A Crise de Replicação na Neurociência Cognitiva
Mehul Nayak
Atualizado em
A Crise de Replicação na Neurociência Cognitiva
Mehul Nayak
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A Crise de Replicação na Neurociência Cognitiva
Mehul Nayak
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Visando a crise de replicação na neurociência cognitiva para melhorar a significância estatística.
Na neurociência cognitiva e na pesquisa de comportamento social, a metodologia de pesquisa de EEG visa compreender a mente humana estudando a natureza da atividade cerebral associada a diferentes atividades ou ambientes externos. Um diferencial importante da pesquisa de EEG, agora que headsets de EEG sem fio e portáteis estão disponíveis, é a capacidade de examinar a atividade cerebral longitudinal e o comportamento social em locais do mundo real, em vez de se limitar a um laboratório.
O que é a Crise de Replicação?
A crise de replicação refere-se a quando os pesquisadores não conseguem replicar ou reproduzir os resultados dos experimentos de outros pesquisadores. Como resultado, suas descobertas não podem ser estendidas do grupo de amostra para a população em geral.
Infelizmente, tamanhos de amostra pequenos estão no cerne dos desafios atuais nos empreendimentos neurocientíficos. Amostras pequenas afetam a significância estatística, aumentam a dificuldade em tirar conclusões significativas e agravam a crescente crise de replicação.
Como a replicação é uma etapa crucial no processo científico, resolver essa crise de replicação é imperativo. Caso contrário, resultados empíricos que não podem ser reproduzidos comprometem a credibilidade das teorias em questão e, portanto, de quaisquer terapias, tratamentos ou leis que surjam como resultado do processo.
Este post fornece uma visão geral da crise de replicação e como ela afeta a capacidade dos neurocientistas de liberar todo o potencial dos dados coletados para compreender o mundo real. Em seguida, apresentaremos como a tecnologia do século XXI, como a pesquisa de crowdsourcing mediada por IA, oferece um alívio para a crise de replicação.
A importância da reprodutibilidade na pesquisa em neurociência
A pesquisa empírica moderna envolve tanto a obtenção quanto a análise de dados. Sendo assim, as considerações sobre sua reprodutibilidade dividem-se em duas questões:
Reprodutibilidade: Seu experimento possui a validação de análises e as certificações necessárias para a interpretação dos dados?
Replicação: Seu experimento tem a capacidade de ser repetido para obter novos dados independentes?
Infelizmente, a resposta para qualquer uma das perguntas na pesquisa em neurociência é 'não'.
Em 2016, a Nature entrevistou 1.576 pesquisadores e descobriu que mais de 70% dos pesquisadores tentaram e não conseguiram reproduzir o experimento de outro cientista. E mais da metade falhou em reproduzir seus próprios experimentos. Apesar de suas falhas, apenas 52% dos pesquisadores concordaram que havia uma crise, enquanto 31% pensavam que os resultados provavelmente estavam errados.
A incapacidade de reproduzir resultados de pesquisas geralmente ocorre devido à natureza única das condições experimentais que não podem ser compensadas ou detectadas estatisticamente. Tudo, desde o clima daquele dia, o técnico de laboratório individual que realiza os experimentos até as ferramentas de análise ou estatísticas desenvolvidas para avaliar os resultados experimentais, pode ter elementos únicos que complicam a replicação.
Além disso, devido aos recursos limitados e à experiência necessária para a pesquisa em neurociência, seus experimentos tendem a ter subamostragem e já possuem amostras populacionais limitadas e WEIRD (ocidentais, educadas, industrializadas, ricas e democráticas).
Por que a Replicação na Pesquisa é Importante?
Restrições logísticas, como problemas de recrutamento, limitação a um laboratório e amostras pequenas, fizeram com que os pesquisadores dependessem de práticas e padrões legados de pesquisa. Como resultado, pesquisadores que estudam comportamentos sociais no mundo real e informações pessoais não conseguem realizar experimentos de forma diversificada ou criativa. Essas restrições afetaram a capacidade dos pesquisadores de neurociência de transformar suas descobertas em aplicações para o mundo real, como terapias, tratamentos e até leis. Esses problemas, restrições de grupos amostrais e capacidade limitada de testar em situações do mundo real estão no cerne da crise de replicação.
A incapacidade de replicar resultados experimentais em um laboratório torna difícil tirar conclusões com alto poder estatístico. Quando há dúvida nas inferências extraídas de resultados experimentais, a confiança de todo o sistema é abalada. Essa dúvida também pode refletir negativamente nos órgãos de fomento responsáveis por apoiar pesquisas que trarão amplos impactos no mundo real.
A reprodutibilidade aprimorada frequentemente decorre da definição rigorosa de métodos de pesquisa. A replicação dos resultados melhora quando os pesquisadores alcançam uma padronização estrita de coleta de dados, controle de qualidade e procedimentos de análise em experimentos com grupos de amostras maiores.
Na última década, inovações tecnológicas em softwares e hardwares de crowdsourcing capacitaram os pesquisadores a fornecer esses elementos fundamentais de padronização que combatem a crise de replicação, o problema do poder estatístico e a crise de reprodutibilidade.
Práticas de Pesquisa de Crowdsourcing
Tornando-se global para obter mais sujeitos com pesquisa crowdsourced
A tecnologia de crowdsourcing desenvolveu-se rapidamente nas últimas duas décadas. É uma abordagem que permite ao pesquisador coletar muito mais dados de indivíduos por meio de uma rede conectada globalmente. Por exemplo, considere o progresso feito no reconhecimento de velocidade de computadores. Por décadas, essa pesquisa esteve essencialmente estagnada até que empresas como Google, Amazon e Apple coletaram a contribuição cumulativa de centenas de milhares de usuários da internet. Com um conjunto de dados tão massivo, elas puderam refinar o software de reconhecimento de voz para o que é comumente usado nos serviços Google, Alexa e Siri hoje.
No entanto, como ocorre com a maioria das inovações tecnológicas, o crowdsourcing foi adaptado para várias práticas de pesquisa comercial e científica. Zooniverse, Folding@Home e Seek do iNaturalist são três das plataformas de crowdsourcing mais conhecidas.
Zooniverse é a maior plataforma de pesquisa movida a pessoas, com dois milhões de contas registradas. Os seres humanos são excepcionalmente adaptados para identificar padrões, enquanto os computadores têm dificuldades. O público geral pode ajudar pesquisadores a identificar e classificar tudo, desde formas de galáxias até tipos de animais. A comunidade Zooniverse contribuiu para muitas descobertas e qualquer pessoa pode enviar seus dados para um projeto aberto à comunidade.
Outras plataformas populares de crowdsourcing incluem Folding@Home e Seek do iNaturalist. O Folding@Home pega emprestado o poder de computação enquanto o protetor de tela está ativo, calculando o formato e as possibilidades de interação de proteínas traduzidas a partir de códigos de DNA. O Seek do iNaturalist é um aplicativo de celular que identifica o gênero e a espécie de qualquer planta ou animal através da câmera.
Em termos de coleta de dados, o Seek atinge uma média de quase 200.000 imagens enviadas diariamente. Uma vez enviadas, uma comunidade de mais de dois milhões de cientistas e cientistas cidadãos interage com os dados atuando como analistas de qualidade de dados, sugerindo e confirmando a precisão da identificação.
Crowdsourcing e Neurociência Sempre Foram Destinados a Ser Parceiros
A pesquisa por crowdsourcing é uma forma de melhorar o significado prático dos experimentos. Ela aproxima indivíduos interessados em contribuir para a pesquisa e em ajudar os pesquisadores a gerar um impacto. Com o crowdsourcing, o poder estatístico dessas práticas de pesquisa aumenta. Os pesquisadores têm mais chances de detectar uma diferença estatisticamente significativa quando ela realmente existe porque há um grande tamanho amostral para garantir poder estatístico suficiente.
Desenvolvimentos recentes em tecnologia de crowdsourcing e headsets e equipamentos de EEG portáteis de alta qualidade e grau de pesquisa oferecem esperança para resolver a crise de replicação. O crowdsourcing de dados de grau de pesquisa de milhares de indivíduos diversos e dispersos de fato parece fornecer um poder estatístico mais substancial às práticas de pesquisa. Para responder às perguntas de inovação e pesquisa mais complexas, as multidões estão se tornando o parceiro de escolha.
Embora discussões contínuas sobre a crise de replicação permaneçam em debate, a Emotiv reformulou o problema mais como uma oportunidade — um desafio que vale a pena tentar resolver — e eles fizeram progressos significativos exatamente nisso. Para enfrentar a crise de replicação na neurociência cognitiva, a Emotiv desenvolveu uma plataforma de pesquisa em neurociência distribuída e escalável chamada EmotivLABS.
Superando a Crise de Replicação com o EmotivLABS
Podemos acelerar nossa pesquisa trabalhando juntos.
O EmotivLABS é a plataforma de pesquisa distribuída escalável da Emotiv. Participantes de todo o mundo podem participar de pesquisas de neurociência com seus próprios headsets de EEG Emotiv e ser pagos por sua contribuição.
Um recurso fundamental da plataforma são seus processos integrados de garantia de qualidade sofisticados que garantem que os pesquisadores adquiram dados de alta qualidade e de grau de pesquisa dos participantes. Os usuários devem concluir um processo de certificação: demonstrando que sabem como seu headset funciona e que conseguem obter dados de EEG de alta qualidade. Uma vez certificados, os usuários podem participar de experimentos de pesquisa de neurociência na plataforma e, em alguns casos, receber compensação financeira.
Além do EEG bruto, os pesquisadores também têm acesso aos dados de potência de banda e a um conjunto de algoritmos de detecção afetiva e cognitiva que incluem atenção, frustração, interesse, relaxamento, engajamento, excitação e estresse cognitivo.
Experimentos de pesquisa podem ser criados usando o Experiment Builder da Emotiv e depois implantados no EmotivLABS. Conecte-se e recrute a partir de um painel global de participantes certificados e colete dados de EEG de alta qualidade em uma única plataforma.
Os headsets de EEG da Emotiv, combinados com o EmotivLABS, abordam os três principais problemas da crise de replicação: logística de recrutamento, significância estatística e acesso a um grupo demográfico mais diversificado e inclusivo.
Por fim, à medida que aumenta o número de disciplinas e mercados comerciais que adotam ferramentas e metodologias de neurociência, os headsets de EEG de baixo custo e grau de pesquisa da Emotiv estão sendo utilizados em pesquisas de neurociência, saúde e bem-estar, setor automotivo, neuromarketing, pesquisa de consumo, educação e ambientes de entretenimento.
Em última análise, inovações em neurotecnologia dessa magnitude permitiram obter maior insight sobre nossas vidas emocionais e intelectuais. Conhecimentos antes inacessíveis devido a designs experimentais e práticas de pesquisa legados. Aplicar esses insights nos dará maior controle para adaptar conscientemente nossas vidas pessoais e profissionais para maximizar o desempenho e enriquecer nossas capacidades inatas no âmbito pessoal e nas nossas relações com os outros.
Saiba mais sobre como aprimorar sua pesquisa aqui.
Saiba Mais Sobre a Emotiv
Fundada em 2011, a Emotiv é uma empresa de bioinformática sediada em São Francisco com a missão de avançar nossa compreensão do cérebro humano por meio de hardware de eletroencefalografia (EEG) personalizado, análise e visualização.
No centro da ciência aberta está a colaboração. A plataforma de pesquisa e a equipe da Emotiv visam promover a integridade científica e o rigor experimental. A plataforma de pesquisa escalável da Emotiv, EmotivLABS, conecta neurocientistas cognitivos de todo o mundo a uma população global de investigadores e participantes de pesquisas. Reconhecendo a linearidade aditiva da pesquisa em neurociência, ajudamos pesquisadores fornecendo conjuntos de dados extensos, multidimensionais e ricos, permitindo tirar conclusões significativas a partir de uma ampla amostra.
Headsets Emotiv
Emotiv Insight
A Emotiv atende a uma ampla comunidade de usuários, de profissionais a indivíduos que buscam simplesmente aprender sobre seus cérebros. O Emotiv Insight é um headset de EEG de 5 canais projetado para interface cérebro-computador (BCI). O Insight combina um design elegante e fácil de configurar com uma tecnologia de sensores revolucionária.
Emotiv EPOC X e EPOC Flex
O Emotiv EPOC X é um headset de EEG de 14 canais e o EPOC Flex é um sistema de EEG de 32 canais. Projetados para pesquisa em neurociência em qualquer ambiente, os headsets EPOC são sem fio com tecnologia de sensor aprimorada. Ambos os headsets foram validados por grupos de pesquisa independentes e comprovadamente fornecem dados de alta qualidade e de grau de pesquisa.
Uma comparação completa das capacidades técnicas dos headsets de EEG da Emotiv está disponível no site da Emotiv.
Tecnologia Emotiv
A Emotiv projetou um conjunto de ferramentas para apoiar cada etapa do caminho em pesquisas de neurociência.
O software EmotivPRO permite aos usuários processar, analisar e visualizar os resultados dos testes. Pesquisadores também podem desenhar experimentos em nível profissional nos quais qualquer participante com um headset Emotiv pode participar caso atenda ao design experimental.
Um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) para Emotiv também está disponível para que aplicativos personalizados, interações ou designs experimentais possam ser executados de forma dinâmica usando apenas o headset e um smartphone.
À medida que aumenta o número de disciplinas e mercados comerciais que adotam ferramentas e metodologias de neurociência, os headsets de EEG de baixo custo e fácil utilização da Emotiv estão sendo usados em:
Pesquisa em neurociência
Saúde e bem-estar
Indústrias automotivas
Neuromarketing
Pesquisa de consumo
Educação
Ambientes de entretenimento
Visando a crise de replicação na neurociência cognitiva para melhorar a significância estatística.
Na neurociência cognitiva e na pesquisa de comportamento social, a metodologia de pesquisa de EEG visa compreender a mente humana estudando a natureza da atividade cerebral associada a diferentes atividades ou ambientes externos. Um diferencial importante da pesquisa de EEG, agora que headsets de EEG sem fio e portáteis estão disponíveis, é a capacidade de examinar a atividade cerebral longitudinal e o comportamento social em locais do mundo real, em vez de se limitar a um laboratório.
O que é a Crise de Replicação?
A crise de replicação refere-se a quando os pesquisadores não conseguem replicar ou reproduzir os resultados dos experimentos de outros pesquisadores. Como resultado, suas descobertas não podem ser estendidas do grupo de amostra para a população em geral.
Infelizmente, tamanhos de amostra pequenos estão no cerne dos desafios atuais nos empreendimentos neurocientíficos. Amostras pequenas afetam a significância estatística, aumentam a dificuldade em tirar conclusões significativas e agravam a crescente crise de replicação.
Como a replicação é uma etapa crucial no processo científico, resolver essa crise de replicação é imperativo. Caso contrário, resultados empíricos que não podem ser reproduzidos comprometem a credibilidade das teorias em questão e, portanto, de quaisquer terapias, tratamentos ou leis que surjam como resultado do processo.
Este post fornece uma visão geral da crise de replicação e como ela afeta a capacidade dos neurocientistas de liberar todo o potencial dos dados coletados para compreender o mundo real. Em seguida, apresentaremos como a tecnologia do século XXI, como a pesquisa de crowdsourcing mediada por IA, oferece um alívio para a crise de replicação.
A importância da reprodutibilidade na pesquisa em neurociência
A pesquisa empírica moderna envolve tanto a obtenção quanto a análise de dados. Sendo assim, as considerações sobre sua reprodutibilidade dividem-se em duas questões:
Reprodutibilidade: Seu experimento possui a validação de análises e as certificações necessárias para a interpretação dos dados?
Replicação: Seu experimento tem a capacidade de ser repetido para obter novos dados independentes?
Infelizmente, a resposta para qualquer uma das perguntas na pesquisa em neurociência é 'não'.
Em 2016, a Nature entrevistou 1.576 pesquisadores e descobriu que mais de 70% dos pesquisadores tentaram e não conseguiram reproduzir o experimento de outro cientista. E mais da metade falhou em reproduzir seus próprios experimentos. Apesar de suas falhas, apenas 52% dos pesquisadores concordaram que havia uma crise, enquanto 31% pensavam que os resultados provavelmente estavam errados.
A incapacidade de reproduzir resultados de pesquisas geralmente ocorre devido à natureza única das condições experimentais que não podem ser compensadas ou detectadas estatisticamente. Tudo, desde o clima daquele dia, o técnico de laboratório individual que realiza os experimentos até as ferramentas de análise ou estatísticas desenvolvidas para avaliar os resultados experimentais, pode ter elementos únicos que complicam a replicação.
Além disso, devido aos recursos limitados e à experiência necessária para a pesquisa em neurociência, seus experimentos tendem a ter subamostragem e já possuem amostras populacionais limitadas e WEIRD (ocidentais, educadas, industrializadas, ricas e democráticas).
Por que a Replicação na Pesquisa é Importante?
Restrições logísticas, como problemas de recrutamento, limitação a um laboratório e amostras pequenas, fizeram com que os pesquisadores dependessem de práticas e padrões legados de pesquisa. Como resultado, pesquisadores que estudam comportamentos sociais no mundo real e informações pessoais não conseguem realizar experimentos de forma diversificada ou criativa. Essas restrições afetaram a capacidade dos pesquisadores de neurociência de transformar suas descobertas em aplicações para o mundo real, como terapias, tratamentos e até leis. Esses problemas, restrições de grupos amostrais e capacidade limitada de testar em situações do mundo real estão no cerne da crise de replicação.
A incapacidade de replicar resultados experimentais em um laboratório torna difícil tirar conclusões com alto poder estatístico. Quando há dúvida nas inferências extraídas de resultados experimentais, a confiança de todo o sistema é abalada. Essa dúvida também pode refletir negativamente nos órgãos de fomento responsáveis por apoiar pesquisas que trarão amplos impactos no mundo real.
A reprodutibilidade aprimorada frequentemente decorre da definição rigorosa de métodos de pesquisa. A replicação dos resultados melhora quando os pesquisadores alcançam uma padronização estrita de coleta de dados, controle de qualidade e procedimentos de análise em experimentos com grupos de amostras maiores.
Na última década, inovações tecnológicas em softwares e hardwares de crowdsourcing capacitaram os pesquisadores a fornecer esses elementos fundamentais de padronização que combatem a crise de replicação, o problema do poder estatístico e a crise de reprodutibilidade.
Práticas de Pesquisa de Crowdsourcing
Tornando-se global para obter mais sujeitos com pesquisa crowdsourced
A tecnologia de crowdsourcing desenvolveu-se rapidamente nas últimas duas décadas. É uma abordagem que permite ao pesquisador coletar muito mais dados de indivíduos por meio de uma rede conectada globalmente. Por exemplo, considere o progresso feito no reconhecimento de velocidade de computadores. Por décadas, essa pesquisa esteve essencialmente estagnada até que empresas como Google, Amazon e Apple coletaram a contribuição cumulativa de centenas de milhares de usuários da internet. Com um conjunto de dados tão massivo, elas puderam refinar o software de reconhecimento de voz para o que é comumente usado nos serviços Google, Alexa e Siri hoje.
No entanto, como ocorre com a maioria das inovações tecnológicas, o crowdsourcing foi adaptado para várias práticas de pesquisa comercial e científica. Zooniverse, Folding@Home e Seek do iNaturalist são três das plataformas de crowdsourcing mais conhecidas.
Zooniverse é a maior plataforma de pesquisa movida a pessoas, com dois milhões de contas registradas. Os seres humanos são excepcionalmente adaptados para identificar padrões, enquanto os computadores têm dificuldades. O público geral pode ajudar pesquisadores a identificar e classificar tudo, desde formas de galáxias até tipos de animais. A comunidade Zooniverse contribuiu para muitas descobertas e qualquer pessoa pode enviar seus dados para um projeto aberto à comunidade.
Outras plataformas populares de crowdsourcing incluem Folding@Home e Seek do iNaturalist. O Folding@Home pega emprestado o poder de computação enquanto o protetor de tela está ativo, calculando o formato e as possibilidades de interação de proteínas traduzidas a partir de códigos de DNA. O Seek do iNaturalist é um aplicativo de celular que identifica o gênero e a espécie de qualquer planta ou animal através da câmera.
Em termos de coleta de dados, o Seek atinge uma média de quase 200.000 imagens enviadas diariamente. Uma vez enviadas, uma comunidade de mais de dois milhões de cientistas e cientistas cidadãos interage com os dados atuando como analistas de qualidade de dados, sugerindo e confirmando a precisão da identificação.
Crowdsourcing e Neurociência Sempre Foram Destinados a Ser Parceiros
A pesquisa por crowdsourcing é uma forma de melhorar o significado prático dos experimentos. Ela aproxima indivíduos interessados em contribuir para a pesquisa e em ajudar os pesquisadores a gerar um impacto. Com o crowdsourcing, o poder estatístico dessas práticas de pesquisa aumenta. Os pesquisadores têm mais chances de detectar uma diferença estatisticamente significativa quando ela realmente existe porque há um grande tamanho amostral para garantir poder estatístico suficiente.
Desenvolvimentos recentes em tecnologia de crowdsourcing e headsets e equipamentos de EEG portáteis de alta qualidade e grau de pesquisa oferecem esperança para resolver a crise de replicação. O crowdsourcing de dados de grau de pesquisa de milhares de indivíduos diversos e dispersos de fato parece fornecer um poder estatístico mais substancial às práticas de pesquisa. Para responder às perguntas de inovação e pesquisa mais complexas, as multidões estão se tornando o parceiro de escolha.
Embora discussões contínuas sobre a crise de replicação permaneçam em debate, a Emotiv reformulou o problema mais como uma oportunidade — um desafio que vale a pena tentar resolver — e eles fizeram progressos significativos exatamente nisso. Para enfrentar a crise de replicação na neurociência cognitiva, a Emotiv desenvolveu uma plataforma de pesquisa em neurociência distribuída e escalável chamada EmotivLABS.
Superando a Crise de Replicação com o EmotivLABS
Podemos acelerar nossa pesquisa trabalhando juntos.
O EmotivLABS é a plataforma de pesquisa distribuída escalável da Emotiv. Participantes de todo o mundo podem participar de pesquisas de neurociência com seus próprios headsets de EEG Emotiv e ser pagos por sua contribuição.
Um recurso fundamental da plataforma são seus processos integrados de garantia de qualidade sofisticados que garantem que os pesquisadores adquiram dados de alta qualidade e de grau de pesquisa dos participantes. Os usuários devem concluir um processo de certificação: demonstrando que sabem como seu headset funciona e que conseguem obter dados de EEG de alta qualidade. Uma vez certificados, os usuários podem participar de experimentos de pesquisa de neurociência na plataforma e, em alguns casos, receber compensação financeira.
Além do EEG bruto, os pesquisadores também têm acesso aos dados de potência de banda e a um conjunto de algoritmos de detecção afetiva e cognitiva que incluem atenção, frustração, interesse, relaxamento, engajamento, excitação e estresse cognitivo.
Experimentos de pesquisa podem ser criados usando o Experiment Builder da Emotiv e depois implantados no EmotivLABS. Conecte-se e recrute a partir de um painel global de participantes certificados e colete dados de EEG de alta qualidade em uma única plataforma.
Os headsets de EEG da Emotiv, combinados com o EmotivLABS, abordam os três principais problemas da crise de replicação: logística de recrutamento, significância estatística e acesso a um grupo demográfico mais diversificado e inclusivo.
Por fim, à medida que aumenta o número de disciplinas e mercados comerciais que adotam ferramentas e metodologias de neurociência, os headsets de EEG de baixo custo e grau de pesquisa da Emotiv estão sendo utilizados em pesquisas de neurociência, saúde e bem-estar, setor automotivo, neuromarketing, pesquisa de consumo, educação e ambientes de entretenimento.
Em última análise, inovações em neurotecnologia dessa magnitude permitiram obter maior insight sobre nossas vidas emocionais e intelectuais. Conhecimentos antes inacessíveis devido a designs experimentais e práticas de pesquisa legados. Aplicar esses insights nos dará maior controle para adaptar conscientemente nossas vidas pessoais e profissionais para maximizar o desempenho e enriquecer nossas capacidades inatas no âmbito pessoal e nas nossas relações com os outros.
Saiba mais sobre como aprimorar sua pesquisa aqui.
Saiba Mais Sobre a Emotiv
Fundada em 2011, a Emotiv é uma empresa de bioinformática sediada em São Francisco com a missão de avançar nossa compreensão do cérebro humano por meio de hardware de eletroencefalografia (EEG) personalizado, análise e visualização.
No centro da ciência aberta está a colaboração. A plataforma de pesquisa e a equipe da Emotiv visam promover a integridade científica e o rigor experimental. A plataforma de pesquisa escalável da Emotiv, EmotivLABS, conecta neurocientistas cognitivos de todo o mundo a uma população global de investigadores e participantes de pesquisas. Reconhecendo a linearidade aditiva da pesquisa em neurociência, ajudamos pesquisadores fornecendo conjuntos de dados extensos, multidimensionais e ricos, permitindo tirar conclusões significativas a partir de uma ampla amostra.
Headsets Emotiv
Emotiv Insight
A Emotiv atende a uma ampla comunidade de usuários, de profissionais a indivíduos que buscam simplesmente aprender sobre seus cérebros. O Emotiv Insight é um headset de EEG de 5 canais projetado para interface cérebro-computador (BCI). O Insight combina um design elegante e fácil de configurar com uma tecnologia de sensores revolucionária.
Emotiv EPOC X e EPOC Flex
O Emotiv EPOC X é um headset de EEG de 14 canais e o EPOC Flex é um sistema de EEG de 32 canais. Projetados para pesquisa em neurociência em qualquer ambiente, os headsets EPOC são sem fio com tecnologia de sensor aprimorada. Ambos os headsets foram validados por grupos de pesquisa independentes e comprovadamente fornecem dados de alta qualidade e de grau de pesquisa.
Uma comparação completa das capacidades técnicas dos headsets de EEG da Emotiv está disponível no site da Emotiv.
Tecnologia Emotiv
A Emotiv projetou um conjunto de ferramentas para apoiar cada etapa do caminho em pesquisas de neurociência.
O software EmotivPRO permite aos usuários processar, analisar e visualizar os resultados dos testes. Pesquisadores também podem desenhar experimentos em nível profissional nos quais qualquer participante com um headset Emotiv pode participar caso atenda ao design experimental.
Um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) para Emotiv também está disponível para que aplicativos personalizados, interações ou designs experimentais possam ser executados de forma dinâmica usando apenas o headset e um smartphone.
À medida que aumenta o número de disciplinas e mercados comerciais que adotam ferramentas e metodologias de neurociência, os headsets de EEG de baixo custo e fácil utilização da Emotiv estão sendo usados em:
Pesquisa em neurociência
Saúde e bem-estar
Indústrias automotivas
Neuromarketing
Pesquisa de consumo
Educação
Ambientes de entretenimento
Visando a crise de replicação na neurociência cognitiva para melhorar a significância estatística.
Na neurociência cognitiva e na pesquisa de comportamento social, a metodologia de pesquisa de EEG visa compreender a mente humana estudando a natureza da atividade cerebral associada a diferentes atividades ou ambientes externos. Um diferencial importante da pesquisa de EEG, agora que headsets de EEG sem fio e portáteis estão disponíveis, é a capacidade de examinar a atividade cerebral longitudinal e o comportamento social em locais do mundo real, em vez de se limitar a um laboratório.
O que é a Crise de Replicação?
A crise de replicação refere-se a quando os pesquisadores não conseguem replicar ou reproduzir os resultados dos experimentos de outros pesquisadores. Como resultado, suas descobertas não podem ser estendidas do grupo de amostra para a população em geral.
Infelizmente, tamanhos de amostra pequenos estão no cerne dos desafios atuais nos empreendimentos neurocientíficos. Amostras pequenas afetam a significância estatística, aumentam a dificuldade em tirar conclusões significativas e agravam a crescente crise de replicação.
Como a replicação é uma etapa crucial no processo científico, resolver essa crise de replicação é imperativo. Caso contrário, resultados empíricos que não podem ser reproduzidos comprometem a credibilidade das teorias em questão e, portanto, de quaisquer terapias, tratamentos ou leis que surjam como resultado do processo.
Este post fornece uma visão geral da crise de replicação e como ela afeta a capacidade dos neurocientistas de liberar todo o potencial dos dados coletados para compreender o mundo real. Em seguida, apresentaremos como a tecnologia do século XXI, como a pesquisa de crowdsourcing mediada por IA, oferece um alívio para a crise de replicação.
A importância da reprodutibilidade na pesquisa em neurociência
A pesquisa empírica moderna envolve tanto a obtenção quanto a análise de dados. Sendo assim, as considerações sobre sua reprodutibilidade dividem-se em duas questões:
Reprodutibilidade: Seu experimento possui a validação de análises e as certificações necessárias para a interpretação dos dados?
Replicação: Seu experimento tem a capacidade de ser repetido para obter novos dados independentes?
Infelizmente, a resposta para qualquer uma das perguntas na pesquisa em neurociência é 'não'.
Em 2016, a Nature entrevistou 1.576 pesquisadores e descobriu que mais de 70% dos pesquisadores tentaram e não conseguiram reproduzir o experimento de outro cientista. E mais da metade falhou em reproduzir seus próprios experimentos. Apesar de suas falhas, apenas 52% dos pesquisadores concordaram que havia uma crise, enquanto 31% pensavam que os resultados provavelmente estavam errados.
A incapacidade de reproduzir resultados de pesquisas geralmente ocorre devido à natureza única das condições experimentais que não podem ser compensadas ou detectadas estatisticamente. Tudo, desde o clima daquele dia, o técnico de laboratório individual que realiza os experimentos até as ferramentas de análise ou estatísticas desenvolvidas para avaliar os resultados experimentais, pode ter elementos únicos que complicam a replicação.
Além disso, devido aos recursos limitados e à experiência necessária para a pesquisa em neurociência, seus experimentos tendem a ter subamostragem e já possuem amostras populacionais limitadas e WEIRD (ocidentais, educadas, industrializadas, ricas e democráticas).
Por que a Replicação na Pesquisa é Importante?
Restrições logísticas, como problemas de recrutamento, limitação a um laboratório e amostras pequenas, fizeram com que os pesquisadores dependessem de práticas e padrões legados de pesquisa. Como resultado, pesquisadores que estudam comportamentos sociais no mundo real e informações pessoais não conseguem realizar experimentos de forma diversificada ou criativa. Essas restrições afetaram a capacidade dos pesquisadores de neurociência de transformar suas descobertas em aplicações para o mundo real, como terapias, tratamentos e até leis. Esses problemas, restrições de grupos amostrais e capacidade limitada de testar em situações do mundo real estão no cerne da crise de replicação.
A incapacidade de replicar resultados experimentais em um laboratório torna difícil tirar conclusões com alto poder estatístico. Quando há dúvida nas inferências extraídas de resultados experimentais, a confiança de todo o sistema é abalada. Essa dúvida também pode refletir negativamente nos órgãos de fomento responsáveis por apoiar pesquisas que trarão amplos impactos no mundo real.
A reprodutibilidade aprimorada frequentemente decorre da definição rigorosa de métodos de pesquisa. A replicação dos resultados melhora quando os pesquisadores alcançam uma padronização estrita de coleta de dados, controle de qualidade e procedimentos de análise em experimentos com grupos de amostras maiores.
Na última década, inovações tecnológicas em softwares e hardwares de crowdsourcing capacitaram os pesquisadores a fornecer esses elementos fundamentais de padronização que combatem a crise de replicação, o problema do poder estatístico e a crise de reprodutibilidade.
Práticas de Pesquisa de Crowdsourcing
Tornando-se global para obter mais sujeitos com pesquisa crowdsourced
A tecnologia de crowdsourcing desenvolveu-se rapidamente nas últimas duas décadas. É uma abordagem que permite ao pesquisador coletar muito mais dados de indivíduos por meio de uma rede conectada globalmente. Por exemplo, considere o progresso feito no reconhecimento de velocidade de computadores. Por décadas, essa pesquisa esteve essencialmente estagnada até que empresas como Google, Amazon e Apple coletaram a contribuição cumulativa de centenas de milhares de usuários da internet. Com um conjunto de dados tão massivo, elas puderam refinar o software de reconhecimento de voz para o que é comumente usado nos serviços Google, Alexa e Siri hoje.
No entanto, como ocorre com a maioria das inovações tecnológicas, o crowdsourcing foi adaptado para várias práticas de pesquisa comercial e científica. Zooniverse, Folding@Home e Seek do iNaturalist são três das plataformas de crowdsourcing mais conhecidas.
Zooniverse é a maior plataforma de pesquisa movida a pessoas, com dois milhões de contas registradas. Os seres humanos são excepcionalmente adaptados para identificar padrões, enquanto os computadores têm dificuldades. O público geral pode ajudar pesquisadores a identificar e classificar tudo, desde formas de galáxias até tipos de animais. A comunidade Zooniverse contribuiu para muitas descobertas e qualquer pessoa pode enviar seus dados para um projeto aberto à comunidade.
Outras plataformas populares de crowdsourcing incluem Folding@Home e Seek do iNaturalist. O Folding@Home pega emprestado o poder de computação enquanto o protetor de tela está ativo, calculando o formato e as possibilidades de interação de proteínas traduzidas a partir de códigos de DNA. O Seek do iNaturalist é um aplicativo de celular que identifica o gênero e a espécie de qualquer planta ou animal através da câmera.
Em termos de coleta de dados, o Seek atinge uma média de quase 200.000 imagens enviadas diariamente. Uma vez enviadas, uma comunidade de mais de dois milhões de cientistas e cientistas cidadãos interage com os dados atuando como analistas de qualidade de dados, sugerindo e confirmando a precisão da identificação.
Crowdsourcing e Neurociência Sempre Foram Destinados a Ser Parceiros
A pesquisa por crowdsourcing é uma forma de melhorar o significado prático dos experimentos. Ela aproxima indivíduos interessados em contribuir para a pesquisa e em ajudar os pesquisadores a gerar um impacto. Com o crowdsourcing, o poder estatístico dessas práticas de pesquisa aumenta. Os pesquisadores têm mais chances de detectar uma diferença estatisticamente significativa quando ela realmente existe porque há um grande tamanho amostral para garantir poder estatístico suficiente.
Desenvolvimentos recentes em tecnologia de crowdsourcing e headsets e equipamentos de EEG portáteis de alta qualidade e grau de pesquisa oferecem esperança para resolver a crise de replicação. O crowdsourcing de dados de grau de pesquisa de milhares de indivíduos diversos e dispersos de fato parece fornecer um poder estatístico mais substancial às práticas de pesquisa. Para responder às perguntas de inovação e pesquisa mais complexas, as multidões estão se tornando o parceiro de escolha.
Embora discussões contínuas sobre a crise de replicação permaneçam em debate, a Emotiv reformulou o problema mais como uma oportunidade — um desafio que vale a pena tentar resolver — e eles fizeram progressos significativos exatamente nisso. Para enfrentar a crise de replicação na neurociência cognitiva, a Emotiv desenvolveu uma plataforma de pesquisa em neurociência distribuída e escalável chamada EmotivLABS.
Superando a Crise de Replicação com o EmotivLABS
Podemos acelerar nossa pesquisa trabalhando juntos.
O EmotivLABS é a plataforma de pesquisa distribuída escalável da Emotiv. Participantes de todo o mundo podem participar de pesquisas de neurociência com seus próprios headsets de EEG Emotiv e ser pagos por sua contribuição.
Um recurso fundamental da plataforma são seus processos integrados de garantia de qualidade sofisticados que garantem que os pesquisadores adquiram dados de alta qualidade e de grau de pesquisa dos participantes. Os usuários devem concluir um processo de certificação: demonstrando que sabem como seu headset funciona e que conseguem obter dados de EEG de alta qualidade. Uma vez certificados, os usuários podem participar de experimentos de pesquisa de neurociência na plataforma e, em alguns casos, receber compensação financeira.
Além do EEG bruto, os pesquisadores também têm acesso aos dados de potência de banda e a um conjunto de algoritmos de detecção afetiva e cognitiva que incluem atenção, frustração, interesse, relaxamento, engajamento, excitação e estresse cognitivo.
Experimentos de pesquisa podem ser criados usando o Experiment Builder da Emotiv e depois implantados no EmotivLABS. Conecte-se e recrute a partir de um painel global de participantes certificados e colete dados de EEG de alta qualidade em uma única plataforma.
Os headsets de EEG da Emotiv, combinados com o EmotivLABS, abordam os três principais problemas da crise de replicação: logística de recrutamento, significância estatística e acesso a um grupo demográfico mais diversificado e inclusivo.
Por fim, à medida que aumenta o número de disciplinas e mercados comerciais que adotam ferramentas e metodologias de neurociência, os headsets de EEG de baixo custo e grau de pesquisa da Emotiv estão sendo utilizados em pesquisas de neurociência, saúde e bem-estar, setor automotivo, neuromarketing, pesquisa de consumo, educação e ambientes de entretenimento.
Em última análise, inovações em neurotecnologia dessa magnitude permitiram obter maior insight sobre nossas vidas emocionais e intelectuais. Conhecimentos antes inacessíveis devido a designs experimentais e práticas de pesquisa legados. Aplicar esses insights nos dará maior controle para adaptar conscientemente nossas vidas pessoais e profissionais para maximizar o desempenho e enriquecer nossas capacidades inatas no âmbito pessoal e nas nossas relações com os outros.
Saiba mais sobre como aprimorar sua pesquisa aqui.
Saiba Mais Sobre a Emotiv
Fundada em 2011, a Emotiv é uma empresa de bioinformática sediada em São Francisco com a missão de avançar nossa compreensão do cérebro humano por meio de hardware de eletroencefalografia (EEG) personalizado, análise e visualização.
No centro da ciência aberta está a colaboração. A plataforma de pesquisa e a equipe da Emotiv visam promover a integridade científica e o rigor experimental. A plataforma de pesquisa escalável da Emotiv, EmotivLABS, conecta neurocientistas cognitivos de todo o mundo a uma população global de investigadores e participantes de pesquisas. Reconhecendo a linearidade aditiva da pesquisa em neurociência, ajudamos pesquisadores fornecendo conjuntos de dados extensos, multidimensionais e ricos, permitindo tirar conclusões significativas a partir de uma ampla amostra.
Headsets Emotiv
Emotiv Insight
A Emotiv atende a uma ampla comunidade de usuários, de profissionais a indivíduos que buscam simplesmente aprender sobre seus cérebros. O Emotiv Insight é um headset de EEG de 5 canais projetado para interface cérebro-computador (BCI). O Insight combina um design elegante e fácil de configurar com uma tecnologia de sensores revolucionária.
Emotiv EPOC X e EPOC Flex
O Emotiv EPOC X é um headset de EEG de 14 canais e o EPOC Flex é um sistema de EEG de 32 canais. Projetados para pesquisa em neurociência em qualquer ambiente, os headsets EPOC são sem fio com tecnologia de sensor aprimorada. Ambos os headsets foram validados por grupos de pesquisa independentes e comprovadamente fornecem dados de alta qualidade e de grau de pesquisa.
Uma comparação completa das capacidades técnicas dos headsets de EEG da Emotiv está disponível no site da Emotiv.
Tecnologia Emotiv
A Emotiv projetou um conjunto de ferramentas para apoiar cada etapa do caminho em pesquisas de neurociência.
O software EmotivPRO permite aos usuários processar, analisar e visualizar os resultados dos testes. Pesquisadores também podem desenhar experimentos em nível profissional nos quais qualquer participante com um headset Emotiv pode participar caso atenda ao design experimental.
Um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) para Emotiv também está disponível para que aplicativos personalizados, interações ou designs experimentais possam ser executados de forma dinâmica usando apenas o headset e um smartphone.
À medida que aumenta o número de disciplinas e mercados comerciais que adotam ferramentas e metodologias de neurociência, os headsets de EEG de baixo custo e fácil utilização da Emotiv estão sendo usados em:
Pesquisa em neurociência
Saúde e bem-estar
Indústrias automotivas
Neuromarketing
Pesquisa de consumo
Educação
Ambientes de entretenimento
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