3 Pendekatan untuk Memperbaiki Krisis Reproduksibilitas Neurosains

3 Pendekatan untuk Memperbaiki Krisis Reproduksibilitas Neurosains:

1. Jalankan studi percobaan dengan niat untuk menjalankan kembali eksperimen.

2. Pastikan set sampel yang lebih besar.

3. Diversifikasi sampel Anda dengan menggunakan komunitas sukarelawan online.

Ada krisis reproduksibilitas yang dideskripsikan dengan baik dalam penelitian ilmiah modern, terutama neurosains kognitif. Artinya, karena biaya dan logistik untuk mendapatkan subjek sampel atau menggunakan peralatan canggih seperti fMRI, laboratorium neurosciences kognitif jarang kali mereproduksi hasil dari uji coba eksperimental.

Reproduksibilitas, dalam postingan ini, didefinisikan sebagai proses internal laboratorium di mana desain eksperimental bergerak dari ujicoba/pilot, uji coba eksperimental menjadi uji coba eksperimental yang lebih besar dan lebih terkontrol yang akan dijalankan berkali-kali. Dalam eksperimen yang dirancang dengan baik, data yang dikumpulkan dan hasil dari setiap percobaan seharusnya dapat:

• Bergabung menjadi set data yang lebih besar.

• Memiliki ukuran sampel yang lebih besar

• Memiliki kekuatan statistik yang tinggi.

Faktor-faktor ini mempersiapkan eksperimen neuroscience agar layak untuk laporan penelitian yang diterbitkan sehingga laboratorium lain dapat mencoba untuk mereplikasi temuan. Namun, sayangnya, ini jarang terjadi karena beberapa alasan.

Krisis reproduksibilitas ini mengancam masa depan ilmu pengetahuan karena membuang waktu, upaya, sumber daya, dan keahlian pada studi yang tidak akan direplikasi. Tanpa replikasi, studi-studi "landmark" memudar menjadi legenda dan jarang sekali mempengaruhi dunia dengan cara yang dijanjikan. Laporan analitis oleh wakil presiden Riset Hematologi dan Onkologi memperkirakan bahwa kurangnya reproduksibilitas menghabiskan biaya hingga 28 miliar dolar setiap tahun hanya di Amerika Serikat. Dana-f dana ini pada akhirnya terbuang untuk pekerjaan pra-klinis yang gagal memenuhi standar reproduksibilitas yang dapat diandalkan.

Untuk memperbaiki pola ini, kita harus terlebih dahulu memahaminya. Kita bisa mulai dengan mengenali praktik dan budaya neurosains saat ini. Postingan ini akan membahas desain eksperimental dan penjadwalan percobaan untuk memberikan beberapa cara agar laboratorium Anda dapat meningkatkan reproduksibilitas eksperimental, baik di dalam laboratorium (uji coba eksperimental) maupun di luar laboratorium (berbagi data sains terbuka). Pada akhir, Anda akan tahu bagaimana beberapa sumber daya dapat mengurangi biaya dan logistik untuk mendapatkan data sampel dan subjek tes.

Jalankan Lagi!

Adalah mungkin untuk mencapai kepercayaan dalam reproduksibilitas studi Anda.

Biasanya, sebagian besar desain eksperimental dimulai dengan studi pilot atau eksplorasi dengan ukuran sampel yang lebih kecil, tergantung pada sifat eksperimen. Dalam neurosciences kognitif, ukuran sampel awal itu biasanya n < 20. Tujuan mereka adalah untuk memastikan efek eksperimental yang Anda lihat adalah efek potensi yang nyata dan untuk membenarkan penggunaan sumber daya tambahan yang dibutuhkan eksperimen yang lebih besar. Studi-studi ini juga penting untuk menguji dan menyempurnakan protokol mereka.

Secara umum, penyelidik neurosciences kognitif berusaha menyeimbangkan kekuatan statistik dengan ukuran sampel biaya terkecil yang dapat dicapai secara wajar pada tahap pilot. Tujuan dari studi-studi ini adalah untuk memberikan bukti statistik sementara untuk keberadaan suatu efek. Studi-studi ini tidak dimaksudkan untuk laporan penelitian atau publikasi, melainkan untuk memvalidasi garis penyelidikan, menguatkan aplikasi pendanaan hibah, dan berfungsi sebagai landasan untuk studi-studi di masa mendatang.

Setelah studi pilot atau eksplorasi selesai dalam eksperimen neurosciences kognitif, langkah selanjutnya adalah "jalankan lagi!" Dengan berbagai parameter yang difokuskan, menjalankan kembali penelitian adalah cara untuk mengatasi krisis reproduksibilitas dalam data eksperimental neuroscience kognitif. Kekuatan statistik yang rendah biasanya dapat diatasi dengan ukuran sampel yang lebih besar. Untuk menentukan ukuran sampel yang sesuai, Journal of Neuroscience memberikan rekomendasi ini pada tahun 2020. Sama seperti banyak konsep dan prinsip dalam neurosciences kognitif, ini tergantung pada konteks eksperimen dan tujuan yang dimaksudkan.

Sekali lagi, studi-studi awal ini tidak dimaksudkan untuk menjadi laporan penelitian yang diterbitkan. Namun, terkadang sepertinya itu memang terjadi, dan itu menyebabkan krisis reproduksibilitas.

Set Sampel yang Lebih Besar & Sains Terbuka

Dapatkan kepercayaan bahwa efek yang Anda lihat adalah efek nyata dengan signifikansi praktis.

Maju dari pilot ke uji coba eksperimental yang ditujukan untuk publikasi biasanya adalah langkah berikutnya dalam proses penelitian laboratorium neuroscience.

Berkat studi pilot, para peneliti yakin dengan metodologi mereka dan tampaknya memiliki efek yang nyata.

Pada tahap ini, mereka:

• Mendesain eksperimen dengan set sampel yang lebih besar.

• Perlu mengumpulkan lebih banyak data.

• Menjalankan uji coba eksperimental lagi.

Jika uji statistik signifikan dan tidak bertentangan, para neuroscientist perlu mengumpulkan lebih banyak bukti untuk percaya bahwa mereka melihat efek yang nyata.

Sains Terbuka

Dalam publikasi penelitian, ada gerakan yang semakin berkembang yang disebut "sains terbuka," di mana data dan skrip analisis dipublikasikan bersamaan dengan narasi penelitian. Dalam neurosciences kognitif, salah satu sumber daya terbaik untuk penelitian neuroscience terbuka adalah Kerangka Informasi Neurosains (NIF; neuinfo.org).

Teori Sains Terbuka mencakup semua tahap siklus penelitian, di mana akan ada transparansi yang ditingkatkan dari pengumpulan data eksperimen, pemrosesan, penyimpanan, dan tinjauan. Filosofi transparansi dalam sains terbuka juga mencakup desain eksperimen - berbagi detail dengan komunitas ilmiah untuk meningkatkan replikasi dan reproduksibilitas eksperimen kunci neurosciences. Metode semacam ini mendorong para ilmuwan untuk terus memproduksi penelitian berkualitas tinggi dan melawan krisis replikasi yang semakin meningkat dalam neurosciences kognitif.

Kelompok seperti EmotivLABs sedang mengembangkan komunitas penelitian neurosciences kognitif yang memungkinkan mereka untuk berbagi desain eksperimen dengan peneliti lain.

Seiring dengan krisis reproduksibilitas yang terus mempengaruhi komunitas ilmiah, kebutuhan akan studi penelitian yang dapat diandalkan dan dapat direproduksi belum pernah sebesar ini. Beberapa opsi desain ada untuk memungkinkan ilmuwan lain mereproduksi eksperimen. Opsi-opsi ini memberikan kesempatan kepada peneliti neuroscience untuk:

• Menentukan ukuran sampel mereka yang sesuai.

• Menggunakan alat analisis data yang inovatif, terverifikasi, dan dapat diandalkan.

• Konsultasi dengan rekan-rekan dan kepemimpinan ilmiah.

• Dengan cepat menggunakan prinsip-prinsip panduan sains terbuka.

Komunitas Sukarelawan Jarak Jauh yang Beragam

Ukuran sampel yang kecil berdampak negatif pada validitas dan reproduksibilitas penelitian karena hasil yang dihasilkan dari beberapa peserta tidak dapat digeneralisasi ke seluruh populasi. Hasil-hasil ini tidak mencakup neurodiversitas masyarakat. Oleh karena itu, alat pengumpulan data jarak jauh adalah masa depan neurosciences yang inklusif.

EmotivLABs: Mengembangkan Komunitas Neurosains Kognitif

Temui EMOTIV

Didirikan pada tahun 2011, EMOTIV adalah perusahaan bioinformatika yang berbasis di San Francisco dengan misi untuk memajukan pemahaman kita tentang otak manusia menggunakan perangkat keras elektroensefalografi (EEG) kustom, analisis, dan visualisasi.

Di pusat sains terbuka adalah kolaborasi. Platform dan staf Emotiv bertujuan untuk mempromosikan integritas ilmiah dan ketelitian eksperimental. Platform penelitian kami yang dapat diskalakan, EmotivLABs, menghubungkan ilmuwan neurosciences kognitif di seluruh dunia dengan populasi peserta penelitian dan penyelidik global. Mengakui linearitas tambahan penelitian neuroscience, kami membantu peneliti dengan menyediakan dataset yang luas, multi-dimensi, kaya, memungkinkan Anda menarik kesimpulan yang berarti dari sampel yang luas.

Kembangkan Ukuran Sampel Penelitian Anda

EmotivLABs melawan krisis reproduksibilitas dengan menghubungkan penyelidik dengan peserta penelitian yang tervalidasi dan memenuhi syarat serta mengurangi beban logistik rekrutmen sambil memastikan kekuatan statistik yang cukup.

Pastikan pekerjaan Anda disimpan dengan aman, dapat diubah, dan dapat dipulihkan

Ancaman lain terhadap reproduksibilitas adalah replikasi analitik yang memerlukan dataset asli untuk memvalidasi hasil. Mencari dan membiayai lokasi penyimpanan yang aman itu melelahkan. Sebagai repositori data, EmotivLABs dengan aman menyimpan data Anda setelah peserta mengunggah rekaman mereka. Data tersebut diunggah secara otomatis dan terenkripsi dengan ketat di semua tahap pengiriman dan penyimpanan.

Mempercepat Proses

Untuk membantu penyelidik merancang eksperimen neurosciences kognitif dan menerbitkan studi penelitian yang berkontribusi pada komunitas ilmiah yang lebih besar, kami mengembangkan toolkit yang kuat dan efisien, EmotivPro, untuk menghasilkan eksperimen yang inovatif dan dapat direproduksi.

Instruksi eksplisit kami dan metode transparan berfungsi sebagai panduan yang memungkinkan penyelidik untuk memverifikasi temuan asli. Builder Eksperimen yang intuitif dan mudah digunakan akan memungkinkan peneliti lain yang ingin mereproduksi studi Anda dengan menyediakan template yang sudah dibuat di dalam platform. Sebagai alternatif, para peneliti neurosciences kognitif ini dapat membuat eksperimen unik, memungkinkan mereka untuk menyesuaikan setiap detail dari awal.

Teknologi EMOTIV

EMOTIV telah merancang rangkaian alat untuk mendukung setiap langkah penelitian neuroscience sepanjang perjalanan.

Perangkat lunak EmotivPRO memungkinkan pengguna untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan hasil percobaan. Para peneliti juga dapat merancang eksperimen di tingkat profesional di mana setiap peserta dengan headset EMOTIV dapat berpartisipasi jika sesuai dengan desain eksperimen.

Kit Pengembangan Perangkat Lunak (SDK) untuk EMOTIV juga tersedia agar aplikasi, interaksi, atau desain eksperimen kustom dapat dilakukan secara langsung menggunakan headset dan smartphone saja.

Seiring dengan semakin banyak disiplin dan pasar komersial yang mengadopsi alat dan metodologi neuroscience, sistem EEG EMOTIV yang biaya rendah dan mudah digunakan sedang digunakan dalam:

• Penelitian neuroscience

• Inisiatif pemasaran kesehatan dan kebugaran

• Industri otomotif

• Neuromarketing

• Penelitian konsumen

• Pendidikan

• Pengaturan hiburan

Selain itu, dengan kualitas, biaya, dan kemampuan untuk mengirim headset EMOTIV ke seluruh dunia, peneliti dapat merekrut dan mendaftar individu yang memenuhi syarat. Karena metrik kontrol kualitas yang dievaluasi perangkat lunak pemrosesan, peneliti juga dapat mempercayai proses pengumpulan data.

Ingin Belajar Lebih Banyak Tentang Apa Yang Dapat Dilakukan Platform EmotivLABs untuk Penelitian Anda?

EmotivLABS memungkinkan Anda untuk membangun eksperimen Anda, menerapkan eksperimen Anda dengan aman dan terjamin, merekrut dari panel peserta yang terverifikasi secara global, dan mengumpulkan data EEG berkualitas tinggi, semuanya dari satu platform. Klik di sini untuk mempelajari lebih lanjut atau meminta demo.