Cuộc khủng hoảng lặp lại trong Khoa học thần kinh nhận thức
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
Cuộc khủng hoảng lặp lại trong Khoa học thần kinh nhận thức
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
Cuộc khủng hoảng lặp lại trong Khoa học thần kinh nhận thức
Mehul Nayak
Đã cập nhật vào
Nhắm vào cuộc khủng hoảng tái lập trong khoa học thần kinh nhận thức để cải thiện ý nghĩa thống kê.
Trong nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức và hành vi xã hội, phương pháp nghiên cứu EEG nhằm mục đích hiểu được tâm trí con người bằng cách nghiên cứu bản chất của hoạt động não liên quan đến các hoạt động khác nhau hoặc môi trường bên ngoài. Một điểm khác biệt quan trọng của nghiên cứu EEG, giờ đây khi các thiết bị chụp EEG không dây, di động đã sẵn sàng, là khả năng kiểm tra hoạt động não theo thời gian và hành vi xã hội ở các địa điểm trong thế giới thực, thay vì bị giới hạn trong phòng thí nghiệm.
Cuộc khủng hoảng tái lập là gì?
Cuộc khủng hoảng tái lập đề cập đến việc các nhà nghiên cứu không thể lặp lại hoặc tái hiện kết quả thí nghiệm của các nhà nghiên cứu khác. Kết quả là, những phát hiện của họ không thể mở rộng từ nhóm mẫu ra toàn bộ dân số.
Thật không may, kích thước mẫu nhỏ là cốt lõi của những thách thức hiện tại trong các nỗ lực khoa học thần kinh. Kích thước mẫu nhỏ ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê, làm tăng khó khăn trong việc đưa ra kết luận có ý nghĩa và làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng tái lập đang gia tăng.
Bởi vì tái lập là một bước cực kỳ quan trọng trong quy trình khoa học, việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập này là bắt buộc. Nếu không, các kết quả thực nghiệm không thể tái hiện sẽ làm giảm uy tín của các lý thuyết liên quan và do đó, bất kỳ liệu pháp, phương pháp điều trị hoặc luật pháp nào ra đời từ quy trình này cũng bị ảnh hưởng.
Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về cuộc khủng hoảng tái lập và cách nó ảnh hưởng đến khả năng của các nhà khoa học thần kinh trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu thu thập được để hiểu về thế giới thực. Sau đó, chúng tôi sẽ giới thiệu cách công nghệ của thế kỷ 21, như nghiên cứu dựa trên cộng đồng có sự hỗ trợ của AI, giúp giảm bớt cuộc khủng hoảng tái lập.
Tầm quan trọng của khả năng tái tạo trong nghiên cứu khoa học thần kinh
Nghiên cứu thực nghiệm ngày nay bao gồm cả việc thu thập và phân tích dữ liệu. Do đó, các cân nhắc về khả năng tái tạo của nó được chia thành hai câu hỏi:
Khả năng tái tạo (Reproducibility): Thí nghiệm của bạn có sở hữu sự xác thực của các phân tích và các chứng nhận cần thiết cho việc diễn giải dữ liệu không?
Khả năng tái lập (Replication): Thí nghiệm của bạn có khả năng được lặp lại để thu được dữ liệu mới, độc lập không?
Thật không may, câu trả lời cho cả hai câu hỏi trong nghiên cứu khoa học thần kinh là 'không'.
Vào năm 2016, Nature đã khảo sát 1.576 nhà nghiên cứu và phát hiện ra rằng hơn 70% nhà nghiên cứu đã cố gắng và thất bại trong việc tái tạo thí nghiệm của một nhà khoa học khác. Và, hơn một nửa thất bại trong việc tái tạo thí nghiệm của chính họ. Bất chấp những thất bại của họ, chỉ có 52% nhà nghiên cứu đồng ý rằng có một cuộc khủng hoảng, trong khi 31% nghĩ rằng kết quả có thể là sai.
Việc không thể tái tạo kết quả nghiên cứu thường là do tính chất độc đáo của các điều kiện thí nghiệm mà không thể bù đắp hoặc phát hiện bằng thống kê. Mọi thứ từ thời tiết ngày hôm đó, kỹ thuật viên phòng thí nghiệm cá nhân thực hiện thí nghiệm, cho đến các công cụ phân tích hoặc thống kê được phát triển để đánh giá kết quả thí nghiệm đều có thể có những yếu tố độc đáo làm phức tạp quá trình tái lập.
Hơn nữa, do nguồn lực và chuyên môn hạn chế cần thiết cho nghiên cứu khoa học thần kinh, các thí nghiệm của nó có xu hướng thiếu mẫu và đã có sẵn các mẫu dân số hạn chế WEIRD (phương Tây, có giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ).
Tại sao việc tái lập trong nghiên cứu lại quan trọng?
Các ràng buộc về hậu cần, chẳng hạn như vấn đề tuyển dụng, bị giới hạn trong phòng thí nghiệm và kích thước mẫu nhỏ, đã khiến các nhà nghiên cứu phải dựa vào các phương pháp và mô hình nghiên cứu cũ. Kết quả là, các nhà nghiên cứu nghiên cứu hành vi xã hội trong thế giới thực và thông tin cá nhân không thể chạy các thí nghiệm một cách đa dạng hoặc sáng tạo. Những ràng buộc này đã tác động đến khả năng của các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh trong việc chuyển đổi các phát hiện của họ cho các ứng dụng thực tế, chẳng hạn như các liệu pháp, phương pháp điều trị và thậm chí cả luật pháp. Những vấn đề này, các ràng buộc về nhóm mẫu và khả năng thử nghiệm hạn chế trong các tình huống thực tế là cốt lõi của cuộc khủng hoảng tái lập.
Việc không thể tái lập kết quả thí nghiệm trong phòng thí nghiệm khiến cho việc đưa ra kết luận có ý nghĩa thống kê cao trở nên khó khăn. Khi có sự nghi ngờ trong các suy luận rút ra từ kết quả thí nghiệm, nó sẽ làm suy giảm lòng tin của toàn bộ hệ thống. Sự nghi ngờ này cũng có thể phản ánh tiêu cực lên các tổ chức tài trợ tài chính được giao nhiệm vụ hỗ trợ nghiên cứu sẽ có tác động rộng rãi đến thế giới thực.
Khả năng tái tạo được cải thiện thường đến từ việc xác định rõ ràng phương pháp nghiên cứu. Việc tái lập kết quả được cải thiện khi các nhà nghiên cứu đạt được sự chuẩn hóa nghiêm ngặt trong việc thu thập dữ liệu, kiểm soát chất lượng và quy trình phân tích trong các thí nghiệm với các nhóm mẫu lớn hơn.
Trong thập kỷ qua, những đổi mới công nghệ trong phần mềm và phần cứng crowdsourcing (thu thập thông tin từ cộng đồng) đã trao quyền cho các nhà nghiên cứu cung cấp các yếu tố chuẩn hóa cốt lõi này nhằm giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập, vấn đề ý nghĩa thống kê và cuộc khủng hoảng khả năng tái tạo.
Thực hành nghiên cứu dựa trên Crowdsourcing
Vươn ra toàn cầu để tìm kiếm nhiều đối tượng hơn với nghiên cứu dựa trên crowdsourcing
Công nghệ crowdsourcing đã phát triển nhanh chóng trong hai thập kỷ qua. Đây là một phương pháp cho phép nhà nghiên cứu thu thập nhiều dữ liệu hơn từ các cá nhân thông qua một mạng lưới kết nối toàn cầu. Ví dụ, hãy xem xét tiến trình đạt được trong việc nhận dạng tốc độ của máy tính. Trong nhiều thập kỷ, nghiên cứu này về cơ bản đã bị bế tắc cho đến khi các công ty như Google, Amazon và Apple thu thập thông tin đầu vào tích lũy của hàng trăm nghìn người dùng internet. Với một bộ dữ liệu khổng lồ như vậy, họ có thể cải tiến phần mềm nhận dạng giọng ải giọng ai thành những gì được sử dụng phổ biến trong các dịch vụ Google, Alexa và Siri ngày nay.
Tuy nhiên, giống như hầu hết các đổi mới công nghệ khác, crowdsourcing đã được điều chỉnh cho phù hợp với một số hoạt động nghiên cứu thương mại và khoa học. Zooniverse, Folding@Home và Seek của iNaturalist là ba trong số các nền tảng crowdsourcing được biết đến rộng rãi nhất.
Zooniverse là nền tảng nghiên cứu do con người vận hành lớn nhất, với hai triệu tài khoản được đăng ký. Con người có khả năng thích ứng độc đáo để xác định các mô hình, trong khi máy tính gặp khó khăn. Công chúng có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định và phân loại mọi thứ từ hình dạng thiên hà đến các loại động vật. Cộng đồng Zooniverse đã đóng góp vào nhiều khám phá và bất kỳ ai cũng có thể tải dữ liệu của họ lên một dự án mở cho cộng đồng.
Các nền tảng crowdsourcing phổ biến khác bao gồm Folding@Home và Seek của iNaturalist. Folding@Home mượn sức mạnh tính toán khi trình bảo vệ màn hình đang hoạt động, tính toán hình dạng và khả năng tương tác của các protein được dịch mã từ mã DNA. Seek của iNaturalist là một ứng dụng điện thoại di động giúp xác định chi và loài của bất kỳ thực vật hoặc động vật nào thông qua camera.
Về mặt thu thập dữ liệu, Seek đạt trung bình gần 200.000 hình ảnh được tải lên hàng ngày. Sau khi được tải lên, một cộng đồng gồm hơn hai triệu nhà khoa học và nhà khoa học công dân tương tác với dữ liệu đóng vai trò là nhà phân tích chất lượng dữ liệu, đề xuất và xác nhận độ chính xác của việc nhận dạng.
Crowdsourcing và khoa học thần kinh luôn được định sẵn là đối tác của nhau
Nghiên cứu crowdsourcing là một cách để cải thiện ý nghĩa thực tiễn của các thí nghiệm. Nó tập hợp những cá nhân có sở thích đóng góp cho nghiên cứu và giúp các nhà nghiên cứu tạo ra tác động. Với crowdsourcing, ý nghĩa thống kê của các thực hành nghiên cứu này tăng lên. Các nhà nghiên cứu có nhiều khả năng phát hiện ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê hơn khi nó tồn tại vì có kích thước mẫu lớn để đảm bảo đủ ý nghĩa thống kê.
Những phát triển gần đây trong công nghệ crowdsourcing và các thiết bị chụp EEG cầm tay chất lượng cao dùng cho nghiên cứu mang lại hy vọng giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập. Việc thu thập dữ liệu chất lượng nghiên cứu từ hàng ngàn cá nhân đa dạng và phân tán dường như cung cấp ý nghĩa thống kê vững chắc hơn cho các thực hành nghiên cứu. Để trả lời những câu hỏi nghiên cứu và đổi mới hóc búa nhất, cộng đồng đang trở thành đối tác được lựa chọn hàng đầu.
Trong khi một số thảo luận vẫn tiếp tục về cuộc khủng hoảng tái lập, Emotiv đã tái định hình vấn đề như một cơ hội — một thách thức đáng để cố gắng giải quyết — và họ đã đạt được tiến bộ đáng kể khi làm điều đó. Để giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập trong khoa học thần kinh nhận thức, Emotiv đã phát triển một nền tảng nghiên cứu khoa học thần kinh phân tán có thể mở rộng gọi là EmotivLABS.
Vượt lên trên cuộc khủng hoảng tái lập với EmotivLABS
Chúng ta có thể tăng tốc nghiên cứu của mình bằng cách hợp tác cùng nhau.
EmotivLABS là nền tảng nghiên cứu phân tán có thể mở rộng của Emotiv. Những người tham gia từ khắp nơi trên thế giới có thể tham gia vào nghiên cứu khoa học thần kinh với thiết bị chụp Emotiv EEG của riêng họ và được trả tiền cho sự đóng góp của họ.
Một tính năng không thể thiếu của nền tảng này là các quy trình đảm bảo chất lượng tinh vi nhằm đảm bảo các nhà nghiên cứu thu được dữ liệu chất lượng cao, cấp độ nghiên cứu từ những người tham gia. Người dùng phải hoàn thành một quy trình chứng nhận: chứng minh rằng họ biết cách hoạt động của thiết bị chụp của mình và họ có thể thu được dữ liệu EEG chất lượng cao. Sau khi được chứng nhận, người dùng có thể tham gia vào các thí nghiệm nghiên cứu khoa học thần kinh trên nền tảng và trong một số trường hợp, thậm chí nhận được thù lao.
Ngoài EEG thô, các nhà nghiên cứu cũng có quyền truy cập vào dữ liệu năng lượng băng tần và một bộ thuật toán phát hiện nhận thức và cảm xúc bao gồm sự chú ý, thất vọng, thích thú, thư giãn, tham gia, phấn khích và căng thẳng nhận thức.
Các thí nghiệm nghiên cứu có thể được xây dựng bằng công cụ Experiment Builder của Emotiv, sau đó triển khai lên EmotivLABS. Kết nối và tuyển dụng từ một nhóm người tham gia được chứng nhận trên toàn cầu, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao tất cả trong một nền tảng.
Các thiết bị chụp EEG của Emotiv, kết hợp với EmotivLABS giải quyết ba vấn đề chính của cuộc khủng hoảng tái lập: hậu cần tuyển dụng, ý nghĩa thống kê và tiếp cận với nhân khẩu học đa dạng, toàn diện hơn.
Cuối cùng, khi số lượng các chuyên ngành và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp khoa học thần kinh tăng lên, các thiết bị chụp chất lượng nghiên cứu, giá thành thấp của Emotiv đang được sử dụng trong nghiên cứu khoa học thần kinh, sức khỏe và thể chất, ô tô, tiếp thị thần kinh, nghiên cứu người tiêu dùng, giáo dục và môi trường giải trí.
Cuối cùng, những đổi mới trong công nghệ thần kinh ở quy mô này cho phép chúng ta có được sự thấu hiểu lớn hơn vào đời sống cảm xúc và trí tuệ của mình. Kiến thức mà trước đây ngoài tầm với do các thiết kế thí nghiệm và thực hành nghiên cứu cũ. Việc áp dụng những hiểu biết đó sẽ giúp chúng ta kiểm soát tốt hơn trong việc chủ động thích ứng với cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp của mình để tối đa hóa hiệu suất và làm phong phú thêm khả năng bẩm sinh của chính mình và trong các mối quan hệ với những người khác.
Tìm hiểu thêm về cách nâng cao nghiên cứu của bạn tại đây.
Tìm hiểu thêm về Emotiv
Được thành lập vào năm 2011, Emotiv là một công ty tin sinh học có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh thúc đẩy sự hiểu biết của chúng ta về bộ não con người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và trực quan hóa điện não đồ (EEG) tùy chỉnh.
Trọng tâm của khoa học mở là sự hợp tác. Nền tảng nghiên cứu và đội ngũ nhân viên của Emotiv nhằm mục đích thúc đẩy tính toàn vẹn khoa học và sự nghiêm túc trong thực nghiệm. Nền tảng nghiên cứu có thể mở rộng của Emotiv, EmotivLABs, kết nối các nhà khoa học thần kinh nhận thức trên toàn thế giới với cộng đồng toàn cầu gồm những người tham gia nghiên cứu và các điều tra viên. Nhận thức được tính tuyến tính cộng gộp của nghiên cứu khoa học thần kinh, chúng tôi hỗ trợ các nhà nghiên cứu bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu phong phú, đa chiều, cho phép bạn đưa ra các kết luận có ý nghĩa từ một mẫu rộng lớn.
Thiết bị chụp Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv phục vụ một cộng đồng người dùng rộng lớn, từ các chuyên gia đến những cá nhân đơn giản chỉ muốn tìm hiểu về bộ não của họ. Emotiv Insight là thiết bị chụp EEG 5 kênh được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế kiểu dáng đẹp, dễ thiết lập với công nghệ cảm biến mang tính cách mạng.
Emotiv EPOC X và EPOC Flex
Emotiv Epoc X là thiết bị chụp EEG 14 kênh và Epoc Flex là hệ thống EEG 32 kênh. Được thiết kế cho nghiên cứu khoa học thần kinh trong mọi bối cảnh, các thiết bị chụp EPOC không dây với công nghệ cảm biến được cải tiến. Cả hai thiết bị chụp đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và được chứng minh là cung cấp dữ liệu chất lượng cao cấp độ nghiên cứu.
Bản so sánh đầy đủ về khả năng kỹ thuật của các thiết bị chụp EEG của Emotiv có sẵn trên trang web của Emotiv.
Công nghệ Emotiv
Emotiv đã thiết kế một bộ công cụ để hỗ trợ từng bước của nghiên cứu khoa học thần kinh trong suốt quá trình đi.
Phần mềm EmotivPRO cho phép người dùng xử lý, phân tích và trực quan hóa kết quả thử nghiệm. Các nhà nghiên cứu cũng có thể thiết kế các thí nghiệm ở cấp độ chuyên nghiệp, trong đó bất kỳ người tham gia nào có thiết bị chụp Emotiv đều có thể tham gia nếu tuân thủ thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ phát triển phần mềm (SDK) cho Emotiv cũng có sẵn để các ứng dụng tùy chỉnh, tương tác hoặc thiết kế thí nghiệm có thể được thực hiện khi đang di chuyển chỉ bằng cách sử dụng thiết bị chụp và điện thoại thông minh.
Khi số lượng các chuyên ngành và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp khoa học thần kinh tăng lên, các thiết bị chụp EEG chi phí thấp, dễ sử dụng của Emotiv đang được sử dụng trong:
Nghiên cứu khoa học thần kinh
Sức khỏe và thể chất
Ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Môi trường giải trí
Nhắm vào cuộc khủng hoảng tái lập trong khoa học thần kinh nhận thức để cải thiện ý nghĩa thống kê.
Trong nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức và hành vi xã hội, phương pháp nghiên cứu EEG nhằm mục đích hiểu được tâm trí con người bằng cách nghiên cứu bản chất của hoạt động não liên quan đến các hoạt động khác nhau hoặc môi trường bên ngoài. Một điểm khác biệt quan trọng của nghiên cứu EEG, giờ đây khi các thiết bị chụp EEG không dây, di động đã sẵn sàng, là khả năng kiểm tra hoạt động não theo thời gian và hành vi xã hội ở các địa điểm trong thế giới thực, thay vì bị giới hạn trong phòng thí nghiệm.
Cuộc khủng hoảng tái lập là gì?
Cuộc khủng hoảng tái lập đề cập đến việc các nhà nghiên cứu không thể lặp lại hoặc tái hiện kết quả thí nghiệm của các nhà nghiên cứu khác. Kết quả là, những phát hiện của họ không thể mở rộng từ nhóm mẫu ra toàn bộ dân số.
Thật không may, kích thước mẫu nhỏ là cốt lõi của những thách thức hiện tại trong các nỗ lực khoa học thần kinh. Kích thước mẫu nhỏ ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê, làm tăng khó khăn trong việc đưa ra kết luận có ý nghĩa và làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng tái lập đang gia tăng.
Bởi vì tái lập là một bước cực kỳ quan trọng trong quy trình khoa học, việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập này là bắt buộc. Nếu không, các kết quả thực nghiệm không thể tái hiện sẽ làm giảm uy tín của các lý thuyết liên quan và do đó, bất kỳ liệu pháp, phương pháp điều trị hoặc luật pháp nào ra đời từ quy trình này cũng bị ảnh hưởng.
Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về cuộc khủng hoảng tái lập và cách nó ảnh hưởng đến khả năng của các nhà khoa học thần kinh trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu thu thập được để hiểu về thế giới thực. Sau đó, chúng tôi sẽ giới thiệu cách công nghệ của thế kỷ 21, như nghiên cứu dựa trên cộng đồng có sự hỗ trợ của AI, giúp giảm bớt cuộc khủng hoảng tái lập.
Tầm quan trọng của khả năng tái tạo trong nghiên cứu khoa học thần kinh
Nghiên cứu thực nghiệm ngày nay bao gồm cả việc thu thập và phân tích dữ liệu. Do đó, các cân nhắc về khả năng tái tạo của nó được chia thành hai câu hỏi:
Khả năng tái tạo (Reproducibility): Thí nghiệm của bạn có sở hữu sự xác thực của các phân tích và các chứng nhận cần thiết cho việc diễn giải dữ liệu không?
Khả năng tái lập (Replication): Thí nghiệm của bạn có khả năng được lặp lại để thu được dữ liệu mới, độc lập không?
Thật không may, câu trả lời cho cả hai câu hỏi trong nghiên cứu khoa học thần kinh là 'không'.
Vào năm 2016, Nature đã khảo sát 1.576 nhà nghiên cứu và phát hiện ra rằng hơn 70% nhà nghiên cứu đã cố gắng và thất bại trong việc tái tạo thí nghiệm của một nhà khoa học khác. Và, hơn một nửa thất bại trong việc tái tạo thí nghiệm của chính họ. Bất chấp những thất bại của họ, chỉ có 52% nhà nghiên cứu đồng ý rằng có một cuộc khủng hoảng, trong khi 31% nghĩ rằng kết quả có thể là sai.
Việc không thể tái tạo kết quả nghiên cứu thường là do tính chất độc đáo của các điều kiện thí nghiệm mà không thể bù đắp hoặc phát hiện bằng thống kê. Mọi thứ từ thời tiết ngày hôm đó, kỹ thuật viên phòng thí nghiệm cá nhân thực hiện thí nghiệm, cho đến các công cụ phân tích hoặc thống kê được phát triển để đánh giá kết quả thí nghiệm đều có thể có những yếu tố độc đáo làm phức tạp quá trình tái lập.
Hơn nữa, do nguồn lực và chuyên môn hạn chế cần thiết cho nghiên cứu khoa học thần kinh, các thí nghiệm của nó có xu hướng thiếu mẫu và đã có sẵn các mẫu dân số hạn chế WEIRD (phương Tây, có giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ).
Tại sao việc tái lập trong nghiên cứu lại quan trọng?
Các ràng buộc về hậu cần, chẳng hạn như vấn đề tuyển dụng, bị giới hạn trong phòng thí nghiệm và kích thước mẫu nhỏ, đã khiến các nhà nghiên cứu phải dựa vào các phương pháp và mô hình nghiên cứu cũ. Kết quả là, các nhà nghiên cứu nghiên cứu hành vi xã hội trong thế giới thực và thông tin cá nhân không thể chạy các thí nghiệm một cách đa dạng hoặc sáng tạo. Những ràng buộc này đã tác động đến khả năng của các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh trong việc chuyển đổi các phát hiện của họ cho các ứng dụng thực tế, chẳng hạn như các liệu pháp, phương pháp điều trị và thậm chí cả luật pháp. Những vấn đề này, các ràng buộc về nhóm mẫu và khả năng thử nghiệm hạn chế trong các tình huống thực tế là cốt lõi của cuộc khủng hoảng tái lập.
Việc không thể tái lập kết quả thí nghiệm trong phòng thí nghiệm khiến cho việc đưa ra kết luận có ý nghĩa thống kê cao trở nên khó khăn. Khi có sự nghi ngờ trong các suy luận rút ra từ kết quả thí nghiệm, nó sẽ làm suy giảm lòng tin của toàn bộ hệ thống. Sự nghi ngờ này cũng có thể phản ánh tiêu cực lên các tổ chức tài trợ tài chính được giao nhiệm vụ hỗ trợ nghiên cứu sẽ có tác động rộng rãi đến thế giới thực.
Khả năng tái tạo được cải thiện thường đến từ việc xác định rõ ràng phương pháp nghiên cứu. Việc tái lập kết quả được cải thiện khi các nhà nghiên cứu đạt được sự chuẩn hóa nghiêm ngặt trong việc thu thập dữ liệu, kiểm soát chất lượng và quy trình phân tích trong các thí nghiệm với các nhóm mẫu lớn hơn.
Trong thập kỷ qua, những đổi mới công nghệ trong phần mềm và phần cứng crowdsourcing (thu thập thông tin từ cộng đồng) đã trao quyền cho các nhà nghiên cứu cung cấp các yếu tố chuẩn hóa cốt lõi này nhằm giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập, vấn đề ý nghĩa thống kê và cuộc khủng hoảng khả năng tái tạo.
Thực hành nghiên cứu dựa trên Crowdsourcing
Vươn ra toàn cầu để tìm kiếm nhiều đối tượng hơn với nghiên cứu dựa trên crowdsourcing
Công nghệ crowdsourcing đã phát triển nhanh chóng trong hai thập kỷ qua. Đây là một phương pháp cho phép nhà nghiên cứu thu thập nhiều dữ liệu hơn từ các cá nhân thông qua một mạng lưới kết nối toàn cầu. Ví dụ, hãy xem xét tiến trình đạt được trong việc nhận dạng tốc độ của máy tính. Trong nhiều thập kỷ, nghiên cứu này về cơ bản đã bị bế tắc cho đến khi các công ty như Google, Amazon và Apple thu thập thông tin đầu vào tích lũy của hàng trăm nghìn người dùng internet. Với một bộ dữ liệu khổng lồ như vậy, họ có thể cải tiến phần mềm nhận dạng giọng ải giọng ai thành những gì được sử dụng phổ biến trong các dịch vụ Google, Alexa và Siri ngày nay.
Tuy nhiên, giống như hầu hết các đổi mới công nghệ khác, crowdsourcing đã được điều chỉnh cho phù hợp với một số hoạt động nghiên cứu thương mại và khoa học. Zooniverse, Folding@Home và Seek của iNaturalist là ba trong số các nền tảng crowdsourcing được biết đến rộng rãi nhất.
Zooniverse là nền tảng nghiên cứu do con người vận hành lớn nhất, với hai triệu tài khoản được đăng ký. Con người có khả năng thích ứng độc đáo để xác định các mô hình, trong khi máy tính gặp khó khăn. Công chúng có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định và phân loại mọi thứ từ hình dạng thiên hà đến các loại động vật. Cộng đồng Zooniverse đã đóng góp vào nhiều khám phá và bất kỳ ai cũng có thể tải dữ liệu của họ lên một dự án mở cho cộng đồng.
Các nền tảng crowdsourcing phổ biến khác bao gồm Folding@Home và Seek của iNaturalist. Folding@Home mượn sức mạnh tính toán khi trình bảo vệ màn hình đang hoạt động, tính toán hình dạng và khả năng tương tác của các protein được dịch mã từ mã DNA. Seek của iNaturalist là một ứng dụng điện thoại di động giúp xác định chi và loài của bất kỳ thực vật hoặc động vật nào thông qua camera.
Về mặt thu thập dữ liệu, Seek đạt trung bình gần 200.000 hình ảnh được tải lên hàng ngày. Sau khi được tải lên, một cộng đồng gồm hơn hai triệu nhà khoa học và nhà khoa học công dân tương tác với dữ liệu đóng vai trò là nhà phân tích chất lượng dữ liệu, đề xuất và xác nhận độ chính xác của việc nhận dạng.
Crowdsourcing và khoa học thần kinh luôn được định sẵn là đối tác của nhau
Nghiên cứu crowdsourcing là một cách để cải thiện ý nghĩa thực tiễn của các thí nghiệm. Nó tập hợp những cá nhân có sở thích đóng góp cho nghiên cứu và giúp các nhà nghiên cứu tạo ra tác động. Với crowdsourcing, ý nghĩa thống kê của các thực hành nghiên cứu này tăng lên. Các nhà nghiên cứu có nhiều khả năng phát hiện ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê hơn khi nó tồn tại vì có kích thước mẫu lớn để đảm bảo đủ ý nghĩa thống kê.
Những phát triển gần đây trong công nghệ crowdsourcing và các thiết bị chụp EEG cầm tay chất lượng cao dùng cho nghiên cứu mang lại hy vọng giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập. Việc thu thập dữ liệu chất lượng nghiên cứu từ hàng ngàn cá nhân đa dạng và phân tán dường như cung cấp ý nghĩa thống kê vững chắc hơn cho các thực hành nghiên cứu. Để trả lời những câu hỏi nghiên cứu và đổi mới hóc búa nhất, cộng đồng đang trở thành đối tác được lựa chọn hàng đầu.
Trong khi một số thảo luận vẫn tiếp tục về cuộc khủng hoảng tái lập, Emotiv đã tái định hình vấn đề như một cơ hội — một thách thức đáng để cố gắng giải quyết — và họ đã đạt được tiến bộ đáng kể khi làm điều đó. Để giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập trong khoa học thần kinh nhận thức, Emotiv đã phát triển một nền tảng nghiên cứu khoa học thần kinh phân tán có thể mở rộng gọi là EmotivLABS.
Vượt lên trên cuộc khủng hoảng tái lập với EmotivLABS
Chúng ta có thể tăng tốc nghiên cứu của mình bằng cách hợp tác cùng nhau.
EmotivLABS là nền tảng nghiên cứu phân tán có thể mở rộng của Emotiv. Những người tham gia từ khắp nơi trên thế giới có thể tham gia vào nghiên cứu khoa học thần kinh với thiết bị chụp Emotiv EEG của riêng họ và được trả tiền cho sự đóng góp của họ.
Một tính năng không thể thiếu của nền tảng này là các quy trình đảm bảo chất lượng tinh vi nhằm đảm bảo các nhà nghiên cứu thu được dữ liệu chất lượng cao, cấp độ nghiên cứu từ những người tham gia. Người dùng phải hoàn thành một quy trình chứng nhận: chứng minh rằng họ biết cách hoạt động của thiết bị chụp của mình và họ có thể thu được dữ liệu EEG chất lượng cao. Sau khi được chứng nhận, người dùng có thể tham gia vào các thí nghiệm nghiên cứu khoa học thần kinh trên nền tảng và trong một số trường hợp, thậm chí nhận được thù lao.
Ngoài EEG thô, các nhà nghiên cứu cũng có quyền truy cập vào dữ liệu năng lượng băng tần và một bộ thuật toán phát hiện nhận thức và cảm xúc bao gồm sự chú ý, thất vọng, thích thú, thư giãn, tham gia, phấn khích và căng thẳng nhận thức.
Các thí nghiệm nghiên cứu có thể được xây dựng bằng công cụ Experiment Builder của Emotiv, sau đó triển khai lên EmotivLABS. Kết nối và tuyển dụng từ một nhóm người tham gia được chứng nhận trên toàn cầu, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao tất cả trong một nền tảng.
Các thiết bị chụp EEG của Emotiv, kết hợp với EmotivLABS giải quyết ba vấn đề chính của cuộc khủng hoảng tái lập: hậu cần tuyển dụng, ý nghĩa thống kê và tiếp cận với nhân khẩu học đa dạng, toàn diện hơn.
Cuối cùng, khi số lượng các chuyên ngành và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp khoa học thần kinh tăng lên, các thiết bị chụp chất lượng nghiên cứu, giá thành thấp của Emotiv đang được sử dụng trong nghiên cứu khoa học thần kinh, sức khỏe và thể chất, ô tô, tiếp thị thần kinh, nghiên cứu người tiêu dùng, giáo dục và môi trường giải trí.
Cuối cùng, những đổi mới trong công nghệ thần kinh ở quy mô này cho phép chúng ta có được sự thấu hiểu lớn hơn vào đời sống cảm xúc và trí tuệ của mình. Kiến thức mà trước đây ngoài tầm với do các thiết kế thí nghiệm và thực hành nghiên cứu cũ. Việc áp dụng những hiểu biết đó sẽ giúp chúng ta kiểm soát tốt hơn trong việc chủ động thích ứng với cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp của mình để tối đa hóa hiệu suất và làm phong phú thêm khả năng bẩm sinh của chính mình và trong các mối quan hệ với những người khác.
Tìm hiểu thêm về cách nâng cao nghiên cứu của bạn tại đây.
Tìm hiểu thêm về Emotiv
Được thành lập vào năm 2011, Emotiv là một công ty tin sinh học có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh thúc đẩy sự hiểu biết của chúng ta về bộ não con người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và trực quan hóa điện não đồ (EEG) tùy chỉnh.
Trọng tâm của khoa học mở là sự hợp tác. Nền tảng nghiên cứu và đội ngũ nhân viên của Emotiv nhằm mục đích thúc đẩy tính toàn vẹn khoa học và sự nghiêm túc trong thực nghiệm. Nền tảng nghiên cứu có thể mở rộng của Emotiv, EmotivLABs, kết nối các nhà khoa học thần kinh nhận thức trên toàn thế giới với cộng đồng toàn cầu gồm những người tham gia nghiên cứu và các điều tra viên. Nhận thức được tính tuyến tính cộng gộp của nghiên cứu khoa học thần kinh, chúng tôi hỗ trợ các nhà nghiên cứu bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu phong phú, đa chiều, cho phép bạn đưa ra các kết luận có ý nghĩa từ một mẫu rộng lớn.
Thiết bị chụp Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv phục vụ một cộng đồng người dùng rộng lớn, từ các chuyên gia đến những cá nhân đơn giản chỉ muốn tìm hiểu về bộ não của họ. Emotiv Insight là thiết bị chụp EEG 5 kênh được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế kiểu dáng đẹp, dễ thiết lập với công nghệ cảm biến mang tính cách mạng.
Emotiv EPOC X và EPOC Flex
Emotiv Epoc X là thiết bị chụp EEG 14 kênh và Epoc Flex là hệ thống EEG 32 kênh. Được thiết kế cho nghiên cứu khoa học thần kinh trong mọi bối cảnh, các thiết bị chụp EPOC không dây với công nghệ cảm biến được cải tiến. Cả hai thiết bị chụp đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và được chứng minh là cung cấp dữ liệu chất lượng cao cấp độ nghiên cứu.
Bản so sánh đầy đủ về khả năng kỹ thuật của các thiết bị chụp EEG của Emotiv có sẵn trên trang web của Emotiv.
Công nghệ Emotiv
Emotiv đã thiết kế một bộ công cụ để hỗ trợ từng bước của nghiên cứu khoa học thần kinh trong suốt quá trình đi.
Phần mềm EmotivPRO cho phép người dùng xử lý, phân tích và trực quan hóa kết quả thử nghiệm. Các nhà nghiên cứu cũng có thể thiết kế các thí nghiệm ở cấp độ chuyên nghiệp, trong đó bất kỳ người tham gia nào có thiết bị chụp Emotiv đều có thể tham gia nếu tuân thủ thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ phát triển phần mềm (SDK) cho Emotiv cũng có sẵn để các ứng dụng tùy chỉnh, tương tác hoặc thiết kế thí nghiệm có thể được thực hiện khi đang di chuyển chỉ bằng cách sử dụng thiết bị chụp và điện thoại thông minh.
Khi số lượng các chuyên ngành và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp khoa học thần kinh tăng lên, các thiết bị chụp EEG chi phí thấp, dễ sử dụng của Emotiv đang được sử dụng trong:
Nghiên cứu khoa học thần kinh
Sức khỏe và thể chất
Ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Môi trường giải trí
Nhắm vào cuộc khủng hoảng tái lập trong khoa học thần kinh nhận thức để cải thiện ý nghĩa thống kê.
Trong nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức và hành vi xã hội, phương pháp nghiên cứu EEG nhằm mục đích hiểu được tâm trí con người bằng cách nghiên cứu bản chất của hoạt động não liên quan đến các hoạt động khác nhau hoặc môi trường bên ngoài. Một điểm khác biệt quan trọng của nghiên cứu EEG, giờ đây khi các thiết bị chụp EEG không dây, di động đã sẵn sàng, là khả năng kiểm tra hoạt động não theo thời gian và hành vi xã hội ở các địa điểm trong thế giới thực, thay vì bị giới hạn trong phòng thí nghiệm.
Cuộc khủng hoảng tái lập là gì?
Cuộc khủng hoảng tái lập đề cập đến việc các nhà nghiên cứu không thể lặp lại hoặc tái hiện kết quả thí nghiệm của các nhà nghiên cứu khác. Kết quả là, những phát hiện của họ không thể mở rộng từ nhóm mẫu ra toàn bộ dân số.
Thật không may, kích thước mẫu nhỏ là cốt lõi của những thách thức hiện tại trong các nỗ lực khoa học thần kinh. Kích thước mẫu nhỏ ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê, làm tăng khó khăn trong việc đưa ra kết luận có ý nghĩa và làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng tái lập đang gia tăng.
Bởi vì tái lập là một bước cực kỳ quan trọng trong quy trình khoa học, việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập này là bắt buộc. Nếu không, các kết quả thực nghiệm không thể tái hiện sẽ làm giảm uy tín của các lý thuyết liên quan và do đó, bất kỳ liệu pháp, phương pháp điều trị hoặc luật pháp nào ra đời từ quy trình này cũng bị ảnh hưởng.
Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về cuộc khủng hoảng tái lập và cách nó ảnh hưởng đến khả năng của các nhà khoa học thần kinh trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu thu thập được để hiểu về thế giới thực. Sau đó, chúng tôi sẽ giới thiệu cách công nghệ của thế kỷ 21, như nghiên cứu dựa trên cộng đồng có sự hỗ trợ của AI, giúp giảm bớt cuộc khủng hoảng tái lập.
Tầm quan trọng của khả năng tái tạo trong nghiên cứu khoa học thần kinh
Nghiên cứu thực nghiệm ngày nay bao gồm cả việc thu thập và phân tích dữ liệu. Do đó, các cân nhắc về khả năng tái tạo của nó được chia thành hai câu hỏi:
Khả năng tái tạo (Reproducibility): Thí nghiệm của bạn có sở hữu sự xác thực của các phân tích và các chứng nhận cần thiết cho việc diễn giải dữ liệu không?
Khả năng tái lập (Replication): Thí nghiệm của bạn có khả năng được lặp lại để thu được dữ liệu mới, độc lập không?
Thật không may, câu trả lời cho cả hai câu hỏi trong nghiên cứu khoa học thần kinh là 'không'.
Vào năm 2016, Nature đã khảo sát 1.576 nhà nghiên cứu và phát hiện ra rằng hơn 70% nhà nghiên cứu đã cố gắng và thất bại trong việc tái tạo thí nghiệm của một nhà khoa học khác. Và, hơn một nửa thất bại trong việc tái tạo thí nghiệm của chính họ. Bất chấp những thất bại của họ, chỉ có 52% nhà nghiên cứu đồng ý rằng có một cuộc khủng hoảng, trong khi 31% nghĩ rằng kết quả có thể là sai.
Việc không thể tái tạo kết quả nghiên cứu thường là do tính chất độc đáo của các điều kiện thí nghiệm mà không thể bù đắp hoặc phát hiện bằng thống kê. Mọi thứ từ thời tiết ngày hôm đó, kỹ thuật viên phòng thí nghiệm cá nhân thực hiện thí nghiệm, cho đến các công cụ phân tích hoặc thống kê được phát triển để đánh giá kết quả thí nghiệm đều có thể có những yếu tố độc đáo làm phức tạp quá trình tái lập.
Hơn nữa, do nguồn lực và chuyên môn hạn chế cần thiết cho nghiên cứu khoa học thần kinh, các thí nghiệm của nó có xu hướng thiếu mẫu và đã có sẵn các mẫu dân số hạn chế WEIRD (phương Tây, có giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ).
Tại sao việc tái lập trong nghiên cứu lại quan trọng?
Các ràng buộc về hậu cần, chẳng hạn như vấn đề tuyển dụng, bị giới hạn trong phòng thí nghiệm và kích thước mẫu nhỏ, đã khiến các nhà nghiên cứu phải dựa vào các phương pháp và mô hình nghiên cứu cũ. Kết quả là, các nhà nghiên cứu nghiên cứu hành vi xã hội trong thế giới thực và thông tin cá nhân không thể chạy các thí nghiệm một cách đa dạng hoặc sáng tạo. Những ràng buộc này đã tác động đến khả năng của các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh trong việc chuyển đổi các phát hiện của họ cho các ứng dụng thực tế, chẳng hạn như các liệu pháp, phương pháp điều trị và thậm chí cả luật pháp. Những vấn đề này, các ràng buộc về nhóm mẫu và khả năng thử nghiệm hạn chế trong các tình huống thực tế là cốt lõi của cuộc khủng hoảng tái lập.
Việc không thể tái lập kết quả thí nghiệm trong phòng thí nghiệm khiến cho việc đưa ra kết luận có ý nghĩa thống kê cao trở nên khó khăn. Khi có sự nghi ngờ trong các suy luận rút ra từ kết quả thí nghiệm, nó sẽ làm suy giảm lòng tin của toàn bộ hệ thống. Sự nghi ngờ này cũng có thể phản ánh tiêu cực lên các tổ chức tài trợ tài chính được giao nhiệm vụ hỗ trợ nghiên cứu sẽ có tác động rộng rãi đến thế giới thực.
Khả năng tái tạo được cải thiện thường đến từ việc xác định rõ ràng phương pháp nghiên cứu. Việc tái lập kết quả được cải thiện khi các nhà nghiên cứu đạt được sự chuẩn hóa nghiêm ngặt trong việc thu thập dữ liệu, kiểm soát chất lượng và quy trình phân tích trong các thí nghiệm với các nhóm mẫu lớn hơn.
Trong thập kỷ qua, những đổi mới công nghệ trong phần mềm và phần cứng crowdsourcing (thu thập thông tin từ cộng đồng) đã trao quyền cho các nhà nghiên cứu cung cấp các yếu tố chuẩn hóa cốt lõi này nhằm giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập, vấn đề ý nghĩa thống kê và cuộc khủng hoảng khả năng tái tạo.
Thực hành nghiên cứu dựa trên Crowdsourcing
Vươn ra toàn cầu để tìm kiếm nhiều đối tượng hơn với nghiên cứu dựa trên crowdsourcing
Công nghệ crowdsourcing đã phát triển nhanh chóng trong hai thập kỷ qua. Đây là một phương pháp cho phép nhà nghiên cứu thu thập nhiều dữ liệu hơn từ các cá nhân thông qua một mạng lưới kết nối toàn cầu. Ví dụ, hãy xem xét tiến trình đạt được trong việc nhận dạng tốc độ của máy tính. Trong nhiều thập kỷ, nghiên cứu này về cơ bản đã bị bế tắc cho đến khi các công ty như Google, Amazon và Apple thu thập thông tin đầu vào tích lũy của hàng trăm nghìn người dùng internet. Với một bộ dữ liệu khổng lồ như vậy, họ có thể cải tiến phần mềm nhận dạng giọng ải giọng ai thành những gì được sử dụng phổ biến trong các dịch vụ Google, Alexa và Siri ngày nay.
Tuy nhiên, giống như hầu hết các đổi mới công nghệ khác, crowdsourcing đã được điều chỉnh cho phù hợp với một số hoạt động nghiên cứu thương mại và khoa học. Zooniverse, Folding@Home và Seek của iNaturalist là ba trong số các nền tảng crowdsourcing được biết đến rộng rãi nhất.
Zooniverse là nền tảng nghiên cứu do con người vận hành lớn nhất, với hai triệu tài khoản được đăng ký. Con người có khả năng thích ứng độc đáo để xác định các mô hình, trong khi máy tính gặp khó khăn. Công chúng có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định và phân loại mọi thứ từ hình dạng thiên hà đến các loại động vật. Cộng đồng Zooniverse đã đóng góp vào nhiều khám phá và bất kỳ ai cũng có thể tải dữ liệu của họ lên một dự án mở cho cộng đồng.
Các nền tảng crowdsourcing phổ biến khác bao gồm Folding@Home và Seek của iNaturalist. Folding@Home mượn sức mạnh tính toán khi trình bảo vệ màn hình đang hoạt động, tính toán hình dạng và khả năng tương tác của các protein được dịch mã từ mã DNA. Seek của iNaturalist là một ứng dụng điện thoại di động giúp xác định chi và loài của bất kỳ thực vật hoặc động vật nào thông qua camera.
Về mặt thu thập dữ liệu, Seek đạt trung bình gần 200.000 hình ảnh được tải lên hàng ngày. Sau khi được tải lên, một cộng đồng gồm hơn hai triệu nhà khoa học và nhà khoa học công dân tương tác với dữ liệu đóng vai trò là nhà phân tích chất lượng dữ liệu, đề xuất và xác nhận độ chính xác của việc nhận dạng.
Crowdsourcing và khoa học thần kinh luôn được định sẵn là đối tác của nhau
Nghiên cứu crowdsourcing là một cách để cải thiện ý nghĩa thực tiễn của các thí nghiệm. Nó tập hợp những cá nhân có sở thích đóng góp cho nghiên cứu và giúp các nhà nghiên cứu tạo ra tác động. Với crowdsourcing, ý nghĩa thống kê của các thực hành nghiên cứu này tăng lên. Các nhà nghiên cứu có nhiều khả năng phát hiện ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê hơn khi nó tồn tại vì có kích thước mẫu lớn để đảm bảo đủ ý nghĩa thống kê.
Những phát triển gần đây trong công nghệ crowdsourcing và các thiết bị chụp EEG cầm tay chất lượng cao dùng cho nghiên cứu mang lại hy vọng giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập. Việc thu thập dữ liệu chất lượng nghiên cứu từ hàng ngàn cá nhân đa dạng và phân tán dường như cung cấp ý nghĩa thống kê vững chắc hơn cho các thực hành nghiên cứu. Để trả lời những câu hỏi nghiên cứu và đổi mới hóc búa nhất, cộng đồng đang trở thành đối tác được lựa chọn hàng đầu.
Trong khi một số thảo luận vẫn tiếp tục về cuộc khủng hoảng tái lập, Emotiv đã tái định hình vấn đề như một cơ hội — một thách thức đáng để cố gắng giải quyết — và họ đã đạt được tiến bộ đáng kể khi làm điều đó. Để giải quyết cuộc khủng hoảng tái lập trong khoa học thần kinh nhận thức, Emotiv đã phát triển một nền tảng nghiên cứu khoa học thần kinh phân tán có thể mở rộng gọi là EmotivLABS.
Vượt lên trên cuộc khủng hoảng tái lập với EmotivLABS
Chúng ta có thể tăng tốc nghiên cứu của mình bằng cách hợp tác cùng nhau.
EmotivLABS là nền tảng nghiên cứu phân tán có thể mở rộng của Emotiv. Những người tham gia từ khắp nơi trên thế giới có thể tham gia vào nghiên cứu khoa học thần kinh với thiết bị chụp Emotiv EEG của riêng họ và được trả tiền cho sự đóng góp của họ.
Một tính năng không thể thiếu của nền tảng này là các quy trình đảm bảo chất lượng tinh vi nhằm đảm bảo các nhà nghiên cứu thu được dữ liệu chất lượng cao, cấp độ nghiên cứu từ những người tham gia. Người dùng phải hoàn thành một quy trình chứng nhận: chứng minh rằng họ biết cách hoạt động của thiết bị chụp của mình và họ có thể thu được dữ liệu EEG chất lượng cao. Sau khi được chứng nhận, người dùng có thể tham gia vào các thí nghiệm nghiên cứu khoa học thần kinh trên nền tảng và trong một số trường hợp, thậm chí nhận được thù lao.
Ngoài EEG thô, các nhà nghiên cứu cũng có quyền truy cập vào dữ liệu năng lượng băng tần và một bộ thuật toán phát hiện nhận thức và cảm xúc bao gồm sự chú ý, thất vọng, thích thú, thư giãn, tham gia, phấn khích và căng thẳng nhận thức.
Các thí nghiệm nghiên cứu có thể được xây dựng bằng công cụ Experiment Builder của Emotiv, sau đó triển khai lên EmotivLABS. Kết nối và tuyển dụng từ một nhóm người tham gia được chứng nhận trên toàn cầu, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao tất cả trong một nền tảng.
Các thiết bị chụp EEG của Emotiv, kết hợp với EmotivLABS giải quyết ba vấn đề chính của cuộc khủng hoảng tái lập: hậu cần tuyển dụng, ý nghĩa thống kê và tiếp cận với nhân khẩu học đa dạng, toàn diện hơn.
Cuối cùng, khi số lượng các chuyên ngành và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp khoa học thần kinh tăng lên, các thiết bị chụp chất lượng nghiên cứu, giá thành thấp của Emotiv đang được sử dụng trong nghiên cứu khoa học thần kinh, sức khỏe và thể chất, ô tô, tiếp thị thần kinh, nghiên cứu người tiêu dùng, giáo dục và môi trường giải trí.
Cuối cùng, những đổi mới trong công nghệ thần kinh ở quy mô này cho phép chúng ta có được sự thấu hiểu lớn hơn vào đời sống cảm xúc và trí tuệ của mình. Kiến thức mà trước đây ngoài tầm với do các thiết kế thí nghiệm và thực hành nghiên cứu cũ. Việc áp dụng những hiểu biết đó sẽ giúp chúng ta kiểm soát tốt hơn trong việc chủ động thích ứng với cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp của mình để tối đa hóa hiệu suất và làm phong phú thêm khả năng bẩm sinh của chính mình và trong các mối quan hệ với những người khác.
Tìm hiểu thêm về cách nâng cao nghiên cứu của bạn tại đây.
Tìm hiểu thêm về Emotiv
Được thành lập vào năm 2011, Emotiv là một công ty tin sinh học có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh thúc đẩy sự hiểu biết của chúng ta về bộ não con người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và trực quan hóa điện não đồ (EEG) tùy chỉnh.
Trọng tâm của khoa học mở là sự hợp tác. Nền tảng nghiên cứu và đội ngũ nhân viên của Emotiv nhằm mục đích thúc đẩy tính toàn vẹn khoa học và sự nghiêm túc trong thực nghiệm. Nền tảng nghiên cứu có thể mở rộng của Emotiv, EmotivLABs, kết nối các nhà khoa học thần kinh nhận thức trên toàn thế giới với cộng đồng toàn cầu gồm những người tham gia nghiên cứu và các điều tra viên. Nhận thức được tính tuyến tính cộng gộp của nghiên cứu khoa học thần kinh, chúng tôi hỗ trợ các nhà nghiên cứu bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu phong phú, đa chiều, cho phép bạn đưa ra các kết luận có ý nghĩa từ một mẫu rộng lớn.
Thiết bị chụp Emotiv
Emotiv Insight
Emotiv phục vụ một cộng đồng người dùng rộng lớn, từ các chuyên gia đến những cá nhân đơn giản chỉ muốn tìm hiểu về bộ não của họ. Emotiv Insight là thiết bị chụp EEG 5 kênh được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế kiểu dáng đẹp, dễ thiết lập với công nghệ cảm biến mang tính cách mạng.
Emotiv EPOC X và EPOC Flex
Emotiv Epoc X là thiết bị chụp EEG 14 kênh và Epoc Flex là hệ thống EEG 32 kênh. Được thiết kế cho nghiên cứu khoa học thần kinh trong mọi bối cảnh, các thiết bị chụp EPOC không dây với công nghệ cảm biến được cải tiến. Cả hai thiết bị chụp đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và được chứng minh là cung cấp dữ liệu chất lượng cao cấp độ nghiên cứu.
Bản so sánh đầy đủ về khả năng kỹ thuật của các thiết bị chụp EEG của Emotiv có sẵn trên trang web của Emotiv.
Công nghệ Emotiv
Emotiv đã thiết kế một bộ công cụ để hỗ trợ từng bước của nghiên cứu khoa học thần kinh trong suốt quá trình đi.
Phần mềm EmotivPRO cho phép người dùng xử lý, phân tích và trực quan hóa kết quả thử nghiệm. Các nhà nghiên cứu cũng có thể thiết kế các thí nghiệm ở cấp độ chuyên nghiệp, trong đó bất kỳ người tham gia nào có thiết bị chụp Emotiv đều có thể tham gia nếu tuân thủ thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ phát triển phần mềm (SDK) cho Emotiv cũng có sẵn để các ứng dụng tùy chỉnh, tương tác hoặc thiết kế thí nghiệm có thể được thực hiện khi đang di chuyển chỉ bằng cách sử dụng thiết bị chụp và điện thoại thông minh.
Khi số lượng các chuyên ngành và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp khoa học thần kinh tăng lên, các thiết bị chụp EEG chi phí thấp, dễ sử dụng của Emotiv đang được sử dụng trong:
Nghiên cứu khoa học thần kinh
Sức khỏe và thể chất
Ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Môi trường giải trí
Tiếp tục đọc