วิกฤตการณ์การทำซ้ำในการศึกษาวิทยาศาสตร์ระบบประสาทการรู้คิด
Mehul Nayak
อัปเดตเมื่อ
วิกฤตการณ์การทำซ้ำในการศึกษาวิทยาศาสตร์ระบบประสาทการรู้คิด
Mehul Nayak
อัปเดตเมื่อ
วิกฤตการณ์การทำซ้ำในการศึกษาวิทยาศาสตร์ระบบประสาทการรู้คิด
Mehul Nayak
อัปเดตเมื่อ
การรับมือกับวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ (replication crisis) ในสาขาประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด เพื่อปรับปรุงนัยสำคัญทางสถิติ
ในด้านประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด รวมถึงการวิจัยพฤติกรรมทางสังคม ระเบียบวิธีวิจัยแบบ EEG มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจจิตใจของมนุษย์โดยการศึกษาธรรมชาติของการทำงานของสมองที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมต่างๆ หรือสภาพแวดล้อมภายนอกที่แตกต่างกัน ตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญของการวิจัย EEG ในปัจจุบันที่มีชุดหูฟัง EEG แบบไร้สายที่พกพาสะดวกพร้อมใช้งานแล้ว คือความสามารถในการตรวจสอบการทำงานของสมองในระยะยาวและพฤติกรรมทางสังคมในสถานที่จริงในชีวิตประจำวัน แทนที่จะถูกจำกัดอยู่แต่เฉพาะในห้องแล็บ
วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ (Replication Crisis) คืออะไร?
วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ หมายถึง การที่นักวิจัยไม่สามารถทำซ้ำหรือผลิตผลลัพธ์จากการทดลองของนักวิจัยคนอื่นๆ ได้ ส่งผลให้ผลการค้นพบของพวกเขาไม่สามารถขยายผลทดสอบจากกลุ่มตัวอย่างไปยังประชากรทั่วไปได้
น่าเสียดายที่กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กเป็นหัวใจสำคัญของความท้าทายในปัจจุบันของความพยายามทางประสาทวิทยาศาสตร์ กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กส่งผลกระทบต่อความมีนัยสำคัญทางสถิติ เพิ่มความยากลำบากในการสรุปผลที่มีความหมาย และทำให้วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำรุนแรงยิ่งขึ้น
เนื่องจากการทำซ้ำเป็นขั้นตอนที่สำคัญมากในกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ การแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำนี้จึงเป็นเรื่องที่จำเป็นอย่างยิ่ง หากไม่ทำเช่นนั้น ผลลัพธ์เชิงประจักษ์ที่ไม่สามารถทำซ้ำได้จะทำลายความน่าเชื่อถือของทฤษฎีนั้นๆ รวมถึงการบำบัดรักษา การรักษา หรือกฎหมายใดๆ ที่เกิดขึ้นตามมาจากการกระบวนการดังกล่าว
โพสต์นี้จะให้ภาพรวมของวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ และผลกระทบต่อความสามารถของนักประสาทวิทยาศาสตร์ในการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของข้อมูลที่รวบรวมเพื่อทำความเข้าใจโลกแห่งความเป็นจริง จากนั้นเราจะแนะนำว่าเทคโนโลยีในศตวรรษที่ 21 เช่น การวิจัยแบบร่วมมือจากฝูงชน (crowdsourced research) ที่ขับเคลื่อนโดย AI จะเข้ามาช่วยบรรเทาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำได้อย่างไร
ความสำคัญของความสามารถในการผลิตซ้ำ (reproducibility) ในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์
การวิจัยเชิงประจักษ์ในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับการรับข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับความสามารถในการผลิตซ้ำจึงแบ่งออกเป็นสองคำถาม:
ความสามารถในการผลิตซ้ำ (Reproducibility): การทดลองของคุณมีการตรวจสอบความถูกต้องของการวิเคราะห์และการรับรองที่จำเป็นสำหรับการแปลผลข้อมูลหรือไม่?
การทำซ้ำ (Replication): การทดลองของคุณมีความสามารถในการรับข้อมูลใหม่ที่เป็นอิสระจากการทดลองซ้ำได้หรือไม่
น่าเสียดายที่คำตอบสำหรับคำถามทั้งสองข้อในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่คือ ‘ไม่’
ในปี 2016 Nature ได้สำรวจนักวิจัย 1,576 คน และพบว่านักวิจัยมากกว่า 70% พยายามและล้มเหลวในการทำซ้ำการทดลองของนักวิทยาศาสตร์คนอื่น และมีมากกว่าครึ่งที่ล้มเหลวในการทำซ้ำการทดลองของตนเอง แม้จะล้มเหลว แต่นักวิจัยเพียง 52% เท่านั้นที่เห็นพ้องต้องกันว่านี่เป็นวิกฤต ในขณะที่ 31% คิดว่าผลลัพธ์น่าจะผิดพลาด
ความไม่สามารถทำซ้ำผลการวิจัยมักเกิดจากธรรมชาติเฉพาะของเงื่อนไขการทดลองที่ไม่สามารถชดเชยหรือตรวจจับได้ในทางสถิติ ทุกสิ่งทุกอย่างตั้งแต่สภาพอากาศในวันนั้น ช่างเทคนิคประจำห้องแล็บที่ทำการทดลองเป็นรายบุคคล ไปจนถึงเครื่องมือวิเคราะห์หรือเครื่องมือทางสถิติที่พัฒนาขึ้นเพื่อประเมินผลการทดลอง ล้วนมีองค์ประกอบที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัวซึ่งทำให้การทำซ้ำเป็นเรื่องที่ซับซ้อน
ยิ่งไปกว่านั้น เนื่องจากทรัพยากรและความเชี่ยวชาญที่จำเป็นสำหรับการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ที่มีจำกัด การทดลองจึงมักจะมีการใช้กลุ่มตัวอย่างที่น้อยเกินไป และมีการจำกัดกลุ่มประชากรแบบ WEIRD (ชาติตะวันตก, มีการศึกษา, มาจากประเทศอุตสาหกรรม, ร่ำรวย และเป็นประชาธิปไตย) อยู่แล้วเป็นทุนเดิม
ทำไมการทำซ้ำในการวิจัยจึงสำคัญ?
ข้อจำกัดด้านการขนส่งและการจัดการ เช่น ปัญหาการสรรหาผู้เข้าร่วม การถูกจำกัดอยู่แต่ในห้องแล็บ และขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เล็ก ทำให้นักวิจัยต้องพึ่งพาแนวปฏิบัติและรูปแบบการวิจัยดั้งเดิม ส่งผลให้นักวิจัยที่ศึกษาพฤติกรรมทางสังคมในโลกแห่งความเป็นจริงและข้อมูลส่วนบุคคลไม่สามารถทำการทดลองได้อย่างหลากหลายหรือสร้างสรรค์ ข้อจำกัดเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อขีดความสามารถของนักวิจัยด้านประสาทวิทยาในการแปลงผลลัพธ์ที่ค้นพบเพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การบำบัดรักษา การรักษา และกระทั่งกฎหมาย ปัญหาเหล่านี้ ข้อจำกัดด้านกลุ่มตัวอย่าง และความสามารถที่จำกัดในการทดสอบในสถานการณ์จริง ล้วนเป็นหัวใจสำคัญของวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ
การไม่สามารถทำซ้ำผลการทดลองในห้องแล็บ ทำให้ยากต่อการสรุปผลที่มีกำลังทางสถิติ (statistical power) สูง เมื่อมีความคลางแคลงใจในข้อสรุปที่ได้จากผลการทดลอง ก็จะบั่นทอนความมั่นใจของทั้งระบบ ความคลางแคลงใจนี้ยังส่งผลเสียต่อหน่วยงานให้ทุนสนับสนุนการวิจัยที่ได้รับภารกิจในการสนับสนุนการวิจัยที่จะส่งผลกระทบในวงกว้างต่อโลกแห่งความเป็นจริงอีกด้วย
ความสามารถในการผลิตซ้ำที่ได้รับการปรับปรุงดีขึ้น มักจะมาจากการกำหนดวิธีการวิจัยอย่างแม่นยำ การทำซ้ำผลลัพธ์จะได้รับการปรับปรุงดียิ่งขึ้นเมื่อนักวิจัยบรรลุมาตรฐานขั้นสูงในการเก็บรวบรวมข้อมูล การควบคุมคุณภาพ และขั้นตอนการวิเคราะห์ในการทดลองกับกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ขึ้น
ในทศวรรษที่ผ่านมา นวัตกรรมทางเทคโนโลยีในซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์สำหรับการระดมทรัพยากรจากมวลชน (crowdsourcing) ได้ช่วยให้นักวิจัยสามารถจัดหาองค์ประกอบมาตรฐานหลักเหล่านี้เพื่อแก้ปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ ปัญหากำลังทางสถิติ และวิกฤตความสามารถในการผลิตซ้ำได้
แนวปฏิบัติการวิจัยแบบระดมทรัพยากรจากมวลชน (Crowdsourcing)
ก้าวสู่ระดับสากลเพื่อกลุ่มทดสอบที่มากขึ้นด้วยการวิจัยแบบระดมทรัพยากรจากมวลชน
เทคโนโลยี Crowdsourcing ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในสองทศวรรษที่ผ่านมา เป็นแนวทางที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากบุคคลต่างๆ ผ่านเครือข่ายที่เชื่อมต่อกันทั่วโลก ตัวอย่างเช่น พิจารณาความก้าวหน้าในด้านความเร็วการจดจำของคอมพิวเตอร์ เป็นเวลาหลายทศวรรษที่การวิจัยนี้หยุดนิ่ง จนกระทั่งบริษัทอย่าง Google, Amazon และ Apple รวบรวมข้อมูลสะสมจากผู้ใช้อินเทอร์เน็ตหลายแสนคน ด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่นี้ พวกเขาสามารถปรับปรุงซอฟต์แวร์รู้จำเสียงให้เป็นโปรแกรมที่ใช้กันทั่วไปในบริการของ Google, Alexa และ Siri ในปัจจุบัน
อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับนวัตกรรมทางเทคโนโลยีส่วนใหญ่ Crowdsourcing ได้ถูกนำมาปรับใช้กับแนวปฏิบัติการวิจัยเชิงพาณิชย์และวิทยาศาสตร์หลายอย่าง Zooniverse, Folding@Home และ Seek โดย iNaturalists คือสามแพลตฟอร์ม crowdsourcing ที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายที่สุด
Zooniverse เป็นแพลตฟอร์มการวิจัยที่ขับเคลื่อนโดยผู้คนที่มีขนาดใหญ่ที่สุด โดยมีบัญชีผู้ใช้ลงทะเบียนถึงสองล้านบัญชี มนุษย์มีความสามารถพิเศษในการระบุแพทเทิร์นต่างๆ ในขณะที่คอมพิวเตอร์ทำได้ยาก ประชาชนทั่วไปสามารถช่วยนักวิจัยระบุและจำแนกประเภททุกสิ่ง ตั้งแต่รูปร่างของกาแล็กซีไปจนถึงประเภทของสัตว์ ชุมชน Zooniverse มีส่วนช่วยสนับสนุนการค้นพบมากมาย และใครๆ ก็สามารถอัปโหลดข้อมูลของตนเข้าสู่โปรเจกต์ที่เปิดกว้างสำหรับชุมชนได้
แพลตฟอร์มระดมผลยอดนิยมอื่นๆ ได้แก่ Folding@Home และ Seek โดย iNaturalist โดย Folding@Home จะยืมกำลังการประมวลผลของเครื่องคอมพิวเตอร์ในขณะที่โปรแกรมรักษาหน้าจอทำงาน เพื่อคำนวณรูปร่างและความเป็นไปได้ในการมีปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนที่แปลมาจากรหัส DNA ส่วน Seek ของ iNaturalists เป็นแอปพลิเคชันบนโทรศัพท์มือถือที่สามารถระบุสกุลและชนิดของพืชหรือสัตว์ต่างๆ ผ่านกล้องถ่ายภาพ
ในแง่ของการเก็บข้อมูล Seek มียอดการอัปโหลดภาพเฉลี่ยเกือบ 200,000 ภาพทุกวัน เมื่ออัปโหลดแล้ว ชุมชนนักวิทยาศาสตร์และอาสาสมัครด้านวิทยาศาสตร์กว่าสองล้านคนจะเข้ามามีส่วนร่วมกับข้อมูลเพื่อทำหน้าที่เป็นผู้ประเมินคุณภาพข้อมูล ตลอดจนเสนอแนะและยืนยันความถูกต้องของการระบุประเภท
Crowdsourcing และประสาทวิทยาศาสตร์ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อให้เป็นพันธมิตรกันเสมอมา
การวิจัยแบบ Crowdsourcing เป็นวิธีปรับปรุงความสำคัญในเชิงปฏิบัติตามหลักจริยธรรมการทดลอง เป็นการรวมตัวกันของบุคคลที่มีความสนใจในการสนับสนุนการวิจัยและช่วยให้นักวิจัยสร้างผลกระทบ ด้วยพลังของ crowdsourcing กำลังทางสถิติของแนวปฏิบัติการวิจัยเหล่านี้จะเพิ่มขึ้น นักวิจัยมีแนวโน้มที่จะตรวจพบความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติได้มากกว่าเมื่อมีความแตกต่างนั้นอยู่จริง เนื่องจากมีกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ที่รับประกันกำลังทางสถิติที่เพียงพอ
เมื่อไม่นานมานี้ การพัฒนาของเทคโนโลยี crowdsourcing และชุดหูฟัง EEG ระดับการวิจัยที่มีน้ำหนักเบา พกพาสะดวก และมีคุณภาพสูง มอบความหวังในการแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ การใช้ข้อมูลระดับการวิจัยแบบ crowdsourcing จากบุคคลหลายพันคนที่มีความหลากหลายและกระจัดกระจายอยู่ทั่วโลก ดูเหมือนจะช่วยเพิ่มกำลังทางสถิติที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นให้กับแนวปฏิบัติการวิจัยต่างๆ อย่างแท้จริง เพื่อตอบคำถามเรื่องนวัตกรรมและการวิจัยที่น่ายุ่งยากที่สุด พลังประชากรและการระดมมวลชนจึงกลายเป็นพันธมิตรที่ได้รับความนิยมอย่างมาก
ในขณะที่บางการอภิปรายเกี่ยวกับวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำยังคงดำเนินต่อไป Emotiv ได้จัดกรอบปัญหาใหม่ให้เป็นโอกาส ซึ่งเป็นความท้าทายที่คุ้มค่าแก่การแก้ไข และพวกเขาได้สร้างความก้าวหน้าอย่างสำคัญในการทำเช่นนั้น เพื่อแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำในประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด Emotiv ได้พัฒนาแพลตฟอร์มการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์แบบกระจายศูนย์ที่สามารถขยายขนาดได้ เรียกว่า EmotivLABS
ก้าวไปข้างหน้าเพื่อแก้ปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำด้วย EmotivLABS
เราสามารถเร่งการวิจัยของเราได้รวดเร็วยิ่งขึ้นโดยการทำงานร่วมกัน
EmotivLABS คือแพลตฟอร์มการวิจัยแบบกระจายศูนย์ที่สามารถปรับขนาดได้ของ Emotiv ผู้เข้าร่วมจากทั่วทุกมุมโลกสามารถเข้าร่วมการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ด้วยชุดหูฟัง Emotiv EEG ของตนเอง และจะได้รับค่าตอบแทนจากการมีส่วนร่วมครั้งนี้
คุณลักษณะเด่นที่เป็นส่วนสำคัญของแพลตฟอร์มคือ กระบวนการประกันคุณภาพที่ซับซ้อนเพื่อให้แน่ใจว่านักวิจัยจะได้รับข้อมูลคุณภาพสูงระดับการวิจัยจากผู้เข้าร่วมการทดลอง ผู้ใช้จะต้องผ่านกระบวนการรับรองที่แสดงให้เห็นว่าพวกเขาเข้าใจหลักการทำงานของชุดหูฟัง และมั่นใจได้ว่าจะสามารถเก็บรวบรวมข้อมูล EEG คุณภาพสูงได้ เมื่อได้รับการรับรองแล้ว ผู้ใช้จะสามารถเข้าร่วมการทดลองวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์บนแพลตฟอร์มได้ และในบางกรณีอาจได้รับค่าตอบแทนอีกด้วย
นอกเหนือจากข้อมูลดิบ EEG แล้ว นักวิจัยยังสามารถเข้าถึงข้อมูลกำลังคลื่นสมอง (band power) แอลกอริทึมการประมวลผลเพื่อการตรวจจับด้านอารมณ์และความคิด รวมถึงความสนใจ ความหงุดหงิด ความสนใจ ความผ่อนคลาย ความมีส่วนร่วม ความตื่นเต้น และความเครียดทางปัญญา
การทดลองวิจัยสามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้เครื่องมือสร้างการทดลอง (Experiment Builder) ของ Emotiv จากนั้นจึงปรับใช้กับ EmotivLABS เชื่อมต่อและสรรหาผู้เข้าร่วมที่ได้รับการรับรองจากแผงควบคุมระดับโลก และเก็บรวบรวมข้อมูล EEG คุณภาพสูงทั้งหมดได้ในแพลตฟอร์มเดียว
ชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ที่จับคู่กับ EmotivLABS เข้ามารับมือปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำในสามประเด็นหลัก ได้แก่ โลจิสติกส์การสรรหาผู้เข้าร่วม ความมีนัยสำคัญทางสถิติ และการเข้าถึงกลุ่มประชากรที่หลากหลายและครอบคลุมยิ่งขึ้น
ในที่สุด เมื่อจำนวนสาขาวิชาและตลาดเชิงพาณิชย์ที่เปิดรับเครื่องมือและระเบียบวิธีทางประสาทวิทยาศาสตร์เพิ่มมากขึ้น ชุดหูฟังระดับการวิจัยที่มีต้นทุนต่ำของ Emotiv จึงถูกนำไปใช้ในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี ยานยนต์ การตลาดระบบประสาท (neuromarketing) การวิจัยผู้บริโภค การศึกษา และแวดวงความบันเทิง
ในที่สุด นวัตกรรมทางเทคโนโลยีระบบประสาทขนาดใหญ่นี้ช่วยให้เรามีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับชีวิตทางอารมณ์และสติปัญญาของเรา ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นความรู้ที่เอื้อมไม่ถึงเนื่องจากรูปแบบการวิจัยและแนวปฏิบัติการวิจัยของการทดลองแบบดั้งเดิม การประยุกต์ใช้ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวจะช่วยให้เราควบคุมการทำงานร่วมกันได้อย่างตระหนักรู้ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการปรับตัวในชีวิตส่วนตัวและการทำงาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดและเติมเต็มความสามารถโดยกำเนิดของพวกเราเองทั้งในด้านบุคคลและการสร้างความสัมพันธ์กับผู้อื่น
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีปรับปรุงการวิจัยของคุณได้ที่นี่
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Emotiv
Emotiv ก่อตั้งขึ้นในปี 2011 เป็นบริษัทสารสนเทศชีวภาพ (bioinformatics) ในซานฟรานซิสโก โดยมีพันธกิจในการขับเคลื่อนความเข้าใจของเราเกี่ยวกับสมองของมนุษย์ด้วยการออกแบบฮาร์ดแวร์อิเล็กโทรเอนเซฟาโลกราฟี (EEG) การวิเคราะห์ และการแสดงผลข้อมูลแบบภาพ
หัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์แบบเปิดคือความร่วมมือ แพลตฟอร์มวิจัยและเจ้าหน้าที่ของ Emotiv มีจุดมุ่งหมายเพื่อส่งเสริมความซื่อสัตย์ทางวิทยาศาสตร์และความแม่นยำในการทดลอง แพลตฟอร์มวิจัยที่ขยายขนาดได้ของ Emotiv ที่มีชื่อว่า EmotivLABS จะเชื่อมต่อนักประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิดทั่วโลกกับประชากรผู้เข้าร่วมการวิจัยและนักสืบสวนทั่วโลก ด้วยความตระหนักถึงลักษณะการเพิ่มการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ให้เป็นเส้นตรง เราสนับสนุนนักวิจัยโดยการจัดหาชุดข้อมูลที่ครอบคลุม หลายมิติ และสมบูรณ์ ช่วยให้คุณสามารถสรุปผลที่มีความหมายจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ได้
ชุดหูฟัง Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv ให้บริการชุมชนผู้ใช้ที่หลากหลาย ตั้งแต่มืออาชีพไปจนถึงบุคคลทั่วไปที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับสมองของพวกเขา Emotiv Insight เป็นชุดหูฟัง EEG แบบ 5 ช่องสัญญาณ ออกแบบมาสำหรับการเชื่อมต่อสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI) Insight ผสมผสานการออกแบบที่เพรียวบาง ติดตั้งง่าย เข้ากับเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ปฏิวัติวงการ
Emotiv EPOC X และ EPOC Flex
Emotiv EPOC X เป็นชุดหูฟัง EEG แบบ 14 ช่องสัญญาณ และ EPOC Flex เป็นระบบ EEG แบบ 32 ช่องสัญญาณ ได้รับการออกแบบสำหรับการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ในทุกสภาพแวดล้อม ชุดหูฟัง EPOC เป็นแบบไร้สายพร้อมเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ได้รับการปรับปรุง ชุดหูฟังทั้งสองได้รับการตรวจสอบความถูกต้องโดยกลุ่มวิจัยที่เป็นอิสระ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่าให้ข้อมูลคุณภาพสูงระดับการวิจัย
สามารถดูการเปรียบเทียบที่สมบูรณ์เกี่ยวกับความสามารถทางเทคนิคของชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ได้บนเว็บไซต์ของ Emotiv
เทคโนโลยี Emotiv
Emotiv ได้ออกแบบชุดเครื่องมือเพื่อรองรับทุกขั้นตอนของการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ไปพร้อมกัน
ซอฟต์แวร์ EmotivPRO ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงผลลัพธ์ของการทดลองในรูปแบบภาพได้ นักวิจัยยังสามารถออกแบบการทดลองในระดับมืออาชีพ ซึ่งผู้เข้าร่วมคนใดก็ตามที่มีชุดหูฟัง Emotiv สามารถเข้าร่วมได้ หากสอดคล้องกับการออกแบบการทดลอง
นอกจากนี้ยังมีชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) สำหรับ Emotiv เพื่อให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชันที่กำหนดเอง การโต้ตอบ หรือการออกแบบการทดลองในระหว่างเดินทางได้ด้วยการใช้ชุดหูฟังและสมาร์ทโฟนเพียงเครื่องเดียว
เมื่อจำนวนสาขาวิชาและตลาดเชิงพาณิชย์ที่เปิดรับเครื่องมือและระเบียบวิธีทางประสาทวิทยาศาสตร์เพิ่มมากขึ้น ชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ที่มีราคาไม่แพงและใช้งานง่าย จึงถูกนำไปใช้ใน:
การวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์
สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี
อุตสาหกรรมยานยนต์
การตลาดระบบประสาท (Neuromarketing)
การวิจัยผู้บริโภค
การศึกษา
แวดวงความบันเทิง
การรับมือกับวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ (replication crisis) ในสาขาประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด เพื่อปรับปรุงนัยสำคัญทางสถิติ
ในด้านประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด รวมถึงการวิจัยพฤติกรรมทางสังคม ระเบียบวิธีวิจัยแบบ EEG มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจจิตใจของมนุษย์โดยการศึกษาธรรมชาติของการทำงานของสมองที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมต่างๆ หรือสภาพแวดล้อมภายนอกที่แตกต่างกัน ตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญของการวิจัย EEG ในปัจจุบันที่มีชุดหูฟัง EEG แบบไร้สายที่พกพาสะดวกพร้อมใช้งานแล้ว คือความสามารถในการตรวจสอบการทำงานของสมองในระยะยาวและพฤติกรรมทางสังคมในสถานที่จริงในชีวิตประจำวัน แทนที่จะถูกจำกัดอยู่แต่เฉพาะในห้องแล็บ
วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ (Replication Crisis) คืออะไร?
วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ หมายถึง การที่นักวิจัยไม่สามารถทำซ้ำหรือผลิตผลลัพธ์จากการทดลองของนักวิจัยคนอื่นๆ ได้ ส่งผลให้ผลการค้นพบของพวกเขาไม่สามารถขยายผลทดสอบจากกลุ่มตัวอย่างไปยังประชากรทั่วไปได้
น่าเสียดายที่กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กเป็นหัวใจสำคัญของความท้าทายในปัจจุบันของความพยายามทางประสาทวิทยาศาสตร์ กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กส่งผลกระทบต่อความมีนัยสำคัญทางสถิติ เพิ่มความยากลำบากในการสรุปผลที่มีความหมาย และทำให้วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำรุนแรงยิ่งขึ้น
เนื่องจากการทำซ้ำเป็นขั้นตอนที่สำคัญมากในกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ การแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำนี้จึงเป็นเรื่องที่จำเป็นอย่างยิ่ง หากไม่ทำเช่นนั้น ผลลัพธ์เชิงประจักษ์ที่ไม่สามารถทำซ้ำได้จะทำลายความน่าเชื่อถือของทฤษฎีนั้นๆ รวมถึงการบำบัดรักษา การรักษา หรือกฎหมายใดๆ ที่เกิดขึ้นตามมาจากการกระบวนการดังกล่าว
โพสต์นี้จะให้ภาพรวมของวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ และผลกระทบต่อความสามารถของนักประสาทวิทยาศาสตร์ในการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของข้อมูลที่รวบรวมเพื่อทำความเข้าใจโลกแห่งความเป็นจริง จากนั้นเราจะแนะนำว่าเทคโนโลยีในศตวรรษที่ 21 เช่น การวิจัยแบบร่วมมือจากฝูงชน (crowdsourced research) ที่ขับเคลื่อนโดย AI จะเข้ามาช่วยบรรเทาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำได้อย่างไร
ความสำคัญของความสามารถในการผลิตซ้ำ (reproducibility) ในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์
การวิจัยเชิงประจักษ์ในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับการรับข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับความสามารถในการผลิตซ้ำจึงแบ่งออกเป็นสองคำถาม:
ความสามารถในการผลิตซ้ำ (Reproducibility): การทดลองของคุณมีการตรวจสอบความถูกต้องของการวิเคราะห์และการรับรองที่จำเป็นสำหรับการแปลผลข้อมูลหรือไม่?
การทำซ้ำ (Replication): การทดลองของคุณมีความสามารถในการรับข้อมูลใหม่ที่เป็นอิสระจากการทดลองซ้ำได้หรือไม่
น่าเสียดายที่คำตอบสำหรับคำถามทั้งสองข้อในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่คือ ‘ไม่’
ในปี 2016 Nature ได้สำรวจนักวิจัย 1,576 คน และพบว่านักวิจัยมากกว่า 70% พยายามและล้มเหลวในการทำซ้ำการทดลองของนักวิทยาศาสตร์คนอื่น และมีมากกว่าครึ่งที่ล้มเหลวในการทำซ้ำการทดลองของตนเอง แม้จะล้มเหลว แต่นักวิจัยเพียง 52% เท่านั้นที่เห็นพ้องต้องกันว่านี่เป็นวิกฤต ในขณะที่ 31% คิดว่าผลลัพธ์น่าจะผิดพลาด
ความไม่สามารถทำซ้ำผลการวิจัยมักเกิดจากธรรมชาติเฉพาะของเงื่อนไขการทดลองที่ไม่สามารถชดเชยหรือตรวจจับได้ในทางสถิติ ทุกสิ่งทุกอย่างตั้งแต่สภาพอากาศในวันนั้น ช่างเทคนิคประจำห้องแล็บที่ทำการทดลองเป็นรายบุคคล ไปจนถึงเครื่องมือวิเคราะห์หรือเครื่องมือทางสถิติที่พัฒนาขึ้นเพื่อประเมินผลการทดลอง ล้วนมีองค์ประกอบที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัวซึ่งทำให้การทำซ้ำเป็นเรื่องที่ซับซ้อน
ยิ่งไปกว่านั้น เนื่องจากทรัพยากรและความเชี่ยวชาญที่จำเป็นสำหรับการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ที่มีจำกัด การทดลองจึงมักจะมีการใช้กลุ่มตัวอย่างที่น้อยเกินไป และมีการจำกัดกลุ่มประชากรแบบ WEIRD (ชาติตะวันตก, มีการศึกษา, มาจากประเทศอุตสาหกรรม, ร่ำรวย และเป็นประชาธิปไตย) อยู่แล้วเป็นทุนเดิม
ทำไมการทำซ้ำในการวิจัยจึงสำคัญ?
ข้อจำกัดด้านการขนส่งและการจัดการ เช่น ปัญหาการสรรหาผู้เข้าร่วม การถูกจำกัดอยู่แต่ในห้องแล็บ และขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เล็ก ทำให้นักวิจัยต้องพึ่งพาแนวปฏิบัติและรูปแบบการวิจัยดั้งเดิม ส่งผลให้นักวิจัยที่ศึกษาพฤติกรรมทางสังคมในโลกแห่งความเป็นจริงและข้อมูลส่วนบุคคลไม่สามารถทำการทดลองได้อย่างหลากหลายหรือสร้างสรรค์ ข้อจำกัดเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อขีดความสามารถของนักวิจัยด้านประสาทวิทยาในการแปลงผลลัพธ์ที่ค้นพบเพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การบำบัดรักษา การรักษา และกระทั่งกฎหมาย ปัญหาเหล่านี้ ข้อจำกัดด้านกลุ่มตัวอย่าง และความสามารถที่จำกัดในการทดสอบในสถานการณ์จริง ล้วนเป็นหัวใจสำคัญของวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ
การไม่สามารถทำซ้ำผลการทดลองในห้องแล็บ ทำให้ยากต่อการสรุปผลที่มีกำลังทางสถิติ (statistical power) สูง เมื่อมีความคลางแคลงใจในข้อสรุปที่ได้จากผลการทดลอง ก็จะบั่นทอนความมั่นใจของทั้งระบบ ความคลางแคลงใจนี้ยังส่งผลเสียต่อหน่วยงานให้ทุนสนับสนุนการวิจัยที่ได้รับภารกิจในการสนับสนุนการวิจัยที่จะส่งผลกระทบในวงกว้างต่อโลกแห่งความเป็นจริงอีกด้วย
ความสามารถในการผลิตซ้ำที่ได้รับการปรับปรุงดีขึ้น มักจะมาจากการกำหนดวิธีการวิจัยอย่างแม่นยำ การทำซ้ำผลลัพธ์จะได้รับการปรับปรุงดียิ่งขึ้นเมื่อนักวิจัยบรรลุมาตรฐานขั้นสูงในการเก็บรวบรวมข้อมูล การควบคุมคุณภาพ และขั้นตอนการวิเคราะห์ในการทดลองกับกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ขึ้น
ในทศวรรษที่ผ่านมา นวัตกรรมทางเทคโนโลยีในซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์สำหรับการระดมทรัพยากรจากมวลชน (crowdsourcing) ได้ช่วยให้นักวิจัยสามารถจัดหาองค์ประกอบมาตรฐานหลักเหล่านี้เพื่อแก้ปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ ปัญหากำลังทางสถิติ และวิกฤตความสามารถในการผลิตซ้ำได้
แนวปฏิบัติการวิจัยแบบระดมทรัพยากรจากมวลชน (Crowdsourcing)
ก้าวสู่ระดับสากลเพื่อกลุ่มทดสอบที่มากขึ้นด้วยการวิจัยแบบระดมทรัพยากรจากมวลชน
เทคโนโลยี Crowdsourcing ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในสองทศวรรษที่ผ่านมา เป็นแนวทางที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากบุคคลต่างๆ ผ่านเครือข่ายที่เชื่อมต่อกันทั่วโลก ตัวอย่างเช่น พิจารณาความก้าวหน้าในด้านความเร็วการจดจำของคอมพิวเตอร์ เป็นเวลาหลายทศวรรษที่การวิจัยนี้หยุดนิ่ง จนกระทั่งบริษัทอย่าง Google, Amazon และ Apple รวบรวมข้อมูลสะสมจากผู้ใช้อินเทอร์เน็ตหลายแสนคน ด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่นี้ พวกเขาสามารถปรับปรุงซอฟต์แวร์รู้จำเสียงให้เป็นโปรแกรมที่ใช้กันทั่วไปในบริการของ Google, Alexa และ Siri ในปัจจุบัน
อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับนวัตกรรมทางเทคโนโลยีส่วนใหญ่ Crowdsourcing ได้ถูกนำมาปรับใช้กับแนวปฏิบัติการวิจัยเชิงพาณิชย์และวิทยาศาสตร์หลายอย่าง Zooniverse, Folding@Home และ Seek โดย iNaturalists คือสามแพลตฟอร์ม crowdsourcing ที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายที่สุด
Zooniverse เป็นแพลตฟอร์มการวิจัยที่ขับเคลื่อนโดยผู้คนที่มีขนาดใหญ่ที่สุด โดยมีบัญชีผู้ใช้ลงทะเบียนถึงสองล้านบัญชี มนุษย์มีความสามารถพิเศษในการระบุแพทเทิร์นต่างๆ ในขณะที่คอมพิวเตอร์ทำได้ยาก ประชาชนทั่วไปสามารถช่วยนักวิจัยระบุและจำแนกประเภททุกสิ่ง ตั้งแต่รูปร่างของกาแล็กซีไปจนถึงประเภทของสัตว์ ชุมชน Zooniverse มีส่วนช่วยสนับสนุนการค้นพบมากมาย และใครๆ ก็สามารถอัปโหลดข้อมูลของตนเข้าสู่โปรเจกต์ที่เปิดกว้างสำหรับชุมชนได้
แพลตฟอร์มระดมผลยอดนิยมอื่นๆ ได้แก่ Folding@Home และ Seek โดย iNaturalist โดย Folding@Home จะยืมกำลังการประมวลผลของเครื่องคอมพิวเตอร์ในขณะที่โปรแกรมรักษาหน้าจอทำงาน เพื่อคำนวณรูปร่างและความเป็นไปได้ในการมีปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนที่แปลมาจากรหัส DNA ส่วน Seek ของ iNaturalists เป็นแอปพลิเคชันบนโทรศัพท์มือถือที่สามารถระบุสกุลและชนิดของพืชหรือสัตว์ต่างๆ ผ่านกล้องถ่ายภาพ
ในแง่ของการเก็บข้อมูล Seek มียอดการอัปโหลดภาพเฉลี่ยเกือบ 200,000 ภาพทุกวัน เมื่ออัปโหลดแล้ว ชุมชนนักวิทยาศาสตร์และอาสาสมัครด้านวิทยาศาสตร์กว่าสองล้านคนจะเข้ามามีส่วนร่วมกับข้อมูลเพื่อทำหน้าที่เป็นผู้ประเมินคุณภาพข้อมูล ตลอดจนเสนอแนะและยืนยันความถูกต้องของการระบุประเภท
Crowdsourcing และประสาทวิทยาศาสตร์ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อให้เป็นพันธมิตรกันเสมอมา
การวิจัยแบบ Crowdsourcing เป็นวิธีปรับปรุงความสำคัญในเชิงปฏิบัติตามหลักจริยธรรมการทดลอง เป็นการรวมตัวกันของบุคคลที่มีความสนใจในการสนับสนุนการวิจัยและช่วยให้นักวิจัยสร้างผลกระทบ ด้วยพลังของ crowdsourcing กำลังทางสถิติของแนวปฏิบัติการวิจัยเหล่านี้จะเพิ่มขึ้น นักวิจัยมีแนวโน้มที่จะตรวจพบความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติได้มากกว่าเมื่อมีความแตกต่างนั้นอยู่จริง เนื่องจากมีกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ที่รับประกันกำลังทางสถิติที่เพียงพอ
เมื่อไม่นานมานี้ การพัฒนาของเทคโนโลยี crowdsourcing และชุดหูฟัง EEG ระดับการวิจัยที่มีน้ำหนักเบา พกพาสะดวก และมีคุณภาพสูง มอบความหวังในการแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ การใช้ข้อมูลระดับการวิจัยแบบ crowdsourcing จากบุคคลหลายพันคนที่มีความหลากหลายและกระจัดกระจายอยู่ทั่วโลก ดูเหมือนจะช่วยเพิ่มกำลังทางสถิติที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นให้กับแนวปฏิบัติการวิจัยต่างๆ อย่างแท้จริง เพื่อตอบคำถามเรื่องนวัตกรรมและการวิจัยที่น่ายุ่งยากที่สุด พลังประชากรและการระดมมวลชนจึงกลายเป็นพันธมิตรที่ได้รับความนิยมอย่างมาก
ในขณะที่บางการอภิปรายเกี่ยวกับวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำยังคงดำเนินต่อไป Emotiv ได้จัดกรอบปัญหาใหม่ให้เป็นโอกาส ซึ่งเป็นความท้าทายที่คุ้มค่าแก่การแก้ไข และพวกเขาได้สร้างความก้าวหน้าอย่างสำคัญในการทำเช่นนั้น เพื่อแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำในประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด Emotiv ได้พัฒนาแพลตฟอร์มการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์แบบกระจายศูนย์ที่สามารถขยายขนาดได้ เรียกว่า EmotivLABS
ก้าวไปข้างหน้าเพื่อแก้ปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำด้วย EmotivLABS
เราสามารถเร่งการวิจัยของเราได้รวดเร็วยิ่งขึ้นโดยการทำงานร่วมกัน
EmotivLABS คือแพลตฟอร์มการวิจัยแบบกระจายศูนย์ที่สามารถปรับขนาดได้ของ Emotiv ผู้เข้าร่วมจากทั่วทุกมุมโลกสามารถเข้าร่วมการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ด้วยชุดหูฟัง Emotiv EEG ของตนเอง และจะได้รับค่าตอบแทนจากการมีส่วนร่วมครั้งนี้
คุณลักษณะเด่นที่เป็นส่วนสำคัญของแพลตฟอร์มคือ กระบวนการประกันคุณภาพที่ซับซ้อนเพื่อให้แน่ใจว่านักวิจัยจะได้รับข้อมูลคุณภาพสูงระดับการวิจัยจากผู้เข้าร่วมการทดลอง ผู้ใช้จะต้องผ่านกระบวนการรับรองที่แสดงให้เห็นว่าพวกเขาเข้าใจหลักการทำงานของชุดหูฟัง และมั่นใจได้ว่าจะสามารถเก็บรวบรวมข้อมูล EEG คุณภาพสูงได้ เมื่อได้รับการรับรองแล้ว ผู้ใช้จะสามารถเข้าร่วมการทดลองวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์บนแพลตฟอร์มได้ และในบางกรณีอาจได้รับค่าตอบแทนอีกด้วย
นอกเหนือจากข้อมูลดิบ EEG แล้ว นักวิจัยยังสามารถเข้าถึงข้อมูลกำลังคลื่นสมอง (band power) แอลกอริทึมการประมวลผลเพื่อการตรวจจับด้านอารมณ์และความคิด รวมถึงความสนใจ ความหงุดหงิด ความสนใจ ความผ่อนคลาย ความมีส่วนร่วม ความตื่นเต้น และความเครียดทางปัญญา
การทดลองวิจัยสามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้เครื่องมือสร้างการทดลอง (Experiment Builder) ของ Emotiv จากนั้นจึงปรับใช้กับ EmotivLABS เชื่อมต่อและสรรหาผู้เข้าร่วมที่ได้รับการรับรองจากแผงควบคุมระดับโลก และเก็บรวบรวมข้อมูล EEG คุณภาพสูงทั้งหมดได้ในแพลตฟอร์มเดียว
ชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ที่จับคู่กับ EmotivLABS เข้ามารับมือปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำในสามประเด็นหลัก ได้แก่ โลจิสติกส์การสรรหาผู้เข้าร่วม ความมีนัยสำคัญทางสถิติ และการเข้าถึงกลุ่มประชากรที่หลากหลายและครอบคลุมยิ่งขึ้น
ในที่สุด เมื่อจำนวนสาขาวิชาและตลาดเชิงพาณิชย์ที่เปิดรับเครื่องมือและระเบียบวิธีทางประสาทวิทยาศาสตร์เพิ่มมากขึ้น ชุดหูฟังระดับการวิจัยที่มีต้นทุนต่ำของ Emotiv จึงถูกนำไปใช้ในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี ยานยนต์ การตลาดระบบประสาท (neuromarketing) การวิจัยผู้บริโภค การศึกษา และแวดวงความบันเทิง
ในที่สุด นวัตกรรมทางเทคโนโลยีระบบประสาทขนาดใหญ่นี้ช่วยให้เรามีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับชีวิตทางอารมณ์และสติปัญญาของเรา ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นความรู้ที่เอื้อมไม่ถึงเนื่องจากรูปแบบการวิจัยและแนวปฏิบัติการวิจัยของการทดลองแบบดั้งเดิม การประยุกต์ใช้ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวจะช่วยให้เราควบคุมการทำงานร่วมกันได้อย่างตระหนักรู้ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการปรับตัวในชีวิตส่วนตัวและการทำงาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดและเติมเต็มความสามารถโดยกำเนิดของพวกเราเองทั้งในด้านบุคคลและการสร้างความสัมพันธ์กับผู้อื่น
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีปรับปรุงการวิจัยของคุณได้ที่นี่
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Emotiv
Emotiv ก่อตั้งขึ้นในปี 2011 เป็นบริษัทสารสนเทศชีวภาพ (bioinformatics) ในซานฟรานซิสโก โดยมีพันธกิจในการขับเคลื่อนความเข้าใจของเราเกี่ยวกับสมองของมนุษย์ด้วยการออกแบบฮาร์ดแวร์อิเล็กโทรเอนเซฟาโลกราฟี (EEG) การวิเคราะห์ และการแสดงผลข้อมูลแบบภาพ
หัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์แบบเปิดคือความร่วมมือ แพลตฟอร์มวิจัยและเจ้าหน้าที่ของ Emotiv มีจุดมุ่งหมายเพื่อส่งเสริมความซื่อสัตย์ทางวิทยาศาสตร์และความแม่นยำในการทดลอง แพลตฟอร์มวิจัยที่ขยายขนาดได้ของ Emotiv ที่มีชื่อว่า EmotivLABS จะเชื่อมต่อนักประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิดทั่วโลกกับประชากรผู้เข้าร่วมการวิจัยและนักสืบสวนทั่วโลก ด้วยความตระหนักถึงลักษณะการเพิ่มการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ให้เป็นเส้นตรง เราสนับสนุนนักวิจัยโดยการจัดหาชุดข้อมูลที่ครอบคลุม หลายมิติ และสมบูรณ์ ช่วยให้คุณสามารถสรุปผลที่มีความหมายจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ได้
ชุดหูฟัง Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv ให้บริการชุมชนผู้ใช้ที่หลากหลาย ตั้งแต่มืออาชีพไปจนถึงบุคคลทั่วไปที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับสมองของพวกเขา Emotiv Insight เป็นชุดหูฟัง EEG แบบ 5 ช่องสัญญาณ ออกแบบมาสำหรับการเชื่อมต่อสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI) Insight ผสมผสานการออกแบบที่เพรียวบาง ติดตั้งง่าย เข้ากับเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ปฏิวัติวงการ
Emotiv EPOC X และ EPOC Flex
Emotiv EPOC X เป็นชุดหูฟัง EEG แบบ 14 ช่องสัญญาณ และ EPOC Flex เป็นระบบ EEG แบบ 32 ช่องสัญญาณ ได้รับการออกแบบสำหรับการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ในทุกสภาพแวดล้อม ชุดหูฟัง EPOC เป็นแบบไร้สายพร้อมเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ได้รับการปรับปรุง ชุดหูฟังทั้งสองได้รับการตรวจสอบความถูกต้องโดยกลุ่มวิจัยที่เป็นอิสระ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่าให้ข้อมูลคุณภาพสูงระดับการวิจัย
สามารถดูการเปรียบเทียบที่สมบูรณ์เกี่ยวกับความสามารถทางเทคนิคของชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ได้บนเว็บไซต์ของ Emotiv
เทคโนโลยี Emotiv
Emotiv ได้ออกแบบชุดเครื่องมือเพื่อรองรับทุกขั้นตอนของการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ไปพร้อมกัน
ซอฟต์แวร์ EmotivPRO ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงผลลัพธ์ของการทดลองในรูปแบบภาพได้ นักวิจัยยังสามารถออกแบบการทดลองในระดับมืออาชีพ ซึ่งผู้เข้าร่วมคนใดก็ตามที่มีชุดหูฟัง Emotiv สามารถเข้าร่วมได้ หากสอดคล้องกับการออกแบบการทดลอง
นอกจากนี้ยังมีชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) สำหรับ Emotiv เพื่อให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชันที่กำหนดเอง การโต้ตอบ หรือการออกแบบการทดลองในระหว่างเดินทางได้ด้วยการใช้ชุดหูฟังและสมาร์ทโฟนเพียงเครื่องเดียว
เมื่อจำนวนสาขาวิชาและตลาดเชิงพาณิชย์ที่เปิดรับเครื่องมือและระเบียบวิธีทางประสาทวิทยาศาสตร์เพิ่มมากขึ้น ชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ที่มีราคาไม่แพงและใช้งานง่าย จึงถูกนำไปใช้ใน:
การวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์
สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี
อุตสาหกรรมยานยนต์
การตลาดระบบประสาท (Neuromarketing)
การวิจัยผู้บริโภค
การศึกษา
แวดวงความบันเทิง
การรับมือกับวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ (replication crisis) ในสาขาประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด เพื่อปรับปรุงนัยสำคัญทางสถิติ
ในด้านประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด รวมถึงการวิจัยพฤติกรรมทางสังคม ระเบียบวิธีวิจัยแบบ EEG มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจจิตใจของมนุษย์โดยการศึกษาธรรมชาติของการทำงานของสมองที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมต่างๆ หรือสภาพแวดล้อมภายนอกที่แตกต่างกัน ตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญของการวิจัย EEG ในปัจจุบันที่มีชุดหูฟัง EEG แบบไร้สายที่พกพาสะดวกพร้อมใช้งานแล้ว คือความสามารถในการตรวจสอบการทำงานของสมองในระยะยาวและพฤติกรรมทางสังคมในสถานที่จริงในชีวิตประจำวัน แทนที่จะถูกจำกัดอยู่แต่เฉพาะในห้องแล็บ
วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ (Replication Crisis) คืออะไร?
วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ หมายถึง การที่นักวิจัยไม่สามารถทำซ้ำหรือผลิตผลลัพธ์จากการทดลองของนักวิจัยคนอื่นๆ ได้ ส่งผลให้ผลการค้นพบของพวกเขาไม่สามารถขยายผลทดสอบจากกลุ่มตัวอย่างไปยังประชากรทั่วไปได้
น่าเสียดายที่กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กเป็นหัวใจสำคัญของความท้าทายในปัจจุบันของความพยายามทางประสาทวิทยาศาสตร์ กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กส่งผลกระทบต่อความมีนัยสำคัญทางสถิติ เพิ่มความยากลำบากในการสรุปผลที่มีความหมาย และทำให้วิกฤตความสามารถในการทำซ้ำรุนแรงยิ่งขึ้น
เนื่องจากการทำซ้ำเป็นขั้นตอนที่สำคัญมากในกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ การแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำนี้จึงเป็นเรื่องที่จำเป็นอย่างยิ่ง หากไม่ทำเช่นนั้น ผลลัพธ์เชิงประจักษ์ที่ไม่สามารถทำซ้ำได้จะทำลายความน่าเชื่อถือของทฤษฎีนั้นๆ รวมถึงการบำบัดรักษา การรักษา หรือกฎหมายใดๆ ที่เกิดขึ้นตามมาจากการกระบวนการดังกล่าว
โพสต์นี้จะให้ภาพรวมของวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ และผลกระทบต่อความสามารถของนักประสาทวิทยาศาสตร์ในการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของข้อมูลที่รวบรวมเพื่อทำความเข้าใจโลกแห่งความเป็นจริง จากนั้นเราจะแนะนำว่าเทคโนโลยีในศตวรรษที่ 21 เช่น การวิจัยแบบร่วมมือจากฝูงชน (crowdsourced research) ที่ขับเคลื่อนโดย AI จะเข้ามาช่วยบรรเทาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำได้อย่างไร
ความสำคัญของความสามารถในการผลิตซ้ำ (reproducibility) ในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์
การวิจัยเชิงประจักษ์ในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับการรับข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับความสามารถในการผลิตซ้ำจึงแบ่งออกเป็นสองคำถาม:
ความสามารถในการผลิตซ้ำ (Reproducibility): การทดลองของคุณมีการตรวจสอบความถูกต้องของการวิเคราะห์และการรับรองที่จำเป็นสำหรับการแปลผลข้อมูลหรือไม่?
การทำซ้ำ (Replication): การทดลองของคุณมีความสามารถในการรับข้อมูลใหม่ที่เป็นอิสระจากการทดลองซ้ำได้หรือไม่
น่าเสียดายที่คำตอบสำหรับคำถามทั้งสองข้อในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่คือ ‘ไม่’
ในปี 2016 Nature ได้สำรวจนักวิจัย 1,576 คน และพบว่านักวิจัยมากกว่า 70% พยายามและล้มเหลวในการทำซ้ำการทดลองของนักวิทยาศาสตร์คนอื่น และมีมากกว่าครึ่งที่ล้มเหลวในการทำซ้ำการทดลองของตนเอง แม้จะล้มเหลว แต่นักวิจัยเพียง 52% เท่านั้นที่เห็นพ้องต้องกันว่านี่เป็นวิกฤต ในขณะที่ 31% คิดว่าผลลัพธ์น่าจะผิดพลาด
ความไม่สามารถทำซ้ำผลการวิจัยมักเกิดจากธรรมชาติเฉพาะของเงื่อนไขการทดลองที่ไม่สามารถชดเชยหรือตรวจจับได้ในทางสถิติ ทุกสิ่งทุกอย่างตั้งแต่สภาพอากาศในวันนั้น ช่างเทคนิคประจำห้องแล็บที่ทำการทดลองเป็นรายบุคคล ไปจนถึงเครื่องมือวิเคราะห์หรือเครื่องมือทางสถิติที่พัฒนาขึ้นเพื่อประเมินผลการทดลอง ล้วนมีองค์ประกอบที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัวซึ่งทำให้การทำซ้ำเป็นเรื่องที่ซับซ้อน
ยิ่งไปกว่านั้น เนื่องจากทรัพยากรและความเชี่ยวชาญที่จำเป็นสำหรับการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ที่มีจำกัด การทดลองจึงมักจะมีการใช้กลุ่มตัวอย่างที่น้อยเกินไป และมีการจำกัดกลุ่มประชากรแบบ WEIRD (ชาติตะวันตก, มีการศึกษา, มาจากประเทศอุตสาหกรรม, ร่ำรวย และเป็นประชาธิปไตย) อยู่แล้วเป็นทุนเดิม
ทำไมการทำซ้ำในการวิจัยจึงสำคัญ?
ข้อจำกัดด้านการขนส่งและการจัดการ เช่น ปัญหาการสรรหาผู้เข้าร่วม การถูกจำกัดอยู่แต่ในห้องแล็บ และขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เล็ก ทำให้นักวิจัยต้องพึ่งพาแนวปฏิบัติและรูปแบบการวิจัยดั้งเดิม ส่งผลให้นักวิจัยที่ศึกษาพฤติกรรมทางสังคมในโลกแห่งความเป็นจริงและข้อมูลส่วนบุคคลไม่สามารถทำการทดลองได้อย่างหลากหลายหรือสร้างสรรค์ ข้อจำกัดเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อขีดความสามารถของนักวิจัยด้านประสาทวิทยาในการแปลงผลลัพธ์ที่ค้นพบเพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การบำบัดรักษา การรักษา และกระทั่งกฎหมาย ปัญหาเหล่านี้ ข้อจำกัดด้านกลุ่มตัวอย่าง และความสามารถที่จำกัดในการทดสอบในสถานการณ์จริง ล้วนเป็นหัวใจสำคัญของวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ
การไม่สามารถทำซ้ำผลการทดลองในห้องแล็บ ทำให้ยากต่อการสรุปผลที่มีกำลังทางสถิติ (statistical power) สูง เมื่อมีความคลางแคลงใจในข้อสรุปที่ได้จากผลการทดลอง ก็จะบั่นทอนความมั่นใจของทั้งระบบ ความคลางแคลงใจนี้ยังส่งผลเสียต่อหน่วยงานให้ทุนสนับสนุนการวิจัยที่ได้รับภารกิจในการสนับสนุนการวิจัยที่จะส่งผลกระทบในวงกว้างต่อโลกแห่งความเป็นจริงอีกด้วย
ความสามารถในการผลิตซ้ำที่ได้รับการปรับปรุงดีขึ้น มักจะมาจากการกำหนดวิธีการวิจัยอย่างแม่นยำ การทำซ้ำผลลัพธ์จะได้รับการปรับปรุงดียิ่งขึ้นเมื่อนักวิจัยบรรลุมาตรฐานขั้นสูงในการเก็บรวบรวมข้อมูล การควบคุมคุณภาพ และขั้นตอนการวิเคราะห์ในการทดลองกับกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ขึ้น
ในทศวรรษที่ผ่านมา นวัตกรรมทางเทคโนโลยีในซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์สำหรับการระดมทรัพยากรจากมวลชน (crowdsourcing) ได้ช่วยให้นักวิจัยสามารถจัดหาองค์ประกอบมาตรฐานหลักเหล่านี้เพื่อแก้ปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ ปัญหากำลังทางสถิติ และวิกฤตความสามารถในการผลิตซ้ำได้
แนวปฏิบัติการวิจัยแบบระดมทรัพยากรจากมวลชน (Crowdsourcing)
ก้าวสู่ระดับสากลเพื่อกลุ่มทดสอบที่มากขึ้นด้วยการวิจัยแบบระดมทรัพยากรจากมวลชน
เทคโนโลยี Crowdsourcing ได้รับการพัฒนาอย่างรวดเร็วในสองทศวรรษที่ผ่านมา เป็นแนวทางที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากบุคคลต่างๆ ผ่านเครือข่ายที่เชื่อมต่อกันทั่วโลก ตัวอย่างเช่น พิจารณาความก้าวหน้าในด้านความเร็วการจดจำของคอมพิวเตอร์ เป็นเวลาหลายทศวรรษที่การวิจัยนี้หยุดนิ่ง จนกระทั่งบริษัทอย่าง Google, Amazon และ Apple รวบรวมข้อมูลสะสมจากผู้ใช้อินเทอร์เน็ตหลายแสนคน ด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่นี้ พวกเขาสามารถปรับปรุงซอฟต์แวร์รู้จำเสียงให้เป็นโปรแกรมที่ใช้กันทั่วไปในบริการของ Google, Alexa และ Siri ในปัจจุบัน
อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับนวัตกรรมทางเทคโนโลยีส่วนใหญ่ Crowdsourcing ได้ถูกนำมาปรับใช้กับแนวปฏิบัติการวิจัยเชิงพาณิชย์และวิทยาศาสตร์หลายอย่าง Zooniverse, Folding@Home และ Seek โดย iNaturalists คือสามแพลตฟอร์ม crowdsourcing ที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายที่สุด
Zooniverse เป็นแพลตฟอร์มการวิจัยที่ขับเคลื่อนโดยผู้คนที่มีขนาดใหญ่ที่สุด โดยมีบัญชีผู้ใช้ลงทะเบียนถึงสองล้านบัญชี มนุษย์มีความสามารถพิเศษในการระบุแพทเทิร์นต่างๆ ในขณะที่คอมพิวเตอร์ทำได้ยาก ประชาชนทั่วไปสามารถช่วยนักวิจัยระบุและจำแนกประเภททุกสิ่ง ตั้งแต่รูปร่างของกาแล็กซีไปจนถึงประเภทของสัตว์ ชุมชน Zooniverse มีส่วนช่วยสนับสนุนการค้นพบมากมาย และใครๆ ก็สามารถอัปโหลดข้อมูลของตนเข้าสู่โปรเจกต์ที่เปิดกว้างสำหรับชุมชนได้
แพลตฟอร์มระดมผลยอดนิยมอื่นๆ ได้แก่ Folding@Home และ Seek โดย iNaturalist โดย Folding@Home จะยืมกำลังการประมวลผลของเครื่องคอมพิวเตอร์ในขณะที่โปรแกรมรักษาหน้าจอทำงาน เพื่อคำนวณรูปร่างและความเป็นไปได้ในการมีปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนที่แปลมาจากรหัส DNA ส่วน Seek ของ iNaturalists เป็นแอปพลิเคชันบนโทรศัพท์มือถือที่สามารถระบุสกุลและชนิดของพืชหรือสัตว์ต่างๆ ผ่านกล้องถ่ายภาพ
ในแง่ของการเก็บข้อมูล Seek มียอดการอัปโหลดภาพเฉลี่ยเกือบ 200,000 ภาพทุกวัน เมื่ออัปโหลดแล้ว ชุมชนนักวิทยาศาสตร์และอาสาสมัครด้านวิทยาศาสตร์กว่าสองล้านคนจะเข้ามามีส่วนร่วมกับข้อมูลเพื่อทำหน้าที่เป็นผู้ประเมินคุณภาพข้อมูล ตลอดจนเสนอแนะและยืนยันความถูกต้องของการระบุประเภท
Crowdsourcing และประสาทวิทยาศาสตร์ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อให้เป็นพันธมิตรกันเสมอมา
การวิจัยแบบ Crowdsourcing เป็นวิธีปรับปรุงความสำคัญในเชิงปฏิบัติตามหลักจริยธรรมการทดลอง เป็นการรวมตัวกันของบุคคลที่มีความสนใจในการสนับสนุนการวิจัยและช่วยให้นักวิจัยสร้างผลกระทบ ด้วยพลังของ crowdsourcing กำลังทางสถิติของแนวปฏิบัติการวิจัยเหล่านี้จะเพิ่มขึ้น นักวิจัยมีแนวโน้มที่จะตรวจพบความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติได้มากกว่าเมื่อมีความแตกต่างนั้นอยู่จริง เนื่องจากมีกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ที่รับประกันกำลังทางสถิติที่เพียงพอ
เมื่อไม่นานมานี้ การพัฒนาของเทคโนโลยี crowdsourcing และชุดหูฟัง EEG ระดับการวิจัยที่มีน้ำหนักเบา พกพาสะดวก และมีคุณภาพสูง มอบความหวังในการแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำ การใช้ข้อมูลระดับการวิจัยแบบ crowdsourcing จากบุคคลหลายพันคนที่มีความหลากหลายและกระจัดกระจายอยู่ทั่วโลก ดูเหมือนจะช่วยเพิ่มกำลังทางสถิติที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นให้กับแนวปฏิบัติการวิจัยต่างๆ อย่างแท้จริง เพื่อตอบคำถามเรื่องนวัตกรรมและการวิจัยที่น่ายุ่งยากที่สุด พลังประชากรและการระดมมวลชนจึงกลายเป็นพันธมิตรที่ได้รับความนิยมอย่างมาก
ในขณะที่บางการอภิปรายเกี่ยวกับวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำยังคงดำเนินต่อไป Emotiv ได้จัดกรอบปัญหาใหม่ให้เป็นโอกาส ซึ่งเป็นความท้าทายที่คุ้มค่าแก่การแก้ไข และพวกเขาได้สร้างความก้าวหน้าอย่างสำคัญในการทำเช่นนั้น เพื่อแก้ไขวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำในประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิด Emotiv ได้พัฒนาแพลตฟอร์มการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์แบบกระจายศูนย์ที่สามารถขยายขนาดได้ เรียกว่า EmotivLABS
ก้าวไปข้างหน้าเพื่อแก้ปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำด้วย EmotivLABS
เราสามารถเร่งการวิจัยของเราได้รวดเร็วยิ่งขึ้นโดยการทำงานร่วมกัน
EmotivLABS คือแพลตฟอร์มการวิจัยแบบกระจายศูนย์ที่สามารถปรับขนาดได้ของ Emotiv ผู้เข้าร่วมจากทั่วทุกมุมโลกสามารถเข้าร่วมการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ด้วยชุดหูฟัง Emotiv EEG ของตนเอง และจะได้รับค่าตอบแทนจากการมีส่วนร่วมครั้งนี้
คุณลักษณะเด่นที่เป็นส่วนสำคัญของแพลตฟอร์มคือ กระบวนการประกันคุณภาพที่ซับซ้อนเพื่อให้แน่ใจว่านักวิจัยจะได้รับข้อมูลคุณภาพสูงระดับการวิจัยจากผู้เข้าร่วมการทดลอง ผู้ใช้จะต้องผ่านกระบวนการรับรองที่แสดงให้เห็นว่าพวกเขาเข้าใจหลักการทำงานของชุดหูฟัง และมั่นใจได้ว่าจะสามารถเก็บรวบรวมข้อมูล EEG คุณภาพสูงได้ เมื่อได้รับการรับรองแล้ว ผู้ใช้จะสามารถเข้าร่วมการทดลองวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์บนแพลตฟอร์มได้ และในบางกรณีอาจได้รับค่าตอบแทนอีกด้วย
นอกเหนือจากข้อมูลดิบ EEG แล้ว นักวิจัยยังสามารถเข้าถึงข้อมูลกำลังคลื่นสมอง (band power) แอลกอริทึมการประมวลผลเพื่อการตรวจจับด้านอารมณ์และความคิด รวมถึงความสนใจ ความหงุดหงิด ความสนใจ ความผ่อนคลาย ความมีส่วนร่วม ความตื่นเต้น และความเครียดทางปัญญา
การทดลองวิจัยสามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้เครื่องมือสร้างการทดลอง (Experiment Builder) ของ Emotiv จากนั้นจึงปรับใช้กับ EmotivLABS เชื่อมต่อและสรรหาผู้เข้าร่วมที่ได้รับการรับรองจากแผงควบคุมระดับโลก และเก็บรวบรวมข้อมูล EEG คุณภาพสูงทั้งหมดได้ในแพลตฟอร์มเดียว
ชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ที่จับคู่กับ EmotivLABS เข้ามารับมือปัญหาวิกฤตความสามารถในการทำซ้ำในสามประเด็นหลัก ได้แก่ โลจิสติกส์การสรรหาผู้เข้าร่วม ความมีนัยสำคัญทางสถิติ และการเข้าถึงกลุ่มประชากรที่หลากหลายและครอบคลุมยิ่งขึ้น
ในที่สุด เมื่อจำนวนสาขาวิชาและตลาดเชิงพาณิชย์ที่เปิดรับเครื่องมือและระเบียบวิธีทางประสาทวิทยาศาสตร์เพิ่มมากขึ้น ชุดหูฟังระดับการวิจัยที่มีต้นทุนต่ำของ Emotiv จึงถูกนำไปใช้ในการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี ยานยนต์ การตลาดระบบประสาท (neuromarketing) การวิจัยผู้บริโภค การศึกษา และแวดวงความบันเทิง
ในที่สุด นวัตกรรมทางเทคโนโลยีระบบประสาทขนาดใหญ่นี้ช่วยให้เรามีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับชีวิตทางอารมณ์และสติปัญญาของเรา ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นความรู้ที่เอื้อมไม่ถึงเนื่องจากรูปแบบการวิจัยและแนวปฏิบัติการวิจัยของการทดลองแบบดั้งเดิม การประยุกต์ใช้ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวจะช่วยให้เราควบคุมการทำงานร่วมกันได้อย่างตระหนักรู้ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการปรับตัวในชีวิตส่วนตัวและการทำงาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดและเติมเต็มความสามารถโดยกำเนิดของพวกเราเองทั้งในด้านบุคคลและการสร้างความสัมพันธ์กับผู้อื่น
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีปรับปรุงการวิจัยของคุณได้ที่นี่
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Emotiv
Emotiv ก่อตั้งขึ้นในปี 2011 เป็นบริษัทสารสนเทศชีวภาพ (bioinformatics) ในซานฟรานซิสโก โดยมีพันธกิจในการขับเคลื่อนความเข้าใจของเราเกี่ยวกับสมองของมนุษย์ด้วยการออกแบบฮาร์ดแวร์อิเล็กโทรเอนเซฟาโลกราฟี (EEG) การวิเคราะห์ และการแสดงผลข้อมูลแบบภาพ
หัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์แบบเปิดคือความร่วมมือ แพลตฟอร์มวิจัยและเจ้าหน้าที่ของ Emotiv มีจุดมุ่งหมายเพื่อส่งเสริมความซื่อสัตย์ทางวิทยาศาสตร์และความแม่นยำในการทดลอง แพลตฟอร์มวิจัยที่ขยายขนาดได้ของ Emotiv ที่มีชื่อว่า EmotivLABS จะเชื่อมต่อนักประสาทวิทยาศาสตร์พฤติกรรมและความคิดทั่วโลกกับประชากรผู้เข้าร่วมการวิจัยและนักสืบสวนทั่วโลก ด้วยความตระหนักถึงลักษณะการเพิ่มการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ให้เป็นเส้นตรง เราสนับสนุนนักวิจัยโดยการจัดหาชุดข้อมูลที่ครอบคลุม หลายมิติ และสมบูรณ์ ช่วยให้คุณสามารถสรุปผลที่มีความหมายจากกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ได้
ชุดหูฟัง Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv ให้บริการชุมชนผู้ใช้ที่หลากหลาย ตั้งแต่มืออาชีพไปจนถึงบุคคลทั่วไปที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับสมองของพวกเขา Emotiv Insight เป็นชุดหูฟัง EEG แบบ 5 ช่องสัญญาณ ออกแบบมาสำหรับการเชื่อมต่อสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI) Insight ผสมผสานการออกแบบที่เพรียวบาง ติดตั้งง่าย เข้ากับเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ปฏิวัติวงการ
Emotiv EPOC X และ EPOC Flex
Emotiv EPOC X เป็นชุดหูฟัง EEG แบบ 14 ช่องสัญญาณ และ EPOC Flex เป็นระบบ EEG แบบ 32 ช่องสัญญาณ ได้รับการออกแบบสำหรับการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ในทุกสภาพแวดล้อม ชุดหูฟัง EPOC เป็นแบบไร้สายพร้อมเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ได้รับการปรับปรุง ชุดหูฟังทั้งสองได้รับการตรวจสอบความถูกต้องโดยกลุ่มวิจัยที่เป็นอิสระ และได้รับการพิสูจน์แล้วว่าให้ข้อมูลคุณภาพสูงระดับการวิจัย
สามารถดูการเปรียบเทียบที่สมบูรณ์เกี่ยวกับความสามารถทางเทคนิคของชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ได้บนเว็บไซต์ของ Emotiv
เทคโนโลยี Emotiv
Emotiv ได้ออกแบบชุดเครื่องมือเพื่อรองรับทุกขั้นตอนของการวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์ไปพร้อมกัน
ซอฟต์แวร์ EmotivPRO ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงผลลัพธ์ของการทดลองในรูปแบบภาพได้ นักวิจัยยังสามารถออกแบบการทดลองในระดับมืออาชีพ ซึ่งผู้เข้าร่วมคนใดก็ตามที่มีชุดหูฟัง Emotiv สามารถเข้าร่วมได้ หากสอดคล้องกับการออกแบบการทดลอง
นอกจากนี้ยังมีชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) สำหรับ Emotiv เพื่อให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชันที่กำหนดเอง การโต้ตอบ หรือการออกแบบการทดลองในระหว่างเดินทางได้ด้วยการใช้ชุดหูฟังและสมาร์ทโฟนเพียงเครื่องเดียว
เมื่อจำนวนสาขาวิชาและตลาดเชิงพาณิชย์ที่เปิดรับเครื่องมือและระเบียบวิธีทางประสาทวิทยาศาสตร์เพิ่มมากขึ้น ชุดหูฟัง EEG ของ Emotiv ที่มีราคาไม่แพงและใช้งานง่าย จึงถูกนำไปใช้ใน:
การวิจัยทางประสาทวิทยาศาสตร์
สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี
อุตสาหกรรมยานยนต์
การตลาดระบบประสาท (Neuromarketing)
การวิจัยผู้บริโภค
การศึกษา
แวดวงความบันเทิง
อ่านต่อ