Web genelinde her gün yaklaşık 463 ekabayt yeni verinin oluşturulacağı 2025 yılına kadar gerçekten hayal bile edilemeyecek bir sayıya ulaşılacak. Bu veri, ~300 milyar e-posta veya ~95 milyon paylaşılan fotoğraf gibi sıradan şeylerden gelir. Bu ögeler, görüntülenmek amacıyla açıkça paylaşılır. Ancak, bu günlük veri selinin çoğu meta veriler, konum verileri, etkileşim günlükleri, arşivlenmiş tarama geçmişi ve daha fazlası gibi daha az bilinen, daha sıradan yüzey altı ögelerden kaynaklanır. Görünüşe göre ilgi çekici olmasa da toplu olarak toplanıp zaman içinde analiz edildiğinde, insan durumsal hallerini tahmin etmede inanılmaz derecede doğru olabileceği ortaya çıkıyor, yani:

• Sağlıklıya karşı hasta.

• Genel aktiviteler.

• Uyumaya karşı egzersiz yapma.

• Potansiyel satın alımlar veya seçim oyları gibi gelecekteki davranışlar.

Nöbilimci olarak, insan zihni hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu verilerden yararlanabiliriz. Ne de olsa, insan faaliyetinin ve/veya davranışının temelindeki faktörleri açıklığa kavuşturmak nörobilim araştırmalarının merkezinde yer alır. Bu makale, uzaktan veri toplamanın nörobilim araştırmalarını geliştirmesinin yedi yolunu sunmaktadır.

Nörobilimciler onlarca yıldır uzaktan veri toplama tekniklerini kullanıyorlar. Son yıllarda değişen şey şudur:

• "Uzaktan" ifadesinin gerçekten ne kadar uzak olabileceği.

• Katılabilecek katılımcı sayısı.

• Tek bir deneyde ölçülebilen ve işlenebilen uç nokta türü.

Araştırma, uzaktan veri toplama ve uygulamanın tek uygulaması değildir. Sanal Gerçeklik (VR) sistemlerindeki son gelişmeler laboratuvarı sanal alanlara taşıdı. Örneğin, tıbbi olarak, nörobilim araştırmaları için VR sistemlerindeki bu gelişmeler, dünya çapında uzaktan ameliyatların gerçekleştirilmesine daha kolay erişim sağlar. Bu senaryoda VR başlığı ameliyat ekibinde kalır, böylece cerrah geldiğinde yüzlerce mil uzaktaki hastadan gelen neredeyse gerçek zamanlı video yayınının kalitesini görebilir.

Küçük durumlarda, tek başına video kullanımı yeterli olacaktır, ancak bu artırılmış gerçeklikle, hem canlı cerrahide hem de eğitim/öğretim amaçlı cerrahi görevlerde videoyu dokunsal geri bildirimle eşleştirirler. Bunun oyun kontrolündeki bir titreşim şeridine benzer olduğunu söyleyebilirsiniz ancak çok daha gelişmiştir.

Aşağıda vurgulandığı gibi, bir tıbbi sürecin, araştırmacının veya nöro-pazarlamacının küresel, uzaktan toplanan verileri toplamak, işlemek ve analiz etmek için modern teknolojiyi kullanmayı seçmesinin birkaç nedeni (en azından yedi) vardır.

1. Evin Konforu ve Kolaylığı

Stresli katılımcılar, stresli veriler oluşturur.

Davranışsal bir test gerçekleştirmeden önce stresli faktörlere maruz kalmanın, sonrasında toplanan verileri değiştirebileceği yaygın olarak kabul edilmektedir. Dahası, akut etkilere ek olarak, çevresel stres faktörlerinin uzun vadeli etkilere yol açabileceği defalarca gösterilmiştir. Bilim insanlarının en büyük umudu, bu tür dış değişkenleri asla tamamen ortadan kaldırılamayacağını kabul ederek hafifletmektir. Bu nedenle, katılanların her birine aynı şekilde davranılırsa, tüm unsurlara eşit derecede maruz kalırlar.

Kendi Evinde Test Edilen Bir İnsan

Bir doktor muayenehanesine arabayla gitmek, maliyetler konusunda endişelenmek, teşhis koyulması, doğru muayenehaneyi bulmak veya yasal olarak park edip etmediğiniz çok gerçek stres faktörleridir. Ancak, araştırma verilerinin toplanmasının kendi evinin rahatlığında olduğu gibi bu dış faktörlerden kaçınarak yapılabileceğini varsayalım. Bu durumda, stresli seyahatin etkisi çalışmanın odağını gölgede bırakmayacaktır.

Bununla birlikte, dış güçlerin araştırma katılımcıları üzerindeki etkilerini tamamen izole etmek veya ortadan kaldırmak mümkün değildir. Stres faktörlerini en aza indirgemek için en iyi yaklaşım, yenilikçi ancak onaylanmış ekipman kullanarak tüm katılımcıları aynı koşullara maruz bırakmaktır.

2. Mücbir sebep

Öngörülemeyen bir felaket vurduğunda davranışınızı uyarlamalısınız. Karşınızda, COVID-19.

Son üç yıl, küresel COVID-19 pandemisi nedeniyle genel olarak göz açıcı oldu. Bazen araştırmacıların kontrolünün dışında olağanüstü olaylar veya koşullar gelişebilir. Bu öngörülemeyen koşullar yeni kısıtlamalara uyum sağlamayı zorunlu kılar.

Mevcut en iyi teknolojiyi kullanarak en etkili reklam kampanyasını belirlemek, kapitalistler için hiç de zor değildir. Ancak gerçek şu ki: bir katılımcının veri kalitesi, araştırmacıya olan yakınlığına bağlı değildir. Bu nedenle, araştırmacının katılımcılardan veri toplamadaki asıl görevi, şu anda mevcut olan araçlara uyum sağlamalıdır.

3. EverlyWell, Apple Watch ve Teleserrahi

EverlyWell, 30'dan fazla teşhis testi genelinde hedefleri ölçmek için kolayca anlaşılan talimatlar içeren önceden paketlenmiş kitler gönderen, posta siparişiyle çalışan bir tıbbi laboratuvar test hizmetidir. Apple Watch, kalp atışı anormalliği bildirimi ve düşme tespiti ile de manşetlere çıktı. Hem EverlyWell hem de Apple için, ürünlerinin tüketici pazarı için daha az seyahat ve maliyetle değer katma yeteneğinden çok az şüphe duyulmuştur.

Bu ve benzeri ürünlerle, toplum olarak, yerel olarak toplanan, uzaktan işlenen ve uygun şekilde sunulan biyomedikal verilere zaten güvenmiş ve kabul etmiş görünüyoruz. İster hastalıkları önlemek, zihinsel sağlık, hastalıklarla savaşmak veya dengeli bir vücuda sahip olmak için olsun, geri bildirim almak ve sağlık hedeflerine ulaşıldığında ödüllendirilmek istersiniz. İnternetten önceki karanlık günlerde, bilgisayarlar koca bir odayı kapladığında, kondisyon Anahtar Performans Göstergelerinizi (KPI) ölçmek ve izlemek tamamen analog bir çabaydı. Durum artık böyle değil. Sonuç olarak, "nicelikselleştirilmiş benlik" hareketi hızla olgunlaşıyor.

En yaygın izlenen KPI'lar şunları içerir:

• Kalp atış hızı

• Kan basıncı

• Kilo

• Boy

• Uyku süresi

• Hareket kalıpları

Bunların hepsi uygun sensör ve temel donanımla kolayca ölçülebilir. Nörobilimin ve birçok biyomedikal disiplinin örneklem büyüklüğü problemleri olduğu yaygın olarak bilinen bir gerçektir. Bu sorunu çözmeye çalışırken, en iyi yaklaşım, yakınlarda oldukları için seçilen daha küçük katılımcı grubunu eğitmek yerine ek katılımcılar eklemek olacaktır. Ölçülebilir uzaktan KPI'ların tüm yelpazesi ile bu, nörobilim araştırmalarının gelişmesi ve hayatta kalması için uygulanabilir bir yoldur.

4. Katılımcıların Kapsayıcılığını ve Çeşitliliğini Artırma

WEIRD grubu kimdir ve neden onlar hakkında bu kadar çok şey biliyoruz?

"Davranış bilimcileri, tamamen Batılı, Eğitimli, Sanayileşmiş, Zengin ve Demokratik (WEIRD) toplumlardan alınan örneklere dayanarak dünyanın en iyi dergilerinde rutin olarak insan psikolojisi ve dünyadaki davranışı hakkında geniş iddialar yayınlamaktadır."

Psikolojinin üniversite çağındaki, beyaz, varlıklı bireyler hakkında çok şey bildiği ancak genel olarak insanlar hakkında çok az şey bildiği yaygın bir klişedir.

Neden?

Psikoloji deneyleri üniversite kampüslerinde gerçekleştirilir ve katılımcı dahil etme kriterleri, gün içindeki yakınlıklarından ve erişilebilirliklerinden çok daha geniş değildir. Daha geniş popülasyon hakkında sonuçlara varmak için, psikoloji deneyleri için örnek grupların farklı geçmişlerden daha fazla bireyi içermesi gerekir. Bu sorunun anahtarı, uzaktan veri toplama ekipmanlarında, özellikle de tüketicilerin kendilerinin kullanması için tasarlanmış ekipmanlarda yatmaktadır.

5. Kısa ve Uzun Vadeli Maliyet Azaltımları

Modern bulut platformları fiziksel mesafeyi önemsiz hale getirdi.

Uzaktan veri toplama aracının kullanılması reklam harcamalarından tasarruf sağlar.

Rastgele seçilen örneklemler, kolayda örneklemlerden (örn. üniversite öğrencileri) daha maliyetlidir, çünkü yerel topluluktaki araştırma katılımcıları için reklam yapmanız gerekir. Basitçe söylemek gerekirse, reklam para demektir.

Uzaktan veri toplama aracının kullanılması, tescilli BT ve nöro-analiz ekipmanlarında tasarruf sağlar.

Çoğu zaman, bireysel araştırma laboratuvarları, özellikle veri toplama için özel bir donanımsa, kendi BT ekipmanlarının ödemesini yapmak ve bakımını üstlenmek zorundadır. Elbette zaman geçtikçe teknoloji gelişiyor. Bu süreçte altyapıyı güncellemek yüksek bir maliyettir. Bu nedenle, modern bulut platformlarına erişim ve maliyeti azaltılmış veri toplama donanımı, nörobilim araştırmalarında kaynak kullanımını azaltabilir.

6. Fizyoloji ve Davranışı Nicelleştirmek her zaman "uzaktan" olmuştur

Sensör donanımı ile veri işleme yazılımı arasındaki mesafenin bir önemi yoktur.

İnsan davranışını anlamak, tahmin etmek ve iyileştirmek, başta nörobilim olmak üzere çoğu akademik araştırmanın merkezinde yer alır. Tipik olarak, "davranışsal veri toplama" kavramı, şüphe uyandıracak şekilde lekesiz laboratuvar önlükleri giymiş bilim insanlarının elinde bir pano ve kronometre ile uzaktaki katılımcıları izlerken arada bir bir şeyler karaladıkları görüntüleri akla getirir.

Bu basit bir fikirdir, ancak bir katılımcının etkinliğini veya davranışını etkileyebilecek bilinmeyen varyans kaynaklarıyla doludur. Bilimsel deneylerde amaç, bu açıklanamayan varyansı mümkün olduğunca ortadan kaldırmaktır. Bu uygulama, bir etki gözlemlendiğinde nedene ilişkin kanıta dayalı sonuçlar çıkarmak için gereklidir.

Nörobilim Araştırmalarında Hata Kaynakları Nasıl Giderilir?

İnsan fizyolojisini ve davranışını ölçerken hata kaynaklarını ortadan kaldırma arayışı devam etmektedir. En temel düzeyde bu, genellikle sensörlerden veri toplayan ve daha sonra ilgi duyulan ögeleri, eğilimleri veya katılımcılar arası ya da katılımcı içi farklılıkları tanımlamak için analog veya dijital yazılımlar kullanılarak işlenen donanımların geliştirilmesini içerir. Uzaktan Veri Toplama, başlangıçta varsayılandan daha güçlüdür ve deneye tahmin gücü katan çeşitli ancak ilgili veri kümeleri sağlayabilir.

7. Makine Öğrenimi Daha İyi Veri Sunar

Veri + Meta Veri + Makine Öğrenimi (ML) = davranışsal aktivitenin en kapsamlı modeli.

Kimin nerede olduğunuz, neyi sevip neyi sevmediğinize dair yapay zeka modelleri, birçoğunun farkında olmadığı bir ölçekte kullanılıyor. Ne mutlu ki günümüz pazarında ticari nörobilim veri toplama ekipmanları mevcuttur. Bunların veri ve reklam meta verilerini kullanması, muhtemelen daha steril, izole laboratuvar ortamlarında toplanabilecek olandan daha kapsamlı bir davranış anlayışı sağlayacaktır.

Temelinde sağlanan veriler (isim, konum, doğum günü) yüzey altı meta verileriyle (sitede geçirilen süre, önceki site, çıkış yapılan site) birleştirilir ve insan davranışını ölçmek ve tahmin etmek için son derece yararlı olduğu kanıtlanan tamamen yeni analiz tekniklerini serbest bırakır.

Daha Fazla Bilgi Edinmek İster misiniz? Emotiv ile Tanışın

Yukarıdaki teknikleri vurgulayarak, uzaktan veri toplamanın yeni olmadığını ve teknolojik gelişmeler piyasaya sunuldukça nörobilim araştırmalarını geliştirmeye devam ettiğini gösterdik. "Uzaktan" kelimesinin koridorun karşısından, sokağın aşağısına, ülkenin öbür ucuna ve şimdi de dünyanın dört bir yanına yayıldığı göz önüne alındığında, geleneksel araştırmacıların hissettiği tedirginlik duygularını anlamak kolaydır. Bununla birlikte, tüketici donanımındaki teknik gelişmelerin büyüklüğü ve bulut tabanlı veri analizi ve işlemedeki muazzam başarılar göz önüne alındığında, "uzaktan" terimi verilerin nasıl toplandığı konusunda hızla önemsiz hale gelmektedir.

Özetle, katılımcılar araştırma personelinin doğrudan gözetimi olmaksızın evde veri toplama işlemini gerçekleştirebilirler. Beyinleri hakkındaki bu bilgileri kişisel kullanım için toplayabilirler ancak aynı zamanda EEG'lerini yükleme veya özellikle daha kapsamlı, devam eden araştırma projeleri için EEG toplama seçeneğine de sahiptirler.

2011 yılında kurulan Emotiv, özel elektroensefalografi (EEG) donanımı, analizi ve görselleştirmesini kullanarak insan beynine dair anlayışımızı geliştirmeyi misyon edinmiş, San Francisco merkezli bir biyoinformatik şirketidir. Emotiv’in EEG araştırmalarına yaklaşımı "gerçek dünya" koşullarını daha yakından yansıtmaktadır, çünkü test edilen bireyler hayatlarını gerçekte nasıl yaşadıklarını daha çok yansıtan yerlerde ve ortamlardadır.

Emotiv Başlıkları

Emotiv INSIGHT

Emotiv, profesyonellerden yalnızca beyinleri hakkında bilgi edinmek isteyen bireylere kadar geniş bir kullanıcı topluluğuna hizmet vermektedir. Emotiv INSIGHT 5 kanallı EEG başlığı, beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) için tasarlanmıştır. Insight, şık ve kurulumu kolay tasarımı devrim niteliğindeki sensör teknolojisiyle birleştiriyor.

Emotiv EPOC X ve EPOC Flex

Emotiv EPOC X ve EPOC Flex 14 kanallı ve 32 kanallı bir EEG sistemi sunar. Her ortamda nörobilim araştırmaları için tasarlanan EPOC başlıkları, geliştirilmiş sensör teknolojisi ile kablosuzdur. Her iki başlık da bağımsız araştırma grupları tarafından onaylanmıştır ve yüksek kaliteli araştırma sınıfı veriler sağladığı kanıtlanmıştır.

Emotiv'in EEG sistemlerinin teknik özelliklerinin tam bir karşılaştırması incelenebilir.

Emotiv Teknolojisi

Nörobilim araştırmalarının her adımını yol boyunca destekleyecek bir dizi aracımız var.

EmotivPRO yazılımı, kullanıcıların deneme sonuçlarını işlemesine, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır. Araştırmacılar ayrıca, deneysel tasarımla uyumlu olması halinde, Emotiv başlığına sahip herhangi bir katılımcının katılabileceği profesyonel düzeyde deneyler tasarlayabilirler.

Emotiv için bir Yazılım Geliştirme Kiti (SDK) de mevcuttur, böylece yalnızca başlık ve akıllı telefon kullanılarak hareket halindeyken özel uygulamalar, etkileşimler veya deneysel tasarımlar gerçekleştirilebilir.

Nörobilim araçlarını ve metodolojilerini benimseyen disiplinlerin ve ticari pazarların sayısı arttıkça, Emotiv'in düşük maliyetli, kullanımı kolay EEG sistem(ler)i şu alanlarda kullanılmaktadır:

• Nörobilim araştırmaları

• Sağlık ve zindelik pazarlama girişimleri

• Otomotiv endüstrileri

• Nöropazarlama

• Tüketici araştırmaları

• Eğitim

• Eğlence ortamları

Ayrıca, kalite, maliyet ve Emotiv başlıklarını dünya çapında gönderebilme yeteneği sayesinde araştırmacılar nitelikli ve çeşitli katılımcıları işe alabilir ve kaydedebilirler. Analiz yazılımının değerlendirdiği kalite kontrol kriterleri sayesinde araştırmacılar veri toplama sürecine de güvenebilirler.