David Spergel

SpergelはPrincetonで学士号を、Harvardで天文学のPhDを取得した。1987年にPrincetonの教員となり、後に宇宙物理科学科の学科長を務め、Charles A. Young天文学教授となった。現在は名誉教授である。[S1][S6]

2016年にはFlatiron InstituteのCenter for Computational Astrophysics初代所長となり、2021年にはSimons Foundationの会長となった。[S1][S6] 代表的な研究はWilkinson Microwave Anisotropy Probe（WMAP）と、その後の宇宙マイクロ波背景放射測定に関するものである。Spergelと共同研究者は、これらの観測を用いて宇宙の年齢、幾何、構成に制約を与え、標準宇宙論モデルの確立に大きく貢献した。[S1][S6] Nancy Grace Roman Space Telescopeの科学計画の開発でも主要な役割を担い、National Academies' Space Studies BoardやNASA関連委員会を含む科学諮問機関にも参加した。[S6]

この経歴が重要なのは、彼の科学研究が較正済み測定、誤差評価、大規模データ群から物理的結論を導くことに基づくからである。まさにこれらの領域で、NASAのUAPチームは既存の証拠基盤が最も弱いと判断した。

NASAは2022年6月、UAP独立研究を発表した。機関は、この事業が非機密情報を用いて未確認航空現象を科学的視点から検討すると説明した。また、UAPが地球外由来である証拠はないと当初から明言した。[S2]

2022年10月、NASAは16名のチーム構成員を発表し、Spergelを議長とすることを確認した。科学者、データ専門家、航空安全の専門家、元宇宙飛行士Scott Kelly、民間および政府関連の技術分野の代表者が参加した。[S3]

研究はFederal Advisory Committee Actの手続きに従って進められ、NASAの現行FAQによれば、構成員はその立場に伴う倫理要件と財務開示の手続きを経た。[S7] これは、チームの制度上の形態が民間UFO研究団体とは異なることを示す。NASAが正式な外部科学助言を受けるために委託したものである。

それでも、個々の構成員の発言すべてがNASAの結論になるわけではない。最終報告書はチームの共同成果を示す。

チームの対象範囲は、NASAのUAPへの関与で最も誤解されやすい点の一つである。NASAは、この研究が過去のUAP事案の検証や評価ではないと明言した。[S5] チームが問われたのは、次に関する8つの方法論上の問いだった。

• 既存の民間・商用データ群；
• NASAが今後収集しうるデータ；
• 分析技術；
• 物理的制約；
• 民間空域の情報；
• 報告手順；
• 航空交通管理システム。この区別は重要である。

研究は、Nimitz、GIMBAL、GOFASTや歴史的なBlue Book事案などの著名な事例が並外れたものだとは結論していない。また、これらがすべて通常の方法で説明されたとも結論していない。こうした事例は主たる事例検証の対象範囲外だった。

研究後のSpergelの公的発言は、一貫してデータの質を強調した。NASAの2023年発表は、将来の研究に信頼できるデータ群を築くには体系的な較正、複数の測定、完全なセンサー・メタデータが必要だと述べる彼の発言を引用している。[S5] 最終報告書は、繰り返し見られる次の弱点を挙げる。

• センサーの較正不足または欠如；
• 複数の独立した測定の不足；
• センサー・メタデータの欠落；
• 基準データの弱さ；
• 不完全なデータ整理；
• 民間報告の不統一。[S4]

これらは些細な技術的事項ではない。科学的に関心のある量を算出できるかどうかを左右する。

例えば、動画で見かけ上素早く動いていても、距離とカメラの幾何が不明なら極端な物理速度は立証されない。赤外線の信号はセンサーの応答や処理方法を知らなければ解釈が難しい場合がある。チームの中心的な貢献は、問いを"does this look unusual?"から"what measurements are required to determine whether it is physically unusual?"へ移したことにある。

報告書は較正を特に重視している。センサーは、既知および未知の特性を持つ計測器を通じて物理世界を記録する。結果を解釈するには、研究者は次の情報を必要とする。

• センサーの種類；
• 動作モード；
• ノイズの特性；
• 時刻；
• 位置；
• 指向方向の幾何；
• 処理方法；
• 較正の履歴。報告書は、見かけ上UAPとされたものが、較正とメタデータの検討によってセンサーのアーティファクトと判明した例があると記す。[S4]

これはすべてのUAPがセンサーのアーティファクトだという主張ではない。未解明の画像だけでは、通常と異なる外部物体の十分な証拠にならない理由を示す。したがってSpergelのチームは、機器の特性把握を副次的な技術管理ではなく証拠の一部として扱った。

報告書は、適切に較正された複数のセンサーで検出することも推奨する。複数センサーのデータは対象の異なる側面を制約できる。可視画像は角度上の位置を、赤外線はスペクトルまたは熱に関する情報を与えうる。

レーダーは距離と速度に関する情報を与えうる。環境データは大気現象による説明を検証できる。重要なのは単に"more sensors are better"ということではない。独立した測定は、単一センサーの観測を一意に解釈できなくする複数の可能性を絞り込める。この提言は、現代の複数のUAP研究団体が後に強調した測定基準と直接整合する。

チームは、大規模なデータ群から稀な事象を探すために人工知能と機械学習を用いることを推奨した。ただし報告書は重要な条件を付した。AIシステムが有用なのは、特性を明確に把握し、厳密に収集したデータで学習・適用する場合に限られる。[S4] アルゴリズムによる異常検知はしばしば誤解されるため、この条件は重要である。AIモデルは統計的な外れ値を見つけても、それがなぜ通常と異なるかまでは判定できない。

不十分な較正、学習データで欠けた分類、機器ノイズはいずれも外れ値を生じさせうる。したがってNASAの報告書は、AIを自動UFO検出器としてではなく、より広い科学的な分析過程の一部として位置づける。

最終報告書は、異常を探すには何が通常なのかを十分理解する必要があると論じる。既知の航空機、気球、人工衛星、太陽光の反射、大気の影響を、同じ機器で比較可能な条件下において測定しなければならない。その後初めて、候補となる観測が予想される分布からどれほど逸脱するかを数量化できる。[S4] これは報告書の最も重要な方法論上の論点の一つである。

観察者になじみがないというだけで、現象が科学的に異常なわけではない。異常が意味を持つのは、十分に把握された背景との比較においてだけである。

NASAのチームは民間からの報告の改善も提言した。NASAはすでにFAAのためにAviation Safety Reporting System（ASRS）を運営している。これはパイロット、航空管制官、その他の航空専門職が利用する、秘密性を保った任意の報告制度である。チームは、NASAの経験がより信頼できるUAP報告データ群の構築と、報告に伴うスティグマの軽減に役立つと提案した。[S4][S5] だからといって、すべてのパイロットの報告が科学的に強いわけではない。

これはデータの質に関わる問題である。有用かもしれない観測も収集されなければ分析できず、報告形式が不統一なら後の比較は難しい。したがってチームがスティグマを重視したのは、並外れた主張を社会的に承認するためではなく、主として方法論上の理由からだった。

報告書は、既存の観測からUAPについて物理的な制約を導けるかを検討した。その答えは慎重なものだった。

観測は一貫性に欠け、UAPに共通する一組の特性を定義できなかった。報告書は代わりに、特性が十分把握された観測を、航空機、ドローン、気球など通常のシステムで知られる速度・加速度の範囲と比較することを提案した。[S4]

その範囲外にある、真に適切に測定された出来事なら科学的に興味深い。重要な表現は"well-measured"である。対象が画面を素早く横切るように見えるだけでは、極端な加速度の主張は強くならない。距離と幾何を確定する必要がある。この論点は、後に公開された軍用センサー動画をめぐる議論をよく先取りしている。

NASAは2023年9月14日に最終報告書を公表し、UAP研究担当ディレクターの任命を発表した。同機関によれば、この担当者はデータ、人工知能、科学的分析を含む、政府全体の取り組みへのNASAの貢献を調整する。[S5] この決定は研究が制度上の帰結を生んだことを示す。NASAは単発の議論文書を発表しただけではなかった。

UAP研究を継続的な調整機能に取り込んだ。ただし、その機能の範囲と成果は任命だけから推測せず、その後の活動に基づいて測るべきである。

2023年の公開会合では、NASA当局者が研究チームの構成員に対する嫌がらせとスティグマについて話した。NASAの最終提言は、スティグマが報告の質を下げ、科学者の参加を妨げうると強調した。[S4][S5] これは重要だが、慎重な解釈が必要である。スティグマは報告されない事例を生み、データ群を偏らせうる。

しかしそれは、根底にある並外れた仮説が真実だという証拠ではない。同様に、研究者への嫌がらせは、最終的な結論の正否にかかわらず不適切である。科学文化には調査と批判の双方を認めることが必要だ。