CC BY
0Ейко I. Фр1д
Теорп та модем : що це таке, для чого вони потр1бш та про що вони*
*Переклад статт1: Fried, E. I. (2020). Theories and Models: What They Are, What They Are for, and What They Are About. Psychological Inquiry, 31(4), 336-344. https://doi.org/10.1080/1047840X.2020.1854011
Е й к о I . Ф р i д
Цитування: Фрщ Е. I. Teopil та модел1 : що це таке, для чого вони потр1бш та про що вони. Теоретичш до^дження у психологи: монографiчна серiя. Сост. В. О. Медшцев. Том 22. 2024. С. 2-24.
Що таке теори
Терм1ни «meopin» та «модель» визначали р1зними способами, i icHye принаймн1 ст1льки ж щей про те, як теорп та моделi cпiввiдноcягьcя одна з одною (BailerJones, 2009 ). Я розум1ю теори як сукупнкть знань, яга e широкими за обсягом i cпрямованi на пояснення надш-них явищ. З шшого боку, моделi — це екземпляри теорiй, вyжчi за обсягом i часто бiльш конкретнi, якi зазвичай застосовуються до певного аспекту дано1 теорп, забез-печуючи бiльш локальний опис або розyмiння явища. Еволюцiя та гравiтацiя — це теорп, але 1х застосування до вибору партнера та руху планет найкраще робити за допомогою моделей. З ще! точки зору моделi служать посередниками м1ж теорiями та реальним cвiтом.
Я згоден з DeYoung & Krueger (це питання), яга опи-сують хорошi теорп як послщовт та кориcнi концепту-альш рамки, в якi можна ^егрувати наявнi знання. Цi масиви знань уточнюють не тiльки цiлi до^дження, але й допомагають видiлити правильн теоретичнi та емпiричнi питання. Хорошi теорп повиннi надавати кращi абдуктивт пояснення дослщжуваних явищ, нiж конкyрyючi теорп. Абдуктивний висновок або висновок до найкращого пояснення можна розумтш як процес,
спрямований на надання хороших (тобто простих i пра-вдоподiбних) пояснень явищам у тому сенй, що якби теорiя була вiрною, явище виглядало б так, як воно ви-глядае у свт (Peirce, 1931 ).
На вщмшу в1д теорiй, моделi, як тдкреслив Smaldino (цей номер), точно шюструють механiзми, якi можуть керувати процесами, що призводять до явища, шляхом розкладання процесiв на вiдповiднi частини, властиво-стi цих частин, зв'язки мж частинами та часовi дина-мжа 1х змiни (пор. Смалдiно , 2020 ). Смалдшо описуе модел^ використовуючи метафору географiчних карт, яга е корисними, оскльки вони спрощенй моделi таору-ють велику частину реальностi, щоб бути корисними, так само карта Риму таоруе велику частину реальности щоб допомогти нам орiентуватися в Рим1, до чого ми повернемося. детальтше пiзнiше. Складна частина по-лягае в тому, щоб виключити правильнi речi, щоб мо-делi могли допомогти з пояснениями чи прогнозами. Це складно, тому що це означае «розрахунок зi своею кон-цептуалiзацiею реальность», а не простий алгоритм ( Smaldino , це питання).
У цшьовш статтi я вiдокремлюю теоретичш моделi (тобто теорп) вiд статистичних моделей (наприклад,
структурне рiвняння та мережевi моделi) i обговорюю lXHi зв'язки. Але ширший клас моделей може приймати рiзнi форми, таю як вербальн чи математичнi моделi (наприклад, рiзнi описи того, як нейрони взаeмодiють у мозку), дiаграми (наприклад, гiдрологiчний цикл, який перемщуе воду на Землi) або мехатчт моделi (наприклад, , фiзична модель подвшно1 спiралi ДНК) (BailerJones, 2009 ). У психологи таю моделi е моделями явищ, осюльки вони зазвичай прагнуть вщобразити стiйкi явища у свiтi, так! як явище, що психiчнi розлади часто е суиутшми захворюваннями. Статистичн моделi, з ш-шого боку, е моделями даних , оскльки вони забезпечу-ють представлення даних ( Haslbeck , Ryan, Robinaugh , & Waldorp , 2019 ). Це дае уявлення про проблему, з якою стикаеться психолопя: загальнi моделi даних, як правило, далек в1д конкретних екземплярiв теорiй, як1 за-безпечують мкт у реальний свгг, i моделi даних регулярно iнтерпретуються як теоретичш модель Цей промшок висновюв ускладнюе використання даних для теорш.
DeYoung & Krueger (цей випуск) п1дсумовують цю прогалину в висновках: спод1ватися «визначити при-чинно-насл1дков1 зв'язки просто шляхом тдгонки ста-тистично! модел1 [...] до типових перехресних даних — це бажання неможливого» (с. 291), 1 це «необхщно». щоб досл1дники пам'ятали, що шляхи в структурному р1в-нянн1 або мережевих моделях за своею суттю не е при-чинно-насл1дковими» (с. 291). Це правда, але щ твер-дження суперечать основоположн1й пращ Крюгера для лггератури, критично обговоренш у ц1льов1й статт1. В анал1з1 перехресних даних в1н визначае модел1 структу-рних р1внянь як «зааб пояснения кореляцш [...] м1ж змшними [...] шляхом постулювання, що щ кореляцп виникають через вплив меншо! к1лькост1 базових, при-хованих вим1р1в, » 1 в анотацп робить висновок, що «су-путня патолопя е результатом загальних основних пси-хопатолог1чних процеав, що лежать в основЬ (мо! основн1 моменти) (Крюгер, 1999 ). Зрозумшо, це було понад 2 десятил1ття тому, але це означае, що DeYoung & Krueger (цей номер) е бажаним 1 критичним нагадуван-ням, до якого повинш прислухатися вс1 психологи.
Для чого потр1бш теорп?
Щльова стаття концептуатзуе пcихологiчнi теори щодо вимiрy тж слабкими та сильними теорiями та ха-рактеризуе cильнiшi теорп як однозначш та чiтко пояснен теорп, як1 роблять прогнози, яга можна перевiрити (i в кращому випадку точнi). Приблизно так само Conway et al. (цей випуск) стверджують, що хорошi теорп створюють перевiренi передбачення, а Уоттс та iн. (Це питання) стверджують, що так! психолопчш теорп, як пояснення р- фактора психопатологи, повинш бути тддат бшьш суворим перевiркам. Така зоcередженicть
на перевiрцi точних передбачень, створених теорiями, акцентуе увагу на питаннi про те, для чого потр!бш теорп , i контрастуе з шшими висловленими поглядами, як1 пiдкреcлюють цштсть теорш для розумшня (Van Rooij & Baggio, цей випуск) або корисшсть ( Яркош , цей випуск) . Таке розмаитя точок зору не е ушкальним для психологи, i я рекомендую штерв'ю з вченими з р!зних галузей, яке Бейлер-Джонс провела на цю тему (BailerJones, 2009 ).
Тестування, тестування, тестування
Психолопя зосередилася на теор!ях, щоб робити прогнози, ям можна nepeeipumu . Я вважаю, що це част-ково народжуеться через розчарування тим, що теорп часто за своею суттю не можна перев!рити. Мш перший науковий проект стосувався переведення загальних еволюцшних теорш депресп в модел!, засноваш на агентах, щоб визначити, за яких умов можуть виникнути потенцшш адаптивш переваги депресп (Nettle, 2004 ). Але провщними теор!ями були слабга теорп: наративш та неоднозначно Бшьшкть теорш, по суп, нашть не уто-
чнювали, що вони мали на уваз! тд феноменом депре-cil, який вони мали на мет! пояснити (тдвищений рЬ вень сумного настрою, з одного боку, або перюдична, важка, клшчна депрейя з шшого). Але як перевести теори в модель, коли центральш частини недостатньо пояснен!? Те, чи виявилася депрейя адаптивною в мо!х моделях, заснованих на агентах, повшстю залежало в1д мо!х спекуляцш щодо того, що могли мати на уваз! теоретики, i, як наслщок, мало стосування цих теорш.
Ваттс та ш. (цей випуск) i Conway et al. (цей випуск) демонструють под!бш приклади з шших дисциплш, де
теорп або слабю, або змшаш 3i статистичними моделями. Зауважте, що я не стверджую, що запис початко-вих iдей усно неважливий для формування теорп; Про-блеми виникають, коли ми захищаемо та утверджуемо тай ще1 десятилiттями, не наражаючи 1х на серйозний ризик спростування. Одним i3 способiв поставити гад загрозу теорп е тестування, i одним i3 найвiдомiших прихильникiв ризикованих тестiв у психологiчнiй лгге-ратурi е Мiль ( 1978 , 1990a ). Така зосереджешсть на пе-ревiрцi конкретних г1потез загалом узгоджуеться з г1по-тетико -дедуктивною структурою, за якою працюе бiльшiсть психолопв: ми виводимо г1потези з теорш, виводимо наслiдки спостереження з цих г1потез i пере-вiряемо щ наслiдки, щоб перевiрити г1потези (i, отже, теорiю). використовуючи лог1ку гадтвердження ( Borsboom , van der Maas, Dalege , Kievit , & Haig, 2020 ;
Теорп надають
Van Rooij & Baggio (цей випуск) нагадують нам, що теорп в першу чергу призначеш для пояснення : «тестування е лише одним iз засобiв, серед iншого, оцiнки, перегляду та вдосконалення теорiй, але це другорядна до-слiдницька дiяльнiсть. Спочатку потрiбна теорiя, щоб знати, що варто перевiрити» (с. 324). Як i Камм1нс ( 2000 ), вони тдкреслюють, що багато теорш у психологи е
Robinaugh , Haslbeck , Ryan, Fried & Waldorp , 2020 ). Щ-каво, що г1потетико -дедуктивна структура та и зосере-дженiсть на тестуванш частково посилили вiдсутнiсть теорп в психологп, оскiльки, як i робота самого Мела , вона мало допомагае психологам будувати та оновлю-вати теорп пiсля того, як вони були на основi емтрич-них даних ( Robinaugh et al., 2020 ). Як пов1домляе Borsboom et al. ( 2020 ) стверджував: структура «переш-коджае використанню систематичних методiв для ство-рення, розвитку та повно! оцiнки теорш». Зосере-дження уваги призвело до того самого наслщку, на який нарiкав Мiл : що психолопчш теорп «не мають тенден-цп нi бути спростованими, нi пiдгвердженими, а зам1сть цього просто зникають, коли люди втрачають штерес» ( Meehl , 1978 ).
пояснения
explananda , а не explanantia , i сам! потребують пояснення. Таким чином, теорп повинш мати апрюрну пра-вдопод!бшсть — вони, серед шшого, повинш бути теоретично життездатними, достатшми для створення пояснень i виутрiшньо послщовними до того, як !х буде
подано на перев!рку. Така зосередженкть на форму-ванш теори значно полегшила б мое завдання перевести еволюцшш теори депреси у формальш модель
Заклик van Rooij & Baggio (цей номер) узгоджуеться з нещодавньою роботою, яка стверджуе, що перев!ряль-ники гшотез повинн витрачати менше часу на перевЬ рку гшотез, оск1льки висування шформативних гшотез,
Теори мають
Яркош (цей номер) пропонуе третю точку зору прагматизму, стверджуючи, що вщмшнкть м1ж слабкими та сильними теор!ями здебшьшого залежить в1д глядача. Хороша теор!я - це не обов'язково форматзована чи точна теор!я, а така, яка бшьш корисна для певно1 мети , наприклад, для точного прогнозування та сприяння об'ективному прогресу. Пойм вш стверджуе, що сильш або формальш теори, наприклад, у клшчнш психолог!!, не мають достатнього досвщу корисност (наприклад, у шформуванш про политику охорони здоров'я чи клш-чну практику), i що реч!, як! найкраще працюють у клЬ тчнш психолог!! та псийатр!я — фармаколопчш втру-чання — були розроблеш без урахування теори.
як варто nepeeipumu, вимагае спочатку теоретично! ро-боти ( Scheel et al., 2020 ). Така теоретична робота, стве-рджують автори, часто не проводиться, що можна поба-чити в тому, що психологам часто важко точно записати гшотези або визначити найменший розм1р ефекту, який цiкавить. Якщо теори призначеш для розум1ння, то не-виконання теоретично! роботи перед тестуванням при-зведе до довiльних тестiв i3 довiльними висновками.
[ корисними
По-перше, я не знаю про теоретичну роботу з вико-ристанням штучного штелекту або машинного нав-чання, яка призвела до драматичних змш у полiтицi клЬ нiчно! психологи або забезпечила сутгевi покращення для широких сфер клшчно! допомоги. По-друге, навiть якщо хтось погодиться, заради аргументу, що сильнi теори мають слабкий досв1д у психологи, вони точно не мають слабкого досвщу в шших науках. Також здаеться передчасним робити висновок, що теоретизування зазнало невдач^ тому що бшьшкть психологiв не займа-лася належною побудовою теори в першу чергу ( Borsboom , 2013 ). Особливо це стосуеться клшчно! психологи: щльова стаття не надае доказiв того, «що вико-ристання формальних теорiй у психологи кторично ба-гато зробило для розвитку клiнiчно! практики» ( Яркош
, цей номер, стор. 332), оскшьки немае точного велика кшькктъ офщшних теорш про псих!чш захворювання (Burger та ш., 2020 ; Robinaugh та ш., 2019 ). Нарешп, ко-гттивно-поведшкова тератя (КПТ), вбудована в ши-року та потужну теоретичну базу, показала свою при-наймш таку ж ефективнкть, як i фармаколопчш втручання для широкого спектру псих!чних розлад!в (пор. Barth et al., 2013 ; Cuijpers et al. , 2020 ), i е препаратом першо! лши вибору для пщлитав i дорослих у бага-тьох кра!нах ( Hollon & Beck, 2013 ). Тому я не погоджу-юся з тим, що «можливо, побудова теорп насправд! е не дуже ефективним способом для прикладних психолопв досягти об'ективного прогресу» ( Яркош , цей випуск, стор. 332).
Загалом, прагматичний заклик Яркош е бажаним на-гадуваниям: ми також можемо захотти ощнити теорп на предмет того, чи забезпечують вони д!ев! результати (хоча я зауважу, що багато з найпотужшших i устшних наукових теорш спочатку не забезпечували таких результата). Можна заперечити, що це особливо актуально для дисциплш, основною метою яких е покра-щення життя людей, наприклад, !з важкою депреаею. У цьому контекст! може бути найбшьш корисним визна-чити, яке л!кування кому тдходить. Прагматик мй" би
сказати, чому це так, не дуже актуально, якщо ми можемо надшно призначати людям в1дпов1дне л1кування (пор. Yarkoni & Westfall, 2017 ). Але не може бути сум-шву, що правильне розумшня явища е одним 1з найкра-щих шлях1в до кращого прогнозування та контролю: «Зрештою, немае шчого б1льш практичного, н1ж хороша теор1я» (Lewin, 1952 ). Можлив1сть з точшстю передба-чити регулярн1сть прогресування захворювання на си-ф1л1с не дала важел1в для втручання — проте розумшня (в даному випадку б1олог1чних) механ1зм1в, як1 керують системою захворювання, зрештою призвело до розро-бки першого антиб1отика в 1910 рощ. Як я буду ствер-джувати п1зн1ше, таке уявлення про мехашзми та втру-чання також кнуе на психолог1чному р1вн1.
Vaidyanathan (цей номер) тдкреслюе прагматичне занепокоення тим, що р1зш модел1 можуть бути бшьш корисними в певних контекстах. Я згоден: якщо людиш потр1бне лжування в1д депресп, може отримати користь в1д модел1, вщмшно! вщ конкретного л1кування, яке мае отримати людина, приблизно так само, як р1зш типи карт для Риму максим1зують корисн1сть для р1зних щ-лей. Так1 карти в1др1зняються одна вщ одно! тим, що вони пнорують р1зн1 частини Риму, щоб бути максимально корисними (пошук найближчого кафе для хоро-шого еспресо проти оргашзацп 2-годинно! громадсько!
прогулянки з людьми похилого вiку, яка мiнiмiзуе топо-логiчнi перешкоди). Тим не менш, всi цi рiзнi карти е ек-земплярами однк! i тк! ж основно1 цшьово! системи
(Рим), можливо, так само, як рiзнi моделi депреси мо-жуть бути виведенi з едино1 загально! теори депреси.
Теори призиачеиi для опису, пояснення, передбачення та контролю
Пщводячи пщсумок, я вважаю, що теори допомага-ють нам зрозумтги свгг, що полегшуе опис, передба-чення та контроль. Якщо ми серйозно ставимося до щн-носп теорiй, то нам слщ розвивати крашД теоретичнi практики та наражати нашi теори на бiльший ризик спростування. Цей ризик виникае в багатьох формах, а не лише у формi тестування. Ризик виникае через запи-тання, чи ця теорiя взагалi корисна, допомагаючи нам зрозумгти свiт; вщ чiткого мислення про те, що мае по-яснити теорiя; перш за все вщ наявностi чгтко! теори;
вiд чiткого мислення про апрюрну правдоподiбнiсть, життездатнiсть, когерентнiсть, широту та глибину теори до того, як вона буде представлена даним; вщ пере-ведення теори у формальну модель; вiд моделювання даних з формально! моделi та перевiрки того, чи вони вщповщають явищам, якi ми спостерiгаемо у свт; а та-кож з отримання прогиозiв з теорil та перевiрки !х у спо-стереженш або експериментальних планах.
Про що теори?
таке теорil та для чого вони призначеш , ми тепер по-вернемося до того, що таке психолопчш теори . У цшьо-вш статтi я стверджую, що теорil стосуються явищ — стшких i повторюваних особливостей у свт. Бшьш конкретно, теори прагнуть пояснити такi явища ( Аре1 , 2011 ; Woodward, 2011 ). У психологи таю явища включають те, що значна частина людей вщчувае напади пашки
протягом свого життя; що субтести за шкалами теле-кту сильно взаемокорельованi ; i що бшьшкть псийч-них розлацiв, здаеться, не мають простих, однопричин-них пояснень. 1снують також iншi явища, наприклад, що в опублжованш психолопчнш лiтературi значно бiльше значень р, що становить близько 4%, шж значень р , що становлять близько 6%. Я не буду тут розглядати подiбнi явища, а зосереджуся на психолог1чних конструктах, що
виникають, таких як риси, емоцп, якост чи псийчш ро-злади. У цьому роздiлi розглядаються п'ять питань: чи теорп стосуються статистичних ефектiв чи надшних явищ у свiтi; як теорп представляють цiльовi системи;
Явища г
Мутукршна та Генр1х ( 2019 ), яких я цитую в цшьо-вiй статтi, стверджують, що мiцнi та вiдтворюванi ефе-кти можна розумiти як тверде камшня, але цi обгрунто-ваш теорп потрiбнi для будiвництва будинку. Це спонукае до тлумачення, що теорп стосуються ефектiв . Van Rooij & Baggio (цей випуск) нагадують нам, що «спо-чатку нам потрiбнi хорошi теорп-кандидати, щоб керу-вати нами та визначати, як1 статистичнi ефекти взагалi будуть доречними для оцiнки, оновлення, перегляду та вдосконалення теорп» (с. 323) i що «1дея про те, що ми можемо побудувати теорш на нейтральних до теорп «фактах», давно була фшософськи дискредитована» (с. 323). Я згоден, i, можливо, буде корисно бiльш чiтко ро-зрiзняти HadiÜHi статистичш ефекти (у даних) i HadiÜHi явища (у свт). Обидва вимагають пояснения, але остан-нiй — це тверде камшня, яке полегшуе будiвництво на-лежних теоретичних будинк1в.
З ще! точки зору реакцiю психологи на кризу вщтво-рюваностi можна розумтги як спробу вiдрiзнити сильнi ефекти вщ шуму, спричиненого неакуратною роботою, сумиiвною дослiдницькою практикою, упередженiстю
на яких рiвнях мають бути представлен! так! системи; виклики сумшвно! практики вимiрювання; i «реаль-шсть» явищ, як! намагаються пояснити нашi теорп.
ефект1в
публжацп тощо (пор. Robinaugh et al., 2020 ). Але надшш статистичш ефекти сам! по соб! не встановлюють надшш явища ( Apel , 2011 ; Woodward, 2011 ). Наприклад, деяк! набори даних про псийчне здоров'я демонстру-ють надзвичайно сильш кореляцп м!ж симптомами депресп. Щкаво, що заходи, за допомогою яких були отри-маш так! дан!, мктять структуру пропуску: якщо учасники не п1дтримують питання 1 або 2, запитання 39 вщсугш за задумом. Дослщники часто приписували цим вщсутшм даним нут, викликаючи сильт помил-ков! зв'язки м!ж елементами ( Borsboom et al., 2017 ). Таким чином, надшний статистичний ефект дуже великих кореляцш пояснюеться загальною, сумшвною страте-г1ею !мпутацп для вщсутшх даних, а не стшким явищем, яке вимагае формування теорп. Я приходжу до висно-вку, що стшй статистичш ефекти, таким чином, не е аш достатшми (пор. нульове вписання), аш необхщними (пор. здатшсть до мови) для встановлення надшних явищ, але вони частше допомагають виявити та визна-чити !х. Багато стшких явищ базуються на стшких ефе-ктах.
Teоpiï пpeдстaвляють D^^bi систeми
Коли спpaвa доxодить до питания ^о тe, пpо що йдeться в тeоpiяx , я подшяю точку зоpу, узaгaльнeну в Haslbeck et al. ( 2019 ), що пс^олог^ч^ констpукцiï мо-жиа pозглядaти як цiльовi системы , яга, у свою чepгу, складаються з компонeнтiв i вщносин мiж цими компо-нeнтaми. Tara цiльовi систeми представлен чepeз стpу-ктуpу тeоpiï, яка, як i цшьова систeмa, мiстить компода-нти та зв'язки мiж ними ( Haslbeck та ш., 2019 ; Robinaugh та iн., 2020 ). Якщо цшьова система добpe пpeдстaвлeнa стpуктуpою тeоpiï, ми можeмо вдатися до сурогатних мipкувань , тобто зpозумiти цшьову систeму peaльного свггу з нaшоï тeоpiï та пepeдбaчити майбутню повeдiнку цiльовоï систeми за допомогою нaшоï тeоpiï. Кapти e нaйбiльш коpисними, коли ïxk^ стpуктуpa добpe вiдобpaжae цiльову систeму ^а^и^ад, Рим). Цeй пог-ляд на цшьову систему важливий, оскiльки псиколопчт констpукти, тaкi як псиxiчнi pозлaди, e peзультaтaми складник бiопсиxосоцiaльииx взaeмодiй (van Rooij & Baggio ^ питания, Smaldino цe питания), i пpогpeс у ïx pозумiннi (i, вщповщно, пpогнозувaннi та лiкувaннi) ви-мaгaтимe вивчeння систeм, з який виникають цi конс-тpукцiï. Важливо, що тaкi систeми взaeмодiють одна з одною. На^иклад, щоб повнктю зpозумiти дeпpeсiю
людини, ймовipно, потpiбно взяти до уваги нe лишe си-стeму фiзичного та псиxiчного здоpов'я людини, ате й ïï соцiaльну систeму та систeму стшкосп, а також систeму оxоpони здоpов'я, систeму освiти та полiтичну систeму кpaïни. вони живуть. Як ми ствepджуeмо в iншому мiсцi: ^ систeми повнiстю вниз (Fried & Robinaugh , 2020 ).
Чи фоpмувaння тeоpiï пpиpeчeнe на ^овал у псияо-логiï, оскiльки тeоpiï стосуються тaкиx дужe склaдниx цшьовия систeм? Яpконi (цeй випуск) ствepджуe, що тe-оpeтичнi пiдxоди часто те зможуть наблизити склaднi мexaнiзми гeнepувaния дaииx, що значно обмeжуe ïxию коpиснiсть для точного опису систем i, отжe, пepeдбa-чeння вaжливиx peзультaтiв. Вайдянатан (цeй номep) пiдкpeслюe, що клiнiчнi та ^и^адт контeксти нe мають чeкaти, поки з'являться iдeaльнi тeоpiï. I DeYoung & Krueger (цeй номep) ствepджують, що моя цiльовa стаття вимaгae вiд псиxологiï «зосepeдитись на тевному типi тeоpiï, яку в даний час те можна очiкувaти вiд œï» (с. 289). Ми можeмо дiзнaтися бiльшe пpо цiльовi систeми, коли нaшi тeоpiï та модeлi добpe ïx представляють , тобто з тевним piвнeм aбстpaкцiï. Коли ми pозумieмо модeлi як посepeдникiв мiж тeоpiями та peaльним свЬ том, iдeя пpо тe, що всi модeлi помилковi, тому що вони
неповн ( Meehl , 1990a ), е особливктю, а не помилкою; Нездаттсть моделi 1деально в1дображати реальнiсть не
Рамки, в яких цшьова система представлена структурою теорп, не дають загальних вказ!вок щодо правильного р!вня, на якому слщ вивчати компоненти (наприклад, специфiчнi симптоми проти ознак вищого порядку, таких як р- фактор), а також щодо правильного р!вня пояснення (наприклад, бюлопчт проти психоло-пчних проти соцiальних механiзмiв). Незалежно вщ того, що хтось запропонуе як пояснення феномену, шш! завжди можуть стверджувати, що справжне пояснення вимагае боротьби з нижчим р!внем в крархл: це черепахи на всьому шляху вниз. Як стверджуе Яркон (цей випуск), це плутае меж! м1ж поясненням i описом, оск!-льки пояснення одного дослщника (наприклад, на пси-холопчному р!вш) може бути описом шшого дослщника (дехто стверджуе, що справжне пояснення вщбуваеться на бюлопчному або ф!зичному р!вш). Ця проблема ро-бить вщмшнкть м1ж експланансами та експлананду-мом довшьними.
Аргумент пов'язаний !з важливктю механктичних пояснень, тднятих van Rooij & Baggio (це питання). При-
заважае надати практичну шформащю, як показано в модел! Резерфорда або теорп гравгтацп Ньютона.
р1вшв
пустимо, мета нашо1 теорп — пояснити здатнiсть сучас-но1 кавомашини виробляти каву. Для цього потр!бно, по-перше, роздшити кавоварку на ll компоненти та зв'язки м1ж ними, i, по-друге, продемонструвати, як взаемодiя м1ж компонентами створюе потужнкть (Van Rooij & Baggio, 2020 ). Однак механктичт пояснення йдуть ще дал!, оск1льки недостатньо, щоб компоненти та зв'язки були описан в корисному ескiзi ( карта Smaldino ). Треба, по-трете, щоб вони в!рно описували фiзичнi реалiзацii цих компонентiв i зв'язк1в разом !з 1х-шми властивостями. Це можливо (i, безсумнiвно, кори-сно) для кавомашини, для яко1 ми знаемо природу i вла-стивосп ll частин (наприклад, сплав окремих компонента), а також 1х спiввiдношення. Вш пропонуе важелi для втручання, якщо машина зламаеться. Але мен щкаво, чи е механiстичнi пояснення здшсненними чи необх1дними для психолопчних експлананд .
Щ питання, порушенi Яркон (це питання) i van Rooij & Baggio (це питання), можна оформити як проблему pi-вшв . Варто звернути увагу на чотири аргументи. По-пе-
рше, «шхто не намагався б зрозумгти походження гше-ртонп на рiвнi кваргав» ( Kendler , 2005 ). Тобто ми мо-жемо виключити деякi рiвнi, щоб надати шформативш пояснення явищ, якi нас щкавлять. По-друге, щея про те, що нижчi (зазвичай бiологiчнi, а не психолопчш) рЬ внi в iерархil природним чином забезпечують кращi або потужнМ пояснення, мае багато вщтшгав i вщомий як бiологiчний або пояснювальний редукцiонiзм. Ця точка зору часто не дае достатнього пояснення явищам, що виникають на вищих рiвиях. Початок роботи Еронена щодо проблеми рiвнiв ( Егопеп , 2019 ) наводить багато прикладiв таких явищ, як серцебиття або полiт птахiв, i робить висновок, що «пояснення або передбачення по-ведiнки складних систем вимагае пояснень вищого рЬ вня» i що «в цьому свиш це Можливо, не дивно, що ре-дукцiонiстськi дослiдницькi програми в псийатри, спрямованi на нижчi бюлопчш рiвнi, призвели до кшь-кох клшчно корисних щей у останш десятилiття» ( Eronen , 2019 ). По-трете, причиншсть на психологiчному рiвш часто може бути визначальною за змктом психо-логiчних процейв, а не за !хшми фiзiологiчними про-явами в мозку ( ВогеЬоот , Сгатег, & Ка^ , 2019 ). Ми знаемо, що пащенти, якi сильно бояться певних подра-
зникiв, уникатимуть таких подразнигав з усiма емоцiй-ними та поведшковими наслiдками, пов'язаними з уни-кненням. I пацiенти з мареннями дiють вiдповiцно до змкту цих марень, iнформацil, яка допомагае в клшч-нiй допомозi. Вивчати мозковi кореляти цих психолог1-чних змiстiв для визначення !х впливу на iншi психоло-гiчнi конструкти може бути необов'язковим i потенцшно абсолютно неiнформативним. Нарештi, од-наковий вмкт, такий як сильна депре^ чи грандiознi iлюзil, ймовiрно, багаторазово реатзуеться не лише в мозку рiзних людей, але й у мозку одше! людини з часом ( Во^Ьоот et а1., 2019 ).
Хоча проблема рiвнiв залишаеться складною, я не переконаний, що бюлопчш рiвнi самi по собi пропону-ють кращу пояснювальну силу для конструкпв, яю ми ви-вчаемо. Так само я не переконаний, що механктичш по-яснення е единим шляхом вперед, i погоджуюся з Шапiро ( 2019 ), що «чим бшьше видiв пояснень буде доступно вченим, тим бшьше пояснень вони зможуть зро-бити». Шапiро також детальшше обговорюе переваги iн-ших видiв пояснень, таких як функцюнальний аналiз, i проблеми механiстичних пояснень (Шатро, 2019 ).
Неточш конструкти як nej
Дуже важливо ретельно подумати про те, що таке щ-льова система, яку мае представляти наша теор1я, i як можна витряти компоненти цiльовоï системи, щоб вони точно вщображалися на структурi теорiï. Як каже Вайдянатан (цей випуск): «сильш теорiï можуть потре-бувати сильних конструкцш» (с. 334). Вона також нага-дуе нам, що наша дисциплiна стикаеться з особливими проблемами щодо питання про те, про що йдеться в те-орiях : багато психолопчних конструкцш, як1 ми вивча-емо, певною м1рою е суб'ективними, що ускладнюе ïх вимiрювання (Flake & Fried, 2020 ; Fried & Flake, 2018 ). Я бачу двi основш проблеми: визначення побудови та вимiрювання.
Психологiчнi конструкцп, так! як депресiя, часто не мають чгткого визначення в емтричних досл1дженнях. Нещодавно Нойман проаналiзував випадковий жеребок i3 100 емпiричних робгт про депресiю, опублiкованих у клшчних журналах (Neumann, 2020 ); з них лише 6% дали визначення депреси. Решта або не мктили жодноï iнформацiï, або просто давали феноменолопчш описи депреси (наприклад, «депре^ характеризуеться поганим настроем i ангедошею»). Але так1 описи не е визна-
ди для формування теорп
ченнями, приблизно так само к!р супроводжуеться лихоманкою i плямами Коплжа , але к!р — це не лихоманка i плями Коплша . Вщсутнкть чгтких визначень ще бЬ льше ускладнюе i без того складне завдання вим!рю-вання внутршнього стану людей. За останш 9 десяти-лпъ було використано понад 280 шкал для вим!рювання депресп ( Santor , Gregus , & Welch, 2006 ), а нещодавнш огляд визначив 19 р!зних показнигав депреси в 30 клш-чних дослщженнях депресп (Mew та ш., 2020 ). Багато з цих шкал значно вщр!зняються за змктом (Fried, 2017 ) i, можливо, оцшюють р!зш конструкцп. Коли бшьшкть дослщжень у певнш галуз! по-р!зному визначають, опе-рацюнал!зують i вим!рюють конструкцш, але припус-каеться, що во говорять про одне й те саме (типу), це становить серйозну загрозу для наукового прогресу.
Формальш модел! для психолог1чних конструкцш можуть виршити цю проблему, оскшьки вони описують як структуру теорп, так i цшьову систему, яку вона пред-ставляе ( Robinaugh et al., 2019 ). Так! модел! можуть бути цшною вiдправною точкою для формування теорп, тому що школи не надто рано запитувати, як! компоненти мае цшьова система, як вони пов'язаш один з одним i як !х слщ операцюнал!зувати ( Robinaugh et al., 2020 ).
Теори стосуються
Останшм питанням у дискуси про те, про що гово-рять теори, е питання про те, чи е психолопчш констру-кти «реальними» (i що це означало б), на противагу по-няттю, що вони е лише пщсумками даних. Яркош (цей випуск) у своему коментар! пропонуе !нструменталкт-ську точку зору, яку я пщтримую. Моя точка зору з цього приводу, висловлена нижче щодо псийчних розлащв, також справедлива щодо шших психолопчних конструкций: «найважлившою особливктю д!агнозу е не те, що вш кнуе поза системами класифшаци людини як реальна сутнкть (Fine, 1984); Перш за все, д!агностика повинна бути корисною. I д!агноз корисний, якщо вш за-безпечуе клшчну користь [...]: вш повинен допомогти кшнщистам визначити прогноз, плани л!кування та по-тенцшш результати лжування для сво!х пацкнпв» (Fried, 2015 ). Я вважаю, що психолопчш конструкти — це властивост!, як! виникають !з складних систем, i те, чи вважаються результати таких систем реальними, для
реальних сутностей
мене не важливо. Однак це не змшюе того факту, що втручання в причинно-наслщков! системи повинш правильно визначити причинно-наслщков! аспекти сис-теми, i це, у свою чергу, означае, чи фактор р викликае психопатологш в широкому сенс! чи забезпечуе короткий опис психопатологи, е важливою вщмшнктю неза-лежно в1д цього. питання, чи кнуе вона поза статистич-ними моделями (Fried, Greene, & Eaton, 2020 ; Watts, Poore & Waldman, 2019 ). Обминання дискусш про онто-лопчний статус конструкпв також не означае, що ш-струменталктам не потр!бно обгрунтовувати виб!р сво!х статистичних моделей, принаймш на статистич-них пщставах: дан! можна узагальнювати за допомогою р!зних техшк, а рефлексивш та формотворч! модел! ла-тентних зм1нних можуть призводити до р!зних результата. (Rhemtulla, van Bork, & Borsboom, 2020 ; Widaman,1993).
Як pозpобляти теоpiï та моделi
Цiльовa стаття не нaдae великоï допомоги щодо того, як pозpобляти теоpiï чи модель У цьому pоздiлi я надаю огляд нещодавно зaпpопоновaноï основи для фоpмyвaння теоpiï (iншy недавню pоботy на цю тему
див. Guest & Martin, 2020 ; Smaldino , 2020 ; Van Rooij & Baggio, 2020), а пойм ^ot^to обговоpюю пеpевaги ве-pбaльниx теоpiй пpоти фоpмaлiзaцiï, якi були pозгля-нyтi в кшькох коментapяx.
Цикл побудови теоpiï
Цикл побудови теорп нещодавно запропонований Borsboom et al. ( 2020 ) мктить п'ять кроюв для розвитку психолог1чних теорш. Я буду використовувати фактор р , щоб продемонструвати структуру. Першим кроком е щентифжащя надшного явища, такого як той факт, що психопатолопчш симптоми, як правило, позитивно пов'язат мш собою в перехресних даних. Ця позитивна р!зномашття може бути повторно виражена як латентна змшна, яка називаеться статистичним р- фактором. Ваттс та ш. (це питання) обговориъ, чи mid вважати цей фактор стшким явищем: це над!йний статистичний ефект, але його склад змшюеться в р!зних наборах даних. Це не дивно, оскшьки р- фактор, результат кшькох складних рефлексивних моделей латентних зм!нних, майже не вщр!зняеться вщ просто! незважено! суми змшних, як! входять до ще! модел! (Fried et al., 2020 ). I
якщо p е не бшьше нiж зведенням даних, воно буде вщ-рiзнятися, коли змшт вiдрiзнятимугься в наборах даних. KpiM того, Watts et al. показують, що статистичний метод, який найчастiше використовуеться для отри-мання p- фактора ( бiфакгорна модель), переповнюе данi, тодi як литература покладаеться майже виключно на пщгонку моделi для обфунтування використання ще1 моделi. Однак для аргументацп припустiмо наразi, що ми хочемо пояснити наявнiсть цього статистичного p- фактора.
Другий крок циклу побудови теорп передбачае роз-робку прототеорп для пояснення явища. Ця прототеор1я складаеться з ряду загальних принципiв, висловлених усно. Було запропоновано к1лька прототеорiй, щоб пояснити р- фактор. Одна з них полягае в тому, що p вщо-
бражае уштарну, базову причинно-наслщкову конструкцию для психопатологи в широкому сенй ( Caspi & Moffitt, 2018 ; Krueger, 1999 ), iнша полягае в тому, що р вщображае порушення фуикцiонувания (оскiльки дiаг-нози псийчних захворювань вимагають наявностi порушення, люди з бiльшою кшьгастю симптомiв або дiа-гнози, природно, матимуть вищi рiвнi порушення). Ваттс та iн. (цей випуск) стверджують, що найбiльш пра-вдоподiбнi прототеори для р е не лише найбшьш гнуч-кими (тобто найменш ризикованими) — !х навряд чи можна зрозумтш як принципи пояснення. Крiм того, я б стверджував, що прототеори, такi як щея порушення (показник, а не причина), не узгоджуються з рефлексивною моделлю латентно! змшно!, на яку покладаеться виключно поле, i навiть рiшучi прихильники ще!, що такi рефлективнi моделi е причинно-наслщковими агностик гарантуе, що моделi не слщ використовувати, якщо немае вагомих пiдстав вважати, що iндикатори мають спiльнi причини (DeYoung & Krueger, це питання). Загалом, формулювання прототеорiй може бути виршальною можливiстю для майбутнього прогресу в цiй галузi, а лгтература про g -фактор пропонуе важливi уроки для побудови теори р- фактора (Конвей та т., це питання).
Наскшьки меш ведомо, три наступш кроки не були здшснеш в лiтературi про р- фактор, i я лише коротко пщсумую !х. По-трете, вербальнi принципи транслю-ються у формальну модель, яка допомагае теоретикам бшьш чiтко мислити про цшьову систему, представлену структурою теори, i дае змогу симулювати данi, що ма-ються на увазi теорш, щоб дiзнатися, як насправдi ви-глядатимуть данi, якби теорiя була правдивою ( Has1beck та ш., 2019 ; Robinaugh та ш., 2020 ). По-четверте, дослЬ джуеться ацекватнiсть формально! моделi: чи забезпе-чуе вона достатньо потужне пояснення дослщжуваного явища? Чи схожi теоретичш даш на реальнi данi, наприклад, чи модель вщтворюе кореляци мiж симптомами та дiагиозами, яга можна порiвняти з даними спостере-ження? I по-п'яте, теоретики оцшюють «загальну цш-нiсть» або «пояснювальну користь» теори. Це включае тага критери, як пояснювальна широта теори або простота. ВогеЬоот та ш. ( 2020 ) пщкреслюють, що цикл побудови теори часто проходить через численш петл та забезпечуе лише приблизну структуру; iнодi можна пропускати кроки або повертатися на крок назад, а не вперед. Вони також об'еднують свiй цикл побудови теори з добре вщомим емтричним циклом емпiричного
спостереження, формулювання ппотез, розробки пере-в!рки ппотез, перевiрки г1потез i загальноï оцшки (De Groot, 1969 ).
Цикл побудови теорп нагадуе менi цитату Вайдяна-тана (цей випуск) Гудр!ча: «теорiï чудово виглядають на папер^ доки реальнiсть не розкреслить всю сторшку».
Переваги
Враховуючи сильну неоднозначнкть багатьох теорiй у психолог1чних науках, яга зазвичай виражаються на-ративом, я погоджуюся з нещодавнiми спробами позна-йомити психолог1в !з форматзованими теорiями. Van Rooij & Baggio (цей випуск) демонструють, що формалЬ зацiя може ввести важливi моменти вибору в розробщ теорiï, а Смалдшо (цей випуск) описуе форматзащю як ретельний aHanÎ3 систем, про яга ми говоримо.
Конвей та ш. (цей випуск), а також DeYoung & Krueger п1дкреслюють цшнкть вербальних теорiй. Я в принцип! згоден, що ia^ï можна висловлювати саме в наративний споаб, виршуючи проблему двозначность Але е ще одна основна перевага формал!заци: знання того, як! дан! очжуються з урахуванням конкретноï тео-рiï. Формальна чи обчислювальна модель дозволяе си-мулювати дан! за теор!ею та дозволяе пор!внювати так!
На мш погляд, теоретичш реформи мають сприяти тому, щоб наш! початков! теорп за своею суттю були правдопод!бними та чгтко викладеними, але також до-помагали нам прийняти той факт, що реальшсть зага-лом значною м1рою доповнюе наш! теорп: писания ре-альност е особливктю, а не неприемпктю.
теоретичн дан! з фактичними; словесним теор!ям ця особливкть вщсутня. Нещодавно ми продемонстрували це на приклад! просто1 системи (Robinaugh et al., 2020): порочне коло м1ж двома змшними A ^ B з додатковою петлею негативного зворотного зв'язку на A, щоб пере-конатися, що A повшьно зменшуеться з часом. Мало того, що невелик! змши в тому, як причинно-наслщков! наслщки м1ж A i B реатзуються в обчислювальнш мо-дел! (як лшйт або сигмощальт), змшюють теоретичн дан!, отриман в результат! модел!, е нетзнаваними без !м1тацшних даних. I як психологи можуть тдтверджу-вати або оновлювати теорп, якщо вони не знають, як! дан! дасть 1хня теор!я? Формальн модел! можуть бути корисними тут i надають !нструменти для чгткого мис-лення, оцшювання пояснень, шформування про розро-бку теорп, шформування про вим!рювання та сприяння сшвпращ та !нтеграцп (Robinaugh et al., 2020).
Як саме психологи можуть стати кращими теоретиками та модельерами? Конвей та iH. (цей випуск) пропо-нуеться, щоб психологи отримували кращу тдготовку в чотирьох сферах: технiка та методи дослщження, д!аг-ностика даних, фiлософiя науки та теоретична психоло-гiя. Подiбним чином Smaldino (цей номер) припускае, що краща пщготовка статистичного моделювання та бiльш мщне розумiння фiлософiï науки допоможуть по-долати деяк! проблеми, з якими стикаеться ця сфера. Це узгоджуеться з попереднiми закликами в лгтератур! (Morton, 2009 ) i дещо нагадуе вислiв Платона, знамени-тий викарбуваний на дверях його Академи в Афiнах: «Нехай н1хто, хто не знае геометри, увшде». Мало хто висловлював цю тезу так ршуче, як Мiль ( 1990b ): «Не-здатнiсть психолог1в мислити математично, за винят-ком певних особливих областей, iнодi е настшьки грубою, що викликае збентеження для людини, знайомоï з кшьккною витонченiстю в iнших науках».
Ось проблема: психолопя за своею суттю е м1ждис-циплiнарною сферою, i академ1чш посади супроводжу-ються надзвичайною кiлькiстю очiкувань. Очiкуванi академiчнi навички, знання та послуги, як1 я отримав iз оголошень про роботу, iнструкцiй щодо просування в
ушверситей, iнструкцiй щодо грантiв i семiнарiв з кар'ерного зростання в мош дисциплiнi, включають (1) навчання та контроль за студентами; (2) клшчний дос-вiд, аж до загальних очiкувань бути досл1дником, викла-дачем i психотерапевтом; (3) суттевий досвщ у вщповЬ дних сферах !нтереав; (4) емпiричний досв1д, наприклад, як проводити експерименти в лабораторiях або проводити кттчш випробування; (5) досвщ вимЬ рювання, наприклад, як збирати вимiрювання на основi завдань або дат нейровiзуалiзацiï; (6) досв1д передових методiв аналiзу даних; (7) та знання принаймш однiеï мови програмування, такоï як Python. Крiм того, як i iншi вченi, психологи оцшюються за (8) науковi послуги, так! як рецензування статей i гранпв, а також ре-дакцiйнi послуги для наукових журнатв; (9) служба в унiверситетi, включаючи участь у ком1тетах; (10) по-дання заявок на гранти; та (11) наукова комунiкацiя. Цей список не повний (пор. Wright & Vanderford, 2017).
Якщо ми додамо ще бшьш сувору п1дготовку з математики, моделювання та фшософи, меш цiкаво, чи не вимагатимемо ми вщ психолог1в занадто багато. Я бачу три рiшення. По-перше, ми повинш розглянути питання про видалення деякого освгтнього контенту, щоб
звшьнити просйр для такого роду навчання, яке Конвей та ш. (випуск) i Смалдшо (цей випуск) пропонують. Наприклад, тд час навчання мен! довелося вивчити на-пам'ять понад 10 р!зних базових теорш емоцш (е 4 ос-новш емоци; m, е 5 основних емоцш; m, е 8 основних емоцш...), i продовжував думати, чи було б це корис-ним. мого часу. По-друге, ми повинш запропонувати психологам можливкть стати експертами саме в теоре-тичнш психологiï разом !з вщповщною математичною та фшософською подготовкою. Бюлоги-теоретики, фЬ зики-теоретики та економкти-теоретики зазвичай також не е експертами в вим1рюванш та експерименталь-них дослiджениях. I по-трете, «пам'ятайте, що майже
кожна тема, якою займаються дослщники, як1 працю-ють на кафедрах психологи, також працюе дослщни-ками, як1 працюють на кафедрах антропологи, соцюло-ги, полггалоги, економ1ки, комушкаци, бюлоги, неврологи, когн1тивних наук або комп'ютерних наук» ( Смалдшо). , цей номер, стор. Наука — це командний вид спорту, 1 психологам не обов'язково мати во знання, не-обхщш для проведення потужно! м1ждисциплшарно! роботи.
Розмовляти сп1льною мовою в р1зних дисципл1нах може сприяти м1ждисципл1нарним дослщженням. Фор-мальн1 модел1 забезпечують таку мову.
^iTepaTypa
1. Apel, J. (2011). On the meaning and the epistemological relevance of the notion of a scientific phenomenon. Synthese,
182:23-28.www.j stor. org/stable/41477615
2. Bailer-Jones, D. (2009).Scientific models in philosophy of science. Pittsburgh, PA: University of Pittsburgh Press.
3. Barth, J., Munder, T., Gerger, H., Nüesch, E., Trelle, S., Znoj, H., ... Cuijpers, P. (2013). Comparative efficacy of seven
psychotherapeutic interventions for patients with depression: A network meta-analysis.PLoS Medicine, 10(5), e1001454. doi :10.1371/journal.pmed.1001454
4. Borsboom, D., van der Maas, H. L. J., Dalege, J., Kievit, R., & Haig, B. (2020). Theory Construction Methodology: A practical
framework for theory formation in psychology. Retrieved from https://psyarxiv.com/w5tp8/
5. Borsboom, D. (2013). Theoretical amnesia. Charlottesville, VA: Open Science Framework.
http://osc.centerforopenscience.org/2013/11/20/theoretical-amnesia/
6. Borsboom, D., Cramer, A. O. J. J., & Kalis, A. (2019). Brain disorders? Not really: Why network structures block
reductionism in psychopathology research.Behavioral and Brain Sciences,42, 1-63. doi:10.1017/S0140525X17002266
7. Borsboom, D., Fried, E. I., Epskamp, S., Waldorp, L. J., van Borkulo, C. D., van der Maas, H. L. J., & Cramer, A. O. J. (2017).
False alarm? A comprehensive reanalysis of "Evidence that psychopathology symptom networks have limited replicability" by Forbes, Wright, Markon, and Krueger. Journal of Abnormal Psychology,26(7), 989-999.
8. Burger, J., Van Der Veen, D. C., Robinaugh, D. J., Quax, R., Riese, H., Schoevers, R. A., & Epskamp, S. (2020). Bridging the
gap between complexity science and clinical practice by formalizing idiographic theories: A computational model of functional analysis.BMC Medicine,18(1), 1-18. doi:10.1186/s12916-020-01558-1
9. Caspi, A., & Moffitt, T. E. (2018). All for one and one for all: Mental disorders in one dimension.The American Journal of
Psychiatry, 175(9), 831-844. doi:10.1176/appi.ajp.2018.17121383
10. Cuijpers, P., Noma, H., Karyotaki, E., Vinkers, C. H., Cipriani, A., & Furukawa, T. A. (2020). A network meta-analysis of
the effects of psychotherapies, pharmacotherapies and their combination in the treatment of adult depression. World Psychiatry,19(1), 92-107. doi:10.1002/wps.20701
11. Cummins, R. (2000). "How does it work?" versus "What are the laws?": Two conceptions of psychological explanation.
In F. C. Keil & R. A. Wilson (Eds.),Explanation and Cognition(p. 117-144). Cambridge, MA: The MIT Press.
12. De Groot, A. D. (1969).Methodology: Foundations of inference and research in the behavioral sciences. Berlin, Germany:
Mouton.
13. Eronen, M. I. (2019). The levels problem in psychopathology.Psychological Medicine, 1-7.
doi:10.1017/s0033291719002514
14. Flake, J., & Fried, E. (2020). Measurement Schmeasurement: Questionable measurement practices and how to avoid
them.Advances in Methods and Practices in Psychological Science,
15. Fried, E. I. (2015). Problematic assumptions have slowed down depression research: Why symptoms, not syndromes are
the way forward.Frontiers in Psychology,6(306), 309-311. doi:10.3389/fpsyg.2015.00309
16. Fried, E. I. (2017). The 52 symptoms of major depression: Lack of content overlap among seven common depression
scales.Journal of AffectiveDisorders,208, 191-197. doi:10.1016/j.jad.2016.10.019
17. Fried, E. I., & Flake, J. K. (2018). Measurement matters. Retrieved from https://www.psychologicalscience.org
/observer/measurement-matters
18. Fried, E. I., & Robinaugh, D. J. (2020). Systems all the way down: Embracing complexity in mental health research.BMC Medicine,18(1), 205-204. doi:10.1186/s12916-020-01668-w
19. Fried, E. I., Greene, A. L., & Eaton, N. R. (in press). The p factor is the sum of its parts, for now. World Psychiatry, 1 -6.
20. Guest, O., & Martin, A. E. (2020). How computational modeling can force theory building in psychological science.
Retrieved from doi:10.31234/osf.io/rybh9
21. Haslbeck, J., Ryan, O., Robinaugh, D., & Waldorp, L. (2019). Modeling psychopathology: From data models to formal
theories. Retrieved fromhttps://psyarxiv.com/jgm7f/
22. Hollon, S. D., & Beck, A. T. (2013). Cognitive and cognitive-behavioral therapies. In M. J. Lambert (Ed.),Bergin and
Garfield's handbook of psychotherapy and behavior change(6th ed., pp. 393-442). Hoboken, NJ: Wiley.
23. Kendler, K. (2005). "A gene for.": the nature of gene action in psychiatric disorders.The American Journal of Psychiatry, 162(7), 1243-1252. doi:10.1176/appi.ajp.162.7.1243
24. Krueger, R. F. (1999). The structure of common mental disorders.Archives of General Psychiatry,56(10), 921-926.
doi:10.1001/archpsyc.56.10.921
25. Lewin, K. (1952).Field theory in social science: Selected theoretical papers by Kurt Lewin. London, UK: Tavistock.
26. Meehl, P. E. (1978). Theoretical risks and tabular asterisks: The slow progress of soft psychology.Journal of Consulting
and Clinical Psychology,46(4), 806-834. doi:10.1037//0022-006X.46.4.806
27. Meehl, P. E. (1990a). Appraising and amending theories: The strategy of Lakatosian defense and two principles that
warrant it.Psychological Inquiry,1(2), 108-141. doi:10.1207/s15327965pli0102_1
28. Meehl, P. E. (1990b). Why summaries of research on psychological theories are often uninterpretable.Psychological Reports,66(1), 195-244. doi:10.2466/pr0.1990.66.1.195
29. Mew, E. J., Monsour, A., Saeed, L., Santos, L., Patel, S., Courtney, D. B., ... Butcher, N. J. (2020). Systematic scoping review
identifies heterogeneity in outcomes measured in adolescent depression clinical trials.Journal of Clinical Epidemiology,126, 71-79. doi:10.1016/j.jclinepi.2020.06.013
30. Morton, R. B. (2009). Formal modeling and empirical analysis in political science. In S. Pickel, G. Pickel, H.-J. Lauth, &
D. Jahn (Eds.),Methoden Der Vergleichenden Politik-Und Sozialwissenschaft(pp. 27-35). Berlin, Germany: Springer.
31. Muthukrishna, M., & Henrich, J. (2019). A problem in theory.Nature Human Behaviour,3(3), 221-229.
doi:10.1038/s41562-018-0522-1
32. Nettle, D. (2004). Evolutionary origins of depression: A review and reformulation.Journal of AffectiveDisorders,81(2), 91-
102. doi:10.1016/j.jad.2003.08.009
33. Neumann, L. (2020).Transparency in measurement: Reviewing 100 empirical papers using the Hamilton Depression Rating
Scale. Leiden, The Netherlands: Leiden University.
34. Peirce, C. S. (1931). The collected papers of Charles Sanders Peirce(Vols. 1-8). Cambridge, MA: Harvard University Press.
35. Rhemtulla, M., van Bork, R., & Borsboom, D. (2020). Worse than measurement error: Consequences of inappropriate
latent variable measurement models.Psychological Methods,25(1), 30-45. doi:10.1037/met0000220
36. Robinaugh, D. J., Haslbeck, J. M. B., Ryan, O., Fried, E. I., & Waldorp, L. J. (in press). Invisible hands and fine calipers: A
call to use formal theory as a toolkit for theory construction.Perspectives on Psychological Science, 1-11.
37. Robinaugh, D. J., Haslbeck, J. M. B., Waldorp, L. J., Kossakowski, J. J., Fried, E. I., Millner, A. J., ... Borsboom, D. (2019).
Advancing the network theory of mental disorders: A computational model of panic disorder. Retrieved fromhttps://psyarxiv.com/km37w/
38. Santor, D. A., Gregus, M., & Welch, A. (2006). Eight decades of measurement in depression.Measurement:
Interdisciplinary Research & Perspective,4(3), 135-155. doi:10.1207/s15366359mea0403_1
39. Scheel, A. M., Tiokhin, L., Isager, P. M., Lakens, D., Tiokhin, L., Scheel, A. M., & Isager, P. M. (2020). Why hypothesis
testers should spend less time testing hypotheses. Retrieved fromhttps://psyarxiv.com/vekpu
40. Shapiro, L. (2019). A tale of two explanatory styles in cognitive psychology.Theory & Psychology,29(5), 719-735.
doi:10.1177/0959354319866921
41. Smaldino, P. (2020). How to translate a verbal theory into a formal model. Retrieved from
https://econtent.hogrefe.com/doi/pdf/10.1027/1864-9335/a000425
42. Van Rooij, I., & Baggio, G. (2020). Theory before the test: How to build high-verisimilitude explanatory theories in
psychological sciences.https ://psyarxiv.com/7qbpr/
43. Watts, A. L., Poore, H. E., & Waldman, I. D. (2019). Riskier tests of the validity of the Bifactor Model of
Psychopathology.Clinical Psychological Science,7(6), 1285-1303. doi:10.1177/2167702616673363
44. Widaman, K. (1993). Common factor analysis versus principal component analysis: Differential bias in representing
model parameters?Multivariate Behavioral Research,28(3), 263-311. doi:10.1207/s15327906mbr2803_1
45. Woodward, J. F. (2011). Data and phenomena: A restatement and defense.Synthese, 282(1), 165-179.
doi:10.1007/s11229-009-9618-5
46. Wright, C. B., & Vanderford, N. L. (2017). What faculty hiring committees want.Nature Biotechnology,35(9), 885-887.
doi:10.1038/nbt.3962
47. Yarkoni, T., & Westfall, J. (2017). Choosing prediction over explanation in psychology: Lessons from machine
learning.Perspectives on Psychological Science: A Journal of the Association for Psychological Science,12(6), 1100-1122. doi:10.1177/1745691617693393
Opifl E. I. Teopil Ta MOfleni : ^o l|9 TaKe, flra Mora BOHU noTpi6Hi Ta npo ^o BOHU
