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遠程數據收集改善神經科學研究的7種方法
賴國明
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到2025年，每天將會創建大約463艾字節的新數據在互聯網上，這是一個難以想像的數字。這些數據來自司空見慣的項目，如約3000億封電子郵件或約9500萬張共享照片。這些是公開分享給人們查看的。然而，大部分日常數據洪流來自不太為人所知、更普通的低調項目，如元數據、位置信息、交互日誌、存檔的瀏覽歷史等等。雖然看似無趣，但事實證明，當這些數據被大規模收集和分析時，隨著時間的推移，它可以非常準確地預測人類狀態，例如：
健康與生病。
一般活動。
睡覺與運動。
未來行為，如潛在的購買或選舉投票。
作為神經科學家，我們可以利用這些數據來了解更多關於人類心智的信息。畢竟，闡明人類活動和/或行為的基礎因素是神經科學研究的核心。這篇文章提供了七種方法來改進神經科學研究的遠程數據收集。
神經科學家已經使用遠程數據收集技術數十年。近年來的變化是：
“遠程”能有多遠。
可以參加的受試者數量。
在單一實驗中可以測量和處理的端點類型。
研究並不是遠程數據收集和應用的唯一用途。近年來在虛擬現實（VR）系統上的進步已經把實驗室帶入了虛擬空間。例如，醫學上，這些在神經科學研究中使用的VR系統的進步允許更容易地執行全球範圍內的遠程手術。在這種情況下，VR頭盔留在手術團隊，那麼當外科醫生到達時，他能看到來自數百英里之外的患者的接近實時視頻傳送的質量。
在較小的情況下，僅使用視頻就足夠了，但在這個增強現實中，他們把視頻與觸覺反饋配對在一起，無論是實時手術還是教育/培訓性的手術任務中。你可以說這就像是遊戲控制器上的顫動帶，但要先進得多。
如下所述，有幾個原因（至少有七個）為何醫療過程、研究人員或神經營銷人員會選擇使用現代技術來收集、處理和分析全球遠程收集的數據。
1. 家中的舒適與便利
壓力大的受試者會產生壓力大的數據。
眾所周知，在進行行為測試之前暴露於壓力因素可能修改隨後收集的數據。此外，反復證明了除了急性影響之外，環境壓力因素也能導致長期影響。科學家最大的希望是在減少這些外部變數時，接受它們不可能完全消除。因此，如果所有受試者都被同等對待，他們同樣暴露於所有因素。
被在自己家中測試的人類
開車到醫生辦公室，擔心費用、診斷、找對辦公室，或者自己是否停車合法，這些都是非常真實的壓力源。然而，假如研究數據收集可以在避免這些外部因素的情況下完成，就像在自己家的舒適中一樣，那麼壓力大的旅程的影響就不會影響研究的重點。
雖然如此，但不可能完全隔離或消除外在力量對研究受試者的影響。減少壓力的最好方法是使用創新的但被驗證的設備，使所有受試者承受相同的環境。
2. 不可抗力
當突如其來的災難降臨時，你必須適應你的行為。進入，COVID-19。
過去三年，由於全球COVID-19大流行，讓人眼界大開。有時會出現研究者無法控制的特殊事件或情況。這些不可預見的情況迫使我們適應新的約束。
對於資本家而言，使用當前可用的最佳技術來確定最有效的廣告活動是不言而喻的。但是，事實是：受試者的數據質量不依賴於他們與研究者的距離。因此，研究者的核心工作——從受試者那裡收集數據，應該適應目前可用的工具。
3. EverlyWell, Apple Watch 與遙控手術
EverlyWell是一家郵購醫學檢驗服務公司，提供包含簡單理解說明的預包裝套件來量化超過30項診斷測試的目標。Apple Watch也因其心跳異常通知和跌倒檢測而獲得關注。對於EverlyWell和Apple，他們的產品在減少消費者市場的旅行和費用方面的價值幾乎沒有懷疑。
有了這樣的產品和其他產品，我們作為一個社會，似乎已經接受並信任本地收集、遠程處理和正確展示的生物醫學數據。無論是為了疾病預防、心理健康、治療疾病還是保持健康平衡的身體，您都希望獲得反饋，並希望在健康目標實現時得到獎勵。在互聯網出現之前的黑暗時代，當計算機佔滿整個房間時，測量和跟蹤您的健身關鍵績效指標（KPI）是一個完全模擬的過程。這不再是情況。因此，“量化自我”運動正在迅速成熟。
最常監控的KPI包括：
心率
血壓
體重
身高
睡眠時間
運動模式
所有這些都可以通過適當的傳感器和基本硬件輕鬆量化。眾所周知，神經科學和許多生物醫學科學都面臨樣本量問題。在試圖解決這個問題時，最佳方法是增加額外的參與者，而不是訓練那些僅選擇因為他們距離較近而選擇的小組。隨著全範圍的遠程KPI可測量，這是一種支持神經科學研究繁榮和生存的可行方法。
4. 增加參加者的包容性和多樣性
“WEIRD”群體是誰，為什麼我們特別了解他們那麼多？
“行為科學家經常基於完全來自 西方、受過教育的、工業化的、富裕的和民主的（WEIRD）社會的樣本在世界頂級期刊上發表廣泛的關於人類心理學和行為的聲明。”
這是個常見的論調，心理學對大學生、白人富裕個體瞭解很多，但對一般人類卻知之甚少。
為什麼？
心理學實驗在大學校園內進行，受試者的加入標準並不比他們白天的接近性和可用性更廣泛。為了對更廣泛的人群得出結論，心理學實驗的樣本組需要包括更多的來自多元背景的個體。這個問題的關鍵在於遠程數據收集設備，特別是為消費者自行使用而設計的設備。
5. 短期和長期成本降低
現代雲平台使得物理距離變得無關緊要。
使用遠程數據收集工具節省廣告費用。
隨機樣本比便利樣本（例如大學生）成本更高，因為你需要在當地社區為研究對象做廣告。簡單地說，廣告是有成本的。
使用遠程數據收集工具節省專有IT和神經分析設備的費用。
通常，個別研究實驗室不得不支付和維護自己的IT設備，尤其是如果它是數據收集的專門硬件。當然，隨著時間的推移，技術會進步。在此期間，更新基礎設施成本很高。出於這個原因，訪問現代雲平台和減少成本的數據收集硬件可以減少神經科學研究中的資源使用。
6. 生理和行為的量化一直是“遠程”的
傳感器硬件與數據處理軟件之間的距離無關。
理解、預測和治療人類行為是大多數學術研究的核心，尤其是神經科學。通常，“行為數據收集”這一概念會讓人想到穿著令人懷疑的無污點實驗室外套的科學家遠距離看著受試者，不時在筆記本上記錄的畫面。
這是個簡單的想法，但它充滿了潛在的未知變異來源，這些變異可能影響受試者的活動或行為。在科學實驗中，目標是盡可能消除此類無法控制的變異。這種做法對於當觀察到一個效果時，做出基於證據的反因果推論是必不可少的。
如何在神經科學研究中去除錯誤源
去除在量化人類生理和行為時的錯誤源的尋求是持續進行的。最基本的，這通常涉及對硬件的改進，這些硬件從傳感器收集數據，然後使用模擬或數字軟件進行處理，以識別感興趣的項目、趨勢或個體間或個體內的差異。遠程數據收集比最初假設的更強大，並且可以提供多樣但相關的數據集，為實驗增添預測能力。
7. 機器學習提供更好的數據
數據 + 元數據 + 機器學習 (ML) = 最全面的行為活動模型。
人們對你是誰、你在哪裡、你愛什麼、恨什麼的人工智能模型，正在以許多人未曾預料的規模被使用。幸運的是，我們現代市場上出售的商業神經科學數據收集設備。它們對數據和廣告元數據的使用可能會導致比什麼可以在更無菌、隔離的實驗室環境中收集到的更全面的行為理解。
在其核心，所提供的數據（姓名、地點、生日）與潛在的元數據（在網站上停留的時間、先前的網站、退出網站）合並，並釋放出了完全新的分析技術，結果發現是非常有用的，用於測量和預測人類行為。
你想了解更多嗎？認識EMOTIV
通過以上所述的技術，我們證明了遠程數據收集並不新鮮，隨著技術進步的到來不斷改進神經科學研究。鑒於“遠程”的擴展速度，從穿越走廊、街區、國家，現在到世界各地，可理解傳統研究者感受到的不安。然而，考慮到消費者硬件技術改進的規模和基於雲端的數據分析和處理的巨大成就，“遠程”這個詞迅速變得不再與如何收集數據相關。
總結起來，受試者可以在沒有研究人員直接監督的情況下在家中進行數據收集。他們可以向自己的大腦收集這些信息以供個人使用，也可以選擇上傳他們的EEG或專門為更大規模的持續性研究專案收集EEG。
成立於2011年，EMOTIV是一家總部位於舊金山的生物信息學公司，致力於通過客製化腦電圖（EEG）硬件、分析和可視化來推動我們對人類大腦的理解。EMOTIV的EEG研究方法更接近“現實世界”的條件，因為受試者是在更能真實反映他們實際生活方式的信息和環境中被測試的。
EMOTIV頭盔
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV為廣泛的用戶群體提供服務，從專業人士到只想學習大腦的個人。EMOTIV INSIGHT 5通道EEG頭盔旨在用於腦-機接口（BCI）。Insight結合了簡便的設計與革命性的傳感器技術。
EMOTIV EPOC X 和 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X 和 EPOC Flex 提供14通道和32通道EEG系統。專為在任何環境中進行神經科學研究而設計，EPOC頭盔是無線的，並具有改進的傳感器技術。這兩種頭盔已被獨立研究小組驗證，且被證明提供高質量的研究級數據。
完整比較 EMOTIV EEG 系統的技術能力可供查看。
EMOTIV技術
我們有一整套工具來支撐神經科學研究的每一步。
emotivpro軟件允許用戶處理、分析和可視化試驗結果。研究人員還可以設計專業級的實驗，其中任何持有EMOTIV頭盔的參與者都可以參加，只要符合實驗設計。
EMOTIV的軟件開發工具包（SDK）也可用，因此可以在移動中使用頭盔和智能手機進行自定義應用、交互或實驗設計。
隨著越來越多的學科和商業市場正在接受神經科學工具和方法論，EMOTIV的低成本、易用性EEG系統正被用於：
神經科學研究
健康和健康營銷計劃
汽車行業
神經營銷
消費者研究
教育
娛樂設置
此外，由於質量控制指標評估的處理軟件，研究人員也可以信任數據的收集過程。
到2025年，每天將會創建大約463艾字節的新數據在互聯網上，這是一個難以想像的數字。這些數據來自司空見慣的項目，如約3000億封電子郵件或約9500萬張共享照片。這些是公開分享給人們查看的。然而，大部分日常數據洪流來自不太為人所知、更普通的低調項目，如元數據、位置信息、交互日誌、存檔的瀏覽歷史等等。雖然看似無趣，但事實證明，當這些數據被大規模收集和分析時，隨著時間的推移，它可以非常準確地預測人類狀態，例如：
健康與生病。
一般活動。
睡覺與運動。
未來行為，如潛在的購買或選舉投票。
作為神經科學家，我們可以利用這些數據來了解更多關於人類心智的信息。畢竟，闡明人類活動和/或行為的基礎因素是神經科學研究的核心。這篇文章提供了七種方法來改進神經科學研究的遠程數據收集。
神經科學家已經使用遠程數據收集技術數十年。近年來的變化是：
“遠程”能有多遠。
可以參加的受試者數量。
在單一實驗中可以測量和處理的端點類型。
研究並不是遠程數據收集和應用的唯一用途。近年來在虛擬現實（VR）系統上的進步已經把實驗室帶入了虛擬空間。例如，醫學上，這些在神經科學研究中使用的VR系統的進步允許更容易地執行全球範圍內的遠程手術。在這種情況下，VR頭盔留在手術團隊，那麼當外科醫生到達時，他能看到來自數百英里之外的患者的接近實時視頻傳送的質量。
在較小的情況下，僅使用視頻就足夠了，但在這個增強現實中，他們把視頻與觸覺反饋配對在一起，無論是實時手術還是教育/培訓性的手術任務中。你可以說這就像是遊戲控制器上的顫動帶，但要先進得多。
如下所述，有幾個原因（至少有七個）為何醫療過程、研究人員或神經營銷人員會選擇使用現代技術來收集、處理和分析全球遠程收集的數據。
1. 家中的舒適與便利
壓力大的受試者會產生壓力大的數據。
眾所周知，在進行行為測試之前暴露於壓力因素可能修改隨後收集的數據。此外，反復證明了除了急性影響之外，環境壓力因素也能導致長期影響。科學家最大的希望是在減少這些外部變數時，接受它們不可能完全消除。因此，如果所有受試者都被同等對待，他們同樣暴露於所有因素。
被在自己家中測試的人類
開車到醫生辦公室，擔心費用、診斷、找對辦公室，或者自己是否停車合法，這些都是非常真實的壓力源。然而，假如研究數據收集可以在避免這些外部因素的情況下完成，就像在自己家的舒適中一樣，那麼壓力大的旅程的影響就不會影響研究的重點。
雖然如此，但不可能完全隔離或消除外在力量對研究受試者的影響。減少壓力的最好方法是使用創新的但被驗證的設備，使所有受試者承受相同的環境。
2. 不可抗力
當突如其來的災難降臨時，你必須適應你的行為。進入，COVID-19。
過去三年，由於全球COVID-19大流行，讓人眼界大開。有時會出現研究者無法控制的特殊事件或情況。這些不可預見的情況迫使我們適應新的約束。
對於資本家而言，使用當前可用的最佳技術來確定最有效的廣告活動是不言而喻的。但是，事實是：受試者的數據質量不依賴於他們與研究者的距離。因此，研究者的核心工作——從受試者那裡收集數據，應該適應目前可用的工具。
3. EverlyWell, Apple Watch 與遙控手術
EverlyWell是一家郵購醫學檢驗服務公司，提供包含簡單理解說明的預包裝套件來量化超過30項診斷測試的目標。Apple Watch也因其心跳異常通知和跌倒檢測而獲得關注。對於EverlyWell和Apple，他們的產品在減少消費者市場的旅行和費用方面的價值幾乎沒有懷疑。
有了這樣的產品和其他產品，我們作為一個社會，似乎已經接受並信任本地收集、遠程處理和正確展示的生物醫學數據。無論是為了疾病預防、心理健康、治療疾病還是保持健康平衡的身體，您都希望獲得反饋，並希望在健康目標實現時得到獎勵。在互聯網出現之前的黑暗時代，當計算機佔滿整個房間時，測量和跟蹤您的健身關鍵績效指標（KPI）是一個完全模擬的過程。這不再是情況。因此，“量化自我”運動正在迅速成熟。
最常監控的KPI包括：
心率
血壓
體重
身高
睡眠時間
運動模式
所有這些都可以通過適當的傳感器和基本硬件輕鬆量化。眾所周知，神經科學和許多生物醫學科學都面臨樣本量問題。在試圖解決這個問題時，最佳方法是增加額外的參與者，而不是訓練那些僅選擇因為他們距離較近而選擇的小組。隨著全範圍的遠程KPI可測量，這是一種支持神經科學研究繁榮和生存的可行方法。
4. 增加參加者的包容性和多樣性
“WEIRD”群體是誰，為什麼我們特別了解他們那麼多？
“行為科學家經常基於完全來自 西方、受過教育的、工業化的、富裕的和民主的（WEIRD）社會的樣本在世界頂級期刊上發表廣泛的關於人類心理學和行為的聲明。”
這是個常見的論調，心理學對大學生、白人富裕個體瞭解很多，但對一般人類卻知之甚少。
為什麼？
心理學實驗在大學校園內進行，受試者的加入標準並不比他們白天的接近性和可用性更廣泛。為了對更廣泛的人群得出結論，心理學實驗的樣本組需要包括更多的來自多元背景的個體。這個問題的關鍵在於遠程數據收集設備，特別是為消費者自行使用而設計的設備。
5. 短期和長期成本降低
現代雲平台使得物理距離變得無關緊要。
使用遠程數據收集工具節省廣告費用。
隨機樣本比便利樣本（例如大學生）成本更高，因為你需要在當地社區為研究對象做廣告。簡單地說，廣告是有成本的。
使用遠程數據收集工具節省專有IT和神經分析設備的費用。
通常，個別研究實驗室不得不支付和維護自己的IT設備，尤其是如果它是數據收集的專門硬件。當然，隨著時間的推移，技術會進步。在此期間，更新基礎設施成本很高。出於這個原因，訪問現代雲平台和減少成本的數據收集硬件可以減少神經科學研究中的資源使用。
6. 生理和行為的量化一直是“遠程”的
傳感器硬件與數據處理軟件之間的距離無關。
理解、預測和治療人類行為是大多數學術研究的核心，尤其是神經科學。通常，“行為數據收集”這一概念會讓人想到穿著令人懷疑的無污點實驗室外套的科學家遠距離看著受試者，不時在筆記本上記錄的畫面。
這是個簡單的想法，但它充滿了潛在的未知變異來源，這些變異可能影響受試者的活動或行為。在科學實驗中，目標是盡可能消除此類無法控制的變異。這種做法對於當觀察到一個效果時，做出基於證據的反因果推論是必不可少的。
如何在神經科學研究中去除錯誤源
去除在量化人類生理和行為時的錯誤源的尋求是持續進行的。最基本的，這通常涉及對硬件的改進，這些硬件從傳感器收集數據，然後使用模擬或數字軟件進行處理，以識別感興趣的項目、趨勢或個體間或個體內的差異。遠程數據收集比最初假設的更強大，並且可以提供多樣但相關的數據集，為實驗增添預測能力。
7. 機器學習提供更好的數據
數據 + 元數據 + 機器學習 (ML) = 最全面的行為活動模型。
人們對你是誰、你在哪裡、你愛什麼、恨什麼的人工智能模型，正在以許多人未曾預料的規模被使用。幸運的是，我們現代市場上出售的商業神經科學數據收集設備。它們對數據和廣告元數據的使用可能會導致比什麼可以在更無菌、隔離的實驗室環境中收集到的更全面的行為理解。
在其核心，所提供的數據（姓名、地點、生日）與潛在的元數據（在網站上停留的時間、先前的網站、退出網站）合並，並釋放出了完全新的分析技術，結果發現是非常有用的，用於測量和預測人類行為。
你想了解更多嗎？認識EMOTIV
通過以上所述的技術，我們證明了遠程數據收集並不新鮮，隨著技術進步的到來不斷改進神經科學研究。鑒於“遠程”的擴展速度，從穿越走廊、街區、國家，現在到世界各地，可理解傳統研究者感受到的不安。然而，考慮到消費者硬件技術改進的規模和基於雲端的數據分析和處理的巨大成就，“遠程”這個詞迅速變得不再與如何收集數據相關。
總結起來，受試者可以在沒有研究人員直接監督的情況下在家中進行數據收集。他們可以向自己的大腦收集這些信息以供個人使用，也可以選擇上傳他們的EEG或專門為更大規模的持續性研究專案收集EEG。
成立於2011年，EMOTIV是一家總部位於舊金山的生物信息學公司，致力於通過客製化腦電圖（EEG）硬件、分析和可視化來推動我們對人類大腦的理解。EMOTIV的EEG研究方法更接近“現實世界”的條件，因為受試者是在更能真實反映他們實際生活方式的信息和環境中被測試的。
EMOTIV頭盔
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV為廣泛的用戶群體提供服務，從專業人士到只想學習大腦的個人。EMOTIV INSIGHT 5通道EEG頭盔旨在用於腦-機接口（BCI）。Insight結合了簡便的設計與革命性的傳感器技術。
EMOTIV EPOC X 和 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X 和 EPOC Flex 提供14通道和32通道EEG系統。專為在任何環境中進行神經科學研究而設計，EPOC頭盔是無線的，並具有改進的傳感器技術。這兩種頭盔已被獨立研究小組驗證，且被證明提供高質量的研究級數據。
完整比較 EMOTIV EEG 系統的技術能力可供查看。
EMOTIV技術
我們有一整套工具來支撐神經科學研究的每一步。
emotivpro軟件允許用戶處理、分析和可視化試驗結果。研究人員還可以設計專業級的實驗，其中任何持有EMOTIV頭盔的參與者都可以參加，只要符合實驗設計。
EMOTIV的軟件開發工具包（SDK）也可用，因此可以在移動中使用頭盔和智能手機進行自定義應用、交互或實驗設計。
隨著越來越多的學科和商業市場正在接受神經科學工具和方法論，EMOTIV的低成本、易用性EEG系統正被用於：
神經科學研究
健康和健康營銷計劃
汽車行業
神經營銷
消費者研究
教育
娛樂設置
此外，由於質量控制指標評估的處理軟件，研究人員也可以信任數據的收集過程。
到2025年，每天將會創建大約463艾字節的新數據在互聯網上，這是一個難以想像的數字。這些數據來自司空見慣的項目，如約3000億封電子郵件或約9500萬張共享照片。這些是公開分享給人們查看的。然而，大部分日常數據洪流來自不太為人所知、更普通的低調項目，如元數據、位置信息、交互日誌、存檔的瀏覽歷史等等。雖然看似無趣，但事實證明，當這些數據被大規模收集和分析時，隨著時間的推移，它可以非常準確地預測人類狀態，例如：
健康與生病。
一般活動。
睡覺與運動。
未來行為，如潛在的購買或選舉投票。
作為神經科學家，我們可以利用這些數據來了解更多關於人類心智的信息。畢竟，闡明人類活動和/或行為的基礎因素是神經科學研究的核心。這篇文章提供了七種方法來改進神經科學研究的遠程數據收集。
神經科學家已經使用遠程數據收集技術數十年。近年來的變化是：
“遠程”能有多遠。
可以參加的受試者數量。
在單一實驗中可以測量和處理的端點類型。
研究並不是遠程數據收集和應用的唯一用途。近年來在虛擬現實（VR）系統上的進步已經把實驗室帶入了虛擬空間。例如，醫學上，這些在神經科學研究中使用的VR系統的進步允許更容易地執行全球範圍內的遠程手術。在這種情況下，VR頭盔留在手術團隊，那麼當外科醫生到達時，他能看到來自數百英里之外的患者的接近實時視頻傳送的質量。
在較小的情況下，僅使用視頻就足夠了，但在這個增強現實中，他們把視頻與觸覺反饋配對在一起，無論是實時手術還是教育/培訓性的手術任務中。你可以說這就像是遊戲控制器上的顫動帶，但要先進得多。
如下所述，有幾個原因（至少有七個）為何醫療過程、研究人員或神經營銷人員會選擇使用現代技術來收集、處理和分析全球遠程收集的數據。
1. 家中的舒適與便利
壓力大的受試者會產生壓力大的數據。
眾所周知，在進行行為測試之前暴露於壓力因素可能修改隨後收集的數據。此外，反復證明了除了急性影響之外，環境壓力因素也能導致長期影響。科學家最大的希望是在減少這些外部變數時，接受它們不可能完全消除。因此，如果所有受試者都被同等對待，他們同樣暴露於所有因素。
被在自己家中測試的人類
開車到醫生辦公室，擔心費用、診斷、找對辦公室，或者自己是否停車合法，這些都是非常真實的壓力源。然而，假如研究數據收集可以在避免這些外部因素的情況下完成，就像在自己家的舒適中一樣，那麼壓力大的旅程的影響就不會影響研究的重點。
雖然如此，但不可能完全隔離或消除外在力量對研究受試者的影響。減少壓力的最好方法是使用創新的但被驗證的設備，使所有受試者承受相同的環境。
2. 不可抗力
當突如其來的災難降臨時，你必須適應你的行為。進入，COVID-19。
過去三年，由於全球COVID-19大流行，讓人眼界大開。有時會出現研究者無法控制的特殊事件或情況。這些不可預見的情況迫使我們適應新的約束。
對於資本家而言，使用當前可用的最佳技術來確定最有效的廣告活動是不言而喻的。但是，事實是：受試者的數據質量不依賴於他們與研究者的距離。因此，研究者的核心工作——從受試者那裡收集數據，應該適應目前可用的工具。
3. EverlyWell, Apple Watch 與遙控手術
EverlyWell是一家郵購醫學檢驗服務公司，提供包含簡單理解說明的預包裝套件來量化超過30項診斷測試的目標。Apple Watch也因其心跳異常通知和跌倒檢測而獲得關注。對於EverlyWell和Apple，他們的產品在減少消費者市場的旅行和費用方面的價值幾乎沒有懷疑。
有了這樣的產品和其他產品，我們作為一個社會，似乎已經接受並信任本地收集、遠程處理和正確展示的生物醫學數據。無論是為了疾病預防、心理健康、治療疾病還是保持健康平衡的身體，您都希望獲得反饋，並希望在健康目標實現時得到獎勵。在互聯網出現之前的黑暗時代，當計算機佔滿整個房間時，測量和跟蹤您的健身關鍵績效指標（KPI）是一個完全模擬的過程。這不再是情況。因此，“量化自我”運動正在迅速成熟。
最常監控的KPI包括：
心率
血壓
體重
身高
睡眠時間
運動模式
所有這些都可以通過適當的傳感器和基本硬件輕鬆量化。眾所周知，神經科學和許多生物醫學科學都面臨樣本量問題。在試圖解決這個問題時，最佳方法是增加額外的參與者，而不是訓練那些僅選擇因為他們距離較近而選擇的小組。隨著全範圍的遠程KPI可測量，這是一種支持神經科學研究繁榮和生存的可行方法。
4. 增加參加者的包容性和多樣性
“WEIRD”群體是誰，為什麼我們特別了解他們那麼多？
“行為科學家經常基於完全來自 西方、受過教育的、工業化的、富裕的和民主的（WEIRD）社會的樣本在世界頂級期刊上發表廣泛的關於人類心理學和行為的聲明。”
這是個常見的論調，心理學對大學生、白人富裕個體瞭解很多，但對一般人類卻知之甚少。
為什麼？
心理學實驗在大學校園內進行，受試者的加入標準並不比他們白天的接近性和可用性更廣泛。為了對更廣泛的人群得出結論，心理學實驗的樣本組需要包括更多的來自多元背景的個體。這個問題的關鍵在於遠程數據收集設備，特別是為消費者自行使用而設計的設備。
5. 短期和長期成本降低
現代雲平台使得物理距離變得無關緊要。
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隨機樣本比便利樣本（例如大學生）成本更高，因為你需要在當地社區為研究對象做廣告。簡單地說，廣告是有成本的。
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通常，個別研究實驗室不得不支付和維護自己的IT設備，尤其是如果它是數據收集的專門硬件。當然，隨著時間的推移，技術會進步。在此期間，更新基礎設施成本很高。出於這個原因，訪問現代雲平台和減少成本的數據收集硬件可以減少神經科學研究中的資源使用。
6. 生理和行為的量化一直是“遠程”的
傳感器硬件與數據處理軟件之間的距離無關。
理解、預測和治療人類行為是大多數學術研究的核心，尤其是神經科學。通常，“行為數據收集”這一概念會讓人想到穿著令人懷疑的無污點實驗室外套的科學家遠距離看著受試者，不時在筆記本上記錄的畫面。
這是個簡單的想法，但它充滿了潛在的未知變異來源，這些變異可能影響受試者的活動或行為。在科學實驗中，目標是盡可能消除此類無法控制的變異。這種做法對於當觀察到一個效果時，做出基於證據的反因果推論是必不可少的。
如何在神經科學研究中去除錯誤源
去除在量化人類生理和行為時的錯誤源的尋求是持續進行的。最基本的，這通常涉及對硬件的改進，這些硬件從傳感器收集數據，然後使用模擬或數字軟件進行處理，以識別感興趣的項目、趨勢或個體間或個體內的差異。遠程數據收集比最初假設的更強大，並且可以提供多樣但相關的數據集，為實驗增添預測能力。
7. 機器學習提供更好的數據
數據 + 元數據 + 機器學習 (ML) = 最全面的行為活動模型。
人們對你是誰、你在哪裡、你愛什麼、恨什麼的人工智能模型，正在以許多人未曾預料的規模被使用。幸運的是，我們現代市場上出售的商業神經科學數據收集設備。它們對數據和廣告元數據的使用可能會導致比什麼可以在更無菌、隔離的實驗室環境中收集到的更全面的行為理解。
在其核心，所提供的數據（姓名、地點、生日）與潛在的元數據（在網站上停留的時間、先前的網站、退出網站）合並，並釋放出了完全新的分析技術，結果發現是非常有用的，用於測量和預測人類行為。
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總結起來，受試者可以在沒有研究人員直接監督的情況下在家中進行數據收集。他們可以向自己的大腦收集這些信息以供個人使用，也可以選擇上傳他們的EEG或專門為更大規模的持續性研究專案收集EEG。
成立於2011年，EMOTIV是一家總部位於舊金山的生物信息學公司，致力於通過客製化腦電圖（EEG）硬件、分析和可視化來推動我們對人類大腦的理解。EMOTIV的EEG研究方法更接近“現實世界”的條件，因為受試者是在更能真實反映他們實際生活方式的信息和環境中被測試的。
EMOTIV頭盔
EMOTIV INSIGHT
EMOTIV為廣泛的用戶群體提供服務，從專業人士到只想學習大腦的個人。EMOTIV INSIGHT 5通道EEG頭盔旨在用於腦-機接口（BCI）。Insight結合了簡便的設計與革命性的傳感器技術。
EMOTIV EPOC X 和 EPOC Flex
EMOTIV EPOC X 和 EPOC Flex 提供14通道和32通道EEG系統。專為在任何環境中進行神經科學研究而設計，EPOC頭盔是無線的，並具有改進的傳感器技術。這兩種頭盔已被獨立研究小組驗證，且被證明提供高質量的研究級數據。
完整比較 EMOTIV EEG 系統的技術能力可供查看。
EMOTIV技術
我們有一整套工具來支撐神經科學研究的每一步。
emotivpro軟件允許用戶處理、分析和可視化試驗結果。研究人員還可以設計專業級的實驗，其中任何持有EMOTIV頭盔的參與者都可以參加，只要符合實驗設計。
EMOTIV的軟件開發工具包（SDK）也可用，因此可以在移動中使用頭盔和智能手機進行自定義應用、交互或實驗設計。
隨著越來越多的學科和商業市場正在接受神經科學工具和方法論，EMOTIV的低成本、易用性EEG系統正被用於：
神經科學研究
健康和健康營銷計劃
汽車行業
神經營銷
消費者研究
教育
娛樂設置
此外，由於質量控制指標評估的處理軟件，研究人員也可以信任數據的收集過程。
