Uscita писал(а):А, ну теперь понятно.
Значит, протест был не против теории бонусов вообще, а против малозначимости их? А на самом деле - это основополагающий критерий оценки.
Развожу руками...

Э, э, постойте! Не разводите!

Это же не Штирлиц писал!!
Если уж мы выясняем важность внешности для Штирлицев, то этот голос предлагаю не засчитывать.
burger писал(а):Ну во-первых, я прохожу повороты так, как считаю нужным. Хочу притормаживаю, не хочу - нет. При этом не особенно заморачиваюсь тем, кто и что любит. Главное находиться в рамках принятого приличия.
На мой взгляд, вы выходите за эти рамки.
burger писал(а): Что в моей позиции нелогично?
Ваша позиция прежде всего неэтична. Но если вам понятны только логические доводы - извольте: нелогично упрекать в склонности к обобщениям собеседника, используя для обоснования упрека другое обобщение - что обобщения неправомерны

.
И кто вам сказал, что соционика - наука? Я так не считаю. Если вы считаете - дело ваше, но не обобщайте уж

свои представления на остальных.
По поводу "опросить тысячу респондентов". Раз уж вы так ратуете за наукообразие - ужаснем им участников форума по полной.
Когда решается какая-то проблема, ученый собирает данные, касающиеся вопроса. И чтобы на него ответить, он может пойти разными путями.
Путь первый - "белое" моделирование. Направлено на поиск закона, описывающего процесс. Формулы, грубо говоря. Из Б следует А вследствие таких-то законов. Справедливость формулы проверяется на существующем массиве данных, потом формула используется для анализа новых данных.
Но что делать, если формула не выводится? Не строится белая модель? Со сложными процессами так чаще всего и происходит. Слишком много факторов влияют, не получается их учесть.
Тогда ученый может собрать статистику, и постулировать, что из А следует Б, поскольку уже 1000 раз проверяли, и всегда следовало.
Но собрать данные о 1000 независимых случаев сложно и часто нереально. Тогда используется "серое" моделирование. Мне кажется, этот способ соционике подходит лучше всего.
Серое моделирование комбинирует два подхода, описанных выше. Есть данные - сложные, не являющиеся независимыми. Есть множество методов их анализа. В результате этого анализа выявляются какие-то закономерности. И - внимание! - они не принимаются безоценочно, как факт. Проверяют, имеет ли полученная закономерность какую-то, грубо говоря, физическую основу. Какие-то закономерности утверждаются, какие-то - отбрасываются, потому что не являются истинными, и обнаруженная связь является не причинно-следственной, а корреляционной.
Почему в соционике неприменимы первые два подхода? Во-первых, качество данных невысокое - в них очень много "шума", неинформативной составляющей. "Шум" здесь - наложение воспитания, среды, неправильное типирование и множество других неизбежных вещей. Где найти 1000 (да хоть 30 - статистика, кажется, начинается с 30) чистопородных Штирлицев?
Во-вторых, формулы здесь быть не может - по причине многофакторности. Слишком много зависимых переменных. Не бывает ее, единой формулы, описывающей человеческое поведение, информационный обмен и т.п.
Ну или скажу так - я в ее существование не верю.
Приношу извинения участникам за сумбурность и излишнее наукообразие изложения, ну и Коту - за флуд

.
У меня свои старые счеты с наукой, так что меня цепляет эта тема...
Краткое резюме. Я считаю возможным делать обобщения (о том, что присуще носителям ТИМа) на малой выборке (здесь - Штирлицев), если вижу внутреннюю логику в выводах, понимаю, как они связаны со структурой изучаемого объекта (здесь - модель А). И я всегда помню, что обобщения могут оказаться впоследствии ложными.