Araştırma için EEG neden kullanılır?
Mehul Nayak
17 Şub 2022
Paylaş:
Hayal edin ki kısa bir video oluşturmuşsunuz ve insanların videonun hangi kısımlarını ilgi çekici bulduğunu öğrenmek istiyorsunuz. Genellikle, onlara sadece sormak yeterlidir. Belki bir anket kullanırsınız. Ancak en yaygın cevap 'Tam olarak emin değilim' veya 'Hatırlayamıyorum' olabilir. İnsan algısını yalnızca öznel ölçütler kullanarak araştırmak, ölçülen nörofizyolojik yanıtların sunduğu belirsizliklerle dolu olabilir. EEG cihazları, insan algısıyla ilgili araştırmaları geliştirmenin kolay erişilebilir, maliyet etkin bir aracı olarak benzersiz bir konumda bulunmaktadır. Sonuç olarak, hızla psikoloji, nöropazarlama ve BCI'de anahtar bir araç haline gelmektedir.
EEG nedir?
Elektroensefalografi (EEG), beyin hücreleri olan nöronlar tarafından üretilen elektriksel aktivitenin ölçümüdür. Saç derisine yerleştirilen elektrotlar kullanarak güvenli ve invazif olmayan bir yöntemdir. Bu amaçla kullanılan EEG cihazları, bireysel kanal ticari cihazlardan 256 kanal tıbbi kalitedeki sistemlere kadar çeşitlenebilir. EEG'nin ne olduğu ve farklı EEG cihazları hakkında daha fazla detayı buradan okuyabilirsiniz.
EEG'nin faydaları nelerdir?
Yüksek zamansal çözünürlük
Yüksek zamansal çözünürlüğü sayesinde, EEG bilinç öncesi süreçleri indeksleyebilme yeteneğine sahiptir.
EEG’nin diğer nörogörüntüleme yöntemlerine göre en büyük avantajı, milisaniye aralığında hızlı beyin yanıtlarını ölçme yeteneğidir. fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme) gibi diğer beyin görüntüleme yöntemleri, ilgi çekici uyarıcıları sunduktan sonra bir saniye veya daha fazla süre alır. Dahası, öznel yanıtları belirsizlikten kaçınmak için tasarlanmış davranışsal görevler genellikle reaksiyon süreleri ve butonlama yanıtlarına dayanır. Bu süreçler bir saniyeye kadar sürebilir, bu da beyinlerin bir milisaniye zaman diliminde birçok karmaşık nörofizyolojik süreç üretebildiğini düşündüğümüzde oldukça yavaştır. Bu nedenle, yüksek zamansal çözünürlüğü sayesinde EEG, yalnızca kendini rapor etme ve yanıt esaslı görevlerle tanınmayan bilinç öncesi süreçleri indeksleyebilir.
Uygun maliyet ve taşınabilirlik
Spor Bilimleri: Paxton Lynch, Emotiv Insight EEG Kaskı ile baskı testine tabi tutuluyor.
EEG cihazları maliyet etkin hale geldi ve kablosuz hale getirildi, bu da araştırmacıların araştırmaları sahada gerçekleştirmelerini sağlıyor, katılımcıları laboratuvara getirmek yerine. Hem EEG hem de MEG (Manyetoensefalografi) yüksek zamansal çözünürlüğe sahip olsa da, EEG, düşük maliyet ve taşınabilirlik nedeniyle daha erişilebilir bir araştırma aracıdır ve insan davranışının kontrollü veya doğal ortamlarda incelenmesini sağlar. Alternatif nörogörüntüleme yöntemleri (örneğin, MEG, MRI ve PET) yüksek bakım maliyeti gerektirir ve katılımcılar bu çalışmaları yürütmek için hastaneye veya laboratuvar ortamına getirilmelidir. Keskin bir zıtlık içinde, neredeyse her ortam bir EEG 'laboratuvarına' dönüştürülebilir. (Mobil EEG’nin sahada spor performansını artırmada nasıl kullanılabileceğini görmek için Park ve ark. incelemesine1 bakın)
Evde veya uzaktan çalışmalar
EEG mutlaka laboratuvar temelli tek bir cihaz ile sınırlı değildir. Uygun fiyatlı, ticari EEG cihazlarındaki ilerlemelerle, ev kullanıcıları kendileri EEG kaydı yapabilmektedir. EmotivLABS platformu, araştırmacıların EMOTIV kulaklıkları ile çevrimiçi deneyler yapmalarına olanak tanır; bu cihazlar araştırma kalitesindeki cihazlarla karşılaştırmalı olarak doğrulanmıştır²ʹ³. Pilot çevrimiçi EEG çalışmamız hakkında buradan ya da EMOTIV kullanıcılarının bir sunum yazılımını değerlendirmek için evde bir çalışmaya katıldığı bir ortaklığımız hakkında buradan bilgi edinebilirsiniz.
EEG ile neyi ölçebiliriz?
En yaygın olarak araştırmacılar, ilgi noktalarında uyarıcıların başlangıcından sonraki voltaj amplitüdlerini (yani olayla ilişkili potansiyeller ya da ERP'ler) veya EEG'deki dalga osilasyonlarının miktarını (yani zaman-frekans analizi) kullanmaktadır.
Bu iki alan, davranışla ilgili farklı araştırma sorularını yanıtlamamıza olanak tanır. Ayrıca, ileri düzeyde makine öğrenimi algoritmalarının ilerlemesiyle, ilgi çekici uyarıcılara verilen zihinsel durumları çözmeye başlayabiliriz. Örneğin, dikkat için doğrulanan algoritmaların geliştirilmesiyle, artık “Videomun hangi bölümü daha fazla dikkat çekti” gibi soruları kolaylıkla yanıtlayabiliriz.
Dikkate alınması gereken uyarılar
EEG ile düşünceleri tam olarak okuyamayacağımızı hatırlamak önemlidir. Bu nedenle, karşılaştırılan uyarıcılar, yalnızca ilgi çekici değişken dışında her açıdan eşleştirilmiş olmalıdır. Bu nedenle, iyi tasarlanmış bir deneysel görev, iyi EEG araştırmasının köşe taşını oluşturur. İkincisi, EEG cihazları elektrikli ekipmanlardan gelen paraziti etkileyebilir ve EEG'ler de hareketten etkilenerek kayıtlara istenmeyen artefaktlar ekleyebilir. Bu nedenle, ham EEG'ler tüm beyin yanıtlarını yansıtır ve algı ile ilgili herhangi bir çıkarımda bulunmadan önce temizlenmeli ve işlenmelidir.
Ek olarak, tek bir elektrottaki beyin aktivitesi, tüm beyinden gelen aktiviteyi kaydeder ve konumu doğrudan aktivite kaynağını tam olarak göstermez (örneğin, frontal bir elektrot üzerindeki artmış aktivite, frontal lobun bu yanıtı ürettiği anlamına gelmez). EEG yanıtının kaynak yeniden yapılandırması⁴ gibi yöntemler, kafa derisi seviyesinde kaynağı belirlemek için bu amaçla kullanılabilir. Daha fazla güvenle daha derin kaynakları belirlemek için, EEG ile birleştirilmiş nörogörüntüleme yöntemleri, örneğin MEG veya fMRI göz önünde bulundurulabilir.
Güncel araştırmalarda EEG
EEG, yalnızca psikoloji ve tıp alanlarında değil, beyin-bilgisayar arayüzlerinde, nörogeribildirimde ve nöropazarlama gibi alanlarda tüketici davranışını anlamada araştırmacılara yardımcı olacak şekilde pek çok yolla kullanılmaktadır.
Tıbbi veya Klinik Nörobilim
EEG, tanı ve tedaviyi iyileştirmek için tıbbi alanlarda yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Örneğin, EEG'nin en yaygın kullanımı epilepsinin tanısı ve nöbetlerin tespiti⁵ ve uyku bozukluklarını tespit etmek için uyku çalışmalarındadır⁶. Psikiyatri ve klinik nörobilimde, EEG şu anda öznel klinik değerlere dayanan bozuklukların nesnel işaretlerini belirlemek için kullanılmaktadır. Çeşitli psikiyatrik bozuklukların beyin üzerindeki değişikliklerini karakterize etmek için, saç derisi üzerinde hesaplanan ve haritalanan osilasyon miktarlarının kullanıldığı niceliksel EEG (qEEG) gibi teknikler kullanılmaktadır⁷. Sağlıklı ile bozuk beyinlerin sınıflandırılmasında uygulanan makine öğrenimi, daha nesnel tanı yöntemleri için de yeni yollar açmaktadır tanı⁸ˈ⁹.
Nöropazarlama
Kesinlikle tüketici davranışını anlamak, nöropazarlamanın kalbinde yer almaktadır. Bu alanda EEG'nin en yaygın kullanımı, reklamların¹⁰, ürünlerin veya hizmetlerin daha az belirgin ve etkileyici yönlerini belirlamak ve geliştirmek amacına sahiptir.
EMOTIV x Nöropazarlama - L’Oreal’ın Lüks Laboratuvarında Tüketici Davranışının Geleceği.
EEG osilasyonları, alt bilinçli marka/ürün hatırlama olup olmadığını belirlemek için de kullanılmaktadır¹¹. Diğer kullanımlar arasında, ürünler için optimal fiyat stratejileri bulmak amacıyla EEG ile birlikte kullanılan davranışsal görevler olan nörofiyatlandırma¹² bulunmaktadır.
EMOTIV x Nöropazarlama - Beynin farklı fiyat önerilerine nasıl tepki verdiği.
Genel Nörobilim Araştırması
Bu tür bir araştırma, beynin nasıl işlediğini (örneğin, beynimizin görsel veya işitsel uyarıcıları nasıl işlediği) ve beynin farklı bölgelerinin birbirleriyle nasıl iletişim kurduğunu anlamayı içerir. Ayrıca, beynin bozukluklarla olan ilişkisini (örneğin, otizm spektrum bozukluğu veya şizofreni) anlamayı içerir. Bu, sosyal, duygusal, hesaplamalı ve bilişsel alanları kapsayan birçok alanı içermektedir.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI)
BCI araştırmaları, zihinsel komutları dışsal bir eyleme dönüştürmeyi amaçlamaktadır ve EEG ile hesaplama cihazlarını entegre etmektedir. Bir kelime belgesi yazmak, bir tekerlekli sandalye hareket ettirmek ve hatta protez uzuvları hareket ettirmek gibi zihinsel komutlar, engelli bireylerin yaşam kalitelerini artırmak için kullanılan BCI üzerindeki mevcut gelişmelerdir¹³.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - Beyin felci olan 8 yaşındaki John'un brainpaintbyjohn Instagram'daki muhteşem yaratımları
Ayrıca, müzik endüstrisinde müzisyenlerin/şarkıcıların düşüncelerini müzik yaratmak için kullanması gibi başka bir devrim yaşanmaktadır (ilgili yazımıza bakın buradan)
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - EMOTIV’in EPOC kulaklığı & ikonik TONTO synthesizer mükemmel bir eşleşme.
Genel olarak, EEG'nin kullanımı, insan davranışının yüzeyin altındaki düzeyini anlamak için bir vaadi sunmaktadır. Maliyet etkinliği ve yüksek erişilebilirliği, kullanıcı deneyimlerini iyileştirmekten terapötik ilerlemelere kadar, birçok disiplinde yararı olan bir araç haline getirmektedir ve EEG kullanarak insan davranışını nesnel bir şekilde çözmek mümkündür.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - EMOTIV x Rodrigo Hubner Mendes, zihinsel komutlarla F1 arabası sürüyor
Makaleyi yazan
Roshini Randeniya, Araştırma Görevlisi, EMOTIV Araştırma Pty. Ltd
Kaynaklar
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Mobil biliş için durumu oluşturma: EEG ve spor performansı. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Duygusal yüz işleme ile ilişkili ERP'lerin çıkarılması için Emotiv EPOC+’ın doğrulanması. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. ve ark. Çocuklarda araştırma kalitesindeki işitsel olayla ilişkili potansiyelleri çıkarmak için Emotiv EPOC EEG sisteminin doğrulanması. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. ve ark. EEG kaynak görüntüleme. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. Epilepside EEG rolü: Eleştirel bir inceleme. Epilepsi Davranışı. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Video-EEG polisomnografisinin tanısal değeri. Nöroloji 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. Psikiyatrik bozuklukların qEEG profilleri. Beyin Topografisi. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. Ana depresif bozukluğu için SSRI tedavisine yanıtı tahmin etmek için EEG verileri kullanarak makine öğrenimi yaklaşımı. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Dinlenme halindeki elektroansefalogram ile depresyonun sınıflandırılması: Psikiyatride Yeni Uygulama. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Reklam uyarıcılara karşı nörofizyolojik tepkilerin EEG ve galvanik cilt tepkisi ölçümleriyle analizi. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Nöropazarlamada Elektroensefalografi (EEG) Uygulaması - Alt Bilinci Anlama ELEKTROENSEFALOGRAFİ (EEG) UYGULAMASI - ALT BİLİNCİ ANLAMA. 14, (2020). (Nöropazarlama)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Nörofiyatlandırma: Fiyat maruziyetine karşı beyin tepkilerinin bakış açıları. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Kod
Hayal edin ki kısa bir video oluşturmuşsunuz ve insanların videonun hangi kısımlarını ilgi çekici bulduğunu öğrenmek istiyorsunuz. Genellikle, onlara sadece sormak yeterlidir. Belki bir anket kullanırsınız. Ancak en yaygın cevap 'Tam olarak emin değilim' veya 'Hatırlayamıyorum' olabilir. İnsan algısını yalnızca öznel ölçütler kullanarak araştırmak, ölçülen nörofizyolojik yanıtların sunduğu belirsizliklerle dolu olabilir. EEG cihazları, insan algısıyla ilgili araştırmaları geliştirmenin kolay erişilebilir, maliyet etkin bir aracı olarak benzersiz bir konumda bulunmaktadır. Sonuç olarak, hızla psikoloji, nöropazarlama ve BCI'de anahtar bir araç haline gelmektedir.
EEG nedir?
Elektroensefalografi (EEG), beyin hücreleri olan nöronlar tarafından üretilen elektriksel aktivitenin ölçümüdür. Saç derisine yerleştirilen elektrotlar kullanarak güvenli ve invazif olmayan bir yöntemdir. Bu amaçla kullanılan EEG cihazları, bireysel kanal ticari cihazlardan 256 kanal tıbbi kalitedeki sistemlere kadar çeşitlenebilir. EEG'nin ne olduğu ve farklı EEG cihazları hakkında daha fazla detayı buradan okuyabilirsiniz.
EEG'nin faydaları nelerdir?
Yüksek zamansal çözünürlük
Yüksek zamansal çözünürlüğü sayesinde, EEG bilinç öncesi süreçleri indeksleyebilme yeteneğine sahiptir.
EEG’nin diğer nörogörüntüleme yöntemlerine göre en büyük avantajı, milisaniye aralığında hızlı beyin yanıtlarını ölçme yeteneğidir. fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme) gibi diğer beyin görüntüleme yöntemleri, ilgi çekici uyarıcıları sunduktan sonra bir saniye veya daha fazla süre alır. Dahası, öznel yanıtları belirsizlikten kaçınmak için tasarlanmış davranışsal görevler genellikle reaksiyon süreleri ve butonlama yanıtlarına dayanır. Bu süreçler bir saniyeye kadar sürebilir, bu da beyinlerin bir milisaniye zaman diliminde birçok karmaşık nörofizyolojik süreç üretebildiğini düşündüğümüzde oldukça yavaştır. Bu nedenle, yüksek zamansal çözünürlüğü sayesinde EEG, yalnızca kendini rapor etme ve yanıt esaslı görevlerle tanınmayan bilinç öncesi süreçleri indeksleyebilir.
Uygun maliyet ve taşınabilirlik
Spor Bilimleri: Paxton Lynch, Emotiv Insight EEG Kaskı ile baskı testine tabi tutuluyor.
EEG cihazları maliyet etkin hale geldi ve kablosuz hale getirildi, bu da araştırmacıların araştırmaları sahada gerçekleştirmelerini sağlıyor, katılımcıları laboratuvara getirmek yerine. Hem EEG hem de MEG (Manyetoensefalografi) yüksek zamansal çözünürlüğe sahip olsa da, EEG, düşük maliyet ve taşınabilirlik nedeniyle daha erişilebilir bir araştırma aracıdır ve insan davranışının kontrollü veya doğal ortamlarda incelenmesini sağlar. Alternatif nörogörüntüleme yöntemleri (örneğin, MEG, MRI ve PET) yüksek bakım maliyeti gerektirir ve katılımcılar bu çalışmaları yürütmek için hastaneye veya laboratuvar ortamına getirilmelidir. Keskin bir zıtlık içinde, neredeyse her ortam bir EEG 'laboratuvarına' dönüştürülebilir. (Mobil EEG’nin sahada spor performansını artırmada nasıl kullanılabileceğini görmek için Park ve ark. incelemesine1 bakın)
Evde veya uzaktan çalışmalar
EEG mutlaka laboratuvar temelli tek bir cihaz ile sınırlı değildir. Uygun fiyatlı, ticari EEG cihazlarındaki ilerlemelerle, ev kullanıcıları kendileri EEG kaydı yapabilmektedir. EmotivLABS platformu, araştırmacıların EMOTIV kulaklıkları ile çevrimiçi deneyler yapmalarına olanak tanır; bu cihazlar araştırma kalitesindeki cihazlarla karşılaştırmalı olarak doğrulanmıştır²ʹ³. Pilot çevrimiçi EEG çalışmamız hakkında buradan ya da EMOTIV kullanıcılarının bir sunum yazılımını değerlendirmek için evde bir çalışmaya katıldığı bir ortaklığımız hakkında buradan bilgi edinebilirsiniz.
EEG ile neyi ölçebiliriz?
En yaygın olarak araştırmacılar, ilgi noktalarında uyarıcıların başlangıcından sonraki voltaj amplitüdlerini (yani olayla ilişkili potansiyeller ya da ERP'ler) veya EEG'deki dalga osilasyonlarının miktarını (yani zaman-frekans analizi) kullanmaktadır.
Bu iki alan, davranışla ilgili farklı araştırma sorularını yanıtlamamıza olanak tanır. Ayrıca, ileri düzeyde makine öğrenimi algoritmalarının ilerlemesiyle, ilgi çekici uyarıcılara verilen zihinsel durumları çözmeye başlayabiliriz. Örneğin, dikkat için doğrulanan algoritmaların geliştirilmesiyle, artık “Videomun hangi bölümü daha fazla dikkat çekti” gibi soruları kolaylıkla yanıtlayabiliriz.
Dikkate alınması gereken uyarılar
EEG ile düşünceleri tam olarak okuyamayacağımızı hatırlamak önemlidir. Bu nedenle, karşılaştırılan uyarıcılar, yalnızca ilgi çekici değişken dışında her açıdan eşleştirilmiş olmalıdır. Bu nedenle, iyi tasarlanmış bir deneysel görev, iyi EEG araştırmasının köşe taşını oluşturur. İkincisi, EEG cihazları elektrikli ekipmanlardan gelen paraziti etkileyebilir ve EEG'ler de hareketten etkilenerek kayıtlara istenmeyen artefaktlar ekleyebilir. Bu nedenle, ham EEG'ler tüm beyin yanıtlarını yansıtır ve algı ile ilgili herhangi bir çıkarımda bulunmadan önce temizlenmeli ve işlenmelidir.
Ek olarak, tek bir elektrottaki beyin aktivitesi, tüm beyinden gelen aktiviteyi kaydeder ve konumu doğrudan aktivite kaynağını tam olarak göstermez (örneğin, frontal bir elektrot üzerindeki artmış aktivite, frontal lobun bu yanıtı ürettiği anlamına gelmez). EEG yanıtının kaynak yeniden yapılandırması⁴ gibi yöntemler, kafa derisi seviyesinde kaynağı belirlemek için bu amaçla kullanılabilir. Daha fazla güvenle daha derin kaynakları belirlemek için, EEG ile birleştirilmiş nörogörüntüleme yöntemleri, örneğin MEG veya fMRI göz önünde bulundurulabilir.
Güncel araştırmalarda EEG
EEG, yalnızca psikoloji ve tıp alanlarında değil, beyin-bilgisayar arayüzlerinde, nörogeribildirimde ve nöropazarlama gibi alanlarda tüketici davranışını anlamada araştırmacılara yardımcı olacak şekilde pek çok yolla kullanılmaktadır.
Tıbbi veya Klinik Nörobilim
EEG, tanı ve tedaviyi iyileştirmek için tıbbi alanlarda yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Örneğin, EEG'nin en yaygın kullanımı epilepsinin tanısı ve nöbetlerin tespiti⁵ ve uyku bozukluklarını tespit etmek için uyku çalışmalarındadır⁶. Psikiyatri ve klinik nörobilimde, EEG şu anda öznel klinik değerlere dayanan bozuklukların nesnel işaretlerini belirlemek için kullanılmaktadır. Çeşitli psikiyatrik bozuklukların beyin üzerindeki değişikliklerini karakterize etmek için, saç derisi üzerinde hesaplanan ve haritalanan osilasyon miktarlarının kullanıldığı niceliksel EEG (qEEG) gibi teknikler kullanılmaktadır⁷. Sağlıklı ile bozuk beyinlerin sınıflandırılmasında uygulanan makine öğrenimi, daha nesnel tanı yöntemleri için de yeni yollar açmaktadır tanı⁸ˈ⁹.
Nöropazarlama
Kesinlikle tüketici davranışını anlamak, nöropazarlamanın kalbinde yer almaktadır. Bu alanda EEG'nin en yaygın kullanımı, reklamların¹⁰, ürünlerin veya hizmetlerin daha az belirgin ve etkileyici yönlerini belirlamak ve geliştirmek amacına sahiptir.
EMOTIV x Nöropazarlama - L’Oreal’ın Lüks Laboratuvarında Tüketici Davranışının Geleceği.
EEG osilasyonları, alt bilinçli marka/ürün hatırlama olup olmadığını belirlemek için de kullanılmaktadır¹¹. Diğer kullanımlar arasında, ürünler için optimal fiyat stratejileri bulmak amacıyla EEG ile birlikte kullanılan davranışsal görevler olan nörofiyatlandırma¹² bulunmaktadır.
EMOTIV x Nöropazarlama - Beynin farklı fiyat önerilerine nasıl tepki verdiği.
Genel Nörobilim Araştırması
Bu tür bir araştırma, beynin nasıl işlediğini (örneğin, beynimizin görsel veya işitsel uyarıcıları nasıl işlediği) ve beynin farklı bölgelerinin birbirleriyle nasıl iletişim kurduğunu anlamayı içerir. Ayrıca, beynin bozukluklarla olan ilişkisini (örneğin, otizm spektrum bozukluğu veya şizofreni) anlamayı içerir. Bu, sosyal, duygusal, hesaplamalı ve bilişsel alanları kapsayan birçok alanı içermektedir.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI)
BCI araştırmaları, zihinsel komutları dışsal bir eyleme dönüştürmeyi amaçlamaktadır ve EEG ile hesaplama cihazlarını entegre etmektedir. Bir kelime belgesi yazmak, bir tekerlekli sandalye hareket ettirmek ve hatta protez uzuvları hareket ettirmek gibi zihinsel komutlar, engelli bireylerin yaşam kalitelerini artırmak için kullanılan BCI üzerindeki mevcut gelişmelerdir¹³.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - Beyin felci olan 8 yaşındaki John'un brainpaintbyjohn Instagram'daki muhteşem yaratımları
Ayrıca, müzik endüstrisinde müzisyenlerin/şarkıcıların düşüncelerini müzik yaratmak için kullanması gibi başka bir devrim yaşanmaktadır (ilgili yazımıza bakın buradan)
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - EMOTIV’in EPOC kulaklığı & ikonik TONTO synthesizer mükemmel bir eşleşme.
Genel olarak, EEG'nin kullanımı, insan davranışının yüzeyin altındaki düzeyini anlamak için bir vaadi sunmaktadır. Maliyet etkinliği ve yüksek erişilebilirliği, kullanıcı deneyimlerini iyileştirmekten terapötik ilerlemelere kadar, birçok disiplinde yararı olan bir araç haline getirmektedir ve EEG kullanarak insan davranışını nesnel bir şekilde çözmek mümkündür.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - EMOTIV x Rodrigo Hubner Mendes, zihinsel komutlarla F1 arabası sürüyor
Makaleyi yazan
Roshini Randeniya, Araştırma Görevlisi, EMOTIV Araştırma Pty. Ltd
Kaynaklar
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Mobil biliş için durumu oluşturma: EEG ve spor performansı. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Duygusal yüz işleme ile ilişkili ERP'lerin çıkarılması için Emotiv EPOC+’ın doğrulanması. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. ve ark. Çocuklarda araştırma kalitesindeki işitsel olayla ilişkili potansiyelleri çıkarmak için Emotiv EPOC EEG sisteminin doğrulanması. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. ve ark. EEG kaynak görüntüleme. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. Epilepside EEG rolü: Eleştirel bir inceleme. Epilepsi Davranışı. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Video-EEG polisomnografisinin tanısal değeri. Nöroloji 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. Psikiyatrik bozuklukların qEEG profilleri. Beyin Topografisi. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. Ana depresif bozukluğu için SSRI tedavisine yanıtı tahmin etmek için EEG verileri kullanarak makine öğrenimi yaklaşımı. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Dinlenme halindeki elektroansefalogram ile depresyonun sınıflandırılması: Psikiyatride Yeni Uygulama. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Reklam uyarıcılara karşı nörofizyolojik tepkilerin EEG ve galvanik cilt tepkisi ölçümleriyle analizi. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Nöropazarlamada Elektroensefalografi (EEG) Uygulaması - Alt Bilinci Anlama ELEKTROENSEFALOGRAFİ (EEG) UYGULAMASI - ALT BİLİNCİ ANLAMA. 14, (2020). (Nöropazarlama)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Nörofiyatlandırma: Fiyat maruziyetine karşı beyin tepkilerinin bakış açıları. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Kod
Hayal edin ki kısa bir video oluşturmuşsunuz ve insanların videonun hangi kısımlarını ilgi çekici bulduğunu öğrenmek istiyorsunuz. Genellikle, onlara sadece sormak yeterlidir. Belki bir anket kullanırsınız. Ancak en yaygın cevap 'Tam olarak emin değilim' veya 'Hatırlayamıyorum' olabilir. İnsan algısını yalnızca öznel ölçütler kullanarak araştırmak, ölçülen nörofizyolojik yanıtların sunduğu belirsizliklerle dolu olabilir. EEG cihazları, insan algısıyla ilgili araştırmaları geliştirmenin kolay erişilebilir, maliyet etkin bir aracı olarak benzersiz bir konumda bulunmaktadır. Sonuç olarak, hızla psikoloji, nöropazarlama ve BCI'de anahtar bir araç haline gelmektedir.
EEG nedir?
Elektroensefalografi (EEG), beyin hücreleri olan nöronlar tarafından üretilen elektriksel aktivitenin ölçümüdür. Saç derisine yerleştirilen elektrotlar kullanarak güvenli ve invazif olmayan bir yöntemdir. Bu amaçla kullanılan EEG cihazları, bireysel kanal ticari cihazlardan 256 kanal tıbbi kalitedeki sistemlere kadar çeşitlenebilir. EEG'nin ne olduğu ve farklı EEG cihazları hakkında daha fazla detayı buradan okuyabilirsiniz.
EEG'nin faydaları nelerdir?
Yüksek zamansal çözünürlük
Yüksek zamansal çözünürlüğü sayesinde, EEG bilinç öncesi süreçleri indeksleyebilme yeteneğine sahiptir.
EEG’nin diğer nörogörüntüleme yöntemlerine göre en büyük avantajı, milisaniye aralığında hızlı beyin yanıtlarını ölçme yeteneğidir. fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme) gibi diğer beyin görüntüleme yöntemleri, ilgi çekici uyarıcıları sunduktan sonra bir saniye veya daha fazla süre alır. Dahası, öznel yanıtları belirsizlikten kaçınmak için tasarlanmış davranışsal görevler genellikle reaksiyon süreleri ve butonlama yanıtlarına dayanır. Bu süreçler bir saniyeye kadar sürebilir, bu da beyinlerin bir milisaniye zaman diliminde birçok karmaşık nörofizyolojik süreç üretebildiğini düşündüğümüzde oldukça yavaştır. Bu nedenle, yüksek zamansal çözünürlüğü sayesinde EEG, yalnızca kendini rapor etme ve yanıt esaslı görevlerle tanınmayan bilinç öncesi süreçleri indeksleyebilir.
Uygun maliyet ve taşınabilirlik
Spor Bilimleri: Paxton Lynch, Emotiv Insight EEG Kaskı ile baskı testine tabi tutuluyor.
EEG cihazları maliyet etkin hale geldi ve kablosuz hale getirildi, bu da araştırmacıların araştırmaları sahada gerçekleştirmelerini sağlıyor, katılımcıları laboratuvara getirmek yerine. Hem EEG hem de MEG (Manyetoensefalografi) yüksek zamansal çözünürlüğe sahip olsa da, EEG, düşük maliyet ve taşınabilirlik nedeniyle daha erişilebilir bir araştırma aracıdır ve insan davranışının kontrollü veya doğal ortamlarda incelenmesini sağlar. Alternatif nörogörüntüleme yöntemleri (örneğin, MEG, MRI ve PET) yüksek bakım maliyeti gerektirir ve katılımcılar bu çalışmaları yürütmek için hastaneye veya laboratuvar ortamına getirilmelidir. Keskin bir zıtlık içinde, neredeyse her ortam bir EEG 'laboratuvarına' dönüştürülebilir. (Mobil EEG’nin sahada spor performansını artırmada nasıl kullanılabileceğini görmek için Park ve ark. incelemesine1 bakın)
Evde veya uzaktan çalışmalar
EEG mutlaka laboratuvar temelli tek bir cihaz ile sınırlı değildir. Uygun fiyatlı, ticari EEG cihazlarındaki ilerlemelerle, ev kullanıcıları kendileri EEG kaydı yapabilmektedir. EmotivLABS platformu, araştırmacıların EMOTIV kulaklıkları ile çevrimiçi deneyler yapmalarına olanak tanır; bu cihazlar araştırma kalitesindeki cihazlarla karşılaştırmalı olarak doğrulanmıştır²ʹ³. Pilot çevrimiçi EEG çalışmamız hakkında buradan ya da EMOTIV kullanıcılarının bir sunum yazılımını değerlendirmek için evde bir çalışmaya katıldığı bir ortaklığımız hakkında buradan bilgi edinebilirsiniz.
EEG ile neyi ölçebiliriz?
En yaygın olarak araştırmacılar, ilgi noktalarında uyarıcıların başlangıcından sonraki voltaj amplitüdlerini (yani olayla ilişkili potansiyeller ya da ERP'ler) veya EEG'deki dalga osilasyonlarının miktarını (yani zaman-frekans analizi) kullanmaktadır.
Bu iki alan, davranışla ilgili farklı araştırma sorularını yanıtlamamıza olanak tanır. Ayrıca, ileri düzeyde makine öğrenimi algoritmalarının ilerlemesiyle, ilgi çekici uyarıcılara verilen zihinsel durumları çözmeye başlayabiliriz. Örneğin, dikkat için doğrulanan algoritmaların geliştirilmesiyle, artık “Videomun hangi bölümü daha fazla dikkat çekti” gibi soruları kolaylıkla yanıtlayabiliriz.
Dikkate alınması gereken uyarılar
EEG ile düşünceleri tam olarak okuyamayacağımızı hatırlamak önemlidir. Bu nedenle, karşılaştırılan uyarıcılar, yalnızca ilgi çekici değişken dışında her açıdan eşleştirilmiş olmalıdır. Bu nedenle, iyi tasarlanmış bir deneysel görev, iyi EEG araştırmasının köşe taşını oluşturur. İkincisi, EEG cihazları elektrikli ekipmanlardan gelen paraziti etkileyebilir ve EEG'ler de hareketten etkilenerek kayıtlara istenmeyen artefaktlar ekleyebilir. Bu nedenle, ham EEG'ler tüm beyin yanıtlarını yansıtır ve algı ile ilgili herhangi bir çıkarımda bulunmadan önce temizlenmeli ve işlenmelidir.
Ek olarak, tek bir elektrottaki beyin aktivitesi, tüm beyinden gelen aktiviteyi kaydeder ve konumu doğrudan aktivite kaynağını tam olarak göstermez (örneğin, frontal bir elektrot üzerindeki artmış aktivite, frontal lobun bu yanıtı ürettiği anlamına gelmez). EEG yanıtının kaynak yeniden yapılandırması⁴ gibi yöntemler, kafa derisi seviyesinde kaynağı belirlemek için bu amaçla kullanılabilir. Daha fazla güvenle daha derin kaynakları belirlemek için, EEG ile birleştirilmiş nörogörüntüleme yöntemleri, örneğin MEG veya fMRI göz önünde bulundurulabilir.
Güncel araştırmalarda EEG
EEG, yalnızca psikoloji ve tıp alanlarında değil, beyin-bilgisayar arayüzlerinde, nörogeribildirimde ve nöropazarlama gibi alanlarda tüketici davranışını anlamada araştırmacılara yardımcı olacak şekilde pek çok yolla kullanılmaktadır.
Tıbbi veya Klinik Nörobilim
EEG, tanı ve tedaviyi iyileştirmek için tıbbi alanlarda yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Örneğin, EEG'nin en yaygın kullanımı epilepsinin tanısı ve nöbetlerin tespiti⁵ ve uyku bozukluklarını tespit etmek için uyku çalışmalarındadır⁶. Psikiyatri ve klinik nörobilimde, EEG şu anda öznel klinik değerlere dayanan bozuklukların nesnel işaretlerini belirlemek için kullanılmaktadır. Çeşitli psikiyatrik bozuklukların beyin üzerindeki değişikliklerini karakterize etmek için, saç derisi üzerinde hesaplanan ve haritalanan osilasyon miktarlarının kullanıldığı niceliksel EEG (qEEG) gibi teknikler kullanılmaktadır⁷. Sağlıklı ile bozuk beyinlerin sınıflandırılmasında uygulanan makine öğrenimi, daha nesnel tanı yöntemleri için de yeni yollar açmaktadır tanı⁸ˈ⁹.
Nöropazarlama
Kesinlikle tüketici davranışını anlamak, nöropazarlamanın kalbinde yer almaktadır. Bu alanda EEG'nin en yaygın kullanımı, reklamların¹⁰, ürünlerin veya hizmetlerin daha az belirgin ve etkileyici yönlerini belirlamak ve geliştirmek amacına sahiptir.
EMOTIV x Nöropazarlama - L’Oreal’ın Lüks Laboratuvarında Tüketici Davranışının Geleceği.
EEG osilasyonları, alt bilinçli marka/ürün hatırlama olup olmadığını belirlemek için de kullanılmaktadır¹¹. Diğer kullanımlar arasında, ürünler için optimal fiyat stratejileri bulmak amacıyla EEG ile birlikte kullanılan davranışsal görevler olan nörofiyatlandırma¹² bulunmaktadır.
EMOTIV x Nöropazarlama - Beynin farklı fiyat önerilerine nasıl tepki verdiği.
Genel Nörobilim Araştırması
Bu tür bir araştırma, beynin nasıl işlediğini (örneğin, beynimizin görsel veya işitsel uyarıcıları nasıl işlediği) ve beynin farklı bölgelerinin birbirleriyle nasıl iletişim kurduğunu anlamayı içerir. Ayrıca, beynin bozukluklarla olan ilişkisini (örneğin, otizm spektrum bozukluğu veya şizofreni) anlamayı içerir. Bu, sosyal, duygusal, hesaplamalı ve bilişsel alanları kapsayan birçok alanı içermektedir.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI)
BCI araştırmaları, zihinsel komutları dışsal bir eyleme dönüştürmeyi amaçlamaktadır ve EEG ile hesaplama cihazlarını entegre etmektedir. Bir kelime belgesi yazmak, bir tekerlekli sandalye hareket ettirmek ve hatta protez uzuvları hareket ettirmek gibi zihinsel komutlar, engelli bireylerin yaşam kalitelerini artırmak için kullanılan BCI üzerindeki mevcut gelişmelerdir¹³.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - Beyin felci olan 8 yaşındaki John'un brainpaintbyjohn Instagram'daki muhteşem yaratımları
Ayrıca, müzik endüstrisinde müzisyenlerin/şarkıcıların düşüncelerini müzik yaratmak için kullanması gibi başka bir devrim yaşanmaktadır (ilgili yazımıza bakın buradan)
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - EMOTIV’in EPOC kulaklığı & ikonik TONTO synthesizer mükemmel bir eşleşme.
Genel olarak, EEG'nin kullanımı, insan davranışının yüzeyin altındaki düzeyini anlamak için bir vaadi sunmaktadır. Maliyet etkinliği ve yüksek erişilebilirliği, kullanıcı deneyimlerini iyileştirmekten terapötik ilerlemelere kadar, birçok disiplinde yararı olan bir araç haline getirmektedir ve EEG kullanarak insan davranışını nesnel bir şekilde çözmek mümkündür.
Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) - EMOTIV x Rodrigo Hubner Mendes, zihinsel komutlarla F1 arabası sürüyor
Makaleyi yazan
Roshini Randeniya, Araştırma Görevlisi, EMOTIV Araştırma Pty. Ltd
Kaynaklar
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Mobil biliş için durumu oluşturma: EEG ve spor performansı. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Duygusal yüz işleme ile ilişkili ERP'lerin çıkarılması için Emotiv EPOC+’ın doğrulanması. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. ve ark. Çocuklarda araştırma kalitesindeki işitsel olayla ilişkili potansiyelleri çıkarmak için Emotiv EPOC EEG sisteminin doğrulanması. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. ve ark. EEG kaynak görüntüleme. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. Epilepside EEG rolü: Eleştirel bir inceleme. Epilepsi Davranışı. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Video-EEG polisomnografisinin tanısal değeri. Nöroloji 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. Psikiyatrik bozuklukların qEEG profilleri. Beyin Topografisi. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. Ana depresif bozukluğu için SSRI tedavisine yanıtı tahmin etmek için EEG verileri kullanarak makine öğrenimi yaklaşımı. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Dinlenme halindeki elektroansefalogram ile depresyonun sınıflandırılması: Psikiyatride Yeni Uygulama. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Reklam uyarıcılara karşı nörofizyolojik tepkilerin EEG ve galvanik cilt tepkisi ölçümleriyle analizi. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Nöropazarlamada Elektroensefalografi (EEG) Uygulaması - Alt Bilinci Anlama ELEKTROENSEFALOGRAFİ (EEG) UYGULAMASI - ALT BİLİNCİ ANLAMA. 14, (2020). (Nöropazarlama)
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Nörofiyatlandırma: Fiyat maruziyetine karşı beyin tepkilerinin bakış açıları. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Kod
Destek
Şirket
© 2026 Emotiv, Tüm hakları saklıdır.
Gizlilik Seçenekleriniz (Çerez Ayarları)
*Açıklama – EMOTIV ürünleri yalnızca araştırma uygulamaları ve kişisel kullanım için tasarlanmıştır. Ürünlerimiz, AB direktifi 93/42/EEC'de tanımlandığı gibi Tıbbi Cihazlar olarak satılmamaktadır. Ürünlerimiz hastalıkların teşhisi veya tedavisi için tasarlanmamış veya niyet edilmemiştir.
Çeviriler Hakkında Not: Bu web sitesinin İngilizce dışındaki sürümleri, sizin kolaylığınız için yapay zeka kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çabalasak da, otomatik çeviriler hatalar veya orijinal metinden farklı incelikler içerebilir. En doğru bilgi için lütfen bu sitenin İngilizce versiyonuna başvurun.
Destek
Şirket
© 2026 Emotiv, Tüm hakları saklıdır.
Gizlilik Seçenekleriniz (Çerez Ayarları)
*Açıklama – EMOTIV ürünleri yalnızca araştırma uygulamaları ve kişisel kullanım için tasarlanmıştır. Ürünlerimiz, AB direktifi 93/42/EEC'de tanımlandığı gibi Tıbbi Cihazlar olarak satılmamaktadır. Ürünlerimiz hastalıkların teşhisi veya tedavisi için tasarlanmamış veya niyet edilmemiştir.
Çeviriler Hakkında Not: Bu web sitesinin İngilizce dışındaki sürümleri, sizin kolaylığınız için yapay zeka kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çabalasak da, otomatik çeviriler hatalar veya orijinal metinden farklı incelikler içerebilir. En doğru bilgi için lütfen bu sitenin İngilizce versiyonuna başvurun.
Destek
Şirket
© 2026 Emotiv, Tüm hakları saklıdır.
Gizlilik Seçenekleriniz (Çerez Ayarları)
*Açıklama – EMOTIV ürünleri yalnızca araştırma uygulamaları ve kişisel kullanım için tasarlanmıştır. Ürünlerimiz, AB direktifi 93/42/EEC'de tanımlandığı gibi Tıbbi Cihazlar olarak satılmamaktadır. Ürünlerimiz hastalıkların teşhisi veya tedavisi için tasarlanmamış veya niyet edilmemiştir.
Çeviriler Hakkında Not: Bu web sitesinin İngilizce dışındaki sürümleri, sizin kolaylığınız için yapay zeka kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çabalasak da, otomatik çeviriler hatalar veya orijinal metinden farklı incelikler içerebilir. En doğru bilgi için lütfen bu sitenin İngilizce versiyonuna başvurun.