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) ئالدىنقى ئايدىكى خادىملارغا مۇناسىۋەتلىك شىركەتلەرنىڭ ھەرىكىتى (ھەئە / ياق)

2) شىركەتلەرنىڭ ئالدىنقى ئايدىكى خادىملارغا مۇناسىۋەتلىك ھەرىكەتلىرى (%/)

3) قورقۇنچ

4) دۆلىتىمگە دۇچ كەلگەن ئەڭ چوڭ مەسىلىلەر

5) مۇۋەپپەقىيەت قازانغان كوماندا بەرگەندە قانداق سۈپەت ۋە ئىقتىدارلارنى ئىشلىتىۋاتىدۇ?

6) Google. كوماندىنىڭ ئۈنۈمسىزلىقىغا تەسىر كۆرسىتىدىغان ئامىللار

7) خىزمەت ئىزدىگۈچىلەرنىڭ ئاساسلىق مۇھىملىقى

8) خوجايىننى ئۇلۇغ رەھبەر قىلىدىغان نەرسە نېمە?

9) كىشىلەرنى خىزمەتتە نېمىگە ئايلاندۇرىدۇ?

10) يىراقتىن ئىشلەش ئۈچۈن ئازراق پۇل تاپشۇرۇۋېلىش تەييارمۇ?

15) كىشىلەرنىڭ ۋاز كېچىشىدىكى سەۋەبلەر (ئاننا ئىنتايىن مۇھىم)

16) ئىشەنچ (#WVS)

17) ئوكسفورد خۇشاللىق تەكشۈرۈشى

18) پىسخىكىلىق يېقىشلىق

19) كېيىنكى كىشىنى ئەڭ ھاياجانلاندۇرىدىغان پۇرسىتىڭىز بولىدۇ?

20) بۇ ھەپتە سىزنىڭ روھىي ساغلاملىقىڭىزغا قاراش ئۈچۈن بۇ ھەپتە نېمە قىلىسىز?

21) مەن ئۆتمۈشۈم, ھازىرقى ياكى كەلگۈسىمنى ئويلايمەن

22) مۇتاگات

23) سۈنئىي ئىدراك ۋە مەدەنىيەت ئاخىرلاشقان

24) كىشىلەر نېمىشقا كېچىكتۈرىدۇ?

25) ئۆز-ئۆزىگە بولغان ئىشەنچنى ئاشۇرۇشتىكى جىنس پەرقى (IFD ALD ALDSBCH)

26) Xing.com مەدەنىيەتنى باھالاش

27) Patrick lencioni نىڭ «بىر گۇرۇپپىنىڭ بەش خىل ئۇسۇلى»

28) ھېسداشلىق قىلىش ...

29) خىزمەت تەكلىپىنى تاللاشتا مۇتەخەسسىسلەر ئۈچۈن قايسىسى مۇھىم?

30) كىشىلەر نېمىشقا ئۆزگىرىشكە قارشى تۇرىدۇ (siobhn mchale)

31) ھېسسىياتىڭىزنى قانداق تەڭشىدىڭىز? (ناۋال مۇستاپا m.a.)

32) 21-نومۇرلۇق سىزگە مەڭگۈ پۇل تۆلەيدىغان 21 ماھارەت

33) ھەقىقىي ئەركىنلىك ...

34) باشقىلار بىلەن بولغان ئىشەنچنى ئاشۇرۇشنىڭ 12 خىل ئۇسۇلى (جاستىننىڭ قورالى)

35) تالانتلىق خىزمەتچىنىڭ ئالاھىدىلىكى (ئىختىساسلىقلارنى باشقۇرۇش ئورنى)

36) گۇرۇپپىڭىزنى قوزغىتىش ئۈچۈن 10 كۇنۇپكا

37) ۋىجدان ئالگېبرا (ۋىلادىمىر لېفېبۋرې يازغان)

38) كەلگۈسىنىڭ ئۈچ خىل ئالاھىدە مۇمكىنچىلىكى (دوكتور كلارې W. Graves يازغان)

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.

قورقۇنچ

جەدۋەل مۇناسىۋەتلىك

VUCA

مۇناسىۋەتلىك كوئېففىتسېنتى ھالقىلىق قىممىتى

نورمال تەقسىملەش, ۋىليام دېڭىز قىرغىقىدا (ئوقۇغۇچى) r = 0.0331

نەيزە بىلەن نورمال تەقسىمات ئەمەس r = 0.0013

پەقەت نەتىجىلەرنى كۆرسەت > r = 0.0331

تەقسىملەش	نورمال ئەمەس	نورمال ئەمەس	نورمال ئەمەس	نورمال	نورمال	نورمال	نورمال	نورمال
بارلىق سوئاللار بارلىق سوئاللار مېنىڭ ئەڭ قورقىدىغىنىم
مېنىڭ ئەڭ قورقىدىغىنىم
Answer 1	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0562	ئاجىز مۇسبەت 0.0311	ئاجىز مەنپىي -0.0164	ئاجىز مۇسبەت 0.0903	ئاجىز مۇسبەت 0.0301	ئاجىز مەنپىي -0.0120	ئاجىز مەنپىي -0.1534
Answer 2	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0217	ئاجىز مۇسبەت 0.0011	ئاجىز مەنپىي -0.0455	ئاجىز مۇسبەت 0.0660	ئاجىز مۇسبەت 0.0440	ئاجىز مۇسبەت 0.0117	ئاجىز مەنپىي -0.0942
Answer 3	-	ئاجىز مەنپىي -0.0034	ئاجىز مەنپىي -0.0104	ئاجىز مەنپىي -0.0419	ئاجىز مەنپىي -0.0451	ئاجىز مۇسبەت 0.0462	ئاجىز مۇسبەت 0.0780	ئاجىز مەنپىي -0.0204
Answer 4	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0436	ئاجىز مۇسبەت 0.0362	ئاجىز مەنپىي -0.0177	ئاجىز مۇسبەت 0.0150	ئاجىز مۇسبەت 0.0296	ئاجىز مۇسبەت 0.0189	ئاجىز مەنپىي -0.0984
Answer 5	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0298	ئاجىز مۇسبەت 0.1270	ئاجىز مۇسبەت 0.0133	ئاجىز مۇسبەت 0.0724	ئاجىز مەنپىي -0.0002	ئاجىز مەنپىي -0.0199	ئاجىز مەنپىي -0.1742
Answer 6	-	ئاجىز مەنپىي -0.0003	ئاجىز مۇسبەت 0.0089	ئاجىز مەنپىي -0.0627	ئاجىز مەنپىي -0.0074	ئاجىز مۇسبەت 0.0190	ئاجىز مۇسبەت 0.0825	ئاجىز مەنپىي -0.0321
Answer 7	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0123	ئاجىز مۇسبەت 0.0388	ئاجىز مەنپىي -0.0684	ئاجىز مەنپىي -0.0238	ئاجىز مۇسبەت 0.0468	ئاجىز مۇسبەت 0.0631	ئاجىز مەنپىي -0.0517
Answer 8	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0699	ئاجىز مۇسبەت 0.0857	ئاجىز مەنپىي -0.0318	ئاجىز مۇسبەت 0.0150	ئاجىز مۇسبەت 0.0341	ئاجىز مۇسبەت 0.0125	ئاجىز مەنپىي -0.1372
Answer 9	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0666	ئاجىز مۇسبەت 0.1681	ئاجىز مۇسبەت 0.0094	ئاجىز مۇسبەت 0.0694	ئاجىز مەنپىي -0.0131	ئاجىز مەنپىي -0.0533	ئاجىز مەنپىي -0.1815
Answer 10	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0776	ئاجىز مۇسبەت 0.0744	ئاجىز مەنپىي -0.0185	ئاجىز مۇسبەت 0.0224	ئاجىز مۇسبەت 0.0352	ئاجىز مەنپىي -0.0135	ئاجىز مەنپىي -0.1293
Answer 11	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0585	ئاجىز مۇسبەت 0.0531	ئاجىز مەنپىي -0.0094	ئاجىز مۇسبەت 0.0086	ئاجىز مۇسبەت 0.0195	ئاجىز مۇسبەت 0.0313	ئاجىز مەنپىي -0.1200
Answer 12	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0378	ئاجىز مۇسبەت 0.1030	ئاجىز مەنپىي -0.0357	ئاجىز مۇسبەت 0.0350	ئاجىز مۇسبەت 0.0261	ئاجىز مۇسبەت 0.0297	ئاجىز مەنپىي -0.1510
Answer 13	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0642	ئاجىز مۇسبەت 0.1044	ئاجىز مەنپىي -0.0454	ئاجىز مۇسبەت 0.0259	ئاجىز مۇسبەت 0.0424	ئاجىز مۇسبەت 0.0183	ئاجىز مەنپىي -0.1595
Answer 14	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0718	ئاجىز مۇسبەت 0.1034	ئاجىز مەنپىي -0.0003	ئاجىز مەنپىي -0.0085	ئاجىز مەنپىي -0.0016	ئاجىز مۇسبەت 0.0074	ئاجىز مەنپىي -0.1172
Answer 15	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0550	ئاجىز مۇسبەت 0.1382	ئاجىز مەنپىي -0.0418	ئاجىز مۇسبەت 0.0181	ئاجىز مەنپىي -0.0163	ئاجىز مۇسبەت 0.0211	ئاجىز مەنپىي -0.1183
Answer 16	-	ئاجىز مۇسبەت 0.0591	ئاجىز مۇسبەت 0.0276	ئاجىز مەنپىي -0.0384	ئاجىز مەنپىي -0.0397	ئاجىز مۇسبەت 0.0651	ئاجىز مۇسبەت 0.0280	ئاجىز مەنپىي -0.0710

MS Excel ئېكسپورت

بۇ ئىقتىدار ئۆزىڭىزنىڭ VUCA راي سىناش نەتىجىسىدە بولىدۇ

You can not only just create your poll in the баһа жәдвили «V.U.C.A راي لايىھىلىگۈچى» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the баһа жәдвили «راي سىناش دۇكىنى», 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 баһа жәдвили «مېنىڭ SDT»

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

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

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

2023.10.13

ۋالېرىي كوسېنكو

مەھسۇلات ئىگىسى سائا ئەرمەك ھايۋانلار تۈرى SDIST®

ۋالرىي 1993-يىلى ئىجتىمائىي زەھەرلىك پىسخىكا دوختۇرى بولۇپ, شۇنىڭدىن كېيىن ئۇنىڭ تۈر باشقۇرۇشىغا ئىلتىماس قىلغان.
Valiii دانىۋى ئۇنۋانىغا ئېرىشكەن, ئۇ خوجايىننىڭ تەرەققىي قىلىشىدا تۈر ۋە پروگراممىنىڭ سالاھىيىتىگە ئىنتىلىدىغان بولۇپ, تۈر يول خەرىتىسى (GPM Disutsche Gejeclashicatemation e. V.) ۋە ئايلانما ھەرىكەتلەندۈرگۈچ كۈچ.
ۋالېرىي شىتات ھەرىكەتلەندۈرگۈچ كۈچ كوماندىسىنى ئېلىپ, ئۇنىڭ بىلىمى ۋە تەجرىبىسىنى ئىشلەتكەن.
ۋالرىي V.U.C.C.C.C.A نىڭ ئېنىقسىزلىقىنى تەكشۈرۈشنىڭ ئاپتورى. پىسخولوگىيە ۋە ماتېماتىكىلىق ئىستاتىستىكا ئارقىلىق ئۇقۇم, ھەر بىر ئۇقۇم, 20 دىن ئارتۇق بېلەت.

بۇ يازما بار 0 باھا

جاۋاب

جاۋابنى بىكار قىلىڭ

باھايىڭىزنى قالدۇرۇڭ