2025: 미확인 이상 현상(UAP) 워크숍 보고서
백서: 2025 미확인 이상 현상(UAP) 워크숍 - 서술형 데이터, 인프라 및 분석
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White Paper: 2025 UAP Workshop - Narrative Data, Infrastructures, and Analysis
2025 UAP 워크숍: 서술형 데이터, 인프라 및 분석 워크숍 종합 및 권장 사항 2025년 8월 5~6일 연합 대학, Inc.(AUI) 워크숍 후원: AARO(모든 도메인 이상 현상 해결 사무소) 26-P-0344 목차 요약 ................................................................................................................................................... 2 소개 및 목적 .......................................................................................................................... 3 워크샵 정보 ................................................................................................................................ 3 열린 대화 확립.......................................................................................................................... 4 워크숍 요약 .......................................................................................................................................... 4 의제 개요 ............................................................................................................................................ 4 세부 토론 요약 ................................................................................................................ 5 세부 세션 #1: 데이터 소스 식별, 액세스 및 통합 [1일차] ............ 5 세부 세션 #2: 대규모 데이터 분석 및 해석을 위한 경로 [1일차] ......... 5 세부 세션 #3: 데이터 정리, 구성 및 연결: 무엇을 할 수 있고 무엇을 해야 합니까? [DAY 2] .......................................................................................................................................... 5 결과 및 권장사항 .......................................................................................................................... 7 조사 결과 종합 .......................................................................................................................................... 7 UAP 설명 보고서의 관련 데이터 유형 및 소스 .............................................................. 7 데이터 수집 및 사용의 장벽과 과제 .............................................................................. 7 유용성 및 분석을 위한 메타데이터 및 컨텍스트 ............................................................................................. 8 데이터 소스 연결 및 통합 접근 방식 개발 .............................................................................. 8 보고서의 신뢰성 및 품질 평가 .............................................................................................. 8 AI 및 분석 방법 .......................................................................................................................... 9 미래 지향적 전략 및 주요 고려 사항 .............................................................................................. 9 권장되는 실행 가능한 다음 단계 ............................................................................................................ 10 부록 A: 초대장 .......................................................................................................................... 11 부록 B: 행동 지침 .............................................................................................................................. 13 부록 C: 워크숍 의제 ................................................................................................................... 14 부록 D: 세부 세션 안내.................................................................................................................. 15 요약 정부와 과학의 관점에서 미확인 변칙존재의 발전 현상(UAP) 연구에는 엄격한 데이터 수집, 표준화 및 분석이 필요합니다. 대부분의 UAP 보고서는 군사 기록 및 조종사 보고서에 이르기까지 단편화되고, 희박하며, 구조화되어 있지 않습니다. 보관 기록, 소셜 미디어 게시물, 민간인 증언에 대한 보고입니다. 이것을 해석하면 대규모의 이기종 데이터는 분류, 번역, 보존의 장벽으로 인해 복잡해집니다. 동시에 UAP 보고서는 새로운 통합 방법에 대한 기회도 제시합니다. 메타데이터 디자인 및 분석. 내러티브 데이터, 인프라 및 기술에 관한 2025 UAP 워크숍 분석에는 정부, 학계, 독립 연구 기관에서 40명의 참가자가 참여했습니다. 조직. 회의는 특히 업무의 도전과 기회에 초점을 맞췄습니다. UAP 설명 보고서 및 관련 데이터 소스를 사용합니다. 워크숍 토론에서는 여러 교차 연구 결과가 강조되었습니다. 첫째, 효과적인 진행 강력한 메타데이터 캡처 시간과 함께 명확한 표준과 공통 보고 템플릿이 필요합니다. 위치, 출처, 형태, 상황별 세부정보. 둘째, 데이터 세트 간 연결 - 기록 보관, 환경, 기술을 포함하는 군사 및 민간 분야는 균형을 이루어야 합니다. 개인 정보 보호, 윤리 및 분류 제약과의 상호 운용성. 셋째, 신뢰성이 가장 좋습니다. 확증을 통해 평가되지만 효율성을 위해서는 필터링을 위한 자동화된 방법이 필요합니다. 조사에 가장 유망한 정보를 보고하고 표면화합니다. 넷째, AI와 머신러닝 도구 전사, 분류, 클러스터링 및 의미 검색을 위한 기능을 제공하지만 환각, 편견, 사기 증폭을 피하기 위해 조심스럽게 배치되었습니다. 인간의 감독 반복적인 워크플로우는 여전히 필수적입니다. 마지막으로 워크숍에서는 다음의 중요성을 강조했습니다. 커뮤니티 참여와 신뢰 구축을 통해 과학 커뮤니티가 추가 작업과 소집을 통해 UAP 연구를 위한 지속 가능한 "실천 공동체". 이 보고서는 메타데이터 템플릿을 설정하기 위해 권장되는 실행 가능한 다음 단계로 마무리됩니다. 인간의 전문 지식과 AI 도구를 결합합니다. 기존 도구와 인프라를 활용합니다. 지원하다 편견을 인식한 분류; 지역사회 구성원을 소집합니다. 질적 통합을 촉진합니다. 인터뷰와 같은 조사; 새로운 고품질 보고서 수집을 우선시하는 동시에 과거 데이터 통합; 접근성을 높이기 위해 보고 인터페이스를 개선합니다. 협업, 투명성. 종합적으로, 이러한 발견과 권장 사항은 다음을 가리킨다. UAP 내러티브 데이터에 대한 다학제적, 지역사회 참여적 접근 방식 기술 센서가 배치되는 방법과 위치에 영향을 미칩니다. 2 소개 및 목적 미확인 변칙 현상(UAP)의 본질에 대한 이해가 최근 등장했습니다. 엄격한 과학적 접근이 필요한 긴급한 탐구 분야로서, 징계, 부문 간 및 국제 협력. UAP 관련 보고서 분석 목격과 경험은 대규모, 이질적, 군사 및 민간 출처에서 나온 보고서의 질적 성격. 이 보고서 일반적으로 표준화된 메타데이터가 부족하여 비교 분석이 어렵습니다. 추가적으로, 군사 데이터베이스, 온라인 보고 등 서로 다른 소스의 UAP 보고서 통합 시스템, 디지털 및 디지털화된 보관 기록, 소셜 미디어 등은 심각한 과제를 안겨줍니다. 데이터의 조화와 검증, 증거 구축을 위해. 이들의 복잡성 데이터 세트에는 신뢰성, 접근성 및 성능을 향상시키기 위한 혁신적인 데이터 인프라 솔루션이 필요합니다. 상호 운용성. 워크숍에서는 이러한 과제를 탐구하고 UAP 개선 전략을 모색했습니다. 데이터 표준화, 통합 및 분석 접근 방식. 최근 인공지능(AI)과 머신러닝의 발전은 두 가지 기회를 모두 제공합니다. 잠재적인 위험과 함께 문제를 해결합니다. LLM(대형 언어 모델)과 같은 도구 대규모로 전사, 클러스터링 및 패턴 감지를 지원할 수 있지만 도입 위험이 있습니다. 편견과 환각. UAP를 구성, 분석 및 통합하는 데 도움이 되는 책임감 있는 AI 사용 대규모 보고서에는 평가, 사람의 감독, 해석을 위한 공유 프레임워크가 필요합니다. 다양한 연구 커뮤니티 전반에 걸쳐 투명성과 신뢰를 보장하기 위한 새로운 모델과 함께. 따라서 워크숍의 전반적인 목적은 보다 폭넓은 시각을 수집하는 것이었습니다. 과학 커뮤니티를 구축하고 UAP 과학을 발전시킵니다. 워크샵 소개 UAP 보고서의 수집, 구성 및 해석에 중점을 둔 워크숍입니다. 서술형 데이터 작업의 과제와 기회에 주의를 기울이십시오. 기본 워크숍을 위해 설정된 목표는 다음과 같습니다. • UAP 보고 시스템 및 데이터 저장소의 현재 환경을 평가합니다. • UAP 데이터 수집, 표준화 및 데이터 수집의 주요 과제와 격차를 식별합니다. 접근성; • UAP 보고서의 데이터 분석 및 패턴 인식을 위한 방법론을 탐색합니다. • 연구원, 정부 기관, 민간 간의 신뢰와 협력을 육성합니다. 조직; 그리고 • 강력한 UAP 데이터 인프라 개발을 위한 권장 사항을 제안합니다. 3 예산 제약과 제도적 역량으로 인해 외부 참여가 제한되었습니다. 잠재력 참가자는 다음 중 하나 이상에 대한 입증된 전문 지식을 기반으로 식별되었습니다. 분야: AI 및 기계 학습; UAP 연구 및 데이터 물리 및 자연 과학; 정보 및 데이터 과학; 기록 보관소 및 기록; 분석방법; 사이버 인프라와 계산; 그리고 인간과 사회 과학. 초대받은 사람이 참석을 거부한 경우 비슷한 내용의 다른 후보자에게 초대를 확대했습니다. 온라인 조사와 입소문을 통해 확인된 기술/경험. 마지막 워크숍 참가자는 40명 포함. 열린 대화 확립 참가자의 개인 정보 보호는 워크숍 계획 전반에 걸쳐 중요한 고려 사항이었습니다. 기관 검토 위원회(IRB) 승인에 따라 데이터 수집 및 보안이 관리됩니다. 워크샵. 조직위원회는 또한 중립적인 환경을 조성하기를 원했습니다. 다양한 신념과 배경을 가진 참가자들은 편안하게 참여할 수 있습니다. 그것은 워크숍에 참석한 사람들이 자신의 생각을 편안하게 공유하고 다른 사람이 말하거나 행동할 것에 대해 걱정하지 않고 아이디어를 내는 것입니다. 기획위원회도 외부의 관심을 제한하고 격려하기 위해 워크숍을 사전에 온라인에 공개하지 않기로 결정했습니다. 친밀한 참가자 그룹 간의 편안함과 열린 담론. 참가자들에게 다음을 촉구했습니다. 허가 없이 사진을 찍거나 개인의 진술을 귀속시키지 마십시오. 주최자 최종 참석자 목록을 확인한 후 개인 정보 보호 문제를 수용하기 위해 노력했습니다. 이 포함: ● 이름 태그 옵션: 개인은 기관 정보 없이 이름만 기재할 수 있습니다. 소속; ● 개인은 다음과 같은 경우 일부 세션이나 대화에서 자신을 삭제할 수 있습니다. 그들은 다양한 주제에 참여하는 것을 불편하게 느꼈습니다. ● 참석자의 동의 없이 다른 참석자의 사진 촬영은 허용되지 않습니다. 사진에 등장한 모든 개인으로부터; 그리고 ● 모든 사람을 존중하고 열린 마음으로 대화에 접근하는 것이 요구되었습니다. 참여. 개인이 이것이 가능하다고 생각하지 않으면 참석하지 말 것을 요청 받았습니다. 부록 B: 행동 지침에서 모든 참석자에게 전송된 이메일 통신을 참조하십시오. 워크숍 요약 의제 개요 행사는 8월 4일 저녁에 진행된 워크숍 전 캐주얼한 네트워킹 소셜 모임으로 시작되었습니다. 2025. 주최측은 8월 5일 오전에 환영사와 개회사를 했습니다. 2025. 이 발언에 이어 간략한 참가자 소개가 이어졌습니다. 에 관한 기조연설 좋은 UAP 데이터의 중요성은 첫 번째 브레이크아웃 세션의 참가자를 준비했습니다(“식별, 데이터 소스 액세스 및 통합”)을 점심 시간 전에 진행했습니다. 오후 4 2025년 8월 5일 전체회의로 시작된 1차 패널토론 '기회' AI를 통한 과제'와 두 번째 브레이크아웃 세션('데이터 분석 및 규모에 따른 해석”). 첫째 날은 간단한 전체 그룹 토론으로 마무리되었습니다. 워크숍 저녁식사는 워크숍 장소 근처의 레스토랑에서 열렸습니다. 둘째 날은 2차 전체회의로 시작되었습니다. 두 번째 패널 토론, “서사에 대한 질적, 양적 관점의 조화 데이터.” 점심식사 후, 결승전을 앞두고 참가자들의 번개같은 토크가 이어졌습니다. 세부 세션(“데이터 정리, 구성 및 연결: 무엇을 할 수 있고 무엇을 해야 하는가?”). 행사가 진행되는 동안 조직팀은 나중에 기록된 메모를 수집하여 익명화되었습니다. 각 세부 세션마다 진행자는 기록을 수집하고 메모 작성자는 워크숍 진행에 대한 강력한 기록을 더욱 확실하게 보장하기 위해 할당되었습니다. 세부 토론 요약 각 세부 세션에 대한 프롬프트는 부록 D: 세부 세션 프롬프트에 포함되어 있습니다. 세부 세션 #1: 데이터 소스 식별, 액세스 및 통합 [1일차] 첫 번째 브레이크아웃 세션에서는 UAP 연구의 핵심 과제를 다루었습니다. 공개된 토론 과거 사례 파일의 패치워크로서의 UAP 데이터 환경의 범위, 현대 서술형 보고서, 센서 기반 데이터(레이더, 이미지, 비행 데이터), 환경 또는 상황별 데이터 데이터 세트(날씨, 천문학, 지진학). 참가자들은 이번 대회에 대한 열정을 표현했다. 서로 다른 소스를 연결할 수 있는 잠재력이 있었지만, 메타데이터의 불일치, 분류 제한, 누락되거나 접근 불가능한 기록, 낙인 UAP 보고에 관한 것입니다. 이러한 어려움에도 불구하고 그룹은 다음과 같은 전망에 수렴했습니다. 표준, 프로토타입 통합 프로젝트, 조직 전반의 의도적인 협업 등이 바로 그것입니다. 더욱 엄격하고 UAP 보고서의 확장 가능한 분석. 세부 세션 #2: 대규모 데이터 분석 및 해석을 위한 경로 [1일차] 두 번째 세부 세션에서는 UAP 서술형 데이터 분석 방법과 한계를 살펴보았습니다. 여러 그룹에 걸쳐 참가자들은 운영상 유용한 추출 사이의 긴장감을 고심했습니다. 신호를 보내고 보고서에 포함된 경험적, 문화적, 역사적 풍부함을 존중합니다. 전반적으로 그룹은 UAP 내러티브를 단일 분석 접근 방식으로 축소할 수 없다는 데 동의했습니다. 코퍼스 수준 방법(시간/공간 클러스터링, 키워드 동향, 통계적 상관관계, 그래프) 분석)은 패턴 탐지 및 가설 생성에 유용하지만 내러티브/경험적 분석은 방법(현상학, 담론 분석)은 의미를 보존하는 데 유용합니다. 상황, 목격자의 목소리. 인프라는 이러한 모드가 공존할 수 있도록 해야 합니다. 세부 세션 #3: 데이터 정리, 구성 및 연결: 무엇이 될 수 있고 무엇이 되어야 하는지 끝났어? [2일차] 세 번째이자 마지막 브레이크아웃 활동에서는 가상의 온라인 보고 구조를 분석했습니다. 데이터 가능성을 식별하기 위해 PDF 파일로 저장된 1,000개의 UAP 보고서를 수집한 양식 5 수집된 데이터를 분석하여 양식의 잠재적인 개선을 도모합니다. 토론이 주도한 온라인 UAP 보고에 대해 광범위하게 유익한 다음과 같은 중요한 제안에 대해 설명합니다. 도구. 1. 흡입 흐름 및 구조: • 증인이 자신의 의견을 제공하는 자유 텍스트 상자(및 선택적 오디오 업로드)로 시작합니다. 자신의 말로 설명합니다. AI 지원 추출을 사용하여 구조화된 필드를 제안하고, 그러면 증인이 확인하거나 수정할 수 있습니다. • PE란 무엇인지에 관한 질문을 구성하세요.
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2025 UAP Workshop: Narrative Data, Infrastructures, and Analysis Workshop Synthesis and Recommendations August 5-6, 2025 Associated Universities, Inc. (AUI) Workshop sponsored by: All-domain Anomaly Resolution Office (AARO) 26-P-0344 Table of Contents Executive Summary ........................................................................................................................ 2 Introduction and Purpose ................................................................................................................ 3 About the Workshop ....................................................................................................................... 3 Establishing open dialogue ......................................................................................................... 4 Workshop Summary ....................................................................................................................... 4 Agenda overview ........................................................................................................................ 4 Breakout Discussion Summaries ................................................................................................ 5 Breakout Session #1: Identifying, accessing, and integrating data sources [DAY 1] ............ 5 Breakout Session #2: Pathways for data analysis and interpretation at scale [DAY 1] ......... 5 Breakout Session #3: Cleaning, organizing, and linking data: What can and should be done? [DAY 2] .................................................................................................................................. 5 Outcomes and Recommendations ................................................................................................... 7 Synthesis of Findings .................................................................................................................. 7 Relevant data types and sources of UAP narrative reports ..................................................... 7 Barriers and challenges in data collection and use ................................................................. 7 Metadata and context for usability and analysis ..................................................................... 8 Linking data sources and developing a unified approach ....................................................... 8 Assessing credibility and quality of reports ............................................................................ 8 AI and analytical methods ...................................................................................................... 9 Forward-looking strategy and key considerations .................................................................. 9 Recommended actionable next steps ........................................................................................ 10 Appendix A: Invitation Letter ....................................................................................................... 11 Appendix B: Guidelines for Conduct ........................................................................................... 13 Appendix C: Workshop Agenda ................................................................................................... 14 Appendix D: Breakout Session Prompts....................................................................................... 15 Executive Summary From both government and scientific perspectives, advancing Unidentified Anomalous Phenomena (UAP) research requires rigorous data collection, standardization, and analysis. Most UAP reports are fragmented, sparse, and unstructured, ranging from military logs and pilot reports to archival records, social media posts, and civilian testimony. Interpreting this heterogeneous data at scale is complicated by barriers of classification, translation, and retention. At the same time, UAP reports also present opportunities for novel methods of integration, metadata design, and analysis. The 2025 UAP Workshop on Narrative Data, Infrastructures, and Analysis brought together 40 participants from government, academia, and independent research organizations. The meeting focused specifically on the challenges and opportunities of working with UAP narrative reports and related data sources. Workshop discussions highlighted several cross-cutting findings. First, effective progress requires clear standards and common reporting templates, with robust metadata capturing time, location, provenance, morphology, and contextual details. Second, linking across datasets – military and civilian, to include archival, environmental, and technical - must balance interoperability with privacy, ethical, and classification constraints. Third, credibility is best assessed through corroboration, but for efficiency there is a need for automated methods to filter reports and surface the most promising for investigation. Fourth, AI and machine learning tools offer capacity for transcription, triage, clustering, and semantic search, but they must be deployed cautiously to avoid hallucination, bias, and amplification of hoaxes. Human oversight and iterative workflows remain essential. Finally, the workshop underscored the importance of community engagement and trust-building, encouraging the scientific community to cultivate a sustainable “community of practice” for UAP research with further work and convenings. This report concludes with recommended actionable next steps to establish metadata templates; combine human expertise with AI tools; leverage existing tools and infrastructures; support triage with awareness of bias; convene community members; facilitate qualitative integration in investigation, such as interviews; prioritize collection of new high-quality reports while integrating historical data; and improve reporting interfaces to enhance accessibility, collaboration, and transparency. Together, these findings and recommendations point toward a multi-disciplinary and community-engaged approach to UAP narrative data, which may influence how and where technical sensors are deployed. 2 Introduction and Purpose Understanding the nature of Unidentified Anomalous Phenomena (UAP) has emerged in recent years as a pressing area of inquiry in need of rigorous scientific approaches, as well as cross- disciplinary, cross-sector and international collaboration. Analyzing reports of UAP related sightings and experiences presents unique challenges due to the large-scale, heterogeneous, and qualitative nature of the reports originating from military and civilian sources. These reports typically lack standardized metadata, making comparative analysis difficult. Additionally, the integration of UAP reports from disparate sources—such as military databases, online reporting systems, digital and digitized archival records, and social media—poses significant challenges for harmonization and verification of data and construction of evidence. The complexity of these datasets requires innovative data infrastructure solutions to enhance reliability, accessibility, and interoperability. The workshop explored these challenges and sought strategies to improve UAP data standardization, integration, and analytical approaches. Recent advances in artificial intelligence (AI) and machine learning present both opportunities to address challenges, along with potential hazards. Tools such as Large Language Models (LLMs) can assist with transcription, clustering, and pattern detection at scale, but they risk introducing bias and hallucination. Responsible use of AI to help organize, analyze, and integrate UAP reports at scale requires evaluation, human oversight, and shared frameworks for interpretation, alongside new models to ensure transparency and trust across diverse research communities. Therefore, the overall purpose of the workshop was to gather perspectives from the broader scientific community and advance the science of UAP. About the Workshop The workshop centered on the collection, organization, and interpretation of UAP reports, with attention to the challenges and opportunities of working with narrative data. The primary objectives established for the workshop were to: • Assess the current landscape of UAP reporting systems and data repositories; • Identify key challenges and gaps in UAP data collection, standardization, and accessibility; • Explore methodologies for data analysis and pattern recognition in UAP reports; • Nurture trust and collaboration between researchers, government agencies, and civilian organizations; and • Propose recommendations for developing a robust UAP data infrastructure. 3 Outside participation was limited due to budget constraints and institutional capacity. Potential participants were identified based on demonstrated expertise in one or more of the following areas: AI and machine learning; UAP research and data; physical and natural sciences; information and data science; archives and records; analysis methods; cyberinfrastructure and computation; and human and social sciences. If an invitee declined to attend, we extended an invitation to another candidate with similar skills/experience identified through online research and word of mouth. The final workshop included 40 participants. Establishing open dialogue Participant privacy was an important consideration throughout workshop planning, and Institutional Review Board (IRB) approval governed data collection and security for the workshop. The organizing committee further wished to establish a neutral environment in which participants holding diverse beliefs and backgrounds would feel comfortable engaging. It was very important that those attending the workshop felt comfortable sharing their thoughts and ideas without being concerned about what others might say or do. The planning committee also decided not to publicize the workshop online beforehand to limit outside attention and encourage comfort and open discourse among an intimate group of participants. Participants were urged to avoid taking photos or attributing statements to individuals without permission. The organizers made efforts to accommodate privacy concerns after they identified a final list of attendees. This included: ● Name tag options: individuals could simply list their first name with no institutional affiliation; ● Individuals could choose to remove themselves from some sessions or conversations if they felt uncomfortable engaging in various topics; ● Photographing other attendees was not permitted unless an attendee received consent from all individuals who appeared in a photo; and ● Respect for all and approaching conversations with an open mind was a requirement for participation. If an individual did not feel this was possible, they were asked to not attend. See email communication sent to all attendees in Appendix B: Guidelines for Conduct. Workshop Summary Agenda overview The event began with a casual, pre-workshop networking social in the evening of August 4, 2025. The organizers provided welcome and opening remarks on the morning of August 5, 2025. Brief participant introductions followed these remarks. A keynote address about the importance of good UAP data primed participants for the first breakout session (“Identifying, accessing, and integrating data sources”), held before breaking for lunch. The afternoon of 4 August 5, 2025 began with a plenary talk, followed by the first panel discussion, “Opportunities and challenges with AI”, and a second breakout session (“Pathways for data analysis and interpretation at scale”). Day 1 concluded with a brief whole group discussion. A workshop dinner was held at a restaurant near the workshop venue. Day 2 began with a second plenary talk and second panel discussion, “Harmonizing qualitative and quantitative perspectives on narrative data.” After lunch, a series of lightning talks were delivered by participants ahead of the final breakout session (“Cleaning, organizing and linking data: What can and should be done?”). Throughout the event, the organizing team collected notes that were later transcribed and anonymized. For each breakout session, moderators collected records, and notetakers were assigned to further ensure a robust record of the workshop proceedings. Breakout Discussion Summaries Prompts for each breakout session are included in Appendix D: Breakout Session Prompts. Breakout Session #1: Identifying, accessing, and integrating data sources [DAY 1] The first breakout session addressed central challenges of UAP research. Discussions revealed the scope of the UAP data landscape as a patchwork of historical case files, contemporary narrative reports, sensor-based data (radar, imagery, flight data), and environmental or contextual datasets (weather, astronomical, seismological). Participants expressed enthusiasm for the potential to link these disparate sources, but they also acknowledged the barriers posed by inconsistency in metadata, classification restrictions, missing or inaccessible records, and stigma around UAP reporting. Despite these challenges, groups converged on the outlook that with clear standards, prototype integration projects, and intentional collaboration across organizations, it is possible to create interoperable and sharable datasets that would enable more rigorous and scalable analysis of UAP reports. Breakout Session #2: Pathways for data analysis and interpretation at scale [DAY 1] The second breakout session explored methods and limitations for analyzing UAP narrative data. Across groups, participants grappled with the tension between extracting operationally useful signals and respecting the experiential, cultural, and historical richness embedded in reports. Overall, groups agreed that UAP narratives cannot be reduced to a single analytic approach. Corpus-level methods (time/space clustering, keyword trends, statistical correlation, graph analysis) are useful for pattern detection and hypothesis generation, while narrative/experiential methods (phenomenology, discourse analysis) are useful for preserving meaning, cultural context, and witness voices. Infrastructures should allow these modes to coexist. Breakout Session #3: Cleaning, organizing, and linking data: What can and should be done? [DAY 2] The third and final breakout activity analyzed the structure of a hypothetical online reporting form that has collected 1,000 UAP reports stored as PDF files to identify possibilities for data 5 analysis with the data collected, as well as potential improvement of the form. The discussion led to the following overarching suggestions that are broadly informative for online UAP reporting tools. 1.Intake flow and structure: • Begin with a free-text box (and optional audio upload) where the witness provides their account in their own words. Use AI-assisted extraction to propose structured fields, which the witness can then confirm or correct. • Frame questions around what was pe