ВВЕДЕНИЕ

Современная уфология, как и любая другая научная дисциплина, требует определенных подходов к накоплению, обобщению, анализу и хранению информации. Общедоступным инструментом для этих целей служит персональный компьютер (ПК) и база данных (БД). БД проектируются под конкретные условия хранения и обработки информации, позволяя унифицировать и стандартизировать процесс ввода и обмена данными с другими пользователями ПК. Грамотно разработанная структура БД позволяет кроме хранения информации осуществлять различные статистические исследования, которые представляют самостоятельный интерес.

СУБД (системы управления базами данных) для уфологических исследований можно разделить на три типа:

1. УФОЛОГИЧЕСКИЕ: базы данных, хранящие информацию о наблюдениях неопознанных летающих объектов, аномальных атмосферных явлений, контактах с иными формами разума и т.п.;

2. БИБЛИОТЕЧНЫЕ: базы данных, хранящие книги, статьи, заметки, которые в совокупности составляют информационный архив уфолога;

3. НОВОСТНЫЕ: базы данных, создаваемые и пополняемые за счет новостных статей о происшествиях и событиях, которые могут представлять интерес для исследований.

Создание любой из вышеперечисленных БД строится на основе нескольких последовательных этапов:

1. Анализ информационной области, выделение общих характеристик;

2. Проектирование структуры БД: распределение выявленных характеристик по таблицам и полям;

3. Создание оболочки, управляющей работой БД - разработка СУБД;

4. Создание статистических и аналитических инструментов, позволяющих обрабатывать информацию, хранящуюся в БД, с целью получения результирующих отчетов, на основе которых делаются выводы и планируются дальнейшие исследования;

5. Создание инструментов для передачи информации между БД различных исследователей.

В настоящее время в России нет стандартизированного программного обеспечения, которое бы позволило решать данный круг задач применительно к проблемам хранения и обработки уфологической информации.

Крупнейшим в мире банком данных является основанный Д. Сандерсом "UFOCAT", содержащий сведения о более чем 150 тысячах наблюдений НЛО. Записи велись Сандерсом и центром КУФОС до 1980 года. К тому времени УФОКАТ насчитывал 106 000 записей. Проект УФОКАТ был "заморожен" в течение десяти лет и недавно возобновлен доктором Дональдом Джонсоном, бывшим коллегой Сандерса и работником КУФОС. База данных отсортирована оригинальным образом на компьютере типа "мэйнфрэйм". УФОКАТ теперь можно использовать на обычном персональном компьютере. Хотя в базе данных не достает многих случаев с 1980 года, все же она является наибольшим в мире хранилищем сообщений об НЛО, и прилагаются все усилия, чтобы добавить в нее как можно больше незаписанных случаев. УФОКАТ имеет поля для записи информации по десяткам параметров, включая дату, место, погоду, число свидетелей, последствия для свидетелей, тип НЛО, его размер и проделанные маневры. База данных не содержит повествовательных деталей. УФОКАТ используется многими серьезными исследователями для изучения, например, траекторий движения объектов, времени и типов сообщений. С помощью компьютерной системы можно легко и быстро провести любое статистическое исследование.

Кроме того, почти все уфологические группы имеют свои подсобные банки данных (крупнейший из них - "MUFON Database" американской организации MUFON). Существуют также банки данных по частным аспектам уфологии - похищениям, посадкам НЛО, воздействиям на автомобили, лучам твердого света и т. п.

В России крупнейший банк данных принадлежит уфологу Валентину Гольцу (5000 сообщений, причем из них 3000 обработаны и занесены на перфокарты). На втором месте находятся известные в сети Интернет банки данных Вячеслава Шевцова (Москва) и "UFODB" Алекса Перского (Витебск).

Из наиболее известных уфологических программ для работы с базами данных можно называть СУБД "UFO Database" американского исследователя Ларри Хатча. Несмотря на устаревший интерфейс, в нее заложены основные идеи и возможности позволяющие проводить довольно качественные статистические исследования. Программа отражает основные требования к компьютерным инструментам подобного рода, которые были определены в работах Мак-Кэмпбелла "Уфология" и Жака Вале.

УФОЛОГИЧЕСКАЯ БАЗА ДАННЫХ

Создавая техническое задание на проектирование уфологической базы данных, мы включили туда несколько ключевых понятий, описывающих и определяющих структуру уфологической БД:

1. Накопление и обработка (редактирование) информации;

2. Привязка наблюдений к ГИС (гео-информационная система);

3. Справочники по запускам ИСЗ, известным небесным и астрономическим явлениям, программа расчета эфемерид ярких небесных объектов; модуль сравнительного анализа, позволяющего отождествлять опознанные и неопознанные явления;

4. Аналитика и статистика

5. Импортирование информации из существующих уфологических баз данных, например базы UFODB Ларри Хатча (США);

6. Экспорт информации во внешние файлы (Word, Excel, Access, базы данных Paradox, InterBase и др.).

Учитывая данные требования, была разработана действующая модель программы, не уступающая (даже превосходящая) существующим разработкам в области уфологических исследований. В результате переписки с Ларри Хатчем была достигнута договоренность о создании модуля импорта-экспорта записей между нашей и его базами данных. Это соглашение дает перспективу распространения разработанного в RUFORS программного обеспечения среди зарубежных исследователей, которые уже придерживаются стандарта "де факто" БД Хатча.

Разрабатывая уфологическую БД, мы стремились реализовать три основные цели:

1. Создать стандартизированную систему учета сообщений об аномальных явлениях;

2. Обеспечить исследователей качественным инструментом для обработки информации и обмена данными;

3. Создать конкурентноспособную программу, которая была бы принята исследователями не только России, но и других стран, тем самым подняв авторитет российской уфологии.

Для тестирования системы нами был взят архив наблюдений НЛО над территорией США "Национального центра изучения НЛО" (NUFORC), содержащий около 15000 записей (для этих целей была разработана самостоятельная программа, позволяющая автоматически подключаться к серверу NUFORC и обновлять информацию в БД). Такое количество записей уже позволяет делать определенные статистические исследования и проверять создаваемую компьютерную систему. В результате анализа сообщений нам удалось выявить очевидные закономерности в хронологии появления и наблюдения НЛО. Это отдельная тема для доклада, который будет сделан на следующих Зигелевских чтениях по результатам работы с рабочей версией программы. Привязка всех сообщений к созданной нами ГИС системе позволила выявить "зоны локализации" или "зоны активности НЛО", что также дало возможность прогнозировать пики активности наблюдений аномальных объектов.

В настоящее время идет обработка и занесение в созданную RUFORS базу данных наблюдений НЛО над территорией России.

БИБЛИОТЕЧНАЯ БАЗА ДАННЫХ (ББД)

Разработанная нами библиотечная система также построена на принципе технологии клиент-сервер. Это дает возможность ее пользователям не только обмениваться информацией между собой, но и пополнять главную библиотечную базу данных, самостоятельно формируя ее наполнение. Библиотечная система построена на нескольких больших базах данных, включающих в себя множество вспомогательных таблиц:

1. База данных статей (БДС) - является основной БД, которая хранит подробную информацию о статьях и тексты статей;

2. База данных источников (БДИ) - информационная БД, содержащая информацию от основных российских СМИ.

3. База данных пользователей (БДП) - используется для разграничения прав пользователей на доступ к БДС. Каждый пользователь ББД является собственником персональной локальной БДС, которую он формирует самостоятельно на основе собранного им архива материалов. Пользователь может определять уровни доступа к персональной БДС других пользователей ББД, которые направляют ему запросы на получение информации.

4. База данных кодов локализации (БДКЛ) - необходима для корректного обмена информацией между удаленными базами данных. Введение БДКЛ позволяет сохранять связи между статьями (если пользователь создает связанные статьи), а также знать, кто создал статью.

5. База данных запросов (БДЗ) - хранит информацию обо всех поступающих и исходящих запросов на получение и отправку статей. Входящие запросы - приходят в персональную БДС от других пользователей ББД, уровень доступа к информации определяется, исходя из установок БДП. Исходящие запросы - пользователь персональной БДС имеет возможность посылать запросы в удаленные ББД, получая от них справочную информацию и заказанные статьи (таким образом идет пополнение его локальной ББД). Входящие и исходящие запросы обрабатываются встроенным в программу Сервером Обработки Запросов, который поставляется в двух вариантах Pro и Local (подробности в технической документации).

Библиотечная база данных написана на Delphi 6.0 и основана на технологии Microsoft ADO. Программа не требует установки дополнительных программных средств и является самодостаточной, работая в операционной системе Windows (тестирование проводилось в ОС версий 95, 98, Millenium, NT, 2000, XP).

ББД реализует следующие функции:

1. Поиск, сбор, хранение и обработка текстовой информации (статьи). Ввод информации в ББД может осуществляться тремя способами:

а) ручной ввод статей - пользователь открывает окно создания новой статьи и вручную вводит необходимую информацию;

б) автоматический ввод статей - информация импортируется в ББД в результате поиска статей в сети Интернет на основе эксклюзивной технологии, разработанной Станцией RUFORS - RUFORS Public Spider™ (подробности в технической документации), а также поиска текстовых файлов на дисках компьютера пользователя;

в) импортирование статей - информация поступает в ББД в результате выполнения запросов в удаленные ББД.

2. Фильтрация и выборка (статей). В программу включено несколько конструкторов и мастеров, которые дают пользователю возможность делать произвольные выборки и сортировки статей по любым полям в любой последовательности. Для опытных пользователей открыта возможность напрямую использовать команды языка запросов SQL; данная функция позволяет создавать собственные фильтры и выборки, не предусмотренные разработчиками ББД.

3. Рубрикация и индексация статей. При вводе новой статьи происходит автоматическая рубрикация - анализируется ее содержание, на основе тематических словарей делается предположение, к какому разделу она может принадлежать. Индексация статьи при вводе необходима для увеличения скорости поиска информации по базе данных.

4. Мастер шаблонов RUFORS OutScript™. В ББД встроен макроязык RUFORS OutScript™, который предназначен для конструирования любых форматов выходных документов. С помощью OutScript пользователь может создавать шаблоны документов для загрузки на свои сайты, заранее создавая шаблоны оформления. RUFORS OutScript™ поддерживает возможность автоматического администрирования сайтов, на его основе возможно построение автоматизированной онлайновой библиотечной системы, работающей в автономном режиме по заранее составленному пользователем расписанию и шаблонам.

5. Мастер библиографических списков. Создание произвольных библиографических списков на основе всей ББД или определенных выборок, которые могут быть сконструированы прямо в мастере.

НОВОСТНАЯ БАЗА ДАННЫХ (НБД)

Основная задача Проекта WorldNews (осуществляемого в настоящее время Станцией RUFORS) - разработка онлайнового Поискового Модуля Новостей (ПМН), предназначенного для мониторинга, анализа и создания ссылочно-текстовой базы данных ежедневных новостных статей, транслируемых информационными порталами в Интернет. Мониторинг выполняется программными средствами на основе метода шаблонов, описывающих действия ПМН для каждого портала. Внутри порталов Модуль руководствуется правилами, которые позволяют создавать уникальные наборы аналитических фильтров для каждой страницы внутри избранного портала. Собранная информация хранится в оффлайновой базе данных ПМН. Перед размещением найденных новостных статей в БД ПМН производится анализ их содержания, индексация и рубрикация, а также проверка на совпадения. Далее накопленная информация может анализироваться для подготовки ежедневных тематических пресс-релизов, коммерческих новостных рассылок, заказных выборок информации и экспорта информации на сайт проекта WorldNews.

Основные понятия и термины.

Шаблоны. В ПМН присутствует два основных вида шаблонов.

Первый используется для описания общих свойств информационных порталов, которые анализируются программой.

Второй тип шаблонов применяется для описания формата экспортируемых списков новостных статей и файлов статей.

Правила. Для каждого шаблона можно создавать правила, которые описывают особенности анализа отдельных страниц внутри информационного портала. Основу правил составляют:

- фильтры начала и конца парсинга новостных ссылок;

- ключевые слова, которые определяют, следует ли анализировать новостную ссылку или занести ее в "черный список";

- параметры загрузки информации и способ хранения в базе данных.

База данных ПМН. Позволяет хранить найденные и обработанные новостные статьи, шаблоны, правила, индексы, рубрикатор и дополнительную информацию. Планируется, что к БД ПМН будет возможен онлайновый доступ зарегистрированных пользователей, которые смогут делать произвольные выборки согласно уровню доступа, определяемому администратором ПМН.

Индексация. Используется для создания индексов быстрого поиска информации в БД ПМН.

Цель Проекта WorldNews.

1. Создание глобальной новостной базы данных.

2. Реализация механизма семантического поиска.

3. Выявление взаимосвязей между новостями (имея полную новостную раскладку по регионам, странам и миру, можно делать определенные выводы и строить прогнозы, которые можно описать с помощью математического аппарата);

4. Локализация и категоризация новостей. Пример - каждой новости может быть присвоена определенная категория - "Катастрофы", "Террор", "Аномалии". Локализируя новости (привязка к ГИС), мы можем получить глобальную картину распределения "категорий" по миру. В результате - статистика и прогнозирование ситуаций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Подводя итоги, можно подчеркнуть следующие мысли:

1. Современному исследователю необходимы передовые инструменты для хранения и обработки информации, исследователь может использовать как имеющиеся программные средства, так и специализированное ПО, создаваемое специально под конкретные нужды, в нашем случает - сбор и обработка уфологической информации;

2. Для более эффективного проведения исследований пользователь ПО должен быть интегрирован в существующие компьютерные сети (например, Интернет), это позволит решить две задачи:

а) Получение новой информации (посредством сканирования сетевых ресурсов или обмена данными с другими пользователями ПО);

Эффективный высокоскоростной обмен информацией с другими исследователями.

б) Другая сторона сетевой интеграции ПО - создание общероссийского уфологического архива - мега базы данных. Такая попытка уже предпринималась и весьма успешно - проект UFOMIND (США);

3. В настоящее время идет разработка программного обеспечения для уфологов, в ближайшее время на рынке появятся программные продукты, позволяющие решить целый спектр задач по обработке уфологической информации;

4. Использование специализированного уфологического ПО дает возможность не только получать качественные статистические и аналитические результаты, но и выполнять экспертную оценку поступающей информации, выявляя ординарные наблюдения (соотносящиеся с техногенной деятельностью землян) уже на стадии ввода информации в БД.

О разработчиках:

СУББОТИН Николай Валерьевич (Пермь) - директор общественной организации Русская Уфологическая исследовательская станция (RUFORS) - автор и разработчик программного обеспечения, описанного в докладе.

http://www.rufors.org e-mail: info@perminfo.ru

БЫЧЕНКОВ Анатолий Николаевич (Москва) - эксперт по вопросам СУБД, представитель RUFORS в Москве, технический консультант ОНИЦ "Космопоиск".

Опубликовано: ТОННЕЛЬ, Выпуск № 15 (2005)