원격 데이터 수집이 신경과학 연구를 향상시키는 7가지 방법
꽉 민 라이
2022. 4. 15.
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2025년까지 매일 인터넷에서 약 463 엑사바이트의 새로운 데이터가 생성될 것입니다. 상상할 수 없는 숫자입니다. 이 데이터는 약 3000억 통의 이메일이나 약 9500만 개의 공유 사진과 같은 일반적인 항목에서 나옵니다. 이 항목들은 자유롭게 공유되며 보기 위해 의도됩니다. 그러나 이 매일 엄청난 양의 데이터는 메타데이터, 위치 데이터, 상호작용 로그, 보관된 탐색 기록 등과 같은 덜 알려진, 더 평범한 지하 항목에서 대부분 발생합니다. 겉으로 보기에는 흥미롭지 않은 것처럼 보이지만, 시간이 지나면서 수집되고 분석될 때, 인간의 상태를 예측하는 데 놀라운 정확도를 보일 수 있습니다. 즉:
건강함 vs. 아픔.
일반적인 활동.
수면 vs. 운동.
잠재적인 구매나 선거 투표와 같은 미래 행동.
신경과학자들은 이 데이터를 활용하여 인간의 마음에 대해 더 많이 배울 수 있습니다. 결국, 인간의 활동 및 / 또는 행동의 기초에 있는 요인을 밝히는 것이 신경 과학 연구의 핵심이기 때문입니다. 이 기사는 원격 데이터 수집이 신경 과학 연구를 향상시키는 7가지 방법을 제공합니다.
신경과학자들은 수십 년 동안 원격 데이터 수집 기술을 사용해 왔습니다. 최근 몇 년 동안 변화한 것은:
“원격”이 실제로 얼마나 멀리 있는지를 이해하는 것입니다.
참여할 수 있는 피험자의 수.
단일 실험에서 측정 및 처리할 수 있는 엔드포인트의 유형.
연구는 원격 데이터 수집 및 응용의 유일한 용도가 아닙니다. 최근 가상 현실(VR) 시스템의 발전은 실험실을 가상 공간으로 가져왔습니다. 예를 들어, 의료적으로 신경 과학 연구를 위한 이러한 VR 시스템의 발전은 전 세계에서 원격 수술을 하는 데 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. 이 시나리오에서는 VR 헤드셋이 수술 팀과 함께 있어, 외과의사가 도착했을 때 수백 마일 떨어진 환자로부터 오는 거의 실시간 비디오 피드를 볼 수 있습니다.
소규모 상황에서는 비디오만으로도 충분할 수 있지만, 이 증강 현실에서는 라이브 수술과 교육/훈련 수술 과제 모두에서 비디오와 촉각 피드백을 결합합니다. 이는 게임 컨트롤의 러블 스트립과 비슷하지만 훨씬 더 발전된 것입니다.
아래에서 강조된 것처럼, 의료 과정, 연구자 또는 신경 마케터가 현대 기술을 사용하여 전 세계에서 수집된 데이터를 수집, 처리 및 분석하기를 선택하는 이유는 여러 가지(적어도 일곱 가지) 있습니다.
1. 집에서의 편안함과 용이함
스트레스를 받은 피험자는 스트레스를 받은 데이터를 생성합니다.
행동 테스트를 수행하기 전에 스트레스 요인에 노출되는 것이 수집된 데이터에 영향을 미칠 수 있다는 것은 잘 알려져 있습니다. 더구나 급성 효과 외에도, 환경 스트레스 요인이 장기적인 영향을 미칠 수 있음이 반복해서 입증되었습니다. 과학자들이 바라는 최선의 희망은 이러한 외부 변수를 완화하는 것이지만, 이러한 변수를 완전히 제거할 수는 없다는 것을 받아들이는 것입니다. 따라서 실험에 참여하는 각 피험자가 동일하게 취급된다면, 그들은 동일한 요소에 동등하게 노출됩니다.
자신의 집에서 시험을 받는 인간
의사의 사무실로 가는 길, 비용, 진단, 올바른 사무실 찾기 또는 합법적으로 주차했는지를 걱정하는 것은 매우 실제적인 스트레스 요인입니다. 그러나 연구 데이터 수집이 이러한 외부 요인을 피할 수 있도록 집의 편안함에서 수행할 수 있다면, 스트레스가 동반하는 여행의 영향은 연구의 초점을 가리지 않을 것입니다.
그렇다고 해서 연구 피험자에 대한 외부 힘의 영향을 완전히 분리하거나 제거할 수 있는 것은 아닙니다. 스트레스를 최소화하는 최선의 접근 방식은 혁신적이지만 검증된 장비를 사용하여 모든 피험자를 동등한 환경에 노출시키는 것입니다.
2. 불가항력
예기치 않은 재앙이 발생할 때, 행동을 조정해야 합니다. 들어온 것은 COVID-19입니다.
지난 3년은 전 세계 COVID-19 팬데믹 덕분에 모든 면에서 눈이 띄게 변화했습니다. 때때로 연구자의 통제를 넘어서는 특별한 사건이나 상황이 발생합니다. 이러한 예기치 않은 상황은 새로운 제약에 적응하게 만듭니다.
최고의 기술을 사용하여 가장 효과적인 광고 캠페인을 결정하는 것은 자본가들에게는 자명한 일입니다. 하지만 현실은 피험자의 데이터 품질이 연구자와의 거리와는 무관하다는 것입니다. 따라서 연구자가 피험자로부터 데이터를 수집하는 핵심 업무는 현재 사용 가능한 도구에 맞추어 적응해야 합니다.
3. EverlyWell, Apple Watch & 원격 수술
EverlyWell은 30개 이상의 진단 테스트에서 목표를 정량화하기 위해 쉽게 이해할 수 있는 지침과 함께 사전 포장된 키트를 제공하는 우편 주문 의료 실험실 테스트 서비스입니다. Apple Watch는 심박수 이상 알림 및 낙상 감지로도 널리 알려져 있습니다. EverlyWell과 Apple 모두 소비자 시장에서 이동 거리와 비용이 적은 가치를 더할 수 있다는 점에서 제품의 가능성에 대한 의구심이 없습니다.
이런 제품과 기타 제품들 덕분에 우리는 사회가 이미 지역적으로 수집되고 원격으로 처리된 생물의학적 데이터를 수용하고 신뢰하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 질병 예방, 정신 웰빙, 질병 공격 또는 균형 잡힌 몸 유지 등을 위해, 우리는 피드백을 받고 건강 목표를 달성했을 때 보상을 받을 수 있기를 원합니다. 인터넷이 없던 어두운 시절, 컴퓨터가 전체 방을 차지하던 시기에는 피트니스 주요 성과 지표(KPI)를 측정하고 추적하는 것이 완전히 아날로그 작업이었습니다. 하지만 이제는 상황이 다릅니다. 결과적으로 “정량화된 자아” 운동이 빠르게 성숙하고 있습니다.
가장 일반적으로 모니터링되는 KPI에는 다음이 포함됩니다:
심박수
혈압
체중
신장
수면 시간
움직임 패턴
이 모든 것은 적절한 센서와 기본 하드웨어로 쉽게 정량화될 수 있습니다. 신경 과학 및 많은 생물의학 분야는 샘플 크기 문제를 안고 있는 것은 잘 알려진 사실입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 가까운 곳에 있다는 이유로 소규모 그룹의 피험자를 교육하기 보다는 추가 피험자를 추가하는 것이 최선의 방법입니다. 원격 KPI를 전체적으로 측정할 수 있는 이 방법은 신경 과학 연구가 성장하고 생존할 수 있는 viable한 방법입니다.
4. 참여자의 포용성과 다양성 확대
WEIRD 그룹은 누구이며, 특히 그에 대해 무엇을 많이 알고 있습니까?
“행동 과학자들은 세계 최고의 저널에 대해 인간의 심리와 행동에 대한 광범위한 주장을 발표하는데, 이 샘플들은 전적으로 서구(Western), 교육받은(Educated), 산업화된(Industrialized), 부유한(Rich), 민주적인(Democratic)(WEIRD) 사회의 응답자들로부터 추출된 것입니다.”
심리학은 대학생 백인 부유 개인에 대해서는 많은 것을 알고 있지만, 일반 인간에 대해서는 매우 적은 양의 지식을 가지고 있다는 것은 공통적인 트로프입니다.
왜 그럴까요?
심리학 실험은 대학 캠퍼스에서 수행되며, 피험자의 포함 기준은 낮 동안의 근접성과 가용성보다 넓지 않습니다. 보다 넓은 인구에 대한 결론을 내리기 위해 심리학 실험을 위한 샘플 그룹에는 다양한 배경을 가진 더 많은 개인이 포함되어야 합니다. 이 문제에 대한 열쇠는 원격 데이터 수집 장비, 특히 소비자가 스스로 사용할 수 있도록 설계된 장비에 있습니다.
5. 단기 및 장기 비용 절감
현대 클라우드 플랫폼은 물리적 거리를 무관하게 만들었습니다.
원격 데이터 수집 도구를 사용하면 광고 비용을 절감할 수 있습니다.
무작위 샘플은 편의 샘플(예: 대학생)보다 비용이 더 많이 듭니다. 지역 사회에서 연구 피험자를 광고해야 하기 때문입니다. 간단히 말해서 광고는 비용이 듭니다.
원격 데이터 수집 도구를 사용하면 독점 IT 및 신경 분석 장비에 대한 비용을 절감할 수 있습니다.
종종 개별 연구실은 데이터 수집을 위한 특수 하드웨어를 포함하여 자신의 IT 장비를 구입하고 유지해야 합니다. 물론 시간이 흐르면서 기술은 개선됩니다. 그와 동시에 인프라를 업데이트하는 것은 높은 비용입니다. 이러한 이유로 현대 클라우드 플랫폼에 대한 접근 및 저렴한 데이터 수집 하드웨어는 신경 과학 연구의 자원 사용을 줄일 수 있습니다.
6. 생리학 및 행동의 정량화는 항상 “원격”이었다.
센서 하드웨어와 데이터 처리 소프트웨어 간의 거리는 무관합니다.
인간 행동을 이해하고 예측하며 치유하는 것은 대부분의 학술 연구, 특히 신경 과학의 핵심입니다. 일반적으로 “행동 데이터 수집”이라는 개념은 실험실에서 피험자를 멀리서 관찰하며 클립보드와 스톱워치로 모든 것을 기록하는 의심스러운 오염이 없는 실험복을 입은 과학자를 떠올리게 합니다.
이것은 간단한 아이디어이지만, 피험자의 활동이나 행동에 영향을 줄 수 있는 많은 미지의 변수가 존재합니다. 과학적 실험에서 목표는 관찰된 효과의 원인에 대해 증거 기반 결론을 도출할 때까지 이러한 미계산된 변수를 제거하는 것입니다. 이 관행은 효과가 관찰될 때 원인을 입증하는 데 필수적입니다.
신경 과학 연구에서 오류의 원인을 제거하는 방법
인간의 생리학 및 행동을 정량화할 때 오류의 원인을 제거하려는 노력은 계속되고 있습니다. 가장 기본적으로, 이 과정은 센서로부터 데이터를 수집하는 장비의 개선을 수반하며, 이는 아날로그 또는 디지털 소프트웨어를 사용하여 분석되어 관심 있는 항목, 경향 또는 피험자 간의 차이를 식별합니다. 원격 데이터 수집은 초기 추정보다 강력하며, 실험에 예측력을 추가하는 다양한 관련 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.
7. 기계 학습이 더 나은 데이터를 제공합니다.
데이터 + 메타데이터 + 기계 학습(ML) = 행동 활동의 가장 포괄적인 모델.
누구인지, 어디에 있는지, 무엇을 사랑하고 싫어하는지를 모델링하는 인공지능이 많은 사람들이 모르는 규모로 사용되고 있습니다. 다행히도 현대 시장에는 상업적 신경 과학 데이터 수집 장비가 존재합니다. 데이터와 광고 메타데이터의 사용은 더 깨끗하고 고립된 실험실 환경에서 수집된 것들보다 행동에 대한 더 포괄적인 이해로 이어질 가능성이 높습니다.
핵심적으로 제공된 데이터(이름, 위치, 생일)는 지하 메타데이터(사이트 내 체류 시간, 이전 사이트, 종료 사이트)와 결합되어 인간 행동을 측정하고 예측하는 데 매우 유용한 완전히 새로운 분석 기술을 활용합니다.
더 배우고 싶으신가요? EMOTIV을 만나보세요
위의 기술을 강조하면서 원격 데이터 수집은 새롭지 않으며 기술 발전이 시장에 출시됨에 따라 신경 과학 연구를 향상시키고 있다는 것을 보여주었습니다. “원격”이라는 용어가 회의실에서 길 건너로, 블록 아래로, 전국으로 그리고 지금은 전 세계로 확장된 속도를 고려하면 전통적 연구자들이 느끼는 불안의 감정을 이해하기 쉽습니다. 그러나 소비자 하드웨어의 기술적 진보와 클라우드 기반 데이터 분석 및 처리에서의 중요한 성과를 고려할 때, “원격”이라는 용어는 데이터 수집 방법에 있어 빠르게 무의미해집니다.
요약하면, 피험자는 연구 직원의 직간접적인 감독 없이 집에서 데이터 수집을 수행할 수 있습니다. 그들은 자신의 뇌에 대한 이 정보를 개인적인 용도로 수집할 수 있지만 EEG를 업로드하거나 더 광범위한 지속적인 연구 프로젝트를 위해 특별히 EEG를 수집할 선택권도 가지고 있습니다.
2011년에 설립된 EMOTIV는 개인 전극도내기(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화를 사용하여 인간의 뇌에 대한 이해를 진전시키는 것을 미션으로 하는 샌프란시스코 기반 생정보학 회사입니다. EMOTIV의 EEG 연구 접근 방식은 피험자가 실제로 생활하는 환경에서 직접적인 영향을 받는 조건을 더 잘 반영합니다.
EMOTIV 헤드셋
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV는 전문가에서 개인에 이르기까지 뇌를 이해하고자 하는 사용자들로 이루어진 폭넓은 커뮤니티를 서비스합니다. EMOTIV INSIGHT 5채널 EEG 헤드셋은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 위한 설계되었습니다. Insight는 매끄럽고 설정하기 쉬운 디자인과 혁신적인 센서 기술을 결합합니다.
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex는 14채널 및 32채널 EEG 시스템을 제공합니다. 신경 과학 연구에 적합하도록 설계된 EPOC 헤드셋은 무선으로 개선된 센서 기술을 갖추고 있습니다. 두 헤드셋 모두 독립 연구 그룹에 의해 검증되었으며 고품질 연구 데이터 제공이 입증되었습니다.
EMOTIV의 EEG 시스템의 기술적 능력에 대한 전체 비교는 검토를 위해 제공됩니다.
EMOTIV 기술
우리는 신경 과학 연구의 모든 단계를 지원하는 도구 모음을 보유하고 있습니다.
EmotivPRO 소프트웨어를 사용하면 사용자가 시험 결과를 처리, 분석 및 시각화할 수 있습니다. 연구자는 EMOTIV 헤드셋이 실험 설계에 부합하는 경우 모든 참여자가 참여할 수 있는 전문 수준의 실험을 설계할 수 있습니다.
EMOTIV에 대한 소프트웨어 개발 키트(SDK)도 제공되어 사용자 지정 앱, 인터랙션 또는 실험 설계를 헤드셋과 스마트폰만으로 진행할 수 있습니다.
신경 과학 도구와 방법론을 수용하는 학문 영역과 상업 시장의 수가 증가함에 따라, EMOTIV의 저렴하고 사용하기 쉬운 EEG 시스템이 다음 분야에서 사용되고 있습니다:
신경 과학 연구
건강 및 웰빙 마케팅 이니셔티브
자동차 산업
신경 마케팅
소비자 연구
교육
엔터테인먼트 설정
또한 EMOTIV 헤드셋을 전 세계로 배송할 수 있는 품질, 비용 및 능력 덕분에 연구자들은 다양한 자격을 갖춘 참여자를 모집하고 등록할 수 있습니다. 처리 소프트웨어에서 평가한 품질 관리 메트릭 덕분에 연구자들은 데이터 수집 프로세스를 신뢰할 수 있습니다.
2025년까지 매일 인터넷에서 약 463 엑사바이트의 새로운 데이터가 생성될 것입니다. 상상할 수 없는 숫자입니다. 이 데이터는 약 3000억 통의 이메일이나 약 9500만 개의 공유 사진과 같은 일반적인 항목에서 나옵니다. 이 항목들은 자유롭게 공유되며 보기 위해 의도됩니다. 그러나 이 매일 엄청난 양의 데이터는 메타데이터, 위치 데이터, 상호작용 로그, 보관된 탐색 기록 등과 같은 덜 알려진, 더 평범한 지하 항목에서 대부분 발생합니다. 겉으로 보기에는 흥미롭지 않은 것처럼 보이지만, 시간이 지나면서 수집되고 분석될 때, 인간의 상태를 예측하는 데 놀라운 정확도를 보일 수 있습니다. 즉:
건강함 vs. 아픔.
일반적인 활동.
수면 vs. 운동.
잠재적인 구매나 선거 투표와 같은 미래 행동.
신경과학자들은 이 데이터를 활용하여 인간의 마음에 대해 더 많이 배울 수 있습니다. 결국, 인간의 활동 및 / 또는 행동의 기초에 있는 요인을 밝히는 것이 신경 과학 연구의 핵심이기 때문입니다. 이 기사는 원격 데이터 수집이 신경 과학 연구를 향상시키는 7가지 방법을 제공합니다.
신경과학자들은 수십 년 동안 원격 데이터 수집 기술을 사용해 왔습니다. 최근 몇 년 동안 변화한 것은:
“원격”이 실제로 얼마나 멀리 있는지를 이해하는 것입니다.
참여할 수 있는 피험자의 수.
단일 실험에서 측정 및 처리할 수 있는 엔드포인트의 유형.
연구는 원격 데이터 수집 및 응용의 유일한 용도가 아닙니다. 최근 가상 현실(VR) 시스템의 발전은 실험실을 가상 공간으로 가져왔습니다. 예를 들어, 의료적으로 신경 과학 연구를 위한 이러한 VR 시스템의 발전은 전 세계에서 원격 수술을 하는 데 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. 이 시나리오에서는 VR 헤드셋이 수술 팀과 함께 있어, 외과의사가 도착했을 때 수백 마일 떨어진 환자로부터 오는 거의 실시간 비디오 피드를 볼 수 있습니다.
소규모 상황에서는 비디오만으로도 충분할 수 있지만, 이 증강 현실에서는 라이브 수술과 교육/훈련 수술 과제 모두에서 비디오와 촉각 피드백을 결합합니다. 이는 게임 컨트롤의 러블 스트립과 비슷하지만 훨씬 더 발전된 것입니다.
아래에서 강조된 것처럼, 의료 과정, 연구자 또는 신경 마케터가 현대 기술을 사용하여 전 세계에서 수집된 데이터를 수집, 처리 및 분석하기를 선택하는 이유는 여러 가지(적어도 일곱 가지) 있습니다.
1. 집에서의 편안함과 용이함
스트레스를 받은 피험자는 스트레스를 받은 데이터를 생성합니다.
행동 테스트를 수행하기 전에 스트레스 요인에 노출되는 것이 수집된 데이터에 영향을 미칠 수 있다는 것은 잘 알려져 있습니다. 더구나 급성 효과 외에도, 환경 스트레스 요인이 장기적인 영향을 미칠 수 있음이 반복해서 입증되었습니다. 과학자들이 바라는 최선의 희망은 이러한 외부 변수를 완화하는 것이지만, 이러한 변수를 완전히 제거할 수는 없다는 것을 받아들이는 것입니다. 따라서 실험에 참여하는 각 피험자가 동일하게 취급된다면, 그들은 동일한 요소에 동등하게 노출됩니다.
자신의 집에서 시험을 받는 인간
의사의 사무실로 가는 길, 비용, 진단, 올바른 사무실 찾기 또는 합법적으로 주차했는지를 걱정하는 것은 매우 실제적인 스트레스 요인입니다. 그러나 연구 데이터 수집이 이러한 외부 요인을 피할 수 있도록 집의 편안함에서 수행할 수 있다면, 스트레스가 동반하는 여행의 영향은 연구의 초점을 가리지 않을 것입니다.
그렇다고 해서 연구 피험자에 대한 외부 힘의 영향을 완전히 분리하거나 제거할 수 있는 것은 아닙니다. 스트레스를 최소화하는 최선의 접근 방식은 혁신적이지만 검증된 장비를 사용하여 모든 피험자를 동등한 환경에 노출시키는 것입니다.
2. 불가항력
예기치 않은 재앙이 발생할 때, 행동을 조정해야 합니다. 들어온 것은 COVID-19입니다.
지난 3년은 전 세계 COVID-19 팬데믹 덕분에 모든 면에서 눈이 띄게 변화했습니다. 때때로 연구자의 통제를 넘어서는 특별한 사건이나 상황이 발생합니다. 이러한 예기치 않은 상황은 새로운 제약에 적응하게 만듭니다.
최고의 기술을 사용하여 가장 효과적인 광고 캠페인을 결정하는 것은 자본가들에게는 자명한 일입니다. 하지만 현실은 피험자의 데이터 품질이 연구자와의 거리와는 무관하다는 것입니다. 따라서 연구자가 피험자로부터 데이터를 수집하는 핵심 업무는 현재 사용 가능한 도구에 맞추어 적응해야 합니다.
3. EverlyWell, Apple Watch & 원격 수술
EverlyWell은 30개 이상의 진단 테스트에서 목표를 정량화하기 위해 쉽게 이해할 수 있는 지침과 함께 사전 포장된 키트를 제공하는 우편 주문 의료 실험실 테스트 서비스입니다. Apple Watch는 심박수 이상 알림 및 낙상 감지로도 널리 알려져 있습니다. EverlyWell과 Apple 모두 소비자 시장에서 이동 거리와 비용이 적은 가치를 더할 수 있다는 점에서 제품의 가능성에 대한 의구심이 없습니다.
이런 제품과 기타 제품들 덕분에 우리는 사회가 이미 지역적으로 수집되고 원격으로 처리된 생물의학적 데이터를 수용하고 신뢰하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 질병 예방, 정신 웰빙, 질병 공격 또는 균형 잡힌 몸 유지 등을 위해, 우리는 피드백을 받고 건강 목표를 달성했을 때 보상을 받을 수 있기를 원합니다. 인터넷이 없던 어두운 시절, 컴퓨터가 전체 방을 차지하던 시기에는 피트니스 주요 성과 지표(KPI)를 측정하고 추적하는 것이 완전히 아날로그 작업이었습니다. 하지만 이제는 상황이 다릅니다. 결과적으로 “정량화된 자아” 운동이 빠르게 성숙하고 있습니다.
가장 일반적으로 모니터링되는 KPI에는 다음이 포함됩니다:
심박수
혈압
체중
신장
수면 시간
움직임 패턴
이 모든 것은 적절한 센서와 기본 하드웨어로 쉽게 정량화될 수 있습니다. 신경 과학 및 많은 생물의학 분야는 샘플 크기 문제를 안고 있는 것은 잘 알려진 사실입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 가까운 곳에 있다는 이유로 소규모 그룹의 피험자를 교육하기 보다는 추가 피험자를 추가하는 것이 최선의 방법입니다. 원격 KPI를 전체적으로 측정할 수 있는 이 방법은 신경 과학 연구가 성장하고 생존할 수 있는 viable한 방법입니다.
4. 참여자의 포용성과 다양성 확대
WEIRD 그룹은 누구이며, 특히 그에 대해 무엇을 많이 알고 있습니까?
“행동 과학자들은 세계 최고의 저널에 대해 인간의 심리와 행동에 대한 광범위한 주장을 발표하는데, 이 샘플들은 전적으로 서구(Western), 교육받은(Educated), 산업화된(Industrialized), 부유한(Rich), 민주적인(Democratic)(WEIRD) 사회의 응답자들로부터 추출된 것입니다.”
심리학은 대학생 백인 부유 개인에 대해서는 많은 것을 알고 있지만, 일반 인간에 대해서는 매우 적은 양의 지식을 가지고 있다는 것은 공통적인 트로프입니다.
왜 그럴까요?
심리학 실험은 대학 캠퍼스에서 수행되며, 피험자의 포함 기준은 낮 동안의 근접성과 가용성보다 넓지 않습니다. 보다 넓은 인구에 대한 결론을 내리기 위해 심리학 실험을 위한 샘플 그룹에는 다양한 배경을 가진 더 많은 개인이 포함되어야 합니다. 이 문제에 대한 열쇠는 원격 데이터 수집 장비, 특히 소비자가 스스로 사용할 수 있도록 설계된 장비에 있습니다.
5. 단기 및 장기 비용 절감
현대 클라우드 플랫폼은 물리적 거리를 무관하게 만들었습니다.
원격 데이터 수집 도구를 사용하면 광고 비용을 절감할 수 있습니다.
무작위 샘플은 편의 샘플(예: 대학생)보다 비용이 더 많이 듭니다. 지역 사회에서 연구 피험자를 광고해야 하기 때문입니다. 간단히 말해서 광고는 비용이 듭니다.
원격 데이터 수집 도구를 사용하면 독점 IT 및 신경 분석 장비에 대한 비용을 절감할 수 있습니다.
종종 개별 연구실은 데이터 수집을 위한 특수 하드웨어를 포함하여 자신의 IT 장비를 구입하고 유지해야 합니다. 물론 시간이 흐르면서 기술은 개선됩니다. 그와 동시에 인프라를 업데이트하는 것은 높은 비용입니다. 이러한 이유로 현대 클라우드 플랫폼에 대한 접근 및 저렴한 데이터 수집 하드웨어는 신경 과학 연구의 자원 사용을 줄일 수 있습니다.
6. 생리학 및 행동의 정량화는 항상 “원격”이었다.
센서 하드웨어와 데이터 처리 소프트웨어 간의 거리는 무관합니다.
인간 행동을 이해하고 예측하며 치유하는 것은 대부분의 학술 연구, 특히 신경 과학의 핵심입니다. 일반적으로 “행동 데이터 수집”이라는 개념은 실험실에서 피험자를 멀리서 관찰하며 클립보드와 스톱워치로 모든 것을 기록하는 의심스러운 오염이 없는 실험복을 입은 과학자를 떠올리게 합니다.
이것은 간단한 아이디어이지만, 피험자의 활동이나 행동에 영향을 줄 수 있는 많은 미지의 변수가 존재합니다. 과학적 실험에서 목표는 관찰된 효과의 원인에 대해 증거 기반 결론을 도출할 때까지 이러한 미계산된 변수를 제거하는 것입니다. 이 관행은 효과가 관찰될 때 원인을 입증하는 데 필수적입니다.
신경 과학 연구에서 오류의 원인을 제거하는 방법
인간의 생리학 및 행동을 정량화할 때 오류의 원인을 제거하려는 노력은 계속되고 있습니다. 가장 기본적으로, 이 과정은 센서로부터 데이터를 수집하는 장비의 개선을 수반하며, 이는 아날로그 또는 디지털 소프트웨어를 사용하여 분석되어 관심 있는 항목, 경향 또는 피험자 간의 차이를 식별합니다. 원격 데이터 수집은 초기 추정보다 강력하며, 실험에 예측력을 추가하는 다양한 관련 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.
7. 기계 학습이 더 나은 데이터를 제공합니다.
데이터 + 메타데이터 + 기계 학습(ML) = 행동 활동의 가장 포괄적인 모델.
누구인지, 어디에 있는지, 무엇을 사랑하고 싫어하는지를 모델링하는 인공지능이 많은 사람들이 모르는 규모로 사용되고 있습니다. 다행히도 현대 시장에는 상업적 신경 과학 데이터 수집 장비가 존재합니다. 데이터와 광고 메타데이터의 사용은 더 깨끗하고 고립된 실험실 환경에서 수집된 것들보다 행동에 대한 더 포괄적인 이해로 이어질 가능성이 높습니다.
핵심적으로 제공된 데이터(이름, 위치, 생일)는 지하 메타데이터(사이트 내 체류 시간, 이전 사이트, 종료 사이트)와 결합되어 인간 행동을 측정하고 예측하는 데 매우 유용한 완전히 새로운 분석 기술을 활용합니다.
더 배우고 싶으신가요? EMOTIV을 만나보세요
위의 기술을 강조하면서 원격 데이터 수집은 새롭지 않으며 기술 발전이 시장에 출시됨에 따라 신경 과학 연구를 향상시키고 있다는 것을 보여주었습니다. “원격”이라는 용어가 회의실에서 길 건너로, 블록 아래로, 전국으로 그리고 지금은 전 세계로 확장된 속도를 고려하면 전통적 연구자들이 느끼는 불안의 감정을 이해하기 쉽습니다. 그러나 소비자 하드웨어의 기술적 진보와 클라우드 기반 데이터 분석 및 처리에서의 중요한 성과를 고려할 때, “원격”이라는 용어는 데이터 수집 방법에 있어 빠르게 무의미해집니다.
요약하면, 피험자는 연구 직원의 직간접적인 감독 없이 집에서 데이터 수집을 수행할 수 있습니다. 그들은 자신의 뇌에 대한 이 정보를 개인적인 용도로 수집할 수 있지만 EEG를 업로드하거나 더 광범위한 지속적인 연구 프로젝트를 위해 특별히 EEG를 수집할 선택권도 가지고 있습니다.
2011년에 설립된 EMOTIV는 개인 전극도내기(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화를 사용하여 인간의 뇌에 대한 이해를 진전시키는 것을 미션으로 하는 샌프란시스코 기반 생정보학 회사입니다. EMOTIV의 EEG 연구 접근 방식은 피험자가 실제로 생활하는 환경에서 직접적인 영향을 받는 조건을 더 잘 반영합니다.
EMOTIV 헤드셋
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV는 전문가에서 개인에 이르기까지 뇌를 이해하고자 하는 사용자들로 이루어진 폭넓은 커뮤니티를 서비스합니다. EMOTIV INSIGHT 5채널 EEG 헤드셋은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 위한 설계되었습니다. Insight는 매끄럽고 설정하기 쉬운 디자인과 혁신적인 센서 기술을 결합합니다.
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex는 14채널 및 32채널 EEG 시스템을 제공합니다. 신경 과학 연구에 적합하도록 설계된 EPOC 헤드셋은 무선으로 개선된 센서 기술을 갖추고 있습니다. 두 헤드셋 모두 독립 연구 그룹에 의해 검증되었으며 고품질 연구 데이터 제공이 입증되었습니다.
EMOTIV의 EEG 시스템의 기술적 능력에 대한 전체 비교는 검토를 위해 제공됩니다.
EMOTIV 기술
우리는 신경 과학 연구의 모든 단계를 지원하는 도구 모음을 보유하고 있습니다.
EmotivPRO 소프트웨어를 사용하면 사용자가 시험 결과를 처리, 분석 및 시각화할 수 있습니다. 연구자는 EMOTIV 헤드셋이 실험 설계에 부합하는 경우 모든 참여자가 참여할 수 있는 전문 수준의 실험을 설계할 수 있습니다.
EMOTIV에 대한 소프트웨어 개발 키트(SDK)도 제공되어 사용자 지정 앱, 인터랙션 또는 실험 설계를 헤드셋과 스마트폰만으로 진행할 수 있습니다.
신경 과학 도구와 방법론을 수용하는 학문 영역과 상업 시장의 수가 증가함에 따라, EMOTIV의 저렴하고 사용하기 쉬운 EEG 시스템이 다음 분야에서 사용되고 있습니다:
신경 과학 연구
건강 및 웰빙 마케팅 이니셔티브
자동차 산업
신경 마케팅
소비자 연구
교육
엔터테인먼트 설정
또한 EMOTIV 헤드셋을 전 세계로 배송할 수 있는 품질, 비용 및 능력 덕분에 연구자들은 다양한 자격을 갖춘 참여자를 모집하고 등록할 수 있습니다. 처리 소프트웨어에서 평가한 품질 관리 메트릭 덕분에 연구자들은 데이터 수집 프로세스를 신뢰할 수 있습니다.
2025년까지 매일 인터넷에서 약 463 엑사바이트의 새로운 데이터가 생성될 것입니다. 상상할 수 없는 숫자입니다. 이 데이터는 약 3000억 통의 이메일이나 약 9500만 개의 공유 사진과 같은 일반적인 항목에서 나옵니다. 이 항목들은 자유롭게 공유되며 보기 위해 의도됩니다. 그러나 이 매일 엄청난 양의 데이터는 메타데이터, 위치 데이터, 상호작용 로그, 보관된 탐색 기록 등과 같은 덜 알려진, 더 평범한 지하 항목에서 대부분 발생합니다. 겉으로 보기에는 흥미롭지 않은 것처럼 보이지만, 시간이 지나면서 수집되고 분석될 때, 인간의 상태를 예측하는 데 놀라운 정확도를 보일 수 있습니다. 즉:
건강함 vs. 아픔.
일반적인 활동.
수면 vs. 운동.
잠재적인 구매나 선거 투표와 같은 미래 행동.
신경과학자들은 이 데이터를 활용하여 인간의 마음에 대해 더 많이 배울 수 있습니다. 결국, 인간의 활동 및 / 또는 행동의 기초에 있는 요인을 밝히는 것이 신경 과학 연구의 핵심이기 때문입니다. 이 기사는 원격 데이터 수집이 신경 과학 연구를 향상시키는 7가지 방법을 제공합니다.
신경과학자들은 수십 년 동안 원격 데이터 수집 기술을 사용해 왔습니다. 최근 몇 년 동안 변화한 것은:
“원격”이 실제로 얼마나 멀리 있는지를 이해하는 것입니다.
참여할 수 있는 피험자의 수.
단일 실험에서 측정 및 처리할 수 있는 엔드포인트의 유형.
연구는 원격 데이터 수집 및 응용의 유일한 용도가 아닙니다. 최근 가상 현실(VR) 시스템의 발전은 실험실을 가상 공간으로 가져왔습니다. 예를 들어, 의료적으로 신경 과학 연구를 위한 이러한 VR 시스템의 발전은 전 세계에서 원격 수술을 하는 데 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. 이 시나리오에서는 VR 헤드셋이 수술 팀과 함께 있어, 외과의사가 도착했을 때 수백 마일 떨어진 환자로부터 오는 거의 실시간 비디오 피드를 볼 수 있습니다.
소규모 상황에서는 비디오만으로도 충분할 수 있지만, 이 증강 현실에서는 라이브 수술과 교육/훈련 수술 과제 모두에서 비디오와 촉각 피드백을 결합합니다. 이는 게임 컨트롤의 러블 스트립과 비슷하지만 훨씬 더 발전된 것입니다.
아래에서 강조된 것처럼, 의료 과정, 연구자 또는 신경 마케터가 현대 기술을 사용하여 전 세계에서 수집된 데이터를 수집, 처리 및 분석하기를 선택하는 이유는 여러 가지(적어도 일곱 가지) 있습니다.
1. 집에서의 편안함과 용이함
스트레스를 받은 피험자는 스트레스를 받은 데이터를 생성합니다.
행동 테스트를 수행하기 전에 스트레스 요인에 노출되는 것이 수집된 데이터에 영향을 미칠 수 있다는 것은 잘 알려져 있습니다. 더구나 급성 효과 외에도, 환경 스트레스 요인이 장기적인 영향을 미칠 수 있음이 반복해서 입증되었습니다. 과학자들이 바라는 최선의 희망은 이러한 외부 변수를 완화하는 것이지만, 이러한 변수를 완전히 제거할 수는 없다는 것을 받아들이는 것입니다. 따라서 실험에 참여하는 각 피험자가 동일하게 취급된다면, 그들은 동일한 요소에 동등하게 노출됩니다.
자신의 집에서 시험을 받는 인간
의사의 사무실로 가는 길, 비용, 진단, 올바른 사무실 찾기 또는 합법적으로 주차했는지를 걱정하는 것은 매우 실제적인 스트레스 요인입니다. 그러나 연구 데이터 수집이 이러한 외부 요인을 피할 수 있도록 집의 편안함에서 수행할 수 있다면, 스트레스가 동반하는 여행의 영향은 연구의 초점을 가리지 않을 것입니다.
그렇다고 해서 연구 피험자에 대한 외부 힘의 영향을 완전히 분리하거나 제거할 수 있는 것은 아닙니다. 스트레스를 최소화하는 최선의 접근 방식은 혁신적이지만 검증된 장비를 사용하여 모든 피험자를 동등한 환경에 노출시키는 것입니다.
2. 불가항력
예기치 않은 재앙이 발생할 때, 행동을 조정해야 합니다. 들어온 것은 COVID-19입니다.
지난 3년은 전 세계 COVID-19 팬데믹 덕분에 모든 면에서 눈이 띄게 변화했습니다. 때때로 연구자의 통제를 넘어서는 특별한 사건이나 상황이 발생합니다. 이러한 예기치 않은 상황은 새로운 제약에 적응하게 만듭니다.
최고의 기술을 사용하여 가장 효과적인 광고 캠페인을 결정하는 것은 자본가들에게는 자명한 일입니다. 하지만 현실은 피험자의 데이터 품질이 연구자와의 거리와는 무관하다는 것입니다. 따라서 연구자가 피험자로부터 데이터를 수집하는 핵심 업무는 현재 사용 가능한 도구에 맞추어 적응해야 합니다.
3. EverlyWell, Apple Watch & 원격 수술
EverlyWell은 30개 이상의 진단 테스트에서 목표를 정량화하기 위해 쉽게 이해할 수 있는 지침과 함께 사전 포장된 키트를 제공하는 우편 주문 의료 실험실 테스트 서비스입니다. Apple Watch는 심박수 이상 알림 및 낙상 감지로도 널리 알려져 있습니다. EverlyWell과 Apple 모두 소비자 시장에서 이동 거리와 비용이 적은 가치를 더할 수 있다는 점에서 제품의 가능성에 대한 의구심이 없습니다.
이런 제품과 기타 제품들 덕분에 우리는 사회가 이미 지역적으로 수집되고 원격으로 처리된 생물의학적 데이터를 수용하고 신뢰하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 질병 예방, 정신 웰빙, 질병 공격 또는 균형 잡힌 몸 유지 등을 위해, 우리는 피드백을 받고 건강 목표를 달성했을 때 보상을 받을 수 있기를 원합니다. 인터넷이 없던 어두운 시절, 컴퓨터가 전체 방을 차지하던 시기에는 피트니스 주요 성과 지표(KPI)를 측정하고 추적하는 것이 완전히 아날로그 작업이었습니다. 하지만 이제는 상황이 다릅니다. 결과적으로 “정량화된 자아” 운동이 빠르게 성숙하고 있습니다.
가장 일반적으로 모니터링되는 KPI에는 다음이 포함됩니다:
심박수
혈압
체중
신장
수면 시간
움직임 패턴
이 모든 것은 적절한 센서와 기본 하드웨어로 쉽게 정량화될 수 있습니다. 신경 과학 및 많은 생물의학 분야는 샘플 크기 문제를 안고 있는 것은 잘 알려진 사실입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 가까운 곳에 있다는 이유로 소규모 그룹의 피험자를 교육하기 보다는 추가 피험자를 추가하는 것이 최선의 방법입니다. 원격 KPI를 전체적으로 측정할 수 있는 이 방법은 신경 과학 연구가 성장하고 생존할 수 있는 viable한 방법입니다.
4. 참여자의 포용성과 다양성 확대
WEIRD 그룹은 누구이며, 특히 그에 대해 무엇을 많이 알고 있습니까?
“행동 과학자들은 세계 최고의 저널에 대해 인간의 심리와 행동에 대한 광범위한 주장을 발표하는데, 이 샘플들은 전적으로 서구(Western), 교육받은(Educated), 산업화된(Industrialized), 부유한(Rich), 민주적인(Democratic)(WEIRD) 사회의 응답자들로부터 추출된 것입니다.”
심리학은 대학생 백인 부유 개인에 대해서는 많은 것을 알고 있지만, 일반 인간에 대해서는 매우 적은 양의 지식을 가지고 있다는 것은 공통적인 트로프입니다.
왜 그럴까요?
심리학 실험은 대학 캠퍼스에서 수행되며, 피험자의 포함 기준은 낮 동안의 근접성과 가용성보다 넓지 않습니다. 보다 넓은 인구에 대한 결론을 내리기 위해 심리학 실험을 위한 샘플 그룹에는 다양한 배경을 가진 더 많은 개인이 포함되어야 합니다. 이 문제에 대한 열쇠는 원격 데이터 수집 장비, 특히 소비자가 스스로 사용할 수 있도록 설계된 장비에 있습니다.
5. 단기 및 장기 비용 절감
현대 클라우드 플랫폼은 물리적 거리를 무관하게 만들었습니다.
원격 데이터 수집 도구를 사용하면 광고 비용을 절감할 수 있습니다.
무작위 샘플은 편의 샘플(예: 대학생)보다 비용이 더 많이 듭니다. 지역 사회에서 연구 피험자를 광고해야 하기 때문입니다. 간단히 말해서 광고는 비용이 듭니다.
원격 데이터 수집 도구를 사용하면 독점 IT 및 신경 분석 장비에 대한 비용을 절감할 수 있습니다.
종종 개별 연구실은 데이터 수집을 위한 특수 하드웨어를 포함하여 자신의 IT 장비를 구입하고 유지해야 합니다. 물론 시간이 흐르면서 기술은 개선됩니다. 그와 동시에 인프라를 업데이트하는 것은 높은 비용입니다. 이러한 이유로 현대 클라우드 플랫폼에 대한 접근 및 저렴한 데이터 수집 하드웨어는 신경 과학 연구의 자원 사용을 줄일 수 있습니다.
6. 생리학 및 행동의 정량화는 항상 “원격”이었다.
센서 하드웨어와 데이터 처리 소프트웨어 간의 거리는 무관합니다.
인간 행동을 이해하고 예측하며 치유하는 것은 대부분의 학술 연구, 특히 신경 과학의 핵심입니다. 일반적으로 “행동 데이터 수집”이라는 개념은 실험실에서 피험자를 멀리서 관찰하며 클립보드와 스톱워치로 모든 것을 기록하는 의심스러운 오염이 없는 실험복을 입은 과학자를 떠올리게 합니다.
이것은 간단한 아이디어이지만, 피험자의 활동이나 행동에 영향을 줄 수 있는 많은 미지의 변수가 존재합니다. 과학적 실험에서 목표는 관찰된 효과의 원인에 대해 증거 기반 결론을 도출할 때까지 이러한 미계산된 변수를 제거하는 것입니다. 이 관행은 효과가 관찰될 때 원인을 입증하는 데 필수적입니다.
신경 과학 연구에서 오류의 원인을 제거하는 방법
인간의 생리학 및 행동을 정량화할 때 오류의 원인을 제거하려는 노력은 계속되고 있습니다. 가장 기본적으로, 이 과정은 센서로부터 데이터를 수집하는 장비의 개선을 수반하며, 이는 아날로그 또는 디지털 소프트웨어를 사용하여 분석되어 관심 있는 항목, 경향 또는 피험자 간의 차이를 식별합니다. 원격 데이터 수집은 초기 추정보다 강력하며, 실험에 예측력을 추가하는 다양한 관련 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.
7. 기계 학습이 더 나은 데이터를 제공합니다.
데이터 + 메타데이터 + 기계 학습(ML) = 행동 활동의 가장 포괄적인 모델.
누구인지, 어디에 있는지, 무엇을 사랑하고 싫어하는지를 모델링하는 인공지능이 많은 사람들이 모르는 규모로 사용되고 있습니다. 다행히도 현대 시장에는 상업적 신경 과학 데이터 수집 장비가 존재합니다. 데이터와 광고 메타데이터의 사용은 더 깨끗하고 고립된 실험실 환경에서 수집된 것들보다 행동에 대한 더 포괄적인 이해로 이어질 가능성이 높습니다.
핵심적으로 제공된 데이터(이름, 위치, 생일)는 지하 메타데이터(사이트 내 체류 시간, 이전 사이트, 종료 사이트)와 결합되어 인간 행동을 측정하고 예측하는 데 매우 유용한 완전히 새로운 분석 기술을 활용합니다.
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위의 기술을 강조하면서 원격 데이터 수집은 새롭지 않으며 기술 발전이 시장에 출시됨에 따라 신경 과학 연구를 향상시키고 있다는 것을 보여주었습니다. “원격”이라는 용어가 회의실에서 길 건너로, 블록 아래로, 전국으로 그리고 지금은 전 세계로 확장된 속도를 고려하면 전통적 연구자들이 느끼는 불안의 감정을 이해하기 쉽습니다. 그러나 소비자 하드웨어의 기술적 진보와 클라우드 기반 데이터 분석 및 처리에서의 중요한 성과를 고려할 때, “원격”이라는 용어는 데이터 수집 방법에 있어 빠르게 무의미해집니다.
요약하면, 피험자는 연구 직원의 직간접적인 감독 없이 집에서 데이터 수집을 수행할 수 있습니다. 그들은 자신의 뇌에 대한 이 정보를 개인적인 용도로 수집할 수 있지만 EEG를 업로드하거나 더 광범위한 지속적인 연구 프로젝트를 위해 특별히 EEG를 수집할 선택권도 가지고 있습니다.
2011년에 설립된 EMOTIV는 개인 전극도내기(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화를 사용하여 인간의 뇌에 대한 이해를 진전시키는 것을 미션으로 하는 샌프란시스코 기반 생정보학 회사입니다. EMOTIV의 EEG 연구 접근 방식은 피험자가 실제로 생활하는 환경에서 직접적인 영향을 받는 조건을 더 잘 반영합니다.
EMOTIV 헤드셋
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV는 전문가에서 개인에 이르기까지 뇌를 이해하고자 하는 사용자들로 이루어진 폭넓은 커뮤니티를 서비스합니다. EMOTIV INSIGHT 5채널 EEG 헤드셋은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 위한 설계되었습니다. Insight는 매끄럽고 설정하기 쉬운 디자인과 혁신적인 센서 기술을 결합합니다.
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex는 14채널 및 32채널 EEG 시스템을 제공합니다. 신경 과학 연구에 적합하도록 설계된 EPOC 헤드셋은 무선으로 개선된 센서 기술을 갖추고 있습니다. 두 헤드셋 모두 독립 연구 그룹에 의해 검증되었으며 고품질 연구 데이터 제공이 입증되었습니다.
EMOTIV의 EEG 시스템의 기술적 능력에 대한 전체 비교는 검토를 위해 제공됩니다.
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