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<title>Note Technique n° 4 : Recherche statistique d'une typologie des descriptions de Phénomènes Aérospatiaux Non
identifiés</title>
<meta name="author" content="Besse, Philippe">
<meta name="copyright" content="N° 085 CT/GEPAN, CNES">
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<section>
<h2>Introduction</h2>
<p>Le travail poursuit la démarche abordée en ( BES-80 ) à l'aide d'outils statistiques élémentaires ( histogrammes -
tests d'ajustement ) en utilisant cette fois les méthodes classiques mais plus élaborées, de l'analyse des données
multidimensionnelles. Rappelons que ces outils permettent une approche synthétique d'un fichier donné ( il s'agit
ici des témoignages recueillis par la Gendarmerie nationale ), mais n'autorisent aucune inférence sur l'ensemble des
phénomènes.
</p>
<p>Alors que l'étude précédente n'envisageait que la description de chacune des variables, considérées indépendamment,
les outils statistiques, brièvement décrits dans le premier paragraphe, visent cette fois à mettre en évidence les
liaisons ( ou "proximités" ou "corrélations" ) présentes dans les données du fichier relatives aux observations de
phénomènes aérospatiaux non identifiés ( cas classés D ).
</p>
<p>Dans cette perspective, trois ensembles sont successivement étudiés :
</p>
<ul>
<li>les variables,</li>
<li>les modalités de celles-ci,
</li>
<li>les observations.</li>
</ul>
<p>Comme précédemment, ce travail sans résoudre des questions fondamentales, définit ce que seront les prochaines
étapes de l'étude en tâchant de cerner au mieux les limites des outils statistiques.
</p>
</section>
<section>
<h2>Mise en œuvre des analyses</h2>
<section>
<h3>Les outils</h3>
<p>Les fondements théoriques des méthodes employées sont abondamment décrits dans la littérature ( CAP-76 ; SAP-78 ;
DAP-76 ; LMT-77 ; ... ) avec des optiques ( géométriques, matricielles, probabilistes, ... ) qui diffèrent selon
les habitudes des auteurs. Seuls les principes généraux de ces techniques sont brièvement rappelés ; les logiciels
sont ceux diffusés par le <abbr title="CEntre de Statistiques et d'Informatique Appliquées">CESIA</abbr> et
décrits en (LMT-77).
</p>
<section>
<h4>Modèle</h4>
<p>On considère un ensemble de n individus ( les rapports d'observations ) décrits par p variables numériques ou
non. Pour permettre les comparaisons des variables et ainsi les analyses, on commence par recoder toutes les
données en des tableaux ( dits disjonctifs complets ) comprenant les valeurs 0 ou 1 suivant la réalisation ou
non d'un événement, l'appartenance ou non à une classe.
</p>
<p>Ainsi, par exemple, la variable "département" est remplacée par 6 variables ( dites indicatrices des modalités
) :
</p>
<p>(1S-W, 1S-E, 1centre, 1W, 1E, 1N)
</p>
<p>qui prennent des valeurs 0 ou 1 suivant la région dans laquelle s'est produite l'observation.
</p>
<p>L'ensemble des méthodes utilisées repose alors sur une représentation vectorielle des données :
</p>
<ul>
<li>chaque modalité d'une variable est ainsi représentée par un vecteur de Rn constitué par une suite de 0 ou de
1 suivant l'appartenance ou non de l'individu i ( i = 1, ..., n ) à la classe en question ;
</li>
<li>inversement, chaque individu est également considéré comme un vecteur comportant cette fois m composantes (
m est le nombre total de modalités ) 0 ou 1 suivant les modalités j ( j = 1, ..., m ) que prend l'individu en
question.
</li>
</ul>
</section>
<section>
<h4>Analyses factorielles</h4>
<p>Les données ainsi modélisées, l'analyse vise alors à une représentation optimum, c'est-à-dire qui modifie le
"moins possible" <span class="note">L'emploi des guillemets signifie ici que l'explication précise du sens du terme se trouve dans la bibliographie citée.</span>
les structures de ces données. Dans ce but, les vecteurs ( individus ou variables ) sont projetés sur les plans
engendrés par les axes principaux d'inertie du nuage <span class="note">Les individus (et les variables) étant munis de poids, et les espaces de métriques, appropriés.</span>
( ce sont aussi les directions associées aux plus grandes "variances" ). On obtient ainsi une représentation "au
mieux" des "proximités" entre individus ou entre modalités.
</p>
<p>L'étude directe des variables ( représentées par des paquets d'indicatrices ) se fait en considérant non plus
des vecteurs, mais les sous-espaces vectoriels ( engendrés pour chacun des paquets d'indicatrices ) et les
"angles"que ceux-ci admettent entre eux deux à deux ( les cosinus au carré de ces angles sont les coefficients
T2 de TCHUPROV - cf. CAP-76 ) <span class="note">Par construction, ces coefficients sont en fait très faibles et leur interprétation ne fait pas l'unanimité parmi les auteurs. Il faut donc se montrer très prudent dans leur emploi.</span>.
</p>
</section>
<section>
<h4>Classification automatique</h4>
<p>La méthode employée est celle des "nuées dynamiques", elle consiste à exécuter l'algorithme itératif ci-dessous
afin de répartir en k classes ( k fixé a priori ) n points d'un espace euclidien.
</p>
<ol type="a">
<li>Sélection a priori de façon aléatoire de k groupes de quelques points comme "noyaux" provisoires des k
classes.
</li>
<li>Chaque point est rangé dans la classe dont le noyau est le plus "rapproché".
</li>
<li> Les noyaux sont remplacés par d'autres points choisis autour du "centre de gravité" de chaque classe.
</li>
<li>Les points b et c sont itérés jusqu'à la stabilité des centres de gravité.</li>
</ol>
</section>
</section>
<section>
<h3>PRÉPARATION DES DONNÉES</h3>
<p>Les outils d'analyse employés nécessitant des données de nature homogène, il faut donc procéder à un recodage à
partir des descriptions sommaires obtenues précédemment ( cf. BES-80 ) et surtout au regroupement des modalités
d'effectifs trop faibles.
</p>
<p>Ces préliminaires conduisent à l'abandon temporaire du paramètre "estimation de la taille" inexploitable dans
l'immédiat car code de façon trop disparate ( taille métrique, taille angulaire, taille par comparaison, ... ).
Cette lacune sera comblée ultérieurement dans les études plus spécifiquement orientées vers la psychologie de la
perception.
</p>
<p>A la suite de ce travail, on considérera donc 25 variables toujours réparties en quatre sous-groupes et décrivant
207 observations des années 74 à 78. Ces variables prennent les modalités présentées ci-dessous.
</p>
<section>
<h4>Localisation</h4>
<iframe style="height:9em;width:50em;margin:1em auto;" src="https://docs.google.com/spreadsheets/d/100b2ZtyVnJd_2U3XBb3rwX5T1AQdokT4Aa5Inp_n0Xg/pubhtml?gid=0&range=A1:D5&single=true&widget=false&chrome=false"></iframe>
</section>
<section>
<h4>Conditions sociologiques</h4>
<iframe style="height:10.5em;width:100%;margin:1em auto;" src="https://docs.google.com/spreadsheets/d/100b2ZtyVnJd_2U3XBb3rwX5T1AQdokT4Aa5Inp_n0Xg/pubhtml?gid=1407733295&single=true&widget=false&headers=false&chrome=false"></iframe>
</section>
<section>
<h4>Conditions physiques</h4>
<iframe style="height:9em;width:75em;margin:1em auto;" src="https://docs.google.com/spreadsheets/d/100b2ZtyVnJd_2U3XBb3rwX5T1AQdokT4Aa5Inp_n0Xg/pubhtml?gid=260957444&single=true&widget=false&headers=false&chrome=false"></iframe>
</section>
<section>
<h4>Description</h4>
<iframe style="height:19.5em;width:100%;margin:1em auto;" src="https://docs.google.com/spreadsheets/d/100b2ZtyVnJd_2U3XBb3rwX5T1AQdokT4Aa5Inp_n0Xg/pubhtml?gid=1458044175&single=true&widget=false&headers=false&chrome=false"></iframe>
</section>
</section>
</section>
<section>
<h2>Description des variables et de leurs modalités</h2>
<p>D'une manière générale, pour ce travail, on note que les liaisons rencontrées sont faibles ( cf. tableau 1 ) et
seules des tendances relativement peu marquées peuvent être relevées à partir des données étudiées.
</p>
<section>
<h3>Description des variables</h3>
<p>Une première approche élémentaire du corpus des données consiste à construire à partir du tableau des
coefficients de TCHUPROV ( cf. § 1.1.2 et tableau 1 ) un arbre valué ou seules sont représentées les liaisons
relativement les plus importantes.
</p>
<p>(Les libellés en clair des variables sont donnés au § 1.2.).
</p>
<p>On remarque alors que les regroupements a priori des variables ( localisation - conditions - description ) sont
très arbitraires au vu des liaisons rencontrées et que la variable 24 ( hauteur angulaire ) semble jouer un rôle
pivot entre ces différents groupes sans qu'il soit pour autant possible d'avancer une quelconque interprétation en
termes de causalité.
</p>
<p>Ce schéma illustre seulement la complexité du problème et montre qu'il serait illusoire de vouloir isoler des
sous-systèmes "clos" de variables, indépendants des autres paramètres.
</p>
</section>
<section>
<h3>Description des modalités</h3>
<p>Mais, comme les natures des variables sont très hétérogènes et leur nombre important ( 25 ), il est préférable,
dans un premier temps, d'analyser chacun des groupes séparément avant de chercher à expliciter les liaisons
inter-groupes globalement ou plus particulièrement pour certains couples de variables.
</p>
<p>Pour chacun de ces groupes, les figures suivantes représentent les projections, sur les plans définis par les
deux premiers axes factoriels, des "vecteurs" modalités. Le pourcentage entre parenthèse est la "part d'inertie"
expliquée par ce plan.
</p>
<section>
<h4>Localisation (figure 1)</h4>
<p>Peu de faits marquants sont notables dans ce groupe dont les variables les plus liées ( cf. tableau 1 ) sont
l'estimation de l'heure et la région sans qu'il soit possible d'en tirer une signification. On remarque
seulement qu'en mars 1974, dans une période favorable aux confusions <span class="note">Le pic de mars 74 a déjà été signalé (cf. BES-80) et suit directement une série d'émissions radio sur le problème "OVNI".</span>,
un nombre relativement important d'observations matinales ont été relatées dans le sud-ouest.
</p>
<p>Voir la figure 1.
</p>
</section>
<section>
<h4>Conditions sociologiques (figure 2) </h4>
<p>L'étude de ce groupe de variables, dont les plus liées sont la profession et l'âge des témoins, ne réserve
aucune surprise. Le premier axe prend en compte cette liaison et discrimine nettement les groupes armée-police
et non-actifs.
</p>
<p>En effet, une proportion importante de femmes, d'adolescents ou de personnes âgées est non-active alors
qu'évidemment le groupe armée-police recrute essentiellement des adultes de sexe masculin.
</p>
<p>Le deuxième axe représente le nombre de témoins. Il oppose les observations faites dans une zone isolée ou
déserte par un témoin unique, à celles faites dans les hameaux ou petits villages par plusieurs témoins ( > 4 ).
Les agriculteurs se trouvent plus généralement dans la première catégorie alors que les patrons, cadres
supérieurs ou titulaires d'une profession libérale sont des témoins principaux dans la deuxième. Dans un
troisième cas, on remarque que, parmi les témoins "employés", une majorité font leur observation en banlieue ou
dans une ville conjointement à un autre témoin.
</p>
<p>Il n'est guère possible de pousser l'analyse au-delà de ces évidences. La population étudiée ne semble donc pas
présenter de particularité sociologique à ce niveau élémentaire <span class="note">Sans oublier pour autant les sous ou sur représentations (déjà relevées en BES-80) de certaines classes par rapport à la population totale et probablement introduites par le filtre que constitue la saisie des informations.</span>.
La liaison qui apparait entre la nature du lieu d'observation et le nombre de témoins <span class="note">Le test du X2 conduit à rejeter l'hypothèse d'indépendance au seuil .05</span>
ne présente pas d'interprétation évidente. Le nombre relativement important d'observations multiples ( > 4 ),
faites dans un hameau ou une banlieue par rapport au nombre de celles faites en ville, montre que le nombre de
témoins n'est pas directement proportionnel à la densité de population. Il serait abusif d'essayer d'interpréter
cette "tendance" compte tenu de la complexité des facteurs mis en jeu et du peu de données.
</p>
<p>Voir la figure 2.
</p>
</section>
<section>
<h4>Conditions physiques (figure 3)</h4>
<p>Ce groupe, malgré le manque de finesse du codage des modalités ( surtout pour l'estimation de la distance
<span class="note">La finesse d'un codage est fonction de la précision des témoignages mais aussi, pour éviter les classes peu fournies, du nombre des obs.</span>)
amène des remarques plus originales.
</p>
<p>Les variables sont relativement peu liées et comme la variable hauteur angulaire est comparativement très liée
à l'estimation de la distance, une autre analyse (fig. 4) <span class="note">Ceci anticipe sur le § suivant ( liaisons inter-groupes ) mais comme certaines variables ( durée, distance, hauteur angulaire, ... ) concernent à la fois le phénomène et les conditions dans lesquelles il a été observé, il semble artificiel de conserver une frontière trop stricte entre ces deux groupes.</span>
comprenant également la nature du lieu a été effectuée.
</p>
<p>Dans la première analyse, ( figure 3 ), le premier axe discrimine fortement les observations brèves ( - de 20
mn ) de celles plus longues ( + de 20 mn ). Du côté des observations brèves se trouve un regroupement facilement
interprétable entre les observations faites dans une voiture en marche ou à l'arrêt et les témoignages moins
bien documentés ( pas d'information sur la météo ou sur la distance ).
</p>
<p> De l'autre côté, on remarque que les observations, dont la distance estimée est très grande, durent
relativement longtemps ( 20 mn/h ) alors que l'emploi d'un instrument ( jumelles, appareil photo, ... ) se
rencontre plus particulièrement pour des observations longues ( > 1 heure ).
</p>
<p>Le deuxième axe représente entre autres, la nébulosité croissante et si l'on distingue deux classes
d'observations :
</p>
<ul>
<li> à droite de l'axe, celles où la distance estimée est faible,
</li>
<li> à gauche, celles où la distance est importante.
</li>
</ul>
<p> On remarque que, dans chacune des classes prises séparément, la durée décroît avec la nébulosité.
</p>
<p>L'estimation de la distance est un paramètre fondamental dont les caractéristiques apparaissent peu dans cette
analyse ; il est nécessaire de lui réserver un traitement plus particulier.
</p>
<p>Voir figure 3.</p>
</section>
<section>
<h4>Estimation de la distance</h4>
<p>Les tableaux ci-dessous représentent les "profils horizontaux" <span class="note">Le total de chaque ligne est 100, la dernière ligne représente à titre comparatif la répartition ( toujours en % ) des effectifs dans les classes de la variable hauteur angulaire.</span>
des tableaux de fréquences obtenus en croisant deux variables :
</p>
<table>
<thead>
<caption>TABLEAU 2 : Distance / hauteur angulaire
</caption>
<tr>
<th>Estimation de la distance \ Hauteur angulaire</th>
<th>inconnu</th>
<th>au sol</th>
<th>0-15°</th>
<th>15-30°</th>
<th>45-60°</th>
<th>30-45°</th>
<th>60-90°</th>
</tr>
</thead>
<tr>
<td>Inconnue</td>
<td>32.4</td>
<td>12.7</td>
<td>15.5</td>
<td>14.1</td>
<td>8.5</td>
<td>4.2</td>
<td>12.7</td>
</tr>
<tr>
<td>en mètres</td>
<td>7.1</td>
<td>54.5</td>
<td>15.2</td>
<td>5.1</td>
<td>9.1</td>
<td>4.0</td>
<td>5.1</td>
</tr>
<tr>
<td>en km</td>
<td>18.2</td>
<td>9.1</td>
<td>40.9</td>
<td>0</td>
<td>22.7</td>
<td>9.1</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<td>très grande</td>
<td>13.3</td>
<td>0</td>
<td>13.3</td>
<td>26.7</td>
<td>20.0</td>
<td>6.7</td>
<td>20.0</td>
</tr>
<tr>
<td>Répartition de la variable hauteur angulaire</td>
<td>17.4</td>
<td>31.4</td>
<td>17.9</td>
<td>9.2</td>
<td>11.1</td>
<td>4.8</td>
<td>8.2</td>
</tr>
</table>
<p>Le test du X2 calculé en regroupant certaines modalités ( 15-45° et 45-90° ) conduit à rejeter l'hypothèse
d'indépendance au seuil 0.001 ( X2 calculé = 59,07 avec 8 degrés de liberté ).
</p>
<p>Les valeurs comparativement les plus significatives se retrouvent sur la diagonale exprimant ainsi la tendance
du paramètre "estimation de la distance" à croître avec la hauteur angulaire, site de l'observation.
</p>
<p>Deux hypothèses peuvent alors être avancées mais sans qu'il soit encore possible de trancher :
</p>
<ol>
<li>en supposant que la distance est correctement estimée et que le phénomène étudié est équi-réparti dans
l'espace, il serait logique, en considérant que le champ de vision d'un observateur croit avec la hauteur
angulaire, d'obtenir de tels résultats ( voir aussi Note Technique GEPAN N°1 Chapitre 6, paragraphe 4.1. :
discussion de la loi de Bouguer ) ;
</li>
<li>l'estimation de la distance obéit à un mécanisme perceptif en étroite relation avec le cadre de référence
dans lequel est perçu le phénomène ( cf. Jim-81 ). Ainsi, par exemple, la distance estimée serait celle du
point de référence angulairement le plus proche alors que le phénomène observé pourrait en être, en réalité, à
une toute autre distance.
</li>
</ol>
<p>Ces hypothèses <span class="note">La première hypothèse postule implicitement l'existence d'un phénomène alors que la deuxième ne suppose que la bonne foi du témoin qui décrit sa perception.</span>
ne sont pas nécessairement exclusives. Il s'agit avant tout de tendances statistiques, à affirmer ou infirmer
par d'autres corpus d'observations, et non de lois strictes.
</p>
<p>Le tableau suivant suggère des remarques allant dans le même sens ( voir tableau n° 3 ).
</p>
<p>La distance est souvent inconnue en même temps que les conditions météo ou lorsque le ciel est limpide, son
estimation en m ne semble pas dépendre de la nébulosité alors qu'une estimation en km nécessiterait un ciel
limpide. Le dernier point semble contradictoire puisque c'est surtout par temps plus ou moins couvert que la
distance est jugée trop grande pour être précisément estimée.
</p>
<p>Ces remarques peuvent être interprétées dans le sens de la deuxième hypothèse : c'est la présence des nuages
qui permet aux témoins d'estimer très grande la distance. Ainsi celle-ci est très souvent non estimée lorsque la
météo n'est pas mentionnée ou lorsque le ciel est limpide.
</p>
<table>
<caption>TABLEAU 3 : Distance . nébulosité <span class="note">L'hypothèse d'indépendance est rejetée au seuil .05 ( X2, calculé = 9.53 avec 4 degrés de liberté ).</span>
</caption>
<thead>
<tr>
<th>Estimation de la distance \ Nébulosité</th>
<th>inconnue</th>
<th>Ciel limpide</th>
<th>Nuages épars</th>
<th>couvert en alt.</th>
<th>ciel bas sans pluie</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>inconnue</td>
<td>43.7</td>
<td>40.8</td>
<td>5.6</td>
<td>7.0</td>
<td>2.8</td>
</tr>
<tr>
<td>en mètres</td>
<td>41.4</td>
<td>35.4</td>
<td>5.1</td>
<td>10.1</td>
<td>8.1</td>
</tr>
<tr>
<td>en km</td>
<td>27.3</td>
<td>45.5</td>
<td>4.5</td>
<td>13.6</td>
<td>9.1</td>
</tr>
<tr>
<td>très grande</td>
<td>13.3</td>
<td>33.3</td>
<td>13.3</td>
<td>20.0</td>
<td>20.0</td>
</tr>
<tr>
<td>Répartition de la variable nébulosité</td>
<td>38.6</td>
<td>38.2</td>
<td>5.8</td>
<td>10.1</td>
<td>7.2</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<table>
<caption>TABLEAU 4 : Distance. nature du lieu <span class="note">L'hypothèse d'indépendance est rejetée au seuil .01 ( X2 calculé = 22.06 à 6 degrés de liberté )</span>
</caption>
<thead>
<tr>
<th>Estimation de la distance\ Nature du lieu</th>
<th>Désert, mer, etc.</th>
<th>Habit. isolée</th>
<th>Hameau p. village</th>
<th>Bourgade Banlieue</th>
<th>Ville</th>
<th>Métropole Gde ville</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Inconnue</td>
<td>8.6</td>
<td>15.7</td>
<td>18.6</td>
<td>32.9</td>
<td>15.7</td>
<td>8.6</td>
</tr>
<tr>
<td>en mètres</td>
<td>12.2</td>
<td>24.5</td>
<td>30.6</td>
<td>16.3</td>
<td>12.2</td>
<td>4.1</td>
</tr>
<tr>
<td>en km</td>
<td>4.3</td>
<td>8.7</td>
<td>39.1</td>
<td>30.4</td>
<td>8.7</td>
<td>8.7</td>
</tr>
<tr>
<td>très grande</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>43.8</td>
<td>50.0</td>
<td>6.3</td>
</tr>
<tr>
<td>Répartition de la variable nature du lieu</td>
<td>9.2</td>
<td>17.9</td>
<td>25.1</td>
<td>25.6</td>
<td>15.9</td>
<td>6.3</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>Les estimations exprimées en mètres ou en kilomètres se feraient alors, en général, par rapport à
l'environnement terrestre ( faible hauteur angulaire du site du phénomène ) sans tenir compte de la nébulosité.
</p>
<p>Ceci serait cohérent avec les résultats du tableau 3 mais les effectifs sont trop faibles pour obtenir des
résultats significatifs en croisant les trois variables.
</p>
<p>A l'exception des cas d'observations dans les grandes villes ou métropoles ( dans 46 % de ces cas la distance
est inconnue ), le tableau 4 semble cohérent avec celui croisant distance estimée et hauteur angulaire ;
l'estimation de la distance croît, avec les possibilités de vision en site qui dépend raisonnablement de la
densité d'habitat.
</p>
<p>Ceci est confirmé par l'analyse factorielle ( figure 4 ) des trois variables : distance, hauteur angulaire et
nature du lieu, qui fait apparaître trois groupes de modalités :
</p>
<ul>
<li>zone déserte, habitation isolée, distance en mètres, vu au sol</li>
<li>hameau, petit village, distance en km, 0 à 15°
</li>
<li>reste des modalités.
</li>
</ul>
<p> Ne connaissant pas encore quelle a pu être l'influence de l'expertise des cas, il est inutile de poursuivre
plus en détails l'étude de l'estimation de la distance qui sera poursuivie sur le fichier complet puisque
l'expertise ne fait que filtrer les témoignages sans, bien sûr, modifier leur contenu.
</p>
<p>Il est de plus notable que, parmi la faible population de cas d'observations très éloignés ( 7,7 % beaucoup ont
dû être éliminés à l'expertise comme confusion probable avec un phénomène astronomique ), aucun ne soit relevé
dans une zone à faible densité de population. Ceci invite à rechercher l'influence éventuelle de facteurs
anxiogènes ( témoin et/ou lieu isolé, frayeur ressentie... ) sur l'estimation que fait le témoin de la distance
du phénomène.
</p>
</section>
<section>
<h4>Description de l'observation</h4>
<section>
<h5>Préliminaire</h5>
<p>Ce groupe comprend un nombre de variables ( 12 ) et de modalités (83 ) relativement important en comparaison
du nombre de témoignages. Mais, de l'analyse du § 1.1.2. sur les liaisons entre variables, émerge une certaine
structuration, rappelée ci-dessous, des variables de ce groupe.
</p>
<p>Il apparait trois sous-groupes :
</p>
<ul>
<li>description du comportement :<br/> 19 : caractère principal de la trajectoire<br/> 20 : caractère
secondaire de la trajectoire<br/> 21 : estimation de la vitesse<br/> 22 : estimation de l'accélération<br/>
24 : hauteur angulaire
</li>
<li>description du phénomène :<br/> 15 : forme de l'objet principal<br/> 16 : luminosité principale<br/> 18 :
couleur
</li>
<li>variables très peu liées :<br/> 14 : nombre d'objets<br/> 17 : luminosité secondaire<br/> 23 : bruit<br/>
25 : azimut
</li>
</ul>
<p>incitant ainsi à dichotomiser l'ensemble des variables pour l'étude de leurs modalités.
</p>
<p> La liaison marquée entre caractère principal de la trajectoire et hauteur angulaire n'est pas significative
puisqu'elle provient d'une redondance du codage. La variable 19 contient en effet les modalités
"atterrissages" et "station près du sol" calquant les modalités "vu au sol" et "0-15°" de la variable 24.
</p>
<p>Pour éliminer cette liaison parasite, cette dernière variable est rattachée à celles du groupe "conditions
physiques".
</p>
<p>D'une façon similaire, en étudiant le tableau ci-dessous :
</p>
<table>
<caption>TABLEAU 5</caption>
<thead>
<tr>
<th>Estimation de l'accélération\Estimation de la vitesse</th>
<th>inconnue</th>
<th>Lent Immobile</th>
<th>Rapide</th>
<th>Variable</th>
<th>Fulgurante</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Inconnue</td>
<td>15.6</td>
<td>59.6</td>
<td>11.0</td>
<td>11.0</td>
<td>2.8</td>
</tr>
<tr>
<td>Faible</td>
<td>7.1</td>
<td>78.6</td>
<td>0</td>
<td>14.3</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<td>Variable</td>
<td>0</td>
<td>18.8</td>
<td>6.3</td>
<td>75.0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<td>Élevée</td>
<td>4.5</td>
<td>13.6</td>
<td>40.9</td>
<td>9.1</td>
<td>31.8</td>
</tr>
<tr>
<td>Répartition de la variable vitesse</td>
<td>11.8</td>
<td>50.9</td>
<td>13.7</td>
<td>17.4</td>
<td>6.2</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>On remarque que l'estimation de l'accélération qui n'est exprimée que dans 33 % des cas, est très souvent une
copie de l'estimation de la vitesse. Ne disposant pas d'information supplémentaire à ce sujet, l'accélération
est un paramètre difficilement exploitable car, délicat à estimer, il semble faire l'objet d'une confusion
<span class="note">) Remarque déjà développée en (Mar-80) sur les mêmes données.</span> avec la vitesse dans
la description des témoins ; Porteur de trop peu "d'information", il est momentanément écarté.
</p>
</section>
<section>
<h5>Comportement du phénomène (figure 5)</h5>
<p>Les axes factoriels n'admettent pas d'interprétations évidentes, on remarque seulement sur cette figure des
directions privilégiées de dispersion des modalités dont les plus significatives ( pour interpréter une
direction ) sont celles qui admettent les représentations les plus éloignées de l'origine. En effet les
modalités proches de l'origine, formant un angle important avec le plan de projection, sont donc mal
représentées et les proximités relevées peuvent n'être que fortuites et sans signification.
</p>
<p>FIGURE 5 (17.5)
</p>
<p>D'autre part, on remarque que les variables tp ( caractère principal de la trajectoire ) et ts ( caractère
secondaire de la trajectoire ) comportent des modalités identiques rendant la tâche d'autant plus délicate.
Ceci provoque en particulier un éparpillement des modalités : près du sol - atterrissages et une opposition
sur le deuxième axe entre : trajectoire linéaire principale et secondaire <span class="note">L'évocation de ces différents problèmes est reprise au § 4.2.</span>
.
</p>
<p>En définitive, nous nous limiterons à relever trois tendances de comportement type des phénomènes décrits :
</p>
<ol type="a">
<li> vitesse comparable à celle d'un avion ou lent, immobile, trajectoire non décrite ou linéaire, sans
précision supplémentaire ;
</li>
<li>trajectoire complexe, virages, arabesques et/ou linéaire, vitesse variable ;
</li>
<li>atterrissage ou station près du sol, vitesse nulle puis lente ou fulgurante, se perd dans les étoiles.
</li>
</ol>
<p>tout en sachant que la plupart des combinaisons sont possibles.
</p>
<p>Voir figures 5</p>
</section>
<section>
<h5>Description du phénomène (figure 6)</h5>
<p>Les remarques précédentes s'appliquent aussi à ce groupe de variables ( redondances entre caractères
secondaires et principaux de la luminosité ) quoique cette fois un début d'interprétation peut expliquer le
premier axe. En effet, celui-ci discrimine les phénomènes non-lumineux ( à droite ) des phénomènes lumineux.
Nous relèverons essentiellement 4 directions de dispersions représentant les tendances les plus marquées :
</p>
<ol>
<li>phénomène en forme de canotier ou couronner non lumineux ou dont la luminosité n'est pas précisée, pouvant
présenter des faisceaux. La couleur est grise ou autre que celles choisies pour le codage, et le phénomène
peut s'accompagner d'un bruit plutôt aigu ( sifflement, bruit de gaz comprimé ou de moteur électrique ) ;
</li>
<li>de forme cylindrique, parfois trois objets de luminosité intense, de couleur rouge ou non précisée,
accompagné d'un son plutôt grave ( bourdonnement, explosion ) ;
</li>
<li>de forme sphérique, couleur blanche ou changeante, luminosité, luminosité brillante, peut-être variable
non périodique ;
</li>
<li>la forme n'est pas précisée, 1 ou 4 objets de couleur jaune, luminosité intense, peut-être accompagné d'un
bruit non caractérisé.
</li>
</ol>
<p>FIGURE 6 (10.19)
</p>
</section>
<section>
<h5>Description conjointe du phénomène et de son comportement</h5>
<p>Il s'agit de vérifier si, parmi les différents types de tendances ( comportementales ou descriptives )
décrites aux paragraphes précédents, certaines se trouvent conjointement renforcées dans l'analyse réunissant
les deux groupes de variables ( voir figure 7 page suivante ).
</p>
<p>Le résultat est plutôt négatif. Il parait difficile d'associer un comportement à une description type de
phénomène. Nous ne pouvons guère que très sommairement couper en deux le plan de projection par la deuxième
diagonale qui discrimine donc :
</p>
<ul>
<li> le comportement c associé au groupe 1 ainsi qu'à un nouveau groupe ( 5. couleur orange, croissant disque
ou soucoupe, lueur faible ) ;
</li>
<li>des comportements a et b associés aux groupes 2, 3 et 4.
</li>
</ul>
<p>Le résumé de ces regroupements empiriques des modalités est présenté dans le tableau 6 (voir page suivante).
</p>
<p>De même qu'ont été comparés les types de tendances ( descriptives et comportementales ) il s'agit de
confronter les regroupements de modalités obtenus aux informations apportées par les autres groupes de
variables ( localisation, conditions d'observation ). Ces dernières prennent alors le statut de variables
"explicatives" dans le sens où elles pourraient "expliquer" ( cf. LMT-77 ) les dispersions rencontrées dans
les descriptions des phénomènes ou de leur comportement.
</p>
</section>
</section>
<section>
<h4>Liaisons inter-groupes</h4>
<p>La façon la plus simple de procéder, pour une première approche, consiste à projeter les modalités des
variables non considérées pour l'analyse d'un groupe sur les plan factoriels précédemment décrits. On obtient
ainsi une représentation des modalités des variables qui "expliquent au mieux" les dispersions rencontrées et
les tendances remarquées permettraient d'orienter le travail d'évaluation des liaisons inter-groupes.
</p>
<p>Description / condition et localisation de l'observation
</p>
<p>On remarque en fait que ces liaisons sont toujours très faibles : les modalités supplémentaires orthogonales au
plan de projection se regroupent essentiellement autour de l'origine. Seules quelques-unes se démarquent de
l'agrégat central mais sans pour autant signifier qu'il s'agit des caractéristiques dominantes car elles ne
concernent souvent que des nombres restreints d'observations.
</p>
<p>FIGURE 7 (8.08)
</p>
<table>
<tr>
<td>c) Atterrissage ou station près du sol, vitesse nulle puis lente, se perd dans les étoiles.</td>
<tr>
<tr>
<td>Forme de canotier ou couronne, non lumineux ou dont la luminosité n'est pas précisée, pouvant présenter
des faisceaux. Couleur grise ou autre que celles codables, le phénomène peut-être accompagné d'un bruit
plutôt aigu.
</td>
</td>
<td>Lueur faible, de couleur orange, en forme de disque, ou soucoupe.</td>
</tr>
</tr>
<tr>
<td>a) Vitesse comparable à celle d'un avion ou lente, immobile, trajectoire non décrite ou linéaire, sans
précision supplémentaire.
</td>
<td>Forme cyclindrique, parfois 3 objets, luminosité intense, de couleur rouge ou non précisée, accompagné
d'un son plutôt grave ( bourdonnement, explosion, ... ).
</td>
</tr>
<tr>
<td>b) Trajectoire complexe, virages, arabesques et/ou linéaire, vitesse variable.</td>
<td>
<tr>
<td>Forme sphérique, couleur blanche ou changeante, luminosité brillante, peut-être variable, non périodique.
</td>
</tr>
<tr>
<td>1 ou 4 objets de couleur jaune, luminosité intense, peut-être accompagné d'un bruit non caractérisé.</td>
</tr>
</td></tr>
<caption>TABLEAU 6 : Résumé des regroupements des modalités</caption>
</table>
<p>On trouve ainsi des associations entre :
</p>
<ul>
<li>Groupe 1 (phénomènes non lumineux,...) et : observations diurnes heure, région inconnue témoins de moins de
13 ans ciel bas sans pluie trace physique
</li>
<li>Groupe c (atterrissages,...) et : crépuscule cadre moyen pluie, neige
</li>
<li>Groupe b (trajectoire complexe,...) et : heure inconnue mois de mai ouvrier</li>
<li>Groupe a (trajectoire linéaire,...) et : vu d'avion profession non précisée</li>
</ul>
<p>De manière identique, on note des rapprochements entre :
</p>
<ul>
<li>Obs. matinales en mars 74 dans le S-W (cf. § 2.1.1.) et :
<ul>
<li>couleur bleue</li>
<li>durée < à 10 s</li>
</ul>
</li>
<li>Obs. brèves faites dans une voiture... (cf. § 2.1.3.) et :
<ul>
<li>région inconnue</li>
<li>heure inconnue</li>
<li>vers midi</li>
</ul>
</li>
<li>Obs. brèves ( < 10 s), ... et :
<ul>
<li>forme de croix</li>
<li>témoin de - de 13 ans</li>
<li>matin</li>
</ul>
</li>
<li>De 20 à 59 mn, très grande distance, ciel bas sans pluie et :
<ul>
<li>forme ponctuelle
</li>
</ul>
</li>
<li>Plus de 1 h, obs. avec instrument, distance non estimée et :
<ul>
<li>4 "objets", 2 "objets"</li>
<li>non lumineux avec faisceaux
</li>
<li>lumière variable non périodique</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p>En définitive, peu de liaisons marquées apparaissent entre chaque groupe de variables et les autres. On peut
seulement noter que certaines modalités de faible effectif regroupent des observations présentant des
caractéristiques similaires, sans qu'il soit toujours simple de l'interpréter sauf pour certains cas :
</p>
<ul>
<li>traces physiques dans des cas "d'atterrissages"</li>
<li>phénomènes non lumineux lors d'observations diurnes
</li>
<li>longue observation à très grande distance d'un phénomène ponctuel.</li>
</ul>
<p> Ce travail pourrait être complété par l'étude de certains couples de variables ( l'étude exhaustive de tous
les couples serait fastidieuse ) par une analyse classique du tableau des correspondances. Les couples de
variables les plus intéressants sur le plan des interprétations, c'est-à-dire ceux correspondant à une hypothèse
de travail ( estimation de la distance . hauteur angulaire, profession . forme, etc... ) ont déjà été et/ou vont
être étudiés plus spécifiquement ( cf. § 4.4. ). Il resterait alors à analyser les couples présentant les plus
fortes liaisons dans le tableau 1 du § 2.1. Ce travail qui ne fait pas émerger d'éléments nouveaux n'est pas
décrit ici. On signale seulement quelques correspondances :
</p>
<ul>
<li>obs. diurne - couleur grise ou métallique</li>
<li>à partir d'une voiture - zone isolée et une nette opposition
</li>
<li>observation à l'aide d'un instrument - zone déserte.</li>
</ul>
</section>
<section>
<h3>RÉSUME DE L'ANALYSE DESCRIPTIVE DES VARIABLES ET DE LEURS MODALITÉS</h3>
<p>L'étude des liaisons entre les variables montre que celles-ci sont faibles et seules quelques tendances ont pu
être dégagées sans qu'il soit possible de parler de structures du nuage des observations.
</p>
<p>Ainsi, la localisation spatiale et temporelle des observations présente une dispersion relativement homogène et
ne semble pas avoir d'influence déterminante sur les descriptions de celles-ci, sinon qu'évidemment les
phénomènes non-lumineux sont observés de préférence le jour.
</p>
<p>Les caractéristiques sociologiques des témoins ( âge, profession, sex e) ne se démarquent pas de celles de la
population totale à l'exception de la relation observée entre le nombre de témoins et la nature du lieu (
équivalente à la densité de population ). Ces résultats vont dans le sens d'une banalité sociologique du fait
d'être témoin. Ne sachant rien sur la proportion des témoins connus parmi les observateurs et leurs motivations
à témoigner, il est difficile d'en donner une interprétation plus précise.
</p>
<p>Les liaisons inter-groupes caractéristiques sociologique/description sont plus facilement étudiables. Elles ont
déjà été signalées en Leg-79 et concernent plus particulièrement la profession, le nombre de témoins et la forme
décrite. La correspondance observée ( cf. § 2.2.6) entre des cas "d'atterrissages" et des témoins de moins de 13
ans est ambiguë. Elle suggére au moins deux interprétations :
</p>
<ul>
<li>ce seraient des observateurs facilement suggestibles,</li>
<li>parmi les observations relevées par des enfants jugés "peu crédibles", les experts ont surtout retenu les
cas les plus "étranges" car "jugés plus intéressants".
</li>
</ul>
<p> Ces relations juste signalées n'ont pas été plus détaillées ici puisqu'elles font l'objet d'une étude
spécifique <span class="note">Étude menée dans le cadre d'une convention avec l'Université PARIS V René Descartes.</span>
, centrée sur les caractéristiques psychosociales des témoins et de leurs observations ; elles nécessitent une
information plus riche que celle retenue par le codage.
</p>
<p>Parallèlement à un certain nombre de remarques élémentaires concernant les conditions physiques des
observations :
</p>
<ul>
<li>- obs. à partir d'une voiture - peu d'information</li>
<li>- obs. brèves
</li>
<li> - obs. à très grande distance - durée importante (20 mn/1 h)
</li>
<li> - obs. à l'aide d'un instrument - durée très importante (> 1 h)
</li>
<li> - durée d'obs. - elle décroît avec la nébulosité
</li>
</ul>
<p> une problématique importante est posée autour de l'estimation de la distance et des liens entrevus avec la
nature du lieu, la hauteur angulaire, la nébulosité éventuellement des facteurs anxiogènes ( isolement, nature
de l'obs., etc... ).
</p>
<p>Deux types d'hypothèses sont alors en présence ( cf. § 2.2.4), l'une attribuant les caractéristiques
rencontrées au phénomène, l'autre aux mécanismes perceptifs associés à l'estimation de la distance. Il est
évidemment trop tôt pour se prononcer. Une étude dans ce sens est en cours. Elle devra aussi faire intervenir
l'estimation de la taille dans les facteurs à prendre en compte.
</p>
<p>Les liaisons observées entre les variables décrivant l'observation ont permis de les diviser en deux
sous-groupes, l'un décrivant le comportement, l'autre le phénomène. L'analyse de chacun des sous-groupes, ainsi
que l'étude globale révèlent, entre les modalités des différentes variables, un certain nombre de
correspondances qui sont résumées en une classification empirique des modalités ( cf. tableau 6 ).
</p>
<p>Le problème qui se pose alors est de connaître la validité d'une telle classification ; correspond-elle à des
types bien définis d'observations, et donc à une classification de celles-ci, ou bien est-elle la résultante de
tendances plus ou moins marquées et associées à des séries de co-occurence des divers facteurs sur le nuage des
observations ? Le peu de dispersion dans les plans factoriels ( sphéricité du nuage ) corrélatif à la faiblesse
des liaisons nous oriente vers la deuxième possibilité, confirmée par ailleurs au paragraphe suivant.
</section>
</p></section>
</section>
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