なぜ研究にEEGを使用するのですか？
メフル・ナヤク
更新日
2024/03/14
なぜ研究にEEGを使用するのですか？
メフル・ナヤク
更新日
2024/03/14
なぜ研究にEEGを使用するのですか？
メフル・ナヤク
更新日
2024/03/14
短い動画を作成し、人々がその動画のどの部分を魅力的だと感じたのかを知りたいとします。通常は、ただ彼らに尋ねるだけでしょう。もしかするとアンケートを使うかもしれません。しかし、最もよくある答えは「正確にはわかりません」や「覚えていません」かもしれません。主観的指標だけを用いて人間の知覚を研究すると不確実性がつきものですが、神経生理学的応答を測定することでそれを克服できる可能性があります。EEGデバイスは、入手しやすく費用対効果の高いツールとして、人間の知覚に関する研究を強化するのに独自の位置を占めています。 その結果、心理学、ニューロマーケティング、BCIにおける重要なツールとして急速に台頭しています。
EEGとは？
脳波計測（EEG）は、ニューロンと呼ばれる脳細胞によって生じる電気活動の測定です。頭皮に配置した電極を用いる、安全で非侵襲的な方法です。この目的で使用されるEEGデバイスは、単一チャネルの市販デバイスから256チャネルの医療グレードシステムまでさまざまです。EEGとは何か、またさまざまなEEGデバイスについての詳細はこちらをご覧ください。
EEGの利点は何ですか？
高い時間分解能
EEGは高い時間分解能により、前意識過程を捉えることができます。
EEGの最大の強みは、他の神経画像法に対する時間分解能、つまりミリ秒の範囲で急速な脳反応を測定できることです。fMRI（機能的磁気共鳴画像法）のような他の脳画像法では、関心のある刺激を提示してから1秒以上を要します。さらに、主観的反応の不確実性を避けるために設計された行動課題は、通常、反応時間やボタン押下の反応に依存します。これらは最大で1秒かかることがあり、脳がミリ秒単位で多くの複雑な神経生理学的過程を生み出せることを考えると、非常に遅いと言えます。したがって、EEGは高い時間分解能により、単なる自己報告や反応ベースの課題では見落とされる前意識過程を捉えることができます。
手頃さと携帯性
スポーツ科学：パクストン・リンチがEmotiv Insight EEGヘッドセットで圧力テストを受ける。
EEGデバイスは低コストかつワイヤレスになり、研究者は参加者をラボに連れてくる代わりに、現場で研究を行えるようになりました。EEGとMEG（脳磁図）はどちらも高い時間分解能を持ちますが、EEGは低コストで持ち運び可能なため、より入手しやすい研究ツールです。そのため、制御された環境でも自然な環境でも人間行動を研究できます。MEG、MRI、PETなどの代替的な神経画像法は高い維持コストを必要とし、これらの研究を行うには参加者を病院や研究室に連れてくる必要があります。これとは対照的に、ほぼどんな環境でもEEGの「ラボ」に変えることができます。（現場でのスポーツパフォーマンス向上にモバイルEEGをどのように活用できるかについては、Park et al.のレビュー1をご覧ください）
施設内またはリモートでの研究
EEGは必ずしも、単一のデバイスを使ってラボで行う必要はありません。手頃な商用EEGデバイスの進歩により、家庭ユーザー自身がEEGを記録できるようになっています。このEmotivLABSプラットフォームでは、研究者がEmotivヘッドセットを使ってオンラインで実験を行うことができ、これら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をご覧ください。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在宅研究に参加した提携事例についてはこちらをご覧ください。
EEGで何を測定できますか？
研究者が最もよく用いるのは、刺激提示後の関心時点における電位振幅（つまり事象関連電位、ERP）か、EEGにおける1秒あたりの脳波振動の量（つまり時間周波数解析）です。
これら2つの領域により、行動に関連するさまざまな研究質問に答えることができます。さらに、高度な機械学習アルゴリズムの進展により、関心のある刺激に対する反応としての精神状態を解読し始めることができます。例えば、注意に対して検証されたアルゴリズムの開発により、「私の動画のどの部分がより多くの注意を引いたのか」といった質問にも簡単に答えられるようになりました。
考慮すべき注意点
EEGで思考を正確に読み取ることはできない、という点を忘れてはいけません。したがって、比較する刺激は、理想的には関心のある変数そのもの以外のあらゆる側面で一致している必要があります。つまり、よく設計された実験課題こそが、優れたEEG研究の基盤なのです。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、またEEGは動きにも影響を受けやすく、記録に不要なアーチファクトを生じさせる可能性があります。したがって、生のEEGは脳全体の反応を反映しており、刺激の知覚に関する推論を行う前に、クレンジングと処理が必要です。
さらに、単一電極で記録される脳活動は脳全体の活動を反映しており、その位置が活動の発生源を直接かつ正確に示すわけではありません（例：前頭部電極で活動が増加しても、前頭葉がこの反応を生み出したことを意味するわけではありません）。この目的のために、EEG応答のソース再構成⁴のような方法を用いて、頭皮レベルでの発生源を特定できます。より深部の発生源をより確信を持って特定するには、MEGやfMRIのような神経画像法をEEGと組み合わせることが考えられます。
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、ニューロフィードバック、そしてニューロマーケティングのような分野における消費者行動の理解にも役立つ、さまざまな方法で使用されています。
医療・臨床神経科学
EEGは主に医療分野で、診断と治療の改善のために使用されています。例えば、EEGの最も一般的な用途は、てんかんの診断や発作の検出⁵、そして睡眠異常を検出するための睡眠研究⁶です。精神医学および臨床神経科学では、EEGは現在、そうでなければ主観的な臨床評価に依存する疾患の客観的指標を特定するために使われています。定量的EEG（qEEG）のように、振動の量を計算して頭皮上にマッピングする技術は、さまざまな精神疾患によって生じる脳の変化を特徴づけるために用いられています⁷。健常脳と障害のある脳の分類に機械学習を適用することは、より客観的な診断⁸ˈ⁹法への道も開いています。
ニューロマーケティング
もちろん、消費者行動の理解はニューロマーケティングの核心です。この分野でのEEGの最も一般的な用途は、広告¹⁰、製品、サービスのうち、目立ちにくく、かつ魅力の低い側面を特定し、それらを改善することです。
Emotiv x ニューロマーケティング - ロレアルのLuxury Labにおける消費者行動の未来。
EEGの脳波振動は、潜在的なブランド／製品想起があるかどうかを特定するためにも使われます¹¹。その他の用途にはニュープライシングがあり、EEGを用いた行動課題によって製品の最適な価格戦略を見つけます¹²。
Emotiv x ニューロマーケティング - 脳が異なる価格提案にどう反応するか。
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：視覚刺激や聴覚刺激を脳がどのように処理するか）や、脳のさまざまな部分が互いにどのように情報をやり取りするかを理解することを含みます。また、脳と疾患（例：自閉スペクトラム症や統合失調症）の関係を理解することも含まれます。これには、社会、情動、計算、認知の各領域を含む複数の分野が含まれます。
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）
BCI研究は、EEGとコンピューティングデバイスを統合することで、心的コマンドを外部の行動へ変換することを目的としています。心的コマンドを使って文書を入力したり、車椅子を動かしたり、さらには義肢を動かしたりすることは、障害のある人々の生活の質を向上させるために現在BCIで進められている開発の一部です¹³。
ブレイン・コンピュータ・インターフェース （BCI） - 脳性まひの8歳の少年ジョンによる素晴らしい作品を、Instagramのbrainpaintbyjohnでご覧ください
もう一つの革新は音楽業界です。そこでは、ミュージシャン／歌手が思考を使って音楽を創作しています（関連投稿はこちら）
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI） - EmotivのEPOCヘッドセットと象徴的なTONTOシンセサイザーは完璧な組み合わせです。
総じて、EEGの活用は、人間行動の表面的な理解のその先へ踏み込む可能性をもたらします。その費用対効果の高さと高いアクセス性により、EEGは、ユーザー体験の改善から治療の発展まで、単純な主観的自己報告を超えて深く掘り下げ、EEGを用いて人間行動を客観的に解読することで、さまざまな分野で役立つツールとなります。
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・フブナー・メンデス、心的コマンドでF1カーを運転
執筆者
Roshini Randeniya、Emotiv Research Pty. Ltd のリサーチオフィサー
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
短い動画を作成し、人々がその動画のどの部分を魅力的だと感じたのかを知りたいとします。通常は、ただ彼らに尋ねるだけでしょう。もしかするとアンケートを使うかもしれません。しかし、最もよくある答えは「正確にはわかりません」や「覚えていません」かもしれません。主観的指標だけを用いて人間の知覚を研究すると不確実性がつきものですが、神経生理学的応答を測定することでそれを克服できる可能性があります。EEGデバイスは、入手しやすく費用対効果の高いツールとして、人間の知覚に関する研究を強化するのに独自の位置を占めています。 その結果、心理学、ニューロマーケティング、BCIにおける重要なツールとして急速に台頭しています。
EEGとは？
脳波計測（EEG）は、ニューロンと呼ばれる脳細胞によって生じる電気活動の測定です。頭皮に配置した電極を用いる、安全で非侵襲的な方法です。この目的で使用されるEEGデバイスは、単一チャネルの市販デバイスから256チャネルの医療グレードシステムまでさまざまです。EEGとは何か、またさまざまなEEGデバイスについての詳細はこちらをご覧ください。
EEGの利点は何ですか？
高い時間分解能
EEGは高い時間分解能により、前意識過程を捉えることができます。
EEGの最大の強みは、他の神経画像法に対する時間分解能、つまりミリ秒の範囲で急速な脳反応を測定できることです。fMRI（機能的磁気共鳴画像法）のような他の脳画像法では、関心のある刺激を提示してから1秒以上を要します。さらに、主観的反応の不確実性を避けるために設計された行動課題は、通常、反応時間やボタン押下の反応に依存します。これらは最大で1秒かかることがあり、脳がミリ秒単位で多くの複雑な神経生理学的過程を生み出せることを考えると、非常に遅いと言えます。したがって、EEGは高い時間分解能により、単なる自己報告や反応ベースの課題では見落とされる前意識過程を捉えることができます。
手頃さと携帯性
スポーツ科学：パクストン・リンチがEmotiv Insight EEGヘッドセットで圧力テストを受ける。
EEGデバイスは低コストかつワイヤレスになり、研究者は参加者をラボに連れてくる代わりに、現場で研究を行えるようになりました。EEGとMEG（脳磁図）はどちらも高い時間分解能を持ちますが、EEGは低コストで持ち運び可能なため、より入手しやすい研究ツールです。そのため、制御された環境でも自然な環境でも人間行動を研究できます。MEG、MRI、PETなどの代替的な神経画像法は高い維持コストを必要とし、これらの研究を行うには参加者を病院や研究室に連れてくる必要があります。これとは対照的に、ほぼどんな環境でもEEGの「ラボ」に変えることができます。（現場でのスポーツパフォーマンス向上にモバイルEEGをどのように活用できるかについては、Park et al.のレビュー1をご覧ください）
施設内またはリモートでの研究
EEGは必ずしも、単一のデバイスを使ってラボで行う必要はありません。手頃な商用EEGデバイスの進歩により、家庭ユーザー自身がEEGを記録できるようになっています。このEmotivLABSプラットフォームでは、研究者がEmotivヘッドセットを使ってオンラインで実験を行うことができ、これら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をご覧ください。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在宅研究に参加した提携事例についてはこちらをご覧ください。
EEGで何を測定できますか？
研究者が最もよく用いるのは、刺激提示後の関心時点における電位振幅（つまり事象関連電位、ERP）か、EEGにおける1秒あたりの脳波振動の量（つまり時間周波数解析）です。
これら2つの領域により、行動に関連するさまざまな研究質問に答えることができます。さらに、高度な機械学習アルゴリズムの進展により、関心のある刺激に対する反応としての精神状態を解読し始めることができます。例えば、注意に対して検証されたアルゴリズムの開発により、「私の動画のどの部分がより多くの注意を引いたのか」といった質問にも簡単に答えられるようになりました。
考慮すべき注意点
EEGで思考を正確に読み取ることはできない、という点を忘れてはいけません。したがって、比較する刺激は、理想的には関心のある変数そのもの以外のあらゆる側面で一致している必要があります。つまり、よく設計された実験課題こそが、優れたEEG研究の基盤なのです。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、またEEGは動きにも影響を受けやすく、記録に不要なアーチファクトを生じさせる可能性があります。したがって、生のEEGは脳全体の反応を反映しており、刺激の知覚に関する推論を行う前に、クレンジングと処理が必要です。
さらに、単一電極で記録される脳活動は脳全体の活動を反映しており、その位置が活動の発生源を直接かつ正確に示すわけではありません（例：前頭部電極で活動が増加しても、前頭葉がこの反応を生み出したことを意味するわけではありません）。この目的のために、EEG応答のソース再構成⁴のような方法を用いて、頭皮レベルでの発生源を特定できます。より深部の発生源をより確信を持って特定するには、MEGやfMRIのような神経画像法をEEGと組み合わせることが考えられます。
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、ニューロフィードバック、そしてニューロマーケティングのような分野における消費者行動の理解にも役立つ、さまざまな方法で使用されています。
医療・臨床神経科学
EEGは主に医療分野で、診断と治療の改善のために使用されています。例えば、EEGの最も一般的な用途は、てんかんの診断や発作の検出⁵、そして睡眠異常を検出するための睡眠研究⁶です。精神医学および臨床神経科学では、EEGは現在、そうでなければ主観的な臨床評価に依存する疾患の客観的指標を特定するために使われています。定量的EEG（qEEG）のように、振動の量を計算して頭皮上にマッピングする技術は、さまざまな精神疾患によって生じる脳の変化を特徴づけるために用いられています⁷。健常脳と障害のある脳の分類に機械学習を適用することは、より客観的な診断⁸ˈ⁹法への道も開いています。
ニューロマーケティング
もちろん、消費者行動の理解はニューロマーケティングの核心です。この分野でのEEGの最も一般的な用途は、広告¹⁰、製品、サービスのうち、目立ちにくく、かつ魅力の低い側面を特定し、それらを改善することです。
Emotiv x ニューロマーケティング - ロレアルのLuxury Labにおける消費者行動の未来。
EEGの脳波振動は、潜在的なブランド／製品想起があるかどうかを特定するためにも使われます¹¹。その他の用途にはニュープライシングがあり、EEGを用いた行動課題によって製品の最適な価格戦略を見つけます¹²。
Emotiv x ニューロマーケティング - 脳が異なる価格提案にどう反応するか。
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：視覚刺激や聴覚刺激を脳がどのように処理するか）や、脳のさまざまな部分が互いにどのように情報をやり取りするかを理解することを含みます。また、脳と疾患（例：自閉スペクトラム症や統合失調症）の関係を理解することも含まれます。これには、社会、情動、計算、認知の各領域を含む複数の分野が含まれます。
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）
BCI研究は、EEGとコンピューティングデバイスを統合することで、心的コマンドを外部の行動へ変換することを目的としています。心的コマンドを使って文書を入力したり、車椅子を動かしたり、さらには義肢を動かしたりすることは、障害のある人々の生活の質を向上させるために現在BCIで進められている開発の一部です¹³。
ブレイン・コンピュータ・インターフェース （BCI） - 脳性まひの8歳の少年ジョンによる素晴らしい作品を、Instagramのbrainpaintbyjohnでご覧ください
もう一つの革新は音楽業界です。そこでは、ミュージシャン／歌手が思考を使って音楽を創作しています（関連投稿はこちら）
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI） - EmotivのEPOCヘッドセットと象徴的なTONTOシンセサイザーは完璧な組み合わせです。
総じて、EEGの活用は、人間行動の表面的な理解のその先へ踏み込む可能性をもたらします。その費用対効果の高さと高いアクセス性により、EEGは、ユーザー体験の改善から治療の発展まで、単純な主観的自己報告を超えて深く掘り下げ、EEGを用いて人間行動を客観的に解読することで、さまざまな分野で役立つツールとなります。
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・フブナー・メンデス、心的コマンドでF1カーを運転
執筆者
Roshini Randeniya、Emotiv Research Pty. Ltd のリサーチオフィサー
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Decod
短い動画を作成し、人々がその動画のどの部分を魅力的だと感じたのかを知りたいとします。通常は、ただ彼らに尋ねるだけでしょう。もしかするとアンケートを使うかもしれません。しかし、最もよくある答えは「正確にはわかりません」や「覚えていません」かもしれません。主観的指標だけを用いて人間の知覚を研究すると不確実性がつきものですが、神経生理学的応答を測定することでそれを克服できる可能性があります。EEGデバイスは、入手しやすく費用対効果の高いツールとして、人間の知覚に関する研究を強化するのに独自の位置を占めています。 その結果、心理学、ニューロマーケティング、BCIにおける重要なツールとして急速に台頭しています。
EEGとは？
脳波計測（EEG）は、ニューロンと呼ばれる脳細胞によって生じる電気活動の測定です。頭皮に配置した電極を用いる、安全で非侵襲的な方法です。この目的で使用されるEEGデバイスは、単一チャネルの市販デバイスから256チャネルの医療グレードシステムまでさまざまです。EEGとは何か、またさまざまなEEGデバイスについての詳細はこちらをご覧ください。
EEGの利点は何ですか？
高い時間分解能
EEGは高い時間分解能により、前意識過程を捉えることができます。
EEGの最大の強みは、他の神経画像法に対する時間分解能、つまりミリ秒の範囲で急速な脳反応を測定できることです。fMRI（機能的磁気共鳴画像法）のような他の脳画像法では、関心のある刺激を提示してから1秒以上を要します。さらに、主観的反応の不確実性を避けるために設計された行動課題は、通常、反応時間やボタン押下の反応に依存します。これらは最大で1秒かかることがあり、脳がミリ秒単位で多くの複雑な神経生理学的過程を生み出せることを考えると、非常に遅いと言えます。したがって、EEGは高い時間分解能により、単なる自己報告や反応ベースの課題では見落とされる前意識過程を捉えることができます。
手頃さと携帯性
スポーツ科学：パクストン・リンチがEmotiv Insight EEGヘッドセットで圧力テストを受ける。
EEGデバイスは低コストかつワイヤレスになり、研究者は参加者をラボに連れてくる代わりに、現場で研究を行えるようになりました。EEGとMEG（脳磁図）はどちらも高い時間分解能を持ちますが、EEGは低コストで持ち運び可能なため、より入手しやすい研究ツールです。そのため、制御された環境でも自然な環境でも人間行動を研究できます。MEG、MRI、PETなどの代替的な神経画像法は高い維持コストを必要とし、これらの研究を行うには参加者を病院や研究室に連れてくる必要があります。これとは対照的に、ほぼどんな環境でもEEGの「ラボ」に変えることができます。（現場でのスポーツパフォーマンス向上にモバイルEEGをどのように活用できるかについては、Park et al.のレビュー1をご覧ください）
施設内またはリモートでの研究
EEGは必ずしも、単一のデバイスを使ってラボで行う必要はありません。手頃な商用EEGデバイスの進歩により、家庭ユーザー自身がEEGを記録できるようになっています。このEmotivLABSプラットフォームでは、研究者がEmotivヘッドセットを使ってオンラインで実験を行うことができ、これら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をご覧ください。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在宅研究に参加した提携事例についてはこちらをご覧ください。
EEGで何を測定できますか？
研究者が最もよく用いるのは、刺激提示後の関心時点における電位振幅（つまり事象関連電位、ERP）か、EEGにおける1秒あたりの脳波振動の量（つまり時間周波数解析）です。
これら2つの領域により、行動に関連するさまざまな研究質問に答えることができます。さらに、高度な機械学習アルゴリズムの進展により、関心のある刺激に対する反応としての精神状態を解読し始めることができます。例えば、注意に対して検証されたアルゴリズムの開発により、「私の動画のどの部分がより多くの注意を引いたのか」といった質問にも簡単に答えられるようになりました。
考慮すべき注意点
EEGで思考を正確に読み取ることはできない、という点を忘れてはいけません。したがって、比較する刺激は、理想的には関心のある変数そのもの以外のあらゆる側面で一致している必要があります。つまり、よく設計された実験課題こそが、優れたEEG研究の基盤なのです。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、またEEGは動きにも影響を受けやすく、記録に不要なアーチファクトを生じさせる可能性があります。したがって、生のEEGは脳全体の反応を反映しており、刺激の知覚に関する推論を行う前に、クレンジングと処理が必要です。
さらに、単一電極で記録される脳活動は脳全体の活動を反映しており、その位置が活動の発生源を直接かつ正確に示すわけではありません（例：前頭部電極で活動が増加しても、前頭葉がこの反応を生み出したことを意味するわけではありません）。この目的のために、EEG応答のソース再構成⁴のような方法を用いて、頭皮レベルでの発生源を特定できます。より深部の発生源をより確信を持って特定するには、MEGやfMRIのような神経画像法をEEGと組み合わせることが考えられます。
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、ニューロフィードバック、そしてニューロマーケティングのような分野における消費者行動の理解にも役立つ、さまざまな方法で使用されています。
医療・臨床神経科学
EEGは主に医療分野で、診断と治療の改善のために使用されています。例えば、EEGの最も一般的な用途は、てんかんの診断や発作の検出⁵、そして睡眠異常を検出するための睡眠研究⁶です。精神医学および臨床神経科学では、EEGは現在、そうでなければ主観的な臨床評価に依存する疾患の客観的指標を特定するために使われています。定量的EEG（qEEG）のように、振動の量を計算して頭皮上にマッピングする技術は、さまざまな精神疾患によって生じる脳の変化を特徴づけるために用いられています⁷。健常脳と障害のある脳の分類に機械学習を適用することは、より客観的な診断⁸ˈ⁹法への道も開いています。
ニューロマーケティング
もちろん、消費者行動の理解はニューロマーケティングの核心です。この分野でのEEGの最も一般的な用途は、広告¹⁰、製品、サービスのうち、目立ちにくく、かつ魅力の低い側面を特定し、それらを改善することです。
Emotiv x ニューロマーケティング - ロレアルのLuxury Labにおける消費者行動の未来。
EEGの脳波振動は、潜在的なブランド／製品想起があるかどうかを特定するためにも使われます¹¹。その他の用途にはニュープライシングがあり、EEGを用いた行動課題によって製品の最適な価格戦略を見つけます¹²。
Emotiv x ニューロマーケティング - 脳が異なる価格提案にどう反応するか。
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：視覚刺激や聴覚刺激を脳がどのように処理するか）や、脳のさまざまな部分が互いにどのように情報をやり取りするかを理解することを含みます。また、脳と疾患（例：自閉スペクトラム症や統合失調症）の関係を理解することも含まれます。これには、社会、情動、計算、認知の各領域を含む複数の分野が含まれます。
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）
BCI研究は、EEGとコンピューティングデバイスを統合することで、心的コマンドを外部の行動へ変換することを目的としています。心的コマンドを使って文書を入力したり、車椅子を動かしたり、さらには義肢を動かしたりすることは、障害のある人々の生活の質を向上させるために現在BCIで進められている開発の一部です¹³。
ブレイン・コンピュータ・インターフェース （BCI） - 脳性まひの8歳の少年ジョンによる素晴らしい作品を、Instagramのbrainpaintbyjohnでご覧ください
もう一つの革新は音楽業界です。そこでは、ミュージシャン／歌手が思考を使って音楽を創作しています（関連投稿はこちら）
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI） - EmotivのEPOCヘッドセットと象徴的なTONTOシンセサイザーは完璧な組み合わせです。
総じて、EEGの活用は、人間行動の表面的な理解のその先へ踏み込む可能性をもたらします。その費用対効果の高さと高いアクセス性により、EEGは、ユーザー体験の改善から治療の発展まで、単純な主観的自己報告を超えて深く掘り下げ、EEGを用いて人間行動を客観的に解読することで、さまざまな分野で役立つツールとなります。
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・フブナー・メンデス、心的コマンドでF1カーを運転
執筆者
Roshini Randeniya、Emotiv Research Pty. Ltd のリサーチオフィサー
参考文献
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
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