원격 데이터 수집: WEIRD 샘플 그룹에 대한 해결책
메훌 나약
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대부분의 심리학 및 신경과학 연구 방법은 WEIRD (백인, 교육받은, 산업화된, 부유한, 민주적인) 샘플 모집단에 의존합니다. 이는 맥락과 문화적 한계를 생성합니다. 이러한 한계가 인식되지 않으면, 연구 결과를 인류 집단에 일반화하는 데 제한이 있습니다. 광범위하게 적용된 WEIRD 연구 접근 방식은 치료, 요법 및 법률의 문제적인 적용을 초래했습니다.
WEIRD 참가자들만으로 구성된 좁은 샘플 세트를 사용하는 연구 프로그램은 해로운 정책과 관행을 초래할 수 있습니다. 이는 제외된 사람들이 대표성이 부족한 특성을 가질 수 있는 발견에 기반할 수 있기 때문입니다. 미국 국립 과학 아카데미 회보에 발표된 연구에서, 6개 미국 심리학회 저널에서 발표된 연구의 96%가 전 세계 모집단 특성의 12%만을 대표하는 WEIRD 샘플에 의존한다는 사실이 발견되었습니다.
이 문제를 복잡하게 만드는 것은 대표성이 부족한 집단이 경우에 따라 소수 집단이 아닐 수 있다는 사실입니다. 연구에 따르면 WEIRD 개인은 실제로 많은 심리적 측정에서 이탈자입니다—공간 추론, 시각적 지각, 귀납적 추론 및 도덕적 추론을 포함합니다.
WEIRD 편향을 완화하기 위해 연구자들은 제한된 지리적 구역 외부의 사람들에게 접근할 수 있는 온라인 데이터 수집 도구로 전환할 수 있습니다. 지역적으로 접근 가능한 개인을 넘어 샘플 풀의 잠재적 범위를 확장함으로써, 원거리 데이터 수집 플랫폼—EmotivLABS와 같은—은 신경과학 연구에서 인구 통계적 다양성과 대표성을 증가시킬 수 있습니다. 이러한 다양성의 증가는 피실험자 모집 비용의 상당한 증가를 요구하지 않으며 장기적으로는 더 저렴할 수 있습니다.
글로벌하게 피험자 풀을 확장하면 연구에 더 많은 통계적 파워를 제공할 수 있습니다. 또한 이는 재현될 가능성을 높일 수 있습니다—이것은 이전 게시물에서 논의된 주요 문제인 신경과학 재현성 위기 해결을 위한 3가지 접근법과 인지 신경과학의 재현성 위기입니다.
원거리 데이터 수집 플랫폼은 현대 심리학, 신경과학 및 사회 과학 연구에서 WEIRD 문제를 직접적으로 해결합니다. 온라인 원거리 연구 기술의 가용성과 접근성이 주어졌을 때, 심리학 연구실은 더 이상 WEIRD 샘플 풀에만 의존할 이유가 없습니다.
WEIRD 모집단 샘플링의 문제적 정상화
문제를 해결하는 첫 번째 단계는 그것이 존재함을 인정하는 것입니다. Mostafa Salari Rad et al.은 Psychologial Science 저널의 심리학 연구 보고서를 검토했습니다. 저자들은 428개 연구를 검토하고 샘플 그룹의 지리적 출신, 교육 수준, 사회경제적 지위/소득, 인종/민족, 성별, 모집 기술 및 보상에 따라 코딩했습니다. 대다수의 연구 샘플(94.15%)은 서구 영어 사용 참가자만을 배제적으로 사용했습니다.
전반적으로 연구자들은 샘플의 다양성과 대표성 부족을 해결하기 위해 그들의 연구 방법론을 수정하지 않은 것으로 보입니다. 인정하건대, 실험실의 실험 설계와 방법론적 접근을 수정하는 것은 시간과 재정적 측면에서 어려울 수 있습니다.
샘플 인구 통계에 대한 세부정보를 보고하고 결론에 반영하는 것만으로도 확실히 영향력이 있을 수 있으며 또한 비용이 훨씬 적게 들 수 있습니다. 불행히도, 이 간단한 관행은 표준이 되지 않았습니다. 예를 들어, 2018년 논문은 다음과 같이 제안했습니다:
검토된 초록의 72% 이상이 샘플 집단에 대한 세부정보가 없는 것으로 나타났습니다.
83%는 샘플 다양성과 관련된 가능한 효과에 대한 통계 분석을 수행하지 않았습니다.
85%는 맥락/문화의 잠재적 영향을 논의조차 하지 않았습니다.
오직 16%만이 다른 문화나 사회에서 주제에 대한 향후 연구가 수행되기를 권장했습니다.
더욱 최근의 연구는 유사한 결과를 보고했습니다—인정받지 못한 다양성의 부재와 그 잠재적 한계에 대한 인식.E.Kate Webb와 국립 전이 과학 발전 센터는 신경 과학 도구(예: EEG)가 모발 유형과 피부 색소의 표현형 차이를 기반으로 참여자를 제외함으로써 연구에 인종 편향을 도입한다고 발견했습니다. Webb가 결론짓듯이 목표는 "과학 작업의 인종 차별에 도전하고 보다 공정한 과학으로 이어질 수 있는 절차와 변화를 제안하는 것"입니다.
미국 대학생에 대한 과도한 의존
WEIRD 문제의 지속적인 주요 원인은 미국 대학생에 대한 과도한 의존입니다. 2007년, Journal of Personality에 발표된 미국 연구의 67%와 Psychological Science에 발표된 20%가 시험 대상으로 미국 대학생을 활용했습니다. 이는 다양한 주제를 모집하는 데 진정한 어려움이 있기 때문에 일반적입니다. 종종, 참가자를 선택하고 모집하고 보상하는 과정은 실험을 설계하고 수행하며 결과를 분석하는 것보다 더 많은 시간과 에너지를 요구합니다. 이는 연구자들이 참가자에 대한 통찰을 발견하는 것보다 참가자 조직에 더 많은 시간을 할애하게 만듭니다.
원거리 온라인 연구 플랫폼을 통한 샘플 풀이 다양화
세계 공동체
연구대상을 온라인에서 접근하고 모집하며 평가하는 것이 빠르게 표준 관행이 되고 있습니다. 클라우드 기반 연구 플랫폼을 사용하면 연구자들이 물리적(참여자 위치) 및 물류(광고, 일정, 등록) 장애에서 벗어나 실제 연구에 더 많은 자원을 할당할 수 있습니다.
이 플랫폼들은 비용 절감과 효율성을 증가시키면서 연구자들이 연구의 문화적 맥락을 더 잘 규명하는 글로벌 네트워크의 피험자 풀에 접근할 수 있도록 합니다.
WEIRD 심리학 연구를 넘어
WEIRD 문제는 연구 신뢰성, 일반화 가능성, 유효성 및 강인성에 대한 어려운 질문을 제기합니다. 이러한 연구는 종종 인간에 대한 연구 질문을 답하려고 하지만 전 세계 모집 인구의 12%도 대표하지 않는 개인을 사용합니다.
여러 권장 사항이 WEIRD 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 보통 이러한 권장 사항은 과학 저널의 편집 위원회의 더 구체적인 보고 요구 사항을 포함합니다. 연구자들이 자신의 연구 결과를 발표해야 할 필요성을 감안할 때, 제출 요구 사항에 대한 변화가 필요합니다: 보고서는 더 상세한 인구 통계 정보를 포함해야 하며 그들의 결과를 샘플의 인구 통계적 특성의 맥락에서 논의해야 합니다.
EmotivLABS로 물리적 및 물류적 문제 극복하기
온라인 신경과학 또는 심리학 실험의 가장 자주 인용되는 이점에는 증가된 연구 샘플 크기, 다양한 인구 통계적 다양성의 신속한 확보 및 저비용 기술이 포함됩니다.
EmotivLABS는 Emotiv EEG 헤드셋을 사용하는 참가자에 대한 인증 과정과 신호 품질을 검증하기 위해 기계 학습을 사용하는 데이터 품질 관리를 포함한 이러한 모범 사례를 통합합니다. 이는 연구가 고품질 데이터를 생성하는 온라인 실험을 수행할 수 있게 합니다. 또한, Emotiv는 플랫폼 사용을 지속적으로 모니터링하고 연구자와 협력하여 소프트웨어 및 하드웨어를 개선하는 정기적 릴리스 업데이트를 알립니다.
효율적인 피험자 선택
이제 개인과 연구자는 데이터 수집을 위해 직접 만나야 할 필요가 없습니다. EmotivLABS는 전 세계 피험자 풀에서 가장 적합한 개인과 각 실험을 연결하여 피험자 선택, 모집 및 보상을 간소화합니다.
연구자는 광고 대행사의 세밀한 타겟팅 기능과 유사하게 실험 설계에서 인구 통계적 속성을 지정할 수 있습니다. 연구자의 실험은 요구되는 사양에 가장 잘 맞는 인증된 개인에게 자동으로 제공됩니다. 인증 과정은 이 커뮤니티로부터 수집된 데이터가 고품질이고 완전한지 확인합니다.
다양한 연령과 민족의 피험자에 대한 접근 가능성은 연구의 파워를 증가시키고 인간 데이터 해석에 더 많은 뉘앙스를 제공할 것입니다. 2021년 현재, EmotivLABS는 다양한 교육적, 직업적, 사회경제적 프로필을 가진 80개국 이상의 개인으로 구성되어 있습니다.
EmotivLABS는 연구자가 미국 및 기타 서구 국가의 참여자에 접근할 수 있게 하며, 이는 WEIRD 문제를 완화하는 데 중요한 요소입니다.
예산 쉽게 관리하기
Emotiv의 EEG 헤드셋은 실험실 연구 장치보다 비용이 현저히 저렴하며 설치도 쉽습니다. 개인 사용자나 시민 과학자는 EMOTIV 헤드셋을 보유하고 있어 연구자가 자체 장비를 제공할 필요가 없습니다.
처음에, 기존 연구자들은 상업적 EEG 하드웨어와 원거리 데이터 수집에 대해 회의적인 반응을 보였습니다. 이들은 주제가 그들의 직접 감독 하에 있는 동안 고품질의 유효한 신호 데이터를 수집하는 데 있어 도전 과제를 잘 알고 있습니다. 그러나 여러 연구 팀은 Emotiv EEG 헤드셋의 유효성을 보고했습니다. 이 유효성 연구 중 대다수는 Emotiv 시스템과 실험실 시스템 간의 동등한 연구 데이터를 보고합니다. 이는 Emotiv 헤드셋이 연구 품질 데이터 수집을 위한 실행 가능한 대안으로 지원됩니다.
탐색되지 않은 연구 탐색하기
휴대용 EEG 하드웨어를 사용하면 연구자가 실험실 밖에서 삶을 살고 걷고 말하는 인간에 대한 새로운 질문을 제기할 수 있습니다. 예를 들어, 실제 상호작용에서 사회적 인지를 연구하는 것은 실내에 갇혀 있는 고립된 개인을 사용하는 것보다 바람직한 실험 설계입니다. 또한 이러한 유연성으로 인해 종단적 연구가 더 실행 가능해집니다.
궁극적으로, 실험이 제한적이고 비대표적인 피험자 풀에서 수행된다는 것만으로는 충분하지 않습니다.
대부분의 발표된 연구 보고서는 피험자의 나이와 성별 이외에 인구 통계적 속성에 대해 다루지조차 않습니다.
WEIRD 피험자들이 인간 행동의 스펙트럼에서 종종 이탈자라는 것이 입증되었습니다.다시 말해, 그들은 보편적인 인간 특성에 대한 통찰을 얻기에 가장 이상적이지 않은 샘플 그룹입니다.
모범 사례와 포괄성이 실험 설계에 접목된다면, 온라인 연구는 실제 실험실 연구보다 실제로 더 영향력 있고 관련성이 있을 수 있습니다. 두 경우 모두, 연구 질문이 제기되는 맥락적 프레임워크는 신중하게 고려되어야 합니다.
온라인 연구와 오프라인 연구 모두 장단점이 있으며 연구 질문의 구체적인 상황이 연구자의 선택을 결정해야 합니다.
EmotivLABS가 귀하의 연구에 어떤 도움을 줄 수 있는지 더 알고 싶나요?
Emotiv의 실험 빌더로 실험을 구축한 후 EmotivLABS에 배포하세요. 인증된 전 세계 패널에서 모집하여 하나의 플랫폼에서 고품질 EEG 데이터를 수집하세요. 더 알고 싶거나 데모를 요청하려면 여기를 클릭하세요.
대부분의 심리학 및 신경과학 연구 방법은 WEIRD (백인, 교육받은, 산업화된, 부유한, 민주적인) 샘플 모집단에 의존합니다. 이는 맥락과 문화적 한계를 생성합니다. 이러한 한계가 인식되지 않으면, 연구 결과를 인류 집단에 일반화하는 데 제한이 있습니다. 광범위하게 적용된 WEIRD 연구 접근 방식은 치료, 요법 및 법률의 문제적인 적용을 초래했습니다.
WEIRD 참가자들만으로 구성된 좁은 샘플 세트를 사용하는 연구 프로그램은 해로운 정책과 관행을 초래할 수 있습니다. 이는 제외된 사람들이 대표성이 부족한 특성을 가질 수 있는 발견에 기반할 수 있기 때문입니다. 미국 국립 과학 아카데미 회보에 발표된 연구에서, 6개 미국 심리학회 저널에서 발표된 연구의 96%가 전 세계 모집단 특성의 12%만을 대표하는 WEIRD 샘플에 의존한다는 사실이 발견되었습니다.
이 문제를 복잡하게 만드는 것은 대표성이 부족한 집단이 경우에 따라 소수 집단이 아닐 수 있다는 사실입니다. 연구에 따르면 WEIRD 개인은 실제로 많은 심리적 측정에서 이탈자입니다—공간 추론, 시각적 지각, 귀납적 추론 및 도덕적 추론을 포함합니다.
WEIRD 편향을 완화하기 위해 연구자들은 제한된 지리적 구역 외부의 사람들에게 접근할 수 있는 온라인 데이터 수집 도구로 전환할 수 있습니다. 지역적으로 접근 가능한 개인을 넘어 샘플 풀의 잠재적 범위를 확장함으로써, 원거리 데이터 수집 플랫폼—EmotivLABS와 같은—은 신경과학 연구에서 인구 통계적 다양성과 대표성을 증가시킬 수 있습니다. 이러한 다양성의 증가는 피실험자 모집 비용의 상당한 증가를 요구하지 않으며 장기적으로는 더 저렴할 수 있습니다.
글로벌하게 피험자 풀을 확장하면 연구에 더 많은 통계적 파워를 제공할 수 있습니다. 또한 이는 재현될 가능성을 높일 수 있습니다—이것은 이전 게시물에서 논의된 주요 문제인 신경과학 재현성 위기 해결을 위한 3가지 접근법과 인지 신경과학의 재현성 위기입니다.
원거리 데이터 수집 플랫폼은 현대 심리학, 신경과학 및 사회 과학 연구에서 WEIRD 문제를 직접적으로 해결합니다. 온라인 원거리 연구 기술의 가용성과 접근성이 주어졌을 때, 심리학 연구실은 더 이상 WEIRD 샘플 풀에만 의존할 이유가 없습니다.
WEIRD 모집단 샘플링의 문제적 정상화
문제를 해결하는 첫 번째 단계는 그것이 존재함을 인정하는 것입니다. Mostafa Salari Rad et al.은 Psychologial Science 저널의 심리학 연구 보고서를 검토했습니다. 저자들은 428개 연구를 검토하고 샘플 그룹의 지리적 출신, 교육 수준, 사회경제적 지위/소득, 인종/민족, 성별, 모집 기술 및 보상에 따라 코딩했습니다. 대다수의 연구 샘플(94.15%)은 서구 영어 사용 참가자만을 배제적으로 사용했습니다.
전반적으로 연구자들은 샘플의 다양성과 대표성 부족을 해결하기 위해 그들의 연구 방법론을 수정하지 않은 것으로 보입니다. 인정하건대, 실험실의 실험 설계와 방법론적 접근을 수정하는 것은 시간과 재정적 측면에서 어려울 수 있습니다.
샘플 인구 통계에 대한 세부정보를 보고하고 결론에 반영하는 것만으로도 확실히 영향력이 있을 수 있으며 또한 비용이 훨씬 적게 들 수 있습니다. 불행히도, 이 간단한 관행은 표준이 되지 않았습니다. 예를 들어, 2018년 논문은 다음과 같이 제안했습니다:
검토된 초록의 72% 이상이 샘플 집단에 대한 세부정보가 없는 것으로 나타났습니다.
83%는 샘플 다양성과 관련된 가능한 효과에 대한 통계 분석을 수행하지 않았습니다.
85%는 맥락/문화의 잠재적 영향을 논의조차 하지 않았습니다.
오직 16%만이 다른 문화나 사회에서 주제에 대한 향후 연구가 수행되기를 권장했습니다.
더욱 최근의 연구는 유사한 결과를 보고했습니다—인정받지 못한 다양성의 부재와 그 잠재적 한계에 대한 인식.E.Kate Webb와 국립 전이 과학 발전 센터는 신경 과학 도구(예: EEG)가 모발 유형과 피부 색소의 표현형 차이를 기반으로 참여자를 제외함으로써 연구에 인종 편향을 도입한다고 발견했습니다. Webb가 결론짓듯이 목표는 "과학 작업의 인종 차별에 도전하고 보다 공정한 과학으로 이어질 수 있는 절차와 변화를 제안하는 것"입니다.
미국 대학생에 대한 과도한 의존
WEIRD 문제의 지속적인 주요 원인은 미국 대학생에 대한 과도한 의존입니다. 2007년, Journal of Personality에 발표된 미국 연구의 67%와 Psychological Science에 발표된 20%가 시험 대상으로 미국 대학생을 활용했습니다. 이는 다양한 주제를 모집하는 데 진정한 어려움이 있기 때문에 일반적입니다. 종종, 참가자를 선택하고 모집하고 보상하는 과정은 실험을 설계하고 수행하며 결과를 분석하는 것보다 더 많은 시간과 에너지를 요구합니다. 이는 연구자들이 참가자에 대한 통찰을 발견하는 것보다 참가자 조직에 더 많은 시간을 할애하게 만듭니다.
원거리 온라인 연구 플랫폼을 통한 샘플 풀이 다양화
세계 공동체
연구대상을 온라인에서 접근하고 모집하며 평가하는 것이 빠르게 표준 관행이 되고 있습니다. 클라우드 기반 연구 플랫폼을 사용하면 연구자들이 물리적(참여자 위치) 및 물류(광고, 일정, 등록) 장애에서 벗어나 실제 연구에 더 많은 자원을 할당할 수 있습니다.
이 플랫폼들은 비용 절감과 효율성을 증가시키면서 연구자들이 연구의 문화적 맥락을 더 잘 규명하는 글로벌 네트워크의 피험자 풀에 접근할 수 있도록 합니다.
WEIRD 심리학 연구를 넘어
WEIRD 문제는 연구 신뢰성, 일반화 가능성, 유효성 및 강인성에 대한 어려운 질문을 제기합니다. 이러한 연구는 종종 인간에 대한 연구 질문을 답하려고 하지만 전 세계 모집 인구의 12%도 대표하지 않는 개인을 사용합니다.
여러 권장 사항이 WEIRD 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 보통 이러한 권장 사항은 과학 저널의 편집 위원회의 더 구체적인 보고 요구 사항을 포함합니다. 연구자들이 자신의 연구 결과를 발표해야 할 필요성을 감안할 때, 제출 요구 사항에 대한 변화가 필요합니다: 보고서는 더 상세한 인구 통계 정보를 포함해야 하며 그들의 결과를 샘플의 인구 통계적 특성의 맥락에서 논의해야 합니다.
EmotivLABS로 물리적 및 물류적 문제 극복하기
온라인 신경과학 또는 심리학 실험의 가장 자주 인용되는 이점에는 증가된 연구 샘플 크기, 다양한 인구 통계적 다양성의 신속한 확보 및 저비용 기술이 포함됩니다.
EmotivLABS는 Emotiv EEG 헤드셋을 사용하는 참가자에 대한 인증 과정과 신호 품질을 검증하기 위해 기계 학습을 사용하는 데이터 품질 관리를 포함한 이러한 모범 사례를 통합합니다. 이는 연구가 고품질 데이터를 생성하는 온라인 실험을 수행할 수 있게 합니다. 또한, Emotiv는 플랫폼 사용을 지속적으로 모니터링하고 연구자와 협력하여 소프트웨어 및 하드웨어를 개선하는 정기적 릴리스 업데이트를 알립니다.
효율적인 피험자 선택
이제 개인과 연구자는 데이터 수집을 위해 직접 만나야 할 필요가 없습니다. EmotivLABS는 전 세계 피험자 풀에서 가장 적합한 개인과 각 실험을 연결하여 피험자 선택, 모집 및 보상을 간소화합니다.
연구자는 광고 대행사의 세밀한 타겟팅 기능과 유사하게 실험 설계에서 인구 통계적 속성을 지정할 수 있습니다. 연구자의 실험은 요구되는 사양에 가장 잘 맞는 인증된 개인에게 자동으로 제공됩니다. 인증 과정은 이 커뮤니티로부터 수집된 데이터가 고품질이고 완전한지 확인합니다.
다양한 연령과 민족의 피험자에 대한 접근 가능성은 연구의 파워를 증가시키고 인간 데이터 해석에 더 많은 뉘앙스를 제공할 것입니다. 2021년 현재, EmotivLABS는 다양한 교육적, 직업적, 사회경제적 프로필을 가진 80개국 이상의 개인으로 구성되어 있습니다.
EmotivLABS는 연구자가 미국 및 기타 서구 국가의 참여자에 접근할 수 있게 하며, 이는 WEIRD 문제를 완화하는 데 중요한 요소입니다.
예산 쉽게 관리하기
Emotiv의 EEG 헤드셋은 실험실 연구 장치보다 비용이 현저히 저렴하며 설치도 쉽습니다. 개인 사용자나 시민 과학자는 EMOTIV 헤드셋을 보유하고 있어 연구자가 자체 장비를 제공할 필요가 없습니다.
처음에, 기존 연구자들은 상업적 EEG 하드웨어와 원거리 데이터 수집에 대해 회의적인 반응을 보였습니다. 이들은 주제가 그들의 직접 감독 하에 있는 동안 고품질의 유효한 신호 데이터를 수집하는 데 있어 도전 과제를 잘 알고 있습니다. 그러나 여러 연구 팀은 Emotiv EEG 헤드셋의 유효성을 보고했습니다. 이 유효성 연구 중 대다수는 Emotiv 시스템과 실험실 시스템 간의 동등한 연구 데이터를 보고합니다. 이는 Emotiv 헤드셋이 연구 품질 데이터 수집을 위한 실행 가능한 대안으로 지원됩니다.
탐색되지 않은 연구 탐색하기
휴대용 EEG 하드웨어를 사용하면 연구자가 실험실 밖에서 삶을 살고 걷고 말하는 인간에 대한 새로운 질문을 제기할 수 있습니다. 예를 들어, 실제 상호작용에서 사회적 인지를 연구하는 것은 실내에 갇혀 있는 고립된 개인을 사용하는 것보다 바람직한 실험 설계입니다. 또한 이러한 유연성으로 인해 종단적 연구가 더 실행 가능해집니다.
궁극적으로, 실험이 제한적이고 비대표적인 피험자 풀에서 수행된다는 것만으로는 충분하지 않습니다.
대부분의 발표된 연구 보고서는 피험자의 나이와 성별 이외에 인구 통계적 속성에 대해 다루지조차 않습니다.
WEIRD 피험자들이 인간 행동의 스펙트럼에서 종종 이탈자라는 것이 입증되었습니다.다시 말해, 그들은 보편적인 인간 특성에 대한 통찰을 얻기에 가장 이상적이지 않은 샘플 그룹입니다.
모범 사례와 포괄성이 실험 설계에 접목된다면, 온라인 연구는 실제 실험실 연구보다 실제로 더 영향력 있고 관련성이 있을 수 있습니다. 두 경우 모두, 연구 질문이 제기되는 맥락적 프레임워크는 신중하게 고려되어야 합니다.
온라인 연구와 오프라인 연구 모두 장단점이 있으며 연구 질문의 구체적인 상황이 연구자의 선택을 결정해야 합니다.
EmotivLABS가 귀하의 연구에 어떤 도움을 줄 수 있는지 더 알고 싶나요?
Emotiv의 실험 빌더로 실험을 구축한 후 EmotivLABS에 배포하세요. 인증된 전 세계 패널에서 모집하여 하나의 플랫폼에서 고품질 EEG 데이터를 수집하세요. 더 알고 싶거나 데모를 요청하려면 여기를 클릭하세요.
대부분의 심리학 및 신경과학 연구 방법은 WEIRD (백인, 교육받은, 산업화된, 부유한, 민주적인) 샘플 모집단에 의존합니다. 이는 맥락과 문화적 한계를 생성합니다. 이러한 한계가 인식되지 않으면, 연구 결과를 인류 집단에 일반화하는 데 제한이 있습니다. 광범위하게 적용된 WEIRD 연구 접근 방식은 치료, 요법 및 법률의 문제적인 적용을 초래했습니다.
WEIRD 참가자들만으로 구성된 좁은 샘플 세트를 사용하는 연구 프로그램은 해로운 정책과 관행을 초래할 수 있습니다. 이는 제외된 사람들이 대표성이 부족한 특성을 가질 수 있는 발견에 기반할 수 있기 때문입니다. 미국 국립 과학 아카데미 회보에 발표된 연구에서, 6개 미국 심리학회 저널에서 발표된 연구의 96%가 전 세계 모집단 특성의 12%만을 대표하는 WEIRD 샘플에 의존한다는 사실이 발견되었습니다.
이 문제를 복잡하게 만드는 것은 대표성이 부족한 집단이 경우에 따라 소수 집단이 아닐 수 있다는 사실입니다. 연구에 따르면 WEIRD 개인은 실제로 많은 심리적 측정에서 이탈자입니다—공간 추론, 시각적 지각, 귀납적 추론 및 도덕적 추론을 포함합니다.
WEIRD 편향을 완화하기 위해 연구자들은 제한된 지리적 구역 외부의 사람들에게 접근할 수 있는 온라인 데이터 수집 도구로 전환할 수 있습니다. 지역적으로 접근 가능한 개인을 넘어 샘플 풀의 잠재적 범위를 확장함으로써, 원거리 데이터 수집 플랫폼—EmotivLABS와 같은—은 신경과학 연구에서 인구 통계적 다양성과 대표성을 증가시킬 수 있습니다. 이러한 다양성의 증가는 피실험자 모집 비용의 상당한 증가를 요구하지 않으며 장기적으로는 더 저렴할 수 있습니다.
글로벌하게 피험자 풀을 확장하면 연구에 더 많은 통계적 파워를 제공할 수 있습니다. 또한 이는 재현될 가능성을 높일 수 있습니다—이것은 이전 게시물에서 논의된 주요 문제인 신경과학 재현성 위기 해결을 위한 3가지 접근법과 인지 신경과학의 재현성 위기입니다.
원거리 데이터 수집 플랫폼은 현대 심리학, 신경과학 및 사회 과학 연구에서 WEIRD 문제를 직접적으로 해결합니다. 온라인 원거리 연구 기술의 가용성과 접근성이 주어졌을 때, 심리학 연구실은 더 이상 WEIRD 샘플 풀에만 의존할 이유가 없습니다.
WEIRD 모집단 샘플링의 문제적 정상화
문제를 해결하는 첫 번째 단계는 그것이 존재함을 인정하는 것입니다. Mostafa Salari Rad et al.은 Psychologial Science 저널의 심리학 연구 보고서를 검토했습니다. 저자들은 428개 연구를 검토하고 샘플 그룹의 지리적 출신, 교육 수준, 사회경제적 지위/소득, 인종/민족, 성별, 모집 기술 및 보상에 따라 코딩했습니다. 대다수의 연구 샘플(94.15%)은 서구 영어 사용 참가자만을 배제적으로 사용했습니다.
전반적으로 연구자들은 샘플의 다양성과 대표성 부족을 해결하기 위해 그들의 연구 방법론을 수정하지 않은 것으로 보입니다. 인정하건대, 실험실의 실험 설계와 방법론적 접근을 수정하는 것은 시간과 재정적 측면에서 어려울 수 있습니다.
샘플 인구 통계에 대한 세부정보를 보고하고 결론에 반영하는 것만으로도 확실히 영향력이 있을 수 있으며 또한 비용이 훨씬 적게 들 수 있습니다. 불행히도, 이 간단한 관행은 표준이 되지 않았습니다. 예를 들어, 2018년 논문은 다음과 같이 제안했습니다:
검토된 초록의 72% 이상이 샘플 집단에 대한 세부정보가 없는 것으로 나타났습니다.
83%는 샘플 다양성과 관련된 가능한 효과에 대한 통계 분석을 수행하지 않았습니다.
85%는 맥락/문화의 잠재적 영향을 논의조차 하지 않았습니다.
오직 16%만이 다른 문화나 사회에서 주제에 대한 향후 연구가 수행되기를 권장했습니다.
더욱 최근의 연구는 유사한 결과를 보고했습니다—인정받지 못한 다양성의 부재와 그 잠재적 한계에 대한 인식.E.Kate Webb와 국립 전이 과학 발전 센터는 신경 과학 도구(예: EEG)가 모발 유형과 피부 색소의 표현형 차이를 기반으로 참여자를 제외함으로써 연구에 인종 편향을 도입한다고 발견했습니다. Webb가 결론짓듯이 목표는 "과학 작업의 인종 차별에 도전하고 보다 공정한 과학으로 이어질 수 있는 절차와 변화를 제안하는 것"입니다.
미국 대학생에 대한 과도한 의존
WEIRD 문제의 지속적인 주요 원인은 미국 대학생에 대한 과도한 의존입니다. 2007년, Journal of Personality에 발표된 미국 연구의 67%와 Psychological Science에 발표된 20%가 시험 대상으로 미국 대학생을 활용했습니다. 이는 다양한 주제를 모집하는 데 진정한 어려움이 있기 때문에 일반적입니다. 종종, 참가자를 선택하고 모집하고 보상하는 과정은 실험을 설계하고 수행하며 결과를 분석하는 것보다 더 많은 시간과 에너지를 요구합니다. 이는 연구자들이 참가자에 대한 통찰을 발견하는 것보다 참가자 조직에 더 많은 시간을 할애하게 만듭니다.
원거리 온라인 연구 플랫폼을 통한 샘플 풀이 다양화
세계 공동체
연구대상을 온라인에서 접근하고 모집하며 평가하는 것이 빠르게 표준 관행이 되고 있습니다. 클라우드 기반 연구 플랫폼을 사용하면 연구자들이 물리적(참여자 위치) 및 물류(광고, 일정, 등록) 장애에서 벗어나 실제 연구에 더 많은 자원을 할당할 수 있습니다.
이 플랫폼들은 비용 절감과 효율성을 증가시키면서 연구자들이 연구의 문화적 맥락을 더 잘 규명하는 글로벌 네트워크의 피험자 풀에 접근할 수 있도록 합니다.
WEIRD 심리학 연구를 넘어
WEIRD 문제는 연구 신뢰성, 일반화 가능성, 유효성 및 강인성에 대한 어려운 질문을 제기합니다. 이러한 연구는 종종 인간에 대한 연구 질문을 답하려고 하지만 전 세계 모집 인구의 12%도 대표하지 않는 개인을 사용합니다.
여러 권장 사항이 WEIRD 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 보통 이러한 권장 사항은 과학 저널의 편집 위원회의 더 구체적인 보고 요구 사항을 포함합니다. 연구자들이 자신의 연구 결과를 발표해야 할 필요성을 감안할 때, 제출 요구 사항에 대한 변화가 필요합니다: 보고서는 더 상세한 인구 통계 정보를 포함해야 하며 그들의 결과를 샘플의 인구 통계적 특성의 맥락에서 논의해야 합니다.
EmotivLABS로 물리적 및 물류적 문제 극복하기
온라인 신경과학 또는 심리학 실험의 가장 자주 인용되는 이점에는 증가된 연구 샘플 크기, 다양한 인구 통계적 다양성의 신속한 확보 및 저비용 기술이 포함됩니다.
EmotivLABS는 Emotiv EEG 헤드셋을 사용하는 참가자에 대한 인증 과정과 신호 품질을 검증하기 위해 기계 학습을 사용하는 데이터 품질 관리를 포함한 이러한 모범 사례를 통합합니다. 이는 연구가 고품질 데이터를 생성하는 온라인 실험을 수행할 수 있게 합니다. 또한, Emotiv는 플랫폼 사용을 지속적으로 모니터링하고 연구자와 협력하여 소프트웨어 및 하드웨어를 개선하는 정기적 릴리스 업데이트를 알립니다.
효율적인 피험자 선택
이제 개인과 연구자는 데이터 수집을 위해 직접 만나야 할 필요가 없습니다. EmotivLABS는 전 세계 피험자 풀에서 가장 적합한 개인과 각 실험을 연결하여 피험자 선택, 모집 및 보상을 간소화합니다.
연구자는 광고 대행사의 세밀한 타겟팅 기능과 유사하게 실험 설계에서 인구 통계적 속성을 지정할 수 있습니다. 연구자의 실험은 요구되는 사양에 가장 잘 맞는 인증된 개인에게 자동으로 제공됩니다. 인증 과정은 이 커뮤니티로부터 수집된 데이터가 고품질이고 완전한지 확인합니다.
다양한 연령과 민족의 피험자에 대한 접근 가능성은 연구의 파워를 증가시키고 인간 데이터 해석에 더 많은 뉘앙스를 제공할 것입니다. 2021년 현재, EmotivLABS는 다양한 교육적, 직업적, 사회경제적 프로필을 가진 80개국 이상의 개인으로 구성되어 있습니다.
EmotivLABS는 연구자가 미국 및 기타 서구 국가의 참여자에 접근할 수 있게 하며, 이는 WEIRD 문제를 완화하는 데 중요한 요소입니다.
예산 쉽게 관리하기
Emotiv의 EEG 헤드셋은 실험실 연구 장치보다 비용이 현저히 저렴하며 설치도 쉽습니다. 개인 사용자나 시민 과학자는 EMOTIV 헤드셋을 보유하고 있어 연구자가 자체 장비를 제공할 필요가 없습니다.
처음에, 기존 연구자들은 상업적 EEG 하드웨어와 원거리 데이터 수집에 대해 회의적인 반응을 보였습니다. 이들은 주제가 그들의 직접 감독 하에 있는 동안 고품질의 유효한 신호 데이터를 수집하는 데 있어 도전 과제를 잘 알고 있습니다. 그러나 여러 연구 팀은 Emotiv EEG 헤드셋의 유효성을 보고했습니다. 이 유효성 연구 중 대다수는 Emotiv 시스템과 실험실 시스템 간의 동등한 연구 데이터를 보고합니다. 이는 Emotiv 헤드셋이 연구 품질 데이터 수집을 위한 실행 가능한 대안으로 지원됩니다.
탐색되지 않은 연구 탐색하기
휴대용 EEG 하드웨어를 사용하면 연구자가 실험실 밖에서 삶을 살고 걷고 말하는 인간에 대한 새로운 질문을 제기할 수 있습니다. 예를 들어, 실제 상호작용에서 사회적 인지를 연구하는 것은 실내에 갇혀 있는 고립된 개인을 사용하는 것보다 바람직한 실험 설계입니다. 또한 이러한 유연성으로 인해 종단적 연구가 더 실행 가능해집니다.
궁극적으로, 실험이 제한적이고 비대표적인 피험자 풀에서 수행된다는 것만으로는 충분하지 않습니다.
대부분의 발표된 연구 보고서는 피험자의 나이와 성별 이외에 인구 통계적 속성에 대해 다루지조차 않습니다.
WEIRD 피험자들이 인간 행동의 스펙트럼에서 종종 이탈자라는 것이 입증되었습니다.다시 말해, 그들은 보편적인 인간 특성에 대한 통찰을 얻기에 가장 이상적이지 않은 샘플 그룹입니다.
모범 사례와 포괄성이 실험 설계에 접목된다면, 온라인 연구는 실제 실험실 연구보다 실제로 더 영향력 있고 관련성이 있을 수 있습니다. 두 경우 모두, 연구 질문이 제기되는 맥락적 프레임워크는 신중하게 고려되어야 합니다.
온라인 연구와 오프라인 연구 모두 장단점이 있으며 연구 질문의 구체적인 상황이 연구자의 선택을 결정해야 합니다.
EmotivLABS가 귀하의 연구에 어떤 도움을 줄 수 있는지 더 알고 싶나요?
Emotiv의 실험 빌더로 실험을 구축한 후 EmotivLABS에 배포하세요. 인증된 전 세계 패널에서 모집하여 하나의 플랫폼에서 고품질 EEG 데이터를 수집하세요. 더 알고 싶거나 데모를 요청하려면 여기를 클릭하세요.
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*면책 조항 – EMOTIV 제품은 연구 응용 프로그램 및 개인 용도로만 사용하도록 설계되었습니다. 우리의 제품은 EU 지침 93/42/EEC에 정의된 의료 기기로 판매되지 않습니다. 우리의 제품은 질병의 진단이나 치료를 위해 설계되거나 사용될 의도가 없습니다.
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