远程数据收集：解决WEIRD样本组的问题

大多数心理学和神经科学研究方法依赖于 WEIRD（白人、受过教育的、工业化的、富裕的和民主的）样本群体。这造成了背景和文化的局限性。如果这些局限性未被承认，那么研究发现对人类群体的普遍性就会受到限制。广泛的、WEIRD 研究方法导致了治疗、疗法，甚至法律的有问题的应用。

采用仅由 WEIRD 参与者组成的狭窄样本集的研究项目可能会制定有害的政策和实践。这是因为这些政策可能基于排除具有代表性不足特征的人的发现。发表在美国国家科学院报告中的一项研究发现，六本顶级美国心理学协会期刊中的 96% 的研究依赖于只能代表全球人口特征的 12% 的 WEIRD 样本。

使这个问题复杂化的是，在许多情况下，代表性不足的群体可能并不是少数族裔。研究表明，WEIRD 个体在许多心理测量中实际上是异常值——包括空间推理、视觉感知、归纳推理和道德推理。

为了帮助减轻 WEIRD 偏见，研究人员可以借助提供访问有限地理区域外的人的在线数据收集工具。通过扩大潜在样本池超出本地可接触的个体，远程数据收集平台——如EmotivLABS——可以增加神经科学研究中的人口多样性和代表性。这种多样性的增加并不需要显著增加受试者招募的成本，从长远来看，可能会更便宜。

全球扩大受试者池可以为您的研究提供更多的统计能力。它还可以使研究更容易被重复——这是之前帖子中讨论的一个主要问题，包括《修复神经科学可重复性危机的 3 种方法》和《认知神经科学中的复制危机》。

远程数据收集平台直接解决了现代心理学、神经科学和社会科学研究中的 WEIRD 问题。考虑到在线、远程研究技术的可用性和可及性，心理实验室没有理由仅依赖于 WEIRD 样本池。

WEIRD 人口采样的有问题的正常化

解决问题的第一步是承认它的存在。Mostafa Salari Rad 等人检查了《心理科学》期刊中的心理学研究报告。作者审查了 428 项研究并根据样本组的地理来源、教育水平、社会经济地位/收入、种族/民族、性别、招募技术和补偿对其进行了编码。绝大多数研究样本（94.15%）仅使用西方英语参与者。

总体而言，研究人员似乎并未修改其研究方法以解决样本缺乏多样性和代表性的问题。诚然，从时间和财务角度来看，修改实验室的实验设计和方法可能是不可行的。

简单地报告有关样本人口统计的信息并在结论中考虑这些信息，确实可以产生影响，同时也显得费用更少。不幸的是，这一简单做法尚未成为标准。例如，一篇2018年的论文指出：

• 超过 72% 的摘要未包含有关被采样人口的细节。

• 83% 没有对与样本多样性相关的可能影响进行统计分析。

• 85% 甚至没有讨论背景/文化的潜在影响。

• 只有 16% 建议未来在其他文化或社会中进行该主题的研究。

最近的研究报告了类似的结果——缺乏多样性而未承认其潜在限制。E.Kate Webb 和国家转化科学促进中心发现，神经科学工具（例如 EEG）通过排除根据表型差异（如发型和皮肤色素沉着）而排除受试者，从而在研究中引入了种族偏见。正如 Webb 所总结的，目标是 "挑战科学工作中的种族主义，并提出可能导致更公平科学的程序和变更"。

过度依赖美国本科生

WEIRD 问题持续存在的一个重要原因是对美国本科生作为研究对象的过度依赖。在 2007 年，67% 发表在《人格杂志》和 20% 发表在《心理科学》的美国研究将美国本科生用作测试对象。这种情况很普遍，因为收集多样化的受试者确实很困难。通常，选择、招募和补偿参与者的过程需要的时间和精力往往超过实际设计、管理和分析实验结果的时间。这意味着研究人员花更多时间专注于组织参与者，而不是发现关于参与者的洞察。

通过远程在线研究平台增加样本池的多样性

全球社区

迅速成为标准做法的是通过在线方式接触、招募和评估研究对象。使用基于云的研究平台使研究人员摆脱了物流（广告、安排、注册）和物理（参与者地点）障碍，从而可以将更多资源投入到他们的实际研究中。

这些平台促进了成本降低和效率提高，同时允许研究人员访问全球受试者网络，更好地表征研究的文化背景。

超越 WEIRD 心理学研究

WEIRD 问题引发了关于研究可靠性、普遍性、有效性和稳健性的问题。这些研究通常试图回答有关人类的问题，但却使用了代表全球人口不到 12% 的个体。

几项推荐措施已经提出以应对 WEIRD 问题。通常，这些建议涉及科学期刊编辑委员会对更具体的报告要求。鉴于研究人员需要发表他们的研究，提交要求应该进行改变：报告必须包含更详细的人口统计信息，并在样本的人口统计特征的背景下讨论他们的结果。

克服与 EmotivLABS 的物流和物理挑战

在线神经科学或心理学实验最常被引用的好处包括增加研究样本大小、快速实现多样化的人口统计和低成本技术。

EmotivLABS 集成了许多这些最佳实践，包括使用 Emotiv EEG 头戴设备对参与者进行的认证过程，以及利用机器学习来验证信号质量的数据质量控制。这使得研究能够进行在线实验，从而生成高质量的数据。此外，Emotiv 持续监控平台使用情况，并与研究人员进行互动，以告知定期发布更新，从而改善软件和硬件。

简化受试者选择

个体和研究人员不再需要亲自见面以进行数据收集。EmotivLABS 通过将每个实验与全球受试者库中最合适的个体匹配，简化了受试者选择、招募和补偿。

研究人员可以在其实验设计中指定人口统计特征，类似于社交网络上广告的精细定位能力。研究者的实验会自动提供给符合所需规格的认证个体。认证过程确保从该社区收集的数据是高质量和完整的。

不同年龄和民族的受试者的可接触性将提高研究的能力，为人类数据的解读提供更多的细微差别。到 2021 年，EmotivLABS 包含来自 80 多个国家、具有多样的教育、职业和社会经济背景的个人。

EmotivLABS 允许研究人员访问美国及其他西方国家以外的参与者；这是减轻 WEIRD 问题的关键因素。

轻松预算

Emotiv 的 EEG 头戴设备比实验室研究设备便宜得多，且设置更简单。个人用户或公民科学家拥有自己的 EMOTIV 头戴设备，因此研究人员无需提供自己的设备。

起初，资深研究人员对商用 EEG 硬件和远程数据收集表示怀疑。这些科学家对在实验室内收集高质量、有效信号数据的挑战有独特的认识，尤其是当受试者在其监督下时。然而，许多研究团队报告了 Emotiv EEG 头戴设备的有效性。这些验证研究大多数报告 Emotiv 系统与实验室系统之间的研究数据相当。这支持 Emotiv 头戴设备作为一种可行的研究级数据收集替代方案。

探索未开发的研究

使用便携式 EEG 硬件使研究人员能够对人类提出新问题，而人类是行走、交谈的生物，生活在实验室之外。例如，在现实世界互动中研究社会认知比使用被困在室内的孤立个体进行实验设计更为理想。此外，借助这种灵活性，纵向研究变得更加可行。
归根结底，不仅仅是实验在有限的、不具代表性的受试者池上进行。

大多数发表的研究报告甚至没有涉及或详细说明其受试者的人口统计属性，超出年龄和性别。

还证明了WEIRD 受试者通常是人类行为光谱中的异常值。换句话说，他们是获取普遍人类特征见解的最不理想的样本组。

如果在实验设计中融入最佳实践和包容性，在线研究实际上可以比离线实验室研究更具影响力和相关性。在任何情况下，在提出研究问题的上下文框架必须经过深思熟虑。
在线研究和离线研究都有优缺点，而研究问题的具体情况应决定研究者的选择。

想要了解 EmotivLABS 可以为您的研究做些什么吗？

使用 Emotiv 的实验构建器构建您的实验，然后将其部署到 EmotivLABS。从全球认证参与者面板中招募，以收集高质量的 EEG 数据，所有这些都在一个平台上。点击这里了解更多或请求演示。