Triển khai thử nghiệm thần kinh từ xa tới hàng trăm người tham gia
Mehul Nayak
Chia sẻ:
Bài viết dưới đây phản ánh một cuộc phỏng vấn với các nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu của EMOTIV:
Tiến sĩ Bill King, Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu
Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà khoa học Nghiên cứu Cấp cao
Tiến sĩ Roshini Randeniya, Nhân viên Nghiên cứu
Trọng tâm sẽ được đặt vào việc sử dụng nền tảng EmotivLABS để triển khai từ xa các thí nghiệm EEG đến các tập mẫu lớn và đa dạng trên toàn cầu.
Bài viết bao gồm các đoạn trích từ cuộc trò chuyện của chúng tôi, cùng với các chủ đề bối cảnh rộng hơn. Cuộc trò chuyện đã bao gồm:
EmotivLABS: Từ Công cụ Nội bộ đến Nền tảng Nghiên cứu Dựa trên Đám mây
Có thể một nhà nghiên cứu triển khai từ xa các thí nghiệm thần kinh đến hàng trăm người tham gia không?
Các thí nghiệm tâm lý học và khoa học nhận thức thu thập dữ liệu hành vi (thời gian phản hồi, phản hồi khảo sát) là những người đầu tiên áp dụng việc sử dụng Internet để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Tuy nhiên, những thiết kế thí nghiệm này không cần phải giới hạn ở các điểm dữ liệu hành vi. Trước khi có EmotivLABS, việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa là không tồn tại.
Bill: "Cho đến bây giờ, các nhà nghiên cứu chưa thể thu thập dữ liệu não thực tế (dữ liệu thần kinh) từ các chủ thể từ xa."
Các phiên bản đầu tiên của EmotivLABS là những bộ công cụ phát triển tùy chỉnh mà các nhà nghiên cứu phát triển cho mục đích sử dụng nội bộ, do cần thiết. Những gốc rễ này đã độc đáo thiết lập EMOTIV và đội ngũ như là những người dẫn đầu về tư duy và thị trường trong việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa.
Trong hơn một thập kỷ, EMOTIV đã:
Xúc tiến ranh giới của công nghệ, phần cứng EEG di động và chi phí thấp.
Tăng cường khả năng tiếp cận với các đổi mới trong phần mềm.
Thiết lập các giải pháp bền vững cho ba vấn đề chính đang gây rối cho khoa học thần kinh. Điều này đề cập đến:
Sức mạnh thống kê thấp
Sự tái hiện
Khả năng tái lập
Nikolas: Nền tảng EmotivLABS "…là hoàn toàn độc đáo. Bạn có thể xây dựng một thí nghiệm qua một giao diện phần mềm, và sau đó bạn có thể công bố nó lên nền tảng thí nghiệm trực tuyến. Từ đó, nó có thể được phát hành và trở nên sẵn có cho toàn bộ cơ sở người dùng của chúng tôi hoặc một phần của cơ sở người dùng, tùy thuộc vào các câu hỏi bạn muốn trả lời. "
Các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh thường bị hạn chế bởi:
Chi phí tuyển dụng và thử nghiệm chủ thể
Thiếu cơ sở và thiết bị của trường đại học
Giảm các tùy chọn bồi thường cho người tham gia
Lịch trình tham gia tối ưu hóa
Nikolas: “Về vấn đề này, nếu bạn cần hàng trăm cá nhân, bạn đang nói đến nhiều tháng thu thập dữ liệu để hoàn thành công việc đó. Bằng cách phân phối nó qua một nền tảng dựa trên đám mây, lý thuyết là, bạn có thể có một trăm người tham gia cùng tham gia thí nghiệm vào cùng một thời điểm và làm việc trong ngân sách của bạn."
Như đã thảo luận trong bài viết trước của chúng tôi về "Thu thập Dữ liệu Từ xa Cải thiện Nghiên cứu Khoa học Thần kinh", các nhà khoa học thần kinh có thể gặp khó khăn trong việc tuyển dụng một số lượng nhỏ người tham gia, chứ chưa nói đến hàng trăm. Các chủ thể được tuyển dụng tại địa phương và sau đó phải đóng góp dữ liệu EEG của họ trong một phòng thí nghiệm, điều này yêu cầu sự có mặt và ưu tiên tính khả dụng hơn là tính ứng dụng.
Áp lực này đã dẫn đến một sự đại diện lệch lạc về nhân khẩu học trong nghiên cứu thông qua việc sử dụng sinh viên đại học Mỹ làm chủ thể nghiên cứu. Việc sử dụng sinh viên đại học này đã dẫn đến sự bão hòa về các cộng đồng phương Tây, được giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ (WEIRD) trong nghiên cứu khoa học thần kinh. Việc phụ thuộc quá mức đã dẫn đến việc sử dụng sai các phương pháp điều trị, liệu pháp và thậm chí luật pháp trong một số cộng đồng thiếu thốn.
Các yếu tố Đằng sau Nhu cầu Triển khai Từ xa các Thí nghiệm Khoa học Thần kinh
Nhu cầu tăng cao về sự đa dạng, đại diện và khả năng tổng quát chính xác của kết quả nghiên cứu là ba yếu tố thúc đẩy nhu cầu triển khai từ xa các thí nghiệm khoa học thần kinh.
Các sự kết hợp của một số yếu tố hạn chế trong khoa học xã hội và nghiên cứu đối tượng con người—cuộc khủng hoảng tái tạo, vấn đề khả năng tái tạo và sự đa dạng nhân khẩu hạn chế—đã đưa nghiên cứu từ xa lên bàn như một tùy chọn cần thiết. Sau đó, đại dịch COVID-19 xảy ra và việc thu thập dữ liệu trực tiếp đã dừng lại.
Nikolas: "Một dấu hiệu sớm của sự thay đổi hướng tới việc thu thập dữ liệu thí nghiệm trực tuyến là sự quan tâm và thử nghiệm nhanh chóng với MTurk trong các thí nghiệm tâm lý học và nhận thức. MTurk đã cho phép thu thập nhanh các bộ dữ liệu lớn trong thời gian ngắn, với chi phí hợp lý."
So với MTurk, EmotivLABS là thế hệ tiếp theo. Được xây dựng như một nền tảng nghiên cứu chất lượng chuyên nghiệp cho việc thu thập dữ liệu từ xa, đội ngũ EMOTIV đã cân nhắc kỹ lưỡng các nhiệm vụ cụ thể hàng ngày mà các nhà nghiên cứu phải thực hiện không liên quan trực tiếp đến khoa học. Điều này bao gồm việc lên lịch, đào tạo và trả tiền cho các tham gia nghiên cứu vì những đóng góp của họ.
Bill: "EMOTIV đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu dành ít thời gian hơn cho thủ tục papier, báo cáo và kế hoạch logistics và nhiều thời gian hơn cho khoa học của họ."
EmotivLABS được phát triển đặc biệt cho việc thu thập và phân tích dữ liệu thần kinh từ xa, cho phép các nhà khoa học tập trung vào công việc của họ một cách sáng tạo hơn. Cách tiếp cận toàn diện của EMOTIV trong việc kết hợp tai nghe EEG không dây với phần mềm giao diện người dùng đồ họa được xây dựng với mục đích giúp xác nhận và xác nhận tính toàn vẹn của tín hiệu đến ống dẫn dữ liệu.
Bill: "Lấy nhiệm vụ đánh dấu tín hiệu. Về cơ bản, bạn đang chú thích chuỗi thời gian tín hiệu với các dấu hiệu ghi chú điều gì đã xảy ra khi nào. Điều này được thực hiện tự động trong một giải pháp một cửa của EmotivLABS. Nếu bạn vào một môi trường phân tích dữ liệu bên thứ ba, bạn phải hiểu các quy ước của họ liên quan đến việc đánh dấu tín hiệu. Vì vậy bây giờ bạn dành cả ngày để chuẩn bị dữ liệu thô chỉ để được nhập vào và hiểu đúng bởi phần mềm của người khác thay vì suy ngẫm về các kết quả thực tế như chúng đang có."
Giống như việc Apple kết hợp iPhone với iOS, EMOTIV đã tích hợp kiểm soát chất lượng và chức năng xử lý tín hiệu bên trong, không thấy/không có mặt với các nhà nghiên cứu và người tham gia. Việc đẩy những yếu tố quan trọng đó ra phía sau giúp người dùng EmotivLABS có giao diện người dùng dễ dàng điều hướng và được thiết kế có chủ đích. Kết quả là, các nhà nghiên cứu về hành vi hoặc khoa học thần kinh của EMOTIV có thể dành thời gian suy ngẫm về việc diễn giải các kết quả thí nghiệm thay vì phải vất vả hay chỉnh sửa dữ liệu thô để có thể nhận biết được.
Bắt đầu với EmotivLABS
Bắt đầu từ bất kỳ Cấp độ Nghiên cứu nào
Cách tiếp cận của EMOTIV đối với nghiên cứu EEG phản ánh gần gũi với các điều kiện "thế giới thực", vì các cá nhân đang được thử nghiệm ở những địa điểm và môi trường phản ánh cách họ sống cuộc sống của họ.
Roshini: "Không cần yêu cầu trước hoặc đào tạo để bắt đầu với các thiết bị và phần mềm EMOTIV. Người xây dựng rất thân thiện với người dùng. Nhiều nhà tiếp thị thần kinh sử dụng tai nghe và nền tảng LABS liên quan đến quảng cáo và phân biệt sản phẩm. Nhiều người không có kinh nghiệm với EEG nhưng có thể bắt đầu với các thiết bị EMOTIV, học hỏi mẹo và thủ thuật trong quá trình đi. Nó rất thân thiện với người dùng."
Được Sáng tạo như Bạn hoặc Nhóm của Bạn mong muốn
Nikolas: "Chúng tôi không có nhiều hạn chế về những gì mọi người có thể xây dựng như một thí nghiệm. Họ có thể xây dựng bất cứ điều gì họ muốn như một thí nghiệm nhưng sau đó công bố nó lên nền tảng EmotivLABS. Để một thử nghiệm của nhà nghiên cứu bắt đầu, phải có một mẫu chấp thuận thông tin mà các người tham gia cần đọc, vì vậy họ thực sự phải phát triển điều đó. Nếu họ thực hiện cho một trường đại học, điều đó là bắt buộc vì bạn phải có nó để công bố bất kỳ thứ gì từ kết quả của bạn."
EMOTIV xem xét các thí nghiệm để đảm bảo rằng các yêu cầu đối với công chúng đều hợp lý và đạo đức. Tổng thể, các quản trị viên của cộng đồng EMOTIV cho phép tự do trong các loại nghiên cứu. Tuy nhiên, họ thực sự xem xét các thí nghiệm để đảm bảo chất lượng. Hơn nữa, các kiểm tra chất lượng này cho phép các nhà phát triển của EMOTIV xác định những thiếu sót trong mã hiện tại và kết hợp các tính năng mới theo thời gian thực dựa trên phản hồi tương tác của khách hàng.
Nhận Trợ giúp Lập kế hoạch Tùy chỉnh từ EMOTIV
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty sinh học thông tin có trụ sở tại San Francisco nhằm tiến xa hơn sự hiểu biết của chúng ta về bộ não con người bằng cách sử dụng phần cứng điện não đồ (EEG) tùy chỉnh, phân tích và hình ảnh. EMOTIV cũng có thể làm việc với khách hàng để đảm bảo các thí nghiệm của họ tuân thủ hướng dẫn nghiên cứu theo khu vực và quốc gia.
Nikolas: "Chúng tôi có đội ngũ nghiên cứu như một dịch vụ. Nếu một cơ quan muốn được giúp ý tưởng hóa các câu hỏi của họ và thiết kế thí nghiệm, xây dựng thí nghiệm đó và sau đó triển khai nó, cơ bản là một dịch vụ loại đầu đến cuối, dịch vụ đó có sẵn. <…> Chúng tôi rất nhạy bén với nhu cầu của các nhà nghiên cứu của mình đang xây dựng các thí nghiệm, vì vậy chúng tôi hỗ trợ và giúp đỡ họ, trả lời các câu hỏi của họ."
Đã sẵn sàng để bắt đầu? Tìm hiểu thêm về EmotivLABS.
Nikolas Willams
Nhà khoa học Nghiên cứu Cấp cao tại EMOTIV
Nik xem xét và hỗ trợ tính toàn vẹn khoa học tại EMOTIV. Anh thiết kế các thí nghiệm và phân tích dữ liệu cho các dự án nghiên cứu EMOTIV, nền tảng EMOTIVLabs, và xử lý và phân tích dữ liệu. Anh hỗ trợ phát triển tính năng sản phẩm và làm việc để tạo điều kiện cho các phương pháp khoa học linh hoạt và sáng tạo.
Bill King
Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu tại EMOTIV
Trọng tâm chính của Bill là phát triển Analyzer—công cụ phân tích dữ liệu EEG của EMOTIV. Analyzer giúp người dùng EmotivPRO thực hiện một số quy trình xử lý EEG trong đám mây. Các loại phân tích có sẵn bao gồm tiền xử lý EEG, phân tích công suất băng và báo cáo, và phân tích điện thế liên quan đến sự kiện (ERP). Analyzer đảm bảo rằng dữ liệu cảm biến thô từ phần cứng EEG EMOTIV là chuẩn nghiên cứu, tương thích và được truy cập bởi các nhà nghiên cứu trên nền tảng đám mây.
Roshini Randeniya
Một nhân viên nghiên cứu tại EMOTIV
Roshini thiết kế và thực hiện các thí nghiệm nhằm cải thiện phát hiện từ các tai nghe EEG di động của EMOTIV. Cô cũng tham gia vào các dự án nghiên cứu đánh giá khả năng thu thập và phân tích dữ liệu.
Bài viết dưới đây phản ánh một cuộc phỏng vấn với các nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu của EMOTIV:
Tiến sĩ Bill King, Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu
Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà khoa học Nghiên cứu Cấp cao
Tiến sĩ Roshini Randeniya, Nhân viên Nghiên cứu
Trọng tâm sẽ được đặt vào việc sử dụng nền tảng EmotivLABS để triển khai từ xa các thí nghiệm EEG đến các tập mẫu lớn và đa dạng trên toàn cầu.
Bài viết bao gồm các đoạn trích từ cuộc trò chuyện của chúng tôi, cùng với các chủ đề bối cảnh rộng hơn. Cuộc trò chuyện đã bao gồm:
EmotivLABS: Từ Công cụ Nội bộ đến Nền tảng Nghiên cứu Dựa trên Đám mây
Có thể một nhà nghiên cứu triển khai từ xa các thí nghiệm thần kinh đến hàng trăm người tham gia không?
Các thí nghiệm tâm lý học và khoa học nhận thức thu thập dữ liệu hành vi (thời gian phản hồi, phản hồi khảo sát) là những người đầu tiên áp dụng việc sử dụng Internet để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Tuy nhiên, những thiết kế thí nghiệm này không cần phải giới hạn ở các điểm dữ liệu hành vi. Trước khi có EmotivLABS, việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa là không tồn tại.
Bill: "Cho đến bây giờ, các nhà nghiên cứu chưa thể thu thập dữ liệu não thực tế (dữ liệu thần kinh) từ các chủ thể từ xa."
Các phiên bản đầu tiên của EmotivLABS là những bộ công cụ phát triển tùy chỉnh mà các nhà nghiên cứu phát triển cho mục đích sử dụng nội bộ, do cần thiết. Những gốc rễ này đã độc đáo thiết lập EMOTIV và đội ngũ như là những người dẫn đầu về tư duy và thị trường trong việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa.
Trong hơn một thập kỷ, EMOTIV đã:
Xúc tiến ranh giới của công nghệ, phần cứng EEG di động và chi phí thấp.
Tăng cường khả năng tiếp cận với các đổi mới trong phần mềm.
Thiết lập các giải pháp bền vững cho ba vấn đề chính đang gây rối cho khoa học thần kinh. Điều này đề cập đến:
Sức mạnh thống kê thấp
Sự tái hiện
Khả năng tái lập
Nikolas: Nền tảng EmotivLABS "…là hoàn toàn độc đáo. Bạn có thể xây dựng một thí nghiệm qua một giao diện phần mềm, và sau đó bạn có thể công bố nó lên nền tảng thí nghiệm trực tuyến. Từ đó, nó có thể được phát hành và trở nên sẵn có cho toàn bộ cơ sở người dùng của chúng tôi hoặc một phần của cơ sở người dùng, tùy thuộc vào các câu hỏi bạn muốn trả lời. "
Các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh thường bị hạn chế bởi:
Chi phí tuyển dụng và thử nghiệm chủ thể
Thiếu cơ sở và thiết bị của trường đại học
Giảm các tùy chọn bồi thường cho người tham gia
Lịch trình tham gia tối ưu hóa
Nikolas: “Về vấn đề này, nếu bạn cần hàng trăm cá nhân, bạn đang nói đến nhiều tháng thu thập dữ liệu để hoàn thành công việc đó. Bằng cách phân phối nó qua một nền tảng dựa trên đám mây, lý thuyết là, bạn có thể có một trăm người tham gia cùng tham gia thí nghiệm vào cùng một thời điểm và làm việc trong ngân sách của bạn."
Như đã thảo luận trong bài viết trước của chúng tôi về "Thu thập Dữ liệu Từ xa Cải thiện Nghiên cứu Khoa học Thần kinh", các nhà khoa học thần kinh có thể gặp khó khăn trong việc tuyển dụng một số lượng nhỏ người tham gia, chứ chưa nói đến hàng trăm. Các chủ thể được tuyển dụng tại địa phương và sau đó phải đóng góp dữ liệu EEG của họ trong một phòng thí nghiệm, điều này yêu cầu sự có mặt và ưu tiên tính khả dụng hơn là tính ứng dụng.
Áp lực này đã dẫn đến một sự đại diện lệch lạc về nhân khẩu học trong nghiên cứu thông qua việc sử dụng sinh viên đại học Mỹ làm chủ thể nghiên cứu. Việc sử dụng sinh viên đại học này đã dẫn đến sự bão hòa về các cộng đồng phương Tây, được giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ (WEIRD) trong nghiên cứu khoa học thần kinh. Việc phụ thuộc quá mức đã dẫn đến việc sử dụng sai các phương pháp điều trị, liệu pháp và thậm chí luật pháp trong một số cộng đồng thiếu thốn.
Các yếu tố Đằng sau Nhu cầu Triển khai Từ xa các Thí nghiệm Khoa học Thần kinh
Nhu cầu tăng cao về sự đa dạng, đại diện và khả năng tổng quát chính xác của kết quả nghiên cứu là ba yếu tố thúc đẩy nhu cầu triển khai từ xa các thí nghiệm khoa học thần kinh.
Các sự kết hợp của một số yếu tố hạn chế trong khoa học xã hội và nghiên cứu đối tượng con người—cuộc khủng hoảng tái tạo, vấn đề khả năng tái tạo và sự đa dạng nhân khẩu hạn chế—đã đưa nghiên cứu từ xa lên bàn như một tùy chọn cần thiết. Sau đó, đại dịch COVID-19 xảy ra và việc thu thập dữ liệu trực tiếp đã dừng lại.
Nikolas: "Một dấu hiệu sớm của sự thay đổi hướng tới việc thu thập dữ liệu thí nghiệm trực tuyến là sự quan tâm và thử nghiệm nhanh chóng với MTurk trong các thí nghiệm tâm lý học và nhận thức. MTurk đã cho phép thu thập nhanh các bộ dữ liệu lớn trong thời gian ngắn, với chi phí hợp lý."
So với MTurk, EmotivLABS là thế hệ tiếp theo. Được xây dựng như một nền tảng nghiên cứu chất lượng chuyên nghiệp cho việc thu thập dữ liệu từ xa, đội ngũ EMOTIV đã cân nhắc kỹ lưỡng các nhiệm vụ cụ thể hàng ngày mà các nhà nghiên cứu phải thực hiện không liên quan trực tiếp đến khoa học. Điều này bao gồm việc lên lịch, đào tạo và trả tiền cho các tham gia nghiên cứu vì những đóng góp của họ.
Bill: "EMOTIV đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu dành ít thời gian hơn cho thủ tục papier, báo cáo và kế hoạch logistics và nhiều thời gian hơn cho khoa học của họ."
EmotivLABS được phát triển đặc biệt cho việc thu thập và phân tích dữ liệu thần kinh từ xa, cho phép các nhà khoa học tập trung vào công việc của họ một cách sáng tạo hơn. Cách tiếp cận toàn diện của EMOTIV trong việc kết hợp tai nghe EEG không dây với phần mềm giao diện người dùng đồ họa được xây dựng với mục đích giúp xác nhận và xác nhận tính toàn vẹn của tín hiệu đến ống dẫn dữ liệu.
Bill: "Lấy nhiệm vụ đánh dấu tín hiệu. Về cơ bản, bạn đang chú thích chuỗi thời gian tín hiệu với các dấu hiệu ghi chú điều gì đã xảy ra khi nào. Điều này được thực hiện tự động trong một giải pháp một cửa của EmotivLABS. Nếu bạn vào một môi trường phân tích dữ liệu bên thứ ba, bạn phải hiểu các quy ước của họ liên quan đến việc đánh dấu tín hiệu. Vì vậy bây giờ bạn dành cả ngày để chuẩn bị dữ liệu thô chỉ để được nhập vào và hiểu đúng bởi phần mềm của người khác thay vì suy ngẫm về các kết quả thực tế như chúng đang có."
Giống như việc Apple kết hợp iPhone với iOS, EMOTIV đã tích hợp kiểm soát chất lượng và chức năng xử lý tín hiệu bên trong, không thấy/không có mặt với các nhà nghiên cứu và người tham gia. Việc đẩy những yếu tố quan trọng đó ra phía sau giúp người dùng EmotivLABS có giao diện người dùng dễ dàng điều hướng và được thiết kế có chủ đích. Kết quả là, các nhà nghiên cứu về hành vi hoặc khoa học thần kinh của EMOTIV có thể dành thời gian suy ngẫm về việc diễn giải các kết quả thí nghiệm thay vì phải vất vả hay chỉnh sửa dữ liệu thô để có thể nhận biết được.
Bắt đầu với EmotivLABS
Bắt đầu từ bất kỳ Cấp độ Nghiên cứu nào
Cách tiếp cận của EMOTIV đối với nghiên cứu EEG phản ánh gần gũi với các điều kiện "thế giới thực", vì các cá nhân đang được thử nghiệm ở những địa điểm và môi trường phản ánh cách họ sống cuộc sống của họ.
Roshini: "Không cần yêu cầu trước hoặc đào tạo để bắt đầu với các thiết bị và phần mềm EMOTIV. Người xây dựng rất thân thiện với người dùng. Nhiều nhà tiếp thị thần kinh sử dụng tai nghe và nền tảng LABS liên quan đến quảng cáo và phân biệt sản phẩm. Nhiều người không có kinh nghiệm với EEG nhưng có thể bắt đầu với các thiết bị EMOTIV, học hỏi mẹo và thủ thuật trong quá trình đi. Nó rất thân thiện với người dùng."
Được Sáng tạo như Bạn hoặc Nhóm của Bạn mong muốn
Nikolas: "Chúng tôi không có nhiều hạn chế về những gì mọi người có thể xây dựng như một thí nghiệm. Họ có thể xây dựng bất cứ điều gì họ muốn như một thí nghiệm nhưng sau đó công bố nó lên nền tảng EmotivLABS. Để một thử nghiệm của nhà nghiên cứu bắt đầu, phải có một mẫu chấp thuận thông tin mà các người tham gia cần đọc, vì vậy họ thực sự phải phát triển điều đó. Nếu họ thực hiện cho một trường đại học, điều đó là bắt buộc vì bạn phải có nó để công bố bất kỳ thứ gì từ kết quả của bạn."
EMOTIV xem xét các thí nghiệm để đảm bảo rằng các yêu cầu đối với công chúng đều hợp lý và đạo đức. Tổng thể, các quản trị viên của cộng đồng EMOTIV cho phép tự do trong các loại nghiên cứu. Tuy nhiên, họ thực sự xem xét các thí nghiệm để đảm bảo chất lượng. Hơn nữa, các kiểm tra chất lượng này cho phép các nhà phát triển của EMOTIV xác định những thiếu sót trong mã hiện tại và kết hợp các tính năng mới theo thời gian thực dựa trên phản hồi tương tác của khách hàng.
Nhận Trợ giúp Lập kế hoạch Tùy chỉnh từ EMOTIV
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty sinh học thông tin có trụ sở tại San Francisco nhằm tiến xa hơn sự hiểu biết của chúng ta về bộ não con người bằng cách sử dụng phần cứng điện não đồ (EEG) tùy chỉnh, phân tích và hình ảnh. EMOTIV cũng có thể làm việc với khách hàng để đảm bảo các thí nghiệm của họ tuân thủ hướng dẫn nghiên cứu theo khu vực và quốc gia.
Nikolas: "Chúng tôi có đội ngũ nghiên cứu như một dịch vụ. Nếu một cơ quan muốn được giúp ý tưởng hóa các câu hỏi của họ và thiết kế thí nghiệm, xây dựng thí nghiệm đó và sau đó triển khai nó, cơ bản là một dịch vụ loại đầu đến cuối, dịch vụ đó có sẵn. <…> Chúng tôi rất nhạy bén với nhu cầu của các nhà nghiên cứu của mình đang xây dựng các thí nghiệm, vì vậy chúng tôi hỗ trợ và giúp đỡ họ, trả lời các câu hỏi của họ."
Đã sẵn sàng để bắt đầu? Tìm hiểu thêm về EmotivLABS.
Nikolas Willams
Nhà khoa học Nghiên cứu Cấp cao tại EMOTIV
Nik xem xét và hỗ trợ tính toàn vẹn khoa học tại EMOTIV. Anh thiết kế các thí nghiệm và phân tích dữ liệu cho các dự án nghiên cứu EMOTIV, nền tảng EMOTIVLabs, và xử lý và phân tích dữ liệu. Anh hỗ trợ phát triển tính năng sản phẩm và làm việc để tạo điều kiện cho các phương pháp khoa học linh hoạt và sáng tạo.
Bill King
Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu tại EMOTIV
Trọng tâm chính của Bill là phát triển Analyzer—công cụ phân tích dữ liệu EEG của EMOTIV. Analyzer giúp người dùng EmotivPRO thực hiện một số quy trình xử lý EEG trong đám mây. Các loại phân tích có sẵn bao gồm tiền xử lý EEG, phân tích công suất băng và báo cáo, và phân tích điện thế liên quan đến sự kiện (ERP). Analyzer đảm bảo rằng dữ liệu cảm biến thô từ phần cứng EEG EMOTIV là chuẩn nghiên cứu, tương thích và được truy cập bởi các nhà nghiên cứu trên nền tảng đám mây.
Roshini Randeniya
Một nhân viên nghiên cứu tại EMOTIV
Roshini thiết kế và thực hiện các thí nghiệm nhằm cải thiện phát hiện từ các tai nghe EEG di động của EMOTIV. Cô cũng tham gia vào các dự án nghiên cứu đánh giá khả năng thu thập và phân tích dữ liệu.
Bài viết dưới đây phản ánh một cuộc phỏng vấn với các nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu của EMOTIV:
Tiến sĩ Bill King, Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu
Tiến sĩ Nikolas Williams, Nhà khoa học Nghiên cứu Cấp cao
Tiến sĩ Roshini Randeniya, Nhân viên Nghiên cứu
Trọng tâm sẽ được đặt vào việc sử dụng nền tảng EmotivLABS để triển khai từ xa các thí nghiệm EEG đến các tập mẫu lớn và đa dạng trên toàn cầu.
Bài viết bao gồm các đoạn trích từ cuộc trò chuyện của chúng tôi, cùng với các chủ đề bối cảnh rộng hơn. Cuộc trò chuyện đã bao gồm:
EmotivLABS: Từ Công cụ Nội bộ đến Nền tảng Nghiên cứu Dựa trên Đám mây
Có thể một nhà nghiên cứu triển khai từ xa các thí nghiệm thần kinh đến hàng trăm người tham gia không?
Các thí nghiệm tâm lý học và khoa học nhận thức thu thập dữ liệu hành vi (thời gian phản hồi, phản hồi khảo sát) là những người đầu tiên áp dụng việc sử dụng Internet để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Tuy nhiên, những thiết kế thí nghiệm này không cần phải giới hạn ở các điểm dữ liệu hành vi. Trước khi có EmotivLABS, việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa là không tồn tại.
Bill: "Cho đến bây giờ, các nhà nghiên cứu chưa thể thu thập dữ liệu não thực tế (dữ liệu thần kinh) từ các chủ thể từ xa."
Các phiên bản đầu tiên của EmotivLABS là những bộ công cụ phát triển tùy chỉnh mà các nhà nghiên cứu phát triển cho mục đích sử dụng nội bộ, do cần thiết. Những gốc rễ này đã độc đáo thiết lập EMOTIV và đội ngũ như là những người dẫn đầu về tư duy và thị trường trong việc thu thập dữ liệu thần kinh từ xa.
Trong hơn một thập kỷ, EMOTIV đã:
Xúc tiến ranh giới của công nghệ, phần cứng EEG di động và chi phí thấp.
Tăng cường khả năng tiếp cận với các đổi mới trong phần mềm.
Thiết lập các giải pháp bền vững cho ba vấn đề chính đang gây rối cho khoa học thần kinh. Điều này đề cập đến:
Sức mạnh thống kê thấp
Sự tái hiện
Khả năng tái lập
Nikolas: Nền tảng EmotivLABS "…là hoàn toàn độc đáo. Bạn có thể xây dựng một thí nghiệm qua một giao diện phần mềm, và sau đó bạn có thể công bố nó lên nền tảng thí nghiệm trực tuyến. Từ đó, nó có thể được phát hành và trở nên sẵn có cho toàn bộ cơ sở người dùng của chúng tôi hoặc một phần của cơ sở người dùng, tùy thuộc vào các câu hỏi bạn muốn trả lời. "
Các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh thường bị hạn chế bởi:
Chi phí tuyển dụng và thử nghiệm chủ thể
Thiếu cơ sở và thiết bị của trường đại học
Giảm các tùy chọn bồi thường cho người tham gia
Lịch trình tham gia tối ưu hóa
Nikolas: “Về vấn đề này, nếu bạn cần hàng trăm cá nhân, bạn đang nói đến nhiều tháng thu thập dữ liệu để hoàn thành công việc đó. Bằng cách phân phối nó qua một nền tảng dựa trên đám mây, lý thuyết là, bạn có thể có một trăm người tham gia cùng tham gia thí nghiệm vào cùng một thời điểm và làm việc trong ngân sách của bạn."
Như đã thảo luận trong bài viết trước của chúng tôi về "Thu thập Dữ liệu Từ xa Cải thiện Nghiên cứu Khoa học Thần kinh", các nhà khoa học thần kinh có thể gặp khó khăn trong việc tuyển dụng một số lượng nhỏ người tham gia, chứ chưa nói đến hàng trăm. Các chủ thể được tuyển dụng tại địa phương và sau đó phải đóng góp dữ liệu EEG của họ trong một phòng thí nghiệm, điều này yêu cầu sự có mặt và ưu tiên tính khả dụng hơn là tính ứng dụng.
Áp lực này đã dẫn đến một sự đại diện lệch lạc về nhân khẩu học trong nghiên cứu thông qua việc sử dụng sinh viên đại học Mỹ làm chủ thể nghiên cứu. Việc sử dụng sinh viên đại học này đã dẫn đến sự bão hòa về các cộng đồng phương Tây, được giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ (WEIRD) trong nghiên cứu khoa học thần kinh. Việc phụ thuộc quá mức đã dẫn đến việc sử dụng sai các phương pháp điều trị, liệu pháp và thậm chí luật pháp trong một số cộng đồng thiếu thốn.
Các yếu tố Đằng sau Nhu cầu Triển khai Từ xa các Thí nghiệm Khoa học Thần kinh
Nhu cầu tăng cao về sự đa dạng, đại diện và khả năng tổng quát chính xác của kết quả nghiên cứu là ba yếu tố thúc đẩy nhu cầu triển khai từ xa các thí nghiệm khoa học thần kinh.
Các sự kết hợp của một số yếu tố hạn chế trong khoa học xã hội và nghiên cứu đối tượng con người—cuộc khủng hoảng tái tạo, vấn đề khả năng tái tạo và sự đa dạng nhân khẩu hạn chế—đã đưa nghiên cứu từ xa lên bàn như một tùy chọn cần thiết. Sau đó, đại dịch COVID-19 xảy ra và việc thu thập dữ liệu trực tiếp đã dừng lại.
Nikolas: "Một dấu hiệu sớm của sự thay đổi hướng tới việc thu thập dữ liệu thí nghiệm trực tuyến là sự quan tâm và thử nghiệm nhanh chóng với MTurk trong các thí nghiệm tâm lý học và nhận thức. MTurk đã cho phép thu thập nhanh các bộ dữ liệu lớn trong thời gian ngắn, với chi phí hợp lý."
So với MTurk, EmotivLABS là thế hệ tiếp theo. Được xây dựng như một nền tảng nghiên cứu chất lượng chuyên nghiệp cho việc thu thập dữ liệu từ xa, đội ngũ EMOTIV đã cân nhắc kỹ lưỡng các nhiệm vụ cụ thể hàng ngày mà các nhà nghiên cứu phải thực hiện không liên quan trực tiếp đến khoa học. Điều này bao gồm việc lên lịch, đào tạo và trả tiền cho các tham gia nghiên cứu vì những đóng góp của họ.
Bill: "EMOTIV đảm bảo rằng các nhà nghiên cứu dành ít thời gian hơn cho thủ tục papier, báo cáo và kế hoạch logistics và nhiều thời gian hơn cho khoa học của họ."
EmotivLABS được phát triển đặc biệt cho việc thu thập và phân tích dữ liệu thần kinh từ xa, cho phép các nhà khoa học tập trung vào công việc của họ một cách sáng tạo hơn. Cách tiếp cận toàn diện của EMOTIV trong việc kết hợp tai nghe EEG không dây với phần mềm giao diện người dùng đồ họa được xây dựng với mục đích giúp xác nhận và xác nhận tính toàn vẹn của tín hiệu đến ống dẫn dữ liệu.
Bill: "Lấy nhiệm vụ đánh dấu tín hiệu. Về cơ bản, bạn đang chú thích chuỗi thời gian tín hiệu với các dấu hiệu ghi chú điều gì đã xảy ra khi nào. Điều này được thực hiện tự động trong một giải pháp một cửa của EmotivLABS. Nếu bạn vào một môi trường phân tích dữ liệu bên thứ ba, bạn phải hiểu các quy ước của họ liên quan đến việc đánh dấu tín hiệu. Vì vậy bây giờ bạn dành cả ngày để chuẩn bị dữ liệu thô chỉ để được nhập vào và hiểu đúng bởi phần mềm của người khác thay vì suy ngẫm về các kết quả thực tế như chúng đang có."
Giống như việc Apple kết hợp iPhone với iOS, EMOTIV đã tích hợp kiểm soát chất lượng và chức năng xử lý tín hiệu bên trong, không thấy/không có mặt với các nhà nghiên cứu và người tham gia. Việc đẩy những yếu tố quan trọng đó ra phía sau giúp người dùng EmotivLABS có giao diện người dùng dễ dàng điều hướng và được thiết kế có chủ đích. Kết quả là, các nhà nghiên cứu về hành vi hoặc khoa học thần kinh của EMOTIV có thể dành thời gian suy ngẫm về việc diễn giải các kết quả thí nghiệm thay vì phải vất vả hay chỉnh sửa dữ liệu thô để có thể nhận biết được.
Bắt đầu với EmotivLABS
Bắt đầu từ bất kỳ Cấp độ Nghiên cứu nào
Cách tiếp cận của EMOTIV đối với nghiên cứu EEG phản ánh gần gũi với các điều kiện "thế giới thực", vì các cá nhân đang được thử nghiệm ở những địa điểm và môi trường phản ánh cách họ sống cuộc sống của họ.
Roshini: "Không cần yêu cầu trước hoặc đào tạo để bắt đầu với các thiết bị và phần mềm EMOTIV. Người xây dựng rất thân thiện với người dùng. Nhiều nhà tiếp thị thần kinh sử dụng tai nghe và nền tảng LABS liên quan đến quảng cáo và phân biệt sản phẩm. Nhiều người không có kinh nghiệm với EEG nhưng có thể bắt đầu với các thiết bị EMOTIV, học hỏi mẹo và thủ thuật trong quá trình đi. Nó rất thân thiện với người dùng."
Được Sáng tạo như Bạn hoặc Nhóm của Bạn mong muốn
Nikolas: "Chúng tôi không có nhiều hạn chế về những gì mọi người có thể xây dựng như một thí nghiệm. Họ có thể xây dựng bất cứ điều gì họ muốn như một thí nghiệm nhưng sau đó công bố nó lên nền tảng EmotivLABS. Để một thử nghiệm của nhà nghiên cứu bắt đầu, phải có một mẫu chấp thuận thông tin mà các người tham gia cần đọc, vì vậy họ thực sự phải phát triển điều đó. Nếu họ thực hiện cho một trường đại học, điều đó là bắt buộc vì bạn phải có nó để công bố bất kỳ thứ gì từ kết quả của bạn."
EMOTIV xem xét các thí nghiệm để đảm bảo rằng các yêu cầu đối với công chúng đều hợp lý và đạo đức. Tổng thể, các quản trị viên của cộng đồng EMOTIV cho phép tự do trong các loại nghiên cứu. Tuy nhiên, họ thực sự xem xét các thí nghiệm để đảm bảo chất lượng. Hơn nữa, các kiểm tra chất lượng này cho phép các nhà phát triển của EMOTIV xác định những thiếu sót trong mã hiện tại và kết hợp các tính năng mới theo thời gian thực dựa trên phản hồi tương tác của khách hàng.
Nhận Trợ giúp Lập kế hoạch Tùy chỉnh từ EMOTIV
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty sinh học thông tin có trụ sở tại San Francisco nhằm tiến xa hơn sự hiểu biết của chúng ta về bộ não con người bằng cách sử dụng phần cứng điện não đồ (EEG) tùy chỉnh, phân tích và hình ảnh. EMOTIV cũng có thể làm việc với khách hàng để đảm bảo các thí nghiệm của họ tuân thủ hướng dẫn nghiên cứu theo khu vực và quốc gia.
Nikolas: "Chúng tôi có đội ngũ nghiên cứu như một dịch vụ. Nếu một cơ quan muốn được giúp ý tưởng hóa các câu hỏi của họ và thiết kế thí nghiệm, xây dựng thí nghiệm đó và sau đó triển khai nó, cơ bản là một dịch vụ loại đầu đến cuối, dịch vụ đó có sẵn. <…> Chúng tôi rất nhạy bén với nhu cầu của các nhà nghiên cứu của mình đang xây dựng các thí nghiệm, vì vậy chúng tôi hỗ trợ và giúp đỡ họ, trả lời các câu hỏi của họ."
Đã sẵn sàng để bắt đầu? Tìm hiểu thêm về EmotivLABS.
Nikolas Willams
Nhà khoa học Nghiên cứu Cấp cao tại EMOTIV
Nik xem xét và hỗ trợ tính toàn vẹn khoa học tại EMOTIV. Anh thiết kế các thí nghiệm và phân tích dữ liệu cho các dự án nghiên cứu EMOTIV, nền tảng EMOTIVLabs, và xử lý và phân tích dữ liệu. Anh hỗ trợ phát triển tính năng sản phẩm và làm việc để tạo điều kiện cho các phương pháp khoa học linh hoạt và sáng tạo.
Bill King
Giám đốc Kỹ thuật Nghiên cứu tại EMOTIV
Trọng tâm chính của Bill là phát triển Analyzer—công cụ phân tích dữ liệu EEG của EMOTIV. Analyzer giúp người dùng EmotivPRO thực hiện một số quy trình xử lý EEG trong đám mây. Các loại phân tích có sẵn bao gồm tiền xử lý EEG, phân tích công suất băng và báo cáo, và phân tích điện thế liên quan đến sự kiện (ERP). Analyzer đảm bảo rằng dữ liệu cảm biến thô từ phần cứng EEG EMOTIV là chuẩn nghiên cứu, tương thích và được truy cập bởi các nhà nghiên cứu trên nền tảng đám mây.
Roshini Randeniya
Một nhân viên nghiên cứu tại EMOTIV
Roshini thiết kế và thực hiện các thí nghiệm nhằm cải thiện phát hiện từ các tai nghe EEG di động của EMOTIV. Cô cũng tham gia vào các dự án nghiên cứu đánh giá khả năng thu thập và phân tích dữ liệu.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.