如何大規模進行真實世界的神經科學研究：使用 EmotivLABS 的案例研究。
尼古拉斯·威廉姆斯醫生
更新於
2021年12月8日
如何大規模進行真實世界的神經科學研究：使用 EmotivLABS 的案例研究。
尼古拉斯·威廉姆斯醫生
更新於
2021年12月8日
如何大規模進行真實世界的神經科學研究：使用 EmotivLABS 的案例研究。
尼古拉斯·威廉姆斯醫生
更新於
2021年12月8日
當您想到神經科學研究時，您腦海中可能會浮現出穿著白大褂的科學家在大學或醫院操作龐大且昂貴的醫療機器的畫面。當然，某些神經科學方法，例如正電子發射斷層掃描 (PET)、功能性磁振造影 (fMRI) 和腦磁圖 (MEG)，確實需要這些大型、複雜的系統，隨之而來的是同樣高昂的價格。然而，腦電圖 (EEG) 系統通常較小且較便宜。該技術已從紙質記錄和大型電腦演變為無線、行動、易於設定且相對便宜的系統。除了佔地面積小和資金投入少之外，EEG 因其高時間解析度而成為解碼大腦活動的領先儀器。PET 和 fMRI 測量的是幾秒鐘內大腦活動的變化，而 EEG 能夠檢測毫秒內發生的活動變化，使其能夠指標化那些否則可能無法被偵測到的過程。
EEG 測量什麼？
當您的神經元放電時，它們會釋放微量的電。當許多神經元在同一個區域放電時，例如當您思考某件事時，產生的電場可以在顱骨外被偵測到。EEG 系統利用這種現象，只需使用放在頭皮上的感測器陣列來測量隨時間變化的電壓變化。您可以將這些感測器想像成微型麥克風，測量來自您大腦的電信號。然後，我們可以將這些訊號轉換為數位形式，並在電腦上收集它們，進行處理和分析，以推導出有意義的模式。
為什麼 EEG 很重要？
通常，我們無法單靠詢問人們或觀察他們的行為來測量事物。即使我們可以詢問他們，人們也無法準確報告。EEG 為我們提供了一個探測大腦的窗口；一個不受偏見、態度或信仰影響的窗口。例如，如果您詢問某人是否感到放鬆，即使他們不放鬆，他們也可能傾向於說「是」，因為人們通常不喜歡承認自己感到焦慮。
透過觀察他們的 EEG，研究人員或許能夠確定該人實際上正處於代表非放鬆狀態的高激發狀態，這與他們的主張相反。在實驗室中，EEG 通常用於測量低階認知過程，例如聽覺或視覺感知，這可以幫助研究人員更好地理解這些過程或了解疾病如何影響大腦。這種類型的技術對於理解無法報告或可能被錯誤報告的現象至關重要。
為什麼我們要在實驗室外進行 EEG？
EEG 技術是理解大腦運作的一項卓越技術。許多基於實驗室的 EEG 研究都旨在調查低階功能，例如感知和認知。實驗室是進行這項研究的理想環境，因為它們是高度受控的場所，研究人員可以在其中解釋並消除外部變量。然而，我們的一生並不是在實驗室裡度過的。我們是行走、說話、互動的生物，過著以豐富多彩的經驗為特徵的動態生活。這一事實使得將實驗室研究推廣到不受控制的環境變得困難。透過將技術帶出實驗室，我們可以在更接近我們實際生活方式的實境環境中，檢驗人們及其大腦活動。
不久前，在實驗室外進行 EEG 實驗還是不可想像的。這些系統體積龐大，需要連接到放大器、電源和數據傳輸單元。此外設定這些系統既耗時，對參與者來說通常很不舒服。技術的重大進步意味著系統可以建立得更小、成本更低且採用無線技術。由於這種可攜性的提升和價格的降低，具有高成本效益且易於使用的 EEG 系統出現了顯著的普及。Emotiv 在該領域領先了十多年，將第一個商業化的 EEG 系統推向市場。在此期間，Emotiv 推出了六種不同的系統，範圍從雙通道耳機到 32 通道研究帽。
這些商業系統的開發產生了另一個影響：大大提高了神經科學方法的可及性。神經科學已不再僅限於學術界或臨床醫生。現在所有人都有能力購買這些系統在家中使用。不同人群的使用動機各不相同，包括休閒愛好者、業餘愛好者和公民科學家。此外，商業企業正迅速注意到利用這些系統在其實業中部署的能力，而不需要專門的內部神經科學部門。
EEG 在實境中的應用有哪些？
EEG 在實驗室外的應用繁多且多樣。作為一種臨床工具，EEG 可用於長期監測人們的認知功能，而不需要他們前往醫療機構。例如，研究支持將 EEG 作為失智症的生物標記 (Chatzikonstantinou et al., 2021)。此外，它甚至可以用於預測從輕度認知功能障礙到失智症的轉變 (Engedal et al., 2020)。在這些主要由老年人組成的群體中，持續的、在家中進行的 EEG 會特別有幫助，因為對他們來說，定期前往研究機構可能並不可行。
EEG 在野外應用的另一個熱門例子，是近期在體育界備受關注的創傷性腦損傷。在美式足球等高撞擊運動中，腦震盪是一種常見的傷害。腦震盪令人擔憂，因為它們通常逃過臨床檢測，並且可能對個人的認知功能產生有害影響。證據已支持使用 EEG 來輔助診斷腦震盪，並支持受傷後的臨床管理 (Corbin-Berrigan et al., 2020)。當然，在場邊配備便攜式 EEG 將是幫助隊伍就球員福祉做出正確決策的強大工具。
商業企業也能從實境 EEG 中獲得很多好處。神經行銷學是一個廣泛的術語，但通常與透過測量神經或其他生理訊號來洞悉消費者偏好並預測行為相關。使用 EEG 來調查消費者渴望的價值，在於該方法能夠指標化客觀反應的能力。有時人們報告的內容並不是他們的真實感受，因為人們會受到各種偏見的影響。他們也可能會有強烈的渴望去取悅他人或避免尷尬。甚至問題的提問方式也會影響一個人對產品的看法。EEG 讓研究人員能夠避開這些特徵，並提供一個過濾掉干擾的視角，了解個人處理資訊的方式。透過利用這些數據流，公司可以增強或取代傳統的行銷工具。
實境 EEG 面臨哪些障礙？
成本可能是進行實境 EEG 實驗最大的障礙。雖然比其他大腦成像工具便宜，但 EEG 系統仍然可能很龐大且昂貴。要理解大量的數據，需要處理和分析流程。數據集也必須以安全的方式儲存。這使得許多規模較小的公司無法擁有內部的神經科學部門。
當考慮到人類研究的關鍵缺點之一：代表性抽樣問題時，進行實境 EEG 招募的成本就會進一步增加。許多研究都受到參與者招募現實的限制，這些招募通常默認為便利抽樣（例如大學生）。這導致許多研究受到「WEIRD」問題的困擾，即大多數參與者都是白人、受過良好教育、來自工業化地區、富有且居住在民主國家。僅僅將 EEG 移到實驗室外並不能解決這個問題，而招募由不同文化、教育水平、興趣和經驗的人組成的樣本之負擔，在財務和物流上都可能是令人望而卻步的。
我該如何進行大規模的實境 EEG？
鑑於進行實境 EEG 的成本，許多人會認為神經科學研究仍將是資金充足的學術機構和企業的專屬領域。然而，除了用可攜式、低成本的 EEG 系統徹底改變產業景觀外，Emotiv 還推出了 EmotivPRO Builder 和 EmotivLABS 平台，使公司能夠設計和進行大規模的神經科學實驗。EmotivPRO Builder 是一個直覺的圖形化介面，讓使用者可以完全掌控實驗，並協助各種能力的使用者設計 EEG 研究。技術較熟練的使用者還可以匯入用 Python 語言編寫的 PsychoPy 實驗。
建立實驗後，使用者可以在 EmotivLABS 上部署。這不僅是一個展示平台，還能透過其儀表板簡化參與者招募，並讓研究人員能夠存取廣大的 Emotiv 貢獻者群。參與者付款也可以透過該平台處理。Emotiv 貢獻者群目前來自 84 個國家。近半數人能操雙語，其中包括具有廣泛教育背景的人。
對於那些不確定如何最有效地利用神經科學力量的公司，可以聘請 Emotiv Research as a Service 團隊進行諮詢。研究團隊將確定關鍵問題、設計實驗、招募參與者、收集、處理和分析數據，並針對研究結果製作個人化報告。您的意見在每一步都將受到歡迎。您與 Emotiv 研究團隊的合作夥伴關係代表了參與神經科學革命的真正端到端解決方案。
為了說明具體的使用案例，我們在下方介紹了一個近期合作夥伴關係的案例研究。
Mentimeter 效應：使用 EmotivLABS 的實境 EEG 案例研究
Mentimeter 是一款多媒體簡報軟體平台。大多數人都熟悉 Microsoft PowerPoint。無數的時間都被投入在進行 PowerPoint 簡報上，而聽眾在此過程中扮演著被動的角色。Mentimeter 也允許使用者使用文字、圖像、音訊和視訊來傳達資訊，但有所不同。Mentimeter 的獨特之處在於其功能可實現即時、互動式的聽眾參與。除了典型的投影片外，簡報者還可以加入聽眾可以使用個人裝置進行互動的事件。例如，聽眾可以投票決定他們想在簡報中關注哪些內容。或者，他們可以對特定主題發表意見，或回答有關他們剛剛觀看內容的測驗問題。透過這種方式，Mentimeter 可以實現比 PowerPoint 更動態、更生動的簡報。
Mentimeter 知道他們擁有一款特殊的產品，且人們可能會發現它更具吸引力。然而，他們不想單單依賴使用者的主觀報告。他們想要一些客觀、細緻的數據，以準確展示是什麼讓 Mentimeter 如此特別。他們與 Emotiv 接洽，希望能進行一項研究計畫來找出答案。我們與我們的研究團隊合作，確定了能切入 Mentimeter「秘密配方」核心的關鍵問題。
關鍵問題：
與更傳統的 PowerPoint 簡報相比，Mentimeter 上的簡報多出多少參與度？
Mentimeter 的哪些特殊功能最能吸引聽眾的注意？
在簡報過程中，注意力是如何受到影響的？是否會像冗長的 PowerPoint 簡報那樣逐漸減退？
參與度和注意力之間有何關係？當人們投入（參與度高）時，是否會注意力更集中？
演講和簡報通常與學習新資訊和記住它有關。Mentimeter 能否幫助我們更好地學習？
為了回答這些問題，Emotiv 研究團隊設計了一項客製化的實驗。通常，這類型的研究會透過將受試者聚集在一個房間內，並在參與者觀看傳統簡報與 Mentimeter 簡報時，將 EEG 數據收集到本地電腦中。出於多種原因，從單一地區招募參與者並將他們聚集在有限的空間內並不是首選。
第一點是簡單的物流。要來到我們的所在地，參與者需要旅行，這可能會限制志願者的數量。同樣地，從單一地區招募參與者可能會導致樣本不具代表性。第二個問題是公共衛生。在疫情大流行期間，由於設定系統需要密切的人際接觸，EEG 研究受到了嚴格的限制。透過組織一項遠端研究，該研究利用了 Emotiv 用戶群並將其部署在 EmotivLABS 平台上，我們得以避開了這些問題。這使我們能夠進行一項安全的研研究，捕獲來自全球用戶的數據，並利用 Emotiv 先進的機器學習演算法來即時評估聽眾的參與度、注意力、興趣和認知壓力。
研究內容
為了評估 Mentimeter 效應，我們設計了一項實驗，其中人們會觀看兩個簡報；一個使用 Mentimeter 製作，另一個使用 PowerPoint 製作。在他們觀看簡報時，我們遠端收集了 EEG 數據，並評估了他們在大腦活動中參與度、注意力、興趣和認知壓力等領域的表現。我們也收集了人口統計數據和自我報告調查數據。
參與者
本研究從 Emotiv 客戶群中招募了 28 名參與者，包括透過電子郵件通訊和線上表單進行的線上招募。這個樣本量比我們預期的要低。然而，我們的專案時間表非常緊湊，因此值得注意的是，我們能夠在很短的時間內招募到這個數量，這反映了使用 EmotivLABS 進行參與者招募的效率。在獲得同意的情況下，收集了人口統計數據，以便 Mentimeter 了解這些效應將如何影響各種不同的人。
招募了來自超過 15 個不同國家的參與者，年齡介於 21 到 64 歲之間。全球線上招募也使我們能夠獲取廣泛的教育水平、職業、音樂能力以及在相關主題上的專業知識。參與者特徵請參見圖 1 至 3。
圖 1：參與者人口統計數據。
圖 2：參與者教育程度和音樂能力。
圖 3：自我報告的主題知識評分。
方法
我們透過電子郵件向 Emotiv 客戶群發送了一份招募調查，發送對象為任何可能有興趣參與線上研究的人。利用視訊會議軟體，我們首先進行了說明會議，向參與者解釋了實驗將如何進行的基本原理。所有參與者在通話前都已設定好他們的 Emotiv EPOC、EPOC+ 或 EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/)，並在 Emotiv 研究總監進行快速的數據品質檢查後，EmotivLABS 軟體在整個記錄過程中自動追蹤了他們的訊號品質。
整個實驗是使用 Emotiv 網頁平台實驗建置器 (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/) 建立。EmotivLABS 平台引導參與者完成基線（安靜坐著，睜眼和閉眼），填寫了幾份問卷以確定當天是否有任何可能影響 EEG 的因素，然後提示他們開始第一場簡報。Mentimeter 代表 Oscar 針對兩個主題之一進行了線上研討會。其中一個簡報是使用 Mentimeter 進行，另一個是使用 PowerPoint 進行。簡報的內容也不同；一個是「諧波級數(The Harmonic Series)」，另一個是「音樂中的人工智慧(Artificial Intelligence in Music)」。我們對這些簡報條件進行了平衡對照，以確保任何效應都不是歸因於內容，而是歸因於所使用的軟體（見圖 4）。
圖 4：各組的平衡對照條件。
在第二場簡報之後，參與者完成了問卷調查，然後我們收集了最後一段基線 EEG。協定概述請參見圖 5。
圖 5：實驗概述。
Emotiv 表現指標
Emotiv 表現指標 (Performance Metrics, PM) 是認知和情感狀態的神經生理學測量。它們是專利機器學習演算法，提供聚合腦電圖 (EEG) 測量的即時值；腦電波幅度的變體、空間分佈、腦部放電神經元的功率和頻率。
我們收集了數百名個人在受控心理實驗和現實生活場景中的 EEG 數據，並用於建立這些演算法。每個表現指標都根據個別使用者自身的大腦活動「範圍」進行了縮放和客製化（本研究中使用的 PM 概述請參見圖 6）。
圖 6：Emotiv 表現指標概述
研究結果
Mentimeter vs Powerpoint：整體 PM 模式
我們首先檢視了這兩場簡報整體的群體層級大腦活動。圖 7 顯示了 Mentimeter 簡報和 PowerPoint 簡報在每個 PM 的平均值。與 PowerPoint 相比，個人表現出在統計上顯著較低的無聊程度，以及較高水平的參與度、注意力和認知負荷。在興趣水平上沒有統計學上的差異；然而，數值趨勢傾向於在 Mentimeter 簡報中產生更多興趣。
圖 7：整個簡報過程中的平均 PM，依簡報平台進行比較。
接著，我們觀察了個人在每場簡報中的反應。在圖 8 中，「較寬」的形狀代表在該數值上有較多的個人 PM 觀測值，「較窄」的形狀代表在該數值上有較少的 PM 觀測值。這些模式表明，Mentimeter 簡報激發了比 PowerPoint 更同質的反應。換句話說，人們對 Mentimeter 的反應相似，但發現 PowerPoint 更具兩極分化。
圖 8：個人平均 PM 分佈，依簡報平台進行比較。
Mentimeter vs Powerpoint：隨時間變化的 PM
為了了解人們在簡報過程中的反應，我們計算了每個平台（Mentimeter vs PowerPoint）和每種內容（AI vs Harmonics）在每張投影片上的平均群體 PM 值。圖 9 顯示了最顯著的模式。
圖 9：投影片中 PM 的時間歷程。
對於 AI 內容，整個簡報過程中的無聊程度較低。我們在 Harmonics 內容中觀察到一個有趣的「無聊」模式，即無聊感在簡報中期上升，然後朝著尾聲下降。這表明 Mentimeter 「事件」獨特且具吸引力的本質，有助於緩解隨著簡報進行可能產生的無聊感累積。
我們觀察到，在幾乎整個簡報過程中，Mentimeter 在這兩種內容中的參與度都較高。在總共 24 張投影片中，僅有兩次 Mentimeter 的參與度沒有高於 PowerPoint。
Mentimer 效應：比較 Mentimeter 事件與 PowerPoint 投影片
雖然整體而言我們發現人們對 Mentimeter 的反應是積極的，但我們想更深入地研究，看看特定的 Mentimeter 事件與 PowerPoint 投影片相比如何。Mentimeter 事件是指鼓勵聽眾使用其行動裝置與簡報進行互動的時刻。例如，參與者可能被問及他們對某個主題的個人觀點，或者被要求回答與簡報相關的測驗問題。圖 10 顯示了在 Mentimeter 事件和 PowerPoint 投影片中觀察到的平均 PM。
圖 10：Mentimeter 事件和 PowerPoint 投影片的 PM 值比較。
我們觀察到，相對於 PowerPoint 投影片，Mentimeter 事件導致了更低的無聊程度以及更高的參與度、注意力、興趣和認知負荷。最顯著的效應體現在無聊程度和參與度上，無聊程度減少了 16%，參與度則增加了 13%。
The Mentimeter effect：不同的 Mentimeter 事件比較如何？
雖然 Mentimeter 事件通常能引發聽眾的積極反應，但我們想知道某些事件是否比其他事件更好。Mentimeter 簡報包含三種類型的事件：意見事件 (Opinion events)，其中聽眾會被詢問對某個主題的看法；測驗事件 (Quiz events)，其中聽眾會被詢問有關簡報內容的問題；以及影片事件 (video events)，其中參與者觀看影片。圖 11 顯示了每種事件類型的 PM 值。我們也將 PowerPoint 投影片納入作為比較。
圖 11：每種 Mentimeter 事件類型的平均 PM。PowerPoint 投影片的平均 PM 亦納入以供比較。
統計顯示，「意見事件」表現出最一致的效應，相較於其他事件，它引起了最少的無聊感，以及最高水平的參與度、注意力、興趣和認知負荷。有趣的是，影片事件往往會引起最多的無聊感，以及最少的參與度和注意力。
Mentimeter 效應：更深入地剖析參與度
儘管所有 PM 都呈現出對 Mentimeter 簡報的積極反應趨勢，但參與度似乎具有最一致的效應。為了更深入地剖析，我們指標化了每位參與者展現出最大參與度 PM 的時間點。圖 12 顯示，較多數的最大參與度數值出現在 Mentimeter 簡報期間。此外，70% 參與者的最大參與度得分發生在 Mentimeter 事件期間。
圖 12：最大參與度 PM 的分佈。
Mentimeter 效應：比較客觀與主觀測量
雖然 EEG 可以指標化對刺激的客觀反應，但若這些測量能得到自我報告的支援，就能為其效應提供令人信服的證據。圖 13 顯示了在實驗結束時提出的五個與參與度相關問題的主觀參與度分數。
圖 13：參與者在 1-5 點李克特量表（Likert Scale）「完全沒有」到「極度」上報告的主觀參與度分數。
對所有問題的回答都支持了來自大腦數據的研究結果。相對於 PowerPoint 簡報，Mentimeter 簡報讓參與者感到更能投入簡報本身、更能與簡報者互動、對內容更有興趣、從簡報中獲得更多樂趣，並感覺自己像是在簡報期間學到了更多新穎的內容。
總結
在研究結束時，Emotiv 研究團隊向 Mentimeter 提交了一份關於研究結果的詳細報告。這使 Mentimeter 能夠更好地了解他們的產品，以及是什麼為其用戶帶來了如此積極的體驗。Mentimeter 不僅獲得了實證數據，證明他們的產品能引發更高的參與度、注意力和認知負荷，同時降低無聊感，而且還提供了重要的洞察，指出其哪些特殊功能最能吸引使用者。有關本研究結果的 Mentimeter 撰文，請參見 https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
像 Mentimeter 效應這樣的研研究，僅代表了遠端、簡化和個人化 EEG 實驗無限可能性的一部分。從評估消費者偏好到調查心理健康問題，Emotiv 研究套件是進行可擴展 EEG 研究的理想平台。透過與我們的研究團隊合作，個人、公司和機構可以利用神經科學的力量來洞悉人類群體。該解決方案代表了現代神經科學的理想答案，它不受公共衛生危機的影響，能抵禦預算縮減的壓力，並廣泛地包容了全球社群。
當您想到神經科學研究時，您腦海中可能會浮現出穿著白大褂的科學家在大學或醫院操作龐大且昂貴的醫療機器的畫面。當然，某些神經科學方法，例如正電子發射斷層掃描 (PET)、功能性磁振造影 (fMRI) 和腦磁圖 (MEG)，確實需要這些大型、複雜的系統，隨之而來的是同樣高昂的價格。然而，腦電圖 (EEG) 系統通常較小且較便宜。該技術已從紙質記錄和大型電腦演變為無線、行動、易於設定且相對便宜的系統。除了佔地面積小和資金投入少之外，EEG 因其高時間解析度而成為解碼大腦活動的領先儀器。PET 和 fMRI 測量的是幾秒鐘內大腦活動的變化，而 EEG 能夠檢測毫秒內發生的活動變化，使其能夠指標化那些否則可能無法被偵測到的過程。
EEG 測量什麼？
當您的神經元放電時，它們會釋放微量的電。當許多神經元在同一個區域放電時，例如當您思考某件事時，產生的電場可以在顱骨外被偵測到。EEG 系統利用這種現象，只需使用放在頭皮上的感測器陣列來測量隨時間變化的電壓變化。您可以將這些感測器想像成微型麥克風，測量來自您大腦的電信號。然後，我們可以將這些訊號轉換為數位形式，並在電腦上收集它們，進行處理和分析，以推導出有意義的模式。
為什麼 EEG 很重要？
通常，我們無法單靠詢問人們或觀察他們的行為來測量事物。即使我們可以詢問他們，人們也無法準確報告。EEG 為我們提供了一個探測大腦的窗口；一個不受偏見、態度或信仰影響的窗口。例如，如果您詢問某人是否感到放鬆，即使他們不放鬆，他們也可能傾向於說「是」，因為人們通常不喜歡承認自己感到焦慮。
透過觀察他們的 EEG，研究人員或許能夠確定該人實際上正處於代表非放鬆狀態的高激發狀態，這與他們的主張相反。在實驗室中，EEG 通常用於測量低階認知過程，例如聽覺或視覺感知，這可以幫助研究人員更好地理解這些過程或了解疾病如何影響大腦。這種類型的技術對於理解無法報告或可能被錯誤報告的現象至關重要。
為什麼我們要在實驗室外進行 EEG？
EEG 技術是理解大腦運作的一項卓越技術。許多基於實驗室的 EEG 研究都旨在調查低階功能，例如感知和認知。實驗室是進行這項研究的理想環境，因為它們是高度受控的場所，研究人員可以在其中解釋並消除外部變量。然而，我們的一生並不是在實驗室裡度過的。我們是行走、說話、互動的生物，過著以豐富多彩的經驗為特徵的動態生活。這一事實使得將實驗室研究推廣到不受控制的環境變得困難。透過將技術帶出實驗室，我們可以在更接近我們實際生活方式的實境環境中，檢驗人們及其大腦活動。
不久前，在實驗室外進行 EEG 實驗還是不可想像的。這些系統體積龐大，需要連接到放大器、電源和數據傳輸單元。此外設定這些系統既耗時，對參與者來說通常很不舒服。技術的重大進步意味著系統可以建立得更小、成本更低且採用無線技術。由於這種可攜性的提升和價格的降低，具有高成本效益且易於使用的 EEG 系統出現了顯著的普及。Emotiv 在該領域領先了十多年，將第一個商業化的 EEG 系統推向市場。在此期間，Emotiv 推出了六種不同的系統，範圍從雙通道耳機到 32 通道研究帽。
這些商業系統的開發產生了另一個影響：大大提高了神經科學方法的可及性。神經科學已不再僅限於學術界或臨床醫生。現在所有人都有能力購買這些系統在家中使用。不同人群的使用動機各不相同，包括休閒愛好者、業餘愛好者和公民科學家。此外，商業企業正迅速注意到利用這些系統在其實業中部署的能力，而不需要專門的內部神經科學部門。
EEG 在實境中的應用有哪些？
EEG 在實驗室外的應用繁多且多樣。作為一種臨床工具，EEG 可用於長期監測人們的認知功能，而不需要他們前往醫療機構。例如，研究支持將 EEG 作為失智症的生物標記 (Chatzikonstantinou et al., 2021)。此外，它甚至可以用於預測從輕度認知功能障礙到失智症的轉變 (Engedal et al., 2020)。在這些主要由老年人組成的群體中，持續的、在家中進行的 EEG 會特別有幫助，因為對他們來說，定期前往研究機構可能並不可行。
EEG 在野外應用的另一個熱門例子，是近期在體育界備受關注的創傷性腦損傷。在美式足球等高撞擊運動中，腦震盪是一種常見的傷害。腦震盪令人擔憂，因為它們通常逃過臨床檢測，並且可能對個人的認知功能產生有害影響。證據已支持使用 EEG 來輔助診斷腦震盪，並支持受傷後的臨床管理 (Corbin-Berrigan et al., 2020)。當然，在場邊配備便攜式 EEG 將是幫助隊伍就球員福祉做出正確決策的強大工具。
商業企業也能從實境 EEG 中獲得很多好處。神經行銷學是一個廣泛的術語，但通常與透過測量神經或其他生理訊號來洞悉消費者偏好並預測行為相關。使用 EEG 來調查消費者渴望的價值，在於該方法能夠指標化客觀反應的能力。有時人們報告的內容並不是他們的真實感受，因為人們會受到各種偏見的影響。他們也可能會有強烈的渴望去取悅他人或避免尷尬。甚至問題的提問方式也會影響一個人對產品的看法。EEG 讓研究人員能夠避開這些特徵，並提供一個過濾掉干擾的視角，了解個人處理資訊的方式。透過利用這些數據流，公司可以增強或取代傳統的行銷工具。
實境 EEG 面臨哪些障礙？
成本可能是進行實境 EEG 實驗最大的障礙。雖然比其他大腦成像工具便宜，但 EEG 系統仍然可能很龐大且昂貴。要理解大量的數據，需要處理和分析流程。數據集也必須以安全的方式儲存。這使得許多規模較小的公司無法擁有內部的神經科學部門。
當考慮到人類研究的關鍵缺點之一：代表性抽樣問題時，進行實境 EEG 招募的成本就會進一步增加。許多研究都受到參與者招募現實的限制，這些招募通常默認為便利抽樣（例如大學生）。這導致許多研究受到「WEIRD」問題的困擾，即大多數參與者都是白人、受過良好教育、來自工業化地區、富有且居住在民主國家。僅僅將 EEG 移到實驗室外並不能解決這個問題，而招募由不同文化、教育水平、興趣和經驗的人組成的樣本之負擔，在財務和物流上都可能是令人望而卻步的。
我該如何進行大規模的實境 EEG？
鑑於進行實境 EEG 的成本，許多人會認為神經科學研究仍將是資金充足的學術機構和企業的專屬領域。然而，除了用可攜式、低成本的 EEG 系統徹底改變產業景觀外，Emotiv 還推出了 EmotivPRO Builder 和 EmotivLABS 平台，使公司能夠設計和進行大規模的神經科學實驗。EmotivPRO Builder 是一個直覺的圖形化介面，讓使用者可以完全掌控實驗，並協助各種能力的使用者設計 EEG 研究。技術較熟練的使用者還可以匯入用 Python 語言編寫的 PsychoPy 實驗。
建立實驗後，使用者可以在 EmotivLABS 上部署。這不僅是一個展示平台，還能透過其儀表板簡化參與者招募，並讓研究人員能夠存取廣大的 Emotiv 貢獻者群。參與者付款也可以透過該平台處理。Emotiv 貢獻者群目前來自 84 個國家。近半數人能操雙語，其中包括具有廣泛教育背景的人。
對於那些不確定如何最有效地利用神經科學力量的公司，可以聘請 Emotiv Research as a Service 團隊進行諮詢。研究團隊將確定關鍵問題、設計實驗、招募參與者、收集、處理和分析數據，並針對研究結果製作個人化報告。您的意見在每一步都將受到歡迎。您與 Emotiv 研究團隊的合作夥伴關係代表了參與神經科學革命的真正端到端解決方案。
為了說明具體的使用案例，我們在下方介紹了一個近期合作夥伴關係的案例研究。
Mentimeter 效應：使用 EmotivLABS 的實境 EEG 案例研究
Mentimeter 是一款多媒體簡報軟體平台。大多數人都熟悉 Microsoft PowerPoint。無數的時間都被投入在進行 PowerPoint 簡報上，而聽眾在此過程中扮演著被動的角色。Mentimeter 也允許使用者使用文字、圖像、音訊和視訊來傳達資訊，但有所不同。Mentimeter 的獨特之處在於其功能可實現即時、互動式的聽眾參與。除了典型的投影片外，簡報者還可以加入聽眾可以使用個人裝置進行互動的事件。例如，聽眾可以投票決定他們想在簡報中關注哪些內容。或者，他們可以對特定主題發表意見，或回答有關他們剛剛觀看內容的測驗問題。透過這種方式，Mentimeter 可以實現比 PowerPoint 更動態、更生動的簡報。
Mentimeter 知道他們擁有一款特殊的產品，且人們可能會發現它更具吸引力。然而，他們不想單單依賴使用者的主觀報告。他們想要一些客觀、細緻的數據，以準確展示是什麼讓 Mentimeter 如此特別。他們與 Emotiv 接洽，希望能進行一項研究計畫來找出答案。我們與我們的研究團隊合作，確定了能切入 Mentimeter「秘密配方」核心的關鍵問題。
關鍵問題：
與更傳統的 PowerPoint 簡報相比，Mentimeter 上的簡報多出多少參與度？
Mentimeter 的哪些特殊功能最能吸引聽眾的注意？
在簡報過程中，注意力是如何受到影響的？是否會像冗長的 PowerPoint 簡報那樣逐漸減退？
參與度和注意力之間有何關係？當人們投入（參與度高）時，是否會注意力更集中？
演講和簡報通常與學習新資訊和記住它有關。Mentimeter 能否幫助我們更好地學習？
為了回答這些問題，Emotiv 研究團隊設計了一項客製化的實驗。通常，這類型的研究會透過將受試者聚集在一個房間內，並在參與者觀看傳統簡報與 Mentimeter 簡報時，將 EEG 數據收集到本地電腦中。出於多種原因，從單一地區招募參與者並將他們聚集在有限的空間內並不是首選。
第一點是簡單的物流。要來到我們的所在地，參與者需要旅行，這可能會限制志願者的數量。同樣地，從單一地區招募參與者可能會導致樣本不具代表性。第二個問題是公共衛生。在疫情大流行期間，由於設定系統需要密切的人際接觸，EEG 研究受到了嚴格的限制。透過組織一項遠端研究，該研究利用了 Emotiv 用戶群並將其部署在 EmotivLABS 平台上，我們得以避開了這些問題。這使我們能夠進行一項安全的研研究，捕獲來自全球用戶的數據，並利用 Emotiv 先進的機器學習演算法來即時評估聽眾的參與度、注意力、興趣和認知壓力。
研究內容
為了評估 Mentimeter 效應，我們設計了一項實驗，其中人們會觀看兩個簡報；一個使用 Mentimeter 製作，另一個使用 PowerPoint 製作。在他們觀看簡報時，我們遠端收集了 EEG 數據，並評估了他們在大腦活動中參與度、注意力、興趣和認知壓力等領域的表現。我們也收集了人口統計數據和自我報告調查數據。
參與者
本研究從 Emotiv 客戶群中招募了 28 名參與者，包括透過電子郵件通訊和線上表單進行的線上招募。這個樣本量比我們預期的要低。然而，我們的專案時間表非常緊湊，因此值得注意的是，我們能夠在很短的時間內招募到這個數量，這反映了使用 EmotivLABS 進行參與者招募的效率。在獲得同意的情況下，收集了人口統計數據，以便 Mentimeter 了解這些效應將如何影響各種不同的人。
招募了來自超過 15 個不同國家的參與者，年齡介於 21 到 64 歲之間。全球線上招募也使我們能夠獲取廣泛的教育水平、職業、音樂能力以及在相關主題上的專業知識。參與者特徵請參見圖 1 至 3。
圖 1：參與者人口統計數據。
圖 2：參與者教育程度和音樂能力。
圖 3：自我報告的主題知識評分。
方法
我們透過電子郵件向 Emotiv 客戶群發送了一份招募調查，發送對象為任何可能有興趣參與線上研究的人。利用視訊會議軟體，我們首先進行了說明會議，向參與者解釋了實驗將如何進行的基本原理。所有參與者在通話前都已設定好他們的 Emotiv EPOC、EPOC+ 或 EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/)，並在 Emotiv 研究總監進行快速的數據品質檢查後，EmotivLABS 軟體在整個記錄過程中自動追蹤了他們的訊號品質。
整個實驗是使用 Emotiv 網頁平台實驗建置器 (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/) 建立。EmotivLABS 平台引導參與者完成基線（安靜坐著，睜眼和閉眼），填寫了幾份問卷以確定當天是否有任何可能影響 EEG 的因素，然後提示他們開始第一場簡報。Mentimeter 代表 Oscar 針對兩個主題之一進行了線上研討會。其中一個簡報是使用 Mentimeter 進行，另一個是使用 PowerPoint 進行。簡報的內容也不同；一個是「諧波級數(The Harmonic Series)」，另一個是「音樂中的人工智慧(Artificial Intelligence in Music)」。我們對這些簡報條件進行了平衡對照，以確保任何效應都不是歸因於內容，而是歸因於所使用的軟體（見圖 4）。
圖 4：各組的平衡對照條件。
在第二場簡報之後，參與者完成了問卷調查，然後我們收集了最後一段基線 EEG。協定概述請參見圖 5。
圖 5：實驗概述。
Emotiv 表現指標
Emotiv 表現指標 (Performance Metrics, PM) 是認知和情感狀態的神經生理學測量。它們是專利機器學習演算法，提供聚合腦電圖 (EEG) 測量的即時值；腦電波幅度的變體、空間分佈、腦部放電神經元的功率和頻率。
我們收集了數百名個人在受控心理實驗和現實生活場景中的 EEG 數據，並用於建立這些演算法。每個表現指標都根據個別使用者自身的大腦活動「範圍」進行了縮放和客製化（本研究中使用的 PM 概述請參見圖 6）。
圖 6：Emotiv 表現指標概述
研究結果
Mentimeter vs Powerpoint：整體 PM 模式
我們首先檢視了這兩場簡報整體的群體層級大腦活動。圖 7 顯示了 Mentimeter 簡報和 PowerPoint 簡報在每個 PM 的平均值。與 PowerPoint 相比，個人表現出在統計上顯著較低的無聊程度，以及較高水平的參與度、注意力和認知負荷。在興趣水平上沒有統計學上的差異；然而，數值趨勢傾向於在 Mentimeter 簡報中產生更多興趣。
圖 7：整個簡報過程中的平均 PM，依簡報平台進行比較。
接著，我們觀察了個人在每場簡報中的反應。在圖 8 中，「較寬」的形狀代表在該數值上有較多的個人 PM 觀測值，「較窄」的形狀代表在該數值上有較少的 PM 觀測值。這些模式表明，Mentimeter 簡報激發了比 PowerPoint 更同質的反應。換句話說，人們對 Mentimeter 的反應相似，但發現 PowerPoint 更具兩極分化。
圖 8：個人平均 PM 分佈，依簡報平台進行比較。
Mentimeter vs Powerpoint：隨時間變化的 PM
為了了解人們在簡報過程中的反應，我們計算了每個平台（Mentimeter vs PowerPoint）和每種內容（AI vs Harmonics）在每張投影片上的平均群體 PM 值。圖 9 顯示了最顯著的模式。
圖 9：投影片中 PM 的時間歷程。
對於 AI 內容，整個簡報過程中的無聊程度較低。我們在 Harmonics 內容中觀察到一個有趣的「無聊」模式，即無聊感在簡報中期上升，然後朝著尾聲下降。這表明 Mentimeter 「事件」獨特且具吸引力的本質，有助於緩解隨著簡報進行可能產生的無聊感累積。
我們觀察到，在幾乎整個簡報過程中，Mentimeter 在這兩種內容中的參與度都較高。在總共 24 張投影片中，僅有兩次 Mentimeter 的參與度沒有高於 PowerPoint。
Mentimer 效應：比較 Mentimeter 事件與 PowerPoint 投影片
雖然整體而言我們發現人們對 Mentimeter 的反應是積極的，但我們想更深入地研究，看看特定的 Mentimeter 事件與 PowerPoint 投影片相比如何。Mentimeter 事件是指鼓勵聽眾使用其行動裝置與簡報進行互動的時刻。例如，參與者可能被問及他們對某個主題的個人觀點，或者被要求回答與簡報相關的測驗問題。圖 10 顯示了在 Mentimeter 事件和 PowerPoint 投影片中觀察到的平均 PM。
圖 10：Mentimeter 事件和 PowerPoint 投影片的 PM 值比較。
我們觀察到，相對於 PowerPoint 投影片，Mentimeter 事件導致了更低的無聊程度以及更高的參與度、注意力、興趣和認知負荷。最顯著的效應體現在無聊程度和參與度上，無聊程度減少了 16%，參與度則增加了 13%。
The Mentimeter effect：不同的 Mentimeter 事件比較如何？
雖然 Mentimeter 事件通常能引發聽眾的積極反應，但我們想知道某些事件是否比其他事件更好。Mentimeter 簡報包含三種類型的事件：意見事件 (Opinion events)，其中聽眾會被詢問對某個主題的看法；測驗事件 (Quiz events)，其中聽眾會被詢問有關簡報內容的問題；以及影片事件 (video events)，其中參與者觀看影片。圖 11 顯示了每種事件類型的 PM 值。我們也將 PowerPoint 投影片納入作為比較。
圖 11：每種 Mentimeter 事件類型的平均 PM。PowerPoint 投影片的平均 PM 亦納入以供比較。
統計顯示，「意見事件」表現出最一致的效應，相較於其他事件，它引起了最少的無聊感，以及最高水平的參與度、注意力、興趣和認知負荷。有趣的是，影片事件往往會引起最多的無聊感，以及最少的參與度和注意力。
Mentimeter 效應：更深入地剖析參與度
儘管所有 PM 都呈現出對 Mentimeter 簡報的積極反應趨勢，但參與度似乎具有最一致的效應。為了更深入地剖析，我們指標化了每位參與者展現出最大參與度 PM 的時間點。圖 12 顯示，較多數的最大參與度數值出現在 Mentimeter 簡報期間。此外，70% 參與者的最大參與度得分發生在 Mentimeter 事件期間。
圖 12：最大參與度 PM 的分佈。
Mentimeter 效應：比較客觀與主觀測量
雖然 EEG 可以指標化對刺激的客觀反應，但若這些測量能得到自我報告的支援，就能為其效應提供令人信服的證據。圖 13 顯示了在實驗結束時提出的五個與參與度相關問題的主觀參與度分數。
圖 13：參與者在 1-5 點李克特量表（Likert Scale）「完全沒有」到「極度」上報告的主觀參與度分數。
對所有問題的回答都支持了來自大腦數據的研究結果。相對於 PowerPoint 簡報，Mentimeter 簡報讓參與者感到更能投入簡報本身、更能與簡報者互動、對內容更有興趣、從簡報中獲得更多樂趣，並感覺自己像是在簡報期間學到了更多新穎的內容。
總結
在研究結束時，Emotiv 研究團隊向 Mentimeter 提交了一份關於研究結果的詳細報告。這使 Mentimeter 能夠更好地了解他們的產品，以及是什麼為其用戶帶來了如此積極的體驗。Mentimeter 不僅獲得了實證數據，證明他們的產品能引發更高的參與度、注意力和認知負荷，同時降低無聊感，而且還提供了重要的洞察，指出其哪些特殊功能最能吸引使用者。有關本研究結果的 Mentimeter 撰文，請參見 https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
像 Mentimeter 效應這樣的研研究，僅代表了遠端、簡化和個人化 EEG 實驗無限可能性的一部分。從評估消費者偏好到調查心理健康問題，Emotiv 研究套件是進行可擴展 EEG 研究的理想平台。透過與我們的研究團隊合作，個人、公司和機構可以利用神經科學的力量來洞悉人類群體。該解決方案代表了現代神經科學的理想答案，它不受公共衛生危機的影響，能抵禦預算縮減的壓力，並廣泛地包容了全球社群。
當您想到神經科學研究時，您腦海中可能會浮現出穿著白大褂的科學家在大學或醫院操作龐大且昂貴的醫療機器的畫面。當然，某些神經科學方法，例如正電子發射斷層掃描 (PET)、功能性磁振造影 (fMRI) 和腦磁圖 (MEG)，確實需要這些大型、複雜的系統，隨之而來的是同樣高昂的價格。然而，腦電圖 (EEG) 系統通常較小且較便宜。該技術已從紙質記錄和大型電腦演變為無線、行動、易於設定且相對便宜的系統。除了佔地面積小和資金投入少之外，EEG 因其高時間解析度而成為解碼大腦活動的領先儀器。PET 和 fMRI 測量的是幾秒鐘內大腦活動的變化，而 EEG 能夠檢測毫秒內發生的活動變化，使其能夠指標化那些否則可能無法被偵測到的過程。
EEG 測量什麼？
當您的神經元放電時，它們會釋放微量的電。當許多神經元在同一個區域放電時，例如當您思考某件事時，產生的電場可以在顱骨外被偵測到。EEG 系統利用這種現象，只需使用放在頭皮上的感測器陣列來測量隨時間變化的電壓變化。您可以將這些感測器想像成微型麥克風，測量來自您大腦的電信號。然後，我們可以將這些訊號轉換為數位形式，並在電腦上收集它們，進行處理和分析，以推導出有意義的模式。
為什麼 EEG 很重要？
通常，我們無法單靠詢問人們或觀察他們的行為來測量事物。即使我們可以詢問他們，人們也無法準確報告。EEG 為我們提供了一個探測大腦的窗口；一個不受偏見、態度或信仰影響的窗口。例如，如果您詢問某人是否感到放鬆，即使他們不放鬆，他們也可能傾向於說「是」，因為人們通常不喜歡承認自己感到焦慮。
透過觀察他們的 EEG，研究人員或許能夠確定該人實際上正處於代表非放鬆狀態的高激發狀態，這與他們的主張相反。在實驗室中，EEG 通常用於測量低階認知過程，例如聽覺或視覺感知，這可以幫助研究人員更好地理解這些過程或了解疾病如何影響大腦。這種類型的技術對於理解無法報告或可能被錯誤報告的現象至關重要。
為什麼我們要在實驗室外進行 EEG？
EEG 技術是理解大腦運作的一項卓越技術。許多基於實驗室的 EEG 研究都旨在調查低階功能，例如感知和認知。實驗室是進行這項研究的理想環境，因為它們是高度受控的場所，研究人員可以在其中解釋並消除外部變量。然而，我們的一生並不是在實驗室裡度過的。我們是行走、說話、互動的生物，過著以豐富多彩的經驗為特徵的動態生活。這一事實使得將實驗室研究推廣到不受控制的環境變得困難。透過將技術帶出實驗室，我們可以在更接近我們實際生活方式的實境環境中，檢驗人們及其大腦活動。
不久前，在實驗室外進行 EEG 實驗還是不可想像的。這些系統體積龐大，需要連接到放大器、電源和數據傳輸單元。此外設定這些系統既耗時，對參與者來說通常很不舒服。技術的重大進步意味著系統可以建立得更小、成本更低且採用無線技術。由於這種可攜性的提升和價格的降低，具有高成本效益且易於使用的 EEG 系統出現了顯著的普及。Emotiv 在該領域領先了十多年，將第一個商業化的 EEG 系統推向市場。在此期間，Emotiv 推出了六種不同的系統，範圍從雙通道耳機到 32 通道研究帽。
這些商業系統的開發產生了另一個影響：大大提高了神經科學方法的可及性。神經科學已不再僅限於學術界或臨床醫生。現在所有人都有能力購買這些系統在家中使用。不同人群的使用動機各不相同，包括休閒愛好者、業餘愛好者和公民科學家。此外，商業企業正迅速注意到利用這些系統在其實業中部署的能力，而不需要專門的內部神經科學部門。
EEG 在實境中的應用有哪些？
EEG 在實驗室外的應用繁多且多樣。作為一種臨床工具，EEG 可用於長期監測人們的認知功能，而不需要他們前往醫療機構。例如，研究支持將 EEG 作為失智症的生物標記 (Chatzikonstantinou et al., 2021)。此外，它甚至可以用於預測從輕度認知功能障礙到失智症的轉變 (Engedal et al., 2020)。在這些主要由老年人組成的群體中，持續的、在家中進行的 EEG 會特別有幫助，因為對他們來說，定期前往研究機構可能並不可行。
EEG 在野外應用的另一個熱門例子，是近期在體育界備受關注的創傷性腦損傷。在美式足球等高撞擊運動中，腦震盪是一種常見的傷害。腦震盪令人擔憂，因為它們通常逃過臨床檢測，並且可能對個人的認知功能產生有害影響。證據已支持使用 EEG 來輔助診斷腦震盪，並支持受傷後的臨床管理 (Corbin-Berrigan et al., 2020)。當然，在場邊配備便攜式 EEG 將是幫助隊伍就球員福祉做出正確決策的強大工具。
商業企業也能從實境 EEG 中獲得很多好處。神經行銷學是一個廣泛的術語，但通常與透過測量神經或其他生理訊號來洞悉消費者偏好並預測行為相關。使用 EEG 來調查消費者渴望的價值，在於該方法能夠指標化客觀反應的能力。有時人們報告的內容並不是他們的真實感受，因為人們會受到各種偏見的影響。他們也可能會有強烈的渴望去取悅他人或避免尷尬。甚至問題的提問方式也會影響一個人對產品的看法。EEG 讓研究人員能夠避開這些特徵，並提供一個過濾掉干擾的視角，了解個人處理資訊的方式。透過利用這些數據流，公司可以增強或取代傳統的行銷工具。
實境 EEG 面臨哪些障礙？
成本可能是進行實境 EEG 實驗最大的障礙。雖然比其他大腦成像工具便宜，但 EEG 系統仍然可能很龐大且昂貴。要理解大量的數據，需要處理和分析流程。數據集也必須以安全的方式儲存。這使得許多規模較小的公司無法擁有內部的神經科學部門。
當考慮到人類研究的關鍵缺點之一：代表性抽樣問題時，進行實境 EEG 招募的成本就會進一步增加。許多研究都受到參與者招募現實的限制，這些招募通常默認為便利抽樣（例如大學生）。這導致許多研究受到「WEIRD」問題的困擾，即大多數參與者都是白人、受過良好教育、來自工業化地區、富有且居住在民主國家。僅僅將 EEG 移到實驗室外並不能解決這個問題，而招募由不同文化、教育水平、興趣和經驗的人組成的樣本之負擔，在財務和物流上都可能是令人望而卻步的。
我該如何進行大規模的實境 EEG？
鑑於進行實境 EEG 的成本，許多人會認為神經科學研究仍將是資金充足的學術機構和企業的專屬領域。然而，除了用可攜式、低成本的 EEG 系統徹底改變產業景觀外，Emotiv 還推出了 EmotivPRO Builder 和 EmotivLABS 平台，使公司能夠設計和進行大規模的神經科學實驗。EmotivPRO Builder 是一個直覺的圖形化介面，讓使用者可以完全掌控實驗，並協助各種能力的使用者設計 EEG 研究。技術較熟練的使用者還可以匯入用 Python 語言編寫的 PsychoPy 實驗。
建立實驗後，使用者可以在 EmotivLABS 上部署。這不僅是一個展示平台，還能透過其儀表板簡化參與者招募，並讓研究人員能夠存取廣大的 Emotiv 貢獻者群。參與者付款也可以透過該平台處理。Emotiv 貢獻者群目前來自 84 個國家。近半數人能操雙語，其中包括具有廣泛教育背景的人。
對於那些不確定如何最有效地利用神經科學力量的公司，可以聘請 Emotiv Research as a Service 團隊進行諮詢。研究團隊將確定關鍵問題、設計實驗、招募參與者、收集、處理和分析數據，並針對研究結果製作個人化報告。您的意見在每一步都將受到歡迎。您與 Emotiv 研究團隊的合作夥伴關係代表了參與神經科學革命的真正端到端解決方案。
為了說明具體的使用案例，我們在下方介紹了一個近期合作夥伴關係的案例研究。
Mentimeter 效應：使用 EmotivLABS 的實境 EEG 案例研究
Mentimeter 是一款多媒體簡報軟體平台。大多數人都熟悉 Microsoft PowerPoint。無數的時間都被投入在進行 PowerPoint 簡報上，而聽眾在此過程中扮演著被動的角色。Mentimeter 也允許使用者使用文字、圖像、音訊和視訊來傳達資訊，但有所不同。Mentimeter 的獨特之處在於其功能可實現即時、互動式的聽眾參與。除了典型的投影片外，簡報者還可以加入聽眾可以使用個人裝置進行互動的事件。例如，聽眾可以投票決定他們想在簡報中關注哪些內容。或者，他們可以對特定主題發表意見，或回答有關他們剛剛觀看內容的測驗問題。透過這種方式，Mentimeter 可以實現比 PowerPoint 更動態、更生動的簡報。
Mentimeter 知道他們擁有一款特殊的產品，且人們可能會發現它更具吸引力。然而，他們不想單單依賴使用者的主觀報告。他們想要一些客觀、細緻的數據，以準確展示是什麼讓 Mentimeter 如此特別。他們與 Emotiv 接洽，希望能進行一項研究計畫來找出答案。我們與我們的研究團隊合作，確定了能切入 Mentimeter「秘密配方」核心的關鍵問題。
關鍵問題：
與更傳統的 PowerPoint 簡報相比，Mentimeter 上的簡報多出多少參與度？
Mentimeter 的哪些特殊功能最能吸引聽眾的注意？
在簡報過程中，注意力是如何受到影響的？是否會像冗長的 PowerPoint 簡報那樣逐漸減退？
參與度和注意力之間有何關係？當人們投入（參與度高）時，是否會注意力更集中？
演講和簡報通常與學習新資訊和記住它有關。Mentimeter 能否幫助我們更好地學習？
為了回答這些問題，Emotiv 研究團隊設計了一項客製化的實驗。通常，這類型的研究會透過將受試者聚集在一個房間內，並在參與者觀看傳統簡報與 Mentimeter 簡報時，將 EEG 數據收集到本地電腦中。出於多種原因，從單一地區招募參與者並將他們聚集在有限的空間內並不是首選。
第一點是簡單的物流。要來到我們的所在地，參與者需要旅行，這可能會限制志願者的數量。同樣地，從單一地區招募參與者可能會導致樣本不具代表性。第二個問題是公共衛生。在疫情大流行期間，由於設定系統需要密切的人際接觸，EEG 研究受到了嚴格的限制。透過組織一項遠端研究，該研究利用了 Emotiv 用戶群並將其部署在 EmotivLABS 平台上，我們得以避開了這些問題。這使我們能夠進行一項安全的研研究，捕獲來自全球用戶的數據，並利用 Emotiv 先進的機器學習演算法來即時評估聽眾的參與度、注意力、興趣和認知壓力。
研究內容
為了評估 Mentimeter 效應，我們設計了一項實驗，其中人們會觀看兩個簡報；一個使用 Mentimeter 製作，另一個使用 PowerPoint 製作。在他們觀看簡報時，我們遠端收集了 EEG 數據，並評估了他們在大腦活動中參與度、注意力、興趣和認知壓力等領域的表現。我們也收集了人口統計數據和自我報告調查數據。
參與者
本研究從 Emotiv 客戶群中招募了 28 名參與者，包括透過電子郵件通訊和線上表單進行的線上招募。這個樣本量比我們預期的要低。然而，我們的專案時間表非常緊湊，因此值得注意的是，我們能夠在很短的時間內招募到這個數量，這反映了使用 EmotivLABS 進行參與者招募的效率。在獲得同意的情況下，收集了人口統計數據，以便 Mentimeter 了解這些效應將如何影響各種不同的人。
招募了來自超過 15 個不同國家的參與者，年齡介於 21 到 64 歲之間。全球線上招募也使我們能夠獲取廣泛的教育水平、職業、音樂能力以及在相關主題上的專業知識。參與者特徵請參見圖 1 至 3。
圖 1：參與者人口統計數據。
圖 2：參與者教育程度和音樂能力。
圖 3：自我報告的主題知識評分。
方法
我們透過電子郵件向 Emotiv 客戶群發送了一份招募調查，發送對象為任何可能有興趣參與線上研究的人。利用視訊會議軟體，我們首先進行了說明會議，向參與者解釋了實驗將如何進行的基本原理。所有參與者在通話前都已設定好他們的 Emotiv EPOC、EPOC+ 或 EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/)，並在 Emotiv 研究總監進行快速的數據品質檢查後，EmotivLABS 軟體在整個記錄過程中自動追蹤了他們的訊號品質。
整個實驗是使用 Emotiv 網頁平台實驗建置器 (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/) 建立。EmotivLABS 平台引導參與者完成基線（安靜坐著，睜眼和閉眼），填寫了幾份問卷以確定當天是否有任何可能影響 EEG 的因素，然後提示他們開始第一場簡報。Mentimeter 代表 Oscar 針對兩個主題之一進行了線上研討會。其中一個簡報是使用 Mentimeter 進行，另一個是使用 PowerPoint 進行。簡報的內容也不同；一個是「諧波級數(The Harmonic Series)」，另一個是「音樂中的人工智慧(Artificial Intelligence in Music)」。我們對這些簡報條件進行了平衡對照，以確保任何效應都不是歸因於內容，而是歸因於所使用的軟體（見圖 4）。
圖 4：各組的平衡對照條件。
在第二場簡報之後，參與者完成了問卷調查，然後我們收集了最後一段基線 EEG。協定概述請參見圖 5。
圖 5：實驗概述。
Emotiv 表現指標
Emotiv 表現指標 (Performance Metrics, PM) 是認知和情感狀態的神經生理學測量。它們是專利機器學習演算法，提供聚合腦電圖 (EEG) 測量的即時值；腦電波幅度的變體、空間分佈、腦部放電神經元的功率和頻率。
我們收集了數百名個人在受控心理實驗和現實生活場景中的 EEG 數據，並用於建立這些演算法。每個表現指標都根據個別使用者自身的大腦活動「範圍」進行了縮放和客製化（本研究中使用的 PM 概述請參見圖 6）。
圖 6：Emotiv 表現指標概述
研究結果
Mentimeter vs Powerpoint：整體 PM 模式
我們首先檢視了這兩場簡報整體的群體層級大腦活動。圖 7 顯示了 Mentimeter 簡報和 PowerPoint 簡報在每個 PM 的平均值。與 PowerPoint 相比，個人表現出在統計上顯著較低的無聊程度，以及較高水平的參與度、注意力和認知負荷。在興趣水平上沒有統計學上的差異；然而，數值趨勢傾向於在 Mentimeter 簡報中產生更多興趣。
圖 7：整個簡報過程中的平均 PM，依簡報平台進行比較。
接著，我們觀察了個人在每場簡報中的反應。在圖 8 中，「較寬」的形狀代表在該數值上有較多的個人 PM 觀測值，「較窄」的形狀代表在該數值上有較少的 PM 觀測值。這些模式表明，Mentimeter 簡報激發了比 PowerPoint 更同質的反應。換句話說，人們對 Mentimeter 的反應相似，但發現 PowerPoint 更具兩極分化。
圖 8：個人平均 PM 分佈，依簡報平台進行比較。
Mentimeter vs Powerpoint：隨時間變化的 PM
為了了解人們在簡報過程中的反應，我們計算了每個平台（Mentimeter vs PowerPoint）和每種內容（AI vs Harmonics）在每張投影片上的平均群體 PM 值。圖 9 顯示了最顯著的模式。
圖 9：投影片中 PM 的時間歷程。
對於 AI 內容，整個簡報過程中的無聊程度較低。我們在 Harmonics 內容中觀察到一個有趣的「無聊」模式，即無聊感在簡報中期上升，然後朝著尾聲下降。這表明 Mentimeter 「事件」獨特且具吸引力的本質，有助於緩解隨著簡報進行可能產生的無聊感累積。
我們觀察到，在幾乎整個簡報過程中，Mentimeter 在這兩種內容中的參與度都較高。在總共 24 張投影片中，僅有兩次 Mentimeter 的參與度沒有高於 PowerPoint。
Mentimer 效應：比較 Mentimeter 事件與 PowerPoint 投影片
雖然整體而言我們發現人們對 Mentimeter 的反應是積極的，但我們想更深入地研究，看看特定的 Mentimeter 事件與 PowerPoint 投影片相比如何。Mentimeter 事件是指鼓勵聽眾使用其行動裝置與簡報進行互動的時刻。例如，參與者可能被問及他們對某個主題的個人觀點，或者被要求回答與簡報相關的測驗問題。圖 10 顯示了在 Mentimeter 事件和 PowerPoint 投影片中觀察到的平均 PM。
圖 10：Mentimeter 事件和 PowerPoint 投影片的 PM 值比較。
我們觀察到，相對於 PowerPoint 投影片，Mentimeter 事件導致了更低的無聊程度以及更高的參與度、注意力、興趣和認知負荷。最顯著的效應體現在無聊程度和參與度上，無聊程度減少了 16%，參與度則增加了 13%。
The Mentimeter effect：不同的 Mentimeter 事件比較如何？
雖然 Mentimeter 事件通常能引發聽眾的積極反應，但我們想知道某些事件是否比其他事件更好。Mentimeter 簡報包含三種類型的事件：意見事件 (Opinion events)，其中聽眾會被詢問對某個主題的看法；測驗事件 (Quiz events)，其中聽眾會被詢問有關簡報內容的問題；以及影片事件 (video events)，其中參與者觀看影片。圖 11 顯示了每種事件類型的 PM 值。我們也將 PowerPoint 投影片納入作為比較。
圖 11：每種 Mentimeter 事件類型的平均 PM。PowerPoint 投影片的平均 PM 亦納入以供比較。
統計顯示，「意見事件」表現出最一致的效應，相較於其他事件，它引起了最少的無聊感，以及最高水平的參與度、注意力、興趣和認知負荷。有趣的是，影片事件往往會引起最多的無聊感，以及最少的參與度和注意力。
Mentimeter 效應：更深入地剖析參與度
儘管所有 PM 都呈現出對 Mentimeter 簡報的積極反應趨勢，但參與度似乎具有最一致的效應。為了更深入地剖析，我們指標化了每位參與者展現出最大參與度 PM 的時間點。圖 12 顯示，較多數的最大參與度數值出現在 Mentimeter 簡報期間。此外，70% 參與者的最大參與度得分發生在 Mentimeter 事件期間。
圖 12：最大參與度 PM 的分佈。
Mentimeter 效應：比較客觀與主觀測量
雖然 EEG 可以指標化對刺激的客觀反應，但若這些測量能得到自我報告的支援，就能為其效應提供令人信服的證據。圖 13 顯示了在實驗結束時提出的五個與參與度相關問題的主觀參與度分數。
圖 13：參與者在 1-5 點李克特量表（Likert Scale）「完全沒有」到「極度」上報告的主觀參與度分數。
對所有問題的回答都支持了來自大腦數據的研究結果。相對於 PowerPoint 簡報，Mentimeter 簡報讓參與者感到更能投入簡報本身、更能與簡報者互動、對內容更有興趣、從簡報中獲得更多樂趣，並感覺自己像是在簡報期間學到了更多新穎的內容。
總結
在研究結束時，Emotiv 研究團隊向 Mentimeter 提交了一份關於研究結果的詳細報告。這使 Mentimeter 能夠更好地了解他們的產品，以及是什麼為其用戶帶來了如此積極的體驗。Mentimeter 不僅獲得了實證數據，證明他們的產品能引發更高的參與度、注意力和認知負荷，同時降低無聊感，而且還提供了重要的洞察，指出其哪些特殊功能最能吸引使用者。有關本研究結果的 Mentimeter 撰文，請參見 https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
像 Mentimeter 效應這樣的研研究，僅代表了遠端、簡化和個人化 EEG 實驗無限可能性的一部分。從評估消費者偏好到調查心理健康問題，Emotiv 研究套件是進行可擴展 EEG 研究的理想平台。透過與我們的研究團隊合作，個人、公司和機構可以利用神經科學的力量來洞悉人類群體。該解決方案代表了現代神經科學的理想答案，它不受公共衛生危機的影響，能抵禦預算縮減的壓力，並廣泛地包容了全球社群。
繼續閱讀