Психометрика и психоскептика
前往频道在 Telegram
Канал создан для обсуждения публикаций, исследований, измерений и теорий в психологии, психометрике и других социальных науках.
显示更多752
订阅者
无数据24 小时
+17 天
+130 天
正在加载数据
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+378
在0个频道中
九月 '260
在0个频道中
Get PRO
八月 '260
在0个频道中
Get PRO
七月 '260
在0个频道中
Get PRO
六月 '260
在1个频道中
Get PRO
五月 '260
在0个频道中
Get PRO
四月 '260
在1个频道中
Get PRO
三月 '260
在0个频道中
Get PRO
二月 '260
在1个频道中
Get PRO
一月 '260
在0个频道中
Get PRO
十二月 '250
在0个频道中
Get PRO
十一月 '250
在4个频道中
Get PRO
十月 '250
在0个频道中
Get PRO
九月 '250
在0个频道中
Get PRO
八月 '250
在0个频道中
Get PRO
七月 '250
在1个频道中
Get PRO
六月 '250
在0个频道中
Get PRO
五月 '250
在2个频道中
Get PRO
四月 '250
在0个频道中
Get PRO
三月 '250
在0个频道中
Get PRO
二月 '250
在1个频道中
Get PRO
一月 '250
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+28
在2个频道中
Get PRO
十一月 '24
+12
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+20
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+330
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 16 十月 | 0 | |||
| 15 十月 | 0 | |||
| 14 十月 | +1 | |||
| 13 十月 | 0 | |||
| 12 十月 | 0 |
频道帖子
Сегодня пост по статьям из серии «Ожидаемо, но все равно интересно».
Не так давно стали известны имена очередных нобелевских лауреатов по физике, химии, физиологии и медицине, экономике и литературе. И вот мне попалась статья, косвенно связанная с темой нобелевских премий. Хотя основная ее тема – рецензирование публикаций.
Речь о статье Nobel and novice: Author prominence affects peer review (Huber et al.), вышедшей в журнале PNAS в 2022 году. Авторы решили посмотреть, в какой степени искажаются результаты рецензирования в зависимости от того, кто указан автором – нобелевский лауреат или малоизвестный автор, ученый на ранних этапах карьеры. Спойлер: вполне ожидаемо, нобелевский лауреат получил больше позитивных откликов, причем различия были даже по таким, казалось бы, ясным критериям как качество графиков.
К сожалению, искажениям подвержены не только люди, но и большие языковые модели. И об этом вторая статья в нашем обзоре. Подробности по ссылке
| 2 | (Продолжение)
Мне могут возразить: ну, молчит и молчит, может это его комфортный способ учиться; ведь молчание не означает равнодушия к вопросу или неподготовленности. В какой-то мере я согласна. Но все-таки образование – это институт социализации, и умение включаться в дискуссию, говорить публично это важный социальный навык, который именно в студенчестве можно сформировать. Поэтому привычное «у меня есть активные, а есть пассивные студенты» можно пересмотреть как вопрос о взаимодействии и попробовать изменить подход к организации занятия.
Что думаете? Поделитесь, пожалуйста, своим опытом в комментариях!
Литература
Howard, J. R., & Baird, R. (2000). The consolidation of responsibility and students’ definitions of situation in the mixed-age college classroom. The Journal of Higher Education, 71(6), 700–721. Статья и полный текст.
Røsseland, M., & Tvedt, E. E. (2026). Assigned roles in mathematics education: A path to more equitable participation? Mathematics Education Research Journal. Полный текст. | 167 |
| 3 | Почему на семинаре всегда говорят одни и те же?
Сегодня выскажусь на тему преподавания. Каждый год наблюдаю одну и ту же картину и думаю, многим преподавателям она знакома: в группе студентов всегда есть несколько человек, которые постоянно участвуют в обсуждении, и несколько человек, которые этого не делают почти никогда. Очень легко начать воспринимать это как устойчивые характеристики студентов: эти активные и экстраверты, эти застенчивые (может интроверты?), а этим, видимо, неинтересно. Но мне стало любопытно: в какой степени такое распределение связано не самими людьми, а с отношениями и ожиданиями, сложившимися на занятиях?
Оказывается, этот вопрос исследуют довольно давно. Howard и Baird (2000) наблюдали занятия на семи университетских курсах, опросили 123 студента и провели 14 интервью. Около трети присутствовавших обеспечивали почти 89% всех студенческих реплик. Авторы описывают это как «консолидацию ответственности»: поддержание разговора сосредоточивается у небольшой части группы.
Интереснее самих пропорций оказались представления студентов о своих обязанностях. Среди активно говорящих почти 95% считали участие в дискуссии своей ответственностью; среди мало говорящих – примерно половина. Одни объясняли свою активность тем, что иначе никто не заговорит, другие – своё молчание тем, что выступят остальные. Получается довольно удобное взаимодополнение: разговор идёт, преподавателю есть с кем обсуждать, а желающие молчать могут продолжать молчать. Эти данные не доказывают, что активность одних вызывает молчание других, но показывают, как разные ожидания могут поддерживать привычный порядок.
Можно ли его изменить? В недавней работе Røsseland и Tvedt (2026) сравнивали видеозаписи двух занятий по математике у норвежских восьмиклассников. Сначала ученики решали задачи в небольших группах без назначенных ролей, затем получили роли лидера, скептика, любопытствующего и инициатора.
Теперь обычно молчащие ученики стали активнее включаться в работу в соответствии с полученной ролью. Например, «любопытствующий» ученик начал задавать вопросы и просил разъяснений. Однако ученик со сложившейся лидерской позицией, продолжал занимать доминирующую роль в любой дискуссии. Это качественное исследование одного случая, поэтому универсального рецепта оно не даёт. Но хорошо показывает, что формальное распределение ролей может и расширять участие, и сохранять сложившуюся иерархию.
Мне кажется, здесь есть важный момент. Чтобы заговорить, человеку может понадобиться понятное основание для своего участия. То есть, если моя задача - задавать уточняющие вопросы, то просьба объяснить становится полезным вкладом в общую работу. Мне уже не обязательно сначала придумать что-нибудь особенно умное, чтобы заслужить право голоса.
Но подтолкнуть взять слово, мне кажется, это ещё не всё, и это даже может быть травмирующим опытом. Я бы предположила, что имеет значение дальнейшая судьба реплики, отношение других к высказыванию.
Если студента выслушали, но тут же вернулись к привычному разговору с самыми активными, то это будет восприниматься как персональная неудача. А вот если к его мысли обратились, возразили по существу или использовали её в дальнейшем разговоре, то это будет восприниматься как социальный успех, признание личной значимости, и опыт участия становится положительным. Но это уже моя гипотеза, которую надо проверять.
На своих семинарах я хочу попробовала такой ход: сначала все коротко записывают ответ на вопрос, затем обсуждают его в парах и находят одно расхождение. После этого можно предложить тем, кого пока не слышали, рассказать об этом расхождении, а следующему участнику - отреагировать именно на сказанное.
Такая методика должна помочь разобраться, где возникает затруднение. Студент охотно разговаривает в паре, но молчит перед всей аудиторией? У него есть письменный ответ, но он не успевает вступить в обсуждение? Он высказывается, но остальные не подхватывают его мысли? Или пока не может сформулировать ответ ни в каком формате? | 167 |
| 4 | Сегодня решила сделать пост по статье не про методы и не проблемы измерений, а рассказать про исследование, которое мне показалось интересным. Итак, представляю вам статью, вышедшую в 2026 году (в авторах есть мой любимый Borsboom!).
Evers, K., Borsboom, D., Fried, E., Hasselman, F., Bartoš, F., & Waldorp, L. (2026). Non-random patterns in the co-occurrence and accumulation of adverse life events in two national panel datasets. Communications Psychology, 4(1), 66.
О чем статья:
Авторы исследовали как сочетаются друг с другом различные Adverse life events (ALEs), неблагоприятные жизненные события, т.е. болезни, несчастные случаи, потери близких людей и т.п.
Они взяли данные двух больших лонгитюдных исследований (одно из Швейцарии включало почти 17 тысяч человек, второе из Австралии, включало более 25 тысяч человек) и показали, что неблагоприятные жизненные события распределяются не случайным образом, а поддерживают друг друга, образуя цепочки таких событий. Таким образом, известные поговорки «Пришла беда, отворяй ворота» или «Беда не приходит одна» получила свое эмпирическое подтверждение современными статистическими методами. За подробностями идите по ссылке | 311 |
| 5 | В образовании есть довольно раскрученная тема: доказательная образовательная политика. В её основе лежит принцип «измеряй и сравнивай эффекты» применительно к образовательным реформам или методам преподавания.
На первый взгляд схема разумная: проверяем программы, финансируем те, что повышают результаты, и рекомендуем их школам (или даже всей стране). Однако к этому подходу есть, что называется, вопросики. Некоторые из них поднимаются в недавних статьях: Coppe et al. (2025) и Biesta (2026).
Обе статьи указывают на то, что поскольку рандомизированные исследования в образовании считаются «лучшим доказательством», это приводит, например, к тому, что крупномасштабные (large-scale) исследования часто финансируются в первую очередь, а люди, принимающие решения, ориентируются на программы, которые повышают баллы некоего теста. Однако эта иерархия, перенесённая из медицины, имеет не всегда очевидные последствия, когда речь идёт об образовании. Когда деньги и внимание направлены на вопрос «даёт ли программа измеримый эффект?», исследователям выгоднее задавать именно его, а вопросы о целях образования, жизни класса или о том, почему одна и таже практика по-разному складывается в разных школах, труднее встроить в такую систему.
Coppe и коллеги разбирают, откуда в образовательной политике берётся уверенность, что рандомизированное исследование даёт самое надёжное знание о преподавании. Авторы также показывают, как представление о статистике как о беспристрастном арбитре закрепляется не только в научных дискуссиях, но и через финансирование исследований и работу организаций, выпускающих рекомендации для школ. В результате вопрос «какая программа дала измеримый эффект?» начинает задавать рамку всему разговору о том, что считать хорошим исследованием. Об образовании всё чаще говорят на языке интервенций: как будто учитель применяет метод, а ученик получает заданный эффект. Но обучение как известно устроено иначе - ученик тоже действует, интерпретирует и может сопротивляться.
Герт Биеста критически рассматривает следующий шаг, когда эффект превращается в рекомендацию. Сами исследования не решают, почему именно эти баллы должны быть главной целью школы и приемлем ли способ, которым их повысили. Например, наказание или подкуп тоже могут эффективно приводить к нужному поведению. Эффект сам по себе ещё не делает практику хорошим образованием, а под видом нейтрального технического вопроса «что работает?» может исчезнуть политический вопрос: «ради чего работает – и кто это решил?»
Всем интересующимся образовательной политикой и этическими вопросами рекомендую! | 402 |
| 6 | "Зоопарк из слоновой кости" собрал папочку тг-каналов по социологии, психологии, истории, археологии и пр. интересностям. Делимся с вами, вдруг будет кому-то полезно:
https://t.me/addlist/obDLEfpYEgI0ZTli | 475 |
| 7 | Дорогие друзья! Прошу прощения за задержку с постом! Я сейчас усиленно тружусь над отчетом по одному очень интересному гранту, поэтому не успеваю делать практически ничего другого. Но вот не смогла пройти мимо интересной статьи, не так давно опубликованной в Nature, о воспроизводимости научных результатов в зависимости от выбранной стратегии анализа данных.
Aczel, B., Szaszi, B., Clelland, H. T., Kovacs, M., Holzmeister, F., Van Ravenzwaaij, D., ... & Geraldes, D. (2026). Investigating the analytical robustness of the social and behavioural sciences. Nature, 652(8108), 135-142.
В первую очередь, статья впечатляет количеством авторов: их там 494! (Я честно пыталась пересчитать их вручную и довольно быстро сдалась). В проекте участвовали 457 независимых аналитиков, которые провели в общей сложности 504 повторных анализа.
Идея проекта, с одной стороны, простая, но в то же время, красивая. Авторы взяли 100 опубликованных исследований в социальных и поведенческих науках и для каждого выбрали один основной результат. Затем исходные данные отдавали как минимум пяти независимым исследователям с одной задачей: проверить тот же самый исследовательский вопрос, но самостоятельно решить, как именно анализировать данные. То есть исследовательский вопрос и данные одинаковые, а выбор статистического подхода, способа обработки данных и других аналитических решений может различаться.
По результатам получилось, что если сравнивать конкретные оценки размера эффекта достаточно строго, только примерно 34% повторных анализов дали результат, близкий к первоначальному. Если критерий сделать существенно мягче, эта доля повышается примерно до 57%.
При этом на уровне содержательного вывода картина выглядит лучше: 74% анализов подтвердили исходный вывод, около 24% дали отсутствие эффекта или неопределённый результат, а примерно 2% показали наличие обратного эффекта, в сравнении с исходным исследованием.
То есть один и тот же набор данных и один и тот же исследовательский вопрос вовсе не обязательно ведут к одному-единственному «правильному» статистическому анализу и одному и тому же результату.
Авторы поэтому предлагают чаще использовать multi-analyst approaches и multiverse analysis: смотреть не только на один выбранный аналитический путь, а проверять, насколько вывод сохраняется при других разумных способах анализа.
Оставляем за скобками вопрос о том, насколько практически реализуема эта стратегия в реальных условиях работы исследователей (с требованиями публикаций, отчетов по грантам и т.п.). Но в идеальном мире такой подход, несомненно, мог бы быть интересным! Кому интересны подробности – читайте статью😊 | 513 |
| 8 | Какое-то время назад мы обсуждали статью, где авторы пытались оценить прогресс в психологии через процент объясненной дисперсии результатов исследований (Smedslund, Arnulfь& Smedslund, 2022). Их логика заключалась в следующем. Если со временем наше понимание психологические явлений улучшилось, то доля объясненной дисперсии – как отражение нашей способности объяснять психологические данные – должна вырасти. Авторы статьи взяли 1565 психологических исследований, опубликованных с 1956 года, в которых можно было определить долю объяснённой дисперсии. Среднее значение составило 42,8% и за более чем шесть десятилетий оно практически не изменилось.
Количество исследований росло экспоненциально, методы и модели становились сложнее,появились компьютеры, огромные выборки и совершенно другой вычислительныйаппарат. А доля объясняемой дисперсии осталась примерно той же.
Можно, конечно, спросить – а почему именно объясненная дисперсия должна быть мерой научного прогресса? Возможно, сами изучаемые явления стали сложнее или удалось перейти от корреляций к хорошо установленному, хоть и небольшому, причинному эффекту. Разве не может быть других критериев оценки прогресса? Далее здесь. | 581 |
| 9 | Давно в нашем чате не было обзора на статьи про методы анализа. Мы много обсуждаем публикации о спорных практиках количественного анализа или публикации, которые ставят под сомнение возможность измерения в психологии и даже пользу количественных методов. Но несмотря на это, я люблю количественные методы и люблю анализ данных. Поэтому сегодня решила разбавить наши теоретико-методологические дебаты одной сугубо технической статьей о конфирматорном факторном анализе (КФА) и о том, как правильнее оценивать статистики согласия модели с данными.
Авторы статьи «Why we need to abandon fixed cutoffs for goodness‑of‑fit indices: An extensive simulation and possible solutions», опубликованной в 2024 году в журнале Behavior Research Methods, обсуждают различные статистики согласия модели и критикуют устоявшуюся практику использования четких критериальных значений этих статистик. Многие исследователи (если не большинство) ориентируются на определенные значения статистик согласия. Например, RMSEA ниже 0.05 считается хорошим показателем, а RMSEA выше 0.08 интерпретируется часто как показатель проблемной, «плохой», модели. Иногда эти критериальные значения (cut offs) воспринимаются как безусловное и четкое правило. Но авторы статьи на основе обзора имеющихся исследований и собственного симуляционного исследования говорят, что все статистики согласия модели с данными зависят не только от характеристик модели, и того, насколько она соответствует данным, но и от других условий: размера выборки, числа индикаторов для факторов, количества ответных категорий, особенностей распределения, используемого эстиматора. Привычные для многих исследователей критериальные значения относятся к узкому спектру возможных сценариев (под сценарием понимается сочетание возможных характеристик модели и других факторов), поэтому не могут и не должны быть генерализованы на все возможные случаи. О том, каким образом могут изменяться статистики согласия модели в зависимости от различных факторов и на основе чего можно сделать вывод о качестве модели, читайте подробнее в нашем посте. | 500 |
| 10 | Недавно в Scientific Reports вышла статья с довольно провокационным названием - Rethinking psychometrics through LLMs: how item semantics shape measurement and prediction in psychological questionnaires (“Переосмысление психометрики с помощью больших языковых моделей: как семантика утверждений формирует измерение и прогнозирование в психологических опросниках”) (Ravenda et al., 2025).
Авторы задаются вопросом: в какой степени структура, которую мы обнаруживаем в ответах на психологический опросник, отражает структуру психологического феномена, а в какой - семантическую структуру самих утверждений?
Логика простая. Разрабатывая опросник, мы намеренно создаём утверждения, содержательно связанные друг с другом. Утверждения о тревоге похожи по смыслу на другие утверждения о тревоге, утверждения о депрессии - на другие утверждения о депрессии и т. д. Потом мы собираем данные, обнаруживаем корреляции между ответами и на основании этих корреляций строим факторную модель.
Но что, если часть обнаруживаемой нами корреляционной структуры уже содержится в формулировках утверждений - до того, как мы опросили хотя бы одного человека? Авторы провели три исследования, чтобы показать роль семантики в структуре данных. Подробнее о работе, а также о моем мнении относительно ее “новизны” читайте здесь. | 993 |
| 11 | Сегодня у нас пост по статье Kroupin, I., Davis, H. E., Burdett, E., Cuata, A. B., Hartley, V., & Henrich, J. (2025). The cultural construction of “executive function”. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(27), e2407955122.
Исполнительные функции (ИФ) обычно рассматриваются как универсальные свойства человеческого мышления. Но насколько оправдано это представление, если почти все наши знания об ИФ получены в «школьном мире», то есть в обществах, где формальное образование играет огромную роль? Авторы предполагают, что исполнительные функции (как мы их измеряем) в большой части включают культурно-специфические навыки, сформированные требованиями «школьного мира». Они анализируют предыдущие исследования и сравнивают выполнение стандартных заданий на ИФ у четырех групп детей с разным опытом формального обучения. Результаты показывают, что дети из сельских групп с ограниченным опытом формального образования или без него демонстрируют выраженные различия в выполнении заданий по сравнению со своими сверстниками, посещающими школу, и особенно по сравнению с «типичной» выборкой из «школьного мира». По итогам авторы призывают пересмотреть понимание того, что до сих пор измерялось под названием ИФ, и что именно мы хотим измерять в дальнейшем. Подробнее читайте по ссылке | 617 |
| 12 | Всем привет! Все возвращается в этом мире, и наш канал после небольшого перерыва тоже возвращается к работе. А поскольку за окном еще лето, то у вас есть шанс насладиться нашими новыми публикациями, поедая фрукты и мороженое и лежа в шезлонгах, гамаках, палатках, а также на завалинках, пляжах и, конечно, на ДИВАНАХ!
Сегодняшний пост написан по статье, где тоже про возвращение, но это этот раз кризисов психологии😊 Поскольку авторы Ali Teymoori и Rose Trappes цитируют Л.С. Выготского (хотя и формально, к сожалению), я решила, что должна про эту статью рассказать😊
Итак, почему психология все время своего существования снова и снова возвращается практически к одним и тем же вопросам: что именно является объектом психологии, как этот объект связан с нашими методами и каким вообще должен быть идеал психологической науки? Авторы статьи «Возвращение фундаментальных вопросов: Исторический и философский анализ больших дисциплинарный кризисов в психологии» (Teymoori & Trappes, 2026) анализируют три крупных кризиса – начала XX века, 1960–70-е годов и репликационный кризис 2010-х, чтобы выявить фундаментальные причины их возникновения. Основной вывод авторов статьи состоит в том, что психология обычно отвечает на кризисы методологическими реформами, тогда как фундаментальная проблема сохраняется. Подробнее здесь: | 697 |
| 13 | «Мне нужен отпуск!» Или каникулы, если вы еще учитесь. Кто из нас не говорил время от времени эту фразу? Но насколько отпуск действительно полезен?
Оказывается, на эту тему существует довольно много исследований. Раньше считалось, что положительное влияние отпуска на психологическое благополучие невелико и довольно быстро исчезает. Однако недавний метаанализ, включающий 32 исследования (Grant, Buchanan, & Shockley, 2025), показал, что отпуск может оказывать достаточно сильное положительное влияние на психологическое благополучие, и этот эффект сохраняется дольше, чем предполагалось ранее. Наиболее полезными для восстановления оказались психологическое отключение от работы и физическая активность во время отдыха.
В другом систематическом обзоре, вышедшем в 2024 году (Yan, de Bloom, & Halpenny, 2024), рассматривалось, как продолжительность отпуска и его характеристики связаны с улучшением психологического состояния. Что касается длительности, данные противоречивы: часть исследований показывает, что более долгий отпуск способствует лучшему восстановлению и самочувствию, тогда как другие исследования не обнаруживают связи между продолжительностью отпуска и психологическим благополучием.
Зато исследования в целом сходятся в том, что некоторые виды отпускной активности могут быть особенно полезны. Это активности, которые дают ощущение новизны, контакт с природой, чувство смысла или возможность лучше понять себя: например, прогулки и походы, wellness-практики, участие в фестивалях, волонтерство или творческое погружение в местную культуру (если вы путешествуете). При этом рабочие сообщения и постоянное использование смартфона могут ослаблять восстановительный эффект, потому что мешают по-настоящему отключиться от повседневных обязанностей.
Все это звучит как план 😊 В общем, друзья, вы, наверное, уже догадались, к чему мы ведем: мы уходим в отпуск на июль. Желаем вам тоже хорошо отдохнуть, набраться сил и повысить уровень своего психологического благополучия, что бы ни понималось под этим термином. А мы вернемся к вам в августе с новыми и, надеемся, интересными постами!
Статьи:
Grant, R. S., Buchanan, B. E., & Shockley, K. M. (2025). I need a vacation: A meta-analysis of vacation and employee well-being. Journal of Applied Psychology.
Yan, N., de Bloom, J., & Halpenny, E. (2024). Integrative review: Vacations and subjective well-being. Journal of Leisure Research, 55(1), 65–94. | 814 |
| 14 | Можно ли доверять статье, которую вы читаете?
За последние 10-15 лет разговоры о кризисе воспроизводимости стали практически обязательной частью любой дискуссии о психологической науке. Мы постоянно слышим о p-hacking, HARKing, селективной публикации результатов, фабрикации данных, открытой науке и пререгистрации исследований. Кажется, что современная психология переживает период глубокого переосмысления собственных методов.
На этом фоне появляется огромное количество публикаций, посвященных тому, как сделать исследования более надежными. Одни авторы предлагают новые статистические процедуры, другие призывают изменить систему рецензирования, третьи обсуждают реформу академических стимулов.
Однако, как замечает Алексей Аникин в статье Can I Trust This Paper? (2025), среди всех этих обсуждений почти не звучит один очень простой вопрос: что делать обычному читателю научной статьи?
Каждый исследователь ежедневно открывает десятки публикаций. Одни статьи используются при подготовке лекций, другие - при написании обзоров литературы, третьи становятся основанием для собственных исследований. Но всякий раз приходится принимать одно и то же решение: можно ли доверять прочитанному?
Автор сразу предупреждает читателя: его статья не является инструкцией по выявлению научного мошенничества. Она не предлагает универсального алгоритма, который позволил бы безошибочно разделить хорошие исследования и плохие. Цель автора - предложить читателям несколько индикаторов, которые свидетельствуют о том, что в публикации есть проблемы. Они могут касаться ненадежных данных, недостаточных данных, плохо проанализированных данных, а также необоснованных выводов.
Подробнее здесь | 672 |
| 15 | Две недели назад мы обсуждали статью о том, что большие reasoning-модели якобы отражают когнитивные затраты человеческого мышления: чем длиннее цепочка рассуждений модели, тем дольше люди решают те же задачи. Вокруг этой статьи развернулась дискуссия, все вышедшие комментарии, по сути, задают один и тот же вопрос: можно ли из полученной корреляции между длиной рассуждений модели и временем реакции человека при решении одних и тех же задач делать выводы о сходстве человеческого и модельного рассуждения? В новом посте мы рассматриваем три критических комментария и ответы авторов: почему длина рассуждения может быть не «следом мышления», а просто выученным форматом ответа; почему время реакции человека и количество модельных токенов - очень разные показатели; и почему особенно интересны не только совпадения, но и систематические расхождения между людьми и моделями. Полный текст по ссылке. | 591 |
| 16 | Недавно наткнулась на работу Уильяма Старбука «Постоянные причины нескончаемой моды в поведенческих и социальных науках» (The Constant Causes of Never-Ending Faddishness in the Behavioral and Social Sciences). Статья давняя - 2009-го года, но это не делает ее устаревшей: наоборот, кажется, с каждым годом, она становится все актуальнее.
Этот пост написан по этой статье и дополнен личным комментарием, на этот раз касающимся эмоционального интеллекта, настойчивости (Grit) и темных черт личности (Dark Triad, Dark Tetrad, Dark Core и пр.) как примеров модных концепций. Приятного чтения! | 685 |
| 17 | Сегодня наш пост посвящен статье с интересным и многообещающим названием, The cost of thinking is similar between large reasoning models and humans, вышедшей в ноябре 2025 года в PNAS. Авторы задались вопросом, могут ли языковые модели «схватить» особенности человеческого мышления, а в частности, отразить когнитивные затраты на обработку информации. Для ответа на этот сложный вопрос, они использовали сравнительно новый тип языковых моделей, Large Reasoning Models (LRM) и оценили длину цепочки рассуждений при решении семи типов задач. Эти же семь типов задач выполняли люди. Авторы рассчитали корреляцию между длиной цепочки рассуждений и временем решения задач людьми и сделали вывод о том, что длина цепочки рассуждений предсказывает (да! Они действительно говорят «предсказывает»!) время реакции людей как внутри отдельных задач, так и между задачами. Это согласование между моделями и людьми показывает, что reasoning-модели отражают ключевые свойства, определяющие сложность проблем и задач в человеческих познавательных процессах. Не хочется спойлерить, но по моему мнению, заголовок статьи гораздо интереснее, чем полученные результаты (как в моем детстве говорили, «размах на рубль, удар на копейку»). Тем не менее, статью может быть интересно прочитать как пример того, какие исследования являются мейнстримом. И в очередной раз посокрушаться. 😊 Более подробно тут | 731 |
| 18 | Вчера у меня была т.н. «открытая лекция» в рамках курса «Психология образования». Открытая – т.к. к ней могли подключаться внешние слушатели и она записывалась. Тема «Нейробиология внимания, памяти и мотивированного обучения». Если кому-то интересно, то выкладываю запись: https://disk.360.yandex.ru/i/4lz2qBDKIiNuGg
В то же время хочу пояснить, что поскольку я не нейробиолог, а только притворяюсь интересуюсь этой областью, то уровень содержания относится скорее к популярному. Кроме того, поскольку мне пришлось ужать 4 ак. часа до 2ух, вторая половина лекции довольно сильно скомкана. Если есть интерес к этой теме, я могу сделать запись двух полноценных лекций, которые я буду читать осенью. А пока, что есть, то есть😊 Приятного просмотра! | 599 |
| 19 | Задача - найти психологический феномен
На нашем канале мы много раз писали про репликационный кризис, который переживает психология, и про более глубокий кризис психологических теорий. Всё больше исследователей считают, что проблема современной психологии не сводится к p-values, p-hacking или слабым размерам эффекта. Проблема в том, что дисциплина слишком мало внимания уделяла и уделяет поиску устойчивых эмпирических феноменов.
Недавно появилась публикация “Устанавление психологических феноменов: Альтернативные методологические перспективы в научной практике” большой группы авторов, включая наших любимых Дэниеля Борсбума, Брайана Хайга, и Маркуса Эронена. Авторы предлагают радикально изменить то, как вообще должна строиться психологическая наука.
Подробнее об этом здесь, и там же я делюсь недавними наблюдениями и мыслями, по поводу устойчивости сложившихся исследовательских практик к изменениям такого рода | 591 |
| 20 | Сегодня хотелось бы немного рассказать о коллекции статей, опубликованной в этом году в журнале Computational Brain & Behavior. Она посвящена теме Illusions of Understanding in the Sciences - иллюзиям понимания в науке. Всего в этой коллекции сейчас опубликовано 24 материала, большая часть из которых - комментарии к статье Shiffrin, Stigler и Keil “Illusions of Understanding in the Sciences”. Поэтому сначала подробнее остановимся на самой статье, которая запустила эту дискуссию, а к комментариям вернемся отдельно. Главная идея статьи состоит в том, что ученые часто переоценивают степень своего понимания изучаемого феномена. Причем эта иллюзия может усиливаться именно там, где наука выглядит особенно строгой и формализованной: при использовании математических моделей, компьютерных симуляций, статистического анализа и количественного предсказания.
Надо сказать, что я долго колебалась, прежде чем писать этот пост. Я начинала, бросала, опять начинала. И все-таки решила довести дело до конца. С одной стороны, проблема, о которой говорится в статье топик-стартере – не новая, и мы на нашем канале много писали про это. Признаться, я немного устала от статей, посвященных разбору того, как все плохо и неясно в социальных науках. С другой стороны, мне было интересно прочитать и саму статью, а главное, комментарии к ней. Возможно, думала я, кто-то из комментаторов сможет привести какие-то аргументы в пользу социальных наук и формального моделирования в них. В конце концов, я решила, что все-таки стоит поделиться с вами и тем, что написано в самой статье, и тем, что написано в комментариях. Насколько стоило это делать – судить вам. Читайте дальше, если интересно | 672 |
