대부분의 심리학 및 신경과학 연구 방법은 WEIRD(White - 백인, Educated - 고학력, Industrialized - 산업화, Rich - 부유, Democratic - 민주주의) 샘플 인구에 크게 의존하고 있습니다. 이는 맥락적 및 문화적 한계를 만들어냅니다. 이러한 한계를 인정하지 않는다면, 연구 결과를 인간 전체 인구로 일반화하는 데 한계가 생깁니다. 광범위하고 정형화된 WEIRD 연구 접근 방식은 치료, 요법, 심지어 법률의 문제 있는 적용을 초래해 왔습니다.

오직 WEIRD 참가자들로만 구성된 좁은 샘플 그룹을 사용하는 연구 프로그램은 해로운 정책과 관행을 만들어낼 수 있습니다. 소외된 특성을 가진 사람들을 배제할 수 있는 연구 결과에 기반할 수 있기 때문입니다. 미국 국립과학원 회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)에 발표된 한 연구에 따르면, 미국심리학회 소속 6개 최고 저널에 실린 연구 중 96%가 전 세계 인구 특성의 12%만을 대변하는 WEIRD 샘플에 의존한 것으로 나타났습니다.

이 문제를 더 복잡하게 만드는 것은 소외된 인구가 많은 경우에서 소수가 아닐 수도 있다는 사실입니다. 연구에 따르면 WEIRD 개인들은 실제로 공간 추론, 시지각, 추론적 귀납, 도덕적 추론을 포함한 많은 심리학적 측정에서 극단값(outliers)에 해당하는 것으로 나타났습니다.

WEIRD 편향을 완화하는 데 도움을 주기 위해 연구자들은 제한된 지리적 영역 외의 사람들에게 접근할 수 있는 온라인 데이터 수집 도구를 활용할 수 있습니다. EmotivLABS와 같은 원격 데이터 수집 플랫폼은 현지에서 접근 가능한 개인을 넘어 잠재적인 샘플 풀을 확장함으로써 신경과학 연구의 인구통계학적 다양성과 대표성을 높일 수 있습니다. 이러한 다양성의 증가는 피험자 모집 비용의 큰 증가를 요구하지 않으며, 장기적으로는 더 저렴할 수 있습니다.

피험자 풀을 전 세계로 확장하면 연구에 더 많은 통계적 검정력을 제공할 수 있습니다. 또한, 이전 포스트인 '신경과학 재현성 위기를 해결하는 3가지 접근 방식' 및 '인지 신경과학의 재현성 위기'에서 논의된 주요 문제인 연구 재현 가능성을 높일 수 있습니다.

원격 데이터 수집 플랫폼은 현대 심리학, 신경과학 및 사회과학 연구에서 WEIRD 문제를 직접적으로 해결합니다. 온라인 및 원격 연구 기술의 가용성과 접근성을 고려할 때, 심리학 실험실이 오직 WEIRD 샘플 풀에만 의존할 핑계는 없습니다.

WEIRD 인구 샘플링의 문제 있는 일반화

문제를 해결하는 첫 번째 단계는 문제가 존재한다는 것을 인정하는 것입니다. Mostafa Salari Rad 등은 Psychological Science 저널에 게재된 심리학 연구 보고서들을 조사했습니다. 저자들은 428개의 연구를 검토하고 샘플 그룹의 지리적 출처, 교육 수준, 사회경제적 지위/소득, 인종/민족, 성별, 모집 기술 및 보상을 기준으로 분류했습니다. 샘플링된 연구의 절대다수(94.15%)가 서구의 영어권 참가자만을 사용했습니다.

전반적으로 연구자들은 샘플의 다양성과 대표성 결여를 해결하기 위해 연구 방법론을 수정하지 않은 것으로 보입니다. 인정하건대, 실험실의 실험 설계와 방법론적 접근 방식을 수정하는 것은 시간과 재정적인 관점에서 제한적일 수 있습니다.

단순히 샘플 인구통계에 대한 세부 정보를 보고하고 결론에 이를 반영하는 것만으로도 훨씬 저렴한 비용으로 확실한 영향력을 발휘할 수 있습니다. 불행히도 이러한 간단한 관행은 표준이 되지 못했습니다. 예를 들어, 한 2018년 논문에서는 다음과 같이 제시했습니다.

• 검토된 초록의 72% 이상이 샘플링된 인구에 대한 세부 정보를 포함하지 않았습니다.

• 83%는 샘플 다양성과 관련된 잠재적 영향에 대한 통계적 분석을 수행하지 않았습니다.

• 85%는 맥락/문화의 잠재적 영향에 대해 논의조차 하지 않았습니다.

• 단 16%만이 향후 타 문화나 사회에서 해당 주제에 대한 연구를 수행할 것을 권장했습니다.

더 최근의 연구에서도 잠재적 한계에 대한 인정 없이 다양성이 결여된 유사한 결과가 보고되었습니다. E.Kate Webb과 국립중진연구센터(National Center for Advancing Translational Sciences)는 신경과학 도구(예: EEG)가 모발 유형 및 피부 색소 침착의 표현형적 차이에 따른 피험자 제외를 통해 연구에 인종적 편향을 도입한다는 것을 발견했습니다. Webb이 결론지은 바와 같이, 목표는 "과학적 작업 내의 인종주의에 도전하고 더 공평한 과학으로 이어질 수 있는 절차와 변화를 제안하는 것"입니다.

미국 대학생에 대한 과도한 의존

WEIRD 문제가 지속되는 큰 이유 중 하나는 연구 대상으로서 미국 대학생에 과도하게 의존하기 때문입니다. 2007년에 Journal of Personality에 게재된 미국 연구의 67%, Psychological Science의 20%가 미국 대학생을 피험자로 활용했습니다. 이는 다양화된 피험자를 모집하는 데 실질적인 어려움이 있기 때문에 흔히 발생합니다. 종종 참가자를 선택, 모집 및 보상하는 과정은 실제로 실험을 설계, 관리 및 결과를 분석하는 것보다 더 많은 시간과 에너지를 필요로 합니다. 이는 연구자들이 참가자에 대한 통찰력을 발견하는 것보다 참가자를 조직하는 데 더 많은 시간을 보낸다는 것을 의미합니다.

원격 온라인 연구 플랫폼으로 샘플 풀의 다양성 증가시키기

글로벌 커뮤니티

온라인으로 연구 피험자에게 접근하고, 모집하고, 평가하는 것은 빠르게 표준 관행이 되고 있습니다. 클라우드 기반 연구 플랫폼을 사용하면 연구자는 물류적(광고, 일정 조율, 등록) 및 물리적(참가자 위치) 장애물에서 벗어나 실제 연구에 더 많은 자원을 할당할 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 비용 절감과 효율성 증대를 촉진하는 동시에 연구의 문화적 맥락을 더 잘 특징짓는 글로벌 피험자 풀 네트워크에 연구자가 접근할 수 있도록 합니다.

WEIRD 심리학 연구를 넘어서

WEIRD 문제는 연구 신뢰성, 일반화 가능성, 타당성 및 견고성에 대한 까다로운 질문들을 제기합니다. 이러한 연구들은 종종 인간에 대한 연구 질문에 답하고자 하지만, 전 세계 인구의 12% 미만을 대변하는 개인들을 고용합니다.

WEIRD 문제를 해결하기 위해 몇 가지 권장 사항이 제시되어 왔습니다. 보통 이러한 권장 사항은 과학 저널 편집 위원회의 보다 구체적인 보고 요구 사항을 수반합니다. 연구자가 연구를 발표해야 할 필요성을 고려할 때, 제출 요구 사항에 변화가 있어야 합니다. 보고서에는 더 자세한 인구통계학적 정보가 포함되어야 하며, 샘플의 인구통계학적 특성의 맥락 내에서 결과를 논의해야 합니다.

EmotivLABS로 물류 및 물리적 과제 극복하기

온라인 신경과학 또는 심리학 실험의 장점으로 가장 자주 언급되는 것은 연구 샘플 크기 증가, 신속하고 다양한 인구통계학적 다양성 확보, 저비용 기술입니다.

EmotivLABS는 Emotiv EEG 헤드셋을 사용하는 참가자를 위한 인증 프로세스뿐만 아니라 머신 러닝을 사용하여 신호 품질을 검증하는 데이터 품질 제어를 비롯한 여러 우수 사례를 통합하고 있습니다. 이를 통해 연구자는 고품질 데이터를 생성하는 온라인 실험을 수행할 수 있습니다. 또한, Emotiv는 플랫폼 호환성을 지속적으로 모니터링하고 연구자들과 소통하여 소프트웨어와 하드웨어를 모두 개선하는 정기 릴리스 업데이트 정보를 제공합니다.

합리적인 피험자 선정

개인과 연구자는 데이터 수집을 위해 더 이상 직접 만날 필요가 없습니다. EmotivLABS는 각 실험을 글로벌 피험자 풀에서 가장 적합한 개인과 매칭함으로써 피험자 선정, 모집 및 보상 과정을 간소화합니다.

연구자는 소셜 네트워크 광고의 세분화된 타겟팅 기능과 유사하게 실험 설계에서 인구통계학적 속성을 지정할 수 있습니다. 연구자의 실험은 원하는 사양에 가장 부합하는 인증된 개인에게 자동으로 공개됩니다. 인증 프로세스는 이 커뮤니티에서 수집된 데이터의 품질과 완전성을 보장합니다.

다양한 연령 및 인종의 피험자에 대한 접근성은 연구의 검정력을 높이고 인간 데이터를 해석하는 데 더 많은 미묘한 차이를 제공할 것입니다. 2021년 기준 EmotivLABS는 다양한 교육, 직업 및 사회경제적 배경을 가진 80개국 이상의 고유한 개인들로 구성되어 있습니다.

EmotivLABS는 연구자가 미국 및 기타 서구 국가 이외의 참가자에게 접근할 수 있도록 지원하며, 이는 WEIRD 문제를 완화하는 데 중요한 요소입니다.

용이한 예산 관리

Emotiv의 EEG 헤드셋은 실험실 연구 장비보다 훨씬 저렴하며 설치가 간편합니다. 개인 사용자 또는 아마추어 과학자(citizen scientists)들은 자신만의 Emotiv 헤드셋을 소유하고 있으므로 연구자가 직접 장비를 제공할 필요가 없습니다.

초기에 기존 연구자들은 상용 EEG 하드웨어와 원격 데이터 수집에 대해 회의적인 태도를 보였습니다. 이 과학자들은 실험실 내에서 피험자가 자신들의 직접적인 감독 하에 있을 때에도 고품질의 유효한 신호 데이터를 수집하는 데 어려움이 있다는 것을 누구보다 잘 알고 있기 때문입니다. 그러나 수많은 연구팀이 Emotiv EEG 헤드셋의 타당성을 보고했습니다. 이러한 타당성 연구의 대부분은 Emotiv 시스템과 실험실 시스템 간의 동등한 연구 데이터를 보고합니다. 이는 Emotiv 헤드셋이 연구 등급 데이터 수집을 위한 실행 가능한 대안임을 뒷받침합니다.

개척되지 않은 새로운 연구 분야 탐색

휴대용 EEG 하드웨어를 사용하면 연구자들은 실험실 밖에서 삶을 살아가는 걷고 말하는 존재인 인간에게 새로운 질문을 던질 수 있습니다. 예를 들어, 실생활 상호작용 속에서 사회적 인지를 연구하는 것은 실내에 갇혀 움직이지 못하는 고립된 개인을 활용하는 것보다 더 바람직한 실험 설계입니다. 또한 이러한 유연성을 통해 종단적 연구가 더 수월해집니다.
궁극적으로 문제는 실험이 제한적이고 대표성이 없는 피험자 풀에서 수행된다는 점에만 국한되지 않습니다.

발표된 대부분의 연구 보고서는 연령과 성별을 제외하고 피험자의 인구통계학적 속성을 다루거나 자세히 설명하지도 않습니다.

또한 WEIRD 피험자들이 종종 인간 행동 스펙트럼에서 극단값에 해당한다는 것이 입증되었습니다. 다시 말해, 이들은 보편적인 인간의 특성에 대한 통찰력을 얻기에 가장 이상적이지 않은 샘플 그룹입니다.

우수 사례와 포용성이 실험 설계에 통합된다면, 온라인 연구는 실제로 오프라인 실험실 연구보다 더 영향력 있고 유의미할 수 있습니다. 어떤 경우든 연구 질문이 제기되는 맥락적 프레임워크를 심도 있게 고려해야 합니다.
온라인 연구와 오프라인 연구 모두 장단점이 있으며, 연구 질문의 구체적인 상황에 따라 연구자가 선택해야 합니다.

EmotivLABS가 여러분의 연구를 위해 무엇을 할 수 있는지 더 자세히 알고 싶으신가요?

Emotiv의 Experiment Builder로 실험을 구축한 다음 EmotivLABS에 배포하십시오. 하나의 플랫폼에서 고품질 EEG 데이터를 수집할 수 있도록 인증된 글로벌 참가자 패널로부터 모집하십시오. 더 자세히 알아보거나 데모를 요청하려면 여기를 클릭하십시오.