DestinyKeyにおけるGauquelinメソッド：アングル上の惑星効果をどのようにテストし、なぜそれを私たちの方法論に組み込んだのか
なぜこのテストが必要だったのか
DestinyKeyは、計算されたチャートの事実を第一に、解釈を第二とするデータの階層に基づいてリーディングを構築しています。モデルに渡すデータの各ブロックは、古典的な伝統、著者の方法、またはテストのいずれかに基づいている必要があります。チャートのアングル上の惑星に関しては、占星術には珍しいものがあります。それは、占星術師だけでなく統計学者も半世紀にわたって検証してきた効果です。それがミシェル・Gauquelin効果です。私たちはどちらの方向にもそれを信仰として受け入れたくなかったので、元のデータを取り、私たち自身のエンジンで再集計しました。
Gauquelinが発見したもの
フランスの心理学者で統計学者であるミシェル・Gauquelin（1928–1991）は、1950年代に、フランス（後にイタリア、ドイツ、ベルギー）の戸籍から、著名な職業の人々（スポーツ選手、医師、科学者、軍事指導者、俳優、政治家、作家、画家、音楽家）の数万件の生年月日と時刻を収集しました。彼の問いは単純でした。出生時の日周円における惑星の位置は、その人が著名になった職業と関連しているのか？
日周円とは、地球の自転により空のどの点も一日で移動する経路のことです。上昇、合、下降、下合。Gauquelinはそれをセクターに分割し、スポーツ選手の間では火星が通常よりも著しく頻繁に2つのゾーン、つまり上昇直後と合直後に位置することを発見しました。同じゾーンは科学者の間では土星、俳優や政治家、軍人の間では木星、作家の間では月によって占められていました。画家や音楽家の間では状況は逆で、火星と土星はこれらのゾーンに現れる頻度が少なかったのです。この発見は、4つの惑星に関わるものでしたが、「火星効果」として知られるようになりました。
これらが通常の意味での「ハウス」ではなかったことが重要です。Gauquelinの主要ゾーンは、第1ハウスと第10ハウスではなく、第12ハウスと第9ハウスの上部、つまり惑星がすでに上昇しているか、すでに合を過ぎている部分に対応します。これが伝統的な占星術がこの効果を予測しなかった理由であり、Gauquelin自身が占星術のほとんどを未確認と見なしていた理由です。
私たちの前に効果がどのようにテストされたか
検証の歴史は長く、双方にとって不快なものです。ベルギーのComité Para（1976年）は535人のスポーツ選手で計算を繰り返し、火星効果を得ましたが、一日の時間帯における出生の不均一な分布の可能性を理由に、それを受け入れることを拒否しました。アメリカのCSICOP（1979–1980年）はアメリカの選手で独自のテストを行い、弱い結果を得ました。委員会のメンバーは後に、その手順に欠陥があったことを認めました。フランスのCFEPP（1996年）は1,066人の選手でGauquelinよりも弱い効果を得ました。Suitbert Ertelは1980年代に、効果は選手の著名度のレベルとともに増大することを示しました。全体像は次のとおりです。Gauquelin自身のデータでは、正直に集計した誰もが効果を再現しています。論争は、彼のサンプルへの人物の選択が偏っていたかどうかについてです。独立したコレクションでは、効果は存在するものの、より弱いものです。
私たちにとって、それは2つのことを意味しました。第一に、もし効果が存在するなら、私たちのエンジンはGauquelinのデータ上でそれを見なければなりません。そうでなければエンジンは壊れています。第二に、それは「証明された事実」としてではなく、この歴史とともにのみ公表できるということです。
データ
私たちはCURA形式（Cahiers Universitaires de Recherche en Astrologie）の公開アーカイブを利用しました。8つの専門職シリーズ、正確な出生時刻、場所の座標、タイムゾーンを含む15,258件の記録です。
| シリーズ | 記録数 |
|---|---|
| 科学者および医師 | 3,643 |
| 軍事指導者 | 3,046 |
| スポーツ選手 | 2,087 |
| 画家 | 1,472 |
| 俳優 | 1,408 |
| 作家 | 1,352 |
| 音楽家 | 1,248 |
| 政治家 | 1,002 |
アーカイブ内の時刻は世界時（GMT = 現地時間 + オフセット）に変換されています。イタリア、ドイツ、アルザスの場合、オフセットは−1時間です。アーカイブの既知の不正確な点として、1916年から1945年までのフランスの夏時間が記録にエンコードされていません。そのため、すべての計算は2回行われました。完全なアーカイブと、その期間のフランスでの夏の出生を除外する「厳密な」バリアントです。
集計方法
各記録について、DestinyKeyエンジン（Swiss Ephemeris、プラシーダスハウス — 私たちのすべてのリーディングと同じ）は、月、金星、火星、木星、土星の日周円における位置を、日周運動の方向に沿って36のセクターに分割して計算しました。セクター1はアセンダントから始まり、セクター10はMCから始まります。Gauquelinの主要ゾーンは、セクター1–3（上昇直後）と10–12（合直後）です。
このようなテストの中心的な問いは、何と比較するかということです。人々は一日の時間帯に均等に生まれるわけではなく、惑星は空を均等に移動するわけではなく、職業は時代や国と結びついています。私たちはこれらすべてを一度に取り除く対照を選びました。各人について、その人の生年月日と出生地はそのままに、同じ職業の別のランダムな人の出生時刻を使用します。このような対照「人物」は、時代、地理、季節、および職業内の出生時間の分布を保持します。唯一変わるのは、出生時刻と人物との実際の関連性です。記録ごとに5つの対照を使用しました。効果の強さは、実在の人物における主要ゾーンの惑星の割合と、対照における同じ割合の比率であり、95 %信頼区間とzスコアを伴います。
得られた結果
区間が1を含まないペア（完全アーカイブ；括弧内は厳密なバリアント）：
| 職業 | 惑星 | 主要ゾーン内 | 対照 | 強さ | 区間 | z |
|---|---|---|---|---|---|---|
| スポーツ選手 | 火星 | 21.3 % | 16.7 % | 1.27 (1.24) | 1.15–1.41 | +5.5 |
| 政治家 | 木星 | 20.1 % | 16.0 % | 1.25 (1.23) | 1.07–1.46 | +3.5 |
| 軍人 | 木星 | 20.0 % | 16.4 % | 1.22 (1.20) | 1.11–1.33 | +5.3 |
| 作家 | 月 | 20.6 % | 16.8 % | 1.22 (1.21) | 1.07–1.40 | +3.7 |
| 科学者 | 土星 | 18.7 % | 16.2 % | 1.15 (1.16) | 1.06–1.25 | +4.1 |
| 俳優 | 木星 | 19.5 % | 17.0 % | 1.14 (1.13) | 1.00–1.30 | +2.4 |
| 軍人 | 火星 | 19.2 % | 17.3 % | 1.11 (1.10) | 1.01–1.21 | +2.8 |
| 科学者 | 火星 | 19.1 % | 17.3 % | 1.10 (1.10) | 1.02–1.20 | +2.9 |
| 画家 | 火星 | 14.4 % | 17.0 % | 0.85 (0.85) | 0.73–0.98 | −2.7 |
| 画家 | 木星 | 15.0 % | 17.8 % | 0.84 | 0.73–0.97 | −2.8 |
| 画家 | 土星 | 13.2 % | 15.9 % | 0.83 (0.85) | 0.71–0.96 | −2.9 |
| 科学者 | 木星 | 15.0 % | 16.5 % | 0.91 (0.91) | 0.83–1.00 | −2.4 |
金星はいずれの職業でも何も示さず、音楽家はいずれの惑星でも何も示しませんでした。スポーツ選手における火星の36セクター曲線は古典的なもので、セクター2–3と10–12にピークがあります。画家においてはセクター1–2に落ち込みが見られます。
言い換えれば、私たちのエンジンはGauquelinのデータ上で、Gauquelin、Comité Para、Ertelが見たものと同じものを見ています。火星 — スポーツ、土星 — 科学、木星 — 舞台、政治、軍隊、月 — 文学、そして画家においてはその逆のパターンです。効果は小さいものの（期待値より10〜27パーセント高い）、安定しています。論争のある夏の出生を除外しても存続し、対照の構築方法に依存しません。
これらの数字の読み方
強さ1.27とは、チャンピオンの間で、火星が主要ゾーンにあることが、同じ場所、同じ年に生まれたが、異なる時間帯に生まれた人々の間よりも1.27倍頻繁に発生することを意味します。これは、火星の上昇が「アスリートを作る」という意味ではありません。チャンピオンの5人に4人は、火星が主要ゾーンの外にあります。これは、火星が主要ゾーンにある人々の間で、行動、力、競争の人として正確に目立つようになる人々の割合が通常よりも高いことを意味します。この効果は、運命、成功、または特定の職業についてではなく、職業タイプ — 人がどのように行動し、どのような役割で注目されるか — について語っています。
私たちはまさにこのようにそれを使用しています。
なぜ方法論に組み込んだのか
DestinyKeyにはルールがあります。コードによって計算され、何かに基づいているものだけがリーディングのデータになります。チャートのアングル上の惑星は常に占星術の伝統の一部でした。そして今、私たちは独立した対照を用いた効果の独自の再集計も持っています。これは、私たち自身のコーパスではなく、1万5千件の外部アーカイブから得られた数字を示すことができる、チャートの唯一の要素です。
リーディングではこのように表示されます。正確な出生時刻を持つチャートの場合、エンジンは5つの惑星それぞれのセクターを計算します。もし惑星が主要ゾーンにある場合、リーディングのデータに次のような行が追加されます。「木星 — セクター3、上昇後の主要ゾーン：政治家 ×1.25、軍人 ×1.22、俳優 ×1.14；科学者と画家 — 頻度低め。」モデルは意見ではなく数値を受け取り、そのような惑星が存在する場合にのみ、「Gauquelinのデータによると」という参照とともに、その方法を1つの段落で言及します。もし5つの惑星のいずれも主要ゾーンにない場合、その方法はリーディングに全く表示されません。同じ表は、移転における都市ラインや居住地の地図の基礎となります。移動は日周円における惑星の位置を変えるため、どの都市でその人の火星や木星が主要ゾーンに入るかを言うことができます。
私たちがしないこと：私たちは職業を予測せず、成功を約束せず、Gauquelin効果を占星術全体の証明として提示しません。それは一つの特定の関連性を確認するものであり、他のすべてについては沈黙しています。
限界
データはGauquelin自身のものです。それに関する論争は計算ではなく、人物の選択に関わるものです。独立したコレクションでは効果が弱まりました。精度は出生時刻に依存します。30分の誤差は惑星を約1セクターずらすため、正確な時刻のないチャートにはこの方法は適用されず、修正された時刻のチャートには修正自体と同じ注意点があります。サンプルは19世紀から20世紀のヨーロッパ人、主にフランス人です。
すべての検証スクリプトと、「職業 — 惑星」のペアごとの36セクター表は、DestinyKeyの研究アーカイブに保管されており、ご要望に応じて提供可能です。
シリーズの次の記事では、DestinyKeyコーパスにおけるアスペクトのテストについてです。最も有名な人々の間で、また重要なイベントの瞬間に、どの惑星の合がより頻繁に発生するかを検証します。