könyv alapú teszt «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
Szponzorok
Afrikaans
Azərbaycan
Bosanski
Català
Cebuano
Chichewa
Corsu
Cymraeg
Dansk
Deutsch
Eesti
English
Español
Esperanto
Euskara
Filipino
Français
Frysk
Gaeilge
Galego
Gàidhlig na h-Alba
Hausa
Hawaiʻi
Hmoob
Hrvatski
Igbo
Indonesia
Italiano
Jawa
Kinyarwanda
Kreyòl Ayisyen
Kurdî
Latinus
Latviski
Lietuvių
Lëtzebuergesch
Magyar
Malagasy
Malti
Maori
Melayu
Nederlands
Norske
O'zbek
Polskie
Português
Română
Samoa
Sesotho
Shona
Shqip
Slovenski
Slovenský
Soomaali
Sunda
Suomen
Svenska
Tiếng Việt
Türkmenler
Türkçe
Yoruba
Zulu
isiXhosa
kiswahili
Íslenska
Čeština
Ελληνικά
Беларуская
Български
Кыргызча
Македонски
Монгол
Русский
Српски
Татар
Тоҷикӣ
Українська
Қазақ
հայերեն
יידיש
עִברִית
ئۇيغۇرچە
اردو
سنڌي
عربي
فارسی
پښتو
नेपाली
मराठी
हिन्दी
বাংলা
ਪੰਜਾਬੀ
ગુજરાતી
ଓଡିଆ
தமிழ்
తెలుగు
ಕನ್ನಡ
മലയാളം
සිංහල
ไทย
ພາສາລາວ
မြန်မာ
ქართული
አማርኛ
ខ្មែរ
中文(简体)
日本
한국인

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: 

  1. 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? 
  2. How does the mathematical approach in mathematical psychology differ from other branches of psychology, like psychophysics and psychometrics? 
  3. 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:

  1. Advocating quantitative methods broadly. Mathematical psychology emerged partly to push psychology to embrace quantitative modeling and mathematics beyond basic statistics.
  2. Drawing from diverse mathematical tools. With greater training in mathematics, mathematical psychologists utilize more advanced and varied mathematical techniques like topology and differential geometry.
  3. Linking models and experiments. Mathematical psychologists emphasize tightly connecting experimental design and statistical analysis, with experiments created to test specific models.
  4. Favoring theoretical models. Mathematical psychology incorporates "pure" mathematical results and prefers analytic, hand-fitted models over data-driven computer models.
  5. 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) A vállalatok cselekedetei az elmúlt hónapban (igen / nem) a személyzettel kapcsolatban

2) Az elmúlt hónapban a személyzethez kapcsolódó vállalatok cselekedetei (tényleg%)

3) Félelem

4) A legnagyobb problémák az én hazám előtt állnak

5) Milyen tulajdonságokat és képességeket használnak a jó vezetők a sikeres csapatok építéséhez?

6) Google. A csapat hatékonyságát befolyásoló tényezők

7) Az álláskeresők fő prioritásai

8) Mi teszi a főnököt nagyszerű vezetővé?

9) Mi teszi az embereket sikeresvé a munkahelyen?

10) Készen áll arra, hogy kevesebb fizetésben részesüljön távolról?

11) Létezik -e az ageizmus?

12) Ageizmus a karrierben

13) Ageizmus az életben

14) Az ageizmus okai

15) Azok az okok, amelyek miatt az emberek feladják (Anna Vital)

16) BIZALOM (#WVS)

17) Oxford boldogság felmérés

18) Pszichológiai jólét

19) Hol lenne a következő legizgalmasabb lehetőséged?

20) Mit fog tenni ezen a héten, hogy vigyázzon a mentális egészségére?

21) A múltra, a jelenre vagy a jövőmre gondolok

22) Rovat

23) Mesterséges intelligencia és a civilizáció vége

24) Miért halasztják az emberek?

25) Nemi különbség az önbizalom építésében (IFD Allensbach)

26) Xing.com kev ntsuam xyuas kab lis kev cai

27) Patrick Lencioni "A csapat öt diszfunkciója" című filmje

28) Az empátia ...

29) Mi elengedhetetlen az informatikai szakemberek számára az állásajánlat kiválasztásában?

30) Miért ellenállnak az emberek a változásoknak (Siobhán McHale)

31) Hogyan szabályozza az érzelmeit? (Nawal Mustafa M.A.)

32) 21 olyan készségek, amelyek örökké fizetnek neked (Jeremiah Teo / 赵汉昇)

33) Az igazi szabadság ...

34) 12 módszer másokkal való bizalom kiépítésének (Justin Wright által)

35) A tehetséges alkalmazott jellemzői (a Tehetségkezelő Intézet által)

36) 10 kulcs a csapat motiválásához

37) Lelkiismeret algebra (Vlagyimir Lefebvre)

38) A jövő három különböző lehetősége (Dr. Clare W. Graves)

39) Intézkedések a megingathatatlan önbizalom kiépítésére (Suren Samarchyan)

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.

Félelem

táblázatokKorreláció
?
Itt van a kapcsolat a közvélemény -kutatás és a spiráldinamikai teszt színei között
VUCA
?
Íme egy új interfész nézet a korrelációról egy táblázatban a spiráldinamika szintje szerint, ahol a volatilitás, a bizonytalanság, a bonyolultság és a kétértelműség (V.U.C.A.) pozitív és negatív korrelációs függőségekkel mutatjuk be a közvélemény -kutatás válaszai és a spiráldinamikai színek között
Ország
Nyelv
-
Mail
Kiszámít
Kritikus értéke a korrelációs együttható
Normál eloszlás: William Sealy Gosset (hallgató) r = 0.0312
Normál eloszlás: William Sealy Gosset (hallgató) r = 0.0312
Nem normális eloszlás, Spearman készítette r = 0.0013
terjesztésNem
normális
Nem
normális
Nem
normális
NormálNormálNormálNormálNormál
Minden kérdés
Minden kérdés
A legnagyobb félelem
A legnagyobb félelem
Answer 1-
Gyenge pozitív
0.0517
Gyenge pozitív
0.0212
Gyenge negatív
-0.0193
Gyenge pozitív
0.0971
Gyenge pozitív
0.0402
Gyenge negatív
-0.0152
Gyenge negatív
-0.1552
Answer 2-
Gyenge pozitív
0.0168
Gyenge negatív
-0.0064
Gyenge negatív
-0.0395
Gyenge pozitív
0.0642
Gyenge pozitív
0.0528
Gyenge pozitív
0.0119
Gyenge negatív
-0.0964
Answer 3-
Gyenge negatív
-0.0051
Gyenge negatív
-0.0068
Gyenge negatív
-0.0433
Gyenge negatív
-0.0391
Gyenge pozitív
0.0497
Gyenge pozitív
0.0741
Gyenge negatív
-0.0275
Answer 4-
Gyenge pozitív
0.0435
Gyenge pozitív
0.0321
Gyenge negatív
-0.0272
Gyenge pozitív
0.0168
Gyenge pozitív
0.0428
Gyenge pozitív
0.0238
Gyenge negatív
-0.1060
Answer 5-
Gyenge pozitív
0.0199
Gyenge pozitív
0.1239
Gyenge pozitív
0.0113
Gyenge pozitív
0.0762
Gyenge pozitív
0.0008
Gyenge negatív
-0.0162
Gyenge negatív
-0.1754
Answer 6-
Gyenge negatív
-0.0029
Gyenge pozitív
0.0037
Gyenge negatív
-0.0599
Gyenge negatív
-0.0067
Gyenge pozitív
0.0238
Gyenge pozitív
0.0836
Gyenge negatív
-0.0370
Answer 7-
Gyenge pozitív
0.0085
Gyenge pozitív
0.0312
Gyenge negatív
-0.0622
Gyenge negatív
-0.0289
Gyenge pozitív
0.0515
Gyenge pozitív
0.0683
Gyenge negatív
-0.0533
Answer 8-
Gyenge pozitív
0.0641
Gyenge pozitív
0.0683
Gyenge negatív
-0.0239
Gyenge pozitív
0.0111
Gyenge pozitív
0.0414
Gyenge pozitív
0.0160
Gyenge negatív
-0.1347
Answer 9-
Gyenge pozitív
0.0749
Gyenge pozitív
0.1569
Gyenge pozitív
0.0077
Gyenge pozitív
0.0616
Gyenge negatív
-0.0038
Gyenge negatív
-0.0526
Gyenge negatív
-0.1830
Answer 10-
Gyenge pozitív
0.0758
Gyenge pozitív
0.0590
Gyenge negatív
-0.0134
Gyenge pozitív
0.0243
Gyenge pozitív
0.0357
Gyenge negatív
-0.0112
Gyenge negatív
-0.1332
Answer 11-
Gyenge pozitív
0.0619
Gyenge pozitív
0.0495
Gyenge negatív
-0.0083
Gyenge pozitív
0.0100
Gyenge pozitív
0.0314
Gyenge pozitív
0.0209
Gyenge negatív
-0.1277
Answer 12-
Gyenge pozitív
0.0405
Gyenge pozitív
0.0898
Gyenge negatív
-0.0316
Gyenge pozitív
0.0344
Gyenge pozitív
0.0338
Gyenge pozitív
0.0248
Gyenge negatív
-0.1529
Answer 13-
Gyenge pozitív
0.0696
Gyenge pozitív
0.0934
Gyenge negatív
-0.0373
Gyenge pozitív
0.0306
Gyenge pozitív
0.0423
Gyenge pozitív
0.0114
Gyenge negatív
-0.1626
Answer 14-
Gyenge pozitív
0.0820
Gyenge pozitív
0.0859
Gyenge negatív
-0.0008
Gyenge negatív
-0.0128
Gyenge pozitív
0.0081
Gyenge pozitív
0.0119
Gyenge negatív
-0.1216
Answer 15-
Gyenge pozitív
0.0570
Gyenge pozitív
0.1203
Gyenge negatív
-0.0320
Gyenge pozitív
0.0101
Gyenge negatív
-0.0125
Gyenge pozitív
0.0252
Gyenge negatív
-0.1162
Answer 16-
Gyenge pozitív
0.0700
Gyenge pozitív
0.0199
Gyenge negatív
-0.0377
Gyenge negatív
-0.0397
Gyenge pozitív
0.0759
Gyenge pozitív
0.0147
Gyenge negatív
-0.0755


Export MS Excel
Ez a funkcionalitás elérhető lesz a saját VUCA-szavazásodban
Rendben

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





[1] https://twitter.com/wileyprof
[2] https://colinallen.dnsalias.org
[3] https://philpeople.org/profiles/colin-allen

2023.10.13
FearpersonqualitiesprojectorganizationalstructureRACIresponsibilitymatrixCritical ChainProject Managementfocus factorJiraempathyleadersbossGermanyChinaPolicyUkraineRussiawarvolatilityuncertaintycomplexityambiguityVUCArelocatejobproblemcountryreasongive upobjectivekeyresultmathematicalpsychologyMBTIHR metricsstandardDEIcorrelationriskscoringmodelGame TheoryPrisoner's Dilemma
Valerii Kosenko
Terméktulajdonos SaaS SDTEST®

Valerii 1993-ban szerzett szociálpedagógus-pszichológus képesítést, és azóta a projektmenedzsmentben kamatoztatja tudását.
Valerii 2013-ban szerzett mesterfokozatot és projekt- és programmenedzseri képesítést. Mesterképzése során megismerkedett a Project Roadmap-vel (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) és a Spiráldinamikával.
Valerii a V.U.C.A. bizonytalanságának feltárásának szerzője. koncepció a spiráldinamika és a matematikai statisztika segítségével a pszichológiában, valamint 38 nemzetközi közvélemény-kutatás.
Ennek a bejegyzésnek van 0 Hozzászólások
Válaszolni
A válasz törlése
Hagyja meg a megjegyzését
×
Hibát talált
JAVASLATÁBAN meg a helyes verzió
Írja be az e-mail a kívánt
Küld
Megszünteti
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
Szia! Hadd kérdezzem meg, már ismeri -e már a spiráldinamikát?