7 Cách Thu Thập Dữ Liệu Từ Xa Cải Thiện Nghiên Cứu Khoa Học Thần Kinh
Quốc Minh Lai
15 thg 4, 2022
Chia sẻ:
Đến năm 2025, sẽ có khoảng 463 exabyte dữ liệu mới được tạo ra mỗi ngày trên internet - một con số thực sự không thể tưởng tượng nổi. Dữ liệu này đến từ những vật phẩm thông thường như ~300 tỷ email hoặc ~95 triệu bức ảnh được chia sẻ. Những vật phẩm này được chia sẻ công khai với mục đích để được xem. Tuy nhiên, phần lớn lượng dữ liệu hàng ngày này đến từ những vật phẩm ít được biết đến, bình thường hơn như siêu dữ liệu, dữ liệu vị trí, nhật ký tương tác, lịch sử duyệt web đã lưu trữ và nhiều hơn nữa. Mặc dù có vẻ không thú vị, nhưng khi được thu thập và phân tích theo số lượng lớn theo thời gian, nó có thể chính xác một cách đáng ngạc nhiên trong việc dự đoán trạng thái của con người, tức là:
Khỏe mạnh so với bệnh tật.
Các hoạt động chung.
Ngủ so với tập thể dục.
Hành vi trong tương lai như việc mua sắm tiềm năng hoặc bỏ phiếu trong các cuộc bầu cử.
Với tư cách là các nhà thần kinh học, chúng tôi có thể khai thác dữ liệu này để tìm hiểu thêm về tâm trí con người. Dù sao đi nữa, việc làm sáng tỏ những yếu tố nằm ở nền tảng của hoạt động và/hoặc hành vi con người là trọng tâm của nghiên cứu thần kinh học. Bài viết này cung cấp bảy cách thu thập dữ liệu từ xa đang cải thiện nghiên cứu thần kinh học.
Các nhà thần kinh học đã sử dụng các kỹ thuật thu thập dữ liệu từ xa trong nhiều thập kỷ. Điều thay đổi trong những năm gần đây là:
Chỉ cần xét xem “điều từ xa” thực sự có thể xa đến mức nào.
Số lượng đối tượng có thể tham gia.
Loại đầu cuối nào có thể được đo lường và xử lý trong một thí nghiệm duy nhất.
Nghiên cứu không phải là ứng dụng duy nhất cho việc thu thập và áp dụng dữ liệu từ xa. Những tiến bộ gần đây trong các hệ thống Thực tế Ảo (VR) đã đưa phòng thí nghiệm vào không gian ảo. Ví dụ, về mặt y tế, những tiến bộ này trong hệ thống VR cho nghiên cứu thần kinh học cho phép dễ dàng tiếp cận việc thực hiện các ca phẫu thuật từ xa trên toàn cầu. Trong tình huống này, tai nghe VR vẫn được giữ bởi nhóm phẫu thuật nên khi bác sĩ phẫu thuật đến, anh ta có thể thấy chất lượng video gần như thời gian thực từ bệnh nhân hàng trăm dặm xa.
Trong những tình huống nhỏ, việc chỉ sử dụng video là đủ, nhưng với thực tế tăng cường này, họ kết hợp video với phản hồi xúc giác trong cả phẫu thuật trực tiếp và các nhiệm vụ đào tạo/phẫu thuật giáo dục. Bạn có thể nói rằng điều này giống như một dải nhấp nhô trên điều khiển game nhưng tiên tiến hơn rất nhiều.
Như đã được nhấn mạnh dưới đây, có nhiều lý do (được, ít nhất là bảy) mà một quy trình y tế, nhà nghiên cứu hoặc nhà tiếp thị thần kinh sẽ chọn sử dụng công nghệ hiện đại để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu toàn cầu được thu thập từ xa.
1. Sự thoải mái và dễ dàng của ngôi nhà
Các đối tượng căng thẳng tạo ra dữ liệu căng thẳng.
Đã được công nhận rằng việc tiếp xúc với các yếu tố căng thẳng trước khi thực hiện một bài kiểm tra hành vi có thể thay đổi dữ liệu thu thập sau đó. Hơn nữa, đã được chứng minh rằng, ngoài những tác động cấp tính, các yếu tố gây stress môi trường có thể gây ra các tác động lâu dài. Hy vọng tốt nhất của các nhà khoa học là giảm thiểu những biến số bên ngoài như thế trong khi chấp nhận rằng họ không bao giờ có thể hoàn toàn loại bỏ. Do đó, nếu mỗi đối tượng được điều trị giống nhau, họ sẽ bị phơi bày giống nhau đối với tất cả các yếu tố.
Một con người được thử nghiệm tại chính ngôi nhà của họ
Điều khiển xe đến văn phòng bác sĩ, lo lắng về chi phí, một chẩn đoán, tìm văn phòng đúng, hoặc liệu bạn có đỗ xe hợp pháp không là tất cả những yếu tố căng thẳng rất thực tế. Tuy nhiên, giả sử việc thu thập dữ liệu nghiên cứu có thể được thực hiện để tránh những yếu tố bên ngoài này, như trong sự thoải mái của chính ngôi nhà của một người. Trong trường hợp đó, tác động của việc di chuyển căng thẳng sẽ không che lấp sự tập trung của nghiên cứu.
Nói vậy, không thể hoàn toàn cách ly hoặc loại bỏ tác động của các lực bên ngoài đối với các đối tượng nghiên cứu. Cách tiếp cận tốt nhất để giảm thiểu các yếu tố gây stress là để tất cả các đối tượng tiếp xúc với cùng một hoàn cảnh bằng cách sử dụng thiết bị sáng tạo nhưng đã được xác thực.
2. Force majeure
Khi thiên tai bất ngờ xảy ra, bạn phải thích nghi hành vi của mình. Nhập, COVID-19.
Ba năm qua đã mở mang tầm nhìn ở mọi khía cạnh do đại dịch COVID-19 toàn cầu. Đôi khi có những sự kiện hoặc hoàn cảnh phi thường nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà nghiên cứu. Những hoàn cảnh bất ngờ này buộc phải thích nghi với các hạn chế mới.
Xác định chiến dịch quảng cáo hiệu quả nhất bằng cách sử dụng công nghệ tốt nhất là điều hiển nhiên đối với các nhà tư bản. Tuy nhiên, thực tế là: chất lượng dữ liệu của một đối tượng không phụ thuộc vào sự gần gũi của họ với nhà nghiên cứu. Do đó, công việc cốt lõi của nhà nghiên cứu trong việc thu thập dữ liệu từ các đối tượng nên thích nghi với các công cụ hiện có.
3. EverlyWell, Apple Watch & Telesurgery
EverlyWell là một dịch vụ thử nghiệm phòng thí nghiệm y tế đặt hàng qua đường bưu điện, gửi các bộ dụng cụ đã được đóng gói sẵn với các hướng dẫn dễ hiểu để xác định các mục tiêu qua hơn 30 bài kiểm tra chẩn đoán. Apple Watch cũng đã gây sự chú ý với thông báo bất thường về nhịp tim và phát hiện rơi. Đối với cả EverlyWell và Apple, không có nghi ngờ ít ỏi về khả năng của sản phẩm của họ trong việc tạo thêm giá trị cho việc giảm thiểu việc di chuyển và chi phí cho thị trường tiêu dùng.
Với các sản phẩm như thế và những sản phẩm khác, chúng ta, với tư cách là một xã hội, dường như đã chấp nhận và tin tưởng dữ liệu y sinh được thu thập tại địa phương, xử lý từ xa, và trình bày một cách hợp lý. Dù là để phòng bệnh, sức khỏe tâm thần, chống lại bệnh tật hay duy trì một cơ thể cân bằng, bạn muốn nhận được phản hồi và hy vọng sẽ được khen thưởng khi hoàn thành các mục tiêu sức khỏe. Vào những ngày tối tăm trước internet, khi máy tính chiếm toàn bộ một căn phòng, việc đo lường và theo dõi các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI) của bạn là một nhiệm vụ hoàn toàn analog. Điều này không còn là tình huống nữa. Do đó, phong trào “tự định lượng” đang nhanh chóng trưởng thành.
Các KPI thường được theo dõi nhất bao gồm:
Tần số tim
Huyết áp
Cân nặng
Chiều cao
Thời gian ngủ
Mẫu chuyển động
Tất cả đều có thể được định lượng dễ dàng với cảm biến thích hợp và phần cứng cơ bản. Người ta biết rằng nghiên cứu thần kinh và nhiều lĩnh vực y sinh đã gặp phải vấn đề về kích thước mẫu. Khi cố gắng giải quyết vấn đề này, cách tiếp cận tốt nhất là thêm các đối tượng khác thay vì đào tạo nhóm nhỏ được chọn vì họ ở gần nhau. Với toàn bộ phạm vi các KPI đo được từ xa, đây là một cách khả thi để nghiên cứu thần kinh học phát triển và tồn tại.
4. Tăng cường sự bao gồm và đa dạng của người tham gia
Ai là nhóm WEIRD, và tại sao chúng ta biết nhiều về họ như vậy?
“Các nhà khoa học hành vi thường xuyên công bố những tuyên bố rộng lớn về tâm lý học và hành vi con người trong các tạp chí hàng đầu thế giới dựa trên các mẫu được rút ra hoàn toàn từ Các xã hội Tây phương, Giáo dục, Công nghiệp, Giàu có và Dân chủ (WEIRD) .”
Đó là một câu chuyện phổ biến rằng tâm lý học biết rất nhiều về những cá nhân tuổi đại học, da trắng, giàu có nhưng rất ít về con người nói chung.
Tại sao?
Các thí nghiệm tâm lý được thực hiện tại các campus đại học, và tiêu chí bao gồm đối tượng không rộng rãi hơn nhiều so với sự gần gũi và khả năng tiếp cận trong suốt cả ngày. Để đưa ra kết luận về dân số rộng lớn hơn, các nhóm mẫu cho các thí nghiệm tâm lý cần bao gồm nhiều cá nhân từ các nền tảng đa dạng hơn. Chìa khóa cho vấn đề này nằm ở thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, đặc biệt là thiết bị được thiết kế cho người tiêu dùng tự sử dụng.
5. Giảm chi phí ngắn hạn và dài hạn
Các nền tảng đám mây hiện đại đã làm cho khoảng cách vật lý trở nên không còn quan trọng.
Việc sử dụng một công cụ thu thập dữ liệu từ xa tiết kiệm tiền cho quảng cáo.
Các mẫu ngẫu nhiên tốn nhiều chi phí hơn các mẫu tiện lợi, ví dụ, sinh viên đại học, vì bạn cần quảng cáo cho các đối tượng nghiên cứu trong cộng đồng địa phương. Nói đơn giản, quảng cáo tốn tiền.
Việc sử dụng một công cụ thu thập dữ liệu từ xa tiết kiệm tiền cho thiết bị IT và phân tích thần kinh độc quyền.
Thông thường, các phòng thí nghiệm nghiên cứu riêng lẻ phải trả tiền cho và duy trì thiết bị IT của riêng họ, đặc biệt là nếu đó là phần cứng chuyên dụng cho việc thu thập dữ liệu. Tất nhiên, khi thời gian trôi qua, công nghệ cải thiện. Trong thời gian đó, việc cập nhật hạ tầng là một khoản chi phí lớn. Vì lý do này, việc truy cập vào các nền tảng đám mây hiện đại và phần cứng thu thập dữ liệu giảm chi phí có thể giảm bớt việc sử dụng tài nguyên trong nghiên cứu thần kinh học.
6. Định lượng sinh lý và hành vi luôn là “từ xa”
Khoảng cách giữa phần cứng cảm biến và phần mềm xử lý dữ liệu là không quan trọng.
Hiểu, dự đoán và chữa trị hành vi của con người là cốt lõi của hầu hết các nghiên cứu học thuật, đặc biệt là thần kinh học. Thông thường, khái niệm "thu thập dữ liệu hành vi" gợi lên hình ảnh các nhà khoa học trong áo khoác phòng thí nghiệm đáng nghi thường xem xét các đối tượng từ xa với một bảng clip và đồng hồ bấm giờ trong khi thỉnh thoảng ghi chú.
Đây là một ý tưởng đơn giản, nhưng nó bị nhiễu bởi nhiều nguồn biến số không xác định có thể ảnh hưởng đến hoạt động hoặc hành vi của một đối tượng. Trong các thí nghiệm khoa học, mục tiêu là loại bỏ càng nhiều biến số không được tính toán càng tốt. Thực hành này rất quan trọng để đưa ra những kết luận dựa trên bằng chứng về nguyên nhân khi có hiệu ứng được quan sát.
Làm thế nào để loại bỏ nguồn lỗi trong nghiên cứu thần kinh học
Sự tìm kiếm để loại bỏ nguồn lỗi khi định lượng sinh lý và hành vi con người vẫn tiếp tục. Ở mức độ cơ bản nhất, điều này thường liên quan đến những cải tiến về phần cứng thu thập dữ liệu từ các cảm biến, sau đó được xử lý bằng phần mềm analog hoặc kỹ thuật số để xác định các mục quan tâm, xu hướng hoặc sự khác biệt giữa các đối tượng. Thu thập Dữ liệu Từ xa mạnh mẽ hơn những gì ban đầu đã được giả định và có thể cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng nhưng có liên quan, bổ sung sức mạnh dự đoán cho thí nghiệm.
7. Machine Learning cung cấp dữ liệu tốt hơn
Dữ liệu + Siêu dữ liệu + Học máy (ML) = mô hình toàn diện nhất về hoạt động hành vi.
Các mô hình trí tuệ nhân tạo về ai bạn là, nơi bạn ở, điều bạn yêu thích và ghét, đang được sử dụng với quy mô mà nhiều người không biết đến. May mắn thay, có các thiết bị thu thập dữ liệu thần kinh thương mại hiện có trên thị trường hiện đại của chúng ta. Việc sử dụng dữ liệu và siêu dữ liệu quảng cáo của họ sẽ có khả năng dẫn đến sự hiểu biết toàn diện hơn về hành vi so với những gì có thể thu thập trong các điều kiện phòng thí nghiệm tách biệt hơn.
Về bản chất, dữ liệu đã cung cấp (tên, vị trí, ngày sinh) được hợp nhất với siêu dữ liệu bên dưới (thời gian trên trang, trang trước, trang rời) và đã giải phóng hoàn toàn những kỹ thuật phân tích mới cực kỳ hữu ích trong việc đo lường và dự đoán hành vi của con người.
Bạn có muốn tìm hiểu thêm không? Gặp EMOTIV
Bằng cách nhấn mạnh các kỹ thuật ở trên, chúng tôi đã chứng minh rằng việc thu thập dữ liệu từ xa không phải là mới và tiếp tục cải thiện nghiên cứu thần kinh học khi những tiến bộ công nghệ ra mắt thị trường. Với tốc độ mà “từ xa” mở rộng từ từ phòng bên, đến xuống phố, đến khắp đất nước và giờ là, xung quanh thế giới, thật dễ để hiểu cảm giác bất an của các nhà nghiên cứu truyền thống. Tuy nhiên, xem xét quy mô của những cải tiến kỹ thuật đối với phần cứng tiêu dùng và những thành tựu to lớn trong phân tích và xử lý dữ liệu đám mây, thuật ngữ “từ xa” nhanh chóng trở nên không còn quan trọng đối với cách dữ liệu được thu thập.
Tóm lại, các đối tượng có thể thực hiện thu thập dữ liệu tại nhà mà không cần sự giám sát trực tiếp của nhân viên nghiên cứu. Họ có thể thu thập thông tin về não của mình cho mục đích cá nhân nhưng cũng có tùy chọn để tải lên EEG hoặc thu thập EEG đặc biệt cho các dự án nghiên cứu lớn hơn, đang diễn ra.
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty thông tin sinh học có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh nâng cao sự hiểu biết của chúng ta về não người bằng cách sử dụng phần cứng điện não đồ (EEG) tùy chỉnh, phân tích và trực quan hóa. Cách tiếp cận của EMOTIV đối với nghiên cứu EEG phản ánh gần hơn các điều kiện "thế giới thực", khi những cá nhân đang được thử nghiệm ở những địa điểm và môi trường phản ánh hơn về cách họ thực sự sống cuộc sống của mình.
Các tai nghe EMOTIV
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV phục vụ một cộng đồng người dùng rộng lớn, từ những người chuyên nghiệp đến những cá nhân chỉ đơn giản là muốn tìm hiểu về não của họ. Tai nghe EEG 5 kênh EMOTIV INSIGHT được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế gọn nhẹ, dễ thiết lập với công nghệ cảm biến cách mạng.
EMOTIV EPOC X và EPOC Flex
Các hệ thống EEG 14 kênh & 32 kênh EMOTIV EPOC X và EPOC Flex được thiết kế cho nghiên cứu thần kinh học trong mọi môi trường, các tai nghe EPOC không dây với công nghệ cảm biến cải tiến. Cả hai tai nghe đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và đã được chứng minh là cung cấp dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao.
Một so sánh đầy đủ về khả năng kỹ thuật của hệ thống EEG của EMOTIV là sẵn có để xem xét.
Công nghệ EMOTIV
Chúng tôi có một bộ công cụ để hỗ trợ từng bước của nghiên cứu thần kinh học.
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 mà bất kỳ người tham gia nào có tai nghe EMOTIV đều có thể tham gia nếu tuân thủ với thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ phát triển phần mềm (SDK) cho EMOTIV cũng có sẵn để tạo ra các ứng dụng tùy chỉnh, tương tác hoặc thiết kế thí nghiệm có thể thực hiện trên thiết bị di động chỉ bằng tai nghe và điện thoại thông minh.
Khi số lượng ngành học và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp của thần kinh học gia tăng, hệ thống EEG giá rẻ, dễ sử dụng của EMOTIV được sử dụng trong:
Nghiên cứu thần kinh học
Chiến dịch tiếp thị sức khỏe và sức khỏe
Các ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Các bối cảnh giải trí
Hơn nữa, với chất lượng, chi phí, và khả năng vận chuyển các tai nghe EMOTIV trên toàn cầu, các nhà nghiên cứu có thể tuyển dụng và ghi danh một loạt các đối tượng đủ điều kiện đa dạng. Nhờ vào các tiêu chí kiểm soát chất lượng mà phần mềm xử lý đánh giá, các nhà nghiên cứu cũng có thể tin tưởng vào quy trình thu thập dữ liệu.
Đến năm 2025, sẽ có khoảng 463 exabyte dữ liệu mới được tạo ra mỗi ngày trên internet - một con số thực sự không thể tưởng tượng nổi. Dữ liệu này đến từ những vật phẩm thông thường như ~300 tỷ email hoặc ~95 triệu bức ảnh được chia sẻ. Những vật phẩm này được chia sẻ công khai với mục đích để được xem. Tuy nhiên, phần lớn lượng dữ liệu hàng ngày này đến từ những vật phẩm ít được biết đến, bình thường hơn như siêu dữ liệu, dữ liệu vị trí, nhật ký tương tác, lịch sử duyệt web đã lưu trữ và nhiều hơn nữa. Mặc dù có vẻ không thú vị, nhưng khi được thu thập và phân tích theo số lượng lớn theo thời gian, nó có thể chính xác một cách đáng ngạc nhiên trong việc dự đoán trạng thái của con người, tức là:
Khỏe mạnh so với bệnh tật.
Các hoạt động chung.
Ngủ so với tập thể dục.
Hành vi trong tương lai như việc mua sắm tiềm năng hoặc bỏ phiếu trong các cuộc bầu cử.
Với tư cách là các nhà thần kinh học, chúng tôi có thể khai thác dữ liệu này để tìm hiểu thêm về tâm trí con người. Dù sao đi nữa, việc làm sáng tỏ những yếu tố nằm ở nền tảng của hoạt động và/hoặc hành vi con người là trọng tâm của nghiên cứu thần kinh học. Bài viết này cung cấp bảy cách thu thập dữ liệu từ xa đang cải thiện nghiên cứu thần kinh học.
Các nhà thần kinh học đã sử dụng các kỹ thuật thu thập dữ liệu từ xa trong nhiều thập kỷ. Điều thay đổi trong những năm gần đây là:
Chỉ cần xét xem “điều từ xa” thực sự có thể xa đến mức nào.
Số lượng đối tượng có thể tham gia.
Loại đầu cuối nào có thể được đo lường và xử lý trong một thí nghiệm duy nhất.
Nghiên cứu không phải là ứng dụng duy nhất cho việc thu thập và áp dụng dữ liệu từ xa. Những tiến bộ gần đây trong các hệ thống Thực tế Ảo (VR) đã đưa phòng thí nghiệm vào không gian ảo. Ví dụ, về mặt y tế, những tiến bộ này trong hệ thống VR cho nghiên cứu thần kinh học cho phép dễ dàng tiếp cận việc thực hiện các ca phẫu thuật từ xa trên toàn cầu. Trong tình huống này, tai nghe VR vẫn được giữ bởi nhóm phẫu thuật nên khi bác sĩ phẫu thuật đến, anh ta có thể thấy chất lượng video gần như thời gian thực từ bệnh nhân hàng trăm dặm xa.
Trong những tình huống nhỏ, việc chỉ sử dụng video là đủ, nhưng với thực tế tăng cường này, họ kết hợp video với phản hồi xúc giác trong cả phẫu thuật trực tiếp và các nhiệm vụ đào tạo/phẫu thuật giáo dục. Bạn có thể nói rằng điều này giống như một dải nhấp nhô trên điều khiển game nhưng tiên tiến hơn rất nhiều.
Như đã được nhấn mạnh dưới đây, có nhiều lý do (được, ít nhất là bảy) mà một quy trình y tế, nhà nghiên cứu hoặc nhà tiếp thị thần kinh sẽ chọn sử dụng công nghệ hiện đại để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu toàn cầu được thu thập từ xa.
1. Sự thoải mái và dễ dàng của ngôi nhà
Các đối tượng căng thẳng tạo ra dữ liệu căng thẳng.
Đã được công nhận rằng việc tiếp xúc với các yếu tố căng thẳng trước khi thực hiện một bài kiểm tra hành vi có thể thay đổi dữ liệu thu thập sau đó. Hơn nữa, đã được chứng minh rằng, ngoài những tác động cấp tính, các yếu tố gây stress môi trường có thể gây ra các tác động lâu dài. Hy vọng tốt nhất của các nhà khoa học là giảm thiểu những biến số bên ngoài như thế trong khi chấp nhận rằng họ không bao giờ có thể hoàn toàn loại bỏ. Do đó, nếu mỗi đối tượng được điều trị giống nhau, họ sẽ bị phơi bày giống nhau đối với tất cả các yếu tố.
Một con người được thử nghiệm tại chính ngôi nhà của họ
Điều khiển xe đến văn phòng bác sĩ, lo lắng về chi phí, một chẩn đoán, tìm văn phòng đúng, hoặc liệu bạn có đỗ xe hợp pháp không là tất cả những yếu tố căng thẳng rất thực tế. Tuy nhiên, giả sử việc thu thập dữ liệu nghiên cứu có thể được thực hiện để tránh những yếu tố bên ngoài này, như trong sự thoải mái của chính ngôi nhà của một người. Trong trường hợp đó, tác động của việc di chuyển căng thẳng sẽ không che lấp sự tập trung của nghiên cứu.
Nói vậy, không thể hoàn toàn cách ly hoặc loại bỏ tác động của các lực bên ngoài đối với các đối tượng nghiên cứu. Cách tiếp cận tốt nhất để giảm thiểu các yếu tố gây stress là để tất cả các đối tượng tiếp xúc với cùng một hoàn cảnh bằng cách sử dụng thiết bị sáng tạo nhưng đã được xác thực.
2. Force majeure
Khi thiên tai bất ngờ xảy ra, bạn phải thích nghi hành vi của mình. Nhập, COVID-19.
Ba năm qua đã mở mang tầm nhìn ở mọi khía cạnh do đại dịch COVID-19 toàn cầu. Đôi khi có những sự kiện hoặc hoàn cảnh phi thường nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà nghiên cứu. Những hoàn cảnh bất ngờ này buộc phải thích nghi với các hạn chế mới.
Xác định chiến dịch quảng cáo hiệu quả nhất bằng cách sử dụng công nghệ tốt nhất là điều hiển nhiên đối với các nhà tư bản. Tuy nhiên, thực tế là: chất lượng dữ liệu của một đối tượng không phụ thuộc vào sự gần gũi của họ với nhà nghiên cứu. Do đó, công việc cốt lõi của nhà nghiên cứu trong việc thu thập dữ liệu từ các đối tượng nên thích nghi với các công cụ hiện có.
3. EverlyWell, Apple Watch & Telesurgery
EverlyWell là một dịch vụ thử nghiệm phòng thí nghiệm y tế đặt hàng qua đường bưu điện, gửi các bộ dụng cụ đã được đóng gói sẵn với các hướng dẫn dễ hiểu để xác định các mục tiêu qua hơn 30 bài kiểm tra chẩn đoán. Apple Watch cũng đã gây sự chú ý với thông báo bất thường về nhịp tim và phát hiện rơi. Đối với cả EverlyWell và Apple, không có nghi ngờ ít ỏi về khả năng của sản phẩm của họ trong việc tạo thêm giá trị cho việc giảm thiểu việc di chuyển và chi phí cho thị trường tiêu dùng.
Với các sản phẩm như thế và những sản phẩm khác, chúng ta, với tư cách là một xã hội, dường như đã chấp nhận và tin tưởng dữ liệu y sinh được thu thập tại địa phương, xử lý từ xa, và trình bày một cách hợp lý. Dù là để phòng bệnh, sức khỏe tâm thần, chống lại bệnh tật hay duy trì một cơ thể cân bằng, bạn muốn nhận được phản hồi và hy vọng sẽ được khen thưởng khi hoàn thành các mục tiêu sức khỏe. Vào những ngày tối tăm trước internet, khi máy tính chiếm toàn bộ một căn phòng, việc đo lường và theo dõi các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI) của bạn là một nhiệm vụ hoàn toàn analog. Điều này không còn là tình huống nữa. Do đó, phong trào “tự định lượng” đang nhanh chóng trưởng thành.
Các KPI thường được theo dõi nhất bao gồm:
Tần số tim
Huyết áp
Cân nặng
Chiều cao
Thời gian ngủ
Mẫu chuyển động
Tất cả đều có thể được định lượng dễ dàng với cảm biến thích hợp và phần cứng cơ bản. Người ta biết rằng nghiên cứu thần kinh và nhiều lĩnh vực y sinh đã gặp phải vấn đề về kích thước mẫu. Khi cố gắng giải quyết vấn đề này, cách tiếp cận tốt nhất là thêm các đối tượng khác thay vì đào tạo nhóm nhỏ được chọn vì họ ở gần nhau. Với toàn bộ phạm vi các KPI đo được từ xa, đây là một cách khả thi để nghiên cứu thần kinh học phát triển và tồn tại.
4. Tăng cường sự bao gồm và đa dạng của người tham gia
Ai là nhóm WEIRD, và tại sao chúng ta biết nhiều về họ như vậy?
“Các nhà khoa học hành vi thường xuyên công bố những tuyên bố rộng lớn về tâm lý học và hành vi con người trong các tạp chí hàng đầu thế giới dựa trên các mẫu được rút ra hoàn toàn từ Các xã hội Tây phương, Giáo dục, Công nghiệp, Giàu có và Dân chủ (WEIRD) .”
Đó là một câu chuyện phổ biến rằng tâm lý học biết rất nhiều về những cá nhân tuổi đại học, da trắng, giàu có nhưng rất ít về con người nói chung.
Tại sao?
Các thí nghiệm tâm lý được thực hiện tại các campus đại học, và tiêu chí bao gồm đối tượng không rộng rãi hơn nhiều so với sự gần gũi và khả năng tiếp cận trong suốt cả ngày. Để đưa ra kết luận về dân số rộng lớn hơn, các nhóm mẫu cho các thí nghiệm tâm lý cần bao gồm nhiều cá nhân từ các nền tảng đa dạng hơn. Chìa khóa cho vấn đề này nằm ở thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, đặc biệt là thiết bị được thiết kế cho người tiêu dùng tự sử dụng.
5. Giảm chi phí ngắn hạn và dài hạn
Các nền tảng đám mây hiện đại đã làm cho khoảng cách vật lý trở nên không còn quan trọng.
Việc sử dụng một công cụ thu thập dữ liệu từ xa tiết kiệm tiền cho quảng cáo.
Các mẫu ngẫu nhiên tốn nhiều chi phí hơn các mẫu tiện lợi, ví dụ, sinh viên đại học, vì bạn cần quảng cáo cho các đối tượng nghiên cứu trong cộng đồng địa phương. Nói đơn giản, quảng cáo tốn tiền.
Việc sử dụng một công cụ thu thập dữ liệu từ xa tiết kiệm tiền cho thiết bị IT và phân tích thần kinh độc quyền.
Thông thường, các phòng thí nghiệm nghiên cứu riêng lẻ phải trả tiền cho và duy trì thiết bị IT của riêng họ, đặc biệt là nếu đó là phần cứng chuyên dụng cho việc thu thập dữ liệu. Tất nhiên, khi thời gian trôi qua, công nghệ cải thiện. Trong thời gian đó, việc cập nhật hạ tầng là một khoản chi phí lớn. Vì lý do này, việc truy cập vào các nền tảng đám mây hiện đại và phần cứng thu thập dữ liệu giảm chi phí có thể giảm bớt việc sử dụng tài nguyên trong nghiên cứu thần kinh học.
6. Định lượng sinh lý và hành vi luôn là “từ xa”
Khoảng cách giữa phần cứng cảm biến và phần mềm xử lý dữ liệu là không quan trọng.
Hiểu, dự đoán và chữa trị hành vi của con người là cốt lõi của hầu hết các nghiên cứu học thuật, đặc biệt là thần kinh học. Thông thường, khái niệm "thu thập dữ liệu hành vi" gợi lên hình ảnh các nhà khoa học trong áo khoác phòng thí nghiệm đáng nghi thường xem xét các đối tượng từ xa với một bảng clip và đồng hồ bấm giờ trong khi thỉnh thoảng ghi chú.
Đây là một ý tưởng đơn giản, nhưng nó bị nhiễu bởi nhiều nguồn biến số không xác định có thể ảnh hưởng đến hoạt động hoặc hành vi của một đối tượng. Trong các thí nghiệm khoa học, mục tiêu là loại bỏ càng nhiều biến số không được tính toán càng tốt. Thực hành này rất quan trọng để đưa ra những kết luận dựa trên bằng chứng về nguyên nhân khi có hiệu ứng được quan sát.
Làm thế nào để loại bỏ nguồn lỗi trong nghiên cứu thần kinh học
Sự tìm kiếm để loại bỏ nguồn lỗi khi định lượng sinh lý và hành vi con người vẫn tiếp tục. Ở mức độ cơ bản nhất, điều này thường liên quan đến những cải tiến về phần cứng thu thập dữ liệu từ các cảm biến, sau đó được xử lý bằng phần mềm analog hoặc kỹ thuật số để xác định các mục quan tâm, xu hướng hoặc sự khác biệt giữa các đối tượng. Thu thập Dữ liệu Từ xa mạnh mẽ hơn những gì ban đầu đã được giả định và có thể cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng nhưng có liên quan, bổ sung sức mạnh dự đoán cho thí nghiệm.
7. Machine Learning cung cấp dữ liệu tốt hơn
Dữ liệu + Siêu dữ liệu + Học máy (ML) = mô hình toàn diện nhất về hoạt động hành vi.
Các mô hình trí tuệ nhân tạo về ai bạn là, nơi bạn ở, điều bạn yêu thích và ghét, đang được sử dụng với quy mô mà nhiều người không biết đến. May mắn thay, có các thiết bị thu thập dữ liệu thần kinh thương mại hiện có trên thị trường hiện đại của chúng ta. Việc sử dụng dữ liệu và siêu dữ liệu quảng cáo của họ sẽ có khả năng dẫn đến sự hiểu biết toàn diện hơn về hành vi so với những gì có thể thu thập trong các điều kiện phòng thí nghiệm tách biệt hơn.
Về bản chất, dữ liệu đã cung cấp (tên, vị trí, ngày sinh) được hợp nhất với siêu dữ liệu bên dưới (thời gian trên trang, trang trước, trang rời) và đã giải phóng hoàn toàn những kỹ thuật phân tích mới cực kỳ hữu ích trong việc đo lường và dự đoán hành vi của con người.
Bạn có muốn tìm hiểu thêm không? Gặp EMOTIV
Bằng cách nhấn mạnh các kỹ thuật ở trên, chúng tôi đã chứng minh rằng việc thu thập dữ liệu từ xa không phải là mới và tiếp tục cải thiện nghiên cứu thần kinh học khi những tiến bộ công nghệ ra mắt thị trường. Với tốc độ mà “từ xa” mở rộng từ từ phòng bên, đến xuống phố, đến khắp đất nước và giờ là, xung quanh thế giới, thật dễ để hiểu cảm giác bất an của các nhà nghiên cứu truyền thống. Tuy nhiên, xem xét quy mô của những cải tiến kỹ thuật đối với phần cứng tiêu dùng và những thành tựu to lớn trong phân tích và xử lý dữ liệu đám mây, thuật ngữ “từ xa” nhanh chóng trở nên không còn quan trọng đối với cách dữ liệu được thu thập.
Tóm lại, các đối tượng có thể thực hiện thu thập dữ liệu tại nhà mà không cần sự giám sát trực tiếp của nhân viên nghiên cứu. Họ có thể thu thập thông tin về não của mình cho mục đích cá nhân nhưng cũng có tùy chọn để tải lên EEG hoặc thu thập EEG đặc biệt cho các dự án nghiên cứu lớn hơn, đang diễn ra.
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty thông tin sinh học có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh nâng cao sự hiểu biết của chúng ta về não người bằng cách sử dụng phần cứng điện não đồ (EEG) tùy chỉnh, phân tích và trực quan hóa. Cách tiếp cận của EMOTIV đối với nghiên cứu EEG phản ánh gần hơn các điều kiện "thế giới thực", khi những cá nhân đang được thử nghiệm ở những địa điểm và môi trường phản ánh hơn về cách họ thực sự sống cuộc sống của mình.
Các tai nghe EMOTIV
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV phục vụ một cộng đồng người dùng rộng lớn, từ những người chuyên nghiệp đến những cá nhân chỉ đơn giản là muốn tìm hiểu về não của họ. Tai nghe EEG 5 kênh EMOTIV INSIGHT được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế gọn nhẹ, dễ thiết lập với công nghệ cảm biến cách mạng.
EMOTIV EPOC X và EPOC Flex
Các hệ thống EEG 14 kênh & 32 kênh EMOTIV EPOC X và EPOC Flex được thiết kế cho nghiên cứu thần kinh học trong mọi môi trường, các tai nghe EPOC không dây với công nghệ cảm biến cải tiến. Cả hai tai nghe đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và đã được chứng minh là cung cấp dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao.
Một so sánh đầy đủ về khả năng kỹ thuật của hệ thống EEG của EMOTIV là sẵn có để xem xét.
Công nghệ EMOTIV
Chúng tôi có một bộ công cụ để hỗ trợ từng bước của nghiên cứu thần kinh học.
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 mà bất kỳ người tham gia nào có tai nghe EMOTIV đều có thể tham gia nếu tuân thủ với thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ phát triển phần mềm (SDK) cho EMOTIV cũng có sẵn để tạo ra các ứng dụng tùy chỉnh, tương tác hoặc thiết kế thí nghiệm có thể thực hiện trên thiết bị di động chỉ bằng tai nghe và điện thoại thông minh.
Khi số lượng ngành học và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp của thần kinh học gia tăng, hệ thống EEG giá rẻ, dễ sử dụng của EMOTIV được sử dụng trong:
Nghiên cứu thần kinh học
Chiến dịch tiếp thị sức khỏe và sức khỏe
Các ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Các bối cảnh giải trí
Hơn nữa, với chất lượng, chi phí, và khả năng vận chuyển các tai nghe EMOTIV trên toàn cầu, các nhà nghiên cứu có thể tuyển dụng và ghi danh một loạt các đối tượng đủ điều kiện đa dạng. Nhờ vào các tiêu chí kiểm soát chất lượng mà phần mềm xử lý đánh giá, các nhà nghiên cứu cũng có thể tin tưởng vào quy trình thu thập dữ liệu.
Đến năm 2025, sẽ có khoảng 463 exabyte dữ liệu mới được tạo ra mỗi ngày trên internet - một con số thực sự không thể tưởng tượng nổi. Dữ liệu này đến từ những vật phẩm thông thường như ~300 tỷ email hoặc ~95 triệu bức ảnh được chia sẻ. Những vật phẩm này được chia sẻ công khai với mục đích để được xem. Tuy nhiên, phần lớn lượng dữ liệu hàng ngày này đến từ những vật phẩm ít được biết đến, bình thường hơn như siêu dữ liệu, dữ liệu vị trí, nhật ký tương tác, lịch sử duyệt web đã lưu trữ và nhiều hơn nữa. Mặc dù có vẻ không thú vị, nhưng khi được thu thập và phân tích theo số lượng lớn theo thời gian, nó có thể chính xác một cách đáng ngạc nhiên trong việc dự đoán trạng thái của con người, tức là:
Khỏe mạnh so với bệnh tật.
Các hoạt động chung.
Ngủ so với tập thể dục.
Hành vi trong tương lai như việc mua sắm tiềm năng hoặc bỏ phiếu trong các cuộc bầu cử.
Với tư cách là các nhà thần kinh học, chúng tôi có thể khai thác dữ liệu này để tìm hiểu thêm về tâm trí con người. Dù sao đi nữa, việc làm sáng tỏ những yếu tố nằm ở nền tảng của hoạt động và/hoặc hành vi con người là trọng tâm của nghiên cứu thần kinh học. Bài viết này cung cấp bảy cách thu thập dữ liệu từ xa đang cải thiện nghiên cứu thần kinh học.
Các nhà thần kinh học đã sử dụng các kỹ thuật thu thập dữ liệu từ xa trong nhiều thập kỷ. Điều thay đổi trong những năm gần đây là:
Chỉ cần xét xem “điều từ xa” thực sự có thể xa đến mức nào.
Số lượng đối tượng có thể tham gia.
Loại đầu cuối nào có thể được đo lường và xử lý trong một thí nghiệm duy nhất.
Nghiên cứu không phải là ứng dụng duy nhất cho việc thu thập và áp dụng dữ liệu từ xa. Những tiến bộ gần đây trong các hệ thống Thực tế Ảo (VR) đã đưa phòng thí nghiệm vào không gian ảo. Ví dụ, về mặt y tế, những tiến bộ này trong hệ thống VR cho nghiên cứu thần kinh học cho phép dễ dàng tiếp cận việc thực hiện các ca phẫu thuật từ xa trên toàn cầu. Trong tình huống này, tai nghe VR vẫn được giữ bởi nhóm phẫu thuật nên khi bác sĩ phẫu thuật đến, anh ta có thể thấy chất lượng video gần như thời gian thực từ bệnh nhân hàng trăm dặm xa.
Trong những tình huống nhỏ, việc chỉ sử dụng video là đủ, nhưng với thực tế tăng cường này, họ kết hợp video với phản hồi xúc giác trong cả phẫu thuật trực tiếp và các nhiệm vụ đào tạo/phẫu thuật giáo dục. Bạn có thể nói rằng điều này giống như một dải nhấp nhô trên điều khiển game nhưng tiên tiến hơn rất nhiều.
Như đã được nhấn mạnh dưới đây, có nhiều lý do (được, ít nhất là bảy) mà một quy trình y tế, nhà nghiên cứu hoặc nhà tiếp thị thần kinh sẽ chọn sử dụng công nghệ hiện đại để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu toàn cầu được thu thập từ xa.
1. Sự thoải mái và dễ dàng của ngôi nhà
Các đối tượng căng thẳng tạo ra dữ liệu căng thẳng.
Đã được công nhận rằng việc tiếp xúc với các yếu tố căng thẳng trước khi thực hiện một bài kiểm tra hành vi có thể thay đổi dữ liệu thu thập sau đó. Hơn nữa, đã được chứng minh rằng, ngoài những tác động cấp tính, các yếu tố gây stress môi trường có thể gây ra các tác động lâu dài. Hy vọng tốt nhất của các nhà khoa học là giảm thiểu những biến số bên ngoài như thế trong khi chấp nhận rằng họ không bao giờ có thể hoàn toàn loại bỏ. Do đó, nếu mỗi đối tượng được điều trị giống nhau, họ sẽ bị phơi bày giống nhau đối với tất cả các yếu tố.
Một con người được thử nghiệm tại chính ngôi nhà của họ
Điều khiển xe đến văn phòng bác sĩ, lo lắng về chi phí, một chẩn đoán, tìm văn phòng đúng, hoặc liệu bạn có đỗ xe hợp pháp không là tất cả những yếu tố căng thẳng rất thực tế. Tuy nhiên, giả sử việc thu thập dữ liệu nghiên cứu có thể được thực hiện để tránh những yếu tố bên ngoài này, như trong sự thoải mái của chính ngôi nhà của một người. Trong trường hợp đó, tác động của việc di chuyển căng thẳng sẽ không che lấp sự tập trung của nghiên cứu.
Nói vậy, không thể hoàn toàn cách ly hoặc loại bỏ tác động của các lực bên ngoài đối với các đối tượng nghiên cứu. Cách tiếp cận tốt nhất để giảm thiểu các yếu tố gây stress là để tất cả các đối tượng tiếp xúc với cùng một hoàn cảnh bằng cách sử dụng thiết bị sáng tạo nhưng đã được xác thực.
2. Force majeure
Khi thiên tai bất ngờ xảy ra, bạn phải thích nghi hành vi của mình. Nhập, COVID-19.
Ba năm qua đã mở mang tầm nhìn ở mọi khía cạnh do đại dịch COVID-19 toàn cầu. Đôi khi có những sự kiện hoặc hoàn cảnh phi thường nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà nghiên cứu. Những hoàn cảnh bất ngờ này buộc phải thích nghi với các hạn chế mới.
Xác định chiến dịch quảng cáo hiệu quả nhất bằng cách sử dụng công nghệ tốt nhất là điều hiển nhiên đối với các nhà tư bản. Tuy nhiên, thực tế là: chất lượng dữ liệu của một đối tượng không phụ thuộc vào sự gần gũi của họ với nhà nghiên cứu. Do đó, công việc cốt lõi của nhà nghiên cứu trong việc thu thập dữ liệu từ các đối tượng nên thích nghi với các công cụ hiện có.
3. EverlyWell, Apple Watch & Telesurgery
EverlyWell là một dịch vụ thử nghiệm phòng thí nghiệm y tế đặt hàng qua đường bưu điện, gửi các bộ dụng cụ đã được đóng gói sẵn với các hướng dẫn dễ hiểu để xác định các mục tiêu qua hơn 30 bài kiểm tra chẩn đoán. Apple Watch cũng đã gây sự chú ý với thông báo bất thường về nhịp tim và phát hiện rơi. Đối với cả EverlyWell và Apple, không có nghi ngờ ít ỏi về khả năng của sản phẩm của họ trong việc tạo thêm giá trị cho việc giảm thiểu việc di chuyển và chi phí cho thị trường tiêu dùng.
Với các sản phẩm như thế và những sản phẩm khác, chúng ta, với tư cách là một xã hội, dường như đã chấp nhận và tin tưởng dữ liệu y sinh được thu thập tại địa phương, xử lý từ xa, và trình bày một cách hợp lý. Dù là để phòng bệnh, sức khỏe tâm thần, chống lại bệnh tật hay duy trì một cơ thể cân bằng, bạn muốn nhận được phản hồi và hy vọng sẽ được khen thưởng khi hoàn thành các mục tiêu sức khỏe. Vào những ngày tối tăm trước internet, khi máy tính chiếm toàn bộ một căn phòng, việc đo lường và theo dõi các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI) của bạn là một nhiệm vụ hoàn toàn analog. Điều này không còn là tình huống nữa. Do đó, phong trào “tự định lượng” đang nhanh chóng trưởng thành.
Các KPI thường được theo dõi nhất bao gồm:
Tần số tim
Huyết áp
Cân nặng
Chiều cao
Thời gian ngủ
Mẫu chuyển động
Tất cả đều có thể được định lượng dễ dàng với cảm biến thích hợp và phần cứng cơ bản. Người ta biết rằng nghiên cứu thần kinh và nhiều lĩnh vực y sinh đã gặp phải vấn đề về kích thước mẫu. Khi cố gắng giải quyết vấn đề này, cách tiếp cận tốt nhất là thêm các đối tượng khác thay vì đào tạo nhóm nhỏ được chọn vì họ ở gần nhau. Với toàn bộ phạm vi các KPI đo được từ xa, đây là một cách khả thi để nghiên cứu thần kinh học phát triển và tồn tại.
4. Tăng cường sự bao gồm và đa dạng của người tham gia
Ai là nhóm WEIRD, và tại sao chúng ta biết nhiều về họ như vậy?
“Các nhà khoa học hành vi thường xuyên công bố những tuyên bố rộng lớn về tâm lý học và hành vi con người trong các tạp chí hàng đầu thế giới dựa trên các mẫu được rút ra hoàn toàn từ Các xã hội Tây phương, Giáo dục, Công nghiệp, Giàu có và Dân chủ (WEIRD) .”
Đó là một câu chuyện phổ biến rằng tâm lý học biết rất nhiều về những cá nhân tuổi đại học, da trắng, giàu có nhưng rất ít về con người nói chung.
Tại sao?
Các thí nghiệm tâm lý được thực hiện tại các campus đại học, và tiêu chí bao gồm đối tượng không rộng rãi hơn nhiều so với sự gần gũi và khả năng tiếp cận trong suốt cả ngày. Để đưa ra kết luận về dân số rộng lớn hơn, các nhóm mẫu cho các thí nghiệm tâm lý cần bao gồm nhiều cá nhân từ các nền tảng đa dạng hơn. Chìa khóa cho vấn đề này nằm ở thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, đặc biệt là thiết bị được thiết kế cho người tiêu dùng tự sử dụng.
5. Giảm chi phí ngắn hạn và dài hạn
Các nền tảng đám mây hiện đại đã làm cho khoảng cách vật lý trở nên không còn quan trọng.
Việc sử dụng một công cụ thu thập dữ liệu từ xa tiết kiệm tiền cho quảng cáo.
Các mẫu ngẫu nhiên tốn nhiều chi phí hơn các mẫu tiện lợi, ví dụ, sinh viên đại học, vì bạn cần quảng cáo cho các đối tượng nghiên cứu trong cộng đồng địa phương. Nói đơn giản, quảng cáo tốn tiền.
Việc sử dụng một công cụ thu thập dữ liệu từ xa tiết kiệm tiền cho thiết bị IT và phân tích thần kinh độc quyền.
Thông thường, các phòng thí nghiệm nghiên cứu riêng lẻ phải trả tiền cho và duy trì thiết bị IT của riêng họ, đặc biệt là nếu đó là phần cứng chuyên dụng cho việc thu thập dữ liệu. Tất nhiên, khi thời gian trôi qua, công nghệ cải thiện. Trong thời gian đó, việc cập nhật hạ tầng là một khoản chi phí lớn. Vì lý do này, việc truy cập vào các nền tảng đám mây hiện đại và phần cứng thu thập dữ liệu giảm chi phí có thể giảm bớt việc sử dụng tài nguyên trong nghiên cứu thần kinh học.
6. Định lượng sinh lý và hành vi luôn là “từ xa”
Khoảng cách giữa phần cứng cảm biến và phần mềm xử lý dữ liệu là không quan trọng.
Hiểu, dự đoán và chữa trị hành vi của con người là cốt lõi của hầu hết các nghiên cứu học thuật, đặc biệt là thần kinh học. Thông thường, khái niệm "thu thập dữ liệu hành vi" gợi lên hình ảnh các nhà khoa học trong áo khoác phòng thí nghiệm đáng nghi thường xem xét các đối tượng từ xa với một bảng clip và đồng hồ bấm giờ trong khi thỉnh thoảng ghi chú.
Đây là một ý tưởng đơn giản, nhưng nó bị nhiễu bởi nhiều nguồn biến số không xác định có thể ảnh hưởng đến hoạt động hoặc hành vi của một đối tượng. Trong các thí nghiệm khoa học, mục tiêu là loại bỏ càng nhiều biến số không được tính toán càng tốt. Thực hành này rất quan trọng để đưa ra những kết luận dựa trên bằng chứng về nguyên nhân khi có hiệu ứng được quan sát.
Làm thế nào để loại bỏ nguồn lỗi trong nghiên cứu thần kinh học
Sự tìm kiếm để loại bỏ nguồn lỗi khi định lượng sinh lý và hành vi con người vẫn tiếp tục. Ở mức độ cơ bản nhất, điều này thường liên quan đến những cải tiến về phần cứng thu thập dữ liệu từ các cảm biến, sau đó được xử lý bằng phần mềm analog hoặc kỹ thuật số để xác định các mục quan tâm, xu hướng hoặc sự khác biệt giữa các đối tượng. Thu thập Dữ liệu Từ xa mạnh mẽ hơn những gì ban đầu đã được giả định và có thể cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng nhưng có liên quan, bổ sung sức mạnh dự đoán cho thí nghiệm.
7. Machine Learning cung cấp dữ liệu tốt hơn
Dữ liệu + Siêu dữ liệu + Học máy (ML) = mô hình toàn diện nhất về hoạt động hành vi.
Các mô hình trí tuệ nhân tạo về ai bạn là, nơi bạn ở, điều bạn yêu thích và ghét, đang được sử dụng với quy mô mà nhiều người không biết đến. May mắn thay, có các thiết bị thu thập dữ liệu thần kinh thương mại hiện có trên thị trường hiện đại của chúng ta. Việc sử dụng dữ liệu và siêu dữ liệu quảng cáo của họ sẽ có khả năng dẫn đến sự hiểu biết toàn diện hơn về hành vi so với những gì có thể thu thập trong các điều kiện phòng thí nghiệm tách biệt hơn.
Về bản chất, dữ liệu đã cung cấp (tên, vị trí, ngày sinh) được hợp nhất với siêu dữ liệu bên dưới (thời gian trên trang, trang trước, trang rời) và đã giải phóng hoàn toàn những kỹ thuật phân tích mới cực kỳ hữu ích trong việc đo lường và dự đoán hành vi của con người.
Bạn có muốn tìm hiểu thêm không? Gặp EMOTIV
Bằng cách nhấn mạnh các kỹ thuật ở trên, chúng tôi đã chứng minh rằng việc thu thập dữ liệu từ xa không phải là mới và tiếp tục cải thiện nghiên cứu thần kinh học khi những tiến bộ công nghệ ra mắt thị trường. Với tốc độ mà “từ xa” mở rộng từ từ phòng bên, đến xuống phố, đến khắp đất nước và giờ là, xung quanh thế giới, thật dễ để hiểu cảm giác bất an của các nhà nghiên cứu truyền thống. Tuy nhiên, xem xét quy mô của những cải tiến kỹ thuật đối với phần cứng tiêu dùng và những thành tựu to lớn trong phân tích và xử lý dữ liệu đám mây, thuật ngữ “từ xa” nhanh chóng trở nên không còn quan trọng đối với cách dữ liệu được thu thập.
Tóm lại, các đối tượng có thể thực hiện thu thập dữ liệu tại nhà mà không cần sự giám sát trực tiếp của nhân viên nghiên cứu. Họ có thể thu thập thông tin về não của mình cho mục đích cá nhân nhưng cũng có tùy chọn để tải lên EEG hoặc thu thập EEG đặc biệt cho các dự án nghiên cứu lớn hơn, đang diễn ra.
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty thông tin sinh học có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh nâng cao sự hiểu biết của chúng ta về não người bằng cách sử dụng phần cứng điện não đồ (EEG) tùy chỉnh, phân tích và trực quan hóa. Cách tiếp cận của EMOTIV đối với nghiên cứu EEG phản ánh gần hơn các điều kiện "thế giới thực", khi những cá nhân đang được thử nghiệm ở những địa điểm và môi trường phản ánh hơn về cách họ thực sự sống cuộc sống của mình.
Các tai nghe EMOTIV
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV phục vụ một cộng đồng người dùng rộng lớn, từ những người chuyên nghiệp đến những cá nhân chỉ đơn giản là muốn tìm hiểu về não của họ. Tai nghe EEG 5 kênh EMOTIV INSIGHT được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế gọn nhẹ, dễ thiết lập với công nghệ cảm biến cách mạng.
EMOTIV EPOC X và EPOC Flex
Các hệ thống EEG 14 kênh & 32 kênh EMOTIV EPOC X và EPOC Flex được thiết kế cho nghiên cứu thần kinh học trong mọi môi trường, các tai nghe EPOC không dây với công nghệ cảm biến cải tiến. Cả hai tai nghe đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và đã được chứng minh là cung cấp dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao.
Một so sánh đầy đủ về khả năng kỹ thuật của hệ thống EEG của EMOTIV là sẵn có để xem xét.
Công nghệ EMOTIV
Chúng tôi có một bộ công cụ để hỗ trợ từng bước của nghiên cứu thần kinh học.
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 mà bất kỳ người tham gia nào có tai nghe EMOTIV đều có thể tham gia nếu tuân thủ với thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ phát triển phần mềm (SDK) cho EMOTIV cũng có sẵn để tạo ra các ứng dụng tùy chỉnh, tương tác hoặc thiết kế thí nghiệm có thể thực hiện trên thiết bị di động chỉ bằng tai nghe và điện thoại thông minh.
Khi số lượng ngành học và thị trường thương mại áp dụng các công cụ và phương pháp của thần kinh học gia tăng, hệ thống EEG giá rẻ, dễ sử dụng của EMOTIV được sử dụng trong:
Nghiên cứu thần kinh học
Chiến dịch tiếp thị sức khỏe và sức khỏe
Các ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Các bối cảnh giải trí
Hơn nữa, với chất lượng, chi phí, và khả năng vận chuyển các tai nghe EMOTIV trên toàn cầu, các nhà nghiên cứu có thể tuyển dụng và ghi danh một loạt các đối tượng đủ điều kiện đa dạng. Nhờ vào các tiêu chí kiểm soát chất lượng mà phần mềm xử lý đánh giá, các nhà nghiên cứu cũng có thể tin tưởng vào quy trình thu thập 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.