Krisis Replikasi dalam Neurosains Kognitif
Mehul Nayak
Diperbarui pada
Krisis Replikasi dalam Neurosains Kognitif
Mehul Nayak
Diperbarui pada
Krisis Replikasi dalam Neurosains Kognitif
Mehul Nayak
Diperbarui pada
Menargetkan krisis replikasi dalam ilmu saraf kognitif untuk meningkatkan signifikansi statistik.
Dalam ilmu saraf kognitif dan penelitian perilaku sosial, metodologi penelitian EEG bertujuan untuk memahami pikiran manusia dengan mempelajari sifat aktivitas otak yang terkait dengan berbagai aktivitas atau lingkungan eksternal. Pembeda penting dari penelitian EEG, sekarang setelah headset EEG nirkabel dan portabel tersedia, adalah kemampuan untuk memeriksa aktivitas otak longitudinal dan perilaku sosial di lokasi dunia nyata, alih-alih terbatas di laboratorium.
Apa yang Dimaksud dengan Krisis Replikasi?
Krisis replikasi merujuk pada situasi ketika peneliti tidak dapat mereplikasi atau mereproduksi hasil eksperimen peneliti lain. Akibatnya, temuan mereka tidak dapat diperluas dari kelompok sampel ke populasi umum.
Sayangnya, ukuran sampel yang kecil menjadi inti dari tantangan saat ini dalam upaya penelitian ilmu saraf. Ukuran sampel yang kecil memengaruhi signifikansi statistik, meningkatkan kesulitan dalam menarik kesimpulan yang berarti, dan memperburuk krisis replikasi yang terus berkembang.
Karena replikasi adalah langkah yang sangat penting dalam proses ilmiah, mengatasi krisis replikasi ini sangatlah mendesak. Jika tidak, hasil empiris yang tidak dapat direproduksi akan merusak kredibilitas teori yang bersangkutan, dan oleh karena itu, setiap terapi, pengobatan, atau hukum yang lahir sebagai hasil dari proses tersebut juga akan ikut dipertanyakan.
Postingan ini memberikan tinjauan umum tentang krisis replikasi dan bagaimana hal itu memengaruhi kemampuan ilmuwan saraf untuk membuka potensi penuh dari data yang dikumpulkan untuk memahami dunia nyata. Kami kemudian akan memperkenalkan bagaimana teknologi abad ke-21, seperti penelitian berbasis urun daya (crowdsourced) yang dimediasi oleh AI, memberikan solusi untuk krisis replikasi.
Pentingnya reproduksibilitas dalam penelitian ilmu saraf
Penelitian empiris modern melibatkan perolehan dan analisis data. Dengan demikian, pertimbangan tentang reproduksibilitasnya terbagi menjadi dua pertanyaan:
Reproduksibilitas: Apakah eksperimen Anda memiliki validasi analisis dan sertifikasi yang diperlukan untuk interpretasi data?
Replikasi: Apakah eksperimen Anda memiliki kapasitas untuk diulang guna mendapatkan data baru yang independen?
Sayangnya, jawaban untuk kedua pertanyaan tersebut dalam penelitian ilmu saraf adalah 'tidak'.
Pada tahun 2016, Nature mensurvei 1.576 peneliti dan menemukan bahwa lebih dari 70% peneliti mencoba dan gagal mereproduksi eksperimen ilmuwan lain. Dan, lebih dari setengahnya gagal mereproduksi eksperimen mereka sendiri. Terlepas dari kegagalan tersebut, hanya 52% peneliti yang setuju bahwa ada krisis, sementara 31% menganggap hasilnya mungkin salah.
Ketidakmampuan untuk mereproduksi hasil penelitian biasanya disebabkan oleh sifat unik dari kondisi eksperimen yang tidak dapat dikompensasi atau dideteksi secara statistik. Segala hal mulai dari cuaca hari itu, teknisi laboratorium individu yang melakukan eksperimen, serta alat analisis atau statistik yang dikembangkan untuk mengevaluasi hasil eksperimen dapat memiliki elemen unik yang mempersulit replikasi.
Lebih jauh lagi, karena terbatasnya sumber daya dan keahlian yang diperlukan untuk penelitian ilmu saraf, eksperimennya cenderung kekurangan sampel dan sudah memiliki sampel populasi yang terbatas pada WEIRD (western, educated, industrialized, rich and democratic).
Mengapa Replikasi dalam Penelitian Itu Penting?
Kendala logistik, seperti masalah rekrutmen, pembatasan di laboratorium, dan ukuran sampel yang kecil, telah membuat para peneliti bergantung pada praktik dan pola penelitian warisan masa lalu. Akibatnya, peneliti yang mempelajari perilaku sosial dunia nyata dan informasi pribadi tidak dapat menjalankan eksperimen secara beragam atau kreatif. Kendala-kendala ini telah berdampak pada kapasitas peneliti ilmu saraf untuk mentransformasikan temuan mereka ke dalam aplikasi dunia nyata, seperti terapi, pengobatan, dan bahkan hukum. Masalah-masalah ini, kendala kelompok sampel, dan keterbatasan kemampuan untuk menguji dalam situasi dunia nyata berada di inti dari krisis replikasi.
Ketidakmampuan untuk mereplikasi hasil eksperimen di laboratorium mempersulit penarikan kesimpulan dengan kekuatan statistik yang tinggi. Ketika muncul keraguan pada inferensi yang ditarik dari hasil eksperimen, hal itu melemahkan kepercayaan pada seluruh sistem. Keraguan ini juga dapat berdampak negatif pada badan penyedia dana hibah yang bertugas mendukung penelitian yang akan memberikan dampak luas di dunia nyata.
Reproduksibilitas yang ditingkatkan sering kali berasal dari menetapkan metode penelitian secara tepat. Replikasi hasil ditingkatkan ketika peneliti mencapai standardisasi pengumpulan data, kontrol kualitas, dan prosedur analisis yang ketat dalam eksperimen dengan kelompok sampel yang lebih besar.
Dalam dekade terakhir, inovasi teknologi dalam perangkat lunak dan perangkat keras crowdsourcing telah memberdayakan para peneliti untuk menyediakan elemen standardisasi inti ini guna mengatasi krisis replikasi, masalah kekuatan statistik, dan krisis reproduksibilitas.
Praktik Penelitian Crowdsourcing
Go global untuk mendapatkan lebih banyak subjek dengan penelitian crowdsourced
Teknologi crowdsourcing telah berkembang pesat dalam dua dekade terakhir. Ini adalah pendekatan yang memungkinkan peneliti mengumpulkan lebih banyak data dari individu melalui jaringan yang terhubung secara global. Sebagai contoh, pertimbangkan kemajuan yang dibuat dalam pengenalan kecepatan komputer. Selama beberapa dekade penelitian ini pada dasarnya mandek hingga perusahaan seperti Google, Amazon, dan Apple mengumpulkan kontribusi kumulatif dari ratusan ribu pengguna internet. Dengan kumpulan data yang sangat besar tersebut, mereka dapat menyempurnakan perangkat lunak pengenalan suara menjadi apa yang biasa digunakan dalam layanan Google, Alexa, dan Siri saat ini.
Namun, seperti halnya sebagian besar inovasi teknologi, crowdsourcing telah diadaptasi ke beberapa praktik penelitian komersial dan ilmiah. Zooniverse, Folding@Home, dan Seek oleh iNaturalist adalah tiga dari platform crowdsourcing yang paling dikenal luas.
Zooniverse adalah platform penelitian bertenaga manusia terbesar, dengan dua juta akun terdaftar. Manusia secara unik beradaptasi dalam mengidentifikasi pola, sementara komputer mengalami kesulitan. Masyarakat umum dapat membantu peneliti mengidentifikasi dan mengklasifikasikan segala hal mulai dari bentuk galaksi hingga jenis hewan. Komunitas Zooniverse berkontribusi pada banyak penemuan dan siapa pun dapat mengunggah data mereka ke dalam proyek yang terbuka untuk komunitas.
Platform crowdsourcing populer lainnya termasuk Folding@Home dan Seek oleh iNaturalist. Folding@Home meminjam daya komputasi saat screensaver aktif, menghitung kemungkinan bentuk dan interaksi protein yang diterjemahkan dari kode DNA. Seek oleh iNaturalist adalah aplikasi ponsel pintar yang mengidentifikasi genus dan spesies tanaman atau hewan apa pun melalui kamera.
Dalam hal pengumpulan data, Seek rata-rata mengunggah hampir 200.000 gambar setiap hari. Setelah diunggah, komunitas yang terdiri dari lebih dari dua juta ilmuwan dan warga ilmuwan berinteraksi dengan data tersebut, bertindak sebagai analis kualitas data, menyarankan, dan mengonfirmasi keakuratan identifikasi.
Crowdsourcing dan Ilmu Saraf Selalu Ditakdirkan Menjadi Mitra
Penelitian crowdsourcing adalah cara untuk meningkatkan signifikansi praktis dari eksperimen. Ini menyatukan individu-individu yang memiliki minat untuk berkontribusi pada penelitian dan membantu para peneliti membuat dampak. Dengan crowdsourcing, kekuatan statistik dari praktik penelitian ini meningkat. Peneliti lebih cenderung mendeteksi perbedaan yang signifikan secara statistik ketika perbedaan itu ada karena ada ukuran sampel yang besar untuk menjamin kekuatan statistik yang cukup.
Perkembangan terbaru dalam teknologi crowdsourcing dan headset serta peralatan EEG kelas penelitian portabel yang berkualitas tinggi menawarkan harapan untuk menyelesaikan krisis replikasi. Mengumpulkan data kelas penelitian dari ribuan individu yang beragam dan tersebar tampaknya memberikan kekuatan statistik yang lebih substansial pada praktik penelitian. Untuk menjawab pertanyaan inovasi dan penelitian yang paling membingungkan, crowd (khalayak) menjadi mitra pilihan.
Meskipun beberapa diskusi terus berlanjut tentang krisis replikasi, Emotiv telah membingkai ulang masalah tersebut lebih sebagai peluang—tantangan yang layak untuk dicoba diselesaikan—dan mereka telah membuat kemajuan signifikan dalam melakukan hal itu. Untuk mengatasi krisis replikasi dalam ilmu saraf kognitif, Emotiv telah mengembangkan platform penelitian ilmu saraf terdistribusi yang terukur yang disebut EmotivLABS.
Mengatasi Krisis Replikasi dengan EmotivLABS
Kita dapat mempercepat penelitian kita dengan bekerja sama.
EmotivLABS adalah platform penelitian terdistribusi berskala besar dari Emotiv. Partisipan dari seluruh dunia dapat berpartisipasi dalam penelitian ilmu saraf dengan headset EEG Emotiv mereka sendiri dan dibayar atas kontribusi mereka.
Fitur utama dari platform ini adalah proses jaminan kualitasnya yang canggih yang memastikan peneliti memperoleh data kelas penelitian berkualitas tinggi dari partisipan. Pengguna harus menyelesaikan proses sertifikasi: mendemonstrasikan bahwa mereka tahu cara kerja headset mereka dan mereka dapat memperoleh data EEG berkualitas tinggi. Setelah tersertifikasi, pengguna dapat berpartisipasi dalam eksperimen penelitian ilmu saraf di platform tersebut dan, dalam beberapa kasus, bahkan menerima kompensasi.
Selain EEG mentah, peneliti juga memiliki akses ke data band power dan serangkaian algoritma deteksi afek dan kognitif yang mencakup perhatian, frustrasi, minat, relaksasi, keterlibatan, kegembiraan, dan stres kognitif.
Eksperimen penelitian dapat dibangun menggunakan Experiment Builder dari Emotiv, kemudian digunakan di EmotivLABS. Hubungkan dan rekrut dari panel global partisipan bersertifikat, dan kumpulkan data EEG berkualitas tinggi semuanya dalam satu platform.
Headset EEG Emotiv, yang dipasangkan dengan EmotivLABS mengatasi tiga masalah utama krisis replikasi: logistik rekrutmen, signifikansi statistik, dan akses ke demografi yang lebih beragam dan inklusif.
Pada akhirnya, seiring dengan meningkatnya jumlah disiplin ilmu dan pasar komersial yang merangkul alat dan metodologi ilmu saraf, headset kelas penelitian berbiaya rendah dari Emotiv digunakan dalam penelitian ilmu saraf, kesehatan dan kebugaran, otomotif, neuromarketing, penelitian konsumen, pendidikan, dan lingkungan hiburan.
Pada akhirnya, inovasi dalam teknologi saraf sebesar ini memungkinkan kita memperoleh wawasan yang lebih besar tentang kehidupan emosional dan intelektual kita. Pengetahuan yang dulunya di luar jangkauan karena desain eksperimen dan praktik penelitian lama yang diwariskan. Menerapkan wawasan tersebut akan memberi kita kendali yang lebih besar dalam menyesuaikan kehidupan pribadi dan profesional kita secara sadar untuk memaksimalkan kinerja dan memperkaya kemampuan bawaan kita secara pribadi maupun dalam hubungan kita dengan orang lain.
Pelajari lebih lanjut tentang cara meningkatkan penelitian Anda di sini.
Pelajari Lebih Lanjut Tentang Emotiv
Didirikan pada tahun 2011, Emotiv adalah perusahaan bioinformatika yang berbasis di San Francisco dengan misi memajukan pemahaman kita tentang otak manusia menggunakan perangkat keras, analisis, dan visualisasi elektroensefalografi (EEG) khusus.
Di pusat sains terbuka adalah kolaborasi. Platform penelitian dan staf Emotiv bertujuan untuk mempromosikan integritas ilmiah dan ketelitian eksperimental. Platform penelitian skala besar Emotiv, EmotivLABS, menghubungkan para ilmuwan saraf kognitif di seluruh dunia dengan populasi global dari partisipan penelitian dan penyelidik. Menyadari linearitas aditif dari penelitian ilmu saraf, kami membantu para peneliti dengan menyediakan kumpulan data yang luas, multi-dimensi, dan kaya, yang memungkinkan Anda menarik kesimpulan yang berarti dari sampel yang luas.
Headset Emotiv
EMOTIV Insight
Emotiv melayani komunitas pengguna yang luas, mulai dari para profesional hingga individu yang sekadar ingin mempelajari tentang otak mereka. EMOTIV Insight adalah headset EEG 5-saluran yang dirancang untuk antarmuka otak-komputer (BCI). Insight menggabungkan desain ramping yang mudah disiapkan dengan teknologi sensor revolusioner.
EMOTIV EPOC X dan EPOC Flex
EMOTIV Epoc X adalah headset EEG 14-saluran dan EPOC Flex adalah sistem EEG 32-saluran. Dirancang untuk penelitian ilmu saraf di setiap lingkungan, headset EPOC nirkabel dengan teknologi sensor yang ditingkatkan. Kedua headset telah divalidasi oleh kelompok penelitian independen dan terbukti menyediakan data kelas penelitian berkualitas tinggi.
Perbandingan lengkap kemampuan teknis headset EEG Emotiv tersedia di situs web Emotiv.
Teknologi Emotiv
Emotiv telah merancang serangkaian alat untuk mendukung setiap langkah penelitian ilmu saraf di sepanjang jalan.
Perangkat lunak EmotivPRO memungkinkan pengguna untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan hasil uji coba. Peneliti juga dapat merancang eksperimen di tingkat profesional di mana partisipan mana pun dengan headset Emotiv dapat berpartisipasi jika memenuhi standar desain eksperimen.
Software Development Kit (SDK) untuk Emotiv juga tersedia sehingga aplikasi khusus, interaksi, atau desain eksperimen dapat dilakukan di mana saja hanya dengan menggunakan headset dan ponsel pintar saja.
Seiring dengan meningkatnya jumlah disiplin ilmu dan pasar komersial yang merangkul alat dan metodologi ilmu saraf, headset EEG berbiaya rendah dan mudah digunakan dari Emotiv digunakan dalam:
Penelitian ilmu saraf
Kesehatan dan kebugaran
Industri otomotif
Neuromarketing
Penelitian konsumen
Pendidikan
Lingkungan hiburan
Menargetkan krisis replikasi dalam ilmu saraf kognitif untuk meningkatkan signifikansi statistik.
Dalam ilmu saraf kognitif dan penelitian perilaku sosial, metodologi penelitian EEG bertujuan untuk memahami pikiran manusia dengan mempelajari sifat aktivitas otak yang terkait dengan berbagai aktivitas atau lingkungan eksternal. Pembeda penting dari penelitian EEG, sekarang setelah headset EEG nirkabel dan portabel tersedia, adalah kemampuan untuk memeriksa aktivitas otak longitudinal dan perilaku sosial di lokasi dunia nyata, alih-alih terbatas di laboratorium.
Apa yang Dimaksud dengan Krisis Replikasi?
Krisis replikasi merujuk pada situasi ketika peneliti tidak dapat mereplikasi atau mereproduksi hasil eksperimen peneliti lain. Akibatnya, temuan mereka tidak dapat diperluas dari kelompok sampel ke populasi umum.
Sayangnya, ukuran sampel yang kecil menjadi inti dari tantangan saat ini dalam upaya penelitian ilmu saraf. Ukuran sampel yang kecil memengaruhi signifikansi statistik, meningkatkan kesulitan dalam menarik kesimpulan yang berarti, dan memperburuk krisis replikasi yang terus berkembang.
Karena replikasi adalah langkah yang sangat penting dalam proses ilmiah, mengatasi krisis replikasi ini sangatlah mendesak. Jika tidak, hasil empiris yang tidak dapat direproduksi akan merusak kredibilitas teori yang bersangkutan, dan oleh karena itu, setiap terapi, pengobatan, atau hukum yang lahir sebagai hasil dari proses tersebut juga akan ikut dipertanyakan.
Postingan ini memberikan tinjauan umum tentang krisis replikasi dan bagaimana hal itu memengaruhi kemampuan ilmuwan saraf untuk membuka potensi penuh dari data yang dikumpulkan untuk memahami dunia nyata. Kami kemudian akan memperkenalkan bagaimana teknologi abad ke-21, seperti penelitian berbasis urun daya (crowdsourced) yang dimediasi oleh AI, memberikan solusi untuk krisis replikasi.
Pentingnya reproduksibilitas dalam penelitian ilmu saraf
Penelitian empiris modern melibatkan perolehan dan analisis data. Dengan demikian, pertimbangan tentang reproduksibilitasnya terbagi menjadi dua pertanyaan:
Reproduksibilitas: Apakah eksperimen Anda memiliki validasi analisis dan sertifikasi yang diperlukan untuk interpretasi data?
Replikasi: Apakah eksperimen Anda memiliki kapasitas untuk diulang guna mendapatkan data baru yang independen?
Sayangnya, jawaban untuk kedua pertanyaan tersebut dalam penelitian ilmu saraf adalah 'tidak'.
Pada tahun 2016, Nature mensurvei 1.576 peneliti dan menemukan bahwa lebih dari 70% peneliti mencoba dan gagal mereproduksi eksperimen ilmuwan lain. Dan, lebih dari setengahnya gagal mereproduksi eksperimen mereka sendiri. Terlepas dari kegagalan tersebut, hanya 52% peneliti yang setuju bahwa ada krisis, sementara 31% menganggap hasilnya mungkin salah.
Ketidakmampuan untuk mereproduksi hasil penelitian biasanya disebabkan oleh sifat unik dari kondisi eksperimen yang tidak dapat dikompensasi atau dideteksi secara statistik. Segala hal mulai dari cuaca hari itu, teknisi laboratorium individu yang melakukan eksperimen, serta alat analisis atau statistik yang dikembangkan untuk mengevaluasi hasil eksperimen dapat memiliki elemen unik yang mempersulit replikasi.
Lebih jauh lagi, karena terbatasnya sumber daya dan keahlian yang diperlukan untuk penelitian ilmu saraf, eksperimennya cenderung kekurangan sampel dan sudah memiliki sampel populasi yang terbatas pada WEIRD (western, educated, industrialized, rich and democratic).
Mengapa Replikasi dalam Penelitian Itu Penting?
Kendala logistik, seperti masalah rekrutmen, pembatasan di laboratorium, dan ukuran sampel yang kecil, telah membuat para peneliti bergantung pada praktik dan pola penelitian warisan masa lalu. Akibatnya, peneliti yang mempelajari perilaku sosial dunia nyata dan informasi pribadi tidak dapat menjalankan eksperimen secara beragam atau kreatif. Kendala-kendala ini telah berdampak pada kapasitas peneliti ilmu saraf untuk mentransformasikan temuan mereka ke dalam aplikasi dunia nyata, seperti terapi, pengobatan, dan bahkan hukum. Masalah-masalah ini, kendala kelompok sampel, dan keterbatasan kemampuan untuk menguji dalam situasi dunia nyata berada di inti dari krisis replikasi.
Ketidakmampuan untuk mereplikasi hasil eksperimen di laboratorium mempersulit penarikan kesimpulan dengan kekuatan statistik yang tinggi. Ketika muncul keraguan pada inferensi yang ditarik dari hasil eksperimen, hal itu melemahkan kepercayaan pada seluruh sistem. Keraguan ini juga dapat berdampak negatif pada badan penyedia dana hibah yang bertugas mendukung penelitian yang akan memberikan dampak luas di dunia nyata.
Reproduksibilitas yang ditingkatkan sering kali berasal dari menetapkan metode penelitian secara tepat. Replikasi hasil ditingkatkan ketika peneliti mencapai standardisasi pengumpulan data, kontrol kualitas, dan prosedur analisis yang ketat dalam eksperimen dengan kelompok sampel yang lebih besar.
Dalam dekade terakhir, inovasi teknologi dalam perangkat lunak dan perangkat keras crowdsourcing telah memberdayakan para peneliti untuk menyediakan elemen standardisasi inti ini guna mengatasi krisis replikasi, masalah kekuatan statistik, dan krisis reproduksibilitas.
Praktik Penelitian Crowdsourcing
Go global untuk mendapatkan lebih banyak subjek dengan penelitian crowdsourced
Teknologi crowdsourcing telah berkembang pesat dalam dua dekade terakhir. Ini adalah pendekatan yang memungkinkan peneliti mengumpulkan lebih banyak data dari individu melalui jaringan yang terhubung secara global. Sebagai contoh, pertimbangkan kemajuan yang dibuat dalam pengenalan kecepatan komputer. Selama beberapa dekade penelitian ini pada dasarnya mandek hingga perusahaan seperti Google, Amazon, dan Apple mengumpulkan kontribusi kumulatif dari ratusan ribu pengguna internet. Dengan kumpulan data yang sangat besar tersebut, mereka dapat menyempurnakan perangkat lunak pengenalan suara menjadi apa yang biasa digunakan dalam layanan Google, Alexa, dan Siri saat ini.
Namun, seperti halnya sebagian besar inovasi teknologi, crowdsourcing telah diadaptasi ke beberapa praktik penelitian komersial dan ilmiah. Zooniverse, Folding@Home, dan Seek oleh iNaturalist adalah tiga dari platform crowdsourcing yang paling dikenal luas.
Zooniverse adalah platform penelitian bertenaga manusia terbesar, dengan dua juta akun terdaftar. Manusia secara unik beradaptasi dalam mengidentifikasi pola, sementara komputer mengalami kesulitan. Masyarakat umum dapat membantu peneliti mengidentifikasi dan mengklasifikasikan segala hal mulai dari bentuk galaksi hingga jenis hewan. Komunitas Zooniverse berkontribusi pada banyak penemuan dan siapa pun dapat mengunggah data mereka ke dalam proyek yang terbuka untuk komunitas.
Platform crowdsourcing populer lainnya termasuk Folding@Home dan Seek oleh iNaturalist. Folding@Home meminjam daya komputasi saat screensaver aktif, menghitung kemungkinan bentuk dan interaksi protein yang diterjemahkan dari kode DNA. Seek oleh iNaturalist adalah aplikasi ponsel pintar yang mengidentifikasi genus dan spesies tanaman atau hewan apa pun melalui kamera.
Dalam hal pengumpulan data, Seek rata-rata mengunggah hampir 200.000 gambar setiap hari. Setelah diunggah, komunitas yang terdiri dari lebih dari dua juta ilmuwan dan warga ilmuwan berinteraksi dengan data tersebut, bertindak sebagai analis kualitas data, menyarankan, dan mengonfirmasi keakuratan identifikasi.
Crowdsourcing dan Ilmu Saraf Selalu Ditakdirkan Menjadi Mitra
Penelitian crowdsourcing adalah cara untuk meningkatkan signifikansi praktis dari eksperimen. Ini menyatukan individu-individu yang memiliki minat untuk berkontribusi pada penelitian dan membantu para peneliti membuat dampak. Dengan crowdsourcing, kekuatan statistik dari praktik penelitian ini meningkat. Peneliti lebih cenderung mendeteksi perbedaan yang signifikan secara statistik ketika perbedaan itu ada karena ada ukuran sampel yang besar untuk menjamin kekuatan statistik yang cukup.
Perkembangan terbaru dalam teknologi crowdsourcing dan headset serta peralatan EEG kelas penelitian portabel yang berkualitas tinggi menawarkan harapan untuk menyelesaikan krisis replikasi. Mengumpulkan data kelas penelitian dari ribuan individu yang beragam dan tersebar tampaknya memberikan kekuatan statistik yang lebih substansial pada praktik penelitian. Untuk menjawab pertanyaan inovasi dan penelitian yang paling membingungkan, crowd (khalayak) menjadi mitra pilihan.
Meskipun beberapa diskusi terus berlanjut tentang krisis replikasi, Emotiv telah membingkai ulang masalah tersebut lebih sebagai peluang—tantangan yang layak untuk dicoba diselesaikan—dan mereka telah membuat kemajuan signifikan dalam melakukan hal itu. Untuk mengatasi krisis replikasi dalam ilmu saraf kognitif, Emotiv telah mengembangkan platform penelitian ilmu saraf terdistribusi yang terukur yang disebut EmotivLABS.
Mengatasi Krisis Replikasi dengan EmotivLABS
Kita dapat mempercepat penelitian kita dengan bekerja sama.
EmotivLABS adalah platform penelitian terdistribusi berskala besar dari Emotiv. Partisipan dari seluruh dunia dapat berpartisipasi dalam penelitian ilmu saraf dengan headset EEG Emotiv mereka sendiri dan dibayar atas kontribusi mereka.
Fitur utama dari platform ini adalah proses jaminan kualitasnya yang canggih yang memastikan peneliti memperoleh data kelas penelitian berkualitas tinggi dari partisipan. Pengguna harus menyelesaikan proses sertifikasi: mendemonstrasikan bahwa mereka tahu cara kerja headset mereka dan mereka dapat memperoleh data EEG berkualitas tinggi. Setelah tersertifikasi, pengguna dapat berpartisipasi dalam eksperimen penelitian ilmu saraf di platform tersebut dan, dalam beberapa kasus, bahkan menerima kompensasi.
Selain EEG mentah, peneliti juga memiliki akses ke data band power dan serangkaian algoritma deteksi afek dan kognitif yang mencakup perhatian, frustrasi, minat, relaksasi, keterlibatan, kegembiraan, dan stres kognitif.
Eksperimen penelitian dapat dibangun menggunakan Experiment Builder dari Emotiv, kemudian digunakan di EmotivLABS. Hubungkan dan rekrut dari panel global partisipan bersertifikat, dan kumpulkan data EEG berkualitas tinggi semuanya dalam satu platform.
Headset EEG Emotiv, yang dipasangkan dengan EmotivLABS mengatasi tiga masalah utama krisis replikasi: logistik rekrutmen, signifikansi statistik, dan akses ke demografi yang lebih beragam dan inklusif.
Pada akhirnya, seiring dengan meningkatnya jumlah disiplin ilmu dan pasar komersial yang merangkul alat dan metodologi ilmu saraf, headset kelas penelitian berbiaya rendah dari Emotiv digunakan dalam penelitian ilmu saraf, kesehatan dan kebugaran, otomotif, neuromarketing, penelitian konsumen, pendidikan, dan lingkungan hiburan.
Pada akhirnya, inovasi dalam teknologi saraf sebesar ini memungkinkan kita memperoleh wawasan yang lebih besar tentang kehidupan emosional dan intelektual kita. Pengetahuan yang dulunya di luar jangkauan karena desain eksperimen dan praktik penelitian lama yang diwariskan. Menerapkan wawasan tersebut akan memberi kita kendali yang lebih besar dalam menyesuaikan kehidupan pribadi dan profesional kita secara sadar untuk memaksimalkan kinerja dan memperkaya kemampuan bawaan kita secara pribadi maupun dalam hubungan kita dengan orang lain.
Pelajari lebih lanjut tentang cara meningkatkan penelitian Anda di sini.
Pelajari Lebih Lanjut Tentang Emotiv
Didirikan pada tahun 2011, Emotiv adalah perusahaan bioinformatika yang berbasis di San Francisco dengan misi memajukan pemahaman kita tentang otak manusia menggunakan perangkat keras, analisis, dan visualisasi elektroensefalografi (EEG) khusus.
Di pusat sains terbuka adalah kolaborasi. Platform penelitian dan staf Emotiv bertujuan untuk mempromosikan integritas ilmiah dan ketelitian eksperimental. Platform penelitian skala besar Emotiv, EmotivLABS, menghubungkan para ilmuwan saraf kognitif di seluruh dunia dengan populasi global dari partisipan penelitian dan penyelidik. Menyadari linearitas aditif dari penelitian ilmu saraf, kami membantu para peneliti dengan menyediakan kumpulan data yang luas, multi-dimensi, dan kaya, yang memungkinkan Anda menarik kesimpulan yang berarti dari sampel yang luas.
Headset Emotiv
EMOTIV Insight
Emotiv melayani komunitas pengguna yang luas, mulai dari para profesional hingga individu yang sekadar ingin mempelajari tentang otak mereka. EMOTIV Insight adalah headset EEG 5-saluran yang dirancang untuk antarmuka otak-komputer (BCI). Insight menggabungkan desain ramping yang mudah disiapkan dengan teknologi sensor revolusioner.
EMOTIV EPOC X dan EPOC Flex
EMOTIV Epoc X adalah headset EEG 14-saluran dan EPOC Flex adalah sistem EEG 32-saluran. Dirancang untuk penelitian ilmu saraf di setiap lingkungan, headset EPOC nirkabel dengan teknologi sensor yang ditingkatkan. Kedua headset telah divalidasi oleh kelompok penelitian independen dan terbukti menyediakan data kelas penelitian berkualitas tinggi.
Perbandingan lengkap kemampuan teknis headset EEG Emotiv tersedia di situs web Emotiv.
Teknologi Emotiv
Emotiv telah merancang serangkaian alat untuk mendukung setiap langkah penelitian ilmu saraf di sepanjang jalan.
Perangkat lunak EmotivPRO memungkinkan pengguna untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan hasil uji coba. Peneliti juga dapat merancang eksperimen di tingkat profesional di mana partisipan mana pun dengan headset Emotiv dapat berpartisipasi jika memenuhi standar desain eksperimen.
Software Development Kit (SDK) untuk Emotiv juga tersedia sehingga aplikasi khusus, interaksi, atau desain eksperimen dapat dilakukan di mana saja hanya dengan menggunakan headset dan ponsel pintar saja.
Seiring dengan meningkatnya jumlah disiplin ilmu dan pasar komersial yang merangkul alat dan metodologi ilmu saraf, headset EEG berbiaya rendah dan mudah digunakan dari Emotiv digunakan dalam:
Penelitian ilmu saraf
Kesehatan dan kebugaran
Industri otomotif
Neuromarketing
Penelitian konsumen
Pendidikan
Lingkungan hiburan
Menargetkan krisis replikasi dalam ilmu saraf kognitif untuk meningkatkan signifikansi statistik.
Dalam ilmu saraf kognitif dan penelitian perilaku sosial, metodologi penelitian EEG bertujuan untuk memahami pikiran manusia dengan mempelajari sifat aktivitas otak yang terkait dengan berbagai aktivitas atau lingkungan eksternal. Pembeda penting dari penelitian EEG, sekarang setelah headset EEG nirkabel dan portabel tersedia, adalah kemampuan untuk memeriksa aktivitas otak longitudinal dan perilaku sosial di lokasi dunia nyata, alih-alih terbatas di laboratorium.
Apa yang Dimaksud dengan Krisis Replikasi?
Krisis replikasi merujuk pada situasi ketika peneliti tidak dapat mereplikasi atau mereproduksi hasil eksperimen peneliti lain. Akibatnya, temuan mereka tidak dapat diperluas dari kelompok sampel ke populasi umum.
Sayangnya, ukuran sampel yang kecil menjadi inti dari tantangan saat ini dalam upaya penelitian ilmu saraf. Ukuran sampel yang kecil memengaruhi signifikansi statistik, meningkatkan kesulitan dalam menarik kesimpulan yang berarti, dan memperburuk krisis replikasi yang terus berkembang.
Karena replikasi adalah langkah yang sangat penting dalam proses ilmiah, mengatasi krisis replikasi ini sangatlah mendesak. Jika tidak, hasil empiris yang tidak dapat direproduksi akan merusak kredibilitas teori yang bersangkutan, dan oleh karena itu, setiap terapi, pengobatan, atau hukum yang lahir sebagai hasil dari proses tersebut juga akan ikut dipertanyakan.
Postingan ini memberikan tinjauan umum tentang krisis replikasi dan bagaimana hal itu memengaruhi kemampuan ilmuwan saraf untuk membuka potensi penuh dari data yang dikumpulkan untuk memahami dunia nyata. Kami kemudian akan memperkenalkan bagaimana teknologi abad ke-21, seperti penelitian berbasis urun daya (crowdsourced) yang dimediasi oleh AI, memberikan solusi untuk krisis replikasi.
Pentingnya reproduksibilitas dalam penelitian ilmu saraf
Penelitian empiris modern melibatkan perolehan dan analisis data. Dengan demikian, pertimbangan tentang reproduksibilitasnya terbagi menjadi dua pertanyaan:
Reproduksibilitas: Apakah eksperimen Anda memiliki validasi analisis dan sertifikasi yang diperlukan untuk interpretasi data?
Replikasi: Apakah eksperimen Anda memiliki kapasitas untuk diulang guna mendapatkan data baru yang independen?
Sayangnya, jawaban untuk kedua pertanyaan tersebut dalam penelitian ilmu saraf adalah 'tidak'.
Pada tahun 2016, Nature mensurvei 1.576 peneliti dan menemukan bahwa lebih dari 70% peneliti mencoba dan gagal mereproduksi eksperimen ilmuwan lain. Dan, lebih dari setengahnya gagal mereproduksi eksperimen mereka sendiri. Terlepas dari kegagalan tersebut, hanya 52% peneliti yang setuju bahwa ada krisis, sementara 31% menganggap hasilnya mungkin salah.
Ketidakmampuan untuk mereproduksi hasil penelitian biasanya disebabkan oleh sifat unik dari kondisi eksperimen yang tidak dapat dikompensasi atau dideteksi secara statistik. Segala hal mulai dari cuaca hari itu, teknisi laboratorium individu yang melakukan eksperimen, serta alat analisis atau statistik yang dikembangkan untuk mengevaluasi hasil eksperimen dapat memiliki elemen unik yang mempersulit replikasi.
Lebih jauh lagi, karena terbatasnya sumber daya dan keahlian yang diperlukan untuk penelitian ilmu saraf, eksperimennya cenderung kekurangan sampel dan sudah memiliki sampel populasi yang terbatas pada WEIRD (western, educated, industrialized, rich and democratic).
Mengapa Replikasi dalam Penelitian Itu Penting?
Kendala logistik, seperti masalah rekrutmen, pembatasan di laboratorium, dan ukuran sampel yang kecil, telah membuat para peneliti bergantung pada praktik dan pola penelitian warisan masa lalu. Akibatnya, peneliti yang mempelajari perilaku sosial dunia nyata dan informasi pribadi tidak dapat menjalankan eksperimen secara beragam atau kreatif. Kendala-kendala ini telah berdampak pada kapasitas peneliti ilmu saraf untuk mentransformasikan temuan mereka ke dalam aplikasi dunia nyata, seperti terapi, pengobatan, dan bahkan hukum. Masalah-masalah ini, kendala kelompok sampel, dan keterbatasan kemampuan untuk menguji dalam situasi dunia nyata berada di inti dari krisis replikasi.
Ketidakmampuan untuk mereplikasi hasil eksperimen di laboratorium mempersulit penarikan kesimpulan dengan kekuatan statistik yang tinggi. Ketika muncul keraguan pada inferensi yang ditarik dari hasil eksperimen, hal itu melemahkan kepercayaan pada seluruh sistem. Keraguan ini juga dapat berdampak negatif pada badan penyedia dana hibah yang bertugas mendukung penelitian yang akan memberikan dampak luas di dunia nyata.
Reproduksibilitas yang ditingkatkan sering kali berasal dari menetapkan metode penelitian secara tepat. Replikasi hasil ditingkatkan ketika peneliti mencapai standardisasi pengumpulan data, kontrol kualitas, dan prosedur analisis yang ketat dalam eksperimen dengan kelompok sampel yang lebih besar.
Dalam dekade terakhir, inovasi teknologi dalam perangkat lunak dan perangkat keras crowdsourcing telah memberdayakan para peneliti untuk menyediakan elemen standardisasi inti ini guna mengatasi krisis replikasi, masalah kekuatan statistik, dan krisis reproduksibilitas.
Praktik Penelitian Crowdsourcing
Go global untuk mendapatkan lebih banyak subjek dengan penelitian crowdsourced
Teknologi crowdsourcing telah berkembang pesat dalam dua dekade terakhir. Ini adalah pendekatan yang memungkinkan peneliti mengumpulkan lebih banyak data dari individu melalui jaringan yang terhubung secara global. Sebagai contoh, pertimbangkan kemajuan yang dibuat dalam pengenalan kecepatan komputer. Selama beberapa dekade penelitian ini pada dasarnya mandek hingga perusahaan seperti Google, Amazon, dan Apple mengumpulkan kontribusi kumulatif dari ratusan ribu pengguna internet. Dengan kumpulan data yang sangat besar tersebut, mereka dapat menyempurnakan perangkat lunak pengenalan suara menjadi apa yang biasa digunakan dalam layanan Google, Alexa, dan Siri saat ini.
Namun, seperti halnya sebagian besar inovasi teknologi, crowdsourcing telah diadaptasi ke beberapa praktik penelitian komersial dan ilmiah. Zooniverse, Folding@Home, dan Seek oleh iNaturalist adalah tiga dari platform crowdsourcing yang paling dikenal luas.
Zooniverse adalah platform penelitian bertenaga manusia terbesar, dengan dua juta akun terdaftar. Manusia secara unik beradaptasi dalam mengidentifikasi pola, sementara komputer mengalami kesulitan. Masyarakat umum dapat membantu peneliti mengidentifikasi dan mengklasifikasikan segala hal mulai dari bentuk galaksi hingga jenis hewan. Komunitas Zooniverse berkontribusi pada banyak penemuan dan siapa pun dapat mengunggah data mereka ke dalam proyek yang terbuka untuk komunitas.
Platform crowdsourcing populer lainnya termasuk Folding@Home dan Seek oleh iNaturalist. Folding@Home meminjam daya komputasi saat screensaver aktif, menghitung kemungkinan bentuk dan interaksi protein yang diterjemahkan dari kode DNA. Seek oleh iNaturalist adalah aplikasi ponsel pintar yang mengidentifikasi genus dan spesies tanaman atau hewan apa pun melalui kamera.
Dalam hal pengumpulan data, Seek rata-rata mengunggah hampir 200.000 gambar setiap hari. Setelah diunggah, komunitas yang terdiri dari lebih dari dua juta ilmuwan dan warga ilmuwan berinteraksi dengan data tersebut, bertindak sebagai analis kualitas data, menyarankan, dan mengonfirmasi keakuratan identifikasi.
Crowdsourcing dan Ilmu Saraf Selalu Ditakdirkan Menjadi Mitra
Penelitian crowdsourcing adalah cara untuk meningkatkan signifikansi praktis dari eksperimen. Ini menyatukan individu-individu yang memiliki minat untuk berkontribusi pada penelitian dan membantu para peneliti membuat dampak. Dengan crowdsourcing, kekuatan statistik dari praktik penelitian ini meningkat. Peneliti lebih cenderung mendeteksi perbedaan yang signifikan secara statistik ketika perbedaan itu ada karena ada ukuran sampel yang besar untuk menjamin kekuatan statistik yang cukup.
Perkembangan terbaru dalam teknologi crowdsourcing dan headset serta peralatan EEG kelas penelitian portabel yang berkualitas tinggi menawarkan harapan untuk menyelesaikan krisis replikasi. Mengumpulkan data kelas penelitian dari ribuan individu yang beragam dan tersebar tampaknya memberikan kekuatan statistik yang lebih substansial pada praktik penelitian. Untuk menjawab pertanyaan inovasi dan penelitian yang paling membingungkan, crowd (khalayak) menjadi mitra pilihan.
Meskipun beberapa diskusi terus berlanjut tentang krisis replikasi, Emotiv telah membingkai ulang masalah tersebut lebih sebagai peluang—tantangan yang layak untuk dicoba diselesaikan—dan mereka telah membuat kemajuan signifikan dalam melakukan hal itu. Untuk mengatasi krisis replikasi dalam ilmu saraf kognitif, Emotiv telah mengembangkan platform penelitian ilmu saraf terdistribusi yang terukur yang disebut EmotivLABS.
Mengatasi Krisis Replikasi dengan EmotivLABS
Kita dapat mempercepat penelitian kita dengan bekerja sama.
EmotivLABS adalah platform penelitian terdistribusi berskala besar dari Emotiv. Partisipan dari seluruh dunia dapat berpartisipasi dalam penelitian ilmu saraf dengan headset EEG Emotiv mereka sendiri dan dibayar atas kontribusi mereka.
Fitur utama dari platform ini adalah proses jaminan kualitasnya yang canggih yang memastikan peneliti memperoleh data kelas penelitian berkualitas tinggi dari partisipan. Pengguna harus menyelesaikan proses sertifikasi: mendemonstrasikan bahwa mereka tahu cara kerja headset mereka dan mereka dapat memperoleh data EEG berkualitas tinggi. Setelah tersertifikasi, pengguna dapat berpartisipasi dalam eksperimen penelitian ilmu saraf di platform tersebut dan, dalam beberapa kasus, bahkan menerima kompensasi.
Selain EEG mentah, peneliti juga memiliki akses ke data band power dan serangkaian algoritma deteksi afek dan kognitif yang mencakup perhatian, frustrasi, minat, relaksasi, keterlibatan, kegembiraan, dan stres kognitif.
Eksperimen penelitian dapat dibangun menggunakan Experiment Builder dari Emotiv, kemudian digunakan di EmotivLABS. Hubungkan dan rekrut dari panel global partisipan bersertifikat, dan kumpulkan data EEG berkualitas tinggi semuanya dalam satu platform.
Headset EEG Emotiv, yang dipasangkan dengan EmotivLABS mengatasi tiga masalah utama krisis replikasi: logistik rekrutmen, signifikansi statistik, dan akses ke demografi yang lebih beragam dan inklusif.
Pada akhirnya, seiring dengan meningkatnya jumlah disiplin ilmu dan pasar komersial yang merangkul alat dan metodologi ilmu saraf, headset kelas penelitian berbiaya rendah dari Emotiv digunakan dalam penelitian ilmu saraf, kesehatan dan kebugaran, otomotif, neuromarketing, penelitian konsumen, pendidikan, dan lingkungan hiburan.
Pada akhirnya, inovasi dalam teknologi saraf sebesar ini memungkinkan kita memperoleh wawasan yang lebih besar tentang kehidupan emosional dan intelektual kita. Pengetahuan yang dulunya di luar jangkauan karena desain eksperimen dan praktik penelitian lama yang diwariskan. Menerapkan wawasan tersebut akan memberi kita kendali yang lebih besar dalam menyesuaikan kehidupan pribadi dan profesional kita secara sadar untuk memaksimalkan kinerja dan memperkaya kemampuan bawaan kita secara pribadi maupun dalam hubungan kita dengan orang lain.
Pelajari lebih lanjut tentang cara meningkatkan penelitian Anda di sini.
Pelajari Lebih Lanjut Tentang Emotiv
Didirikan pada tahun 2011, Emotiv adalah perusahaan bioinformatika yang berbasis di San Francisco dengan misi memajukan pemahaman kita tentang otak manusia menggunakan perangkat keras, analisis, dan visualisasi elektroensefalografi (EEG) khusus.
Di pusat sains terbuka adalah kolaborasi. Platform penelitian dan staf Emotiv bertujuan untuk mempromosikan integritas ilmiah dan ketelitian eksperimental. Platform penelitian skala besar Emotiv, EmotivLABS, menghubungkan para ilmuwan saraf kognitif di seluruh dunia dengan populasi global dari partisipan penelitian dan penyelidik. Menyadari linearitas aditif dari penelitian ilmu saraf, kami membantu para peneliti dengan menyediakan kumpulan data yang luas, multi-dimensi, dan kaya, yang memungkinkan Anda menarik kesimpulan yang berarti dari sampel yang luas.
Headset Emotiv
EMOTIV Insight
Emotiv melayani komunitas pengguna yang luas, mulai dari para profesional hingga individu yang sekadar ingin mempelajari tentang otak mereka. EMOTIV Insight adalah headset EEG 5-saluran yang dirancang untuk antarmuka otak-komputer (BCI). Insight menggabungkan desain ramping yang mudah disiapkan dengan teknologi sensor revolusioner.
EMOTIV EPOC X dan EPOC Flex
EMOTIV Epoc X adalah headset EEG 14-saluran dan EPOC Flex adalah sistem EEG 32-saluran. Dirancang untuk penelitian ilmu saraf di setiap lingkungan, headset EPOC nirkabel dengan teknologi sensor yang ditingkatkan. Kedua headset telah divalidasi oleh kelompok penelitian independen dan terbukti menyediakan data kelas penelitian berkualitas tinggi.
Perbandingan lengkap kemampuan teknis headset EEG Emotiv tersedia di situs web Emotiv.
Teknologi Emotiv
Emotiv telah merancang serangkaian alat untuk mendukung setiap langkah penelitian ilmu saraf di sepanjang jalan.
Perangkat lunak EmotivPRO memungkinkan pengguna untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan hasil uji coba. Peneliti juga dapat merancang eksperimen di tingkat profesional di mana partisipan mana pun dengan headset Emotiv dapat berpartisipasi jika memenuhi standar desain eksperimen.
Software Development Kit (SDK) untuk Emotiv juga tersedia sehingga aplikasi khusus, interaksi, atau desain eksperimen dapat dilakukan di mana saja hanya dengan menggunakan headset dan ponsel pintar saja.
Seiring dengan meningkatnya jumlah disiplin ilmu dan pasar komersial yang merangkul alat dan metodologi ilmu saraf, headset EEG berbiaya rendah dan mudah digunakan dari Emotiv digunakan dalam:
Penelitian ilmu saraf
Kesehatan dan kebugaran
Industri otomotif
Neuromarketing
Penelitian konsumen
Pendidikan
Lingkungan hiburan
Lanjutkan membaca