なぜ研究にEEGを使用するのですか？
メフル・ナヤク
2022/02/17
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短いビデオを作成し、そのビデオのどの部分が人々の関心を引いたのかを知りたいと想像してみてください。通常、あなたはただ彼らに尋ねるでしょう。おそらく、調査を使用するかもしれません。しかし、最も一般的な答えは「正確にはわかりません」または「思い出せません」となるかもしれません。主観的な指標だけで人間の知覚に関する研究を行うことは、不確実性が伴うことがありますが、神経生理学的な反応を測定することで克服することが提案されています。EEGデバイスは、人間の知覚に関連する研究を強化するための、利用しやすく、コスト効果の高いツールとして独自の位置を占めています。 その結果、心理学、神経マーケティング、BCIで重要なツールになりつつあります。
EEGとは何ですか？
脳細胞が引き起こす電気活動を測定する方法である電気生理学（EEG）は、安全で非侵襲的な手法で、スカルプに配置された電極を使用します。この目的に使用されるEEGデバイスは、シングルチャネルの商用デバイスから、256チャネルの医療グレードのシステムまでさまざまです。EEGが何であるか、さまざまなEEGデバイスについてさらに詳しい情報をこちらで読むことができます。
EEGの利点は何ですか？
高い時間分解能
EEGはその高い時間分解能のおかげで、無意識前のプロセスを指標化することができます。
EEGの最大の強みは、他の神経画像法に対してその時間分解能です。すなわち、ミリ秒の範囲での急速な脳反応を測定する能力です。他の脳画像法、例えばfMRI（機能的磁気共鳴画像法）は、関心のある刺激を提示した後に1秒以上を必要とします。さらに、主観的な反応における不確実性を避けるために設計された行動課題は、通常、反応時間やボタンプレスの応答に依存します。これには最大でも1秒がかかるため、脳がミリ秒単位で多くの複雑な神経生理プロセスを生成することを考えると非常に遅いと言えるでしょう。このため、EEGは、単なる自己報告や反応ベースのタスクでは認識されない無意識前のプロセスを指標化することができます。
手頃な価格と可搬性
スポーツ科学：パクストン・リンチがEmotiv Insight EEGヘッドセットでプレッシャーテストを受けています。
EEGデバイスはコスト効果が高く、ワイヤレスになり、研究者は参加者をラボに連れて行くのではなく、フィールドで研究を行うことができるようになりました。EEGとMEG（磁気脳波測定法）両方が高い時間分解能を持っていますが、EEGは低コストで移動可能なため、制御された環境や自然環境で人間の行動を研究するためのよりアクセスしやすい研究ツールです。代替の神経画像法（例：MEG、MRI、およびPET）は高い維持コストを要し、参加者はこれらの研究を行うために病院や実験室の環境に連れてこなければなりません。対照的に、ほぼすべての環境はEEGの「ラボ」に変えることができます。（パークらのレビューを参照してください）1 どのようにモバイルEEGがフィールドでのスポーツパフォーマンス向上に役立つかについて)
社内または遠隔研究
EEGは必ずしも単一のデバイスでのラボベースである必要はありません。手頃な価格の商用EEGデバイスの進歩により、一般のユーザーが自分自身のEEGを記録できるようになりました。EmotivLABSプラットフォームは、研究者がEMOTIVヘッドセットを使用してオンラインで実験を行うことを可能にし、それは研究グレードのデバイス²ʹ³に対して検証されています。私たちのパイロットオンラインEEG研究についてはこちらで、また、EMOTIVユーザーがプレゼンテーションソフトウェアを評価するための自宅研究に参加したパートナーシップについてはこちらで読むことができます。
EEGで何を測定できますか？
一般に、研究者は、刺激の出現後の関心のある時間点での電圧振幅（すなわち、事象関連電位またはERP）や、EEGの1秒あたりの振動量（すなわち、時間周波数分析）を使用します。
これらの2つの領域は、行動に関連するさまざまな研究質問に答えることを可能にします。さらに、洗練された機械学習アルゴリズムの進展により、関心のある刺激に応じたメンタルステートの解読を始めることができます。たとえば、注意に対して検証されたアルゴリズムの発展により、「私のビデオのどの部分がより多くの注意を引いたか」という質問に簡単に答えることができるようになりました。
考慮すべき注意点
EEGで正確に思考を読むことはできないことを覚えておくことが重要です。したがって、比較される刺激は、関心のある変数を除いてすべての側面で一致している必要があります。したがって、よく設計された実験タスクは良いEEG研究の基礎です。第二に、EEGデバイスは電気機器からの干渉を拾うことがあり、EEGは動きに敏感で、記録に不要なアーチファクトを導入する可能性があります。したがって、生のEEGは、刺激の知覚に関連する推論が行われる前に清掃および処理される必要がある全脳反応を反映しています。
さらに、単一の電極での脳活動は、脳全体の活動を記録し、その位置は直接的に活動の源を示すものではありません（例：前頭電極での活動の増加は、前頭葉がこの反応を生成したことを意味しません）。EEG応答のソース再構築⁴のような方法は、スカルプレベルでのソースを決定する目的で使用できます。より高い信頼性を持って深部ソースを決定するために、EEGと組み合わせたMEGまたはfMRIのような神経画像法を考慮することができます。
現在の研究におけるEEG
EEGは現在、心理学や医療分野だけでなく、ブレインコンピュータインターフェース、ニューラーフィードバック、神経マーケティングなどの分野で消費者行動を理解するのに役立つ多くの方法で利用されています。
医療または臨床神経科学
EEGは主に医療分野で診断と治療を改善するために使用されています。たとえば、EEGの最も一般的な使用法はてんかんの診断および発作の検出⁵、睡眠異常を検出するための睡眠研究にあります⁶。精神科および臨床神経科学の分野では、EEGは主観的な臨床評価に依存しない客観的なマーカーを特定するために現在使用されています。脳におけるさまざまな精神障害による変化を特性づけるために、電極上の振動量を計算し、マッピングする定量的EEG（qEEG）のような技術が使用されています⁷。健康的な脳対障害を持つ脳の分類に人工知能を適用することも、より客観的な診断方法への道を切り開いています⁸ˈ⁹。
神経マーケティング
消費者行動の理解は、神経マーケティングの中心にあります。EEGがこの分野で最も一般的に使用される目的は、広告¹⁰、製品、またはサービスのあまり目立たず魅力的な側面を特定し、それらを改善することです。
EMOTIV x Neuromarketing - L’Orealのラグジュアリーラボにおける消費者行動の未来。
EEGの振動は、潜在的なブランド/製品の想起¹¹を特定するためにも使用されます。他の用途には、神経価格設定が含まれ、EEGを使用した行動タスクが製品の最適価格戦略を見つけるために使用されます¹²。
EMOTIV x Neuromarketing - 様々な価格提案に対する脳の反応。
一般的な神経科学研究
この種の研究は、脳がどのように機能するか（例：脳が視覚または聴覚刺激をどのように処理するか）および脳の異なる部分がどのように相互作用するかを理解することを含みます。また、脳と障害との関係（例：自閉症スペクトラム障害または統合失調症）を理解することも含まれます。これは、社会的、感情的、計算的、認知的な領域を含む複数の分野を網羅しています。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI)
BCI研究は、EEGをコンピューターデバイスと統合することによって、メンタルコマンドを外部のアクションに変換することを目的としています。メンタルコマンドを使用して、ワードドキュメントをタイプしたり、車椅子を動かしたり、義肢を動かしたりするのが、BCIの現行開発の一部であり、障害を持つ人々の生活の質を改善するために使用されています¹³。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - 脳性麻痺のある8歳のジョンが作り出した驚くべき作品は、brainpaintbyjohnでInstagramにあります。
音楽業界における別の革命は、ミュージシャンや歌手が思考を使って音楽を作り出していることです（関連投稿はこちらを参照してください）。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - EMOTIVのEPOCヘッドセットとアイコニックなTONTOシンセサイザーは完璧な組み合わせです。
全体として、EEGの使用は人間の行動の表面的な理解を越えて冒険する可能性を提供します。それのコスト効果と高いアクセス性は、単純な主観的自己報告を超えて、EEGの使用で人間の行動を客観的に解読し、ユーザーエクスペリエンスの改善から治療の進展までのプロセスを行える役立つツールになります。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - EMOTIV x ロドリゴ・ハブナー・メンデス、メンタルコマンドを使ってF1カーを運転
記事によって
ロシニ・ランデニヤ、研究員、EMOTIV Research Pty. Ltd
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. モバイル認知の正当性を提唱する：EEGとスポーツパフォーマンス。Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Emotiv EPOC+の妥当性と感情顔処理のERP相関の抽出。Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. 他 Emotiv EPOC EEGシステムの研究における音声事象関連電位の妥当性。PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. 他 EEGソースイメージング。Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. てんかんにおけるEEGの役割：重要なレビュー。Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. ビデオ‐EEGポリソムノグラフィの診断的価値。Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. 精神障害のQEEGプロフィール。Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. 重度の抑うつ障害に対するSSRI治療への反応を予測するためのEEGデータを使用した機械学習アプローチ。Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. 休止状態の脳波を通じて抑うつを分類する：精神科における新たな実践。J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. EEGおよび皮膚電反応の測定による広告刺激に対する神経生理学的反応の分析。J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. 神経マーケティングにおけるEEGの応用-潜在意識を探る。神経マーケティング 14 (2020).
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. 神経価格設定：価格露出に対する脳反応の視点。Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. 解読
短いビデオを作成し、そのビデオのどの部分が人々の関心を引いたのかを知りたいと想像してみてください。通常、あなたはただ彼らに尋ねるでしょう。おそらく、調査を使用するかもしれません。しかし、最も一般的な答えは「正確にはわかりません」または「思い出せません」となるかもしれません。主観的な指標だけで人間の知覚に関する研究を行うことは、不確実性が伴うことがありますが、神経生理学的な反応を測定することで克服することが提案されています。EEGデバイスは、人間の知覚に関連する研究を強化するための、利用しやすく、コスト効果の高いツールとして独自の位置を占めています。 その結果、心理学、神経マーケティング、BCIで重要なツールになりつつあります。
EEGとは何ですか？
脳細胞が引き起こす電気活動を測定する方法である電気生理学（EEG）は、安全で非侵襲的な手法で、スカルプに配置された電極を使用します。この目的に使用されるEEGデバイスは、シングルチャネルの商用デバイスから、256チャネルの医療グレードのシステムまでさまざまです。EEGが何であるか、さまざまなEEGデバイスについてさらに詳しい情報をこちらで読むことができます。
EEGの利点は何ですか？
高い時間分解能
EEGはその高い時間分解能のおかげで、無意識前のプロセスを指標化することができます。
EEGの最大の強みは、他の神経画像法に対してその時間分解能です。すなわち、ミリ秒の範囲での急速な脳反応を測定する能力です。他の脳画像法、例えばfMRI（機能的磁気共鳴画像法）は、関心のある刺激を提示した後に1秒以上を必要とします。さらに、主観的な反応における不確実性を避けるために設計された行動課題は、通常、反応時間やボタンプレスの応答に依存します。これには最大でも1秒がかかるため、脳がミリ秒単位で多くの複雑な神経生理プロセスを生成することを考えると非常に遅いと言えるでしょう。このため、EEGは、単なる自己報告や反応ベースのタスクでは認識されない無意識前のプロセスを指標化することができます。
手頃な価格と可搬性
スポーツ科学：パクストン・リンチがEmotiv Insight EEGヘッドセットでプレッシャーテストを受けています。
EEGデバイスはコスト効果が高く、ワイヤレスになり、研究者は参加者をラボに連れて行くのではなく、フィールドで研究を行うことができるようになりました。EEGとMEG（磁気脳波測定法）両方が高い時間分解能を持っていますが、EEGは低コストで移動可能なため、制御された環境や自然環境で人間の行動を研究するためのよりアクセスしやすい研究ツールです。代替の神経画像法（例：MEG、MRI、およびPET）は高い維持コストを要し、参加者はこれらの研究を行うために病院や実験室の環境に連れてこなければなりません。対照的に、ほぼすべての環境はEEGの「ラボ」に変えることができます。（パークらのレビューを参照してください）1 どのようにモバイルEEGがフィールドでのスポーツパフォーマンス向上に役立つかについて)
社内または遠隔研究
EEGは必ずしも単一のデバイスでのラボベースである必要はありません。手頃な価格の商用EEGデバイスの進歩により、一般のユーザーが自分自身のEEGを記録できるようになりました。EmotivLABSプラットフォームは、研究者がEMOTIVヘッドセットを使用してオンラインで実験を行うことを可能にし、それは研究グレードのデバイス²ʹ³に対して検証されています。私たちのパイロットオンラインEEG研究についてはこちらで、また、EMOTIVユーザーがプレゼンテーションソフトウェアを評価するための自宅研究に参加したパートナーシップについてはこちらで読むことができます。
EEGで何を測定できますか？
一般に、研究者は、刺激の出現後の関心のある時間点での電圧振幅（すなわち、事象関連電位またはERP）や、EEGの1秒あたりの振動量（すなわち、時間周波数分析）を使用します。
これらの2つの領域は、行動に関連するさまざまな研究質問に答えることを可能にします。さらに、洗練された機械学習アルゴリズムの進展により、関心のある刺激に応じたメンタルステートの解読を始めることができます。たとえば、注意に対して検証されたアルゴリズムの発展により、「私のビデオのどの部分がより多くの注意を引いたか」という質問に簡単に答えることができるようになりました。
考慮すべき注意点
EEGで正確に思考を読むことはできないことを覚えておくことが重要です。したがって、比較される刺激は、関心のある変数を除いてすべての側面で一致している必要があります。したがって、よく設計された実験タスクは良いEEG研究の基礎です。第二に、EEGデバイスは電気機器からの干渉を拾うことがあり、EEGは動きに敏感で、記録に不要なアーチファクトを導入する可能性があります。したがって、生のEEGは、刺激の知覚に関連する推論が行われる前に清掃および処理される必要がある全脳反応を反映しています。
さらに、単一の電極での脳活動は、脳全体の活動を記録し、その位置は直接的に活動の源を示すものではありません（例：前頭電極での活動の増加は、前頭葉がこの反応を生成したことを意味しません）。EEG応答のソース再構築⁴のような方法は、スカルプレベルでのソースを決定する目的で使用できます。より高い信頼性を持って深部ソースを決定するために、EEGと組み合わせたMEGまたはfMRIのような神経画像法を考慮することができます。
現在の研究におけるEEG
EEGは現在、心理学や医療分野だけでなく、ブレインコンピュータインターフェース、ニューラーフィードバック、神経マーケティングなどの分野で消費者行動を理解するのに役立つ多くの方法で利用されています。
医療または臨床神経科学
EEGは主に医療分野で診断と治療を改善するために使用されています。たとえば、EEGの最も一般的な使用法はてんかんの診断および発作の検出⁵、睡眠異常を検出するための睡眠研究にあります⁶。精神科および臨床神経科学の分野では、EEGは主観的な臨床評価に依存しない客観的なマーカーを特定するために現在使用されています。脳におけるさまざまな精神障害による変化を特性づけるために、電極上の振動量を計算し、マッピングする定量的EEG（qEEG）のような技術が使用されています⁷。健康的な脳対障害を持つ脳の分類に人工知能を適用することも、より客観的な診断方法への道を切り開いています⁸ˈ⁹。
神経マーケティング
消費者行動の理解は、神経マーケティングの中心にあります。EEGがこの分野で最も一般的に使用される目的は、広告¹⁰、製品、またはサービスのあまり目立たず魅力的な側面を特定し、それらを改善することです。
EMOTIV x Neuromarketing - L’Orealのラグジュアリーラボにおける消費者行動の未来。
EEGの振動は、潜在的なブランド/製品の想起¹¹を特定するためにも使用されます。他の用途には、神経価格設定が含まれ、EEGを使用した行動タスクが製品の最適価格戦略を見つけるために使用されます¹²。
EMOTIV x Neuromarketing - 様々な価格提案に対する脳の反応。
一般的な神経科学研究
この種の研究は、脳がどのように機能するか（例：脳が視覚または聴覚刺激をどのように処理するか）および脳の異なる部分がどのように相互作用するかを理解することを含みます。また、脳と障害との関係（例：自閉症スペクトラム障害または統合失調症）を理解することも含まれます。これは、社会的、感情的、計算的、認知的な領域を含む複数の分野を網羅しています。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI)
BCI研究は、EEGをコンピューターデバイスと統合することによって、メンタルコマンドを外部のアクションに変換することを目的としています。メンタルコマンドを使用して、ワードドキュメントをタイプしたり、車椅子を動かしたり、義肢を動かしたりするのが、BCIの現行開発の一部であり、障害を持つ人々の生活の質を改善するために使用されています¹³。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - 脳性麻痺のある8歳のジョンが作り出した驚くべき作品は、brainpaintbyjohnでInstagramにあります。
音楽業界における別の革命は、ミュージシャンや歌手が思考を使って音楽を作り出していることです（関連投稿はこちらを参照してください）。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - EMOTIVのEPOCヘッドセットとアイコニックなTONTOシンセサイザーは完璧な組み合わせです。
全体として、EEGの使用は人間の行動の表面的な理解を越えて冒険する可能性を提供します。それのコスト効果と高いアクセス性は、単純な主観的自己報告を超えて、EEGの使用で人間の行動を客観的に解読し、ユーザーエクスペリエンスの改善から治療の進展までのプロセスを行える役立つツールになります。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - EMOTIV x ロドリゴ・ハブナー・メンデス、メンタルコマンドを使ってF1カーを運転
記事によって
ロシニ・ランデニヤ、研究員、EMOTIV Research Pty. Ltd
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. モバイル認知の正当性を提唱する：EEGとスポーツパフォーマンス。Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Emotiv EPOC+の妥当性と感情顔処理のERP相関の抽出。Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. 他 Emotiv EPOC EEGシステムの研究における音声事象関連電位の妥当性。PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. 他 EEGソースイメージング。Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. てんかんにおけるEEGの役割：重要なレビュー。Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. ビデオ‐EEGポリソムノグラフィの診断的価値。Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. 精神障害のQEEGプロフィール。Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. 重度の抑うつ障害に対するSSRI治療への反応を予測するためのEEGデータを使用した機械学習アプローチ。Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. 休止状態の脳波を通じて抑うつを分類する：精神科における新たな実践。J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. EEGおよび皮膚電反応の測定による広告刺激に対する神経生理学的反応の分析。J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. 神経マーケティングにおけるEEGの応用-潜在意識を探る。神経マーケティング 14 (2020).
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. 神経価格設定：価格露出に対する脳反応の視点。Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. 解読
短いビデオを作成し、そのビデオのどの部分が人々の関心を引いたのかを知りたいと想像してみてください。通常、あなたはただ彼らに尋ねるでしょう。おそらく、調査を使用するかもしれません。しかし、最も一般的な答えは「正確にはわかりません」または「思い出せません」となるかもしれません。主観的な指標だけで人間の知覚に関する研究を行うことは、不確実性が伴うことがありますが、神経生理学的な反応を測定することで克服することが提案されています。EEGデバイスは、人間の知覚に関連する研究を強化するための、利用しやすく、コスト効果の高いツールとして独自の位置を占めています。 その結果、心理学、神経マーケティング、BCIで重要なツールになりつつあります。
EEGとは何ですか？
脳細胞が引き起こす電気活動を測定する方法である電気生理学（EEG）は、安全で非侵襲的な手法で、スカルプに配置された電極を使用します。この目的に使用されるEEGデバイスは、シングルチャネルの商用デバイスから、256チャネルの医療グレードのシステムまでさまざまです。EEGが何であるか、さまざまなEEGデバイスについてさらに詳しい情報をこちらで読むことができます。
EEGの利点は何ですか？
高い時間分解能
EEGはその高い時間分解能のおかげで、無意識前のプロセスを指標化することができます。
EEGの最大の強みは、他の神経画像法に対してその時間分解能です。すなわち、ミリ秒の範囲での急速な脳反応を測定する能力です。他の脳画像法、例えばfMRI（機能的磁気共鳴画像法）は、関心のある刺激を提示した後に1秒以上を必要とします。さらに、主観的な反応における不確実性を避けるために設計された行動課題は、通常、反応時間やボタンプレスの応答に依存します。これには最大でも1秒がかかるため、脳がミリ秒単位で多くの複雑な神経生理プロセスを生成することを考えると非常に遅いと言えるでしょう。このため、EEGは、単なる自己報告や反応ベースのタスクでは認識されない無意識前のプロセスを指標化することができます。
手頃な価格と可搬性
スポーツ科学：パクストン・リンチがEmotiv Insight EEGヘッドセットでプレッシャーテストを受けています。
EEGデバイスはコスト効果が高く、ワイヤレスになり、研究者は参加者をラボに連れて行くのではなく、フィールドで研究を行うことができるようになりました。EEGとMEG（磁気脳波測定法）両方が高い時間分解能を持っていますが、EEGは低コストで移動可能なため、制御された環境や自然環境で人間の行動を研究するためのよりアクセスしやすい研究ツールです。代替の神経画像法（例：MEG、MRI、およびPET）は高い維持コストを要し、参加者はこれらの研究を行うために病院や実験室の環境に連れてこなければなりません。対照的に、ほぼすべての環境はEEGの「ラボ」に変えることができます。（パークらのレビューを参照してください）1 どのようにモバイルEEGがフィールドでのスポーツパフォーマンス向上に役立つかについて)
社内または遠隔研究
EEGは必ずしも単一のデバイスでのラボベースである必要はありません。手頃な価格の商用EEGデバイスの進歩により、一般のユーザーが自分自身のEEGを記録できるようになりました。EmotivLABSプラットフォームは、研究者がEMOTIVヘッドセットを使用してオンラインで実験を行うことを可能にし、それは研究グレードのデバイス²ʹ³に対して検証されています。私たちのパイロットオンラインEEG研究についてはこちらで、また、EMOTIVユーザーがプレゼンテーションソフトウェアを評価するための自宅研究に参加したパートナーシップについてはこちらで読むことができます。
EEGで何を測定できますか？
一般に、研究者は、刺激の出現後の関心のある時間点での電圧振幅（すなわち、事象関連電位またはERP）や、EEGの1秒あたりの振動量（すなわち、時間周波数分析）を使用します。
これらの2つの領域は、行動に関連するさまざまな研究質問に答えることを可能にします。さらに、洗練された機械学習アルゴリズムの進展により、関心のある刺激に応じたメンタルステートの解読を始めることができます。たとえば、注意に対して検証されたアルゴリズムの発展により、「私のビデオのどの部分がより多くの注意を引いたか」という質問に簡単に答えることができるようになりました。
考慮すべき注意点
EEGで正確に思考を読むことはできないことを覚えておくことが重要です。したがって、比較される刺激は、関心のある変数を除いてすべての側面で一致している必要があります。したがって、よく設計された実験タスクは良いEEG研究の基礎です。第二に、EEGデバイスは電気機器からの干渉を拾うことがあり、EEGは動きに敏感で、記録に不要なアーチファクトを導入する可能性があります。したがって、生のEEGは、刺激の知覚に関連する推論が行われる前に清掃および処理される必要がある全脳反応を反映しています。
さらに、単一の電極での脳活動は、脳全体の活動を記録し、その位置は直接的に活動の源を示すものではありません（例：前頭電極での活動の増加は、前頭葉がこの反応を生成したことを意味しません）。EEG応答のソース再構築⁴のような方法は、スカルプレベルでのソースを決定する目的で使用できます。より高い信頼性を持って深部ソースを決定するために、EEGと組み合わせたMEGまたはfMRIのような神経画像法を考慮することができます。
現在の研究におけるEEG
EEGは現在、心理学や医療分野だけでなく、ブレインコンピュータインターフェース、ニューラーフィードバック、神経マーケティングなどの分野で消費者行動を理解するのに役立つ多くの方法で利用されています。
医療または臨床神経科学
EEGは主に医療分野で診断と治療を改善するために使用されています。たとえば、EEGの最も一般的な使用法はてんかんの診断および発作の検出⁵、睡眠異常を検出するための睡眠研究にあります⁶。精神科および臨床神経科学の分野では、EEGは主観的な臨床評価に依存しない客観的なマーカーを特定するために現在使用されています。脳におけるさまざまな精神障害による変化を特性づけるために、電極上の振動量を計算し、マッピングする定量的EEG（qEEG）のような技術が使用されています⁷。健康的な脳対障害を持つ脳の分類に人工知能を適用することも、より客観的な診断方法への道を切り開いています⁸ˈ⁹。
神経マーケティング
消費者行動の理解は、神経マーケティングの中心にあります。EEGがこの分野で最も一般的に使用される目的は、広告¹⁰、製品、またはサービスのあまり目立たず魅力的な側面を特定し、それらを改善することです。
EMOTIV x Neuromarketing - L’Orealのラグジュアリーラボにおける消費者行動の未来。
EEGの振動は、潜在的なブランド/製品の想起¹¹を特定するためにも使用されます。他の用途には、神経価格設定が含まれ、EEGを使用した行動タスクが製品の最適価格戦略を見つけるために使用されます¹²。
EMOTIV x Neuromarketing - 様々な価格提案に対する脳の反応。
一般的な神経科学研究
この種の研究は、脳がどのように機能するか（例：脳が視覚または聴覚刺激をどのように処理するか）および脳の異なる部分がどのように相互作用するかを理解することを含みます。また、脳と障害との関係（例：自閉症スペクトラム障害または統合失調症）を理解することも含まれます。これは、社会的、感情的、計算的、認知的な領域を含む複数の分野を網羅しています。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI)
BCI研究は、EEGをコンピューターデバイスと統合することによって、メンタルコマンドを外部のアクションに変換することを目的としています。メンタルコマンドを使用して、ワードドキュメントをタイプしたり、車椅子を動かしたり、義肢を動かしたりするのが、BCIの現行開発の一部であり、障害を持つ人々の生活の質を改善するために使用されています¹³。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - 脳性麻痺のある8歳のジョンが作り出した驚くべき作品は、brainpaintbyjohnでInstagramにあります。
音楽業界における別の革命は、ミュージシャンや歌手が思考を使って音楽を作り出していることです（関連投稿はこちらを参照してください）。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - EMOTIVのEPOCヘッドセットとアイコニックなTONTOシンセサイザーは完璧な組み合わせです。
全体として、EEGの使用は人間の行動の表面的な理解を越えて冒険する可能性を提供します。それのコスト効果と高いアクセス性は、単純な主観的自己報告を超えて、EEGの使用で人間の行動を客観的に解読し、ユーザーエクスペリエンスの改善から治療の進展までのプロセスを行える役立つツールになります。
ブレインコンピュータインターフェース (BCI) - EMOTIV x ロドリゴ・ハブナー・メンデス、メンタルコマンドを使ってF1カーを運転
記事によって
ロシニ・ランデニヤ、研究員、EMOTIV Research Pty. Ltd
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. モバイル認知の正当性を提唱する：EEGとスポーツパフォーマンス。Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Emotiv EPOC+の妥当性と感情顔処理のERP相関の抽出。Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. 他 Emotiv EPOC EEGシステムの研究における音声事象関連電位の妥当性。PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. 他 EEGソースイメージング。Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. てんかんにおけるEEGの役割：重要なレビュー。Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. ビデオ‐EEGポリソムノグラフィの診断的価値。Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. 精神障害のQEEGプロフィール。Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. 重度の抑うつ障害に対するSSRI治療への反応を予測するためのEEGデータを使用した機械学習アプローチ。Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. 休止状態の脳波を通じて抑うつを分類する：精神科における新たな実践。J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. EEGおよび皮膚電反応の測定による広告刺激に対する神経生理学的反応の分析。J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. 神経マーケティングにおけるEEGの応用-潜在意識を探る。神経マーケティング 14 (2020).
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