Do 2025 roku w całym internecie będzie powstawać około 463 eksabajtów nowych danych każdego dnia — to liczba wręcz niewyobrażalna. Dane te pochodzą z tak powszechnych elementów, jak ~300 miliardów e-maili czy ~95 milionów udostępnianych zdjęć. Te elementy są udostępniane otwarcie i z myślą o ich przeglądaniu. Jednak większość tego codziennego potopu danych pochodzi z mniej znanych, bardziej prozaicznych zasobów ukrytych pod powierzchnią, takich jak metadane, dane o lokalizacji, logi interakcji, zarchiwizowana historia przeglądania i inne. Choć wydają się one nieciekawe, okazuje się, że zbierane i analizowane masowo, z upływem czasu, mogą z niesamowitą dokładnością przewidywać stany ludzkie, tzn.:

• Stan zdrowia vs. choroba.

• Ogólne aktywności.

• Sen vs. ćwiczenia fizyczne.

• Przyszłe zachowania, takie jak potencjalne zakupy lub głosy w wyborach.

Jako neuronaukowcy możemy wykorzystać te dane, aby dowiedzieć się więcej o ludzkim umyśle. W końcu wyjaśnianie czynników leżących u podstaw ludzkiej aktywności i/lub zachowania stanowi jądro badań w dziedzinie neuronauki. Ten artykuł przedstawia siedem sposobów, w jakie zdalne zbieranie danych usprawnia badania z zakresu neuronauki.

Neuronaukowcy od dziesięcioleci korzystają z technik zdalnego zbierania danych. W ostatnich latach zmieniło się to,:

• Jak bardzo odległe może być to, co „zdalne”.

• Liczba badanych, którzy mogą wziąć udział w projekcie.

• Rodzaj punktów końcowych, które można mierzyć i przetwarzać w ramach jednego eksperymentu.

Badania naukowe nie są jedynym zastosowaniem dla zdalnego zbierania i wykorzystywania danych. Ostatnie postępy w systemach wirtualnej rzeczywistości (VR) przeniosły laboratorium do przestrzeni wirtualnej. Na przykład pod kątem medycznym te osiągnięcia w systemach VR do badań nad neuronauką ułatwiają przeprowadzanie zdalnych operacji chirurgicznych na całym świecie. W takim scenariuszu gogle VR pozostają z zespołem operacyjnym, tak aby po przybyciu chirurg mógł zobaczyć jakość przesyłanego niemal w czasie rzeczywistym obrazu wideo pacjenta znajdującego się setki kilometrów dalej.

W prostszych przypadkach wystarczyłoby samo wideo, ale dzięki tej rozszerzonej rzeczywistości wideo jest łączone z haptycznym sprzężeniem zwrotnym zarówno podczas rzeczywistych operacji, jak i edukacyjnych/szkoleniowych zadań chirurgicznych. Można powiedzieć, że przypomina to wibracje w kontrolerze do gier, ale jest o wiele bardziej zaawansowane.

Jak podkreślono poniżej, istnieje kilka powodów (cóż, co najmniej siedem), dla których podmiot medyczny, badacz lub specjalista ds. neuromarketingu zdecydowałby się na użycie nowoczesnej technologii do zbierania, przetwarzania i analizowania globalnych, zdalnie gromadzonych danych.

1. Komfort i spokój domowego ogniska

Zestresowani badani to zestresowane dane.

Powszechnie uznaje się, że narażenie na czynniki stresogenne przed wykonaniem testu behawioralnego może zmodyfikować następnie zebrane dane. Ponadto wielokrotnie wykazano, że oprócz skutków ostrych, stresory środowiskowe mogą powodować skutki długoterminowe. Najlepszą nadzieją naukowców jest złagodzenie takich zewnętrznych zmiennych przy jednoczesnym pogodzeniu się z faktem, że nigdy nie da się ich całkowicie wyeliminować. W związku z tym, jeśli każdy z badanych jest traktowany identycznie, wszyscy są w równym stopniu narażeni na te same czynniki.

Człowiek badany we własnym domu

Dojazd do gabinetu lekarskiego, zamartwianie się kosztami, diagnozą, szukanie odpowiedniego gabinetu lub zastanawianie się, czy zaparkowało się zgodnie z przepisami, to bardzo realne stresory. Jeśli jednak zbieranie danych badawczych można by przeprowadzić tak, aby uniknąć tych czynników zewnętrznych, na przykład w zaciszu własnego domu, wówczas wpływ stresującej podróży nie przyćmiłby celu badania.

To powiedziawszy, nie jest możliwe całkowite wyizolowanie lub wyeliminowanie wpływu czynników zewnętrznych na uczestników badania. Najlepszym podejściem do minimalizowania stresorów jest wystawienie wszystkich badanych na te same okoliczności przy użyciu innowacyjnego, ale sprawdzonego sprzętu.

2. Siła wyższa

Gdy uderza nieprzewidziana katastrofa, musisz dostosować swoje zachowanie. Przykład: COVID-19.

Ostatnie trzy lata otworzyły nam oczy na wiele spraw ze względu na globalną pandemię COVID-19. Czasami mają miejsce nadzwyczajne wydarzenia lub okoliczności, które wymykają się spod kontroli badaczy. Te nieprzewidziane okoliczności zmuszają do adaptacji do nowych ograniczeń.

Określenie najskuteczniejszej kampanii reklamowej przy użyciu najlepszej dostępnej technologii to dla kapitalistów rzecz oczywista. Faktem jest jednak, że jakość danych uczestnika nie zależy od jego bliskości fizycznej względem badacza. Dlatego też podstawowe zadanie badacza polegające na zbieraniu danych od uczestników powinno dostosować się do obecnie dostępnych narzędzi.

3. EverlyWell, Apple Watch i telechirurgia

EverlyWell to wysyłkowa usługa medycznych badań laboratoryjnych, która dostarcza gotowe zestawy wraz z łatwą do zrozumienia instrukcją w celu ilościowego określenia parametrów w ponad 30 testach diagnostycznych. Apple Watch również trafił na pierwsze strony gazet z powodu funkcji powiadamiania o nieprawidłowościach rytmu serca i wykrywania upadków. Zarówno w przypadku EverlyWell, jak i Apple, istniały bardzo małe wątpliwości co do zdolności ich produktów do generowania wartości dodanej przy mniejszej liczbie podróży i niższych kosztach dla rynku konsumenckiego.

W przypadku takich i innych produktów wydaje się, że my, jako społeczeństwo, zaakceptowaliśmy już i zaufaliśmy danym biomedycznym gromadzonym lokalnie, przetwarzanym zdalnie i odpowiednio prezentowanym. Niezależnie od tego, czy chodzi o zapobieganie chorobom, dobre samopoczucie psychiczne, walkę z chorobą czy utrzymanie zrównoważonego organizmu, każdy chce uzyskać informację zwrotną i, miejmy nadzieję, zostać nagrodzonym po osiągnięciu celów zdrowotnych. W mrocznych czasach przed powstaniem internetu, kiedy komputery zajmowały całe pokoje, mierzenie i śledzenie kluczowych wskaźników efektywności (KPI) sprawności fizycznej było przedsięwzięciem całkowicie analogowym. Sytuacja ta uległa zmianie. W rezultacie ruch „ilościowego określania samego siebie” (quantified self) szybko dojrzewa.

Do najczęściej monitorowanych wskaźników KPI należą:

• Tętno

• Ciśnienie krwi

• Masa ciała

• Wzrost

• Długość snu

• Wzorce ruchowe

Wszystkie te parametry można łatwo określić ilościowo za pomocą odpowiedniego czujnika i podstawowego sprzętu. Powszechnie wiadomo, że neuronauka i wiele dyscyplin biomedycznych boryka się z problemami z wielkością próby. Próbując rozwiązać ten problem, najlepszym podejściem byłoby dodanie kolejnych uczestników badania, zamiast trenować mniejszą grupę wybranych osób tylko dlatego, że znajdują się one w pobliżu. Przy pełnym zakresie mierzalnych, zdalnych wskaźników KPI, jest to realny sposób na rozwój i przetrwanie badań neurobiologicznych.

4. Zwiększanie inkluzywności i różnorodności uczestników

Kim jest grupa WEIRD i dlaczego wiemy tak dużo akurat o niej?

„Naukowcy behawioralni rutynowo publikują szerokie twierdzenia na temat ludzkiej psychologii i zachowań w najlepszych światowych czasopismach naukowych na podstawie prób pobranych wyłącznie ze społeczeństw zachodnich, wykształconych, uprzemysłowionych, bogatych i demokratycznych (WEIRD)”.

Powszechnie powtarza się schemat, że psychologia wie bardzo dużo o białych zamożnych osobach w wieku studenckim, ale bardzo niewiele o ludziach w ogóle.

Dlaczego?

Eksperymenty psychologiczne są przeprowadzane na kampusach uniwersyteckich, a kryteria włączenia badanych nie wykraczają daleko poza ich bliskość i dostępność w ciągu dnia. Aby wyciągnąć wnioski na temat szerszej populacji, grupy próbne do eksperymentów psychologicznych muszą obejmować więcej osób z różnych środowisk. Klucz do tego problemu leży w sprzęcie do zdalnego zbierania danych, zwłaszcza projektowanym z myślą o samodzielnym użytkowaniu przez konsumentów.

5. Krótko- i długoterminowa redukcja kosztów

Nowoczesne platformy chmurowe sprawiły, że fizyczna odległość straciła na znaczeniu.

Korzystanie z narzędzia do zdalnego zbierania danych oszczędza pieniądze na reklamę.

Próby losowe kosztują więcej niż próby celowe (np. studenci), ponieważ trzeba reklamować nabór uczestników badania w lokalnej społeczności. Mówiąc prościej, reklama kosztuje.

Korzystanie z narzędzia do zdalnego zbierania danych pozwala zaoszczędzić pieniądze na zastrzeżonym sprzęcie IT i sprzęcie do neuroanalizy.

Często poszczególne laboratoria badawcze muszą same płacić za własny sprzęt IT i utrzymywać go, zwłaszcza jeśli jest to specjalistyczny sprzęt do zbierania danych. Oczywiście z biegiem czasu technologia się rozwija. Tymczasem aktualizacja infrastruktury wiąże się z wysokimi kosztami. Z tego powodu dostęp do nowoczesnych platform chmurowych i tańszego sprzętu do zbierania danych może zmniejszyć zużycie zasobów w badaniach neurobiologicznych.

6. Ilościowe określanie fizjologii i zachowania zawsze było „zdalne”

Odległość między czujnikiem a oprogramowaniem do przetwarzania danych nie ma znaczenia.

Zrozumienie, przewidywanie i leczenie ludzkich zachowań leży u podstaw większości badań akademickich, zwłaszcza z zakresu neuronauki. Zazwyczaj pojęcie „zbierania danych behawioralnych” przywołuje obrazy naukowców w podejrzanie nieskazitelnie czystych laboratoriach obserwujących z daleka badanych z podkładką z klipsem i stoperem, co jakiś czas coś notując.

To prosta koncepcja, ale jest też pełna potencjalnych źródeł nieznanej zmienności, która może wpływać na aktywność lub zachowanie badanego. W eksperymentach naukowych celem jest wyeliminowanie jak największej ilości tej nieuwzględnionej zmienności. Praktyka ta ma zasadnicze znaczenie dla wyciągania opartych na dowodach wniosków dotyczących przyczyny w przypadku zaobserwowania skutku.

Jak usunąć źródła błędów w badaniach neurobiologicznych

Dążenie do usunięcia źródeł błędów przy ilościowym określaniu ludzkiej fizjologii i zachowania wciąż trwa. W swoim najbardziej podstawowym ujęciu zazwyczaj obejmuje to ulepszenia sprzętu zbierającego dane z czujników, które są następnie przetwarzane przy użyciu oprogramowania analogowego lub cyfrowego w celu zidentyfikowania interesujących elementów, trendów lub różnic między badanymi lub w obrębie danego badanego. Zdalne zbieranie danych ma większą moc, niż początkowo zakładano, i może dostarczyć zróżnicowanych, ale istotnych zestawów danych, które zwiększają zdolność predykcyjną eksperymentu.

7. Uczenie maszynowe oferuje lepsze dane

Dane + Metadane + Uczenie maszynowe (ML) = najbardziej kompleksowy model aktywności behawioralnej.

Modele sztucznej inteligencji opisujące to, kim jesteś, gdzie przebywasz, co kochasz i czego nienawidzisz, są wykorzystywane na skalę, z której wielu nie zdaje sobie sprawy. Na szczęście na naszym współczesnym rynku dostępny jest komercyjny sprzęt do zbierania danych neurobiologicznych. Wykorzystanie przez badaczy danych i metadanych reklamowych prawdopodobnie doprowadzi do bardziej wszechstronnego zrozumienia zachowania, niż można by to osiągnąć w bardziej sterylnych, wyizolowanych warunkach laboratoryjnych.

U podstaw tego procesu leży łączenie dostarczonych danych (nazwisko, lokalizacja, data urodzenia) z ukrytymi pod powierzchnią metadanymi (czas spędzony na stronie, poprzednia strona, strona wyjściowa), co pozwoliło na uwolnienie zupełnie nowych technik analizy, które okazują się niezwykle przydatne do mierzenia i przewidywania ludzkich zachowań.

Chcesz dowiedzieć się więcej? Poznaj Emotiv

Naświetlając powyższe techniki, wykazaliśmy, że zdalne zbieranie danych nie jest nowością i nadal usprawnia badania z dziedziny neuronauki w miarę pojawiania się na rynku kolejnych ulepszeń technologicznych. Biorąc pod uwagę tempo, w jakim pojęcie „zdalnie” rozszerzyło się z korytarza na ulicę, kraj, a teraz na cały świat, łatwo zrozumieć poczucie niepokoju tradycyjnych badaczy. Jednak biorąc pod uwagę skalę ulepszeń technicznych sprzętu konsumenckiego oraz monumentalne osiągnięcia w analizie i przetwarzaniu danych w chmurze, termin „zdalny” szybko przestaje mieć znaczenie dla sposobu zbierania danych.

Podsumowując, uczestnicy badania mogą zbierać dane w domu bez bezpośredniego nadzoru ze strony personelu badawczego. Mogą zbierać te informacje o swoim mózgu do użytku osobistego, ale mają również możliwość przesłania swojego EEG lub zbierania EEG specjalnie na potrzeby większych, trwających projektów badawczych.

Założona w 2011 roku firma Emotiv to przedsiębiorstwo bioinformatyczne z siedzibą w San Francisco, którego misją jest pogłębianie naszej wiedzy o ludzkim mózgu przy użyciu niestandardowego sprzętu do elektroencefalografii (EEG), analizy i wizualizacji. Podejście firmy Emotiv do badań EEG ściślej odzwierciedla warunki „rzeczywiste”, ponieważ badane osoby znajdują się w miejscach i środowiskach, które lepiej odzwierciedlają to, jak rzeczywiście żyją.

Zestawy słuchawkowe Emotiv

Emotiv INSIGHT

Emotiv służy szerokiej społeczności użytkowników — od profesjonalistów po osoby, które chcą po prostu dowiedzieć się czegoś o swoim mózgu. 5-kanałowy zestaw EEG Emotiv INSIGHT jest przeznaczony do pracy z interfejsem mózg-komputer (BCI). Insight łączy elegancką, łatwą w konfiguracji konstrukcję z rewolucyjną technologią czujników.

Emotiv EPOC X oraz EPOC Flex

Zestawy Emotiv EPOC X oraz EPOC Flex oferują odpowiednio 14-kanałowy i 32-kanałowy system EEG. Zaprojektowane do badań neurobiologicznych w każdych warunkach, zestawy słuchawkowe EPOC są bezprzewodowe i wyposażone w ulepszoną technologię czujników. Oba zestawy zostały zweryfikowane przez niezależne grupy badawcze i udowodniono, że dostarczają wysokiej jakości dane klasy badawczej.

Pełne porównanie możliwości technicznych systemów EEG firmy Emotiv jest dostępne do wglądu.

Technologia Emotiv

Posiadamy pakiet narzędzi wspierających każdy krok na drodze do badań z dziedziny neuronauki.

Oprogramowanie EmotivPRO pozwala użytkownikom przetwarzać, analizować i wizualizować wyniki prób. Badacze mogą również projektować eksperymenty na poziomie profesjonalnym, w których może wziąć udział każdy uczestnik posiadający zestaw słuchawkowy Emotiv, o ile spełnia on założenia projektu eksperymentalnego.

Dostępny jest również pakiet Software Development Kit (SDK) dla Emotiv, dzięki czemu niestandardowe aplikacje, interakcje lub projekty eksperymentalne mogą być realizowane w podróży przy użyciu samego zestawu słuchawkowego i smartfona.

W miarę jak rośnie liczba dyscyplin i rynków komercyjnych wdrażających narzędzia i metodologie z obszaru neuronauki, tanie i łatwe w użyciu systemy EEG firmy Emotiv są stosowane w następujących obszarach:

• Badania z zakresu neuronauki

• Inicjatywy marketingowe w obszarze zdrowia i dobrego samopoczucia

• Przemysł motoryzacyjny

• Neuromarketing

• Badania konsumenckie

• Edukacja

• Sektor rozrywki

Co więcej, dzięki jakości, kosztom i możliwości wysyłki zestawów słuchawkowych Emotiv na cały świat, badacze mogą rekrutować i angażować zróżnicowaną gamę wykwalifikowanych uczestników. Dzięki metrykom kontroli jakości, które ocenia oprogramowanie przetwarzające, badacze mogą również zaufać procesowi zbierania danych.