Bilişsel Nörobilimde Replikasyon Krizi
Mehul Nayak
Güncelleme tarihi
Bilişsel Nörobilimde Replikasyon Krizi
Mehul Nayak
Güncelleme tarihi
Bilişsel Nörobilimde Replikasyon Krizi
Mehul Nayak
Güncelleme tarihi
İstatistiksel anlamlılığı artırmak için bilişsel sinirbilimdeki replikasyon krizini hedeflemek.
Bilişsel sinirbilim ve sosyal davranış araştırmalarında, EEG araştırma metodolojisi farklı aktiviteler veya dış ortamlarla ilişkili beyin aktivitesinin doğasını inceleyerek insan zihnini anlamayı amaçlar. Kablosuz ve taşınabilir EEG başlıklarının mevcut olmasıyla birlikte, EEG araştırmalarının önemli bir farkı, bir laboratuvarla sınırlı kalmak yerine gerçek dünyadaki konumlarda boylamsal beyin aktivitesini ve sosyal davranışı inceleme yeteneğidir.
Replikasyon Krizi Nedir?
Replikasyon krizi, araştırmacıların diğer araştırmacıların deneylerinin sonuçlarını tekrarlayamaması veya yeniden üretememesi durumunu ifade eder. Sonuç olarak, bulguları örnek gruptan genel nüfusa genişletilemez.
Ne yazık ki, küçük örneklem boyutları sinirbilimsel çalışmalardaki mevcut zorlukların temelinde yer almaktadır. Küçük örneklem boyutları istatistiksel anlamlılığı etkiler, anlamlı sonuçlar çıkarma zorluğunu artırır ve büyüyen replikasyon krizini daha da kötüleştirir.
Replikasyon bilimsel süreçte çok önemli bir adım olduğundan, bu replikasyon krizini çözmek zorunludur. Aksi takdirde, yeniden üretilemeyen ampirik sonuçlar söz konusu teorilerin ve dolayısıyla bu sürecin sonucunda ortaya çıkan tüm tedavilerin, terapilerin veya yasaların güvenilirliğini sarsar.
Bu yazı, replikasyon krizine ve bunun sinirbilimcilerin gerçek dünyayı anlamak için toplanan verilerin tüm potansiyelini açığa çıkarma yeteneğini nasıl etkilediğine dair bir genel bakış sunmaktadır. Daha sonra, yapay zeka aracılı kitle kaynaklı araştırma gibi 21. yüzyıl teknolojilerinin replikasyon krizine nasıl bir çözüm sunduğunu tanıtacağız.
Sinirbilim araştırmalarında tekrarlanabilirliğin önemi
Günümüzün ampirik araştırmaları hem verilerin elde edilmesini hem de analiz edilmesini içerir. Bu nedenle, tekrarlanabilirliği ile ilgili hususlar iki soruya indirgenir:
Tekrarlanabilirlik: Deneyiniz, analizlerin doğrulanmasına ve verilerin yorumlanması için gerekli sertifikalara sahip mi?
Replikasyon: Deneyiniz, yeni ve bağımsız veriler elde etmek için tekrarlanma kapasitesine sahip mi?
Ne yazık ki sinirbilim araştırmalarında her iki sorunun da cevabı 'hayır'dır.
2016 yılında, Nature 1.576 araştırmacıyla anket yaptı ve araştırmacıların %70'inden fazlasının başka bir bilim insanının deneyini tekrarlamayı denediğini ve başarısız olduğunu buldu. Ve yarısından fazlası kendi deneylerini tekrarlayamadı. Başarısızlıklarına rağmen araştırmacıların sadece %52'si bir kriz olduğunu kabul ederken, %31'i sonuçların muhtemelen yanlış olduğunu düşündü.
Araştırma sonuçlarının tekrarlanamaması, genellikle istatistiksel olarak telafi edilemeyen veya tespit edilemeyen deneysel koşulların benzersiz doğasından kaynaklanmaktadır. O günkü hava durumundan, deneyleri gerçekleştiren laboratuvar teknisyenine, deneysel sonuçları değerlendirmek için geliştirilen analiz veya istatistiksel araçlara kadar her şey replikasyonu karmaşıklaştıran benzersiz unsurlara sahip olabilir.
Dahası, sinirbilim araştırmaları için gereken sınırlı kaynaklar ve uzmanlık nedeniyle, deneyleri yetersiz örneklenmeye eğilimlidir ve halihazırda WEIRD (batılı, eğitimli, sanayileşmiş, zengin ve demokratik) sınırlı nüfus örneklerine sahiptir.
Araştırmada Replikasyon Neden Önemlidir?
Ulaşım ve katılımcı bulma sorunları, bir laboratuvarla sınırlı kalma ve küçük örneklem boyutları gibi lojistik kısıtlamalar, araştırmacıların geleneksel araştırma uygulamalarına ve modellerine güvenmesi anlamına gelmiştir. Sonuç olarak, gerçek dünyadaki sosyal davranışları ve kişisel bilgileri inceleyen araştırmacılar deneyleri çeşitli veya yaratıcı bir şekilde yürütememektedir. Bu kısıtlamalar, sinirbilim araştırmacılarının bulgularını terapiler, tedaviler ve hatta yasalar gibi gerçek dünya uygulamalarına dönüştürme kapasitelerini etkilemiştir. Bu sorunlar, örnek grup kısıtlamaları ve gerçek dünya durumlarında test etme yeteneğinin sınırlı olması, replikasyon krizinin merkezinde yer almaktadır.
Deneysel sonuçların bir laboratuvarda tekrarlanamaması, yüksek istatistiksel güce sahip sonuçlar çıkarmayı zorlaştırmaktadır. Deneysel sonuçlardan çıkarılan çıkarımlarda şüphe olduğunda, bu tüm sistemin güvenini sarsar. Bu şüphe, geniş ve gerçek dünyada etkileri olacak araştırmaları desteklemekle görevli hibe veren fon kuruluşlarına da olumsuz yansıyabilir.
Geliştirilmiş tekrarlanabilirlik genellikle araştırma yöntemlerinin kesinleştirilmesinden kaynaklanır. Araştırmacılar daha büyük örneklem gruplarıyla yapılan deneylerde veri toplama, kalite kontrolü ve analiz prosedürlerinin katı bir şekilde standardizasyonunu sağladıklarında sonuçların replikasyonu iyileşir.
Son on yılda, kitle kaynak kullanımı yazılım ve donanımındaki teknolojik yenilikler, araştırmacıları replikasyon krizi, istatistiksel güç sorunu ve tekrarlanabilirlik kriziyle mücadele eden bu temel standardizasyon unsurlarını sağlamaları için güçlendirmiştir.
Kitle Kaynaklı Araştırma Uygulamaları
Kitle kaynaklı araştırma ile daha fazla denek için küresele açılmak
Kitle kaynak kullanımı teknolojisi son yirmi yılda hızla gelişti. Bu, araştırmacının küresel olarak bağlı bir ağ aracılığıyla bireylerden çok daha fazla veri toplamasını sağlayan bir yaklaşımdır. Örneğin, bilgisayar hızı tanımada kaydedilen ilerlemeyi düşünün. On yıllar boyunca bu araştırma, Google, Amazon ve Apple gibi şirketler yüz binlerce internet kullanıcısının kümülatif girdilerini toplayana kadar esasen durma noktasındaydı. Böylesine muazzam bir veri setiyle, ses tanıma yazılımını bugün Google, Alexa ve Siri hizmetlerinde yaygın olarak kullanılan hale getirebildiler.
Bununla birlikte, çoğu teknolojik yenilikte olduğu gibi, kitle kaynak kullanımı da çeşitli ticari ve bilimsel araştırma pratiklerine uyarlanmıştır. Zooniverse, Folding@Home ve Seek by iNaturalist en yaygın bilinen üç kitle kaynak platformudur.
Zooniverse, iki milyon kayıtlı hesabıyla insan gücüyle çalışan en büyük araştırma platformudur. İnsanlar kalıpları belirlemeye benzersiz bir şekilde adapte olmuşken, bilgisayarlar bu konuda zorluk çeker. Genel kamuoyu, araştırmacıların galaksi şekillerinden hayvan türlerine kadar her şeyi tanımlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olabilir. Zooniverse topluluğu birçok keşfe katkıda bulunmuştur ve herkes verilerini topluluğa açık bir projeye yükleyebilir.
Diğer popüler kitle kaynak platformları arasında Folding@Home ve Seek by iNaturalist yer alır. Folding@Home, ekran koruyucu aktifken bilgisayar gücünü ödünç alarak DNA kodlarından çevrilen proteinlerin şekil ve etkileşim olasılıklarını hesaplar. iNaturalist’in Seek uygulaması ise kamera aracılığıyla herhangi bir bitki veya hayvanın cinsini ve türünü tanımlayan bir mobil telefon uygulamasıdır.
Veri toplama açısından, Seek günlük ortalama neredeyse 200.000 yüklenen görsel kaydetmektedir. Yüklendikten sonra, iki milyondan fazla bilim insanı ve amatör bilim insanından oluşan bir topluluk, veri kalitesi analisti olarak hareket ederek verilerle etkileşime girer, kimlik tespiti doğruluğunu önerir ve onaylar.
Kitle Kaynak Kullanımı ve Sinirbilim Her Zaman Ortak Olmak İçin Tasarlanmıştı
Kitle kaynaklı araştırma, deneylerin pratik önemini artırmanın bir yoludur. Araştırmaya katkıda bulunmak ve araştırmacıların bir etki yaratmasına yardımcı olmak isteyen kişileri bir araya getirir. Kitle kaynak kullanımı ile bu araştırma uygulamalarının istatistiksel gücü artar. Araştırmacılar, yeterli istatistiksel gücü garanti edecek büyük bir örneklem boyutu olduğundan, istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunda bunu tespit etmeye daha yatkındırlar.
Kitle kaynak kullanımı teknolojisindeki son gelişmeler ve yüksek kaliteli, taşınabilir araştırma düzeyindeki EEG başlıkları ve ekipmanları, replikasyon krizini çözmek için umut vaat etmektedir. Binlerce farklı ve dağınık bireyden kitle kaynaklı araştırma düzeyinde veri elde etmek, araştırma uygulamalarına daha önemli bir istatistiksel güç sağlıyor gibi görünmektedir. En karmaşık inovasyon ve araştırma sorularını yanıtlamak için kitleler tercih edilen ortak haline geliyor.
Replikasyon krizi hakkında bazı tartışmalar devam ederken, Emotiv sorunu daha çok bir fırsat —çözülmeye değer bir zorluk— olarak yeniden çerçeveledi ve tam da bunu yaparak önemli bir ilerleme kaydetti. Bilişsel sinirbilimdeki replikasyon krizini ele almak için Emotiv, EmotivLABS adı verilen ölçeklenebilir bir dağıtık sinirbilim araştırma platformu geliştirdi.
EmotivLABS ile Replikasyon Krizinin Önüne Geçmek
Birlikte çalışarak araştırmamızı hızlandırabiliriz.
EmotivLABS, Emotiv'in ölçeklenebilir dağıtık araştırma platformudur. Dünyanın dört bir yanından katılımcılar kendi Emotiv EEG başlıkları ile sinirbilim araştırmalarına katılabilir ve katkıları için ödeme alabilirler.
Platformun ayrılmaz bir özelliği, araştırmacıların katılımcılardan yüksek kaliteli, araştırma düzeyinde veri edinmelerini sağlayan gelişmiş kalite güvence süreçleridir. Kullanıcılar bir sertifikasyon sürecini tamamlamalıdır: başlıklarının nasıl çalıştığını bildiklerini ve yüksek kaliteli EEG verileri elde edebildiklerini kanıtlamalıdırlar. Sertifika aldıktan sonra kullanıcılar platformdaki sinirbilim araştırma deneylerine katılabilir ve bazı durumlarda tazminat bile alabilirler.
Araştırmacılar, ham EEG'ye ek olarak bant gücü verilerine ve dikkat, hayal kırıklığı, ilgi, rahatlama, bağlılık, heyecan ve bilişsel stresi içeren bir dizi duygu ve bilişsel algılama algoritmasına da erişebilirler.
Araştırma deneyleri Emotiv'in Experiment Builder aracı kullanılarak oluşturulabilir, ardından EmotivLABS'e gönderilebilir. Sertifikalı katılımcılardan oluşan küresel bir panelden bağlantı kurup işe alım yapın ve tek bir platformda yüksek kaliteli EEG verileri toplayın.
Emotiv'in EEG başlıkları, EmotivLABS ile eşleştirildiğinde replikasyon krizinin üç ana sorununu ele alır: katılımcı bulma lojistiği, istatistiksel anlamlılık ve daha çeşitli, kapsayıcı bir demografiye erişim.
Nihayetinde, sinirbilim araçlarını ve metodolojilerini benimseyen disiplinlerin ve ticari pazarların sayısı arttıkça, Emotiv'in düşük maliyetli, araştırma düzeyindeki başlıkları sinirbilim araştırmalarında, sağlık ve zindelik, otomotiv, nöropazarlama, tüketici araştırmaları, eğitim ve eğlence ortamlarında kullanılmaktadır.
Nihayetinde, bu büyüklükteki nöroteknoloji inovasyonları duygusal ve entelektüel yaşamlarımıza daha fazla Insight kazanmamızı sağladı. Geleneksel deneysel tasarımlar ve araştırma uygulamaları nedeniyle bir zamanlar ulaşılamaz olan bilgiler. Bu tür içgörüleri uygulamak, performansı en üst düzeye çıkarmak ve kişisel olarak ve başkalarıyla olan ilişkilerimizde doğuştan gelen yeteneklerimizi zenginleştirmek için kişisel ve profesyonel yaşamlarımızı bilinçli bir şekilde uyarlamada bize daha fazla kontrol sağlayacaktır.
Araştırmanızı nasıl geliştireceğiniz hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.
Emotiv Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
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.
Açık bilimin merkezinde iş birliği vardır. Emotiv'in araştırma platformu ve personeli bilimsel bütünlüğü ve deneysel titizliği teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Emotiv'in ölçeklenebilir araştırma platformu EmotivLABS, dünya çapındaki bilişsel sinirbilimcileri küresel bir araştırma katılımcısı ve araştırmacı nüfusuyla buluşturur. Sinirbilim araştırmalarının eklemeli doğasını tanıyarak, geniş bir örneklemden anlamlı sonuçlar çıkarmanıza olanak tanıyan kapsamlı, çok boyutlu ve zengin veri setleri sağlayarak araştırmacılara yardımcı oluyoruz.
Emotiv Başlıkları
Emotiv Insight
Emotiv, profesyonellerden sadece beyinleri hakkında bilgi edinmek isteyen bireylere kadar geniş bir kullanıcı topluluğuna hizmet vermektedir. Emotiv Insight, beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) için tasarlanmış 5 kanallı bir EEG başlığıdır. Insight, şık ve kurulumu kolay tasarımı devrim niteliğindeki sensör teknolojisiyle birleştirir.
Emotiv EPOC X ve EPOC Flex
Emotiv Epoc X, 14 kanallı bir EEG başlığıdır ve Flex ise 32 kanallı bir EEG sistemidir. Her ortamda sinirbilim araştırmaları için tasarlanan EPOC başlıkları, geliştirilmiş sensör teknolojisine sahip kablosuz sistemlerdir. Her iki başlık da bağımsız araştırma grupları tarafından doğrulanmış ve yüksek kaliteli araştırma düzeyinde veri sağladığı kanıtlanmıştır.
Emotiv'in EEG başlıklarının teknik özelliklerinin eksiksiz bir karşılaştırması Emotiv web sitesinde mevcuttur.
Emotiv Teknolojisi
Emotiv, sinirbilim araştırmalarının her adımını desteklemek için bir dizi araç tasarlamıştır.
EmotivPRO yazılımı, kullanıcıların test sonuçlarını işlemesine, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır. Araştırmacılar ayrıca, deneysel tasarıma uyması 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.
Sinirbilim araçlarını ve metodolojilerini benimseyen disiplinlerin ve ticari pazarların sayısı arttıkça, Emotiv'in düşük maliyetli, kullanımı kolay EEG başlıkları şu alanlarda kullanılmaktadır:
Sinirbilim araştırmaları
Sağlık ve zindelik
Otomotiv endüstrileri
Nöropazarlama
Tüketici araştırmaları
Eğitim
Eğlence ortamları
İstatistiksel anlamlılığı artırmak için bilişsel sinirbilimdeki replikasyon krizini hedeflemek.
Bilişsel sinirbilim ve sosyal davranış araştırmalarında, EEG araştırma metodolojisi farklı aktiviteler veya dış ortamlarla ilişkili beyin aktivitesinin doğasını inceleyerek insan zihnini anlamayı amaçlar. Kablosuz ve taşınabilir EEG başlıklarının mevcut olmasıyla birlikte, EEG araştırmalarının önemli bir farkı, bir laboratuvarla sınırlı kalmak yerine gerçek dünyadaki konumlarda boylamsal beyin aktivitesini ve sosyal davranışı inceleme yeteneğidir.
Replikasyon Krizi Nedir?
Replikasyon krizi, araştırmacıların diğer araştırmacıların deneylerinin sonuçlarını tekrarlayamaması veya yeniden üretememesi durumunu ifade eder. Sonuç olarak, bulguları örnek gruptan genel nüfusa genişletilemez.
Ne yazık ki, küçük örneklem boyutları sinirbilimsel çalışmalardaki mevcut zorlukların temelinde yer almaktadır. Küçük örneklem boyutları istatistiksel anlamlılığı etkiler, anlamlı sonuçlar çıkarma zorluğunu artırır ve büyüyen replikasyon krizini daha da kötüleştirir.
Replikasyon bilimsel süreçte çok önemli bir adım olduğundan, bu replikasyon krizini çözmek zorunludur. Aksi takdirde, yeniden üretilemeyen ampirik sonuçlar söz konusu teorilerin ve dolayısıyla bu sürecin sonucunda ortaya çıkan tüm tedavilerin, terapilerin veya yasaların güvenilirliğini sarsar.
Bu yazı, replikasyon krizine ve bunun sinirbilimcilerin gerçek dünyayı anlamak için toplanan verilerin tüm potansiyelini açığa çıkarma yeteneğini nasıl etkilediğine dair bir genel bakış sunmaktadır. Daha sonra, yapay zeka aracılı kitle kaynaklı araştırma gibi 21. yüzyıl teknolojilerinin replikasyon krizine nasıl bir çözüm sunduğunu tanıtacağız.
Sinirbilim araştırmalarında tekrarlanabilirliğin önemi
Günümüzün ampirik araştırmaları hem verilerin elde edilmesini hem de analiz edilmesini içerir. Bu nedenle, tekrarlanabilirliği ile ilgili hususlar iki soruya indirgenir:
Tekrarlanabilirlik: Deneyiniz, analizlerin doğrulanmasına ve verilerin yorumlanması için gerekli sertifikalara sahip mi?
Replikasyon: Deneyiniz, yeni ve bağımsız veriler elde etmek için tekrarlanma kapasitesine sahip mi?
Ne yazık ki sinirbilim araştırmalarında her iki sorunun da cevabı 'hayır'dır.
2016 yılında, Nature 1.576 araştırmacıyla anket yaptı ve araştırmacıların %70'inden fazlasının başka bir bilim insanının deneyini tekrarlamayı denediğini ve başarısız olduğunu buldu. Ve yarısından fazlası kendi deneylerini tekrarlayamadı. Başarısızlıklarına rağmen araştırmacıların sadece %52'si bir kriz olduğunu kabul ederken, %31'i sonuçların muhtemelen yanlış olduğunu düşündü.
Araştırma sonuçlarının tekrarlanamaması, genellikle istatistiksel olarak telafi edilemeyen veya tespit edilemeyen deneysel koşulların benzersiz doğasından kaynaklanmaktadır. O günkü hava durumundan, deneyleri gerçekleştiren laboratuvar teknisyenine, deneysel sonuçları değerlendirmek için geliştirilen analiz veya istatistiksel araçlara kadar her şey replikasyonu karmaşıklaştıran benzersiz unsurlara sahip olabilir.
Dahası, sinirbilim araştırmaları için gereken sınırlı kaynaklar ve uzmanlık nedeniyle, deneyleri yetersiz örneklenmeye eğilimlidir ve halihazırda WEIRD (batılı, eğitimli, sanayileşmiş, zengin ve demokratik) sınırlı nüfus örneklerine sahiptir.
Araştırmada Replikasyon Neden Önemlidir?
Ulaşım ve katılımcı bulma sorunları, bir laboratuvarla sınırlı kalma ve küçük örneklem boyutları gibi lojistik kısıtlamalar, araştırmacıların geleneksel araştırma uygulamalarına ve modellerine güvenmesi anlamına gelmiştir. Sonuç olarak, gerçek dünyadaki sosyal davranışları ve kişisel bilgileri inceleyen araştırmacılar deneyleri çeşitli veya yaratıcı bir şekilde yürütememektedir. Bu kısıtlamalar, sinirbilim araştırmacılarının bulgularını terapiler, tedaviler ve hatta yasalar gibi gerçek dünya uygulamalarına dönüştürme kapasitelerini etkilemiştir. Bu sorunlar, örnek grup kısıtlamaları ve gerçek dünya durumlarında test etme yeteneğinin sınırlı olması, replikasyon krizinin merkezinde yer almaktadır.
Deneysel sonuçların bir laboratuvarda tekrarlanamaması, yüksek istatistiksel güce sahip sonuçlar çıkarmayı zorlaştırmaktadır. Deneysel sonuçlardan çıkarılan çıkarımlarda şüphe olduğunda, bu tüm sistemin güvenini sarsar. Bu şüphe, geniş ve gerçek dünyada etkileri olacak araştırmaları desteklemekle görevli hibe veren fon kuruluşlarına da olumsuz yansıyabilir.
Geliştirilmiş tekrarlanabilirlik genellikle araştırma yöntemlerinin kesinleştirilmesinden kaynaklanır. Araştırmacılar daha büyük örneklem gruplarıyla yapılan deneylerde veri toplama, kalite kontrolü ve analiz prosedürlerinin katı bir şekilde standardizasyonunu sağladıklarında sonuçların replikasyonu iyileşir.
Son on yılda, kitle kaynak kullanımı yazılım ve donanımındaki teknolojik yenilikler, araştırmacıları replikasyon krizi, istatistiksel güç sorunu ve tekrarlanabilirlik kriziyle mücadele eden bu temel standardizasyon unsurlarını sağlamaları için güçlendirmiştir.
Kitle Kaynaklı Araştırma Uygulamaları
Kitle kaynaklı araştırma ile daha fazla denek için küresele açılmak
Kitle kaynak kullanımı teknolojisi son yirmi yılda hızla gelişti. Bu, araştırmacının küresel olarak bağlı bir ağ aracılığıyla bireylerden çok daha fazla veri toplamasını sağlayan bir yaklaşımdır. Örneğin, bilgisayar hızı tanımada kaydedilen ilerlemeyi düşünün. On yıllar boyunca bu araştırma, Google, Amazon ve Apple gibi şirketler yüz binlerce internet kullanıcısının kümülatif girdilerini toplayana kadar esasen durma noktasındaydı. Böylesine muazzam bir veri setiyle, ses tanıma yazılımını bugün Google, Alexa ve Siri hizmetlerinde yaygın olarak kullanılan hale getirebildiler.
Bununla birlikte, çoğu teknolojik yenilikte olduğu gibi, kitle kaynak kullanımı da çeşitli ticari ve bilimsel araştırma pratiklerine uyarlanmıştır. Zooniverse, Folding@Home ve Seek by iNaturalist en yaygın bilinen üç kitle kaynak platformudur.
Zooniverse, iki milyon kayıtlı hesabıyla insan gücüyle çalışan en büyük araştırma platformudur. İnsanlar kalıpları belirlemeye benzersiz bir şekilde adapte olmuşken, bilgisayarlar bu konuda zorluk çeker. Genel kamuoyu, araştırmacıların galaksi şekillerinden hayvan türlerine kadar her şeyi tanımlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olabilir. Zooniverse topluluğu birçok keşfe katkıda bulunmuştur ve herkes verilerini topluluğa açık bir projeye yükleyebilir.
Diğer popüler kitle kaynak platformları arasında Folding@Home ve Seek by iNaturalist yer alır. Folding@Home, ekran koruyucu aktifken bilgisayar gücünü ödünç alarak DNA kodlarından çevrilen proteinlerin şekil ve etkileşim olasılıklarını hesaplar. iNaturalist’in Seek uygulaması ise kamera aracılığıyla herhangi bir bitki veya hayvanın cinsini ve türünü tanımlayan bir mobil telefon uygulamasıdır.
Veri toplama açısından, Seek günlük ortalama neredeyse 200.000 yüklenen görsel kaydetmektedir. Yüklendikten sonra, iki milyondan fazla bilim insanı ve amatör bilim insanından oluşan bir topluluk, veri kalitesi analisti olarak hareket ederek verilerle etkileşime girer, kimlik tespiti doğruluğunu önerir ve onaylar.
Kitle Kaynak Kullanımı ve Sinirbilim Her Zaman Ortak Olmak İçin Tasarlanmıştı
Kitle kaynaklı araştırma, deneylerin pratik önemini artırmanın bir yoludur. Araştırmaya katkıda bulunmak ve araştırmacıların bir etki yaratmasına yardımcı olmak isteyen kişileri bir araya getirir. Kitle kaynak kullanımı ile bu araştırma uygulamalarının istatistiksel gücü artar. Araştırmacılar, yeterli istatistiksel gücü garanti edecek büyük bir örneklem boyutu olduğundan, istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunda bunu tespit etmeye daha yatkındırlar.
Kitle kaynak kullanımı teknolojisindeki son gelişmeler ve yüksek kaliteli, taşınabilir araştırma düzeyindeki EEG başlıkları ve ekipmanları, replikasyon krizini çözmek için umut vaat etmektedir. Binlerce farklı ve dağınık bireyden kitle kaynaklı araştırma düzeyinde veri elde etmek, araştırma uygulamalarına daha önemli bir istatistiksel güç sağlıyor gibi görünmektedir. En karmaşık inovasyon ve araştırma sorularını yanıtlamak için kitleler tercih edilen ortak haline geliyor.
Replikasyon krizi hakkında bazı tartışmalar devam ederken, Emotiv sorunu daha çok bir fırsat —çözülmeye değer bir zorluk— olarak yeniden çerçeveledi ve tam da bunu yaparak önemli bir ilerleme kaydetti. Bilişsel sinirbilimdeki replikasyon krizini ele almak için Emotiv, EmotivLABS adı verilen ölçeklenebilir bir dağıtık sinirbilim araştırma platformu geliştirdi.
EmotivLABS ile Replikasyon Krizinin Önüne Geçmek
Birlikte çalışarak araştırmamızı hızlandırabiliriz.
EmotivLABS, Emotiv'in ölçeklenebilir dağıtık araştırma platformudur. Dünyanın dört bir yanından katılımcılar kendi Emotiv EEG başlıkları ile sinirbilim araştırmalarına katılabilir ve katkıları için ödeme alabilirler.
Platformun ayrılmaz bir özelliği, araştırmacıların katılımcılardan yüksek kaliteli, araştırma düzeyinde veri edinmelerini sağlayan gelişmiş kalite güvence süreçleridir. Kullanıcılar bir sertifikasyon sürecini tamamlamalıdır: başlıklarının nasıl çalıştığını bildiklerini ve yüksek kaliteli EEG verileri elde edebildiklerini kanıtlamalıdırlar. Sertifika aldıktan sonra kullanıcılar platformdaki sinirbilim araştırma deneylerine katılabilir ve bazı durumlarda tazminat bile alabilirler.
Araştırmacılar, ham EEG'ye ek olarak bant gücü verilerine ve dikkat, hayal kırıklığı, ilgi, rahatlama, bağlılık, heyecan ve bilişsel stresi içeren bir dizi duygu ve bilişsel algılama algoritmasına da erişebilirler.
Araştırma deneyleri Emotiv'in Experiment Builder aracı kullanılarak oluşturulabilir, ardından EmotivLABS'e gönderilebilir. Sertifikalı katılımcılardan oluşan küresel bir panelden bağlantı kurup işe alım yapın ve tek bir platformda yüksek kaliteli EEG verileri toplayın.
Emotiv'in EEG başlıkları, EmotivLABS ile eşleştirildiğinde replikasyon krizinin üç ana sorununu ele alır: katılımcı bulma lojistiği, istatistiksel anlamlılık ve daha çeşitli, kapsayıcı bir demografiye erişim.
Nihayetinde, sinirbilim araçlarını ve metodolojilerini benimseyen disiplinlerin ve ticari pazarların sayısı arttıkça, Emotiv'in düşük maliyetli, araştırma düzeyindeki başlıkları sinirbilim araştırmalarında, sağlık ve zindelik, otomotiv, nöropazarlama, tüketici araştırmaları, eğitim ve eğlence ortamlarında kullanılmaktadır.
Nihayetinde, bu büyüklükteki nöroteknoloji inovasyonları duygusal ve entelektüel yaşamlarımıza daha fazla Insight kazanmamızı sağladı. Geleneksel deneysel tasarımlar ve araştırma uygulamaları nedeniyle bir zamanlar ulaşılamaz olan bilgiler. Bu tür içgörüleri uygulamak, performansı en üst düzeye çıkarmak ve kişisel olarak ve başkalarıyla olan ilişkilerimizde doğuştan gelen yeteneklerimizi zenginleştirmek için kişisel ve profesyonel yaşamlarımızı bilinçli bir şekilde uyarlamada bize daha fazla kontrol sağlayacaktır.
Araştırmanızı nasıl geliştireceğiniz hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.
Emotiv Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
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.
Açık bilimin merkezinde iş birliği vardır. Emotiv'in araştırma platformu ve personeli bilimsel bütünlüğü ve deneysel titizliği teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Emotiv'in ölçeklenebilir araştırma platformu EmotivLABS, dünya çapındaki bilişsel sinirbilimcileri küresel bir araştırma katılımcısı ve araştırmacı nüfusuyla buluşturur. Sinirbilim araştırmalarının eklemeli doğasını tanıyarak, geniş bir örneklemden anlamlı sonuçlar çıkarmanıza olanak tanıyan kapsamlı, çok boyutlu ve zengin veri setleri sağlayarak araştırmacılara yardımcı oluyoruz.
Emotiv Başlıkları
Emotiv Insight
Emotiv, profesyonellerden sadece beyinleri hakkında bilgi edinmek isteyen bireylere kadar geniş bir kullanıcı topluluğuna hizmet vermektedir. Emotiv Insight, beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) için tasarlanmış 5 kanallı bir EEG başlığıdır. Insight, şık ve kurulumu kolay tasarımı devrim niteliğindeki sensör teknolojisiyle birleştirir.
Emotiv EPOC X ve EPOC Flex
Emotiv Epoc X, 14 kanallı bir EEG başlığıdır ve Flex ise 32 kanallı bir EEG sistemidir. Her ortamda sinirbilim araştırmaları için tasarlanan EPOC başlıkları, geliştirilmiş sensör teknolojisine sahip kablosuz sistemlerdir. Her iki başlık da bağımsız araştırma grupları tarafından doğrulanmış ve yüksek kaliteli araştırma düzeyinde veri sağladığı kanıtlanmıştır.
Emotiv'in EEG başlıklarının teknik özelliklerinin eksiksiz bir karşılaştırması Emotiv web sitesinde mevcuttur.
Emotiv Teknolojisi
Emotiv, sinirbilim araştırmalarının her adımını desteklemek için bir dizi araç tasarlamıştır.
EmotivPRO yazılımı, kullanıcıların test sonuçlarını işlemesine, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır. Araştırmacılar ayrıca, deneysel tasarıma uyması 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.
Sinirbilim araçlarını ve metodolojilerini benimseyen disiplinlerin ve ticari pazarların sayısı arttıkça, Emotiv'in düşük maliyetli, kullanımı kolay EEG başlıkları şu alanlarda kullanılmaktadır:
Sinirbilim araştırmaları
Sağlık ve zindelik
Otomotiv endüstrileri
Nöropazarlama
Tüketici araştırmaları
Eğitim
Eğlence ortamları
İstatistiksel anlamlılığı artırmak için bilişsel sinirbilimdeki replikasyon krizini hedeflemek.
Bilişsel sinirbilim ve sosyal davranış araştırmalarında, EEG araştırma metodolojisi farklı aktiviteler veya dış ortamlarla ilişkili beyin aktivitesinin doğasını inceleyerek insan zihnini anlamayı amaçlar. Kablosuz ve taşınabilir EEG başlıklarının mevcut olmasıyla birlikte, EEG araştırmalarının önemli bir farkı, bir laboratuvarla sınırlı kalmak yerine gerçek dünyadaki konumlarda boylamsal beyin aktivitesini ve sosyal davranışı inceleme yeteneğidir.
Replikasyon Krizi Nedir?
Replikasyon krizi, araştırmacıların diğer araştırmacıların deneylerinin sonuçlarını tekrarlayamaması veya yeniden üretememesi durumunu ifade eder. Sonuç olarak, bulguları örnek gruptan genel nüfusa genişletilemez.
Ne yazık ki, küçük örneklem boyutları sinirbilimsel çalışmalardaki mevcut zorlukların temelinde yer almaktadır. Küçük örneklem boyutları istatistiksel anlamlılığı etkiler, anlamlı sonuçlar çıkarma zorluğunu artırır ve büyüyen replikasyon krizini daha da kötüleştirir.
Replikasyon bilimsel süreçte çok önemli bir adım olduğundan, bu replikasyon krizini çözmek zorunludur. Aksi takdirde, yeniden üretilemeyen ampirik sonuçlar söz konusu teorilerin ve dolayısıyla bu sürecin sonucunda ortaya çıkan tüm tedavilerin, terapilerin veya yasaların güvenilirliğini sarsar.
Bu yazı, replikasyon krizine ve bunun sinirbilimcilerin gerçek dünyayı anlamak için toplanan verilerin tüm potansiyelini açığa çıkarma yeteneğini nasıl etkilediğine dair bir genel bakış sunmaktadır. Daha sonra, yapay zeka aracılı kitle kaynaklı araştırma gibi 21. yüzyıl teknolojilerinin replikasyon krizine nasıl bir çözüm sunduğunu tanıtacağız.
Sinirbilim araştırmalarında tekrarlanabilirliğin önemi
Günümüzün ampirik araştırmaları hem verilerin elde edilmesini hem de analiz edilmesini içerir. Bu nedenle, tekrarlanabilirliği ile ilgili hususlar iki soruya indirgenir:
Tekrarlanabilirlik: Deneyiniz, analizlerin doğrulanmasına ve verilerin yorumlanması için gerekli sertifikalara sahip mi?
Replikasyon: Deneyiniz, yeni ve bağımsız veriler elde etmek için tekrarlanma kapasitesine sahip mi?
Ne yazık ki sinirbilim araştırmalarında her iki sorunun da cevabı 'hayır'dır.
2016 yılında, Nature 1.576 araştırmacıyla anket yaptı ve araştırmacıların %70'inden fazlasının başka bir bilim insanının deneyini tekrarlamayı denediğini ve başarısız olduğunu buldu. Ve yarısından fazlası kendi deneylerini tekrarlayamadı. Başarısızlıklarına rağmen araştırmacıların sadece %52'si bir kriz olduğunu kabul ederken, %31'i sonuçların muhtemelen yanlış olduğunu düşündü.
Araştırma sonuçlarının tekrarlanamaması, genellikle istatistiksel olarak telafi edilemeyen veya tespit edilemeyen deneysel koşulların benzersiz doğasından kaynaklanmaktadır. O günkü hava durumundan, deneyleri gerçekleştiren laboratuvar teknisyenine, deneysel sonuçları değerlendirmek için geliştirilen analiz veya istatistiksel araçlara kadar her şey replikasyonu karmaşıklaştıran benzersiz unsurlara sahip olabilir.
Dahası, sinirbilim araştırmaları için gereken sınırlı kaynaklar ve uzmanlık nedeniyle, deneyleri yetersiz örneklenmeye eğilimlidir ve halihazırda WEIRD (batılı, eğitimli, sanayileşmiş, zengin ve demokratik) sınırlı nüfus örneklerine sahiptir.
Araştırmada Replikasyon Neden Önemlidir?
Ulaşım ve katılımcı bulma sorunları, bir laboratuvarla sınırlı kalma ve küçük örneklem boyutları gibi lojistik kısıtlamalar, araştırmacıların geleneksel araştırma uygulamalarına ve modellerine güvenmesi anlamına gelmiştir. Sonuç olarak, gerçek dünyadaki sosyal davranışları ve kişisel bilgileri inceleyen araştırmacılar deneyleri çeşitli veya yaratıcı bir şekilde yürütememektedir. Bu kısıtlamalar, sinirbilim araştırmacılarının bulgularını terapiler, tedaviler ve hatta yasalar gibi gerçek dünya uygulamalarına dönüştürme kapasitelerini etkilemiştir. Bu sorunlar, örnek grup kısıtlamaları ve gerçek dünya durumlarında test etme yeteneğinin sınırlı olması, replikasyon krizinin merkezinde yer almaktadır.
Deneysel sonuçların bir laboratuvarda tekrarlanamaması, yüksek istatistiksel güce sahip sonuçlar çıkarmayı zorlaştırmaktadır. Deneysel sonuçlardan çıkarılan çıkarımlarda şüphe olduğunda, bu tüm sistemin güvenini sarsar. Bu şüphe, geniş ve gerçek dünyada etkileri olacak araştırmaları desteklemekle görevli hibe veren fon kuruluşlarına da olumsuz yansıyabilir.
Geliştirilmiş tekrarlanabilirlik genellikle araştırma yöntemlerinin kesinleştirilmesinden kaynaklanır. Araştırmacılar daha büyük örneklem gruplarıyla yapılan deneylerde veri toplama, kalite kontrolü ve analiz prosedürlerinin katı bir şekilde standardizasyonunu sağladıklarında sonuçların replikasyonu iyileşir.
Son on yılda, kitle kaynak kullanımı yazılım ve donanımındaki teknolojik yenilikler, araştırmacıları replikasyon krizi, istatistiksel güç sorunu ve tekrarlanabilirlik kriziyle mücadele eden bu temel standardizasyon unsurlarını sağlamaları için güçlendirmiştir.
Kitle Kaynaklı Araştırma Uygulamaları
Kitle kaynaklı araştırma ile daha fazla denek için küresele açılmak
Kitle kaynak kullanımı teknolojisi son yirmi yılda hızla gelişti. Bu, araştırmacının küresel olarak bağlı bir ağ aracılığıyla bireylerden çok daha fazla veri toplamasını sağlayan bir yaklaşımdır. Örneğin, bilgisayar hızı tanımada kaydedilen ilerlemeyi düşünün. On yıllar boyunca bu araştırma, Google, Amazon ve Apple gibi şirketler yüz binlerce internet kullanıcısının kümülatif girdilerini toplayana kadar esasen durma noktasındaydı. Böylesine muazzam bir veri setiyle, ses tanıma yazılımını bugün Google, Alexa ve Siri hizmetlerinde yaygın olarak kullanılan hale getirebildiler.
Bununla birlikte, çoğu teknolojik yenilikte olduğu gibi, kitle kaynak kullanımı da çeşitli ticari ve bilimsel araştırma pratiklerine uyarlanmıştır. Zooniverse, Folding@Home ve Seek by iNaturalist en yaygın bilinen üç kitle kaynak platformudur.
Zooniverse, iki milyon kayıtlı hesabıyla insan gücüyle çalışan en büyük araştırma platformudur. İnsanlar kalıpları belirlemeye benzersiz bir şekilde adapte olmuşken, bilgisayarlar bu konuda zorluk çeker. Genel kamuoyu, araştırmacıların galaksi şekillerinden hayvan türlerine kadar her şeyi tanımlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olabilir. Zooniverse topluluğu birçok keşfe katkıda bulunmuştur ve herkes verilerini topluluğa açık bir projeye yükleyebilir.
Diğer popüler kitle kaynak platformları arasında Folding@Home ve Seek by iNaturalist yer alır. Folding@Home, ekran koruyucu aktifken bilgisayar gücünü ödünç alarak DNA kodlarından çevrilen proteinlerin şekil ve etkileşim olasılıklarını hesaplar. iNaturalist’in Seek uygulaması ise kamera aracılığıyla herhangi bir bitki veya hayvanın cinsini ve türünü tanımlayan bir mobil telefon uygulamasıdır.
Veri toplama açısından, Seek günlük ortalama neredeyse 200.000 yüklenen görsel kaydetmektedir. Yüklendikten sonra, iki milyondan fazla bilim insanı ve amatör bilim insanından oluşan bir topluluk, veri kalitesi analisti olarak hareket ederek verilerle etkileşime girer, kimlik tespiti doğruluğunu önerir ve onaylar.
Kitle Kaynak Kullanımı ve Sinirbilim Her Zaman Ortak Olmak İçin Tasarlanmıştı
Kitle kaynaklı araştırma, deneylerin pratik önemini artırmanın bir yoludur. Araştırmaya katkıda bulunmak ve araştırmacıların bir etki yaratmasına yardımcı olmak isteyen kişileri bir araya getirir. Kitle kaynak kullanımı ile bu araştırma uygulamalarının istatistiksel gücü artar. Araştırmacılar, yeterli istatistiksel gücü garanti edecek büyük bir örneklem boyutu olduğundan, istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunda bunu tespit etmeye daha yatkındırlar.
Kitle kaynak kullanımı teknolojisindeki son gelişmeler ve yüksek kaliteli, taşınabilir araştırma düzeyindeki EEG başlıkları ve ekipmanları, replikasyon krizini çözmek için umut vaat etmektedir. Binlerce farklı ve dağınık bireyden kitle kaynaklı araştırma düzeyinde veri elde etmek, araştırma uygulamalarına daha önemli bir istatistiksel güç sağlıyor gibi görünmektedir. En karmaşık inovasyon ve araştırma sorularını yanıtlamak için kitleler tercih edilen ortak haline geliyor.
Replikasyon krizi hakkında bazı tartışmalar devam ederken, Emotiv sorunu daha çok bir fırsat —çözülmeye değer bir zorluk— olarak yeniden çerçeveledi ve tam da bunu yaparak önemli bir ilerleme kaydetti. Bilişsel sinirbilimdeki replikasyon krizini ele almak için Emotiv, EmotivLABS adı verilen ölçeklenebilir bir dağıtık sinirbilim araştırma platformu geliştirdi.
EmotivLABS ile Replikasyon Krizinin Önüne Geçmek
Birlikte çalışarak araştırmamızı hızlandırabiliriz.
EmotivLABS, Emotiv'in ölçeklenebilir dağıtık araştırma platformudur. Dünyanın dört bir yanından katılımcılar kendi Emotiv EEG başlıkları ile sinirbilim araştırmalarına katılabilir ve katkıları için ödeme alabilirler.
Platformun ayrılmaz bir özelliği, araştırmacıların katılımcılardan yüksek kaliteli, araştırma düzeyinde veri edinmelerini sağlayan gelişmiş kalite güvence süreçleridir. Kullanıcılar bir sertifikasyon sürecini tamamlamalıdır: başlıklarının nasıl çalıştığını bildiklerini ve yüksek kaliteli EEG verileri elde edebildiklerini kanıtlamalıdırlar. Sertifika aldıktan sonra kullanıcılar platformdaki sinirbilim araştırma deneylerine katılabilir ve bazı durumlarda tazminat bile alabilirler.
Araştırmacılar, ham EEG'ye ek olarak bant gücü verilerine ve dikkat, hayal kırıklığı, ilgi, rahatlama, bağlılık, heyecan ve bilişsel stresi içeren bir dizi duygu ve bilişsel algılama algoritmasına da erişebilirler.
Araştırma deneyleri Emotiv'in Experiment Builder aracı kullanılarak oluşturulabilir, ardından EmotivLABS'e gönderilebilir. Sertifikalı katılımcılardan oluşan küresel bir panelden bağlantı kurup işe alım yapın ve tek bir platformda yüksek kaliteli EEG verileri toplayın.
Emotiv'in EEG başlıkları, EmotivLABS ile eşleştirildiğinde replikasyon krizinin üç ana sorununu ele alır: katılımcı bulma lojistiği, istatistiksel anlamlılık ve daha çeşitli, kapsayıcı bir demografiye erişim.
Nihayetinde, sinirbilim araçlarını ve metodolojilerini benimseyen disiplinlerin ve ticari pazarların sayısı arttıkça, Emotiv'in düşük maliyetli, araştırma düzeyindeki başlıkları sinirbilim araştırmalarında, sağlık ve zindelik, otomotiv, nöropazarlama, tüketici araştırmaları, eğitim ve eğlence ortamlarında kullanılmaktadır.
Nihayetinde, bu büyüklükteki nöroteknoloji inovasyonları duygusal ve entelektüel yaşamlarımıza daha fazla Insight kazanmamızı sağladı. Geleneksel deneysel tasarımlar ve araştırma uygulamaları nedeniyle bir zamanlar ulaşılamaz olan bilgiler. Bu tür içgörüleri uygulamak, performansı en üst düzeye çıkarmak ve kişisel olarak ve başkalarıyla olan ilişkilerimizde doğuştan gelen yeteneklerimizi zenginleştirmek için kişisel ve profesyonel yaşamlarımızı bilinçli bir şekilde uyarlamada bize daha fazla kontrol sağlayacaktır.
Araştırmanızı nasıl geliştireceğiniz hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.
Emotiv Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin
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.
Açık bilimin merkezinde iş birliği vardır. Emotiv'in araştırma platformu ve personeli bilimsel bütünlüğü ve deneysel titizliği teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Emotiv'in ölçeklenebilir araştırma platformu EmotivLABS, dünya çapındaki bilişsel sinirbilimcileri küresel bir araştırma katılımcısı ve araştırmacı nüfusuyla buluşturur. Sinirbilim araştırmalarının eklemeli doğasını tanıyarak, geniş bir örneklemden anlamlı sonuçlar çıkarmanıza olanak tanıyan kapsamlı, çok boyutlu ve zengin veri setleri sağlayarak araştırmacılara yardımcı oluyoruz.
Emotiv Başlıkları
Emotiv Insight
Emotiv, profesyonellerden sadece beyinleri hakkında bilgi edinmek isteyen bireylere kadar geniş bir kullanıcı topluluğuna hizmet vermektedir. Emotiv Insight, beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) için tasarlanmış 5 kanallı bir EEG başlığıdır. Insight, şık ve kurulumu kolay tasarımı devrim niteliğindeki sensör teknolojisiyle birleştirir.
Emotiv EPOC X ve EPOC Flex
Emotiv Epoc X, 14 kanallı bir EEG başlığıdır ve Flex ise 32 kanallı bir EEG sistemidir. Her ortamda sinirbilim araştırmaları için tasarlanan EPOC başlıkları, geliştirilmiş sensör teknolojisine sahip kablosuz sistemlerdir. Her iki başlık da bağımsız araştırma grupları tarafından doğrulanmış ve yüksek kaliteli araştırma düzeyinde veri sağladığı kanıtlanmıştır.
Emotiv'in EEG başlıklarının teknik özelliklerinin eksiksiz bir karşılaştırması Emotiv web sitesinde mevcuttur.
Emotiv Teknolojisi
Emotiv, sinirbilim araştırmalarının her adımını desteklemek için bir dizi araç tasarlamıştır.
EmotivPRO yazılımı, kullanıcıların test sonuçlarını işlemesine, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır. Araştırmacılar ayrıca, deneysel tasarıma uyması 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.
Sinirbilim araçlarını ve metodolojilerini benimseyen disiplinlerin ve ticari pazarların sayısı arttıkça, Emotiv'in düşük maliyetli, kullanımı kolay EEG başlıkları şu alanlarda kullanılmaktadır:
Sinirbilim araştırmaları
Sağlık ve zindelik
Otomotiv endüstrileri
Nöropazarlama
Tüketici araştırmaları
Eğitim
Eğlence ortamları
Okumaya devam et