Mathematical Psychology

This project investigates mathematical psychology's historical and philosophical foundations to clarify its distinguishing characteristics and relationships to adjacent fields. Through gathering primary sources, histories, and interviews with researchers, author Prof. Colin Allen - University of Pittsburgh [1, 2, 3] and his students Osman Attah, Brendan Fleig-Goldstein, Mara McGuire, and Dzintra Ullis have identified three central questions:

What makes the use of mathematics in mathematical psychology reasonably effective, in contrast to other sciences like physics-inspired mathematical biology or symbolic cognitive science?
How does the mathematical approach in mathematical psychology differ from other branches of psychology, like psychophysics and psychometrics?
What is the appropriate relationship of mathematical psychology to cognitive science, given diverging perspectives on aligning with this field?

Preliminary findings emphasize data-driven modeling, skepticism of cognitive science alignments, and early reliance on computation. They will further probe the interplay with cognitive neuroscience and contrast rational-analysis approaches. By elucidating the motivating perspectives and objectives of different eras in mathematical psychology's development, they aim to understand its past and inform constructive dialogue on its philosophical foundations and future directions. This project intends to provide a conceptual roadmap for the field through integrated history and philosophy of science.

The Project: Integrating History and Philosophy of Mathematical Psychology

This project aims to integrate historical and philosophical perspectives to elucidate the foundations of mathematical psychology. As Norwood Hanson stated, history without philosophy is blind, while philosophy without history is empty. The goal is to find a middle ground between the contextual focus of history and the conceptual focus of philosophy.

The team acknowledges that all historical accounts are imperfect, but some can provide valuable insights. The history of mathematical psychology is difficult to tell without centering on the influential Stanford group. Tracing academic lineages and key events includes part of the picture, but more context is needed to fully understand the field's development.

The project draws on diverse sources, including research interviews, retrospective articles, formal histories, and online materials. More interviews and research will further flesh out the historical and philosophical foundations. While incomplete, the current analysis aims to identify important themes, contrasts, and questions that shaped mathematical psychology's evolution. Ultimately, the goal is an integrated historical and conceptual roadmap to inform contemporary perspectives on the field's identity and future directions.

The Rise of Mathematical Psychology

The history of efforts to mathematize psychology traces back to the quantitative imperative stemming from the Galilean scientific revolution. This imprinted the notion that proper science requires mathematics, leading to "physics envy" in other disciplines like psychology.

Many early psychologists argued psychology needed to become mathematical to be scientific. However, mathematizing psychology faced complications absent in the physical sciences. Objects in psychology were not readily present as quantifiable, provoking heated debates on whether psychometric and psychophysical measurements were meaningful.

Nonetheless, the desire to develop mathematical psychology persisted. Different approaches grappled with determining the appropriate role of mathematics in relation to psychological experiments and data. For example, Herbart favored starting with mathematics to ensure accuracy, while Fechner insisted experiments must come first to ground mathematics.

Tensions remain between data-driven versus theory-driven mathematization of psychology. Contemporary perspectives range from psychometric and psychophysical stances that foreground data to measurement-theoretical and computational approaches that emphasize formal models.

Elucidating how psychologists negotiated to apply mathematical methods to an apparently resistant subject matter helps reveal the evolving role and place of mathematics in psychology. This historical interplay shaped the emergence of mathematical psychology as a field.

The Distinctive Mathematical Approach of Mathematical Psychology

What sets mathematical psychology apart from other branches of psychology in its use of mathematics?

Several key aspects stand out:

Advocating quantitative methods broadly. Mathematical psychology emerged partly to push psychology to embrace quantitative modeling and mathematics beyond basic statistics.
Drawing from diverse mathematical tools. With greater training in mathematics, mathematical psychologists utilize more advanced and varied mathematical techniques like topology and differential geometry.
Linking models and experiments. Mathematical psychologists emphasize tightly connecting experimental design and statistical analysis, with experiments created to test specific models.
Favoring theoretical models. Mathematical psychology incorporates "pure" mathematical results and prefers analytic, hand-fitted models over data-driven computer models.
Seeking general, cumulative theory. Unlike just describing data, mathematical psychology aspires to abstract, general theory supported across experiments, cumulative progress in models, and mathematical insight into psychological mechanisms.

So while not unique to mathematical psychology, these key elements help characterize how its use of mathematics diverges from adjacent fields like psychophysics and psychometrics. Mathematical psychology carved out an identity embracing quantitative methods but also theoretical depth and broad generalization.

Situating Mathematical Psychology Relative to Cognitive Science

What is the appropriate perspective on mathematical psychology's relationship to cognitive psychology and cognitive science? While connected historically and conceptually, essential distinctions exist.

Mathematical psychology draws from diverse disciplines that are also influential in cognitive science, like computer science, psychology, linguistics, and neuroscience. However, mathematical psychology appears more skeptical of alignments with cognitive science.

For example, cognitive science prominently adopted the computer as a model of the human mind, while mathematical psychology focused more narrowly on computers as modeling tools.

Additionally, mathematical psychology seems to take a more critical stance towards purely simulation-based modeling in cognitive science, instead emphasizing iterative modeling tightly linked to experimentation.

Overall, mathematical psychology exhibits significant overlap with cognitive science but strongly asserts its distinct mathematical orientation and modeling perspectives. Elucidating this complex relationship remains an ongoing project, but preliminary analysis suggests mathematical psychology intentionally diverged from cognitive science in its formative development.

This establishes mathematical psychology's separate identity while retaining connections to adjacent disciplines at the intersection of mathematics, psychology, and computation.

Looking Ahead: Open Questions and Future Research

This historical and conceptual analysis of mathematical psychology's foundations has illuminated key themes, contrasts, and questions that shaped the field's development. Further research can build on these preliminary findings.

Additional work is needed to flesh out the fuller intellectual, social, and political context driving the evolution of mathematical psychology. Examining the influences and reactions of key figures will provide a richer picture.

Ongoing investigation can probe whether the identified tensions and contrasts represent historical artifacts or still animate contemporary debates. Do mathematical psychologists today grapple with similar questions on the role of mathematics and modeling?

Further analysis should also elucidate the nature of the purported bidirectional relationship between modeling and experimentation in mathematical psychology. As well, clarifying the diversity of perspectives on goals like generality, abstraction, and cumulative theory-building would be valuable.

Finally, this research aims to spur discussion on philosophical issues such as realism, pluralism, and progress in mathematical psychology models. Is the accuracy and truth value of models an important consideration or mainly beside the point? And where is the field headed - towards greater verisimilitude or an indefinite balancing of complexity and abstraction?

By spurring reflection on this conceptual foundation, this historical and integrative analysis hopes to provide a roadmap to inform constructive dialogue on mathematical psychology's identity and future trajectory.

The SDTEST^®

The SDTEST^® is a simple and fun tool to uncover our unique motivational values that use mathematical psychology of varying complexity.

The SDTEST^® helps us better understand ourselves and others on this lifelong path of self-discovery.

Here are reports of polls which SDTEST^® makes:

1) છેલ્લા મહિનામાં કર્મચારીઓના સંબંધમાં કંપનીઓની ક્રિયાઓ (હા / ના)

2) છેલ્લા મહિનામાં કર્મચારીઓના સંબંધમાં કંપનીઓની ક્રિયાઓ (હકીકતમાં%)

3) ભય

4) મારા દેશનો સામનો કરવામાં સૌથી મોટી સમસ્યાઓ

5) સફળ ટીમો બનાવતી વખતે સારા નેતાઓ કયા ગુણો અને ક્ષમતાઓનો ઉપયોગ કરે છે?

6) ગૂગલ. પરિબળો કે જે ટીમની અસરને અસર કરે છે

7) નોકરી શોધનારાઓની મુખ્ય પ્રાથમિકતાઓ

8) બોસને મહાન નેતા શું બનાવે છે?

9) લોકોને કામ પર શું સફળ બનાવે છે?

10) શું તમે દૂરસ્થ કામ કરવા માટે ઓછા પગાર મેળવવા માટે તૈયાર છો?

11) શું વયવાદ અસ્તિત્વમાં છે?

12) કારકિર્દીમાં વયવાદ

13) જીવનમાં વયવાદ

14) વયવાદનાં કારણો

15) લોકો શા માટે છોડી દે છે (અન્ના મહત્વપૂર્ણ દ્વારા)

16) વિશ્વાસ (#WVS)

17) Ox ક્સફર્ડ હેપ્પીનેસ સર્વે

18) માનસિક સુખાકારી

19) તમારી આગામી સૌથી ઉત્તેજક તક ક્યાં હશે?

20) તમારા માનસિક સ્વાસ્થ્યની સંભાળ રાખવા માટે તમે આ અઠવાડિયે શું કરશો?

21) હું મારા ભૂતકાળ, વર્તમાન અથવા ભવિષ્ય વિશે વિચારું છું

22) ગુણવત્તા

23) કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને સંસ્કૃતિનો અંત

24) લોકો શા માટે વિલંબ કરે છે?

25) આત્મવિશ્વાસ વધારવામાં લિંગ તફાવત (આઈએફડી એલેન્સબેચ)

26) Xing.com સંસ્કૃતિ આકારણી

27) પેટ્રિક લેન્સિઓનીની "ટીમની પાંચ નિષ્ક્રિયતા"

28) સહાનુભૂતિ છે ...

29) જોબ offer ફર પસંદ કરવામાં આઇટી નિષ્ણાતો માટે શું આવશ્યક છે?

30) શા માટે લોકો પરિવર્તનનો પ્રતિકાર કરે છે (સિઓબ á ન મ H કલે દ્વારા)

31) તમે તમારી લાગણીઓને કેવી રીતે નિયમન કરો છો? (નવાલ મુસ્તફા દ્વારા એમ.એ.)

32) 21 કુશળતા કે જે તમને કાયમ માટે ચૂકવણી કરે છે (યર્મિયા ટીઓ / 赵汉昇 દ્વારા)

33) વાસ્તવિક સ્વતંત્રતા છે ...

34) અન્ય લોકો સાથે વિશ્વાસ વધારવાની 12 રીતો (જસ્ટિન રાઈટ દ્વારા)

35) પ્રતિભાશાળી કર્મચારીની લાક્ષણિકતાઓ (ટેલેન્ટ મેનેજમેન્ટ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ દ્વારા)

36) તમારી ટીમને પ્રોત્સાહિત કરવા માટે 10 કીઓ

37) અંતરાત્માનું બીજગણિત (વ્લાદિમીર લેફેબ્રે દ્વારા)

38) ભવિષ્યની ત્રણ વિશિષ્ટ શક્યતાઓ (ડૉ. ક્લેર ડબલ્યુ. ગ્રેવ્સ દ્વારા)

39) અચૂક આત્મવિશ્વાસ બનાવવાની ક્રિયાઓ (સુરેન સામર્ચ્યન દ્વારા)

40)

Below you can read an abridged version of the results of our VUCA poll “Fears“. The full version of the results is available for free in the FAQ section after login or registration.

ભય

ચાર્ટ્સ સંબંધ

VUCA

સહસંબંધ ગુણાંક આ વખતે પણ વિવેચકોએ કિંમત

સામાન્ય વિતરણ, વિલિયમ સીલી ગોસ્સેટ (વિદ્યાર્થી) દ્વારા r = 0.0318

નોન સામાન્ય વિતરણ, ભાલા દ્વારા r = 0.0013

ફક્ત પરિણામો બતાવો > r = 0.0318

વિતરણ	સામાન્ય	સામાન્ય	સામાન્ય	સામાન્ય	સામાન્ય	સામાન્ય	સામાન્ય	સામાન્ય
બધા પ્રશ્નો બધા પ્રશ્નો મારો સૌથી મોટો ભય છે
મારો સૌથી મોટો ભય છે
Answer 1	-	નબળા હકારાત્મક 0.0554	નબળા હકારાત્મક 0.0283	નબળા નકારાત્મક -0.0173	નબળા હકારાત્મક 0.0940	નબળા હકારાત્મક 0.0355	નબળા નકારાત્મક -0.0157	નબળા નકારાત્મક -0.1559
Answer 2	-	નબળા હકારાત્મક 0.0194	નબળા નકારાત્મક -0.0048	નબળા નકારાત્મક -0.0394	નબળા હકારાત્મક 0.0659	નબળા હકારાત્મક 0.0490	નબળા હકારાત્મક 0.0117	નબળા નકારાત્મક -0.0981
Answer 3	-	નબળા નકારાત્મક -0.0011	નબળા નકારાત્મક -0.0085	નબળા નકારાત્મક -0.0450	નબળા નકારાત્મક -0.0440	નબળા હકારાત્મક 0.0474	નબળા હકારાત્મક 0.0740	નબળા નકારાત્મક -0.0192
Answer 4	-	નબળા હકારાત્મક 0.0427	નબળા હકારાત્મક 0.0272	નબળા નકારાત્મક -0.0230	નબળા હકારાત્મક 0.0182	નબળા હકારાત્મક 0.0351	નબળા હકારાત્મક 0.0239	નબળા નકારાત્મક -0.0995
Answer 5	-	નબળા હકારાત્મક 0.0268	નબળા હકારાત્મક 0.1299	નબળા હકારાત્મક 0.0101	નબળા હકારાત્મક 0.0772	નબળા નકારાત્મક -0.0003	નબળા નકારાત્મક -0.0182	નબળા નકારાત્મક -0.1785
Answer 6	-	નબળા નકારાત્મક -0.0028	નબળા હકારાત્મક 0.0050	નબળા નકારાત્મક -0.0621	નબળા નકારાત્મક -0.0081	નબળા હકારાત્મક 0.0241	નબળા હકારાત્મક 0.0856	નબળા નકારાત્મક -0.0347
Answer 7	-	નબળા હકારાત્મક 0.0102	નબળા હકારાત્મક 0.0340	નબળા નકારાત્મક -0.0661	નબળા નકારાત્મક -0.0304	નબળા હકારાત્મક 0.0518	નબળા હકારાત્મક 0.0687	નબળા નકારાત્મક -0.0515
Answer 8	-	નબળા હકારાત્મક 0.0632	નબળા હકારાત્મક 0.0732	નબળા નકારાત્મક -0.0275	નબળા હકારાત્મક 0.0143	નબળા હકારાત્મક 0.0371	નબળા હકારાત્મક 0.0173	નબળા નકારાત્મક -0.1337
Answer 9	-	નબળા હકારાત્મક 0.0732	નબળા હકારાત્મક 0.1619	નબળા હકારાત્મક 0.0069	નબળા હકારાત્મક 0.0644	નબળા નકારાત્મક -0.0108	નબળા નકારાત્મક -0.0489	નબળા નકારાત્મક -0.1811
Answer 10	-	નબળા હકારાત્મક 0.0756	નબળા હકારાત્મક 0.0681	નબળા નકારાત્મક -0.0139	નબળા હકારાત્મક 0.0290	નબળા હકારાત્મક 0.0341	નબળા નકારાત્મક -0.0122	નબળા નકારાત્મક -0.1343
Answer 11	-	નબળા હકારાત્મક 0.0631	નબળા હકારાત્મક 0.0536	નબળા નકારાત્મક -0.0091	નબળા હકારાત્મક 0.0113	નબળા હકારાત્મક 0.0239	નબળા હકારાત્મક 0.0247	નબળા નકારાત્મક -0.1260
Answer 12	-	નબળા હકારાત્મક 0.0442	નબળા હકારાત્મક 0.0943	નબળા નકારાત્મક -0.0340	નબળા હકારાત્મક 0.0342	નબળા હકારાત્મક 0.0335	નબળા હકારાત્મક 0.0256	નબળા નકારાત્મક -0.1535
Answer 13	-	નબળા હકારાત્મક 0.0700	નબળા હકારાત્મક 0.0962	નબળા નકારાત્મક -0.0393	નબળા હકારાત્મક 0.0295	નબળા હકારાત્મક 0.0412	નબળા હકારાત્મક 0.0147	નબળા નકારાત્મક -0.1624
Answer 14	-	નબળા હકારાત્મક 0.0783	નબળા હકારાત્મક 0.0900	નબળા નકારાત્મક -0.0019	નબળા નકારાત્મક -0.0089	નબળા હકારાત્મક 0.0043	નબળા હકારાત્મક 0.0139	નબળા નકારાત્મક -0.1221
Answer 15	-	નબળા હકારાત્મક 0.0538	નબળા હકારાત્મક 0.1282	નબળા નકારાત્મક -0.0345	નબળા હકારાત્મક 0.0152	નબળા નકારાત્મક -0.0176	નબળા હકારાત્મક 0.0237	નબળા નકારાત્મક -0.1159
Answer 16	-	નબળા હકારાત્મક 0.0699	નબળા હકારાત્મક 0.0263	નબળા નકારાત્મક -0.0371	નબળા નકારાત્મક -0.0377	નબળા હકારાત્મક 0.0699	નબળા હકારાત્મક 0.0205	નબળા નકારાત્મક -0.0788

એમએસ એક્સેલ પર નિકાસ

આ કાર્યક્ષમતા તમારા પોતાના VUCA મતદાનમાં ઉપલબ્ધ હશે

બરાબર

You can not only just create your poll in the જકાત «V.U.C.A મતદાન ડિઝાઇનર» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the જકાત «મતદાન -દુકાન», as already the authors of polls.

If you participated in VUCA polls, you can see your results and compare them with the overall polls results, which are constantly growing, in your personal account after purchasing જકાત «મારા SDT»

[1] https://twitter.com/wileyprof

[2] https://colinallen.dnsalias.org

[3] https://philpeople.org/profiles/colin-allen

2023.10.13

વાલેરી કોસેન્કો

ઉત્પાદન માલિક SaaS SDTEST®

વેલેરી 1993 માં સામાજિક શિક્ષણશાસ્ત્રી-મનોવિજ્ઞાની તરીકે લાયક બન્યા હતા અને ત્યારથી પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટમાં તેમના જ્ઞાનનો ઉપયોગ કર્યો છે.
વેલેરીએ 2013 માં માસ્ટર ડિગ્રી અને પ્રોજેક્ટ અને પ્રોગ્રામ મેનેજરની લાયકાત મેળવી. તેમના માસ્ટર પ્રોગ્રામ દરમિયાન, તેઓ પ્રોજેક્ટ રોડમેપ (GPM ડ્યુશ ગેસેલશાફ્ટ ફ્યુર પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટ e. V.) અને સર્પાકાર ડાયનેમિક્સથી પરિચિત થયા.
વેલેરી V.U.C.A.ની અનિશ્ચિતતાની શોધ કરનાર લેખક છે. મનોવિજ્ઞાનમાં સર્પાકાર ડાયનેમિક્સ અને ગાણિતિક આંકડાઓનો ઉપયોગ કરીને ખ્યાલ અને 38 આંતરરાષ્ટ્રીય મતદાન.

આ પોસ્ટ છે 0 ટિપ્પણી

ના માટે જવાબ

જવાબ રદ કરો

તમારી ટિપ્પણી મૂકો