A Crise da Replicação em Neurociência Cognitiva
Mehul Nayak
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Enfrentando a crise de replicação em neurociência cognitiva para melhorar a significância estatística.
Na neurociência cognitiva e na pesquisa sobre comportamento social, a metodologia de pesquisa com EEG tem como objetivo entender a mente humana ao estudar a natureza da atividade cerebral associada a diferentes atividades ou ambientes externos. Um importante diferencial da pesquisa com 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 estar confinado a um laboratório.
O que é a Crise de Replicação?
A crise de replicação refere-se ao momento em que pesquisadores não conseguem replicar ou reproduzir os resultados de experimentos de outros pesquisadores. Como resultado, suas descobertas não podem se estender do grupo amostral à população geral.
Infelizmente, tamanhos de amostra pequenos estão no cerne dos desafios atuais em empreitadas neurocientíficas. Tamanhos de amostra pequenos afetam a significância estatística, aumentam a dificuldade em tirar conclusões significativas e agravam a crescente crise de replicação.
Como a replicação é um passo 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, quaisquer terapias, tratamentos ou leis que surgirem como resultado do processo.
Este post fornece uma visão geral da crise de replicação e como ela afeta a capacidade dos neurocientistas de desbloquear o pleno potencial dos dados coletados para entender o mundo real. Em seguida, vamos apresentar como a tecnologia do século XXI, como a pesquisa colaborativa mediada por IA, proporciona alívio da crise de replicação.
A importância da reprodutibilidade na pesquisa em neurociência
A pesquisa empírica moderna envolve tanto a obtenção quanto a análise de dados. Como tal, considerações sobre sua reprodutibilidade caem em duas perguntas:
Reprodutibilidade: Seu experimento possui a validação das análises e certificações necessárias para a interpretação dos dados?
Replicação: Seu experimento tem a capacidade de ser repetido para obter novos dados independentes?
Infelizmente, a resposta a qualquer uma das perguntas na pesquisa em neurociência é 'não'.
Em 2016, Nature entrevistou 1.576 pesquisadores e descobriu que mais de 70% dos pesquisadores tentaram e falharam em 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% pensaram que os resultados estavam provavelmente errados.
A incapacidade de reproduzir os resultados da pesquisa é tipicamente devido à natureza única das condições experimentais que não podem ser compensadas ou detectadas estatisticamente. Desde o clima naquele dia, o técnico de laboratório individual realizando os experimentos, até as ferramentas de análise ou estatísticas desenvolvidas para avaliar os resultados experimentais, podem ter elementos únicos que complicam a replicação.
Além disso, devido aos recursos limitados e à especialização exigida para a pesquisa em neurociência, seus experimentos tendem a estar subamostrados e possuem amostras populacionais limitadas (WEIRD: ocidental, educada, industrializada, rica e democrática) já.
Por que a Replicação na Pesquisa é Importante?
Restrições logísticas, como problemas de recrutamento, estar restrito a um laboratório e tamanhos de amostra pequenos, significou que os pesquisadores se basearam em práticas e padrões de pesquisa legado. Como resultado, pesquisadores que estudam comportamentos sociais do mundo real e informações pessoais não podem realizar experimentos de forma diversificada ou criativa. Essas restrições impactaram a capacidade dos pesquisadores em neurociência de transformar suas descobertas em aplicações do mundo real, como terapias, tratamentos e até leis. Essas questões, restrições do grupo amostral e a 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 dificulta tirar conclusões com alta potência estatística. Quando há dúvida nas inferências tiradas dos resultados experimentais, isso compromete a confiança de todo o sistema. Essa dúvida também pode refletir negativamente nos organismos de financiamento de grants encarregados de apoiar pesquisas que terão impactos amplos e reais.
A melhoria da reprodutibilidade frequentemente vem de precisar métodos de pesquisa. A replicação de resultados é aprimorada quando os pesquisadores alcançam uma rígida padronização dos procedimentos de coleta de dados, controle de qualidade e análise em experimentos com grupos amostrais maiores.
No último década, inovações tecnológicas em software e hardware de crowdsourcing capacitaram os pesquisadores a fornecer esses elementos centrais de padronização que combatem a crise de replicação, o problema da potência estatística e a crise de reprodutibilidade.
Práticas de Pesquisa Colaborativa
Globalizando para mais sujeitos com pesquisa colaborativa
A tecnologia de crowdsourcing se desenvolveu rapidamente nas últimas duas décadas. É uma abordagem que permite ao pesquisador coletar muito mais dados de indivíduos por meio de uma rede globalmente conectada. Por exemplo, considere o progresso feito na velocidade de reconhecimento de computadores. Por décadas, essa pesquisa estava essencialmente parada até que empresas como Google, Amazon e Apple coletassem a contribuição acumulada de centenas de milhares de usuários da internet. Com um conjunto de dados tão massivo, eles puderam refinar o software de reconhecimento de voz no que é comumente usado nos serviços do Google, Alexa e Siri hoje.
No entanto, como com a maioria das inovações tecnológicas, o crowdsourcing foi adaptado a várias práticas de pesquisa comercial e científica. Zooniverse, Folding@Home e Seek by iNaturalist são três das plataformas de crowdsourcing mais conhecidas.
Zooniverse é a maior plataforma de pesquisa liderada por pessoas, com dois milhões de contas registradas. Os humanos estão unicamente adaptados para identificar padrões, enquanto os computadores têm dificuldade. O público em geral pode ajudar os pesquisadores a identificar e classificar tudo, desde formas de galáxias até tipos de animais. A comunidade Zooniverse contribuiu para muitas descobertas e qualquer um pode enviar seus dados para um projeto aberto à comunidade.
Outras plataformas populares de crowdsourcing incluem Folding@Home e Seek by iNaturalist. Folding@Home utiliza o poder de computação enquanto o protetor de tela está ativo, calculando a forma e as possibilidades de interação de proteínas traduzidas a partir de códigos de DNA. O Seek do iNaturalist é um aplicativo para telefone celular que identifica o gênero e a espécie de qualquer planta ou animal através da câmera.
Em termos de coleta de dados, Seek média quase 200.000 imagens enviadas diariamente. Uma vez carregadas, uma comunidade de mais de dois milhões de cientistas e cientistas cidadãos interage com os dados, servindo como analistas da qualidade dos dados, sugerindo e confirmando a precisão da identificação.
Crowdsourcing e Neurociência Sempre Foram Destinados a Ser Parceiros
A pesquisa de crowdsourcing é uma maneira de melhorar a significância prática dos experimentos. Ela reúne indivíduos que têm interesse em contribuir para a pesquisa e ajudar os pesquisadores a causar impacto. Com o crowdsourcing, o poder estatístico dessas práticas de pesquisa aumenta. Os pesquisadores têm mais probabilidade de detectar uma diferença estatisticamente significativa quando uma existe, pois há um tamanho de amostra grande o suficiente para garantir poder estatístico suficiente.
Desenvolvimentos recentes em tecnologia de crowdsourcing e headsets e equipamentos de EEG de qualidade de pesquisa portáteis e de alta qualidade oferecem esperança para resolver a crise de replicação. Coletar dados de pesquisa de qualidade de crowdsourcing de milhares de indivíduos diversos e dispersos parece fornecer um poder estatístico mais substancial às práticas de pesquisa. Para responder às perguntas de inovação e pesquisa mais desafiadoras, as multidões estão se tornando o parceiro preferido.
Embora alguma discussão continue sobre a crise de replicação, a EMOTIV recontextualizou o problema mais como uma oportunidade - um desafio que vale a pena tentar resolver - e eles fizeram progressos significativos fazendo exatamente isso. Para abordar 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 EmotivLABS
Podemos acelerar nossa pesquisa trabalhando juntos.
EmotivLABS é a plataforma de pesquisa distribuída escalável da EMOTIV. Participantes de todo o mundo podem participar da pesquisa em neurociência com seus próprios headsets de EEG da EMOTIV e serem pagos por sua contribuição.
Um recurso integral da plataforma são seus sofisticados processos de garantia de qualidade que garantem que os pesquisadores adquiram dados de alta qualidade e à altura da pesquisa dos participantes. Os usuários devem completar um processo de certificação: demonstrando que sabem como seu headset funciona e podem obter dados de EEG de alta qualidade. Uma vez certificados, os usuários podem participar de experimentos de pesquisa em neurociência na plataforma e, em alguns casos, até receber compensação.
Além dos dados brutos de EEG, os pesquisadores também têm acesso a dados de potência de banda e um conjunto de algoritmos de detecção de afeto e cognitivo que incluem atenção, frustração, interesse, relaxamento, engajamento, excitação e estresse cognitivo.
Experimentos de pesquisa podem ser construídos usando o Construtor de Experimentos da EMOTIV e depois implantados no EmotivLABS. Conecte-se e recrute de um painel global de participantes certificados e colete dados de EEG de alta qualidade tudo em uma única plataforma.
Os headsets de EEG da EMOTIV, em conjunto com o EmotivLABS, abordam os três principais problemas da crise de replicação: logística de recrutamento, significância estatística e acesso a uma demografia mais diversificada e inclusiva.
Em última análise, à medida que o número de disciplinas e mercados comerciais que abraçam ferramentas e metodologias de neurociência aumenta, os headsets de baixo custo e qualidade de pesquisa da EMOTIV estão sendo usados em pesquisas em neurociência, saúde e bem-estar, automotivo, neuromarketing, pesquisa de consumo, educação e entretenimento.
Em última análise, inovações em neurotecnologia dessa magnitude nos permitiram obter uma visão maior de nossas vidas emocionais e intelectuais. Conhecimento outrora fora de alcance devido a designs experimentais e práticas de pesquisa legadas. Aplicar tais insights nos dará maior controle para adaptar conscientemente nossas vidas pessoais e profissionais a fim de maximizar o desempenho e enriquecer nossas capacidades inatas, tanto pessoalmente quanto em nossos relacionamentos 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 com sede em San Francisco, com a missão de avançar nossa compreensão do cérebro humano usando hardware, análise e visualização de eletroencefalografia (EEG) personalizados.
No centro da ciência aberta está a colaboração. A plataforma de pesquisa da EMOTIV e a equipe visam promover a integridade científica e o rigor experimental. A plataforma de pesquisa escalável da EMOTIV, EmotivLABs, conecta neurocientistas cognitivos em todo o mundo com uma população global de participantes de pesquisa e investigadores. Reconhecendo a linearidade aditiva da pesquisa em neurociência, ajudamos os pesquisadores fornecendo conjuntos de dados extensos, multidimensionais e ricos, permitindo que você tire conclusões significativas a partir de uma amostra ampla.
Headsets da EMOTIV
EMOTIV Insight
A EMOTIV atende a uma ampla comunidade de usuários, desde profissionais até indivíduos que simplesmente buscam 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 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 todos os ambientes, os headsets EPOC são sem fio e com tecnologia de sensores melhorada. Ambos os headsets foram validados por grupos de pesquisa independentes e estão provados para fornecer dados de qualidade 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 da pesquisa em neurociência ao longo do caminho.
O software EmotivPRO permite que os usuários processem, analisem e visualizem os resultados dos testes. Os pesquisadores também podem projetar experimentos em nível profissional nos quais qualquer participante com um headset EMOTIV pode participar, se em conformidade com o design experimental.
Um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) para EMOTIV também está disponível para que aplicativos, interações ou designs experimentais personalizados possam ser realizados em qualquer lugar usando apenas o headset e smartphone.
À medida que o número de disciplinas e mercados comerciais que abraçam ferramentas e metodologias de neurociência aumenta, os headsets de EEG da EMOTIV, de baixo custo e fáceis de usar, estão sendo utilizados em:
Pesquisa em neurociência
Saúde e bem-estar
Indústrias automotivas
Neuromarketing
Pesquisa de consumo
Educação
Ambientes de entretenimento
Enfrentando a crise de replicação em neurociência cognitiva para melhorar a significância estatística.
Na neurociência cognitiva e na pesquisa sobre comportamento social, a metodologia de pesquisa com EEG tem como objetivo entender a mente humana ao estudar a natureza da atividade cerebral associada a diferentes atividades ou ambientes externos. Um importante diferencial da pesquisa com 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 estar confinado a um laboratório.
O que é a Crise de Replicação?
A crise de replicação refere-se ao momento em que pesquisadores não conseguem replicar ou reproduzir os resultados de experimentos de outros pesquisadores. Como resultado, suas descobertas não podem se estender do grupo amostral à população geral.
Infelizmente, tamanhos de amostra pequenos estão no cerne dos desafios atuais em empreitadas neurocientíficas. Tamanhos de amostra pequenos afetam a significância estatística, aumentam a dificuldade em tirar conclusões significativas e agravam a crescente crise de replicação.
Como a replicação é um passo 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, quaisquer terapias, tratamentos ou leis que surgirem como resultado do processo.
Este post fornece uma visão geral da crise de replicação e como ela afeta a capacidade dos neurocientistas de desbloquear o pleno potencial dos dados coletados para entender o mundo real. Em seguida, vamos apresentar como a tecnologia do século XXI, como a pesquisa colaborativa mediada por IA, proporciona alívio da crise de replicação.
A importância da reprodutibilidade na pesquisa em neurociência
A pesquisa empírica moderna envolve tanto a obtenção quanto a análise de dados. Como tal, considerações sobre sua reprodutibilidade caem em duas perguntas:
Reprodutibilidade: Seu experimento possui a validação das análises e certificações necessárias para a interpretação dos dados?
Replicação: Seu experimento tem a capacidade de ser repetido para obter novos dados independentes?
Infelizmente, a resposta a qualquer uma das perguntas na pesquisa em neurociência é 'não'.
Em 2016, Nature entrevistou 1.576 pesquisadores e descobriu que mais de 70% dos pesquisadores tentaram e falharam em 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% pensaram que os resultados estavam provavelmente errados.
A incapacidade de reproduzir os resultados da pesquisa é tipicamente devido à natureza única das condições experimentais que não podem ser compensadas ou detectadas estatisticamente. Desde o clima naquele dia, o técnico de laboratório individual realizando os experimentos, até as ferramentas de análise ou estatísticas desenvolvidas para avaliar os resultados experimentais, podem ter elementos únicos que complicam a replicação.
Além disso, devido aos recursos limitados e à especialização exigida para a pesquisa em neurociência, seus experimentos tendem a estar subamostrados e possuem amostras populacionais limitadas (WEIRD: ocidental, educada, industrializada, rica e democrática) já.
Por que a Replicação na Pesquisa é Importante?
Restrições logísticas, como problemas de recrutamento, estar restrito a um laboratório e tamanhos de amostra pequenos, significou que os pesquisadores se basearam em práticas e padrões de pesquisa legado. Como resultado, pesquisadores que estudam comportamentos sociais do mundo real e informações pessoais não podem realizar experimentos de forma diversificada ou criativa. Essas restrições impactaram a capacidade dos pesquisadores em neurociência de transformar suas descobertas em aplicações do mundo real, como terapias, tratamentos e até leis. Essas questões, restrições do grupo amostral e a 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 dificulta tirar conclusões com alta potência estatística. Quando há dúvida nas inferências tiradas dos resultados experimentais, isso compromete a confiança de todo o sistema. Essa dúvida também pode refletir negativamente nos organismos de financiamento de grants encarregados de apoiar pesquisas que terão impactos amplos e reais.
A melhoria da reprodutibilidade frequentemente vem de precisar métodos de pesquisa. A replicação de resultados é aprimorada quando os pesquisadores alcançam uma rígida padronização dos procedimentos de coleta de dados, controle de qualidade e análise em experimentos com grupos amostrais maiores.
No último década, inovações tecnológicas em software e hardware de crowdsourcing capacitaram os pesquisadores a fornecer esses elementos centrais de padronização que combatem a crise de replicação, o problema da potência estatística e a crise de reprodutibilidade.
Práticas de Pesquisa Colaborativa
Globalizando para mais sujeitos com pesquisa colaborativa
A tecnologia de crowdsourcing se desenvolveu rapidamente nas últimas duas décadas. É uma abordagem que permite ao pesquisador coletar muito mais dados de indivíduos por meio de uma rede globalmente conectada. Por exemplo, considere o progresso feito na velocidade de reconhecimento de computadores. Por décadas, essa pesquisa estava essencialmente parada até que empresas como Google, Amazon e Apple coletassem a contribuição acumulada de centenas de milhares de usuários da internet. Com um conjunto de dados tão massivo, eles puderam refinar o software de reconhecimento de voz no que é comumente usado nos serviços do Google, Alexa e Siri hoje.
No entanto, como com a maioria das inovações tecnológicas, o crowdsourcing foi adaptado a várias práticas de pesquisa comercial e científica. Zooniverse, Folding@Home e Seek by iNaturalist são três das plataformas de crowdsourcing mais conhecidas.
Zooniverse é a maior plataforma de pesquisa liderada por pessoas, com dois milhões de contas registradas. Os humanos estão unicamente adaptados para identificar padrões, enquanto os computadores têm dificuldade. O público em geral pode ajudar os pesquisadores a identificar e classificar tudo, desde formas de galáxias até tipos de animais. A comunidade Zooniverse contribuiu para muitas descobertas e qualquer um pode enviar seus dados para um projeto aberto à comunidade.
Outras plataformas populares de crowdsourcing incluem Folding@Home e Seek by iNaturalist. Folding@Home utiliza o poder de computação enquanto o protetor de tela está ativo, calculando a forma e as possibilidades de interação de proteínas traduzidas a partir de códigos de DNA. O Seek do iNaturalist é um aplicativo para telefone celular que identifica o gênero e a espécie de qualquer planta ou animal através da câmera.
Em termos de coleta de dados, Seek média quase 200.000 imagens enviadas diariamente. Uma vez carregadas, uma comunidade de mais de dois milhões de cientistas e cientistas cidadãos interage com os dados, servindo como analistas da qualidade dos dados, sugerindo e confirmando a precisão da identificação.
Crowdsourcing e Neurociência Sempre Foram Destinados a Ser Parceiros
A pesquisa de crowdsourcing é uma maneira de melhorar a significância prática dos experimentos. Ela reúne indivíduos que têm interesse em contribuir para a pesquisa e ajudar os pesquisadores a causar impacto. Com o crowdsourcing, o poder estatístico dessas práticas de pesquisa aumenta. Os pesquisadores têm mais probabilidade de detectar uma diferença estatisticamente significativa quando uma existe, pois há um tamanho de amostra grande o suficiente para garantir poder estatístico suficiente.
Desenvolvimentos recentes em tecnologia de crowdsourcing e headsets e equipamentos de EEG de qualidade de pesquisa portáteis e de alta qualidade oferecem esperança para resolver a crise de replicação. Coletar dados de pesquisa de qualidade de crowdsourcing de milhares de indivíduos diversos e dispersos parece fornecer um poder estatístico mais substancial às práticas de pesquisa. Para responder às perguntas de inovação e pesquisa mais desafiadoras, as multidões estão se tornando o parceiro preferido.
Embora alguma discussão continue sobre a crise de replicação, a EMOTIV recontextualizou o problema mais como uma oportunidade - um desafio que vale a pena tentar resolver - e eles fizeram progressos significativos fazendo exatamente isso. Para abordar 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 EmotivLABS
Podemos acelerar nossa pesquisa trabalhando juntos.
EmotivLABS é a plataforma de pesquisa distribuída escalável da EMOTIV. Participantes de todo o mundo podem participar da pesquisa em neurociência com seus próprios headsets de EEG da EMOTIV e serem pagos por sua contribuição.
Um recurso integral da plataforma são seus sofisticados processos de garantia de qualidade que garantem que os pesquisadores adquiram dados de alta qualidade e à altura da pesquisa dos participantes. Os usuários devem completar um processo de certificação: demonstrando que sabem como seu headset funciona e podem obter dados de EEG de alta qualidade. Uma vez certificados, os usuários podem participar de experimentos de pesquisa em neurociência na plataforma e, em alguns casos, até receber compensação.
Além dos dados brutos de EEG, os pesquisadores também têm acesso a dados de potência de banda e um conjunto de algoritmos de detecção de afeto e cognitivo que incluem atenção, frustração, interesse, relaxamento, engajamento, excitação e estresse cognitivo.
Experimentos de pesquisa podem ser construídos usando o Construtor de Experimentos da EMOTIV e depois implantados no EmotivLABS. Conecte-se e recrute de um painel global de participantes certificados e colete dados de EEG de alta qualidade tudo em uma única plataforma.
Os headsets de EEG da EMOTIV, em conjunto com o EmotivLABS, abordam os três principais problemas da crise de replicação: logística de recrutamento, significância estatística e acesso a uma demografia mais diversificada e inclusiva.
Em última análise, à medida que o número de disciplinas e mercados comerciais que abraçam ferramentas e metodologias de neurociência aumenta, os headsets de baixo custo e qualidade de pesquisa da EMOTIV estão sendo usados em pesquisas em neurociência, saúde e bem-estar, automotivo, neuromarketing, pesquisa de consumo, educação e entretenimento.
Em última análise, inovações em neurotecnologia dessa magnitude nos permitiram obter uma visão maior de nossas vidas emocionais e intelectuais. Conhecimento outrora fora de alcance devido a designs experimentais e práticas de pesquisa legadas. Aplicar tais insights nos dará maior controle para adaptar conscientemente nossas vidas pessoais e profissionais a fim de maximizar o desempenho e enriquecer nossas capacidades inatas, tanto pessoalmente quanto em nossos relacionamentos 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 com sede em San Francisco, com a missão de avançar nossa compreensão do cérebro humano usando hardware, análise e visualização de eletroencefalografia (EEG) personalizados.
No centro da ciência aberta está a colaboração. A plataforma de pesquisa da EMOTIV e a equipe visam promover a integridade científica e o rigor experimental. A plataforma de pesquisa escalável da EMOTIV, EmotivLABs, conecta neurocientistas cognitivos em todo o mundo com uma população global de participantes de pesquisa e investigadores. Reconhecendo a linearidade aditiva da pesquisa em neurociência, ajudamos os pesquisadores fornecendo conjuntos de dados extensos, multidimensionais e ricos, permitindo que você tire conclusões significativas a partir de uma amostra ampla.
Headsets da EMOTIV
EMOTIV Insight
A EMOTIV atende a uma ampla comunidade de usuários, desde profissionais até indivíduos que simplesmente buscam 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 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 todos os ambientes, os headsets EPOC são sem fio e com tecnologia de sensores melhorada. Ambos os headsets foram validados por grupos de pesquisa independentes e estão provados para fornecer dados de qualidade 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 da pesquisa em neurociência ao longo do caminho.
O software EmotivPRO permite que os usuários processem, analisem e visualizem os resultados dos testes. Os pesquisadores também podem projetar experimentos em nível profissional nos quais qualquer participante com um headset EMOTIV pode participar, se em conformidade com o design experimental.
Um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) para EMOTIV também está disponível para que aplicativos, interações ou designs experimentais personalizados possam ser realizados em qualquer lugar usando apenas o headset e smartphone.
À medida que o número de disciplinas e mercados comerciais que abraçam ferramentas e metodologias de neurociência aumenta, os headsets de EEG da EMOTIV, de baixo custo e fáceis de usar, estão sendo utilizados em:
Pesquisa em neurociência
Saúde e bem-estar
Indústrias automotivas
Neuromarketing
Pesquisa de consumo
Educação
Ambientes de entretenimento
Enfrentando a crise de replicação em neurociência cognitiva para melhorar a significância estatística.
Na neurociência cognitiva e na pesquisa sobre comportamento social, a metodologia de pesquisa com EEG tem como objetivo entender a mente humana ao estudar a natureza da atividade cerebral associada a diferentes atividades ou ambientes externos. Um importante diferencial da pesquisa com 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 estar confinado a um laboratório.
O que é a Crise de Replicação?
A crise de replicação refere-se ao momento em que pesquisadores não conseguem replicar ou reproduzir os resultados de experimentos de outros pesquisadores. Como resultado, suas descobertas não podem se estender do grupo amostral à população geral.
Infelizmente, tamanhos de amostra pequenos estão no cerne dos desafios atuais em empreitadas neurocientíficas. Tamanhos de amostra pequenos afetam a significância estatística, aumentam a dificuldade em tirar conclusões significativas e agravam a crescente crise de replicação.
Como a replicação é um passo 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, quaisquer terapias, tratamentos ou leis que surgirem como resultado do processo.
Este post fornece uma visão geral da crise de replicação e como ela afeta a capacidade dos neurocientistas de desbloquear o pleno potencial dos dados coletados para entender o mundo real. Em seguida, vamos apresentar como a tecnologia do século XXI, como a pesquisa colaborativa mediada por IA, proporciona alívio da crise de replicação.
A importância da reprodutibilidade na pesquisa em neurociência
A pesquisa empírica moderna envolve tanto a obtenção quanto a análise de dados. Como tal, considerações sobre sua reprodutibilidade caem em duas perguntas:
Reprodutibilidade: Seu experimento possui a validação das análises e certificações necessárias para a interpretação dos dados?
Replicação: Seu experimento tem a capacidade de ser repetido para obter novos dados independentes?
Infelizmente, a resposta a qualquer uma das perguntas na pesquisa em neurociência é 'não'.
Em 2016, Nature entrevistou 1.576 pesquisadores e descobriu que mais de 70% dos pesquisadores tentaram e falharam em 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% pensaram que os resultados estavam provavelmente errados.
A incapacidade de reproduzir os resultados da pesquisa é tipicamente devido à natureza única das condições experimentais que não podem ser compensadas ou detectadas estatisticamente. Desde o clima naquele dia, o técnico de laboratório individual realizando os experimentos, até as ferramentas de análise ou estatísticas desenvolvidas para avaliar os resultados experimentais, podem ter elementos únicos que complicam a replicação.
Além disso, devido aos recursos limitados e à especialização exigida para a pesquisa em neurociência, seus experimentos tendem a estar subamostrados e possuem amostras populacionais limitadas (WEIRD: ocidental, educada, industrializada, rica e democrática) já.
Por que a Replicação na Pesquisa é Importante?
Restrições logísticas, como problemas de recrutamento, estar restrito a um laboratório e tamanhos de amostra pequenos, significou que os pesquisadores se basearam em práticas e padrões de pesquisa legado. Como resultado, pesquisadores que estudam comportamentos sociais do mundo real e informações pessoais não podem realizar experimentos de forma diversificada ou criativa. Essas restrições impactaram a capacidade dos pesquisadores em neurociência de transformar suas descobertas em aplicações do mundo real, como terapias, tratamentos e até leis. Essas questões, restrições do grupo amostral e a 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 dificulta tirar conclusões com alta potência estatística. Quando há dúvida nas inferências tiradas dos resultados experimentais, isso compromete a confiança de todo o sistema. Essa dúvida também pode refletir negativamente nos organismos de financiamento de grants encarregados de apoiar pesquisas que terão impactos amplos e reais.
A melhoria da reprodutibilidade frequentemente vem de precisar métodos de pesquisa. A replicação de resultados é aprimorada quando os pesquisadores alcançam uma rígida padronização dos procedimentos de coleta de dados, controle de qualidade e análise em experimentos com grupos amostrais maiores.
No último década, inovações tecnológicas em software e hardware de crowdsourcing capacitaram os pesquisadores a fornecer esses elementos centrais de padronização que combatem a crise de replicação, o problema da potência estatística e a crise de reprodutibilidade.
Práticas de Pesquisa Colaborativa
Globalizando para mais sujeitos com pesquisa colaborativa
A tecnologia de crowdsourcing se desenvolveu rapidamente nas últimas duas décadas. É uma abordagem que permite ao pesquisador coletar muito mais dados de indivíduos por meio de uma rede globalmente conectada. Por exemplo, considere o progresso feito na velocidade de reconhecimento de computadores. Por décadas, essa pesquisa estava essencialmente parada até que empresas como Google, Amazon e Apple coletassem a contribuição acumulada de centenas de milhares de usuários da internet. Com um conjunto de dados tão massivo, eles puderam refinar o software de reconhecimento de voz no que é comumente usado nos serviços do Google, Alexa e Siri hoje.
No entanto, como com a maioria das inovações tecnológicas, o crowdsourcing foi adaptado a várias práticas de pesquisa comercial e científica. Zooniverse, Folding@Home e Seek by iNaturalist são três das plataformas de crowdsourcing mais conhecidas.
Zooniverse é a maior plataforma de pesquisa liderada por pessoas, com dois milhões de contas registradas. Os humanos estão unicamente adaptados para identificar padrões, enquanto os computadores têm dificuldade. O público em geral pode ajudar os pesquisadores a identificar e classificar tudo, desde formas de galáxias até tipos de animais. A comunidade Zooniverse contribuiu para muitas descobertas e qualquer um pode enviar seus dados para um projeto aberto à comunidade.
Outras plataformas populares de crowdsourcing incluem Folding@Home e Seek by iNaturalist. Folding@Home utiliza o poder de computação enquanto o protetor de tela está ativo, calculando a forma e as possibilidades de interação de proteínas traduzidas a partir de códigos de DNA. O Seek do iNaturalist é um aplicativo para telefone celular que identifica o gênero e a espécie de qualquer planta ou animal através da câmera.
Em termos de coleta de dados, Seek média quase 200.000 imagens enviadas diariamente. Uma vez carregadas, uma comunidade de mais de dois milhões de cientistas e cientistas cidadãos interage com os dados, servindo como analistas da qualidade dos dados, sugerindo e confirmando a precisão da identificação.
Crowdsourcing e Neurociência Sempre Foram Destinados a Ser Parceiros
A pesquisa de crowdsourcing é uma maneira de melhorar a significância prática dos experimentos. Ela reúne indivíduos que têm interesse em contribuir para a pesquisa e ajudar os pesquisadores a causar impacto. Com o crowdsourcing, o poder estatístico dessas práticas de pesquisa aumenta. Os pesquisadores têm mais probabilidade de detectar uma diferença estatisticamente significativa quando uma existe, pois há um tamanho de amostra grande o suficiente para garantir poder estatístico suficiente.
Desenvolvimentos recentes em tecnologia de crowdsourcing e headsets e equipamentos de EEG de qualidade de pesquisa portáteis e de alta qualidade oferecem esperança para resolver a crise de replicação. Coletar dados de pesquisa de qualidade de crowdsourcing de milhares de indivíduos diversos e dispersos parece fornecer um poder estatístico mais substancial às práticas de pesquisa. Para responder às perguntas de inovação e pesquisa mais desafiadoras, as multidões estão se tornando o parceiro preferido.
Embora alguma discussão continue sobre a crise de replicação, a EMOTIV recontextualizou o problema mais como uma oportunidade - um desafio que vale a pena tentar resolver - e eles fizeram progressos significativos fazendo exatamente isso. Para abordar 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 EmotivLABS
Podemos acelerar nossa pesquisa trabalhando juntos.
EmotivLABS é a plataforma de pesquisa distribuída escalável da EMOTIV. Participantes de todo o mundo podem participar da pesquisa em neurociência com seus próprios headsets de EEG da EMOTIV e serem pagos por sua contribuição.
Um recurso integral da plataforma são seus sofisticados processos de garantia de qualidade que garantem que os pesquisadores adquiram dados de alta qualidade e à altura da pesquisa dos participantes. Os usuários devem completar um processo de certificação: demonstrando que sabem como seu headset funciona e podem obter dados de EEG de alta qualidade. Uma vez certificados, os usuários podem participar de experimentos de pesquisa em neurociência na plataforma e, em alguns casos, até receber compensação.
Além dos dados brutos de EEG, os pesquisadores também têm acesso a dados de potência de banda e um conjunto de algoritmos de detecção de afeto e cognitivo que incluem atenção, frustração, interesse, relaxamento, engajamento, excitação e estresse cognitivo.
Experimentos de pesquisa podem ser construídos usando o Construtor de Experimentos da EMOTIV e depois implantados no EmotivLABS. Conecte-se e recrute de um painel global de participantes certificados e colete dados de EEG de alta qualidade tudo em uma única plataforma.
Os headsets de EEG da EMOTIV, em conjunto com o EmotivLABS, abordam os três principais problemas da crise de replicação: logística de recrutamento, significância estatística e acesso a uma demografia mais diversificada e inclusiva.
Em última análise, à medida que o número de disciplinas e mercados comerciais que abraçam ferramentas e metodologias de neurociência aumenta, os headsets de baixo custo e qualidade de pesquisa da EMOTIV estão sendo usados em pesquisas em neurociência, saúde e bem-estar, automotivo, neuromarketing, pesquisa de consumo, educação e entretenimento.
Em última análise, inovações em neurotecnologia dessa magnitude nos permitiram obter uma visão maior de nossas vidas emocionais e intelectuais. Conhecimento outrora fora de alcance devido a designs experimentais e práticas de pesquisa legadas. Aplicar tais insights nos dará maior controle para adaptar conscientemente nossas vidas pessoais e profissionais a fim de maximizar o desempenho e enriquecer nossas capacidades inatas, tanto pessoalmente quanto em nossos relacionamentos 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 com sede em San Francisco, com a missão de avançar nossa compreensão do cérebro humano usando hardware, análise e visualização de eletroencefalografia (EEG) personalizados.
No centro da ciência aberta está a colaboração. A plataforma de pesquisa da EMOTIV e a equipe visam promover a integridade científica e o rigor experimental. A plataforma de pesquisa escalável da EMOTIV, EmotivLABs, conecta neurocientistas cognitivos em todo o mundo com uma população global de participantes de pesquisa e investigadores. Reconhecendo a linearidade aditiva da pesquisa em neurociência, ajudamos os pesquisadores fornecendo conjuntos de dados extensos, multidimensionais e ricos, permitindo que você tire conclusões significativas a partir de uma amostra ampla.
Headsets da EMOTIV
EMOTIV Insight
A EMOTIV atende a uma ampla comunidade de usuários, desde profissionais até indivíduos que simplesmente buscam 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 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 todos os ambientes, os headsets EPOC são sem fio e com tecnologia de sensores melhorada. Ambos os headsets foram validados por grupos de pesquisa independentes e estão provados para fornecer dados de qualidade 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 da pesquisa em neurociência ao longo do caminho.
O software EmotivPRO permite que os usuários processem, analisem e visualizem os resultados dos testes. Os pesquisadores também podem projetar experimentos em nível profissional nos quais qualquer participante com um headset EMOTIV pode participar, se em conformidade com o design experimental.
Um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) para EMOTIV também está disponível para que aplicativos, interações ou designs experimentais personalizados possam ser realizados em qualquer lugar usando apenas o headset e smartphone.
À medida que o número de disciplinas e mercados comerciais que abraçam ferramentas e metodologias de neurociência aumenta, os headsets de EEG da EMOTIV, de baixo custo e fáceis de usar, estão sendo utilizados em:
Pesquisa em neurociência
Saúde e bem-estar
Indústrias automotivas
Neuromarketing
Pesquisa de consumo
Educação
Ambientes de entretenimento
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Nota sobre as Traduções: Versões não inglesas deste site foram traduzidas para sua conveniência usando inteligência artificial. Embora nos esforcemos pela precisão, as traduções automatizadas podem conter erros ou nuances que diferem do texto original. Para as informações mais precisas, consulte a versão em inglês deste site.
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