НЛО и мафия

          Автор: Александр Борисович Арефьев

Рассказ романтичен, мечтателен, тревожит намеками на НЛО, но для

работы, на первый взгляд, не годится.

          Однако - лишь на первый взгляд, ибо каждое сообщение об НЛО,

можно бесстрастно разложить на отдельные сухие признаки. Загадочные

неопознанные летающие объекты, НЛО, с точки зрения индуктивной логики

являются самыми обычными объектами, и данные о них обрабатываются самым

обычным образом!

          Качественная обработка информации, то есть сравнение сообщений по

отдельным признакам выполняется с помощью бесхитростной на вид клетчатой

таблички (морфотаблицы), где, по участкам совпадений проставляются крестики

(таблички Вейча, морфологические таблицы Цвикки, гомологические ряды Н. И.

Вавилова, таблица Менделеева Д. И. и т.п.).

          В формальной логике такая обработка информации носит название

"методов Бэкона-Милля". Это - один из базовых инструментов индуктивной

логики вообще (цит. по Кондаков Н. И. "Логический словарь-справочник". М.,

Наука, 1975, пункт "Методы исследования причинных связей").

          Поскольку большинство людей, называющих себя "уфологами" умением

логически мыслить, почему-то, увы, не отличается, попытаемся, хотя бы для

иллюстрации, показать возможности такой методики - сопоставления признаков

систем.

          Это признаки сообщений о событиях далеких географически и во

времени, сообщений, где ни одному эпизоду в отдельности доверять НЕЛЬЗЯ,

поскольку сообщение - не есть факт, а есть лишь набор "информации к

размышлению".

          Но - нельзя доверять по отдельности. А в комплексе, в сети, в

цепи, там где признак "накапливается", когда его встречаемость возрастает -

нарастает и "доверие".

          Количественная обработка информации строится на основе полученной

таблицы, сетки, графа. Здесь, для краткости сравнения взято лишь несколько

сообщений, но для надежности картины нужна, конечно, таблица, минимум, в

2-3 раза больше.

          Этого требует уже вероятностная обработка материала, согласно

формуле Байеса (подробнее цит. по Гмурман В. Е. "Руководство к решению

задач по теории вероятностей и математической статистике". М., Высшая

школа, 1979).