कंप्यूटर पर एकत्र कर सकते हैं, और उन्हें संसाधित और विश्लेषण कर सकते हैं ताकि अर्थपूर्ण पैटर्न निकाला जा सके।

EEG क्यों महत्वपूर्ण है?

अक्सर, हम चीजों को केवल लोगों से पूछकर या उनके व्यवहार का अवलोकन करके नहीं माप सकते हैं। यहां तक कि जब हम उनसे पूछ सकते हैं, लोग सटीकता से रिपोर्ट नहीं करते हैं। EEG हमें मस्तिष्क में एक खिड़की प्रदान करता है; एक खिड़की जो पूर्वाग्रहों, दृष्टिकोणों, या विश्वासों से अप्रभावित है। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी से पूछते हैं कि क्या वे आराम महसूस करते हैं, तो भले ही वे न हों, वे हाँ कहने की प्रवृत्ति रखते हैं क्योंकि लोग अक्सर यह स्वीकार नहीं करना चाहते कि वे चिंतित हैं।

उनके EEG का अवलोकन करके, एक शोधकर्ता यह निर्धारण करने में सक्षम हो सकता है कि व्यक्ति, उनके कथन के विपरीत, वास्तव में उच्च उत्तेजना का अनुभव कर रहा है जो गैर-आराम वाले स्थिति का संकेत देता है। प्रयोगशाला में, EEG का उपयोग अक्सर कम स्तर की संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं जैसे श्रवण या दृश्य धारणा को मापने के लिए किया जाता है, जो शोधकर्ताओं को इन प्रक्रियाओं को बेहतर समझने में मदद कर सकता है या यह समझने में कि बीमारियाँ मस्तिष्क को कैसे प्रभावित करती हैं। इस प्रकार की तकनीक उन घटनाओं को समझने के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें रिपोर्ट नहीं किया जा सकता है या जो गलत तरीके से रिपोर्ट किया जा सकता है।

हम प्रयोगशाला के बाहर EEG क्यों करेंगे?

EEG तकनीक मस्तिष्क प्रक्रियाओं को समझने के लिए एक उत्कृष्ट तकनीक है। प्रयोगशाला आधारित EEG अनुसंधान का अधिकांश हिस्सा कम स्तर के कार्यों जैसे धारणा और संज्ञान को जांचने के लिए अभिप्रेत है। प्रयोगशालाएँ इसके लिए एक आदर्श वातावरण हैं क्योंकि ये अत्यधिक नियंत्रित स्थान हैं जहाँ शोधकर्ता बाहरी चर के लिए ध्यान रख सकते हैं और उन्हें हटा सकते हैं। हालाँकि, हम अपने जीवन प्रयोगशाला के अंदर नहीं बिताते हैं। हम चलने, बात करने वाले, बातचीत करने वाले प्राणी हैं जो समृद्ध और विविध अनुभवों की विशेषता वाले गतिशील जीवन जीते हैं। यह तथ्य अनियंत्रित वातावरणों में प्रयोगशाला के अध्ययनों को सामान्यीकृत करना कठिन बनाता है। तकनीक को प्रयोगशाला से बाहर ले जाकर, हम लोगों और उनकी मस्तिष्क गतिविधियों का परीक्षण कर सकते हैं वास्तविक दुनिया के वातावरण में जो हमारे जीवन जीने के तरीके के करीब होते हैं।

काफी समय पहले, प्रयोगशाला के बाहर EEG प्रयोग करना असंभव था। सिस्टम बड़े थे और इन्हें एम्प्लीफायर, पावर सप्लाई, और डेटा ट्रांसमिशन यूनिट से जोड़ा जाना आवश्यक था। इसके अलावा, इन सिस्टमों को सेट करना समय लेने वाला और प्रतिभागियों के लिए अक्सर असुविधाजनक होता था। प्रौद्योगिकी में प्रमुख प्रगति का अर्थ था कि सिस्टम को छोटे, कम लागत वाले, और वायरलेस बनाया जा सकता है। इस बढ़ती पोर्टेबिलिटी और घटते मूल्य टैग के माध्यम से, लागत प्रभावी और उपयोग में आसान EEG सिस्टम की एक महत्वपूर्ण वृद्धि देखी गई है। EMOTIV इस क्षेत्र में एक दशक से अधिक समय से एक नेता रहा है, जिसने बाजार में पहला वाणिज्यिक EEG सिस्टम पेश किया है। इस समय के दौरान, EMOTIV ने विभिन्न प्रकार के छह सिस्टम जारी किए हैं जो दो-चैनल इयरफ़ोन से 32-चैनल शोध कैप तक हैं।

इन वाणिज्यिक सिस्टम के विकास का एक और प्रभाव पड़ा: तंत्रिका विज्ञान विधियों की तेजी से पहुंच में वृद्धि। अब तंत्रिका विज्ञान शारीरिक रूप से केवल अकादमिक या चिकित्सकों के लिए नहीं है। सभी लोगों के पास अब घर में उपयोग के लिए इन सिस्टम को खरीदने के साधन हैं। इसे करने के लिए प्रेरणाएँ जनसांख्यिकी के बीच भिन्न होती हैं और इसमें शौकिया, शौक पर निर्भर लोग, और नागरिक वैज्ञानिक शामिल हैं। इसके अलावा, वाणिज्यिक उद्यम तेजी से इन उद्योगों में इन सिस्टमों को तैनात करने की क्षमता के प्रति ध्यान दे रहे हैं जिनमें समर्पित, आंतरिक तंत्रिका विज्ञान विभाग की आवश्यकता नहीं है।

EEG के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग क्या हैं?

प्रयोगशाला के बाहर EEG अनुप्रयोगों की संख्या और विविधता बहुत अधिक है। एक नैदानिक उपकरण के रूप में, EEG का उपयोग लोगों की संज्ञानात्मक कार्यप्रणाली की दीर्घकालिक निगरानी के लिए किया जा सकता है बिना उन्हें एक सुविधा में जाने की आवश्यकता के। उदाहरण के लिए, अनुसंधान ने अल्जाइमर के लिए EEG को बायोमार्कर के रूप में समर्थित किया है (Chatzikonstantinou et al., 2021)। इसके अलावा, इसे हल्के संज्ञानात्मक विकार से डिमेंशिया के संक्रमण की पूर्वानुमान के लिए भी उपयोग किया जा सकता है (Engedal et al., 2020)। लगातार, घर पर EEG इन जनसंख्या में विशेष रूप से सहायक होगा जो मुख्य रूप से वरिष्ठ नागरिकों से बनी होती है, जिनके लिए अनुसंधान सुविधा में नियमित यात्रा संभव नहीं हो सकती है।

EEG अनुप्रयोगों का एक अन्य महत्वपूर्ण उदाहरण हाल ही में खेलों में आघात मस्तिष्क चोट द्वारा प्राप्त ध्यान है। उच्च प्रभाव वाले खेलों, जैसे पेशेवर फुटबॉल, में मस्तिष्क आघात एक सामान्य चोट है। मस्तिष्क आघात चिंताजनक होते हैं क्योंकि ये अक्सर नैदानिक पहचान से बच जाते हैं और व्यक्तियों की संज्ञानात्मक कार्यप्रणाली पर नाशक प्रभाव डाल सकते हैं। सबूत ने मस्तिष्क आघात के निदान में मदद करने के लिए EEG के उपयोग का समर्थन किया है और चोट के बाद नैदानिक प्रबंधन का समर्थन किया है (Corbin-Berrigan et al., 2020)। यकीनन, किनारे पर पोर्टेबल EEG का होना टीमों को उनके खिलाड़ियों की कल्याण के संबंध में अच्छे निर्णय लेने में मदद करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण होगा।

वाणिज्यिक उद्यमों को भी वास्तविक दुनिया के EEG से बहुत लाभ होता है। न्यूरोमार्केटिंग एक व्यापक शब्द है लेकिन आमतौर पर इसका संबंध उपभोक्ता प्राथमिकता में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और तंत्रिका या अन्य शारीरिक संकेतों को मापकर व्यवहार की भविष्यवाणी करने से है। उपभोक्ता इच्छाओं की जांच करने के लिए EEG का उपयोग करने का मूल्य उस विधि की क्षमता में निहित है जो उद्देश्यात्मक प्रतिक्रियाओं को अनुक्रमित करता है। कभी-कभी जो लोग रिपोर्ट करते हैं वह वास्तव में कैसे महसूस करते हैं, इसका आधार भिन्न हो सकता है क्योंकि लोग एक विस्तृत श्रृंखला के पूर्वाग्रहों के अधीन होते हैं। उनके भीतर दूसरों को प्रसन्न करने या शर्मिंदगी से बचने की एक मजबूत इच्छा भी हो सकती है। यहां तक कि प्रश्न कैसे कहा जाता है, वह भी यह प्रभावित कर सकता है कि कोई व्यक्ति एक उत्पाद को कैसे देखता है। EEG शोधकर्ताओं को इन विशेषताओं को दरकिनार करने की अनुमति देता है और एक व्यक्ति के सूचना को संसाधित करने के तरीके में एक अनफिल्टर्ड झलक प्रदान करता है। इन डेटा धाराओं का लाभ उठाकर, कंपनियाँ पारंपरिक विपणन उपकरणों को बढ़ा या बदल सकती हैं।

वास्तविक दुनिया के EEG के कुछ बाधाएँ क्या हैं?

लागत शायद वास्तविक दुनिया के EEG प्रयोग करने के लिए सबसे बड़ी बाधा है। अन्य मस्तिष्क इमेजिंग उपकरणों की तुलना में कम महंगा होने के बावजूद, EEG सिस्टम अब भी बड़े और महंगे हो सकते हैं। डेटा की बड़ी मात्रा को समझने के लिए प्रक्रिया और विश्लेषण पाइपलाइनों की आवश्यकता होती है। डेटा सेटों को सुरक्षित तरीके से संग्रहीत किया जाना चाहिए। यह छोटे कंपनियों के लिए आंतरिक तंत्रिका विज्ञान को बहुत मुश्किल बनाता है।

वास्तविक दुनिया के EEG करने की लागत एक और महत्वपूर्ण कमी के साथ बढ़ी हुई है: प्रतिनिधि नमूनाकरण की समस्या। कई अध्ययन प्रतिभागी भर्ती की सच्चाई से बाध्य होते हैं जो अक्सर एक सुविधा के आधार पर होती है (जैसे विश्वविद्यालय के छात्र)। इसका परिणाम यह होता है कि बहुत सारे अनुसंधान “WEIRD” समस्या से पीड़ित होते हैं जिसमें अधिकांश प्रतिभागी सफेद, शिक्षित, औद्योगिक क्षेत्रों से आते हैं, समृद्ध होते हैं, और लोकतंत्रों में रहते हैं। EEG को प्रयोगशाला के बाहर ले जाना इस समस्या का समाधान नहीं करता है और विभिन्न संस्कृतियों, शिक्षा स्तरों, रुचियों, और अनुभवों के लोगों के नमूनों को भर्ती करने का बोझ वित्तीय और लॉजिस्टिक रूप से महंगा हो सकता है।

मैं बड़े पैमाने पर वास्तविक दुनिया का EEG कैसे कर सकता हूँ?

वास्तविक दुनिया का EEG करने की लागत को देखते हुए, कई लोग मान लेंगे कि तंत्रिका विज्ञान अध्ययन उच्च वित्त पोषित अकादमिक संस्थानों और कंपनियों का क्षेत्र बना रहेगा। हालाँकि, EMOTIV ने पोर्टेबल, कम लागत वाले EEG सिस्टम के साथ परिदृश्य को क्रांतिकारी बनाने के अलावा, EmotivPRO Builder और EmotivLABS प्लेटफार्मों को लॉन्च किया है जो कंपनियों को बड़े पैमाने पर तंत्रिका विज्ञान प्रयोगों की योजना बनाने और करने की अनुमति देते हैं। EmotivPRO Builder एक सहज, ग्राफिकल इंटरफेस है जो उपयोगकर्ताओं को एक प्रयोग पर पूर्ण नियंत्रण देता है और सभी क्षमताओं के उपयोगकर्ताओं को EEG अध्ययन डिजाइन करने में मदद करता है। अधिक तकनीकी रूप से प्रतिभाशाली उपयोगकर्ता भी पायथन भाषा में लिखे गए PsychoPy प्रयोगों को आयात कर सकते हैं।

एक प्रयोग तैयार करने के बाद, उपयोगकर्ता उन्हें EmotivLABS पर लागू कर सकते हैं। यह केवल एक प्रस्तुति प्लेटफ़ॉर्म नहीं है, लेकिन इसके डैशबोर्ड के माध्यम से प्रतिभागी भर्ती को समन्वित भी करता है और शोधकर्ताओं को व्यापक EMOTIV योगदानकर्ताओं की पहुँच प्रदान करता है। प्रतिभागियों के भुगतान को भी प्लेटफार्म के माध्यम से प्रबंधित किया जा सकता है। वर्तमान में EMOTIV योगदानकर्ता 84 देशों से आते हैं। उनमें से लगभग आधे द्विभाषी हैं और शैक्षिक पृष्ठभूमियों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।

उन कंपनियों के लिए जो यह सुनिश्चित नहीं हैं कि तंत्रिका विज्ञान की शक्ति का अधिकतम लाभ कैसे उठाना है, EMOTIV अनुसंधान सेवाएँ परामर्श के लिए संलग्न की जा सकती हैं। शोध टीम महत्वपूर्ण प्रश्नों की पहचान करेगी, एक प्रयोग डिजाइन करेगी, प्रतिभागियों की भर्ती करेगी, डेटा एकत्रित, संसाधित और विश्लेषण करेगी, और निष्कर्षों पर व्यक्तिगत रिपोर्ट तैयार करेगी। आपका योगदान हर चरण में स्वागत किया जाएगा। EMOTIV अनुसंधान टीम के साथ आपकी साझेदारी तंत्रिका विज्ञान क्रांति के साथ बातचीत करने के लिए वास्तव में एक अंतिम समाधान का प्रतिनिधित्व करती है।

एक विशिष्ट उपयोग का मामला प्रदर्शित करने के लिए, हम नीचे एक हालिया साझेदारी का अध्ययन प्रस्तुत करते हैं।

मेंटिमेटर प्रभाव: EmotivLABS का उपयोग करके वास्तविक दुनिया के EEG का एक केस स्टडी

मेंटिमेटर एक मल्टीमीडिया प्रस्तुति सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है। अधिकांश लोग Microsoft Powerpoint से परिचित हैं। अनगिनत घंटे Powerpoint प्रस्तुतियों को देने में व्यतीत हो चुके हैं जिनमें दर्शक एक निष्क्रिय भूमिका निभाते हैं। Mentimeter उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट, छवियों, ऑडियो और वीडियो का उपयोग करके जानकारी संप्रेषित करने की अनुमति देता है, लेकिन एक मोड़ के साथ। जहां Mentimeter अपने फीचर्स के माध्यम से लाइव, इंटरैक्टिव दर्शक सहभागिता सक्षम बनाता है, वहां यह खुद को अद्वितीय बनाता है। सामान्य स्लाइड के अलावा, प्रस्तुतकर्ताओं को ऐसे आयोजनों को शामिल करने की अनुमति होती है जिनसे दर्शक अपने व्यक्तिगत उपकरणों का उपयोग करके बातचीत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, दर्शक उन सामग्री पर मतदान कर सकते हैं जिस पर वे प्रस्तुति में ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं। या शायद वे किसी विशेष विषय पर अपनी राय दे सकते हैं या प्रस्तुति में उन्होंने जो देखा है उसके बारे में प्रश्नों के उत्तर दे सकते हैं। इस तरह, Mentimeter Powerpoint की तुलना में अधिक गतिशील, जीवंत प्रस्तुतियों की अनुमति देता है।

Mentimeter को पता था कि उनके पास एक विशेष उत्पाद है और लोगों का इसे अधिक आकर्षक मानने की संभावना है। हालाँकि, वे केवल अपने उपयोगकर्ताओं की विषयगत रिपोर्ट पर निर्भर नहीं रहना चाहते थे। वे कुछ उद्देश्य, सूक्ष्म डेटा चाहते थे जो दिखाएगा कि वास्तव में Mentimeter को क्या विशेष बनाता है। उन्होंने इस उत्तर को खोजने के लिए EMOTIV से अनुसंधान परियोजना करने के लिए संपर्क किया। हमारे शोध दल के साथ संयुक्त रूप से, हमने Mentimeter के विशेष सॉस के दिल में पहुंचने के लिए महत्वपूर्ण प्रश्नों की पहचान की।

महत्वपूर्ण प्रश्न:

• Mentimeter पर की गई प्रस्तुति पारंपरिक Powerpoint प्रस्तुति की तुलना में कितनी अधिक आकर्षक है?

• Mentimeter के विशेष फीचर्स में से कौन सा सबसे अधिक दर्शक ध्यान आकर्षित करता है?

• प्रस्तुति के दौरान ध्यान कैसे प्रभावित होता है? क्या यह लंबे Powerpoint प्रस्तुति के दौरान अपेक्षित रूप से कम होता है?

• आकर्षण और ध्यान के बीच क्या संबंध है? क्या लोग अधिक ध्यान देते हैं जब वे संलग्न होते हैं?

• व्याख्यान और प्रस्तुतियाँ अक्सर नई जानकारी सीखने और उसे बनाए रखने के बारे में होती हैं। क्या Mentimeter हमें बेहतर सीखने में मदद करता है?

इन प्रश्नों का उत्तर देने के लिए, EMOTIV शोध दल ने एक अनुकूलन प्रयोग तैयार किया। आमतौर पर इस प्रकार का अध्ययन प्रतिभागियों को एक कमरे में इकट्ठा करके और EEG डेटा को एक स्थानीय कंप्यूटर पर एकत्र करके किया जाएगा जबकि प्रतिभागियों ने पारंपरिक प्रस्तुति का दृश्य देखा और Mentimeter प्रस्तुति का दृश्य देखा। एकल क्षेत्र से प्रतिभागियों की भर्ती करना और उन्हें बंद स्थान में इकट्ठा करना कई कारणों से वांछनीय नहीं था।

पहला सरल लॉजिस्टिक्स था। हमारे स्थान पर आने के लिए, प्रतिभागियों को यात्रा करने की आवश्यकता होती, जिससे स्वेच्छा की संख्या सीमित हो सकती है। इसी तरह, एकल क्षेत्र से प्रतिभागियों की भर्ती का परिणाम एक ऐसा नमूना हो सकता है जो गैर-प्रतिनिधि हो। दूसरी समस्या सार्वजनिक स्वास्थ्य की थी। महामारी के बीच, सेटअप के लिए आवश्यक करीबी इंटरपर्सनल संपर्क के कारण EEG अनुसंधान को गंभीरता से प्रतिबंधित किया गया था। EMOTIV उपयोगकर्ता-आधार को संगठित करके और EmotivLABS प्लेटफार्म पर लागू करके, हम इन समस्याओं को दरकिनार करने में सक्षम थे। इसने हमें एक सुरक्षित अध्ययन को संचालित करने की अनुमति दी जो दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं से डेटा कैप्चर करता था और वास्तविक समय में दर्शकों की भागीदारी, ध्यान, रुचि, और संज्ञानात्मक तनाव का मूल्यांकन करने के लिए EMOTIV के उन्नत मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाता था।

अध्ययन

Mentimeter प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए, हमने एक प्रयोग डिजाइन किया जिसमें लोगों ने दो प्रस्तुतियाँ देखीं; एक Mentimeter के साथ और दूसरी Powerpoint के साथ। जबकि वे प्रस्तुतियाँ देख रहे थे, हमने दूर से EEG डेटा एकत्र किया और उनके मस्तिष्क की गतिविधि का आकलन किया जो भागीदारी, ध्यान, रुचि, और संज्ञानात्मक तनाव के क्षेत्रों में थी। हमने जनसांख्यिकी डेटा और सेल्फ-रिपोर्ट सर्वेक्षण डेटा भी एकत्र किया।

प्रतिभागी

अध्ययन के लिए 28 प्रतिभागियों को EMOTIV ग्राहक आधार से, ईमेल संचार और ऑनलाइन फॉर्म के माध्यम से भर्ती किया गया। यह नमूना आकार जितना हम चाहते थे उससे कम था। हालांकि, हम परियोजना के लिए एक कठोर समय सारणी के तहत थे, इसलिए यह उल्लेखनीय है कि हम इस संख्या को कम समय में भर्ती करने में सक्षम थे और यह EmotivLABS का उपयोग करके प्रतिभागी भर्ती की प्रभावशीलता को दर्शाता है। अनुमति के साथ, जनसांख्यिकी डेटा जोड़ा गया ताकि Mentimeter यह समझ सके कि ये प्रभाव विभिन्न लोगों को कैसे प्रभावित करेंगे।

15 से अधिक विभिन्न देशों के प्रतिभागियों की भर्ती की गई, जिनकी उम्र 21 से 64 तक थी। ऑनलाइन, विश्वव्यापी भर्ती ने हमें शैक्षणिक स्तर, पेशे, संगीत क्षमताओं, और संबंधित विषयों में विशेषज्ञता की विविधता को पकड़ने में भी सक्षम बनाया। प्रतिभागियों के विशेषताओं के लिए आंकड़े 1 -3 देखें।

चित्र 1. प्रतिभागी जनसांख्यिकी।

चित्र 2. प्रतिभागी शिक्षा स्तर और संगीत क्षमता।

चित्र 3. विषयों पर ज्ञान की आत्म-रिपोर्टिंग रेटिंग।

विधि

EMOTIV ग्राहक आधार में किसी को भी ऑनलाइन अध्ययन में भाग लेने में रुचि रखने वाले व्यक्तियों के लिए एक भर्ती सर्वेक्षण ईमेल के माध्यम से भेजा गया। वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके, हमने एक ओरिएंटेशन सत्र से शुरुआत की जिसमें हमने प्रतिभागियों को प्रयोग करने के तरीके की मूल बातें समझाईं। सभी प्रतिभागियों ने कॉल से पहले अपने EMOTIV EPOC, EPOC+ या EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) सेट किया और EMOTIV के अनुसंधान निदेशक द्वारा एक त्वरित डेटा गुणवत्ता जांच के बाद, EmotivLABS सॉफ़्टवेयर ने रिकॉर्डिंग के दौरान उनके सिग्नल गुणवत्ता को स्वचालित रूप से ट्रैक किया।

पूरा प्रयोग EMOTIV वेब-प्लेटफार्म प्रयोग बिल्डर (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/) का उपयोग करके बनाया गया था। EmotivLABS प्लेटफ़ॉर्म ने प्रतिभागियों को आधार रेखा (आँखें खुली और बंद करते हुए शांति से बैठना), EEG को प्रभावित करने वाले किसी भी चीज़ की स्थापना के लिए कुछ प्रश्नावली भरने के लिए प्रेरित किया और फिर उन्हें अपनी पहली प्रस्तुति शुरू करने के लिए प्रेरित किया। Mentimeter के एक प्रतिनिधि, ऑस्कर ने 2 विषयों में से एक पर एक वेबिनार प्रस्तुत किया। एक प्रस्तुति Mentimeter के साथ की गई थी और दूसरी Powerpoint के साथ। प्रस्तुतियों में अलग-अलग सामग्री भी थी; एक “हार्मोनिक सीरीज” थी और दूसरी “संगीत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता” थी। हमने यह सुनिश्चित करने के लिए इन प्रस्तुति स्थितियों को संतुलित किया कि कोई भी प्रभाव सामग्री के लिए नहीं था, बल्कि इसके बजाय उपयोग किए गए सॉफ़्टवेयर के लिए (चित्र 4 देखें)।

चित्र 4. प्रत्येक समूह के लिए संतुलन स्थितियाँ।

दूसरी प्रस्तुति के बाद, प्रतिभागियों ने प्रश्नावली पूरी की और फिर हमने अंतिम आधार EEG सत्र एकत्र किया। चित्र 5 में प्रोटोकॉल का संक्षिप्त विवरण दिया गया है।

चित्र 5. प्रयोग का संक्षिप्त विवरण।

EMOTIV प्रदर्शन मेट्रिक्स

EMOTIV प्रदर्शन मेट्रिक्स (PM) संज्ञानात्मक और भावनात्मक राज्यों के न्यूरोफिज़ियोलॉजिकल माप हैं। ये विशिष्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं जो सामूहिक विद्युत मस्तिष्क गतिविधि (EEG) माप के वास्तविक समय के मान प्रदान करते हैं; मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के फायरिंग की भिन्नता, स्थानिक वितरण, शक्तियाँ और आवृत्तियाँ।

नियंत्रित मनोवैज्ञानिक प्रयोगों और वास्तविक जीवन की सेटिंग में सैकड़ों व्यक्तियों से EEG डेटा एकत्रित किया गया है और इन एल्गोरिदमों को बनाने के लिए उपयोग किया गया है। प्रत्येक प्रदर्शन मेट्रिक्स को एक व्यक्ति के अपने मस्तिष्क की गतिविधियों की “श्रेणी” के आधार पर स्केल और अनुकूलित किया गया है (चित्र 6 में इस अध्ययन में उपयोग किए गए PM का अवलोकन करें)।

चित्र 6. EMOTIV प्रदर्शन मीट्रिक्स का अवलोकन

निष्कर्ष

Mentimeter बनाम Powerpoint: समग्र PM पैटर्न

हमने सबसे पहले प्रत्येक प्रस्तुतियों के समूह स्तर की मस्तिष्क गतिविधि का मूल्यांकन किया। चित्र 7 में Mentimeter प्रस्तुतियों और Powerpoint प्रस्तुतियों के लिए प्रत्येक PM का औसत दिखाया गया है। Powerpoint की तुलना में, व्यक्तियों ने ध्यान केंद्रित करने, संलग्नता, और संज्ञानात्मक लोड के स्तर में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण घटित दर्शाया। रुचि के स्तर में कोई सांख्यिकीय अंतर नहीं था; हालाँकि संख्यात्मक प्रवृत्ति Mentimeter प्रस्तुति में अधिक रुचि की ओर झुकी।

चित्र 7. प्रस्तुतियों के मूल्यांकन प्लेटफार्म के बीच औसत PM।

तब हमने देखा कि लोग प्रत्येक प्रस्तुतियों के दौरान कैसे प्रतिक्रिया देते हैं। चित्र 8 में, “बड़े” आकार उस मान पर अधिक व्यक्तिगत PM अवलोकनों को सूचित करते हैं और “पतले” आकार औसत PM मान को सूचित करते हैं। ये पैटर्न दर्शाते हैं कि Mentimeter प्रस्तुतियाँ Powerpoint की तुलना में अधिक समान प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करती हैं। दूसरे शब्दों में, लोग Mentimeter पर समानता से प्रतिक्रिया करते थे लेकिन Powerpoint को अधिक ध्रुवीकृत मानते थे।

चित्र 8. प्रस्तुतियों के मूल्यांकन प्लेटफार्म के बीच व्यक्तिगत औसत PM वितरण।

Mentimeter बनाम Powerpoint: PM समय के साथ

लोगों की प्रस्तुति के दौरान की गई प्रतिक्रियाओं का आकलन करने के लिए, हमने प्रत्येक प्लेटफार्म (Mentimeter बनाम Powerpoint) और प्रत्येक सामग्री (AI बनाम हार्मोनिक्स) के लिए प्रत्येक स्लाइड के दौरान औसत समूह PM मानों की गणना की। चित्र 9 में सबसे ध्यान देने योग्य पैटर्न दर्शाए जाते हैं।

चित्र 9. स्लाइड के दौरान PM के समय-प्रवासी।

AI सामग्री के लिए, सभी प्रस्तुतियों के दौरान बोरडम के स्तर कम थे। हार्मोनिक्स सामग्री में बोरडम का एक दिलचस्प पैटर्न भी देखा गया, जहाँ बोरडम इस ओर बढ़ते हुए के मध्य में बढ़ा और फिर घट गया। इसने सुझाव दिया कि Mentimeter “घटनाओं” के अद्वितीय, आकर्षक स्वभाव ने प्रस्तुति के दौरान बढ़ती बोरडम को कम करने में मदद की।

हमने देखा कि सहभागिता के स्तर Mentimeter के लिए दोनों प्रकार की सामग्री के लिए लगभग पूरे प्रस्तुति के दौरान अधिक थे। कुल में 24 स्लाइड में से केवल दो उदाहरण थे जिनमें Mentimeter की सहभागिता Powerpoint की तुलना में अधिक नहीं थी।

Mentimeter प्रभाव: Mentimeter घटनाओं की तुलना Powerpoint स्लाइड से

हालांकि हमने पाया कि लोगों ने Mentimeter के प्रति सकारात्मक प्रतिक्रिया दी, हम और गहराई से जाना चाहते थे और देखना चाहते थे कि विशिष्ट Mentimeter घटनाएँ Powerpoint स्लाइड की तुलना में कैसे बैठती हैं। Mentimeter घटनाएँ वे क्षण हैं जिसमें दर्शकों को अपने मोबाइल उपकरणों का उपयोग करके प्रस्तुति के साथ बातचीत करने के लिए प्रेरित किया जाता है। उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों को किसी विषय पर उनके व्यक्तिगत राय के बारे में पूछा जा सकता था या उनकी प्रस्तुति के शीर्षक के बारे में प्रश्न पूछे जा सकते थे। चित्र 10 Mentimeter घटनाओं और Powerpoint स्लाइड के लिए देखे गए PM का औसत दिखाने वाला है।

चित्र 10. Mentimeter घटनाओं और Powerpoint स्लाइड के PM मूल्यों की तुलना।

हमने देखा कि, Powerpoint स्लाइड की तुलना में, Mentimeter घटनाओं ने बोरडम को कम किया और सहभागिता, ध्यान, रुचि, और संज्ञानात्मक लोड को बढ़ाया। सबसे बड़े प्रभाव बोरडम और सहभागिता के स्तरों पर थे, जिसमें बोरडम में 16% की कमी और सहभागिता में 13% की वृद्धि देखी गई।

Mentimeter प्रभाव: विभिन्न Mentimeter घटनाओं की तुलना

हालाँकि Mentimeter घटनाओं ने सामान्यतः दर्शकों में सकारात्मक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कीं, हम जानना चाहते थे कि क्या कुछ घटनाएँ दूसरों की तुलना में बेहतर थीं। Mentimeter प्रस्तुतियों में तीन प्रकार की घटनाएँ थीं: राय घटनाएँ, जिनमें दर्शकों को किसी विषय पर उनके राय के बारे में पूछा गया; प्रश्नोत्तरी घटनाएँ, जिनमें दर्शकों से सामग्री से संबंधित प्रश्न पूछे गए; और वीडियो घटनाएँ, जिनमें प्रतिभागियों ने एक वीडियो देखा। चित्र 11 प्रत्येक घटना प्रकार के लिए PM मूल्यों को दर्शाता है। हमने तुलना के लिए Powerpoint स्लाइड भी शामिल की।

चित्र 11. प्रत्येक Mentimeter घटना प्रकार के लिए औसत PM। Powerpoint स्लाइड के लिए सबसे अच्छे PM के मूल्य की तुलना के लिए शामिल किया गया।

राय घटनाएँ अन्य घटनाओं की तुलना में कम से कम बोरडम और अधिक सहभागिता, ध्यान, रुचि, और संज्ञानात्मक लोड उत्पन्न करती हैं। दिलचस्प बात यह है कि वीडियो घटनाएँ सबसे अधिक बोरडम को उत्पन्न करती हैं और सबसे कम सहभागिता और ध्यान।

Mentimeter प्रभाव: भागीदारी पर एक करीबी नजर

हालाँकि सभी PM Mentimeter प्रस्तुतियों के प्रति सकारात्मक प्रतिक्रियाओं का ट्रेंड करते हैं, ऐसा लगता है कि सहभागिता का सबसे सुसंगत प्रभाव था। बेहतर समझने के लिए, हमने यह दर्शाने के लिए सांकेतिक PM का उपयोग किया कि प्रत्येक प्रतिभागी ने अपनी अधिकतम सहभागिता का मूल्य कब प्रदर्शित किया था। चित्र 12 दिखाता है कि Mentimeter प्रस्तुति के दौरान अधिकतम सहभागिता के मूल्यों की संख्या बढ़ी। इसके अलावा, Mentimeter घटना के दौरान प्रतिभागियों की 70% अधिकतम सहभागिता स्कोर हुई।

चित्र 12. अधिकतम सहभागिता PM का वितरण।

Mentimeter प्रभाव: उद्देश्य और दृश्यात्मक मानकों की तुलना

हालांकि EEG विशिष्ट प्रतिक्रियाओं का अनुक्रमण कर सकता है, जिसमें ये मान स्वयं की रिपोर्टों द्वारा पुष्ट होते हैं। चित्र 13 प्रयोग के अंत में प्रस्तुत किए गए पांच सहभागिता-संबंधित प्रश्नों के लिए विषयगत को दर्शाता है।

चित्र 13. प्रतिभागियों द्वारा एक 1-5 लिकट स्केलपर प्रस्तुत की गई विषयगत सहभागिता के स्कोर।

सभी प्रश्नों के लिए प्रतिक्रियाएँ मानसिक डेटा से मिलने वाले निष्कर्षों का समर्थन करती हैं। Powerpoint की प्रस्तुतियों की तुलना में, Mentimeter प्रस्तुतियों ने प्रतिभागियों को प्रस्तुतियों के साथ अधिक संलग्न, प्रस्तुतकर्ता के प्रति अधिक संलग्न, सामग्री में अधिक रुचि महसूस की, प्रस्तुति का अधिक आनंद उठा, और महसूस किया कि उन्होंने प्रस्तुति के दौरान अधिक नई सामग्री सीखी।

सारांश

अध्ययन की समाप्ति पर, EMOTIV शोध दल ने निष्कर्ष रिपोर्ट Mentimeter को सौंपी। इससे Mentimeter को यह समझने में मदद मिली कि उनका उत्पाद कैसा रहा और उनके उपयोगकर्ताओं के लिए यह सकारात्मक अनुभव बेहतर करने के लिए क्या खास बनाता है। न केवल Mentimeter को यह प्रदर्शित करने वाला अनुभवात्मक डेटा प्रदान किया गया कि उनका उत्पाद उच्च सहभागिता, ध्यान, संज्ञानात्मक लोड उत्पन्न करता है जबकि बोरडम को कम करता है, यह उनके विशेष फीचर्स में से कौन से उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अधिक आकर्षक थे, उन पर व्यावहारिक अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करता है। Mentimeter अध्ययन निष्कर्षों पर लिखा गया दस्तावेज़ https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect? पर पाया जा सकता है।

Mentimeter प्रभाव जैसे अध्ययन वास्तव में दूरदराज, सुचारु, और व्यक्तिगत EEG प्रयोगों की संभावनाओं का केवल एक छोटा सा हिस्सा प्रतिनिधित्व करते हैं। उपभोक्ता प्राथमिकता के मूल्यांकन से लेकर मानसिक स्वास्थ्य मुद्दों की जांच करने तक, EMOTIV शोध सेट सही प्लेटफ़ॉर्म है जो बड़े पैमाने पर EEG अनुसंधान के लिए है। हमारे शोध दल के साथ सहयोग कर, व्यक्ति, कंपनियाँ, और संस्थाएँ तंत्रिका विज्ञान की शक्ति का लाभ उठाकर मानव जनसंख्या में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकती हैं। यह समाधान आधुनिक तंत्रिका विज्ञान का आदर्श उत्तर है, जो सार्वजनिक स्वास्थ्य संकटों से प्रतिरक्षित, घटती बजटों के प्रति प्रतिरोधी, और वैश्विक समुदाय के सापेक्ष व्यापक रूप से समावेशी है।