Hãy tưởng tượng bạn đã tạo ra một video ngắn và bạn muốn tìm hiểu xem người xem thấy những phần nào của video là hấp dẫn. 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 biện pháp chủ quan có thể chứa đầy sự không chắc chắn mà việc đo lường các phản ứng sinh lý thần kinh có thể đề xuất để vượt qua. Các thiết bị EEG có vị trí 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 (neuromarketing) 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 kênh đơn 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.

Những lợi ích của EEG là gì?

Độ phân giải thời gian cao

Do có độ phân giải thời gian cao, EEG có khả năng lập chỉ mục các quá trình trước khi có ý thức.

Điểm 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 lường các phản ứng nhanh của não trong khoảng 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 nhiệm vụ hành vi được thiết kế để tránh những điều không chắc chắn trong các phản ứng chủ quan thường dựa vào thời gian phản ứng và phản ứng nhấn nút. Những hoạt động này có thể mất tới một giây, một khoảng thời gian rất chậm khi xem xét rằng não có khả năng tạo ra nhiều quá trình sinh lý thần kinh phức tạp ở thang đo thời gian mili giây. Do đó, nhờ độ phân giải thời gian cao, EEG có khả năng lập chỉ mục các quá trình trước ý thức mà nếu không sẽ không được nhận biết bằng các nhiệm vụ tự báo cáo và dựa trên phản ứng đơn thuần.

Khả năng chi trả và tính di động

Khoa học Thể thao: Paxton Lynch trải qua bài kiểm tra áp lực với Thiết bị đeo đầu 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, thì EEG là công cụ nghiên cứu dễ tiếp cận hơn do chi phí thấp và tính di động, cho phép nghiên cứu hành vi của con người trong các bối cảnh tự nhiên hoặc được kiểm soát. 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 phòng thí nghiệm để tiến hành các nghiên cứu này. Trái ngược hoàn toàn, hầu hết mọi bối cảnh đều 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 lại EEG của họ. Nền tảng EmotivLABS cho phép các nhà nghiên cứu thực hiện các thử nghiệm trực tuyến của họ với các thiết bị đeo đầu Emotiv, đã được xác thực so với các thiết bị cấp nghiên cứu²ʹ³. Đọc về nghiên cứu EEG trực tuyến thử nghiệm của chúng tôi tại đây hoặc về một trong những đối tác của chúng tôi nơi người dùng Emotiv tham gia vào một nghiên cứu tại nhà để đánh giá một phần mềm trình bày 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 xuất hiện kích thích (tức là điện thế liên quan đến sự kiện, hoặc ERP) hoặc lượng dao động (của sóng não) trong EEG mỗi giây (tức là phân tích tần số thời gian).

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 hồi lại 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 trả lời các câu hỏi như "Phần nào trong video của tôi thu hút nhiều sự chú ý hơn" một cách dễ dàng.

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 được khớp ở mọi khía cạnh ngoại trừ chính biến số quan tâm. Do đó, một nhiệm vụ thử nghiệm được thiết kế tốt là nền tảng của nghiên cứu EEG tốt. Thứ hai, các thiết bị EEG có thể bị nhiễu từ các thiết bị điện và EEG cũng có thể nhạy cảm với chuyển động, điều này có thể đưa các nhiễu sóng không mong muốn vào bản ghi. Do đó, các EEG thô phản ánh toàn bộ phản ứng của não cần phải 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 tăng lên ở một điện cực vùng trán không có nghĩa là thùy trán đã 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 đang được sử dụng theo nhiều cách khác nhau để 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.

Khoa học Thần kinh Y tế hoặc Lâm sàng

EEG chủ yếu được sử dụng trong 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, và trong các nghiên cứu về giấc ngủ để phát hiện các bất thường về giấc ngủ⁶. Trong tâm thần học và khoa học thần kinh 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 mô tả 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 hơn⁸ˈ⁹.

Tiếp thị thần kinh (Neuromarketing)

Chắc chắn, hiểu được hành vi của người tiêu dùng là trọng tâm 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 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 Cao cấp của L'Oreal.

Sự 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 nhiệm vụ hành vi với EEG được sử dụng để tìm ra 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 khoa học thần kinh tổng quát

Loại nghiên cứu này liên quan đến việc tìm hiểu cách thức hoạt động của não bộ (ví dụ: cách não bộ của chúng ta xử lý các kích thích thị giác hoặc thính giác) và cách các phần khác nhau của não 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 của 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) - Thiết bị đeo đầu EPOC của Emotiv & bộ tổng hợp TONTO mang tính biểu tượng là sự kết hợp hoàn hảo.

Nhìn chung, việc sử dụng EEG hứa hẹn sẽ mang lại sự hiểu biết sâu sắc hơn về hành vi của con người. Tính hiệu quả về chi phí và khả năng tiếp cận cao của nó làm cho 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 là các báo cáo 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 các 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. Making the case for mobile cognition: EEG and sports performance. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).

2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. Validation of Emotiv EPOC+ for extracting ERP correlates of emotional face processing. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).

3. Badcock, N. A. et al. Validation of the Emotiv EPOC EEG system for research quality auditory event-related potentials in children. PeerJ 3, e907 (2015).

4. Michel, C. M. et al. EEG source imaging. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).

5. Noachtar, S. & Rémi, J. The role of EEG in epilepsy: A critical review. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).

6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. Diagnostic value of video‐EEG polysomnography. Neurology 41, 1060–1060 (1991).

7. Prichep, L. S. & John, E. R. QEEG profiles of psychiatric disorders. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).

8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. A machine learning approach using EEG data to predict response to SSRI treatment for major depressive disorder. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).

9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. Classification of Depression Through Resting-State Electroencephalogram as a Novel Practice in Psychiatry: Review. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).

10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. Analysis of neurophysiological reactions to advertising stimuli by means of EEG and galvanic skin response measures. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).

11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. Electroencephalography (EEG) Application in Neuromarketing-Exploring the Subconscious Mind ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) APPLICATION IN NEUROMARKETING-EXPLORING THE SUBCONSCIOUS MIND. 14, (2020). (Neuromarketing)

12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. Neuropricing: Perspectives of brain reactions to price exposure. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).

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