DestinyKey의 Gauquelin 방법: 행성-각도 효과를 어떻게 테스트하고 왜 우리의 방법론에 통합했는가
왜 이 테스트가 필요했는가
DestinyKey는 데이터의 계층 구조를 기반으로 해석을 구축합니다: 계산된 차트 사실이 먼저이고, 해석이 그 다음입니다. 모델에 제공하는 모든 데이터 블록은 고전적 전통, 저자의 방법 또는 테스트와 같은 어떤 기반 위에 서 있어야 합니다. 차트 각도에 있는 행성의 경우, 점성술에는 드문 것이 있습니다: 점성가뿐만 아니라 통계학자들도 반세기 동안 확인해 온 효과입니다. 그것은 Michel Gauquelin 효과입니다. 우리는 어느 방향으로든 맹목적으로 믿고 싶지 않았으므로, 원본 데이터를 가져와 우리 자신의 엔진으로 직접 다시 계산했습니다.
Gauquelin이 발견한 것
프랑스의 심리학자이자 통계학자인 Michel Gauquelin (1928–1991)은 1950년대에 프랑스 (이후 이탈리아, 독일, 벨기에)의 민사 등록부에서 저명한 직업을 가진 사람들, 즉 스포츠 챔피언, 의사 및 과학자, 군 지도자, 배우, 정치인, 작가, 화가, 음악가들의 수만 건의 출생 날짜와 시간을 수집했습니다. 그의 질문은 간단했습니다: 출생 순간의 일주권(diurnal circle) 내 행성 위치가 개인이 저명해진 직업과 관련이 있는가?
일주권은 지구의 자전으로 인해 하늘의 어떤 지점이 하루 동안 이동하는 경로입니다: 상승, 상정(culmination), 하강, 하정(lower culmination). Gauquelin은 이를 여러 섹터로 나누었고, 스포츠 챔피언들 사이에서 Mars가 두 구역, 즉 상승 직후와 상정 직후에 평소보다 현저히 더 자주 위치한다는 것을 발견했습니다. 동일한 구역은 과학자들 사이에서는 Saturn, 배우와 정치인들 사이에서는 Jupiter, 작가들 사이에서는 Moon이 차지했습니다. 화가와 음악가들 사이에서는 양상이 반대였습니다: Mars와 Saturn이 해당 구역에 덜 자주 나타났습니다. 이 발견은 네 개의 행성과 관련이 있었음에도 불구하고 "Mars 효과"로 알려지게 되었습니다.
이것들이 일반적인 의미의 "하우스"가 아니라는 점이 중요합니다: Gauquelin의 핵심 구역은 1하우스와 10하우스가 아니라 12하우스와 9하우스의 상단 부분에 해당합니다 — 행성이 이미 상승했거나 이미 상정을 지났다는 의미입니다. 이것이 전통 점성술이 이 효과를 예측하지 못했던 이유이며, Gauquelin 자신이 대부분의 점성술을 미확인된 것으로 간주했던 이유입니다.
우리가 테스트하기 전, 효과는 어떻게 검증되었는가
검증의 역사는 양측 모두에게 길고 불편합니다. 벨기에 Comité Para (1976)는 535명의 스포츠 챔피언에 대해 계산을 반복하여 Mars 효과를 얻었지만, 하루 중 출생 분포가 고르지 않을 가능성을 들어 이를 받아들이기를 거부했습니다. 미국 CSICOP (1979–1980)는 미국 운동선수를 대상으로 자체 테스트를 실시하여 약한 결과를 얻었으며, 위원회 구성원들은 나중에 절차에 결함이 있었음을 인정했습니다. 프랑스 CFEPP (1996)는 1,066명의 운동선수를 대상으로 Gauquelin의 것보다 약한 효과를 얻었습니다. Suitbert Ertel은 1980년대에 효과가 운동선수의 명성 수준에 따라 증가한다는 것을 보여주었습니다. 전반적인 상황은 다음과 같습니다: Gauquelin 자신의 데이터에서는 정직하게 계산한 모든 사람이 효과를 재현했습니다; 논쟁은 그의 표본에 인물을 선별하는 과정이 편향되었는지 여부에 관한 것입니다; 독립적인 데이터 수집에서는 효과가 존재하지만 더 약합니다.
우리에게 그것은 두 가지를 의미했습니다. 첫째: 효과가 존재한다면, 우리 엔진은 Gauquelin의 데이터에서 그것을 확인해야 합니다 — 그렇지 않으면 엔진이 고장 난 것입니다. 둘째: 그것은 "입증된 사실"이 아니라 이 역사와 함께만 발표될 수 있습니다.
데이터
우리는 CURA 형식 (Cahiers Universitaires de Recherche en Astrologie)의 공개 아카이브를 사용했습니다: 정확한 출생 시간, 장소 좌표 및 시간대가 포함된 8개의 직업 시리즈, 15,258개의 기록:
| 시리즈 | 기록 |
|---|---|
| 과학자 및 의사 | 3,643 |
| 군 지도자 | 3,046 |
| 스포츠 챔피언 | 2,087 |
| 화가 | 1,472 |
| 배우 | 1,408 |
| 작가 | 1,352 |
| 음악가 | 1,248 |
| 정치인 | 1,002 |
아카이브의 시간은 협정 세계시(Universal Time, GMT = 현지 시간 + 오프셋)로 환산되었습니다; 이탈리아, 독일, 알자스의 오프셋은 −1시간입니다. 아카이브의 알려진 한 가지 부정확성: 1916–1945년 프랑스 서머타임은 기록에 인코딩되어 있지 않습니다. 따라서 모든 계산은 전체 아카이브와 해당 연도의 프랑스 여름 출생을 제외한 "엄격한" 변형으로 두 번 수행되었습니다.
우리는 어떻게 계산했는가
모든 기록에 대해 DestinyKey 엔진 (Swiss Ephemeris, Placidus 하우스 — 모든 해석에서와 동일)은 일주 운동 방향을 따라 36개 섹터로 나뉜 일주권 내에서 Moon, Venus, Mars, Jupiter, Saturn의 위치를 계산했습니다: 섹터 1은 어센던트에서 시작하고, 섹터 10은 MC에서 시작합니다. Gauquelin의 핵심 구역은 섹터 1–3 (상승 직후)과 10–12 (상정 직후)입니다.
이러한 테스트의 핵심 질문은 무엇과 비교할 것인가입니다. 사람들은 하루 중 시간에 걸쳐 고르게 태어나지 않으며, 행성도 하늘을 고르게 움직이지 않고, 직업은 시대와 국가에 묶여 있습니다. 우리는 이 모든 것을 한 번에 제거하는 대조군을 선택했습니다: 모든 사람에 대해 그들의 출생 날짜와 장소는 유지하되, 동일한 직업을 가진 다른 무작위 사람의 출생 시간을 가져옵니다. 이러한 대조군 "사람"은 시대, 지리, 계절, 그리고 직업 내 출생 시간 분포를 보존합니다; 변하는 유일한 것은 출생 시간과 개인 간의 실제 연결입니다. 기록당 5개의 대조군을 사용했습니다. 효과의 강도는 실제 사람들 사이에서 핵심 구역에 있는 행성의 비율과 대조군 사이에서 동일한 비율의 비이며, 95 % 신뢰 구간과 z-점수를 포함합니다.
우리가 얻은 결과
구간이 1을 포함하지 않는 쌍 (전체 아카이브; 괄호 안은 엄격한 변형):
| 직업 | 행성 | 핵심 구역 내 | 대조군 | 강도 | 구간 | z |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 스포츠 챔피언 | Mars | 21.3 % | 16.7 % | 1.27 (1.24) | 1.15–1.41 | +5.5 |
| 정치인 | Jupiter | 20.1 % | 16.0 % | 1.25 (1.23) | 1.07–1.46 | +3.5 |
| 군인 | Jupiter | 20.0 % | 16.4 % | 1.22 (1.20) | 1.11–1.33 | +5.3 |
| 작가 | Moon | 20.6 % | 16.8 % | 1.22 (1.21) | 1.07–1.40 | +3.7 |
| 과학자 | Saturn | 18.7 % | 16.2 % | 1.15 (1.16) | 1.06–1.25 | +4.1 |
| 배우 | Jupiter | 19.5 % | 17.0 % | 1.14 (1.13) | 1.00–1.30 | +2.4 |
| 군인 | Mars | 19.2 % | 17.3 % | 1.11 (1.10) | 1.01–1.21 | +2.8 |
| 과학자 | Mars | 19.1 % | 17.3 % | 1.10 (1.10) | 1.02–1.20 | +2.9 |
| 화가 | Mars | 14.4 % | 17.0 % | 0.85 (0.85) | 0.73–0.98 | −2.7 |
| 화가 | Jupiter | 15.0 % | 17.8 % | 0.84 | 0.73–0.97 | −2.8 |
| 화가 | Saturn | 13.2 % | 15.9 % | 0.83 (0.85) | 0.71–0.96 | −2.9 |
| 과학자 | Jupiter | 15.0 % | 16.5 % | 0.91 (0.91) | 0.83–1.00 | −2.4 |
Venus는 어떤 직업에서도 아무것도 보여주지 않았고; 음악가들은 어떤 행성에서도 아무것도 보여주지 않았습니다. 스포츠 챔피언들 사이에서 Mars의 36개 섹터 곡선은 섹터 2–3과 10–12에서 정점을 보이는 고전적인 형태이며; 화가들 사이에서는 섹터 1–2에서 하락이 있었습니다.
다시 말해, 우리 엔진은 Gauquelin의 데이터에서 Gauquelin, Comité Para, Ertel이 보았던 것을 확인했습니다: Mars — 스포츠, Saturn — 과학, Jupiter — 무대, 정치 및 군대, Moon — 문학, 그리고 화가들 사이에서는 거울상 효과. 이 효과는 작지만 (예상치보다 10 to 27 percent 높음) 안정적입니다: 논란이 되는 여름 출생을 제외해도 유지되며, 대조군이 어떻게 구성되었는지에 의존하지 않습니다.
이 숫자들을 어떻게 읽어야 하는가
강도 1.27은 다음을 의미합니다: 챔피언들 사이에서 Mars가 핵심 구역에 있는 경우는 동일한 장소와 연도에 태어났지만 하루 중 다른 시간에 태어난 사람들보다 1.27배 더 자주 나타납니다. 이것이 Mars가 상승한다고 해서 "운동선수를 만든다"는 의미는 아닙니다: 챔피언 5명 중 4명은 핵심 구역 밖에 Mars를 가지고 있습니다. 이는 핵심 구역에 Mars를 가진 사람들 중에서 행동, 힘, 경쟁의 인물로 정확히 두각을 나타내는 사람들의 비율이 평소보다 높다는 것을 의미합니다. 이 효과는 운명, 성공 또는 특정 직업이 아니라, 개인이 어떻게 행동하고 어떤 역할로 주목받는지를 나타내는 직업 유형에 대해 말합니다.
우리는 정확히 이렇게 사용합니다.
왜 방법론에 통합했는가
DestinyKey에는 규칙이 있습니다: 코드로 계산되고 어떤 기반 위에 서 있는 것만이 해석 데이터에 포함됩니다. 차트 각도에 있는 행성은 항상 점성술 전통의 일부였습니다; 이제 우리는 독립적인 대조군을 사용하여 효과를 자체적으로 재조명했습니다. 이것은 우리 자신의 코퍼스가 아닌 만 오천 개의 외부 기록 아카이브에서 얻은 숫자를 보여줄 수 있는 차트의 유일한 요소입니다.
해석에서는 다음과 같이 나타납니다. 정확한 출생 시간을 가진 차트의 경우 엔진은 다섯 행성 각각의 섹터를 계산합니다. 만약 행성이 핵심 구역에 있다면, 해석 데이터에 다음과 같은 줄이 추가됩니다: "Jupiter — 섹터 3, 상승 후 핵심 구역: 정치인 ×1.25, 군인 ×1.22, 배우 ×1.14; 과학자 및 화가 — 덜 자주." 모델은 의견이 아닌 숫자를 받으며, 그러한 행성이 존재할 경우에만 "Gauquelin의 데이터에 따르면"이라는 참조와 함께 한 단락으로 방법을 언급합니다. 다섯 행성 중 어느 것도 핵심 구역에 있지 않으면, 이 방법은 해석에 전혀 나타나지 않습니다. 동일한 표는 이주 시 도시 라인과 거주지 지도에도 적용됩니다: 이동은 일주권 내 행성의 위치를 변경하며, 우리는 어떤 도시에서 개인의 Mars나 Jupiter가 핵심 구역에 들어갈지 말할 수 있습니다.
우리가 하지 않는 것: 우리는 직업을 예측하지 않으며, 성공을 약속하지 않고, Gauquelin 효과를 점성술 전체의 증거로 제시하지 않습니다. 그것은 하나의 특정 연결을 확인하며, 다른 모든 것에 대해서는 침묵합니다.
한계점
데이터는 Gauquelin 자신의 것입니다; 이에 대한 논쟁은 계산이 아니라 인물 선정에 관한 것입니다. 독립적인 데이터 수집에서는 더 약한 효과를 보였습니다. 정확도는 출생 시간에 달려 있습니다: 30분 오차는 행성을 약 한 섹터 이동시키므로, 정확한 시간이 없는 차트에는 이 방법이 적용되지 않으며, 수정된 시간을 가진 차트에는 수정 자체와 동일한 주의사항이 적용됩니다. 표본은 19th–20th centuries 유럽인, 주로 프랑스인입니다.
모든 검증 스크립트와 각 "직업 — 행성" 쌍에 대한 36개 섹터 표는 DestinyKey 연구 아카이브에 보관되어 있으며 요청 시 제공됩니다.
시리즈의 다음 기사는 DestinyKey 코퍼스에서 어스펙트를 테스트하는 것에 관한 것입니다: 가장 유명한 사람들 사이에서 그리고 중요한 사건의 순간에 어떤 행성 합이 더 자주 발생하는가.