心理学や神経科学の多くの研究手法は、WEIRD（白人、高学歴、工業化、裕福、民主主義）なサンプル集団に依存しています。これは、文脈的および文化的な制限を生み出します。これらの制限が認識されないまま放置されると、研究成果を人類全体に一般化することが難しくなります。このような大雑把な「WEIRD」アプローチによる研究は、治療法、セラピー、さらには法律の適用において、問題のある事態を招いてきました。

WEIRDな被験者のみで構成された狭いサンプルセットを採用する研究プログラムは、有害な政策や慣行を生み出す可能性があります。なぜなら、それらの研究は、過小評価されている特性を持つ人々を排除した可能性がある知見に基づいているからです。米国科学アカデミー紀要（Proceedings of the National Academy of Sciences）に掲載された研究によると、アメリカ心理学会の主要6誌に掲載された研究の96%が、世界人口の特性のわずか12%しか代表していないWEIRDなサンプルに依存していたことが明らかになりました。

この問題をさらに複雑にしているのは、多くの場合、過小評価されている集団が少数派ではないという事実です。研究によると、実際にはWEIRDな人々は、多くの心理的測定（空間認識、視知覚、推論的帰納、道徳的推論など）において「外れ値」であることが示唆されています。

WEIRDバイアスを軽減するため、研究者は限定された地理的エリア以外のデータにアクセスできるオンラインデータ収集ツールを活用できます。アクセス可能なローカルな被験者枠を超えて潜在的なサンプルプールを拡大することで、EmotivLABSのようなリモートデータ収集プラットフォームは、神経科学研究における人口統計的な多様性と代表性を高めることができます。この多様性の向上は、被験者募集コストの大幅な増加を必要とせず、長期的にはより安価になる可能性があります。

被験者プールをグローバルに拡大することで、研究にさらなる統計的検出力を与えることができます。また、以前の投稿「神経科学再現性危機を解決する3つのアプローチ」および「認知神経科学における再現性の危機」で議論された重要な課題である、研究の「再現性」を高めることも期待できます。

リモートデータ収集プラットフォームは、現代の心理学、神経科学、社会科学研究におけるWEIRD問題に直接対処します。オンラインでのリモート研究技術がこれほど利用しやすく身近になった現在、心理学の研究室がWEIRDなサンプルプールのみに依存し続ける言い訳はありません。

WEIRDな集団サンプリングの、問題視されるべき一般化

問題を解決するための第一歩は、その存在を認めることです。Mostafa Salari Radらは、学術誌『Psychological Science』に掲載された心理学の研究報告を調査しました。著者らは428の研究をレビューし、サンプルグループの地理的起源、教育水準、社会経済的ステータス/所得、人種/民族、性別、募集手法、および報酬に基づいてコード化しました。その結果、調査対象となった研究の大部分（94.15%）が、英語を話す西欧人の被験者のみを対象としていました。

全体として、研究者らはサンプルの多様性と代表性の欠如に対処するための研究手法の変更を行っていないようです。確かに、研究室の実験デザインや手法アプローチを変更することは、時間や資金の観点から容易ではないかもしれません。

しかし、単にサンプル属性に関する詳細を報告し、結論の際にそれらを考慮に入れるだけでも、余計なコストをかけずに大きな効果を生み出すことができます。残念ながら、このシンプルなアプローチすら標準化されていません。例えば、2018年の論文では以下のように指摘されています：

• レビューされたアブストラクトの72%以上には、サンプリングされた集団に関する詳細が一切含まれていませんでした。

• 83%が、サンプルの多様性に関連する潜在的な影響について、統計的分析を行っていませんでした。

• 85%が、文脈や文化がもたらす潜在的な影響について議論すらしていませんでした。

• 他の文化や社会でこのテーマに関する今後の研究を行うことを推奨したのは、わずか16%でした。

より最近の研究でも、同様の結果、つまり潜在的な限界を認めることのない多様性の欠如が報告されています。E. Kate Webb氏と米国立推進翻訳科学センターは、ヘアスタイルや肌の色の表現型による違いを理由に被験者を排除することで、神経科学ツール（EEGなど）が研究に人種的バイアスをもたらしていることを発見しました。Webb氏が結論づけているように、ここでの目標は「科学研究における人種差別に異議を唱え、より公平な科学につながる手順や変革を提案すること」です。

アメリカ人大学生への過度の依存

WEIRD問題が根強く残っている大きな理由は、研究対象としてアメリカ人大学生に過度に依存していることです。2007年の時点で、『Journal of Personality』に掲載されたアメリカの研究の67%、および『Psychological Science』に掲載された研究の20%が、アメリカ人大学生を被験者として利用していました。多様な被験者を集めることには本質的な難しさがあるため、こうした状況が一般的になっています。多くの場合、被験者の選定、募集、報酬支払いのプロセスは、実験自体のデザイン、実施、結果分析よりも多くの時間とエネルギーを要します。つまり、研究者は被験者から知見を得ることよりも、被験者の手配に多くの時間を費やしてしまっているのです。

リモートオンライン研究プラットフォームによるサンプルプールの多様化

グローバルコミュニティ

オンラインで研究対象者にアプローチし、募集、評価することは、急速に標準的な手法になりつつあります。クラウドベースの研究プラットフォームを使用することで、研究者はロジスティクス（広告、スケジュール調整、登録）や物理的（被験者の所在地）な障害から解放され、実際の研究自体により多くのリソースを割くことができます。

これらのプラットフォームは、コスト削減と効率向上を促進すると同時に、研究者は研究の文化的背景をより適切に反映した被験者プールのグローバルネットワークにアクセスできるようになります。

WEIRDな心理学研究からの脱却

WEIRD問題は、研究の信頼性、一般化可能性、妥当性、および堅牢性に関する困難な問いを投げかけています。これらの研究は人間の普遍的な問いに答えようとしていることが多いですが、その被験者は世界人口の12%未満しか代表していません。

いくつかの推奨事項が、WEIRD問題に対処するために提案されています。通常、これらの提言は、科学ジャーナルの編集委員会に対してより具体的な報告義務を求めるものです。研究者が論文を出版する必要性を考慮すると、投稿規定を変更し、レポートにより詳細な人口統計情報を含め、そのサンプルの人口統計的特徴の文脈において結果を議論することを義務付ける必要があります。

EmotivLABSでロジスティクスと物理的課題を克服する

オンラインでの神経科学や心理学の実験の最大の利点として多く挙げられるのは、研究サンプル数の増加、多様な人口統計データへの俊敏なアクセス、そして低コストなテクノロジーです。

EmotivLABSは、EmotivのEEGヘッドセットを使用する参加者の認証プロセスや、機械学習を利用してシグナル品質を検証するデータ品質管理など、多くのベストプラクティスを統合しています。これにより、研究者は高品質なデータを生成するオンライン実験を実施できます。さらに、Emotivはプラットフォームの利用状況を継続的にモニタリングし、研究者と対話しながら、ソフトウェアとハードウェアの両方を向上させる定期的なアップデートに反映させています。

効率的な被験者選定

個人や研究者は、データ収集のために直接会う必要はもうありません。EmotivLABSは、グローバルな被験者プールの中から各実験に最も適した人材をマッチングし、被験者の選定、募集、報酬支払いのプロセスを効率化します。

研究者は、ソーシャルネットワーク広告の細かなターゲット設定のように、実験デザインで人口統計的属性を指定できます。研究者の実験は、指定された条件に最もマッチする認証済みユーザーに対して自動的に公開されます。認証プロセスにより、このコミュニティから収集されるデータの品質と完全性が保証されます。

さまざまな年齢や民族の被験者にアクセスできるようになれば、研究の検出力が高まり、人間のデータをより細やかに解釈できるようになります。2021年の時点で、EmotivLABSには多様な教育背景、職業、社会経済的プロファイルを持つ80カ国以上の人々が参加しています。

EmotivLABSを利用することで、研究者は米国やその他の西欧諸国以外の参加者にアクセスすることができます。これは、WEIRD問題を軽減するための極めて重要な要素です。

予算管理の容易さ

EmotivのEEGヘッドセットは、研究室用の大型装置と比べてはるかに安価で、セットアップも簡単です。個人ユーザーや市民科学者が自身のEmotivヘッドセットを所有しているため、研究者が自前で用意して配布する必要はありません。

当初、既存の研究者たちは市販のEEGハードウェアやリモートデータ収集に対して懐疑的でした。なぜなら、被験者が直接監修下にある研究室であっても、高品質で有効なシグナルデータを収集することがいかに難しいかを熟知しているからです。しかし、多くの研究チームがEmotivのEEGヘッドセットの有効性を報告しています。これらの検証研究の多くは、Emotivシステムと研究室用システムの間で同等の研究データが得られたことを報告しています。これは、Emotivヘッドセットが研究レベルのデータ収集における信頼できる代替手段であることを裏付けています。

未踏の研究領域の探求

ポータブルなEEGハードウェアを使用することで、研究者は「日々歩き、話し、研究室の外で生活している人間」についての新しい問いを立てることができます。例えば、現実世界のインタラクションにおける社会認知の研究は、屋内に留まり固定された孤立した個人を対象とするよりも、はるかに望ましい実験デザインです。さらに、この柔軟性により、長期にわたる縦断的調査も実現可能になります。
結局のところ、実験が代表性のない限定された被験者プールに対してのみ行われていることだけが問題なのではありません。

出版された研究報告の大半は、被験者の年齢や性別以外の人口統計学的属性について言及すらしていないのが現状です。

また、WEIRDな被験者は人間の行動の幅において「外れ値」になりがちだということも実証されています。言い換えれば、普遍的な人間特性の知見を得るためのサンプルグループとしては、彼らは最も理想から遠い存在と言えます。

実験デザインにベストプラクティスと包摂性（インクルーシビティ）を適切に取り入れれば、オンライン研究はオフラインの研究室内の研究よりも、実際には大きな影響力と関連性を持つことができます。いずれの場合も、検証する研究課題がどのような社会的背景や文脈において問われているかを十分に考慮しなければなりません。
オンライン研究とオフライン研究の双方にメリットとデメリットがあり、研究課題の具体的な状況に応じて、研究者自身が選択を行う必要があります。

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