Hãy tưởng tượng bạn đã tạo ra một video ngắn và bạn muốn tìm hiểu xem mọi người cảm thấy hấp dẫn ở phần nào của video đó. Thông thường, bạn sẽ chỉ hỏi họ. Có thể bạn sẽ sử dụng một cuộc khảo sát. Nhưng câu trả lời phổ biến nhất có thể là “Tôi không chắc chắn chính xác” hoặc “Tôi không thể nhớ”. Việc tiến hành nghiên cứu về nhận thức của con người chỉ bằng cách sử dụng các phép đo chủ quan có thể gặp phải nhiều sự không chắc chắn mà việc đo lường các phản ứng sinh lý thần kinh có thể đề xuất khắc phục. Các thiết bị EEG có vị thế độc đáo như một công cụ dễ tiếp cận, tiết kiệm chi phí, có thể nâng cao nghiên cứu liên quan đến nhận thức của con người. Kết quả là, nó đang nhanh chóng trở thành một công cụ chính trong tâm lý học, tiếp thị thần kinh và BCI.

EEG là gì?

Điện não đồ (EEG) là phép đo hoạt động điện được tạo ra bởi các tế bào não, được gọi là các neuron. Đây là một phương pháp an toàn và không xâm lấn sử dụng các điện cực đặt trên da đầu. Các thiết bị EEG được sử dụng cho mục đích này có thể khác nhau, từ các thiết bị thương mại dạng kênh đơn cho đến các hệ thống cấp y tế 256 kênh. Bạn có thể đọc thêm chi tiết về EEG là gì và các thiết bị EEG khác nhau tại đây.

Lợi ích của EEG là gì?

Độ phân giải thời gian cao

Nhờ độ phân giải thời gian cao, EEG có khả năng lập chỉ mục cho các quá trình tiền ý thức.

Sức mạnh lớn nhất của EEG so với các phương pháp chẩn đoán hình ảnh thần kinh khác là độ phân giải thời gian của nó, nghĩa là khả năng đo các phản ứng nhanh của não trong phạm vi mili giây. Các phương pháp chẩn đoán hình ảnh não khác như fMRI (chụp cộng hưởng từ chức năng), yêu cầu một giây hoặc hơn sau khi trình bày các kích thích quan tâm. Hơn nữa, các tác vụ hành vi được thiết kế để tránh những bất ổn trong phản ứng chủ quan thường dựa vào thời gian phản ứng và phản ứng nhấn nút. Việc này có thể mất tới một giây, rất chậm khi xem xét rằng não bộ có thể tạo ra nhiều quá trình sinh lý thần kinh phức tạp ở thang thời gian mili giây. Do đó, nhờ độ phân giải thời gian cao, EEG có khả năng lập chỉ mục cho các quá trình tiền ý thức mà nếu không sẽ không được nhận biết bằng các tác vụ tự báo cáo và dựa trên phản ứng đơn thuần.

Khả năng chi trả và tính cơ động

Khoa học Thể thao: Paxton Lynch trải qua bài kiểm tra áp lực với Tai nghe EEG Emotiv Insight.

Các thiết bị EEG đã trở nên tiết kiệm chi phí và không dây, cho phép các nhà nghiên cứu tiến hành nghiên cứu thực địa, thay vì đưa người tham gia vào phòng thí nghiệm. Trong khi cả EEG và MEG (Từ não đồ) đều có độ phân giải thời gian cao, EEG là công cụ nghiên cứu dễ tiếp cận hơn do chi phí thấp và tính di động, cho phép hành vi của con người được nghiên cứu trong môi trường được kiểm soát hoặc tự nhiên. Các phương pháp chẩn đoán hình ảnh thần kinh thay thế (ví dụ: MEG, MRI và PET) yêu cầu chi phí bảo trì cao và người tham gia phải được đưa vào bệnh viện hoặc môi trường phòng thí nghiệm để tiến hành các nghiên cứu này. Trái lại, hầu như bất kỳ môi trường nào cũng có thể được chuyển đổi thành một "phòng thí nghiệm" EEG. (Xem đánh giá của Park và cộng sự1 về cách sử dụng EEG di động trong việc cải thiện hiệu suất thể thao trên thực địa)

Nghiên cứu tại chỗ hoặc từ xa

EEG không nhất thiết phải dựa trên phòng thí nghiệm với một thiết bị duy nhất. Với những tiến bộ trong các thiết bị EEG thương mại, giá cả phải chăng, người dùng tại nhà có thể tự ghi EEG cho chính họ. Nền tảng EmotivLABS cho phép các nhà nghiên cứu tiến hành các thử nghiệm trực tuyến của họ với tai nghe Emotiv, tai nghe đã được xác nhận so với các thiết bị cấp cứu nghiên cứu²ʹ³. Đọc về nghiên cứu thí điểm trực tuyến EEG của chúng tôi tại đây hoặc về một trong những mối quan hệ đối tác của chúng tôi nơi người dùng Emotiv tham gia vào một nghiên cứu tại nhà để đánh giá một phần mềm thuyết trình tại đây.

Chúng ta có thể đo lường những gì bằng EEG?

Thông thường, các nhà nghiên cứu sử dụng biên độ điện áp tại các thời điểm quan tâm sau khi bắt đầu một kích thích (nghĩa là các điện thế liên quan đến sự kiện, hoặc ERP) hoặc lượng dao động (của sóng não) trong EEG mỗi giây (nghĩa là phân tích thời gian-tần số).

Hai lĩnh vực này cho phép chúng ta trả lời các câu hỏi nghiên cứu khác nhau liên quan đến hành vi. Hơn nữa, với sự phát triển của các thuật toán học máy tinh vi, chúng ta có thể bắt đầu giải mã các trạng thái tinh thần để phản ứng với các kích thích quan tâm. Ví dụ, với sự phát triển của các thuật toán được xác thực cho sự chú ý, giờ đây chúng ta có thể dễ dàng trả lời các câu hỏi như "Phần nào trong video của tôi thu hút nhiều sự chú ý hơn".

Những lưu ý cần cân nhắc

Điều quan trọng cần nhớ là chúng ta không thể đọc chính xác suy nghĩ bằng EEG. Vì vậy, các kích thích được so sánh lý tưởng nhất cần phải khớp nhau về mọi khía cạnh, ngoại trừ chính biến số quan tâm. Do đó, một tác vụ thử nghiệm được thiết kế tốt là viên đá tảng của nghiên cứu EEG tốt. Thứ hai, các thiết bị EEG có thể thu nhiễu từ các thiết bị điện và EEG cũng có thể dễ bị ảnh hưởng bởi chuyển động, điều này có thể đưa các nhiễu tác không mong muốn vào bản ghi. Do đó, các EEG thô phản ánh phản ứng của toàn bộ não, cần được làm sạch và xử lý trước khi có thể đưa ra bất kỳ suy luận nào liên quan đến nhận thức về kích thích.

Ngoài ra, hoạt động của não tại một điện cực duy nhất ghi lại hoạt động từ toàn bộ não và vị trí của nó không chỉ ra chính xác nguồn gốc của hoạt động một cách trực tiếp (ví dụ: hoạt động gia tăng ở điện cực vùng trán không có nghĩa là thùy trán tạo ra phản ứng này). Các phương pháp như tái dựng nguồn⁴ của phản ứng EEG có thể được sử dụng cho mục đích này để xác định nguồn ở cấp độ da đầu. Để xác định các nguồn sâu hơn với độ tin cậy cao hơn, các phương pháp chẩn đoán hình ảnh thần kinh như MEG hoặc fMRI kết hợp với EEG có thể được xem xét.

EEG trong nghiên cứu hiện tại

EEG hiện được sử dụng theo vô số cách hỗ trợ các nhà nghiên cứu không chỉ trong lĩnh vực tâm lý học và y tế mà còn trong giao diện não máy tính, phản hồi thần kinh và trong việc tìm hiểu hành vi của người tiêu dùng trong các lĩnh vực như tiếp thị thần kinh.

Y học hoặc Thần kinh học lâm sàng

EEG chủ yếu được sử dụng trong các lĩnh vực y tế để cải thiện chẩn đoán và điều trị. Ví dụ, việc sử dụng EEG phổ biến nhất là trong chẩn đoán động kinh và phát hiện các cơn co giật⁵ cũng như trong các nghiên cứu giấc ngủ để phát hiện các bất thường về giấc ngủ⁶. Trong tâm thần học và thần kinh học lâm sàng, EEG hiện đang được sử dụng để xác định các dấu hiệu khách quan của các rối loạn mà nếu không sẽ phải dựa vào các đánh giá lâm sàng chủ quan. Các kỹ thuật như EEG định lượng (qEEG), trong đó lượng dao động được tính toán và lập bản đồ trên da đầu, đang được sử dụng để đặc trưng cho những thay đổi trong não do các rối loạn tâm thần khác nhau gây ra⁷. Học máy được áp dụng để phân loại não khỏe mạnh và não bị rối loạn cũng đang mở đường cho các phương pháp chẩn đoán khách quan hơn diagnosis⁸¹⁹.

Tiếp thị thần kinh (Neuromarketing)

Chắc chắn, hiểu được hành vi của người tiêu dùng là cốt lõi của Tiếp thị thần kinh. Việc sử dụng EEG phổ biến nhất trong lĩnh vực này là để xác định các khía cạnh kém nổi bật và kém hấp dẫn của quảng cáo¹⁰, sản phẩm hoặc dịch vụ với mục tiêu cải thiện chúng.

Emotiv x Neuromarketing - Tương lai của hành vi người tiêu dùng tại Phòng thí nghiệm sang trọng của L'Oreal.

Các dao động EEG cũng được sử dụng để xác định xem có sự gợi nhớ thương hiệu/sản phẩm trong tiềm thức hay không¹¹. Các ứng dụng khác bao gồm định giá thần kinh (neuropricing), trong đó các tác vụ hành vi với EEG được sử dụng để tìm ra các chiến lược định giá tối ưu cho sản phẩm¹².

Emotiv x Neuromarketing - Cách não bộ phản ứng với các gợi ý định giá khác nhau.

Nghiên cứu thần kinh học đại cương

Loại nghiên cứu này liên quan đến việc tìm hiểu cách não bộ hoạt động (ví dụ: cách não bộ xử lý các kích thích thị giác hoặc thính giác) và cách các phần khác nhau của não bộ giao tiếp với nhau. Nó cũng liên quan đến việc hiểu mối quan hệ giữa não bộ và các rối loạn (ví dụ: rối loạn phổ tự kỷ hoặc tâm thần phân liệt). Điều này bao gồm nhiều lĩnh vực bao gồm các khía cạnh xã hội, cảm xúc, tính toán và nhận thức.

Giao diện não máy tính (BCI)

Nghiên cứu BCI nhằm mục đích dịch các lệnh tinh thần thành một hành động bên ngoài, bằng cách tích hợp EEG với các thiết bị máy tính. Sử dụng các lệnh tinh thần để nhập một tài liệu văn bản, di chuyển xe lăn và thậm chí di chuyển các chi giả là một số phát triển hiện tại trong BCI đang được sử dụng để cải thiện chất lượng cuộc sống của những người khuyết tật¹³.

Giao diện não máy tính (BCI) - Những sáng tạo tuyệt đẹp từ John, một cậu bé 8 tuổi bị bại não, tại brainpaintbyjohn trên Instagram

Một cuộc cách mạng khác là trong ngành công nghiệp âm nhạc nơi các nhạc sĩ/ca sĩ đang sử dụng suy nghĩ của họ để tạo ra âm nhạc (xem bài viết liên quan của chúng tôi tại đây)

Giao diện não máy tính (BCI) - Tai nghe EPOC của Emotiv & bộ tổng hợp TONTO mang tính biểu tượng là sự kết hợp hoàn hảo.

Nhìn chung, việc sử dụng EEG mang lại hứa hẹn khám phá sâu hơn bên dưới mức độ hiểu biết bề mặt về hành vi của con người. Tính hiệu quả về chi phí và khả năng tiếp cận cao giúp nó trở thành một công cụ hữu ích trong nhiều lĩnh vực nơi các quy trình từ cải thiện trải nghiệm người dùng đến nâng cao các phương pháp trị liệu có thể được thực hiện bằng cách đi sâu hơn các báo cáo tự chủ quan đơn giản và giải mã hành vi con người một cách khách quan bằng cách sử dụng EEG.

Giao diện não máy tính (BCI) - Emotiv x Rodrigo Hubner Mendes, lái xe F1 bằng lệnh tinh thần

Bài viết bởi
Roshini Randeniya, Cán bộ Nghiên cứu, Emotiv Research Pty. Ltd

Tài liệu tham khảo

1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. Đưa ra trường hợp cho nhận thức di động: EEG và hiệu suất thể thao. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).

2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Xác thực Emotiv EPOC+ để trích xuất các tương quan ERP của xử lý khuôn mặt cảm xúc. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).

3. Badcock, N. A. và cộng sự. Xác thực hệ thống Emotiv EPOC EEG cho các điện thế liên quan đến sự kiện thính giác chất lượng nghiên cứu ở trẻ em. PeerJ 3, e907 (2015).

4. Michel, C. M. và cộng sự. Hình ảnh nguồn EEG. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).

5. Noachtar, S. & Rémi, J. Vai trò của EEG trong bệnh động kinh: Một đánh giá quan trọng. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).

6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Giá trị chẩn đoán của đa ký giấc ngủ video-EEG. Neurology 41, 1060–1060 (1991).

7. Prichep, L. S. & John, E. R. Hồ sơ qEEG của các rối loạn tâm thần. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).

8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. Phương pháp học máy sử dụng dữ liệu EEG để dự đoán phản ứng với điều trị SSRI cho rối loạn trầm cảm lớn. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).

9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Phân loại trầm cảm thông qua điện não đồ trạng thái nghỉ ngơi như một phương pháp mới trong tâm thần học: Đánh giá. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).

10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Phân tích các phản ứng sinh lý thần kinh đối với các kích thích quảng cáo bằng phương pháp định lượng EEG và phản ứng da galvanic. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).

11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Ứng dụng điện não đồ (EEG) trong tiếp thị thần kinh-Khám phá tâm trí vô thức ỨNG DỤNG ĐIỆN NÃO ĐỒ (EEG) TRONG TIẾP THỊ THẦN KINH-KHÁM PHÁ TÂM TRÍ VÔ THỨC. 14, (2020). (Neuromarketing)

12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Định giá thần kinh: Quan điểm về phản ứng của não đối với việc tiếp xúc với giá cả. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).

13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. Giải mã