リモートデータ収集：WEIRDサンプルグループへの解決策
メフル・ナヤク
共有:
ほとんどの心理学および神経科学の研究方法は、WEIRD（白人、教育を受けた、工業化された、裕福、民主的な）サンプル人口に依存しています。これにより、文脈や文化的な制限が生じます。これらの制限が認識されない場合、研究結果の人間人口への一般化は限られます。広範囲にわたるWEIRDアプローチの研究は、治療法、セラピー、さらには法律の問題のある適用につながっています。
WEIRD参加者のみで構成された狭いサンプルセットを使用する研究プログラムは、有害なポリシーやプラクティスを生み出す可能性があります。これは、代表されていない特性を持つ人々を除外する可能性のある発見に基づいているからです。アメリカ国立科学アカデミーの論文に掲載された研究では、6つのトップのアメリカ心理学会のジャーナルにおける研究の96%が、世界の人口特性のわずか12%を代表するWEIRDサンプルに依存していたことがわかりました。
この問題を複雑にするのは、代表されていない人口が多くの場合、少数派ではないかもしれないという事実です。研究によれば、WEIRD個体は多くの心理的測定において実際は外れ値であることが示されています。空間的推論、視覚的知覚、帰納的推論、そして道徳的推論を含みます。
WEIRDバイアスを軽減するために、研究者は限られた地理的地域の外にいる人々にアクセスできるオンラインデータ収集ツールに目を向けることができます。地元でアクセスできる個人を超えて潜在的なサンプルプールを拡大することにより、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の多様性と代表性を高めることができます。この多様性の増加は、被験者のリクルートにかかるコストの大幅な増加を必要としないかもしれず、長期的には安価である可能性があります。
主題プールを世界的に拡大することは、研究にもっと統計的な力を提供できます。また、再現性が高くなる可能性もあります—これは、以前の投稿で議論された重要な問題であり、神経科学の再現性危機を修正するための3つのアプローチと認知神経科学における再現性危機についてのものです。
リモートデータ収集プラットフォームは、現代の心理的、神経科学的、社会科学的研究におけるWEIRD問題に直接対処します。オンラインのリモート研究技術の可用性とアクセス可能性を考慮すると、心理研究所にはWEIRDサンプルプールにのみ依存する理由がありません。
WEIRD人口サンプリングの問題化された正当化
問題を修正する第一歩は、それが存在することを認識することです。Mostafa Salari Radらは心理学の研究報告をPsychological Scienceのジャーナルで調査しました。著者は428の研究をレビューし、サンプルグループの地理的起源、教育レベル、社会経済的地位/収入、人種/民族、性別、リクルート方法、報酬に基づいて符号化しました。調査された研究の大多数（94.15%）は、西洋の英語を話す参加者を使用していました。
全体として、研究者はサンプルにおける多様性と代表性の欠如に対処するために研究方法を修正しなかったようです。確かに、ラボの実験デザインや方法論的アプローチを修正することは、時間的および財政的な観点から制限されるかもしれません。
サンプルの人口統計に関する詳細を報告し、それを結論に考慮することは、確かに影響力がありますが、同時に非常に安価でもあります。不幸にも、この単純な実践は標準にはなっていません。たとえば、2018年の論文は、次のことを示唆しました：
レビューされた抄録の72%以上には、サンプル人口に関する詳細が含まれていませんでした。
83%は、サンプルの多様性に関連する可能性のある影響の統計分析を行いませんでした。
85%は、文脈/文化の潜在的な影響についてさえ議論しませんでした。
16%のみが、他の文化や社会での今後の研究が行われることを推奨しました。
最近の研究も同様の結果を報告しています—認識されていない潜在的な制限としての多様性の欠如がそれに当たります。E.Kate Webbと国立移行科学センターは、神経科学ツール（例：EEG）が、髪型や皮膚の色素に基づく除外を通じて研究に人種的バイアスを導入することを発見しました。Webbが結論づけるように、その目標は「科学的作業における人種差別に挑戦し、より公平な科学につながる可能性のある手順や変更を提案することです」です。
アメリカの学部生への過度の依存
WEIRD問題の持続性の大きな理由は、研究対象としてアメリカの学部生に依存しすぎていることです。2007年、Journal of Personalityに掲載されたアメリカの研究の67%とPsychological Scienceの20%は、テスト対象としてアメリカの学部生を利用しました。これは、実際に多様な被験者を集めるのが難しいため一般的です。参加者の選定、リクルート、報酬のプロセスは、実際の実験の設計、実施、結果の分析よりも多くの時間とエネルギーを必要とします。これは、研究者が参加者を組織することに多くの時間を費やし、参加者についての洞察を得ることよりも少なくなることを意味します。
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の増加
グローバルコミュニティ
リサーチ対象者にオンラインでアプローチし、リクルートし、評価することが急速に標準慣行になっています。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、研究者は物流（広告、スケジューリング、登録）や物理的（参加者の位置）な障害から解放され、実際の研究にもっと多くのリソースを捧げることができます。
これらのプラットフォームはコスト削減と効率の向上を促進し、研究の文化的文脈をより良く特徴づけるグローバルなサブジェクトプールにアクセスできるようにします。
WEIRD心理学研究を超えて進む
WEIRD問題は、研究の信頼性、一般化、妥当性、頑強性に関する難しい質問を提起します。これらの研究は通常、人間に関する研究質問に答えようとしますが、世界人口の12%未満を代表する個人を用いています。
いくつかの推奨事項は、WEIRD問題に対処するために提案されています。通常、これらの推奨事項は、科学ジャーナルの編集委員会からのより具体的な報告要件を含みます。研究者が研究を発表する必要性を考慮すると、提出要件に変更が必要です：報告書には、より詳細な人口統計情報を含め、その結果をサンプルの人口統計特性の文脈内で議論しなければなりません。
EmotivLABSを利用して物流的及び物理的な課題を克服する
オンライン神経科学または心理学実験の最も頻繁に引用される利点には、研究サンプルサイズの増加、多様な人口統計多様性の迅速な提供、低コストな技術が含まれます。
EmotivLABSは、Emotiv EEGヘッドセットを使用する参加者の認証プロセスや、信号の質を確認するために機械学習を使用するデータ品質管理など、これらのベストプラクティスの多くを統合しています。これにより、オンライン実験を行い、質の高いデータを生成できるようになります。さらに、Emotivはプラットフォームの使用状況を継続的に監視し、研究者と連携してソフトウェアとハードウェアの両方を改善する定期的なリリース更新の情報を提供します。
主題の選択を効率化する
個人と研究者は、データ収集のために対面で会う必要がなくなります。EmotivLABSは、グローバルなサブジェクトプール内で最も適した個人に各実験をマッチングすることで、主題の選択、リクルート、報酬を効率化します。
研究者は、実験デザインの中で人口統計属性を指定でき、ソーシャルネットワーク上の広告の精密なターゲティング能力と類似しています。研究者の実験は、要求される仕様に最も適した認証された個人に自動的に提供されます。認証プロセスは、このコミュニティから収集されたデータが高品質で完全であることを保証します。
異なる年齢や民族の被験者へのアクセスが増えることで、研究の力が高まり、人間データの解釈により多様性がもたらされます。2021年の時点で、EmotivLABSは、80カ国以上の多様な教育、職業、および社会経済的プロフィールを持つ個人から構成されていました。
EmotivLABSは、研究者がアメリカや他の西洋諸国を超えた参加者にアクセスできるようにし、WEIRD問題を軽減するための重要な要素となっています。
予算を楽に管理
EmotivのEEGヘッドセットは、実験室の研究デバイスよりもはるかに安価で、セットアップも簡単です。個人ユーザー、または市民科学者は自分のEMOTIVヘッドセットを持っているため、研究者は自分のヘッドセットを用意する必要はありません。
最初に、確立された研究者は商業EEGハードウェアとリモートデータ収集に懐疑的であることを表明しました。これらの科学者は、被験者が直接監督されるラボ内での高品質な有効信号データを収集する課題を特に意識しています。しかし、数多くの研究チームがEmotiv 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ほとんどは、Emotivシステムとラボシステムの間に同等の研究データがあると報告しています。これは、Emotivヘッドセットが研究グレードのデータ収集の実行可能な代替手段であることを支持しています。
未踏の研究を探る
ポータブルEEGハードウェアを使用することで、研究者は研究室の外で生活する歩行し、話す人間に関する新しい質問を提起できます。たとえば、現実世界の相互作用における社会的認知を研究することは、閉じ込められた孤立した個人を使うよりも望ましい実験デザインです。また、この柔軟性により、縦断的研究がより実現可能になります。
最終的に、限られた代表的なサブジェクトプールで実験が行われるだけではありません。
ほとんどの公開研究報告は、年齢と性別を超えて、彼らの被験者の人口統計属性を扱ったり詳細に説明したりすることさえありません。
WEIRDの被験者はしばしば人間の行動のスペクトルで外れ値であることが示されています。言い換えれば、彼らは普遍的な人間の特性に洞察を得るための最も理想的なサンプルグループではありません。
最良の慣行と包摂性が実験デザインに組み込まれているならば、オンライン研究は実際にオフライン、ラボ内研究よりも影響力があり、関連性がある可能性があります。いずれにせよ、研究質問が尋ねられている文脈の枠組みを慎重に考慮する必要があります。
オンライン研究とオフライン研究の両方に長所と短所があり、研究質問の具体的な状況が研究者の選択を左右すべきです。
EmotivLABSがあなたの研究に何をもたらすことができるか、もっと知りたいですか？
EmotivのExperiment Builderを使用して実験を構築し、EmotivLABSに展開します。認証された参加者のグローバルパネルからリクルートして高品質なEEGデータを収集し、すべてを1つのプラットフォームから行います。詳細を知るか、デモをリクエストするにはここをクリックしてください。
ほとんどの心理学および神経科学の研究方法は、WEIRD（白人、教育を受けた、工業化された、裕福、民主的な）サンプル人口に依存しています。これにより、文脈や文化的な制限が生じます。これらの制限が認識されない場合、研究結果の人間人口への一般化は限られます。広範囲にわたるWEIRDアプローチの研究は、治療法、セラピー、さらには法律の問題のある適用につながっています。
WEIRD参加者のみで構成された狭いサンプルセットを使用する研究プログラムは、有害なポリシーやプラクティスを生み出す可能性があります。これは、代表されていない特性を持つ人々を除外する可能性のある発見に基づいているからです。アメリカ国立科学アカデミーの論文に掲載された研究では、6つのトップのアメリカ心理学会のジャーナルにおける研究の96%が、世界の人口特性のわずか12%を代表するWEIRDサンプルに依存していたことがわかりました。
この問題を複雑にするのは、代表されていない人口が多くの場合、少数派ではないかもしれないという事実です。研究によれば、WEIRD個体は多くの心理的測定において実際は外れ値であることが示されています。空間的推論、視覚的知覚、帰納的推論、そして道徳的推論を含みます。
WEIRDバイアスを軽減するために、研究者は限られた地理的地域の外にいる人々にアクセスできるオンラインデータ収集ツールに目を向けることができます。地元でアクセスできる個人を超えて潜在的なサンプルプールを拡大することにより、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の多様性と代表性を高めることができます。この多様性の増加は、被験者のリクルートにかかるコストの大幅な増加を必要としないかもしれず、長期的には安価である可能性があります。
主題プールを世界的に拡大することは、研究にもっと統計的な力を提供できます。また、再現性が高くなる可能性もあります—これは、以前の投稿で議論された重要な問題であり、神経科学の再現性危機を修正するための3つのアプローチと認知神経科学における再現性危機についてのものです。
リモートデータ収集プラットフォームは、現代の心理的、神経科学的、社会科学的研究におけるWEIRD問題に直接対処します。オンラインのリモート研究技術の可用性とアクセス可能性を考慮すると、心理研究所にはWEIRDサンプルプールにのみ依存する理由がありません。
WEIRD人口サンプリングの問題化された正当化
問題を修正する第一歩は、それが存在することを認識することです。Mostafa Salari Radらは心理学の研究報告をPsychological Scienceのジャーナルで調査しました。著者は428の研究をレビューし、サンプルグループの地理的起源、教育レベル、社会経済的地位/収入、人種/民族、性別、リクルート方法、報酬に基づいて符号化しました。調査された研究の大多数（94.15%）は、西洋の英語を話す参加者を使用していました。
全体として、研究者はサンプルにおける多様性と代表性の欠如に対処するために研究方法を修正しなかったようです。確かに、ラボの実験デザインや方法論的アプローチを修正することは、時間的および財政的な観点から制限されるかもしれません。
サンプルの人口統計に関する詳細を報告し、それを結論に考慮することは、確かに影響力がありますが、同時に非常に安価でもあります。不幸にも、この単純な実践は標準にはなっていません。たとえば、2018年の論文は、次のことを示唆しました：
レビューされた抄録の72%以上には、サンプル人口に関する詳細が含まれていませんでした。
83%は、サンプルの多様性に関連する可能性のある影響の統計分析を行いませんでした。
85%は、文脈/文化の潜在的な影響についてさえ議論しませんでした。
16%のみが、他の文化や社会での今後の研究が行われることを推奨しました。
最近の研究も同様の結果を報告しています—認識されていない潜在的な制限としての多様性の欠如がそれに当たります。E.Kate Webbと国立移行科学センターは、神経科学ツール（例：EEG）が、髪型や皮膚の色素に基づく除外を通じて研究に人種的バイアスを導入することを発見しました。Webbが結論づけるように、その目標は「科学的作業における人種差別に挑戦し、より公平な科学につながる可能性のある手順や変更を提案することです」です。
アメリカの学部生への過度の依存
WEIRD問題の持続性の大きな理由は、研究対象としてアメリカの学部生に依存しすぎていることです。2007年、Journal of Personalityに掲載されたアメリカの研究の67%とPsychological Scienceの20%は、テスト対象としてアメリカの学部生を利用しました。これは、実際に多様な被験者を集めるのが難しいため一般的です。参加者の選定、リクルート、報酬のプロセスは、実際の実験の設計、実施、結果の分析よりも多くの時間とエネルギーを必要とします。これは、研究者が参加者を組織することに多くの時間を費やし、参加者についての洞察を得ることよりも少なくなることを意味します。
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の増加
グローバルコミュニティ
リサーチ対象者にオンラインでアプローチし、リクルートし、評価することが急速に標準慣行になっています。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、研究者は物流（広告、スケジューリング、登録）や物理的（参加者の位置）な障害から解放され、実際の研究にもっと多くのリソースを捧げることができます。
これらのプラットフォームはコスト削減と効率の向上を促進し、研究の文化的文脈をより良く特徴づけるグローバルなサブジェクトプールにアクセスできるようにします。
WEIRD心理学研究を超えて進む
WEIRD問題は、研究の信頼性、一般化、妥当性、頑強性に関する難しい質問を提起します。これらの研究は通常、人間に関する研究質問に答えようとしますが、世界人口の12%未満を代表する個人を用いています。
いくつかの推奨事項は、WEIRD問題に対処するために提案されています。通常、これらの推奨事項は、科学ジャーナルの編集委員会からのより具体的な報告要件を含みます。研究者が研究を発表する必要性を考慮すると、提出要件に変更が必要です：報告書には、より詳細な人口統計情報を含め、その結果をサンプルの人口統計特性の文脈内で議論しなければなりません。
EmotivLABSを利用して物流的及び物理的な課題を克服する
オンライン神経科学または心理学実験の最も頻繁に引用される利点には、研究サンプルサイズの増加、多様な人口統計多様性の迅速な提供、低コストな技術が含まれます。
EmotivLABSは、Emotiv EEGヘッドセットを使用する参加者の認証プロセスや、信号の質を確認するために機械学習を使用するデータ品質管理など、これらのベストプラクティスの多くを統合しています。これにより、オンライン実験を行い、質の高いデータを生成できるようになります。さらに、Emotivはプラットフォームの使用状況を継続的に監視し、研究者と連携してソフトウェアとハードウェアの両方を改善する定期的なリリース更新の情報を提供します。
主題の選択を効率化する
個人と研究者は、データ収集のために対面で会う必要がなくなります。EmotivLABSは、グローバルなサブジェクトプール内で最も適した個人に各実験をマッチングすることで、主題の選択、リクルート、報酬を効率化します。
研究者は、実験デザインの中で人口統計属性を指定でき、ソーシャルネットワーク上の広告の精密なターゲティング能力と類似しています。研究者の実験は、要求される仕様に最も適した認証された個人に自動的に提供されます。認証プロセスは、このコミュニティから収集されたデータが高品質で完全であることを保証します。
異なる年齢や民族の被験者へのアクセスが増えることで、研究の力が高まり、人間データの解釈により多様性がもたらされます。2021年の時点で、EmotivLABSは、80カ国以上の多様な教育、職業、および社会経済的プロフィールを持つ個人から構成されていました。
EmotivLABSは、研究者がアメリカや他の西洋諸国を超えた参加者にアクセスできるようにし、WEIRD問題を軽減するための重要な要素となっています。
予算を楽に管理
EmotivのEEGヘッドセットは、実験室の研究デバイスよりもはるかに安価で、セットアップも簡単です。個人ユーザー、または市民科学者は自分のEMOTIVヘッドセットを持っているため、研究者は自分のヘッドセットを用意する必要はありません。
最初に、確立された研究者は商業EEGハードウェアとリモートデータ収集に懐疑的であることを表明しました。これらの科学者は、被験者が直接監督されるラボ内での高品質な有効信号データを収集する課題を特に意識しています。しかし、数多くの研究チームがEmotiv 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ほとんどは、Emotivシステムとラボシステムの間に同等の研究データがあると報告しています。これは、Emotivヘッドセットが研究グレードのデータ収集の実行可能な代替手段であることを支持しています。
未踏の研究を探る
ポータブルEEGハードウェアを使用することで、研究者は研究室の外で生活する歩行し、話す人間に関する新しい質問を提起できます。たとえば、現実世界の相互作用における社会的認知を研究することは、閉じ込められた孤立した個人を使うよりも望ましい実験デザインです。また、この柔軟性により、縦断的研究がより実現可能になります。
最終的に、限られた代表的なサブジェクトプールで実験が行われるだけではありません。
ほとんどの公開研究報告は、年齢と性別を超えて、彼らの被験者の人口統計属性を扱ったり詳細に説明したりすることさえありません。
WEIRDの被験者はしばしば人間の行動のスペクトルで外れ値であることが示されています。言い換えれば、彼らは普遍的な人間の特性に洞察を得るための最も理想的なサンプルグループではありません。
最良の慣行と包摂性が実験デザインに組み込まれているならば、オンライン研究は実際にオフライン、ラボ内研究よりも影響力があり、関連性がある可能性があります。いずれにせよ、研究質問が尋ねられている文脈の枠組みを慎重に考慮する必要があります。
オンライン研究とオフライン研究の両方に長所と短所があり、研究質問の具体的な状況が研究者の選択を左右すべきです。
EmotivLABSがあなたの研究に何をもたらすことができるか、もっと知りたいですか？
EmotivのExperiment Builderを使用して実験を構築し、EmotivLABSに展開します。認証された参加者のグローバルパネルからリクルートして高品質なEEGデータを収集し、すべてを1つのプラットフォームから行います。詳細を知るか、デモをリクエストするにはここをクリックしてください。
ほとんどの心理学および神経科学の研究方法は、WEIRD（白人、教育を受けた、工業化された、裕福、民主的な）サンプル人口に依存しています。これにより、文脈や文化的な制限が生じます。これらの制限が認識されない場合、研究結果の人間人口への一般化は限られます。広範囲にわたるWEIRDアプローチの研究は、治療法、セラピー、さらには法律の問題のある適用につながっています。
WEIRD参加者のみで構成された狭いサンプルセットを使用する研究プログラムは、有害なポリシーやプラクティスを生み出す可能性があります。これは、代表されていない特性を持つ人々を除外する可能性のある発見に基づいているからです。アメリカ国立科学アカデミーの論文に掲載された研究では、6つのトップのアメリカ心理学会のジャーナルにおける研究の96%が、世界の人口特性のわずか12%を代表するWEIRDサンプルに依存していたことがわかりました。
この問題を複雑にするのは、代表されていない人口が多くの場合、少数派ではないかもしれないという事実です。研究によれば、WEIRD個体は多くの心理的測定において実際は外れ値であることが示されています。空間的推論、視覚的知覚、帰納的推論、そして道徳的推論を含みます。
WEIRDバイアスを軽減するために、研究者は限られた地理的地域の外にいる人々にアクセスできるオンラインデータ収集ツールに目を向けることができます。地元でアクセスできる個人を超えて潜在的なサンプルプールを拡大することにより、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の多様性と代表性を高めることができます。この多様性の増加は、被験者のリクルートにかかるコストの大幅な増加を必要としないかもしれず、長期的には安価である可能性があります。
主題プールを世界的に拡大することは、研究にもっと統計的な力を提供できます。また、再現性が高くなる可能性もあります—これは、以前の投稿で議論された重要な問題であり、神経科学の再現性危機を修正するための3つのアプローチと認知神経科学における再現性危機についてのものです。
リモートデータ収集プラットフォームは、現代の心理的、神経科学的、社会科学的研究におけるWEIRD問題に直接対処します。オンラインのリモート研究技術の可用性とアクセス可能性を考慮すると、心理研究所にはWEIRDサンプルプールにのみ依存する理由がありません。
WEIRD人口サンプリングの問題化された正当化
問題を修正する第一歩は、それが存在することを認識することです。Mostafa Salari Radらは心理学の研究報告をPsychological Scienceのジャーナルで調査しました。著者は428の研究をレビューし、サンプルグループの地理的起源、教育レベル、社会経済的地位/収入、人種/民族、性別、リクルート方法、報酬に基づいて符号化しました。調査された研究の大多数（94.15%）は、西洋の英語を話す参加者を使用していました。
全体として、研究者はサンプルにおける多様性と代表性の欠如に対処するために研究方法を修正しなかったようです。確かに、ラボの実験デザインや方法論的アプローチを修正することは、時間的および財政的な観点から制限されるかもしれません。
サンプルの人口統計に関する詳細を報告し、それを結論に考慮することは、確かに影響力がありますが、同時に非常に安価でもあります。不幸にも、この単純な実践は標準にはなっていません。たとえば、2018年の論文は、次のことを示唆しました：
レビューされた抄録の72%以上には、サンプル人口に関する詳細が含まれていませんでした。
83%は、サンプルの多様性に関連する可能性のある影響の統計分析を行いませんでした。
85%は、文脈/文化の潜在的な影響についてさえ議論しませんでした。
16%のみが、他の文化や社会での今後の研究が行われることを推奨しました。
最近の研究も同様の結果を報告しています—認識されていない潜在的な制限としての多様性の欠如がそれに当たります。E.Kate Webbと国立移行科学センターは、神経科学ツール（例：EEG）が、髪型や皮膚の色素に基づく除外を通じて研究に人種的バイアスを導入することを発見しました。Webbが結論づけるように、その目標は「科学的作業における人種差別に挑戦し、より公平な科学につながる可能性のある手順や変更を提案することです」です。
アメリカの学部生への過度の依存
WEIRD問題の持続性の大きな理由は、研究対象としてアメリカの学部生に依存しすぎていることです。2007年、Journal of Personalityに掲載されたアメリカの研究の67%とPsychological Scienceの20%は、テスト対象としてアメリカの学部生を利用しました。これは、実際に多様な被験者を集めるのが難しいため一般的です。参加者の選定、リクルート、報酬のプロセスは、実際の実験の設計、実施、結果の分析よりも多くの時間とエネルギーを必要とします。これは、研究者が参加者を組織することに多くの時間を費やし、参加者についての洞察を得ることよりも少なくなることを意味します。
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の増加
グローバルコミュニティ
リサーチ対象者にオンラインでアプローチし、リクルートし、評価することが急速に標準慣行になっています。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、研究者は物流（広告、スケジューリング、登録）や物理的（参加者の位置）な障害から解放され、実際の研究にもっと多くのリソースを捧げることができます。
これらのプラットフォームはコスト削減と効率の向上を促進し、研究の文化的文脈をより良く特徴づけるグローバルなサブジェクトプールにアクセスできるようにします。
WEIRD心理学研究を超えて進む
WEIRD問題は、研究の信頼性、一般化、妥当性、頑強性に関する難しい質問を提起します。これらの研究は通常、人間に関する研究質問に答えようとしますが、世界人口の12%未満を代表する個人を用いています。
いくつかの推奨事項は、WEIRD問題に対処するために提案されています。通常、これらの推奨事項は、科学ジャーナルの編集委員会からのより具体的な報告要件を含みます。研究者が研究を発表する必要性を考慮すると、提出要件に変更が必要です：報告書には、より詳細な人口統計情報を含め、その結果をサンプルの人口統計特性の文脈内で議論しなければなりません。
EmotivLABSを利用して物流的及び物理的な課題を克服する
オンライン神経科学または心理学実験の最も頻繁に引用される利点には、研究サンプルサイズの増加、多様な人口統計多様性の迅速な提供、低コストな技術が含まれます。
EmotivLABSは、Emotiv EEGヘッドセットを使用する参加者の認証プロセスや、信号の質を確認するために機械学習を使用するデータ品質管理など、これらのベストプラクティスの多くを統合しています。これにより、オンライン実験を行い、質の高いデータを生成できるようになります。さらに、Emotivはプラットフォームの使用状況を継続的に監視し、研究者と連携してソフトウェアとハードウェアの両方を改善する定期的なリリース更新の情報を提供します。
主題の選択を効率化する
個人と研究者は、データ収集のために対面で会う必要がなくなります。EmotivLABSは、グローバルなサブジェクトプール内で最も適した個人に各実験をマッチングすることで、主題の選択、リクルート、報酬を効率化します。
研究者は、実験デザインの中で人口統計属性を指定でき、ソーシャルネットワーク上の広告の精密なターゲティング能力と類似しています。研究者の実験は、要求される仕様に最も適した認証された個人に自動的に提供されます。認証プロセスは、このコミュニティから収集されたデータが高品質で完全であることを保証します。
異なる年齢や民族の被験者へのアクセスが増えることで、研究の力が高まり、人間データの解釈により多様性がもたらされます。2021年の時点で、EmotivLABSは、80カ国以上の多様な教育、職業、および社会経済的プロフィールを持つ個人から構成されていました。
EmotivLABSは、研究者がアメリカや他の西洋諸国を超えた参加者にアクセスできるようにし、WEIRD問題を軽減するための重要な要素となっています。
予算を楽に管理
EmotivのEEGヘッドセットは、実験室の研究デバイスよりもはるかに安価で、セットアップも簡単です。個人ユーザー、または市民科学者は自分のEMOTIVヘッドセットを持っているため、研究者は自分のヘッドセットを用意する必要はありません。
最初に、確立された研究者は商業EEGハードウェアとリモートデータ収集に懐疑的であることを表明しました。これらの科学者は、被験者が直接監督されるラボ内での高品質な有効信号データを収集する課題を特に意識しています。しかし、数多くの研究チームがEmotiv 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ほとんどは、Emotivシステムとラボシステムの間に同等の研究データがあると報告しています。これは、Emotivヘッドセットが研究グレードのデータ収集の実行可能な代替手段であることを支持しています。
未踏の研究を探る
ポータブルEEGハードウェアを使用することで、研究者は研究室の外で生活する歩行し、話す人間に関する新しい質問を提起できます。たとえば、現実世界の相互作用における社会的認知を研究することは、閉じ込められた孤立した個人を使うよりも望ましい実験デザインです。また、この柔軟性により、縦断的研究がより実現可能になります。
最終的に、限られた代表的なサブジェクトプールで実験が行われるだけではありません。
ほとんどの公開研究報告は、年齢と性別を超えて、彼らの被験者の人口統計属性を扱ったり詳細に説明したりすることさえありません。
WEIRDの被験者はしばしば人間の行動のスペクトルで外れ値であることが示されています。言い換えれば、彼らは普遍的な人間の特性に洞察を得るための最も理想的なサンプルグループではありません。
最良の慣行と包摂性が実験デザインに組み込まれているならば、オンライン研究は実際にオフライン、ラボ内研究よりも影響力があり、関連性がある可能性があります。いずれにせよ、研究質問が尋ねられている文脈の枠組みを慎重に考慮する必要があります。
オンライン研究とオフライン研究の両方に長所と短所があり、研究質問の具体的な状況が研究者の選択を左右すべきです。
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翻訳についての注意：このウェブサイトの非英語版は、あなたの便利のために人工知能を使用して翻訳されています。私たちは正確さを追求していますが、自動翻訳には原文とは異なるエラーやニュアンスが含まれている可能性があります。最も正確な情報については、当サイトの英語版をご参照ください。
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