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) Son bir ayda personala münasibətdə şirkətlərin hərəkətləri (bəli / yox)

2) Son bir ayda personala münasibətdə şirkətlərin hərəkətləri (fakt%)

3) Qorxu

4) Ölkəmi üzən ən böyük problemlər

5) Müvəffəqiyyətli komandalar qurarkən yaxşı liderlər hansı keyfiyyət və bacarıqdan istifadə edirlər?

6) Google. Komanda effektivliyinə təsir edən amillər

7) İş axtaranların əsas prioritetləri

8) Bir patronun böyük bir lideri nədir?

9) İnsanları işdə uğur qazanan nədir?

10) Uzaqdan işləmək üçün daha az maaş almağa hazırsınız?

11) YAMIMİK var?

12) Karyerada yaşlanma

13) Həyatda yaşlanma

14) YAXŞI Səbəbləri

15) İnsanların imtina etmələrinin səbəbləri (anna həyati)

16) Güvənmək (#WVS)

17) Oxford Xoşbəxtlik Anketi

18) Psixoloji rifah

19) Növbəti ən maraqlı fürsət harada olacaq?

20) Bu həftə zehni sağlamlığınıza baxmaq üçün nə edəcəksiniz?

21) Keçmişim, indiki və ya gələcəyim haqqında düşünürəm

22) Meritokratiya

23) Süni intellekt və sivilizasiyanın sonu

24) Niyə insanlar sürünürlər?

25) Özünə inamı yaratmaqda gender fərqi (IFD allensbach)

26) Xing.com mədəniyyət qiymətləndirməsi

27) Patrick Lencioni'nin "bir komandanın beş disfunksiyası"

28) Empati ...

29) İş təklifi seçərkən bunun mütəxəssisləri üçün vacibdir?

30) Niyə insanlar dəyişməyə davam edirlər (Siobhán McHale tərəfindən)

31) Duyğularınızı necə tənzimləyirsiniz? (Nawal Mustafa M.A.)

32) 21 sizə əbədi ödəyən bacarıqlar (Yeremya Teo / 赵汉昇 tərəfindən)

33) Real azadlıq ...

34) Başqaları ilə inam qurmağın 12 yolu (Justin Wright tərəfindən)

35) İstedadlı bir işçinin xüsusiyyətləri (istedad idarəetmə institutu)

36) Komandanınızı motivasiya etmək üçün 10 açar

37) Vicdan cəbri (Vladimir Lefebvr tərəfindən)

38) Gələcəyin Üç Fərqli İmkanı (Dr. Clare W. Graves tərəfindən)

39) Sarsılmaz özünə inam yaratmaq üçün tədbirlər (Suren Samarçyan)

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.

Qorxu

Charts Nisbət

VUCA

Korrelyasiya əmsalının kritik dəyəri

Normal paylama, William Deolly Gosset (Tələbə) r = 0.0318

Normal paylama, nizə tərəfindən r = 0.0013

Yalnız nəticə göstərin > r = 0.0318

Paylama	Normativ	Normativ	Normativ	Normal	Normal	Normal	Normal	Normal
Bütün suallar Bütün suallar Ən böyük qorxumdur
Ən böyük qorxumdur
Answer 1	-	Zəif müsbət 0.0524	Zəif müsbət 0.0258	Zəif mənfi -0.0180	Zəif müsbət 0.0949	Zəif müsbət 0.0355	Zəif mənfi -0.0146	Zəif mənfi -0.1537
Answer 2	-	Zəif müsbət 0.0175	Zəif mənfi -0.0058	Zəif mənfi -0.0387	Zəif müsbət 0.0669	Zəif müsbət 0.0494	Zəif müsbət 0.0116	Zəif mənfi -0.0969
Answer 3	-	Zəif mənfi -0.0035	Zəif mənfi -0.0091	Zəif mənfi -0.0441	Zəif mənfi -0.0435	Zəif müsbət 0.0477	Zəif müsbət 0.0747	Zəif mənfi -0.0199
Answer 4	-	Zəif müsbət 0.0412	Zəif müsbət 0.0255	Zəif mənfi -0.0229	Zəif müsbət 0.0192	Zəif müsbət 0.0353	Zəif müsbət 0.0246	Zəif mənfi -0.0990
Answer 5	-	Zəif müsbət 0.0227	Zəif müsbət 0.1271	Zəif müsbət 0.0109	Zəif müsbət 0.0770	Zəif mənfi -0.0005	Zəif mənfi -0.0175	Zəif mənfi -0.1774
Answer 6	-	Zəif mənfi -0.0055	Zəif müsbət 0.0042	Zəif mənfi -0.0622	Zəif mənfi -0.0080	Zəif müsbət 0.0249	Zəif müsbət 0.0863	Zəif mənfi -0.0354
Answer 7	-	Zəif müsbət 0.0084	Zəif müsbət 0.0331	Zəif mənfi -0.0656	Zəif mənfi -0.0297	Zəif müsbət 0.0523	Zəif müsbət 0.0696	Zəif mənfi -0.0522
Answer 8	-	Zəif müsbət 0.0629	Zəif müsbət 0.0710	Zəif mənfi -0.0267	Zəif müsbət 0.0130	Zəif müsbət 0.0379	Zəif müsbət 0.0184	Zəif mənfi -0.1339
Answer 9	-	Zəif müsbət 0.0711	Zəif müsbət 0.1602	Zəif müsbət 0.0072	Zəif müsbət 0.0643	Zəif mənfi -0.0106	Zəif mənfi -0.0484	Zəif mənfi -0.1819
Answer 10	-	Zəif müsbət 0.0740	Zəif müsbət 0.0656	Zəif mənfi -0.0150	Zəif müsbət 0.0292	Zəif müsbət 0.0321	Zəif mənfi -0.0123	Zəif mənfi -0.1359
Answer 11	-	Zəif müsbət 0.0629	Zəif müsbət 0.0524	Zəif mənfi -0.0098	Zəif müsbət 0.0104	Zəif müsbət 0.0253	Zəif müsbət 0.0247	Zəif mənfi -0.1270
Answer 12	-	Zəif müsbət 0.0433	Zəif müsbət 0.0921	Zəif mənfi -0.0338	Zəif müsbət 0.0335	Zəif müsbət 0.0331	Zəif müsbət 0.0257	Zəif mənfi -0.1540
Answer 13	-	Zəif müsbət 0.0687	Zəif müsbət 0.0957	Zəif mənfi -0.0396	Zəif müsbət 0.0304	Zəif müsbət 0.0408	Zəif müsbət 0.0151	Zəif mənfi -0.1630
Answer 14	-	Zəif müsbət 0.0781	Zəif müsbət 0.0884	Zəif mənfi -0.0003	Zəif mənfi -0.0096	Zəif müsbət 0.0050	Zəif müsbət 0.0138	Zəif mənfi -0.1228
Answer 15	-	Zəif müsbət 0.0539	Zəif müsbət 0.1269	Zəif mənfi -0.0339	Zəif müsbət 0.0148	Zəif mənfi -0.0172	Zəif müsbət 0.0237	Zəif mənfi -0.1160
Answer 16	-	Zəif müsbət 0.0690	Zəif müsbət 0.0248	Zəif mənfi -0.0372	Zəif mənfi -0.0385	Zəif müsbət 0.0703	Zəif müsbət 0.0205	Zəif mənfi -0.0792

MS Excel Export

Bu funksionallıq öz VUCA sorğularınızda olacaq

Tamam

You can not only just create your poll in the Tarif «V.U.C.A poll dizayner» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the Tarif «Anket dükanı», 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 Tarif «My SDT»

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

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

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

2023.10.13

Valerii Kosenko

Məhsul Sahibi SaaS SDTEST®

Valerii 1993-cü ildə sosial pedaqoq-psixoloq ixtisasına yiyələnib və o vaxtdan biliklərini layihələrin idarə edilməsində tətbiq edib.
Valerii 2013-cü ildə magistr dərəcəsi və layihə və proqram meneceri ixtisası əldə etmişdir. Magistratura proqramı zamanı o, Layihənin Yol Xəritəsi (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) və Spiral Dynamics ilə tanış olmuşdur.
Valerii V.U.C.A.-nın qeyri-müəyyənliyini tədqiq edən müəllifdir. psixologiyada Spiral Dynamics və riyazi statistikadan istifadə edən konsepsiya və 38 beynəlxalq sorğu.

Bu yazı var 0 Reys

Cavab vermək

Cavabı ləğv edin

Şərhinizi buraxın