2025 تک، انٹرنیٹ پر ہر روز تقریباً 463 ایکسابائٹس نیا ڈیٹا تخلیق ہوگا—ایک ایسی تعداد جو واقعی ناقابل تصور ہے۔ یہ ڈیٹا عام چیزوں سے آتا ہے جیسے تقریباً 300 ارب ای میلز یا تقریباً 95 ملین شیئر کی گئی تصاویر۔ یہ چیزیں کھلم کھلا شیئر کی جاتی ہیں جن کا مقصد دیکھا جانا ہوتا ہے۔ تاہم، اس روزمرہ کے ڈیٹا کے سیلاب کا زیادہ تر حصہ کم معروف، زیادہ عام زیرِ سطح چیزوں جیسے میٹا ڈیٹا، لوکیشن ڈیٹا، تعامل کے لاگز، آرکائیو شدہ براؤزنگ ہسٹری اور بہت کچھ سے آتا ہے۔ اگرچہ بظاہر یہ غیر دلچسپ لگتا ہے، لیکن یہ بات سامنے آئی ہے کہ جب اسے بڑی مقدار میں جمع اور تجزیہ کیا جائے، تو وقت کے ساتھ ساتھ، یہ انسانی حالتوں کی پیش گوئی کرنے میں حیرت انگیز طور پر درست ثابت ہو سکتا ہے، یعنی:

• صحت مند بمقابلہ بیمار۔

• عام سرگرمیاں۔

• نیند بمقابلہ ورزش۔

• مستقبل کا طرزِ عمل جیسے ممکنہ خریداریاں یا انتخابی ووٹ۔

بطور نیورو سائنٹسٹ، ہم انسانی ذہن کے بارے میں مزید جاننے کے لیے اس ڈیٹا کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ بہر حال، انسانی سرگرمی اور/یا طرزِ عمل کی بنیاد پر عوامل کو واضح کرنا نیورو سائنس کی تحقیق کا مرکز ہے۔ یہ مضمون سات طریقے فراہم کرتا ہے جن سے ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنا نیورو سائنس کی تحقیق کو بہتر بنا رہا ہے۔

نیورو سائنٹسٹ دہائیوں سے ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی تکنیکیں استعمال کر رہے ہیں۔ حالیہ برسوں میں جو چیز بدلی ہے وہ ہے:

• بس یہ کہ "ریموٹ" واقعی کتنا دور ہو سکتا ہے۔

• شرکت کرنے والے مضامین کی تعداد۔

• اشاروں کی وہ قسم جن کی پیمائش اور پروسیسنگ ایک ہی تجربے میں کی جا سکتی ہے۔

ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے اور لاگو کرنے کے لیے تحقیق واحد اطلاق نہیں ہے۔ ورچوئل رئیلٹی (VR) سسٹمز میں حالیہ پیش رفت نے لیبارٹری کو ورچوئل اسپیسز میں لے آیا ہے۔ مثال کے طور پر، طبی طور پر، نیورو سائنس کی تحقیق کے لیے VR سسٹمز میں یہ پیش رفت دنیا بھر میں ریموٹ سرجری کرنے تک آسان رسائی کی اجازت دیتی ہے۔ اس منظر نامے میں، VR ہیڈسیٹ آپریٹنگ ٹیم کے پاس رہتا ہے تاکہ جب سرجن پہنچے، تو وہ سینکڑوں میل دور مریض سے آنے والی قریب ترین ریئل ٹائم ویڈیو فیڈ کا معیار دیکھ سکے۔

معمولی حالات میں، صرف ویڈیو کا استعمال ہی کافی ہوگا، لیکن اس اگمینٹڈ رئیلٹی کے ساتھ، وہ لائیو سرجری اور تعلیمی/تربیت دونوں قسم کے جراحی کے اسائنمنٹس میں ویڈیو کو ہیپٹک فیڈ بیک کے ساتھ جوڑتے ہیں۔ آپ کہہ سکتے ہیں کہ یہ گیم کنٹرول پر رمبل اسٹرپ کی طرح ہے لیکن کہیں زیادہ جدید ہے۔

جیسا کہ نیچے روشنی ڈالی گئی ہے، اس کی کئی وجوہات ہیں (کم از کم سات) کہ کیوں ایک طبی عمل، محقق یا نیورو مارکیٹر عالمی، دور دراز سے جمع کردہ ڈیٹا کو اکٹھا، پروسیس اور تجزیہ کرنے کے لیے جدید ٹیکنالوجی کے استعمال کا انتخاب کرے گا۔

1۔ گھر کا سکون اور آسانی

ذہنی تناؤ کا شکار افراد تناؤ سے بھرپور ڈیٹا کا باعث بنتے ہیں۔

اس بات کو بخوبی تسلیم کیا جاتا ہے کہ طرزِ عمل کے ٹیسٹ کی کارکردگی سے پہلے دباؤ والے عوامل کا سامنا کرنا بعد میں جمع کیے جانے والے ڈیٹا کو تبدیل کر سکتا ہے۔ مزید برآں، یہ بار بار ظاہر کیا گیا ہے کہ شدید اثرات کے علاوہ، ماحولیاتی دباؤ طویل مدتی اثرات کا باعث بن سکتے ہیں۔ سائنسدانوں کی بہترین امید ایسے بیرونی تغیرات کو کم کرنا ہے جبکہ یہ قبول کرنا ہے کہ انہیں کبھی بھی مکمل طور پر ختم نہیں کیا جا سکتا۔ جیسے کہ، اگر ہر موضوع کے ساتھ یکساں سلوک کیا جائے، تو وہ تمام عناصر کے سامنے برابر ہوتے ہیں۔

ایک انسان کا ذاتی گھر میں ٹیسٹ کیا جانا

ڈاکٹر کے دفتر جانا، اخراجات کی فکر، تشخیص، صحیح دفتر تلاش کرنا، یا یہ کہ کیا آپ نے قانونی طور پر گاڑی پارک کی ہے، یہ سب بہت حقیقی دباؤ ہیں۔ تاہم، فرض کریں کہ ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنا ان بیرونی عوامل سے بچنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، جیسے کسی کے اپنے گھر کے آرام سے۔ اس صورت میں، دباؤ والے سفر کے اثرات مطالعہ کی توجہ پر حاوی نہیں ہوں گے۔

اس کے باوجود، تحقیقی مضامین پر بیرونی قوتوں کے اثرات کو مکمل طور پر الگ کرنا یا ختم کرنا ممکن نہیں ہے۔ تناؤ کو کم کرنے کا بہترین طریقہ یہ ہے کہ جدید لیکن توثیق شدہ آلات کا استعمال کرتے ہوئے تمام مضامین کو ایک جیسے حالات کا سامنا کرایا جائے۔

2۔ ناگزیر حالات (Force majeure)

جب غیر متوقع آفت آتی ہے، تو آپ کو اپنے طرزِ عمل کو ڈھالنا پڑتا ہے۔ پیش ہے، COVID-19۔

عالمی COVID-19 وبائی مرض کی وجہ سے پچھلے تین سال مجموعی طور پر آنکھیں کھولنے والے رہے ہیں۔ بعض اوقات ایسے غیر معمولی واقعات یا حالات ہوتے ہیں جو محققین کے قابو سے باہر ہوتے ہیں۔ یہ غیر متوقع حالات نئی پابندیوں کے مطابق ڈھلنے پر مجبور کرتے ہیں۔

دستیاب بہترین ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے انتہائی مؤثر اشتہاری مہم کا تعین کرنا سرمایہ داروں کے لیے ایک آسان فیصلہ ہے۔ تاہم، حقیقت یہ ہے کہ: کسی موضوع کے ڈیٹا کا معیار محقق سے ان کی قربت پر منحصر نہیں ہوتا ہے۔ لہذا، مضامین سے ڈیٹا اکٹھا کرنے کا محقق کا بنیادی کام موجودہ دستیاب ٹولز کے مطابق ہونا چاہیے۔

3۔ EverlyWell، Apple Watch اور Telesurgery

EverlyWell ایک میل آرڈر میڈیکل لیبارٹری ٹیسٹنگ سروس ہے جو 30 سے ​​زیادہ تشخیصی ٹیسٹوں میں اہداف کو درست طریقے سے جانچنے کے لیے آسانی سے سمجھ آنے والی ہدایات کے ساتھ پہلے سے پیک شدہ کٹس بھیجتی ہے۔ Apple Watch نے دل کی دھڑکن کی غیر معمولی اطلاع اور گرنے کا پتہ لگانے کی وجہ سے بھی سرخیاں بٹوری ہیں۔ EverlyWell اور Apple دونوں کے لیے، صارفین کی مارکیٹ کے لیے کم سفر اور اخراجات میں قدر بڑھانے کی ان کی مصنوعات کی صلاحیت میں بہت کم شک رہا ہے۔

ایسی اور دیگر مصنوعات کے ساتھ، ہم، بطور معاشرہ، بظاہر پہلے ہی مقامی طور پر جمع کیے گئے، دور سے پروسیس کیے گئے، اور مناسب طریقے سے پیش کیے گئے بائیو میڈیکل ڈیٹا کو قبول اور اس پر بھروسہ کر چکے ہیں۔ چاہے وہ بیماری سے بچاؤ کے لیے ہو، ذہنی تندرستی، بیماری سے لڑنے یا متوازن جسم کو برقرار رکھنے کے لیے ہو، آپ فیڈ بیک حاصل کرنا چاہتے ہیں اور امید رکھتے ہیں کہ صحت کے اہداف پورے ہونے پر انعام ملے گا۔ انٹرنیٹ سے پہلے کے تاریک دنوں میں، جب کمپیوٹر پورے کمرے کو گھیر لیتے تھے، آپ کی فٹنس کے اہم کارکردگی کے اشاریوں (KPI) کی پیمائش اور ٹریکنگ مکمل طور پر ایک اینالاگ کوشش تھی۔ اب یہ صورت حال نہیں ہے۔ نتیجے کے طور پر، "مقدار شدہ خود" (quantified self) کی لہر تیزی سے پختہ ہو رہی ہے۔

عام طور پر مانیٹر کیے جانے والے KPIs میں شامل ہیں:

• دل کی دھڑکن

• بلڈ پریشر

• وزن

• قد

• نیند کا دورانیہ

• حرکت کے پیٹرن

جن میں سے ان سب کا مناسب سینسر اور بنیادی ہارڈ ویئر کے ساتھ آسانی سے موازنہ کیا جا سکتا ہے۔ یہ عام بات ہے کہ نیورو سائنس اور بہت سے بائیو میڈیکل شعبوں کو نمونے کے سائز کے مسائل کا سامنا ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کی کوشش میں، بہترین طریقہ یہ ہوگا کہ منتخب کیے گئے چھوٹے گروپ کو تربیت دینے کے بجائے اضافی مضامین شامل کیے جائیں کیونکہ وہ قریب موجود ہیں۔ ریموٹ KPIs کی پیمائش کی مکمل رینج کے ساتھ، نیورو سائنس کی تحقیق کے پھلنے پھولنے اور زندہ رہنے کا یہ ایک قابل عمل طریقہ ہے۔

4۔ شرکاء کی شمولیت اور تنوع کو بڑھانا

WEIRD گروپ کون ہے، اور ہم خاص طور پر ان کے بارے میں اتنا کیوں جانتے ہیں؟

"طرزِ عمل کے سائنسدان باقاعدگی سے دنیا کے اعلیٰ ترین جرائد میں انسانی نفسیات اور دنیا میں برتاؤ کے بارے میں وسیع دعوے شائع کرتے ہیں جن کے نمونے مکمل طور پر مغربی، تعلیم یافتہ، صنعتی، امیر اور جمہوری (WEIRD) معاشروں سے لیے گئے ہیں۔"

یہ ایک عام خیال ہے کہ نفسیات کالج کی عمر کے، سفید فام، امیر افراد کے بارے میں بہت کچھ جانتی ہے لیکن عام طور پر انسانوں کے بارے میں بہت کم۔

کیوں؟

نفسیات کے تجربات کالج کے کیمپسز میں کیے جاتے ہیں، اور موضوع کی شمولیت کے معیار دن کے دوران ان کی قربت اور دستیابی سے زیادہ وسیع نہیں ہوتے ہیں۔ وسیع تر آبادی کے بارے میں نتائج اخذ کرنے کے لیے، نفسیات کے تجربات کے نمونوں کے گروپس میں متنوع پس منظر سے تعلق رکھنے والے زیادہ افراد کو شامل کرنے کی ضرورت ہے۔ اس مسئلے کی کلید ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے والے آلات میں مضمر ہے، خاص طور پر وہ آلات جو صارفین کے خود استعمال کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔

5۔ قلیل مدتی اور طویل مدتی لاگت میں کمی

جدید کلاؤڈ پلیٹ فارمز نے جسمانی فاصلے کو غیر اہم بنا دیا ہے۔

ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے والے ٹول کے استعمال سے اشتہارات پر پیسے بچتے ہیں۔

بے ترتیب نمونوں کی لاگت سہولت بخش نمونوں (جیسے کالج کے طلباء) سے زیادہ ہوتی ہے، کیونکہ آپ کو مقامی کمیونٹی میں تحقیقی مضامین کے لیے تشہیر کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ سیدھے الفاظ میں، اشتہارات پر پیسہ خرچ ہوتا ہے۔

ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے والے ٹول کا استعمال ملکیتی IT اور نیورو تجزیہ کے آلات پر پیسے بچاتا ہے۔

اکثر، انفرادی تحقیقی لیبارٹریوں کو اپنے IT آلات کے لیے ادائیگی کرنی پڑتی ہے اور ان کی دیکھ بھال کرنی پڑتی ہے، خاص طور پر اگر وہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے مخصوص ہارڈ ویئر ہوں۔ یقیناً، جیسے جیسے وقت گزرتا ہے، ٹیکنالوجی میں بہتری آتی ہے۔ دریں اثنا، بنیادی ڈھانچے کو اپ ڈیٹ کرنا ایک اعلی لاگت کا حامل ہے۔ اس وجہ سے، جدید کلاؤڈ پلیٹ فارمز اور کم لاگت والے ڈیٹا اکٹھا کرنے والے ہارڈ ویئر تک رسائی نیورو سائنس کی تحقیق میں وسائل کے استعمال کو کم کر سکتی ہے۔

6۔ فزیالوجی اور طرزِ عمل کی پیمائش ہمیشہ سے ہی "ریموٹ" رہی ہے

سینسر ہارڈ ویئر اور ڈیٹا پروسیسنگ سافٹ ویئر کے درمیان فاصلہ غیر اہم ہے۔

انسانی رویے کو سمجھنا، اس کی پیش گوئی کرنا اور اس کا علاج کرنا زیادہ تر علمی تحقیق بالخصوص نیورو سائنس کے مرکز میں ہے۔ عام طور پر، "طرزِ عمل کا ڈیٹا اکٹھا کرنا" کا تصور سائنسدانوں کے ان تصورات کو ذہن میں لاتا ہے جو مشتبہ طور پر صاف ستھرے لیب جیکٹس میں کلپ بورڈ اور اسٹاپ واچ کے ساتھ دور سے مضامین کو دیکھتے ہیں اور وقتاً فوقتاً لکھتے رہتے ہیں۔

یہ ایک سادہ سا خیال ہے، لیکن یہ نامعلوم تغیرات کے ممکنہ ذرائع سے بھرا ہوا ہے جو کسی موضوع کی سرگرمی یا طرزِ عمل کو متاثر کر سکتا ہے۔ سائنسی تجربات میں، مقصد اس غیر واضح تغیر کو زیادہ سے زیادہ ختم کرنا ہے۔ جب کوئی اثر دیکھا جائے تو اس کی وجہ کے بارے میں شواہد پر مبنی نتائج اخذ کرنے کے لیے یہ عمل ضروری ہے۔

نیورو سائنس کی تحقیق میں غلطی کے ذرائع کو کیسے دور کیا جائے

انسانی فزیالوجی اور طرزِ عمل کی مقدار کا تعین کرتے وقت غلطی کے ذرائع کو دور کرنے کی جستجو جاری ہے۔ سادگی کے ساتھ، اس میں عام طور پر ہارڈ ویئر میں بہتری شامل ہوتی ہے جو سینسر سے ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے، جسے پھر اینالاگ یا ڈیجیٹل سافٹ ویئر کا استعمال کرتے ہوئے پروسیس کیا جاتا ہے تاکہ دلچسپی کی چیزوں، رجحانات، یا مضامین کے درمیان فرق کی نشاندہی کی جا سکے۔ ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنا ابتدائی طور پر فرض کیے جانے والے سے کہیں زیادہ طاقتور ہے اور یہ متنوع لیکن متعلقہ ڈیٹا سیٹس فراہم کر سکتا ہے جو تجربے میں پیش گوئی کرنے کی طاقت کا اضافہ کرتے ہیں۔

7۔ مشین لرننگ بہتر ڈیٹا پیش کرتی ہے

ڈیٹا + میٹا ڈیٹا + مشین لرننگ (ML) = طرزِ عمل کی سرگرمی کا سب سے جامع ماڈل۔

مصنوعی ذہانت کے ماڈل جو یہ بتاتے ہیں کہ آپ کون ہیں، کہاں ہیں، آپ کس چیز سے محبت کرتے ہیں اور کس سے نفرت کرتے ہیں، یہ سب بڑے پیمانے پر استعمال ہو رہے ہیں جن سے بہت سے لوگ ناواقف ہیں۔ خوش قسمتی سے، ہماری جدید دور کی مارکیٹ میں تجارتی نیورو سائنس ڈیٹا اکٹھا کرنے کے آلات دستیاب ہیں۔ ان کا ڈیٹا اور اشتہاری میٹا ڈیٹا کا استعمال ممکنہ طور پر رویے کی زیادہ جامع تفہیم کا باعث بنے گا بہ نسبت اس کے جو زیادہ جراثیم سے پاک، الگ تھلگ لیبارٹری کی ترتیبات میں جمع کیا جا سکتا ہے۔

بنیادی طور پر، فراہم کردہ ڈیٹا (نام، مقام، سالگرہ) کو زیرِ سطح میٹا ڈیٹا (سائٹ پر وقت، پچھلی سائٹ، خارج ہونے والی سائٹ) کے ساتھ ضم کیا جاتا ہے اور اس نے بالکل نئی تجزیاتی تکنیکوں کو جنم دیا ہے جو انسانی رویے کی پیمائش اور پیش گوئی کرنے کے لیے انتہائی مفید ثابت ہوتی ہیں۔

کیا آپ مزید جاننا چاہیں گے؟ ملیں Emotiv سے

اوپر دی گئی تکنیکوں پر روشنی ڈالتے ہوئے، ہم نے یہ ظاہر کیا ہے کہ ریموٹ ڈیٹا اکٹھا کرنا نیا نہیں ہے اور جیسے جیسے ٹیکنالوجی کی بہتری مارکیٹ میں آتی ہے، نیورو سائنس کی تحقیق میں بہتری آتی جا رہی ہے۔ جس رفتار سے "ریموٹ" ہال کے پار سے، بلاک کے نیچے، ملک بھر میں اور اب، دنیا بھر میں پھیل گیا ہے، روایتی محققین کی بے چینی کے احساسات کو سمجھنا آسان ہے۔ تاہم، کنزیومر ہارڈویئر میں تکنیکی بہتری کی وسعت اور کلاؤڈ بیسڈ ڈیٹا کے تجزیہ اور پروسیسنگ میں یادگار کامیابیوں کو مدنظر رکھتے ہوئے، اصطلاح "ریموٹ" تیزی سے اس بات کے لیے غیر متعلق ہو جاتی ہے کہ ڈیٹا کیسے جمع کیا جاتا ہے۔

خلاصہ یہ کہ، مضامین تحقیقی عملے کی براہ راست نگرانی کے بغیر گھر بیٹھے ڈیٹا اکٹھا کر سکتے ہیں۔ وہ ذاتی استعمال کے لیے اپنے دماغ کے بارے میں یہ معلومات جمع کر سکتے ہیں لیکن ان کے پاس اپنے EEG کو اپ لوڈ کرنے یا خاص طور پر زیادہ وسیع، جاری تحقیقی منصوبوں کے لیے EEG جمع کرنے کا اختیار بھی ہے۔

2011 میں قائم کی گئی، Emotiv سان فرانسسکو میں واقع ایک بائیو انفارمیٹکس کمپنی ہے جس کا مشن اپنی مرضی کے مطابق الیکٹرو اینسفالوگرافی (EEG) ہارڈ ویئر، تجزیہ اور ویژولائزیشن کا استعمال کرتے ہوئے انسانی دماغ کے بارے میں ہماری سمجھ کو آگے بڑھانا ہے۔ EEG کی تحقیق کے لیے Emotiv کا نقطہ نظر زیادہ قریب سے "حقیقی دنیا" کے حالات کی عکاسی کرتا ہے، کیونکہ جن افراد کا تجربہ کیا جا رہا ہے وہ ان مقامات اور ماحول میں ہوتے ہیں جو زیادہ عکاسی کرتے ہیں کہ وہ اصل میں اپنی زندگی کیسے گزارتے ہیں۔

Emotiv ہیڈسیٹس

Emotiv Insight

Emotiv صارفین کی ایک وسیع برادری کی خدمت کرتا ہے، پیشے وروں سے لے کر ان افراد تک جو محض اپنے دماغ کے بارے میں جاننا چاہتے ہیں۔ Emotiv Insight 5-چینل EEG ہیڈسیٹ برین-کمپیوٹر انٹرفیس (BCI) کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ Insight انقلابی سینسر ٹیکنالوجی کے ساتھ ترتیب دینے میں آسان ڈیزائن کو یکجا کرتا ہے۔

Emotiv Epoc X اور Epoc Flex

Emotiv Epoc X اور Epoc Flex 14-چینل اور 32-چینل کا EEG سسٹم پیش کرتے ہیں۔ ہر ترتیب میں نیورو سائنس کی تحقیق کے لیے ڈیزائن کیے گئے، Epoc ہیڈسیٹ بہتر سینسر ٹیکنالوجی کے ساتھ وائرلیس ہیں۔ دونوں ہیڈسیٹوں کی آزاد تحقیقی گروپوں کی طرف سے توثیق کی گئی ہے اور یہ اعلیٰ معیار کا ریسرچ گریڈ ڈیٹا فراہم کرنے کے لیے ثابت شدہ ہیں۔

Emotiv کے EEG سسٹمز کی تکنیکی صلاحیتوں کا ایک مکمل موازنہ جائزے کے لیے دستیاب ہے۔

Emotiv ٹیکنالوجی

ہمارے پاس نیورو سائنس کی تحقیق کے ہر قدم پر معاونت کے لیے ٹولز کا ایک مجموعہ موجود ہے۔

EmotivPRO سافٹ ویئر صارفین کو ٹرائل کے نتائج کو پروسیس کرنے، تجزیہ کرنے اور دیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ محققین پیشہ ورانہ سطح پر تجربات بھی ڈیزائن کر سکتے ہیں جس میں کوئی بھی شریک جو Emotiv ہیڈسیٹ رکھتا ہو، حصہ لے سکتا ہے اگر وہ تجرباتی ڈیزائن کے مطابق ہو۔

Emotiv کے لیے ایک سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کٹ (SDK) بھی دستیاب ہے تاکہ صرف ہیڈسیٹ اور اسمارٹ فون کا استعمال کرتے ہوئے کسٹم ایپس، تعاملات، یا تجرباتی ڈیزائنز چلتے پھرتے تیار کیے جا سکیں۔

جیسے جیسے نیورو سائنس ٹولز اور طریقوں کو اپنانے والے شعبوں اور تجارتی منڈیوں کی تعداد بڑھ رہی ہے، Emotiv کے کم لاگت، استعمال میں آسان EEG سسٹمز درج ذیل میں استعمال ہو رہے ہیں:

• نیورو سائنس کی تحقیق

• صحت اور تندرستی کی مارکیٹنگ کے اقدامات

• آٹوموٹو صنعتیں

• نیورو مارکیٹنگ (Neuromarketing)

• صارفین کی تحقیق

• تعلیم

• تفریحی ترتیبات

مزید برآں، دنیا بھر میں Emotiv ہیڈسیٹس بھیجنے کے معیار، لاگت اور صلاحیت کے ساتھ، محققین اہل شرکاء کی متنوع صف کو بھرتی اور شامل کر سکتے ہیں۔ پروسیسنگ سافٹ ویئر جن کوالٹی کنٹرول میٹرکس کا جائزہ لیتا ہے، ان کی وجہ سے محققین ڈیٹا اکٹھا کرنے کے عمل پر بھی بھروسہ کر سکتے ہیں۔