Idioodi juhend andmete küpsetamiseks propagandistidele, kes soovivad neid alustada

Vaadake lähemalt ülaltoodud slaidi rahvusvahelisest küsitlusest, mis viidi läbi paar kuud pärast koroonaviiruse puhangut: Nii näeb välja efektiivne propaganda. Ja tegelik mõju oli veelgi suurem, sest „pärismaailma” numbrid, mida kasutati arvutamaks, kui halvasti inimesed Covidi riske liialdasid, pärinesid muidugi ise... maailma silmapaistvaimatelt propagandaorganisatsioonidelt (mis maskeerusid rahvatervise asutusteks). Kes ise juba niigi metsikult Covidi riske liialdasid.

Tõhusa propaganda kunst on ulatuslik distsipliin, mis nõuab hoolikat ja põhjalikku õppimist – ja üle vaadata — aeg-ajalt. Algajal võib see olla väga keeruline omandada. Isegi kogenud propagandist võib vahel langeda lõksu, arvates, et propaganda loomine ja levitamine on lihtne ettevõtmine – mis on hea viis võita alaline ja täielikult tasustatud Siberi puhkus. Tavaliselt pole nii lihtne ülesanne kogu ühiskonda iga päev, 365 päeva aastas, lõputult segadusse ajada.

Järgnev lühike juhend annab nii pürgivale propagandistile, Maailma Majandusfoorumi lakei'le, kommunistlikule aparattšikule, ärkveloleku marksistile kui ka kogenud valitsusbürokraadile tööriistad ja teadmised, mis on vajalikud oma paljulubava ande arendamiseks propagandakunsti täieõiguslikuks meisterlikkuseks.

See raamat on natuke pikk!! Seega ärge arvake, et peate seda korraga otsast lõpuni lugema, sest see viib läbipõlemiseni ja te ei suuda meeles pidada sisalduvat olulist teavet.

See juhend on jagatud järgmisteks osadeks:

I jagu. Mõisted - Kuidas sõnu, termineid ja mõõdikuid ümber defineerida, et need oleksid kooskõlas režiimi narratiiviga

II jagu. Andmete kureerimine - Kuidas kaaperdada andmete salvestamise, aruandluse ja avaldamise protsesse

III jagu. Ametliku teaduse osaks loetavate andmete kontrollimine - Kuidas kontrollida ja andmeid kontrollida ning režiimile mittevastavaid andmeid hävitada, et need ei ilmuks kunagi ametlikus teaduses ega režiimi andmekogumites

IV jagu. Kuidas uuringut manipuleerida - Täpselt nii see kõlab

V jagu. Andmekogumite manipuleerimine - Mõnikord on vaja teha väike andmeoperatsioon, et muuta andmebaaside sisu, mis on vastuolus režiimi arutluspunktidega, mida ei saa lihtsalt välja juurida.

VI jagu. Tõendusstandardite kontroll - Kuidas luua tõendite hierarhia, mis asetab režiimisõbraliku teaduse tippu ja režiimivaenuliku teaduse lõppu (Mariaanide süvikus)?

VII jagu. Teaduse kiriklikud autoriteedid - Kuidas tagada, et teaduslikud autoriteedid kordaksid režiimi fakte ja narratiive usaldusväärselt?

Järelsõna - Seob kõik kenasti kinni, nagu üks Peter Hotezi kikilipsudest (ta on eriti ärritav režiimi kuulsusteadlane)

I jagu – Mõisted

"See, kes kontrollib keelt, kontrollib masse."
— Saul Alinsky, Reeglid radikaalidele

See, kuidas me kontseptsioone või kategooriaid defineerime, määrab, millist killukest reaalsest maailmast need edastavad või esindavad – või mida nad ei edasta ega esinda.

Paindlikud definitsioonid ning meelevaldne ja kapriisne standard definitsioonide määramiseks on iga tõhusa propagandisti jaoks hädavajalikud. Vaatamata parimatele pingutustele, isegi kogenud, satuvad asjatundlikud propagandistid paratamatult olukordadesse, kus olemasolevad kureeritud andmed või inimeste elukogemused on ametliku režiimi narratiivi jaoks problemaatilised.

Seega nõuab efektiivne propaganda võimet olla paindlik ja paindlik andmete sisu kontrollimiseks, eriti juba olemasolevate tavapäraste mõõdikute puhul, millest avalikkus on harjunud kuulma ja mida on kurikuulsalt raske lihtsalt kaduma panna (erinevalt sellest, kui lihtsalt on võimalik dissidentlik teadlane YouTube'ist või Facebookist kaduma panna). Näiteks ei saa romaani "Kohutav haiguspandeemia" kontekstis vältida "surmadest" rääkimist – peamine viis, kuidas inimesed haiguse raskusastme hindamisega suhestuvad, on alati ennekõike "Kui palju inimesi sellesse haigusesse suri?". Kuid romaani "Kohutav haigus" kontekstis saab "surma" tähendust muuta, kui soovite suurendada või vähendada inimeste arusaama sellest, kui surmav see on.

Praktikas tähendab see seda, et kui termini või kontseptsiooni tavapärane mõistmine näitab, et tegelikkus ei vasta päris režiimi soovitud narratiivile, tuleb vaid mõnda definitsiooni muuta ja voilà, probleem lahendatud.

Nagu paljud tuntud kommunistlikud propagandistid läbi ajaloo on täheldanud: „Kes kontrollib keelt, see valitseb maailma.”

Definitsioonide muutmiseks või problemaatilisest vastuvõetavaks üleminekuks on mitmeid viise:

I-1. Definitsiooni piiramine

Kui millegi tavapärane definitsioon sisaldab kontseptsioone, andmeid või teavet, mis on vastuolus režiimi dogmaga, tuleks definitsiooni piirata nii, et see ei sisaldaks enam soovimatut teavet. Selleks on palju võimalusi. Seega loetleme mõned levinumad tunnuste tüübid, mida saate definitsiooni tõhusaks piiramiseks kasutada: Piira definitsiooni ajaintervalliga: Oletame, et vaktsineeritud inimesed haigestuvad kardetud haigusesse väga sageli esimese 30 päeva jooksul pärast vaktsineerimist ja 90+ päeva pärast vaktsineerimist, kui vaktsineeritakse Glorious vaktsiiniga. See on suur probleem, sest inimesed arvavad, et Glorious vaktsiin ei ole efektiivne:

Lihtsamalt öeldes on ülaltoodud diagrammil näha, et juhtumite arv miljoni inimese kohta on järgmine:

1. Enne vaktsineerimist: 500 kardetud haiguse juhtu miljoni inimese kohta
2. 10 päeva pärast vaktsineerimist: 3,000 kardetud haiguse juhtu miljoni inimese kohta
3. 20 päeva pärast vaktsineerimist: 1,700 kardetud haiguse juhtu miljoni inimese kohta
4. 30 päeva pärast vaktsineerimist: 100 juhtu miljoni inimese kohta

See on Glorious vaktsiini väga häbiväärne efektiivsus – midagi, mida ei saa lubada püsima jääda. Üks lahendus on lihtsalt muuta „vaktsineeritud” definitsiooni nii, et see viitaks isikule, kellele on Glorious vaktsiini süstimisest möödas 30–90 päeva – teisisõnu, kõiki, kes on vaktsineerimisest 30 päeva jooksul või hiljem kui 90 päeva, ei loeta vaktsineerituks.

Seda taktikat kasutasid teerajajaks peaaegu kõik tsiviliseeritud maailma rahvatervise asutused, kus Covid-vaktsiinide puhul piirdus „täielikult vaktsineeritud” määratlus sõnadega „14 päeva pärast teist doosi”.

Piira määratlust koguse, näiteks riskipositsioonide arvu järgi – Näiteks kui kamp inimesi, kes said ühe või viis annust imeravimit Mirafaucivir, suri (esimene annus tapab inimesed, kes on selle toksilisuse suhtes eriti vastuvõtlikud, ja viis annust on liiga mürgine peaaegu kõigile), siis piirake "MiraFauciviriga ravitud" määratlust 1–5 annusega:

Definitsiooni saab piirata, lisades sinna absurdseid tingimusi, mida on peaaegu võimatu täita. Näiteks võite proovida kasutada järgmisi tingimusi, et piirata "vaktsiinist tingitud surma" definitsiooni äsja loodud Glorious Vaccine'i massilise vaktsineerimiskampaania kontekstis:

Sellistel tingimustel on üsna raske kunagi leida „kinnitatud” juhtumit, kus keegi oleks hiilgava vaktsiini tõttu surnud.

(Selle näite definitsiooni täieliku efektiivsuse tagamiseks tuleb lahkamise ajal võimalikult palju takistusi leida.)

I-2. Laienda definitsiooni

Vastupidi, mõnikord võite soovida millestki rohkem, kui tegelikult on. Definitsioonide laiendamine on suurepärane lahendus – definitsioonide piiramiseks tehke lihtsalt ülaltoodud juhised vastupidiseks.

Seega, kui teil on vaja, et kardetud haiguse tagajärjel oleks rohkem surmajuhtumeid kui on tegelikult inimesi, saate laiendada „kardetud haigusest tingitud surma” definitsiooni „iga surmajuhtumini 30 päeva jooksul pärast positiivset testi” ja nagu võluväel on teil käes täiemahuline pandeemia.

Selle illustreerimiseks oletame, et pärast 12 kuud kestnud kardetud haiguse levikut suri kardetud haigus tegelikult vaid 7 inimest 100,000 30 nakatunu kohta – mitte just hirmutav. Te teete väikese nipi ja laiendate „kardetud haigusest tingitud surma” definitsiooni millekski sarnaseks, mida CDC välja tõi – „iga surm XNUMX päeva jooksul pärast kardetud haiguse positiivse testi saamist”. Kuna iga päev sureb palju inimesi, siis kui te neid kõiki massiliselt testite, avastate paratamatult terve laevatäie surnud inimesi, kellel juhtus olema kardetud haigus surma ajal, kuigi nad surid millegi täiesti mitteseotud tagajärjel, näiteks vähi või autoõnnetuse tagajärjel. Vaadake, kui suurt vahet see teeb:

New Yorgi osariik pakub klassikalise näite sellest, kuidas laiendada „hirmuäratava haigusest tingitud surma” definitsiooni, et luua mulje ajaloos kordumatutest ülimalt hirmutavatest apokalüptilistest pandeemiatest – vaadake vaid järgmist uhket avatud definitsiooni „tõenäolise” koroonasurma kohta:

ETTEVAATUST: Sa pead alati olema ettevaatlik ja MITTE KUNAGI, KUNAGI, KUNAGI – KUNAGI!!! – selgitama avalikkusele selges ja kokkuvõtlikus keeles, kuidas sa neid süüdistad. Järgnev sundimatu viga 2020. aastal Illinoisi rahvatervise direktori dr Ngozi Ezike'ilt on just selline asi, mis annab sulle kiire üheotsapileti Gulagi – ta ütles avalikul pressikonverentsil tegelikult järgmist (vt allpool olevat manustatud videot):

„Seega on juhtumi definitsioon väga lihtsustatud. See tähendab, et surma hetkel oli tegemist Covid-positiivse diagnoosiga. See tähendab, et kui viibisite hospice'is ja teile oli juba antud paar nädalat elada ning seejärel diagnoositi teil ka Covid, loetakse see Covid-surmaks. See tähendab tehniliselt, et isegi kui surite selgel alternatiivsel põhjusel, aga teil oli samal ajal Covid, loetakse see ikkagi Covid-surmaks.“

Ta tegi muidugi õigesti, kasutades nii imeliselt laiaulatuslikku definitsiooni koroonasurmade kohta, aga ta lasi rumalalt ja hoolimatult kogu maailmale silmad ette. Selline hooletu apsakas võib terve propagandakampaania üleöö nurjata. Ja ka selline asi, mis võib karjäärile lõpu teha (või veel hullem):

 I-3. Mõtle välja täiesti uus definitsioon

Mõnikord pole lihtsalt võimalik varjata üldlevinud arusaama millestki, mängides pelgalt definitsiooniga äärealadel. Sellisel juhul võite astuda julge sammu ja defineerida sõna, mõiste või kategooria täielikult ümber, et see vastaks teie propagandavajadustele. Pidage lihtsalt meeles, et inimesi võib olla veidi raskem veenda, et vana definitsioon on nende kujutlusvõime vili.

Võtame näiteks CDC (jep, me tsiteerime CDC-d palju; nad on ju maailma silmapaistvaim tervisepropaganda organisatsioon), mis muutis "vaktsineerimise" definitsiooni mitu korda kuue aasta jooksul:

Külgriba: Ülaltoodud säuts annab õppetunni vajadusest kontrollida petturitest seadusandjaid, kes võivad proovida teie propagandapüüdlusi teisitimõtlemisele asuda või isegi paljastada. Te ei vaja lisapeavalu, mis kaasneb selgete tõenditega teie keelelise reetlikkuse kohta, mida Kongressi või parlamendi saalist avalikkusele edastatakse (ega veelgi suuremat peavalu, kui teid Siberisse pagendatakse patukahetsejana sellise asja juhtumise lubamise eest).

Vahel võid isegi avastada, et oled lõksus sõnade tavalise vestlustähenduse poolt, kus need toovad esile midagi, millele sa ei saa endale lubada, et inimesed tähelepanu pööraksid. Sellisel juhul oled sunnitud keele olemuses tegema põhimõttelise muudatuse. See on omamoodi tuumavõimalus juhuks, kui sa ei saa midagi muul viisil varjata ja ka ei saa endale lubada selle varjamata jätmist.Ettevaatust!! Selline julge ettevõtmine on seotud märkimisväärse raskusastmega, kuna paljud inimesed kalduvad sellisele avatud ja julgele keelevahetusele vastu seisma – sarnaselt sellele, kuidas paljud valgustamata ludiidid seisavad vastu soovahetusele.).

Näiteks võtame termini „rahumeelne protest”:

Muidugi on „piiratud” subjektiivne termin, mille täpsed kontuurid on ebamäärased, mis annab teile palju vabadust kirjeldust peaaegu kõigele rakendada, olenemata sellest, kui ebajärjekindel või sobimatu see rakendus on, nagu näitab see reaalse elu meediakajastus, mis ei vaja edasist kirjeldust:

I-4. Kategooriate kombineerimine

Mõnikord pole lihtsalt praktiline või teostatav andmeid vormida ainult definitsioonide muutmise teel. Pole aga vaja muretseda – kui definitsiooni muuta ei saa, saab muuta andmepunkti või kategooriat ennast, millega inimesed on harjunud, et sõna või fraas viitab. Inimesed ei ole häälestatud kategooriate või andmepunktide peentele või nüansirikastele erinevustele ning meedia seob enamiku asju niikuinii abivalmilt kokku, muutes selle lihtsaks ja mugavaks nipiks. Näiteks võite proovida:

• Erinevate vanuserühmade kombineerimine:

Oletame, et see Hiilgava Vaktsiin muudab hulga lapsi zombideks. See on režiimile päris halb. (Mis tähendab, et peaksite mõned teadlased ülejäänud karjääriks Antarktikasse kliimauuringute jaama tööle määrama. Ilma sokkideta.)

Esiteks tuleb seda uudset seisundit alati nimetada „ohutuks ja efektiivseks muundumiseks lihasööjaks zombiks“. Lihasööja osa põhjus on lihtne: „lihasööja zombi“ kõlab liiga hirmutavalt ja tavaline „zombi“ jätab mulje, nagu oleksid zombid põhimõtteliselt surnud – st kallid lapsed on surnud –, millest kumbagi ei taheta jätta.Kuigi meie hüpoteetiline näide praktikas tõenäoliselt ei realiseeru, on põhimõte asjakohane ja rakendatav igas olukorras: midagi tuleb alati nimetada viisil, mis annab edasi tunde, milliseid muljeid soovite inimestes jätta.)

Teiseks, kuna zombistumismäär 12–17-aastaste vanuserühmas on nii kõrge, et see on ilmne kõigile, kes andmeid vaatavad (allpool olev tabel), peate sellega tõenäoliselt tegelema. Seega, selle asemel, et esitada andmeid vanuse järgi jaotatuna, kus inimesed märkavad kohe laste zombistumiskasvu hüppelist kasvu, esitage andmed kombineeritud vanuserühmana, mis on piisavalt suur, et signaali varjata või ära pesta:

Nüüd ei pane keegi tähele, et andmed näitavad selget ohtu, et lapsed muutuvad Hiilgava vaktsiini tõttu lihasööjateks zombideks.

Või vastupidi, eeldades, et lapsed ei sure kardetud haigusesse piisavalt kiiresti, et emmesid hirmutada, saate esitada kardetud haiguse surmajuhtumite andmed kombineeritud vanuserühmast 0–50, mis jätab mulje, nagu oleks selles rühmas nii palju surmajuhtumeid, mis hõlmab lapsed:

• Erinevate demograafiliste rühmade kombineerimine:

Sama mõte mis vanuserühmade puhul; oletame, et peate vältima olukorda, kus kodanikud saavad aru, et see kardetud haigus on tegelikult ohtlik ainult haiglaselt rasvunud inimestele – mis on halb:

• esiteks sellepärast, et siis nad ei kardaks kardetud haigust
  • Teiseks võivad inimesed hakata kahtlema rasva tervislikkuses, mida ei saa lubada, sest nad võivad hakata kahtlema režiimi narratiivis „rasvapositiivsuse” osas ja kes teab, mida veel pärast seda.

Seega peaksite esitama kardetud haiguse surmajuhtumite andmed lihtsalt kombineeritud kategooria abil, mis hõlmab kõiki kaaluidentiteedi tüüpe:

• Erinevate ajavahemike kombineerimine

Oletame, et märkate, et kohutavasse haigusesse suremine väheneb iga kuuga – see võib olla katastroofiline režiimi plaanidele, mis nõuavad inimestelt usku, et kohutava haiguse pandeemia kestab veel paar kuud täies hoos. Kui inimesed arvavad, et kohutav haigus on vaibumas, siis on see suur kaotatud võimalus kasutada kohutava haiguse kriisi ühiskondliku ümberkujundamise vahendina, et kindlustada ja kindlustada režiimi võimu.

Seega surmajuhtumite andmete esitamise asemel kuude kaupa tuleks kõik kolm kuud ühendada uude kategooriasse „kolme kuu keskmine“, mis varjab allpool illustreeritud langust jaanuarist märtsini:

• Erinevate geograafiliste jurisdiktsioonide ühendamine

Oletame, et riigis on kurikaelne osariik, mis tekitab probleeme režiimile, kes ei järgi režiimi juhiseid kardetud haigusega võitlemiseks, mida me nimetame Surma Sanistaniks. Kui nad näitavad paremaid või isegi võrdseid tulemusi kui ülejäänud riik, kus nad on head kodanikud ja järgivad režiimi juhiseid, oleks see üsna halb. Oletame lisaks, et selles halvas osariigis on linn või maakond, mis on lojaalne režiimile alluv maakond, mis järgib kõiki režiimi juhiseid, kuid mille suremus on palju kõrgem kui ülejäänud Surma Sanistanis. Mis on väga-väga halb. Lahendus? Saate esitada andmed kogu osariigi kohta, nii et inimesed ei näe, et lojaalsel maakonnal, mis järgib režiimi juhiseid, on suremus 10 korda suurem kui ülejäänud osariigis. On isegi boonus: saate osutada kogu Surma Sanistani osariigile kui läbikukkumisele, sest lojaalne režiimile alluv maakond paneb kogu osariigi palju halvemini paistma!

Kõigi linnade ja maakondade ühendamine ebalojaalses riigis, et varjata lojaalsetele režiimile allutatud linnadele ainuomaseid probleeme, on üks levinumaid propagandataktikaid, mida kasutatakse ebasoodsa teabe varjamiseks, näiteks režiimile lojaalsete linnade oluliselt kõrgema kuritegevuse määra kohta võrreldes kurja opositsiooni kontrolli all olevate linnadega.

(Külgriba: Kõrge kuritegevuse tase on muidugi hea asi, mis on režiimi teadlik valik – kõrge kuritegevuse tase on režiimile kasulik, sest ebastabiilsus muudab inimesed türanliku valitsuse lahendusena vastuvõtlikumaks.)

Illustreerimiseks toon siin ühe režiimi peamise meedia häälekandja geniaalse illustratsiooni:

Vaadake karmiinpunases kastis olevat alapealkirja – vaadake, kuidas nad osavalt punast sõrmega näitavad. Ühendriigid kõrge kuritegevuse määra puhul, mis on kõik punaste osariikide sinistes linnades, aga mitte ülejäänud osariigis, kus valitsemine on "punane"? Täpselt.

• Erinevat tüüpi efekti või nähtuse kombineerimine. Näiteks kui teatud haigusseisundi alatüübi esinemine suureneb – näiteks haruldaste vähivormide murettekitav suurenemine pärast Glorious Vaccine'i kasutuselevõttu, mis võib panna inimesi kahtlema ametlikus narratiivis, et Glorious Vaccine on kõige ohutum objekt, mis eales loodud või avastatud universumi ajaloos –, saab signaali varjamiseks kasutada üldist vähikategooriat – mis on 1,000 korda suurem.

Teine viis kategooriate kombineerimiseks on see, et te ei avalda kunagi konkreetseid andmeid erinevate rühmade või alamhulkade kohta – see saavutati täiuslikult, kui koroonapandeemia algas. Vaatleme järgmisi küsitlustulemusi, mis näitavad iga vanuserühma koroonasurmade osakaalu kõrvuti nende vanuserühmade osakaaluga, kes kartsid, et koroonad nad tapavad. (Sinised tulbad näitavad iga vanuserühma osakaalu, kes kartsid koroonasse sattumise pärast, rohelised tulbad näitavad iga vanuserühma osakaalu koroonasurmade koguarvust.)

Kui inimesed oleksid mõistnud, milline on nende tegelik surmarisk, peaksid sinised tulbad olema vähemalt roheliste tulpade tasemel. Kui sinised tulbad on dramaatiliselt kõrgemad, on see brutaalselt tõhusa propaganda tulemus, mis ühendab kõik vanuserühmad ühte kategooriasse ilma neid kunagi eristamata:

Tõeline vapustav edu!!

I-5. Jaotatud kategooriad

Mõnikord on vaja kategooria jagada, selle asemel et seda teisega kombineerida. Lihtsalt tehke kategooriate ühendamiseks ülaltoodud raamistik vastupidiseks.

See kena väike manööver on eriti kasulik siis, kui teil on vaja saada midagi alla statistilise olulisuse läve.

Kuna statistiline olulisus on andmetes ja teaduses üsna oluline mõiste, on hea mõte selgitada, kuidas see toimib.

Tavapärases meditsiinilises akadeemilises/teaduslikus keeles kasutatuna tähendab statistiline olulisus põhimõtteliselt seda, et tõenäosus, et midagi ei ole juhuslik, on väiksem kui 5%.

If Sa viskad münti 10 korda, 7 pea viskamise tõenäosus juhuslikult on 11.72% – statistiliselt MITTE oluline. Kui visata münti 100 korda, on 70 pea viskamise tõenäosus juhuslikult imeväike 0.0023% – VÄGA statistiliselt oluline (sest see on palju vähem kui 5%) – mis tähendab, et seda ei saa mõistlikult omistada juhuslikkusele, vaid pigem millegi konkreetse (näiteks petmise) tõttu, mis pani mündi 70% ulatuses kulli viskama.

Miks see nii on? 7/10 saamiseks on vaja vaid kahte lisamündivisket – see on väike seeria. Sellised väikesed kõrvalekalded võivad kergesti juhuslikult juhtuda. 70/100 saamiseks on aga vaja 20 lisamündivisket – tõenäosus saada *20* lisamündivisket kokku vaid 100-st juhuslikult on tühine. Seega, kui näeme 70 viskest 100 pead, võime eeldada, et toimub mingisugune petmine, sest see on väga-väga ebatõenäoline.

Saate seda enda kasuks ära kasutada statistiliselt olulise signaali jagamiseks ja vallutamiseks – saate jagada kategooria, kus on statistiliselt oluline signaal millegi kohta, mis on režiimi doktriini vastane, väiksemateks kategooriateks, et jagada signaal '70/100'-st hunnikuks '7/10'-sid, mis individuaalselt ei ole statistiliselt olulised.

Seega, kui näiteks pärast imelist ja hiilgavat vaktsiinikampaaniat on märke, et surmajuhtumeid 100 XNUMX elaniku kohta aastas rohkem, saab avaldada surmajuhtumite andmed vanuserühmade kaupa, kus üheski vanuserühmas ei ole surmajuhtumite arvu statistiliselt olulist suurenemist (ja saab väita, et see on tõenäoliselt „kardetud haigusest“ tingitud ülejääk, mis on tingitud selle haiguse tüsistustest):

Ettevaatust: Ideaalis tuleks seda taktikat kombineerida millegi muuga; vastasel juhul saaksid inimesed jaotuse ümber konstrueerida, tehes lihtsaid aritmeetilisi tehteid kõigi vanuserühmade liitmiseks. Seega lisage kindlasti ka muid segadust tekitavaid nippe.

I-6. Kategooriate ümberjaotamine/ümberjoonistamine

Kategooriate täielikule ühendamisele on peenemalt lihvitud alternatiiv nende ümberjaotamine – niiöelda piiride ümbertõmbamine. Seda saab teha mis tahes tunnuse abil, mille järgi kategooriaid eristatakse.

Illustreerimiseks, naastes meie näite juurde kurjast ja ebalojaalsest Surma-Santistani riigist, saab kogu osariigi üheks osariigi statistikaks ühendamise asemel salaja ümber joonistada osariigi sees olevate maakondade geograafilised piirid, et saada kardetud haiguste andmeid, näiteks nii – vaadake, mis juhtub, kui muudame maakondade piirid rohelisteks joonteks:

Märge: See ei tähenda, et peate maakondi poliitilistel ja muudel eesmärkidel, näiteks valimisringkondade jaoks, sõna otseses mõttes ümber joonistama; te lihtsalt kasutate erinevaid piire ainuüksi kardetud haiguse statistika eesmärgil. (Elanikkond aga eeldab, et peate silmas tegelikke olemasolevaid maakondi ja seetõttu ei saa aru, et te neile kiire piiri tõmbasite. Seda nimetatakse propagandaks põhjusega.)

I-7. Vedelike definitsioonid

On olukordi, kus sul võib tekkida paradoksaalne vajadus kasutada ühe asja jaoks kindlat definitsiooni, kuid samal ajal tuleb seda definitsiooni vältida millegi muu jaoks. Sellistel juhtudel pead käituma nagu sõnaraamat – sõnaraamatutes on tavaliselt ühe sõna kohta mitu erinevat definitsiooni, sama saad teha ka sina.

Näiteks sõna „naine” defineeritakse mõnikord kui „täiskasvanud inimest, kellel on naiselikud anatoomilised ja geneetilised omadused”, näiteks naise valikuõiguse arutamisel; ja mõnikord kui „isikut, kes identifitseerib end naisena”, näiteks organiseeritud spordi kontekstis.

II jagu – Andmete kureerimine

Veelgi parem kui vormitavate definitsioonide järgimine on vältida olukordi, mis nõuavad definitsiooni nihutamist.

Parim viis selliste probleemide vältimiseks on andmete kureerimine viisil, mis väldib võimalike peavalude tekitamist, kasutades ühte või mitut järgmistest proovitud ja testitud meetoditest andmete kureerimise, korraldamise ja esitamise korruptiivseks kaaperdamiseks.

II-1. Ärge diagnoosige ega tuvastage midagi

Kui patsient tuleb pärast Glorious vaktsiini võtmist haiglasse mitme neuroloogilise defitsiidiga ja saadetakse koju oma "ärevuse" raviks mõeldud Xanaxi retseptiga, ei genereeri see üheski andmebaasis neuroloogilise defitsiidi diagnoosi. Kui Glorious vaktsiini põhjustatud seisundi diagnoosi – või diagnostilist koodi mõnes suures valitsuse või kindlustusandmebaasis – ei ole, tähendab see, et Glorious vaktsiiniga seotud diagnoositud vigastuste olemasolu varjamiseks tuleb kasutada definitsioonilisi trikke. Seega peaksite tagama, et inimesed, kes vastutavad diagnoosimise või probleemsete või vastuoluliste andmete/tähelepanekute tuvastamise eest, väldivad seda.

Siinkohal tasub rõhutada, et patsiendid lasevad oma arstidel kergesti arvata, et „kõik on nende peas kinni”, isegi kui nad teavad, et neil on tõsised, elu muutvad meditsiinilised vigastused, mis muudavad nad puudega ja täiesti võimetuks tegutsema. mida nad iga päev kogevad.

Illustreerime seda järgmise hüpoteetilise stsenaariumiga:

Režiimiametnikud näevad, et valitsuse kontrolli all olevas PROPAGANDA Ohutusseire andmebaas loodi Glorious vaktsiini ohutuse jälgimiseks –

– esineb signaal VAMP-sündroomi kohta (Vaktsent Aseotud Metamorfoloogiline Pnähtused) tingimused:

Patsient saabub arsti kabinetti kiire ja ägeda valuhoogudega. Renfieldi sündroom (verejanu), äärmuslik valgustundlikkus, väljendunud makrodontiaja raske kontaktdermatiit hõbedast, mis kõik algas mõne tunni jooksul pärast Glorious vaktsiini süstimist. See on ilmne VAMP-sündroomi kõrvaltoime juhtum – patsiendi seisund vastab täieliku vampirismi diagnostilistele kriteeriumidele ja seisundi põhjustas Glorious vaktsiin (kuna teie, arst, saate julgelt välistada kõik muud põhjused ning VAMP-sümptomite kohene avaldumine pärast süstimist on üsna enesestmõistetav näitaja, et Glorious vaktsiin põhjustas sümptomid).

Kuigi patsient näeb, et tal pole ilmselgelt õigus – ta tunneb ülekaalukat kiusatust teie pulseerivat kägiveeni näksida, ta ei talu akna ees olemist, kui rulood pole täielikult ette tõmmatud, ta hammustab kogemata oma äsja ülipikkade ja teravate esihammastega paar tükki keelest ning nende nahk hakkab kooruma, kui nad puudutavad hõbedaseid perekonna pärandesemeid – mis siis?? Võite ikkagi patsiendile öelda: „See on teie peas“ ja saata ta koju Xanaxi retseptiga (ja võib-olla paari kotikese O-negatiivse verega, kui tunnete, et patsient ei pruugi end enam kaua kontrollida ja te ei soovi, et teie kägiveen talle lõunat pakuks). Ja patsient lepib sellega tegelikult ja läheb koju ilma suurema võitluseta.

See väldib kenasti isegi VAMP-sündroomi diagnostilise kirje genereerimist, seega pole üheski andmebaasis midagi kajastuda.

Te oleksite üllatunud, kui paljud arstid on sedavõrd kuulekad, et veenavad end, et karvane naine sabaga, mis tund aega pärast Glorious vaktsiini saamist eikusagilt välja kasvas, pole Glorious Vaccine'iga mingit pistmist.

(märkused: Tõsiselt rääkides on oluline välja mõelda meeldejäävad akronüümid või nimetused asjadele, mis jätavad mulje sellest, kuidas te soovite, et inimesed asja näeksid, seega ärge kasutage seda näidet päriselus, sest see annab edasi, et te ei suhtu ohutusjärelevalvesse tõsiselt ja suurendab tõenäosust, et inimesed usuvad, et üritate varjata Glorious Vaccine'i tegelikke ohutusprobleeme.)

II-2. Millegi ülediagnoosimine või ülemäärane tuvastamine

Vastupidi, kui teil on vaja millestki rohkem toota, kui seda on käepärast saada, siis lihtsalt pöörake punkt 1 ümber. Näiteks kui soovite, et inimesed kardaksid kardetud haigust rohkem, saate rakendada masstestimise režiimi, et suurendada kardetud haiguse „kinnitatud” juhtumite arvu. Samuti veenduge, et kasutate teste, mis annavad väga kõrge positiivsete tulemuste määra, olenemata sellest, kas need on tõesed või mitte.

Millegi jälgimise või testimise suurendamisega saate luua mulje, et testitavate asjade arv suureneb, või vähemalt säilitada fassaadi, et see on endiselt olemas. Vaatleme järgmist illustratsiooni vanast heast USA-st – ülemisel diagrammil on näha, et kui igapäevaste Covid-testide arv suurenes, langes positiivsete testide osakaal samal ajal enam kui 75% (alumine diagramm). See suutis hoida juhtumite arvu suhteliselt kõrgel (keskmine diagramm), seega isegi kui positiivsete testide osakaal langes >75%, vähenes uute juhtumite arv samal perioodil vaid umbes 25%.

See juhtumite toore arvu mõttetu suurenemine, mis oli täielikult tingitud suuremast testimisest, viis siiski selliste pealkirjadeni nagu see suurepärane NBC paanikapornoartikkel, mis avaldati 11. juunil 2020:

Pidage meeles: Sa leiad, mida otsid, ja leiad seda, mida otsid, veelgi rohkem.

II-3. Ärge teatage diagnoositud või tuvastatud haigustest

Mõnikord ei ole võimalik vältida millegi diagnoosimist või tuvastamist, mida on parem avastamata jätta. Sellisel juhul saate vähemalt veenduda, et täheldatut ei lisata ametlikesse aruannetesse ega andmetesse:

Individuaalsemal tasandil peaksite andma juhiseid kohapealsetele arstidele, meditsiinipersonalile ja administratiivpersonalile, et nad MITTE diagnoosiksid asju, mida te ei soovi andmekogumites kuvada. Ärge kartke kasutada rahalisi stiimuleid, et lojaalsetele ja režiimi järgivatele arstidele magusat raha pakkuda. Ärge olge siin kitsi – ennetamine on peaaegu alati odavam (ja vähem stressirohke) kui probleemide lahendamine pärast nende tekkimist.

Isegi neil harvadel juhtudel, kui arst ei saa vältida patsiendil raske haigusseisundi diagnoosimist, mis tekkis kohe pärast Glorious vaktsiini manustamist, saab arst siiski vältida kõrvaltoime teatamist Glorious vaktsiini vigastuste andmebaasi.

Teise võimalusena, kui Glorious Vaccine'i vigastuste dokumenteerimise süsteemi andmebaas sisaldab ikkagi liiga palju problemaatilisi aruandeid, mis seavad kahtluse alla vaktsiini ohutuse, on kaks asja, mida peate tegema.

Esimene on paigutada mõned andmebaasi administraatorid Somaalia rannikule, kus piraadid aega veedavad, et ülejäänud saaksid end kokku võtta ja lõpetaksid nii paljude teadete edastamise. Te maksate neile töö eest, milleks on avalikkuse arvamuse säilitamine, et Glorious Vaccine on kõige ohutum kunagi leiutatud ravim; ebaõnnestumine pole vastuvõetav.

Teine on MITTE avalikustada andmebaasis olevaid problemaatilisi aruandeid. CDC andis endast parima, kuid lõpuks sai petturitest kohtunik nad lüüa (mis rõhutab vajadust omada kontrolli ka kohtusüsteemi üle):

II-4. Ärge lubage uurida nähtusi, mille tulemused võivad probleeme tekitada

„Sa leiad, mida otsid” ütluse teine ​​külg on see, et „sa ei leia, mida sa ei otsi”, seega veendu, et keegi ei hakka otsima võimalikke märke millestki, mis võiks režiimi narratiivi jaoks problemaatiline olla. Kui näiteks režiim „kogemata” kolmanda maailma linnas katku vallandab, ei saa tüütud sotsiaalmeedia vandenõuteoreetikud juhtunut välja nuputada, seega on parem veenduda, et keegi ei tee lahkamisi ega testi haigeid inimesi.

CDC pakub veel ühe näite heast ennetavast strateegilisest mõtlemisest, et hoida eemal režiimile potentsiaalselt kahjulikke andmeid:

CDC on väga targalt teinud ka seda, et pole veel tellinud ühtegi lahkamist tuhandete ja tuhandete surmajuhtumite kohta, mis on teatatud CDC enda VAERS vaktsiiniohutuse jälgimise andmebaasis.Kas mäletate I jaotisest seda osa, kus lisati definitsioonidele absurdseid tingimusi? Kui ei mäleta, on kõige parem materjal üle vaadata, et see oleks teil käepärast.)

II-5. Avalda esmalt ainult osa andmetest

Tihtilugu saab lihtsalt ühe osa andmete avaldamise ja teise osa hilisemaks jätmise abil luua vale narratiivi, mis juurdub. Seega, kui lõpuks ülejäänud andmed avaldatakse, pole oluline, et need on vastuolus nüüdseks aktsepteeritud dogmaks muutunud alusega.

Näiteks kui teil on vaja kujutada kardetud haigust laiemalt levinuna, kui see tegelikult on, võiksite järgida Virginia tipptasemel propagandistide eeskuju ja varjata mõnda negatiivset testitulemust, et suurendada positiivsete testitulemuste protsenti – mis jätab mulje, nagu oleks rohkem inimesi kardetud haigusesse haigestunud:

Teine stsenaarium, kus osalise andmete avaldamise tehnikat saab edukalt kasutada, on see, kui olete sunnitud avaldama andmeid mis tahes põhjusel, mis jätab režiimist tõeliselt halva mulje (seda juhtub). Seega soovite tõeliselt kahjuliku materjali avaldamist võimalikult kaua edasi lükata – kui piisavalt kaua oodata, lakkab see lõpuks olemast asjakohane. Samuti, kui avaldate kõik korraga, on šokitegur tohutu ja teil on suur segadus. Kui aga avaldate teavet tilkhaaval, siis skandaalsete tükkide avaldamise ajaks on „vau“-šokifaktor juba ammu kadunud ja inimesed ei pööra enam nii palju tähelepanu. Seda taktikat proovis ka FDA, kuigi petturitest kohtunik (rõhutades kohtuliku kontrolli kriitilist vajadust, et takistada taganenud kohtunikel režiimi kallale asumast) nurjab selle enamasti:

II-6. Piira vastuvõetavate andme- või teabeallikate valikut

Kui on allikaid, mis genereerivad režiimi narratiiviga vastuolus olevaid andmeid (seda juhtub aeg-ajalt hoolimata teie parimatest pingutustest), siis lihtsalt diskrediteerige need propagandana või millekski muuks ebausutavaks ja ohtlikuks, näiteks Vene bottideks. (Üldise rusikareeglina võite alati hädaolukorras ebamugava teabe süüdistada või omistada „Venemaa desinformatsioonile“.)

Selle taktika tõestuseks A oleks CDC hallatav VAERSi andmebaas. Kui VAERS näitas täiesti hullumeelset arvu vaktsiinivigastusi Covidi vaktsiini tõttu –

– kogu teadusaparaat sildistas VAERSi lihtsalt vandenõuteooriaks, mida kasutatakse ohtliku desinformatsiooni levitamiseks:

Kui aga need andmed pärinevad režiimi andmekogumitest, mida on liiga raske lihtsalt ebateadusliku prügina kõrvale jätta (jah, seda juhtub), siis lõpetage nende avaldamine ja selle asemel diskrediteerida neid kui halvasti üles ehitatud ja saatuslikest vigadest kubisevaid.

Selle põhimõtte illustreerimiseks võime kasutada UKHSA andmeid. Pärast seda, kui vaktsiini algne efektiivsus langes peaaegu kõigis vanuserühmades märkimisväärselt negatiivsele territooriumile (kuna vaktsineeritud inimestel oli KÕRGEM risk nakatuda Covidisse võrreldes vaktsineerimata inimestega), lõpetas UKHSA lihtsalt iganädalaste vaktsiini efektiivsuse andmete avaldamise:

UKHSA pakub ka hoiatava loo selle kohta, mis juhtub, kui probleemsete andmekogumite eemaldamisega liiga kaua oodata:

Selliseid pealkirju ei saa igal nädalal avaldada!! Nad oleksid pidanud selle andmestiku juba ammu enne lõpetama, kui vaktsineeritud hakkasid koroonasse rohkem haigestuma kui vaktsineerimata. See on sundimatu viga, selline idiootlik viga, mille pärast pead sõna otseses mõttes veerevad. Miks nad küll ootasid, kuni *võimendusannuse* efektiivsus 80-aastastel hakkas negatiivseks minema???? Keegi UKHSA-s pole seda raamatut tükk aega lugenud ja talle oleks väikesest arvustusest ilmselgelt kasu olnud...

II-7. Kasutage topeltstandardeid selle kindlaksmääramisel, milline teave on täpne ja usaldusväärne

Mõned propagandistid võivad kõhelda silmakirjalikkuse suhtes, sest nad tunnevad end paljastatuna, postuleerides avalikult kahte vastuolulist standardit, mida isegi mõned tavalised talupojad märkavad. Selle tungi vastu tuleb aga võidelda. Mõista, et topeltstandardite kasutamine suurendab eksponentsiaalselt sinu võimalusi avalikkuse petmiseks mõeldud vestluspunktide ja seisukohtade väljatöötamisel.

See kehtib eriti anekdootide kohta. Režiimi seisukohti toetavaid anekdoote, eriti neid, mis pärinevad režiimi poolt heakskiidetud allikatest, tuleks käsitleda kõrgeima tõendina; samas kui ketserlikest või heakskiitmata allikatest pärit anekdoodid, mis on vastuolus režiimi propagandaga, tuleb hukka mõista pelgalt anekdootlikena, millel puudub igasugune tõendusväärtus ja mis ei loe mitte midagi.

Seega on anekdoodid režiimile alluvatest arstidest ja lojaalsetest kodanikest, kes tapavad ja sandistavad inimesi, ümberlükkamatud tõendid, kuid anekdoodid vigastustest või surmadest Hiilgava Vaktsiini tõttu on vaid juhuslik kokkusattumus, kui mitte otsesed väljamõeldised, mida levitavad alatud šarlatanid, et režiimi mustata ja ohtu seada kõik head inimesed kõikjal, kes tahavad lihtsalt elus ja tervena püsida:

Topeltstandardite avalikul kasutamisel on ka oluline eelis – see sunnib elanikkonda arvama, et andmete või teabe usaldusväärsuse tegelik standard on lihtsalt see, mida režiim ütleb.

II-8. Andmete rikkumine oma narratiivi kaitsmiseks või tugevdamiseks

Mõnikord on probleemsete andmete vältimiseks kõige lihtsam taktika lihtsalt võltsandmete väljamõtlemine. Võite midagi täiesti tavalisest välja fabritseerida. Või võite kasutada nüansirikkamat lähenemisviisi ja moonutada andmeid, lisades peeneid vigu või eelarvamusi, mida tavainimesel on raskem märgata. Andmete fabritseerimiseks või võltsimiseks on lõputult võimalusi, liiga palju, et neid siin loetleda. Olge lihtsalt ettevaatlik ja võltsige andmeid viisil, mida pole lihtne avastada ega pöördprojekteerida.

Näiteks naastes meie eelmise hüpoteetilise olukorra juurde, kus on vaja, et elanikkond usuks, et kardetud haiguse juhtumeid on palju rohkem kui tegelikult on, on teine ​​viis kardetud haiguse kujutamiseks levinumana kombineerida praegu haigete inimeste arv juba paranenud inimeste arvuga. CDC tegi just seda, kui nad kombineerisid antikehade testid (mis mõõdavad juba Covidist paranenud inimeste arvu) PCR-testidega (mis mõõdavad praegu haigete inimeste arvu) üheks "positiivse Covid-testi tulemuse" mõõdikuks, lisades kavalalt kõik, kes on juba paranenud, PRAEGUSEKS haigeks:

Pane tähele ülaltoodud allajoonitud lauseid, need on üsna paljastavad.

Rohelise allajoonitud lause – „CDC meetod jätab mulje, et USA-l on suurem testimisvõimekus, kui see tegelikult on.„– pange tähele, kuidas CDC-l õnnestus sellest ühest manöövrist hiilgavalt mitu propagandaküpsist välja pigistada. Nad mitte ainult ei loonud miraaži tohutult suuremast aktiivselt nakatunud inimeste arvust, vaid ka miraaži, et valitsusel on palju suurem võimekus inimesi viiruse suhtes testida, kui valitsusel tegelikult oli. (On hea uhkeldada valitsuse pädevuse näidetega, arvestades, et valitsuse legendaarne maine hämmastava ebakompetentsuse poolest on üks kurikuulsamaid ja raskemini ümber lükatavaid arusaamu, mis inimestel valitsuse kohta on.) Terav propagandist otsib alati eeliseid lisanurkade abil, selle asemel et olla rahul sellega, et kasutatud propagandataktika saavutas oma peamise eesmärgi.

Punasega allajoonitud lause – „Numbrid võivad jätta mulje, nagu oleks osariikidel piisavalt testimisvõimsust ja nad oleksid valmis piiranguid tühistama, kuigi see ei pruugi nii olla“ (ja tegelikult ka kaks viimast lõiku) – pakuvad teravmeelse õppetunni võimalike okaste eost kõrvaldamise kohta. Alati – alati!! – tuleb olla valvas, et vältida *igasuguseid* võimalikke tagajärgi või kiirkäsklusi teabe suhtes, mis küll üldiselt režiimi toetab, kuid sisaldab ka midagi, mida saab väänata, et õõnestada mõnda muud ametliku režiimi narratiivi aspekti. Põhimõtteliselt võid oma kooki nii süüa kui ka süüa! Hinnake siinkohal, kuidas tsiteeritud režiimiteadlane suudab osavalt samaaegselt (1) kiita heaks suurenenud testimisvõimsuse kui režiimi erakordse pädevuse mõõdupuu; (2) süüdistada [tahtlikus] „õnnetuses“ teisitimõtlevat erakonda; ja (3) hoiatada, et kuigi osariik teeb nii suurepärast tööd testimise laialdaselt kättesaadavaks tegemisel, ei tähenda see, et taasavamine on ohutu! Pidage meeles, et pandeemiat tuleb säilitada, mida see režiimiteadlane meisterlikult teeb. (Veenduge, et režiimi teadlasi sellise silmapaistva töö eest heldelt premeeriksite. See motiveerib ka ülejäänud oma oskusi parandama ja on hea moraalile.)

Samuti pidage meeles, et meedia on režiimi jaoks oluline liitlane, ilma kelleta te läbi kukute. Seega tehke kõik, mida peate tegema, et säilitada hubaseid suhteid – ärge hakake siin sente närima.

II-9. Probleemsete andmete kustutamine

Jep. Nagu Bleach Bit-ing Hillary meilid. Hea on aeg-ajalt andmebaase puhastada andmetest, mis ei ole kooskõlas režiimi narratiivide või seisukohtadega; vastasel juhul võivad need kuhjuda märgatavaks trendiks, mida režiimi teisitimõtlejad või desinformatsiooni levitajad võivad märgata.

Seega, kui näiteks Glorious Vaccine'i ohutusandmebaas sisaldab liiga palju teateid, kustutage need lihtsalt, nagu CDC teeb, nagu on näidatud alloleval diagrammil, mis näitab CDC poolt igal nädalal kustutatud problemaatiliste VAERS-i aruannete arvu:

Pange tähele, et antud juhul olid CDC VAERSi töötajad enamiku ajast kehvema sooritusega – te ei saa lubada kriitilisel personalil lohakaks jääda. Kogu see diagramm peaks näitama tulpasid kuni ülemise servani – pole ühtegi mõjuvat põhjust, miks nad ei oleks saanud 2021. aasta augustis kustutada palju VAERSi aruandeid, nagu nad tegid 2022. aasta aprillis ja mais. Kui teil on vaja palgata lisapersonali aruannete kustutamisega tegelemiseks, siis tehke seda.

Ja miks need laisklejad üldse nii paljudel aruannetel koguneda lasid?? Sellises andmebaasis ei tohikski algusest peale piisavalt aruandeid olla, sest siis oleks vaja neid iganädalaselt massiliselt puhastada.

Võib-olla kogu selle raamatu kõige olulisem õppetund on see: Propaganda levitamise ja säilitamise igavad, naljakad ja tüütud logistilised detailid on sama olulised kui suurejooneline suur vale või hingemattev keeleline võimlemine.

Kui inimesed avastavad, et andmeid on puudu, peate võib-olla leidma põhjenduse või selgituse, seega valmistage igaks juhuks ette arutelupunktid.

Teine suurepärane näide kavalast andmete kustutamisest on järgmine hiilgav kustutamisoperatsioon, mille Austraalia valitsus ette võttis, et kõrvaldada ebamugavad kliimaandmed, mis näitavad liiga palju aastaid tagasi toimunud kuumuserekordeid, et neid inimtegevusest tingitud süsinikdioksiidi heitkoguste süüks panna:

Kahjuks nad tabati, mis on mõnikord vältimatu, kui proovite kustutada midagi tõeliselt olulist ja tähelepanuväärset. Seetõttu on hädavajalik, et Gulagi süsteem oleks valmis ja ööpäevaringselt valmis uute vangide ootamatu sissevooluga toime tulema (nagu Austraalia karantiinilaagrites).

II-10. Looge valeandmeid, mis näivad teie enda narratiivi ümber lükkavat, et opositsiooni petta ja diskrediteerida

Kui seisate silmitsi püsiva infoohuga, mis teie propagandapüüdlusi õõnestab, on see geniaalselt kaval taktika, et neilt autoriteeti, usaldusväärsust ja mõjuvõimu röövida. Esitage lihtsalt valeandmeid, mis pealiskaudselt näivad režiimi narratiivi kummutavat, kuid mida on lihtne ümber lükata. Riigi argpükslikud vaenlased haaravad kahtlemata sellest valeinfost või -andmetest kinni ja kaotavad seetõttu usaldusväärsuse, kui tõestate, et nad langesid nüüdseks ilmselgelt naeruväärsete väidete ohvriks.

Näiteks see, mida sõjavägi tegi omaenda andmebaasiga, mis sisaldas kõiki sõjaväe terviseprobleeme ja mida kutsuti DMED-iks. Nad külvasid sinna tahtlikult võltsandmeid, mis nägid välja nagu täielik OMG!!!!!!!! hetk, mis näitas pühade Covid-vaktsiinidega seotud ebapüha massilist igasuguste terviseprobleemide, näiteks vähi, raseduse katkemise ja muude haiguste sagenemist. Seejärel, kui paar kangelaslikku sõjaväearsti leidsid DMED-i andmed, langesid nad nende õnge... mis tappis kogu loo. (Täieliku ja üksikasjaliku ajajoone ning selgituse saamiseks külastage palun...) vaata siin.)

II-11. Kasutage julgelt ja jultunult valetamiseks pilte, meemasid või muud tüüpi meediat

Suur osa avalikkuse arusaamast teadusest või andmetest taandub teaduse või andmete visuaalsele esitlusele – hea meem või pilt suudab edastada täiesti valeandmeid viisil, mis jätab inimestele veendumuse, et valeandmed on absoluutselt 100% tõesed.

Näiteks kui soovite kujutada, et kardetud haiguse põhjustatud müokardiidi esinemissagedus ja raskusaste on dramaatiliselt suurem kui hiilgava vaktsiini põhjustatud müokardiidi esinemissagedus ja raskusaste... kuigi täpselt vastupidine on tõsi, saaksite luua sellise võimsa pildi:

Nüüd seostavad inimesed instinktiivselt „kardetud haiguslikku müokardiiti“ tohutu seenepilveapokalüpsisega vs Glorious Vaccine'i müokardiit kui pisikese, mitte midagi nõelaotsaga, mida isegi diagrammil ei kajastu.

II-12. Looge andmete visualiseeringuid, mis esitavad andmeid valesti

Vahel ei saa jätta avaldamata andmeid, mis on tõesti, tõesti halvad (või nii valitsuse kui ka teaduse™ jaoks). Aga õnneks on enamik inimesi (ja akadeemikuid) pealiskaudsed idioodid, kes on liiga laisad, et lugeda diagrammi või graafiku kõrval trükitud sõnu. Seega saad andmeid kavalalt visualiseerida, moonutades või varjates andmete sisu.

Illustreerime seda näite abil Science™️ajakirjade suurimast osast – Lantsett.  Lantsettavaldas uuringu, milles hinnati igal aastal maailmas äärmise külma ja äärmise kuumuse põhjustatud surmajuhtumite arvu. Kuna valitsused üle maailma tahavad säilitada fiktsiooni, et globaalne soojenemine on inimkonnale surelik oht, pidid nad näitama, et kuumusest tingitud surmajuhtumite arv oli suurem kui külmast tingitud surmajuhtumite arv. Vähemalt pidid need olema võrdsed. Seega, kui Lantsett avastas, et külmast tingitud surmajuhtumite arv ületas kuumast tingitud surmajuhtumite arvu. 10:1 marginaaliga (sõna otseses mõttes) pidid nad välja mõtlema viisi, kuidas luua diagramm, mis varjaks seda ebamugavat väikest fakti. Selle tulemusel sündiski vasakul pool olev diagramm:

Sinised tulbad näitavad külmast tingitud surmajuhtumeid, punased tulbad aga kuumast tingitud surmajuhtumeid. Mida suurem tulp, seda rohkem surmajuhtumeid. Seega pidid nad punased tulbad sama suurteks tegema kui sinised tulbad. Nii nad kasutasidki kavalat väikest trikki – kui vaadata lillasid allajoonitud numbreid, mis teisendavad tulba suuruse konkreetseks surmajuhtumite arvuks, siis näete, et siniste tulpade (külmasurmad) puhul tähistab iga tulba tolline pikkus 50 surmajuhtumit, punaste tulpade (kuumasurmad) puhul aga ainult 10 surmajuhtumit. Seega tähistab sama suur tulp külmast tingitud surmajuhtumite arvu 5 korda rohkem kui kuumast tingitud surmajuhtumite arvu, kuigi need näevad välja ühesugused. Kuid inimesed ei pööra sellele tähelepanu ja mõtlevad lihtsalt: "Oh, nad näevad välja sarnased, seega kuumast tingitud surmajuhtumeid ja külmast tingitud surmajuhtumeid peab olema ligikaudu võrdne." (Ja nad üritasid isegi lõppu hiilida hiiglasliku intervalli, kus viimane toll punaseid tulpe tähistab 210 surmajuhtumit ainult 10 asemel (oranž nool).)

Kui nad oleksid loonud ausa tabeli, mis kasutaks sama skaalat nii külma- kui ka kuumasurmade jaoks, näeks see välja nagu parempoolne tabel. Asi on selles, et üks pilk sellele tabelile annab selge mulje, et äärmuslik külm on palju suurem oht ​​kui äärmuslik kuumus, mis võib tekitada ebamugavaid küsimusi selle kohta, kas ehk oleks natuke globaalset soojenemist inimkonnale tegelikult kasulik.

märkusedSelle taktika kasutamisel püüa olla peenem ja diskreetsem kui Lancet'i puhul, kus isegi võhikul oli väga lihtne käeliigutust märgata.

TEADUSE moonutamine

"Sel eesmärgil hakkas Lõssenko Nõukogude Liidu põllukultuure „harima“, et need tärkaksid eri aastaaegadel, leotades neid muuhulgas jäises vees. Seejärel väitis ta, et tulevased põllukultuuride põlvkonnad mäletavad neid keskkonnamärke ja pärivad kasulikud omadused isegi ilma neid ise töötlemata."¹

Teaduse võltsimine pole midagi uut. Õnneks propagandisti jaoks on teadust väga lihtne oma äranägemise järgi manipuleerida, kui oled režiimi juht. Vaadake vaid Trofim Lõssenko saavutusi ajal, mil tal oli seltsimees Stalini toetus. Järgmistes osades kirjeldatakse üksikasjalikult, mida peate tegema, et teadust edukalt võltsida, et see toetaks režiimi narratiivi ja eesmärke.

Suurepärane näide teaduse kooskõlastatud ja tõhusast manipuleerimisest on suurfarmatseutide hästiõlitatud propagandamasin. Rühm mässumeelseid teadlasi sepitses vandenõu, et täpselt sõnastada, kuidas suurfarmatseutid kontrollivad ja manipuleerivad teaduse ja andmetega oma äranägemise järgi:

Ilmselgelt on asjaolu, et see artikkel on endiselt avalikult kättesaadav on režiimi tsensorite hämmastav läbikukkumine. Toimiva valitsusega riigis küüditataks kõik sellise julge režiimivastase rünnaku autorid (ja tsensorid, kes ei suutnud selle avaldamist takistada ja/või seda maha ei võtnud) eile põhjapoolusele.

KülgribaNeed autorid kirjeldavad täpselt, kuidas me teadust režiimi tegevuskava täitmiseks moonutame. Selliseid artikleid, kuigi neid ilmselgelt ei saa avalikult levitada, on režiimi propagandistide seas täiesti vastuvõetav levitada, et paremini mõista, kuidas tõhusalt propageerida..

Samuti on oluline märkida, et ravimifirmad – „suurfarmaatsia“ – on tavaliselt režiimile kuulekad, aga kui mõni ravimifirma muutub „vähem“ kuulekaks, siis tuleks neid loomulikult nende alatu pettuse eest süüdistada. Samuti tuleb lojaalsetele ravimifirmadele iga paari aasta tagant suuri trahve määrata, et elanikkond arvaks, et režiimil on suurfarmaatsiaga vastandlikud suhted, ja seetõttu oleks väiksem tõenäosus aru saada, et režiim ja ravimifirmad on omavahel kokkumängus. Mõni miljard pole nende bilansi jaoks suur asi.

III jagu – Ametlikuks teaduseks loetavate andmete kontrollimine

Olge ametlikku teadusse kaasatud andmete osas valivad. Teave, millel on teadusliku teabe tunnus, omab elanikkonna seas palju suuremat kaalu ja usaldusväärsust, isegi nende seas, kes keelduvad režiimi narratiivi järgimast (keegi ei taha, et teda peetaks "teadusevastaseks" – see on tänapäeva ühiskonnas peaaegu sama halb kui rassistlik olemine).

III-1. Ärge avaldage problemaatilisi uuringuid ja kui need avaldatakse, võtke need tagasi.

Kõige kindlam viis takistada ametlikul teaduslikul uurimistööl režiimi narratiivi maha tegemast on sellelt ametlikkus ära võtta. (Seejärel peidetakse see kohta, kus keegi sellele ligi ei pääse, ja väidetakse, et kuna see tagasi võeti, siis oli see algusest peale võltsitud ja petturlik rämpsteadus, mida levitasid korrumpeerunud teadusvastased ketserid, kes tahavad rikkaks saada imelike vitamiinisegusid müües.)

Siiski tuleb olla ettevaatlik ja tegutseda kiiresti, sest kui liiga kaua oodata, võivad heakskiitmata teaduslikud koopiad salaja uskmatute või ketserite seas režiimi vastu levida ja omandada peaaegu müütilise staatuse. Ja kui uuring on inimeste kogemusse juurdunud kui „tõeline uuring“, siis selle tagasivõtmine paneb neid lihtsalt arvama, et sa üritad meeleheitlikult „tõde“ varjata.

Heitke pilk kõigile neile hiilgavatele uuringute tagasivõtmistele, mis kahjustasid režiimi narratiivi koroona ajal (see on ainult esimene lehekülg 36-st):

Kujutage ette, kui palju (veel) kahju need petturlikud uuringud oleksid võinud teha, kui neil oleks lubatud jääda ja neid poleks tagasi võetud!

Kujutage ette ka seda, kui palju uuringuid pole üldse ilmavalgust näinud, kuna need esindavad vaid väikest osa ketserlikest uuringutest (või heast teadusest, mis kogemata leidis ketserlikke tulemusi).

III-2. Valige andmestiku osad, mis esindavad „ametlikku teadust”

On hämmastav, kui drastiliselt on võimalik teadust muuta, kasutades lihtsalt andmestiku valitud osi, mis toetavad režiimi narratiivi, samal ajal kui jäetakse kõrvale (või veel parem, peidetakse) andmestiku osad, mis ei ole režiimi seisukohtadega kooskõlas.

Näiteks oletame, et näeme režiimis järgmisi kahte suundumust PROPAGANDA Glorious Vaccine'i ohutusjärelevalve andmebaas.

(Kahjuks peate teesklema, et jälgite ohutust, et rahustada ärevaid kodanikke, kes tunnevad end uue suhtes närviliselt, ja ka selleks, et teil oleks valmis vastus potentsiaalsetele kriitikutele ja valeinformatsiooni levitajatele, kes üritavad režiimi süüdistada problemaatiliste ohutusandmete varjamises. Ja peate teesklema, et võtate seda VÄGA tõsiselt..)

Igatahes, oletame, et miljoni manustatud Glorious Vaktsiini doosi kohta on 26,878 2 teadet ohututest ja efektiivsetest lihasööjateks zombideks muundumistest, kuid ainult XNUMX teadet vaktsineeritud inimeste surmast lihasööjateks bakteriteks kohe pärast vaktsineerimist, näiteks nii:

Seda ei saa avaliku diskursuse osaliseks lasta, sest see soodustab vaktsiinikõhklust ja paneb inimesi üldiselt režiimi narratiivi kahtlema, isegi muude asjade osas. Aga te peate ka tõestama, et PROPAGANDA andmebaas näitab, et potentsiaalsete Glorious Vaccine'i põhjustatud vigastuste määr on tühine. (Rõhutage ohutusandmebaasile viidates alati, et need aruanded ei kinnita Glorious Vaccine'i põhjustatud vigastuste määra, vaid on vaid potentsiaalne seos.)

Lahendus on siin üsna lihtne – kasutage ainult andmeid, mis näitavad, et iga 2 100,000 doosi kohta on ainult kaks teadet kellegi nakatumisest kohutava lihasööja bakteriga tänu Glorious vaktsiinile. 26,878 100,000 teadet XNUMX XNUMX ohutu ja tõhusa lihasööja zombide transformatsiooni doosi kohta tuleks aga avalikult nii palju kui võimalik ignoreerida ja kui te ei saa seda ignoreerida, peate seda hukka mõistma kui kontrollimata ebateaduslikke ja seega mõttetuid teateid, mis on seega tähtsusetud. Ja kindlasti noomige meediat selle eest, et nad julgevad teilt selle kohta küsida. (Ideaalis peaksite leppima kokku lojaalse režiimiajakirjanikuga, et tema peaks selle kohta küsima, et seda saaks käsitleda halvustavalt, näiteks: „Mõned äärmuslased üritavad väita, et Glorious vaktsiin põhjustab kümneid tuhandeid sensatsioonilisi vigastusi, kas saate selgitada, kuidas nad PROPAGANDA andmebaasis olevaid teateid moonutavad?“)

Samuti ära kunagi kasuta sõna „hirmutav” olukorras, kus püüad inimesi maha rahustada. Mitte kunagi. Isegi kui see, mida sa kirjeldad, on objektiivselt hirmutav. Millegi oma olemuselt hirmutava kirjeldamisel kasuta hoopis suuri, akadeemilise teaduse kõlaga sõnu. Seega võib „lihasööjaid baktereid” kirjeldada kui „nekrotiseerivat fastsiiti”, midagi, mille kohta kellelgi pole aimugi, mida see kuradit tähendab (ja enamik inimesi on liiga laisad, et seda isegi guugeldada). Sellel on isegi kaks „i”-d, mis muudab selle intellektuaalsel tasandil muljetavaldavaks, justkui oleks praktiliselt privileeg saada millegi nii keeruka poolt tapetud:

See pole nii keeruline; saad selle kohe selgeks. (Ja kui ei saa, siis tõenäoliselt ei ole sa niikuinii enam kaua siin.)

märkusedKui satud olukorda, kus režiimi poolt heakskiidetud või kohustuslik toode on ohtlik – **mis on sagedane** –, pead veenduma, et sa ei lange omaenda propaganda ohvriks; vastasel juhul võid sa saada järgmiseks turvaliseks ja tõhusaks zombiks nagu need neli USA senaatorit:

III-3. Viivitusega aruandluse andmed

Peenema viisi ametlikku teadusse kaasatud andmete kontrollimiseks on andmete või teabe ebaaus esitamine. Erinevate andmehulkade esitamise strateegiline ajastamine on lihtne, kuid võimas viis teadusandmete manipuleerimiseks. (Ärge muretsege selle toimimise mõistmise pärast; teadke lihtsalt, et see toimib, ja palkage pädevad statistikud, kes oskavad välja mõelda, kuidas seda kõige paremini rakendada.) Paljud arvutused tuginevad esitatud andmete ajastusele ja seetõttu saate andmete kuvamist kontrollida, avaldades andmete eri osi hoolikalt optimaalsel ajal.

Näiteks surmajuhtumite teatamise ühenädalane viivitus võib radikaalselt muuta meditsiinilise sekkumise näilist efektiivsust või ohutust – sõna otseses mõttes, surmajuhtumite teatamise nädala võrra edasilükkamisega saab jätta mulje, et midagi, millel pole mingit mõju, on 95% efektiivne. (Lisateabe saamiseks võite järgida linki, kuid see konkreetne taktika on idiootide juhendi jaoks pisut liiga keeruline ja põhjaliku kirjelduse lisamine siia võib panna muidu lootustandvaid propagandistid, kellel on ees hiilgav tulevik, masendusse langema ja oma võimetes kahtlema, kui nad ei suuda selgitusest aru saada, mis võib viia selleni, et nad loobuvad, mis oleks tragöödia. Tõesti.)

IV jagu – Kuidas uuringut manipuleerida

Võib-olla kõige olulisem oskus teadusega manipuleerimiseks on võime kavandada ja manipuleerida uuringut vajalike tulemuste saavutamiseks.

[Märge: Uuringute tegeliku manipuleerimise teevad alati eksperdid, kes elatuvad uuringute läbiviimisest (nn PI-d või juhtivad uurijad). Seega ei pea te selles asjas soravalt valdama. Kuid põhitõdede piisav mõistmine on siiski kasulik.

Uuringud – eriti need suured ja uhked uuringud, mida tavaliselt peetakse teaduse™ „kullastandardiks“ – on tohutult keerulised olendid, keda saab lugematul hulgal moel manipuleerida. Selgitame silmapaistvamaid ja otsekohesemaid pettuste, manipulatsioonide ja disainivigade tüüpe, mida saab ära kasutada, et muuta uuring teie käes olevaks nukuks, millega saate oma suva järgi mängida.

[Märge: – järgmiste manipulatsioonide rakendamisel on palju keerukuse astmeid. Me selgitame ja illustreerime aluskontseptsioone ainult põhimõtete lihtsa rakendamise abil, lisamata uhkeid kaunistusi ja nipsasjakesi. Eesmärk on, et te mõistaksite andmetega manipuleerimise erinevaid tüüpe ja viise. Hiljem saate end täiendada keerukamate metoodikatega (mida muidugi väga soovitatakse ja julgustatakse).

IV-1. Uuringute manipuleerimise taktika nr 1: õppeprotokollide ülesehituse manipuleerimine

Suurem osa selle jaotisega seotud materjalist on asjakohane ka järgmise jaotise jaoks, mis käsitleb uuringuprotokollide rakendamise saboteerimist, seega käsitleme siin ainult neid taktikaid, mis on ainuomased protokollide endi ülesehituse manipuleerimisele.

Uuringuprotokollid on põhimõtteliselt nagu reeglistik, mis dikteerib, kuidas uuringut läbi viia. Seega veenduge, et kirjutaksite reeglid, mis soodustavad soovitud tulemust.

A) Uuringus osalejate strateegilise määramine vastavatesse uuringu- ja kontrollrühmadesse

Peaaegu kõigis suurtes eriuuringutes on kaks rühma – uurimisrühm ja kontrollrühm. Uue ravimi uuringus saab uurimisrühm ravimit ja kontrollrühm mitte. Teoreetiliselt, kui ravim toimib, peaks kontrollrühmas olema rohkem haigeid kui uurimisrühmas.

Seega, kui korraldate uuringut uue imeravimi testimiseks, saate seda ära kasutada, pannes kontrollgruppi rohkem ebatervislikke inimesi kui uurimisgruppi, nii et uurimisgrupil läheks paremini isegi siis, kui ravim ei toimi. (Te ei tohiks muidugi uuringu dokumentatsioonis tunnistada, et teete seda või mõnda muud sellist taktikalist triki.)

B) Uuringusse kaasatavate subjektide hoolikas valimine

Palju peavalu saab vältida, kui lihtsalt eemale hoida inimesed, kes võivad teie tulemusi mingil moel rikkuda.

Näiteks kui testite uudset ravimit, mille ohutust ja efektiivsust soovite tõestada, hoidke eemal inimesed, kellel on eriti suur kalduvus halbadele reaktsioonidele või ebaefektiivsusele. Saate aru küll. (Nagu nad ei kaasanud Covid-vaktsiini uuringutesse ühtegi vanemat kaasuvate haigustega inimest, mis oleks paljastanud „99% efektiivsusega” viiruse.)

IV-2. Õppe manipuleerimise taktika nr 2: õppeprotokollide täitmise sabotaaž

Sageli ei ole võimalik uuringuprotokolle endid soovitud tulemuste saavutamiseks täielikult manipuleerida. Sellistel juhtudel tuleb hoopis ametlike uuringuprotokollide rakendamist või järgimist saboteerida. Seda on üsna lihtne teha ja selleks on lõputult võimalusi.

Märge: On mõistlik oma logistika eelnevalt planeerida, et vältida mitmesuguseid probleeme ja stressirohkeid olukordi, mis võivad tekkida tuhandeid katsealuseid ja töötajaid hõlmavas suures uuringus. Näiteks kui soovite „näidata“, et eriti tüütu ravim on tegelikult surmav, peaksid teil käepärast olema surnukehakotid, et surnukehad avalikest kohtadest kiiresti ära viia, ja ööpäevaringselt valves olev krematsioonikeskus, et hävitada kõik soovimatud kohtuekspertiisi või patoloogilised tõendid, mida surnukehad võivad sisaldada.

Protokolli sabotaaž nr 1: Uuringuravi/sekkumise manustamine [uuringurühmale]

Inimesed arvavad, et uuringus osalejatele ravimi andmine on lihtne ja otsekohene. Nad eksivad. Väga-väga eksivad. Kogu uuringut saab sageli kontrollida, kohandades peenelt ravi manustamise viisi uuringus osalejatele, sealhulgas järgmist:

• Annustamine/sekkumise kogus – Ravimit võib ala- või üledoosida, olenevalt sellest, mida sa eesmärgiks sead. Kui soovid jätta mulje ebaefektiivsest ravimist, siis aladoosimine tagab, et see ei toimi. Kui soovid näidata, et ravim on ohtlik, siis lihtsalt suurenda annust väga toksilise tasemeni.
• Ravi manustamise ajastus – Teine viis ravimi saboteerimiseks on anda see patsientidele liiga vara või liiga hilja, et see oleks efektiivne. Selleks on palju erinevaid võtteid. Näiteks võite ravimi patsientidele posti teel saata, mis paratamatult lisab ajakavale paar päeva (David Boulware'i ivermektiini eripakkumine).
• Toote kvaliteet – st puhtus/tugevus – Saastunud või halvasti valmistatud toode ei toimi samamoodi nagu puhas toode, mis on valmistatud kvaliteetsetest koostisosadest ja täiuslikke tootmistavasid järgides.

(Märge: ENNE saastunud versioonide kasutamist uuringus (lisaks ametlikele prekliinilistele uuringutele ravimi tavapärase koostisega) peaksite ALATI läbi viima mitteametlikke prekliinilisi uuringuid loomade ja inimeste peal, et mõista, kuidas ravimi või sekkumise erinevad versioonid toimivad; vastasel juhul on oht omaenda sabotaažikatseid kogemata saboteerida. Pidage meeles, et uuringu eesmärk on näidata ettemääratud tulemust, mitte avastada uusi teaduslikke teadmisi! Ebakindlus või ettearvamatus selle kohta, mida uuritav ravim või sekkumine reaalses elus teeb, on krüptoniit eduka uuringu manipuleerimise jaoks. Või vähemalt tekitab see teile tõeliselt tugevaid migreenihooge, samal ajal kui te näete vaeva oma nüüdseks äärmiselt segaseks muutunud uuringu ohtude ja ebamugavate andmete labürindis navigeerimisega.)

• Kasutage sekkumise asemel soolalahust või platseebot – Teine viis raviskeemi valitud sekkumise ohtude minimeerimiseks on anda ravi asemel platseebot, et sekkumise toksilisusega kokkupuude oleks väiksem. Loomulikult peate ka veenduma, et soolalahuse kasutamisel ei oleks soovimatut kõrvalmõju, mis näitaks, et teie ravim ei toimi, seega kasutatakse seda taktikat tavaliselt koos muude protokollimanipulatsioonide või truudusetusega.
• Segada ja sobitada – Nende soovituste piires saab alati midagi kombineerida. Näiteks võite anda mõned ravitavatele erinevat toodet. Samuti võite kasutada mitut neist soovitustest koos, nii et uurimisrühma erinevad osad kaetakse erinevate soovitustega, mis võib kõrvalseisjatel protokollirikkumiste avastamist raskendada.

Protokolli sabotaaž nr 2: Platseebo manustamine [uuringurühmale]

See on sisuliselt eelmise osa teine ​​külg. Platseebo puhul on mõned spetsiifilised taktikad, mis on pisut ainulaadsed:

• Andke kontroll-/platseeborühmale sekkumine – Üks viis tagada, et uuring ei näita ravi efektiivsust, on anda ravi ka kontrollrühmale. Kui mõlemad rühmad saavad ravi, siis ei ole nende vahel vahet, mis näitaks, et ravirühm saavutas ravi tulemusel paremaid tulemusi.
  Lihtsam, kuid riskantsem meetod on lasta uuringupersonalil anda ravimit otse kontrollrühmale, kes maskeerub platseeboks. (See on piisavalt lihtne, sest platseebo peaks välja nägema, tundma, maitsema ja lõhnama identselt raviga, et kontrollrühma katsealused ei saaks aru, et nad ei saanud ravimit.)

Raskem, kuid vähem riskantne meetod on kontrollrühma katsealuseid uuringuväliselt ravi saamiseks survestada. Näiteks võite kasutada platseebot, mis erineb ravimist märkimisväärselt. Kuna uuringus osalejad saavad Google'i abil hõlpsalt avastada, et ravim ei peaks välja nägema, lõhnama ega maitsema nii, püüavad nad hankida tegelikku ravimit, kuna nad ei taha surra ega kannatada kurnavate tüsistuste all mis tahes haiguse või seisundi tõttu, mille raviks seda ravimit kasutatakse.

Teise võimalusena võite uuringu läbi viia kohas, kus elanikkonnal on uuritava raviga juba laialdane kokkupuude, nii et katsealuste rühm on täielikult saastunud inimestega, kes juba kasutavad ravimit või kellel on vähemalt selle varu käepärast.

(Pidage lihtsalt meeles, et selle taktika puhul on oht, et tüütud dissidentlikud teadusevastased ketserid seda märkavad, kuna avalikult kinnitatakse, et uuringu läbiviimise kohas oli ravimist laialdast teadlikkust ja/või seda kasutati.)

• Täida platseebo – Kui te ei soovi inertset platseebot, saate seda rikastada millegi veidi „elavamaga“, mis võib esile kutsuda kõrvalmõjusid ja/või terapeutilise efekti.

Üks konkreetne meetod on ravi komponentide kasutamine platseebo võimendamiseks. See võib olla eriti kasulik ravi problemaatiliste kõrvaltoimete varjamiseks, mis on põhjustatud muudest koostisosadest või komponentidest peale toimeaine – kui need platseeborühma lisada, on mõlemal rühmal sarnased kõrvaltoimed.

(märkusedPidage meeles, et kui kõrvaltoimed on liiga väljendunud, võib ravi toksiliste komponentide lisamine platseeborühma tekitada küsimusi, kui inimesed märkavad, et konkreetsete kõrvaltoimete esinemissagedus on uuringu kontrollrühmas oluliselt kõrgem kui üldpopulatsioonis.)

Protokollisabotaaž nr 3: motiveerige uuringus osalejaid oma käitumist muutma

Uuringus osalejate käitumine on protokollide koostamisel ja uuringu läbiviimisel sageli kriitilise tähtsusega. Kasutage seda enda huvides.

On olemas 3 peamist tüüpi stiimuleid:

• Rahalised stiimulid – Üks kindlamaid viise käitumise motiveerimiseks on selle rahaline premeerimine:
  • Uuringu sees saab läbi viia korruptiivse altkäemaksuskeemi. Näiteks kui uuringus saadakse tulemusi, paludes katsealustel teavet esitada – näiteks milliseid kõrvaltoimeid nad pärast Glorious Interventsiooni saamist kogesid –, saab katsealustele maksta kõrvaltoimetest mitte teatamise eest. Siiski tuleb tagada ka salastatus ja tagada, et keegi sellest teada ei saaks, mis võib olla keeruline.
  • Teise võimalusena saate manipuleerida või ära kasutada keskkonda, kus uuring toimub, et toimida vahendajana rahaliste hüvede jagamisel. Näiteks kui testite potentsiaalse sekkumise tõhusust kardetud haiguse leviku tõkestamiseks, saate uuringu läbi viia kohas, kus inimesed saavad tööle minna ainult siis, kui nad pole kardetud haigusesse nakatunud, kasutades ära seda sisseehitatud stiimulit mitte teatada positiivsest testist, mille inimesed on saanud (nad tahavad oma täielikku palka).
• Sotsiaalne surve – Teist tüüpi stiimul on sotsiaalne surve. See võib tulla eakaaslastelt, poliitilistelt jõududelt, sotsiaalsetelt gruppidelt, töökaaslastelt, institutsioonidelt, kuulsustelt või mis tahes muudelt ühiskondliku mõju allikatelt. Asi on selles, et saate neid kõiki või mõnda neist enda kasuks ära kasutada. 
  Näiteks oletame, et viite läbi uuringut, et testida Imelise Riidest Kilbi efektiivsust Hirmuäratava Haiguse leviku peatamisel. Seega annate mõnele kolmanda maailma riigi külale Imelise Riidest Kilbi ja loote kontrollrühma küladest, kes Imelist Riidest Kilpi ei saa. Saate näidata, kui hämmastavad need seadmed on, külaelanike ees, kes need saavad. Samuti võite lasta külavanematel kuulutada, et Imeline Riidest Kilp on Taeva kingitus, mis muudab selle kandmise moraalseks vooruseks ja mis veelgi olulisem, muudab selle kandmise, kuid Hirmuäratava Haigusega nakatumise religioosse läbikukkumise märgiks. See muudab nad Hirmuäratava Haiguse juhtumitest teatamise palju tõenäolisemaks, eriti võrreldes küladega, kellele Imelist Riidest Kilpi ei antud. See jätab mulje, nagu Imeline Riidest Kilp aitaks Hirmuäratava Haiguse levikut vähendada.
• Karmid karistused – Kui õppeained ei tee täpselt seda, mida sa tahad, võid ähvardada igasuguste kohutavate tagajärgedega. Seda on eriti lihtne rakendada kolmanda maailma riikides, kus õigusriiki peaaegu pole ja kus valitseb korruptsioon. Kasulik võib olla eelnevalt kellegi eeskuju tuua, et näidata, et sa mõtled asja tõsiselt – näiteks võid valida suvalise inimese, kes saadetakse Sudaani vanglasse, kust ta tõenäoliselt enam elusana ei naase.

Protokollisabotaaž nr 4: palgake uuringut läbi viima ebakompetentseid inimesi

Uuringud – eriti need, mis viivad läbi mingisuguseid katseid (mitte ainult olemasolevate andmestike analüüsimist) – nõuavad tavaliselt suure hulga töötajaid. Ebakompetentsete töötajate palkamine on suurepärane viis anda endale vabadus uuringust ilmnevaid ebamugavaid andmeid „masseerida“ – „need andmed on valed, sest töötajad ajasid need sassi“. Seega tuleb muidugi „vead“ „parandada“.

Veelgi olulisem on see, et ebakompetentsed töötajad märkavad väiksema tõenäosusega, et te uuringut manipuleerite, kuna neil puuduvad teadmised või kogemused selle kohta, kuidas seaduslikku uuringut peaks läbi viima.

Protokolli sabotaaž nr 5: Eemaldage uuringust kõik probleemsed uuringus osalejad või sündmused

See on ilmselge „Muide“. Kui paar Glorious Vaccine'i 3. faasi katsealust saavad kohe pärast Glorious Vaccine'i süstimist raskeid vigastusi, siis ei saa lubada, et nad rikuvad „ohutu ja tõhusa“ narratiivi. Õnneks on lahendus aga lihtne: eemaldada nad uuringust.

See ei tundu kõrvalseisjale isegi kahtlane! Iga uuringu protokollides on reeglid, mis lubavad uuringuprotokolle rikkuvatel või „isiklikel põhjustel“ lahkuda soovivatel isikutel uuringu lõpetada. (Mõelge igale korrale, kui poliitik ütleb, et astub tagasi, et „veeta rohkem aega perega“ – sama mõte.) Kuid enamik akadeemikuid on selle suhtes nõmedad ja langevad iga kord õnge.

Kui sa oled protokollide koostamisel üldse väga tark, siis lisad tingimuse, mis keelab katsealustel otsida arstiabi väljaspool uuringut osalevatelt arstidelt. Seega, kui katsealusel tekib ebameeldiv kõrvaltoime, näiteks kerge ohutu ja efektiivne müokardiit või kerge Belli halvatus, mis jätab ta mõnevõrra halvatuks, lähevad nad otse lähimasse erakorralise meditsiini osakonda... mis on uuringuprotokollide selge rikkumine!! Nägemist, probleem.

Kui tahate näha pärismaailma meistrit, siis ärge otsige kaugemale kui Pfizeri 3. faasi laste vaktsiini uuringu juht – kui üks uuringus osalejatest nimega Maddie de Garay sai 24 tundi pärast vaktsiini saamist mitu üsna ebameeldivat neuroloogilist vigastust (sellist, mis hõlmab pidevat toitmissondide ja ratastoolide kasutamist koos muude elustiili "kohandustega"), visati ta lihtsalt uuringust välja. Ja seejärel kirjutati tema vigastus "laheneva kõhuvalu" alla. Samuti visati põhiuuringust välja veel üks kaaslane, advokaat nimega Augusto Rioux, pärast seda, kui tal tekkis pärast esimest doosi kerge, ohutu ja efektiivne perikardiit.

Sama kehtib AstraZeneca kohta – Brianne Dressen visati pärast esimest doosi välja – aga nende teatel loobus ta isiklikel põhjustel. Näete? Lihtne-lihtne.

Protokollisabotaaž nr 6: valeandmete salvestamine

Kui miski muu ebaõnnestub, saab uuringu jaoks lihtsalt salvestada andmeid, mis on täiesti valed ja tühjast kohast välja mõeldud. Pfizeri uuringu alltöövõtja Ventavia näitab meile, kuidas seda teha – järgmised ekraanipildid on Ventavia ühe saidihalduri Brooke Jacksoni saadetud e-kiri, kes otsustas režiimi õõnestada, paljastades käimasoleva pettuse:

Ebatavaliselt kiire ja tõhusa vastusena vallandati proua Jackson vähem kui kuus – 6 – tundi pärast selle e-kirja saatmist FDA-le. KUUS TUNDI!! Nii peaksid asjad ajama.

Lisaks, kui ta kaebas föderaalkohtusse, et kogu Pfizeri vaktsiinikatsetus nurjata, sundis režiim seda mitmesuguste leidlike juriidiliste taktikate abil peaaegu kaheks terveks aastaks edasi lükkama. (Siiski tuleb märkida, et see, kes töölevõtmise eest vastutas, lasi asja korralikult mööda; tuleb teha põhjalikud taustakontrollid, et veenduda, et potentsiaalsetel kandidaatidel pole tugevaid moraalseid veendumusi.)

Kahjuks ei kontrolli FDA välismaiseid meditsiiniajakirju, millest üks otsustas (šokeerivalt) avaldada artikli, mis dokumenteeris Pfizeri uuringupettust. Vau. Seepärast on hädavajalik luua kogu maailmale ühtne juhtorgan.

IV-3. Uuringu manipuleerimise variant nr 3: uuringu analüüs

Kui uuring ise on lõpetatud, on aeg uuringust saadud numbreid analüüsida. Siin puhastatakse kõik probleemsed andmed, mis kuidagi teie protokollide ülesehitusest ja sabotaažist läbi pääsesid. Mõelge sellele nagu kasutatud ja mõlkis auto värvimine uue kihiga, et varjata kõiki selle all olevaid kahjustusi – te ei muuda midagi olulist, vaid pigem varjate asju (enamasti). Keegi ei taha värsket värvi kriimustada, et veenduda, et see midagi ei varja.

Andmete analüüsimiseks on niiiii palju viise. Nipp seisneb selles, et tuleb olla tark selle suhtes, milliseid valida ja kuidas analüüsi teha.

Analüüsitaktika nr 1: ärge andmeid kohandage

Andmete korrigeerimine on teaduses üsna tavaline asi. Toorandmed ei sobi peaaegu kunagi otseste järelduste tegemiseks ega nende põhjal ekstrapoleerimiseks, sest tavaliselt esineb igasuguseid segavaid muutujaid.

Siin on väga lihtne näide andmete korrigeerimisest:

Järgnevalt on toodud Darth Santistani (halb osariik) ja Commiefornia soospektri paradiisi (hea osariik) osariikide rahvaarv:

Siin on nende osariikide kardetud haiguse suremus – üldiselt on halvas osariigis rohkem surmajuhtumeid kui heas osariigis. Kuna neil on sama rahvaarv, tähendab see, et Darth Santistani HALBAS, HALBAS osariigis on suremus kõrgem:

AGA... (jah, siin on üks suur "aga")

Kui vaadata eraldi eakate ja mitte-ealiste elanikkonna suremust, siis šokeerivalt on heas osariigis MÕLEMAS kõrgem suremus (?!?!?!?!?):

Kaks olulist tähelepanekut siin:

1. Põhjus, miks Surma-Santistani ebalojaalsel riigil on kõrgem üldine määr hoolimata madalamast suremuse määrast igas vanuserühmas on tegelikult väga lihtne – pensionärid surevad palju sagedamini kui teised, aga halvas osariigis on õnnetuseks 2.5 korda rohkem pensionäre kui heas osariigis, mis tähendab kokkuvõttes palju rohkem surmajuhtumeid, kuna Surma-Santistani halvas osariigis on pensionäride arv tohutu:

Selleks, et halvas osariigis oleks sama palju eakate surmajuhtumeid kui heas osariigis, peaks seal olema eakate suremus sõna otseses mõttes 40% hea osariigiga võrreldes, sest heas osariigis on eakaid vaid 40% vähem kui halvas osariigis. Seepärast (kui tahame olla ausad, näiteks kui tõde aitab režiimi) teadus andmeid kohandabki – et selliseid asju vältida. (Sellel konkreetsel statistilisel nähtusel on tegelikult ametlik nimi: „Simpsoni paradoks. ")

Seetõttu ÄRGE kohandage andmeid, kui see kahjustab režiimi narratiivi.

Analüüsitaktika nr 2: andmete kohandamine petlikult või sobimatult

Vastupidi, mõnikord ei ole toorandmed või korralikult kohandatud andmed teie narratiivi jaoks head. Sellistel juhtudel peate jätkama loominguliste kohandustega, kuni olete ketserlikud tulemused edukalt varjanud, nii et keegi neid ei näe ega mõista.

Näiteks kui võtame ülaltoodud hüpoteetilise võrdluse Commiefornia/Surma Santistani väljamõeldud soospektri paradiisi ja surma-Santistani vahel, saab probleemi „lahendamiseks“ lisada „kohanduse“. Teil on vaja vaid leida omadus, mis peegeldaks halvemaid tulemusi surma-Santistani halvas riigis kui Commiefornia heas soospektri paradiisis. Kuna surma-Santistan otsustas mitte järgida režiimi elupäästvaid sulgemisi, kippusid surma-Santistani pensionärid oma kodudest rohkem lahkuma kui teistes osariikides, isegi kui see oli vaid selleks, et värsket õhku hingata, mis tähendab, et pensionärid, kes oma kodust ei lahkunud, olid tõenäoliselt sagedamini liiga haiged, et kodust lahkuda. Sellised haiged pensionärid surevad ka suurema tõenäosusega kardetud haigusesse.

Nii see võiks välja mängida:

Diagramm nr 1 – pensionäride arv igas osariigis (vasakpoolsed veerud = pensionärid, kes käisid õues vähemalt korra nädalas; keskmised = pensionärid, kes õues ei käinud; paremad = pensionäride koguarv igas osariigis)

Diagramm nr 2 – surmajuhtumite arv kõigis kolmes diagrammi nr 1 kategoorias:

See lahendab meie probleemsed andmed täielikult (võib-olla isegi liiga hästi!!) – jälgige, kuidas me muudame eakate suremust:

Nüüd peate vaid nimetama siseruumides elavate eakate suremust „rahvastiku järgi korrigeeritud eakate suremuseks“.

Samuti võiksite aeg-ajalt viidata siseruumides toimunud eakate surmadele, sest seda on palju lihtsam propageerida sellise aruteluteemaga nagu „eakad on kõige suuremas ohus, kuna nad on liikumatud oli HALVAS olekus peaaegu KOLM korda suurem tõenäosus surra kui HEAS olekus.“ Inimesed seostavad pensionäre loomulikult siseruumides kinni olemisega, seega nad tõenäoliselt ei mõista, et „siseruumides elavad pensionärid“ moodustavad tegelikult nii väikese osa meie hüpoteetilisest Surma-Santistani pensionäride populatsioonist.

Analüüsitaktika nr 3: Valige optimaalsed lõpp-punktid

Tulemusnäitajad on olulised. Ametlikult on uuringu peamine tulemusnäitaja(d) keskne leid, mis määrab, kas uuringut peetakse edukaks või ebaõnnestunuks. Tulemusnäitaja on põhimõtteliselt asi või mõõdik, mida kasutatakse uuritava aine edukuse/ebaõnnestumise või mõju hindamiseks. Näiteks kui testitakse uut ravimit, et näha, kas see peatab kohutava haiguse teid tapmast, on tulemusnäitajaks kohutavast haigusest tingitud surmad. Kui ravirühmas oli vähem kohutavast haigusest tingitud surmasid kui kontrollrühmas, siis ravi toimib, aga kui ei toiminud, siis tähendab see, et uuringut ei manipuleeritud piisavalt hästi. (See on veidi lihtsustatud, aga põhiidee saab aru.)

Seega peate lõpp-punkti/-punktide valimisel kindlasti targalt valima.

Seetõttu peaksite üldiselt valima lõpp-punktid, millel on võimalikult palju järgmisi omadusi:

• Sõltub subjektiivsest hinnangust, mitte objektiivsest vaatlusest
• Loomulikult kallutatud teie eelistatud tulemuste suhtes
• Tulemust on lihtne manipuleerida
• Tulemuse kohta on lihtne valetada
• Inimestel on raske aru saada, kas tulemust võltsiti või manipuleeriti.
• Raske mõista/arusaada – eriti võhikutele

Näiteks oletame, et viite läbi uuringut eesmärgiga saboteerida alternatiivset ravi, mis tegelikult toimib kardetud haiguse vastu (mis oleks väga halb, kui režiim tahaks, et pandeemiakriis veel mõnda aega kestaks). Teil on vaja tõestada, et see ei toimi. Kui valite lõpp-punktiks „surma“, võite sattuda suurtesse raskustesse, kui ravim päästab hulga inimesi ravigrupis.

Surma asemel võiksite valida midagi sellist nagu „haiglast väljakirjutamise aeg“. See tulemusnäitaja vastab kõigile kuuele tingimusele (mingil määral):

• Patsientide väljakirjutamine on arstide (kes peaksid olema uuringu palgal) subjektiivne otsus, seega ei pea te vabastama patsiente, kes vastavad objektiivsetele vabastamise standarditele.
• Väljakirjutamine on teie eelistatud tulemuste suhtes kallutatud – kuna kontrollrühmas sureb suurem protsent, tähendab see, et suurem protsent rasked juhtumid neid ei kirjutata kunagi välja, seega ei pikenda nad ülejäänud kontrollrühma keskmist väljakirjutamise aegavõrreldes ravirühmaga, kus raskemalt haigetel patsientidel surma asemel kulub paranemiseks paar päeva kauem, mis pikendab ravirühma keskmist väljakirjutamisaega.
• Väljakirjutamist on väga lihtne manipuleerida – saate värvata uuringusse kaasatud haiglapersonali ravi saavate patsientide väljakirjutamist tarbetult mõneks ajaks edasi lükkama (peate veenduma, et asjaomane personal teab, kes ravi sai, ja ootab seetõttu haiglast väljakirjutamisega kauem).
• Väljakirjutamise aega on samuti üsna lihtne võltsida; lihtsalt muutke dokumente kas haiglasse vastuvõtmise kuupäeva ja/või väljakirjutamise kuupäeva kohta (ja vajadusel turvakaamera salvestisi). Surma on palju raskem võltsida, sest surmaaeg on tavaliselt väga täpselt registreeritud. ja ilmub surmatunnistusel.
• „Väljakirjutamise aeg” ei ole võhiku jaoks kõige intuitiivsem mõõdik.

Ilmselgelt saate enamiku nende tingimuste puhul paremini hakkama, kuid see annab edasi põhiidee.

Analüüsitaktika nr 4: Matta alternatiivsed tulemusnäitajate mõõdikud

See on praktiliselt iseenesestmõistetav: kui kasutate lõpp-punktina „väljakirjutamise aega“, aga teatate, et ravigrupis vähenes suremus 50%, siis ütleme nii, et see paneb palju kahtlema.

Seega, selle asemel, et seista silmitsi keeruliste küsimustega, miks valisite nii absurdse tulemusnäitaja ja miks väidate, et ravi ei toimi, kui näete, et ravi vähendas suremust märkimisväärselt, peaksite ideaalis uuringus surmajuhtumeid mitte kajastama.

Kui suremuse statistika avaldamist vältida ei saa, siis peaksite need vähemalt matma lisa suvalise tabeli keskele vormis, millest on väga raske aru saada. Või veel parem, puistake need mitmesse andmetabelisse, mitte kõik ühte kohta, kus mõni tüütu suvaline nohik oma keldris need kergesti üles leiab.

Analüüsitaktika nr 5: Soovitud tulemuste saamiseks kasutage optimaalseid analüüsitüüpe

Andmete analüüsimiseks on sama palju viise kui on sooidentiteete või asesõnade kombinatsioone. Kahjuks ei saa erinevate meetodite põhjalikku selgitust idiootide juhendi jaoks sobivasse vormingusse panna. Vaadake vaid mõnda neist nimedest:

• Tasakaalustatud dispersioonanalüüsi disain
• Beeta jaotusliitmik
• Kahe või enama rühma Box-Coxi teisendus (T-test ja ühesuunaline ANOVA)
• Klastritesse koondunud soojuskaardid (topeltdendrogrammid)
• Jaotus- (Weibull) liitmikud
• Hägune klasterdamine
• Gammajaotuse sobitamine
• Üldised lineaarsed mudelid (GLM)
• Grubbsi hälbetest
• Hierarhiline klasterdamine/dendrogrammid
• K-Meansi rühmitamine
• Medoidne jaotamine
• Mitmemõõtmeline dispersioonanalüüs (MANOVA)
• Mittetuvastatud andmete rühmade võrdlus
• Kovariatsiooni ühesuunaline analüüs (ANCOVA)
• Regressiooniklasterdamine

Asi on selles, et erinevad statistilise analüüsi meetodid annavad erinevaid tulemusi. Kui need ei annaks erinevaid tulemusi, siis poleks nii palju meetodeid. Kõik on vaatenurga küsimus. Seega peate endale palkama pädevad statistikagurud, kes neid asju tunnevad (ja on režiimile lojaalsed) kahel põhjusel:

1. Sa saad kasu nende asjatundlikkusest (mida sa vajad; pea meeles, et sinu asjatundlikkus on propaganda, mitte uhke statistiline analüüs. Natuke praktilist alandlikkust omaenda piiride tunnistamisel on eduka propagandisti jaoks ülioluline; liigne enesekindlus on olnud paljude lojaalsete režiimiteenrite hukatus [ja sageli ka pika puhkuse alla surutud Gulagis]).
2. Režiimi ketserid ei saa oma statistiliste analüütikute usaldusväärse asjatundlikkuse puudumisele viidata, et režiimiuuringute usaldusväärsust mustata ja kahtluse alla seada. Neil Fergusoni juhtum on hoiatav lugu – kuigi tal õnnestus algselt veenda valitsusi üle maailma oma vapustava mudeliga, mis ennustas koroonaviirusest tulenevat apokalüptilist tapatalgut, andis tema täielik ainealase asjatundlikkuse puudumine koos pika ajalooga täiesti pettekujutluste põhjal tehtud pandeemiaennustustega opositsioonile kindla aluse tema mudelid ja kõik järgnevad erinevate valitsuste poolt propageeritud mudelid kõrvale heita. Samuti suutsid nad selle fiasko taustal edukalt oma usku propageerida.

Analüüsitaktika nr 6: eemaldage probleemsed andmed, mida ei saa analüüsida, kohandada ega muul viisil peita

See on sama kontseptsioon kui uuringus osalejate väljaviskamine uuringust, kui nad on vastuolus režiimi poolt ettenähtud tulemustega; lihtsalt siin eemaldate juba genereeritud andmed, mitte uuringus osalejad ise. Eesmärk on aga sama: takistada andmete sattumist uuringu ametlikku dokumenti, mis ei vasta teie soovitud tulemustele.

IV-4. Uuringute manipuleerimise variant nr 4: meedia värbamine tulemuste manipuleerimiseks

Olenemata tulemustest peaksid sul olema valmis aruteluteemad, mida kaastundlikud meediakanalid sinu eest võitlema hakkavad. Pole vahet, kui valed, eksitavad jne need on – propaganda kogu mõte on valgustada ja eksitada – meedia on ainuüksi ökosfääri oma informatsiooniga üleujutades võimas jõud, mis teeb enamiku inimeste jaoks vähemalt väga raskeks lahti harutada valesid ja pettusi, mida sa ühiskonnas kiiresti levitad.

Sa peaksid olema eriti valmis tigedalt ründama iga ketserlike kalduvustega teadlast või akadeemikut, kes võib kahtluse alla seada kõik sinu öeldu või, mis veelgi hullem, juhtida tähelepanu sinu uurimuse puudustele. Maksimaalse eelarvamusega.

V jagu – Andmekogumite töötlemine

Lisaks uuringutele on teine ​​​​peamine teadusallikas andmekogumid ja muud teabeallikad, mida kasutatakse teaduslike avalduste tegemiseks. Andmeid – eriti ametlikke riiklikke andmeid – saab kasutada ilma ametliku uuringuta, seega peate tagama, et olemasolevad andmed ja eriti andmekogumid, mis on aluseks ühiskonnas nii akadeemikute kui ka tavainimeste poolt tsiteeritud tavapärastele mõõdikutele, on teie kindlas kontrollis, et saaksite neid oma äranägemise järgi parandada, muuta ja täiendada.

Järgnevalt on toodud taktikatüübid, mida peaksite kasutama olemasolevate andmekogumite kontrolli ja kasulikkuse maksimeerimiseks:

V-1. Statistiline kalapüük

Statistilist kalapüüki on lihtsam lihtsalt illustreerida kui abstraktselt selgitada:

Oletame, et suur ravimifirma tuleb välja uue ravimiga, mis (nende väitel) teeb lapsed targemaks ja parandab nende akadeemilist sooritust. Kahjuks, kuigi FDA on selle heaks kiitnud, teavad nad, et see ei toimi, ja inimesed hakkavad kahtlustama, et midagi kahtlast võib toimuda (ja neil on miljardid dollarid kaalul). Seega tulevad nad teie juurde ja pakuvad teile kopsakat seitsmekohalist palka, et „tõestada“, et nende uus ravim toimib. Seega teie, olles julge teadlane ilma igasuguste südametunnistuse piinadeta (välja arvatud muidugi lojaalsus režiimile), võtate nende pakkumise vastu. Kuidas te „tõestate“, et nende ravim toimib? Lihtne. Te saate andmed kõigist riigi koolipiirkondadest, mis näitavad akadeemilisi tulemusi ja uut ravimit võtnud laste protsenti. Siin tulebki mängu „kalapüügi“ osa: peate läbi vaatama iga piirkonna, kuni leiate ühe või kaks, kus akadeemilised tulemused on keskmisest kõrgemad ja kus selles piirkonnas võttis uut ravimit rohkem lapsi kui keskmiselt (nagu kalapüügil, kus jätkate püüdmist, kuni kala konksu otsa satute). Seejärel avaldate oma „uuringu”: „Leidsime X-piirkonnas korrelatsiooni, kus suurem protsent uut ravimit võtnud lapsi viis paremate akadeemiliste tulemusteni.” See on jama, sest igas teises piirkonnas on näidatud, et ravimil ei olnud akadeemilistele tulemustele mingit mõju, aga teie väldite seda osavalt, tuues esile ühe piirkonna, kus juhuslikult on olemas korrelatsioon. (Piisavalt suure valimi korral on üsna kindel, et leiate juhuslikult ühe piirkonna, kus juhuslikult võttis palju lapsi ravimit ja akadeemilised tulemused tõusid.)

Peamine õppetund on see, et mõnikord on vaja vaid natuke järjekindlust. Näiteks kui teil on suur andmekogum paljudest riikidest, siis lihtsalt käige ükshaaval läbi, kuni leiate otsitava korrelatsiooni. Teise võimalusena võite proovida selle taktika edasijõudnumat versiooni, mida tuntakse nimega „P-häkkimine. "

Hea näide sellest taktikast on järgmine CDC „uuring“, kus nad käisid läbi kõik 50 osariiki, otsides sellist, kus nad saaksid andmeid täiustada, et näidata, et Covid-vaktsiinid vähendasid uuesti nakatumise riski inimestel, kellel oli Covid juba enne vaktsiini saamist. Ja mis sa tead, nad leidsidki ühe (50-st pluss mõned mitteosariiklikud jurisdiktsioonid nagu Washington), kus nad said andmeid väljendada just seda, mida nad tahtsid:

Näed, kui CDC oleks suutnud rohkem kui ühe osariigi andmetel tõestada, et koroonavaktsiinid vähendasid uuesti nakatumise riski, siis nad oleksid seda teinud (duh). Aga nad üritasid ja üritasid, kuni leidsid osariigi, kus nad said andmeid selle tõestamiseks manipuleerida.

Muide, propagandistidele on siin veel üks oluline õppetund: järjekindluse väärtus. Ärge lihtsalt andke alla, kui te ei leia andmekogumit, mida on lihtne võltsida või manipuleerida režiimi aruteluargumendi toetamiseks. Mõnikord peate olema loominguline ja jätkama, kuni jõuate palgasõduriteni.

V-2. Probleemsete andmete korrigeerimine

Jah, me mainisime seda varem takeldusuuringute osas.

Kui algandmed ei vasta teie eelistatud narratiivile, siis lihtsalt „kohandage“ neid, kuni need sobivad, samamoodi nagu teeksite uuringu sisemiste andmetega. Andmete kohandamine on teaduse tavapärane osa ja kuna väga vähesed inimesed tegelikult mõistavad, kuidas see toimib, saate seda tava ära kasutada ja kuritarvitada.

Keegi avaldas sellel teemal isegi teadusartikli (see on huvitav lugemine, kui oled nohik):

Selle kontseptsiooni suurepärane rakendus on seotud globaalse soojenemise teadusliku konsensusega, mis varem oli globaalse jahenemise teaduslik konsensus. Kuidas teie arvates näitavad samad andmed, mis näitasid 1974. aastal, et maailm suundus pöördumatu jääaja poole, mis ohustas inimkonna ellujäämist, nüüd, et tegelikult oli olemas *soojenemine* trend täpselt samadest andmetest mis ohustab inimkonna ellujäämist??

Nad lihtsalt „kohandasid“ andmeid, et muuta varasemad aastakümned külmemaks ja hilisemad soojemaks, ja voilà, probleem lahendatud! See on kuradi kaval ja väga tõhus – jälgige alloleval diagrammil (tuntud režiimi dissidendist ketser) kahte joont, mis jälgivad aasta keskmist temperatuuri, sinine joon = toorandmed, oranž joon = andmed pärast seda, kui režiimi teadlased neid „kohandasid“:

Kui vaadata sinist joont, siis viimase 100 aasta jooksul üldist soojenemist ei ole toimunud – mis on ametliku katastroofilise globaalse soojenemise narratiivi seisukohast väga halb!!! Oranž joon näitab aga selget soojenemistrendi viimase 100 aasta jooksul – mis on täpselt see narratiiv.

Muidugi, kui tulevikus mingil põhjusel peaks globaalse jahenemise juurde naasmine olema praktiline, siis NOAA teadlased lihtsalt "kohandavad" andmeid nii, et viimased 100 aastat paistaksid välja nagu püsiv jahenemistrend.

Asi on selles, et kõik on kohandustes kinni.

(märkusedOn kasulik lubada mõnel juhuslikul madala profiiliga režiimiteaduse ketseril ringi liikuda, sest nad toodavad andmeid ja analüüse, mis on režiimi enda sisekasutuseks tegelikult üsna kasulikud, kui tagada, et nad ei hakkaks silma paistma – ja siis saadetakse nad viivitamatult Guantanamo lahte.)

V-3. Jätke ametlikest andmetest ametlikest analüüsidest välja kõik, mis ei vasta teie soovitud tulemustele.

Analüüsi kaasatava teabe hoolikas kontrollimine on sõna otseses mõttes 101 värk. Kui teave või tegelikud tulemused ähvardavad teie eelistatud tulemusi õõnestada, jätke need ametlikest andmetest ametlike analüüside hulgast välja. Seega, kui on olemas valitsuse andmebaas, mis näitab, et pärast Glorious Vaccine'i suurenes paljude meditsiiniliste seisundite esinemissagedus märkimisväärselt, siis ignoreerige seda lihtsalt.

Võtke näiteks CDC ja FDA ühiselt hallatav VAERSi (vaktsiini kõrvaltoimete teatamise süsteem) andmebaas:

CDC (teeskleb) soovitab VAERS-ile teatada terviseprobleemidest, mis ilmnevad pärast vaktsineerimist, "isegi kui te pole kindel, et vaktsiin haiguse põhjustas".

Pärast seda, kui Covid-vaktsiinid 2020. aasta detsembri keskpaigas kasutusele võeti, näevad VAERS-i surmajuhtumite kirjed välja sellised (diagramm näitab kõigi vaktsiinide kohta igal aastal teatatud surmajuhtumite koguarvu):

See graafik näitab VAERSi aruannete statistikat Covid-vaktsiinidest tingitud vigastuste/surmade kohta:

Aga millal te viimati kuulsite CDC avalduses või analüüsis VAERSist seoses väärtuslike Covid-vaktsiinidega?

Täpselt!! CDC (ja kõik teised) lihtsalt ignoreerivad VAERSi (välja arvatud juhul, kui nad aeg-ajalt avaldavad VAERSi ümberlükkamiseks fakte kontrollivaid lugusid).

Samuti veenduge, et te halastamatult jalule seaksite kõik, kes julgevad selliseid andmeid kasutada teie režiimi analüüside ja avalduste usaldusväärsuse õõnestamiseks. See on sageli probleem, sest paratamatult on hulk inimesi, kellel on juurdepääs toorandmetele, kui need on olemas.

V-4. Varasemate suhete ja erinevuste arvessevõtmine

Lihtne viis uuringut vandekohtu abil manipuleerida on võrrelda kahte üksust, mille vahel on juba teadaolev erinevus või korrelatsioon. Seejärel saate teeselda, et "avastate" selle erinevuse või korrelatsiooni, kuid omistate selle uuele tegurile.

Seega, kui näiteks vaesemate osariikide tervishoiunäitajad on rikaste osariikidega võrreldes tavaliselt halvemad ja vaesed osariigid järgivad valitsuse juhiseid vähem, siis saab nende halvematele tervishoiunäitajatele viidata ja süüdistada neid selles, et nad ei võtnud Hiilgavat Vaktsiini. Meedia oskab seda sõnumit eriti võimendada, sest neile ei meeldi miski muu kui halbade tulemuste omistamine poliitilisele kuuluvusele „halva“ erakonna/erakondadega.

V-5. Teaduslikes uuringutes kasutatavate kriitiliste andmekogumite kontroll

See, kes kontrollib andmeid, kontrollib teadustHoolitse selle eest, et sul oleks raudkindel kontroll kõige silmapaistvamate ja laialdasemalt kasutatavate andmekogumite üle, ning säästad end paljust stressist ja peavalust. Näiteks kontrollib sõjavägi oma sisemisi andmekogumeid ja saab neid oma äranägemise järgi manipuleerida. Nagu DMED – nad manipuleerisid selle andmestikuga sedavõrd, et see muutus kasutuks. Vaadake allpool kahte diagrammi, mis näitavad... *SAMA* DMED-i andmed „ambulatoorsete arstivisiitide määrade” kohta aastatel 2015–2018 – vasakpoolne diagramm on 2019. aastal avaldatud versioon, parempoolne diagramm näitab 2021. aasta versiooni – ja millegipärast pole need samad (punastega ringitatud alad).

Kas märkate muutust 2016.–2018. aasta numbrites (mida näete trendijoone kuju järgi)? Kuidas suurenes arstivisiitide arv 2016. aastal ajavahemikus 2019 ja 2021 ????

Sest režiim lihtsalt kirjutas andmed ümber. Seda saate teha siis, kui teil on andmestiku üle täielik kontroll.

On iseenesestmõistetav, et te ei tohiks mingil juhul lubada paganlikel teadlastel ligipääsu teie kontrolli all olevatele pühadele tekstidele või teadusandmetele – pidage meeles, et peate alati olema valvas, et petturlik ketserlik uurija ei teostaks analüüsi, mis võiks teadust kehtetuks muuta või sellega vastuolus olla. CDC näitab siin eeskuju:

Kui te ei anna tüütutele ja tüütutele sõltumatutele teadlastele andmetele ligipääsu, ei pea te muretsema, et nad avastavad andmetes asju, mis õõnestavad režiimi narratiivi oluliselt.

VI jagu – Tõendusstandardite kontroll

Mõelge endast kui kohtunikust, kes juhib kriminaalprotsessi, otsustab, millised tõendid on kohtus vastuvõetavad, ja saab seega tagada, et süüdistavad või süüst vabastavad tõendid ei jõua kunagi vandekohtuni. Sama mõte siin – tõendite standardite kontrollimise abil saate kaudselt kõrvaldada palju keerulist teadust, mis seal saadaval on, ilma et peaksite otseselt vaidlustama konkreetseid väiteid või tõendeid.

VI-1. Kõrgeima kvaliteediga tõendite esitamine on võimatu kõigile peale režiimi poolt heakskiidetud osapoolte

See on lihtne reegel: Teha sõltumatutele teadlastele või uurijatele nii raskeks kui inimlikult võimalik läbi viia selliseid uuringuid, mida peetakse "kõrgekvaliteedilisteks".

Vastandlikele teisitimõtlejatele võiks heakskiitmata või ketserliku teaduse läbiviimine muutuda liiga kalliks. Üks propagandaajaloo suurimaid saavutusi oli juhuslike kontrollitud uuringute tõus tõendite „kuldstandardiks“. Selliste uuringute läbiviimine maksab tavaliselt miljoneid, mis välistab võimaluse, et keegi peale hiiglaslike ravimikorporatsioonide (kes on režiimile lojaalsed tegelased) saaks selliseid teaduslikke ettevõtmisi juhtida.

Samuti võite vastu võtta seadusi või kasutada valitsusasutusi, et keelata heakskiitmata kvaliteetsete uuringute läbiviimine, kui mõnel rühmal õnnestub kuidagi sellise uuringu läbiviimiseks piisavalt vahendeid saada.

VI-2. Määrake uuringute tüübid, mida heakskiitmata teadlased saavad läbi viia, madala kvaliteediga uuringuteks

Vastupidi, veenduge, et iga mittevastav teadus või uuring, mida siiski saab läbi viia, liigitatakse madala kvaliteediga tõendusmaterjaliks. See on tavaliselt parem alternatiiv kui kõigi heakskiitmata uuringute täielik keelustamine, mis loomulikult tekitab elanikkonnas režiimi suhtes kahtlust ja kalduvust aktsepteerida igasuguseid metsikuid ja mõttetuid vandenõuteooriaid. Pigem laske neil oma uuringuid teha, aga selgitage, et need on mõttetud, kuna need ei vasta tõenduspõhise teaduse reeglitele.

VI-3. Ärge sõnastage selget tõendusstandardit, mida tavainimesed saavad ise rakendada.

Paratamatult satute olukordadesse, kus vajate vabadust kahekordse tõendusstandardi rakendamiseks. Kui sõnastate selge ja kergesti mõistetava standardi, siis kahjustate omaenda võimet teadust manipuleerida, kuna inimesed saavad teid seejärel teie enda väidetava standardi järgi hoida. Samuti, nagu varem märgitud, tahate te inimesi tingimuslikuks muuta, et tegelik standard on lihtsalt see, mida režiim kuulutab kvaliteetseks tõendiks, mitte mingid kaugeltki objektiivsed kriteeriumid.

VI-4. Tagakiusamine ülbete või ebalojaalsete teadlaste vastu

Aeg-ajalt tekib olukord, kus te ei saa enam uuringu usaldusväärsust kahtluse alla seada põhjusel, et tegemist on halva kvaliteediga tõenditega. Sellistel juhtudel peaksite hoopis taga kiusama teadlast/teadlasi, kes levitavad ketserlikku teadust, lõpetades seeläbi problemaatilise uuringu levitamise ja edasise läbiviimise. See võib olla sama kahjutu kui nende sotsiaalmeediast eemaldamine või sama ulatuslik kui nende saatmine Gulagi, kus neid enam kunagi ei nähta ega kuulda. Kuidas teie või režiim lõpuks otsustate nad avalikust sfäärist eemaldada, peate kindlasti ründama ka halastamatult nende mainet ja asjatundlikkust (isegi pärast seda, kui mässumeelne reetur on kõrvaldatud). See on ka hea taktika karismaatilise/karismaatilise teadlase/teadlaste vastu, kes ohustavad režiimi, kuna ta vallutab masside südamed. See kehtib isegi siis, kui nad tunduvad lojaalsed, välja arvatud juhul, kui te teate absoluutselt kindlalt, et nad ei lähe mitte kunagi teisele poolele üle (näiteks kui teil on väljapressimisinfot või kui nad on režiimi narratiivi süda ja hing ning fanaatiliselt pühendunud, nagu pühak dr Fauci). Seega peaksite hoidma üleval tugevat luureaparaati, et jälgida kõiki režiimile lojaalseid teadlasi.

VII jagu – Teaduse kiriklikud autoriteedid

Esimene asi, mida peate mõistma, on see, et autoriteedi mõiste teaduse valdkonnas on oma olemuselt kiriklik. Suurem osa tänapäeva ühiskonna teaduslikust diskursusest koosneb autoriteetide argumentidest. Seega, selle asemel, et sellele vastu seista, võtke see omaks ja kasutage seda, sest see on võimsaim relv võitluses teaduse enda kontrollimiseks. Teie olete Teaduse Kirik. Režiim on selle Vatikan. Näidake oma lihaseid ja suruge peale oma tahe!!

Te peate kinnistama konventsioone, mis loomulikult valivad ühiskonnas teadusliku autoriteedi positsioonidele ainult režiimile lojaalsed isikud. Seda saavutatakse peamiselt järgmiste meetodite abil:

VII-1. Ekspertidel peab olema akrediteering

Volikirjad on esimene sõelumispunkt, mis eemaldab enamiku potentsiaalsetest kurjategijatest. Volikirjade nõudmise abil – mida saab muidugi hankida ainult režiimi enda vahendusel või režiimi poolt akrediteeritud ja režiimile lojaalse institutsiooni kaudu – tuleb tugevdada veendumust, et volitamata eksperdid on erakordselt ohtlikud ja ignorantsed, sest elanikkonda koormab pidev tung küsida režiimi seisukohtade ja avalduste kohta teist arvamust.

VII-2. Eksperdid peavad olema seotud hea mainega asutuse või organisatsiooniga

Veel üks ilmselge reegel. See on hea viis veelgi paremini välja sõeluda kõik potentsiaalsed Mandžuuria teadlased, kes on akrediteerimisprotsessist läbi tulnud.

VII-3. Ekspertidega tuleb arvestada peavoolus

Rakendage seda sotsiaalset konventsiooni rangelt, sest see on tugev turvavõrk juhuks, kui ekspert peaks oma reegleid muutma ja otsustama režiimile vastu hakata. Selliste inimeste volitusi ei saa kergesti tühistada ning mõnikord võib olla keeruline või ebapraktiline lõpetada kõik seosed, mis neil hea mainega organisatsioonidega võivad olla. Seega on vaja diskvalifitseerimist, mis ei sõltu kummastki neist. Tema kuulutamine peavoolust väljapoole on üsna võimas viis sellise eksperdi autoriteedist ilma jätta.

VII-4. Teadusliku konsensuse jõustamine

Teine võimas viis teadusliku autoriteedi kontrollimiseks on sundida järgima väljamõeldud „konsensust“, tembeldades igaüht, kes sellest konsensusest kõrvale kaldub, kõige hälbivatuma ja parandamatu ketserina. See on väline tööriist, mis võib olla äärmiselt kasulik eksiteele sattunud teadlaste kukutamiseks. „Konsensus“ kõlab võimsalt ka võhikute kõrvus ja südames ning annab neile lihtsa ettekäände mitte küsimusi tõstatada, kui režiim otsustab varem kõrgelt hinnatud teadlase ootamatult ametist kõrvaldada.

Järelsõna

Propagandakunst on lai teema, mis hõlmab mitut distsipliini. Ära oota, et sa selle üleöö selgeks saad. Arvesta sellega, et teed vigu – nii õpidki, mis toimib (ja seetõttu veendu alati, et sul oleks keegi teine, kellele oma vigade eest süüdistuse anda).

Õnneks on valdav enamus kodanikest intellektuaalsed lambad. Seda põhimõtet demonstreeris suurepäraselt Obamacare'i peaarhitekt professor Jonathan Gruber.

Professor Gruberil oli aga kalduvus salvestatud kõnedes liiga palju ja liiga selgelt selgitada. Muidugi pole midagi halba selles, kui noortele režiimiüliõpilastele selgitatakse vastuolulisi teemasid selges keeles – see on režiimipoliitika toimimise mõistmiseks võtmetähtsusega, sest neil peab neist asjadest hea arusaam olema, kui nad tahavad olla produktiivsed režiimitöötajad. Probleemiks saab aga see, kui need kõned salvestatakse videole, mis on kättesaadav laiemale avalikkusele, keda te peaksite petma:

Võiks arvata, et pärast seda, kui mees, kes kirjutas (tol ajal) äärmiselt ebapopulaarse seaduse, tabati arvukatest videotest, kus ta kiitles sellega, kuidas see oli "Ameerika valija majandusliku arusaamise puudumise nutikas ärakasutamine" ja kuidas "Ameerika valija rumalus" oli kriitilise tähtsusega, et maksutõusu saaks esitada mitte-maksutõusuna (mis mõlemad on 100% tõesed, nagu varem öeldud), oleksid poliitikud sunnitud seaduse tagasi võtma ja mõne aasta pärast, kui kära on vaibunud, uuesti proovima.

Välja arvatud see, et nagu selgub, saab tavaliselt loota mitte ainult keskmise valija täielikule rumalusele, vaid ka lühiajalise mälu puudumisele, enesesäilitustunde puudumisele ja eelkõige pühendumusele poliitilisele ideoloogiale. Kas Obamacare tühistati või lükati isegi edasi? Ei. Seega, isegi kui teid tabatakse suurelt, on teil tõenäoliselt kõik korras. (Eriti kui olete loonud kuuleka peavoolumeedia, mis teenib režiimi lojaalselt.)

Samuti võite lohutust leida teadmisest, et propaganda on loomupäraselt ennast parandav ettevõtmine – kui vigu tehakse, siis lihtsalt lastakse lahti rohkem propagandat ja spekulatsioone, et neid vigu varjata või muul viisil leevendada. Pange tähele, kuidas režiimiametnikud nihkusid professor Gruberi ülistamisest tema täieliku tähtsusetuse väitmiseni, silmagi pilgutamata ja ilma vähimagi piinlikkuseta oma vastuoluliste seisukohtade palja silmakirjalikkuse pärast:

(Siiski peaksite olema ettevaatlik, et te vigade tegemisel liiga kergemeelsed ei oleks, vastasel juhul võite end suunata Nõukogude Gulagi või CIA salajaste operatsioonide kompleksi Marokos.)

Koos saame muuta maailma paremaks kohaks neile, kes on määratud olema osa äsja ümberkujundatud inimkonnast.

---

Liituge vestlusega:

---

Avaldatud all Creative Commons Attribution 4.0 rahvusvaheline litsents
Kordustrükkide puhul palun muutke kanooniline link tagasi algsele. Brownstone'i instituut Artikkel ja autor.