Cách thực hiện nghiên cứu khoa học thần kinh trong thế giới thực ở quy mô lớn: Nghiên cứu điển hình khi sử dụng EmotivLABS.
Bác sĩ Nikolas Williams
Đã cập nhật vào
8 thg 12, 2021
Cách thực hiện nghiên cứu khoa học thần kinh trong thế giới thực ở quy mô lớn: Nghiên cứu điển hình khi sử dụng EmotivLABS.
Bác sĩ Nikolas Williams
Đã cập nhật vào
8 thg 12, 2021
Cách thực hiện nghiên cứu khoa học thần kinh trong thế giới thực ở quy mô lớn: Nghiên cứu điển hình khi sử dụng EmotivLABS.
Bác sĩ Nikolas Williams
Đã cập nhật vào
8 thg 12, 2021
Khi bạn nghĩ đến nghiên cứu khoa học thần kinh, bạn có lẽ sẽ hình dung ra những nhà khoa học mặc áo blouse trắng đang vận hành những cỗ máy y tế lớn và đắt tiền tại một trường đại học hoặc bệnh viện. Chắc chắn một số phương pháp khoa học thần kinh, chẳng hạn như chụp cắt lớp phát xạ positron (PET), chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) và điện từ não (MEG), đòi hỏi các hệ thống lớn, phức tạp này đi kèm với mức giá cao tương tự. Tuy nhiên, các hệ thống điện não đồ (EEG) thường nhỏ hơn và ít tốn kém hơn. Công nghệ này đã phát triển từ ghi chép trên giấy và máy tính lớn sang các hệ thống không dây, di động, dễ thiết lập và tương đối rẻ tiền. Ngoài kích thước nhỏ hơn và chi phí tài chính thấp hơn, EEG đã nổi lên như một công cụ hàng đầu để giải mã hoạt động của não nhờ độ phân giải thời gian cao. Trong khi PET và fMRI đo lường những thay đổi trong hoạt động của não theo giây, EEG có thể phát hiện những thay đổi trong hoạt động xảy ra trong mili giây, giúp nó có khả năng lập chỉ mục các quá trình mà nếu không có thể không bị phát hiện.
EEG đo lường cái gì?
Khi các tế bào thần kinh của bạn hoạt động, chúng giải phóng một lượng điện năng cực nhỏ. Khi nhiều tế bào thần kinh cùng hoạt động trong cùng một khu vực, chẳng hạn như khi bạn suy nghĩ về điều gì đó, trường điện kết quả có thể được phát hiện từ bên ngoài hộp sọ. Các hệ thống EEG tận dụng hiện tượng này bằng cách đơn giản là đo lường sự thay đổi điện áp theo thời gian bằng cách sử dụng các mảng cảm biến được đặt trên da đầu. Bạn có thể nghĩ về những cảm biến này như những chiếc micro nhỏ đo lường âm thanh điện từ não của bạn. Sau đó, chúng tôi có thể chuyển đổi các tín hiệu này sang dạng kỹ thuật số, thu thập chúng trên máy tính, đồng thời xử lý và phân tích chúng để suy ra các mô hình có ý nghĩa.
Tại sao EEG lại quan trọng?
Thông thường, chúng ta không thể đo lường mọi thứ đơn giản bằng cách hỏi mọi người hoặc quan sát hành vi của họ. Ngay cả khi chúng ta có thể hỏi họ, mọi người cũng không báo cáo chính xác. EEG cho phép chúng ta một cửa sổ nhìn vào não bộ; một cửa sổ không bị ảnh hưởng bởi định kiến, thái độ hay niềm tin. Ví dụ, nếu bạn hỏi ai đó liệu họ có cảm thấy thư giãn không, ngay cả khi họ không thư giãn, họ có thể có xu hướng nói có vì mọi người thường không thích thừa nhận khi họ đang lo lắng.
Bằng cách quan sát EEG của họ, một nhà nghiên cứu có thể xác định rằng người đó, trái ngược với khẳng định của họ, trên thực tế đang trải qua trạng thái kích thích cao biểu thị cho tình trạng không thư giãn. Trong phòng thí nghiệm, EEG thường được sử dụng để đo lường các quá trình nhận thức cấp độ thấp như nhận thức thính giác hoặc thị giác, điều này có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các quá trình này hoặc hiểu cách thức các bệnh lý ảnh hưởng đến não bộ. Loại công nghệ này rất quan trọng để hiểu các hiện tượng không thể báo cáo hoặc có khả năng bị báo cáo sai.
Tại sao chúng ta lại thực hiện EEG bên ngoài phòng thí nghiệm?
Công nghệ EEG là một công nghệ tuyệt vời để hiểu các quá trình của não bộ. Phần lớn nghiên cứu EEG dựa trên phòng thí nghiệm đều hướng tới việc điều tra các chức năng cấp độ thấp như nhận thức và tư duy. Phòng thí nghiệm là môi trường lý tưởng cho việc này vì chúng là những nơi được kiểm soát cao, nơi các nhà nghiên cứu có thể giải trình và loại bỏ các biến số bên ngoài. Tuy nhiên, chúng ta không dành cả cuộc đời để sống trong phòng thí nghiệm. Chúng ta là những sinh thể đi lại, nói chuyện, tương tác, sống một cuộc sống năng động được đặc trưng bởi trải nghiệm phong phú và đa dạng. Thực tế này làm cho việc khái quát hóa các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm sang các môi trường không kiểm soát trở nên khó khăn. Bằng cách đưa công nghệ ra khỏi phòng thí nghiệm, chúng ta có thể kiểm tra mọi người và hoạt động não bộ của họ trong môi trường thế giới thực gần gũi hơn với cách chúng ta thực sự sống cuộc sống của mình.
Cách đây không lâu, việc thực hiện các thí nghiệm EEG bên ngoài phòng thí nghiệm là điều không tưởng. Các hệ thống này rất lớn và bắt buộc phải kết nối với các bộ khuếch đại, nguồn điện và các thiết bị truyền dữ liệu. Ngoài ra, việc thiết lập các hệ thống này rất tốn thời gian và thường gây khó chịu cho những người tham gia. Những tiến bộ lớn trong công nghệ đã giúp các hệ thống có thể được chế tạo nhỏ hơn, với chi phí thấp hơn và không dây. Thông qua tính di động tăng cao và mức giá giảm này, các hệ thống EEG hiệu quả về chi phí và dễ sử dụng đã chứng kiến một sự phát triển mạnh mẽ. Emotiv đã là người dẫn đầu trong không gian này trong hơn một thập kỷ qua, đã đưa hệ thống EEG thương mại đầu tiên ra thị trường. Trong thời gian này, Emotiv đã phát hành sáu hệ thống khác nhau, từ tai nghe hai kênh đến mũ nghiên cứu 32 kênh.
Sự phát triển của các hệ thống thương mại này đã có một tác động khác: Tăng đáng kể khả năng tiếp cận các phương pháp khoa học thần kinh. Khoa học thần kinh không còn là lĩnh vực dành riêng cho các học giả hay bác sĩ lâm sàng nữa. Tất cả mọi người hiện đều có phương tiện để mua các hệ thống này để sử dụng tại nhà. Động lực thực hiện điều này rất đa dạng giữa các nhóm nhân khẩu học và bao gồm những người giải trí, những người có sở thích và các nhà khoa học cộng đồng. Ngoài ra, các doanh nghiệp thương mại đang nhanh chóng chú ý đến khả năng tận dụng các hệ thống này để triển khai trong ngành của họ mà không cần đến các bộ phận khoa học thần kinh chuyên biệt, nội bộ.
Các ứng dụng trong thế giới thực của EEG là gì?
Các ứng dụng EEG bên ngoài phòng thí nghiệm vô cùng phong phú và đa dạng. Như một công cụ lâm sàng, EEG có thể được sử dụng để theo dõi dọc chức năng nhận thức của mọi người mà không yêu cầu họ phải đến cơ sở y tế. Ví dụ, nghiên cứu đã hỗ trợ EEG như một dấu ấn sinh học cho chứng sa sút trí tuệ (Chatzikonstantinou và cộng sự, 2021). Hơn nữa, nó thậm chí có thể được sử dụng để dự đoán sự chuyển đổi từ suy giảm nhận thức nhẹ sang sa sút trí tuệ (Engedal và cộng sự, 2020). EEG tại nhà nhất quán sẽ đặc biệt hữu ích ở những nhóm đối tượng này, vốn chủ yếu bao gồm những người lớn tuổi, những người mà việc di chuyển thường xuyên đến cơ sở nghiên cứu có thể không khả thi.
Một ví dụ thời sự khác về ứng dụng EEG trong thực tế là sự chú ý gần đây đối với chấn thương sọ não trong thể thao. Trong các môn thể thao va chạm mạnh, chẳng hạn như bóng bầu dục chuyên nghiệp, chấn động não là chấn thương phổ biến. Chấn động não là điều đáng lo ngại vì chúng thường trốn tránh sự phát hiện lâm sàng và có thể có tác động nguy hại đến chức năng nhận thức của một cá nhân. Bằng chứng đã hỗ trợ việc sử dụng EEG để hỗ trợ chẩn đoán chấn động não và hỗ trợ quản lý lâm sàng sau chấn thương (Corbin-Berrigan và cộng sự, 2020). Chắc chắn, sự hiện diện của EEG di động trên sân sẽ là một công cụ mạnh mẽ để hỗ trợ các đội đưa ra quyết định tốt liên quan đến sức khỏe của các cầu thủ của họ.
Các doanh nghiệp thương mại cũng có nhiều lợi ích từ EEG trong thế giới thực. Tiếp thị thần kinh là một thuật ngữ rộng nhưng thường liên quan đến việc hiểu rõ sở thích của người tiêu dùng và dự đoán hành vi bằng cách đo lường các tín hiệu thần kinh hoặc sinh lý khác. Giá trị của việc sử dụng EEG để điều tra mong muốn của người tiêu dùng nằm ở khả năng của phương pháp này trong việc lập chỉ mục các phản hồi khách quan. Đôi khi những gì mọi người báo cáo không thực sự là những gì họ cảm thấy vì mọi người chịu ảnh hưởng của nhiều loại định kiến khác nhau. Họ cũng có thể có mong muốn mạnh mẽ là làm hài lòng người khác hoặc tránh sự bối rối. Ngay cả cách đặt câu hỏi cũng có thể ảnh hưởng đến cách một người nhìn nhận về sản phẩm. EEG cho phép các nhà nghiên cứu vượt qua những đặc điểm này và cung cấp một cái nhìn không qua lọc về cách mà một cá nhân đang xử lý thông tin. Bằng cách tận dụng các dòng dữ liệu này, các công ty có thể tăng cường hoặc thay thế các công cụ tiếp thị truyền thống.
Một số trở ngại đối với EEG trong thế giới thực là gì?
Chi phí có lẽ là rào cản lớn nhất đối với việc thực hiện các thí nghiệm EEG trong thế giới thực. Mặc dù ít tốn kém hơn các công cụ hình ảnh não khác, hệ thống EEG vẫn có thể lớn và đắt tiền. Để hiểu được lượng dữ liệu lớn đòi hỏi các quy trình xử lý và phân tích. Các bộ dữ liệu cũng phải được lưu trữ một cách an toàn. Điều này khiến khoa học thần kinh nội bộ nằm ngoài tầm với của nhiều công ty nhỏ hơn.
Chi phí tiến hành EEG trong thế giới thực còn tăng thêm khi xem xét một trong những thiếu sót nghiêm trọng của nghiên cứu trên con người: Vấn đề lấy mẫu đại diện. Nhiều nghiên cứu bị hạn chế bởi thực tế tuyển dụng người tham gia thường mặc định là một sự thuận tiện (ví dụ: sinh viên đại học). Điều này dẫn đến việc nhiều nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi vấn đề "WEIRD" (kỳ lạ), trong đó hầu hết những người tham gia là người da trắng, có học thức, từ các khu vực công nghiệp hóa, giàu có và sống trong các nền dân chủ. Đơn giản là việc đưa EEG ra ngoài phòng thí nghiệm không giải quyết được vấn đề này và gánh nặng tài chính cũng như hậu cần của việc tuyển dụng các mẫu bao gồm những người có nền văn hóa, trình độ học vấn, sở thích và kinh nghiệm khác nhau có thể là rào cản lớn.
Làm thế nào tôi có thể tiến hành EEG trong thế giới thực ở quy mô lớn?
Do chi phí tiến hành EEG trong thế giới thực, nhiều người cho rằng các nghiên cứu khoa học thần kinh sẽ vẫn là lĩnh vực của các tổ chức học thuật và tập đoàn có nguồn tài chính dồi dào. Tuy nhiên, ngoài việc cách mạng hóa bối cảnh bằng các hệ thống EEG di động, chi phí thấp, Emotiv đã ra mắt các nền tảng EmotivPRO Builder và EmotivLABS cho phép các công ty thiết kế và thực hiện các thí nghiệm khoa học thần kinh quy mô lớn. EmotivPRO Builder là một giao diện đồ họa trực quan giúp người dùng kiểm soát hoàn toàn một thí nghiệm và tạo điều kiện cho người dùng ở mọi khả năng thiết kế các nghiên cứu EEG. Người dùng am hiểu kỹ thuật hơn cũng có thể nhập các thí nghiệm PsychoPy được viết bằng ngôn ngữ Python.
Sau khi xây dựng một thí nghiệm, người dùng có thể triển khai chúng trên EmotivLABS. Đây không chỉ đơn thuần là một nền tảng trình bày, mà còn hợp lý hóa việc tuyển dụng người tham gia thông qua các bảng điều khiển của nó và giúp các nhà nghiên cứu tiếp cận với nhóm người đóng góp rộng lớn của Emotiv. Việc thanh toán cho người tham gia cũng có thể được xử lý thông qua nền tảng này. Nhóm người đóng góp của Emotiv hiện đến từ 84 quốc gia. Gần một nửa trong số họ là những người sử dụng song ngữ và bao gồm những người có trình độ học vấn rất đa dạng.
Đối với những công ty chưa chắc chắn về cách tốt nhất để tận dụng sức mạnh của khoa học thần kinh, nhóm Nghiên cứu như một Dịch vụ (Research as a Service) của Emotiv có thể tham gia tư vấn. Nhóm nghiên cứu sẽ xác định các câu hỏi chính, thiết kế thí nghiệm, tuyển dụng người tham gia, thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu và đưa ra các báo cáo cá nhân hóa về các phát hiện. Ý kiến đóng góp của bạn sẽ được chào đón trong từng bước của quy trình. Sự hợp tác của bạn với nhóm nghiên cứu Emotiv đại diện cho một giải pháp thực sự toàn diện để tham gia vào cuộc cách mạng khoa học thần kinh.
Để minh họa cho một trường hợp sử dụng cụ thể, chúng tôi trình bày một nghiên cứu điển hình về mối quan hệ hợp tác gần đây dưới đây.
Hiệu ứng Mentimeter: Nghiên cứu điển hình về EEG trong thế giới thực sử dụng EmotivLABS
Mentimeter là một nền tảng phần mềm trình chiếu đa phương tiện. Hầu hết mọi người đều quen thuộc với Microsoft Powerpoint. Vô số giờ đã được dành để thực hiện các bài trình chiếu Powerpoint mà khán giả đóng vai trò thụ động. Mentimeter cũng cho phép người dùng truyền tải thông tin bằng văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, nhưng có một sự khác biệt. Nơi Mentimeter tạo nên sự khác biệt là thông qua các tính năng cho phép khán giả tương tác trực tiếp. Ngoài các slide thông thường, người thuyết trình có thể đưa vào các sự kiện mà khán giả có thể tương tác bằng thiết bị cá nhân của họ. Ví dụ: các thành viên khán giả có thể bỏ phiếu về nội dung họ muốn tập trung vào trong bài trình bày. Hoặc có thể họ có thể đưa ra ý kiến của mình về một chủ đề cụ thể hoặc trả lời các câu hỏi trắc nghiệm về những gì họ vừa xem. Bằng cách này, Mentimeter cho phép các bài trình chiếu năng động, sống động hơn Powerpoint.
Mentimeter biết rằng họ có một sản phẩm đặc biệt và mọi người có thể thấy nó hấp dẫn hơn. Tuy nhiên, họ không muốn chỉ dựa vào các báo cáo chủ quan từ người dùng của mình. Họ muốn có một số dữ liệu khách quan, chi tiết để chứng minh chính xác điều gì khiến Mentimeter trở nên đặc biệt. Họ đã tiếp cận Emotiv để tiến hành một dự án nghiên cứu nhằm tìm ra câu trả lời cho vấn đề này. Phối hợp với nhóm nghiên cứu của mình, chúng tôi đã xác định các câu hỏi chính nhằm đi sâu vào cốt lõi của công thức đặc biệt của Mentimeter.
Các câu hỏi chính:
Một bài thuyết trình trên Mentimeter hấp dẫn hơn bao nhiêu so với một bài thuyết trình Powerpoint truyền thống?
Những tính năng đặc biệt nào của Mentimeter thu hút sự chú ý của khán giả nhất?
Sự chú ý bị ảnh hưởng như thế nào trong suốt bài thuyết trình? Nó có bị giảm đi như mong đợi trong một bài thuyết trình Powerpoint dài không?
Mối quan hệ giữa sự gắn kết và sự chú ý là gì? Mọi người có chú ý nhiều hơn khi họ tham gia tích cực không?
Các bài giảng và bài trình bày thường là về việc học hỏi thông tin mới và ghi nhớ nó. Mentimeter có giúp chúng ta học tập tốt hơn không?
Để trả lời những câu hỏi này, nhóm nghiên cứu Emotiv đã thiết kế một thí nghiệm tùy chỉnh. Thông thường, loại nghiên cứu này sẽ được thực hiện bằng cách tập hợp các cá nhân vào một phòng và thu thập dữ liệu EEG vào máy tính cục bộ trong khi những người tham gia xem một bài thuyết trình truyền thống so với bài thuyết trình Mentimeter. Việc tuyển dụng người tham gia từ một khu vực duy nhất và tập hợp họ vào một không gian hạn chế không được ưu tiên vì một số lý do.
Đầu tiên là hậu cần đơn giản. Để đến địa điểm của chúng tôi, những người tham gia sẽ phải di chuyển, điều này có thể hạn chế số lượng tình nguyện viên. Tương tự như vậy, việc tuyển dụng người tham gia từ một khu vực duy nhất có thể dẫn đến một mẫu không mang tính đại diện. Vấn đề thứ hai là về sức khỏe cộng đồng. Trong bối cảnh đại dịch, nghiên cứu EEG bị hạn chế nghiêm trọng do sự tiếp xúc cá nhân gần gũi cần thiết để thiết lập các hệ thống. Bằng cách tổ chức một nghiên cứu từ xa khai thác cơ sở người dùng Emotiv và triển khai nghiên cứu đó trên nền tảng EmotivLABS, chúng tôi đã có thể vượt qua những vấn đề này. Điều này cho phép chúng tôi tiến hành một nghiên cứu an toàn thu thập dữ liệu từ người dùng trên khắp thế giới và tận dụng các thuật toán học máy tinh vi của Emotiv để đánh giá mức độ gắn kết, sự chú ý, sự quan tâm và căng thẳng nhận thức của khán giả trong thời gian thực.
Nghiên cứu
Để đánh giá hiệu ứng Mentimeter, chúng tôi đã thiết kế một thí nghiệm trong đó mọi người xem hai bài thuyết trình; một bài được thực hiện bằng Mentimeter và bài kia được thực hiện bằng Powerpoint. Trong khi họ xem các bài thuyết trình, chúng tôi đã thu thập dữ liệu EEG từ xa và đánh giá hoạt động não bộ của họ trên các lĩnh vực gắn kết, sự chú ý, sự quan tâm và căng thẳng nhận thức. Chúng tôi cũng thu thập dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu khảo sát tự báo cáo.
Người tham gia
Hai mươi tám người tham gia đã được tuyển dụng cho nghiên cứu từ cơ sở khách hàng của Emotiv, trực tuyến thông qua truyền thông email và các biểu mẫu trực tuyến. Quy mô mẫu này thấp hơn so với mong muốn của chúng tôi. Tuy nhiên, chúng tôi chịu một lịch trình nghiêm ngặt cho dự án và vì vậy điều đáng chú ý là chúng tôi đã có thể tuyển dụng số lượng này trong một khoảng thời gian ngắn và điều đó phản ánh hiệu quả tuyển dụng người tham gia bằng cách sử dụng EmotivLABS. Với sự đồng ý, dữ liệu nhân khẩu học đã được thu thập để Mentimeter hiểu các hiệu ứng này sẽ ảnh hưởng đến nhiều đối tượng người như thế nào.
Những người tham gia từ hơn 15 quốc gia khác nhau đã được tuyển dụng, với độ tuổi từ 21 đến 64. Việc tuyển dụng trực tuyến trên toàn thế giới cũng cho phép chúng tôi thu hút được nhiều trình độ học vấn, nghề nghiệp, khả năng âm nhạc và chuyên môn khác nhau trong các chủ đề liên quan. Xem Hình 1 - 3 để biết đặc điểm của người tham gia.
Hình 1. Nhân khẩu học của người tham gia.
Hình 2. Trình độ học vấn và khả năng âm nhạc của người tham gia.
Hình 3. Đánh giá tự báo cáo về kiến thức về các chủ đề.
Phương pháp
Một cuộc khảo sát tuyển dụng đã được gửi qua email đến cơ sở khách hàng của Emotiv cho bất kỳ ai có thể quan tâm đến việc tham gia khảo sát trực tuyến. Sử dụng phần mềm hội nghị truyền hình, chúng tôi bắt đầu bằng một buổi định hướng, trong đó chúng tôi giải thích cho những người tham gia những điều cơ bản về cách tiến hành thí nghiệm. Tất cả người tham gia đều thiết lập Emotiv EPOC, EPOC+ hoặc EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) của họ trước cuộc gọi và sau khi kiểm tra nhanh chất lượng dữ liệu bởi Giám đốc Nghiên cứu của Emotiv, phần mềm EmotivLABS tự động theo dõi chất lượng tín hiệu của họ trong suốt quá trình ghi âm.
Toàn bộ thí nghiệm được xây dựng bằng công cụ xây dựng thí nghiệm nền tảng web của Emotiv (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). Nền tảng EmotivLABS đã hướng dẫn người tham gia thực hiện các đo lường cơ bản (ngồi yên tĩnh nhắm mắt và mở mắt), một vài bản khảo sát để thiết lập xem có bất kỳ điều gì ảnh hưởng đến EEG trong ngày hay không, sau đó nhắc họ bắt đầu bài thuyết trình đầu tiên của mình. Một đại diện của Mentimeter, Oscar, đã trình bày một hội thảo trực tuyến về một trong hai chủ đề. Một bài thuyết trình được thực hiện bằng Mentimeter và bài kia bằng Powerpoint. Các bài thuyết trình cũng có nội dung khác nhau; một bài là "Chuỗi hài âm" (The Harmonic Series) và bài kia là "Trí tuệ nhân tạo trong âm nhạc" (Artificial Intelligence in Music). Chúng tôi đã cân bằng đối trọng các điều kiện thuyết trình này để đảm bảo rằng mọi hiệu ứng không được cho là do nội dung, mà thay vào đó là do phần mềm được sử dụng (xem Hình 4).
Hình 4. Điều kiện cân bằng đối trọng cho mỗi nhóm.
Sau bài thuyết trình thứ hai, những người tham gia đã hoàn thành bảng câu hỏi và sau đó chúng tôi thu thập phiên EEG cơ bản cuối cùng. Xem Hình 5 để biết tổng quan về quy trình.
Hình 5. Tổng quan thí nghiệm.
Chỉ số Hiệu suất Emotiv
Chỉ số Hiệu suất Emotiv (PM) là các thước đo sinh lý thần kinh về trạng thái nhận thức và cảm xúc. Chúng là các thuật toán học máy độc quyền cung cấp các giá trị thời gian thực của các phép đo điện não đồ (EEG) tổng hợp; biên độ sóng não biến thể, phân bố không gian, năng lượng và tần số phóng điện của các neuron trong não bộ.
Dữ liệu EEG từ hàng trăm cá nhân trong các thí nghiệm tâm lý có kiểm soát và môi trường thực tế đã được thu thập và sử dụng để xây dựng các thuật toán này. Mỗi chỉ số hiệu suất được điều chỉnh và điều chỉnh theo sở thích của từng người dùng cụ thể dựa trên "phạm vi" hoạt động não bộ của chính họ (xem Hình 6 để biết tổng quan về các PM được sử dụng trong nghiên cứu này).
Hình 6. Tổng quan về Chỉ số Hiệu suất Emotiv
Các phát hiện
Mentimeter so với Powerpoint: Các mô hình PM tổng thể
Đầu tiên, chúng tôi kiểm tra hoạt động não bộ ở cấp độ nhóm trên toàn bộ các bài thuyết trình nói chung. Hình 7 cho thấy mức trung bình của mỗi PM cho các bài thuyết trình Mentimeter và bài thuyết trình Powerpoint. So với Powerpoint, các cá nhân cho thấy mức độ nhàm chán thấp hơn có ý nghĩa thống kê và mức độ gắn kết, chú ý và tải nhận thức cao hơn. Không có sự khác biệt thống kê về mức độ quan tâm; tuy nhiên, xu hướng số lượng nghiêng về sự quan tâm nhiều hơn trong bài thuyết trình Mentimeter.
Hình 7. Chỉ số PM trung bình trên toàn bộ bài thuyết trình được so sánh theo nền tảng thuyết trình.
Sau đó chúng tôi xem xét cách các cá nhân phản hồi trên từng bài thuyết trình. Trong Hình 8, các hình dạng "rộng hơn" biểu thị nhiều quan sát PM của cá nhân hơn ở giá trị đó và các hình dạng "mảnh hơn" biểu thị ít quan sát PM hơn ở giá trị đó. Các mô hình này gợi ý rằng các bài thuyết trình Mentimeter gợi lên những phản hồi đồng nhất hơn so với Powerpoint. Nói cách khác, mọi người phản hồi tương tự nhau đối với Mentimeter nhưng lại thấy Powerpoint phân cực hơn.
Hình 8. Phân phối PM trung bình của từng cá nhân được so sánh theo nền tảng thuyết trình.
Mentimeter so với Powerpoint: PM theo thời gian
Để biết cách mọi người phản hồi trong suốt bài thuyết trình, chúng tôi đã tính toán các giá trị PM trung bình của nhóm trên mỗi slide cho từng nền tảng (Mentimeter so với Powerpoint) và từng nội dung (AI so với Harmonics). Hình 9 cho thấy các mô hình đáng chú ý nhất.
Hình 9. Tiến trình thời gian của PM trên các slide.
Đối với nội dung liên quan đến AI, mức độ nhàm chán thấp hơn trong toàn bộ bài thuyết trình. Chúng tôi đã quan sát thấy một mô hình Nhàmb chán thú vị trong nội dung Harmonics, nơi sự nhàm chán tăng lên vào giữa bài thuyết trình và sau đó giảm dần. Điều này gợi ý rằng bản chất độc đáo, hấp dẫn của các "sự kiện" Mentimeter đã giúp giảm bớt sự nhàm chán gia tăng có thể xảy ra trong suốt bài thuyết trình.
Chúng tôi quan sát thấy mức độ gắn kết cao hơn đối với Mentimeter trên cả hai loại nội dung trong hầu hết toàn bộ bài thuyết trình. Trong tổng số 24 slide, chỉ có hai trường hợp mức độ gắn kết của Mentimeter không cao hơn Powerpoint.
Hiệu ứng Mentimeter: So sánh các sự kiện Mentimeter với các slide Powerpoint
Mặc dù nhìn chung chúng tôi thấy mọi người phản hồi tích cực với Mentimeter, nhưng chúng tôi muốn tìm hiểu sâu hơn và xem các sự kiện Mentimeter cụ thể so với các slide Powerpoint như thế nào. Các sự kiện Mentimeter là những trường hợp khán giả được khuyến khích tương tác với bài thuyết trình bằng thiết bị di động của họ. Ví dụ: những người tham gia có thể được hỏi ý kiến cá nhân về một chủ đề hoặc họ được yêu cầu trả lời một câu hỏi trắc nghiệm liên quan đến bài thuyết trình. Hình 10 cho thấy PM trung bình được quan sát cho các sự kiện Mentimeter và slide Powerpoint.
Hình 10. So sánh các giá trị PM cho các sự kiện Mentimeter và slide Powerpoint.
Chúng tôi quan sát thấy rằng, so với các slide Powerpoint, các sự kiện Mentimeter dẫn đến mức độ nhàm chán thấp hơn và mức độ gắn kết, chú ý, quan tâm và tải nhận thức cao hơn. Tác động lớn nhất là đối với mức độ nhàm chán và mức độ gắn kết, lần lượt giảm 16% và tăng 13%.
Hiệu ứng Mentimeter: Các sự kiện Mentimeter khác nhau so sánh như thế nào?
Mặc dù các sự kiện Mentimeter thường gợi lên phản hồi tích cực ở khán giả, chúng tôi muốn biết liệu một số sự kiện có tốt hơn những sự kiện khác hay không. Các bài thuyết trình Mentimeter chứa ba loại sự kiện: Sự kiện bày tỏ ý kiến, trong đó khán giả được hỏi ý kiến về một chủ đề; Sự kiện Đố vui, trong đó khán giả được hỏi các câu hỏi liên quan đến nội dung bài thuyết trình; và Sự kiện video, trong đó người tham gia xem một video. Hình 11 cho thấy giá trị PM của từng loại sự kiện. Chúng tôi cũng bao gồm các slide Powerpoint để so sánh.
Hình 11. PM trung bình cho mỗi loại sự kiện Mentimeter. Slide Powerpoint trung bình được đưa vào để so sánh.
Các sự kiện Ý kiến cho thấy tác dụng nhất quán nhất bằng cách khơi gợi mức độ nhàm chán ít nhất và mức độ gắn kết, chú ý, quan tâm và tải nhận thức nhiều nhất so với các sự kiện khác. Điều thú vị là các sự kiện video có xu hướng gợi lên sự nhàm chán nhiều nhất và giảm sự gắn kết cũng như sự chú ý nhất.
Hiệu ứng Mentimeter: Cái nhìn cận cảnh hơn vào sự gắn kết
Mặc dù tất cả các PM đều có xu hướng phản hồi tích cực đối với bài thuyết trình Mentimeter, nhưng sự gắn kết có vẻ đạt được hiệu ứng nhất quán nhất. Để có cái nhìn cận cảnh hơn, chúng tôi đã lập chỉ mục thời điểm mà mỗi người tham gia thể hiện PM gắn kết tối đa của họ. Hình 12 cho thấy số lượng giá trị gắn kết tối đa xảy ra nhiều hơn trong bài thuyết trình Mentimeter. Ngoài ra, 70% điểm gắn kết tối đa của người tham gia xảy ra trong một sự kiện Mentimeter.
Hình 12. Phân phối PM gắn kết tối đa.
Hiệu ứng Mentimeter: So sánh các biện pháp khách quan và chủ quan
Trong khi EEG có thể lập chỉ mục các phản hồi khách quan đối với các kích thích, các trường hợp trong đó các biện pháp này được củng cố bằng các báo cáo tự khai báo sẽ cung cấp bằng chứng thuyết phục về các hiệu ứng. Hình 13 cho thấy điểm số gắn kết chủ quan cho năm câu hỏi liên quan đến gắn kết được trình bày ở cuối thí nghiệm.
Hình 13. Điểm số tương tác chủ quan do người tham gia báo cáo trên Thang đo Likert 1-5 từ "Hoàn toàn không" đến "Cực kỳ".
Phản hồi cho tất cả các câu hỏi đều hỗ trợ những phát hiện từ dữ liệu não bộ. So với các bài thuyết trình Powerpoint, bài thuyết trình Mentimeter giúp người tham gia cảm thấy gắn kết hơn với các bài thuyết trình, gắn kết hơn với người thuyết trình, quan tâm hơn đến nội dung, trải nghiệm nhiều niềm vui hơn từ bài thuyết trình và cảm thấy như họ đã học được nhiều nội dung mới lạ hơn trong bài thuyết trình.
Tóm tắt
Vào cuối nghiên cứu, nhóm nghiên cứu Emotiv đã cung cấp một báo cáo chi tiết về kết quả phát hiện cho Mentimeter. Điều này cho phép Mentimeter hiểu rõ hơn về sản phẩm của họ và điều gì đã tạo nên trải nghiệm tích cực như vậy cho người dùng của họ. Mentimeter không chỉ được cung cấp dữ liệu thực nghiệm chứng minh rằng sản phẩm của họ gợi ra mức độ tương tác, sự chú ý, tải nhận thức cao hơn đồng thời giảm bớt sự nhàm chán, mà còn cung cấp thông tin chi tiết hữu ích về tính năng đặc biệt nào của họ thu hút người dùng nhất. Nội dung viết của Mentimeter về kết quả nghiên cứu có thể được tìm thấy tại https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
Các nghiên cứu như Hiệu ứng Mentimeter chỉ đại diện cho một phần rất nhỏ trong số các khả năng thử nghiệm EEG từ xa, được sắp xếp hợp lý và được cá nhân hóa. Từ việc đánh giá sở thích của người tiêu dùng đến điều tra các vấn đề sức khỏe tâm thần, bộ nghiên cứu lý tưởng của Emotiv là nền tảng hoàn hảo cho nghiên cứu EEG có thể mở rộng. Phối hợp với nhóm nghiên cứu của chúng tôi, các cá nhân, công ty và tổ chức có thể khai thác sức mạnh của khoa học thần kinh để nâng cao hiểu biết về cộng đồng con người. Giải pháp này đại diện cho câu trả lời lý tưởng cho khoa học thần kinh hiện đại vốn miễn nhiễm với các cuộc khủng hoảng sức khỏe cộng đồng, có khả năng chống lại ngân sách bị thu hẹp và mang tính bao trùm rộng rãi đối với cộng đồng toàn cầu.
Khi bạn nghĩ đến nghiên cứu khoa học thần kinh, bạn có lẽ sẽ hình dung ra những nhà khoa học mặc áo blouse trắng đang vận hành những cỗ máy y tế lớn và đắt tiền tại một trường đại học hoặc bệnh viện. Chắc chắn một số phương pháp khoa học thần kinh, chẳng hạn như chụp cắt lớp phát xạ positron (PET), chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) và điện từ não (MEG), đòi hỏi các hệ thống lớn, phức tạp này đi kèm với mức giá cao tương tự. Tuy nhiên, các hệ thống điện não đồ (EEG) thường nhỏ hơn và ít tốn kém hơn. Công nghệ này đã phát triển từ ghi chép trên giấy và máy tính lớn sang các hệ thống không dây, di động, dễ thiết lập và tương đối rẻ tiền. Ngoài kích thước nhỏ hơn và chi phí tài chính thấp hơn, EEG đã nổi lên như một công cụ hàng đầu để giải mã hoạt động của não nhờ độ phân giải thời gian cao. Trong khi PET và fMRI đo lường những thay đổi trong hoạt động của não theo giây, EEG có thể phát hiện những thay đổi trong hoạt động xảy ra trong mili giây, giúp nó có khả năng lập chỉ mục các quá trình mà nếu không có thể không bị phát hiện.
EEG đo lường cái gì?
Khi các tế bào thần kinh của bạn hoạt động, chúng giải phóng một lượng điện năng cực nhỏ. Khi nhiều tế bào thần kinh cùng hoạt động trong cùng một khu vực, chẳng hạn như khi bạn suy nghĩ về điều gì đó, trường điện kết quả có thể được phát hiện từ bên ngoài hộp sọ. Các hệ thống EEG tận dụng hiện tượng này bằng cách đơn giản là đo lường sự thay đổi điện áp theo thời gian bằng cách sử dụng các mảng cảm biến được đặt trên da đầu. Bạn có thể nghĩ về những cảm biến này như những chiếc micro nhỏ đo lường âm thanh điện từ não của bạn. Sau đó, chúng tôi có thể chuyển đổi các tín hiệu này sang dạng kỹ thuật số, thu thập chúng trên máy tính, đồng thời xử lý và phân tích chúng để suy ra các mô hình có ý nghĩa.
Tại sao EEG lại quan trọng?
Thông thường, chúng ta không thể đo lường mọi thứ đơn giản bằng cách hỏi mọi người hoặc quan sát hành vi của họ. Ngay cả khi chúng ta có thể hỏi họ, mọi người cũng không báo cáo chính xác. EEG cho phép chúng ta một cửa sổ nhìn vào não bộ; một cửa sổ không bị ảnh hưởng bởi định kiến, thái độ hay niềm tin. Ví dụ, nếu bạn hỏi ai đó liệu họ có cảm thấy thư giãn không, ngay cả khi họ không thư giãn, họ có thể có xu hướng nói có vì mọi người thường không thích thừa nhận khi họ đang lo lắng.
Bằng cách quan sát EEG của họ, một nhà nghiên cứu có thể xác định rằng người đó, trái ngược với khẳng định của họ, trên thực tế đang trải qua trạng thái kích thích cao biểu thị cho tình trạng không thư giãn. Trong phòng thí nghiệm, EEG thường được sử dụng để đo lường các quá trình nhận thức cấp độ thấp như nhận thức thính giác hoặc thị giác, điều này có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các quá trình này hoặc hiểu cách thức các bệnh lý ảnh hưởng đến não bộ. Loại công nghệ này rất quan trọng để hiểu các hiện tượng không thể báo cáo hoặc có khả năng bị báo cáo sai.
Tại sao chúng ta lại thực hiện EEG bên ngoài phòng thí nghiệm?
Công nghệ EEG là một công nghệ tuyệt vời để hiểu các quá trình của não bộ. Phần lớn nghiên cứu EEG dựa trên phòng thí nghiệm đều hướng tới việc điều tra các chức năng cấp độ thấp như nhận thức và tư duy. Phòng thí nghiệm là môi trường lý tưởng cho việc này vì chúng là những nơi được kiểm soát cao, nơi các nhà nghiên cứu có thể giải trình và loại bỏ các biến số bên ngoài. Tuy nhiên, chúng ta không dành cả cuộc đời để sống trong phòng thí nghiệm. Chúng ta là những sinh thể đi lại, nói chuyện, tương tác, sống một cuộc sống năng động được đặc trưng bởi trải nghiệm phong phú và đa dạng. Thực tế này làm cho việc khái quát hóa các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm sang các môi trường không kiểm soát trở nên khó khăn. Bằng cách đưa công nghệ ra khỏi phòng thí nghiệm, chúng ta có thể kiểm tra mọi người và hoạt động não bộ của họ trong môi trường thế giới thực gần gũi hơn với cách chúng ta thực sự sống cuộc sống của mình.
Cách đây không lâu, việc thực hiện các thí nghiệm EEG bên ngoài phòng thí nghiệm là điều không tưởng. Các hệ thống này rất lớn và bắt buộc phải kết nối với các bộ khuếch đại, nguồn điện và các thiết bị truyền dữ liệu. Ngoài ra, việc thiết lập các hệ thống này rất tốn thời gian và thường gây khó chịu cho những người tham gia. Những tiến bộ lớn trong công nghệ đã giúp các hệ thống có thể được chế tạo nhỏ hơn, với chi phí thấp hơn và không dây. Thông qua tính di động tăng cao và mức giá giảm này, các hệ thống EEG hiệu quả về chi phí và dễ sử dụng đã chứng kiến một sự phát triển mạnh mẽ. Emotiv đã là người dẫn đầu trong không gian này trong hơn một thập kỷ qua, đã đưa hệ thống EEG thương mại đầu tiên ra thị trường. Trong thời gian này, Emotiv đã phát hành sáu hệ thống khác nhau, từ tai nghe hai kênh đến mũ nghiên cứu 32 kênh.
Sự phát triển của các hệ thống thương mại này đã có một tác động khác: Tăng đáng kể khả năng tiếp cận các phương pháp khoa học thần kinh. Khoa học thần kinh không còn là lĩnh vực dành riêng cho các học giả hay bác sĩ lâm sàng nữa. Tất cả mọi người hiện đều có phương tiện để mua các hệ thống này để sử dụng tại nhà. Động lực thực hiện điều này rất đa dạng giữa các nhóm nhân khẩu học và bao gồm những người giải trí, những người có sở thích và các nhà khoa học cộng đồng. Ngoài ra, các doanh nghiệp thương mại đang nhanh chóng chú ý đến khả năng tận dụng các hệ thống này để triển khai trong ngành của họ mà không cần đến các bộ phận khoa học thần kinh chuyên biệt, nội bộ.
Các ứng dụng trong thế giới thực của EEG là gì?
Các ứng dụng EEG bên ngoài phòng thí nghiệm vô cùng phong phú và đa dạng. Như một công cụ lâm sàng, EEG có thể được sử dụng để theo dõi dọc chức năng nhận thức của mọi người mà không yêu cầu họ phải đến cơ sở y tế. Ví dụ, nghiên cứu đã hỗ trợ EEG như một dấu ấn sinh học cho chứng sa sút trí tuệ (Chatzikonstantinou và cộng sự, 2021). Hơn nữa, nó thậm chí có thể được sử dụng để dự đoán sự chuyển đổi từ suy giảm nhận thức nhẹ sang sa sút trí tuệ (Engedal và cộng sự, 2020). EEG tại nhà nhất quán sẽ đặc biệt hữu ích ở những nhóm đối tượng này, vốn chủ yếu bao gồm những người lớn tuổi, những người mà việc di chuyển thường xuyên đến cơ sở nghiên cứu có thể không khả thi.
Một ví dụ thời sự khác về ứng dụng EEG trong thực tế là sự chú ý gần đây đối với chấn thương sọ não trong thể thao. Trong các môn thể thao va chạm mạnh, chẳng hạn như bóng bầu dục chuyên nghiệp, chấn động não là chấn thương phổ biến. Chấn động não là điều đáng lo ngại vì chúng thường trốn tránh sự phát hiện lâm sàng và có thể có tác động nguy hại đến chức năng nhận thức của một cá nhân. Bằng chứng đã hỗ trợ việc sử dụng EEG để hỗ trợ chẩn đoán chấn động não và hỗ trợ quản lý lâm sàng sau chấn thương (Corbin-Berrigan và cộng sự, 2020). Chắc chắn, sự hiện diện của EEG di động trên sân sẽ là một công cụ mạnh mẽ để hỗ trợ các đội đưa ra quyết định tốt liên quan đến sức khỏe của các cầu thủ của họ.
Các doanh nghiệp thương mại cũng có nhiều lợi ích từ EEG trong thế giới thực. Tiếp thị thần kinh là một thuật ngữ rộng nhưng thường liên quan đến việc hiểu rõ sở thích của người tiêu dùng và dự đoán hành vi bằng cách đo lường các tín hiệu thần kinh hoặc sinh lý khác. Giá trị của việc sử dụng EEG để điều tra mong muốn của người tiêu dùng nằm ở khả năng của phương pháp này trong việc lập chỉ mục các phản hồi khách quan. Đôi khi những gì mọi người báo cáo không thực sự là những gì họ cảm thấy vì mọi người chịu ảnh hưởng của nhiều loại định kiến khác nhau. Họ cũng có thể có mong muốn mạnh mẽ là làm hài lòng người khác hoặc tránh sự bối rối. Ngay cả cách đặt câu hỏi cũng có thể ảnh hưởng đến cách một người nhìn nhận về sản phẩm. EEG cho phép các nhà nghiên cứu vượt qua những đặc điểm này và cung cấp một cái nhìn không qua lọc về cách mà một cá nhân đang xử lý thông tin. Bằng cách tận dụng các dòng dữ liệu này, các công ty có thể tăng cường hoặc thay thế các công cụ tiếp thị truyền thống.
Một số trở ngại đối với EEG trong thế giới thực là gì?
Chi phí có lẽ là rào cản lớn nhất đối với việc thực hiện các thí nghiệm EEG trong thế giới thực. Mặc dù ít tốn kém hơn các công cụ hình ảnh não khác, hệ thống EEG vẫn có thể lớn và đắt tiền. Để hiểu được lượng dữ liệu lớn đòi hỏi các quy trình xử lý và phân tích. Các bộ dữ liệu cũng phải được lưu trữ một cách an toàn. Điều này khiến khoa học thần kinh nội bộ nằm ngoài tầm với của nhiều công ty nhỏ hơn.
Chi phí tiến hành EEG trong thế giới thực còn tăng thêm khi xem xét một trong những thiếu sót nghiêm trọng của nghiên cứu trên con người: Vấn đề lấy mẫu đại diện. Nhiều nghiên cứu bị hạn chế bởi thực tế tuyển dụng người tham gia thường mặc định là một sự thuận tiện (ví dụ: sinh viên đại học). Điều này dẫn đến việc nhiều nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi vấn đề "WEIRD" (kỳ lạ), trong đó hầu hết những người tham gia là người da trắng, có học thức, từ các khu vực công nghiệp hóa, giàu có và sống trong các nền dân chủ. Đơn giản là việc đưa EEG ra ngoài phòng thí nghiệm không giải quyết được vấn đề này và gánh nặng tài chính cũng như hậu cần của việc tuyển dụng các mẫu bao gồm những người có nền văn hóa, trình độ học vấn, sở thích và kinh nghiệm khác nhau có thể là rào cản lớn.
Làm thế nào tôi có thể tiến hành EEG trong thế giới thực ở quy mô lớn?
Do chi phí tiến hành EEG trong thế giới thực, nhiều người cho rằng các nghiên cứu khoa học thần kinh sẽ vẫn là lĩnh vực của các tổ chức học thuật và tập đoàn có nguồn tài chính dồi dào. Tuy nhiên, ngoài việc cách mạng hóa bối cảnh bằng các hệ thống EEG di động, chi phí thấp, Emotiv đã ra mắt các nền tảng EmotivPRO Builder và EmotivLABS cho phép các công ty thiết kế và thực hiện các thí nghiệm khoa học thần kinh quy mô lớn. EmotivPRO Builder là một giao diện đồ họa trực quan giúp người dùng kiểm soát hoàn toàn một thí nghiệm và tạo điều kiện cho người dùng ở mọi khả năng thiết kế các nghiên cứu EEG. Người dùng am hiểu kỹ thuật hơn cũng có thể nhập các thí nghiệm PsychoPy được viết bằng ngôn ngữ Python.
Sau khi xây dựng một thí nghiệm, người dùng có thể triển khai chúng trên EmotivLABS. Đây không chỉ đơn thuần là một nền tảng trình bày, mà còn hợp lý hóa việc tuyển dụng người tham gia thông qua các bảng điều khiển của nó và giúp các nhà nghiên cứu tiếp cận với nhóm người đóng góp rộng lớn của Emotiv. Việc thanh toán cho người tham gia cũng có thể được xử lý thông qua nền tảng này. Nhóm người đóng góp của Emotiv hiện đến từ 84 quốc gia. Gần một nửa trong số họ là những người sử dụng song ngữ và bao gồm những người có trình độ học vấn rất đa dạng.
Đối với những công ty chưa chắc chắn về cách tốt nhất để tận dụng sức mạnh của khoa học thần kinh, nhóm Nghiên cứu như một Dịch vụ (Research as a Service) của Emotiv có thể tham gia tư vấn. Nhóm nghiên cứu sẽ xác định các câu hỏi chính, thiết kế thí nghiệm, tuyển dụng người tham gia, thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu và đưa ra các báo cáo cá nhân hóa về các phát hiện. Ý kiến đóng góp của bạn sẽ được chào đón trong từng bước của quy trình. Sự hợp tác của bạn với nhóm nghiên cứu Emotiv đại diện cho một giải pháp thực sự toàn diện để tham gia vào cuộc cách mạng khoa học thần kinh.
Để minh họa cho một trường hợp sử dụng cụ thể, chúng tôi trình bày một nghiên cứu điển hình về mối quan hệ hợp tác gần đây dưới đây.
Hiệu ứng Mentimeter: Nghiên cứu điển hình về EEG trong thế giới thực sử dụng EmotivLABS
Mentimeter là một nền tảng phần mềm trình chiếu đa phương tiện. Hầu hết mọi người đều quen thuộc với Microsoft Powerpoint. Vô số giờ đã được dành để thực hiện các bài trình chiếu Powerpoint mà khán giả đóng vai trò thụ động. Mentimeter cũng cho phép người dùng truyền tải thông tin bằng văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, nhưng có một sự khác biệt. Nơi Mentimeter tạo nên sự khác biệt là thông qua các tính năng cho phép khán giả tương tác trực tiếp. Ngoài các slide thông thường, người thuyết trình có thể đưa vào các sự kiện mà khán giả có thể tương tác bằng thiết bị cá nhân của họ. Ví dụ: các thành viên khán giả có thể bỏ phiếu về nội dung họ muốn tập trung vào trong bài trình bày. Hoặc có thể họ có thể đưa ra ý kiến của mình về một chủ đề cụ thể hoặc trả lời các câu hỏi trắc nghiệm về những gì họ vừa xem. Bằng cách này, Mentimeter cho phép các bài trình chiếu năng động, sống động hơn Powerpoint.
Mentimeter biết rằng họ có một sản phẩm đặc biệt và mọi người có thể thấy nó hấp dẫn hơn. Tuy nhiên, họ không muốn chỉ dựa vào các báo cáo chủ quan từ người dùng của mình. Họ muốn có một số dữ liệu khách quan, chi tiết để chứng minh chính xác điều gì khiến Mentimeter trở nên đặc biệt. Họ đã tiếp cận Emotiv để tiến hành một dự án nghiên cứu nhằm tìm ra câu trả lời cho vấn đề này. Phối hợp với nhóm nghiên cứu của mình, chúng tôi đã xác định các câu hỏi chính nhằm đi sâu vào cốt lõi của công thức đặc biệt của Mentimeter.
Các câu hỏi chính:
Một bài thuyết trình trên Mentimeter hấp dẫn hơn bao nhiêu so với một bài thuyết trình Powerpoint truyền thống?
Những tính năng đặc biệt nào của Mentimeter thu hút sự chú ý của khán giả nhất?
Sự chú ý bị ảnh hưởng như thế nào trong suốt bài thuyết trình? Nó có bị giảm đi như mong đợi trong một bài thuyết trình Powerpoint dài không?
Mối quan hệ giữa sự gắn kết và sự chú ý là gì? Mọi người có chú ý nhiều hơn khi họ tham gia tích cực không?
Các bài giảng và bài trình bày thường là về việc học hỏi thông tin mới và ghi nhớ nó. Mentimeter có giúp chúng ta học tập tốt hơn không?
Để trả lời những câu hỏi này, nhóm nghiên cứu Emotiv đã thiết kế một thí nghiệm tùy chỉnh. Thông thường, loại nghiên cứu này sẽ được thực hiện bằng cách tập hợp các cá nhân vào một phòng và thu thập dữ liệu EEG vào máy tính cục bộ trong khi những người tham gia xem một bài thuyết trình truyền thống so với bài thuyết trình Mentimeter. Việc tuyển dụng người tham gia từ một khu vực duy nhất và tập hợp họ vào một không gian hạn chế không được ưu tiên vì một số lý do.
Đầu tiên là hậu cần đơn giản. Để đến địa điểm của chúng tôi, những người tham gia sẽ phải di chuyển, điều này có thể hạn chế số lượng tình nguyện viên. Tương tự như vậy, việc tuyển dụng người tham gia từ một khu vực duy nhất có thể dẫn đến một mẫu không mang tính đại diện. Vấn đề thứ hai là về sức khỏe cộng đồng. Trong bối cảnh đại dịch, nghiên cứu EEG bị hạn chế nghiêm trọng do sự tiếp xúc cá nhân gần gũi cần thiết để thiết lập các hệ thống. Bằng cách tổ chức một nghiên cứu từ xa khai thác cơ sở người dùng Emotiv và triển khai nghiên cứu đó trên nền tảng EmotivLABS, chúng tôi đã có thể vượt qua những vấn đề này. Điều này cho phép chúng tôi tiến hành một nghiên cứu an toàn thu thập dữ liệu từ người dùng trên khắp thế giới và tận dụng các thuật toán học máy tinh vi của Emotiv để đánh giá mức độ gắn kết, sự chú ý, sự quan tâm và căng thẳng nhận thức của khán giả trong thời gian thực.
Nghiên cứu
Để đánh giá hiệu ứng Mentimeter, chúng tôi đã thiết kế một thí nghiệm trong đó mọi người xem hai bài thuyết trình; một bài được thực hiện bằng Mentimeter và bài kia được thực hiện bằng Powerpoint. Trong khi họ xem các bài thuyết trình, chúng tôi đã thu thập dữ liệu EEG từ xa và đánh giá hoạt động não bộ của họ trên các lĩnh vực gắn kết, sự chú ý, sự quan tâm và căng thẳng nhận thức. Chúng tôi cũng thu thập dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu khảo sát tự báo cáo.
Người tham gia
Hai mươi tám người tham gia đã được tuyển dụng cho nghiên cứu từ cơ sở khách hàng của Emotiv, trực tuyến thông qua truyền thông email và các biểu mẫu trực tuyến. Quy mô mẫu này thấp hơn so với mong muốn của chúng tôi. Tuy nhiên, chúng tôi chịu một lịch trình nghiêm ngặt cho dự án và vì vậy điều đáng chú ý là chúng tôi đã có thể tuyển dụng số lượng này trong một khoảng thời gian ngắn và điều đó phản ánh hiệu quả tuyển dụng người tham gia bằng cách sử dụng EmotivLABS. Với sự đồng ý, dữ liệu nhân khẩu học đã được thu thập để Mentimeter hiểu các hiệu ứng này sẽ ảnh hưởng đến nhiều đối tượng người như thế nào.
Những người tham gia từ hơn 15 quốc gia khác nhau đã được tuyển dụng, với độ tuổi từ 21 đến 64. Việc tuyển dụng trực tuyến trên toàn thế giới cũng cho phép chúng tôi thu hút được nhiều trình độ học vấn, nghề nghiệp, khả năng âm nhạc và chuyên môn khác nhau trong các chủ đề liên quan. Xem Hình 1 - 3 để biết đặc điểm của người tham gia.
Hình 1. Nhân khẩu học của người tham gia.
Hình 2. Trình độ học vấn và khả năng âm nhạc của người tham gia.
Hình 3. Đánh giá tự báo cáo về kiến thức về các chủ đề.
Phương pháp
Một cuộc khảo sát tuyển dụng đã được gửi qua email đến cơ sở khách hàng của Emotiv cho bất kỳ ai có thể quan tâm đến việc tham gia khảo sát trực tuyến. Sử dụng phần mềm hội nghị truyền hình, chúng tôi bắt đầu bằng một buổi định hướng, trong đó chúng tôi giải thích cho những người tham gia những điều cơ bản về cách tiến hành thí nghiệm. Tất cả người tham gia đều thiết lập Emotiv EPOC, EPOC+ hoặc EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) của họ trước cuộc gọi và sau khi kiểm tra nhanh chất lượng dữ liệu bởi Giám đốc Nghiên cứu của Emotiv, phần mềm EmotivLABS tự động theo dõi chất lượng tín hiệu của họ trong suốt quá trình ghi âm.
Toàn bộ thí nghiệm được xây dựng bằng công cụ xây dựng thí nghiệm nền tảng web của Emotiv (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). Nền tảng EmotivLABS đã hướng dẫn người tham gia thực hiện các đo lường cơ bản (ngồi yên tĩnh nhắm mắt và mở mắt), một vài bản khảo sát để thiết lập xem có bất kỳ điều gì ảnh hưởng đến EEG trong ngày hay không, sau đó nhắc họ bắt đầu bài thuyết trình đầu tiên của mình. Một đại diện của Mentimeter, Oscar, đã trình bày một hội thảo trực tuyến về một trong hai chủ đề. Một bài thuyết trình được thực hiện bằng Mentimeter và bài kia bằng Powerpoint. Các bài thuyết trình cũng có nội dung khác nhau; một bài là "Chuỗi hài âm" (The Harmonic Series) và bài kia là "Trí tuệ nhân tạo trong âm nhạc" (Artificial Intelligence in Music). Chúng tôi đã cân bằng đối trọng các điều kiện thuyết trình này để đảm bảo rằng mọi hiệu ứng không được cho là do nội dung, mà thay vào đó là do phần mềm được sử dụng (xem Hình 4).
Hình 4. Điều kiện cân bằng đối trọng cho mỗi nhóm.
Sau bài thuyết trình thứ hai, những người tham gia đã hoàn thành bảng câu hỏi và sau đó chúng tôi thu thập phiên EEG cơ bản cuối cùng. Xem Hình 5 để biết tổng quan về quy trình.
Hình 5. Tổng quan thí nghiệm.
Chỉ số Hiệu suất Emotiv
Chỉ số Hiệu suất Emotiv (PM) là các thước đo sinh lý thần kinh về trạng thái nhận thức và cảm xúc. Chúng là các thuật toán học máy độc quyền cung cấp các giá trị thời gian thực của các phép đo điện não đồ (EEG) tổng hợp; biên độ sóng não biến thể, phân bố không gian, năng lượng và tần số phóng điện của các neuron trong não bộ.
Dữ liệu EEG từ hàng trăm cá nhân trong các thí nghiệm tâm lý có kiểm soát và môi trường thực tế đã được thu thập và sử dụng để xây dựng các thuật toán này. Mỗi chỉ số hiệu suất được điều chỉnh và điều chỉnh theo sở thích của từng người dùng cụ thể dựa trên "phạm vi" hoạt động não bộ của chính họ (xem Hình 6 để biết tổng quan về các PM được sử dụng trong nghiên cứu này).
Hình 6. Tổng quan về Chỉ số Hiệu suất Emotiv
Các phát hiện
Mentimeter so với Powerpoint: Các mô hình PM tổng thể
Đầu tiên, chúng tôi kiểm tra hoạt động não bộ ở cấp độ nhóm trên toàn bộ các bài thuyết trình nói chung. Hình 7 cho thấy mức trung bình của mỗi PM cho các bài thuyết trình Mentimeter và bài thuyết trình Powerpoint. So với Powerpoint, các cá nhân cho thấy mức độ nhàm chán thấp hơn có ý nghĩa thống kê và mức độ gắn kết, chú ý và tải nhận thức cao hơn. Không có sự khác biệt thống kê về mức độ quan tâm; tuy nhiên, xu hướng số lượng nghiêng về sự quan tâm nhiều hơn trong bài thuyết trình Mentimeter.
Hình 7. Chỉ số PM trung bình trên toàn bộ bài thuyết trình được so sánh theo nền tảng thuyết trình.
Sau đó chúng tôi xem xét cách các cá nhân phản hồi trên từng bài thuyết trình. Trong Hình 8, các hình dạng "rộng hơn" biểu thị nhiều quan sát PM của cá nhân hơn ở giá trị đó và các hình dạng "mảnh hơn" biểu thị ít quan sát PM hơn ở giá trị đó. Các mô hình này gợi ý rằng các bài thuyết trình Mentimeter gợi lên những phản hồi đồng nhất hơn so với Powerpoint. Nói cách khác, mọi người phản hồi tương tự nhau đối với Mentimeter nhưng lại thấy Powerpoint phân cực hơn.
Hình 8. Phân phối PM trung bình của từng cá nhân được so sánh theo nền tảng thuyết trình.
Mentimeter so với Powerpoint: PM theo thời gian
Để biết cách mọi người phản hồi trong suốt bài thuyết trình, chúng tôi đã tính toán các giá trị PM trung bình của nhóm trên mỗi slide cho từng nền tảng (Mentimeter so với Powerpoint) và từng nội dung (AI so với Harmonics). Hình 9 cho thấy các mô hình đáng chú ý nhất.
Hình 9. Tiến trình thời gian của PM trên các slide.
Đối với nội dung liên quan đến AI, mức độ nhàm chán thấp hơn trong toàn bộ bài thuyết trình. Chúng tôi đã quan sát thấy một mô hình Nhàmb chán thú vị trong nội dung Harmonics, nơi sự nhàm chán tăng lên vào giữa bài thuyết trình và sau đó giảm dần. Điều này gợi ý rằng bản chất độc đáo, hấp dẫn của các "sự kiện" Mentimeter đã giúp giảm bớt sự nhàm chán gia tăng có thể xảy ra trong suốt bài thuyết trình.
Chúng tôi quan sát thấy mức độ gắn kết cao hơn đối với Mentimeter trên cả hai loại nội dung trong hầu hết toàn bộ bài thuyết trình. Trong tổng số 24 slide, chỉ có hai trường hợp mức độ gắn kết của Mentimeter không cao hơn Powerpoint.
Hiệu ứng Mentimeter: So sánh các sự kiện Mentimeter với các slide Powerpoint
Mặc dù nhìn chung chúng tôi thấy mọi người phản hồi tích cực với Mentimeter, nhưng chúng tôi muốn tìm hiểu sâu hơn và xem các sự kiện Mentimeter cụ thể so với các slide Powerpoint như thế nào. Các sự kiện Mentimeter là những trường hợp khán giả được khuyến khích tương tác với bài thuyết trình bằng thiết bị di động của họ. Ví dụ: những người tham gia có thể được hỏi ý kiến cá nhân về một chủ đề hoặc họ được yêu cầu trả lời một câu hỏi trắc nghiệm liên quan đến bài thuyết trình. Hình 10 cho thấy PM trung bình được quan sát cho các sự kiện Mentimeter và slide Powerpoint.
Hình 10. So sánh các giá trị PM cho các sự kiện Mentimeter và slide Powerpoint.
Chúng tôi quan sát thấy rằng, so với các slide Powerpoint, các sự kiện Mentimeter dẫn đến mức độ nhàm chán thấp hơn và mức độ gắn kết, chú ý, quan tâm và tải nhận thức cao hơn. Tác động lớn nhất là đối với mức độ nhàm chán và mức độ gắn kết, lần lượt giảm 16% và tăng 13%.
Hiệu ứng Mentimeter: Các sự kiện Mentimeter khác nhau so sánh như thế nào?
Mặc dù các sự kiện Mentimeter thường gợi lên phản hồi tích cực ở khán giả, chúng tôi muốn biết liệu một số sự kiện có tốt hơn những sự kiện khác hay không. Các bài thuyết trình Mentimeter chứa ba loại sự kiện: Sự kiện bày tỏ ý kiến, trong đó khán giả được hỏi ý kiến về một chủ đề; Sự kiện Đố vui, trong đó khán giả được hỏi các câu hỏi liên quan đến nội dung bài thuyết trình; và Sự kiện video, trong đó người tham gia xem một video. Hình 11 cho thấy giá trị PM của từng loại sự kiện. Chúng tôi cũng bao gồm các slide Powerpoint để so sánh.
Hình 11. PM trung bình cho mỗi loại sự kiện Mentimeter. Slide Powerpoint trung bình được đưa vào để so sánh.
Các sự kiện Ý kiến cho thấy tác dụng nhất quán nhất bằng cách khơi gợi mức độ nhàm chán ít nhất và mức độ gắn kết, chú ý, quan tâm và tải nhận thức nhiều nhất so với các sự kiện khác. Điều thú vị là các sự kiện video có xu hướng gợi lên sự nhàm chán nhiều nhất và giảm sự gắn kết cũng như sự chú ý nhất.
Hiệu ứng Mentimeter: Cái nhìn cận cảnh hơn vào sự gắn kết
Mặc dù tất cả các PM đều có xu hướng phản hồi tích cực đối với bài thuyết trình Mentimeter, nhưng sự gắn kết có vẻ đạt được hiệu ứng nhất quán nhất. Để có cái nhìn cận cảnh hơn, chúng tôi đã lập chỉ mục thời điểm mà mỗi người tham gia thể hiện PM gắn kết tối đa của họ. Hình 12 cho thấy số lượng giá trị gắn kết tối đa xảy ra nhiều hơn trong bài thuyết trình Mentimeter. Ngoài ra, 70% điểm gắn kết tối đa của người tham gia xảy ra trong một sự kiện Mentimeter.
Hình 12. Phân phối PM gắn kết tối đa.
Hiệu ứng Mentimeter: So sánh các biện pháp khách quan và chủ quan
Trong khi EEG có thể lập chỉ mục các phản hồi khách quan đối với các kích thích, các trường hợp trong đó các biện pháp này được củng cố bằng các báo cáo tự khai báo sẽ cung cấp bằng chứng thuyết phục về các hiệu ứng. Hình 13 cho thấy điểm số gắn kết chủ quan cho năm câu hỏi liên quan đến gắn kết được trình bày ở cuối thí nghiệm.
Hình 13. Điểm số tương tác chủ quan do người tham gia báo cáo trên Thang đo Likert 1-5 từ "Hoàn toàn không" đến "Cực kỳ".
Phản hồi cho tất cả các câu hỏi đều hỗ trợ những phát hiện từ dữ liệu não bộ. So với các bài thuyết trình Powerpoint, bài thuyết trình Mentimeter giúp người tham gia cảm thấy gắn kết hơn với các bài thuyết trình, gắn kết hơn với người thuyết trình, quan tâm hơn đến nội dung, trải nghiệm nhiều niềm vui hơn từ bài thuyết trình và cảm thấy như họ đã học được nhiều nội dung mới lạ hơn trong bài thuyết trình.
Tóm tắt
Vào cuối nghiên cứu, nhóm nghiên cứu Emotiv đã cung cấp một báo cáo chi tiết về kết quả phát hiện cho Mentimeter. Điều này cho phép Mentimeter hiểu rõ hơn về sản phẩm của họ và điều gì đã tạo nên trải nghiệm tích cực như vậy cho người dùng của họ. Mentimeter không chỉ được cung cấp dữ liệu thực nghiệm chứng minh rằng sản phẩm của họ gợi ra mức độ tương tác, sự chú ý, tải nhận thức cao hơn đồng thời giảm bớt sự nhàm chán, mà còn cung cấp thông tin chi tiết hữu ích về tính năng đặc biệt nào của họ thu hút người dùng nhất. Nội dung viết của Mentimeter về kết quả nghiên cứu có thể được tìm thấy tại https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
Các nghiên cứu như Hiệu ứng Mentimeter chỉ đại diện cho một phần rất nhỏ trong số các khả năng thử nghiệm EEG từ xa, được sắp xếp hợp lý và được cá nhân hóa. Từ việc đánh giá sở thích của người tiêu dùng đến điều tra các vấn đề sức khỏe tâm thần, bộ nghiên cứu lý tưởng của Emotiv là nền tảng hoàn hảo cho nghiên cứu EEG có thể mở rộng. Phối hợp với nhóm nghiên cứu của chúng tôi, các cá nhân, công ty và tổ chức có thể khai thác sức mạnh của khoa học thần kinh để nâng cao hiểu biết về cộng đồng con người. Giải pháp này đại diện cho câu trả lời lý tưởng cho khoa học thần kinh hiện đại vốn miễn nhiễm với các cuộc khủng hoảng sức khỏe cộng đồng, có khả năng chống lại ngân sách bị thu hẹp và mang tính bao trùm rộng rãi đối với cộng đồng toàn cầu.
Khi bạn nghĩ đến nghiên cứu khoa học thần kinh, bạn có lẽ sẽ hình dung ra những nhà khoa học mặc áo blouse trắng đang vận hành những cỗ máy y tế lớn và đắt tiền tại một trường đại học hoặc bệnh viện. Chắc chắn một số phương pháp khoa học thần kinh, chẳng hạn như chụp cắt lớp phát xạ positron (PET), chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) và điện từ não (MEG), đòi hỏi các hệ thống lớn, phức tạp này đi kèm với mức giá cao tương tự. Tuy nhiên, các hệ thống điện não đồ (EEG) thường nhỏ hơn và ít tốn kém hơn. Công nghệ này đã phát triển từ ghi chép trên giấy và máy tính lớn sang các hệ thống không dây, di động, dễ thiết lập và tương đối rẻ tiền. Ngoài kích thước nhỏ hơn và chi phí tài chính thấp hơn, EEG đã nổi lên như một công cụ hàng đầu để giải mã hoạt động của não nhờ độ phân giải thời gian cao. Trong khi PET và fMRI đo lường những thay đổi trong hoạt động của não theo giây, EEG có thể phát hiện những thay đổi trong hoạt động xảy ra trong mili giây, giúp nó có khả năng lập chỉ mục các quá trình mà nếu không có thể không bị phát hiện.
EEG đo lường cái gì?
Khi các tế bào thần kinh của bạn hoạt động, chúng giải phóng một lượng điện năng cực nhỏ. Khi nhiều tế bào thần kinh cùng hoạt động trong cùng một khu vực, chẳng hạn như khi bạn suy nghĩ về điều gì đó, trường điện kết quả có thể được phát hiện từ bên ngoài hộp sọ. Các hệ thống EEG tận dụng hiện tượng này bằng cách đơn giản là đo lường sự thay đổi điện áp theo thời gian bằng cách sử dụng các mảng cảm biến được đặt trên da đầu. Bạn có thể nghĩ về những cảm biến này như những chiếc micro nhỏ đo lường âm thanh điện từ não của bạn. Sau đó, chúng tôi có thể chuyển đổi các tín hiệu này sang dạng kỹ thuật số, thu thập chúng trên máy tính, đồng thời xử lý và phân tích chúng để suy ra các mô hình có ý nghĩa.
Tại sao EEG lại quan trọng?
Thông thường, chúng ta không thể đo lường mọi thứ đơn giản bằng cách hỏi mọi người hoặc quan sát hành vi của họ. Ngay cả khi chúng ta có thể hỏi họ, mọi người cũng không báo cáo chính xác. EEG cho phép chúng ta một cửa sổ nhìn vào não bộ; một cửa sổ không bị ảnh hưởng bởi định kiến, thái độ hay niềm tin. Ví dụ, nếu bạn hỏi ai đó liệu họ có cảm thấy thư giãn không, ngay cả khi họ không thư giãn, họ có thể có xu hướng nói có vì mọi người thường không thích thừa nhận khi họ đang lo lắng.
Bằng cách quan sát EEG của họ, một nhà nghiên cứu có thể xác định rằng người đó, trái ngược với khẳng định của họ, trên thực tế đang trải qua trạng thái kích thích cao biểu thị cho tình trạng không thư giãn. Trong phòng thí nghiệm, EEG thường được sử dụng để đo lường các quá trình nhận thức cấp độ thấp như nhận thức thính giác hoặc thị giác, điều này có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các quá trình này hoặc hiểu cách thức các bệnh lý ảnh hưởng đến não bộ. Loại công nghệ này rất quan trọng để hiểu các hiện tượng không thể báo cáo hoặc có khả năng bị báo cáo sai.
Tại sao chúng ta lại thực hiện EEG bên ngoài phòng thí nghiệm?
Công nghệ EEG là một công nghệ tuyệt vời để hiểu các quá trình của não bộ. Phần lớn nghiên cứu EEG dựa trên phòng thí nghiệm đều hướng tới việc điều tra các chức năng cấp độ thấp như nhận thức và tư duy. Phòng thí nghiệm là môi trường lý tưởng cho việc này vì chúng là những nơi được kiểm soát cao, nơi các nhà nghiên cứu có thể giải trình và loại bỏ các biến số bên ngoài. Tuy nhiên, chúng ta không dành cả cuộc đời để sống trong phòng thí nghiệm. Chúng ta là những sinh thể đi lại, nói chuyện, tương tác, sống một cuộc sống năng động được đặc trưng bởi trải nghiệm phong phú và đa dạng. Thực tế này làm cho việc khái quát hóa các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm sang các môi trường không kiểm soát trở nên khó khăn. Bằng cách đưa công nghệ ra khỏi phòng thí nghiệm, chúng ta có thể kiểm tra mọi người và hoạt động não bộ của họ trong môi trường thế giới thực gần gũi hơn với cách chúng ta thực sự sống cuộc sống của mình.
Cách đây không lâu, việc thực hiện các thí nghiệm EEG bên ngoài phòng thí nghiệm là điều không tưởng. Các hệ thống này rất lớn và bắt buộc phải kết nối với các bộ khuếch đại, nguồn điện và các thiết bị truyền dữ liệu. Ngoài ra, việc thiết lập các hệ thống này rất tốn thời gian và thường gây khó chịu cho những người tham gia. Những tiến bộ lớn trong công nghệ đã giúp các hệ thống có thể được chế tạo nhỏ hơn, với chi phí thấp hơn và không dây. Thông qua tính di động tăng cao và mức giá giảm này, các hệ thống EEG hiệu quả về chi phí và dễ sử dụng đã chứng kiến một sự phát triển mạnh mẽ. Emotiv đã là người dẫn đầu trong không gian này trong hơn một thập kỷ qua, đã đưa hệ thống EEG thương mại đầu tiên ra thị trường. Trong thời gian này, Emotiv đã phát hành sáu hệ thống khác nhau, từ tai nghe hai kênh đến mũ nghiên cứu 32 kênh.
Sự phát triển của các hệ thống thương mại này đã có một tác động khác: Tăng đáng kể khả năng tiếp cận các phương pháp khoa học thần kinh. Khoa học thần kinh không còn là lĩnh vực dành riêng cho các học giả hay bác sĩ lâm sàng nữa. Tất cả mọi người hiện đều có phương tiện để mua các hệ thống này để sử dụng tại nhà. Động lực thực hiện điều này rất đa dạng giữa các nhóm nhân khẩu học và bao gồm những người giải trí, những người có sở thích và các nhà khoa học cộng đồng. Ngoài ra, các doanh nghiệp thương mại đang nhanh chóng chú ý đến khả năng tận dụng các hệ thống này để triển khai trong ngành của họ mà không cần đến các bộ phận khoa học thần kinh chuyên biệt, nội bộ.
Các ứng dụng trong thế giới thực của EEG là gì?
Các ứng dụng EEG bên ngoài phòng thí nghiệm vô cùng phong phú và đa dạng. Như một công cụ lâm sàng, EEG có thể được sử dụng để theo dõi dọc chức năng nhận thức của mọi người mà không yêu cầu họ phải đến cơ sở y tế. Ví dụ, nghiên cứu đã hỗ trợ EEG như một dấu ấn sinh học cho chứng sa sút trí tuệ (Chatzikonstantinou và cộng sự, 2021). Hơn nữa, nó thậm chí có thể được sử dụng để dự đoán sự chuyển đổi từ suy giảm nhận thức nhẹ sang sa sút trí tuệ (Engedal và cộng sự, 2020). EEG tại nhà nhất quán sẽ đặc biệt hữu ích ở những nhóm đối tượng này, vốn chủ yếu bao gồm những người lớn tuổi, những người mà việc di chuyển thường xuyên đến cơ sở nghiên cứu có thể không khả thi.
Một ví dụ thời sự khác về ứng dụng EEG trong thực tế là sự chú ý gần đây đối với chấn thương sọ não trong thể thao. Trong các môn thể thao va chạm mạnh, chẳng hạn như bóng bầu dục chuyên nghiệp, chấn động não là chấn thương phổ biến. Chấn động não là điều đáng lo ngại vì chúng thường trốn tránh sự phát hiện lâm sàng và có thể có tác động nguy hại đến chức năng nhận thức của một cá nhân. Bằng chứng đã hỗ trợ việc sử dụng EEG để hỗ trợ chẩn đoán chấn động não và hỗ trợ quản lý lâm sàng sau chấn thương (Corbin-Berrigan và cộng sự, 2020). Chắc chắn, sự hiện diện của EEG di động trên sân sẽ là một công cụ mạnh mẽ để hỗ trợ các đội đưa ra quyết định tốt liên quan đến sức khỏe của các cầu thủ của họ.
Các doanh nghiệp thương mại cũng có nhiều lợi ích từ EEG trong thế giới thực. Tiếp thị thần kinh là một thuật ngữ rộng nhưng thường liên quan đến việc hiểu rõ sở thích của người tiêu dùng và dự đoán hành vi bằng cách đo lường các tín hiệu thần kinh hoặc sinh lý khác. Giá trị của việc sử dụng EEG để điều tra mong muốn của người tiêu dùng nằm ở khả năng của phương pháp này trong việc lập chỉ mục các phản hồi khách quan. Đôi khi những gì mọi người báo cáo không thực sự là những gì họ cảm thấy vì mọi người chịu ảnh hưởng của nhiều loại định kiến khác nhau. Họ cũng có thể có mong muốn mạnh mẽ là làm hài lòng người khác hoặc tránh sự bối rối. Ngay cả cách đặt câu hỏi cũng có thể ảnh hưởng đến cách một người nhìn nhận về sản phẩm. EEG cho phép các nhà nghiên cứu vượt qua những đặc điểm này và cung cấp một cái nhìn không qua lọc về cách mà một cá nhân đang xử lý thông tin. Bằng cách tận dụng các dòng dữ liệu này, các công ty có thể tăng cường hoặc thay thế các công cụ tiếp thị truyền thống.
Một số trở ngại đối với EEG trong thế giới thực là gì?
Chi phí có lẽ là rào cản lớn nhất đối với việc thực hiện các thí nghiệm EEG trong thế giới thực. Mặc dù ít tốn kém hơn các công cụ hình ảnh não khác, hệ thống EEG vẫn có thể lớn và đắt tiền. Để hiểu được lượng dữ liệu lớn đòi hỏi các quy trình xử lý và phân tích. Các bộ dữ liệu cũng phải được lưu trữ một cách an toàn. Điều này khiến khoa học thần kinh nội bộ nằm ngoài tầm với của nhiều công ty nhỏ hơn.
Chi phí tiến hành EEG trong thế giới thực còn tăng thêm khi xem xét một trong những thiếu sót nghiêm trọng của nghiên cứu trên con người: Vấn đề lấy mẫu đại diện. Nhiều nghiên cứu bị hạn chế bởi thực tế tuyển dụng người tham gia thường mặc định là một sự thuận tiện (ví dụ: sinh viên đại học). Điều này dẫn đến việc nhiều nghiên cứu bị ảnh hưởng bởi vấn đề "WEIRD" (kỳ lạ), trong đó hầu hết những người tham gia là người da trắng, có học thức, từ các khu vực công nghiệp hóa, giàu có và sống trong các nền dân chủ. Đơn giản là việc đưa EEG ra ngoài phòng thí nghiệm không giải quyết được vấn đề này và gánh nặng tài chính cũng như hậu cần của việc tuyển dụng các mẫu bao gồm những người có nền văn hóa, trình độ học vấn, sở thích và kinh nghiệm khác nhau có thể là rào cản lớn.
Làm thế nào tôi có thể tiến hành EEG trong thế giới thực ở quy mô lớn?
Do chi phí tiến hành EEG trong thế giới thực, nhiều người cho rằng các nghiên cứu khoa học thần kinh sẽ vẫn là lĩnh vực của các tổ chức học thuật và tập đoàn có nguồn tài chính dồi dào. Tuy nhiên, ngoài việc cách mạng hóa bối cảnh bằng các hệ thống EEG di động, chi phí thấp, Emotiv đã ra mắt các nền tảng EmotivPRO Builder và EmotivLABS cho phép các công ty thiết kế và thực hiện các thí nghiệm khoa học thần kinh quy mô lớn. EmotivPRO Builder là một giao diện đồ họa trực quan giúp người dùng kiểm soát hoàn toàn một thí nghiệm và tạo điều kiện cho người dùng ở mọi khả năng thiết kế các nghiên cứu EEG. Người dùng am hiểu kỹ thuật hơn cũng có thể nhập các thí nghiệm PsychoPy được viết bằng ngôn ngữ Python.
Sau khi xây dựng một thí nghiệm, người dùng có thể triển khai chúng trên EmotivLABS. Đây không chỉ đơn thuần là một nền tảng trình bày, mà còn hợp lý hóa việc tuyển dụng người tham gia thông qua các bảng điều khiển của nó và giúp các nhà nghiên cứu tiếp cận với nhóm người đóng góp rộng lớn của Emotiv. Việc thanh toán cho người tham gia cũng có thể được xử lý thông qua nền tảng này. Nhóm người đóng góp của Emotiv hiện đến từ 84 quốc gia. Gần một nửa trong số họ là những người sử dụng song ngữ và bao gồm những người có trình độ học vấn rất đa dạng.
Đối với những công ty chưa chắc chắn về cách tốt nhất để tận dụng sức mạnh của khoa học thần kinh, nhóm Nghiên cứu như một Dịch vụ (Research as a Service) của Emotiv có thể tham gia tư vấn. Nhóm nghiên cứu sẽ xác định các câu hỏi chính, thiết kế thí nghiệm, tuyển dụng người tham gia, thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu và đưa ra các báo cáo cá nhân hóa về các phát hiện. Ý kiến đóng góp của bạn sẽ được chào đón trong từng bước của quy trình. Sự hợp tác của bạn với nhóm nghiên cứu Emotiv đại diện cho một giải pháp thực sự toàn diện để tham gia vào cuộc cách mạng khoa học thần kinh.
Để minh họa cho một trường hợp sử dụng cụ thể, chúng tôi trình bày một nghiên cứu điển hình về mối quan hệ hợp tác gần đây dưới đây.
Hiệu ứng Mentimeter: Nghiên cứu điển hình về EEG trong thế giới thực sử dụng EmotivLABS
Mentimeter là một nền tảng phần mềm trình chiếu đa phương tiện. Hầu hết mọi người đều quen thuộc với Microsoft Powerpoint. Vô số giờ đã được dành để thực hiện các bài trình chiếu Powerpoint mà khán giả đóng vai trò thụ động. Mentimeter cũng cho phép người dùng truyền tải thông tin bằng văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, nhưng có một sự khác biệt. Nơi Mentimeter tạo nên sự khác biệt là thông qua các tính năng cho phép khán giả tương tác trực tiếp. Ngoài các slide thông thường, người thuyết trình có thể đưa vào các sự kiện mà khán giả có thể tương tác bằng thiết bị cá nhân của họ. Ví dụ: các thành viên khán giả có thể bỏ phiếu về nội dung họ muốn tập trung vào trong bài trình bày. Hoặc có thể họ có thể đưa ra ý kiến của mình về một chủ đề cụ thể hoặc trả lời các câu hỏi trắc nghiệm về những gì họ vừa xem. Bằng cách này, Mentimeter cho phép các bài trình chiếu năng động, sống động hơn Powerpoint.
Mentimeter biết rằng họ có một sản phẩm đặc biệt và mọi người có thể thấy nó hấp dẫn hơn. Tuy nhiên, họ không muốn chỉ dựa vào các báo cáo chủ quan từ người dùng của mình. Họ muốn có một số dữ liệu khách quan, chi tiết để chứng minh chính xác điều gì khiến Mentimeter trở nên đặc biệt. Họ đã tiếp cận Emotiv để tiến hành một dự án nghiên cứu nhằm tìm ra câu trả lời cho vấn đề này. Phối hợp với nhóm nghiên cứu của mình, chúng tôi đã xác định các câu hỏi chính nhằm đi sâu vào cốt lõi của công thức đặc biệt của Mentimeter.
Các câu hỏi chính:
Một bài thuyết trình trên Mentimeter hấp dẫn hơn bao nhiêu so với một bài thuyết trình Powerpoint truyền thống?
Những tính năng đặc biệt nào của Mentimeter thu hút sự chú ý của khán giả nhất?
Sự chú ý bị ảnh hưởng như thế nào trong suốt bài thuyết trình? Nó có bị giảm đi như mong đợi trong một bài thuyết trình Powerpoint dài không?
Mối quan hệ giữa sự gắn kết và sự chú ý là gì? Mọi người có chú ý nhiều hơn khi họ tham gia tích cực không?
Các bài giảng và bài trình bày thường là về việc học hỏi thông tin mới và ghi nhớ nó. Mentimeter có giúp chúng ta học tập tốt hơn không?
Để trả lời những câu hỏi này, nhóm nghiên cứu Emotiv đã thiết kế một thí nghiệm tùy chỉnh. Thông thường, loại nghiên cứu này sẽ được thực hiện bằng cách tập hợp các cá nhân vào một phòng và thu thập dữ liệu EEG vào máy tính cục bộ trong khi những người tham gia xem một bài thuyết trình truyền thống so với bài thuyết trình Mentimeter. Việc tuyển dụng người tham gia từ một khu vực duy nhất và tập hợp họ vào một không gian hạn chế không được ưu tiên vì một số lý do.
Đầu tiên là hậu cần đơn giản. Để đến địa điểm của chúng tôi, những người tham gia sẽ phải di chuyển, điều này có thể hạn chế số lượng tình nguyện viên. Tương tự như vậy, việc tuyển dụng người tham gia từ một khu vực duy nhất có thể dẫn đến một mẫu không mang tính đại diện. Vấn đề thứ hai là về sức khỏe cộng đồng. Trong bối cảnh đại dịch, nghiên cứu EEG bị hạn chế nghiêm trọng do sự tiếp xúc cá nhân gần gũi cần thiết để thiết lập các hệ thống. Bằng cách tổ chức một nghiên cứu từ xa khai thác cơ sở người dùng Emotiv và triển khai nghiên cứu đó trên nền tảng EmotivLABS, chúng tôi đã có thể vượt qua những vấn đề này. Điều này cho phép chúng tôi tiến hành một nghiên cứu an toàn thu thập dữ liệu từ người dùng trên khắp thế giới và tận dụng các thuật toán học máy tinh vi của Emotiv để đánh giá mức độ gắn kết, sự chú ý, sự quan tâm và căng thẳng nhận thức của khán giả trong thời gian thực.
Nghiên cứu
Để đánh giá hiệu ứng Mentimeter, chúng tôi đã thiết kế một thí nghiệm trong đó mọi người xem hai bài thuyết trình; một bài được thực hiện bằng Mentimeter và bài kia được thực hiện bằng Powerpoint. Trong khi họ xem các bài thuyết trình, chúng tôi đã thu thập dữ liệu EEG từ xa và đánh giá hoạt động não bộ của họ trên các lĩnh vực gắn kết, sự chú ý, sự quan tâm và căng thẳng nhận thức. Chúng tôi cũng thu thập dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu khảo sát tự báo cáo.
Người tham gia
Hai mươi tám người tham gia đã được tuyển dụng cho nghiên cứu từ cơ sở khách hàng của Emotiv, trực tuyến thông qua truyền thông email và các biểu mẫu trực tuyến. Quy mô mẫu này thấp hơn so với mong muốn của chúng tôi. Tuy nhiên, chúng tôi chịu một lịch trình nghiêm ngặt cho dự án và vì vậy điều đáng chú ý là chúng tôi đã có thể tuyển dụng số lượng này trong một khoảng thời gian ngắn và điều đó phản ánh hiệu quả tuyển dụng người tham gia bằng cách sử dụng EmotivLABS. Với sự đồng ý, dữ liệu nhân khẩu học đã được thu thập để Mentimeter hiểu các hiệu ứng này sẽ ảnh hưởng đến nhiều đối tượng người như thế nào.
Những người tham gia từ hơn 15 quốc gia khác nhau đã được tuyển dụng, với độ tuổi từ 21 đến 64. Việc tuyển dụng trực tuyến trên toàn thế giới cũng cho phép chúng tôi thu hút được nhiều trình độ học vấn, nghề nghiệp, khả năng âm nhạc và chuyên môn khác nhau trong các chủ đề liên quan. Xem Hình 1 - 3 để biết đặc điểm của người tham gia.
Hình 1. Nhân khẩu học của người tham gia.
Hình 2. Trình độ học vấn và khả năng âm nhạc của người tham gia.
Hình 3. Đánh giá tự báo cáo về kiến thức về các chủ đề.
Phương pháp
Một cuộc khảo sát tuyển dụng đã được gửi qua email đến cơ sở khách hàng của Emotiv cho bất kỳ ai có thể quan tâm đến việc tham gia khảo sát trực tuyến. Sử dụng phần mềm hội nghị truyền hình, chúng tôi bắt đầu bằng một buổi định hướng, trong đó chúng tôi giải thích cho những người tham gia những điều cơ bản về cách tiến hành thí nghiệm. Tất cả người tham gia đều thiết lập Emotiv EPOC, EPOC+ hoặc EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) của họ trước cuộc gọi và sau khi kiểm tra nhanh chất lượng dữ liệu bởi Giám đốc Nghiên cứu của Emotiv, phần mềm EmotivLABS tự động theo dõi chất lượng tín hiệu của họ trong suốt quá trình ghi âm.
Toàn bộ thí nghiệm được xây dựng bằng công cụ xây dựng thí nghiệm nền tảng web của Emotiv (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). Nền tảng EmotivLABS đã hướng dẫn người tham gia thực hiện các đo lường cơ bản (ngồi yên tĩnh nhắm mắt và mở mắt), một vài bản khảo sát để thiết lập xem có bất kỳ điều gì ảnh hưởng đến EEG trong ngày hay không, sau đó nhắc họ bắt đầu bài thuyết trình đầu tiên của mình. Một đại diện của Mentimeter, Oscar, đã trình bày một hội thảo trực tuyến về một trong hai chủ đề. Một bài thuyết trình được thực hiện bằng Mentimeter và bài kia bằng Powerpoint. Các bài thuyết trình cũng có nội dung khác nhau; một bài là "Chuỗi hài âm" (The Harmonic Series) và bài kia là "Trí tuệ nhân tạo trong âm nhạc" (Artificial Intelligence in Music). Chúng tôi đã cân bằng đối trọng các điều kiện thuyết trình này để đảm bảo rằng mọi hiệu ứng không được cho là do nội dung, mà thay vào đó là do phần mềm được sử dụng (xem Hình 4).
Hình 4. Điều kiện cân bằng đối trọng cho mỗi nhóm.
Sau bài thuyết trình thứ hai, những người tham gia đã hoàn thành bảng câu hỏi và sau đó chúng tôi thu thập phiên EEG cơ bản cuối cùng. Xem Hình 5 để biết tổng quan về quy trình.
Hình 5. Tổng quan thí nghiệm.
Chỉ số Hiệu suất Emotiv
Chỉ số Hiệu suất Emotiv (PM) là các thước đo sinh lý thần kinh về trạng thái nhận thức và cảm xúc. Chúng là các thuật toán học máy độc quyền cung cấp các giá trị thời gian thực của các phép đo điện não đồ (EEG) tổng hợp; biên độ sóng não biến thể, phân bố không gian, năng lượng và tần số phóng điện của các neuron trong não bộ.
Dữ liệu EEG từ hàng trăm cá nhân trong các thí nghiệm tâm lý có kiểm soát và môi trường thực tế đã được thu thập và sử dụng để xây dựng các thuật toán này. Mỗi chỉ số hiệu suất được điều chỉnh và điều chỉnh theo sở thích của từng người dùng cụ thể dựa trên "phạm vi" hoạt động não bộ của chính họ (xem Hình 6 để biết tổng quan về các PM được sử dụng trong nghiên cứu này).
Hình 6. Tổng quan về Chỉ số Hiệu suất Emotiv
Các phát hiện
Mentimeter so với Powerpoint: Các mô hình PM tổng thể
Đầu tiên, chúng tôi kiểm tra hoạt động não bộ ở cấp độ nhóm trên toàn bộ các bài thuyết trình nói chung. Hình 7 cho thấy mức trung bình của mỗi PM cho các bài thuyết trình Mentimeter và bài thuyết trình Powerpoint. So với Powerpoint, các cá nhân cho thấy mức độ nhàm chán thấp hơn có ý nghĩa thống kê và mức độ gắn kết, chú ý và tải nhận thức cao hơn. Không có sự khác biệt thống kê về mức độ quan tâm; tuy nhiên, xu hướng số lượng nghiêng về sự quan tâm nhiều hơn trong bài thuyết trình Mentimeter.
Hình 7. Chỉ số PM trung bình trên toàn bộ bài thuyết trình được so sánh theo nền tảng thuyết trình.
Sau đó chúng tôi xem xét cách các cá nhân phản hồi trên từng bài thuyết trình. Trong Hình 8, các hình dạng "rộng hơn" biểu thị nhiều quan sát PM của cá nhân hơn ở giá trị đó và các hình dạng "mảnh hơn" biểu thị ít quan sát PM hơn ở giá trị đó. Các mô hình này gợi ý rằng các bài thuyết trình Mentimeter gợi lên những phản hồi đồng nhất hơn so với Powerpoint. Nói cách khác, mọi người phản hồi tương tự nhau đối với Mentimeter nhưng lại thấy Powerpoint phân cực hơn.
Hình 8. Phân phối PM trung bình của từng cá nhân được so sánh theo nền tảng thuyết trình.
Mentimeter so với Powerpoint: PM theo thời gian
Để biết cách mọi người phản hồi trong suốt bài thuyết trình, chúng tôi đã tính toán các giá trị PM trung bình của nhóm trên mỗi slide cho từng nền tảng (Mentimeter so với Powerpoint) và từng nội dung (AI so với Harmonics). Hình 9 cho thấy các mô hình đáng chú ý nhất.
Hình 9. Tiến trình thời gian của PM trên các slide.
Đối với nội dung liên quan đến AI, mức độ nhàm chán thấp hơn trong toàn bộ bài thuyết trình. Chúng tôi đã quan sát thấy một mô hình Nhàmb chán thú vị trong nội dung Harmonics, nơi sự nhàm chán tăng lên vào giữa bài thuyết trình và sau đó giảm dần. Điều này gợi ý rằng bản chất độc đáo, hấp dẫn của các "sự kiện" Mentimeter đã giúp giảm bớt sự nhàm chán gia tăng có thể xảy ra trong suốt bài thuyết trình.
Chúng tôi quan sát thấy mức độ gắn kết cao hơn đối với Mentimeter trên cả hai loại nội dung trong hầu hết toàn bộ bài thuyết trình. Trong tổng số 24 slide, chỉ có hai trường hợp mức độ gắn kết của Mentimeter không cao hơn Powerpoint.
Hiệu ứng Mentimeter: So sánh các sự kiện Mentimeter với các slide Powerpoint
Mặc dù nhìn chung chúng tôi thấy mọi người phản hồi tích cực với Mentimeter, nhưng chúng tôi muốn tìm hiểu sâu hơn và xem các sự kiện Mentimeter cụ thể so với các slide Powerpoint như thế nào. Các sự kiện Mentimeter là những trường hợp khán giả được khuyến khích tương tác với bài thuyết trình bằng thiết bị di động của họ. Ví dụ: những người tham gia có thể được hỏi ý kiến cá nhân về một chủ đề hoặc họ được yêu cầu trả lời một câu hỏi trắc nghiệm liên quan đến bài thuyết trình. Hình 10 cho thấy PM trung bình được quan sát cho các sự kiện Mentimeter và slide Powerpoint.
Hình 10. So sánh các giá trị PM cho các sự kiện Mentimeter và slide Powerpoint.
Chúng tôi quan sát thấy rằng, so với các slide Powerpoint, các sự kiện Mentimeter dẫn đến mức độ nhàm chán thấp hơn và mức độ gắn kết, chú ý, quan tâm và tải nhận thức cao hơn. Tác động lớn nhất là đối với mức độ nhàm chán và mức độ gắn kết, lần lượt giảm 16% và tăng 13%.
Hiệu ứng Mentimeter: Các sự kiện Mentimeter khác nhau so sánh như thế nào?
Mặc dù các sự kiện Mentimeter thường gợi lên phản hồi tích cực ở khán giả, chúng tôi muốn biết liệu một số sự kiện có tốt hơn những sự kiện khác hay không. Các bài thuyết trình Mentimeter chứa ba loại sự kiện: Sự kiện bày tỏ ý kiến, trong đó khán giả được hỏi ý kiến về một chủ đề; Sự kiện Đố vui, trong đó khán giả được hỏi các câu hỏi liên quan đến nội dung bài thuyết trình; và Sự kiện video, trong đó người tham gia xem một video. Hình 11 cho thấy giá trị PM của từng loại sự kiện. Chúng tôi cũng bao gồm các slide Powerpoint để so sánh.
Hình 11. PM trung bình cho mỗi loại sự kiện Mentimeter. Slide Powerpoint trung bình được đưa vào để so sánh.
Các sự kiện Ý kiến cho thấy tác dụng nhất quán nhất bằng cách khơi gợi mức độ nhàm chán ít nhất và mức độ gắn kết, chú ý, quan tâm và tải nhận thức nhiều nhất so với các sự kiện khác. Điều thú vị là các sự kiện video có xu hướng gợi lên sự nhàm chán nhiều nhất và giảm sự gắn kết cũng như sự chú ý nhất.
Hiệu ứng Mentimeter: Cái nhìn cận cảnh hơn vào sự gắn kết
Mặc dù tất cả các PM đều có xu hướng phản hồi tích cực đối với bài thuyết trình Mentimeter, nhưng sự gắn kết có vẻ đạt được hiệu ứng nhất quán nhất. Để có cái nhìn cận cảnh hơn, chúng tôi đã lập chỉ mục thời điểm mà mỗi người tham gia thể hiện PM gắn kết tối đa của họ. Hình 12 cho thấy số lượng giá trị gắn kết tối đa xảy ra nhiều hơn trong bài thuyết trình Mentimeter. Ngoài ra, 70% điểm gắn kết tối đa của người tham gia xảy ra trong một sự kiện Mentimeter.
Hình 12. Phân phối PM gắn kết tối đa.
Hiệu ứng Mentimeter: So sánh các biện pháp khách quan và chủ quan
Trong khi EEG có thể lập chỉ mục các phản hồi khách quan đối với các kích thích, các trường hợp trong đó các biện pháp này được củng cố bằng các báo cáo tự khai báo sẽ cung cấp bằng chứng thuyết phục về các hiệu ứng. Hình 13 cho thấy điểm số gắn kết chủ quan cho năm câu hỏi liên quan đến gắn kết được trình bày ở cuối thí nghiệm.
Hình 13. Điểm số tương tác chủ quan do người tham gia báo cáo trên Thang đo Likert 1-5 từ "Hoàn toàn không" đến "Cực kỳ".
Phản hồi cho tất cả các câu hỏi đều hỗ trợ những phát hiện từ dữ liệu não bộ. So với các bài thuyết trình Powerpoint, bài thuyết trình Mentimeter giúp người tham gia cảm thấy gắn kết hơn với các bài thuyết trình, gắn kết hơn với người thuyết trình, quan tâm hơn đến nội dung, trải nghiệm nhiều niềm vui hơn từ bài thuyết trình và cảm thấy như họ đã học được nhiều nội dung mới lạ hơn trong bài thuyết trình.
Tóm tắt
Vào cuối nghiên cứu, nhóm nghiên cứu Emotiv đã cung cấp một báo cáo chi tiết về kết quả phát hiện cho Mentimeter. Điều này cho phép Mentimeter hiểu rõ hơn về sản phẩm của họ và điều gì đã tạo nên trải nghiệm tích cực như vậy cho người dùng của họ. Mentimeter không chỉ được cung cấp dữ liệu thực nghiệm chứng minh rằng sản phẩm của họ gợi ra mức độ tương tác, sự chú ý, tải nhận thức cao hơn đồng thời giảm bớt sự nhàm chán, mà còn cung cấp thông tin chi tiết hữu ích về tính năng đặc biệt nào của họ thu hút người dùng nhất. Nội dung viết của Mentimeter về kết quả nghiên cứu có thể được tìm thấy tại https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
Các nghiên cứu như Hiệu ứng Mentimeter chỉ đại diện cho một phần rất nhỏ trong số các khả năng thử nghiệm EEG từ xa, được sắp xếp hợp lý và được cá nhân hóa. Từ việc đánh giá sở thích của người tiêu dùng đến điều tra các vấn đề sức khỏe tâm thần, bộ nghiên cứu lý tưởng của Emotiv là nền tảng hoàn hảo cho nghiên cứu EEG có thể mở rộng. Phối hợp với nhóm nghiên cứu của chúng tôi, các cá nhân, công ty và tổ chức có thể khai thác sức mạnh của khoa học thần kinh để nâng cao hiểu biết về cộng đồng con người. Giải pháp này đại diện cho câu trả lời lý tưởng cho khoa học thần kinh hiện đại vốn miễn nhiễm với các cuộc khủng hoảng sức khỏe cộng đồng, có khả năng chống lại ngân sách bị thu hẹp và mang tính bao trùm rộng rãi đối với cộng đồng toàn cầu.
Tiếp tục đọc