Cuộc khủng hoảng sao chép trong thần kinh học nhận thức
Mehul Nayak
Chia sẻ:
Nhắm vào cuộc khủng hoảng tái bản trong thần kinh học nhận thức để cải thiện ý nghĩa thống kê.
Trong nghiên cứu thần kinh học nhận thức và hành vi xã hội, phương pháp nghiên cứu EEG nhằm hiểu tâm trí con người bằng cách nghiên cứu bản chất hoạt động não liên quan đến các hoạt động hoặc môi trường bên ngoài khác nhau. Một yếu tố phân biệt quan trọng của nghiên cứu EEG, giờ đây khi các bộ tai nghe EEG không dây, di động đã có sẵn, là khả năng kiểm tra hoạt động não đủ dài và hành vi xã hội tại các địa điểm thực tế, thay vì bị gò bó trong một phòng thí nghiệm.
Cuộc khủng hoảng tái bản là gì?
Cuộc khủng hoảng tái bản đề cập đến khi các nhà nghiên cứu không thể tái bản hoặc tái sản xuất kết quả của các thí nghiệm của các nhà nghiên cứu khác. Do đó, những phát hiện của họ không thể mở rộng từ nhóm mẫu ra quần thể chung.
Thật không may, kích thước mẫu nhỏ là trung tâm của những thách thức hiện tại trong những nỗ lực về thần kinh học. Kích thước mẫu nhỏ ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê, gia tăng độ khó trong việc rút ra những kết luận có ý nghĩa, và làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng tái bản đang gia tăng.
Bởi vì tái bản là một bước quan trọng trong quá trình khoa học, việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản này là điều cần thiết. Nếu không, các kết quả thực nghiệm không thể được tái sản xuất sẽ làm suy yếu tính tín cậy của các lý thuyết liên quan, và do đó, bất kỳ liệu pháp, điều trị hoặc luật pháp nào được phát triển từ quá trình này.
Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về cuộc khủng hoảng tái bản và cách nó ảnh hưởng đến khả năng mở khóa tiềm năng đầy đủ của dữ liệu được thu thập để hiểu thế giới thực. Chúng tôi sẽ giới thiệu cách công nghệ thế kỷ 21, như nghiên cứu crowdsourced có sự trung gian của AI, mang lại sự hỗ trợ từ cuộc khủng hoảng tái bản.
Ý nghĩa của việc tái bản trong nghiên cứu thần kinh học
Nghiên cứu thực nghiệm hiện đại liên quan đến cả việc thu thập và phân tích dữ liệu. Do đó, các cân nhắc về khả năng tái bản của nó rơi vào hai câu hỏi:
Tái bản: Thí nghiệm của bạn có sở hữu sự xác thực cho các phân tích và chứng nhận cần thiết cho việc diễn giải dữ liệu không?
Tái sản xuất: Thí nghiệm của bạn có khả năng được lặp lại để thu được dữ liệu mới, độc lập không?
Thật không may, câu trả lời cho cả hai câu hỏi trong nghiên cứu thần kinh học đều là ‘không’.
Vào năm 2016, Nature đã khảo sát 1.576 nhà nghiên cứu và phát hiện rằng hơn 70% các nhà nghiên cứu đã cố gắng và thất bại trong việc tái sản xuất thí nghiệm của một nhà khoa học khác. Và, hơn một nửa đã thất bại trong việc tái sản xuất các thí nghiệm của chính họ. Mặc dù gặp thất bại, chỉ có 52% các nhà nghiên cứu đồng ý rằng có một cuộc khủng hoảng, trong khi 31% nghĩ rằng kết quả có thể sai.
Việc không thể tái sản xuất kết quả nghiên cứu thường do tính độc đáo của các điều kiện thí nghiệm không thể được bù đắp cho hoặc phát hiện về mặt thống kê. Mọi thứ từ thời tiết trong ngày hôm đó, kỹ thuật viên phòng thí nghiệm cá nhân thực hiện thí nghiệm, và các công cụ phân tích hoặc thống kê được phát triển để đánh giá kết quả thí nghiệm có thể có những yếu tố độc đáo làm phức tạp việc tái bản.
Hơn nữa, do nguồn lực và chuyên môn hạn chế cần thiết cho nghiên cứu thần kinh học, các thí nghiệm của nó có xu hướng thiếu mẫu và đã có mẫu quần thể WEIRD (tây, được giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ) hạn chế.
Tại sao Tái bản trong Nghiên cứu là Quan trọng?
Các rào cản logistic, chẳng hạn như vấn đề tuyển dụng, bị giới hạn trong một phòng thí nghiệm, và kích thước mẫu nhỏ, đã khiến các nhà nghiên cứu phải dựa vào các phương pháp và mô hình nghiên cứu kế thừa. Do đó, các nhà nghiên cứu nghiên cứu hành vi xã hội và thông tin cá nhân trong thế giới thực không thể thực hiện các thí nghiệm một cách đa dạng hoặc sáng tạo. Những rào cản này đã ảnh hưởng đến khả năng của các nhà nghiên cứu thần kinh biến đổi các phát hiện của họ cho các ứng dụng trong thế giới thực, chẳng hạn như liệu pháp, điều trị và thậm chí luật pháp. Những vấn đề này, các hạn chế nhóm mẫu, và khả năng hạn chế để kiểm tra ở các tình huống thực tế là tại cốt lõi của cuộc khủng hoảng tái bản.
Việc không thể tái bản kết quả thí nghiệm trong một phòng thí nghiệm làm cho việc rút ra kết luận với sức mạnh thống kê cao là rất khó khăn. Khi có nghi ngờ về những suy diễn được rút ra từ kết quả thí nghiệm, điều đó làm suy yếu lòng tin vào toàn bộ hệ thống. Sự nghi ngờ này cũng có thể phản ánh tiêu cực lên các cơ quan cấp học bổng được giao nhiệm vụ hỗ trợ nghiên cứu sẽ có những tác động lớn lao và thực tế.
Cải thiện khả năng tái bản thường đến từ việc xác định rõ các phương pháp nghiên cứu. Việc tái bản kết quả sẽ được cải thiện khi các nhà nghiên cứu đạt được sự chuẩn hóa chặt chẽ về thu thập dữ liệu, kiểm soát chất lượng, và quy trình phân tích trong các thí nghiệm với các nhóm mẫu lớn hơn.
Trong thập kỷ qua, các đổi mới công nghệ trong phần mềm và phần cứng crowdsourcing đã trao quyền cho các nhà nghiên cứu để cung cấp các yếu tố chuẩn hóa cốt lõi này nhằm giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản, vấn đề sức mạnh thống kê, và cuộc khủng hoảng khả năng tái bản.
Thực hành Nghiên cứu Crowdsourcing
Đi toàn cầu để có nhiều đối tượng hơn với nghiên cứu crowdsourced
Công nghệ crowdsourcing đã phát triển nhanh chóng trong hai thập kỷ qua. Đây là một phương pháp cho phép các nhà nghiên cứu thu thập nhiều dữ liệu hơn từ các cá nhân thông qua một mạng lưới kết nối toàn cầu. Ví dụ, hãy xem xét sự tiến bộ trong nhận diện tốc độ máy tính. Trong nhiều thập kỷ, nghiên cứu này về cơ bản đã bị đình trệ cho đến khi các công ty như Google, Amazon, và Apple thu thập được đầu vào tích lũy của hàng trăm nghìn người dùng internet. Với một tập dữ liệu khổng lồ như vậy, họ có thể tinh chỉnh phần mềm nhận diện giọng nói thành những gì thường được sử dụng trong các dịch vụ của Google, Alexa, và Siri hôm nay.
Tuy nhiên, như với hầu hết các đổi mới công nghệ, crowdsourcing đã được áp dụng cho một số thực hành nghiên cứu thương mại và khoa học. Zooniverse, Folding@Home, và Seek by iNaturalist là ba trong số những nền tảng crowdsourcing được biết đến nhiều nhất.
Zooniverse là nền tảng nghiên cứu lớn nhất được điều khiển bởi con người, với hai triệu tài khoản đã đăng ký. Con người được thích nghi độc đáo để xác định các mẫu, trong khi máy tính gặp khó khăn. Công chúng có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định và phân loại mọi thứ từ hình dạng thiên hà đến loại động vật. Cộng đồng Zooniverse đã đóng góp vào nhiều phát hiện và bất kỳ ai cũng có thể tải dữ liệu của họ vào một dự án mở cho cộng đồng.
Các nền tảng crowdsourcing phổ biến khác bao gồm Folding@Home và Seek by iNaturalist. Folding@Home mượn sức mạnh tính toán khi màn hình đứng yên, tính toán hình dạng và các khả năng tương tác của protein được dịch từ mã DNA. Seek của iNaturalist là một ứng dụng điện thoại di động nhận diện giống và loài của bất kỳ loại cây hoặc động vật nào qua camera.
Xét về việc thu thập dữ liệu, Seek trung bình gần 200.000 hình ảnh được tải lên hàng ngày. Khi được tải lên, một cộng đồng gồm hơn hai triệu nhà nghiên cứu và nhà khoa học công dân tương tác với dữ liệu, phục vụ như các nhà phân tích chất lượng dữ liệu, gợi ý và xác nhận độ chính xác của việc nhận diện.
Crowdsourcing và Thần Kinh Học Luôn Được Định Nghĩa Là Đối Tác
Nghiên cứu crowdsourcing là một cách để cải thiện ý nghĩa thực tiễn của các thí nghiệm. Nó tập hợp những cá nhân có hứng thú đóng góp cho nghiên cứu và giúp các nhà nghiên cứu tạo ra ảnh hưởng. Với crowdsourcing, sức mạnh thống kê của những thực hành nghiên cứu này gia tăng. Các nhà nghiên cứu có nhiều khả năng phát hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi một sự khác biệt tồn tại vì có một kích thước mẫu lớn để đảm bảo đủ sức mạnh thống kê.
Các phát triển gần đây trong công nghệ crowdsourcing và các bộ tai nghe và thiết bị EEG chất lượng cao, di động, mang lại hy vọng cho việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản. Dữ liệu nghiên cứu từ các cá nhân đa dạng và phân tán được crowdsourcing dường như cung cấp sức mạnh thống kê lớn hơn cho các thực hành nghiên cứu. Để trả lời những câu hỏi đổi mới và nghiên cứu đáng lo ngại nhất, crowds đang trở thành đối tác được lựa chọn.
Trong khi một số thảo luận vẫn tiếp tục về cuộc khủng hoảng tái bản, EMOTIV đã định hình lại vấn đề này như một cơ hội — một thách thức xứng đáng để cố gắng giải quyết — và họ đã có những tiến bộ đáng kể trong việc làm đúng như vậy. Để đối phó với cuộc khủng hoảng tái bản trong thần kinh học nhận thức, EMOTIV đã phát triển một nền tảng nghiên cứu thần kinh học phân tán có thể mở rộng gọi là EmotivLABS.
Đi trước Cuộc Khủng Hoảng Tái Bản với EmotivLABS
Chúng ta có thể tăng tốc nghiên cứu của mình bằng cách làm việc cùng nhau.
EmotivLABS là nền tảng nghiên cứu phân tán có thể mở rộng của EMOTIV. Các tham gia viên từ khắp nơi trên thế giới có thể tham gia vào nghiên cứu thần kinh học với các bộ tai nghe EMOTIV EEG của riêng mình và được trả tiền cho sự đóng góp của họ.
Một tính năng quan trọng của nền tảng là quy trình đảm bảo chất lượng tinh vi của nó, đảm bảo các nhà nghiên cứu thu được dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao từ các tham gia viên. Người dùng phải hoàn thành một quá trình chứng nhận: chứng minh rằng họ biết cách bộ tai nghe của họ hoạt động và họ có thể thu được dữ liệu EEG chất lượng cao. Khi được chứng nhận, người dùng có thể tham gia vào các thí nghiệm nghiên cứu thần kinh học trên nền tảng và, trong một số trường hợp, thậm chí nhận được bồi thường.
Ngoài dữ liệu EEG thô, các nhà nghiên cứu cũng có quyền truy cập vào dữ liệu sức mạnh băng và một bộ công cụ phát hiện cảm xúc và nhận thức bao gồm chú ý, sự thất vọng, sự quan tâm, sự thư giãn, sự tham gia, sự hào hứng, và căng thẳng nhận thức.
Các thí nghiệm nghiên cứu có thể được xây dựng bằng cách sử dụng Trình xây dựng thí nghiệm của EMOTIV, sau đó triển khai đến EmotivLABS. Kết nối và tuyển dụng từ một bảng điều khiển toàn cầu gồm các tham gia viên được chứng nhận, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao tất cả trong một nền tảng.
Các bộ tai nghe EEG của EMOTIV, kết hợp với EmotivLABS giải quyết ba vấn đề chính của cuộc khủng hoảng tái bản: logistics tuyển dụng, ý nghĩa thống kê, và quyền truy cập vào một dân số đa dạng và bao gồm hơn.
Cuối cùng, khi số lượng các lĩnh vực và thị trường thương mại chấp nhận các công cụ và phương pháp thần kinh học gia tăng, các bộ tai nghe nghiên cứu chất lượng thấp và dễ sử dụng của EMOTIV đang được sử dụng trong nghiên cứu thần kinh học, sức khỏe và thể chất, ô tô, tiếp thị thần kinh, nghiên cứu người tiêu dùng, giáo dục, và các môi trường giải trí.
Cuối cùng, những đổi mới trong neurotechnology có quy mô này cho phép chúng ta có được cái nhìn sâu sắc hơn vào cuộc sống cảm xúc và trí tuệ của chúng ta. Kiến thức từng không thể tiếp cận do thiết kế thí nghiệm kế thừa và các thực hành nghiên cứu. Áp dụng những hiểu biết như vậy sẽ giúp chúng ta kiểm soát tốt hơn trong việc thích nghi có ý thức các cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp của mình để tối đa hóa hiệu suất và làm phong phú các khả năng tiềm ẩn của chúng ta, cả cá nhân và trong các mối quan hệ với người khác.
Tìm hiểu thêm về cách nâng cao nghiên cứu của bạn tại đây.
Tìm hiểu Thêm về EMOTIV
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty sinh học thông tin có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh nâng cao hiểu biết của chúng ta về não người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và hình dung điện não đồ (EEG) tùy chỉnh.
Ở trung tâm của khoa học mở là sự hợp tác. Nền tảng nghiên cứu và nhân viên của EMOTIV nhằm mục đích thúc đẩy tính toàn vẹn khoa học và độ nghiêm ngặt trong thí nghiệm. Nền tảng nghiên cứu có thể mở rộng của EMOTIV, EmotivLABs, kết nối các nhà nghiên cứu thần kinh học nhận thức trên toàn thế giới với một quần thể toàn cầu của các tham gia viên và các nhà điều tra nghiên cứu. Nhận ra tính tuyến tính cộng thêm của nghiên cứu thần kinh học, chúng tôi hỗ trợ các nhà nghiên cứu bằng cách cung cấp các tập dữ liệu đa chiều, phong phú, cho phép bạn rút ra những kết luận có ý nghĩa từ một mẫu rộng.
Các Bộ Tai Nghe EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV phục vụ một cộng đồng người dùng rộng rãi, từ các chuyên gia đến những cá nhân chỉ đơn giản muốn tìm hiểu về não của họ. EMOTIV Insight là một bộ tai nghe EEG 5 kênh được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế dễ dàng thiết lập với công nghệ cảm biến cách mạng.
EMOTIV EPOC X và EPOC Flex
EMOTIV EPOC X là bộ tai nghe EEG 14 kênh và EPOC Flex là một hệ thống EEG 32 kênh. Được thiết kế cho nghiên cứu thần kinh học trong mọi môi trường, các bộ tai nghe EPOC không dây với công nghệ cảm biến cải tiến. Cả hai bộ tai nghe đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và được chứng minh là cung cấp dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao.
Một so sánh hoàn chỉnh về khả năng kỹ thuật của các bộ tai nghe EEG của EMOTIV có sẵn trên trang web EMOTIV.
Công Nghệ EMOTIV
EMOTIV đã thiết kế một bộ công cụ để hỗ trợ mọi bước của nghiên cứu thần kinh học trên đường đi.
Phần mềm EmotivPRO cho phép người dùng xử lý, phân tích và hình dung kết quả thử nghiệm. Các nhà nghiên cứu cũng có thể thiết kế các thí nghiệm ở cấp độ chuyên nghiệp mà bất kỳ tham gia viên nào có bộ tai nghe EMOTIV đều có thể tham gia nếu tuân thủ thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) cho EMOTIV cũng có sẵn để để thực hiện các ứng dụng, tương tác, hoặc thiết kế thí nghiệm tùy chỉnh trên đường đi chỉ bằng cách sử dụng bộ tai nghe và smartphone.
Khi số lượng các lĩnh vực và thị trường thương mại chấp nhận các công cụ và phương pháp thần kinh học gia tăng, các bộ tai nghe EEG có giá thấp, dễ sử dụng của EMOTIV đang được sử dụng trong:
Nghiên cứu thần kinh học
Sức khỏe và thể chất
Các ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Các môi trường giải trí
Nhắm vào cuộc khủng hoảng tái bản trong thần kinh học nhận thức để cải thiện ý nghĩa thống kê.
Trong nghiên cứu thần kinh học nhận thức và hành vi xã hội, phương pháp nghiên cứu EEG nhằm hiểu tâm trí con người bằng cách nghiên cứu bản chất hoạt động não liên quan đến các hoạt động hoặc môi trường bên ngoài khác nhau. Một yếu tố phân biệt quan trọng của nghiên cứu EEG, giờ đây khi các bộ tai nghe EEG không dây, di động đã có sẵn, là khả năng kiểm tra hoạt động não đủ dài và hành vi xã hội tại các địa điểm thực tế, thay vì bị gò bó trong một phòng thí nghiệm.
Cuộc khủng hoảng tái bản là gì?
Cuộc khủng hoảng tái bản đề cập đến khi các nhà nghiên cứu không thể tái bản hoặc tái sản xuất kết quả của các thí nghiệm của các nhà nghiên cứu khác. Do đó, những phát hiện của họ không thể mở rộng từ nhóm mẫu ra quần thể chung.
Thật không may, kích thước mẫu nhỏ là trung tâm của những thách thức hiện tại trong những nỗ lực về thần kinh học. Kích thước mẫu nhỏ ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê, gia tăng độ khó trong việc rút ra những kết luận có ý nghĩa, và làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng tái bản đang gia tăng.
Bởi vì tái bản là một bước quan trọng trong quá trình khoa học, việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản này là điều cần thiết. Nếu không, các kết quả thực nghiệm không thể được tái sản xuất sẽ làm suy yếu tính tín cậy của các lý thuyết liên quan, và do đó, bất kỳ liệu pháp, điều trị hoặc luật pháp nào được phát triển từ quá trình này.
Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về cuộc khủng hoảng tái bản và cách nó ảnh hưởng đến khả năng mở khóa tiềm năng đầy đủ của dữ liệu được thu thập để hiểu thế giới thực. Chúng tôi sẽ giới thiệu cách công nghệ thế kỷ 21, như nghiên cứu crowdsourced có sự trung gian của AI, mang lại sự hỗ trợ từ cuộc khủng hoảng tái bản.
Ý nghĩa của việc tái bản trong nghiên cứu thần kinh học
Nghiên cứu thực nghiệm hiện đại liên quan đến cả việc thu thập và phân tích dữ liệu. Do đó, các cân nhắc về khả năng tái bản của nó rơi vào hai câu hỏi:
Tái bản: Thí nghiệm của bạn có sở hữu sự xác thực cho các phân tích và chứng nhận cần thiết cho việc diễn giải dữ liệu không?
Tái sản xuất: Thí nghiệm của bạn có khả năng được lặp lại để thu được dữ liệu mới, độc lập không?
Thật không may, câu trả lời cho cả hai câu hỏi trong nghiên cứu thần kinh học đều là ‘không’.
Vào năm 2016, Nature đã khảo sát 1.576 nhà nghiên cứu và phát hiện rằng hơn 70% các nhà nghiên cứu đã cố gắng và thất bại trong việc tái sản xuất thí nghiệm của một nhà khoa học khác. Và, hơn một nửa đã thất bại trong việc tái sản xuất các thí nghiệm của chính họ. Mặc dù gặp thất bại, chỉ có 52% các nhà nghiên cứu đồng ý rằng có một cuộc khủng hoảng, trong khi 31% nghĩ rằng kết quả có thể sai.
Việc không thể tái sản xuất kết quả nghiên cứu thường do tính độc đáo của các điều kiện thí nghiệm không thể được bù đắp cho hoặc phát hiện về mặt thống kê. Mọi thứ từ thời tiết trong ngày hôm đó, kỹ thuật viên phòng thí nghiệm cá nhân thực hiện thí nghiệm, và các công cụ phân tích hoặc thống kê được phát triển để đánh giá kết quả thí nghiệm có thể có những yếu tố độc đáo làm phức tạp việc tái bản.
Hơn nữa, do nguồn lực và chuyên môn hạn chế cần thiết cho nghiên cứu thần kinh học, các thí nghiệm của nó có xu hướng thiếu mẫu và đã có mẫu quần thể WEIRD (tây, được giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ) hạn chế.
Tại sao Tái bản trong Nghiên cứu là Quan trọng?
Các rào cản logistic, chẳng hạn như vấn đề tuyển dụng, bị giới hạn trong một phòng thí nghiệm, và kích thước mẫu nhỏ, đã khiến các nhà nghiên cứu phải dựa vào các phương pháp và mô hình nghiên cứu kế thừa. Do đó, các nhà nghiên cứu nghiên cứu hành vi xã hội và thông tin cá nhân trong thế giới thực không thể thực hiện các thí nghiệm một cách đa dạng hoặc sáng tạo. Những rào cản này đã ảnh hưởng đến khả năng của các nhà nghiên cứu thần kinh biến đổi các phát hiện của họ cho các ứng dụng trong thế giới thực, chẳng hạn như liệu pháp, điều trị và thậm chí luật pháp. Những vấn đề này, các hạn chế nhóm mẫu, và khả năng hạn chế để kiểm tra ở các tình huống thực tế là tại cốt lõi của cuộc khủng hoảng tái bản.
Việc không thể tái bản kết quả thí nghiệm trong một phòng thí nghiệm làm cho việc rút ra kết luận với sức mạnh thống kê cao là rất khó khăn. Khi có nghi ngờ về những suy diễn được rút ra từ kết quả thí nghiệm, điều đó làm suy yếu lòng tin vào toàn bộ hệ thống. Sự nghi ngờ này cũng có thể phản ánh tiêu cực lên các cơ quan cấp học bổng được giao nhiệm vụ hỗ trợ nghiên cứu sẽ có những tác động lớn lao và thực tế.
Cải thiện khả năng tái bản thường đến từ việc xác định rõ các phương pháp nghiên cứu. Việc tái bản kết quả sẽ được cải thiện khi các nhà nghiên cứu đạt được sự chuẩn hóa chặt chẽ về thu thập dữ liệu, kiểm soát chất lượng, và quy trình phân tích trong các thí nghiệm với các nhóm mẫu lớn hơn.
Trong thập kỷ qua, các đổi mới công nghệ trong phần mềm và phần cứng crowdsourcing đã trao quyền cho các nhà nghiên cứu để cung cấp các yếu tố chuẩn hóa cốt lõi này nhằm giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản, vấn đề sức mạnh thống kê, và cuộc khủng hoảng khả năng tái bản.
Thực hành Nghiên cứu Crowdsourcing
Đi toàn cầu để có nhiều đối tượng hơn với nghiên cứu crowdsourced
Công nghệ crowdsourcing đã phát triển nhanh chóng trong hai thập kỷ qua. Đây là một phương pháp cho phép các nhà nghiên cứu thu thập nhiều dữ liệu hơn từ các cá nhân thông qua một mạng lưới kết nối toàn cầu. Ví dụ, hãy xem xét sự tiến bộ trong nhận diện tốc độ máy tính. Trong nhiều thập kỷ, nghiên cứu này về cơ bản đã bị đình trệ cho đến khi các công ty như Google, Amazon, và Apple thu thập được đầu vào tích lũy của hàng trăm nghìn người dùng internet. Với một tập dữ liệu khổng lồ như vậy, họ có thể tinh chỉnh phần mềm nhận diện giọng nói thành những gì thường được sử dụng trong các dịch vụ của Google, Alexa, và Siri hôm nay.
Tuy nhiên, như với hầu hết các đổi mới công nghệ, crowdsourcing đã được áp dụng cho một số thực hành nghiên cứu thương mại và khoa học. Zooniverse, Folding@Home, và Seek by iNaturalist là ba trong số những nền tảng crowdsourcing được biết đến nhiều nhất.
Zooniverse là nền tảng nghiên cứu lớn nhất được điều khiển bởi con người, với hai triệu tài khoản đã đăng ký. Con người được thích nghi độc đáo để xác định các mẫu, trong khi máy tính gặp khó khăn. Công chúng có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định và phân loại mọi thứ từ hình dạng thiên hà đến loại động vật. Cộng đồng Zooniverse đã đóng góp vào nhiều phát hiện và bất kỳ ai cũng có thể tải dữ liệu của họ vào một dự án mở cho cộng đồng.
Các nền tảng crowdsourcing phổ biến khác bao gồm Folding@Home và Seek by iNaturalist. Folding@Home mượn sức mạnh tính toán khi màn hình đứng yên, tính toán hình dạng và các khả năng tương tác của protein được dịch từ mã DNA. Seek của iNaturalist là một ứng dụng điện thoại di động nhận diện giống và loài của bất kỳ loại cây hoặc động vật nào qua camera.
Xét về việc thu thập dữ liệu, Seek trung bình gần 200.000 hình ảnh được tải lên hàng ngày. Khi được tải lên, một cộng đồng gồm hơn hai triệu nhà nghiên cứu và nhà khoa học công dân tương tác với dữ liệu, phục vụ như các nhà phân tích chất lượng dữ liệu, gợi ý và xác nhận độ chính xác của việc nhận diện.
Crowdsourcing và Thần Kinh Học Luôn Được Định Nghĩa Là Đối Tác
Nghiên cứu crowdsourcing là một cách để cải thiện ý nghĩa thực tiễn của các thí nghiệm. Nó tập hợp những cá nhân có hứng thú đóng góp cho nghiên cứu và giúp các nhà nghiên cứu tạo ra ảnh hưởng. Với crowdsourcing, sức mạnh thống kê của những thực hành nghiên cứu này gia tăng. Các nhà nghiên cứu có nhiều khả năng phát hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi một sự khác biệt tồn tại vì có một kích thước mẫu lớn để đảm bảo đủ sức mạnh thống kê.
Các phát triển gần đây trong công nghệ crowdsourcing và các bộ tai nghe và thiết bị EEG chất lượng cao, di động, mang lại hy vọng cho việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản. Dữ liệu nghiên cứu từ các cá nhân đa dạng và phân tán được crowdsourcing dường như cung cấp sức mạnh thống kê lớn hơn cho các thực hành nghiên cứu. Để trả lời những câu hỏi đổi mới và nghiên cứu đáng lo ngại nhất, crowds đang trở thành đối tác được lựa chọn.
Trong khi một số thảo luận vẫn tiếp tục về cuộc khủng hoảng tái bản, EMOTIV đã định hình lại vấn đề này như một cơ hội — một thách thức xứng đáng để cố gắng giải quyết — và họ đã có những tiến bộ đáng kể trong việc làm đúng như vậy. Để đối phó với cuộc khủng hoảng tái bản trong thần kinh học nhận thức, EMOTIV đã phát triển một nền tảng nghiên cứu thần kinh học phân tán có thể mở rộng gọi là EmotivLABS.
Đi trước Cuộc Khủng Hoảng Tái Bản với EmotivLABS
Chúng ta có thể tăng tốc nghiên cứu của mình bằng cách làm việc cùng nhau.
EmotivLABS là nền tảng nghiên cứu phân tán có thể mở rộng của EMOTIV. Các tham gia viên từ khắp nơi trên thế giới có thể tham gia vào nghiên cứu thần kinh học với các bộ tai nghe EMOTIV EEG của riêng mình và được trả tiền cho sự đóng góp của họ.
Một tính năng quan trọng của nền tảng là quy trình đảm bảo chất lượng tinh vi của nó, đảm bảo các nhà nghiên cứu thu được dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao từ các tham gia viên. Người dùng phải hoàn thành một quá trình chứng nhận: chứng minh rằng họ biết cách bộ tai nghe của họ hoạt động và họ có thể thu được dữ liệu EEG chất lượng cao. Khi được chứng nhận, người dùng có thể tham gia vào các thí nghiệm nghiên cứu thần kinh học trên nền tảng và, trong một số trường hợp, thậm chí nhận được bồi thường.
Ngoài dữ liệu EEG thô, các nhà nghiên cứu cũng có quyền truy cập vào dữ liệu sức mạnh băng và một bộ công cụ phát hiện cảm xúc và nhận thức bao gồm chú ý, sự thất vọng, sự quan tâm, sự thư giãn, sự tham gia, sự hào hứng, và căng thẳng nhận thức.
Các thí nghiệm nghiên cứu có thể được xây dựng bằng cách sử dụng Trình xây dựng thí nghiệm của EMOTIV, sau đó triển khai đến EmotivLABS. Kết nối và tuyển dụng từ một bảng điều khiển toàn cầu gồm các tham gia viên được chứng nhận, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao tất cả trong một nền tảng.
Các bộ tai nghe EEG của EMOTIV, kết hợp với EmotivLABS giải quyết ba vấn đề chính của cuộc khủng hoảng tái bản: logistics tuyển dụng, ý nghĩa thống kê, và quyền truy cập vào một dân số đa dạng và bao gồm hơn.
Cuối cùng, khi số lượng các lĩnh vực và thị trường thương mại chấp nhận các công cụ và phương pháp thần kinh học gia tăng, các bộ tai nghe nghiên cứu chất lượng thấp và dễ sử dụng của EMOTIV đang được sử dụng trong nghiên cứu thần kinh học, sức khỏe và thể chất, ô tô, tiếp thị thần kinh, nghiên cứu người tiêu dùng, giáo dục, và các môi trường giải trí.
Cuối cùng, những đổi mới trong neurotechnology có quy mô này cho phép chúng ta có được cái nhìn sâu sắc hơn vào cuộc sống cảm xúc và trí tuệ của chúng ta. Kiến thức từng không thể tiếp cận do thiết kế thí nghiệm kế thừa và các thực hành nghiên cứu. Áp dụng những hiểu biết như vậy sẽ giúp chúng ta kiểm soát tốt hơn trong việc thích nghi có ý thức các cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp của mình để tối đa hóa hiệu suất và làm phong phú các khả năng tiềm ẩn của chúng ta, cả cá nhân và trong các mối quan hệ với người khác.
Tìm hiểu thêm về cách nâng cao nghiên cứu của bạn tại đây.
Tìm hiểu Thêm về EMOTIV
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty sinh học thông tin có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh nâng cao hiểu biết của chúng ta về não người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và hình dung điện não đồ (EEG) tùy chỉnh.
Ở trung tâm của khoa học mở là sự hợp tác. Nền tảng nghiên cứu và nhân viên của EMOTIV nhằm mục đích thúc đẩy tính toàn vẹn khoa học và độ nghiêm ngặt trong thí nghiệm. Nền tảng nghiên cứu có thể mở rộng của EMOTIV, EmotivLABs, kết nối các nhà nghiên cứu thần kinh học nhận thức trên toàn thế giới với một quần thể toàn cầu của các tham gia viên và các nhà điều tra nghiên cứu. Nhận ra tính tuyến tính cộng thêm của nghiên cứu thần kinh học, chúng tôi hỗ trợ các nhà nghiên cứu bằng cách cung cấp các tập dữ liệu đa chiều, phong phú, cho phép bạn rút ra những kết luận có ý nghĩa từ một mẫu rộng.
Các Bộ Tai Nghe EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV phục vụ một cộng đồng người dùng rộng rãi, từ các chuyên gia đến những cá nhân chỉ đơn giản muốn tìm hiểu về não của họ. EMOTIV Insight là một bộ tai nghe EEG 5 kênh được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế dễ dàng thiết lập với công nghệ cảm biến cách mạng.
EMOTIV EPOC X và EPOC Flex
EMOTIV EPOC X là bộ tai nghe EEG 14 kênh và EPOC Flex là một hệ thống EEG 32 kênh. Được thiết kế cho nghiên cứu thần kinh học trong mọi môi trường, các bộ tai nghe EPOC không dây với công nghệ cảm biến cải tiến. Cả hai bộ tai nghe đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và được chứng minh là cung cấp dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao.
Một so sánh hoàn chỉnh về khả năng kỹ thuật của các bộ tai nghe EEG của EMOTIV có sẵn trên trang web EMOTIV.
Công Nghệ EMOTIV
EMOTIV đã thiết kế một bộ công cụ để hỗ trợ mọi bước của nghiên cứu thần kinh học trên đường đi.
Phần mềm EmotivPRO cho phép người dùng xử lý, phân tích và hình dung kết quả thử nghiệm. Các nhà nghiên cứu cũng có thể thiết kế các thí nghiệm ở cấp độ chuyên nghiệp mà bất kỳ tham gia viên nào có bộ tai nghe EMOTIV đều có thể tham gia nếu tuân thủ thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) cho EMOTIV cũng có sẵn để để thực hiện các ứng dụng, tương tác, hoặc thiết kế thí nghiệm tùy chỉnh trên đường đi chỉ bằng cách sử dụng bộ tai nghe và smartphone.
Khi số lượng các lĩnh vực và thị trường thương mại chấp nhận các công cụ và phương pháp thần kinh học gia tăng, các bộ tai nghe EEG có giá thấp, dễ sử dụng của EMOTIV đang được sử dụng trong:
Nghiên cứu thần kinh học
Sức khỏe và thể chất
Các ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Các môi trường giải trí
Nhắm vào cuộc khủng hoảng tái bản trong thần kinh học nhận thức để cải thiện ý nghĩa thống kê.
Trong nghiên cứu thần kinh học nhận thức và hành vi xã hội, phương pháp nghiên cứu EEG nhằm hiểu tâm trí con người bằng cách nghiên cứu bản chất hoạt động não liên quan đến các hoạt động hoặc môi trường bên ngoài khác nhau. Một yếu tố phân biệt quan trọng của nghiên cứu EEG, giờ đây khi các bộ tai nghe EEG không dây, di động đã có sẵn, là khả năng kiểm tra hoạt động não đủ dài và hành vi xã hội tại các địa điểm thực tế, thay vì bị gò bó trong một phòng thí nghiệm.
Cuộc khủng hoảng tái bản là gì?
Cuộc khủng hoảng tái bản đề cập đến khi các nhà nghiên cứu không thể tái bản hoặc tái sản xuất kết quả của các thí nghiệm của các nhà nghiên cứu khác. Do đó, những phát hiện của họ không thể mở rộng từ nhóm mẫu ra quần thể chung.
Thật không may, kích thước mẫu nhỏ là trung tâm của những thách thức hiện tại trong những nỗ lực về thần kinh học. Kích thước mẫu nhỏ ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê, gia tăng độ khó trong việc rút ra những kết luận có ý nghĩa, và làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng tái bản đang gia tăng.
Bởi vì tái bản là một bước quan trọng trong quá trình khoa học, việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản này là điều cần thiết. Nếu không, các kết quả thực nghiệm không thể được tái sản xuất sẽ làm suy yếu tính tín cậy của các lý thuyết liên quan, và do đó, bất kỳ liệu pháp, điều trị hoặc luật pháp nào được phát triển từ quá trình này.
Bài viết này cung cấp một cái nhìn tổng quan về cuộc khủng hoảng tái bản và cách nó ảnh hưởng đến khả năng mở khóa tiềm năng đầy đủ của dữ liệu được thu thập để hiểu thế giới thực. Chúng tôi sẽ giới thiệu cách công nghệ thế kỷ 21, như nghiên cứu crowdsourced có sự trung gian của AI, mang lại sự hỗ trợ từ cuộc khủng hoảng tái bản.
Ý nghĩa của việc tái bản trong nghiên cứu thần kinh học
Nghiên cứu thực nghiệm hiện đại liên quan đến cả việc thu thập và phân tích dữ liệu. Do đó, các cân nhắc về khả năng tái bản của nó rơi vào hai câu hỏi:
Tái bản: Thí nghiệm của bạn có sở hữu sự xác thực cho các phân tích và chứng nhận cần thiết cho việc diễn giải dữ liệu không?
Tái sản xuất: Thí nghiệm của bạn có khả năng được lặp lại để thu được dữ liệu mới, độc lập không?
Thật không may, câu trả lời cho cả hai câu hỏi trong nghiên cứu thần kinh học đều là ‘không’.
Vào năm 2016, Nature đã khảo sát 1.576 nhà nghiên cứu và phát hiện rằng hơn 70% các nhà nghiên cứu đã cố gắng và thất bại trong việc tái sản xuất thí nghiệm của một nhà khoa học khác. Và, hơn một nửa đã thất bại trong việc tái sản xuất các thí nghiệm của chính họ. Mặc dù gặp thất bại, chỉ có 52% các nhà nghiên cứu đồng ý rằng có một cuộc khủng hoảng, trong khi 31% nghĩ rằng kết quả có thể sai.
Việc không thể tái sản xuất kết quả nghiên cứu thường do tính độc đáo của các điều kiện thí nghiệm không thể được bù đắp cho hoặc phát hiện về mặt thống kê. Mọi thứ từ thời tiết trong ngày hôm đó, kỹ thuật viên phòng thí nghiệm cá nhân thực hiện thí nghiệm, và các công cụ phân tích hoặc thống kê được phát triển để đánh giá kết quả thí nghiệm có thể có những yếu tố độc đáo làm phức tạp việc tái bản.
Hơn nữa, do nguồn lực và chuyên môn hạn chế cần thiết cho nghiên cứu thần kinh học, các thí nghiệm của nó có xu hướng thiếu mẫu và đã có mẫu quần thể WEIRD (tây, được giáo dục, công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ) hạn chế.
Tại sao Tái bản trong Nghiên cứu là Quan trọng?
Các rào cản logistic, chẳng hạn như vấn đề tuyển dụng, bị giới hạn trong một phòng thí nghiệm, và kích thước mẫu nhỏ, đã khiến các nhà nghiên cứu phải dựa vào các phương pháp và mô hình nghiên cứu kế thừa. Do đó, các nhà nghiên cứu nghiên cứu hành vi xã hội và thông tin cá nhân trong thế giới thực không thể thực hiện các thí nghiệm một cách đa dạng hoặc sáng tạo. Những rào cản này đã ảnh hưởng đến khả năng của các nhà nghiên cứu thần kinh biến đổi các phát hiện của họ cho các ứng dụng trong thế giới thực, chẳng hạn như liệu pháp, điều trị và thậm chí luật pháp. Những vấn đề này, các hạn chế nhóm mẫu, và khả năng hạn chế để kiểm tra ở các tình huống thực tế là tại cốt lõi của cuộc khủng hoảng tái bản.
Việc không thể tái bản kết quả thí nghiệm trong một phòng thí nghiệm làm cho việc rút ra kết luận với sức mạnh thống kê cao là rất khó khăn. Khi có nghi ngờ về những suy diễn được rút ra từ kết quả thí nghiệm, điều đó làm suy yếu lòng tin vào toàn bộ hệ thống. Sự nghi ngờ này cũng có thể phản ánh tiêu cực lên các cơ quan cấp học bổng được giao nhiệm vụ hỗ trợ nghiên cứu sẽ có những tác động lớn lao và thực tế.
Cải thiện khả năng tái bản thường đến từ việc xác định rõ các phương pháp nghiên cứu. Việc tái bản kết quả sẽ được cải thiện khi các nhà nghiên cứu đạt được sự chuẩn hóa chặt chẽ về thu thập dữ liệu, kiểm soát chất lượng, và quy trình phân tích trong các thí nghiệm với các nhóm mẫu lớn hơn.
Trong thập kỷ qua, các đổi mới công nghệ trong phần mềm và phần cứng crowdsourcing đã trao quyền cho các nhà nghiên cứu để cung cấp các yếu tố chuẩn hóa cốt lõi này nhằm giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản, vấn đề sức mạnh thống kê, và cuộc khủng hoảng khả năng tái bản.
Thực hành Nghiên cứu Crowdsourcing
Đi toàn cầu để có nhiều đối tượng hơn với nghiên cứu crowdsourced
Công nghệ crowdsourcing đã phát triển nhanh chóng trong hai thập kỷ qua. Đây là một phương pháp cho phép các nhà nghiên cứu thu thập nhiều dữ liệu hơn từ các cá nhân thông qua một mạng lưới kết nối toàn cầu. Ví dụ, hãy xem xét sự tiến bộ trong nhận diện tốc độ máy tính. Trong nhiều thập kỷ, nghiên cứu này về cơ bản đã bị đình trệ cho đến khi các công ty như Google, Amazon, và Apple thu thập được đầu vào tích lũy của hàng trăm nghìn người dùng internet. Với một tập dữ liệu khổng lồ như vậy, họ có thể tinh chỉnh phần mềm nhận diện giọng nói thành những gì thường được sử dụng trong các dịch vụ của Google, Alexa, và Siri hôm nay.
Tuy nhiên, như với hầu hết các đổi mới công nghệ, crowdsourcing đã được áp dụng cho một số thực hành nghiên cứu thương mại và khoa học. Zooniverse, Folding@Home, và Seek by iNaturalist là ba trong số những nền tảng crowdsourcing được biết đến nhiều nhất.
Zooniverse là nền tảng nghiên cứu lớn nhất được điều khiển bởi con người, với hai triệu tài khoản đã đăng ký. Con người được thích nghi độc đáo để xác định các mẫu, trong khi máy tính gặp khó khăn. Công chúng có thể giúp các nhà nghiên cứu xác định và phân loại mọi thứ từ hình dạng thiên hà đến loại động vật. Cộng đồng Zooniverse đã đóng góp vào nhiều phát hiện và bất kỳ ai cũng có thể tải dữ liệu của họ vào một dự án mở cho cộng đồng.
Các nền tảng crowdsourcing phổ biến khác bao gồm Folding@Home và Seek by iNaturalist. Folding@Home mượn sức mạnh tính toán khi màn hình đứng yên, tính toán hình dạng và các khả năng tương tác của protein được dịch từ mã DNA. Seek của iNaturalist là một ứng dụng điện thoại di động nhận diện giống và loài của bất kỳ loại cây hoặc động vật nào qua camera.
Xét về việc thu thập dữ liệu, Seek trung bình gần 200.000 hình ảnh được tải lên hàng ngày. Khi được tải lên, một cộng đồng gồm hơn hai triệu nhà nghiên cứu và nhà khoa học công dân tương tác với dữ liệu, phục vụ như các nhà phân tích chất lượng dữ liệu, gợi ý và xác nhận độ chính xác của việc nhận diện.
Crowdsourcing và Thần Kinh Học Luôn Được Định Nghĩa Là Đối Tác
Nghiên cứu crowdsourcing là một cách để cải thiện ý nghĩa thực tiễn của các thí nghiệm. Nó tập hợp những cá nhân có hứng thú đóng góp cho nghiên cứu và giúp các nhà nghiên cứu tạo ra ảnh hưởng. Với crowdsourcing, sức mạnh thống kê của những thực hành nghiên cứu này gia tăng. Các nhà nghiên cứu có nhiều khả năng phát hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi một sự khác biệt tồn tại vì có một kích thước mẫu lớn để đảm bảo đủ sức mạnh thống kê.
Các phát triển gần đây trong công nghệ crowdsourcing và các bộ tai nghe và thiết bị EEG chất lượng cao, di động, mang lại hy vọng cho việc giải quyết cuộc khủng hoảng tái bản. Dữ liệu nghiên cứu từ các cá nhân đa dạng và phân tán được crowdsourcing dường như cung cấp sức mạnh thống kê lớn hơn cho các thực hành nghiên cứu. Để trả lời những câu hỏi đổi mới và nghiên cứu đáng lo ngại nhất, crowds đang trở thành đối tác được lựa chọn.
Trong khi một số thảo luận vẫn tiếp tục về cuộc khủng hoảng tái bản, EMOTIV đã định hình lại vấn đề này như một cơ hội — một thách thức xứng đáng để cố gắng giải quyết — và họ đã có những tiến bộ đáng kể trong việc làm đúng như vậy. Để đối phó với cuộc khủng hoảng tái bản trong thần kinh học nhận thức, EMOTIV đã phát triển một nền tảng nghiên cứu thần kinh học phân tán có thể mở rộng gọi là EmotivLABS.
Đi trước Cuộc Khủng Hoảng Tái Bản với EmotivLABS
Chúng ta có thể tăng tốc nghiên cứu của mình bằng cách làm việc cùng nhau.
EmotivLABS là nền tảng nghiên cứu phân tán có thể mở rộng của EMOTIV. Các tham gia viên từ khắp nơi trên thế giới có thể tham gia vào nghiên cứu thần kinh học với các bộ tai nghe EMOTIV EEG của riêng mình và được trả tiền cho sự đóng góp của họ.
Một tính năng quan trọng của nền tảng là quy trình đảm bảo chất lượng tinh vi của nó, đảm bảo các nhà nghiên cứu thu được dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao từ các tham gia viên. Người dùng phải hoàn thành một quá trình chứng nhận: chứng minh rằng họ biết cách bộ tai nghe của họ hoạt động và họ có thể thu được dữ liệu EEG chất lượng cao. Khi được chứng nhận, người dùng có thể tham gia vào các thí nghiệm nghiên cứu thần kinh học trên nền tảng và, trong một số trường hợp, thậm chí nhận được bồi thường.
Ngoài dữ liệu EEG thô, các nhà nghiên cứu cũng có quyền truy cập vào dữ liệu sức mạnh băng và một bộ công cụ phát hiện cảm xúc và nhận thức bao gồm chú ý, sự thất vọng, sự quan tâm, sự thư giãn, sự tham gia, sự hào hứng, và căng thẳng nhận thức.
Các thí nghiệm nghiên cứu có thể được xây dựng bằng cách sử dụng Trình xây dựng thí nghiệm của EMOTIV, sau đó triển khai đến EmotivLABS. Kết nối và tuyển dụng từ một bảng điều khiển toàn cầu gồm các tham gia viên được chứng nhận, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao tất cả trong một nền tảng.
Các bộ tai nghe EEG của EMOTIV, kết hợp với EmotivLABS giải quyết ba vấn đề chính của cuộc khủng hoảng tái bản: logistics tuyển dụng, ý nghĩa thống kê, và quyền truy cập vào một dân số đa dạng và bao gồm hơn.
Cuối cùng, khi số lượng các lĩnh vực và thị trường thương mại chấp nhận các công cụ và phương pháp thần kinh học gia tăng, các bộ tai nghe nghiên cứu chất lượng thấp và dễ sử dụng của EMOTIV đang được sử dụng trong nghiên cứu thần kinh học, sức khỏe và thể chất, ô tô, tiếp thị thần kinh, nghiên cứu người tiêu dùng, giáo dục, và các môi trường giải trí.
Cuối cùng, những đổi mới trong neurotechnology có quy mô này cho phép chúng ta có được cái nhìn sâu sắc hơn vào cuộc sống cảm xúc và trí tuệ của chúng ta. Kiến thức từng không thể tiếp cận do thiết kế thí nghiệm kế thừa và các thực hành nghiên cứu. Áp dụng những hiểu biết như vậy sẽ giúp chúng ta kiểm soát tốt hơn trong việc thích nghi có ý thức các cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp của mình để tối đa hóa hiệu suất và làm phong phú các khả năng tiềm ẩn của chúng ta, cả cá nhân và trong các mối quan hệ với người khác.
Tìm hiểu thêm về cách nâng cao nghiên cứu của bạn tại đây.
Tìm hiểu Thêm về EMOTIV
Được thành lập vào năm 2011, EMOTIV là một công ty sinh học thông tin có trụ sở tại San Francisco với sứ mệnh nâng cao hiểu biết của chúng ta về não người bằng cách sử dụng phần cứng, phân tích và hình dung điện não đồ (EEG) tùy chỉnh.
Ở trung tâm của khoa học mở là sự hợp tác. Nền tảng nghiên cứu và nhân viên của EMOTIV nhằm mục đích thúc đẩy tính toàn vẹn khoa học và độ nghiêm ngặt trong thí nghiệm. Nền tảng nghiên cứu có thể mở rộng của EMOTIV, EmotivLABs, kết nối các nhà nghiên cứu thần kinh học nhận thức trên toàn thế giới với một quần thể toàn cầu của các tham gia viên và các nhà điều tra nghiên cứu. Nhận ra tính tuyến tính cộng thêm của nghiên cứu thần kinh học, chúng tôi hỗ trợ các nhà nghiên cứu bằng cách cung cấp các tập dữ liệu đa chiều, phong phú, cho phép bạn rút ra những kết luận có ý nghĩa từ một mẫu rộng.
Các Bộ Tai Nghe EMOTIV
EMOTIV Insight
EMOTIV phục vụ một cộng đồng người dùng rộng rãi, từ các chuyên gia đến những cá nhân chỉ đơn giản muốn tìm hiểu về não của họ. EMOTIV Insight là một bộ tai nghe EEG 5 kênh được thiết kế cho giao diện não-máy tính (BCI). Insight kết hợp thiết kế dễ dàng thiết lập với công nghệ cảm biến cách mạng.
EMOTIV EPOC X và EPOC Flex
EMOTIV EPOC X là bộ tai nghe EEG 14 kênh và EPOC Flex là một hệ thống EEG 32 kênh. Được thiết kế cho nghiên cứu thần kinh học trong mọi môi trường, các bộ tai nghe EPOC không dây với công nghệ cảm biến cải tiến. Cả hai bộ tai nghe đều đã được xác thực bởi các nhóm nghiên cứu độc lập và được chứng minh là cung cấp dữ liệu nghiên cứu chất lượng cao.
Một so sánh hoàn chỉnh về khả năng kỹ thuật của các bộ tai nghe EEG của EMOTIV có sẵn trên trang web EMOTIV.
Công Nghệ EMOTIV
EMOTIV đã thiết kế một bộ công cụ để hỗ trợ mọi bước của nghiên cứu thần kinh học trên đường đi.
Phần mềm EmotivPRO cho phép người dùng xử lý, phân tích và hình dung kết quả thử nghiệm. Các nhà nghiên cứu cũng có thể thiết kế các thí nghiệm ở cấp độ chuyên nghiệp mà bất kỳ tham gia viên nào có bộ tai nghe EMOTIV đều có thể tham gia nếu tuân thủ thiết kế thí nghiệm.
Một Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) cho EMOTIV cũng có sẵn để để thực hiện các ứng dụng, tương tác, hoặc thiết kế thí nghiệm tùy chỉnh trên đường đi chỉ bằng cách sử dụng bộ tai nghe và smartphone.
Khi số lượng các lĩnh vực và thị trường thương mại chấp nhận các công cụ và phương pháp thần kinh học gia tăng, các bộ tai nghe EEG có giá thấp, dễ sử dụng của EMOTIV đang được sử dụng trong:
Nghiên cứu thần kinh học
Sức khỏe và thể chất
Các ngành công nghiệp ô tô
Tiếp thị thần kinh
Nghiên cứu người tiêu dùng
Giáo dục
Các môi trường giải trí
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.