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

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 = 0.0353

சாதாரண விநியோகம், ஸ்பியர்மேன் எழுதியது r = 0.0014

முடிவுகளை மட்டும் காட்டு > r = 0.0353

விநியோகம்	இயல்பானது அல்ல	சாதாரண	இயல்பானது அல்ல	சாதாரண	சாதாரண	சாதாரண	சாதாரண	சாதாரண
அனைத்து கேள்விகளும் அனைத்து கேள்விகளும் என் மிகப்பெரிய பயம்
என் மிகப்பெரிய பயம்
Answer 1	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0297	பலவீனமான நேர்மறை 0.0298	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0106	பலவீனமான நேர்மறை 0.0970	பலவீனமான நேர்மறை 0.0325	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0019	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1558
Answer 2	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0188	பலவீனமான நேர்மறை 0.0076	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0360	பலவீனமான நேர்மறை 0.0711	பலவீனமான நேர்மறை 0.0387	பலவீனமான நேர்மறை 0.0082	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1011
Answer 3	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0026	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0170	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0443	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0458	பலவீனமான நேர்மறை 0.0547	பலவீனமான நேர்மறை 0.0808	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0270
Answer 4	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0332	பலவீனமான நேர்மறை 0.0285	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0006	பலவீனமான நேர்மறை 0.0155	பலவீனமான நேர்மறை 0.0276	பலவீனமான நேர்மறை 0.0105	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0917
Answer 5	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0122	பலவீனமான நேர்மறை 0.1193	பலவீனமான நேர்மறை 0.0095	பலவீனமான நேர்மறை 0.0721	பலவீனமான நேர்மறை 0.0057	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0083	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1687
Answer 6	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0044	பலவீனமான நேர்மறை 0.0005	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0582	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0004	பலவீனமான நேர்மறை 0.0210	பலவீனமான நேர்மறை 0.0830	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0418
Answer 7	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0242	பலவீனமான நேர்மறை 0.0368	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0521	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0234	பலவீனமான நேர்மறை 0.0403	பலவீனமான நேர்மறை 0.0568	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0597
Answer 8	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0707	பலவீனமான நேர்மறை 0.0781	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0244	பலவீனமான நேர்மறை 0.0140	பலவீனமான நேர்மறை 0.0303	பலவீனமான நேர்மறை 0.0137	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1334
Answer 9	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0564	பலவீனமான நேர்மறை 0.1531	பலவீனமான நேர்மறை 0.0127	பலவீனமான நேர்மறை 0.0769	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0136	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0495	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1752
Answer 10	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0711	பலவீனமான நேர்மறை 0.0700	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0127	பலவீனமான நேர்மறை 0.0246	பலவீனமான நேர்மறை 0.0363	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0156	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1273
Answer 11	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0542	பலவீனமான நேர்மறை 0.0488	பலவீனமான நேர்மறை 0.0086	பலவீனமான நேர்மறை 0.0078	பலவீனமான நேர்மறை 0.0162	பலவீனமான நேர்மறை 0.0315	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1248
Answer 12	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0281	பலவீனமான நேர்மறை 0.0929	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0325	பலவீனமான நேர்மறை 0.0361	பலவீனமான நேர்மறை 0.0276	பலவீனமான நேர்மறை 0.0365	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1482
Answer 13	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0643	பலவீனமான நேர்மறை 0.0916	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0418	பலவீனமான நேர்மறை 0.0237	பலவீனமான நேர்மறை 0.0425	பலவீனமான நேர்மறை 0.0239	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1558
Answer 14	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0697	பலவீனமான நேர்மறை 0.1017	பலவீனமான நேர்மறை 0.0149	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0062	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0087	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0002	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1161
Answer 15	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0603	பலவீனமான நேர்மறை 0.1299	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0379	பலவீனமான நேர்மறை 0.0163	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0091	பலவீனமான நேர்மறை 0.0164	பலவீனமான எதிர்மறை -0.1204
Answer 16	-	பலவீனமான நேர்மறை 0.0691	பலவீனமான நேர்மறை 0.0221	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0305	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0515	பலவீனமான நேர்மறை 0.0750	பலவீனமான நேர்மறை 0.0187	பலவீனமான எதிர்மறை -0.0696

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 சாஸ் பெட் திட்டம் SDTest®

வலேரி 1993 ஆம் ஆண்டில் ஒரு சமூக கற்பித்தல்-உளவியலாளராக தகுதி பெற்றார், பின்னர் திட்ட நிர்வாகத்தில் தனது அறிவைப் பயன்படுத்தினார்.
வலேரி 2013 ஆம் ஆண்டில் முதுகலை பட்டம் மற்றும் திட்ட மற்றும் நிரல் மேலாளர் தகுதி பெற்றார். தனது முதுகலை திட்டத்தின் போது, அவர் திட்ட சாலை வரைபடத்தை (ஜி.பி.எம் டாய்ச் கெசெல்சாஃப்ட் ஃபார் புரோஜெக்ட்மேனேஜ்மென்ட் இ. வி.) மற்றும் ஸ்பைரல் டைனமிக்ஸ் பற்றி நன்கு அறிந்திருந்தார்.
வலேரி பல்வேறு சுழல் இயக்கவியல் சோதனைகளை எடுத்து, SDTEST இன் தற்போதைய பதிப்பை மாற்றியமைக்க தனது அறிவையும் அனுபவத்தையும் பயன்படுத்தினார்.
வலேரி V.U.C.A இன் நிச்சயமற்ற தன்மையை ஆராய்வார். உளவியலில் சுழல் இயக்கவியல் மற்றும் கணித புள்ளிவிவரங்களைப் பயன்படுத்தி கருத்து, 20 க்கும் மேற்பட்ட சர்வதேச கருத்துக் கணிப்புகள்.

இந்த இடுகை உள்ளது 0 கருத்துகள்

பதிலளிக்க

பதிலை ரத்துசெய்

உங்கள் கருத்தை இடுங்கள்