인지 신경과학의 복제 위기
메훌 나약
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인지 신경 과학의 복제 위기를 겨냥하여 통계적 유의성을 향상시키기.
인지 신경 과학 및 사회 행동 연구에서 EEG 연구 방법론은 서로 다른 활동이나 외부 환경과 관련된 뇌 활동의 본질을 연구하여 인간의 마음을 이해하는 것을 목표로 합니다. 무선, 휴대용 EEG 헤드셋이 제공되면서 EEG 연구의 중요한 차별점은 실험실에 국한되지 않고 실제 환경에서 장기적인 뇌 활동과 사회 행동을 조사할 수 있는 능력입니다.
복제 위기란 무엇인가요?
복제 위기는 연구자들이 다른 연구자들의 실험 결과를 재현하거나 복제할 수 없을 때를 의미합니다. 결과적으로 그들의 발견은 샘플 집단에서 일반 인구로 확장될 수 없습니다.
불행히도, 작은 샘플 크기는 현재 신경 과학적 노력의 핵심 문제입니다. 작은 샘플 크기는 통계적 유의성에 영향을 미치고, 의미 있는 결론을 도출하는 데 어려움을 증가시키며, 증가하는 복제 위기를 악화시킵니다.
복제가 과학적 과정에서 중요한 단계이기 때문에 이 복제 위기를 해결하는 것이 필수적입니다. 그렇지 않으면, 재현할 수 없는 실증적 결과는 문제의 이론의 신뢰성을 훼손하고, 따라서 그 과정의 결과로 발생하는 모든 치료, 처치 또는 법률에 영향을 미칩니다.
이 게시물은 복제 위기에 대한 개요와 그것이 신경 과학자들이 실제 세계를 이해하기 위해 수집한 데이터의 전체 잠재력을 여는 능력에 어떻게 영향을 미치는지를 제공합니다. 그리고 우리는 AI 매개 크라우드소싱 연구와 같은 21세기 기술이 복제 위기에서 어떻게 구원을 제공하는지 소개할 것입니다.
신경 과학 연구에서 재현 가능성의 중요성
현대의 경험적 연구는 데이터의 수집과 분석을 모두 포함합니다. 따라서 재현 가능성에 대한 고려는 두 가지 질문으로 나뉩니다:
재현 가능성: 당신의 실험은 데이터 해석을 위한 분석과 필요 인증을 가지고 있나요?
복제: 당신의 실험은 새로운 독립적인 데이터를 얻기 위해 반복될 수 있는 능력을 가지고 있나요?
불행히도, 신경 과학 연구에서는 어느 질문에 대한 대답이 ‘아니오’입니다.
2016년, Nature는 1,576명의 연구자들을 조사했으며, 70% 이상의 연구자들이 다른 과학자의 실험을 재현하려고 시도했지만 실패했다고 밝혔습니다. 그리고, 절반 이상이 자신의 실험을 재현하는 데 실패했습니다. 그들의 실패에도 불구하고, 오직 52%의 연구자만이 위기가 있다고 동의했으며, 31%는 결과가 아마 잘못되었다고 생각했습니다.
연구 결과를 재현할 수 없는 이유는 일반적으로 실험 조건의 독특한 특성 때문으로, 이를 통계적으로 보상하거나 감지할 수 없습니다. 그날의 날씨, 실험을 수행하는 개별 실험실 기술자, 실험 결과를 평가하기 위해 개발된 분석 또는 통계 도구의 고유한 요소는 복제를 복잡하게 만들 수 있습니다.
더욱이, 신경 과학 연구에 필요한 자원과 전문 지식이 제한되어 있기 때문에 이 실험은 종종 샘플 크기가 부족하고 WEIRD (서구, 교육받은, 산업화된, 부유하고 민주적인) 인구 샘플이 이미 제한적입니다.
연구에서 복제가 중요한 이유는 무엇인가요?
채용 문제, 실험실에 제한되는 것, 작은 샘플 크기와 같은 물리적 제약으로 인해 연구자들은 전통적인 연구 관행과 패턴에 의존하게 되었습니다. 결과적으로 실제 사회 행동 및 개인 정보를 연구하는 연구자들은 다양하거나 창의적으로 실험을 수행할 수 없습니다. 이러한 제약은 신경 과학 연구자들이 발견한 것을 실제 응용 프로그램, 즉 치료, 처치, 심지어 법률로 변환하는 능력에 영향을 미쳤습니다. 이러한 문제, 샘플 그룹의 제약 및 실제 상황에서 테스트할 수 있는 제한된 능력이 복제 위기의 핵심입니다.
실험실에서 실험 결과를 복제할 수 없는 경우 높은 통계적 힘을 가지고 결론을 도출하기 어렵습니다. 실험 결과에서 도출된 추론에 의심이 있을 때, 그것은 전체 시스템의 신뢰성을 훼손합니다. 이러한 의심은 광범위하고 실질적인 영향을 미칠 연구를 지원하는 보조금 자금 제공 기관에도 부정적으로 반영될 수 있습니다.
개선된 재현 가능성은 종종 연구 방법을 정확히 설정하는 것에서 비롯됩니다. 연구자들이 더 큰 샘플 그룹에서 데이터 수집, 품질 관리 및 분석 절차의 엄격한 표준화를 달성할 때 결과를 복제하는 것이 향상됩니다.
지난 10년 동안, 크라우드소싱 소프트웨어 및 하드웨어의 기술 혁신은 연구자들이 복제 위기, 통계적 힘 문제 및 재현 가능성 위기를 해결하는 핵심 표준화 요소를 제공할 수 있게 했습니다.
크라우드소싱 연구 관행
크라우드소싱 연구로 더 많은 피실험자를 위해 글로벌로 간다
크라우드소싱 기술은 지난 20년 동안 빠르게 발전해 왔습니다. 이는 연구자가 전 세계적으로 연결된 네트워크를 통해 개인으로부터 훨씬 더 많은 데이터를 수집할 수 있게 하는 접근 방식입니다. 예를 들어, 컴퓨터 속도 인식에서 이루어진 발전을 고려하십시오. 수십 년 동안 이 연구는 본질적으로 정체되어 있었으나 구글, 아마존 및 애플과 같은 회사들이 수십만 명의 인터넷 사용자로부터 누적 입력을 수집하면서 발전하게 되었습니다. 이렇게 큰 데이터 세트를 통해 그들은 음성 인식 소프트웨어를 개선할 수 있었습니다 오늘날 구글, 알렉사 및 시리 서비스에서 일반적으로 사용됩니다.
그러나 대부분의 기술 혁신과 마찬가지로, 크라우드소싱은 여러 상업적 및 과학적 연구 관행에 적응되었습니다. 존 오니버스, Folding@Home 및 iNaturalists의 Seek는 가장 많은 알려진 크라우드소싱 플랫폼 중 세 가지입니다.
Zooniverse는 200만 개의 계정이 등록된 최대 인력 기반 연구 플랫폼입니다. 인간은 패턴을 인식하는 데 독특하게 적응되어 있는 반면, 컴퓨터는 어려움을 겪습니다. 일반 대중은 연구자들이 은하 모양부터 동물 유형까지 모든 것을 식별하고 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Zooniverse 커뮤니티는 많은 발견에 기여했습니다 및 누구나 커뮤니티에 공개된 프로젝트에 데이터를 업로드할 수 있습니다.
기타 인기 있는 크라우드소싱 플랫폼에는 Folding@Home 및 iNaturalists의 Seek가 포함됩니다. Folding@Home은 화면 보호기가 활성화된 동안 컴퓨팅 파워를 빌려 DNA 코드에서 변환된 단백질의 형태와 상호 작용 가능성을 계산합니다. iNaturalists의 Seek는 카메라를 통해 식물이나 동물의 속과 종을 식별하는 모바일 애플리케이션입니다.
데이터 수집 측면에서, Seek는 매일 평균 200,000개의 이미지를 업로드합니다. 업로드와 동시에, 200만명 이상의 과학자 및 시민 과학자 커뮤니티가 데이터와 상호 작용하여 데이터 품질 분석가 역할을 하며, 식별의 정확성을 제안하고 확인합니다.
크라우드소싱과 신경 과학은 항상 파트너가 되어야 했습니다
크라우드소싱 연구는 실험의 실제적 유의성을 향상시키는 방법입니다. 연구에 기여하고 연구자들이 영향을 미치도록 돕고자 하는 개인들을 모읍니다. 크라우드소싱을 통해 이러한 연구 관행의 통계적 힘이 증가합니다. 연구자들은 존재하는 경우 통계적으로 유의미한 차이를 감지할 가능성이 더 높습니다. 왜냐하면 충분한 통계적 힘을 보장하는 큰 샘플 크기가 있기 때문입니다.
최근의 크라우드소싱 기술의 발전과 고품질, 휴대 가능한 연구급 EEG 헤드셋 및 장비는 복제 위기를 해결할 희망을 제공합니다. 수천 개의 다양한 분산된 개인들로부터 연구급 데이터를 크라우드소싱하면 연구 관행에 더 강력한 통계적 힘을 제공한다는 것이 분명합니다. 가장 성가신 혁신 및 연구 질문에 대한 답을 찾기 위해 크라우드는 선택의 파트너가 되고 있습니다.
복제 위기에 대한 논의가 계속되는 동안, EMOTIV는 문제를 기회로 재구성했습니다. 해결할 가치가 있는 도전이며 그들은 그 문제를 해결하는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 인지 신경 과학의 복제 위기를 해결하기 위해 EMOTIV는 EmotivLABS라는 확장 가능한 분산 신경 과학 연구 플랫폼을 개발했습니다.
EmotivLABS와 함께 복제 위기를 앞서 나가다
함께 작업하여 연구를 가속화할 수 있습니다.
EmotivLABS는 EMOTIV의 확장 가능한 분산 연구 플랫폼입니다. 전 세계의 참가자들이 자신의 EMOTIV EEG 헤드셋을 사용하여 신경 과학 연구에 참여하고 기여에 대해 보상을 받을 수 있습니다.
플랫폼의 중요한 특징은 연구자들이 참가자로부터 고품질 연구급 데이터를 획득할 수 있도록 보장하는 정교한 품질 보증 프로세스입니다. 사용자는 인증 프로세스를 완료해야 합니다. 즉, 헤드셋이 어떻게 작동하는지 알고 고품질 EEG 데이터를 획득할 수 있다는 것을 보여줘야 합니다. 인증이 완료되면 사용자는 플랫폼에서 신경 과학 연구 실험에 참여할 수 있으며, 경우에 따라 보상도 받을 수 있습니다.
원시 EEG 외에도 연구자들은 대역 전력 데이터와 주의, 좌절, 관심, 이완, 참여, 흥분 및 인지 스트레스를 포함한 다양한 감정 및 인지 감지 알고리즘에 액세스할 수 있습니다.
EMOTIV의 실험 빌더를 사용하여 연구 실험을 설계한 다음 EmotivLABS에 배포할 수 있습니다. 인증된 참가자들의 전 세계 패널에서 연결하고 모집하여 고품질 EEG 데이터를 수집할 수 있습니다.
EMOTIV의 EEG 헤드셋과 EmotivLABS는 복제 위기의 세 가지 주요 문제, 즉 모집 물류, 통계적 유의성 및 보다 다양하고 포괄적인 인구에 대한 접근성을 다룹니다.
궁극적으로, 신경 과학 도구와 방법론을 수용하는 분야와 상업적 시장의 수가 증가함에 따라 EMOTIV의 저렴한 연구급 헤드셋이 신경 과학 연구, 건강 및 웰빙, 자동차, 신경 마케팅, 소비자 연구, 교육 및 오락 환경에서 사용되고 있습니다.
결국 이러한 규모의 신경 기술 혁신은 우리의 감정적이고 지적 삶에 대한 더 큰 통찰력을 얻을 수 있게 했습니다. 이전에는 전통적인 실험 설계 및 연구 관행으로 인해 접근할 수 없었던 지식이었습니다. 이러한 통찰력을 적용하면 개인적으로나 다른 사람과의 관계에서 내재된 능력을 최대화하고 풍부하게 하여 개인적 및 직업적 삶을 의식적으로 조정하는 데 더 큰 통제를 가질 수 있습니다.
여기에서 연구를 향상시키는 방법에 대해 더 알아보세요.
EMOTIV에 대해 더 알아보세요
2011년에 설립된 EMOTIV는 맞춤형 뇌파(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화를 사용하여 인간의 뇌에 대한 이해를 증진시키는 미션을 가진 샌프란시스코 기반의 생명 정보학 회사입니다.
개방 과학의 중심에는 협력이라는 개념이 있습니다. EMOTIV의 연구 플랫폼 및 직원은 과학적 진실성과 실험적 엄격함을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. EMOTIV의 확장 가능한 연구 플랫폼인 EmotivLABS는 전 세계의 인지 신경 과학자들과 연구 참가자들 및 조사자들을 연결합니다. 신경 과학 연구의 가산 선형성을 인식하며, 우리는 연구자들이 광범위한 샘플에서 의미 있는 결론을 도출할 수 있도록 방대한 다차원적 풍부한 데이터 세트를 제공합니다.
EMOTIV 헤드셋
EMOTIV Insight
EMOTIV는 전문가부터 단순히 자신의 뇌에 대해 배우고자 하는 개인까지 넓은 사용자 커뮤니티에 서비스를 제공합니다. EMOTIV Insight는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 위해 설계된 5채널 EEG 헤드셋입니다. Insight는 사용하기 쉬운 디자인과 혁신적인 센서 기술을 결합합니다.
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X는 14채널 EEG 헤드셋이고 EPOC Flex는 32채널 EEG 시스템입니다. 모든 환경에서 신경 과학 연구를 위해 설계된 EPOC 헤드셋은 무선이며 센서 기술이 개선되었습니다. 두 헤드셋 모두 독립적인 연구 그룹에 의해 검증되었으며 고품질의 연구급 데이터를 제공하는 것으로 입증되었습니다.
EMOTIV의 EEG 헤드셋의 기술적 능력에 대한 전체 비교는 EMOTIV 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
EMOTIV 기술
EMOTIV는 신경 과학 연구의 모든 단계에서 지원하기 위한 도구 모음을 설계했습니다.
EmotivPRO 소프트웨어는 사용자가 시험 결과를 처리하고 분석하며 시각화할 수 있게 해줍니다. 연구자들은 연구 설계에 준수할 경우 EMOTIV 헤드셋이 있는 어떤 참가자라도 참여할 수 있는 전문 수준의 실험을 설계할 수 있습니다.
EMOTIV에 대한 소프트웨어 개발 키트(SDK)도 제공되어 사용자가 헤드셋과 스마트폰만으로 실시간으로 맞춤형 앱, 인터랙션 또는 실험 설계를 수행할 수 있습니다.
신경 과학 도구와 방법론을 수용하는 분야와 상업적 시장의 수가 증가함에 따라, EMOTIV의 저렴하고 사용하기 쉬운 EEG 헤드셋은 다음에서 사용되고 있습니다:
신경 과학 연구
건강 및 웰빙
자동차 산업
신경 마케팅
소비자 연구
교육
오락 환경
인지 신경 과학의 복제 위기를 겨냥하여 통계적 유의성을 향상시키기.
인지 신경 과학 및 사회 행동 연구에서 EEG 연구 방법론은 서로 다른 활동이나 외부 환경과 관련된 뇌 활동의 본질을 연구하여 인간의 마음을 이해하는 것을 목표로 합니다. 무선, 휴대용 EEG 헤드셋이 제공되면서 EEG 연구의 중요한 차별점은 실험실에 국한되지 않고 실제 환경에서 장기적인 뇌 활동과 사회 행동을 조사할 수 있는 능력입니다.
복제 위기란 무엇인가요?
복제 위기는 연구자들이 다른 연구자들의 실험 결과를 재현하거나 복제할 수 없을 때를 의미합니다. 결과적으로 그들의 발견은 샘플 집단에서 일반 인구로 확장될 수 없습니다.
불행히도, 작은 샘플 크기는 현재 신경 과학적 노력의 핵심 문제입니다. 작은 샘플 크기는 통계적 유의성에 영향을 미치고, 의미 있는 결론을 도출하는 데 어려움을 증가시키며, 증가하는 복제 위기를 악화시킵니다.
복제가 과학적 과정에서 중요한 단계이기 때문에 이 복제 위기를 해결하는 것이 필수적입니다. 그렇지 않으면, 재현할 수 없는 실증적 결과는 문제의 이론의 신뢰성을 훼손하고, 따라서 그 과정의 결과로 발생하는 모든 치료, 처치 또는 법률에 영향을 미칩니다.
이 게시물은 복제 위기에 대한 개요와 그것이 신경 과학자들이 실제 세계를 이해하기 위해 수집한 데이터의 전체 잠재력을 여는 능력에 어떻게 영향을 미치는지를 제공합니다. 그리고 우리는 AI 매개 크라우드소싱 연구와 같은 21세기 기술이 복제 위기에서 어떻게 구원을 제공하는지 소개할 것입니다.
신경 과학 연구에서 재현 가능성의 중요성
현대의 경험적 연구는 데이터의 수집과 분석을 모두 포함합니다. 따라서 재현 가능성에 대한 고려는 두 가지 질문으로 나뉩니다:
재현 가능성: 당신의 실험은 데이터 해석을 위한 분석과 필요 인증을 가지고 있나요?
복제: 당신의 실험은 새로운 독립적인 데이터를 얻기 위해 반복될 수 있는 능력을 가지고 있나요?
불행히도, 신경 과학 연구에서는 어느 질문에 대한 대답이 ‘아니오’입니다.
2016년, Nature는 1,576명의 연구자들을 조사했으며, 70% 이상의 연구자들이 다른 과학자의 실험을 재현하려고 시도했지만 실패했다고 밝혔습니다. 그리고, 절반 이상이 자신의 실험을 재현하는 데 실패했습니다. 그들의 실패에도 불구하고, 오직 52%의 연구자만이 위기가 있다고 동의했으며, 31%는 결과가 아마 잘못되었다고 생각했습니다.
연구 결과를 재현할 수 없는 이유는 일반적으로 실험 조건의 독특한 특성 때문으로, 이를 통계적으로 보상하거나 감지할 수 없습니다. 그날의 날씨, 실험을 수행하는 개별 실험실 기술자, 실험 결과를 평가하기 위해 개발된 분석 또는 통계 도구의 고유한 요소는 복제를 복잡하게 만들 수 있습니다.
더욱이, 신경 과학 연구에 필요한 자원과 전문 지식이 제한되어 있기 때문에 이 실험은 종종 샘플 크기가 부족하고 WEIRD (서구, 교육받은, 산업화된, 부유하고 민주적인) 인구 샘플이 이미 제한적입니다.
연구에서 복제가 중요한 이유는 무엇인가요?
채용 문제, 실험실에 제한되는 것, 작은 샘플 크기와 같은 물리적 제약으로 인해 연구자들은 전통적인 연구 관행과 패턴에 의존하게 되었습니다. 결과적으로 실제 사회 행동 및 개인 정보를 연구하는 연구자들은 다양하거나 창의적으로 실험을 수행할 수 없습니다. 이러한 제약은 신경 과학 연구자들이 발견한 것을 실제 응용 프로그램, 즉 치료, 처치, 심지어 법률로 변환하는 능력에 영향을 미쳤습니다. 이러한 문제, 샘플 그룹의 제약 및 실제 상황에서 테스트할 수 있는 제한된 능력이 복제 위기의 핵심입니다.
실험실에서 실험 결과를 복제할 수 없는 경우 높은 통계적 힘을 가지고 결론을 도출하기 어렵습니다. 실험 결과에서 도출된 추론에 의심이 있을 때, 그것은 전체 시스템의 신뢰성을 훼손합니다. 이러한 의심은 광범위하고 실질적인 영향을 미칠 연구를 지원하는 보조금 자금 제공 기관에도 부정적으로 반영될 수 있습니다.
개선된 재현 가능성은 종종 연구 방법을 정확히 설정하는 것에서 비롯됩니다. 연구자들이 더 큰 샘플 그룹에서 데이터 수집, 품질 관리 및 분석 절차의 엄격한 표준화를 달성할 때 결과를 복제하는 것이 향상됩니다.
지난 10년 동안, 크라우드소싱 소프트웨어 및 하드웨어의 기술 혁신은 연구자들이 복제 위기, 통계적 힘 문제 및 재현 가능성 위기를 해결하는 핵심 표준화 요소를 제공할 수 있게 했습니다.
크라우드소싱 연구 관행
크라우드소싱 연구로 더 많은 피실험자를 위해 글로벌로 간다
크라우드소싱 기술은 지난 20년 동안 빠르게 발전해 왔습니다. 이는 연구자가 전 세계적으로 연결된 네트워크를 통해 개인으로부터 훨씬 더 많은 데이터를 수집할 수 있게 하는 접근 방식입니다. 예를 들어, 컴퓨터 속도 인식에서 이루어진 발전을 고려하십시오. 수십 년 동안 이 연구는 본질적으로 정체되어 있었으나 구글, 아마존 및 애플과 같은 회사들이 수십만 명의 인터넷 사용자로부터 누적 입력을 수집하면서 발전하게 되었습니다. 이렇게 큰 데이터 세트를 통해 그들은 음성 인식 소프트웨어를 개선할 수 있었습니다 오늘날 구글, 알렉사 및 시리 서비스에서 일반적으로 사용됩니다.
그러나 대부분의 기술 혁신과 마찬가지로, 크라우드소싱은 여러 상업적 및 과학적 연구 관행에 적응되었습니다. 존 오니버스, Folding@Home 및 iNaturalists의 Seek는 가장 많은 알려진 크라우드소싱 플랫폼 중 세 가지입니다.
Zooniverse는 200만 개의 계정이 등록된 최대 인력 기반 연구 플랫폼입니다. 인간은 패턴을 인식하는 데 독특하게 적응되어 있는 반면, 컴퓨터는 어려움을 겪습니다. 일반 대중은 연구자들이 은하 모양부터 동물 유형까지 모든 것을 식별하고 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Zooniverse 커뮤니티는 많은 발견에 기여했습니다 및 누구나 커뮤니티에 공개된 프로젝트에 데이터를 업로드할 수 있습니다.
기타 인기 있는 크라우드소싱 플랫폼에는 Folding@Home 및 iNaturalists의 Seek가 포함됩니다. Folding@Home은 화면 보호기가 활성화된 동안 컴퓨팅 파워를 빌려 DNA 코드에서 변환된 단백질의 형태와 상호 작용 가능성을 계산합니다. iNaturalists의 Seek는 카메라를 통해 식물이나 동물의 속과 종을 식별하는 모바일 애플리케이션입니다.
데이터 수집 측면에서, Seek는 매일 평균 200,000개의 이미지를 업로드합니다. 업로드와 동시에, 200만명 이상의 과학자 및 시민 과학자 커뮤니티가 데이터와 상호 작용하여 데이터 품질 분석가 역할을 하며, 식별의 정확성을 제안하고 확인합니다.
크라우드소싱과 신경 과학은 항상 파트너가 되어야 했습니다
크라우드소싱 연구는 실험의 실제적 유의성을 향상시키는 방법입니다. 연구에 기여하고 연구자들이 영향을 미치도록 돕고자 하는 개인들을 모읍니다. 크라우드소싱을 통해 이러한 연구 관행의 통계적 힘이 증가합니다. 연구자들은 존재하는 경우 통계적으로 유의미한 차이를 감지할 가능성이 더 높습니다. 왜냐하면 충분한 통계적 힘을 보장하는 큰 샘플 크기가 있기 때문입니다.
최근의 크라우드소싱 기술의 발전과 고품질, 휴대 가능한 연구급 EEG 헤드셋 및 장비는 복제 위기를 해결할 희망을 제공합니다. 수천 개의 다양한 분산된 개인들로부터 연구급 데이터를 크라우드소싱하면 연구 관행에 더 강력한 통계적 힘을 제공한다는 것이 분명합니다. 가장 성가신 혁신 및 연구 질문에 대한 답을 찾기 위해 크라우드는 선택의 파트너가 되고 있습니다.
복제 위기에 대한 논의가 계속되는 동안, EMOTIV는 문제를 기회로 재구성했습니다. 해결할 가치가 있는 도전이며 그들은 그 문제를 해결하는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 인지 신경 과학의 복제 위기를 해결하기 위해 EMOTIV는 EmotivLABS라는 확장 가능한 분산 신경 과학 연구 플랫폼을 개발했습니다.
EmotivLABS와 함께 복제 위기를 앞서 나가다
함께 작업하여 연구를 가속화할 수 있습니다.
EmotivLABS는 EMOTIV의 확장 가능한 분산 연구 플랫폼입니다. 전 세계의 참가자들이 자신의 EMOTIV EEG 헤드셋을 사용하여 신경 과학 연구에 참여하고 기여에 대해 보상을 받을 수 있습니다.
플랫폼의 중요한 특징은 연구자들이 참가자로부터 고품질 연구급 데이터를 획득할 수 있도록 보장하는 정교한 품질 보증 프로세스입니다. 사용자는 인증 프로세스를 완료해야 합니다. 즉, 헤드셋이 어떻게 작동하는지 알고 고품질 EEG 데이터를 획득할 수 있다는 것을 보여줘야 합니다. 인증이 완료되면 사용자는 플랫폼에서 신경 과학 연구 실험에 참여할 수 있으며, 경우에 따라 보상도 받을 수 있습니다.
원시 EEG 외에도 연구자들은 대역 전력 데이터와 주의, 좌절, 관심, 이완, 참여, 흥분 및 인지 스트레스를 포함한 다양한 감정 및 인지 감지 알고리즘에 액세스할 수 있습니다.
EMOTIV의 실험 빌더를 사용하여 연구 실험을 설계한 다음 EmotivLABS에 배포할 수 있습니다. 인증된 참가자들의 전 세계 패널에서 연결하고 모집하여 고품질 EEG 데이터를 수집할 수 있습니다.
EMOTIV의 EEG 헤드셋과 EmotivLABS는 복제 위기의 세 가지 주요 문제, 즉 모집 물류, 통계적 유의성 및 보다 다양하고 포괄적인 인구에 대한 접근성을 다룹니다.
궁극적으로, 신경 과학 도구와 방법론을 수용하는 분야와 상업적 시장의 수가 증가함에 따라 EMOTIV의 저렴한 연구급 헤드셋이 신경 과학 연구, 건강 및 웰빙, 자동차, 신경 마케팅, 소비자 연구, 교육 및 오락 환경에서 사용되고 있습니다.
결국 이러한 규모의 신경 기술 혁신은 우리의 감정적이고 지적 삶에 대한 더 큰 통찰력을 얻을 수 있게 했습니다. 이전에는 전통적인 실험 설계 및 연구 관행으로 인해 접근할 수 없었던 지식이었습니다. 이러한 통찰력을 적용하면 개인적으로나 다른 사람과의 관계에서 내재된 능력을 최대화하고 풍부하게 하여 개인적 및 직업적 삶을 의식적으로 조정하는 데 더 큰 통제를 가질 수 있습니다.
여기에서 연구를 향상시키는 방법에 대해 더 알아보세요.
EMOTIV에 대해 더 알아보세요
2011년에 설립된 EMOTIV는 맞춤형 뇌파(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화를 사용하여 인간의 뇌에 대한 이해를 증진시키는 미션을 가진 샌프란시스코 기반의 생명 정보학 회사입니다.
개방 과학의 중심에는 협력이라는 개념이 있습니다. EMOTIV의 연구 플랫폼 및 직원은 과학적 진실성과 실험적 엄격함을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. EMOTIV의 확장 가능한 연구 플랫폼인 EmotivLABS는 전 세계의 인지 신경 과학자들과 연구 참가자들 및 조사자들을 연결합니다. 신경 과학 연구의 가산 선형성을 인식하며, 우리는 연구자들이 광범위한 샘플에서 의미 있는 결론을 도출할 수 있도록 방대한 다차원적 풍부한 데이터 세트를 제공합니다.
EMOTIV 헤드셋
EMOTIV Insight
EMOTIV는 전문가부터 단순히 자신의 뇌에 대해 배우고자 하는 개인까지 넓은 사용자 커뮤니티에 서비스를 제공합니다. EMOTIV Insight는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 위해 설계된 5채널 EEG 헤드셋입니다. Insight는 사용하기 쉬운 디자인과 혁신적인 센서 기술을 결합합니다.
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X는 14채널 EEG 헤드셋이고 EPOC Flex는 32채널 EEG 시스템입니다. 모든 환경에서 신경 과학 연구를 위해 설계된 EPOC 헤드셋은 무선이며 센서 기술이 개선되었습니다. 두 헤드셋 모두 독립적인 연구 그룹에 의해 검증되었으며 고품질의 연구급 데이터를 제공하는 것으로 입증되었습니다.
EMOTIV의 EEG 헤드셋의 기술적 능력에 대한 전체 비교는 EMOTIV 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
EMOTIV 기술
EMOTIV는 신경 과학 연구의 모든 단계에서 지원하기 위한 도구 모음을 설계했습니다.
EmotivPRO 소프트웨어는 사용자가 시험 결과를 처리하고 분석하며 시각화할 수 있게 해줍니다. 연구자들은 연구 설계에 준수할 경우 EMOTIV 헤드셋이 있는 어떤 참가자라도 참여할 수 있는 전문 수준의 실험을 설계할 수 있습니다.
EMOTIV에 대한 소프트웨어 개발 키트(SDK)도 제공되어 사용자가 헤드셋과 스마트폰만으로 실시간으로 맞춤형 앱, 인터랙션 또는 실험 설계를 수행할 수 있습니다.
신경 과학 도구와 방법론을 수용하는 분야와 상업적 시장의 수가 증가함에 따라, EMOTIV의 저렴하고 사용하기 쉬운 EEG 헤드셋은 다음에서 사용되고 있습니다:
신경 과학 연구
건강 및 웰빙
자동차 산업
신경 마케팅
소비자 연구
교육
오락 환경
인지 신경 과학의 복제 위기를 겨냥하여 통계적 유의성을 향상시키기.
인지 신경 과학 및 사회 행동 연구에서 EEG 연구 방법론은 서로 다른 활동이나 외부 환경과 관련된 뇌 활동의 본질을 연구하여 인간의 마음을 이해하는 것을 목표로 합니다. 무선, 휴대용 EEG 헤드셋이 제공되면서 EEG 연구의 중요한 차별점은 실험실에 국한되지 않고 실제 환경에서 장기적인 뇌 활동과 사회 행동을 조사할 수 있는 능력입니다.
복제 위기란 무엇인가요?
복제 위기는 연구자들이 다른 연구자들의 실험 결과를 재현하거나 복제할 수 없을 때를 의미합니다. 결과적으로 그들의 발견은 샘플 집단에서 일반 인구로 확장될 수 없습니다.
불행히도, 작은 샘플 크기는 현재 신경 과학적 노력의 핵심 문제입니다. 작은 샘플 크기는 통계적 유의성에 영향을 미치고, 의미 있는 결론을 도출하는 데 어려움을 증가시키며, 증가하는 복제 위기를 악화시킵니다.
복제가 과학적 과정에서 중요한 단계이기 때문에 이 복제 위기를 해결하는 것이 필수적입니다. 그렇지 않으면, 재현할 수 없는 실증적 결과는 문제의 이론의 신뢰성을 훼손하고, 따라서 그 과정의 결과로 발생하는 모든 치료, 처치 또는 법률에 영향을 미칩니다.
이 게시물은 복제 위기에 대한 개요와 그것이 신경 과학자들이 실제 세계를 이해하기 위해 수집한 데이터의 전체 잠재력을 여는 능력에 어떻게 영향을 미치는지를 제공합니다. 그리고 우리는 AI 매개 크라우드소싱 연구와 같은 21세기 기술이 복제 위기에서 어떻게 구원을 제공하는지 소개할 것입니다.
신경 과학 연구에서 재현 가능성의 중요성
현대의 경험적 연구는 데이터의 수집과 분석을 모두 포함합니다. 따라서 재현 가능성에 대한 고려는 두 가지 질문으로 나뉩니다:
재현 가능성: 당신의 실험은 데이터 해석을 위한 분석과 필요 인증을 가지고 있나요?
복제: 당신의 실험은 새로운 독립적인 데이터를 얻기 위해 반복될 수 있는 능력을 가지고 있나요?
불행히도, 신경 과학 연구에서는 어느 질문에 대한 대답이 ‘아니오’입니다.
2016년, Nature는 1,576명의 연구자들을 조사했으며, 70% 이상의 연구자들이 다른 과학자의 실험을 재현하려고 시도했지만 실패했다고 밝혔습니다. 그리고, 절반 이상이 자신의 실험을 재현하는 데 실패했습니다. 그들의 실패에도 불구하고, 오직 52%의 연구자만이 위기가 있다고 동의했으며, 31%는 결과가 아마 잘못되었다고 생각했습니다.
연구 결과를 재현할 수 없는 이유는 일반적으로 실험 조건의 독특한 특성 때문으로, 이를 통계적으로 보상하거나 감지할 수 없습니다. 그날의 날씨, 실험을 수행하는 개별 실험실 기술자, 실험 결과를 평가하기 위해 개발된 분석 또는 통계 도구의 고유한 요소는 복제를 복잡하게 만들 수 있습니다.
더욱이, 신경 과학 연구에 필요한 자원과 전문 지식이 제한되어 있기 때문에 이 실험은 종종 샘플 크기가 부족하고 WEIRD (서구, 교육받은, 산업화된, 부유하고 민주적인) 인구 샘플이 이미 제한적입니다.
연구에서 복제가 중요한 이유는 무엇인가요?
채용 문제, 실험실에 제한되는 것, 작은 샘플 크기와 같은 물리적 제약으로 인해 연구자들은 전통적인 연구 관행과 패턴에 의존하게 되었습니다. 결과적으로 실제 사회 행동 및 개인 정보를 연구하는 연구자들은 다양하거나 창의적으로 실험을 수행할 수 없습니다. 이러한 제약은 신경 과학 연구자들이 발견한 것을 실제 응용 프로그램, 즉 치료, 처치, 심지어 법률로 변환하는 능력에 영향을 미쳤습니다. 이러한 문제, 샘플 그룹의 제약 및 실제 상황에서 테스트할 수 있는 제한된 능력이 복제 위기의 핵심입니다.
실험실에서 실험 결과를 복제할 수 없는 경우 높은 통계적 힘을 가지고 결론을 도출하기 어렵습니다. 실험 결과에서 도출된 추론에 의심이 있을 때, 그것은 전체 시스템의 신뢰성을 훼손합니다. 이러한 의심은 광범위하고 실질적인 영향을 미칠 연구를 지원하는 보조금 자금 제공 기관에도 부정적으로 반영될 수 있습니다.
개선된 재현 가능성은 종종 연구 방법을 정확히 설정하는 것에서 비롯됩니다. 연구자들이 더 큰 샘플 그룹에서 데이터 수집, 품질 관리 및 분석 절차의 엄격한 표준화를 달성할 때 결과를 복제하는 것이 향상됩니다.
지난 10년 동안, 크라우드소싱 소프트웨어 및 하드웨어의 기술 혁신은 연구자들이 복제 위기, 통계적 힘 문제 및 재현 가능성 위기를 해결하는 핵심 표준화 요소를 제공할 수 있게 했습니다.
크라우드소싱 연구 관행
크라우드소싱 연구로 더 많은 피실험자를 위해 글로벌로 간다
크라우드소싱 기술은 지난 20년 동안 빠르게 발전해 왔습니다. 이는 연구자가 전 세계적으로 연결된 네트워크를 통해 개인으로부터 훨씬 더 많은 데이터를 수집할 수 있게 하는 접근 방식입니다. 예를 들어, 컴퓨터 속도 인식에서 이루어진 발전을 고려하십시오. 수십 년 동안 이 연구는 본질적으로 정체되어 있었으나 구글, 아마존 및 애플과 같은 회사들이 수십만 명의 인터넷 사용자로부터 누적 입력을 수집하면서 발전하게 되었습니다. 이렇게 큰 데이터 세트를 통해 그들은 음성 인식 소프트웨어를 개선할 수 있었습니다 오늘날 구글, 알렉사 및 시리 서비스에서 일반적으로 사용됩니다.
그러나 대부분의 기술 혁신과 마찬가지로, 크라우드소싱은 여러 상업적 및 과학적 연구 관행에 적응되었습니다. 존 오니버스, Folding@Home 및 iNaturalists의 Seek는 가장 많은 알려진 크라우드소싱 플랫폼 중 세 가지입니다.
Zooniverse는 200만 개의 계정이 등록된 최대 인력 기반 연구 플랫폼입니다. 인간은 패턴을 인식하는 데 독특하게 적응되어 있는 반면, 컴퓨터는 어려움을 겪습니다. 일반 대중은 연구자들이 은하 모양부터 동물 유형까지 모든 것을 식별하고 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Zooniverse 커뮤니티는 많은 발견에 기여했습니다 및 누구나 커뮤니티에 공개된 프로젝트에 데이터를 업로드할 수 있습니다.
기타 인기 있는 크라우드소싱 플랫폼에는 Folding@Home 및 iNaturalists의 Seek가 포함됩니다. Folding@Home은 화면 보호기가 활성화된 동안 컴퓨팅 파워를 빌려 DNA 코드에서 변환된 단백질의 형태와 상호 작용 가능성을 계산합니다. iNaturalists의 Seek는 카메라를 통해 식물이나 동물의 속과 종을 식별하는 모바일 애플리케이션입니다.
데이터 수집 측면에서, Seek는 매일 평균 200,000개의 이미지를 업로드합니다. 업로드와 동시에, 200만명 이상의 과학자 및 시민 과학자 커뮤니티가 데이터와 상호 작용하여 데이터 품질 분석가 역할을 하며, 식별의 정확성을 제안하고 확인합니다.
크라우드소싱과 신경 과학은 항상 파트너가 되어야 했습니다
크라우드소싱 연구는 실험의 실제적 유의성을 향상시키는 방법입니다. 연구에 기여하고 연구자들이 영향을 미치도록 돕고자 하는 개인들을 모읍니다. 크라우드소싱을 통해 이러한 연구 관행의 통계적 힘이 증가합니다. 연구자들은 존재하는 경우 통계적으로 유의미한 차이를 감지할 가능성이 더 높습니다. 왜냐하면 충분한 통계적 힘을 보장하는 큰 샘플 크기가 있기 때문입니다.
최근의 크라우드소싱 기술의 발전과 고품질, 휴대 가능한 연구급 EEG 헤드셋 및 장비는 복제 위기를 해결할 희망을 제공합니다. 수천 개의 다양한 분산된 개인들로부터 연구급 데이터를 크라우드소싱하면 연구 관행에 더 강력한 통계적 힘을 제공한다는 것이 분명합니다. 가장 성가신 혁신 및 연구 질문에 대한 답을 찾기 위해 크라우드는 선택의 파트너가 되고 있습니다.
복제 위기에 대한 논의가 계속되는 동안, EMOTIV는 문제를 기회로 재구성했습니다. 해결할 가치가 있는 도전이며 그들은 그 문제를 해결하는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 인지 신경 과학의 복제 위기를 해결하기 위해 EMOTIV는 EmotivLABS라는 확장 가능한 분산 신경 과학 연구 플랫폼을 개발했습니다.
EmotivLABS와 함께 복제 위기를 앞서 나가다
함께 작업하여 연구를 가속화할 수 있습니다.
EmotivLABS는 EMOTIV의 확장 가능한 분산 연구 플랫폼입니다. 전 세계의 참가자들이 자신의 EMOTIV EEG 헤드셋을 사용하여 신경 과학 연구에 참여하고 기여에 대해 보상을 받을 수 있습니다.
플랫폼의 중요한 특징은 연구자들이 참가자로부터 고품질 연구급 데이터를 획득할 수 있도록 보장하는 정교한 품질 보증 프로세스입니다. 사용자는 인증 프로세스를 완료해야 합니다. 즉, 헤드셋이 어떻게 작동하는지 알고 고품질 EEG 데이터를 획득할 수 있다는 것을 보여줘야 합니다. 인증이 완료되면 사용자는 플랫폼에서 신경 과학 연구 실험에 참여할 수 있으며, 경우에 따라 보상도 받을 수 있습니다.
원시 EEG 외에도 연구자들은 대역 전력 데이터와 주의, 좌절, 관심, 이완, 참여, 흥분 및 인지 스트레스를 포함한 다양한 감정 및 인지 감지 알고리즘에 액세스할 수 있습니다.
EMOTIV의 실험 빌더를 사용하여 연구 실험을 설계한 다음 EmotivLABS에 배포할 수 있습니다. 인증된 참가자들의 전 세계 패널에서 연결하고 모집하여 고품질 EEG 데이터를 수집할 수 있습니다.
EMOTIV의 EEG 헤드셋과 EmotivLABS는 복제 위기의 세 가지 주요 문제, 즉 모집 물류, 통계적 유의성 및 보다 다양하고 포괄적인 인구에 대한 접근성을 다룹니다.
궁극적으로, 신경 과학 도구와 방법론을 수용하는 분야와 상업적 시장의 수가 증가함에 따라 EMOTIV의 저렴한 연구급 헤드셋이 신경 과학 연구, 건강 및 웰빙, 자동차, 신경 마케팅, 소비자 연구, 교육 및 오락 환경에서 사용되고 있습니다.
결국 이러한 규모의 신경 기술 혁신은 우리의 감정적이고 지적 삶에 대한 더 큰 통찰력을 얻을 수 있게 했습니다. 이전에는 전통적인 실험 설계 및 연구 관행으로 인해 접근할 수 없었던 지식이었습니다. 이러한 통찰력을 적용하면 개인적으로나 다른 사람과의 관계에서 내재된 능력을 최대화하고 풍부하게 하여 개인적 및 직업적 삶을 의식적으로 조정하는 데 더 큰 통제를 가질 수 있습니다.
여기에서 연구를 향상시키는 방법에 대해 더 알아보세요.
EMOTIV에 대해 더 알아보세요
2011년에 설립된 EMOTIV는 맞춤형 뇌파(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화를 사용하여 인간의 뇌에 대한 이해를 증진시키는 미션을 가진 샌프란시스코 기반의 생명 정보학 회사입니다.
개방 과학의 중심에는 협력이라는 개념이 있습니다. EMOTIV의 연구 플랫폼 및 직원은 과학적 진실성과 실험적 엄격함을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. EMOTIV의 확장 가능한 연구 플랫폼인 EmotivLABS는 전 세계의 인지 신경 과학자들과 연구 참가자들 및 조사자들을 연결합니다. 신경 과학 연구의 가산 선형성을 인식하며, 우리는 연구자들이 광범위한 샘플에서 의미 있는 결론을 도출할 수 있도록 방대한 다차원적 풍부한 데이터 세트를 제공합니다.
EMOTIV 헤드셋
EMOTIV Insight
EMOTIV는 전문가부터 단순히 자신의 뇌에 대해 배우고자 하는 개인까지 넓은 사용자 커뮤니티에 서비스를 제공합니다. EMOTIV Insight는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 위해 설계된 5채널 EEG 헤드셋입니다. Insight는 사용하기 쉬운 디자인과 혁신적인 센서 기술을 결합합니다.
EMOTIV EPOC X 및 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X는 14채널 EEG 헤드셋이고 EPOC Flex는 32채널 EEG 시스템입니다. 모든 환경에서 신경 과학 연구를 위해 설계된 EPOC 헤드셋은 무선이며 센서 기술이 개선되었습니다. 두 헤드셋 모두 독립적인 연구 그룹에 의해 검증되었으며 고품질의 연구급 데이터를 제공하는 것으로 입증되었습니다.
EMOTIV의 EEG 헤드셋의 기술적 능력에 대한 전체 비교는 EMOTIV 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
EMOTIV 기술
EMOTIV는 신경 과학 연구의 모든 단계에서 지원하기 위한 도구 모음을 설계했습니다.
EmotivPRO 소프트웨어는 사용자가 시험 결과를 처리하고 분석하며 시각화할 수 있게 해줍니다. 연구자들은 연구 설계에 준수할 경우 EMOTIV 헤드셋이 있는 어떤 참가자라도 참여할 수 있는 전문 수준의 실험을 설계할 수 있습니다.
EMOTIV에 대한 소프트웨어 개발 키트(SDK)도 제공되어 사용자가 헤드셋과 스마트폰만으로 실시간으로 맞춤형 앱, 인터랙션 또는 실험 설계를 수행할 수 있습니다.
신경 과학 도구와 방법론을 수용하는 분야와 상업적 시장의 수가 증가함에 따라, EMOTIV의 저렴하고 사용하기 쉬운 EEG 헤드셋은 다음에서 사용되고 있습니다:
신경 과학 연구
건강 및 웰빙
자동차 산업
신경 마케팅
소비자 연구
교육
오락 환경
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