Informe de una observación

Un Método de Clasificación: Las pruebas judiciales

Un método de investigación para los FANI consiste en objetivar los hechos y establecer:

1. Una evaluación de todas las pruebas y hechos fiables que constituyen las afirmaciones: el nivel de Solidez [S].
2. La fuerza de estas afirmaciones en relación con la hipótesis estandarizada: el nivel de Extrañeza [E].

Por último, consideramos que un fenómeno es objetivo cuando:

Nuevos conceptos: Extrañeza, Solidez.

Relaciones entre S, E y A, B, C, D

Il Concetto di Stranezza

El valor de extrañeza (E= 0,550) mide la distancia entre los fenómenos observados y lo que se conoce o se entiende actualmente. Se calcula como el complemento de 1 de la hipótesis con mejor puntuación (en este caso, 0,450)

• E = 0 indica algo perfectamente explicable y bien documentado, con toda la información y los conocimientos necesarios disponibles para clasificarlo de manera concluyente.
• E = 1 representa algo totalmente indescriptible, tan alejado del conocimiento y la comprensión actuales que desafía cualquier categorización.

Es importante destacar que la evaluación de la extrañeza no sigue una progresión lineal. Pequeños aumentos en el valor de extrañeza pueden representar diferencias desproporcionadamente mayores en la comprensión, especialmente a medida que el valor se aproxima a 1. Este comportamiento no lineal refleja la creciente dificultad de explicar los fenómenos a medida que se alejan de los marcos conocidos.

La metodología del GEIPAN incorpora este concepto por varias razones:

Une lo conocido y lo desconocido

Al definir la extrañeza como el complemento de la mejor hipótesis disponible, proporcionamos un marco cuantitativo para medir en qué medida un fenómeno se desvía del conocimiento establecido.

Esto ayuda a enmarcar lo desconocido de forma sistemática, ofreciendo un punto de partida para una investigación más profunda y evitando conclusiones prematuras.

Escala la incertidumbre

El uso de una progresión no lineal en la métrica de extrañeza es especialmente importante, ya que capta los retos exponenciales que supone explicar fenómenos a medida que se alejan de los parámetros conocidos.

Este enfoque se ajusta bien a cómo tiende a funcionar la comprensión humana, donde las pequeñas lagunas de conocimiento son más fáciles de cerrar, pero las lagunas más grandes requieren exponencialmente más esfuerzo, recursos y avances.

Es objetivo pero flexible

Vincular el valor de extrañeza al complemento de la mejor puntuación de la hipótesis crea una base objetiva para evaluar los fenómenos.

Al mismo tiempo, la metodología sigue siendo adaptable, lo que permite perfeccionarla a medida que se dispone de nuevas hipótesis o datos.

Permite realizar análisis multidisciplinarios

Este enfoque puede facilitar los debates entre disciplinas, proporcionando un lenguaje común para que científicos, sociólogos, ingenieros y responsables políticos evalúen la « distancia » de los fenómenos con respecto a lo que se conoce en sus respectivos ámbitos.

Fomenta la humildad y la apertura mental

Reconocer un alto grado de extrañeza refleja humildad intelectual: supone reconocer los límites del conocimiento actual y, al mismo tiempo, mantener una actitud abierta para explorar nuevas posibilidades. Esto es especialmente importante en la investigación de los fenómenos aéreos no identificados (FANI), donde las ideas preconcebidas a menudo pueden sesgar los análisis.

El Concepto de Solidez: la necesidad de pruebas fiables

Si bien la extrañeza es una dimensión esencial para evaluar un caso, no es suficiente por sí sola para sacar conclusiones. La extrañeza mide en qué medida un fenómeno se desvía de los marcos conocidos, pero sin pruebas que lo corroboren, sigue siendo especulativa. Igualmente importante es la dimensión de la solidez, que cuantifica la cantidad de información fiable disponible. La solidez puede expresarse como:

S = λ x ρ

donde representa la robustez, λ es la cantidad de información útil recopilada y ρ es la fiabilidad de esa información, ambas en un rango de 0 a 1. El producto ilustra un principio clave:

• Recopilar grandes cantidades de datos no tiene sentido si estos no son fiables (ρ = 0, por lo que S = 0).
• Por el contrario, incluso la fuente más fiable (ρ = 1) es inútil si no proporciona datos significativos o verificables (λ = 0, por lo que S = 0).

Al igual que la extrañeza, la solidez también varía entre 0 y 1, con una progresión no lineal. Este equilibrio garantiza que la solidez refleje tanto el alcance como la fiabilidad de las pruebas disponibles.

A diferencia de una demostración matemática, donde las conclusiones son absolutas, evaluar fenómenos inexplicables se asemeja a un proceso judicial: una convergencia de hechos debe alinearse colectivamente para formar la explicación más plausible, mientras que las incertidumbres permanecen inevitablemente debido a la complejidad del mundo real.

Como dijo Carl Sagan en su famosa frase, «Las afirmaciones extraordinarias requieren pruebas extraordinarias», por lo que para cerrar un caso debemos asegurarnos de que S > E.

En este sentido, a medida que aumenta la Extrañeza, también debe reforzarse proporcionalmente la Solidez para mantener un análisis fundamentado y riguroso.

Por lo tanto, aunque se exploran explicaciones plausibles, el aspecto sin resolver de la solidez —debido a testimonios incompletos o sin fuentes— debe seguir siendo un aspecto clave para completar este trabajo. La evaluación de la solidez exige el acceso a pruebas con fuentes, como testimonios directos, imágenes o datos físicos. Sin ellas, incluso los fenómenos más llamativos corren el riesgo de caer en la conjetura.

Hipótesis

Método de Selección

Método de Evaluación

Cada hipótesis se desglosa en una tabla de argumentos compuesta por una lista estandarizada de elementos básicos. Cada elemento es un criterio descriptivo único, ortogonal a los demás: tamaño, color, forma, trayectoria, etc.

• La validez de cada elemento se evalúa a favor y en contra de la hipótesis con argumentos «a favor» y «en contra».
• A cada uno de ellos se le asigna un valor entre [-1, 1]. El rango va desde -1 totalmente incoherente hasta +1 perfectamente coherente. Es similar a un factor de correlación.
• Estos son los elementos más frágiles (« eslabón débil ») que discriminan y limitan el nivel de validez de la hipótesis. Esto se debe al hecho de que un solo elemento puede cambiar el resultado (véase más abajo).
• La lista de elementos no es limitativa: cada hipótesis específica puede tener elementos de verificación específicos.

Evaluación de una hipótesis. Ejemplo.

El valor más débil se traduce en una puntuación entre [0, 1]: esta es la fiabilidad de nuestra hipótesis:

Hip = (Min( [Arg] ) + 1) / 2

Dadas las incertidumbres asociadas a los datos recopilados, podría ser útil tomar la media de los dos elementos más débiles.

Si se calculan varias hipótesis, la mejor nos da la Extrañeza:

E = 1 - Max( [Hip] )

Postura analítica

En resumen, la variedad de argumentos permite:

• Para ayudar en la evaluación a definir los pros y los contras de la hipótesis, y fomentar la autocrítica: adopta la postura del «juez», no la del «abogado».
• Para identificar rápidamente las debilidades de su hipótesis, mida para cada elemento su grado de coherencia dentro de su contexto observacional.
• Precisamente, calcule el valor de la hipótesis.

Por último, para los casos más complejos (con un mayor grado de extrañeza, entre el 2 % y el 5 %), se puede solicitar a un panel de expertos (similar a un jurado) que verifique la investigación y se asegure de que no se haya pasado por alto ninguna hipótesis o elemento.