Bayangkan Anda membuat video pendek dan ingin mengetahui bagian mana dari video yang dianggap menarik oleh orang-orang. Biasanya, Anda hanya akan bertanya kepada mereka. Mungkin Anda akan menggunakan survei. Namun, jawaban yang paling umum mungkin adalah “Saya tidak yakin persis” atau “Saya tidak ingat”. Melakukan penelitian tentang persepsi manusia hanya dengan ukuran subjektif dapat dipenuhi ketidakpastian yang dapat diatasi oleh pengukuran respons neurofisiologis. Perangkat EEG berada dalam posisi unik sebagai alat yang mudah diakses dan hemat biaya yang dapat meningkatkan penelitian terkait persepsi manusia. Dengan demikian, alat ini dengan cepat menjadi alat kunci dalam psikologi, neuromarketing, dan BCI.

Apa itu EEG?

Elektroensefalografi (EEG) adalah pengukuran aktivitas listrik yang ditimbulkan oleh sel-sel otak, yang disebut neuron. Ini adalah metode yang aman dan tidak invasif menggunakan elektroda yang ditempatkan pada kulit kepala. Perangkat EEG yang digunakan untuk tujuan ini dapat bervariasi dari perangkat komersial satu saluran hingga sistem kelas medis 256 saluran. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang apa itu EEG dan berbagai perangkat EEG di sini.

Apa manfaat EEG?

Resolusi temporal tinggi

Karena resolusi temporalnya yang tinggi, EEG mampu mengindeks proses pra-sadar.

Kekuatan terbesar EEG dibandingkan metode neuroimaging lainnya adalah resolusi temporalnya, yaitu kemampuan mengukur respons otak yang cepat dalam rentang milidetik. Metode pencitraan otak lain seperti fMRI (pencitraan resonansi magnetik fungsional) memerlukan jeda satu detik atau lebih setelah menyajikan stimulus yang diminati. Selain itu, tugas perilaku yang dirancang untuk menghindari ketidakpastian dalam respons subjektif biasanya bergantung pada waktu reaksi dan respons tekan tombol. Hal ini dapat memakan waktu hingga satu detik, yang sangat lambat mengingat otak mampu menghasilkan banyak proses neurofisiologis kompleks dalam skala waktu milidetik. Dengan demikian, karena resolusi temporalnya yang tinggi, EEG mampu mengindeks proses pra-sadar yang jika tidak demikian akan tidak terdeteksi hanya dengan laporan diri dan tugas berbasis respons.

Keterjangkauan dan mobilitas

Ilmu Olahraga: Paxton Lynch menjalani tes tekanan dengan Headset EEG Emotiv Insight.

Perangkat EEG telah menjadi hemat biaya dan nirkabel, memungkinkan peneliti melakukan penelitian di lapangan, alih-alih membawa partisipan ke laboratorium. Walaupun EEG dan MEG (magnetoensefalografi) sama-sama memiliki resolusi temporal tinggi, EEG adalah alat penelitian yang lebih mudah diakses karena berbiaya rendah dan portabel, yang memungkinkan perilaku manusia dipelajari dalam lingkungan yang terkontrol atau alami. Metode neuroimaging alternatif (misalnya, MEG, MRI, dan PET) memerlukan biaya perawatan tinggi dan partisipan harus dibawa ke rumah sakit atau lingkungan laboratorium untuk melakukan studi ini. Sebaliknya, hampir semua lingkungan dapat diubah menjadi “laboratorium” EEG. (Lihat ulasan Park et al.1 tentang bagaimana EEG bergerak dapat digunakan untuk meningkatkan performa olahraga di lapangan)

Studi di tempat atau jarak jauh

EEG tidak harus berbasis laboratorium dengan satu perangkat. Dengan kemajuan perangkat EEG komersial yang terjangkau, pengguna rumahan dapat merekam EEG pada diri mereka sendiri. Platform EmotivLABS memungkinkan peneliti melakukan eksperimen mereka secara daring dengan headset EMOTIV, yang telah divalidasi terhadap perangkat berkelas penelitian²ʹ³. Baca tentang studi EEG daring percontohan kami di sini atau tentang salah satu kemitraan kami di mana pengguna EMOTIV berpartisipasi dalam studi di rumah untuk menilai perangkat lunak presentasi di sini.

Apa yang dapat kita ukur dengan EEG?

Paling umum, peneliti menggunakan amplitudo tegangan pada titik waktu yang diminati setelah onset stimulus (yaitu, potensi terkait peristiwa, atau ERP) atau jumlah osilasi (gelombang otak) dalam EEG per detik (yaitu, analisis waktu-frekuensi).

Kedua domain ini memungkinkan kita menjawab pertanyaan penelitian yang berbeda terkait perilaku. Selain itu, dengan berkembangnya algoritme pembelajaran mesin yang canggih, kita dapat mulai mendekode keadaan mental sebagai respons terhadap stimulus yang diminati. Misalnya, dengan pengembangan algoritme yang divalidasi untuk perhatian, kita kini dapat dengan mudah menjawab pertanyaan seperti “Bagian mana dari video saya yang paling menarik perhatian”.

Hal-hal yang perlu dipertimbangkan

Penting untuk diingat, kita tidak bisa membaca pikiran secara tepat dengan EEG. Jadi, stimulus yang dibandingkan idealnya perlu dicocokkan pada setiap aspek kecuali variabel yang menjadi fokus itu sendiri. Dengan demikian, tugas eksperimen yang dirancang dengan baik merupakan fondasi penelitian EEG yang baik. Kedua, perangkat EEG dapat menangkap gangguan dari peralatan listrik dan EEG juga dapat rentan terhadap gerakan yang dapat memperkenalkan artefak yang tidak diinginkan ke dalam perekaman. Dengan demikian, EEG mentah mencerminkan respons seluruh otak yang perlu dibersihkan dan diproses sebelum inferensi apa pun dapat dibuat terkait persepsi stimulus.

Selain itu, aktivitas otak pada satu elektroda merekam aktivitas dari seluruh otak dan lokasinya tidak secara tepat menunjukkan sumber aktivitas secara langsung (misalnya, peningkatan aktivitas pada elektroda frontal tidak berarti lobus frontal yang menghasilkan respons ini). Metode seperti rekonstruksi sumber⁴ dari respons EEG dapat digunakan untuk tujuan ini guna menentukan sumber pada tingkat kulit kepala. Untuk menentukan sumber yang lebih dalam dengan keyakinan lebih tinggi, metode neuroimaging seperti MEG atau fMRI yang dipadukan dengan EEG dapat dipertimbangkan.

EEG dalam penelitian saat ini

Saat ini EEG digunakan dalam berbagai cara untuk membantu peneliti tidak hanya di bidang psikologi dan medis, tetapi juga dalam antarmuka otak-komputer, neurofeedback, dan dalam memahami perilaku konsumen di bidang seperti neuromarketing.

Neurosains Medis atau Klinis

EEG terutama digunakan di bidang medis untuk meningkatkan diagnosis dan pengobatan. Misalnya, penggunaan EEG yang paling umum adalah dalam diagnosis epilepsi dan deteksi kejang⁵ serta dalam studi tidur untuk mendeteksi kelainan tidur⁶. Dalam psikiatri dan neurosains klinis, EEG saat ini digunakan untuk mengidentifikasi penanda objektif dari gangguan yang biasanya bergantung pada penilaian klinis subjektif. Teknik seperti EEG kuantitatif (qEEG), di mana jumlah osilasi dihitung dan dipetakan di seluruh kulit kepala, digunakan untuk mengkarakterisasi perubahan di otak yang disebabkan oleh berbagai gangguan psikiatri⁷. Pembelajaran mesin yang diterapkan pada klasifikasi otak sehat vs otak dengan gangguan juga membuka jalan bagi metode diagnosis⁸ˈ⁹ yang lebih objektif.

Neuromarketing

Tentu saja, memahami perilaku konsumen adalah inti dari neuromarketing. Penggunaan EEG yang paling umum di bidang ini adalah untuk menentukan aspek iklan¹⁰, produk, atau layanan yang kurang menonjol dan kurang menarik dengan tujuan memperbaikinya.

Emotiv x Neuromarketing - Masa Depan Perilaku Konsumen di L’Oreal’s Luxury Lab.

Osilasi EEG juga digunakan untuk mengidentifikasi apakah ada ingatan merek/produk yang terjadi secara bawah sadar¹¹. Penggunaan lainnya termasuk neuropricing, di mana tugas perilaku dengan EEG digunakan untuk menemukan strategi harga yang optimal untuk produk¹².

Emotiv x Neuromarketing - Bagaimana otak bereaksi terhadap berbagai saran harga.

Penelitian Neurosains Umum

Jenis penelitian ini melibatkan pemahaman bagaimana otak berfungsi (misalnya, bagaimana otak kita memproses stimulus visual atau auditori) dan bagaimana berbagai bagian otak saling berkomunikasi. Ini juga melibatkan pemahaman hubungan antara otak dan gangguan (misalnya, gangguan spektrum autisme atau skizofrenia). Ini mencakup berbagai bidang yang meliputi ranah sosial, afektif, komputasional, dan kognitif.

Antarmuka otak-komputer (BCI)

Penelitian BCI bertujuan menerjemahkan perintah mental menjadi tindakan eksternal, dengan mengintegrasikan EEG dengan perangkat komputasi. Menggunakan perintah mental untuk mengetik dokumen kata, menggerakkan kursi roda, dan bahkan menggerakkan anggota tubuh prostetik adalah beberapa perkembangan terkini dalam BCI yang digunakan untuk meningkatkan kualitas hidup penyandang disabilitas¹³.

Antarmuka otak-komputer (BCI) - Kreasi menakjubkan dari John, seorang anak laki-laki berusia 8 tahun dengan cerebral palsy, di brainpaintbyjohn di Instagram

Revolusi lainnya terjadi di industri musik, di mana musisi/penyanyi menggunakan pikiran mereka untuk menciptakan musik (lihat postingan terkait kami di sini)

Antarmuka otak-komputer (BCI) - Headset EPOC Emotiv & synthesizer ikonik TONTO adalah pasangan yang sempurna.

Secara keseluruhan, penggunaan EEG menawarkan harapan untuk menjelajah di bawah pemahaman tingkat permukaan tentang perilaku manusia. Efektivitas biayanya dan aksesibilitasnya yang tinggi menjadikannya alat yang berguna di berbagai disiplin ilmu, di mana proses mulai dari meningkatkan pengalaman pengguna hingga memajukan terapi dapat dilakukan dengan melampaui laporan diri subjektif yang sederhana dan mendekode perilaku manusia secara objektif dengan penggunaan EEG.

Antarmuka otak-komputer (BCI) - Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes, mengemudikan mobil F1 menggunakan perintah mental

Artikel oleh
Roshini Randeniya, Research Officer, EMOTIV Research Pty. Ltd

Referensi

1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Membuat argumen untuk kognisi bergerak: EEG dan performa olahraga. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).

2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validasi Emotiv EPOC+ untuk mengekstrak korelat ERP dari pemrosesan wajah emosional. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).

3. Badcock, N. A. et al. Validasi sistem EEG Emotiv EPOC untuk potensi terkait peristiwa auditori berkualitas penelitian pada anak-anak. PeerJ 3, e907 (2015).

4. Michel, C. M. et al. Pencitraan sumber EEG. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).

5. Noachtar, S. & Rémi, J. Peran EEG dalam epilepsi: Tinjauan kritis. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).

6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Nilai diagnostik polisomnografi video-EEG. Neurology 41, 1060–1060 (1991).

7. Prichep, L. S. & John, E. R. Profil QEEG dari gangguan psikiatri. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).

8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. Pendekatan pembelajaran mesin menggunakan data EEG untuk memprediksi respons terhadap pengobatan SSRI untuk gangguan depresi mayor. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).

9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Klasifikasi depresi melalui elektroensefalogram keadaan istirahat sebagai praktik baru dalam psikiatri: Tinjauan. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).

10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analisis reaksi neurofisiologis terhadap stimulus iklan dengan menggunakan EEG dan ukuran respons kulit galvanik. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).

11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Aplikasi elektroensefalografi (EEG) dalam neuromarketing—menjelajahi pikiran bawah sadar APLIKASI ELEKTROENSEFALOGRAFI (EEG) DALAM NEUROMARKETING—MENJELAJAHI PIKIRAN BAWAH SADAR. 14, (2020). (Neuromarketing)

12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspektif reaksi otak terhadap paparan harga. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).

13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Dekod