Neurociencia en User Research

¿Qué demonios es un electroencefalograma (EEG)? ¿Cómo me ayuda en el estudio de conductas humanas? Mi experiencia con dispositivos EEG

Por: Alexis Brantes Rodríguez. MA. Neurociencias: Bases Biológicas, Diagnóstico y Tratamiento de los Trastornos Mentales

En mi obsesión por identificar las respuestas biológicas de las personas mientras interactúan con una interfaz física o digital, pasé de los patrones cognitivos a idear una forma propia, sistemática y visual que me permitiera, así como a mi empresa consultora, ofrecer una solución creíble, sencilla y efectiva para la identificación y diagnóstico de las respuestas emocionales a nivel biológico por parte de las personas que evaluamos en diferentes estudios centrados en el usuario y sus conductas.

Con esta fijación en mente, con mi socia, Pamela Donoso, creamos en 2013 un modelo llamado User-Emotion Analysis, el cual permite conocer los patrones emocionales de los usuarios mientras ellos interactúan con un producto o servicio digital.

El modelo se basa en la aplicación de Neurobiología de las Emociones, Psicología Cognitiva y Neurociencia Afectiva como complemento al proceso estándar de User-Centered Analysis, con foco en el reconocimiento de las emociones como respuestas inconscientes de las personas frente a un estímulo. La respuesta puede ser de registro biométrico, sonoro, bioelectrico, conductal o de autoreporte, siendo muchas veces la más frecuente la biométrica o por muchos, entendida como facial. Sus campos de aplicaicón son HCI, HRI, UX, SD y CX, según enfoque del equipo de Research.

Esto es fabuloso, pero en el día a día, uno suele caer en lo “tedioso” de mapear cuadro a cuadro y reconocer la expresión facial. Como humano que somos, analizar un video nos puede tomar entre 30 a 45 días, siempre y cuando ordenemos todo como corresponde y realicemos el estudio de forma adecuada. Esta razón práctica, me llevó a sistematizar el proceso, realizando un sistema digital que se basa en reconocimiento biométrico de las expresiones faciales, identificando y categorizando emociones en estados de respuestas biológicamente adecuados acorde al modelo contemporáneo del funcionamiento del cerebro y las emociones. El software en la actualidad tiene una precisión de 85%, por sobre el 70% que como humanos, he podido contrastar. Esto se conoce como el modelo de UserEmotion.com. En la actualidad estamos mejorando la precisión a un 95% con la integración de una nueva tecnología. Otro beneficio indirecto, reducimos el tiempo de proceso a 5–10 días ;)-

Hoy (2018), UserEmotion funciona muy bien para casos de uso tradicionales, de oficina y de ambiente escritorio, con algunas variantes para casos físicos, pero queda parcialmente “ciego” al momento de llevarlo a la realidad virtual, donde el HMD no nos permite reconocer el movimiento facial del usuario, impidiendo el reconocimiento facial. Como respuesta a esta problemática, hemos analizado y trabajado una variable interesante. Incluimos el EEG para medir estados similares en los usuarios, llegando a una mejora que nos permitió presentar el caso de “UX y Emociones en Realidad Virtual”presentado en el Interaction South America 2016.

No es el objetivo de este articulo entrar en detalle sobre el estudio, ya que lo principal es mostrar un cuadro comparativo que hemos preparado sobre los diversos modelos de EEG que existen en el mercado y como esto significó una evolución para el modelo User-Emotion Analysis. El estudio está proximo a ser editado por Neurolatam.org, el cual expone el trabajo de investigación de Neurociencia en Realidad Virtual completo, del cual adelantamos resultados en el evento de Realidad Virtual organizado por NEO MEDIA LAB en Buenos Aires, Argentina del 2017.

Antes de continuar, es bueno recordar qué es un electroencefalograma (EEG).

Podemos describirlo como una técnica usada para evaluar la actividad eléctrica en el cerebro, donde las células se comunican entre sí utilizando impulsos eléctricos. Un EEG, debido a que permite registrar los patrones de la actividad cerebral, puede ser usado para detectar problemas potenciales asociados a la actividad neuronal. Estas anomalías pueden ser signo de trastornos mentales, afectivos y de conducta, por lo que es muy útil para detectar problemas de una forma no invasiva.

Una primera impresión sobre el alcance del EEG es comprender que permite identificar:

· Trastornos convulsivos (como epilepsia).

· Una lesión en la cabeza.

· Encefalitis (una inflamación del cerebro).

· Un tumor cerebral.

· Encefalopatía (una enfermedad que causa disfunción cerebral).

· Problemas de memoria.

· Trastornos del sueño.

· Demencia.

· Determinar si un paciente vive dentro de un coma cerebral.

· Monitorear actividad cerebral en pacientes que son intervenidos quirúrgicamente.

· Niveles de estrés.

· Carga cognitiva.

· Atención.

· Relajación.

· Inclinaciones emocionales.

Para lograr los registros, utilizamos pequeños discos planos de metal (electrodos) en el cuero cabelludo unidos por cables para que los electrodos puedan recolectar los impulsos en la zona cerebral, enviando una señal al computador, donde son procesadas las señales. El registro eléctrico de un EEG se visualiza como ondas cerebrales (olas) con picos y valles. Lo que permite a los doctores y especialistas identificar anomalías en los patrones de actividad.

¿Suena genial, verdad?

Lo es, pero debemos tomar cierta distancia con respecto a lo que podemos recoger y medir si no disponemos de equipos médicos de alto performance, como suele ser el caso de los makers, neurocientíficos no patrocinados por un centro de investigación y entusiastas del tema, quienes suelen tener dos opciones de bajo costo; armarse su propio EEG con arduino (DIY, teniendo acceso y conocimiento de todo el proceso de recolección, filtrado y procesamiento de datos) o trabajar con headbands/headsets nivel consumidor, donde debemos confiar en lo que los diferentes productores nos entreguen en sus productos o jugar a hackearlos y perder filtros de ruido muscular que nos ahorran horas de trabajo.

Es aquí cuando el articulo se vuelve crudo, pues es hora de comenzar con los datos que no nos cuentan al momento de visitar cada sitio web para comprar un dispositivo.

En el área de Research de Posmo CX Consulting & Research, (Desde el 2018, separada en el Observatorio Diseño y Emociones), hemos accedido a múltiples dispositivos para probarlos con diferentes usuarios y proyectos. A continuación revisaremos el proyecto OpenBCI, OpenEEG, BYB SpikerShield, los dispositivos Emotiv EPOC, Neurosky’s MindWave. Muse Headband, Melon Headband y el Emotiv Insight.

Proyecto OpenBCI: tiene una curva de aprendizaje mucho más amplia que la del resto de dispositivos que revisaremos, lo que es lógico debido a que se trata de un proyecto DIY, donde debes tener conocimiento base para armarlo y entender las posibilidades que te entrega. Es bueno aclarar que se trata de un hardware y software 100% de código abierto (open-source), posee una activa comunidad en línea que comparte ideas y nuevos usos a la plataforma.

OpenBCI puede manejar ocho canales, así como ser expandido a 16 gracias al módulo Daisy. Viene con electrodos dorados, adopta el sistema de locación transcranial 10–20, gel conductor e incluyen un cable adaptador de electrodos “touch-proof”; Es además compatible con electrodos secos/activos. Como alternativa, ofrecen versiones más baratas, como es el caso del Ganglion, el cual soporta cuatro canales más el módulo Simblee bluetooth permite comunicación inalámbrica con otros dispositivos, enviando los datos vía streaming a smartphone corriendo ble.

Las posibilidades que entrega OpenBCI son enormes, pero enfrenta un problema que es habitual en este tipo de proyectos; Necesitas experiencia con circuitos, tiempo y paciencia para aprender la documentación. Sin duda alguna, una vez dominado el hardware y software, comenzarás a experimentar nuevas aplicaciones y desarrollando tus propias versiones.

SpikerShield desarrollado por BackYard Brains (CL/USA)

Una forma nacional -de Chile- para ingresar a este mundo “maker”, es usar el SpikerShield de los amigos de BackYard Brains, empresa que desarrolla módulos para arduino con el fin de enseñar neurociencia. Tienen una noble cruzada para educar sobre la temática, convirtiéndose en uno de los divulgadores de ciencia relevantes del medio. Su shield para arduino ofrece mediciones tanto de EEG como de EKG, entregándonos una app para visualizar y registrar los datos en bruto (raw data). La app permite modular la frecuencia, filtrar por eventos, rango de frecuencia 0 a 50hz/60hz, visualización de histograma, zoom en onda EEG y delimitar el rango de frecuencia. De forma adicional, es posible acceder al raw data por medio de arduino.

OpenEEG — Dashboard de análisis

El proyecto OpenEEG es producto de un grupo de entusiastas que han creados tableros bajo la filosofía hágalo usted mismo (DIY). Es una comunidad de cultura libre con hardware (Siendo ModularEEG, de 2 canales, el más popular) de código abierto que es compatible con un amplio numero de software de la misma filosofía, incluyendo OpenViBE, BioEra y BrainBay, entre otros. Así como con el SpikerShield de BYB, su uso es recomendado para quienes tienen experiencia en soldar y armar sus propios experimentos, convirtiéndose en un desafío para novatos y en un interesante proyecto para usuarios avanzados.

Brainwave de NeuroSky

El siguiente en la lista no es open-source, pero es un dispositivo altamente hackeable. Me refiero al NeuroSky Brainwave, el cual ha sido por años el headset más confiable y accesible del mercado. Es el primero en tener un market de apps de diversa aplicación, abordando los juegos, asistentes de meditación y de forma opcional para investigadores, una suite que entrega el raw data.

El Mindwave usa un enlace bluetooth para enviar los datos EEG a una app de Windows, Mac, iOS o Android. Si eres de los que gusta desarrollar tus propios programas, cuentas con un completo SDK (Developers Tools) que te entrega acceso a todo lo que el dispositivo mide, haciendo la exploración más simple y entretenida.

El raw EEG data no está encriptado, el dispositivo procesa en tiempo real y encima datos al computador, incluyendo:

• Amplitud de cada banda EEG (Delta, Theta, Alpha, Beta y Gamma)

• Salida propietaria de NeuroSky eSense para medir “Atención” y “Meditacion”.

• Estado de la calidad del EEG/ECG recolectado.

El dispositivo posee solo un canal que se compone de un electrodo seco pasivo en el lóbulo prefrontal (FP1) y un clip electrodo de referencia en el lóbulo de la oreja. Utiliza 12bit ADC; con una muestra de datos de 512Hz.

Su diseño es sutil, cómodo y permite medir en diversas actividades cotidianas, como escenarios de juegos de video 2D, 3D, actividad física en espacios abiertos/cerrados, trabajo, pruebas de usuarios, utilizando HMD, entre otros. El único problema que presenta este dispositivo es la alimentación de energía, la cual depende de una pila alcalina de 1.4w, dejando a las recargables de común alcance como un gasto innecesario, ya que su potencia es de 1.2w (No siempre funciona con recargables).

Es de destacar que la base de NeuroSky Brainwave y su chip TGAM + el módulo eSense se han vuelto la base de neurojuguetes como Necomimi, The Force Trainer II: Hologram Experience, Puzzlebox Orbit, Sleep Shepherd Blue y BrainLink Pro: BrainWave Headset. Su tecnología ha sido la base para otros productos en esta lista, como el MUSE y MELON (Q.E.P.D.).

Alexis Brantes en NEO MEDIA LAB 2017, utilizando en vivo un MUSE HEADBAND (EEG)

Muse Headband es desarrollado por la empresa Interaxon, quienes han desarrollado un dispositivo liviano, visualmente atractivo y de fácil uso que busca impulsar el cuidado de la salud psicológica, permitiendo llevar un registro de concentración y meditación a un nivel que no se había logrado antes.

Envía los datos vía bluetooth a apps compatibles con iOS, Android, Mac OS, Windows y Ubuntu Linux (Sí, al fin un dispositivo que se preocupa de la comunidad Linux). El precio del dispositivo es mediano, compitiendo con Emotiv, OpenBCI y los nuevos dispositivos post-2016.

El Muse headband tiene cuatro canales (dos en el frente y dos en la parte posterior de la cabeza), del tipo electrodos secos con un diseño simple, minimalista que permite un uso durante ocho horas de forma ininterrumpida. Se basa en el sistema de locación transcranial 10–20 (estándar), tomando el AF3, AF4, TP9 y TP10. Posee un electrodo de referencia en el AFz.

No es de código abierto, pero sí ofrece un openSDK que permite acceder al dato en bruto (raw data), así como al dato que ha sido procesado en el dispositivo en sí. Esto le ha permitido ser fácilmente adoptado por la comunidad de hackers e intrusos de tecnología, llegando a sonar tanto como el Neurosky Brainwave.

Mi Emotiv EPOC+ se rompió para este estudio, estas imágenes lo muestran :/ #badUX

Emotiv es una empresa que se ha hecho de cierto prestigio en el mercado por sus dispositivos acompañados de una variedad confiable de apps que entregan información valiosa para sus usuarios. Con dispositivos visualmente atractivos, Emotiv ha logrado lanzar dos productos que se han vuelto un ícono de la reciente generación llamada “Neurodispositivos”, los cuales han democratizado el uso de tecnología en las últimas décadas.

Vieja foto de mi Emotiv EPOC+ en su mejor momento, tomada en 2015, casi un año antes del estudio UX en VR, donde se rompieron algunas terminales y lar reemplacé artesanalmente. Funciona bien, pero no se ve bonito :/

Emotiv EPOC es un BCI lanzado en 2009, el cual fue mejorado con una versión posterior en 2015 (EPOC+).

En ambas versiones, los datos que se obtienen se encuentran encintados, por lo que no está permitido acceder a tus datos en bruto (raw EEG data), por lo que te obligan a comprar un SDK de desarrollo que aumenta el costo del producto en sí.

El dispositivo tiene 14 electrodos húmedos que deben ser hidratados con una solución salina en un contenedor especial, de forma adicional, posee dos canales de referencia. Esto se traduce en las coordenadas AF3, AF4, F3, F4, FC5, FC6, F7, F8, T7, T8, P7, P8, O1, O2.

Aquí lleno de alegría con mi Emotiv Insight en 2015, medio año antes de ver como sus terminales se rompieron para el estudio de UX en VR #badUX

Emotiv Insight, por otra parte, solo posee cinco canales + dos de referencia, los cuales son AF3, AF4, T7, T8, Pz con una muestra de 128 por segundo en cada canal (EPOC oscila entre 128 a 256 en mismo lapso de tiempo). La gran diferencia sobre EPOC es su estilizado y más inteligente diseño, el cual, es un poco más robusto que el anterior, pero sigue cometiendo errores en un circuito de mala calidad, obligando a solicitar piezas nuevas o a repararlos de forma artesanal, ya que no todos sus componentes son reemplazables.

Emotiv EPOC y el Insight tienen muchas cosas en común, entre ellas, cosas que son realmente valiosas para escenarios y condiciones de laboratorio, ya que nos entrega, además de las ondas cerebrales, reconocimiento de expresiones faciales como parpadeo, sonreír, mirar a izquierda o derecha, reír, etc. Estados emocionales específicos como excitación instantánea, de larga duración, frustración, compromiso, meditación e interés o afinidad. Ambos comparten el mismo software y SDK, por lo que son compatibles con Windows, Linux, Mac OS, iOS y Android.

Sin duda alguna, el Melon Headband, es el EEG que más amé y que más extraño. Espero que DAQRI lo devuelva al mercado en un VR HMD realmente inmersivo. Foto de finales del 2015.

Melon Headband, es un EEG liviano, muy cómodo y diseñado para ser utilizado en el área de neurofeedback, ingresando en la democratización de la tecnología de EEG-BCI de consumo masivo, incentivando el control de estados de meditación.

Aprovechando el TGAM de NeuroSky, utiliza 4 electrodos secos en el lóbulo prefrontal, transmite sus datos recolectados por medio de un Bluetooth 4.0 de bajo consumo.

A diferencia de Brainwave, Melon registra un rango de 0 a 50hz, permitiéndonos tener un histograma de la actividad en tiempo real, así como nos permite tener acceso al dato en bruto por medio de un simple hack.

Fue creado por una startup fundada por un neurocientífico que hizo un dispositivo de bajo costo pensando en sus pares, por lo que incluye algoritmos privados que entregan datos mas precisos que el NeuroSky, por lo que no sorprende ver que fueran comprados por la empresa DAQRI, empresa especializada en ambientes virtuales con un HMD de realidad aumentada para trabajo de alto rendimiento, lo que nos da un indicio del desarrollo de algo llamado “4D”, donde la neurociencia y los dispositivos BCI serán integrados en IVR. Lamentablemente, en el 2017 el soporte de las aplicaciones fue discontinuado por parte de DAQRI, dejando a los poseedores del dispositivo a la deriva, forzándonos a utilizar hacking con Arduino para fines propios, por lo que su compra de segunda mano no es recomendable a menos que expresamente desees experimentar con su tecnología.

Para terminar, te presentamos un gráfico con los puntos que cada dispositivo es capaz de medir.

¿Qué aplicaciones tiene todo esto?

Bueno, como un caso aislado, no deja de ser el inicio de una gran e interesante conversación, pero si nos ponemos serios, podemos encontrar usos muy cotidianos como estudios de conducta humana en ambientes virtuales y físicos. En la consultora lo hemos utilizado para entender patrones de conducta en realidad virtual inmersiva, así como pruebas de A/B testing y eyetracking a modo de complemento y construcción de patrones en la toma de decisiones (Decision-making).

En Posmo CX Consulting & Research lo hemos aplicado (el EEG) con muy buenos resultados con EKG, EyeTracking, Reconocimiento facial, Reconocimiento de Audio/Voz, Análisis de Texto/Sentimientos, Auto-reporte afectivo, Affective Priming y Entrevistas de Escucha Activa, herramientas con las cuales mapeamos la experiencia percibida y proyectada.

En ferias tipo showroom, es útil para entender el impacto emocional de las personas, así como reconocer los efectos positivos y negativos que tienen interfaces en los usuarios, siendo estas del tipo aceptación o rechazo, permitiéndonos identificar las cosas que debemos cambiar en cada elemento probado. También es posible aplicarlo en procesos de Customer Experience y Service Design, complementando los Emocional Journey Mapping con datos biológicos de respuesta a estímulos, identificando puntos de tensión, estrés, frustración y rechazo.