Desde que en 1947 despertó la fiebre por los OVNIs, han sido muchos los avistamientos de los que se ha informado. Miles. Diezmiles. Cientos de miles incluso. Es una muestra enorme de la que, si de verdad hay un fenómeno detrás, debería ser posible extraer datos que ayuden a desvelar el misterio.
Para entender el fenómeno OVNI, ir caso por caso buscando respuestas puntuales no es la única técnica aplicable. El análisis estadístico de grandes muestras ayuda a encontrar características comunes y patrones generales, que deberían estar relacionados con el fenómeno. Fue en este tipo de estudios estadísticos en los que, allá por el año 66, Jacques Vallée descubrió lo que denominó la "Ley horaria", y que rápidamente fue replicada por otros ufólogos. Uno se coge un catálogo de casos OVNI, y al representar el número de casos en función de la hora del día, se encuentra una curva muy característica:
Los catálogos representados en la gráfica son los siguientes:
-FOTOCAT: Catálogo de imágenes (fotografías y video) OVNI en todo el mundo (4700 casos)
-ALLCAT: Catálogo de casos de aterrizaje OVNI en España y Portugal (700 casos)
-VALLEE: Catálogo de casos de aterrizaje OVNI en todo el mundo (2000 casos)
-HATCH: Catálogo de todo tipo de casos OVNI en todo el mundo (12000 casos)
-CUCO: Catálogo de todo tipo de casos OVNI en España, Portugal y Andorra (5000 casos)
Son catálogos de distinto ámbito y temática. Incluso, se ha podido replicar recientemente en una colección de casos anteriores a 1880 (J. Vallée y C. Aubeck, Wonders in the sky), 70 años anterior al avistamiento de Arnold, y previo a la existencia del avión. En todos los casos, se puede ver un pico principal entre las 20 y 23 horas; y a veces, aparece un segundo pico entre la 1 y las 3 de la mañana. La conclusión inmediata fue que esta Ley Horaria debía estar representando alguna característica particular del fenómeno OVNI. En particular, lo que se deducía es que la actividad OVNI ocurría principalmente por la noche, pero además que habría una gran cantidad de OVNIs que pasarían desapercibidos debido a que la gente por la noche se va a dormir. Menos gente despierta, menor probabilidad de que el OVNI sea visto.
Hace unos meses, Vicente-Juan Ballester Olmos hizo que me interesara por esta ley. Fruto de ese interés, ha salido el artículo que da lugar a esta entrada, y que se puede leer completo y descargar desde aquí:
Modeling the Law of Times
El artículo trata de modelar matemáticamente la ley horaria. En él se encuentra toda la chicha, y en esta entrada voy a esbozar tan sólo de qué se trata, y las conclusiones que se sacan.
Base del modelo
Partimos de que cualquier día, a cualquier hora, de forma aletoria aparece un evento luminoso. Un evento puede ser cualquier cosa: una estrella, las luces de un avión, de un coche, el reflejo del sol sobre un globo... o incluso una nave extraterrestre con luces de gálibo. Su naturaleza no nos importa, sólo importa que algo aparece en el cielo.
Pero ese evento, tiene que lucir lo suficiente como para ser visible. Las estrellas durante el día no son visibles porque la luz ambiente las eclipsan. De igual forma, un evento debe tener una magnitud superior a la mínima magnitud visible, que depende de la hora del día, y del día del año. Este es nuestro primer factor: la visibilidad (PV), la probabilidad de que un evento sea visible al ojo desnudo. Esta probabilidad es máxima por la noche, y mínima por el día. Y varía entre ese máximo y mínimo en las horas del amanecer y anochecer.
El segundo factor que hay que tener en cuenta es la probabilidad de que haya alguien para verlo, una probabilidad de observación del evento (PW), que la vamos a relacionar directamente con la cantidad de población despierta. Más gente despierta, mayor probabilidad de presenciar un evento que sea visibile. Lo cual significa que la máxima probabilidad será durante el día, y mínima durante la mayor parte de la noche.
Así pues, que finalmente se observe un OVNI depende de que un evento sea visible, y haya una alta proporción de gente despierta. Pero ambos factores en realidad van al contrario uno del otro: cuando uno es máximo, el otro es mínimo y viceversa. El principal momento en el que ambos factores favorecen una observación, ocurre cuando anochece: aumenta la visibilidad, cuando la población está despierta, y aumenta al número de avistamientos. Sin embargo, poco después, la gente comienza a acostarse, y por tanto, comienzan a decaer los avistamientos. Ahí surge el pico principal.
Con sólo estos dos factores, y ajustando los parámetros que los determinan, es posible reproducir alguna propiedad que ya se conocía anteriormente. Por ejemplo, en 1980 se publicó el artículo "OVNI: un phenomene parasolaire?" (E. Gregor y H. Tickx. Inforespace, special issue 4, pg 3-44), donde, entre otras cosas, estudiaron la ley horaria en función del mes. La principal característica era que el máximo del pico se desplazaba junto con la hora del ocaso:
Este resultado en su momento ya sugería que el fenómeno estaba estechamente relacionado con la posición del sol. Y he aquí su replicación con el modelo:
Pico secundario
Este modelo reproduce muy bien la característica principal de la ley, que es el pico principal. Sin embargo, la ley horaria muestra otra característica, que es un pico secundario alrededor de las 2 de la mañana. El modelo no lo explica, pero se puede introducir matemáticamente un añadido para reproducirlo, e intentar encontrar su origen posteriormente.
De esta forma, reproducir cualquier ley horaria es posible.
¿De donde sale este pico secundario? De momento, es un tanto misterioso. Unas veces es mayor que otras. Y en algunos casos, ni siquiera hace falta introducirlo. Pero un dato interesante es que, si de un catálogo separamos los casos OVNI, y los casos que han sido posteriormente identificados (OVIs), resulta que tienen la misma forma, incluyendo el pico secundario:
Así que, aunque el origen del pico secundario es desconocido hasta el momento, que aparezca en la distribución de casos identificados hace pensar que su origen también puede encontrarse en causas mundanas, y alejadas de otras más exóticas.
Conclusiones
El modelo explica cuando se ven cosas, pero no explica qué son esas cosas. La confusión de luces, planetas o fenómenos mundanos que aparecen continuamente, sigue esta ley (es un hecho, como demuestran las gráficas horarias de casos identificados). Como también la seguirían hechos hipotéticos como una horda de naves romulanas de visita continua a la Tierra, o un fenómeno raro que ocurra a cualquier hora del día. Subrayo lo de continua, porque la suposición inicial es que los fenómenos ocurren con igual probabilidad a cualquier hora del día; es decir, tienen una actividad constante.
En cambio, si de pronto hubiera factores distintos a los contemplados a tener en cuenta, la forma de la ley horaria se vería deformada: eso es lo que pasa por ejemplo con el catálogo FOTOCAT, porque hay un factor tecnológico presente: la presencia de camaras fotográficas y de video.
De igual forma, si hubiera eventos que tuvieran una actividad determinada (como la que se suponía hace años de actividad OVNI principalmente por la noche), aparecería una distorsión en la ley horaria, si el número de tales observaciones es alto.
En definitiva, lo que se ha hecho es explicar de forma simple, con tan sólo dos factores, el origen de la ley horaria. Estos factores no dependen del tipo de evento observado, sino de las condiciones de observación. Es decir, la ley horaria no es una característica de los OVNIs, sino la consecuencia natural de la combinación de un factor astronómico (que determina la luz ambiente), y un factor relacionado con costumbres sociales (irse a dormir).
Actualización (10/8/13)
Buscando alguna forma de validar resultados de la Probabilidad de Observación, que básicamente describe la proporción de población despierta, e inspirado por algunos comentarios relacionados de Heriberto Janosch, finalmente fui a la web de la Red Eléctrica Española.
La potencia eléctrica consumida es un indicador de la actividad del país (que frecuentemente se usa para dar una idea de la actividad indutrial en un dia de huelga). La curva tiene sus propios detalles e interpretaciones, pero básicamente refleja los momentos en que la demanda de energía comienza a subir debido al comienzo de la actividad humana, y cuando baja debido a que la población descansa por la noche. Cogí dos fechas en días laborales (7/8/13, y 23/1/13), y las he representado frente a la Probabilidad de Observación (porcentaje de gente despierta)obtenida de CUCO:
Visualmente, las gráficas son bastante parecidas. Y el dato que confirma esta similitud es el coeficiente de correlación entre Pw y la demanda, que es de 0.91 (siendo 1 una correlación perfecta). Aunque ha sido sólo una comprobación rápida, es orientativa de estar en la buena dirección.
Agradecimientos
El trabajo ha sido posible gracias a la colaboración, en forma de información y de comentarios, de Vicente Juan Ballester Olmos, Juan P. González, Miguel Guasp, Jacques Vallée, Richard Heiden y Tom Strong.
Existen varios detalles importantes, y derivadas interesantes, que por desgracia son un tanto complejos y largos de describir en una entrada de un blog. Así que a todo aquel realmente interesado, le invito a que se descargue el artículo, lo imprima, y lo lea tranquilamente.
Otras Lecturas
Y por otro lado, dejo aquí un par de lecturas sobre la Ley Horaria:
Vicente-Juan Ballester Olmos (2013). UFO Reports by Time of the Day.
M. Swords (2010).The LAW of the TIMES: is there a Close Encounters Pattern?