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) గత నెలలో సిబ్బందికి సంబంధించి కంపెనీల చర్యలు (అవును / కాదు)

2) గత నెలలో సిబ్బందికి సంబంధించి కంపెనీల చర్యలు (వాస్తవానికి%)

3) భయాలు

4) నా దేశం ఎదుర్కొంటున్న పెద్ద సమస్యలు

5) విజయవంతమైన జట్లను నిర్మించేటప్పుడు మంచి నాయకులు ఏ లక్షణాలు మరియు సామర్థ్యాలను ఉపయోగిస్తారు?

6) గూగుల్. జట్టు సమర్థతను ప్రభావితం చేసే అంశాలు

7) ఉద్యోగార్ధుల ప్రధాన ప్రాధాన్యతలు

8) బాస్ గొప్ప నాయకుడిగా ఏమి చేస్తుంది?

9) పనిలో ప్రజలను విజయవంతం చేసేది ఏమిటి?

10) రిమోట్‌గా పనిచేయడానికి మీరు తక్కువ వేతనం పొందడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారా?

11) ఏజిజం ఉందా?

12) కెరీర్‌లో ఏజిజం

13) జీవితంలో ఏజిజం

14) ఏజిజం యొక్క కారణాలు

15) ప్రజలు వదులుకోవడానికి కారణాలు (అన్నా వైటల్ ద్వారా)

16) నమ్మకం (#WVS)

17) ఆక్స్ఫర్డ్ హ్యాపీనెస్ సర్వే

18) మానసిక శ్రేయస్సు

19) మీ తదుపరి అత్యంత ఉత్తేజకరమైన అవకాశం ఎక్కడ ఉంటుంది?

20) మీ మానసిక ఆరోగ్యాన్ని చూసుకోవడానికి మీరు ఈ వారం ఏమి చేస్తారు?

21) నేను నా గతం, వర్తమానం లేదా భవిష్యత్తు గురించి ఆలోచిస్తున్నాను

22) మెరిటోక్రసీ

23) కృత్రిమ మేధస్సు మరియు నాగరికత ముగింపు

24) ప్రజలు ఎందుకు వాయిదా వేస్తారు?

25) ఆత్మవిశ్వాసాన్ని పెంపొందించడంలో లింగ వ్యత్యాసం (IFD అలెన్స్బాచ్)

26) Xing.com సంస్కృతి అంచనా

27) పాట్రిక్ లెన్సియోని యొక్క "ఒక జట్టు యొక్క ఐదు పనిచేయకపోవడం"

28) తాదాత్మ్యం ...

29) ఉద్యోగ ఆఫర్‌ను ఎంచుకోవడంలో ఐటి నిపుణులకు ఏమి అవసరం?

30) ప్రజలు మార్పును ఎందుకు వ్యతిరేకిస్తున్నారు (సియోభన్ మెక్‌హేల్ చేత)

31) మీరు మీ భావోద్వేగాలను ఎలా నియంత్రిస్తారు? (నవాల్ ముస్తఫా M.A.

32) మీకు ఎప్పటికీ చెల్లించే 21 నైపుణ్యాలు (యిర్మీయా టీయో / by చేత)

33) నిజమైన స్వేచ్ఛ ...

34) ఇతరులతో నమ్మకాన్ని పెంపొందించడానికి 12 మార్గాలు (జస్టిన్ రైట్ చేత)

35) ప్రతిభావంతులైన ఉద్యోగి యొక్క లక్షణాలు (టాలెంట్ మేనేజ్‌మెంట్ ఇన్స్టిట్యూట్ చేత)

36) మీ బృందాన్ని ప్రేరేపించడానికి 10 కీలు

37) మనస్సాక్షి యొక్క బీజగణితం (వ్లాదిమిర్ లెఫెబ్రే చేత)

38) ఫ్యూచర్ యొక్క మూడు విభిన్న అవకాశాలు (డా. క్లేర్ W. గ్రేవ్స్ ద్వారా)

39) అచంచలమైన ఆత్మవిశ్వాసాన్ని పెంపొందించే చర్యలు (సురేన్ సమర్చ్యన్ ద్వారా)

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.

భయాలు

చార్ట్లు సహసంబంధం

VUCA

సహసంబంధ గుణకం యొక్క క్లిష్టమైన విలువను

సాధారణ పంపిణీ, విలియం సీలీ గోసెట్ (విద్యార్థి) r = 0.0318

సాధారణ పంపిణీ, స్పియర్మాన్ చేత r = 0.0013

ఫలితాలను మాత్రమే చూపించు > r = 0.0318

పంపిణీ	సాధారణం కాదు	సాధారణం కాదు	సాధారణం కాదు	సాధారణ	సాధారణ	సాధారణ	సాధారణ	సాధారణ
అన్ని ప్రశ్నలు అన్ని ప్రశ్నలు నా గొప్ప భయం
నా గొప్ప భయం
Answer 1	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0548	బలహీనమైన సానుకూల 0.0285	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0173	బలహీనమైన సానుకూల 0.0940	బలహీనమైన సానుకూల 0.0358	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0156	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1560
Answer 2	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0192	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0048	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0394	బలహీనమైన సానుకూల 0.0659	బలహీనమైన సానుకూల 0.0491	బలహీనమైన సానుకూల 0.0117	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0981
Answer 3	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0003	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0088	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0450	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0440	బలహీనమైన సానుకూల 0.0471	బలహీనమైన సానుకూల 0.0739	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0191
Answer 4	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0429	బలహీనమైన సానుకూల 0.0271	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0230	బలహీనమైన సానుకూల 0.0182	బలహీనమైన సానుకూల 0.0351	బలహీనమైన సానుకూల 0.0239	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0995
Answer 5	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0273	బలహీనమైన సానుకూల 0.1298	బలహీనమైన సానుకూల 0.0101	బలహీనమైన సానుకూల 0.0772	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0006	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0183	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1784
Answer 6	-	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0026	బలహీనమైన సానుకూల 0.0050	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0621	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0081	బలహీనమైన సానుకూల 0.0240	బలహీనమైన సానుకూల 0.0856	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0346
Answer 7	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0105	బలహీనమైన సానుకూల 0.0339	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0661	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0304	బలహీనమైన సానుకూల 0.0517	బలహీనమైన సానుకూల 0.0686	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0515
Answer 8	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0635	బలహీనమైన సానుకూల 0.0732	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0275	బలహీనమైన సానుకూల 0.0143	బలహీనమైన సానుకూల 0.0370	బలహీనమైన సానుకూల 0.0172	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1336
Answer 9	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0734	బలహీనమైన సానుకూల 0.1618	బలహీనమైన సానుకూల 0.0069	బలహీనమైన సానుకూల 0.0644	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0109	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0489	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1811
Answer 10	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0764	బలహీనమైన సానుకూల 0.0679	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0139	బలహీనమైన సానుకూల 0.0290	బలహీనమైన సానుకూల 0.0338	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0123	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1342
Answer 11	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0634	బలహీనమైన సానుకూల 0.0535	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0091	బలహీనమైన సానుకూల 0.0113	బలహీనమైన సానుకూల 0.0238	బలహీనమైన సానుకూల 0.0247	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1260
Answer 12	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0449	బలహీనమైన సానుకూల 0.0941	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0341	బలహీనమైన సానుకూల 0.0342	బలహీనమైన సానుకూల 0.0332	బలహీనమైన సానుకూల 0.0255	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1534
Answer 13	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0691	బలహీనమైన సానుకూల 0.0966	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0393	బలహీనమైన సానుకూల 0.0295	బలహీనమైన సానుకూల 0.0417	బలహీనమైన సానుకూల 0.0148	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1626
Answer 14	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0775	బలహీనమైన సానుకూల 0.0903	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0019	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0089	బలహీనమైన సానుకూల 0.0048	బలహీనమైన సానుకూల 0.0140	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1223
Answer 15	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0544	బలహీనమైన సానుకూల 0.1280	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0345	బలహీనమైన సానుకూల 0.0152	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0178	బలహీనమైన సానుకూల 0.0236	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.1158
Answer 16	-	బలహీనమైన సానుకూల 0.0703	బలహీనమైన సానుకూల 0.0262	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0371	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0377	బలహీనమైన సానుకూల 0.0697	బలహీనమైన సానుకూల 0.0204	బలహీనమైన ప్రతికూల -0.0788

MS Excel కు ఎగుమతి

ఈ కార్యాచరణ మీ స్వంత VUCA పోల్స్లో అందుబాటులో ఉంటుంది

అలాగే

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

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

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

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

2023.10.13

వాలెరి కోసెంకో

ఉత్పత్తి యజమాని SaaS SDTEST®

వాలెరీ 1993లో సోషల్ పెడగోగ్-సైకాలజిస్ట్‌గా అర్హత పొందారు మరియు అప్పటి నుండి ప్రాజెక్ట్ మేనేజ్‌మెంట్‌లో తన పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించారు.
వాలెరీ 2013లో మాస్టర్స్ డిగ్రీని మరియు ప్రాజెక్ట్ మరియు ప్రోగ్రామ్ మేనేజర్ అర్హతను పొందారు. అతని మాస్టర్స్ ప్రోగ్రామ్ సమయంలో, అతను ప్రాజెక్ట్ రోడ్‌మ్యాప్ (GPM డ్యుయిష్ గెసెల్స్‌చాఫ్ట్ ఫర్ ప్రోజెక్ట్‌మేనేజ్‌మెంట్ ఇ. వి.) మరియు స్పైరల్ డైనమిక్స్‌తో సుపరిచితుడయ్యాడు.
V.U.C.A యొక్క అనిశ్చితిని అన్వేషించిన రచయిత వాలెరీ. సైకాలజీలో స్పైరల్ డైనమిక్స్ మరియు మ్యాథమెటికల్ స్టాటిస్టిక్స్ ఉపయోగించి కాన్సెప్ట్, మరియు 38 అంతర్జాతీయ పోల్స్.

ఈ పోస్ట్ ఉంది 0 వ్యాఖ్యలు

దీనికి ప్రత్యుత్తరం ఇవ్వండి

ప్రత్యుత్తరాన్ని రద్దు చేయండి

మీ వ్యాఖ్యను వదిలివేయండి