The post has been translated automatically. Original language: Russian Russian
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. Norwood Hanson stated that 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 complex and does not center on the influential Stanford group. Tracing academic lineages and key events includes part of the picture, but more context is needed to understand the field's development fully.
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 significant 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 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 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 a resistant subject matter helps reveal mathematics's evolving role and place 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, such as topology and differential geometry.
- Linking models and experiments. Mathematical psychologists emphasize tightly connecting experimental design and statistical analysis with experiments that 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 that embraces quantitative methods, 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, such as 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.
Mathematical psychology significantly overlaps 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 critical 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. 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 models' accuracy and truth value 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 SaaS SDTEST®
The SaaS SDTEST® is a simple and fun tool for uncovering our unique motivational values. It uses mathematical psychology of varying complexity.
The SaaS SDTEST® helps us better understand ourselves and others on this lifelong path of self-discovery.
1) Actions of companies in relation to personnel in the last month (yes / no)
2) Actions of companies in relation to personnel in the last month (fact in %)
3) Fears
4) Biggest problems facing my country
5) What qualities and abilities do good leaders use when building successful teams?
6) Google. Factors that impact team effectiveness
7) The main priorities of job seekers
8) What makes a boss a great leader?
9) What makes people successful at work?
10) Are you ready to receive less pay to work remotely?
12) Ageism in career
13) Ageism in life
14) Ageism’s causes
15) Reasons why people give up (by Anna Vital)
16) TRUST (by WVS)
18) Psychological Wellbeing (by Carol D. Ryff)
19) Where would be your next most exciting opportunity?
20) What will you do this week to look after your mental health?
21) I live thinking about my past, present or future
22) Meritocracy
23) A.I. and the end of civilization
24) Why do people procrastinate?
25) Gender difference in building self-confidence (IFD Allensbach)
26) Xing.com culture assessment
27) Patrick Lencioni's "The Five Dysfunctions of a Team"
28) Empathy is...
29) What is essential for IT specialists in choosing a job offer?
30) Why People Resist Change (by Siobhán McHale)
31) How Do You Regulate Your Emotions? (by Nawal Mustafa M.A.)
32) 21 skills that pay you forever (by Jeremiah Teo / 赵汉昇)
34) 12 ways to build trust with others (by Justin Wright)
35) Characteristics of a talented employee (by Talent Management Institute)
36) 10 Keys to Motivating Your Team
37) Algebra of Conscience (by Vladimir Lefebvre)
Below, you can see 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.
[1] https://twitter.com/wileyprof
[2] https://colinallen.dnsalias.org
[3] https://philpeople.org/profiles/colin-allen
В рамках этого проекта исследуются исторические и философские основы математической психологии, чтобы прояснить ее отличительные характеристики и взаимосвязь со смежными областями. Собирая первоисточники, истории и интервью с исследователями, автор, профессор Дж. Колин Аллен из Питтсбургского университета [1, 2, 3] и его студенты Осман Атта, Брендан Флейг-Гольдштейн, Мара Макгуайр и Дзинтра Уллис определили три центральных вопроса:
- Что делает использование математики в математической психологии достаточно эффективным, в отличие от других наук, таких как математическая биология, основанная на физике, или символическая когнитивная наука?
- Чем математический подход в математической психологии отличается от других разделов психологии, таких как психофизика и психометрия?
- Какова подходящая связь математической психологии с когнитивной наукой, учитывая различные точки зрения на взаимодействие с этой областью?
Предварительные выводы подчеркивают использование моделирования, основанного на данных, скептицизм по отношению к подходам когнитивной науки и раннюю зависимость от вычислений. Они продолжат изучать взаимодействие с когнитивной нейронаукой и противопоставят подходы рационального анализа. Разъясняя мотивирующие перспективы и цели различных эпох в развитии математической психологии, они стремятся понять ее прошлое и поддержать конструктивный диалог о ее философских основах и направлениях на будущее. Этот проект призван предоставить концептуальную дорожную карту для данной области посредством интеграции истории и философии науки.
Этот проект направлен на интеграцию исторических и философских перспектив для разъяснения основ математической психологии. Норвуд Хэнсон заявила, что история без философии слепа, а философия без истории пуста. Цель состоит в том, чтобы найти золотую середину между контекстуальной направленностью истории и концептуальной направленностью философии.
Команда признает, что все исторические исследования несовершенны, но некоторые из них могут дать ценную информацию. История математической психологии сложна и не сосредоточена на влиятельной стэнфордской группе. Прослеживание академических связей и ключевых событий составляет часть картины, но для полного понимания развития этой области требуется более подробный контекст.
Проект опирается на различные источники, включая исследовательские интервью, ретроспективные статьи, официальные истории и онлайн-материалы. Дополнительные интервью и исследования позволят еще больше углубить исторические и философские основы. Несмотря на неполноту, текущий анализ направлен на выявление важных тем, контрастов и вопросов, которые сформировали эволюцию математической психологии. В конечном счете, целью является комплексная историческая и концептуальная дорожная карта, позволяющая сформулировать современные взгляды на самобытность этой области и будущие направления.
История попыток математизировать психологию восходит к количественному императиву научной революции Галилея. Это закрепило представление о том, что настоящая наука требует математики, что привело к "зависти физиков" в других дисциплинах, таких как психология.
Многие ранние психологи утверждали, что психологии необходимо стать математической, чтобы быть научной. Однако математизация психологии столкнулась со сложностями, которых не было в естественных науках. Объекты в психологии не всегда поддавались количественной оценке, что вызвало жаркие споры о том, имеют ли смысл психометрические и психофизические измерения.
Тем не менее, желание развивать математическую психологию сохранялось. Различные подходы пытались определить надлежащую роль математики в психологических экспериментах и использовании данных. Например, Гербарт предпочитал начинать с математики для обеспечения точности, в то время как Фехнер настаивал на том, что эксперименты должны быть в первую очередь математическим обоснованием.
Сохраняется противоречие между математизацией психологии, основанной на данных, и математизацией психологии, основанной на теории. Современные подходы варьируются от психометрических и психофизических подходов, которые выдвигают на первый план данные, до теоретико-измерительных и вычислительных подходов, в которых особое внимание уделяется формальным моделям.
Объяснение того, как психологи договаривались о применении математических методов к сложным предметам, помогает выявить эволюционирующую роль и место математики в психологии. Это историческое взаимодействие повлияло на становление математической психологии как области.
Что отличает математическую психологию от других отраслей психологии в ее использовании математики?
Выделяются несколько ключевых аспектов:
- Широкое распространение количественных методов. Математическая психология возникла отчасти для того, чтобы подтолкнуть психологию к использованию количественного моделирования и математики, выходящих за рамки базовой статистики.
- Опираясь на различные математические инструменты. Имея более высокую математическую подготовку, математические психологи используют более продвинутые и разнообразные математические методы, такие как топология и дифференциальная геометрия.
- Связывая модели и эксперименты. Математические психологи подчеркивают тесную связь экспериментального проектирования и статистического анализа с экспериментами, которые проверяют конкретные модели.
- Предпочтение отдается теоретическим моделям. Математическая психология использует "чистые" математические результаты и предпочитает аналитические, созданные вручную модели компьютерным моделям, управляемым данными.
- В поисках общей, кумулятивной теории. В отличие от простого описания данных, математическая психология стремится к абстрактной, общей теории, подкрепленной экспериментами, совокупному прогрессу в моделях и математическому пониманию психологических механизмов.
Таким образом, хотя эти ключевые элементы и не являются уникальными для математической психологии, они помогают охарактеризовать то, как использование математики в ней отличается от смежных областей, таких как психофизика и психометрия. Математическая психология выделила самобытность, которая включает количественные методы, теоретическую глубину и широкие обобщения.
Какова подходящая точка зрения на связь математической психологии с когнитивной психологией и когнитивной наукой? Несмотря на историческую и концептуальную взаимосвязь, существуют существенные различия.
Математическая психология опирается на различные дисциплины, которые также оказывают влияние на когнитивную науку, такие как информатика, психология, лингвистика и нейронаука. Однако математическая психология, по-видимому, более скептически относится к связям с когнитивной наукой.
Например, когнитивная наука широко использовала компьютер в качестве модели человеческого разума, в то время как математическая психология более узко фокусировалась на компьютерах как инструментах моделирования.
Кроме того, математическая психология, похоже, занимает более критическую позицию по отношению к чисто имитационному моделированию в когнитивной науке, вместо этого делая упор на итеративное моделирование, тесно связанное с экспериментами.
Математическая психология в значительной степени пересекается с когнитивной наукой, но решительно отстаивает свою особую математическую ориентацию и перспективы моделирования. Работа по выяснению этих сложных взаимосвязей продолжается, но предварительный анализ показывает, что математическая психология намеренно отошла от когнитивной науки в процессе своего становления.
Это определяет самостоятельность математической психологии, сохраняя при этом связи со смежными дисциплинами на стыке математики, психологии и вычислительной техники.
Этот исторический и концептуальный анализ основ математической психологии выявил ключевые темы, различия и вопросы, которые повлияли на развитие этой области. Дальнейшие исследования могут основываться на этих предварительных выводах.
Необходима дополнительная работа, чтобы выявить более полный интеллектуальный, социальный и политический контекст, определяющий эволюцию математической психологии. Изучение влияния и реакции критических фигур позволит получить более полную картину.
Продолжающееся исследование может помочь определить, являются ли выявленные противоречия историческими артефактами или все еще являются предметом современных дискуссий. Сталкиваются ли сегодня математические психологи с аналогичными вопросами о роли математики и моделирования?
Дальнейший анализ должен также прояснить природу предполагаемой двунаправленной взаимосвязи между моделированием и экспериментированием в математической психологии. Было бы полезно прояснить разнообразие точек зрения на такие цели, как обобщение, абстрагирование и построение кумулятивной теории.
Наконец, это исследование направлено на стимулирование дискуссии по философским вопросам, таким как реализм, плюрализм и прогресс в математических моделях психологии. Является ли точность и достоверность моделей важным фактором или, в основном, не имеет значения? И куда движется эта область - к большему правдоподобию или к неопределенному балансу между сложностью и абстракцией?
Мы надеемся, что этот исторический и интегративный анализ, стимулирующий размышления об этой концептуальной основе, послужит основой для конструктивного диалога об идентичности математической психологии и ее будущей траектории.
SaaS SDTEST® - это простой и увлекательный инструмент для выявления наших уникальных мотивационных ценностей. В нем используется математическая психология различной сложности.
SaaS SDTEST® помогает нам лучше понять себя и других на этом жизненном пути самопознания.
Вот перечень отчетов по опросам, которые проводит SDTEST®:
1) Действия компаний в отношении персонала за последний месяц (да/нет)
2) Действия компаний в отношении персонала за последний месяц (факт в %)
3) Страхи
4) Самые большие проблемы, с которыми сталкивается моя страна
5) Какие качества и способности используют хорошие лидеры для создания успешных команд?
6) Google. Факторы, влияющие на эффективность работы команды
7) Основные приоритеты лиц, ищущих работу
8) Что делает босса великим лидером?
9) Что делает людей успешными на работе?
10) Готовы ли вы получать меньшую зарплату, чтобы работать удаленно?
13) Эйджизм в жизни
14) Причины эйджизма
15) Причины, по которым люди сдаются (автор: Анна Виталь)
16) ДОВЕРИЕ (от WVS)
17) Оксфордский опрос о счастье
18) Психологическое благополучие (от Кэрол Д. Рифф)
19) Где бы вы хотели получить следующую интересную карьерную возможность?
20) Что вы собираетесь делать на этой неделе, чтобы позаботиться о своем психическом здоровье?
21) Я живу, думая о своем прошлом, настоящем или будущем
22) Меритократия
23) Искусственный интеллект и конец цивилизации
24) Почему люди откладывают дела на потом?
25) Гендерные различия в формировании уверенности в себе (IFD Allensbach)
26) Xing.com оценка культуры
27) Патрик Ленсиони "Пять дисфункций команды"
28) Эмпатия - это...
29) Что важно для ИТ-специалистов при выборе вакансии?
30) Почему люди сопротивляются переменам (автор: Шивон Макхейл)
31) Как Вы регулируете свои эмоции? (автор: Наваль Мустафа М.А.)
32) 21 навык, который окупится навсегда (автор: Джереми Тео / 赵汉昇)
33) Настоящая свобода - это...
34) 12 способов завоевать доверие окружающих (автор Джастин Райт)
35) Характеристики талантливого сотрудника (автор Talent Management Institute)
36) 10 ключей к мотивации вашей команды
37) Алгебра совести (Владимир Лефевр)
Ниже на картинке вы можете ознакомиться с сокращенной версией результатов опроса VUCA “Страхи“. Полная версия результатов доступна бесплатно в разделе часто задаваемых вопросов после входа или регистрации.
[1] https://twitter.com/wileyprof
[2] https://colinallen.dnsalias.org
[3] https://philpeople.org/profiles/colin-allen
More from this author
Share
Share
Solving the Prisoner's Dilemma Using Spiral Dynamics Theory and SaaS SDTEST®
5
0
2325
Share
AI Grok Conclusion: There are business roles within the X network that would benefit from SDTEST®
1
0
2054
