CC BY
5М. Еронен1, Дж. Ромейн2 Фьлософш науки i формал1защя психолопчно! теорп*
*Eronen, M. I., & Romeijn, J.-W. (2020). Philosophy of science and the formalization of psychological theory. Theory & Psychology, 30(6), 786-799. https://doi.org/10.1177/0959354320969876. (Переклад В. Медшцев).
Автор 1 Автор 2
Анотац1я . Одшею з початкових цшей цього журналу було просування теорй' психологи. В даний час все бшьше i бшьше дослщниюв-психолопв закликають до подальшого розвитку теорй, i статт про «кризу теорй» також потрапили до ос-новних журнал1в. У цш статт ми пропонуемо продовження ще1 теоретично' дискусй. За останне столитя фшософ1я науки провела велик! дебати про математизацш природи та про роль математики у розвитку теорй та зв'язку теорй з емтричними фактами. Ми показуемо, що щ обговорення все ще е актуальними для нишшньо!' психологй. Зокрема, ми наголошуемо на важливоси концептуально' роботи в процеа математизацй та рол1 математики в координацй теорй та спостережень. Поим ми обговоримо значення цих пункив для статистично ор1ентовано1 психологй загалом й у недавшх теоретичних дебаив у психологй.
Кпючов.i слова: ешстем1чна ¡теращя, формал1защя, ¡нструментал1зм, статистика, теор1я.
Цитування: Еронен М., Ромейн Дж. Фшософ1я науки i формал1защя психолопчно!' теорй. Теоретичш дослiдження у психологи: моно-грaфiчнa серiя. Сост. В. О. Медшцев. Том 21. 2024. С. 2-15.
Формал1защя психологи
Однieю з початкових цiлей цього журналу було про-сування теори психологи (Gigerenzer, 2010; Stam, 2010). Оскшьки ми е св1дками 30^ччя Theory & Psychology , ця мета як школи важлива: розвиток теорiй, як i ранiше, вщйрае другорядну роль у психологи, а емтричт ме-тоди, в основному кшьккного та статистичного характеру, домшують у цiй галузi (Borsboom, 2013; Muthukrish Henrich, 2019; Lewandowsky, 2019). Однак за щ 30 рогав кардинально змшилося те, що дискуси про майбутне психологи тепер явно включають теорiю як центральну тему. Все бiльше i бшьше впливових дослiдникiв закли-кають до гадвищено! уваги до теори в психологи, а статтi, як1 пропагують розвиток теори, вiдбилися в ос-новних журналах (eg, Fiedler, 2017; Muthukrishna & Henrich, 2019; Smaldino, 2019). Таж Theory & Psychology продовжуе робити новий i важливий внесок у цю дис-кусш (eg, Hawkins-Elder & Ward, 2020; Klein, 2014; McGann & Speelman, 2020; Trafimow & Earp, 2016).
Центральною темою недавшх теоретичних дебайв було те, що психологiчнi теори сл1д зробити формаль-нiшими чи математичними. Як часто зазначалося про-тягом багатьох рок1в (eg, Meehl, 1978, 1990), психо-логiчнi теори зазвичай формулюються нечiтко i неясно
i не призводять до точних передбачень. Це ускладнюе спростування чи перевiрку психологiчних теорiй, пере-шкоджаючи теоретичному прогресу. Прихильники формального повороту у розвитку психолопчно! теори стверджують, що теори мають бути точншими за допо-могою математичних формулювань, тому що таким чином припущення та емпiричнi наслщки теорiй стають явними та перевiреними.
У цiй статтi ми пропонуемо подальше продовження ще! дискуси. За останне столггтя фiлософiя науки провела велик! дискуси про математизацш природи та про роль математики у розвитку теори та про зв'язок теори з емтричними фактами. Щ дискуси е дуже актуаль-ними для поточних дебатiв у психологи, але ще не мають з ними адекватного зв'язку. Саме це ми маемо жм!р зробити у цш статтi.
По-перше, вiдзначимо, що iснуе довга гстор!я аргу-ментiв на користь математизаци природи, починаючи з астрономи та закшчуючи психолопчною наукою. Пойм ми пов'язуемо щ аргументи з класичною фiлософiею науки, зокрема з лопчним емпiризмом, а також !з тзтшою роботою Nancy Cartwright та Hasok Chang. Ми пщкреслюемо важливiсть концептуально! роботи у процесi
математизаци i роль математики у вщповщносп до теори та як! щ пункти мають для статистично ор!ентовано1 психологи
спостережень. В останих роздлах ми обговорюемо наслщки, та для недавнх теоретичних дебатш у психолог!!.
Концептуальна координ
Один i3 ключових моменпв, який випливае з нашого обговорення вище, полягае в тому, що математизация природи вимагае концептуально! роботи та ретельно! координаци м1ж емшричним свiтом, з одного боку, та теоретичними чи математичними структурами, з шшого. Цi зусилля щодо координаци були важливою темою у сучаснш фшософи науки.
Давайте почнемо з Nancy Cartwright , яка протягом уае! свое! кар'ери вивчала численш кроки, нeобхiднi для зв'язку наукових концeпцiй з eмпiричними фактами як у фiзицi, так i в соцiальних науках (eg, Cartwright, 1983, 2007). В обох областях найваж-лившим кроком у досягненш (або пiдвищeннi) до-стовiрностi вимiрювань е забезпечення того , щоб кон-цепц1я або конструкц1я, яку ми прагнемо вимiряти, досить чгтко визначeнi (див. також Alexandrova, 2017). I, що важливо, це досягаеться не за один крок, а е безпе-рервним процесом: «Зазвичай нам потрiбно починати з деяких грубих, в1дхилюваних характеристик концeпцi! i
у сучаснiй фшософи науки
через поступово-поступальний процес уточнювати характеристику одночасно з уточненням нашоi проце-дури його вим1рювання i наш1 твердження про його ставлення до шших концепцш» (Bradburn et al., 2017, p. 76). У психологи були популярн1 операц1йн1 визначення понять, тага як «IQ - те, що вим1рюють тести 1нтелекту». Однак таке робоче визначення не залишае багато мкця для поступового уточнения: концепщя вже висчена у камеш i не реагуе на теоретичш чи емшричш розробки. (Bradburn et al., 2017).
У робой Cartwright стае дуже зрозум1ло, що шлях вщ теоретичних концепц1й до практичних д1й та емтрич-них факпв довгий i складний. Щоб побачити, наск1льки довгий i складний цей зв'язок, буде корисно звернутися до шшого сучасного ф1лософа науки, Hasok Chang, який докладно вивчив взаемопов'язання концептуальноi та емпiричноi координаци. (Наступний виклад заснова-ний на Chang, 2004; Див. також Bringmann & Eronen,
2016; van Fraassen, 2008). Вш називае цей зворотно-посту-пальний процес етстмчною теращею i характеризуе його як «досягнення успху», коли кожен наступний етап пiзнання будуеться на попередньому за вщсутносп будь-яких загальноприйнятих чи безпомилкових концептуаль-них основ (Chang, 2016). Основним прикладом Чанга е iсторiя вимiрювання температури. Тому давайте коротко повернемося до науки XVI столтття, але цього разу з шшого погляду. Галией та iншi раннi вченi щкавилися не лише аст-рономiею, а й явищами тепла та холоду, та робили спроби створити прилади для вишрювання температури. З давнх-давен було вщомо, що рщини (i повгтря) мають тенденцию розширюватися при нагргванн, i, грунтуючись на цьому простому емтричному принцип1, можна було побудувати «термоскопи», помктивши рицину (або повпря) в скляний або шший закритий резервуар.
Ц1 простi шструменти, у свою чергу, дозволили виявити шш стiйкi явища: наприклад, що температури, за яких вода закипае i замерзае, напрочуд постiйнi гад час вишрювань. Цi константи можуть служити фжсованими точками, а интервал мiж ними може бути роздиений на одиниц, в результат чого виходить числова шкала. Це було початком математизаци температури. Проста числова шкала дозволила провести бшьш точн вим1рювання, що знову дозволило встановити новi стшю явища (наприклад точки
кипшня або замерзання шших рщин), що потм призвело до створення биьш досконалих витрювальних приладв i ро-зумшня концепци температури. Таким чином, концепщя уточнювалася у циклах узгодження концепци та ll матема-тично! структури з емпiричними спостереженнями. Цей процес також був чисто емпiричним. Ключовi досягнення у визначеннi та юльюсно! оценки температури з'явилися результатом теоретичних розробок: наприклад абсолютний нуль був успгшно обчислений тiльки гостя того, як поняття температури було пов'язане зi статистичною фiзикою в 19 стоттп . Подiбнi види еп1стем1чних iтерацiй можна, мож-ливо спостерцвти во всiх науках , наприклад , при розробцi систем класифжаци х1м1чних видв (Chang, 2016).
Загалом, результатом нашого обговорення у цьому та попередньому роздал е те, що концепци вступають у контакт з емшричною реальшстю лише через довгий ланцюжок припущень, конкретизации та евристик, i що математизацию природи слщ розглядати як безперервний процес узгодження концепту^зацш iз емпiричним свiтом. У наступному роздал ми розглянемо, що це означае для математизаци психологи, вивчивши статистичну природу ще! науки, а попм обговоривши три пункти вищевикладеного, тобто те, як математична структура сама по собi не уявляе, а швидте сприяе зв'язку теорй та емп1ричного факту.
Cтaтиcтифiкaцiя педологи
До цього чacy ми здебiльшого обговорювали фшо-cофcькi питсння, пов'язaнi з мaтемaтизaцieю природи загалом. Але в цьому роздМ ми звеpнемоcя до теци-фiки мaтемaтизaцiï пcиxологiï. Як вщомо читачам цього журналу, ця мaтемaтизaцiя не e гiпотетичним cценapieм: так caмо, як Гaлiлей та iншi вченi, якi прагнули надати pyxy зipок чи явищам тепла та xолодy математичну cтpyктypy, теологи cпpобyвaли кшь-кicно визначити таю атрибути, як iнтелект чи eмнicть пaм'ятi. Проте cпоciб мaтемaтизaцiï пcиxологiï cильно вiдpiзиявcя вiд наук. Замкть фоpмaльниx чи матема-тичниx теорш, якi yзгоджyвaлиcя з емпipичними то-cтеpеженнями, це cтaлоcя завдяки статистифшаци пcиxологiï на початку ХХ столитя.
Нacпpaвдi icтоpiя cтaтиcтики та icтоpiя пcиxологiï тicно взaeмопов'язaнi (Hacking, 1990): багато ключовия cтaтиcтичниx концепцiй було розроблено з ypaxyвaн-ням теологи, наприклад, коефiцieнт коpеляцiï (Francis Galton) чи факторний aнaлiз (Charles Spearman). Кеpiвнa 1дея пiонеpiв cтaтиcтичноï теологи полягала в тому, що, xочa людcькa поведiнкa на iндивiдyaльномy piвнi cклaднa, швидкоплинна i знач-ною мipою важко розв'язати, можна вивчати людcькi
попyляцiï за допомогою статист^н^ методiв i тим caмим отримувати нaдiйнi результати щодо людcькоï поведiнки (Danziger, 1990; Hacking, 1990). Пеpшi ycпixи цього пiдxодy включали вщкриття (або побудова) g-фактора загального штелекту та вiдкpиття такия явищ як pегpеciя до ^редтого.
Що зробило викоpиcтaния cтaтиcтики о^бливо при-вабливим для пcиxологiï, так це те, що вона надала cильний аргумент на коpиcть наукового cтaтycy пcиxо-логiï, який ще зaлишaвcя предметом диcкyciй на початку 20 столггтя (Danziger, 1990). Незважаючи на те, що предмет (люд^кий розум) зaлишaвcя невловимим, а його кшьккна оцiнкa була предметом суперечок, (чacто ycпiшне) викоpиcтaния чгтко визначения cтaтиcтичниx методiв, як1 також викоpиcтовyвaлиcя в iншиx гaлyзяx, дало теологи право претендувати на те, щоб бути ре-cпектaбельною наукою . (Danziger, 1990; Michell, 1999). Протягом 20 столитя статистика стала повнктю домшувати в пcиxологiчнiй наущ, cвiдкaми чого ми i e i до цього дня.
Проте така математизащя пcиxологiï з допомогою cтaтиcтики - це не просто гсторГя ycпixy. Неправильне
використання статистики в психологи е предметом велико! критики протягом десятилпъ i дось (Danziger, 1990; Gigerenzer, 2004; Meehl, 1967, 1978, 1990). Що най-важливimе, критика зосереджена абсолютному перева-жання одного проблемного методу: перевiрки значи-мостi нульово! гiпотези. (Gigerenzer, 2004; Meehl, 1978, 1990). Gigerenzer (2004) називае це «нульовим ритуалом» i стверджуе, що у психологи переважае «безглузда статистика». Meehl (1978, 1990) також вказуе (спираючись на фшософш науки), що перевiрка значущостi нульово! гiпотези виключно погано пщходить для перевiрки тео-рп, але психологи, проте, використовують ll для ще! мети.
Ми згодн з цiею критикою, але хотли б пщкреслити тут шшу проблему, грунтуючись на нашому обговореннi у попе-рецнiх роздшах. Нульовий ритуал i застосування статистич-них методв у стилi кухонно! книги загалом дозволило обшти всi складн питання про точну природу концепщй, що засто-совуються (див. також Danziger, 1990). Як ми вказували у попередньому роздМ, поняттям у психологи часто да-ються операцiйнi визначення, якi не допускають велико! кшькосп епiстемiчних повторень. Однак ще бшьш поширеним у сучаснiй психологи е те, що поняття вза-галi не визначаються явно (Flake & Fried, in press; Flake
et al., 2017). Наведу один недавни приклад: концепщя «самоконтролю» вщцрае ключову роль у багатьох сферах i тео-р1ях тонально! психологи, включаючи знаменит1 експери-менти з виснаження его, але нещодавно було пщкреслено, що ця концепция наколи не була чiтко визначена. i часто вщноситься до рiзних речей у рiзних контекстах (Friese et al., 2019; Inzlicht & Friese, 2019; Lurquin & Miyake, 2017).
1накше кажучи, той вид координацп чи епiстемiч-но! гтераци, який ми звертали увагу на нашому обго-вореннi математизацп науки, навряд чи був у психологи. Одшею з важливих причин цього е те, що коли замкть математичних теорiй використовуються ста-тистичнi методи, такi як перевiрка значущостi нульово! гiпотези, можна пропустити складнi етапи концептуально! роботи та координацп. Статистичш методи легко дадуть «значнi» результати, навиъ якщо концептуальна основа непереконлива: наприклад, до-тримуючись добре ведомого аргументу Мша (1967, 1978), практично завжди можна знайти значну рiз-ницю м1ж середнiми значениями двох груп, на будь-яких змiнна, тому що навгть крихiтнi (випадковi) ) вщмшносп середнiх значеннях досягають статистич-но! значимостi, якщо розмiр вибiрки досить великий.
Протягом десятилiть велися велит дискусп про пе-ревiрку конструкту та психологiчний вимiр, але вони
не привели до стшких зусиль за узгодженням теоре- психологи з допомогою формальних теорш може бути
тичних концепцш з емтричним свггом за допомогою передчасною, поки концептуальна основа е досить
ггеративного процесу. (Eronen & Bringmann, in press; мiцноï (див. також Eronen & Bringmann, in press). Flake et al., 2017; Fried & Flake, 2018). Взял разом, наведет вище мiркування припускають, що математизацiя
Статистична психолоия та етстем1чна 1теращя
Зробивши цей грубий малюнок використання математики, зокрема статистики, в психологи, повершмося до трьох пункгiв, п1днятих i розвинених рангше. За першим пунктом ми можемо бути вщносно короткими . Дивлячись на використання та застосування статистичних мегодiв i уявлень у психологи, ми можемо з упевнетстю сказати, що вони не грали рол1 репрезентац1й реальност1. Райхенба-ховський анал1з того, наскльки ппотези застосовн1 до емшричжа галуз1 психологи, справд1 здаеться б1льш п1дхо-дящим: необхiцно провести велику «координацшну роботу», щоб з1ставити г1иотези з емтричними патернами. Теоретичн1 структури, у раз! статистичт, контактують з емгаричною реальн1стю лише з довгу ланцюжок конкрети-зацiй, розмежувань i практичних правил. I сам1 матема-тичт структури розвиваються через цикли еmстемiчиих 1терацiй. Це ускладнюе трактування ii* як в1цпов1циих ре-альност1 у якомусь прямому значенн1 (пор. Chang, 2004; van Fraassen, 2008). Таким чином, як ми вже бачили при
обговоренш лопчних емшригав, загальна картина при-родно узгоджуеться з широким iнструменталiстським поглядом на роль математично! структури в наущ (на вщмшу, наприклад, вiд реалiзму Мiчелла, 1999, 2000).
Два шших моменти також можна видiлити в кон-текстi статистично! психологи, але це потребуе трохи бшьшо! уваги. Як саме координацiйна робота, про яку йшлося вище, виконуеться тд час статистичного моде-лювання? Чи справдi статистичнi структури полегшу-ють цю роботу, запроваджуючи строгiсть i точнiсть? Тут ми стикаемося iз цiкавим парадоксом. Ми ствер-джували, що статистика допомогла зробити психолопю законною емпiричною наукою. Але саме через те, що психологи були зосереджеш на встановленш емшрич-них феноменiв, у них порушився бшьш спекулятивний спосiб мислення. Це, можливо, перешкоджало розвитку нових концепцiй, яга б допомогти !м у виявленш нових
i помгтних емшричних патершв. Концептуальний ро-звиток, звичайно, все ще можливий у статистичнш психологй, i математичш структури все ще вщйрають важ-ливу роль. Але сувора орieнтацiя на емпiричне сповiльнила його, i ми вважаемо, що це значною мiрою пояснюе iнтерес до теорй серец психолопв, що в1цно-вився.
На жаль, ми можемо висунути лише цеяк1 поперецнi припущення про те, як статистика може виконувати функцiю поецнання психологично! теорй з емпiричними фактами. Ми могли б знову черпати натхнення з анатзу геометри стосовно фiзичного простору, який у певному сен0 е взiрцем того, як науки пов'язують математичнi структури з емпричною реальнiстю в цiлому, а також за межами природознавства. У своему обговоренш Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5) van Loo i Romeijn (2015) покладаються на iцею Райхен-баха про узгоцжеш визначення, щоб прояснити, як функцiонують концепцй хвороб з DSM-5, використову-ючи базову теоретико-множин -5. Ми вважаемо, що так!
пояснения можуть бути i для теорш з iнших дисциплiн психологй. Коротше кажучи, аиалiз Райхеибах того, як математична геометрiя спiввiдиоситься з фiзичним простором, пропоиуе щось на кшталт схеми для ро-зумшня того, як формальна або математична теорiя спiввiдиоситься з емпiричиою реальшстю в цiлому.
1снують i iишi приклади того, як коордииацiйиа робота виконуеться в рамках статистичного моделювання. Описова статистика (наприклад, анатз основних ком-поиеитiв, допомiжиi векторш машини) може надати «моделi даних», як1 узагальнюють та подають дат ко-рисними способами (див. Другий роздiл). Статистичиi iиструмеити (наприклад, методи машинного навчання) також ефективнi при пошуку закономiрностей у даних ^ таким чином, можуть допомогти знайти стiйкi явища, як1 необхiднi для перевiрки та покращення теорiй (Егопеп & Bringmann, у пресi; Haig, 2013). Коротше кажучи, якщо метою е математизащя психологй, статистику слщ розглядати як iнструмент, який може допомогти у розвитку теорш.
Заключи! зауваження
Грунтуючись на тому, що ми обговорили, ми можемо зробити кшька висновюв щодо поточних теоретичних дебайв у психологи, де ми спостеркаемо заклик до розвитку формальних теорш (Borsboom et al., 2020; Fried, in press; Muthukrishna & Henrich, 2019; Oberauer & Lewando , 2019 ; & Baggio, 2020 ).
По-перше, як ми вже зазначали, математизац!я часто супроводжуеться тенденщею реалктично штерпре-тувати теори та математичн структури, що ми також бачимо в недавн1х диску0ях у психолог!! (наприклад, Borsboom et al., 2020; Fried, in press; Robinaugh et al. ш. , 2020). Однак ктор!я науки нагадуе, що з такими !нтер-претац!ями сл1д бути дуже обережними. Це особливо в!рно для психологи, де немае згоди навпъ за основ-ними концепц!ями, як! слщ використовувати як будавельт блоки для формальних теорш. Понад те, про-тягом вск! ктори статистифжаци психологи бачимо, що математичш структури не грали рол! уявлення реальность Навпаки, очевидно, необх1дно провести ве-лику координацшну роботу, щоб пов'язати математичш структури та психолопчш концепци з емшричними па-тернами. Загалом статистичн! та математичн методи найкраще розглядати як !нструменти, а не як уявлення
про теорш та психологш
реальност1. Це добре узгоджуеться 1з широко 1нструмен-тал1стським поглядом на психолог1чн1 теори.
По-друге, наш анал1з п1дкреслюе конструктивну роль, яку математика грае у посередництв1 м1ж теор1ею та емп1ричною областю. Якщо хочемо застосувати ма-тематичн1 структури теори до ц1льовоi област1, ми по-винн1 вказати координац1йн1 визначення. I це вимагае в1д нас вид1лити конкретн1 емп1ричн1 концепци, як1 можуть ф1гурувати у визначеннях, 1 зробити iх ц1лком точними з математичноi точки зору. У психологи це також мае на уваз1 вир1шенщя проблем при к1льк1сн1й оц1нц1 психолог1чних характеристик, таких як 1нтелект або особист1сн1 риси, як1 широко обговорювалися на стор1нках Theory & Psychology (наприклад, Michell, 2000; Trendler, 2009, 2019; see also Borsboom & Mellen-bergh, 2 & Eronen, 2016 ). Прихильники формальних та математичних теорш у психологи повинш пам'ятати про ц1 питания, оск1льки так1 теори можуть бути усп1шними лише в тому випадку, якщо концептуальна основа досить ч1тко визначена.
1снують також додатков1 перешкоди на шляху до розвитку хороших психолог1чних теорш, як зазначив Meehl (1978, 1990) 1 як один 1з нас стверджував в 1нш1й
статп (Eronen & Bringmann, у пресi). Найголовшше, що в психологи ми не знаходимо широке коло узгоджених моделей та явищ, яю можуть спрямовувати побудову теорiй, або, принаймнi, ми не знайшли таку безпе-речну концептуальну та емпiричну основу ще (також див McGann & Speelman, 2020). Бiльmе того, знайти психолопчш причини та механiзми надзвичайно складно через трудношД з вимiрюванням та машпулю-ванням психологiчними змiнними, що ще бшьше ускладнюе розробку форм^зму, який може служити для вираження психолопчно! теорй (Eronen, 2020). Тому, хоча ми знаходимо тдвищену увагу до теорiй
важливим i похвальним, ми також вважаемо, що нишшнш заклик до розвитку формальних i матема-тичних теорiй заслуговуе на бшьш критичну увагу.
На бшьш загальному рiвнi, цiею статтею ми сподiваемося показати, що е цiкавi зв'язки мiж лгтера-турою з фшософи науки, що стосуеться питання мате-матизаци природи, i недавшми теоретичними дебатами в психологи. Ми закликаемо шших продовжити дискусш та дослiджувати цi зв'язки дал^ у тому числi на сторшках Theory & Psychology, яка надае таке необ-хiдне мiсце для тако! м1ждисциплшарно! роботи.
^iTepaTypa
lexandrova, A. (2017). A philosophy for the science of well-being. Oxford University Press. Barabasi, A. L. (2012). The network takeover. Nature Physics, S(1), 14-16. https://doi.org/10.1038/ nphys2188 Borsboom, D. (2013, November 20). Theoretical amnesia. Open Science Collaboration
http://osc.centerforopenscience.org/2013/11/20/theoretical-amnesia/ Borsboom, D., & Cramer, A. O. (2013). Network analysis: An integrative approach to the structure of psychopathology. Annual
Review of Clinical Psychology, 9, 91-121. https://doi. org/10.1146/annurev-clinpsy-050212-185608 Borsboom, D., & Mellenbergh, G. J. (2004). Why psychometrics is not pathological: A comment on Michell. Theory & Psychology, 14(1), 105-120. https://doi.org/10.1177/0959354304040200
Borsboom, D., van der Maas, H. L. J., Dalege, J., Kievit, R. A., & Haig, B. D. (2020, September 22). Theory construction methodology: A practical framework for theory formation in psychology. PsyArXiv Preprints. https://doi.org/10.31234/osf.io/w5tp8 Bradburn, N. M., Cartwright, N. L., & Fuller, J. (2017). A theory of measurement. In L. McClimans (Ed.), Measurement
in medicine: Philosophical essays on assessment and evaluation (pp. 73-87). Rowman & Littlefield. Bringmann, L. F., & Eronen, M. I. (2016). Heating up the measurement debate: What psychologists can learn from the history
of physics. Theory & Psychology, 26(1), 27-43. https://doi. org/10.1177/0959354315617253 Cartwright, N. (1983). How the laws of physics lie. Oxford University Press.
Cartwright, N. (2007). Hunting causes and using them: Approaches in philosophy and economics. Cambridge University Press.
Chang, H. (2004). Inventing temperature: Measurement and scientific progress. Oxford University Press.
Chang, H. (2016). The rising of chemical natural kinds through epistemic iteration. In C. Kendig (Ed.), Natural kinds and
classification in scientific practice (pp. 53-66). Routledge. Creath, R. (2017, April 5). Logical empiricism. In E. N. Zalta (Ed.), The Stanford encyclope dia of philosophy (Spring 2020
ed.). Stanford University. https://plato.stanford.edu/archives/ sum2020/entries/logical-empiricism/ Danziger, K. (1990). Constructing the subject. Cambridge University Press.
Eronen, M. I. (2020). Causal discovery and the problem of psychological interventions. New Ideas in Psychology, 59, Article
100785. https://doi.org/10.1016Zj.newideapsych.2020.100785 Eronen, M. I., & Bringmann, L. F. (in press). The theory crisis in psychology: How to move forward. Perspectives on Psychological Science.
Fiedler, K. (2017). What constitutes strong psychological science? The (neglected) role of diagnosticity and a priori theorizing.
Perspectives on Psychological Science, 12(1), 46-61. https:// doi.org/10.1177/1745691616654458 Flake, J. K., & Fried, E. I. (in press). Measurement schmeasurement: Questionable measurement practices and how to avoid them. Advances in Methods and Practices in Psychological Science.
Flake, J. K., Pek, J., & Hehman, E. (2017). Construct validation in social and personality research: Current practice and recommendations. Social Psychological and Personality Science, 8(4), 370-378. https://doi.org/10.1177/1948550617693063 Fried, E. I. (in press). Lack of theory building and testing impedes progress in the factor and network literature. Psychological Inquiry.
Fried, E. I., & Flake, J. K. (2018). Measurement matters. APS Observer, 31(3), 29-31.
Friese, M., Loschelder, D. D., Gieseler, K., Frankenbach, J., & Inzlicht, M. (2019). Is ego depletion real? An analysis of arguments. Personality and Social Psychology Review, 23(2), 107- 131. https://doi.org/10.1177/1088868318762183 Frigg, R., & Hartmann, S. (2020, February 4). Models in science. In E. N. Zalta (Ed.), The Stanford encyclopedia of philosophy
(Spring 2020 ed.). Stanford University. https://plato. stanford.edu/archives/spr2020/entries/models-science/ Gigerenzer, G. (2004). Mindless statistics. The Journal of Socio-Economics, 33(5), 587-606.
https://doi.org/10.1016/j.socec.2004.09.033 Gigerenzer, G. (2010). Personal reflections on theory and psychology. Theory & Psychology, 20(6), 733-743.
https://doi.org/10.1177/0959354310378184 Hacking, I. (1990). The taming of chance. Cambridge University Press.
Haig, B. D. (2013). Detecting psychological phenomena: Taking bottom-up research seriously. The American Journal of Psychology, 126(2), 135-153. https://doi.org/10.5406/amer- jpsyc.126.2.0135 Hawkins-Elder, H., & Ward, T. (2020). Theory construction in the psychopathology domain: A multiphase approach.
Theory & Psychology, 30(1), 77-98. https://doi. org/10.1177/0959354319893026 Hoskin, M. (1997a). Astronomy in antiquity. In M. Hoskin (Ed.), The Cambridge illustrated history of astronomy (pp. 22-47). Cambridge University Press.
Hoskin, M. (1997b). From geometry to physics: Astronomy transformed. In M. Hoskin (Ed.), The Cambridge illustrated history
of astronomy (pp. 98-141). Cambridge University Press. Husserl, E. (1954). Die Krisis der europäischen Wissenschaften und die transzendentale Phänomenologie [The crisis of European sciences and transcendental phenomenology: An introduction to phenomenological philosophy]. Martinus Nijhoff.
Inzlicht, M., & Friese, M. (2019). The past, present, and future of ego depletion. Social Psychology, 50(5-6), 370-378.
https://doi.org/10.1027/1864-9335/a000398 Klein, S. B. (2014). What can recent replication failures tell us about the theoretical commitments of psychology?
Theory & Psychology, 24(3), 326-338. https://doi. org/10.1177/0959354314529616 Lurquin, J. H., & Miyake, A. (2017). Challenges to ego-depletion research go beyond the replication crisis: A need for tackling
the conceptual crisis. Frontiers in Psychology, 8, Article 568. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00568 McGann, M., & Speelman, C. P. (2020). Two kinds of theory: What psychology can learn from Einstein. Theory & Psychology,
30(5), 674-689. https://doi.org/10.1177/0959354320937804 Meehl, P. E. (1967). Theory-testing in psychology and physics: A methodological paradox. Philosophy of Science, 34(2), 103115. https://doi. org/10.1086/288135 Meehl, P. E. (1978). Theoretical risks and tabular asterisks: Sir Karl, Sir Ronald, and the slow progress of soft psychology.
Journal of Consulting and Clinical Psychology, 46(4), 806-834. https://doi.org/10.1037/0022-006X.464.806 Meehl, P. E. (1990). Why summaries of research on psychological theories are often uninterpretable. Psychological Reports,
66(1), 195-244. https://doi.org/10.2466/pr0.1990.66.L195 Michell, J. (1999). Measurement in psychology: A critical history of a methodological concept. Cambridge University Press. Michell, J. (2000). Normal science, pathological science and psychometrics. Theory & Psychology, 10(5), 639-667.
https://doi.org/10.1177/0959354300105004 Muthukrishna, M., & Henrich, J. (2019). A problem in theory. Nature Human Behaviour, 3, 221- 229.
https: //doi. org/10.1038/s41562-018-0522-1 Oberauer, K., & Lewandowsky, S. (2019). Addressing the theory crisis in psychology. Psychonomic Bulletin & Review, 26(5),
1596-1618. https://doi.org/10.3758/s13423-019-01645-2 Poincaré, H. (1902). La science et l'hypothèse [Science and hypothesis]. Flammarion. Reichenbach, H. (1938). Experience and prediction: An analysis of the foundations and the struc-ture ofknowledge. University of Chicago Press.
Reichenbach, H. (1957). The philosophy of space and time (Reichenbach, M., & Freund, J., Trans.). Dover Publications. (Original work published 1928)
Robinaugh, D., Haslbeck, J. M. B., Waldorp, L., Kossakowski, J. J., Fried, E. I., Millner, A., McNally, R., van Nes, E. H., Scheffer, M., Kendler, K. S., & Borsboom, D. (2020, July 18). Advancing the network theory of mental disorders: A computational model of panic disorder. PsyArXiv Preprints. https://doi.org/10.31234/osf.io/km37w Smaldino, P. (2019, November 6). Better methods can't make up for mediocre theory. Nature, 575(7781), Article 9.
https://doi.org/10.1038/d41586-019-03350-5 Stam, H. J. (2010). Theoretical communities and Theory & Psychology: A decade review. Theory & Psychology, 20(6), 723731. https://doi.org/10.1177/0959354310391871 Trafimow, D., & Earp, B. D. (2016). Badly specified theories are not responsible for the replication crisis in social psychology:
Comment on Klein. Theory & Psychology, 26(4), 540-548. https://doi.org/10.1177/0959354316637136 Trendler, G. (2009). Measurement theory, psychology and the revolution that cannot happen. Theory & Psychology, 19(5), 579-599. https://doi.org/10.1177/0959354309341926 Trendler, G. (2019). Conjoint measurement undone. Theory & Psychology, 29(1), 100-128. https://doi.org/10.1177/0959354318788729 van Fraassen, B. (2008). Scientific representation: Paradoxes of perspective. Oxford University Press. van Loo, H. M., & Romeijn, J.-W. (2015). Psychiatric comorbidity: Fact or artifact? Theoretical Medicine and Bioethics, 36(1),
41-60. https://doi.org/10.1007/s11017-015-9321-0 van Rooij, I., & Baggio, G. (2020, February 28). Theory before the test: How to build high-verisimilitude explanatory theories in psychological science. PsyArXiv Preprints. https://doi. org/10.31234/osf.io/7qbpr
