Triển khai từ xa các thí nghiệm thần kinh cho hàng trăm người tham gia
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
Triển khai từ xa các thí nghiệm thần kinh cho hàng trăm người tham gia
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
Triển khai từ xa các thí nghiệm thần kinh cho hàng trăm người tham gia
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
Bài viết sau đây phản ánh một cuộc phỏng vấn với các nhà nghiên cứu và khoa học dữ liệu của Emotiv:
Tiến sĩ Bill King, Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu
Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà khoa học nghiên cứu cấp cao
Tiến sĩ Roshini Randeniya, Cán bộ nghiên cứu
Trọng tâm sẽ là việc sử dụng nền tảng EmotivLABS để triển khai từ xa các thử nghiệm EEG cho các tập mẫu lớn và đa dạng trên toàn cầu.
Bài viết bao gồm các đoạn trích từ các cuộc trò chuyện của chúng tôi, cùng với các chủ đề bối cảnh rộng hơn. Cuộc trò chuyện bao gồm:
EmotivLABS: Từ công cụ nội bộ đến nền tảng đám mây nghiên cứu nguồn cung ứng cộng đồng
Một nhà nghiên cứu có thể triển khai từ xa các thử nghiệm thần kinh cho hàng trăm người tham gia không?
Các thử nghiệm tâm lý học và khoa học nhận thức thu thập các điểm dữ liệu hành vi (thời gian phản hồi, phản hồi khảo sát) là những bên đầu tiên áp dụng việc sử dụng internet để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Tuy nhiên, các thiết kế thử nghiệm này không cần phải giới hạn ở các điểm cuối dữ liệu hành vi. Trước EmotivLABS, việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa là không tồn tại.
Bill: "Cho đến nay, các nhà nghiên cứu vẫn chưa thể thu thập dữ liệu não thực tế (dữ liệu thần kinh) từ các đối tượng từ xa."
Các phiên bản đầu tiên của EmotivLABS là các bộ công cụ được phát triển tùy chỉnh mà các nhà nghiên cứu phát triển để sử dụng nội bộ, do nhu cầu cấp thiết. Những nền móng này đã thiết lập một cách độc đáo cho Emotiv và đội ngũ của họ vị thế dẫn đầu về tư duy và thị trường trong việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa.
Trong hơn một thập kỷ, Emotiv đã:
Đẩy lùi các ranh giới của phần cứng EEG hỗ trợ công nghệ, di động và chi phí thấp.
Tăng cường các đổi mới về khả năng tiếp cận trong phần mềm.
Thiết lập các giải pháp bền vững cho ba vấn đề chính đang gây khó khăn cho ngành khoa học thần kinh. Điều này đề cập đến:
Sức mạnh thống kê thấp
Khả năng tái tạo
Khả năng nhân rộng
Nikolas: Nền tảng EmotivLABS "…hoàn toàn độc đáo. Bạn có thể xây dựng một thử nghiệm thông qua giao diện phần mềm, và sau đó bạn có thể xuất bản thử nghiệm đó lên nền tảng thử nghiệm trực tuyến. Từ đó, thử nghiệm có thể được gửi đi và cung cấp cho toàn bộ cơ sở người dùng của chúng tôi hoặc một tập hợp con của cơ sở người dùng, tùy thuộc vào các câu hỏi bạn muốn trả lời."
Các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh thường bị hạn chế bởi:
Chi phí tuyển dụng và thử nghiệm đối tượng
Thiếu cơ sở vật chất và thiết bị của trường đại học
Các lựa chọn đền bù cho người tham gia bị giảm bớt
Lập lịch trình cho người tham gia một cách tối ưu
Nikolas: “Để đạt được mục tiêu đó, nếu bạn cần hàng trăm cá nhân, bạn đang nói về nhiều tháng thu thập dữ liệu để hoàn thành việc đó. Bằng cách phân phối nó với một nền tảng dựa trên đám mây, về mặt lý thuyết, bạn có thể có một trăm người tham gia cùng thực hiện một thử nghiệm vào cùng một thời điểm và làm việc trong phạm vi ngân sách của bạn."
Như đã thảo luận trong bài viết trước của chúng tôi về "Thu thập dữ liệu từ xa giúp cải thiện nghiên cứu khoa học thần kinh", các nhà thần kinh học có thể gặp khó khăn trong việc tuyển dụng một số lượng nhỏ người tham gia, chưa nói đến hàng trăm người. Các đối tượng được tuyển dụng tại địa phương và sau đó phải đóng góp dữ liệu EEG của họ trong phòng thí nghiệm, điều này đòi hỏi tính sẵn sàng và ưu tiên khả năng tiếp cận hơn là tính ứng dụng thực tế.
Áp lực này đã dẫn đến sự đại diện lệch lạc về nhân khẩu học trong nghiên cứu thông qua việc sử dụng sinh viên đại học Mỹ làm đối tượng nghiên cứu. Việc sử dụng sinh viên đại học này đã dẫn đến sự bão hòa quá mức của các nhóm dân số phương Tây, có học thức, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ (WEIRD) trong nghiên cứu khoa học thần kinh. Sự phụ thuộc quá mức này đã dẫn đến việc áp dụng sai các phương pháp điều trị, trị liệu và thậm chí cả luật pháp ở một số cộng đồng bị gạt ra ngoài lề xã hội.
Các yếu tố đằng sau nhu cầu triển khai từ xa các thử nghiệm khoa học thần kinh
Nhu cầu ngày càng tăng đối với sự đa dạng, tính đại diện và khả năng khái quát hóa chính xác các kết quả nghiên cứu là ba yếu tố đã thúc đẩy nhu cầu triển khai từ xa của khoa học thần kinh.
Sự hội tụ của một số yếu tố hạn chế trong khoa học xã hội và nghiên cứu đối tượng con người — cuộc khủng hoảng tái tạo, vấn đề khả năng tái tạo và sự đa dạng nhân khẩu học hạn chế — đã đưa nghiên cứu từ xa vào bàn thảo luận như một lựa chọn cần thiết. Sau đó, đại dịch COVID-19 bùng phát và việc thu thập dữ liệu trực tiếp đã bị ngừng lại.
Nikolas: "Một dấu hiệu sớm của sự thay đổi đối với việc thu thập dữ liệu nghiên cứu thử nghiệm trực tuyến là sự quan tâm và thử nghiệm nhanh chóng với MTurk trong các thử nghiệm tâm lý học và nhận thức. MTurk cho phép thu thập nhanh chóng các bộ dữ liệu lớn trong khung thời gian ngắn, với chi phí phải chăng."
So với MTurk, EmotivLABS vượt trội hơn cả thế hệ tiếp theo. Được xây dựng như một nền tảng chuyên nghiệp, cấp nghiên cứu để thu thập dữ liệu từ xa, đội ngũ Emotiv đã xem xét kỹ lưỡng các nhiệm vụ cụ thể, hàng ngày mà các nhà nghiên cứu phải thực hiện không liên quan trực tiếp đến khoa học. Điều này bao gồm lập lịch trình, đào tạo và trả tiền cho những người tham gia nghiên cứu cho những đóng góp của họ.
Bill: "Emotiv đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu dành ít thời gian hơn cho các thủ tục giấy tờ hành chính, báo cáo và lập kế hoạch hậu cần, và dành nhiều thời gian hơn cho công việc khoa học của họ."
EmotivLABS được phát triển rõ ràng để thu thập và phân tích dữ liệu thần kinh từ xa, cho phép các nhà khoa học tập trung vào công việc của họ một cách sáng tạo hơn. Cách tiếp cận toàn diện của Emotiv trong việc kết hợp tai nghe EEG không dây của họ với phần mềm giao diện người dùng đồ họa được xây dựng chuyên dụng giúp xác thực và xác nhận tính toàn vẹn của tín hiệu đối với đường truyền dữ liệu.
Bill: "Hãy lấy nhiệm vụ đánh dấu tín hiệu làm ví dụ. Về cơ bản, bạn đang chú thích chuỗi thời gian tín hiệu bằng các điểm đánh dấu ghi lại điều gì đã xảy ra khi nào. Việc này được thực hiện tự động trong giải pháp một cửa của EmotivLABS. Nếu bạn chuyển sang môi trường phân tích dữ liệu của bên thứ ba, bạn phải hiểu các quy ước của họ liên quan đến việc đánh dấu tín hiệu. Vì vậy, bây giờ bạn đang dành cả ngày chỉ để chuẩn bị dữ liệu thô để phần mềm của người khác nhập vào và hiểu đúng, thay vì suy ngẫm về kết quả thực tế như chúng vốn có."
Tương tự như việc Apple kết hợp iPhone với iOS, Emotiv đã tích hợp chức năng kiểm soát chất lượng và xử lý tín hiệu dưới hệ thống, khuất tầm nhìn của các nhà nghiên cứu và người tham gia. Việc đẩy các yếu tố quan trọng đó ra hậu trường cung cấp cho người dùng EmotivLABS các giao diện người dùng dễ điều hướng và được thiết kế có mục đích. Kết quả là, các nhà nghiên cứu hành vi hoặc khoa học thần kinh của Emotiv có thể dành thời gian để suy ngẫm về việc giải thích các kết quả thử nghiệm hơn là tranh giành hoặc điều chỉnh dữ liệu thô thành một thứ gì đó có thể nhận dạng được.
Bắt đầu với EmotivLABS
Bắt đầu ở bất kỳ cấp độ nghiên cứu nào
Cách tiếp cận của Emotiv đối với nghiên cứu EEG phản ánh chặt chẽ hơn các điều kiện "thế giới thực", vì các cá nhân được thử nghiệm ở các địa điểm và môi trường phản ánh cách họ sống cuộc sống của mình.
Roshini: "Không có điều kiện tiên quyết hay đào tạo nào cần thiết để bắt đầu với các thiết bị và phần mềm của Emotiv. Trình dựng rất thân thiện với người dùng. Một số nhà tiếp thị thần kinh sử dụng tai nghe và nền tảng LABS liên quan đến quảng cáo và phân biệt sản phẩm. Nhiều người không có kinh nghiệm với EEG nhưng có thể bắt đầu với các thiết bị Emotiv, vừa làm vừa học các mẹo và thủ thuật. Nó rất thân thiện với người dùng."
Hãy sáng tạo theo cách bạn hoặc đội ngũ của bạn mong muốn
Nikolas: "Chúng tôi không có nhiều hạn chế về những gì mọi người sẽ xây dựng dưới dạng một thử nghiệm. Họ có thể xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn dưới dạng một thử nghiệm nhưng sau đó xuất bản nó lên nền tảng EmotivLABS. Để thử nghiệm của một nhà nghiên cứu bắt đầu, phải có một biểu mẫu chấp thuận sau khi được thông tin để người tham gia đọc, vì vậy họ thực sự phải phát triển biểu mẫu đó. Nếu họ đang tiến hành thử nghiệm cho một trường đại học, thì dù sao điều đó cũng bắt buộc vì bạn phải có nó để xuất bản bất kỳ điều gì từ kết quả của mình."
Emotiv xem xét các thử nghiệm để đảm bảo các yêu cầu đối với công chúng là hợp lý và có đạo đức. Nhìn chung, những người kiểm duyệt cộng đồng của Emotiv cho phép sự tự do trong các loại hình nghiên cứu. Tuy nhiên, họ có xem xét các thử nghiệm cho mục đích đảm bảo chất lượng. Hơn nữa, các kiểm tra chất lượng này cho phép các nhà phát triển Emotiv xác định các thiếu sót trong cơ sở mã hiện tại và kết hợp các tính năng mới trong thời gian thực dựa trên phản hồi tương tác của khách hàng.
Nhận hỗ trợ lập kế hoạch tùy chỉnh từ Emotiv
Được thành lập vào năm 2011, Emotiv là một công ty tin sinh học có trụ sở tại San Francisco nhằm mục đích nâng cao hiểu biết của chúng ta về não bộ con người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và trực quan hóa điện não đồ (EEG) tùy chỉnh. Emotiv cũng có thể làm việc với khách hàng để đảm bảo các thử nghiệm của họ tuân thủ các hướng dẫn nghiên cứu dựa trên khu vực và quốc gia-bang.
Nikolas: "Chúng tôi có một đội ngũ nghiên cứu như một dịch vụ. Nếu một cơ quan muốn được giúp đỡ trong việc hình thành các câu hỏi của họ và thiết kế các thử nghiệm, xây dựng thử nghiệm đó, và sau đó triển khai nó, về cơ bản là một loại dịch vụ từ đầu đến cuối, dịch vụ đó luôn sẵn sàng. <…> Chúng tôi rất nhạy bén với nhu cầu của các nhà nghiên cứu của chúng tôi, những người đang xây dựng các thử nghiệm, vì vậy chúng tôi tạo điều kiện thuận lợi và giúp đỡ họ, hỗ trợ họ và trả lời các câu hỏi của họ."
Háo hức bắt đầu? Tìm hiểu thêm về EmotivLABS.
Nikolas Willams
Nhà khoa học nghiên cứu cấp cao tại Emotiv
Nik xem xét và hỗ trợ tính toàn vẹn khoa học tại Emotiv. Anh ấy thiết kế các thử nghiệm và phân tích dữ liệu cho các dự án nghiên cứu của Emotiv, nền tảng EmotivLabs, cũng như xử lý và phân tích dữ liệu. Anh ấy hỗ trợ phát triển tính năng sản phẩm và làm việc để tạo điều kiện thuận lợi cho các phương pháp khoa học linh hoạt và đổi mới.
Bill King
Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu tại Emotiv
Trọng tâm chính của Bill là phát triển Analyzer — công cụ phân tích dữ liệu EEG của Emotiv. Analyzer cho phép người dùng EmotivPRO thực hiện một số đường truyền xử lý EEG trên đám mây. Các loại phân tích có sẵn bao gồm tiền xử lý EEG, phân tích và báo cáo công suất băng tần, và phân tích tiềm năng liên quan đến sự kiện (ERP) tự động. Analyzer đảm bảo rằng dữ liệu cảm biến thô được thu thập từ phần cứng EEG của Emotiv đạt cấp độ nghiên cứu, có thể tương tác và có thể tiếp cận được đối với các nhà nghiên cứu trên nền tảng đám mây.
Roshini Randeniya
Một cán bộ nghiên cứu tại Emotiv
Roshini thiết kế và tiến hành các thử nghiệm để cải thiện khả năng phát hiện từ tai nghe EEG di động của Emotiv. Cô cũng tham gia vào các dự án nghiên cứu đánh giá chức năng thu thập và phân tích dữ liệu.
Bài viết sau đây phản ánh một cuộc phỏng vấn với các nhà nghiên cứu và khoa học dữ liệu của Emotiv:
Tiến sĩ Bill King, Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu
Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà khoa học nghiên cứu cấp cao
Tiến sĩ Roshini Randeniya, Cán bộ nghiên cứu
Trọng tâm sẽ là việc sử dụng nền tảng EmotivLABS để triển khai từ xa các thử nghiệm EEG cho các tập mẫu lớn và đa dạng trên toàn cầu.
Bài viết bao gồm các đoạn trích từ các cuộc trò chuyện của chúng tôi, cùng với các chủ đề bối cảnh rộng hơn. Cuộc trò chuyện bao gồm:
EmotivLABS: Từ công cụ nội bộ đến nền tảng đám mây nghiên cứu nguồn cung ứng cộng đồng
Một nhà nghiên cứu có thể triển khai từ xa các thử nghiệm thần kinh cho hàng trăm người tham gia không?
Các thử nghiệm tâm lý học và khoa học nhận thức thu thập các điểm dữ liệu hành vi (thời gian phản hồi, phản hồi khảo sát) là những bên đầu tiên áp dụng việc sử dụng internet để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Tuy nhiên, các thiết kế thử nghiệm này không cần phải giới hạn ở các điểm cuối dữ liệu hành vi. Trước EmotivLABS, việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa là không tồn tại.
Bill: "Cho đến nay, các nhà nghiên cứu vẫn chưa thể thu thập dữ liệu não thực tế (dữ liệu thần kinh) từ các đối tượng từ xa."
Các phiên bản đầu tiên của EmotivLABS là các bộ công cụ được phát triển tùy chỉnh mà các nhà nghiên cứu phát triển để sử dụng nội bộ, do nhu cầu cấp thiết. Những nền móng này đã thiết lập một cách độc đáo cho Emotiv và đội ngũ của họ vị thế dẫn đầu về tư duy và thị trường trong việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa.
Trong hơn một thập kỷ, Emotiv đã:
Đẩy lùi các ranh giới của phần cứng EEG hỗ trợ công nghệ, di động và chi phí thấp.
Tăng cường các đổi mới về khả năng tiếp cận trong phần mềm.
Thiết lập các giải pháp bền vững cho ba vấn đề chính đang gây khó khăn cho ngành khoa học thần kinh. Điều này đề cập đến:
Sức mạnh thống kê thấp
Khả năng tái tạo
Khả năng nhân rộng
Nikolas: Nền tảng EmotivLABS "…hoàn toàn độc đáo. Bạn có thể xây dựng một thử nghiệm thông qua giao diện phần mềm, và sau đó bạn có thể xuất bản thử nghiệm đó lên nền tảng thử nghiệm trực tuyến. Từ đó, thử nghiệm có thể được gửi đi và cung cấp cho toàn bộ cơ sở người dùng của chúng tôi hoặc một tập hợp con của cơ sở người dùng, tùy thuộc vào các câu hỏi bạn muốn trả lời."
Các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh thường bị hạn chế bởi:
Chi phí tuyển dụng và thử nghiệm đối tượng
Thiếu cơ sở vật chất và thiết bị của trường đại học
Các lựa chọn đền bù cho người tham gia bị giảm bớt
Lập lịch trình cho người tham gia một cách tối ưu
Nikolas: “Để đạt được mục tiêu đó, nếu bạn cần hàng trăm cá nhân, bạn đang nói về nhiều tháng thu thập dữ liệu để hoàn thành việc đó. Bằng cách phân phối nó với một nền tảng dựa trên đám mây, về mặt lý thuyết, bạn có thể có một trăm người tham gia cùng thực hiện một thử nghiệm vào cùng một thời điểm và làm việc trong phạm vi ngân sách của bạn."
Như đã thảo luận trong bài viết trước của chúng tôi về "Thu thập dữ liệu từ xa giúp cải thiện nghiên cứu khoa học thần kinh", các nhà thần kinh học có thể gặp khó khăn trong việc tuyển dụng một số lượng nhỏ người tham gia, chưa nói đến hàng trăm người. Các đối tượng được tuyển dụng tại địa phương và sau đó phải đóng góp dữ liệu EEG của họ trong phòng thí nghiệm, điều này đòi hỏi tính sẵn sàng và ưu tiên khả năng tiếp cận hơn là tính ứng dụng thực tế.
Áp lực này đã dẫn đến sự đại diện lệch lạc về nhân khẩu học trong nghiên cứu thông qua việc sử dụng sinh viên đại học Mỹ làm đối tượng nghiên cứu. Việc sử dụng sinh viên đại học này đã dẫn đến sự bão hòa quá mức của các nhóm dân số phương Tây, có học thức, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ (WEIRD) trong nghiên cứu khoa học thần kinh. Sự phụ thuộc quá mức này đã dẫn đến việc áp dụng sai các phương pháp điều trị, trị liệu và thậm chí cả luật pháp ở một số cộng đồng bị gạt ra ngoài lề xã hội.
Các yếu tố đằng sau nhu cầu triển khai từ xa các thử nghiệm khoa học thần kinh
Nhu cầu ngày càng tăng đối với sự đa dạng, tính đại diện và khả năng khái quát hóa chính xác các kết quả nghiên cứu là ba yếu tố đã thúc đẩy nhu cầu triển khai từ xa của khoa học thần kinh.
Sự hội tụ của một số yếu tố hạn chế trong khoa học xã hội và nghiên cứu đối tượng con người — cuộc khủng hoảng tái tạo, vấn đề khả năng tái tạo và sự đa dạng nhân khẩu học hạn chế — đã đưa nghiên cứu từ xa vào bàn thảo luận như một lựa chọn cần thiết. Sau đó, đại dịch COVID-19 bùng phát và việc thu thập dữ liệu trực tiếp đã bị ngừng lại.
Nikolas: "Một dấu hiệu sớm của sự thay đổi đối với việc thu thập dữ liệu nghiên cứu thử nghiệm trực tuyến là sự quan tâm và thử nghiệm nhanh chóng với MTurk trong các thử nghiệm tâm lý học và nhận thức. MTurk cho phép thu thập nhanh chóng các bộ dữ liệu lớn trong khung thời gian ngắn, với chi phí phải chăng."
So với MTurk, EmotivLABS vượt trội hơn cả thế hệ tiếp theo. Được xây dựng như một nền tảng chuyên nghiệp, cấp nghiên cứu để thu thập dữ liệu từ xa, đội ngũ Emotiv đã xem xét kỹ lưỡng các nhiệm vụ cụ thể, hàng ngày mà các nhà nghiên cứu phải thực hiện không liên quan trực tiếp đến khoa học. Điều này bao gồm lập lịch trình, đào tạo và trả tiền cho những người tham gia nghiên cứu cho những đóng góp của họ.
Bill: "Emotiv đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu dành ít thời gian hơn cho các thủ tục giấy tờ hành chính, báo cáo và lập kế hoạch hậu cần, và dành nhiều thời gian hơn cho công việc khoa học của họ."
EmotivLABS được phát triển rõ ràng để thu thập và phân tích dữ liệu thần kinh từ xa, cho phép các nhà khoa học tập trung vào công việc của họ một cách sáng tạo hơn. Cách tiếp cận toàn diện của Emotiv trong việc kết hợp tai nghe EEG không dây của họ với phần mềm giao diện người dùng đồ họa được xây dựng chuyên dụng giúp xác thực và xác nhận tính toàn vẹn của tín hiệu đối với đường truyền dữ liệu.
Bill: "Hãy lấy nhiệm vụ đánh dấu tín hiệu làm ví dụ. Về cơ bản, bạn đang chú thích chuỗi thời gian tín hiệu bằng các điểm đánh dấu ghi lại điều gì đã xảy ra khi nào. Việc này được thực hiện tự động trong giải pháp một cửa của EmotivLABS. Nếu bạn chuyển sang môi trường phân tích dữ liệu của bên thứ ba, bạn phải hiểu các quy ước của họ liên quan đến việc đánh dấu tín hiệu. Vì vậy, bây giờ bạn đang dành cả ngày chỉ để chuẩn bị dữ liệu thô để phần mềm của người khác nhập vào và hiểu đúng, thay vì suy ngẫm về kết quả thực tế như chúng vốn có."
Tương tự như việc Apple kết hợp iPhone với iOS, Emotiv đã tích hợp chức năng kiểm soát chất lượng và xử lý tín hiệu dưới hệ thống, khuất tầm nhìn của các nhà nghiên cứu và người tham gia. Việc đẩy các yếu tố quan trọng đó ra hậu trường cung cấp cho người dùng EmotivLABS các giao diện người dùng dễ điều hướng và được thiết kế có mục đích. Kết quả là, các nhà nghiên cứu hành vi hoặc khoa học thần kinh của Emotiv có thể dành thời gian để suy ngẫm về việc giải thích các kết quả thử nghiệm hơn là tranh giành hoặc điều chỉnh dữ liệu thô thành một thứ gì đó có thể nhận dạng được.
Bắt đầu với EmotivLABS
Bắt đầu ở bất kỳ cấp độ nghiên cứu nào
Cách tiếp cận của Emotiv đối với nghiên cứu EEG phản ánh chặt chẽ hơn các điều kiện "thế giới thực", vì các cá nhân được thử nghiệm ở các địa điểm và môi trường phản ánh cách họ sống cuộc sống của mình.
Roshini: "Không có điều kiện tiên quyết hay đào tạo nào cần thiết để bắt đầu với các thiết bị và phần mềm của Emotiv. Trình dựng rất thân thiện với người dùng. Một số nhà tiếp thị thần kinh sử dụng tai nghe và nền tảng LABS liên quan đến quảng cáo và phân biệt sản phẩm. Nhiều người không có kinh nghiệm với EEG nhưng có thể bắt đầu với các thiết bị Emotiv, vừa làm vừa học các mẹo và thủ thuật. Nó rất thân thiện với người dùng."
Hãy sáng tạo theo cách bạn hoặc đội ngũ của bạn mong muốn
Nikolas: "Chúng tôi không có nhiều hạn chế về những gì mọi người sẽ xây dựng dưới dạng một thử nghiệm. Họ có thể xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn dưới dạng một thử nghiệm nhưng sau đó xuất bản nó lên nền tảng EmotivLABS. Để thử nghiệm của một nhà nghiên cứu bắt đầu, phải có một biểu mẫu chấp thuận sau khi được thông tin để người tham gia đọc, vì vậy họ thực sự phải phát triển biểu mẫu đó. Nếu họ đang tiến hành thử nghiệm cho một trường đại học, thì dù sao điều đó cũng bắt buộc vì bạn phải có nó để xuất bản bất kỳ điều gì từ kết quả của mình."
Emotiv xem xét các thử nghiệm để đảm bảo các yêu cầu đối với công chúng là hợp lý và có đạo đức. Nhìn chung, những người kiểm duyệt cộng đồng của Emotiv cho phép sự tự do trong các loại hình nghiên cứu. Tuy nhiên, họ có xem xét các thử nghiệm cho mục đích đảm bảo chất lượng. Hơn nữa, các kiểm tra chất lượng này cho phép các nhà phát triển Emotiv xác định các thiếu sót trong cơ sở mã hiện tại và kết hợp các tính năng mới trong thời gian thực dựa trên phản hồi tương tác của khách hàng.
Nhận hỗ trợ lập kế hoạch tùy chỉnh từ Emotiv
Được thành lập vào năm 2011, Emotiv là một công ty tin sinh học có trụ sở tại San Francisco nhằm mục đích nâng cao hiểu biết của chúng ta về não bộ con người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và trực quan hóa điện não đồ (EEG) tùy chỉnh. Emotiv cũng có thể làm việc với khách hàng để đảm bảo các thử nghiệm của họ tuân thủ các hướng dẫn nghiên cứu dựa trên khu vực và quốc gia-bang.
Nikolas: "Chúng tôi có một đội ngũ nghiên cứu như một dịch vụ. Nếu một cơ quan muốn được giúp đỡ trong việc hình thành các câu hỏi của họ và thiết kế các thử nghiệm, xây dựng thử nghiệm đó, và sau đó triển khai nó, về cơ bản là một loại dịch vụ từ đầu đến cuối, dịch vụ đó luôn sẵn sàng. <…> Chúng tôi rất nhạy bén với nhu cầu của các nhà nghiên cứu của chúng tôi, những người đang xây dựng các thử nghiệm, vì vậy chúng tôi tạo điều kiện thuận lợi và giúp đỡ họ, hỗ trợ họ và trả lời các câu hỏi của họ."
Háo hức bắt đầu? Tìm hiểu thêm về EmotivLABS.
Nikolas Willams
Nhà khoa học nghiên cứu cấp cao tại Emotiv
Nik xem xét và hỗ trợ tính toàn vẹn khoa học tại Emotiv. Anh ấy thiết kế các thử nghiệm và phân tích dữ liệu cho các dự án nghiên cứu của Emotiv, nền tảng EmotivLabs, cũng như xử lý và phân tích dữ liệu. Anh ấy hỗ trợ phát triển tính năng sản phẩm và làm việc để tạo điều kiện thuận lợi cho các phương pháp khoa học linh hoạt và đổi mới.
Bill King
Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu tại Emotiv
Trọng tâm chính của Bill là phát triển Analyzer — công cụ phân tích dữ liệu EEG của Emotiv. Analyzer cho phép người dùng EmotivPRO thực hiện một số đường truyền xử lý EEG trên đám mây. Các loại phân tích có sẵn bao gồm tiền xử lý EEG, phân tích và báo cáo công suất băng tần, và phân tích tiềm năng liên quan đến sự kiện (ERP) tự động. Analyzer đảm bảo rằng dữ liệu cảm biến thô được thu thập từ phần cứng EEG của Emotiv đạt cấp độ nghiên cứu, có thể tương tác và có thể tiếp cận được đối với các nhà nghiên cứu trên nền tảng đám mây.
Roshini Randeniya
Một cán bộ nghiên cứu tại Emotiv
Roshini thiết kế và tiến hành các thử nghiệm để cải thiện khả năng phát hiện từ tai nghe EEG di động của Emotiv. Cô cũng tham gia vào các dự án nghiên cứu đánh giá chức năng thu thập và phân tích dữ liệu.
Bài viết sau đây phản ánh một cuộc phỏng vấn với các nhà nghiên cứu và khoa học dữ liệu của Emotiv:
Tiến sĩ Bill King, Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu
Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà khoa học nghiên cứu cấp cao
Tiến sĩ Roshini Randeniya, Cán bộ nghiên cứu
Trọng tâm sẽ là việc sử dụng nền tảng EmotivLABS để triển khai từ xa các thử nghiệm EEG cho các tập mẫu lớn và đa dạng trên toàn cầu.
Bài viết bao gồm các đoạn trích từ các cuộc trò chuyện của chúng tôi, cùng với các chủ đề bối cảnh rộng hơn. Cuộc trò chuyện bao gồm:
EmotivLABS: Từ công cụ nội bộ đến nền tảng đám mây nghiên cứu nguồn cung ứng cộng đồng
Một nhà nghiên cứu có thể triển khai từ xa các thử nghiệm thần kinh cho hàng trăm người tham gia không?
Các thử nghiệm tâm lý học và khoa học nhận thức thu thập các điểm dữ liệu hành vi (thời gian phản hồi, phản hồi khảo sát) là những bên đầu tiên áp dụng việc sử dụng internet để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Tuy nhiên, các thiết kế thử nghiệm này không cần phải giới hạn ở các điểm cuối dữ liệu hành vi. Trước EmotivLABS, việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa là không tồn tại.
Bill: "Cho đến nay, các nhà nghiên cứu vẫn chưa thể thu thập dữ liệu não thực tế (dữ liệu thần kinh) từ các đối tượng từ xa."
Các phiên bản đầu tiên của EmotivLABS là các bộ công cụ được phát triển tùy chỉnh mà các nhà nghiên cứu phát triển để sử dụng nội bộ, do nhu cầu cấp thiết. Những nền móng này đã thiết lập một cách độc đáo cho Emotiv và đội ngũ của họ vị thế dẫn đầu về tư duy và thị trường trong việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa.
Trong hơn một thập kỷ, Emotiv đã:
Đẩy lùi các ranh giới của phần cứng EEG hỗ trợ công nghệ, di động và chi phí thấp.
Tăng cường các đổi mới về khả năng tiếp cận trong phần mềm.
Thiết lập các giải pháp bền vững cho ba vấn đề chính đang gây khó khăn cho ngành khoa học thần kinh. Điều này đề cập đến:
Sức mạnh thống kê thấp
Khả năng tái tạo
Khả năng nhân rộng
Nikolas: Nền tảng EmotivLABS "…hoàn toàn độc đáo. Bạn có thể xây dựng một thử nghiệm thông qua giao diện phần mềm, và sau đó bạn có thể xuất bản thử nghiệm đó lên nền tảng thử nghiệm trực tuyến. Từ đó, thử nghiệm có thể được gửi đi và cung cấp cho toàn bộ cơ sở người dùng của chúng tôi hoặc một tập hợp con của cơ sở người dùng, tùy thuộc vào các câu hỏi bạn muốn trả lời."
Các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh thường bị hạn chế bởi:
Chi phí tuyển dụng và thử nghiệm đối tượng
Thiếu cơ sở vật chất và thiết bị của trường đại học
Các lựa chọn đền bù cho người tham gia bị giảm bớt
Lập lịch trình cho người tham gia một cách tối ưu
Nikolas: “Để đạt được mục tiêu đó, nếu bạn cần hàng trăm cá nhân, bạn đang nói về nhiều tháng thu thập dữ liệu để hoàn thành việc đó. Bằng cách phân phối nó với một nền tảng dựa trên đám mây, về mặt lý thuyết, bạn có thể có một trăm người tham gia cùng thực hiện một thử nghiệm vào cùng một thời điểm và làm việc trong phạm vi ngân sách của bạn."
Như đã thảo luận trong bài viết trước của chúng tôi về "Thu thập dữ liệu từ xa giúp cải thiện nghiên cứu khoa học thần kinh", các nhà thần kinh học có thể gặp khó khăn trong việc tuyển dụng một số lượng nhỏ người tham gia, chưa nói đến hàng trăm người. Các đối tượng được tuyển dụng tại địa phương và sau đó phải đóng góp dữ liệu EEG của họ trong phòng thí nghiệm, điều này đòi hỏi tính sẵn sàng và ưu tiên khả năng tiếp cận hơn là tính ứng dụng thực tế.
Áp lực này đã dẫn đến sự đại diện lệch lạc về nhân khẩu học trong nghiên cứu thông qua việc sử dụng sinh viên đại học Mỹ làm đối tượng nghiên cứu. Việc sử dụng sinh viên đại học này đã dẫn đến sự bão hòa quá mức của các nhóm dân số phương Tây, có học thức, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ (WEIRD) trong nghiên cứu khoa học thần kinh. Sự phụ thuộc quá mức này đã dẫn đến việc áp dụng sai các phương pháp điều trị, trị liệu và thậm chí cả luật pháp ở một số cộng đồng bị gạt ra ngoài lề xã hội.
Các yếu tố đằng sau nhu cầu triển khai từ xa các thử nghiệm khoa học thần kinh
Nhu cầu ngày càng tăng đối với sự đa dạng, tính đại diện và khả năng khái quát hóa chính xác các kết quả nghiên cứu là ba yếu tố đã thúc đẩy nhu cầu triển khai từ xa của khoa học thần kinh.
Sự hội tụ của một số yếu tố hạn chế trong khoa học xã hội và nghiên cứu đối tượng con người — cuộc khủng hoảng tái tạo, vấn đề khả năng tái tạo và sự đa dạng nhân khẩu học hạn chế — đã đưa nghiên cứu từ xa vào bàn thảo luận như một lựa chọn cần thiết. Sau đó, đại dịch COVID-19 bùng phát và việc thu thập dữ liệu trực tiếp đã bị ngừng lại.
Nikolas: "Một dấu hiệu sớm của sự thay đổi đối với việc thu thập dữ liệu nghiên cứu thử nghiệm trực tuyến là sự quan tâm và thử nghiệm nhanh chóng với MTurk trong các thử nghiệm tâm lý học và nhận thức. MTurk cho phép thu thập nhanh chóng các bộ dữ liệu lớn trong khung thời gian ngắn, với chi phí phải chăng."
So với MTurk, EmotivLABS vượt trội hơn cả thế hệ tiếp theo. Được xây dựng như một nền tảng chuyên nghiệp, cấp nghiên cứu để thu thập dữ liệu từ xa, đội ngũ Emotiv đã xem xét kỹ lưỡng các nhiệm vụ cụ thể, hàng ngày mà các nhà nghiên cứu phải thực hiện không liên quan trực tiếp đến khoa học. Điều này bao gồm lập lịch trình, đào tạo và trả tiền cho những người tham gia nghiên cứu cho những đóng góp của họ.
Bill: "Emotiv đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu dành ít thời gian hơn cho các thủ tục giấy tờ hành chính, báo cáo và lập kế hoạch hậu cần, và dành nhiều thời gian hơn cho công việc khoa học của họ."
EmotivLABS được phát triển rõ ràng để thu thập và phân tích dữ liệu thần kinh từ xa, cho phép các nhà khoa học tập trung vào công việc của họ một cách sáng tạo hơn. Cách tiếp cận toàn diện của Emotiv trong việc kết hợp tai nghe EEG không dây của họ với phần mềm giao diện người dùng đồ họa được xây dựng chuyên dụng giúp xác thực và xác nhận tính toàn vẹn của tín hiệu đối với đường truyền dữ liệu.
Bill: "Hãy lấy nhiệm vụ đánh dấu tín hiệu làm ví dụ. Về cơ bản, bạn đang chú thích chuỗi thời gian tín hiệu bằng các điểm đánh dấu ghi lại điều gì đã xảy ra khi nào. Việc này được thực hiện tự động trong giải pháp một cửa của EmotivLABS. Nếu bạn chuyển sang môi trường phân tích dữ liệu của bên thứ ba, bạn phải hiểu các quy ước của họ liên quan đến việc đánh dấu tín hiệu. Vì vậy, bây giờ bạn đang dành cả ngày chỉ để chuẩn bị dữ liệu thô để phần mềm của người khác nhập vào và hiểu đúng, thay vì suy ngẫm về kết quả thực tế như chúng vốn có."
Tương tự như việc Apple kết hợp iPhone với iOS, Emotiv đã tích hợp chức năng kiểm soát chất lượng và xử lý tín hiệu dưới hệ thống, khuất tầm nhìn của các nhà nghiên cứu và người tham gia. Việc đẩy các yếu tố quan trọng đó ra hậu trường cung cấp cho người dùng EmotivLABS các giao diện người dùng dễ điều hướng và được thiết kế có mục đích. Kết quả là, các nhà nghiên cứu hành vi hoặc khoa học thần kinh của Emotiv có thể dành thời gian để suy ngẫm về việc giải thích các kết quả thử nghiệm hơn là tranh giành hoặc điều chỉnh dữ liệu thô thành một thứ gì đó có thể nhận dạng được.
Bắt đầu với EmotivLABS
Bắt đầu ở bất kỳ cấp độ nghiên cứu nào
Cách tiếp cận của Emotiv đối với nghiên cứu EEG phản ánh chặt chẽ hơn các điều kiện "thế giới thực", vì các cá nhân được thử nghiệm ở các địa điểm và môi trường phản ánh cách họ sống cuộc sống của mình.
Roshini: "Không có điều kiện tiên quyết hay đào tạo nào cần thiết để bắt đầu với các thiết bị và phần mềm của Emotiv. Trình dựng rất thân thiện với người dùng. Một số nhà tiếp thị thần kinh sử dụng tai nghe và nền tảng LABS liên quan đến quảng cáo và phân biệt sản phẩm. Nhiều người không có kinh nghiệm với EEG nhưng có thể bắt đầu với các thiết bị Emotiv, vừa làm vừa học các mẹo và thủ thuật. Nó rất thân thiện với người dùng."
Hãy sáng tạo theo cách bạn hoặc đội ngũ của bạn mong muốn
Nikolas: "Chúng tôi không có nhiều hạn chế về những gì mọi người sẽ xây dựng dưới dạng một thử nghiệm. Họ có thể xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn dưới dạng một thử nghiệm nhưng sau đó xuất bản nó lên nền tảng EmotivLABS. Để thử nghiệm của một nhà nghiên cứu bắt đầu, phải có một biểu mẫu chấp thuận sau khi được thông tin để người tham gia đọc, vì vậy họ thực sự phải phát triển biểu mẫu đó. Nếu họ đang tiến hành thử nghiệm cho một trường đại học, thì dù sao điều đó cũng bắt buộc vì bạn phải có nó để xuất bản bất kỳ điều gì từ kết quả của mình."
Emotiv xem xét các thử nghiệm để đảm bảo các yêu cầu đối với công chúng là hợp lý và có đạo đức. Nhìn chung, những người kiểm duyệt cộng đồng của Emotiv cho phép sự tự do trong các loại hình nghiên cứu. Tuy nhiên, họ có xem xét các thử nghiệm cho mục đích đảm bảo chất lượng. Hơn nữa, các kiểm tra chất lượng này cho phép các nhà phát triển Emotiv xác định các thiếu sót trong cơ sở mã hiện tại và kết hợp các tính năng mới trong thời gian thực dựa trên phản hồi tương tác của khách hàng.
Nhận hỗ trợ lập kế hoạch tùy chỉnh từ Emotiv
Được thành lập vào năm 2011, Emotiv là một công ty tin sinh học có trụ sở tại San Francisco nhằm mục đích nâng cao hiểu biết của chúng ta về não bộ con người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và trực quan hóa điện não đồ (EEG) tùy chỉnh. Emotiv cũng có thể làm việc với khách hàng để đảm bảo các thử nghiệm của họ tuân thủ các hướng dẫn nghiên cứu dựa trên khu vực và quốc gia-bang.
Nikolas: "Chúng tôi có một đội ngũ nghiên cứu như một dịch vụ. Nếu một cơ quan muốn được giúp đỡ trong việc hình thành các câu hỏi của họ và thiết kế các thử nghiệm, xây dựng thử nghiệm đó, và sau đó triển khai nó, về cơ bản là một loại dịch vụ từ đầu đến cuối, dịch vụ đó luôn sẵn sàng. <…> Chúng tôi rất nhạy bén với nhu cầu của các nhà nghiên cứu của chúng tôi, những người đang xây dựng các thử nghiệm, vì vậy chúng tôi tạo điều kiện thuận lợi và giúp đỡ họ, hỗ trợ họ và trả lời các câu hỏi của họ."
Háo hức bắt đầu? Tìm hiểu thêm về EmotivLABS.
Nikolas Willams
Nhà khoa học nghiên cứu cấp cao tại Emotiv
Nik xem xét và hỗ trợ tính toàn vẹn khoa học tại Emotiv. Anh ấy thiết kế các thử nghiệm và phân tích dữ liệu cho các dự án nghiên cứu của Emotiv, nền tảng EmotivLabs, cũng như xử lý và phân tích dữ liệu. Anh ấy hỗ trợ phát triển tính năng sản phẩm và làm việc để tạo điều kiện thuận lợi cho các phương pháp khoa học linh hoạt và đổi mới.
Bill King
Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu tại Emotiv
Trọng tâm chính của Bill là phát triển Analyzer — công cụ phân tích dữ liệu EEG của Emotiv. Analyzer cho phép người dùng EmotivPRO thực hiện một số đường truyền xử lý EEG trên đám mây. Các loại phân tích có sẵn bao gồm tiền xử lý EEG, phân tích và báo cáo công suất băng tần, và phân tích tiềm năng liên quan đến sự kiện (ERP) tự động. Analyzer đảm bảo rằng dữ liệu cảm biến thô được thu thập từ phần cứng EEG của Emotiv đạt cấp độ nghiên cứu, có thể tương tác và có thể tiếp cận được đối với các nhà nghiên cứu trên nền tảng đám mây.
Roshini Randeniya
Một cán bộ nghiên cứu tại Emotiv
Roshini thiết kế và tiến hành các thử nghiệm để cải thiện khả năng phát hiện từ tai nghe EEG di động của Emotiv. Cô cũng tham gia vào các dự án nghiên cứu đánh giá chức năng thu thập và phân tích dữ liệu.
Tiếp tục đọc