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) கடந்த மாதத்தில் பணியாளர்கள் தொடர்பாக நிறுவனங்களின் நடவடிக்கைகள் (ஆம் / இல்லை)

2) கடந்த மாதத்தில் பணியாளர்களுடன் தொடர்புடைய நிறுவனங்களின் செயல்கள் (உண்மையில்%)

3) பயங்கள்

4) எனது நாடு எதிர்கொள்ளும் மிகப்பெரிய பிரச்சினைகள்

5) வெற்றிகரமான அணிகளை உருவாக்கும்போது நல்ல தலைவர்கள் என்ன குணங்களையும் திறன்களையும் பயன்படுத்துகிறார்கள்?

6) கூகிள். குழு செயல்திறனை பாதிக்கும் காரணிகள்

7) வேலை தேடுபவர்களின் முக்கிய முன்னுரிமைகள்

8) ஒரு முதலாளியை ஒரு சிறந்த தலைவராக்குவது எது?

9) வேலையில் மக்களை வெற்றிகரமாக மாற்றுவது எது?

10) தொலைதூர வேலைக்கு குறைந்த ஊதியத்தைப் பெற நீங்கள் தயாரா?

11) வயதுவந்த தன்மை இருக்கிறதா?

12) வாழ்க்கையில் வயதுவந்த தன்மை

13) வாழ்க்கையில் வயது

14) வயதுக்கு காரணங்கள்

15) மக்கள் கைவிடுவதற்கான காரணங்கள் (அண்ணா முக்கிய)

16) நம்பிக்கை (#WVS)

17) ஆக்ஸ்போர்டு மகிழ்ச்சி ஆய்வு

18) உளவியல் நல்வாழ்வு

19) உங்கள் அடுத்த மிக அற்புதமான வாய்ப்பு எங்கே?

20) உங்கள் மன ஆரோக்கியத்தை கவனிக்க இந்த வாரம் நீங்கள் என்ன செய்வீர்கள்?

21) எனது கடந்த காலம், நிகழ்காலம் அல்லது எதிர்காலத்தைப் பற்றி நான் சிந்திக்கிறேன்

22) தகுதி

23) செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் நாகரிகத்தின் முடிவு

24) மக்கள் ஏன் தள்ளிப்போடுகிறார்கள்?

25) தன்னம்பிக்கையை உருவாக்குவதில் பாலின வேறுபாடு (IFD அலென்ஸ்பாக்)

26) Xing.com கலாச்சார மதிப்பீடு

27) பேட்ரிக் லென்சியோனியின் "ஒரு அணியின் ஐந்து செயலிழப்புகள்"

28) பச்சாத்தாபம் ...

29) வேலை வாய்ப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் தகவல் தொழில்நுட்ப வல்லுநர்களுக்கு என்ன அவசியம்?

30) மக்கள் ஏன் மாற்றத்தை எதிர்க்கிறார்கள் (சியோபன் மெக்ஹேல் எழுதியது)

31) உங்கள் உணர்ச்சிகளை எவ்வாறு கட்டுப்படுத்துவது? (நவால் முஸ்தபா எம்.ஏ.

32) உங்களுக்கு எப்போதும் பணம் செலுத்தும் 21 திறன்கள் (எரேமியா டீயோ / 赵汉昇)

33) உண்மையான சுதந்திரம் ...

34) மற்றவர்களுடன் நம்பிக்கையை வளர்ப்பதற்கான 12 வழிகள் (ஜஸ்டின் ரைட் எழுதியது)

35) திறமையான பணியாளரின் பண்புகள் (திறமை மேலாண்மை நிறுவனத்தால்)

36) உங்கள் அணியை ஊக்குவிப்பதற்கான 10 விசைகள்

37) மனசாட்சியின் இயற்கணிதம் (விளாடிமிர் லெபெப்வ்ரே எழுதியது)

38) எதிர்காலத்தின் மூன்று தனித்துவமான சாத்தியங்கள் (டாக்டர். கிளேர் டபிள்யூ. கிரேவ்ஸ் எழுதியது)

39) அசைக்க முடியாத தன்னம்பிக்கையை கட்டியெழுப்புவதற்கான நடவடிக்கைகள் (சுரேன் சமர்ச்சியனால்)

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.

பயங்கள்

விளக்கப்படங்கள் உறவுடைய

VUCA

உறவுடைய கெழு விமர்சிக்கும் மதிப்பு

சாதாரண விநியோகம், வில்லியம் சீலி கோசெட் (மாணவர்) r = 0.0317

சாதாரண விநியோகம், ஸ்பியர்மேன் எழுதியது r = 0.0013

முடிவுகளை மட்டும் காட்டு > r = 0.0317

விநியோகம்	இயல்பானது அல்ல	இயல்பானது அல்ல	இயல்பானது அல்ல	சாதாரண	சாதாரண	சாதாரண	சாதாரண	சாதாரண
அனைத்து கேள்விகளும் அனைத்து கேள்விகளும் என் மிகப்பெரிய பயம்
என் மிகப்பெரிய பயம்
Answer 1	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0540	பலவீனமான நேர்மறை 0.0288	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0178	பலவீனமான நேர்மறை 0.0946	பலவீனமான நேர்மறை 0.0383	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0180	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1561
Answer 2	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0198	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0049	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0389	பலவீனமான நேர்மறை 0.0652	பலவீனமான நேர்மறை 0.0497	பலவீனமான நேர்மறை 0.0103	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0978
Answer 3	-	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0003	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0082	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0451	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0442	பலவீனமான நேர்மறை 0.0484	பலவீனமான நேர்மறை 0.0743	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0207
Answer 4	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0437	பலவீனமான நேர்மறை 0.0290	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0235	பலவீனமான நேர்மறை 0.0160	பலவீனமான நேர்மறை 0.0370	பலவீனமான நேர்மறை 0.0223	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0992
Answer 5	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0274	பலவீனமான நேர்மறை 0.1292	பலவீனமான நேர்மறை 0.0110	பலவீனமான நேர்மறை 0.0748	பலவீனமான நேர்மறை 0.0010	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0175	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1786
Answer 6	-	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0017	பலவீனமான நேர்மறை 0.0059	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0609	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0092	பலவீனமான நேர்மறை 0.0254	பலவீனமான நேர்மறை 0.0845	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0363
Answer 7	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0111	பலவீனமான நேர்மறை 0.0349	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0659	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0303	பலவீனமான நேர்மறை 0.0520	பலவீனமான நேர்மறை 0.0687	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0532
Answer 8	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0655	பலவீனமான நேர்மறை 0.0730	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0260	பலவீனமான நேர்மறை 0.0126	பலவீனமான நேர்மறை 0.0386	பலவீனமான நேர்மறை 0.0154	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1344
Answer 9	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0757	பலவீனமான நேர்மறை 0.1606	பலவீனமான நேர்மறை 0.0062	பலவீனமான நேர்மறை 0.0614	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0064	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0492	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1821
Answer 10	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0763	பலவீனமான நேர்மறை 0.0671	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0129	பலவீனமான நேர்மறை 0.0273	பலவீனமான நேர்மறை 0.0364	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0130	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1347
Answer 11	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0633	பலவீனமான நேர்மறை 0.0527	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0080	பலவீனமான நேர்மறை 0.0098	பலவீனமான நேர்மறை 0.0264	பலவீனமான நேர்மறை 0.0242	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1269
Answer 12	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0448	பலவீனமான நேர்மறை 0.0944	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0323	பலவீனமான நேர்மறை 0.0310	பலவீனமான நேர்மறை 0.0341	பலவீனமான நேர்மறை 0.0261	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1532
Answer 13	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0723	பலவீனமான நேர்மறை 0.0947	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0385	பலவீனமான நேர்மறை 0.0267	பலவீனமான நேர்மறை 0.0442	பலவீனமான நேர்மறை 0.0146	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1636
Answer 14	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0819	பலவீனமான நேர்மறை 0.0899	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0035	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0120	பலவீனமான நேர்மறை 0.0060	பலவீனமான நேர்மறை 0.0136	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1212
Answer 15	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0548	பலவீனமான நேர்மறை 0.1267	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0338	பலவீனமான நேர்மறை 0.0121	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0153	பலவீனமான நேர்மறை 0.0243	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1155
Answer 16	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0731	பலவீனமான நேர்மறை 0.0243	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0375	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0397	பலவீனமான நேர்மறை 0.0729	பலவீனமான நேர்மறை 0.0170	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0774

எம் எக்செல் ஏற்றுமதி செய்

இந்த செயல்பாடு உங்கள் சொந்த VUCA தேர்தல்களில் கிடைக்கும்

சரி

You can not only just create your poll in the சுங்கத்தீர்வை «V.U.C.A தேர்தல் வடிவமைப்பாளர்» (with a unique link and your logo) but also you can earn money by selling its results in the சுங்கத்தீர்வை «வாக்கெடுப்பு கடை», 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 சுங்கத்தீர்வை «என் SDT»

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

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

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

2023.10.13

வலேரி கோசென்கோ

தயாரிப்பு உரிமையாளர் SaaS SDTEST®

வலேரி 1993 இல் ஒரு சமூக கல்வியாளர்-உளவியல் நிபுணராக தகுதி பெற்றார் மற்றும் திட்ட நிர்வாகத்தில் தனது அறிவைப் பயன்படுத்தினார்.
வலேரி 2013 இல் முதுகலைப் பட்டம் மற்றும் திட்டப்பணி மற்றும் நிரல் மேலாளர் தகுதியைப் பெற்றார். அவரது முதுகலை திட்டத்தின் போது, அவர் திட்டச் சாலை வரைபடம் (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) மற்றும் ஸ்பைரல் டைனமிக்ஸ் ஆகியவற்றைப் பற்றி நன்கு அறிந்திருந்தார்.
வலேரி வ.உ.சி.யின் நிச்சயமற்ற தன்மையை ஆராய்ந்தவர். உளவியலில் ஸ்பைரல் டைனமிக்ஸ் மற்றும் கணிதப் புள்ளியியல் மற்றும் 38 சர்வதேச கருத்துக் கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தும் கருத்து.

இந்த இடுகை உள்ளது 0 கருத்துகள்

பதிலளிக்க

பதிலை ரத்துசெய்

உங்கள் கருத்தை இடுங்கள்