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) Соңғы айдағы қызметкерлерге қатысты компаниялардың іс-әрекеттері (иә / жоқ)

2) Соңғы айдағы қызметкерлерге қатысты компаниялардың іс-әрекеттері (факт%)

3) Қорқыныш

4) Менің елімдегі ең үлкен проблемалар

5) Табысты командаларды салу кезінде қандай қасиеттер мен қабілеттер қолданады?

6) Google. Топтың тиімділігіне әсер ететін факторлар

7) Жұмыс іздеушілердің негізгі басымдықтары

8) Босс үлкен көшбасшы не етеді?

9) Адамдарды жұмыста не сәтті етеді?

10) Сіз қашықтан жұмысқа аз жалақы алуға дайынсыз ба?

11) Аты-жай бар ма?

12) Мансаптағы жасизм

13) Өмірдегі жасизм

14) Аты-бір себептер

15) Адамдардың берілуінің себептері (Анна өмірі бойынша)

16) Сенім (#WVS)

17) Оксфорд Бақыт туралы сауалнама

18) Психологиялық сауықтыру

19) Сіздің келесі қызықты мүмкіндікіңіз қайда болар еді?

20) Осы аптада сіз өзіңіздің психикалық денсаулығыңызға қарау үшін не істейсіз?

21) Мен өткенім, бүгіні немесе болашағым туралы ойланамын

22) Меритократия

23) Жасанды интеллект және өркениет аяқталған

24) Неліктен адамдар кешіреді?

25) Өзіне деген сенімділікті қалыптастырудағы гендерлік айырмашылық (IFD AllylsBach)

26) Xing.com мәдениетін бағалау

27) Патрик Леннионидің «команданың бес дизосы»

28) Эмпатия - бұл ...

29) Жұмыс ұсынысын таңдауда IT мамандары үшін не қажет?

30) Неліктен адамдар өзгеріске қарсы тұрады (Siobhán Mchale)

31) Сіз өзіңіздің эмоцияларыңызды қалай реттейсіз? (Навал Мустафа М.А.)

32) 21 Сізді мәңгі төлейтін дағдылар (Еремия Тео / 赵汉昇)

33) Нағыз еркіндік - бұл ...

34) Басқалармен сенім артудың 12 тәсілі (Джастин Райт)

35) Дарынды қызметкердің сипаттамасы (дарынды басқару институты)

36) Сіздің командаңызды ынталандырудың 10 кілті

37) Ар-ождан алгебрасы (Владимир Лефевр)

38) Болашақтың үш ерекше мүмкіндігі (доктор Клэр В. Грейвс)

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.

Қорқыныш

Диаграммалар Корреляция

VUCA

Корреляция коэффициентінің Сындарлы мәні

Қалыпты таралу, Уильям теңізі Госсет (студент) r = 0.0335

Найзағай емес, найза r = 0.0014

Тек нәтижелерді көрсету > r = 0.0335

Бөлу	Қалыпты емес	Қалыпты емес	Қалыпты емес	Қалыпты	Қалыпты	Қалыпты	Қалыпты	Қалыпты
Барлық сұрақтар Барлық сұрақтар Менің ең үлкен қорқынышым
Менің ең үлкен қорқынышым
Answer 1	-	Әлсіз оң 0.0521	Әлсіз оң 0.0294	Әлсіз теріс -0.0147	Әлсіз оң 0.0885	Әлсіз оң 0.0316	Әлсіз теріс -0.0110	Әлсіз теріс -0.1513
Answer 2	-	Әлсіз оң 0.0213	Әлсіз оң 0.0013	Әлсіз теріс -0.0432	Әлсіз оң 0.0618	Әлсіз оң 0.0453	Әлсіз оң 0.0103	Әлсіз теріс -0.0918
Answer 3	-	Әлсіз теріс -0.0042	Әлсіз теріс -0.0116	Әлсіз теріс -0.0406	Әлсіз теріс -0.0477	Әлсіз оң 0.0487	Әлсіз оң 0.0767	Әлсіз теріс -0.0191
Answer 4	-	Әлсіз оң 0.0421	Әлсіз оң 0.0350	Әлсіз теріс -0.0115	Әлсіз оң 0.0112	Әлсіз оң 0.0307	Әлсіз оң 0.0175	Әлсіз теріс -0.0980
Answer 5	-	Әлсіз оң 0.0288	Әлсіз оң 0.1272	Әлсіз оң 0.0146	Әлсіз оң 0.0697	Әлсіз оң 0.0037	Әлсіз теріс -0.0215	Әлсіз теріс -0.1746
Answer 6	-	Әлсіз теріс -0.0001	Әлсіз оң 0.0042	Әлсіз теріс -0.0607	Әлсіз теріс -0.0115	Әлсіз оң 0.0231	Әлсіз оң 0.0826	Әлсіз теріс -0.0309
Answer 7	-	Әлсіз оң 0.0117	Әлсіз оң 0.0372	Әлсіз теріс -0.0653	Әлсіз теріс -0.0283	Әлсіз оң 0.0495	Әлсіз оң 0.0626	Әлсіз теріс -0.0505
Answer 8	-	Әлсіз оң 0.0658	Әлсіз оң 0.0830	Әлсіз теріс -0.0310	Әлсіз оң 0.0139	Әлсіз оң 0.0334	Әлсіз оң 0.0134	Әлсіз теріс -0.1322
Answer 9	-	Әлсіз оң 0.0660	Әлсіз оң 0.1658	Әлсіз оң 0.0051	Әлсіз оң 0.0691	Әлсіз теріс -0.0093	Әлсіз теріс -0.0498	Әлсіз теріс -0.1820
Answer 10	-	Әлсіз оң 0.0758	Әлсіз оң 0.0724	Әлсіз теріс -0.0173	Әлсіз оң 0.0236	Әлсіз оң 0.0312	Әлсіз теріс -0.0115	Әлсіз теріс -0.1263
Answer 11	-	Әлсіз оң 0.0577	Әлсіз оң 0.0544	Әлсіз теріс -0.0075	Әлсіз оң 0.0082	Әлсіз оң 0.0185	Әлсіз оң 0.0293	Әлсіз теріс -0.1190
Answer 12	-	Әлсіз оң 0.0376	Әлсіз оң 0.1007	Әлсіз теріс -0.0342	Әлсіз оң 0.0296	Әлсіз оң 0.0273	Әлсіз оң 0.0341	Әлсіз теріс -0.1500
Answer 13	-	Әлсіз оң 0.0627	Әлсіз оң 0.1017	Әлсіз теріс -0.0443	Әлсіз оң 0.0248	Әлсіз оң 0.0434	Әлсіз оң 0.0189	Әлсіз теріс -0.1576
Answer 14	-	Әлсіз оң 0.0732	Әлсіз оң 0.1036	Әлсіз оң 0.0048	Әлсіз теріс -0.0105	Әлсіз теріс -0.0039	Әлсіз оң 0.0041	Әлсіз теріс -0.1157
Answer 15	-	Әлсіз оң 0.0539	Әлсіз оң 0.1381	Әлсіз теріс -0.0424	Әлсіз оң 0.0163	Әлсіз теріс -0.0147	Әлсіз оң 0.0216	Әлсіз теріс -0.1173
Answer 16	-	Әлсіз оң 0.0590	Әлсіз оң 0.0274	Әлсіз теріс -0.0375	Әлсіз теріс -0.0429	Әлсіз оң 0.0687	Әлсіз оң 0.0253	Әлсіз теріс -0.0698

MS Excel экспорттау

Бұл функция сіздің VUCA сауалнамаларыңызда қол жетімді болады

Жарайды ма

You can not only just create your poll in the тариф «V.U.C.A сауалнамаға дизайнер» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the тариф «Сауалнама дүкені», 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 тариф «Менің SDT»

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

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

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

2023.10.13

Валерий Косенко

SAAS PET жобасы

Valerii 1993 жылы әлеуметтік педагог-психолог болып табылды және содан бері жобаларды басқару бойынша білімін қолданды.
Валерий 2013 жылы магистратура мен жоба және бағдарламалық менеджер біліктілігі алынды. Магистратурасы барысында ол магистратура кезінде ол «Жол картасы» бағдарламасымен (GPM Deutsche Gesellschaft Für Projektmanagement E) және спираль динамикасымен танысты.
Валерий түрлі спиральды динамикалық сынақтарды алып, оның білімі мен тәжірибесін SDTest-тің ағымдағы нұсқасын бейімдеу үшін қолданды.
Valerii - v.u.c.діктің белгісіздігін зерттеудің авторы. Психологиядағы спиральды динамика және математикалық статистика, 20-дан астам халықаралық сауалнаманы қолдану туралы түсінік.

Бұл хабарлама бар 0 Пікірлер

Жауап беру

Жауапты болдырмаңыз

Пікір қалдыру