7 วิธีการรวบรวมข้อมูลระยะไกลที่ช่วยยกระดับงานวิจัยด้านประสาทวิทยา

ภายในปี 2025 จะมีการสร้างข้อมูลใหม่มากกว่า 463 เอกซะไบต์ในแต่ละวันทั่วทั้งอินเทอร์เน็ต ตัวเลขนี้ถือว่าไม่น่าเชื่อ ตัวเลขนี้มาจากรายการทั่วไป เช่น อีเมล ~300 พันล้านรายการหรือภาพถ่ายที่แบ่งปัน ~95 ล้านภาพ รายการเหล่านี้แบ่งปันอย่างเปิดเผยโดยมีจุดประสงค์ให้ได้รับการรับชม อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดั่งกล่าวส่วนใหญ่ที่เกิดขึ้นมาในแต่ละวันเกิดจากรายการที่ไม่ค่อยรู้จักและธรรมดามากขึ้น เช่น เมทาดาตา ข้อมูลตำแหน่ง บันทึกการโต้ตอบ ประวัติการท่องเว็บที่เก็บถาวร และอื่น ๆ ในขณะที่ดูไม่น่าสนใจ กลับพบว่าเมื่อนำมาเก็บรวบรวมและวิเคราะห์เป็นจำนวนมาก การทำนายสถานะของมนุษย์สามารถมีความแม่นยำอย่างน่าทึ่งเมื่อเวลาผ่านไป เช่น:

• สุขภาพดี vs. ป่วย

• กิจกรรมทั่วไป

• การนอนหลับ vs. การออกกำลังกาย

• พฤติกรรมในอนาคตเช่นการซื้อสินค้าในอนาคตหรือการเลือกตั้ง

ในฐานะนักประสาทวิทยา เราสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับจิตใจมนุษย์ หลังจากทั้งหมด การแสดงปัจจัยที่เป็นฐานของกิจกรรมและ/หรือพฤติกรรมมนุษย์เป็นแกนหลักของการวิจัยประสาทวิทยา บทความนี้ให้แนวทางเจ็ดวิธีที่การเก็บข้อมูลจากระยะไกลกำลังปรับปรุงการวิจัยประสาทวิทยา

นักประสาทวิทยาใช้เทคนิคการเก็บข้อมูลระยะไกลมานานหลายทศวรรษ สิ่งที่เปลี่ยนแปลงในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือ:

• ระยะทางที่ 'การเก็บข้อมูลระยะไกล' สามารถทำได้จริง

• จำนวนผู้เข้าร่วมที่สามารถเข้าร่วมได้

• ประเภทของจุดสิ้นสุดที่สามารถวัดและประมวลผลได้ในการทดลองเดียว

การวิจัยไม่ได้เป็นเพียงการประยุกต์ใช้สำหรับการเก็บข้อมูลระยะไกลและการประยุกต์ใช้ ความก้าวหน้าในระบบ Virtual Reality (VR) ทำให้ห้องปฏิบัติการขยายสู่พื้นที่เสมือนจริง ตัวอย่างทางการแพทย์ ความก้าวหน้าเหล่านี้ในระบบ VR สำหรับการวิจัยประสาทวิทยาช่วยให้สามารถทำการผ่าตัดทางไกลทั่วโลกได้ง่ายขึ้น ในสถานการณ์นี้ ชุดหูฟัง VR จะอยู่กับทีมการปฏิบัติงาน เพื่อให้เมื่อศัลยแพทย์มาถึง เขาสามารถมองเห็นคุณภาพของวิดีโอที่ส่งมาจากผู้ป่วยในระยะไกลได้

ในสถานการณ์เล็กน้อย การใช้เพียงวิดีโอก็เพียงพอ แต่ในความเป็นจริงเสมือนนี้ พวกเขาจับคู่วิดีโอกับการตอบกลับแบบรู้สึกในทั้งการผ่าตัดสดและภารกิจฝึกอบรมต่าง ๆ คุณอาจกล่าวได้ว่านี่คล้ายกับแถบสั่นในอุปกรณ์เล่นเกมแต่มีความก้าวหน้ามากขึ้นอีกมาก

ดังที่เน้นด้านล่าง มีหลายเหตุผล (อย่างน้อยก็ถึง 7 ข้อ) ว่าทำไมกระบวนการทางการแพทย์ หรือนักวิจัยหรือตลาดประสาทวิทยาถึงเลือกใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่เพื่อเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บจากระยะไกลทั่วโลก

1. ความสะดวกสบายและความง่ายดายของบ้าน

ตัวอย่างที่เกิดความเครียดสร้างข้อมูลที่เครียด

เป็นที่ยอมรับกันดีว่าการเผชิญกับปัจจัยที่สร้างความเครียดก่อนการทดสอบพฤติกรรมอาจ ปรับเปลี่ยนข้อมูลที่เก็บในภายหลังได้ นอกจากนี้ได้มีการพิสูจน์ซ้ำแล้วซ้ำอีกว่าไม่เพียงแต่ผลกระทบชั่วคราวเท่านั้น ปัจจัยด้านสภาพแวดล้อมที่ก่อให้เกิดความเครียดสามารถส่งผลยาวนาน นักวิทยาศาสตร์มีความหวังดีที่สุดในการลดปัจจัยภายนอกดังกล่าวในขณะที่ยอมรับว่ามันไม่สามารถกำจัดได้โดยสิ้นเชิง ดังนั้น หากแต่ละตัวอย่างได้รับการดูแลเหมือนกันทุกๆ องค์ประกอบจะได้รับผลกระทบเท่าเทียมกัน

มนุษย์กำลังถูกทดสอบในบ้านของตัวเอง

การขับรถไปที่ออฟฟิศของหมอ ความกังวลเกี่ยวกับค่าใช้จ่าย การวินิจฉัย การหาสำนักงานที่ถูกต้อง หรือจอดรถอย่างถูกกฎหมาย ล้วนแต่เป็นปัจจัยความเครียดที่แท้จริง อย่างไรก็ตาม หากการเก็บข้อมูลวิจัยสามารถทำได้เพื่อหลีกเลี่ยงปัจจัยภายนอกเหล่านี้ เช่น ในความสะดวกสบายของบ้านตัวเอง ผลของการเดินทางที่เครียดจะไม่มาบดบังจุดโฟกัสของการศึกษา

อย่างไรก็ตาม เป็นไปไม่ได้ที่จะแยกหรือกำจัดผลกระทบของปัจจัยภายนอกต่อวิชาวิจัยอย่างสิ้นเชิง วิธีที่ดีที่สุดสำหรับการลดปัจจัยความเครียดคือทำให้ทุกตัวอย่างสัมผัสกับสถานการณ์เดียวกันโดยใช้เครื่องมือที่มีนวัตกรรมแต่ผ่านการทดสอบแล้ว

2. กำลังแห่งเหตุการณ์เหนือการควบคุม

เมื่อเกิดหายนะที่ไม่อาจจะคาดคิด คุณต้องปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของคุณ เข้าสู่ COVID-19

สามปีที่ผ่านมาทำให้เห็นความจริงอย่างมากเนื่องจากการระบาดของ COVID-19 บางครั้งเหตุการณ์พิเศษหรือสถานการณ์ที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของนักวิจัย ผู้บังคับให้ปรับแผนไปสู่ข้อจำกัดใหม่

การกำหนดแคมเปญโฆษณาที่มีประสิทธิภาพที่สุดโดยใช้เทคโนโลยีที่ดีที่สุดในปัจจุบันถือเป็นสิ่งที่ชัดเจนสำหรับนักการค้า อย่างไรก็ตาม ความจริงก็คือ: คุณภาพของข้อมูลของเรื่องไม่ได้ขึ้นอยู่กับระยะห่างจากนักวิจัย ดังนั้น งานหลักของนักวิจัยในการรวบรวมข้อมูลจากตัวอย่างควรปรับให้เหมาะสมกับเครื่องมือที่มีอยู่ในปัจจุบัน

3. EverlyWell, Apple Watch & Telesurgery

EverlyWell เป็นบริการตรวจสมรรถภาพทางการแพทย์สั่งซื้อทางไปรษณีย์ที่จัดส่งชุดตรวจที่บรรจุล่วงหน้าพร้อมคำแนะนำที่เข้าใจง่ายเพื่อตรวจหาวัตถุประสงค์ในการทดสอบมากกว่า 30 ชนิด Apple Watch ก็ทำให้เป็นข่าวอีกครั้งด้วยการแจ้งเตือนความผันผวนของอัตราการเต้นหัวใจและการตรวจจับการล้ม สำหรับทั้ง EverlyWell และ Apple มีความต้องสงสัยน้อยในความสามารถของผลิตภัณฑ์ที่เพิ่มคุณค่าโดยเสียค่าเดินทางและค่าใช้จ่ายที่ต่ำลงสำหรับตลาดผู้บริโภค

ด้วยผลิตภัณฑ์ดังกล่าวและอื่น ๆ, เราในฐานะสังคมดูเหมือนจะยอมรับและไว้วางใจข้อมูลทางชีวการแพทย์ที่เก็บไว้ในพื้นที่ แห่งที่มีการประมวลผลระยะไกลและแสดงตามลำดับ ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องการป้องกันโรค สุขภาพจิต การต่อสู้กับความเจ็บป่วย หรือรักษาร่างกายให้สมดุล คุณต้องการรับข้อมูลและหวังว่าจะได้รับรางวัลเมื่อบรรลุเป้าหมายสุขภาพแล้ว จุดภาพหลอดก่อนที่อินเทอร์เน็ตจะมืด และเมื่อคอมพิวเตอร์มีขนาดเต็มห้อง การวัดและติดตามตัวชี้วัดสมรรถภาพสำคัญจำเป็นต้องเป็นเรื่องอนาล็อกมากๆ

ไม่ใช่เช่นนี้อีกต่อไปนี้แล้ว ตอนนี้ การเคลื่อนไหว "ตัวตนที่นับจำนวนได้" กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

KPIs ที่ถูกตรวจสอบบ่อยที่สุดคือ:

• อัตราการเต้นของหัวใจ

• ความดันโลหิต

• น้ำหนัก

• ส่วนสูง

• ระยะเวลาการนอนหลับ

• รูปแบบการเคลื่อนไหว

ทั้งหมดสามารถจัดหาค่าจากตัวเลขผ่านเซ็นเซอร์ที่เหมาะสมและฮาร์ดแวร์พื้นฐาน เป็นที่รู้กันทั่วไปว่าประสาทวิทยาและหลายสาขาการแพทย์มี ปัญหาขนาดตัวอย่าง ในการพยายามแก้ปัญหานี้ วิธีที่ดีที่สุดคือเพิ่มผู้เข้าร่วมเพิ่มเติมแทนที่จะฝึกอบรมกลุ่มตัวอย่างที่น้อยกว่าเพราะอยู่ใกล้เต็มข้อ ในขณะที่การวัด KPIs ระยะไกลตกว่าเป็นการทำทางที่มีผลในวิจารพร้อมวิกฤตกิจการอยู่กับตนเอง

4. การเพิ่มความหลากหลายในการเข้าร่วมของผู้เข้าร่วม

ใครเป็นกลุ่ม WEIRD และทำไมเราถึงรู้มากเกี่ยวกับพวกเขาโดยเฉพาะ?

"นักพฤติกรรมศาสตร์มักจะตีพิมพ์คำอวดอ้างเกี่ยวกับจิตวิทยาและพฤติกรรมของมนุษย์ในวารสารชั้นนำของโลกบนตัวอย่างได้รับมาจาก สังคมตะวันตกที่มีการเรียนสมรรถภาพสูง มั่งคั่ง และประชาธิปไตย (WEIRD) "

มันเป็นเรื่องตลกประจำที่ จิตวิทยารู้มากเกี่ยวกับนักศึกษาวัยเรียนขาว, บุคคลที่มั่งคั่ง แต่รู้เพียงน้อยเกี่ยวกับมนุษย์ทั่วไป.

ทำไม?

การทดลองจิตวิทยาทำที่วิทยาเขต มหาวิทยาลัย และคุณสมบัติการเข้าถึงของผู้เข้าร่วมมักไม่ได้เปิดกว้างกว่าในด้านพื้นที่ใกล้เคียงและเมื่อมีเวลา. เพื่อให้สามารถสร้างข้อสรุปเกี่่ยวกับประชากรทั้งหมด กลุ่มตัวอย่างสำหรับการทดลองจิตวิทยาต้องรวมถึงผู้บุคคลจากภูมิหลังที่หลากหลายมากขึ้น. คีย์ของปัญหานี้อาศัยที่เครื่องมือเก็บข้อมูลระยะไกลโดยเฉพาะเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อให้ผู้บริโภคใช้เอง.

5. การลดต้นทุนระยะสั้นและระยะยาว

แพลตฟอร์มคลาวด์สมัยใหม่ทำให้ระยะทางเป็นเรื่องไม่สำคัญ.

การใช้เครื่องมือเก็บข้อมูลระยะไกลช่วยประหยัดเงินในโฆษณา.

การสุ่มตัวอย่างมีค่าใช้จ่ายมากกว่าตัวอย่างที่สะดวก เช่น นักศึกษามหาวิทยาลัยเพราะคุณต้องโฆษณาสำหรับผู้ทดลองในชุมชนท้องถิ่น. พูดง่ายๆคือการโฆษณาคือค่าใช้จ่าย.

การใช้เครื่องมือเก็บข้อมูลระยะไกลช่วยประหยัดเงินในอุปกรณ์ IT และการวิเคราะห์ประสาทพิเศษ.

บ่อยครั้ง, ห้องปฏิบัติการวิจัยแต่ละแห่งต้องจ่ายและดูแลอุปกรณ์ IT ของตัวเอง, โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้ามันเป็นฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับการเก็บข้อมูล. แน่นอน, เขตแนวเทคโนโลยีทำให้ดีขึ้น สินทดแทนท่อส่งเขตแรงสูง ราคาลดเข้าแอร์พอร์ต.ด้วยเหตุนี้ การเข้าถึงแพลตฟอร์มคลาวด์สมัยใหม่และอุปกรณ์เก็บข้อมูลที่มีราคาลดลงสามารถลดการใช้ทรัพยากรในการวิจัยประสาทวิทยา.

6. การวัดทางกายภาพและพฤติกรรม همیشهเป็นเรื่อง "ระยะไกล"

ระยะทางระหว่างฮาร์ดแวร์เซ็นเซอร์และซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูลไม่มีความสำคัญ.

การเข้าใจ, คาดการณ์, และการรักษาการปฏิบัติพฤติกรรมของมนุษย์เป็นแกนของการวิจัยทางวิชาการส่วนใหญ่, โดยเฉพาะประสาทวิทยา. โดยทั่วไป, ความคิดของ "การเก็บข้อมูลพฤติกรรม" นำภาพของนักวิทยาศาสตร์ในเสื้อแล็บที่ไม่มีคราบสกปรกดูอย่างคาดเดาต่างๆพร้อมกับคลิปบอร์ดและนาฬิกาเวลาด้วยการเขียนบันทึกเป็นครั้งคราว.

นี่เป็นความคิดเรียบง่าย, แต่มันถูกรบกวนด้วยแหล่งที่มาไม่ทราบของความแปรปรวนที่ไม่ทราบซึ่งสามารถมีผลต่อกิจกรรมหรือพฤติกรรมของตัวอย่าง. ในการทดลองทางวิทยาศาสตร์, เป้าหมายคือการกำจัดความแปรปรวนที่ไม่สามารถอธิบายได้นี้ให้มากที่สุด. การปฏิบัตินี้เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อสร้างข้อสรุปที่มีพื้นฐานบนเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อสังเกตผลลัพธ์.

วิธีการลบแหล่งข้อผิดพลาดในการวิจัยประสาทวิทยา

ภารกิจที่จะลบแหล่งข้อผิดพลาดในการวัดทางกายภาพและพฤติกรรมมนุษย์ยังคงดำเนินต่อไป. ที่พื้นฐานที่สุด, นี่มักจะเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงฮาร์ดแวร์ที่เก็บข้อมูลจากเซ็นเซอร์ ซึ่งใช้ซอฟต์แวร์อะนาลอกหรือดิจิทัลเพื่อระบุรายการที่สนใจ, แนวโน้ม หรือความแตกต่างระหว่างตัวอย่างหรือตัวเป็นเอง. การเก็บข้อมูลระยะไกลมีกำลังมากกว่าที่คิดและสามารถให้ชุดข้อมูลที่มีความขอบ่อยที่สำคัญแต่เกี่ยวข้องที่เพิ่มกำลังทำนายเกี่ยวกับการทดลอง

7. การเรียนรู้ของเครื่องจักรให้ข้อมูลที่ดีกว่า

ข้อมูล + เมทาดาต้า + การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) = แบบจำลองที่ครอบคลุมที่สุดของกิจกรรมพฤติกรรม.

แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ของคุณคือใคร, ที่ไหน, รักและเกลียดอะไร, กำลังถูกใช้งานในระดับที่มีหลายคนที่ไม่รู้. โชคดีมีอุปกรณ์เก็บข้อมูลประสาทวิทยาเชิงพาณิชย์ที่มีอยู่อยู่ที่ตลาดยุคใหม่วันนี้. การใช้ข้อมูลและเมทาดาต้าโฆษณาจากพวกเขาอาจให้ความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมมากกว่าที่สามารถเก็บข้อมูลในห้องปฏิบัติการที่แยกต่างหากและเป็นสเตอริลได้.

ที่พื้นฐาน, ข้อมูลที่ให้มา (ชื่อ, ที่อยู่, วันเกิด) ถูกรวมเข้ากับเมทาดาต้าด้านใต้ (เวลาที่คงอยู่ในเว็บไซต์, เว็บไซต์ก่อนหน้า, เว็บไซต์ออก) และทำให้ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ใหม่อย่างสมบูรณ์ที่พิสูจน์แล้วว่าจะมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการวัดและคาดการณ์พฤติกรรมมนุษย์.

คุณต้องการทราบเพิ่มเติมไหม? พบกับ EMOTIV

ในการเน้นเทคนิคข้างต้น, เราได้แสดงให้เห็นว่าการเก็บข้อมูลระยะไกลไม่ใช่เรื่องใหม่และยังคงปรับปรุงการวิจัยด้านประสาทวิทยาเมื่อมีการปรับปรุงเทคโนโลยีใหม่ๆเข้าสู่ตลาด. ด้วยอัตราที่ยิ่งใหญ่เมื่อตลาด "ระยะไกล" ขยายจากข้ามห้อง, ลงบล็อก, ถึงข้ามประเทศและตอนนี้, รอบโลก, มันง่ายที่จะเข้าใจถึงความรู้สึกที่ไม่สงบที่นักวิจัยที่เป็นนักวิจัยสมัยต้นรู้สึก. แต่ด้วยการปรับปรุงทางเทคนิคให้กับระบบฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคและความสำเร็จอันยิ่งใหญ่ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลคลาวด์และการประมวลผล, คำว่า "ระยะไกล" เร็วกว่าที่เราอาจจะคาดคิด ว่ามันจะทำให้การเก็บข้อมูลเป็นเรื่องไม่สำคัญ.

สรุป, ผู้เข้าอบรมสามารถทำการเก็บข้อมูลที่บ้านได้โดยไม่ต้องมีการควบคุมโดยตรงจากสตาฟวิจัย. พวกเขาสามารถเก็บข้อมูลเกี่ยวกับสมองของตัวเองเพื่อใช้ส่วนตัวแต่ก็มีตัวเลือกที่จะอัปโหลด EEG ของตัวเองหรือเก็บ EEG สำหรับโครงการวิจัยที่กว้างขึ้นและต่อเนื่องกว่า.

ก่อตั้งขึ้นในปี 2011, EMOTIV เป็นบริษัทด้านข้อมูลชีวภาพที่ตั้งอยู่ในซานฟรานซิสโกโดยมีภารกิจเพื่อพัฒนาให้เรามีความเข้าใจในสมองมนุษย์เพิ่มขึ้นด้วยการใช้ฮาร์ดแวร์ EEG ที่ออกแบบตามความต้องการ, การวิเคราะห์ และการแสดงผล EMOTIV’s approach to EEG research more closely reflects "real-world" conditions, as individuals being tested are in locations and environments that are more reflective of how they actually live their lives.

ชุดหูฟัง EMOTIV

EMOTIV INSIGHT

EMOTIV ให้บริการชุมชนอย่างกว้างขวาง ทั้งมืออาชีพถึงผู้ที่สนใจศึกษาสมองของตัวเอง. ชุดหูฟัง EEG แบบ 5-channel ของ EMOTIV INSIGHT ได้รับการออกแบบสำหรับการเชื่อมต่อระหว่างสมองกับคอมพิวเตอร์ (BCI). Insight ผสมผสานการออกแบบที่ง่ายต่อการตั้งค่าสะดวกสบายเข้ากับเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ปฏิวัติ.

EMOTIV EPOC X และ EPOC Flex

The EMOTIV EPOC X และ EPOC Flex มาพร้อมกับระบบ EEG 14-channel & 32-channel. ออกแบบสำหรับวิจัยทางประสาทในทุกสภาพแวดล้อม ชุดหูฟัง EPOC เป็นแบบไร้สายพร้อมเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ปรับปรุงขึ้น ชุดหูฟังทั้งสองได้รับการรับรองจากกลุ่มวิจัยอิสระและพิสูจน์ว่าให้ข้อมูลการวิจัยที่มีคุณภาพสูง.

การเปรียบเทียบทั้งหมด ความสามารถทางเทคนิคของระบบ EEG ของ EMOTIV มีให้สอบทาน.

เทคโนโลยีของ EMOTIV

เรามีชุดเครื่องมือที่สนับสนุนทุกขั้นตอนของการวิจัยด้านประสาทวิทยาระหว่างทาง.

ซอฟต์แวร์ EmotivPRO ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมวลผล วิเคราะห์และแสดงภาพผลการทดลอง. นักวิจัยยังสามารถออกแบบการทดลองในระดับมืออาชีพซึ่งกับผู้เข้าร่วมทุกคนที่มีชุดหูฟัง EMOTIV สามารถเข้าร่วมได้หากสอดคล้องกับการออกแบบการทดลองนั้น.

ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) สำหรับ EMOTIV ยังมีให้บริการเพื่อให้แอปพลิเคชัน การโต้ตอบ หรือการออกแบบการทดลองที่กำหนดเองสามารถดำเนินการได้ทันทีโดยใช้ชุดหูฟังและสมาร์ทโฟนเพียงอย่างเดียว.

เมื่อจำนวนสาขาวิชาและตลาดเชิงพาณิชย์ที่ยอมรับเครื่องมือและระเบียบวิธีการประสาทวิทยาเพิ่มขึ้น, ระบบ EEG ของ EMOTIV ที่ราคาต่ำใช้ง่ายจะถูกนำมาใช้ใน:

• การวิจัยทางประสาทวิทยา

• การตลาดสุขภาพและการผ่อนคลาย

• อุตสาหกรรมยานยนต์

• การตลาดประสาท

• การวิจัยผู้บริโภค

• การศึกษา

• บริบทความบันเทิง

นอกจากนี้ ด้วยคุณภาพ ราคา และการสามารถส่งชุดหูฟัง EMOTIV ทั่วโลก นักวิจัยสามารถสรรหาและลงทะเบียนผู้เข้าร่วมที่มีคุณสมบัติหลากหลายได้. เนื่องจากการควบคุมคุณภาพที่ซอฟต์แวร์ประมวลผลตรวจสอบอยู่แล้ว นักวิจัยยังสามารถวางใจได้ในกระบวนการเก็บข้อมูล.