https://www.kekstcnc.com/media/2827/20200730_kc_covid_opinion_tracker_japan_deck_final_for-web.pdf
Kyk noukeurig na die bogenoemde skyfie van 'n internasionale peiling wat 'n paar maande nadat Covid toegeslaan het, gedoen is: Só lyk effektiewe propaganda. En die ware effek was selfs groter, want die 'regte wêreld'-syfers wat gebruik is om te bereken hoe erg mense die risiko's van Covid oordryf het, was natuurlik self afgelei van... die wêreld se voorste propaganda-organisasies (wat hulle as openbare gesondheidsagentskappe voorgedoen het). Wat self reeds die risiko's van Covid wild oordryf het.
Die kuns van effektiewe propaganda is 'n omvattende dissipline wat noukeurige en deeglike studie vereis — en hersien — van tyd tot tyd. Vir die beginner kan dit baie moeilik wees om te bemeester. Selfs die ervare propagandis kan soms in die strik trap om te dink dat die skep en verspreiding van propaganda 'n eenvoudige onderneming is – wat 'n goeie manier is om 'n permanente, volledig betaalde Siberiese vakansie te wen. Dit is gewoonlik nie so 'n eenvoudige taak om die hele samelewing elke dag, 365 dae per jaar, onbepaald te verwar nie.
Die volgende kort gids sal die aspirant-propagandis, WEF-lakei, Kommunistiese Apparatchik, Woke Marxis en ervare regeringsburokraat voorsien van die gereedskap en kennis wat nodig is om hul belowende talent te ontwikkel tot volbloei-bemeestering van die kuns van propaganda.
Hierdie boek is 'n bietjie lank!! Moet dus nie voel asof jy dit van begin tot einde in een slag moet lees nie, want dit is 'n resep vir uitbranding en om nie die kritieke inligting daarin te onthou nie.
Hierdie handleiding is in die volgende afdelings verdeel:
Afdeling I. Definisies - Hoe om woorde, terme en maatstawwe te herdefinieer om hulle in lyn te hou met die regime se narratief
Afdeling II. Samestelling van data - Hoe om die prosesse van die opname, rapportering en publikasie van data te kaap
Afdeling III. Keuring van watter data as deel van Amptelike Wetenskap beskou word - Hoe om nie-ooreenstemmende data aan die regime te keur, te data en te verwyder sodat dit nooit in enige amptelike wetenskap- of regime-datastelle verskyn nie.
Afdeling IV. Hoe om 'n studie te manipuleer - Presies hoe dit klink
Afdeling V. Die manipulasie van die datastelle - Soms sal jy 'n klein data-'chirurgie' moet doen om die inhoud van databasisse te wysig wat die argumente van die regime weerspreek wat jy nie eenvoudig kan uitwis nie.
Afdeling VI. Beheer oor die bewysstandaarde - Hoe om 'n hiërargie van bewyse op te stel wat regime-vriendelike wetenskap bo-aan en regime-onvriendelike wetenskap onderaan (van die Mariana-trog) plaas.
Afdeling VII. Die Kerklike Owerhede van die Wetenskap - Hoe om te verseker dat wetenskaplike owerhede die regime se feite en narratiewe betroubaar naboots
Afterword - Om dit alles mooi vas te maak, soos een van Peter Hotez se strikdasse (hy is 'n besonder vrolike Regime Celebrity Scientist)
Afdeling I – Definisies
"Hy wat die taal beheer, beheer die massas."
— Saul Alinsky, Reëls vir Radikales
Hoe ons konsepte of kategorieë definieer, bepaal watter brokkie van die werklike wêreld hulle kommunikeer of verteenwoordig – of wat hulle nie kommunikeer of verteenwoordig nie.
Smeedbare definisies, en 'n arbitrêre en wispelturige standaard vir die toekenning van definisies, is 'n absolute moet vir enige effektiewe propagandis. Ten spyte van die beste pogings, sal selfs ervare, kundige propagandiste onvermydelik situasies teëkom waar die saamgestelde data wat bestaan, of mense se geleefde ervarings, problematies is vir die amptelike regime-narratief.
Doeltreffende propaganda vereis dus die kapasiteit vir rats en hoogs aanpasbare buigsaamheid om die inhoud van data te beheer, veral voorafbestaande konvensionele metrieke waaroor die publiek gewoond is om te hoor, wat berug moeilik is om eenvoudig te laat verdwyn (anders as die gemak waarmee jy 'n andersdenkende wetenskaplike van YouTube of Facebook kan laat verdwyn). Byvoorbeeld, jy sal nie kan vermy om oor "sterftes" te praat in die konteks van 'n nuwe Gevreesde Siekte-pandemie nie – die primêre manier waarop mense sal verband hou met die meting van die erns van 'n siekte sal altyd eerstens en bowenal wees "Hoeveel mense het aan die siekte gesterf?" Maar jy kan verander waarna "dood" verwys in die konteks van die roman Gevreesde Siekte as jy mense se gevoel van hoe dodelik dit is, wil verhoog of verminder.
In die praktyk beteken dit dat wanneer die normale begrip van 'n term of konsep toon dat die werklikheid nie heeltemal by die regime se verlangde narratief pas nie, net 'n paar definisies verander en voilà, probleem opgelos.
Soos menige prominente kommunistiese propagandiste deur die geskiedenis heen ook opgemerk het: “Hy wat die taal beheer, regeer die wêreld.”
Daar is 'n verskeidenheid maniere om definisies te verander of oor te skakel van problematies na aanvaarbaar:
I-1. Beperk 'n Definisie
Indien die konvensionele definisie van iets konsepte, data of inligting insluit wat strydig is met die regime se dogma, beperk die definisie sodat dit nie meer die ongewenste inligting insluit nie. Daar is baie maniere om dit te doen. Ons sal dus 'n paar van die meer algemene tipes eienskappe lys wat jy kan gebruik om 'n definisie effektief te beperk: Beperk die definisie volgens tydsinterval: Veronderstel dat ingeënte mense die Gevreesde Siekte teen baie hoë koerse in die eerste 30 dae na inenting, en na 90+ dae na inenting, met die Glorieryke Entstof kry. Dit is 'n groot probleem, want mense sal dink dat die Glorieryke Entstof nie effektief is nie:
Die rooi lyn toon die gevallekoers per miljoen mense nadat hulle met die Glorieryke Entstof ingeënt is, volgens die aantal dae sedert inenting. Soos u kan sien, is die koers van deurbraakinfeksies in die eerste 30 dae baie hoog, maar tussen dae 30-90 is die gevallekoers feitlik 0, en na dag 90 begin die gevallekoers weer styg.
In gewone Afrikaans, wat jy op die bostaande grafiek sien, is dat die aantal gevalle per miljoen mense soos volg lyk:
- Voor inenting: 500 gevalle van Gevreesde Siekte/miljoen mense
- 10 dae na inenting: 3,000 XNUMX gevalle van Gevreesde Siekte/miljoen mense
- 20 dae na inenting: 1,700 XNUMX gevalle van Gevreesde Siekte/miljoen mense
- 30 dae na inenting: 100 gevalle per miljoen mense
Dis 'n baie oneerbiedige doeltreffendheid vir die Glorieryke Entstof – iets wat nie toegelaat kan word om te staan nie. Een oplossing is om eenvoudig die definisie van 'ingeënt' te verander om iemand te beteken wat tussen 30 en 90 dae na inenting met die Glorieryke Entstof ingespuit is – met ander woorde, enigiemand wat binne 30 dae na inenting is, of na 90 dae na inenting, word nie as 'ingeënt' beskou nie:
Hierdie spesifieke taktiek is deur so te sê elke openbare gesondheidsagentskap in die beskaafde wêreld baanbrekerswerk gedoen, waar die definisie van 'volledig ingeënt' vir die Covid-entstowwe beperk was tot "14 dae na jou tweede dosis:"
Beperk die definisie volgens kwantiteit, soos die aantal blootstellings – byvoorbeeld, as 'n klomp mense wat 1 dosis of 5 dosisse van die Wonderbaarlike Behandeling Mirafaucivir ontvang het, gesterf het (die eerste dosis maak mense dood wat veral vatbaar is vir die toksisiteit daarvan, en 5 dosisse is te giftig vir omtrent enigiemand), beperk die definisie van 'behandel met MiraFaucivir' tot tussen 2-4 dosisse:
Beperk 'n definisie deur absurde voorwaardes by die definisie te voeg wat byna onmoontlik is om te vervul. Byvoorbeeld, jy kan probeer om die volgende voorwaardes te gebruik om die definisie van 'n 'entstofsterfte' te beperk in die konteks van 'n massa-inentingsveldtog met die nuutgeskepte Glorious Vaccine:
Dit is nogal moeilik om ooit 'n 'bevestigde' geval te kry van iemand wat onder sulke omstandighede aan die Glorieryke Entstof sterf.
(Jy moet onthou om outopsies soveel as moontlik te belemmer om hierdie voorbeelddefinisie ten volle effektief te maak.)
I-2. Brei 'n Definisie uit
Omgekeerd, soms wil jy dalk meer van iets hê as wat daar werklik is. Die uitbreiding van definisies is 'n goeie oplossing – draai net die bogenoemde instruksies om vir die beperking van definisies.
So as jy meer sterftes as gevolg van die Gevreesde Siekte benodig as wat daar mense is wat werklik deur die Gevreesde Siekte dood is, kan jy die definisie van 'n 'Gevreesde Siekte Dood' uitbrei na 'enige dood binne 30 dae na 'n positiewe toets', en net soos towerkrag het jy 'n volskaalse pandemie op jou hande.
Om dit te illustreer, veronderstel dat na 12 maande van die sirkulasie van die Gevreesde Siekte, slegs 7 mense per 100 000 infeksies eintlik deur die Gevreesde Siekte gedood is – nie juis eng nie. Jy trek 'n bietjie omwenteling en brei die definisie van 'n 'Gevreesde Siekte Dood' uit na iets soos wat die CDC getrek het – "enige dood binne 30 dae na positiewe toetsing vir die Gevreesde Siekte." Aangesien baie mense elke dag sterf, as jy hulle almal massatoets, sal jy onvermydelik 'n hele bootlading dooie mense "ontdek" wat toevallig die Gevreesde Siekte gehad het toe hulle gesterf het, al is hulle dood deur iets heeltemal onverwant soos kanker of 'n motorongeluk. Kyk watter verskil dit maak:
Die staat New York bied 'n klassieke illustrasie van hoe om die definisie van "Gevreesde Siekte Dood" uit te brei om die voorkoms van 'n eens-in-die-geskiedenis super-duper eng apokaliptiese pandemie te skep – kyk net na die volgende pragtige oop definisie vir 'n 'waarskynlike' Covid-dood:
NOTA VAN WAARSKUWING: Jy moet altyd versigtig wees om NOOIT, OOIT, OOIT – OOIT!!! – aan die publiek te artikuleer hoe jy hulle afmaak in duidelike, bondige taal wat hulle kan verstaan. Die volgende ongedwonge fout in 2020 van die Illinois Openbare Gesondheidsdirekteur, dr. Ngozi Ezike, is die soort ding wat jou 'n vinnige eenrigtingkaartjie na die Goelag besorg – sy het eintlik die volgende tydens 'n openbare perskonferensie gesê (sien die ingeslote video hieronder):
“So, die gevaldefinisie is baie simplisties. Dit beteken ten tyde van die dood was dit 'n Covid-positiewe diagnose. Dit beteken dus dat as jy in hospies was en reeds 'n paar weke gegee is om te leef en dan is daar ook bevind dat jy Covid het, dit as 'n Covid-dood getel sou word. Dit beteken dat, tegnies gesproke, selfs al is jy aan 'n duidelike alternatiewe oorsaak dood, maar jy het terselfdertyd Covid gehad, dit steeds as 'n Covid-dood gelys word.”
Sy het natuurlik die regte ding gedoen deur so 'n wonderlik uitgebreide definisie vir Covid-sterftes te gebruik, maar sy het dom en onverskillig die kat uit die sak gelaat vir die hele wêreld om te sien. Dis die soort onverskillige flater wat 'n hele propagandaveldtog oornag kan vernietig. En ook die soort ding wat 'n loopbaan-einde (of erger) kan wees:
I-3. Skep 'n splinternuwe definisie
Soms is dit eenvoudig nie moontlik om die algemene begrip van iets weg te steek deur bloot met die definisie aan die kantlyn te speel nie. In daardie geval kan jy die dapper stap neem om 'n woord, konsep of kategorie heeltemal te herdefinieer om aan jou propagandabehoeftes te voldoen. Wees net versigtig dat dit dalk 'n bietjie moeiliker kan wees om mense te oortuig dat die ou definisie 'n versinsel van hul verbeelding is.
Neem die CDC (ja, ons gaan die CDC baie aanhaal; hulle is immers die voorste gesondheidspropaganda-organisasie ter wêreld), wat die definisie van 'inenting' verskeie kere oor 'n tydperk van 6 jaar verander het:
sidebar: Die bogenoemde twiet bied 'n les in die noodsaaklikheid om skelm wetgewers te beheer wat dalk probeer om teen jou propaganda-pogings te verskil of selfs te ontbloot. Jy het nie die bykomende hoofpyn nodig om duidelike bewyse van jou taalkundige verraad te hanteer wat aan die publiek uitgesaai word vanaf die vloer van die Kongres of Parlement nie (of die selfs groter hoofpyn om na Siberië verban te word as die oortreder wat so iets toegelaat het om te gebeur).
Soms mag jy selfs vind dat jy vasgevang is in die gewone gespreksbetekenis van woorde, waar hulle iets uitlig waaraan jy nie kan bekostig dat mense aandag gee nie. Indien dit gebeur, sal jy gedwing word om 'n fundamentele verandering aan die kern van die taal te implementeer. Dit is 'n soort kernopsie vir wanneer jy iets op geen ander manier kan wegsteek nie, en ook nie kan bekostig om dit nie weg te steek nie.Pasop!! So 'n gewaagde poging kom met 'n aansienlike mate van moeilikheid, aangesien baie mense geneig sal wees om sulke oop en gewaagde taaloorgange te weerstaan – soortgelyk aan hoe baie onverligte Luddiete weerstaan om met geslagsoorgange saam te gaan.).
Neem byvoorbeeld die term "vreedsame protes":
Natuurlik is 'beperk' 'n subjektiewe term waarvan die presiese kontoere swak gedefinieer is, wat jou baie ruimte gee om die beskrywing op byna enigiets toe te pas, ongeag hoe onsamehangend of wanpassend die toepassing is, soos blyk uit hierdie werklike mediaberig wat geen verdere beskrywing nodig het nie:
I-4. Kombineer kategorieë
Soms is dit net nie prakties of uitvoerbaar om die data te vorm deur bloot definisies te verander nie. Moenie bekommerd wees nie – as jy nie die definisie kan verander nie, kan jy eerder die datapunt of kategorie self verander waaraan mense gewoond is met die woord of frase waarna verwys word. Mense is nie ingestel op subtiele of genuanseerde verskille in kategorieë of datapunte nie, en die media verwar in elk geval die meeste dinge nuttig, wat dit 'n maklike en gerieflike truuk maak. Jy kan byvoorbeeld probeer:
- Kombinasie van verskillende ouderdomsgroepe:
Gestel die Glorieryke Entstof veroorsaak dat 'n klomp kinders in zombies verander. Dis nogal sleg vir die regime. (Wat beteken jy moet 'n paar wetenskaplikes hertoewys om vir die res van hul loopbane by 'n klimaatnavorsingstasie in Antarktika te werk. Sonder sokkies.)
Eerstens moet jy altyd na hierdie nuwe toestand verwys as "Veilige en Effektiewe Transformasie in 'n Karnivoriese Zombie." Die rede vir die karnivoriese deel is eenvoudig: 'vleisetende zombie' klink te eng, en gewone 'zombie' voel asof die zombies basies dood is – d.w.s. die kosbare kinders is dood – en nie een van die twee is 'n indruk wat jy wil hê mense moet laat wegkom nie.Alhoewel ons hipotetiese voorbeeld hier waarskynlik nie in die praktyk sal realiseer nie, is die beginsel relevant en van toepassing op enige situasie: jy moet altyd iets benoem op 'n manier wat 'n gevoel oordra van wat jy wil hê mense se indrukke moet wees.)
Tweedens, omdat die tempo van zombievorming in die 12-17 ouderdomskohort so hoog is dat dit vir enigiemand wat na die data kyk (onderstaande grafiek) voor die hand liggend is, sal jy waarskynlik daarmee te doen hê. Dus, in plaas daarvan om die data volgens ouderdom aan te bied, waar mense onmiddellik die toename in kinderzombifikasie sal opmerk, bied die data aan as 'n gekombineerde ouderdomsgroep wat groot genoeg is om die sein weg te steek of te verdoesel:
Wat jy in wese doen, is om die term "tempo van zombievorming na die glorieryke entstof" te neem, wat gebruik kan word om na die verskillende ouderdomsgroepe te verwys, en dit te laat verwys na die tempo van alle ouderdomsgroepe gekombineer.
Nou sal niemand agterkom dat die data 'n duidelike risiko toon vir kinders om deur die Glorieryke Entstof in vleisetende zombies verander te word nie.
Of omgekeerd, as ons aanvaar dat die jongmense nie teen genoeg hoë koerse aan die Gevreesde Siekte sterf om die mammas bang te maak nie, kan jy Gevreesde Siekte-sterftedata van 'n gekombineerde ouderdomsgroep van 0-50 aanbied wat dit laat lyk asof daar soveel sterftes van 'n groep is wat... sluit die kinders:
- Die kombinasie van verskillende demografiese kohorte:
Dieselfde idee as die ouderdomsgroepe; veronderstel jy moet verhoed dat die burgers uitvind dat die Gevreesde Siekte eintlik net gevaarlik is vir die morbied vetsugtige mense – wat sleg is:
- eerstens omdat hulle dan nie bang sal wees vir die Gevreesde Siekte nie
- tweedens omdat mense dalk begin bevraagteken of vet gesond is, wat jy nie kan toelaat nie, want hulle kan dalk die regime-narratief rakende 'vetpositiwiteit' begin bevraagteken en wie weet wat nog daarna.
So jy moet net die Gevreesde Siekte-sterftedata aanbied deur 'n gekombineerde kategorie te gebruik wat alle tipes gewigsidentiteite dek:
- Kombinasie van verskillende tydperke
Gestel jy sien dat die sterftes as gevolg van die Gevreesde Siekte maand na maand afneem – wat katastrofies kan wees vir die regime se planne wat vereis dat die mense moet glo dat die Gevreesde Siekte-pandemie vir nog 'n paar maande in volle omloop is. As die mense die idee kry dat die Gevreesde Siekte besig is om af te neem, wel, dit is 'n baie verlore geleentheid om die Gevreesde Siekte-krisis te gebruik as 'n manier om maatskaplike transformasie te bewerkstellig om die regime se mag te konsolideer en te verstewig.
Dus, in plaas daarvan om die sterftedata per maand aan te bied, kombineer al drie maande in 'n nuwe kategorie van "maandelikse gemiddelde oor die drie maande" wat die afname van Januarie tot Maart sal verbloem, soos hieronder geïllustreer:
- Die kombinasie van verskillende geografiese jurisdiksies
Veronderstel daar is 'n skelm staat in die land wat probleme vir die regime veroorsaak wat nie die regime se riglyne volg vir die hantering van die Gevreesde Siekte, wat ons Doodsantistan sal noem nie. As hulle beter of selfs gelyke resultate toon as die res van die land waar hulle goeie burgers is en die regime se riglyne volg, sou dit redelik sleg wees. Veronderstel verder dat daar 'n stad of graafskap binne hierdie slegte staat is wat 'n lojale regime-graafskap is wat alle regime-riglyne volg, maar wie se sterftesyfer baie hoër is as die res van Doodsantistan. Wat baie, baie sleg is. Oplossing? Jy kan data van die hele staat aanbied sodat mense nie kan sien dat die lojale graafskap wat die regime se riglyne volg, 'n sterftesyfer van 10 keer die res van die staat het nie. Daar is selfs 'n bonusvoordeel: jy kan na die hele staat Doodsantistan as 'n mislukking wys, want die lojale regime-graafskap sal die hele staat baie slegter laat lyk!!
Die kombinasie van al die stede en provinsies in 'n dislojale staat om die probleme wat uniek is aan lojale regime-stede weg te steek, is een van die gangbare propagandataktieke wat gebruik word om onvleiende inligting te probeer wegsteek, soos die aansienlik hoër misdaadsyfers in regime-lojale stede in vergelyking met stede wat deur die bose opposisie beheer word.
(Sidebar: Hoë misdaadsyfers is natuurlik 'n goeie ding en is 'n doelbewuste keuse van die regime – hoë misdaadsyfers is nuttig vir die regime omdat onstabiliteit mense meer gewillig maak om 'n tiranniese regering as 'n oplossing te aanvaar.)
Ter illustrasie, hier is 'n briljante stukkie gaslighting van een van die staatmaker-regime se media-mondstukke:
Kyk na die subtitel in die bloedrooi blokkie – kyk hoe hulle die rooi vinger behendig aanraak state vir die hoë misdaadsyfers wat almal in die blou stede binne die rooi state is, maar nie in die res van die staat waar die regering "rooi" is nie? Presies.
- Die kombinasie van verskillende tipes van die effek of verskynsel. Byvoorbeeld, as daar 'n toename in 'n spesifieke subtipe siektetoestand is – soos kommerwekkende toenames in seldsame kankers na die bekendstelling van die Glorieryke Entstof, wat mense die amptelike regime-narratief kan laat bevraagteken dat die Glorieryke Entstof die veiligste entiteit is wat ooit in die universele geskiedenis geskep of ontdek is – kan jy die algemene kategorie kanker – wat 1,000 XNUMX keer so groot is – gebruik om die sein weg te steek.
Nog 'n manier om te dink aan die kombinering van kategorieë is dat jy nooit die spesifieke data vir verskillende groepe of subgroepe gee nie, iets wat tot absolute perfeksie uitgevoer is toe Covid toegeslaan het. Beskou die volgende meningspeilingsresultate, wat die aandeel Covid-sterftes vir elke ouderdomsgroep langs mekaar wys met die persentasie van elke ouderdomsgroep wat bekommerd was dat hulle deur Covid sou sterf. (Die blou stawe toon die persentasie van elke ouderdomsgroep wat bekommerd was om deur Covid doodgemaak te word, die groen stawe toon die persentasie van die totale aantal Covid-sterftes wat in elke ouderdomsgroep was.)
As mense verstaan het wat hul werklike risiko om te sterf was, sou die blou stawe ten minste in die omgewing van die groen stawe wees. Wanneer die blou stawe dramaties hoër is, is dit die gevolg van brutaal effektiewe propaganda deur alle ouderdomsgroepe in een kategorie te kombineer sonder om ooit te onderskei:
Voorwaar 'n reuse sukses!!
I-5. Verdeelde kategorieë
Soms sal jy 'n kategorie moet opdeel in plaas daarvan om dit met 'n ander een te kombineer. Draai net die raamwerk wat hierbo uiteengesit is vir die kombinering van kategorieë om.
Hierdie netjiese klein maneuver is veral nuttig wanneer jy iets onder die drempel vir statistiese betekenisvolheid moet kry.
Aangesien statistiese betekenisvolheid 'n redelik belangrike konsep in data en wetenskap is, is dit 'n goeie idee om te verduidelik hoe dit werk.
Statistiese betekenisvolheid soos gebruik in konvensionele mediese akademiese/wetenskaplike taal beteken basies dat die waarskynlikheid van iets wat nie deur toeval veroorsaak word nie, minder as 5% is.
If jy gooi 'n muntstuk 10 keer op, die kans om 7 koppe te kry as gevolg van ewekansige kans is 11.72% – NIE statisties beduidend nie. As jy 'n muntstuk 100 keer opskiet, is die kans om 70 koppe te kry as gevolg van ewekansige kans 'n miniskule 0.0023% – BAIE statisties beduidend (want dis baie minder as 5%) – wat beteken dat dit nie redelikerwys aan ewekansige kans toegeskryf kan word nie, maar eerder iets spesifiek (soos kul) wat veroorsaak het dat die muntstuk 70% vir koppe opskiet.
Hoekom is dit so? Om 7/10 te kry, benodig jy net twee ekstra muntstukopskietings om jou kant toe te gaan – wat 'n bietjie van 'n reeks veroorsaak. Klein afwykings soos hierdie kan maklik lukraak gebeur. Om egter 70/100 te kry, benodig jy 20 ekstra muntstukopskietings om jou kant toe te gaan – die kans om *20* ekstra muntstukopskietings uit 'n totaal van slegs 100 deur ewekansige toeval te kry, is weglaatbaar. So as ons 70 koppe uit 100 opskietings sien, kan ons aanvaar dat daar 'n soort bedrog aan die gang is, want dit is baie, baie onwaarskynlik dat dit deur ewekansige toeval sal gebeur.
Jy kan dit tot jou voordeel gebruik om 'n statisties beduidende sein te verdeel en te oorwin – jy kan 'n kategorie waar daar 'n statisties beduidende sein vir iets teen die regime-doktrine is, in kleiner kategorieë verdeel om die sein van 'n '70/100' op te breek in 'n klomp '7/10's wat individueel nie statisties beduidend is nie.
So as daar byvoorbeeld 'n teken is dat daar meer sterftes per 100 000 per jaar is na die Wonderbaarlike Glorieryke Entstofveldtog, kan jy die sterftedata publiseer wat volgens ouderdomsgroep afgebreek is waar geen enkele ouderdomsgroep 'n statisties beduidende toename in sterftes sal toon nie (en jy kan beweer dat dit waarskynlik oorblywende oortollige sterftes is as gevolg van 'Lang Gevreesde Siekte' as gevolg van komplikasies van die opdoen van die Gevreesde Siekte):
Let op waarskuwing: Hierdie spesifieke taktiek moet ideaalweg met iets anders gekombineer word; andersins kan mense die uiteensetting omkeer deur 'n bietjie eenvoudige rekenkunde te doen om al die ouderdomsgroepe bymekaar te tel. Maak dus seker dat jy ander verwarrende truuks byvoeg.
I-6. Herverdeel / Herteken Kategorieë
'n Meer fyn afgestelde alternatief vir die reguit kombinering van kategorieë is om hulle te herverdeel – om die lyne so te sê oor te trek. Dit kan gedoen word deur enige kenmerk te gebruik waardeur kategorieë onderskei word.
Ter illustrasie, terug na ons voorbeeld van die bose dislojale staat van Death Santistan, in plaas daarvan om die hele staat in een staatswye statistiek te kombineer, kan jy die geografiese grense van die provinsies binne die staat heimlik herteken vir die doeleindes van Gevreesde Siekte-data soos hierdie – kyk na wat gebeur wanneer ons die provinsiegrense na die groen lyne verander:
let wel: Dit beteken nie dat jy die distrikte letterlik moet herteken vir politieke en ander doeleindes soos stemdistrikte nie; al wat jy doen, is om verskillende grense te gebruik vir die uitsluitlike doel van statistieke oor gevreesde siektes. (Die bevolking sal egter aanvaar dat jy die werklike distrikte bedoel wat bestaan en sal dus nie besef dat jy 'n vinnige een oor hulle getrek het nie. Dit word propaganda genoem met 'n rede.)
I-7. Vloeistofdefinisies
Daar is tye wanneer jy die paradoksale behoefte mag hê om 'n spesifieke definisie vir een ding te gebruik, maar ook daardie spesifieke definisie vir iets anders moet vermy. Vir sulke gevalle moet jy soos 'n woordeboek optree – woordeboeke het tipies verskeie afsonderlike definisies vir een woord, jy kan dieselfde doen.
Byvoorbeeld, die woord 'vrou' word soms gedefinieer as ''n volwasse mens wat vroulike anatomiese en genetiese eienskappe besit', soos wanneer 'n vrou se reg om te kies bespreek word; en word soms gedefinieer as ''n persoon wat as vrou identifiseer', soos in die konteks van georganiseerde sport.
Afdeling II – Samestelling van data
Selfs beter as om smeebare definisies te gebruik, is om situasies te vermy wat in die eerste plek definisieverskuiwing vereis.
Die beste manier om sulke probleme te voorkom, is om die data op 'n manier te kureer wat potensiële hoofpyn vermy, deur een of meer van die volgende beproefde metodes te gebruik om die kurering, organisasie en aanbieding van data korrup te kap.
II-1. Moenie iets diagnoseer of identifiseer nie
As 'n pasiënt aan verskeie neurologiese tekorte ly nadat hy die Glorious Vaccine geneem het en huis toe gestuur word met 'n Xanax-voorskrif vir sy "angs", sal dit nie in die eerste plek 'n diagnose vir 'n neurologiese tekort in enige databasis genereer nie. Geen diagnose van 'n toestand wat deur die Glorious Vaccine – of diagnostiese kode in een of ander groot regerings- of versekeringsdatabasis – veroorsaak kon word nie, beteken dat jy definisionele handigheid sal moet gebruik om die bestaan van gediagnoseerde beserings wat met die Glorious Vaccine verband hou, te verdoesel nie. Dus moet jy verseker dat die mense wat verantwoordelik is vir die diagnose of identifisering van problematiese of teenstrydige data/waarnemings tot die Perfek Veilige en Effektiewe Glorious Vaccine, dit sal vermy.
Dit is die moeite werd om hier te beklemtoon dat pasiënte maklik deur hul eie dokters verguis word dat 'dit alles in hul kop is', selfs al weet hulle dat hulle ernstige, lewensveranderende mediese beserings het wat hulle gestremd en heeltemal onbekwaam laat om te funksioneer. wat hulle daagliks ervaar.
Kom ons illustreer dit met die volgende hipotetiese scenario:
Regime-amptenare sien dat in die regeringsbeheerde PROPAGANDA Veiligheidsmoniteringsdatabasis opgestel om die veiligheid van Glorious Entstof te monitor –
– daar is 'n sein vir VAMP-sindroom (Vakkyn Ageassosieer Metamorfologiese Phemoomen) toestande:
'n Pasiënt kom by die dokter se spreekkamer aan met 'n vinnige, akute aanvang van Renfield se sindroom (dors na bloed), uiterste fotosensitiwiteit, uitgesproke makrodontia, en ernstige kontakdermatitis tot silwer wat alles binne ure na inspuiting met die Glorious Vaccine begin het. Dit is 'n duidelike geval van 'n VAMP-sindroom newe-effek – die pasiënt se aanbieding voldoen aan die diagnostiese kriteria vir volwaardige vampirisme en die toestand is veroorsaak deur die Glorious Vaccine (aangesien u die dokter enige ander oorsaak veilig kan uitsluit, is die onmiddellikheid van die aanvang van VAMP-simptome na inspuiting 'n redelik vanselfsprekende aanduiding dat die Glorious Vaccine die simptome veroorsaak het).
Alhoewel die pasiënt kan sien dat hulle duidelik nie reg is nie – hulle voel 'n oorweldigende versoeking om aan jou polsende halsslagader te kou, hulle kan dit nie verdra om voor 'n venster te wees tensy die gordyne heeltemal toegedraai is nie, hulle het per ongeluk 'n paar stukkies van hul tong afgebyt met hul nuut ekstra lang en skeermesskerp voortande, en hul vel begin afskilfer as hulle aan die silwer familie-erfstukke raak – so wat?? Jy kan steeds vir die pasiënt sê: "Dit is in jou kop" en hulle huis toe stuur met 'n Xanax-voorskrif (en miskien 'n sakkie of twee O-Negatiewe bloed as jy aanvoel dat die pasiënt hulself dalk nie veel langer kan beheer nie en jy nie wil hê jou halsslagader moet hul middagete voorsien nie). En die pasiënt sal dit eintlik net aanvaar en sonder veel geveg huis toe gaan.
Dit vermy netjies die generering van enige diagnostiese rekord van VAMP-sindroom, so daar is niks om in enige databasis enige plek te verskyn nie.
Jy sal verbaas wees oor hoeveel dokters so toegeeflik is dat hulle hulself sal oortuig dat die harige vrou met 'n stert wat uit die niet gegroei het 'n uur nadat sy die Glorieryke Entstof gekry het het niks hoegenaamd te doen met die Glorieryke Entstof nie.
(nota: In alle erns, dit is belangrik om pakkende akronieme of name vir dinge te bedink wat die indruk oordra van hoe jy wil hê mense die ding moet sien, so moenie hierdie voorbeeld in die werklike lewe gebruik nie, want dit gee aan dat jy veiligheidsmonitering nie ernstig opneem nie, en maak mense meer geneig om te glo dat jy die werklike veiligheidskwessies met die Glorieryke Entstof probeer wegsteek.)
II-2. Oordiagnoseer of Ooridentifiseer Iets
Omgekeerd, as jy meer van iets moet maak as wat geredelik beskikbaar is, draai eenvoudig #1 om. Byvoorbeeld, as jy wil hê dat mense meer bang moet wees vir die Gevreesde Siekte, kan jy 'n massatoetsregime implementeer om die aantal 'bevestigde' gevalle van die Gevreesde Siekte te verhoog. Maak ook seker dat jy toetse gebruik wat baie hoë positiewe resultate sal lewer, of dit nou waar is of nie.
Deur die toesig of toetsing vir iets te verhoog, kan jy die indruk skep van toenemende getalle van wat jy ook al toets, of ten minste die fasade handhaaf dat dit steeds daar is. Beskou die volgende illustrasie uit die goeie ou VSA – jy kan op die boonste grafiek sien dat soos die aantal daaglikse Covid-toetse gestyg het, terselfdertyd die persentasie toetse wat positief was, met meer as 75% gedaal het (onderste grafiek). Wat dit reggekry het, was om die gevalgetalle relatief hoog te hou (middelste grafiek), so selfs al het die persentasie toetse wat positief was met >75% gedaal, het die aantal nuwe gevalle slegs met ongeveer 25% gedurende dieselfde tydperk afgeneem.
Die betekenislose toename in die rou aantal gevalle wat geheel en al 'n funksie van meer toetsing was, het nietemin gelei tot opskrifte soos hierdie wonderlike NBC-paniekpornostuk wat op 11 Junie 2020 gepubliseer is:
Onthou: jy vind wat jy soek, en jy vind meer van wat jy soek.
II-3. Moenie rapporteer wat gediagnoseer of geïdentifiseer is nie
Soms is dit nie moontlik om iets te vermy wat beter onontdek gelaat word nie. In so 'n geval kan jy ten minste seker maak dat wat waargeneem is, nie in amptelike verslae of data ingesluit is nie:
Bron: https://www.nytimes.com/2022/02/20/health/Covid-cdc-data.html
Op 'n meer geïndividualiseerde vlak moet jy leiding gee aan die dokters, mediese personeel en administratiewe personeel op die grond om NIE dinge te diagnoseer wat jy nie in datastelle wil hê nie. Moenie huiwer om finansiële aansporings te gebruik om die pot vir lojale dokters wat aan hul regime voldoen, te versoet nie. Moenie suinig wees hier nie – voorkoming is amper altyd goedkoper (en minder stresvol) as om probleme op te los nadat hulle reeds ontstaan het.
Selfs in daardie seldsame gevalle waar 'n dokter nie kan vermy om 'n pasiënt met 'n ernstige toestand te diagnoseer wat onmiddellik na die neem van die Glorious Vaccine ontstaan het nie, kan die dokter steeds seker maak dat die nadelige gebeurtenis nie aan enige databasis van Glorious Vaccine-beserings gerapporteer word nie.
Alternatiewelik, as die regime se databasis vir die dokumentasie van beserings van die Glorieryke Entstof steeds te veel problematiese verslae bevat waar dit twyfel oor die veiligheid daarvan werp, is daar twee dinge wat jy moet doen.
Die eerste is om 'n paar van die databasisadministrateurs langs die deel van Somalië se kuslyn te strand waar die seerowers rondhang sodat die res van hulle hulself bymekaar kry en ophou om soveel verslae deur te laat kom. Jy betaal hulle om 'n werk te doen, naamlik om die publieke persepsie te handhaaf dat die Glorieryke Entstof die veiligste medisyneproduk ooit uitgevind is; mislukking is nie aanvaarbaar nie.
Die tweede is om NIE die problematiese verslae in die databasis openbaar te maak nie. Die CDC het hul bes gedoen, maar is uiteindelik deur 'n skelm regter verslaan (wat die noodsaaklikheid beklemtoon om ook beheer oor die regbank te hê):
II-4. Moenie ondersoek van verskynsels toelaat indien die bevindinge probleme kan veroorsaak nie
Die keerzijde van “Jy sal vind waarna jy soek” is dat “Jy sal nie vind waarna jy nie soek nie”, so maak seker dat niemand soek na potensiële seine van iets wat problematies kan wees vir die regime se narratief nie. As die regime byvoorbeeld 'per ongeluk' 'n plaag in 'n derdewêreldstad ontketen, kan jy nie lastige samesweringsteoretici op sosiale media hê wat uitvind wat gebeur het nie, so jy moet seker maak dat niemand outopsies uitvoer of siek individue toets nie.
Die CDC bied nog 'n illustrasie van goeie voorkomende strategiese denke om data wat moontlik skadelik vir die regime is, uit te hou:
Die CDC het ook baie slim nog nie 'n enkele outopsie van die duisende en duisende sterftes wat in die CDC se eie VAERS-entstofveiligheidsmoniteringsdatabasis aangemeld is, gelas nie.Onthou jy uit Afdeling I die deel oor die byvoeging van absurde voorwaardes tot definisies? Indien nie, is dit die beste dat jy die materiaal hersien sodat jy dit byderhand het.)
II-5. Publiseer slegs 'n gedeelte van die data aanvanklik
Dikwels genoeg, deur bloot een deel van die data te publiseer en die ander deel vir later uit te laat, kan jy 'n vals narratief skep wat wortel skiet. Dus, wanneer jy uiteindelik die res van die data publiseer, sal dit nie saak maak dat dit die basis weerspreek vir wat nou aanvaarde dogma geword het nie.
Byvoorbeeld, as jy die Gevreesde Siekte as meer wydverspreid moet uitbeeld as wat dit werklik is, kan jy die voorbeeld van Virginia se voorpuntpropagandiste volg en sommige van die negatiewe toetsresultate vir 'n rukkie weerhou om die persentasie toetsresultate wat positief is, te verhoog – wat dit laat lyk asof meer mense siek is met die Gevreesde Siekte:
Bron: https://www.wavy.com/news/health/coronavirus/virginia-june-12-Covid-19-update-virginias-percent-of-positive-tests-drops-to-8-after-backlog-of-43k-negative-tests-added/
Nog 'n scenario waar jy die gedeeltelike data-publikasietegniek met groot effek kan gebruik, is waar jy jouself gedwing vind om data vry te stel om watter rede ook al wat die regime regtig sleg sal laat lyk (dit gebeur). Dus wil jy die vrystelling van die werklik skadelike goed so lank as moontlik uitstel – as jy lank genoeg wag, sal dit uiteindelik ophou om relevant te wees. Boonop, as jy dit alles op een slag weggooi, sal die skokfaktor enorm wees en jy sal 'n groot gemors hê. As jy egter die inligting drup-drup-drup vrystel, dan het die "wow"-skokfaktor teen die tyd dat die skandalige stukke vrygestel word, lankal afgeneem, en mense gaan nie meer soveel aandag gee nie. Hierdie taktiek is deur die FDA probeer, hoewel dit meestal deur die skelm regter gedwarsboom is (wat die kritieke behoefte aan geregtelike beheer beklemtoon om te verhoed dat afvallige regters die regime afkraak):
Wanneer daar bronne is wat data genereer wat nie ooreenstem met die regime se narratief nie (dit sal nou en dan gebeur ten spyte van jou beste pogings), diskrediteer hulle eenvoudig as propaganda of iets anders ongeloofwaardig en gevaarlik, soos Russiese robotte. (As 'n algemene reël kan jy altyd in 'n noodgeval enige ongerieflike inligting aan "Russiese disinformasie" blameer of toeskryf.)
Bewysstuk A vir hierdie taktiek sou die VAERS-databasis wees wat deur die CDC bestuur word. Toe VAERS heeltemal waansinnige getalle van entstofbeserings deur die Covid-entstof getoon het –
– die hele wetenskaplike establishment-apparaat het VAERS eenvoudig bestempel as 'n samesweringsteorie wat gebruik word om gevaarlike disinligting te versprei:
As hierdie data egter afkomstig is van regime-datastelle wat te moeilik is om eenvoudig as onwetenskaplike gemors af te maak (ja, dit gebeur), dan hou op om hulle te publiseer en hulle eerder in diskrediet bring as swak gekonstrueer en vol noodlottige foute.
Ons kan die UKHSA gebruik om hierdie beginsel te illustreer. Nadat die ru-entstofdoeltreffendheid vir byna alle ouderdomsgroepe tot negatiewe gebied gedaal het (aangesien ingeënte mense 'n HOËR risiko gehad het om Covid op te doen in vergelyking met ongeënte mense), het die UKHSA eenvoudig opgehou om die weeklikse entstofdoeltreffendheidsdata te publiseer:
Die UKHSA bied ook 'n waarskuwing oor wat gebeur as jy te lank wag om problematiese datastelle te ontkoppel:
Jy kan nie elke week sulke opskrifte hê nie!! Hulle moes hierdie datastel lankal uitgetrek het voordat die ingeëntes meer Covid begin kry het as die ongeëntes. Dit is 'n ongedwonge fout, die soort idiotiese fout waarvoor koppe rol, letterlik. Hoekom op aarde het hulle gewag totdat die *booster*-doeltreffendheid vir die 80-jariges op die punt was om negatief te word???? Iemand by die UKHSA het hierdie boek lanklaas gelees, wat duidelik baat sou gevind het by 'n bietjie resensie...
Sommige propagandiste mag dalk huiwerig wees om openlik skynheilig te wees, want hulle voel blootgestel deur openlik twee onversoenbare standaarde te postuleer wat selfs sommige gewone boere kan raaksien. Jy moet egter hierdie drang beveg. Verstaan dat die gebruik van dubbele standaarde jou opsies eksponensieel verhoog wanneer dit kom by die skep van gesprekspunte en standpunte om die publiek te belig.
Dit is veral waar wanneer dit by anekdotes kom. Anekdotes wat die regime se praatpunte ondersteun, veral dié van bronne wat deur die regime goedgekeur is, moet as die hoogste vorm van bewys beskou word; terwyl anekdotes van ketters of nie-goedgekeurde bronne wat die regime se propaganda weerspreek, bloot as anekdoties en sonder bewyswaarde veroordeel moet word en glad nie vir enigiets tel nie.
So anekdotes van regime-gehoorsame dokters en lojale burgers van die Gevreesde Siekte wat mense doodmaak en vermink, is onaantasbare bewyse, maar anekdotes van beserings of sterftes as gevolg van die Glorieryke Entstof is niks meer as toevallige toeval, indien nie blatante verdigsels nie, aangevoer deur gemene kwaksalwers om die regime te laster en alle goeie mense oral in gevaar te stel wat net aan die lewe en gesond wil bly:
Die openlike gebruik van dubbele standaarde het ook die bykomende belangrike voordeel dat dit die bevolking kondisioneer dat die werklike standaard om te bepaal of data of inligting betroubaar is, bloot is wat die regime sê.
II-8. Korrupteer die data om jou narratief te beskerm of te versterk
Soms is die maklikste taktiek om problematiese data te vermy, bloot om vals data uit te vind. Jy kan iets uit die hele materiaal fabriseer. Of jy kan 'n meer genuanseerde benadering volg en die data korrupteer deur subtiele foute of vooroordele in te voer wat moeiliker is vir die gemiddelde persoon om raak te sien. Daar is onbeperkte maniere om data te fabriseer of te vervals, heeltemal te veel om hier op te noem. Sorg net dat jy data vervals op 'n manier wat nie maklik ontdek of teruggekeer kan word nie.
Byvoorbeeld, as ons terugkeer na ons vorige hipotetiese situasie waar jy die bevolking moet laat glo dat daar baie meer gevalle van 'n Gevreesde Siekte is as wat daar werklik is, is 'n ander manier waarop jy die Gevreesde Siekte as meer algemeen kan uitbeeld, om die aantal mense wat tans siek is, te kombineer met die aantal mense wat reeds herstel het. Die CDC het eintlik presies dit gedoen toe hulle teenliggaamtoetse (wat die aantal mense wat reeds van Covid herstel het, meet) met PCR-toetse (wat die aantal mense wat tans siek is, meet) gekombineer het in een maatstaf van "positiewe Covid-toetsresultaat", wat almal wat reeds herstel het, as TANS siek insluit:
Bron: https://fox4kc.com/tracking-coronavirus/cdc-and-11-states-acknowledge-mixing-results-of-viral-and-antibody-tests/
Let op die onderstreepte sinne hierbo, hulle is nogal openbarend.
Die groen onderstreepte sin – “Die CDC se metode laat dit lyk asof die VSA groter kapasiteit het om te toets as wat dit werklik het.” – let op hoe die CDC briljant daarin geslaag het om verskeie propagandakoekies uit hierdie een maneuver te kry. Nie net het hulle die illusie geskep van aansienlik hoër koerse van aktief besmette mense nie; hulle het ook die illusie geskep dat die regering 'n veel groter kapasiteit het om mense vir die virus te toets as wat die regering werklik besit het. (Dis goed om gevalle van regeringsbevoegdheid te vertoon, aangesien die regering se legendariese reputasie vir verstommende onbevoegdheid een van die mees berugte moeilike opvattings is om terug te stoot wat mense oor die regering het.) 'n Skerp propagandis is altyd op soek na bykomende hoeke vir voordele in plaas daarvan om tevrede te wees dat die ontplooide propagandataktiek sy primêre beoogde doelwit bereik het.
Die rooi onderstreepte sin – “Die syfers kan dit laat lyk asof state genoeg toetskapasiteit het en gereed is om beperkings op te hef, wanneer dit dalk nie die geval is nie” (en eintlik die laaste twee paragrawe) – bied 'n skerpsinnige les oor die smoor van potensiële dorings in die kiem. Jy moet altyd – altyd!! – waaksaam wees om *enige* potensiële implikasies of vinnige aannames oor inligting af te weer wat, alhoewel dit oor die algemeen die regime ondersteun, ook iets bevat wat verdraai kan word om 'n ander aspek van die amptelike regime-narratief te ondermyn. Basies, jy kan jou koek hê EN dit ook eet! Waardeer hier hoe die regime-wetenskaplike wat aangehaal word, daarin slaag om gelyktydig (1) goedkeuring van die verhoogde toetskapasiteit as 'n maatstaf van die regime se buitengewone bevoegdheid uit te spreek; (2) die skuld vir die [opsetlike] “ongeluk” op die andersdenkende politieke party te plaas; en (3) waarsku dat alhoewel die staat so 'n wonderlike werk doen om toetsing wyd beskikbaar te stel, dit nie beteken dat dit veilig is om te heropen nie! Onthou, daar is 'n pandemie om te onderhou, wat hierdie regime-wetenskaplike kundig doen. (Maak seker dat jy regime-wetenskaplikes ruim beloon vir uitstaande werk soos hierdie. Dit sal die res van hulle aanspoor om hul spel te verbeter en dis goed vir die moraal.)
Let ook daarop dat die media 'n kritieke bondgenoot van die regime is, sonder wie jy sal misluk. Doen dus wat jy moet doen om die gesellige verhoudings te handhaaf – moenie hier begin om geld te spaar nie.
II-9. Verwyder problematiese data
Ja. Soos Bleach wat Hillary se e-posse byt. Dis goed om databasisse van tyd tot tyd skoon te maak van data wat nie ooreenstem met die regime se narratiewe of standpunte nie; anders kan dit ophoop in 'n waarneembare tendens wat deur regime-andersdenkendes of verspreiders van disinformasie opgemerk kan word.
So as die veiligheidsdatabasis vir die Glorious Vaccine byvoorbeeld te veel verslae bevat, verwyder hulle eenvoudig, soos die CDC doen, soos geïllustreer deur die onderstaande grafiek wat die aantal problematiese VAERS-verslae toon wat elke week deur die CDC verwyder is:
Let in hierdie geval daarop dat die CDC se VAERS-werkers vir die grootste deel van die tyd onderpresteer het – jy kan nie toelaat dat kritieke personeel verslap nie. Hierdie hele grafiek behoort stawe tot bo te wys – daar is geen geldige rede waarom hulle nie baie VAERS-verslae in Augustus 2021 kon verwyder soos hulle gedurende April en Mei 2022 gedoen het nie. As jy ekstra personeel moet aanstel om die verwydering van verslae te hanteer, doen dit.
Ook, hoekom het hierdie luiaards toegelaat dat soveel verslae in die eerste plek ophoop?? Daar behoort nie eers genoeg verslae in so 'n databasis te wees waar daar dan 'n behoefte aan weeklikse massa-suiwering van genoemde verslae sou wees nie.
Miskien is die belangrikste les van hierdie hele boek die volgende: Die vervelige, snaakse, moeisame logistieke besonderhede van die verspreiding en instandhouding van propaganda is net so krities soos 'n groot, omvattende Leuen of asemrowende taalkundige gimnastiek.
Jy sal dalk kreatief moet wees om met 'n regverdiging of verduideliking hiervoor vorendag te kom as mense uitvind dat daar data ontbreek, so maak seker dat jy vooraf besprekingspunte voorberei, net ingeval.
Nog 'n goeie voorbeeld van slinkse data-uitwissing in aksie is die volgende briljante uitwissing wat deur die Australiese regering onderneem is om ongerieflike klimaatdata uit te wis wat hitte-rekords toon wat te veel jare gelede plaasgevind het om op menslike koolstofvrystellings geblameer te word:
Ongelukkig is hulle vasgetrek, wat soms onvermydelik is wanneer jy probeer om iets werklik betekenisvol en opvallend te verwyder. Daarom is dit noodsaaklik om 'n Goelag-stelsel gereed te hê wat 24 uur per dag wag om 'n skielike toename in nuwe gevangenes op 'n oomblik se kennisgewing te hanteer (soos Australië se kwarantynkampe).
II-10. Skep vals data wat jou eie narratief blyk te ontmasker om die opposisie te mislei en te diskrediteer
Wanneer jy gekonfronteer word met 'n volgehoue inligtingsbedreiging wat jou propaganda-pogings ondermyn, is dit 'n briljante, slinkse taktiek om hulle van hul gesag, geloofwaardigheid en invloed te beroof. Plaas eenvoudig valse data wat oppervlakkig lyk asof dit die regime se narratief ontmasker, maar wat maklik weerlê kan word. Die lafhartige vyande van die staat sal ongetwyfeld hierdie valse inligting of data aangryp, en sal dus in diskrediet gebring word wanneer jy demonstreer dat hulle vir die nou ooglopende belaglike bewerings geval het.
Soos wat die weermag gedoen het met hul eie interne databasis van al die mediese toestande vir die hele weermag, genaamd DMED. Hulle het dit doelbewus besaai met vals data wat gelyk het soos 'n totale OMG!!!!!!!! oomblik wat onheilige massiewe toenames in allerhande mediese toestande soos kankers, swangerskapverlies en ander wat verband hou met die heilige Covid-entstowwe getoon het. Toe 'n paar heldhaftige militêre dokters die DMED-data gevind het, het hulle daarvoor geval ... wat die hele storie vernietig het. (Vir 'n volledige gedetailleerde tydlyn en verduideliking hiervan, Kyk hier.)
Baie van die publieke persepsie van die wetenskap of data kom neer op die visuele aanbieding van die wetenskap of data – 'n goeie meme of beeld kan effektief heeltemal vals data oordra op 'n manier wat mense met die oortuiging laat dat die vals data absoluut 100% waar is.
Byvoorbeeld, as jy wil uitbeeld dat die tempo en erns van miokarditis wat deur die Gevreesde Siekte veroorsaak word, dramaties erger is as die tempo en erns van miokarditis wat deur die Glorieryke Entstof veroorsaak word. al is die teenoorgestelde waar, kan jy 'n kragtige beeld soos hierdie skep:
Nou sal mense instinktief "Gevreesde Siekte Miokarditis" assosieer met 'n massiewe sampioenwolkapokalips teenoor miokarditis van die Glorieryke Entstof as 'n klein niks-speldeprikkie wat nie eers op die kaart wys nie.
II-12. Skep datavisualisasies wat die data verkeerd voorstel
Soms kan jy nie anders as om data te publiseer wat regtig, regtig sleg is (vir die regime of Wetenskap™️) nie. Maar gelukkig vir jou is die meeste mense (en akademici) oppervlakkige idiote wat te lui is om woorde te lees wat langs 'n tabel of grafiek gedruk is. So jy kan die data op 'n slinkse manier uitbeeld in 'n visualiseringskema wat verdraai of verberg wat die data sê.
Kom ons illustreer met behulp van 'n voorbeeld uit die grootste van die Science™️-joernale – die Lancet. Die Lancethet 'n studie gepubliseer wat die aantal sterftes wat jaarliks deur uiterste koue en uiterste hitte regoor die wêreld veroorsaak word, beraam. Omdat regerings regoor die wêreld die fiksie van aardverwarming as 'n dodelike gevaar vir die mensdom wil handhaaf, moes hulle wys dat sterftes wat deur hitte veroorsaak word, die sterftes wat deur koue veroorsaak word, oortref. Ten minste moes hulle gelyk wees. Dus, toe die Lancet ontdek dat koue sterftes hitte sterftes oortref het met 'n marge van 10 tot 1 (letterlik) moes hulle 'n manier vind om 'n grafiek te skep wat daardie ongerieflike feitjie verbloem het. Wat gelei het tot die grafiek hieronder aan die linkerkant:
Die blou stawe wys sterftes as gevolg van koue, die rooi stawe wys sterftes as gevolg van hitte. Hoe groter die staaf, hoe meer sterftes. Dus moes hulle die rooi stawe so groot soos die blou stawe maak. Dus het hulle 'n slinkse klein truuk gebruik – as jy na die pers onderstreepte getalle kyk wat die grootte van die staaf in 'n spesifieke aantal sterftes vertaal, sal jy sien dat vir die blou stawe (koue sterftes) elke duim van die staaf 50 sterftes verteenwoordig, maar vir die rooi stawe (hitte sterftes) verteenwoordig elke duim van die staaf slegs 10 sterftes. Dus verteenwoordig dieselfde grootte staaf 5x die aantal sterftes vir koue sterftes as vir hitte sterftes, al lyk hulle dieselfde. Maar mense gee nie aandag nie en sal net sê: "O, hulle lyk omtrent dieselfde, so daar moet 'n rofweg gelyke verhouding van hitte sterftes tot koue sterftes wees." (En hulle het selfs probeer om 'n reuse-interval aan die einde in te sluip waar die laaste duim rooi stawe 210 sterftes verteenwoordig in plaas van slegs 10 (oranje pyl).)
As hulle 'n eerlike grafiek geskep het wat dieselfde skaal vir beide koue- en hittesterftes gebruik het, sou dit lyk soos die grafiek aan die regterkant. Die ding is, een blik op daardie grafiek gee jou die duidelike indruk dat uiterste koue 'n veel groter bedreiging as uiterste hitte is, wat kan lei tot ongemaklike vrae oor of 'n bietjie aardverwarming dalk werklik voordelig vir die mensdom sou wees.
notaWanneer jy hierdie taktiek gebruik, probeer om meer subtiel en diskreet te wees as die Lancet, waar dit selfs vir 'n leek baie maklik was om die bedrieglike hand raak te sien.
Die WETENSKAP opstel
"Vir hierdie doel het Lysenko begin om Sowjet-gewasse te “opvoed” om op verskillende tye van die jaar te ontkiem deur hulle in yskoue water te week, onder andere praktyke. Hy het toe beweer dat toekomstige geslagte gewasse hierdie omgewingsaanwysings sou onthou en, selfs sonder om self behandel te word, die voordelige eienskappe sou erf."1
Om die wetenskap te manipuleer is niks nuuts nie. Gelukkig vir die propagandis is dit baie maklik om die wetenskap na willekeur te manipuleer as jy die regime is. Kyk net na die prestasies van Trofim Lysenko toe hy die steun van Kameraad Stalin gehad het. Die volgende afdelings sal uiteensit wat jy moet doen om die wetenskap suksesvol te manipuleer om die regime se narratief en doelwitte te ondersteun.
'n Perfekte illustrasie van 'n gesamentlike en effektiewe onderneming van wetenskapsmanipulasie is Big Pharma se goed geoliede propagandamasjien. 'n Groep afvallige wetenskaplikes het saamgesweer om presies te artikuleer hoe Big Pharma Wetenskap en Data na willekeur beheer en manipuleer:
Dit is duidelik dat die feit dat hierdie artikel is steeds publiek toeganklik is 'n verstommende mislukking van die regime se sensuur. In 'n land met 'n funksionele regering sou al die outeurs van so 'n gewaagde aanval op die regime (en sensors wat nie daarin geslaag het om te keer dat dit gepubliseer word nie en/of dit nie verwyder het nie) gister na die Noordpool gedeporteer word.
SidebarHierdie outeurs beskryf wel akkuraat hoe ons die wetenskap korrupteer om by die agenda van die regime te pas. Artikels soos hierdie, hoewel hulle natuurlik nie toegelaat kan word om in die openbaar versprei te word nie, is heeltemal aanvaarbaar om onder regime-propagandiste te versprei om beter te verstaan hoe om effektief te propaganda..
Dit is ook belangrik om daarop te let dat farmaseutiese maatskappye – “Groot Farma” – gewoonlik aan die regime voldoen, maar as 'n farmaseutiese maatskappy “minder” voldoen, moet jy hulle natuurlik vervolg vir hul gemene bedrog. Maak ook seker dat jy lojale farmaseutiese maatskappye elke paar jaar met groot geld beboet sodat die bevolking dink dat die regime 'n teenstrydige verhouding met Groot Farma het en dus minder geneig sal wees om te besef dat die regime en farma saamspan. 'n Paar miljard is nie 'n groot ding vir hul balansstate nie.
Afdeling III – Keuring van watter data as amptelike wetenskap beskou word
Wees selektief oor watter data in Amptelike Wetenskap ingesluit word. Inligting wat die bewys het dat dit wetenskaplike inligting is, dra veel meer gewig en geloofwaardigheid by die bevolking, selfs diegene wat weier om die regime se narratief te volg (niemand wil as "anti-wetenskap" beskou word nie – dis amper so erg soos om 'n rassis in die moderne samelewing te wees).
III-1. Moenie problematiese studies publiseer nie, en as hulle gepubliseer word, trek hulle terug.
Die sekerste manier om te verhoed dat amptelike wetenskaplike navorsing 'n regime-narratief afbreek, is om dit van sy amptelikheid te stroop. (Dan steek jy dit weg waar niemand toegang daartoe kan kry nie en beweer dat aangesien dit teruggetrek is, dit wys dat dit heeltyd vals, bedrieglike gemorswetenskap was, aangedryf deur korrupte anti-wetenskaplike ketters wat ryk wil word deur vreemde vitamienmengsels te verkoop.)
Jy moet egter sorg dra om vinnig op te tree, want as jy te lank wag, kan kopieë van ongekeurde wetenskap in die geheim onder ongelowiges of ketters teen die regime sirkuleer en amper mitiese status aanneem. En sodra 'n studie in mense se ervaring as 'n "regte studie" ingewortel raak, laat die terugtrekking daarvan hulle net dink dat jy desperaat is om die "waarheid" weg te steek.
Kyk na al hierdie glorieryke terugtrekkings van studies wat skadelik was vir die regime-narratief tydens Covid (dit is slegs die eerste bladsy van 36):
Bron: https://coronacentral.ai/retractions
Stel jou voor hoeveel (meer) skade hierdie skelm studies kon aangerig het as hulle toegelaat was om te bly en nie teruggetrek is nie!
Stel jou ook voor hoeveel meer studies nooit die lig gesien het nie, aangesien dit slegs 'n klein fraksie van ketterse navorsing (of Goeie Wetenskap wat per ongeluk ketterse resultate gevind het) verteenwoordig.
III-2. Kies uit 'n keur watter dele van 'n datastel "amptelike wetenskap" verteenwoordig
Dit is verstommend hoe drasties jy die wetenskap kan verander deur bloot geselekteerde gedeeltes van 'n datastel te gebruik wat die regime se narratief versterk, terwyl die dele van die datastel wat nie in ooreenstemming met die regime se posisies is nie, weggesteek word (of nog beter, versteek word).
Byvoorbeeld, kom ons veronderstel dat ons die volgende twee tendense in die regime sien PROPAGANDA veiligheidsmoniteringsdatabasis vir die Glorious Vaccine.
(Ongelukkig moet jy voorgee dat jy veiligheid monitor om senuweeagtige burgers wat senuweeagtig voel oor enigiets nuuts te paai, en ook om 'n gereedgemaakte reaksie te hê op potensiële kritici en verspreiders van disinformasie wat die regime sal probeer beskuldig van die wegsteek van problematiese veiligheidsdata. En jy moet voorgee dat jy dit BAIE ernstig opneem..)
In elk geval, kom ons veronderstel daar is 26,878 2 verslae oor veilige en effektiewe transformasies in vleisetende zombies per miljoen dosisse van die glorieryke entstof wat toegedien word, maar slegs XNUMX verslae oor ingeënte mense wat deur vleisetende bakterieë doodgemaak word direk na inenting, soos volg:
Jy kan nie juis toelaat dat dit in die openbare diskoers uitkom nie, wat huiwering oor entstowwe sal aanmoedig en mense in die algemeen aan die regime se narratief sal laat twyfel, selfs oor ander dinge. Maar jy moet ook demonstreer dat die PROPAGANDA-databasis toon dat die voorkoms van potensiële beserings deur die Glorious Vaccine weglaatbaar is. (Maak seker dat jy beklemtoon wanneer jy na die veiligheidsdatabasis verwys dat hierdie verslae nie bevestig is dat die Glorious Vaccine die oorsaak was nie, maar net 'n potensiële assosiasie.)
Die oplossing hier is redelik eenvoudig – gebruik slegs die data wat wys dat daar slegs 2 verslae is van iemand wat besmet is met Verskriklike Vleisetende Bakterieë as gevolg van die Glorieryke Entstof per 100 000 dosisse. Die 26 878 verslae per 100 000 dosisse van Veilige en Effektiewe Karnivoriese Zombie-transformasies moet egter soveel as moontlik in die openbaar geïgnoreer word, en wanneer jy dit nie kan vermy om dit te ignoreer nie, moet jy dit veroordeel as ongekeurde, onwetenskaplike en dus betekenislose verslae wat dus onbeduidend is. En maak seker dat jy die media berispe omdat hulle dit waag om jou daaroor te vra. (Ideaal gesproke moet jy met 'n lojale Regime-joernalis saamsweer dat hy die een moet wees wat daaroor vra, sodat dit op 'n afwysende manier geopper kan word soos: "Sommige randmense probeer beweer dat die Glorieryke Entstof tienduisende sensasionele beserings veroorsaak, kan jy verduidelik hoe hulle die verslae in die PROPAGANDA-databasis verdraai?")
Moet ook nooit die woord "verskriklik" gebruik in die konteks van 'n situasie waar jy mense probeer kalmeer nie. Nooit nie. Selfs al is wat jy beskryf objektief skrikwekkend. Wanneer jy iets beskryf wat inherent skrikwekkend is, gebruik eerder groot, akademiese, wetenskaplik klinkende woorde. Dus kan "vleisetende bakterieë" beskryf word as 'n 'nekrotiserende fasciitis', iets waarvan niemand enige idee het wat dit beteken nie (en die meeste mense is te lui om dit selfs op Google te soek). Dit het selfs twee 'i's daarin, wat dit op 'n intellektuele manier indrukwekkend laat klink, asof dit prakties 'n voorreg is om deur iets so gesofistikeerd doodgemaak te word:
Dis nie so ingewikkeld nie; jy sal dit binnekort onder die knie kry. (En as jy dit nie doen nie, sal jy waarskynlik in elk geval nie veel langer hier wees nie.)
notaWanneer jy 'n situasie het waar 'n produk wat deur die regime goedgekeur of voorgeskryf word, gevaarlik is – **wat dikwels sal gebeur** – moet jy seker maak dat jy nie vir jou eie propaganda val nie; anders kan jy dalk die volgende Veilige en Effektiewe Zombie word soos hierdie vier Amerikaanse senatore:
III-3. Vertragingsrapporteringsdata
'n Meer subtiele manier om te kontroleer watter data in die Amptelike Wetenskap ingesluit is, is om data of inligting oneerlik te rapporteer. Die strategiese tydsberekening van die rapportering van verskillende subgroepe data is 'n eenvoudige maar kragtig effektiewe manier om die wetenskaplike data te manipuleer. (Moenie bekommerd wees oor hoe dit werk nie; weet net dat dit wel werk, en huur bekwame statistici wat kan uitvind hoe om dit die beste te implementeer.) Baie berekeninge maak staat op die tydsberekening van die gerapporteerde data, en jy kan dus beheer wat die data wys deur verskillende gedeeltes van die data versigtig op die optimale tyd vry te stel.
Byvoorbeeld, 'n een week vertraging in die aanmelding van sterftes kan die skynbare doeltreffendheid of veiligheid van 'n mediese ingryping radikaal verander – letterlik, deur die rapportering van sterftes met 'n week te vertraag, kan jy iets wat geen effek het, laat lyk asof dit 95% effektief is. (Jy kan die skakel volg vir meer besonderhede, maar hierdie spesifieke taktiek is 'n bietjie te kompleks vir 'n Idiot's Guide, en die insluiting van 'n diepgaande beskrywing hier kan veroorsaak dat andersins ontluikende propagandiste met 'n briljante toekoms voor hulle depressief raak en aan hul eie vermoëns twyfel as hulle nie die verduideliking kan volg nie, wat hulle kan laat ophou, wat 'n tragedie sou wees. Waarlik.)
Afdeling IV – Hoe om 'n Studie te Rig
Miskien is die belangrikste vaardigheidstel wat nodig is om wetenskap te manipuleer die vermoë om 'n studie te ontwerp en te manipuleer om die nodige resultate te behaal.
[let wel: Die werklike beplanning van studies sal altyd gedoen word deur kundiges wat studies vir 'n lewe uitvoer (genoem PI's, of Hoofnavorsers). Jy hoef dus nie regtig vlot in hierdie dinge te wees nie. Maar dit is nietemin nuttig om 'n ordentlike begrip van die basiese beginsels te hê.
Studies – veral die groot, deftige studies wat tipies as die "goue standaard" van Wetenskap™️ beskou word – is massief komplekse diere wat op ontelbare maniere gemanipuleer kan word. Ons sal die meer prominente en eenvoudige tipes misleidings, manipulasies en ontwerpfoute verduidelik wat uitgebuit kan word om die studie 'n marionet in jou hande te maak om na willekeur rond te ruk.
[let wel: – daar is baie grade van gesofistikeerdheid in die implementering van enige van die volgende manipulasies. Ons gaan slegs die onderliggende konsepte verduidelik en illustreer deur die eenvoudige toepassing van die beginsels te gebruik, sonder om enige deftige versierings en snuisterye by te voeg. Die doel hier is dat jy die verskillende tipes en maniere om data te manipuleer, moet verstaan. Jy kan jouself daarna in die meer gevorderde metodologieë opvoed (iets wat natuurlik sterk aangemoedig en aanbeveel word).
IV-1. Studie-manipulasietaktiek #1: Konfigureer die ontwerp van studieprotokolle
Die meeste van die materiaal wat relevant is vir hierdie afdeling is ook relevant vir die volgende afdeling wat handel oor die sabotasie van die implementering van die studieprotokolle, daarom sal ons hier slegs die taktieke aanspreek wat uniek is aan die ontwerp van die protokolle self.
Studieprotokolle is basies soos 'n reëlboek wat bepaal hoe die studie gedoen gaan word. Maak dus seker dat jy reëls skryf wat die uitkoms wat jy wil kry, bevoordeel.
A) Stapeling van die pakkie – ken strategies studievakke toe aan die onderskeie studie- en kontrolegroepe
Byna alle groot, spesiale studies het twee groepe – die studiegroep en die kontrolegroep. In 'n studie vir 'n nuwe medisyne kry die studiegroep die medisyne, en die kontrolegroep nie. In teorie, as die medisyne werk, behoort daar meer siek mense in die kontrolegroep te wees as in die studiegroep.
So as jy 'n studie doen om 'n nuwe regime-wondermiddel te toets, kan jy dit uitbuit deur meer ongesonde mense in die kontrolegroep as in die studiegroep te plaas sodat die studiegroep beter sal vaar selfs al werk die regime-middel nie. (Jy moet natuurlik nie erken dat jy hierdie of enige ander van hierdie taktiese maneuvers in studiedokumentasie gedoen het nie.)
B) Kyk noukeurig na die proefpersone wat by die studie ingesluit moet word
Baie hoofpyn kan vermy word deur bloot mense uit te hou wat waarskynlik jou resultate op een of ander manier sal bederf.
Byvoorbeeld, as jy 'n nuwe middel toets wat jy wil bewys veilig en effektief is, hou mense uit wat veral geneig is om slegte reaksies of ondoeltreffendheid te ervaar. Jy kry die idee. (Soos hulle geen ou komorbiede mense in die Covid-entstofproewe ingesluit het nie, wat die '99% effektiewe' kanarie sou blootgelê het.)
IV-2. Studie-manipulasietaktiek #2: Sabotasie van die uitvoering van die studieprotokolle
Dikwels sal jy nie die studieprotokolle self kan manipuleer om jou verlangde resultate te lewer nie. In sulke gevalle moet jy eerder die implementering of nakoming van die amptelike studieprotokolle saboteer. Dit is redelik maklik om te doen, en daar is letterlik eindelose maniere om dit te bereik.
let wel: Dit is verstandig om jou logistiek vooraf te beplan, om 'n verskeidenheid probleme en stresvolle situasies te vermy wat in 'n groot studie met duisende proefpersone en personeel kan opduik. Byvoorbeeld, as jy wil 'wys' dat 'n besonder irriterende middel eintlik dodelik is, moet jy lyksakke byderhand hê om liggame vinnig van openbare plekke te verwyder en 'n verassingsfasiliteit wat 24/7 beskikbaar is om enige ongewenste forensiese of patologiese bewyse wat lyke mag bevat, te vernietig.
Protokol Sabotasie #1: Toediening van die studiebehandeling/intervensie [aan die studiegroep]
Mense dink dat dit ongekompliseerd en eenvoudig is om studiedeelnemers 'n middel te gee. Hulle is verkeerd. Baie, baie verkeerd. Jy kan dikwels die hele studie beheer deur subtiel aan te pas hoe die behandeling aan die studiedeelnemers toegedien word, insluitend die volgende:
- Dosis/Hoeveelheid van intervensie – Jy kan 'n middel onder- of oordoseer, afhangende van wat jy beoog. As jy wil hê die middel moet ondoeltreffend lyk, sal onderdosering verseker dat dit nie sal werk nie. As jy wil wys dat die middel gevaarlik is, verhoog die dosis net tot hoogs giftige vlakke.
- Tydsberekening van behandelingsadministrasie – Nog 'n manier om 'n middel te saboteer, is om dit te vroeg of te laat aan pasiënte te gee om effektief te wees. Daar is baie verskillende maniere waarop jy dit kan doen. Jy kan byvoorbeeld die middel per pos aan pasiënte stuur, wat onvermydelik 'n paar dae by die rooster sal voeg (’n David Boulware Ivermektien-spesiale aanbieding).
- Kwaliteit van die produk – d.w.s. suiwerheid/sterkte – ’n Besoedelde of swak vervaardigde produk sal nie op dieselfde manier funksioneer as ’n suiwer produk wat vervaardig word met hoëgehalte-bestanddele en volkome getrou aan die ideale vervaardigingspraktyke nie.
(let wel: Jy moet ALTYD buite-die-rekord prekliniese studies op diere – en mense – uitvoer om te verstaan hoe verskillende weergawes van die middel of intervensie sal funksioneer VOORDAT jy besmette weergawes in 'n studie ontplooi (benewens die amptelike prekliniese studies oor die normale formulering van die middel); anders loop jy die risiko om per ongeluk jou eie sabotasiepogings te saboteer. Onthou, die punt van die studie is om 'n voorafbepaalde uitkoms te toon, nie om enige nuwe wetenskaplike insigte te ontdek nie! Onsekerheid of onvoorspelbaarheid oor wat die middel of intervensie wat jy bestudeer in die werklike lewe sal doen, is Kriptoniet vir suksesvolle studie-manipulasie. Of ten minste gaan dit jou 'n paar baie slegte migraines gee terwyl jy sukkel om deur die doolhof van gevare en ongemaklike data van jou nou uiters morsige studie te navigeer.)
- Gebruik soutoplossing of placebo in plaas van die intervensie – Nog 'n manier waarop jy die gevare van die regime se gekose intervensie kan verminder, is om 'n placebo in plaas van die behandeling te gee, sodat daar minder blootstelling aan die toksisiteit van die intervensie is. Jy moet natuurlik ook seker maak dat die gebruik van soutoplossing nie die ongewenste newe-effek sal hê om te wys dat jou middel nie werk nie, daarom word hierdie taktiek tipies saam met ander protokolmanipulasies of ontrouhede gebruik.
- Meng en pas – Jy kan altyd enige van hierdie voorstelle meng en pas. Jy kan byvoorbeeld gee sommige van die behandelingsvakke 'n ander produk. Jy kan ook meer as een van hierdie voorstelle in kombinasie gebruik sodat jy verskillende dele van die studiegroep met verskillende voorstelle dek, wat dit vir buitestaanders moeiliker kan maak om die protokol-oortredings te ontdek.
Protokol Sabotasie #2: Toediening van die placebo [aan die studiegroep]
Dit is in wese die keerzijde van die vorige afdeling. Daar is 'n paar spesifieke taktieke wat ietwat uniek is soos dit op die placebo toegepas word:
- Gee die kontrole-/placebogroep die intervensie – Een manier om te verseker dat 'n studie geen doeltreffendheid van 'n behandeling sal toon nie, is om die kontrolegroep ook die behandeling te gee. As beide groepe die behandeling kry, sal daar nie 'n verskil tussen hulle wees wat toon dat die behandelingsgroep beter gevaar het as gevolg van die behandeling nie.
Die makliker, maar meer riskante metode om dit te doen, is om die studiepersoneel die middel direk aan die kontrolegroep te laat gee terwyl hulle voorgee dat hulle die placebo is. (Dit is maklik genoeg, want die placebo moet identies lyk, voel, proe en ruik as die behandeling om te verhoed dat die kontrolegroep-proefpersone uitvind dat hulle nie die middel gekry het nie.)
Die moeiliker, maar minder riskante metode is om die kontrolegroep-proefpersone aan te spoor om die behandeling buite die studie te verkry. Jy kan byvoorbeeld 'n placebo gebruik wat merkbaar verskil van die middel. Aangesien die studie-proefpersone maklik via Google kan ontdek dat dit nie is hoe die middel veronderstel is om te lyk, ruik of smaak nie, sal hulle probeer om die werklike middel aan die kant te bekom, aangesien hulle nie wil sterf of aftakelende komplikasies wil hê as gevolg van watter siekte of toestand die middel ook al gebruik word om te behandel nie.
Alternatiewelik kan jy kies om die studie uit te voer op 'n plek waar die bevolking reeds wye blootstelling aan die behandeling wat bestudeer word, het, sodat die poel proefpersone deeglik besmet sal wees met mense wat reeds die middel gebruik of ten minste 'n voorraad daarvan byderhand het.
(Hou net in gedagte dat hierdie taktiek die risiko loop om deur lastige andersdenkende anti-wetenskaplike ketters opgemerk te word, aangesien dit 'n openbare saak sal wees dat daar wydverspreide bewustheid en/of gebruik van die middel was waar die studie uitgevoer is.)
- Spyker die placebo – As jy nie 'n inerte plasebo wil hê nie, kan jy dit verryk met iets meer 'lewendig' wat newe-effekte en/of 'n terapeutiese effek kan veroorsaak.
Een spesifieke metode is om komponente van die behandeling te gebruik om die placebo te verhoog. Dit kan veral nuttig wees om problematiese newe-effekte van 'n behandeling weg te steek wat deur ander bestanddele of komponente benewens die aktiewe behandelingsbestanddeel veroorsaak word – as jy dit in die placebo plaas, sal beide groepe soortgelyke newe-effekte hê.
(notaHou in gedagte dat as die newe-effekte te prominent is, die blootstelling van die toksiese komponente van die behandeling in die placebo vrae kan laat ontstaan as mense agterkom dat die voorkoms van die spesifieke newe-effekte aansienlik hoër is in die studie se kontrolegroep as in die algemene bevolking.)
Protokol Sabotasie #3: Stimuleer die studievakke om hul gedrag te verander
Die gedrag van studiedeelnemers is dikwels 'n kritieke oorweging wanneer protokolle ontwerp en 'n studie uitgevoer word. Gebruik dit tot jou voordeel.
Daar is 3 basiese tipes aansporings:
- Finansiële aansporings – Een van die sekerste maniere om gedrag aan te spoor, is om dit finansieel te beloon:
- Jy kan 'n korrupte omkoperyskema binne die studie bedryf. Byvoorbeeld, as die studie resultate verkry deur proefpersone te vra om inligting te rapporteer – soos watter newe-effekte hulle ervaar het nadat hulle die Glorieryke Intervensie ontvang het – kan jy proefpersone betaal om nie newe-effekte te rapporteer nie. Jy sal egter ook geheimhouding moet afdwing en verseker dat niemand daarvan uitvind nie, wat moeilik kan wees.
- Alternatiewelik kan jy die omgewing waar die studie plaasvind manipuleer of voordeel trek uit dit om as jou tussenganger of middelman op te tree om die finansiële voordele te versprei. Byvoorbeeld, as jy die doeltreffendheid van 'n potensiële intervensie toets om die oordrag van die Gevreesde Siekte te voorkom, kan jy die studie op 'n plek uitvoer waar mense slegs werk toe kan gaan as hulle nie met die Gevreesde Siekte besmet is nie, en voordeel trek uit hierdie ingeboude aansporing om nie positiewe toetse aan te meld wat mense het nie (hulle wil hul volle salaris hê).
- Sosiale druk – Die tweede tipe aansporing is sosiale druk. Dit kan kom van eweknieë, politieke magte, sosiale groepe, professionele vennote, instellings, bekendes of enige ander bron van invloed in die samelewing. Die punt is dat jy enige of al hierdie tot jou voordeel kan gebruik.
Byvoorbeeld, kom ons sê jy doen 'n studie om die doeltreffendheid van die Wonderbare Lapskild te toets wat die verspreiding van die Gevreesde Siekte stop. So jy gee 'n paar dorpe in 'n derdewêreldland die Wonderbare Lapskild en skep 'n kontrolegroep van dorpe wat nie die Wonderbare Lapskild kry nie. Jy kan 'n vertoning maak van hoe wonderlik hierdie toestelle is voor die dorpenaars wat dit kry. Jy kan ook die dorpsouderlinge laat verkondig dat die Wonderbare Lapskild 'n Geskenk uit die Hemel is, wat dit 'n punt van morele deug maak om een te dra, en nog belangriker, dit maak die dra van een, maar besmet raak met die Gevreesde Siekte, 'n teken van godsdienstige mislukking. Dit maak hulle baie minder geneig om gevalle van die Gevreesde Siekte aan te meld, veral in vergelyking met die dorpe wat nie die Wonderbare Lapskilde gekry het nie. Dit laat dit lyk asof die Wonderbare Lapskild werk om die oordrag van die Gevreesde Siekte te verminder.
- Harde strawwe – Jy kan allerhande verskriklike gevolge dreig as studiedeelnemers nie presies doen wat jy wil hê nie. Dit is veral maklik om te implementeer in derdewêreldlande waar daar min of geen regsreël is nie en korrupsie die reël is. Dit kan nuttig wees om vooraf 'n voorbeeld van iemand te stel om te wys dat jy ernstig is – jy kan byvoorbeeld iemand lukraak kies om na 'n tronk in Soedan te stuur, vanwaar hulle waarskynlik nooit lewend sal terugkeer nie.
Protokol Sabotasie #4: Huur onbevoegde mense aan om die studie te bestuur
Studies – veral die studies wat een of ander eksperiment uitvoer (in teenstelling met die ontleding van bestaande datastelle) – vereis tipies groot personeel om uit te voer. Die aanstelling van onbevoegde personeel is 'n goeie manier om jouself 'n bietjie speelruimte te gee om ongerieflike data wat uit die studie na vore kom, te "masseer" – "hierdie data is foutief omdat die personeel dit deurmekaar gemaak het." So natuurlik moet jy die "foute" "regstel".
Boonop is dit minder waarskynlik dat onbevoegde personeel sal agterkom dat jy die studie manipuleer, want hulle het nie die kennis of ervaring oor hoe 'n wettige studie veronderstel is om uitgevoer te word nie.
Protokol Sabotasie #5: Verwyder enige problematiese studievakke of gebeurtenisse uit die studie
Hierdie een is 'n voor die hand liggende "Duh." As 'n paar proefpersone in die fase-3-proef vir die Glorious Vaccine ernstige beserings opdoen direk nadat hulle met die Glorious Vaccine ingespuit is, wel, jy kan nie hê dat hulle die "veilige en effektiewe" narratief bederf nie. Maar gelukkig is die oplossing eenvoudig: verwyder hulle uit die studie.
Dit sal nie eers vir 'n buitestaander verdag lyk nie! Elke studie het reëls in die protokolle wat jou toelaat om proefpersone uit te skop wat die studieprotokolle oortree of om "persoonlike redes" wil vertrek. (Dink aan elke keer as 'n politikus sê hy bedank om "meer tyd saam met sy gesin deur te bring" – dieselfde idee.) Maar die meeste akademici is suigelinge hiervoor en val elke keer daarvoor.
As jy regtig slim is oor hoe jy die protokolle in die eerste plek ontwerp, sal jy 'n voorwaarde byvoeg wat proefpersone verbied om mediese sorg van enige dokter buite die studie te soek. So as 'n proefpersoon 'n nare newe-effek ly, soos 'n bietjie veilige en effektiewe miokarditis of 'n ligte Bell-verlamming wat hom ietwat verlam laat, gaan hulle direk na die naaste ongevalle-afdeling ... wat 'n duidelike oortreding van die studieprotokolle is!! Totsiens probleem.
As jy 'n werklike maestro wil sien, hoef jy nie verder te soek as die medewerker in beheer van Pfizer se Fase 3-kinderproef vir hul entstof nie – toe een van die proefpersone met die naam Maddie de Garay verskeie taamlik nare neurologiese beserings opgedoen het 24 uur nadat hulle die entstof gekry het (die soort wat permanente gebruik van voedingsbuise en rolstoele, onder andere leefstyl-'aanpassings', behels, het hulle haar eenvoudig uit die studie gegooi. En toe haar besering as 'onopgeloste buikpyn' opgeskryf. Hulle het ook 'n ander medewerker uit die hoofproef gegooi, 'n prokureur met die naam Augusto Rioux, nadat hy ligte veilige en effektiewe perikarditis opgedoen het na Dosis #1.
Dieselfde geld vir AstraZeneca – Brianne Dressen is na Dosis #1 uitgesit – maar hulle het berig dat sy om persoonlike redes onttrek het. Sien? Maklik.
Protokol Sabotasie #6: Neem Vals Data Op
Wanneer alles anders misluk, kan jy eenvoudig data vir die studie opneem wat heeltemal verkeerd is en uit die niet vervaardig is. Pfizer-studiekontrakteur Ventavia wys ons die pad hieroor – die volgende skermkiekies is die werklike e-pos wat gestuur is deur Brooke Jackson – een van Ventavia se terreinbestuurders – wat besluit het om die regime te probeer ondermyn deur die voortdurende bedrog bloot te lê:
In 'n buitengewoon vinnige en effektiewe reaksie is mev. Jackson afgedank minder as ses – 6 – uur nadat sy hierdie e-pos aan die FDA gestuur het. SES URE!! Dis hoe dinge gedoen moet word.
Verder, toe sy in die federale hof gedagvaar het in 'n poging om die hele Pfizer-entstofproef te laat misluk, het die regime dit suksesvol vir byna twee volle jare vertraag deur 'n verskeidenheid vernuftige regstaktieke te gebruik. (Daar moet egter op gelet word dat wie ook al in beheer was van die aanstelling, dit grootliks verpruts het; jy moet deeglike agtergrondtoetse doen om seker te maak dat voornemende aansoekers nie sterk morele oortuigings het nie.)
Ongelukkig beheer die FDA nie buitelandse mediese tydskrifte nie, waarvan een besluit het om (skokkend genoeg) 'n artikel te publiseer wat die Pfizer-proefbedrog dokumenteer. Groot oeps. Daarom is dit noodsaaklik om 'n unitêre beheerliggaam vir die hele wêreld te stig.
Bron: https://www.bmj.com/content/375/bmj.n2635
IV-3. Studie-riggingopsie #3: Studie-analise
Sodra jy die studie self klaar het, is dit nou tyd om die syfers van die studie te verwerk. Enige problematiese data wat op een of ander manier deur al jou protokolontwerpe en sabotasie gekom het, sal hier skoongemaak word. Dink hieraan soos om 'n gebruikte, beskadigde motor 'n splinternuwe laag verf te gee om al die skade daaronder weg te steek – jy verander niks wesenliks nie, net dinge verbloem (grotendeels). Niemand wil die vars nuwe verf krap om seker te maak dit versteek nie iets nie.
Daar is so baie maniere om die data te "analiseer". Die truuk is om slim te wees oor watter jy kies en hoe jy die analise doen.
Analisetaktiek #1: Moenie die data aanpas nie
Data-aanpassings is redelik standaard dinge in die wetenskap. Rou data is amper nooit geskik om direk afleidings te maak of ekstrapoleer nie, want daar is gewoonlik allerhande verwarrende veranderlikes teenwoordig.
Hier is 'n baie eenvoudige voorbeeld van 'n data-aanpassing:
Die volgende is die bevolking van die state Darth Santistan (slegte staat) en Die Geslagsspektrale Paradys van Kommiefornië (goeie staat):
Hier is die sterftesyfers van die Gevreesde Siekte vir hierdie state – oor die algemeen het die slegte staat meer sterftes as die goeie staat. Aangesien hulle dieselfde bevolking het, beteken dit dat die sterftesyfer hoër is in die SLEGTE, SLEGTE staat Darth Santistan:
MAAR... (ja, daar is 'n groot 'maar' hier)
As ons na die sterftesyfers vir die senior bevolking en nie-senior bevolkings afsonderlik kyk, is dit skokkend dat die goeie staat 'n hoër sterftesyfer in ALBEI (?!?!?!?!?) het:
Twee belangrike waarnemings hier:
- Die rede waarom die dislojale staat van Death Santistan 'n hoër algehele koers het ten spyte van laer sterftesyfers in elke ouderdomsgroep is eintlik baie eenvoudig – bejaardes sterf baie meer gereeld as nie-bejaardes, maar die slegte staat het die ongeluk dat dit 2.5 keer soveel bejaardes het as die goeie staat, wat oor die algemeen baie meer sterftes beteken as gevolg van die blote aantal bejaardes in die slegte staat van Death Santistan:
Om vir die slegte staat dieselfde aantal senior sterftes as die goeie staat te hê, sou hulle letterlik 40% van die sterftesyfer onder seniors as die goeie staat moes hê, want die goeie staat het slegs 40% soveel seniors in hul bevolking as die slegte staat. Dit is hoekom (wanneer ons eerlik wil wees, soos wanneer die waarheid die regime help) die wetenskap data aanpas – om dinge soos hierdie te vermy. (Hierdie spesifieke statistiese verskynsel het eintlik 'n amptelike naam: "Simpson se paradoks").
MOENIE die data aanpas wanneer dit die regime se narratief sal benadeel nie.
Analisetaktiek #2: Pas die data misleidend of onvanpas aan
Omgekeerd, soms sal die rou data, of behoorlik aangepaste data, nie goed wees vir jou narratief nie. In sulke gevalle moet jy op kreatiewe maniere aanpas totdat jy die ketterse resultate suksesvol verberg het sodat niemand dit kan sien of uitpluis nie.
Byvoorbeeld, as ons ons bogenoemde hipotetiese vergelyking van die fiktiewe toestande van die Geslagsspektrale Paradys van Kommiefornië/Doodsantistan neem, kan jy 'n 'aanpassing' byvoeg om die probleem te "regstel". Al wat jy hoef te doen is om 'n eienskap te vind wat 'n plaasvervanger is vir slegter uitkomste in die Slegte Toestand van Doodsantistan as die goeie toestand van die Geslagsspektrale Paradys van Kommiefornië. Aangesien Doodsantistan besluit het om nie die regime se Lewensreddende Inperkings te volg nie, was die seniors in Doodsantistan geneig om hul huise meer te verlaat as ander state, selfs al is dit net om om die blok te loop vir vars lug - wat beteken dat seniors wat nie hul huise verlaat het nie, waarskynlik meer dikwels te siek was om hul huis te verlaat. Sulke siek seniors is ook meer geneig om diegene te wees wat aan die Gevreesde Siekte sterf.
Hier is hoe dit kan afspeel:
Grafiek #1 – bevolking van seniors in elke staat (linkerkolomme = seniors wat ten minste een keer per week buite gegaan het; middel = seniors wat nie buite gegaan het nie; regs = totale aantal seniors in elke staat)
Grafiek #2 – aantal sterftes in elk van die drie kategorieë in Grafiek #1:
Dit maak ons problematiese data heeltemal reg (dit kan dit eintlik te goed regstel!!) – let op hoe ons die sterftesyfer onder bejaardes verander:
Al wat jy nou hoef te doen is om na die binnenshuise senior sterftesyfer te verwys as die "bevolkingsaangepaste senior sterftesyfer".
Ook kan jy steeds van tyd tot tyd na binnenshuise bejaardessterftes verwys, want dit is baie makliker om te propageer met 'n praatpunt soos "Seniors loop die grootste risiko omdat hulle onbeweeglik is was amper DRIE keer so geneig om in die SLEGTE toestand te sterf as in die GOEIE toestand.” Mense assosieer seniors natuurlik met om binnenshuis vasgekeer te wees, so hulle sal waarskynlik nie waardeer dat “binnenshuise seniors” in werklikheid so 'n klein persentasie van ons hipotetiese Death Santistan-seniorbevolking is nie.
Analisetaktiek #3: Kies optimale eindpunte
Eindpunte is 'n groot ding. Amptelik is die primêre eindpunt(e) van 'n studie die sentrale bevinding wat bepaal of die studie as 'n sukses of 'n mislukking beskou word. 'n Eindpunt is basies 'n ding of maatstaf wat jy gebruik om die sukses/mislukking of die impak van wat jy ook al bestudeer, te bepaal. Byvoorbeeld, as jy 'n nuwe middel toets om te sien of dit keer dat die Gevreesde Siekte jou doodmaak, sal die eindpunt sterftes as gevolg van die Gevreesde Siekte wees. As die behandelingsgroep minder sterftes as gevolg van die Gevreesde Siekte gehad het as die kontrolegroep, dan werk die behandeling, maar as hulle nie het nie, wel, dit beteken jy het die studie nie goed genoeg gemanipuleer nie. (Dis 'n bietjie oorvereenvoudig, maar jy kry die basiese idee.)
So jy moet seker maak dat jy wyslik kies wanneer jy die eindpunt(e) kies.
Daarom moet jy oor die algemeen eindpunte kies wat soveel as moontlik van die volgende eienskappe het:
- Hang af van subjektiewe oordeel eerder as objektiewe waarneming
- Natuurlik bevooroordeeld teenoor jou voorkeurresultate
- Maklik om die uitkoms te manipuleer
- Maklik om oor die uitkoms te lieg
- Moeilik vir mense om uit te vind of jy die uitkoms vervals of gemanipuleer het
- Moeilik om te begryp/verstaan – veral vir leke
Byvoorbeeld, kom ons veronderstel jy doen 'n proefneming met die doel om 'n alternatiewe behandeling te saboteer wat eintlik werk op die Gevreesde Siekte (wat baie sleg sou wees as die regime wil hê dat 'n pandemie-krisis nog 'n rukkie moet voortduur). Jy moet wys dat dit nie werk nie. As jy "dood" as 'n eindpunt kies, kan jy in groot moeilikheid beland wanneer die middel 'n klomp mense in die behandelingsgroep red.
In plaas van die dood, kan jy iets kies soos "tyd om uit die hospitaal te ontslaan." Hierdie eindpunt voldoen aan al ses voorwaardes (tot 'n mate):
- Pasiëntontslag is 'n subjektiewe besluit deur die dokters (wat op die studie se betaalstaat behoort te wees), so jy sit nie vas met die vrylating van pasiënte wat aan 'n objektiewe standaard vir vrylating voldoen nie.
- Ontslag is bevooroordeeld teenoor jou voorkeurresultate – aangesien 'n hoër persentasie van die kontrolegroep sal sterf, beteken dit dat 'n hoër persentasie van ernstige gevalle nooit ontslaan word nie, sodat hulle nie die gemiddelde ontslagtyd vir die res van die kontrolegroep sal verhoog nie; in vergelyking met die behandelingsgroep waar die ernstig siek pasiënte 'n paar ekstra dae neem om te herstel, in plaas daarvan om te sterf, wat die gemiddelde ontslagtyd vir die behandelingsgroep verhoog.
- Ontslag is baie maklik om te manipuleer – jy kan die hospitaalpersoneel wat by die studie betrokke is, werf om die ontslag van die behandelingspasiënte onnodig vir 'n rukkie te vertraag (jy moet seker maak dat die betrokke personeel weet wie die behandeling gekry het en dus ekstra wag om uit die hospitaal ontslaan te word).
- Tyd tot ontslag is ook redelik maklik om te vervals; wysig net die papierwerk vir die datum van opname in die hospitaal en/of die datum van ontslag (en die sekuriteitsbeeldmateriaal indien nodig). Die dood is baie moeiliker om te vervals, want die tyd van dood is tipies iets wat baie akkuraat aangeteken word. en verskyn op die doodsertifikaat.
- 'Tyd tot ontslag' is nie die mees intuïtiewe maatstaf vir 'n leek nie.
Natuurlik kan jy beter doen vir die meeste van hierdie toestande, maar dit dra die basiese idee oor.
Analisetaktiek #4: Begrawe alternatiewe eindpuntmetrieke
Hierdie een is feitlik vanselfsprekend: as jy 'tyd tot ontslag' as die eindpunt gebruik, maar rapporteer dat daar 'n 50%-vermindering in mortaliteit in die behandelingsgroep was, wel, kom ons sê maar net dit sal baie wenkbroue laat lig.
So in plaas daarvan om moeilike vrae te beantwoord oor hoekom jy so 'n absurde eindpunt gekies het, en hoekom jy sou beweer dat die behandeling nie werk as jy sien dat die behandeling die mortaliteit aansienlik verminder het nie, moet jy ideaal gesproke nêrens in die studie rapporteer nie.
As jy nie die rapportering van die mortaliteitstatistieke kan vermy nie, moet jy dit ten minste in die middel van 'n ewekansige tabel van 'n bylaag begrawe in 'n formaat wat baie moeilik is om sin van te maak. Of nog beter, versprei dit oor verskeie datatabelle in plaas van alles op een plek waar dit maklik deur 'n irriterende ewekansige nerd in sy kelder geïdentifiseer kan word.
Analise-taktiek #5: Gebruik die optimale tipes analise om jou verlangde resultate te kry
Daar is net soveel maniere om data te analiseer as wat daar geslagsidentiteite of voornaamwoordkombinasies is. Ongelukkig kan 'n diepgaande verduideliking vir verskeie metodes nie in 'n formaat gedistilleer word wat geskik is vir 'n Idiot's Guide soos hierdie nie. Kyk net na 'n paar van hierdie name:
- Gebalanseerde Ontwerpanalise van Variansie
- Beta-verspreidingspassing
- Box-Cox Transformasie vir Twee of Meer Groepe (T-Toets en Eenrigting ANOVA)
- Gegroepeerde Hittekaarte (Dubbele Dendrogramme)
- Verspreidings- (Weibull)-passing
- Vaaggroepering
- Gamma-verspreidingspassing
- Algemene Lineêre Modelle (GLM)
- Grubbs se Uitskietertoets
- Hiërargiese Groepering/Dendrogramme
- K-Beteken groepering
- Medoïde Partisie
- Multivariate Variansie-analise (MANOVA)
- Nie-opsporings-Datagroepvergelyking
- Eenrigting-analise van kovariansie (ANCOVA)
- Regressiegroepering
Die punt is, verskillende metodes van statistiese analise sal verskillende resultate lewer. As hulle nie verskillende resultate gegee het nie, sou daar nie soveel metodes wees nie. Dit is alles 'n kwessie van perspektief. Jy moet dus vir jouself bekwame statistiese goeroes aanstel wat hierdie dinge ken (en lojaal aan die regime is) om twee redes:
- Jy kry die voordeel van hul kundigheid (wat jy nodig het; onthou jou kundigheid is propaganda, nie deftige statistiese analise nie. 'n Bietjie praktiese nederigheid wat jou eie beperkings erken, is noodsaaklik om 'n suksesvolle propagandis te wees; oormatige selfvertroue was die ondergang van menige lojale regime-lakei [en het dikwels ook 'n lang vakansie in 'n teleurstellende Goelag veroorsaak]).
- Regime-ketters kan nie wys op die gebrek aan geloofwaardige kundigheid van julle statistiese ontleders om die geloofwaardigheid van regime-studies te beswadder en af te vat nie. Die geval van Neil Ferguson staan as 'n waarskuwingsverhaal – hoewel hy aanvanklik daarin geslaag het om regerings regoor die wêreld te oortuig met sy fantastiese model wat apokaliptiese slagting as gevolg van Covid voorspel het, het sy algehele gebrek aan enige vakkundigheid plus sy lang geskiedenis van heeltemal waanvoorstellings oor pandemie die opposisie 'n stewige basis gegee om sy modelle en alle daaropvolgende modelle wat deur verskeie regerings gedryf is, te verwerp. Hulle kon ook met groot effek proseliteer na aanleiding van hierdie debakel.
Analisetaktiek #6: Verwyder problematiese data wat nie geanaliseer, aangepas of andersins versteek kan word nie
Dit is dieselfde konsep as om proefpersone uit 'n studie te skop as hulle teenstrydig is met die regime se verpligte resultate; hier verwyder jy net die data wat reeds gegenereer is in plaas van die studie-proefpersone self. Die doelwit is egter dieselfde: om te verhoed dat die data wat nie pas by wat jy wil hê die studieresultate moet wys nie, in die eerste plek in die amptelike rekord van die studie beland.
Ongeag wat die resultate is, moet jy gereedgemaakte gesprekspunte hê vir simpatieke media-afsetpunte om vir jou te verdedig. Dit maak nie saak hoe vals, misleidend, ens. hulle is nie – die hele punt van propaganda is om te belig en te mislei – die media, bloot deur die ekosfeer met jou inligting te oorstroom, is 'n kragtige mag wat dit ten minste baie moeilik sal maak vir die meeste mense om die leuens en misleidings wat jy vinnig deur die samelewing versprei, te kan ontrafel.
Jy moet veral voorbereid wees om enige wetenskaplike of akademikus met ketterse neigings wat enigiets wat jy sê, kan bevraagteken, of erger nog, aandag te vestig op tekortkominge in jou studie, wreed te teiken. Met maksimum vooroordeel.
Afdeling V – Die manipulasie van die datastelle
Die ander belangrike bron van wetenskap, benewens studies, is die datastelle en ander bronne van inligting wat gebruik word om wetenskaplike uitsprake te maak. Data – veral amptelike staatsdata – is bruikbaar sonder dat 'n formele studie die seën daarvan nalaat, daarom moet u verseker dat die beskikbare data, en veral die datastelle wat die basis vorm vir konvensionele metrieke wat algemeen in die samelewing deur akademici en leke aangehaal word, binne u ferm beheer is om na willekeur te manipuleer, te verander en te wysig.
Die volgende is die tipes taktieke wat jy moet gebruik om die beheer en nut van beskikbare datastelle te maksimeer:
V-1. Statistiese 'Visvang'
Statistiese visvang is makliker om net 'n illustrasie te gee as om dit abstrak te verduidelik:
Gestel 'n Groot Farmaseutiese maatskappy kom met 'n nuwe middel vorendag wat (beweer hulle) kinders slimmer maak en hul akademiese prestasie verbeter. Ongelukkig, al is dit deur die FDA goedgekeur, weet hulle dit werk nie, en mense begin vermoed dat daar dalk iets verdwaas aan die gang is (en hulle het miljarde dollars op die spel). So kom hulle na jou toe en bied jou 'n stewige 7-syfer salaris aan om te 'bewys' dat hul nuwe middel werk. So jy, as 'n gewaagde wetenskaplike-te-huur sonder enige skrupules (behalwe lojaliteit aan die regime natuurlik), aanvaar hul aanbod. Hoe 'bewys' jy dat hul middel werk? Eenvoudig. Jy kry die data van al die skooldistrikte in die land wat die akademiese punte en die persentasie kinders wat die nuwe Farmaseutiese middel geneem het, toon. Hier is waar die 'visvang'-deel inkom: Jy moet deur elke distrik kyk totdat jy een of twee vind waar die akademiese punte bogemiddeld is en meer kinders in daardie distrik die nuwe middel geneem het as die gemiddelde (soos visvang waar jy aanhou totdat jy 'n vis haak). Dan publiseer jy jou 'studie': "Ons het 'n korrelasie in Distrik "X" gevind waar 'n hoër persentasie kinders wat die nuwe middel geneem het, tot hoër akademiese punte gelei het." Dit is onsin, want elke ander distrik toon dat die middel glad nie 'n effek op akademiese punte gehad het nie, maar jy vermy dit netjies deur die een distrik uit te lig waar daar 'n korrelasie deur toeval is. (Met 'n groot genoeg steekproefgrootte is jy redelik gewaarborg om een distrik lukraak te vind waar toevallig baie kinders die middel geneem het en die akademiese punte gestyg het.)
Die hoofles is dat soms net 'n bietjie volharding nodig is. As jy byvoorbeeld 'n groot datastel van baie lande het, gaan net deur een op 'n slag totdat jy die korrelasie ontdek waarna jy soek. Alternatiewelik kan jy 'n meer gevorderde weergawe van hierdie taktiek probeer, bekend as 'P-Hacking'
'n Goeie voorbeeld van hierdie taktiek is die volgende CDC-"studie" waar hulle deur al 50 state gegaan het op soek na een waar hulle die data kon verfyn om te wys dat die Covid-entstowwe die risiko van herinfeksie verminder in mense wat reeds Covid gehad het voordat hulle die entstof gekry het. En wat weet jy, hulle het een gevind (uit 50 plus 'n paar nie-staatlike jurisdiksies soos Washington, DC) waar hulle die data kon laat sê wat hulle wou hê dit moes sê:
Bron: https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/70/wr/mm7032e1.htm?s_cid=mm7032e1_w
Kyk, as die CDC meer as een staat kon gebruik om te wys dat die Covid-entstowwe die risiko van herinfeksie verminder het, sou hulle dit gedoen het (duh). Maar hulle het probeer en probeer totdat hulle 'n staat gevind het waar hulle die data kon martel om dit te wys.
Terloops, daar is nog 'n belangrike les vir propagandiste hier: die waarde van volharding. Moenie sommer net moed opgee as jy nie 'n datastel kan vind wat maklik gemanipuleer of gemanipuleer kan word om 'n regime-gesprekspunt te versterk nie. Soms moet jy kreatief raak en aanhou totdat jy 'n slaagsyfer kry.
V-2. Pas problematiese data aan
Ja, ons het dit vroeër in die afdeling oor riggingstudies genoem.
Indien die rou data nie ooreenstem met jou voorkeurnarratief nie, 'pas' dit eenvoudig aan totdat dit pas, net soos jy sou doen met 'n studie se interne data. Data-aanpassing is 'n roetine-deel van die wetenskap, en aangesien baie min mense eintlik verstaan hoe dit werk, kan jy voordeel trek en hierdie praktyk misbruik.
Iemand het selfs 'n wetenskaplike artikel oor die onderwerp gepubliseer (dit maak interessante leesstof as jy 'n nerd is):
Bron: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29254468/
'n Briljante toepassing van hierdie konsep hou verband met die konsensus van die wetenskaplike establishment oor aardverwarming wat voorheen die konsensus van die wetenskaplike establishment oor aardverkoeling was. Hoe dink jy dat dieselfde data wat in 1974 getoon het dat die wêreld op pad was na 'n onomkeerbare ystydperk wat die mensdom se oorlewing bedreig het, nou toon dat daar werklik 'n * was?opwarming* tendens van presies dieselfde data wat die voortbestaan van die mensdom bedreig??
Bron: https://content.time.com/time/subscriber/article/0,33009,944914,00.html
Hulle het eenvoudig die data "aangepas" om die vroeëre dekades kouer en die latere dekades warmer te maak, en siedaar, probleem opgelos! Dis duiwels listig en hoogs effektief – let op in die grafiek hieronder (van 'n bekende dissidente ketter van die regime) die twee lyne wat die gemiddelde jaarlikse temperatuur naspoor, blou lyn = die rou data, die oranje lyn = die data nadat die wetenskaplikes van die regime dit "aangepas" het:
Bron: https://realclimatescience.com/2018/03/noaa-data-tampering-approaching-2-5-degrees/
As jy na die blou lyn kyk, is daar geen algehele verwarming oor die afgelope 100 jaar nie – wat baie sleg is vir die amptelike narratief van KATASTROFIESE AARDEVERWARMING!!! Die oranje lyn toon egter 'n duidelike verwarmingstendens oor die afgelope 100 jaar – wat presies die narratief is.
Natuurlik, as dit in die toekoms om watter rede ook al pragmaties word om terug te keer na globale afkoeling, sal die wetenskaplikes by NOAA die data eenvoudig 'aanpas' om die afgelope 100 jaar soos 'n bestendige afkoelingstendens te laat lyk.
Die punt is, dit lê alles in die aanpassings.
(notaDit is nuttig om 'n paar ewekansige laeprofiel-wetenskapketters van die regime toe te laat om rond te hang, want hulle produseer data en ontledings wat eintlik baie nuttig is vir die regime se eie interne gebruik, solank jy seker maak dat hulle nie prominensie begin kry nie – dan neem jy hulle sonder versuim na Guantanamo-baai.)
V-3. Sluit enigiets wat nie by u verlangde resultate pas nie, uit van amptelike ontledings van amptelike data.
Om noukeurig te kyk wat in jou analise ingesluit word, is letterlik 101 goed. As inligting of werklike resultate dreig om jou voorkeurresultate te ondermyn, sluit dit eenvoudig uit van amptelike analises van die amptelike data. So as daar 'n regeringsdatabasis is wat wys dat die voorkoms van 'n klomp mediese toestande baie gestyg het na die Glorieryke Entstof, ignoreer dit net.
Neem die VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) databasis wat gesamentlik deur die CDC en FDA bestuur word:
Die CDC (maak asof hulle) aanmoedig om mediese toestande wat manifesteer nadat iemand ingeënt is, aan VAERS te rapporteer, "selfs al is jy nie seker dat die entstof die siekte veroorsaak het nie:"
Nadat die Covid-entstowwe middel Desember 2020 uitgerol is, lyk die VAERS-inskrywings vir sterftes so (die grafiek toon die totale aantal aangemelde sterftes vir alle entstowwe elke jaar):
Hierdie grafiek toon statistieke vir VAERS-verslae van beserings/sterftes as gevolg van die Covid-entstowwe:
Tog, wanneer was die laaste keer dat jy van VAERS van die CDC gehoor het in enige verklaring of ontleding rakende die kosbare Covid-entstowwe?
Presies!! Die CDC (en almal anders) ignoreer eenvoudig VAERS (behalwe wanneer hulle van tyd tot tyd 'feitekontrole'-stukke uitreik om VAERS te ontmasker).
Maak ook seker dat jy enigiemand wat dit waag om sulke data te gebruik om die geloofwaardigheid van jou regime-ontledings en -proklamasies te ondermyn, meedoënloos in die vergetelheid jaag. Dit is dikwels 'n probleem, want daar sal onvermydelik 'n klomp mense wees wat toegang tot die rou data het sodra dit bestaan.
V-4. Voortbou op vorige gevestigde verhoudings en verskille
'n Maklike manier om 'n studie te jurie-rig, is om twee entiteite te vergelyk waarvan jy weet dat hulle reeds 'n spesifieke verskil of korrelasie het. Jy kan dan voorgee dat jy hierdie verskil of korrelasie 'ontdek', maar dit aan 'n nuwe faktor toeskryf.
So as byvoorbeeld arm state in vergelyking met ryk state geneig is om swakker gesondheidsuitkomste te hê, as die arm state toevallig minder voldoen aan die riglyne van die regime, kan jy na hul swakker gesondheidsuitkomste wys en dit blameer op hulle wat nie die Glorieryke Entstof neem nie. Die media blink werklik uit daarin om hierdie boodskap in die besonder te versterk, want hulle hou niks meer daarvan om slegte uitkomste toe te skryf aan politieke affiliasie met die "slegte" politieke party(e) nie.
V-5. Beheer Kritieke Datastelle wat vir Wetenskaplike Navorsing Gebruik word
Hy wat die data beheer, beheer Die WetenskapSorg dat jy ysterbeheer het oor die mees prominente en wyd gebruikte datastelle, en jy sal jouself baie stres en hoofpyn bespaar. Die weermag beheer byvoorbeeld hul interne datastelle en kan dit na willekeur manipuleer. Soos DMED – hulle het hierdie datastel so goed gemanipuleer dat dit die hele ding nutteloos maak. Kyk hieronder na die volgende twee grafieke wat die *DIEDESELFDE* DMED-data vir "koerse van ambulante dokterbesoeke" vir die jare 2015-2018 – die linkergrafiek is die weergawe wat in 2019 gepubliseer is, die regtergrafiek toon die 2021-weergawe – en op een of ander manier is hulle nie dieselfde nie (rooi omkringde areas).
Let op die verandering in die 2016-2018-syfers (wat jy kan sien aan die vorm van die tendenslyn)? Hoe het die aantal doktersbesoeke wat in 2016 plaasgevind het, toegeneem tussen 2019 en 2021 ????
Omdat die regime die data eenvoudig herskryf het. Dis wat jy kan doen as jy volle beheer oor die datastel het.
Dit spreek vanself dat u onder geen omstandighede enige heidense wetenskaplikes toegang tot die heilige tekste of data van die Wetenskap onder u beheer moet gee nie – onthou, u moet altyd waaksaam wees sodat 'n skelm ketterse navorser nie 'n analise uitvoer wat Die Wetenskap kan ongeldig maak of weerspreek nie. Die CDC lei hier deur voorbeeld:
Bron: https://www.cdc.gov/nchs/nvss/nvss-restricted-data.htm
As jy nie irriterende, lastige onafhanklike wetenskaplikes toegang tot die data gee nie, hoef jy nie bekommerd te wees dat hulle dinge in die data ontdek wat die regime se narratief grootliks sal ondermyn nie.
Afdeling VI – Beheer oor die bewysstandaarde
Dink aan jouself as 'n regter wat 'n kriminele verhoor lei, wat beslis oor watter bewyse in die hof toelaatbaar is, en sodoende kan verseker dat inkriminerende of vrywarende bewyse nooit die jurie bereik nie. Dieselfde idee hier – deur die standaarde van bewyse te beheer, kan jy indirek baie van die uitdagende wetenskap wat daar buite is, uitskakel sonder om die spesifieke bewerings of bewyse direk te hoef uit te daag.
VI-1. Maak die hoogste kwaliteit tipe bewys onmoontlik vir enigiemand behalwe regime-goedgekeurde akteurs om te vervul
Dit is 'n eenvoudige reël: Maak dit so moeilik as menslik moontlik vir onafhanklike wetenskaplikes of navorsers om die tipe studies uit te voer wat as 'hoë gehalte' beskou word.
Jy kan dit te duur maak vir teensinnige andersdenkendes om Ongekeurde of Ketterse Wetenskap te beoefen. Een van die grootste staatsgrepe in die propagandageskiedenis was die opkoms van Willekeurig Beheerde Proewe as die "Goudstandaard" vir bewyse. Hierdie kos tipies miljoene om uit te voer, wat die moontlikheid van enigiemand behalwe reuse farmaseutiese korporasies (wat lojale regime-akteurs is) uitsluit om sulke wetenskaplike ondernemings te bedryf.
Jy kan ook wette aanneem of regeringsagentskappe gebruik om te verbied dat ongoedgekeurde hoëgehalte-studies uitgevoer word, sou 'n groep op een of ander manier daarin slaag om voldoende fondse te bekom om so 'n studie uit te voer.
VI-2. Dui die tipe studies wat nie-goedgekeurde wetenskaplikes kan uitvoer aan as "lae gehalte"
Omgekeerd, maak seker dat enige nie-ooreenstemmende wetenskap of navorsing wat steeds uitgevoer kan word, as lae-gehalte bewyse aangewys word. Dit is gewoonlik 'n beter alternatief as om alle ongekeurde navorsing heeltemal te verbied, wat die bevolking natuurlik agterdogtig teenoor die regime sal maak en geneig sal wees om allerhande wilde onsinnige samesweringsteorieë te aanvaar. Laat hulle eerder hul navorsing doen, maar verduidelik dat dit betekenisloos is omdat dit nie ooreenstem met die behoorlike reëls van bewysgebaseerde wetenskap nie.
VI-3. Moenie 'n duidelike bewysstandaard formuleer wat gewone mense op hul eie kan toepas nie
Jy gaan onvermydelik situasies teëkom waar jy die ruimte nodig het om 'n dubbele standaard van bewyse te gebruik. As jy 'n duidelike en maklik verstaanbare standaard artikuleer, dan neutraliseer jy jou eie vermoë om die wetenskap te manipuleer, aangesien mense jou dan aan jou eie verklaarde standaard kan hou. Soos vroeër uitgewys, wil jy ook mense kondisioneer dat die werklike standaard eenvoudig is wat die regime as hoëgehalte-bewyse verklaar, eerder as enige afstandelik objektiewe kriteria.
VI-4. Vervolg onbeskofte of dislojale wetenskaplikes
Af en toe sal 'n situasie ontstaan waar jy jouself dalk nie in staat sal stel om die geloofwaardigheid van navorsing te betwis op grond daarvan dat dit bewyse van swak gehalte is nie. In sulke gevalle moet jy eerder die aanstootlike wetenskaplike(s) wat verantwoordelik is vir die verspreiding van die ketterse Wetenskap vervolg, en sodoende die verspreiding en verdere uitvoering van die problematiese navorsing staak. Dit kan so onskuldig wees soos om hulle van sosiale media te verwyder, of so omvattend soos om hulle ook na 'n Goelag te stuur om nooit weer gesien of gehoor te word nie. Hoe jy of die regime ook al uiteindelik besluit om hulle uit die openbare sfeer te verwyder, jy moet seker maak dat jy ook hul reputasie en kundigheid meedoënloos aanval (selfs nadat die opruiende verraaier uitgeskakel is). Dit is ook 'n goeie taktiek om te gebruik teen 'n charismatiese wetenskaplike(s) wat die regime bedreig omdat hy of sy die harte van die massas verower. Dit is waar selfs al lyk hulle lojaal, tensy jy vir 'n absolute feit weet dat hulle nooit na die ander kant sal oorloop nie (soos as jy afpersingsinligting het, of hulle die hart en siel van die regime se narratief is en fanaties toegewy is, soos die Heilige Dr. Fauci). Dus moet jy 'n robuuste spioenasieapparaat in stand hou om al die lojale regime-wetenskaplikes dop te hou.
Afdeling VII – Die Kerklike Owerhede van die Wetenskap
Die eerste ding wat jy moet besef, is dat die konsep van gesag binne die sfeer van die Wetenskap kerklik van aard is. Die grootste deel van die wetenskaplike diskoers in die samelewing vandag bestaan uit argumente van gesag. Dus, in plaas daarvan om dit te weerstaan, omarm dit en gebruik dit, want dit is die magtigste van alle wapens in die stryd om die Wetenskap self te beheer. Jy is die Kerk van Wetenskap. Die regime is sy Vatikaan. Span jou spiere en dwing jou wil af!!
Jy moet konvensies vaslê wat natuurlik sal kies dat slegs regime-lojaliste posisies van wetenskaplike gesag in die samelewing sal bereik. Dit word hoofsaaklik deur die volgende metodes bereik:
VII-1. Kundiges moet geakkrediteer wees
Geloofsbriewe is die eerste sifting wat die meeste potensiële kwaaddoeners uitskakel. Deur geloofsbriewe te vereis – wat natuurlik slegs deur die tussenganger van die regime self, of 'n instelling wat deur die regime geakkrediteer en lojaal aan hulle is, verkry kan word. Jy moet die oortuigings versterk dat nie-geakkrediteerde kundiges uniek gevaarlik en onkundig is, want die bevolking word belas deur die voortdurende drang om 'n tweede opinie oor die regime se standpunte en uitsprake te vra.
VII-2. Kundiges moet geaffilieer wees met 'n instelling of organisasie van goeie aansien
Nog 'n voor die hand liggende reël. Dit is 'n goeie manier om enige potensiële Mantsjoerye wetenskaplikes wat die akkrediteringsproses deurgemaak het, verder uit te skakel.
VII-3. Kundiges moet in die “hoofstroom” oorweeg word
Dwing hierdie sosiale konvensie streng af, want dit is 'n kragtige veiligheidsnet ingeval 'n kenner uit die geledere breek en besluit om die regime teë te staan. Sulke mense kan nie maklik gedekrediteer word nie, en soms kan dit moeilik of onprakties wees om alle verbintenisse wat hulle met organisasies van goeie aansien mag hê, te beëindig. Dus die behoefte aan 'n diskwalifikasie wat nie van enigeen van daardie afhanklik is nie. Om hom buite die hoofstroom te verklaar, is 'n redelik kragtige manier om so 'n kenner van sy gesag te ontbloot.
VII-4. Handhaaf wetenskaplike konsensus
Nog 'n kragtige manier om te beheer wie wetenskaplike gesag uitoefen, is om voldoening aan 'n gekonstrueerde "konsensus" af te dwing, en enigiemand wat van die konsensus afwyk, te brandmerk as 'n onbetwiste, onverbeterlike ketter van die mees afwykende soort. Dit is 'n eksterne instrument wat uiters nuttig kan wees om eiesinnige, geakkrediteerde wetenskaplikes te onttroon. "Konsensus" klink kragtig in die ore en harte van leke, en bied hulle maklike regverdiging om nie vrae te opper as die regime besluit om skielik 'n voorheen hoogs gewaardeerde wetenskaplike te onttroon nie.
Afterword
Die kuns van propaganda is 'n breë onderwerp wat verskeie dissiplines omvat. Moenie verwag dat jy dit oornag sal bemeester nie. Verwag dat jy foute sal maak – dis hoe jy leer wat werk (en maak dus ook seker dat jy altyd iemand anders het op wie jy die skuld vir jou foute kan plaas).
Gelukkig vir jou is die oorgrote meerderheid van die burgers intellektuele skape. Hierdie beginsel is briljant gedemonstreer deur Obamacare se hoofargitek, professor Jonathan Gruber.
Professor Gruber het egter 'n voorliefde gehad om te veel, en te duidelik, in opgeneemde toesprake te verduidelik. Natuurlik is daar niks verkeerd daarmee om kontroversiële sake in duidelike taal aan jong regimestudente te verduidelik nie, wat die sleutel is tot die begrip van hoe regimepolitiek funksioneer, want hulle sal 'n goeie begrip van hierdie dinge moet hê as hulle produktiewe regimewerkers wil wees. Dit word egter 'n probleem wanneer hierdie toesprake op video opgeneem word wat toeganklik is vir die algemene publiek wat jy veronderstel is om te mislei:
’n Mens sou dink dat nadat die ou wat ’n uiters ongewilde wet (destyds) geskryf het, op talle video’s betrap is waar hy spog oor hoe dit ’n “slim uitbuiting van die gebrek aan ekonomiese begrip van die Amerikaanse kieser” was en hoe “die domheid van die Amerikaanse kieser” van kritieke belang was om ’n belastingverhoging as nie ’n belastingverhoging af te maak nie (wat albei 100% waar is soos vroeër genoem), dat die politici gedwing sou word om die wet terug te trek en weer te probeer oor ’n paar jaar nadat die bohaai bedaar het.
Behalwe dat, soos dit blyk, jy gewoonlik nie net kan staatmaak op die onverbeterlike domheid van die gemiddelde kieser nie, maar ook op hul gebrek aan enige korttermyngeheue, hul gebrek aan 'n sin van selfbehoud, en hul toewyding aan politieke ideologie bowenal. Is Obamacare ongedaan gemaak, of selfs vertraag? Nee. So selfs al word jy grootliks vasgetrek, sal jy waarskynlik oukei wees. (Veral as jy 'n inskiklike hoofstroommedia gekweek het wat die regime lojaal dien.)
Jy kan ook gerus wees dat propaganda van nature 'n selfkorrigerende onderneming is – wanneer foute gemaak word, ontketen jy eenvoudig meer propaganda en gaslighting om daardie foute toe te smeer of andersins te verminder. Let op hoe die regime-amptenare oorgeskakel het van die verheerliking van Professor Gruber na die bewering dat hy heeltemal onbeduidend was, sonder om 'n oogwimper te knip, en sonder die vaagste sweempie van verleentheid oor die naakte skynheiligheid van hul onversoenbare standpunte:
(Jy moet egter versigtig wees om nie te ligsinnig te wees oor foute nie, anders kan jy jouself na 'n Sowjet-Goelag- of CIA Black Ops-terrein in Marokko verskuif vind.)
Saam kan ons die wêreld 'n beter plek maak vir diegene wat bestem is om deel te wees van die nuut heringestelde mensdom.
-
Aaron Hertzberg is 'n skrywer oor alle aspekte van die pandemie-reaksie. Jy kan meer van sy skryfwerk vind by sy Substack: Resisting the Intellectual Illiteratti.
Kyk na alle plasings
