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)

39) Мылтықсыз өзіне сенімділікті қалыптастыру бойынша әрекеттер (Сурен Самарчян)

40) Қазақстанның IT қауымдастығы бойынша Топ және Анти-топ компанияларының рейтингі

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 = 0.0322

Найзағай емес, найза r = 0.0013

Тек нәтижелерді көрсету > r = 0.0322

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 0.0482	Әлсіз оң 0.0333	Әлсіз теріс -0.0178	Әлсіз оң 0.0944	Әлсіз оң 0.0354	Әлсіз теріс -0.0171	Әлсіз теріс -0.1538
Answer 2	-	Әлсіз оң 0.0174	Әлсіз оң 0.0011	Әлсіз теріс -0.0402	Әлсіз оң 0.0648	Әлсіз оң 0.0458	Әлсіз оң 0.0125	Әлсіз теріс -0.0960
Answer 3	-	Әлсіз теріс -0.0041	Әлсіз теріс -0.0091	Әлсіз теріс -0.0457	Әлсіз теріс -0.0452	Әлсіз оң 0.0480	Әлсіз оң 0.0760	Әлсіз теріс -0.0179
Answer 4	-	Әлсіз оң 0.0395	Әлсіз оң 0.0308	Әлсіз теріс -0.0225	Әлсіз оң 0.0193	Әлсіз оң 0.0305	Әлсіз оң 0.0233	Әлсіз теріс -0.0963
Answer 5	-	Әлсіз оң 0.0251	Әлсіз оң 0.1311	Әлсіз оң 0.0097	Әлсіз оң 0.0793	Әлсіз теріс -0.0013	Әлсіз теріс -0.0223	Әлсіз теріс -0.1782
Answer 6	-	Әлсіз теріс -0.0063	Әлсіз оң 0.0106	Әлсіз теріс -0.0658	Әлсіз теріс -0.0081	Әлсіз оң 0.0208	Әлсіз оң 0.0844	Әлсіз теріс -0.0308
Answer 7	-	Әлсіз оң 0.0102	Әлсіз оң 0.0417	Әлсіз теріс -0.0701	Әлсіз теріс -0.0279	Әлсіз оң 0.0479	Әлсіз оң 0.0660	Әлсіз теріс -0.0502
Answer 8	-	Әлсіз оң 0.0636	Әлсіз оң 0.0810	Әлсіз теріс -0.0282	Әлсіз оң 0.0139	Әлсіз оң 0.0352	Әлсіз оң 0.0140	Әлсіз теріс -0.1346
Answer 9	-	Әлсіз оң 0.0657	Әлсіз оң 0.1683	Әлсіз оң 0.0050	Әлсіз оң 0.0671	Әлсіз теріс -0.0147	Әлсіз теріс -0.0505	Әлсіз теріс -0.1789
Answer 10	-	Әлсіз оң 0.0751	Әлсіз оң 0.0714	Әлсіз теріс -0.0215	Әлсіз оң 0.0267	Әлсіз оң 0.0290	Әлсіз теріс -0.0113	Әлсіз теріс -0.1304
Answer 11	-	Әлсіз оң 0.0615	Әлсіз оң 0.0584	Әлсіз теріс -0.0058	Әлсіз оң 0.0074	Әлсіз оң 0.0185	Әлсіз оң 0.0234	Әлсіз теріс -0.1234
Answer 12	-	Әлсіз оң 0.0410	Әлсіз оң 0.0994	Әлсіз теріс -0.0346	Әлсіз оң 0.0348	Әлсіз оң 0.0296	Әлсіз оң 0.0233	Әлсіз теріс -0.1529
Answer 13	-	Әлсіз оң 0.0660	Әлсіз оң 0.1017	Әлсіз теріс -0.0382	Әлсіз оң 0.0281	Әлсіз оң 0.0398	Әлсіз оң 0.0139	Әлсіз теріс -0.1626
Answer 14	-	Әлсіз оң 0.0718	Әлсіз оң 0.0982	Әлсіз теріс -0.0017	Әлсіз теріс -0.0070	Әлсіз оң 0.0024	Әлсіз оң 0.0108	Әлсіз теріс -0.1221
Answer 15	-	Әлсіз оң 0.0549	Әлсіз оң 0.1333	Әлсіз теріс -0.0333	Әлсіз оң 0.0169	Әлсіз теріс -0.0197	Әлсіз оң 0.0204	Әлсіз теріс -0.1180
Answer 16	-	Әлсіз оң 0.0657	Әлсіз оң 0.0273	Әлсіз теріс -0.0343	Әлсіз теріс -0.0433	Әлсіз оң 0.0646	Әлсіз оң 0.0246	Әлсіз теріс -0.0750

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

Өнім иесі SaaS SDTEST®

Валерий 1993 жылы әлеуметтік педагог-психолог біліктілігін алды, содан бері өз білімін жобаларды басқаруда қолданады.
Валерий 2013 жылы магистр дәрежесін және жоба және бағдарлама менеджері біліктілігін алды. Магистратурада ол Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) және Spiral Dynamics бағдарламаларымен танысты.
Валерий - V.U.C.A.-ның белгісіздігін зерттеудің авторы. Спираль динамикасы мен психологиядағы математикалық статистиканы пайдаланатын тұжырымдама және 38 халықаралық сауалнама.

Бұл хабарлама бар 0 Пікірлер

Жауап беру

Жауапты болдырмаңыз

Пікір қалдыру