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) കഴിഞ്ഞ മാസത്തിലെ ഉദ്യോഗസ്ഥരുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് കമ്പനികളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ (അതെ / ഇല്ല)

2) കഴിഞ്ഞ മാസത്തെ ഉദ്യോഗസ്ഥരുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് കമ്പനികളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ (% ൽ വസ്തുത)

3) ഭയം

4) എന്റെ രാജ്യത്തെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഏറ്റവും വലിയ പ്രശ്നങ്ങൾ

5) വിജയകരമായ ടീമുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ നല്ല നേതാക്കൾ എന്ത് ഗുണങ്ങളും കഴിവുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു?

6) Google. ടീം എക്സിക്റ്റീസത്തെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ

7) തൊഴിലന്വേഷകരുടെ പ്രധാന മുൻഗണനകൾ

8) ഒരു ബോസിനെ ഒരു മികച്ച നേതാവാക്കുന്നത് എന്താണ്?

9) ജോലിസ്ഥലത്ത് ആളുകളെ വിജയിപ്പിക്കുന്നതെന്താണ്?

10) വിദൂരമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കുറച്ച് വേതനം സ്വീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾ തയ്യാറാണോ?

11) പ്രായത്തിലുണ്ടോ?

12) കരിയറിലെ പ്രായത

13) ജീവിതത്തിൽ പ്രായത

14) പ്രായത്തിന് കാരണങ്ങൾ

15) ആളുകൾ ഉപേക്ഷിക്കാനുള്ള കാരണങ്ങൾ (അന്ന സുപ്രകാരം)

16) ആശ്രയം (#WVS)

17) ഓക്സ്ഫോർഡ് സന്തോഷവേ സർവേ

18) മന psych ശാസ്ത്ര ക്ഷേമം

19) നിങ്ങളുടെ അടുത്ത ആവേശകരമായ അവസരം എവിടെയായിരിക്കും?

20) നിങ്ങളുടെ മാനസികാരോഗ്യം നോക്കാൻ ഈ ആഴ്ച നിങ്ങൾ എന്തു ചെയ്യും?

21) ഞാൻ എന്റെ ഭൂതകാലത്തെക്കുറിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ ഭാവിയെക്കുറിച്ചോ ചിന്തിക്കുന്നു

22) മെറിറ്റോക്രസി

23) കൃത്രിമബുദ്ധിയും നാഗരികതയുടെ അവസാനവും

24) ആളുകൾ നീട്ടിവെക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

25) സ്വയം ആത്മവിശ്വാസം (ഐഎഫ്ഡി അല്ലെൻസ്ബാച്ച്) നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ലിംഗ വ്യത്യാസം)

26) Xing.com സംസ്കാര വിലയിരുത്തൽ

27) പാട്രിക് ലെൻസിയോണിയുടെ "ഒരു ടീമിന്റെ അഞ്ച് പ്രവർത്തനങ്ങൾ"

28) സമാനുഭാവം ഇതാണ് ...

29) ഒരു തൊഴിൽ ഓഫർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ പ്രത്യേകവാദികൾക്ക് അത്യാവശ്യമായത് എന്താണ്?

30) എന്തുകൊണ്ടാണ് ആളുകൾ മാറ്റത്തെ ചെറുക്കുന്നത് (SIOBHN MCHALE)

31) നിങ്ങളുടെ വികാരങ്ങൾ എങ്ങനെ നിയന്ത്രിക്കും? (നവാൽ മുസ്തഫ എം.

32) നിങ്ങൾക്ക് എന്നെന്നേക്കുമായി നൽകുന്ന 21 കഴിവുകൾ (യിരെമ്യാ ടിയോ / 赵汉昇)

33) യഥാർത്ഥ സ്വാതന്ത്ര്യം ...

34) മറ്റുള്ളവരുമായി വിശ്വാസം വളർത്തുന്നതിനുള്ള 12 വഴികൾ (ജസ്റ്റിൻ റൈറ്റിലൂടെ)

35) കഴിവുള്ള ഒരു ജീവനക്കാരന്റെ സവിശേഷതകൾ (ടാലന്റ് മാനേജ്മെന്റ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട്)

36) നിങ്ങളുടെ ടീമിനെ പ്രചോദിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള 10 കീകൾ

37) മനസ്സാക്ഷിയുടെ ബീജഗണിതം (വ്‌ളാഡിമിർ ലെഫെബ്രെ എഴുതിയത്)

38) ഭാവിയുടെ മൂന്ന് വ്യത്യസ്ത സാധ്യതകൾ (ഡോ. ക്ലെയർ ഡബ്ല്യു. ഗ്രേവ്സ് എഴുതിയത്)

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.

ഭയം

ചാർട്ടുകൾ ബന്ധമുണ്ട്

VUCA

കോറിലേഷൻ ഗുണിത ഗുരുതരം മൂല്യം

സാധാരണ വിതരണം, വില്യം സീലി ഗോസെറ്റ് (വിദ്യാർത്ഥി) r = 0.0329

സാധാരണ വിതരണം, കുന്തൻ r = 0.0013

ഫലങ്ങൾ മാത്രം കാണിക്കുക > r = 0.0329

വിതരണ	സാധാരണയില്ലാത്തത്	സാധാരണയില്ലാത്തത്	സാധാരണയില്ലാത്തത്	സാധാരണ	സാധാരണ	സാധാരണ	സാധാരണ	സാധാരണ
എല്ലാ ചോദ്യങ്ങളും എല്ലാ ചോദ്യങ്ങളും എന്റെ ഏറ്റവും വലിയ ഭയം
എന്റെ ഏറ്റവും വലിയ ഭയം
Answer 1	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0566	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0332	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0170	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0912	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0308	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0153	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1537
Answer 2	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0223	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0011	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0442	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0639	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0464	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0120	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0960
Answer 3	-	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0031	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0104	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0407	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0463	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0475	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0779	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0213
Answer 4	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0437	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0357	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0197	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0161	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0311	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0187	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0987
Answer 5	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0296	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.1300	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0124	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0749	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0014	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0231	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1771
Answer 6	-	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0008	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0090	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0613	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0070	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0196	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0803	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0321
Answer 7	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0118	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0401	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0693	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0246	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0471	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0623	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0505
Answer 8	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0697	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0875	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0316	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0155	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0346	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0098	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1373
Answer 9	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0679	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.1707	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0105	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0676	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0138	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0545	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1821
Answer 10	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0793	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0772	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0208	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0242	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0343	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0152	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1300
Answer 11	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0590	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0559	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0071	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0082	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0205	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0266	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1213
Answer 12	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0405	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.1050	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0363	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0361	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0253	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0277	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1522
Answer 13	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0655	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.1056	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0439	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0270	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0417	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0152	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1601
Answer 14	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0728	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.1049	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0002	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0088	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0007	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0061	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1187
Answer 15	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0561	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.1378	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0415	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0178	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0162	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0194	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.1176
Answer 16	-	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0606	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0308	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0348	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0421	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0642	ദുർബലമായ പോസിറ്റീവ് 0.0250	ദുർബലമായ നെഗറ്റീവ് -0.0717

എം.എസ് എക്സല് കയറ്റുമതി

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം VUCA വോട്ടെടുപ്പുകളിൽ ഈ പ്രവർത്തനം ലഭ്യമാകും

ശരി

You can not only just create your poll in the ചുങ്കവിഹിതം «വ്.ഉ.ച്.അ വോട്ടെടുപ്പ് ഡിസൈനർ» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the ചുങ്കവിഹിതം «വോട്ടെടുപ്പ് ഷോപ്പ്», 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 ചുങ്കവിഹിതം «എന്റെ സ്ദ്ത്»

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

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

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

2023.10.13

വലേരി കോസെസെസ്കോ

ഉൽപ്പന്ന ഉടമ SaaS SDTEST®

വലേരി 1993-ൽ ഒരു സോഷ്യൽ പെഡഗോഗ്-സൈക്കോളജിസ്റ്റായി യോഗ്യത നേടി, അതിനുശേഷം പ്രോജക്ട് മാനേജ്‌മെൻ്റിൽ തൻ്റെ അറിവ് പ്രയോഗിച്ചു.
വലേരിക്ക് 2013-ൽ മാസ്റ്റർ ബിരുദവും പ്രോജക്ടും പ്രോഗ്രാം മാനേജർ യോഗ്യതയും ലഭിച്ചു. മാസ്റ്റേഴ്സ് പ്രോഗ്രാമിൽ, പ്രോജക്റ്റ് റോഡ്മാപ്പും (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) സ്പൈറൽ ഡൈനാമിക്സും അദ്ദേഹത്തിന് പരിചിതമായി.
V.U.C.A യുടെ അനിശ്ചിതത്വം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്ത രചയിതാവാണ് വലേരി. മനഃശാസ്ത്രത്തിലെ സ്പൈറൽ ഡൈനാമിക്സും ഗണിതശാസ്ത്ര സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉപയോഗിച്ചുള്ള ആശയം, കൂടാതെ 38 അന്താരാഷ്ട്ര വോട്ടെടുപ്പുകൾ.

ഈ കുറിപ്പ് ഉണ്ട് 0 അഭിപ്രായങ്ങൾ

മറുപടി

ഒരു മറുപടി റദ്ദാക്കുക

നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായം വിടുക