統計的有意性を向上させるために、認知神経科学における再現性の危機をターゲットとする。

認知神経科学や社会的行動の研究において、EEG研究手法は、さまざまな活動や外部環境に関連する脳活動の性質を研究することによって、人間の心を理解することを目指しています。ワイヤレスでポータブルなEEGヘッドセットが利用可能になった現在、EEG研究における重要な差別化要因は、研究室に閉じこもるのではなく、現実世界の場所で長期的な脳活動と社会的行動を調査できる能力にあります。

再現性の危機とは何か？

再現性の危機とは、研究者が他の研究者の実験結果を再現または再生産できないことを指します。その結果、彼らの発見はサンプルグループから一般の人々へと広げることができません。

残念ながら、サンプルサイズの小ささが現在の神経科学的試みにおける課題の核心にあります。サンプルサイズが小さいと統計的有意性に影響を与え、有意義な結論を導き出すことがさらに困難になり、急速に拡大する再現性の危機を悪化させます。

再現は科学的プロセスにおいて極めて重要なステップであるため、この再現性の危機を解決することは急務です。さもなければ、再生産できない実証結果は、問題となっている理論の信頼性を損ない、その結果として生じるいかなる治療法、治療、法制度をも揺るがすことになります。

この投稿では、再現性の危機の概要と、それが現実世界を理解するために収集されたデータの可能性を最大限に引き出す神経科学者の能力にどのように影響するかについて解説します。その後、AIを介したクラウドソーシング研究など、21世紀のテクノロジーがどのように再現性の危機から救い出すかを紹介します。

神経科学研究における再現性の重要性

現代の実証研究は、データの取得と分析の両方を伴います。そのため、その再現性に関する検討は、次の2つの問いに集約されます。

1. 再現可能性（Reproducibility）： あなたの実験には、データの解釈に必要な分析の検証や認定がありますか？

2. 再現性（Replication）： あなたの実験には、新しい独立したデータを得るために繰り返すことができる能力がありますか？

残念ながら、神経科学研究におけるどちらの問いに対する答えも「いいえ」です。

2016年、Nature誌が1,576人の研究者を対象に調査を行ったところ、70％以上の研究者が他の科学者の実験を再現しようとして失敗したことがわかりました。さらに、半数以上が自分自身の実験の再現に失敗していました。度重なる失敗にもかかわらず、危機があると同意した研究者はわずか52％で、31％は結果がおそらく間違っていると考えていました。

研究結果を再現できないのは、通常、統計的に補正したり検出したりできない実験条件の独特な性質によるものです。その日の天気や、実験を行う個々の研究室の技術者、実験結果を評価するために開発された分析ツールや統計ツールまで、すべての要素に再現を困難にする固有の要素が存在する可能性があります。

さらに、神経科学研究に必要なリソースと専門知識が限られているため、その実験はサンプル数が不足しがちであり、すでにWEIRD（西洋の、教育水準が高く、工業化され、豊かで民主的な）限定された人口サンプルに偏っています。

研究における再現性はなぜ重要なのか？

被験者の募集問題、研究室への制限、小さなサンプルサイズといったロジスティックな制約により、研究者は従来の古い研究慣行やパターンに依存せざるを得ませんでした。その結果、現実世界の社会的行動や個人情報を研究する研究者は、多様かつ創造的に実験を行うことができません。これらの制約は、神経科学の研究者が自らの知見を治療法、治療、さらには法律などの現実世界の応用へと変革する能力に影響を与えてきました。これらの問題、サンプルグループの制約、そして現実世界の状況でテストする能力の限界が、再現性の危機の核心にあります。

研究室で実験結果を再現できないことは、高い統計的検出力を持つ結論を導き出すことを困難にします。実験結果から導き出された推論に疑念が生じると、システム全体の信頼性が損なわれます。この疑念は、幅広い現実世界への影響をもたらす研究を支援する任務を負っている助成金支給団体にもマイナスの影響を与える可能性があります。

再現性の向上は、多くの場合、研究方法を明確に定義することから得られます。より大きなサンプルグループを用いた実験において、研究者がデータ収集、品質管理、分析手順の厳格な標準化を達成することで、結果の再現性が向上します。

ここ10年で、クラウドソーシングのソフトウェアおよびハードウェアにおける技術革新により、研究者は再現性の危機、統計的検出力の問題、および再現可能性の危機に対処するこれらの中核的な標準化要素を提供できるようになりました。

クラウドソーシングによる研究の実践

クラウドソーシング研究で、より多くの被験者を求めてグローバルに展開する

クラウドソーシング技術は、過去20年間で急速に発展しました。これは、世界中につがなるネットワークを通じて、個人からより多くのデータを収集することを可能にするアプローチです。例えば、コンピュータの音声認識速度の進歩を考えてみましょう。何十年もの間、この研究は実質的に停滞していましたが、Google、Amazon、Appleなどの企業が何十万人ものインターネットユーザーの累積的な入力を収集したことで状況は一変しました。このような膨大なデータセットを得たことで、彼らは音声認識ソフトウェアを改良し、今日のGoogle、Alexa、Siriなどのサービスで一般的に使用されているものにすることができました。

しかし、ほとんどの技術革新と同様に、クラウドソーシングもいくつかの商業的および科学的な研究慣行に適応されてきました。「Zooniverse」、「Folding@Home」、「Seek by iNaturalist」は、最もよく知られている3つのクラウドソーシングプラットフォームです。

Zooniverseは、200万の登録アカウントを持つ、人々の力で動かす最大の研究プラットフォームです。人間はパターンを認識することに特別適していますが、コンピュータには困難です。一般市民は、銀河の形状から動物の種類まで、あらゆるものを特定し分類する研究者を支援することができます。Zooniverseコミュニティは多くの発見に貢献しており、誰でもコミュニティに公開されているプロジェクトに自分のデータをアップロードすることができます。

その他の人気のあるクラウドソーシングプラットフォームには、Folding@HomeやSeek by iNaturalistがあります。Folding@Homeは、スクリーンセーバーの稼働中にコンピュータの計算能力を借りて、DNAコードから翻訳されたタンパク質の形状と相互作用の可能性を計算します。iNaturalistのSeekは、カメラを介してあらゆる動植物の属や種を特定するスマートフォンアプリです。

データ収集の点では、Seekは毎日平均して約20万枚のアップロード画像を記録しています。アップロードされると、200万人以上の科学者や市民科学者からなるコミュニティがデータと関わり、データ品質アナリストとして機能し、識別の正確性を提案および確認します。

クラウドソーシングと神経科学は、常にパートナーになる運命にあった

クラウドソーシング研究は、実験の実用的な意義を向上させる方法です。これは、研究に貢献し、研究者が影響を与えるのを支援することに関心を持つ人々を結びつけます。クラウドソーシングにより、これらの研究実践の統計的検出力が高まります。サンプルサイズが大きく、十分な統計的検出力が保証されるため、統計的に有意な差が存在する場合、研究者はそれを検出しやすくなります。

クラウドソーシング技術、および高品質でポータブルな研究グレードのEEGヘッドセットや機器における最近の進歩は、再現性の危機を解決する希望をもたらしています。何千人もの多様で分散した個人から研究グレードのデータをクラウドソーシングすることは、研究実践に対してより強固な統計的検出力を提供するようです。最も扱いにくいイノベーションや研究の問いに答えるために、クラウド（群衆）が好ましいパートナーになりつつあります。

再現性の危機については一部で議論が続いていますが、Emotivは、この問題をむしろ機会（挑戦する価値のある課題）として捉え直し、まさにその解決に向けて大きな進歩を遂げてきました。認知神経科学における再現性の危機に対処するため、EmotivはEmotivLABSと呼ばれる、拡張可能で分散型の神経科学研究プラットフォームを開発しました。

EmotivLABSで再現性の危機を先取りする

協力し合うことで、研究を加速させることができます。

EmotivLABSは、Emotivの拡張可能で分散型の研究プラットフォームです。世界中の参加者が、自身のEmotiv EEGヘッドセットを使用して神経科学研究に参加し、その貢献に対して謝礼を受け取ることができます。

このプラットフォームの不可欠な機能は、研究者が参加者から高品質な研究グレードのデータを獲得できるようにする、高度な品質保証プロセスです。ユーザーは認定プロセスを完了しなければなりません。これにより、ヘッドセットの仕組みを理解しており、高品質なEEGデータを取得できることを実証します。認定されると、ユーザーはプラットフォーム上の神経科学研究実験に参加でき、場合によっては報酬を受け取ることもできます。

生のEEGデータに加えて、研究者はバンドパワーデータや、注意、フラストレーション、興味、リラクゼーション、エンゲージメント、興奮、認知的ストレスを含む一連の感情および認知検出アルゴリズムにもアクセスできます。

研究実験は、Emotivの「Experiment Builder」を使用して作成し、EmotivLABSにデプロイできます。認定された参加者のグローバルなパネルとつながり、募集し、高品質なEEGデータをすべて1つのプラットフォームで収集できます。

EmotivのEEGヘッドセットとEmotivLABSの組み合わせは、再現性の危機の3つの主要な課題（募集のロジスティクス、統計的有意性、そしてより多様で包括的なデモグラフィックへのアクセス）に対処します。

最終的に、神経科学のツールや方法論を採用する専門分野や商業市場の数が増加するにつれて、Emotivの低コストで研究グレードのヘッドセットは、神経科学研究、ヘルス＆ウェルネス、自動車、ニューロマーケティング、消費者研究、教育、エンターテインメントの分野で使用されています。

最終的に、この規模のニューロテクノロジーにおけるイノベーションにより、私たちは感情的および知的な生活について、より大きなInsightを得ることができるようになりました。従来の実験デザインや研究慣行のために、かつては手の届かなかった知識です。このようなInsightを応用することで、個人的および職業的な生活を意識的に適合させ、パフォーマンスを最大化し、個人的にも他者との関係においても生まれ持った能力を豊かにするための、より大きなコントロールが可能になります。

ここから研究を強化する方法についての詳細をご覧ください。

Emotivについてもっと知る

2011年に設立されたEmotivは、サンフランシスコを拠点とするバイオインフォマティクス企業であり、カスタムの脳波（EEG）ハードウェア、分析、可視化を用いて、人間の脳の理解を深めることを使命としています。

オープンサイエンスの中心にあるのはコラボレーションです。Emotivの研究プラットフォームとスタッフは、科学的な誠実さと実験の厳密さを促進することを目指しています。Emotivの拡張可能な研究プラットフォームであるEmotivLABSは、世界中の認知神経科学者と、研究参加者や調査員のグローバルな母集団を結びつけています。神経科学研究を積み重ねによる線形なものとして認識し、私たちは広範で多次元の豊富なデータセットを提供することで研究者を支援し、幅広いサンプルから有意義な結論を導き出すことを可能にします。

Emotiv ヘッドセット

Emotiv Insight

Emotivは、専門家から自分の脳について学びたいと考えている個人まで、幅広いユーザーコミュニティをサポートしています。Emotiv Insightは、ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）向けに設計された5チャンネルのEEGヘッドセットです。Insightは、洗練されたセットアップが容易なデザインと、革新的なセンサーテクノロジーを組み合わせています。

Emotiv EPOC XとEPOC Flex

Emotiv Epoc Xは14チャンネルのEEGヘッドセットで、Flexは32チャンネルのEEGシステムです。あらゆる環境での神経科学研究向けに設計されたEPOCヘッドセットは、ワイヤレスで、改良されたセンサーテクノロジーを搭載しています。どちらのヘッドセットも、独立した研究グループによって検証されており、高品質な研究グレードのデータを提供することが証明されています。

EmotivのEEGヘッドセットの技術的機能の完全な比較は、Emotivのウェブサイトでご覧いただけます。

Emotiv テクノロジー

Emotivは、神経科学研究のあらゆるステップをサポートするための一連のツールを設計しました。
EmotivPROソフトウェアを使用すると、ユーザーは試行結果を処理、分析、可視化できます。研究者はまた、Emotivヘッドセットを持つすべての参加者が、実験デザインに準拠している場合にのみ参加できるプロレベルの実験をデザインすることもできます。

Emotiv向けのソフトウェア開発キット（SDK）も利用可能であるため、ヘッドセットとスマートフォンだけで、移動中にもカスタムアプリ、インタラクション、または実験デザインを実行できます。

神経科学のツールや方法論を採用する専門分野や商業市場の数が増加するにつれて、Emotivの低コストで使いやすいEEGヘッドセットは以下の分野で使用されています：

• 神経科学研究

• ヘルス＆ウェルネス

• 自動車産業

• ニューロマーケティング

• 消費者研究

• 教育

• エンターテインメント分野