Crop Circles

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Signaux faibles et analyse informationnelle

Avertissement : le propos ici se concentre sur les seuls aspects purement "informatifs" des crops circle (le(s) message(s) que les auteurs auraient souhaité nous faire passer) et non pas sur la question des modalités techniques de leur réalisation. Il ne s'agit pas non plus de spéculer sur les auteurs et les moyens techniques mis en oeuvre.

Symbole: l'information endogène

Il est souvent rapporté qu'une complexification des figures, au fil de ces vingt dernières années, soit à l'oeuvre. Celle-ci est-elle seulement le fruit d'une impression subjective, ou bien correspond-elle à un phénomène global réel ? Dans ce cas, peut-on effectivement évaluer les caractéristiques de l'évolution de cette complexité et faire émerger de l'information utile ?

Pour s'en rendre compte, il faudrait constituer une base de données qui permette de mesurer l'évolution de la complexité des crop circles au fil des années.

Cette opération doit permettre de constituer une courbe dont nous pourrons alors faire émerger du sens, pouvant éventuellement nous renseigner sur "l'intelligence" sous jacente.

En effet, la caractéristique de la courbe pourrait nous indiquer s'il s'agit d'une courbe d'apprentissage ou bien au contraire la signature d'un autre phénomène évolutif lié à tel ou tel type de comportement. Une courbe linéaire serait intéressante car elle serait le signe d'une planification.

Mesure de la complexité

La mesure de la quantité d'information effectivement présente dans les motifs nécessite de trouver l'algorithme qui décrive chaque crop circle de la façon la plus élégante, utilisant un programme commun pour l'ensemble des figures. La mesure du poids de chaque fichier qui sera décrypté par l'algorithme, doit pouvoir nous indiquer le niveau de complexité et donc de la quantité d'information produite.

Contexte: l'information exogène

Généralement, une information privée de son contexte d'elaboration et de production n'a que peu de valeur.

Ainsi, dans le cas des Crop Circles il est souvent apparu aux observateurs qu'il existait un lien entre le lieu et la symbolique portée par le crop circle: ce dernier du fait de sa position ou son orientation indiquait sans ambiguïté une relation avec l'espace environnant. Les rapports d'espace et de temps entre l'environnement et la représentation semblent donc importants à souligner et à faire émerger de façon systématique.

  • Dans la base de données, il faudrait donc pour chaque crop circle rapporter la relation entretenue avec l'environnement, lorsque cette relation est sans ambiguïté.


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Pour résumer le mini-projet

CropDB.png 1. Etablir une base de données sur les crops circles. Pour chaque observation indiquer:

  • La date d'apparition, le lieu, les informations remarquables disponibles dans l'environnement proche,
  • Le motif géométrique à établir sous forme de fichier descriptif compressé
    • évaluer la quantité d'information associée,

CropCurve.png 2. Tracer la relation R(Date, Qinf) qui relie la date (année) et la quantité d'information générée pour chaque année,
CropSpatial.png 3. Déterminer si l'organisation spatiale et la date d'apparition du phénomène réalise une relation avec l'environnement.

  • Faire émerger les caractéristiques des éventuels artefacts environmentaux associés.
    • Préciser, si cela est pertinent et possible, la nouvelle relation d'ordre, incluant comme paramètres les dates d'apparition des crop circles et de création des artefacts environnants.
  • Faire émerger les caractéristiques des crops en association avec des protocivilisations de l'époque visée.

Le "risque" d'une telle étude serait qu'elle amène à découvrir des relations que les auteurs n'auraient pas eux-mêmes imaginées. Comme l'analyse contextuelle fait appel à une forme de spéculation déductive, il convient de rester prudent et surtout de s'appuyer sur des relations qui soient :

  • soit évidentes,
  • soit fortement croisées.

Illustration d'une corrélation environmentale

Les relations avec l'environnement semblent nombreuses. Le risque d'identifier des liens sans pertinence est réel.
Vous pouvez voir cela avec l'exemple surprenant de Chilbolton.

Références

Bases de données et catalogues

  1. (en) Crop Circles Research
  2. (en) Lucy Pringle
  3. (en) CrystaLinks Crop Circles
  4. (en) Colin Andrews's CropCircleinfo.com



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