ภายในปี 2025 จะมีข้อมูลใหม่เกิดขึ้นประมาณ 463 เอ็กซาไบต์ในแต่ละวันทั่วทั้งอินเทอร์เน็ต ซึ่งเป็นตัวเลขที่จินตนาการไม่ถึงเลยทีเดียว ข้อมูลนี้มาจากรายการทั่วไป เช่น อีเมลประมาณ ~300 พันล้านฉบับ หรือรูปภาพที่แชร์ ~95 ล้านรูป รายการเหล่านี้ได้รับการแชร์อย่างเปิดเผยโดยมีเจตนาเพื่อให้มีคนเข้ามาชม อย่างไรก็ตาม ข้อมูลส่วนใหญ่ที่ท่วมท้นในหลากวันมาจากรายการย่อยที่รู้จักกันน้อยกว่าและเป็นเรื่องธรรมดามากกว่า เช่น ข้อมูลเมตา ข้อมูลตําแหน่ง บันทึกการโต้ตอบ ประวัติการท่องเว็บที่เก็บถาวร และอื่นๆ แม้ว่าจะดูเหมือนไม่น่าสนใจ แต่ปรากฎว่าเมื่อรวบรวมและวิเคราะห์ในปริมาณมากในระยะเวลาหนึ่ง ข้อมูลนี้สามารถคาดการณ์สถานะของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำอย่างน่าอัศจรรย์ เช่น:

• สุขภาพแข็งแรงกับเจ็บป่วย

• กิจกรรมทั่วไป

• การนอนหลับกับการออกกำลังกาย

• พฤติกรรมในอนาคต เช่น การซื้อที่มีศักยภาพหรือการลงคะแนนเสียงเลือกตั้ง

ในฐานะนักประสาทวิทยาศาสตร์ เราสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับจิตใจของมนุษย์ ท้ายที่สุดแล้ว ปัจจัยที่อธิบายรากฐานของกิจกรรมและ/หรือพฤติกรรมของมนุษย์คือหัวใจสำคัญของการวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์ บทความนี้จะนำเสนอความชอบ 7 ประการที่การเก็บรวบรวมข้อมูลระยะไกลกำลังปรับปรุงการวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์

นักประสาทวิทยาศาสตร์ใช้เทคนิคการเก็บรวบรวมข้อมูลระยะไกลมานานหลายทศวรรษ สิ่งที่เปลี่ยนแปลงไปในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือ:

• ระยะทางที่ "ห่างไกล" นั้นสามารถไปได้ไกลเพียงใด

• จำนวนผู้เข้าร่วมที่สามารถเข้าร่วมได้

• ประเภทของจุดสิ้นสุดที่สามารถวัดและประมวลผลได้ในการทดลองเดียว

การวิจัยไม่ใช่ทางเลือกเดียวสำหรับการรวบรวมและการใช้ข้อมูลระยะไกล ความก้าวหน้าล่าสุดในระบบ Virtual Reality (VR) ได้นำห้องปฏิบัติการเข้าสู่พื้นที่เสมือนจริง ตัวอย่างเช่น ในทางการแพทย์ ความก้าวหน้าในระบบ VR สำหรับการวิจัยประสาทวิทยาศาสตร์เหล่านี้ช่วยให้สามารถทำการผ่าตัดจากระยะไกลทั่วโลกได้ง่ายขึ้น ในสถานการณ์นี้ ทีมผ่าตัดจะสวมชุดหูฟัง VR ไว้เพื่อที่เมื่อศัลยแพทย์มาถึง เขาจะสามารถเห็นคุณภาพวิดีโอฟีดที่เกือบจะเรียลไทม์ซึ่งส่งมาจากผู้ป่วยที่อยู่ห่างออกไปหลายร้อยไมล์

ในสถานการณ์ย่อย การใช้วิดีโอเพียงอย่างเดียวก็เพียงพอแล้ว แต่ด้วยเทคโนโลยีความจริงเสริม (augmented reality) นี้ พวกเขาจะจับคู่วิดีโอกับการตอบสนองแบบสัมผัส (haptic feedback) ทั้งในการผ่าตัดจริงและการมอบหมายงานศัลยกรรมเพื่อการศึกษา/ฝึกอบรม คุณอาจกล่าวได้ว่าสิ่งนี้คล้ายกับแถบสั่นเตือนบนตัวควบคุมเกม แต่มีความก้าวหน้ามากกว่ามาก

ตามที่เน้นย้ำด้านล่าง มีสาเหตุหลายประการ (อย่างน้อยเจ็ดประการ) ว่าทำไมกระบวนการทางการแพทย์ นักวิจัย หรือนักการตลาดประสาท จึงเลือกใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ในการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมจากระยะไกลทั่วโลก

1. ความสะดวกสบายและง่ายดายที่บ้าน

ผู้เข้าร่วมที่มีความเครียดจะทำให้ได้ข้อมูลที่ตึงเครียด

เป็นที่ยอมรับกันดีว่าการเผชิญกับปัจจัยที่ตึงเครียดก่อนทำแบบทดสอบพฤติกรรมอาจ แก้ไขข้อมูลที่รวบรวมในภายหลังได้ ยิ่งไปกว่านั้น มีการแสดงให้เห็นซ้ำแล้วซ้ำเล่าว่า นอกจากผลกระทบเฉียบพลันแล้ว สารก่อความเครียดจากสิ่งแวดล้อมยังสามารถส่งผลกระทบในระยะยาวได้อีกด้วยความหวังที่ดีที่สุดของนักวิทยาศาสตร์คือการบรรเทาตัวแปรภายนอกดังกล่าว ขณะเดียวกันก็ยอมรับว่าไม่มีทางขจัดออกไปได้อย่างสมบูรณ์ ด้วยเหตุนี้ หากผู้เข้าร่วมแต่ละคนได้รับการปฏิบัติที่เหมือนกัน พวกเขาก็จะเผชิญกับองค์ประกอบทั้งหมดเท่าๆ กัน

มนุษย์ที่ได้รับการทดสอบในบ้านของตนเอง

การขับรถไปพบแพทย์ ความกังวลเรื่องค่าใช้จ่าย การวินิจฉัย การหาคลินิกที่เหมาะสม หรือการจอดรถอย่างถูกกฎหมาย ล้วนเป็นปัจจัยกดดันที่เกิดขึ้นจริง อย่างไรก็ตาม สมมติว่าสามารถรวบรวมข้อมูลการวิจัยหลีกเลี่ยงปัจจัยภายนอกเหล่านี้ได้ เช่น ในความสะดวกสบายของบ้านของตนเอง ในกรณีนั้น ผลกระทบของการเดินทางที่ตึงเครียดจะไม่บดบังจุดเน้นของการศึกษา

อย่างไรก็ตาม เป็นไปไม่ได้ที่จะแยกแยกหรือกำจัดผลกระทบของแรงภายนอกที่มีต่อผู้เข้าร่วมการวิจัยได้อย่างสมบูรณ์ วิธีที่ดีที่สุดในการลดความเครียดคือการให้ผู้เข้าร่วมทั้งหมดเผชิญกับสถานการณ์เดียวกันโดยใช้อุปกรณ์ที่เป็นนวัตกรรมแต่ได้รับการตรวจสอบแล้ว

2. เหตุสุดวิสัย

เมื่อเกิดภัยพิบัติที่ไม่คาดคิด คุณต้องปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของคุณ เข้าสู่ COVID-19

ช่วงสามปีที่ผ่านมาถือเป็นเรื่องที่เบิกเนตรกันถ้วนหน้าเนื่องจากการแพร่ระบาดของ COVID-19 ทั่วโลก บางครั้งก็มีเหตุการณ์หรือสถานการณ์พิเศษที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของนักวิจัย สถานการณ์ที่ไม่คาดฝันเหล่านี้บีบให้ต้องปรับตัวรับข้อจำกัดใหม่ๆ

การกำหนดแคมเปญโฆษณาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดโดยใช้เทคโนโลยีที่ดีที่สุดที่มีอยู่นั้นเป็นเรื่องที่ไม่ต้องคิดมากสำหรับนายทุน อย่างไรก็ตาม ข้อเท็จจริงก็คือ คุณภาพข้อมูลของผู้เข้าร่วมไม่ได้ขึ้นอยู่กับความใกล้ชิดของพวกเขากับผู้วิจัย ดังนั้น งานหลักของนักวิจัยในการรวบรวมข้อมูลจากผู้เข้าร่วมควรปรับให้เข้ากับเครื่องมือที่มีอยู่ในปัจจุบัน

3. EverlyWell, Apple Watch & Telesurgery

EverlyWell คือบริการตรวจห้องปฏิบัติการทางการแพทย์ทางไปรษณีย์ที่จัดส่งชุดตรวจสำเร็จรูปพร้อมคำแนะนำที่เข้าใจง่าย เพื่อวัดปริมาณเป้าหมายในการทดสอบวินิจฉัยมากกว่า 30 รายการ Apple Watch ยังเป็นข่าวพาดหัวเรื่องการแจ้งเตือนความผิดปกติของอัตราการเต้นของหัวใจและการตรวจจับการล้ม สำหรับทั้ง EverlyWell และ Apple แทบไม่มีข้อสงสัยเลยในความสามารถของผลิตภัณฑ์ในการเพิ่มคุณค่าโดยลดการเดินทางและค่าใช้จ่ายสำหรับตลาดผู้บริโภค

ด้วยผลิตภัณฑ์เหล่านั้นและอื่นๆ ในฐานะสังคม ดูเหมือนว่าเราจะยอมรับและไว้วางใจข้อมูลชีวการแพทย์ที่รวบรวมในท้องถิ่น ประมวลผลจากระยะไกล และนำเสนออย่างเหมาะสมแล้ว ไม่ว่าจะเพื่อการป้องกันโรค ความเป็นอยู่ที่ดีทางจิต การต่อสู้กับความเจ็บป่วย หรือการรักษาความสมดุลของร่างกาย คุณอยากจะได้รับข้อเสนอแนะและหวังว่าจะได้รับรางวัลเมื่อบรรลุเป้าหมายด้านสุขภาพ ในวันอันมืดมนก่อนอินเทอร์เน็ต เมื่อคอมพิวเตอร์กินเนื้อที่ทั้งห้อง การวัดและติดตามดัชนีชี้วัดผลงานหลักด้านสมรรถภาพทางกาย (KPI) ของคุณเป็นเรื่องแอนะล็อกโดยสิ้นเชิง สถานการณ์นี้ไม่ได้เกิดขึ้นอีกต่อไป เป็นผลให้ขบวนการ "การวัดประเมินตนเอง" เติบโตอย่างรวดเร็ว

KPI ที่ตรวจสอบบ่อยที่สุด ได้แก่:

• อัตราการเต้นของหัวใจ

• ความดันโลหิต

• น้ำหนัก

• ส่วนสูง

• ระยะเวลาการนอนหลับ

• รูปแบบการเคลื่อนไหว

ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถระบุปริมาณได้อย่างง่ายดายด้วยเซ็นเซอร์ที่เหมาะสมและฮาร์ดแวร์พื้นฐาน เป็นที่ทราบกันดีว่าประสาทวิทยาศาสตร์และสาขาวิชาชีวการแพทย์จำนวนมากมีปัญหาเรื่องขนาดกลุ่มตัวอย่าง เพื่อพยายามแก้ไขปัญหานี้ วิธีที่ดีที่สุดคือเพิ่มผู้เข้าร่วมรายอื่น แทนที่จะฝึกผู้เข้าร่วมกลุ่มเล็กๆ ที่เลือกมาเนื่องจากอยู่ใกล้ ด้วย KPI ระยะไกลที่สามารถวัดได้เต็มรูปแบบ จึงถือเป็นแนวทางที่เป็นไปได้สำหรับการวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์ที่จะเจริญเติบโตและอยู่รอด

4. การเพิ่มการยอมรับความแตกต่างและความหลากหลายของผู้เข้าร่วม

กลุ่ม WEIRD คือใคร และทำไมเราจึงรู้จักพวกเขาเป็นพิเศษมากขนาดนี้

“นักวิทยาศาสตร์ด้านพฤติกรรมพากันตีพิมพ์คำกล่าวอ้างในวงกว้างเกี่ยวกับจิตวิทยาและพฤติกรรมของมนุษย์ในวารสารชั้นนำของโลกเป็นประจำ โดยพิจารณาจากกลุ่มตัวอย่างที่ดึงมาจาก สังคมตะวันตก ได้รับการศึกษา มีโรงงานอุตสาหกรรม ร่ำรวย และเป็นประชาธิปไตย (WEIRD) เป็นกลุ่มหลัก”

เป็นเรื่องที่พูดกันบ่อยๆ ว่า จิตวิทยารู้จักแต่คนผิวขาวในวัยวิทยาลัยเป็นส่วนใหญ่ โดยรู้เรื่องของพวกเขากันเป็นจำนวนมาก แต่รู้จักพฤติกรรมมนุษย์โดยทั่วไปน้อยมาก

ทำไมล่ะ

การทดลองทางจิตวิทยาดำเนินการในวิทยาเขตของวิทยาลัย และเกณฑ์การรับผู้เข้าร่วมไม่ได้กว้างไปกว่าความใกล้ชิดและความพร้อมของพวกเขาในระหว่างวัน เพื่อให้ได้ข้อสรุปเกี่ยวกับประชากรในวงกว้าง กลุ่มตัวอย่างสำหรับการทดลองทางจิตวิทยาจำเป็นต้องรวมบุคคลที่มีภูมิหลังที่หลากหลายมากขึ้น กุญแจสำคัญของปัญหานี้อยู่ที่อุปกรณ์รวบรวมข้อมูลระยะไกล โดยเฉพาะอุปกรณ์ที่ออกแบบมาเพื่อให้ผู้บริโภคใช้งานได้เอง

5. การลดต้นทุนทั้งในระยะสั้นและระยะยาว

แพลตฟอร์มคลาวด์ที่ทันสมัยทำให้ระยะทางทางกายภาพหมดความหมาย

การใช้เครื่องมือรวบรวมข้อมูลระยะไกลช่วยประหยัดเงินในการโฆษณา

กลุ่มตัวอย่างแบบสุ่มมีราคาแพงกว่ากลุ่มตัวอย่างที่สะดวก เช่น นักศึกษาวิทยาลัย เนื่องจากคุณจำเป็นต้องลงโฆษณาหาผู้เข้าร่วมการวิจัยในชุมชนท้องถิ่น พูดง่ายๆ ก็คือ การโฆษณาต้องใช้เงิน

การใช้เครื่องมือรวบรวมข้อมูลระยะไกลช่วยประหยัดเงินในด้านอุปกรณ์วิเคราะห์ประสาทและไอทีที่เป็นกรรมสิทธิ์

บ่อยครั้งที่ห้องปฏิบัติการวิจัยแต่ละแห่งต้องจ่ายเงินและบำรุงรักษาอุปกรณ์ไอทีของตนเอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเป็นฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับการเก็บรวบรวมข้อมูล แน่นอนว่า เมื่อเวลาผ่านไป เทคโนโลยีก็พัฒนาขึ้น ในขณะเดียวกัน การอัปเดตโครงสร้างพื้นฐานก็มีค่าใช้จ่ายสูง ด้วยเหตุนี้ การเข้าถึงแพลตฟอร์มคลาวด์ที่ทันสมัยและฮาร์ดแวร์เก็บรวบรวมข้อมูลที่มีต้นทุนต่ำสามารถลดการใช้ทรัพยากรในการวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์ได้

6. การวัดปริมาณทางสรีรวิทยาและพฤติกรรมเคย "อยู่ห่างไกล" เสมอมา

ระยะห่างระหว่างฮาร์ดแวร์เซ็นเซอร์และซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูลหมดความสำคัญไป

การทำความเข้าใจ การทำนาย และการบำบัดพฤติกรรมของมนุษย์ ถือเป็นหัวใจสำคัญของการวิจัยทางวิชาการส่วนใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้านประสาทวิทยาศาสตร์ โดยทั่วไป แนวคิดเรื่อง "การเก็บรวบรวมข้อมูลพฤติกรรม" มักชวนให้นึกถึงภาพนักวิทยาศาสตร์ในเสื้อกาวน์แล็บที่ไร้รอยเปื้อนอย่างน่าสงสัย กำลังจ้องมองอาสาสมัครในระยะไกลด้วยคลิปบอร์ดและนาฬิกาจับเวลา พร้อมจดบันทึกเป็นครั้งคราว

นี่เป็นแนวคิดที่เรียบง่าย แต่เต็มไปด้วยแหล่งข้อมูลที่อาจมีความแปรปรวนโดยไม่ทราบสาเหตุ ซึ่งอาจส่งผลต่อกิจกรรมหรือพฤติกรรมของผู้เข้าร่วม ในการทดลองทางวิทยาศาสตร์ เป้าหมายคือขจัดความแปรปรวนที่ไม่ทราบสาเหตุนี้ออกไปให้มากที่สุด แนวปฏิบัตินี้เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ข้อสรุปตามหลักฐานเชิงประจักษ์เกี่ยวกับสาเหตุเมื่อมีการสังเกตผลกระทบ

วิธีขจัดจุดบกพร่องในการวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์

การค้นหาเพื่อขจัดจุดบกพร่องเมื่อระบุปริมาณสรีรวิทยาและพฤติกรรมของมนุษย์ยังคงดำเนินต่อไป ที่พื้นฐานที่สุด โดยปกติแล้วจะเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงฮาร์ดแวร์ที่รวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ ซึ่งจะถูกประมวลผลโดยใช้ซอฟต์แวร์แอนะล็อกหรือดิจิทัลเพื่อระบุรายการที่สนใจ แนวโน้ม หรือความแตกต่างระหว่างหรือภายในกลุ่มตัวอย่าง การรวบรวมข้อมูลระยะไกลมีประสิทธิภาพมากกว่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนแรก และสามารถจัดเตรียมชุดข้อมูลที่หลากหลายแต่มีความเกี่ยวข้อง ซึ่งช่วยเพิ่มพลังในการคาดการณ์ให้กับการทดลอง

7. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) นำเสนอข้อมูลที่ดีกว่า

ข้อมูล + ข้อมูลเมตา + การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) = โมเดลกิจกรรมทางพฤติกรรมที่ครอบคลุมที่สุด

โมเดลปัญญาประดิษฐ์ว่าคุณเป็นใคร อยู่ที่ไหน รักและเกลียดอะไร ล้วนนำมาใช้ในขนาดที่ใครหลายคนไม่รู้ โชคดีที่มีอุปกรณ์รวบรวมข้อมูลประสาทวิทยาศาสตร์เชิงพาณิชย์วางจำหน่ายในตลาดปัจจุบันของเรา การใช้ข้อมูลและข้อมูลเมตาของโฆษณาจะส่งผลให้มีความเข้าใจพฤติกรรมอย่างครอบคลุมมากกว่าสิ่งที่รวบรวมในสภาพแวดล้อมทางห้องปฏิบัติการแบบปลอดเชื้อและแยกส่วน

หลักสำคัญก็คือ ข้อมูลที่ให้ไว้ (ชื่อ สถานที่ วันเกิด) จะถูกรวมเข้ากับข้อมูลเมตาที่ซ่อนอยู่ (เวลาบนไซต์ ไซต์ก่อนหน้า ไซต์ที่ออก) และได้เปิดตัวเทคนิคการวิเคราะห์รูปแบบใหม่อย่างสมบูรณ์ ซึ่งกลับมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการวัดและคาดการณ์พฤติกรรมของมนุษย์

คุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมหรือไม่? พบกับ Emotiv

ในการเน้นย้ำถึงเทคนิคข้างต้น เราได้แสดงให้เห็นว่าการเก็บรวบรวมข้อมูลระยะไกลไม่ใช่เรื่องใหม่ และยังคงปรับปรุงการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ต่อไปเมื่อการปรับปรุงเทคโนโลยีเข้าสู่ตลาด เมื่อพิจารณาจากอัตราความเร็วที่ "ระยะไกล" ขยายออกไปจากฝั่งตรงข้ามของห้องโถง ไปยังสุดบล็อก ไปจนถึงทั่วประเทศ และตอนนี้ก็ไปทั่วโลกแล้ว จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะเข้าใจถึงความรู้สึกไม่สบายใจของนักวิจัยแบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาถึงขนาดของการปรับปรุงทางเทคนิคสำหรับฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคและความสำเร็จครั้งสำคัญในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์ คำว่า "ระยะไกล" จะกลายเป็นเรื่องไม่สำคัญว่าข้อมูลจะถูกรวบรวมอย่างไรอย่างรวดเร็ว

โดยสรุป อาสาสมัครสามารถทำการเก็บรวบรวมข้อมูลที่บ้านได้โดยไม่ต้องมีเจ้าหน้าที่วิจัยคอยควบคุมโดยตรง พวกเขาสามารถรวบรวมข้อมูลนี้เกี่ยวกับสมองของตนเองเพื่อใช้งานส่วนตัว แต่ยังสามารถเลือกที่จะอัปโหลด EEG หรือรวบรวม EEG โดยเฉพาะสำหรับโครงการวิจัยที่มีอยู่และกว้างขวางมากขึ้นได้ด้วย

Emotiv ก่อตั้งขึ้นในปี 2011 เป็นบริษัทด้านชีวสารสนเทศศาสตร์ในซานฟรานซิสโก โดยมีพันธกิจในการขับเคลื่อนความเข้าใจเกี่ยวกับสมองของมนุษย์โดยใช้ฮาร์ดแวร์ การวิเคราะห์ และการแสดงภาพด้วยการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) แบบกำหนดเอง แนวทางการวิจัย EEG ของ Emotiv สะท้อนสภาพการณ์ใน "โลกแห่งความเป็นจริง" ได้ใกล้เคียงยิ่งขึ้น เนื่องจากบุคคลที่ได้รับการทดสอบจะอยู่ในสถานที่และสภาพแวดล้อมที่สะท้อนถึงวิธีดำเนินชีวิตจริงของพวกเขาได้มากกว่า

ชุดหูฟัง Emotiv

Emotiv Insight

Emotiv ให้บริการแก่ชุมชนผู้ใช้ในวงกว้าง ตั้งแต่ผู้เชี่ยวชาญไปจนถึงบุคคลที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับสมองของตนเอง ชุดหูฟัง EEG แบบ 5 ช่องสัญญาณ Emotiv Insight ออกแบบมาสำหรับอินเทอร์เฟซสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI) Insight ผสมผสานการออกแบบที่โฉบเฉี่ยว ต่อยอดได้ง่าย เข้ากับเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ปฏิวัติวงการ

Emotiv EPOC X และ EPOC Flex

Emotiv Epoc X และ Epoc Flex นำเสนอระบบ EEG แบบ 14 ช่องสัญญาณและ 32 ช่องสัญญาณ ได้รับการออกแบบสำหรับงานวิจัยด้านประสาทวิทยาศาสตร์ในทุกสภาพแวดล้อม ชุดหูฟัง EPOC เป็นแบบไร้สายพร้อมเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ได้รับการปรับปรุง ชุดหูฟังทั้งสองประเภทได้รับการตรวจสอบโดยกลุ่มวิจัยอิสระ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถให้ข้อมูลเกรดการวิจัยคุณภาพสูงได้

มี การเปรียบเทียบโดยสมบูรณ์ ของขีดความสามารถทางเทคนิคของระบบ EEG ของ Emotiv ให้รีวิวแล้ว

เทคโนโลยี Emotiv

เรามีชุดเครื่องมือที่พร้อมสนับสนุนทุกย่างก้าวของการวิจัยประสาทวิทยาศาสตร์ตลอดเส้นทาง

ซอฟต์แวร์ EmotivPRO ช่วยให้ผู้ใช้ประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงภาพผลการทดสอบได้ ผู้วิจัยยังสามารถออกแบบการทดลองในระดับมืออาชีพซึ่งผู้เข้าร่วมรายใดก็ตามที่มีชุดหูฟัง Emotiv สามารถเข้าร่วมได้ หากเป็นไปตามการออกแบบการทดลอง

ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) สำหรับ Emotiv ก็มีให้บริการเช่นกัน เพื่อให้สามารถดำเนินการแอปที่กำหนดเอง การโต้ตอบ หรือการออกแบบการทดลองได้ในระหว่างเดินทางโดยใช้เพียงชุดหูฟังและสมาร์ทโฟนเท่านั้น

เนื่องจากจำนวนสาขาวิชาและตลาดการค้าที่นำเครื่องมือและระเบียบวิธีทางประสาทวิทยาศาสตร์มาใช้เพิ่มขึ้น ระบบ EEG ที่ต้นทุนต่ำและใช้งานง่ายของ Emotiv จึงถูกนำมาใช้ใน:

• การวิจัยประสาทวิทยาศาสตร์

• โครงการริเริ่มทางการตลาดเพื่อสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี

• อุตสาหกรรมยานยนต์

• การตลาดประสาท

• วิจัยผู้บริโภค

• การศึกษา

• ความบันเทิง

นอกจากนี้ ด้วยคุณภาพ ต้นทุน และความสามารถในการจัดส่งชุดหูฟัง Emotiv ไปทั่วโลก นักวิจัยจึงสามารถสรรหาและลงทะเบียนผู้เข้าร่วมที่มีคุณสมบัติเหมาะสมที่หลากหลายได้ เนื่องจากเกณฑ์การควบคุมคุณภาพที่ซอฟต์แวร์ประมวลผลประเมินผล นักวิจัยจึงสามารถวางใจในกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูลได้เช่นกัน