Idióta kalauza az adatfőzéshez feltörekvő propagandistáknak

Vessünk egy pillantást a fenti diára, amely egy, a Covid kitörése után néhány hónappal végzett nemzetközi közvélemény-kutatásból származik: Így néz ki a hatékony propaganda. És a valódi hatás még nagyobb volt, mivel a „valós világbeli” számok, amelyeket annak kiszámítására használtak, hogy az emberek mennyire eltúlozták a Covid kockázatait, természetesen maguk is... a világ legkiemelkedőbb propagandaszervezeteitől származtak (közegészségügyi ügynökségeknek álcázva magukat). Akik maguk már eleve vadul eltúlozták a Covid kockázatait.

A hatékony propaganda művészete egy átfogó tudományág, amely gondos és alapos tanulmányozást igényel. és felülvizsgálja — időről időre. A kezdők számára nagyon nehéz lehet elsajátítani. Még a tapasztalt propagandista is beleeshet abba a csapdába, hogy azt gondolja, a propaganda létrehozása és terjesztése egyszerű vállalkozás – ami jó módja annak, hogy megnyerjünk egy állandó, minden költséget magában foglaló szibériai nyaralást. Általában nem olyan egyszerű feladat az egész társadalmat minden nap, az év 365 napján, a végtelenségig összezavarni.

A következő rövid útmutató felvértezi a feltörekvő propagandistákat, a WEF lakájait, a kommunista apparatcsikokat, az ébredt marxistákat és a tapasztalt kormányzati bürokratákat egyaránt a szükséges eszközökkel és tudással ahhoz, hogy ígéretes tehetségüket a propaganda művészetének teljes virágzású mesterévé fejlesszék.

Ez a könyv egy kicsit hosszú!! Szóval ne érezd úgy, hogy egy csapásra elejétől a végéig el kell olvasnod, mert ez a kiégéshez és a benne található fontos információk megjegyezésének elvesztéséhez vezet.

Ez a kézikönyv a következő részekre oszlik:

I. szakasz. Fogalommeghatározások - Hogyan lehet újraértelmezni a szavakat, kifejezéseket és mérőszámokat, hogy azok összhangban legyenek a rezsim narratívájával?

II. szakasz. Adatok kurálása - Hogyan lehet eltéríteni az adatok rögzítésének, jelentésének és közzétételének folyamatait?

III. szakasz. Annak ellenőrzése, hogy mely adatok tekinthetők hivatalos tudományos anyag részének - Hogyan ellenőrizzük, adatoljuk és semmisítsük meg a rezsimnek nem megfelelő adatokat, hogy azok soha ne jelenjenek meg semmilyen hivatalos tudományos vagy rezsimadatbázisban

IV. szakasz. Hogyan manipuláljunk egy tanulmányt - Pontosan úgy hangzik,

V. szakasz. Az adathalmazok manipulálása - Néha szükség lehet egy kis adatsebészeti beavatkozásra, hogy módosítsuk az adatbázisok tartalmát, amelyek ellentmondanak a rezsim azon érveinek, amelyeket nem lehet egyszerűen kiirtani.

VI. szakasz. A bizonyítási követelmények ellenőrzése - Hogyan lehet olyan bizonyítékhierarchiát felállítani, amely a rezsimbarát tudományt helyezi felülre, a rezsimellenes tudományt pedig alulra (a Mariana-árokban)?

VII. szakasz. A tudomány egyházi tekintélyei - Hogyan biztosítható, hogy a tudományos szakértők megbízhatóan ismételgessék a rezsim tényeit és narratíváit?

Utószó - Szépen megkötözve az egészet, mint Peter Hotez egyik csokornyakkendője (ő egy különösen idegesítő rezsimhíres tudós)

I. szakasz – Fogalommeghatározások

„Aki a nyelvet uralja, az uralja a tömegeket.”
— Saul Alinsky, A radikálisok szabályai

Az, hogy hogyan definiáljuk a fogalmakat vagy kategóriákat, meghatározza, hogy a való világnak melyik darabkáját kommunikálják vagy képviselik – vagy mit nem közvetítenek vagy képviselnek.

A képlékeny definíciók, valamint a definíciók hozzárendelésének önkényes és szeszélyes mércéje abszolút elengedhetetlen minden hatékony propagandistához. A legjobb erőfeszítések ellenére, még a tapasztalt szakértő propagandisták is elkerülhetetlenül olyan helyzetekkel szembesülnek, ahol a meglévő, gondosan válogatott adatok vagy az emberek megélt tapasztalatai problematikusak a hivatalos rezsim narratívájára nézve.

A hatékony propaganda ezért megköveteli az adatok tartalmának fürge és rendkívül alkalmazkodóképes szabályozását, különösen a már létező hagyományos mérőszámok esetében, amelyekről a nyilvánosság már megszokott, és amelyeket köztudottan nehéz egyszerűen eltüntetni (ellentétben azzal a könnyedséggel, amellyel egy disszidens tudóst el lehet tüntetni a YouTube-ról vagy a Facebookról). Például nem lehet elkerülni, hogy a „halálesetekről” beszéljünk egy „Rettegett betegség világjárvány” című regény kontextusában – az emberek elsődlegesen mindig az „Hányan haltak meg a betegségben?” kérdéssel fognak viszonyulni egy betegség súlyosságának felméréséhez. De megváltoztathatjuk, hogy mit jelent a „halál” a „Rettegett betegség” című regény kontextusában, ha növelni vagy csökkenteni akarjuk az emberek azon érzését, hogy mennyire halálos a betegség.

A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy amikor egy kifejezés vagy fogalom megszokott értelmezése azt mutatja, hogy a valóság nem egészen illik a rezsim által kívánt narratívába, csak meg kell változtatni néhány definíciót, és voilá, a probléma megoldódott.

Ahogyan azt számos kiemelkedő kommunista propagandista megjegyezte a történelem során: „Aki uralja a nyelvet, az uralja a világot.”

A definíciók problémásról elfogadhatóra való átállítására számos módszer létezik:

I-1. Definíció határértéke

Ha valami hagyományos definíciója olyan fogalmakat, adatokat vagy információkat tartalmaz, amelyek ellentmondanak a rezsim dogmáinak, szűkítsd le a definíciót, hogy ne tartalmazza a nem kívánt információkat. Ennek számos módja van. Íme néhány gyakoribb jellemzőtípus, amelyek segítségével hatékonyan szűkítheted a definíciót: Szűkítse a definíciót időintervallumra: Tegyük fel, hogy a beoltott emberek a Dicsőséges Vakcinával beoltott első 30 napban, valamint a beoltást követő 90+ nap elteltével nagyon magas arányban kapják el a Rettegett Betegséget. Ez egy nagy probléma, mert az emberek azt fogják gondolni, hogy a Dicsőséges Vakcina nem hatékony:

Egyszerűen fogalmazva, a fenti diagramon az esetszám millió főre vetítve a következőképpen alakul:

1. Oltás előtt: 500 rettegett betegség esete/millió ember
2. 10 nappal az oltás után: 3,000 rettegett betegség esete/millió ember
3. 20 nappal az oltás után: 1,700 rettegett betegség esete/millió ember
4. 30 nappal az oltás után: 100 eset millió emberre vetítve

Ez a Glorious Vaccine nagyon dicstelen hatékonysága – amit nem szabad megengedni. Az egyik megoldás az, hogy egyszerűen megváltoztatják a „beoltott” definícióját, és azt jelentik, hogy az a személy, akit 30 és 90 nap között a Glorious Vaccine beadása után kaptak – más szóval, aki az oltás 30 napján belül, vagy 90 nappal később van, nem tekinthető „beoltottnak”.

Ezt a taktikát gyakorlatilag minden civilizált világ közegészségügyi ügynöksége úttörő módon alkalmazta, ahol a Covid-vakcinák „teljesen beoltott” definíciója a „második adag után 14 nappal” volt korlátozva.

A definíciót mennyiségre korlátozzuk, például az expozíciók számára – Például, ha egy csoport ember meghalt, akik 1 vagy 5 adag Mirafaucivir csodaszert kaptak (az első adag megöli azokat az embereket, akik különösen érzékenyek a toxicitására, és 5 adag túl mérgező szinte bárki számára), akkor a „MiraFaucivirrel kezelt” meghatározását 2-4 adagra kell korlátozni:

Szűkítsd a definíciót úgy, hogy abszurd, szinte teljesíthetetlen feltételeket adsz hozzá. Például megpróbálhatod a következő feltételeket használni az „oltás okozta haláleset” definíciójának leszűkítésére egy tömeges oltási kampány kontextusában, az újonnan kifejlesztett Glorious Vaccine-nal:

Elég nehéz valaha is „megerősített” esetet találni arról, hogy valaki ilyen körülmények között meghalt a Dicsőséges Vakcinától.

(Ahhoz, hogy ez a példadefiníció teljes mértékben hatékony legyen, a boncolást a lehető legnagyobb mértékben el kell takarni.)

I-2. Definíció kibővítése

Ezzel szemben előfordulhat, hogy valamiből többet szeretnénk, mint amennyi valójában van. A definíciók kibővítése nagyszerű megoldás – a definíciók szűkítéséhez egyszerűen fordítsa meg a fenti utasításokat.

Tehát, ha több halálesetre van szükség a rettegett betegségben, mint ahány embert ténylegesen megölt a rettegett betegség, akkor kiterjesztheti a „rettentő betegség okozta haláleset” definícióját „pozitív tesztet követő 30 napon belüli bármely halálesetre”, és varázsütésre máris teljes körű világjárvány van a kezei között.

Ennek szemléltetésére tegyük fel, hogy 12 hónapnyi rettegett betegség terjedése után 7 100,000 fertőzöttből csak 30 ember halt meg valójában a rettegett betegségben – ami nem igazán ijesztő. Egy kicsit áttérünk, és kiterjesztjük a „rettentő betegség okozta haláleset” definícióját valami olyasmire, amit a CDC is használt – „bármely haláleset a rettegett betegség pozitív tesztjét követő XNUMX napon belül”. Mivel rengeteg ember hal meg naponta, ha tömegesen teszteljük őket, elkerülhetetlenül egy csomó halottat fogunk „felfedezni”, akik történetesen a rettegett betegségben szenvedtek halálukkor, annak ellenére, hogy valami teljesen más dolog, például rák vagy autóbaleset ölték meg őket. Nézzük meg, micsoda különbséget jelent ez:

New York állam klasszikus példája annak, hogyan lehet a „rettenetes betegség okozta halál” definícióját kiterjeszteni egy történetünkben egyszer előforduló, szuperijesztő apokaliptikus világjárvány látszatát keltve – elég csak megnézni a következő gyönyörű, nyitott végű definíciót a „valószínű” Covid-halálra:

FIGYELMEZTETÉS: Mindig ügyelj arra, hogy SOHA, SOHA, SOHA – SOHA!!! – ne fogalmazd meg a nyilvánosságnak világos, tömör és érthető nyelven, hogy hogyan riogatod őket. Az Illinois állam közegészségügyi igazgatója, Dr. Ngozi Ezike 2020-ban elkövetett következő, ki nem kényszerített hiba olyan dolog, amiért gyorsan egyirányú jegyet kaphatsz a Gulagra – a következőket mondta egy nyilvános sajtótájékoztatón (lásd az alábbi beágyazott videót):

„Tehát az esetdefiníció nagyon leegyszerűsített. Azt jelenti, hogy a halál beálltának időpontjában Covid-pozitív diagnózis volt. Ez azt jelenti, hogy ha hospice-ban voltál, és már néhány hetet adtak neked a hátralévő életedből, majd kiderült, hogy Covid-fertőzött vagy, akkor azt Covid-halálesetnek tekintik. Ez azt jelenti, hogy technikailag még ha egyértelmű alternatív okból haltál meg, de ugyanakkor Covid-fertőzésed is volt, az akkor is Covid-halálesetként van feltüntetve.”

Természetesen helyesen cselekedett, amikor ilyen csodálatosan tág definíciót használt a Covid okozta halálesetekre, de ostobán és gondatlanul kiengedte a macskát a zsákból, hogy az egész világ láthassa. Ez az a fajta gondatlan baklövés, ami egyik napról a másikra lerombolhat egy egész propagandakampányt. És az is, ami karriert tönkretehet (vagy rosszabbat is tehet):

 I-3. Találj ki egy vadonatúj definíciót

Néha egyszerűen nem lehet elrejteni valaminek a közismert értelmezését azzal, hogy csak a margón játszunk a definícióval. Ebben az esetben megtehetjük azt a bátor lépést, hogy egy szót, fogalmat vagy kategóriát teljesen újradefiniálunk, hogy az megfeleljen a propaganda igényeinknek. Csak vigyázz, mert egy kicsit nehezebb lehet meggyőzni az embereket arról, hogy a régi definíció a képzeletük szüleménye.

Vegyük például a CDC-t (igen, sokat fogjuk idézni a CDC-t; végül is ők a világ legkiemelkedőbb egészségügyi propagandaszervezete), amely 6 év alatt többször is megváltoztatta az „oltás” definícióját:

Oldalsáv: A fenti tweet tanulsággal szolgál arra vonatkozóan, hogy meg kell fékezni a szélhámos törvényhozókat, akik esetleg megpróbálhatnak ellenvéleményt nyilvánítani, vagy akár leleplezni a propaganda erőfeszítéseidet. Nincs szükséged arra a további fejfájásra, hogy a Kongresszus vagy a Parlament ülésterméből a nyilvánosság elé terjesztett nyelvi árulásod egyértelmű bizonyítékaival kell foglalkoznod (vagy arra a még nagyobb fejfájásra, hogy Szibériába száműznek, mint buktatót, amiért hagytad, hogy ilyesmi megtörténjen).

Alkalmanként akár a szavak hétköznapi, társalgási jelentésének csapdájába is eshetsz, ahol olyasmit emelnek ki, amire nem engedheted meg magadnak, hogy az emberek figyeljenek. Ha ez megtörténik, kénytelen leszel alapvető változtatást végrehajtani a nyelv lényegében. Ez egyfajta nukleáris opció arra az esetre, ha valamit másképp nem tudsz elrejteni, és azt sem engedheted meg magadnak, hogy ne rejtsd el.Vigyázat!! Egy ilyen merész vállalkozás jelentős nehézségekkel jár, mivel sokan hajlamosak ellenállni az ilyen nyílt és merész nyelvi átmeneteknek – hasonlóan ahhoz, ahogyan sok felvilágosulatlan luddita ellenáll a nemi átmeneteknek.).

Vegyük például a „békés tüntetés” kifejezést:

Természetesen a „korlátozott” egy szubjektív kifejezés, amelynek pontos kontúrjai rosszul meghatározottak, ami nagy mozgásteret biztosít arra, hogy a leírást szinte bármire alkalmazzuk, függetlenül attól, hogy mennyire következetlen vagy nem megfelelő az alkalmazás, amint azt ez a valós médiajelentés is bizonyítja, amely további leírást nem igényel:

I-4. Kategóriák kombinálása

Néha egyszerűen nem praktikus vagy megvalósítható az adatok formálása pusztán a definíciók megváltoztatásával. De ne aggódj – ha nem tudod megváltoztatni a definíciót, akkor megváltoztathatod magát az adatpontot vagy kategóriát, amelyhez az emberek hozzászoktak a szóhoz vagy kifejezéshez. Az emberek nincsenek ráhangolódva a kategóriák vagy adatpontok finom vagy árnyalatnyi különbségeire, és a média amúgy is hasznosan összevonja a legtöbb dolgot, így ez egy egyszerű és kényelmes trükk. Például kipróbálhatod:

• Különböző korosztályok kombinálása:

Tegyük fel, hogy a Dicsőséges Oltás miatt egy csomó gyerek zombivá változik. Ez elég rossz a rezsimnek. (Ez azt jelenti, hogy néhány tudóst át kellene helyezni egy antarktiszi klímakutató állomásra a karrierjük hátralévő részére. Zokni nélkül.)

Először is, ezt az újszerű állapotot mindig „biztonságos és hatékony átalakulásként húsevő zombivá” kell emlegetni. A húsevő rész oka egyszerű: a „húsevő zombi” túl ijesztően hangzik, a sima „zombi” pedig olyan, mintha a zombik gyakorlatilag halottak lennének – azaz a drága gyerekek halottak –, és egyik sem olyan benyomás, amit az embereknek kellene kelteniük.Habár a hipotetikus példánk valószínűleg nem fog megvalósulni a gyakorlatban, az elv minden helyzetben releváns és alkalmazható: mindig úgy kell elnevezni valamit, hogy az közvetítse, milyen benyomásokat szeretnénk kelteni az emberekben.)

Másodszor, mivel a zombifikáció aránya a 12-17 éves korosztályban olyan magas, hogy ez bárki számára nyilvánvaló, aki megnézi az adatokat (lásd az alábbi táblázatot), valószínűleg ezzel foglalkozni kell. Tehát ahelyett, hogy az adatokat életkor szerinti bontásban mutatnánk be, ahol az emberek azonnal észreveszik a gyerekek zombifikációjának növekedését, mutassuk be az adatokat egy kombinált korcsoportként, amely elég nagy ahhoz, hogy elrejtse vagy tisztára mossa a jelet:

Most senki sem fogja észrevenni, hogy az adatok egyértelműen azt mutatják, hogy a Dicsőséges Oltás húsevő zombikká változtathatja a gyerekeket.

Vagy fordítva, tegyük fel, hogy a fiatalok nem halnak meg a rettegett betegségben olyan magas arányban, hogy megijesszék az anyukákat, bemutathatjuk a rettegett betegség halálozási adatait egy 0-50 éves korcsoportból, ami azt a benyomást kelti, mintha túl sok haláleset lenne egy olyan csoportból, amely... magában foglalja a a gyerkőcök:

• Különböző demográfiai kohorszok kombinálása:

Ugyanaz az elképzelés, mint a korcsoportoknál; tegyük fel, hogy el kell kerülni, hogy a polgárok rájöjjenek, hogy a rettegett betegség valójában csak a kórosan elhízott emberekre veszélyes – ami rossz:

• Először is, mert akkor nem fognak félni a rettegett betegségtől
  • másodszor, mert az emberek elkezdhetik megkérdőjelezni, hogy a zsír egészséges-e, amit nem szabad megengedni, mert elkezdhetik megkérdőjelezni a rezsim narratíváját a „zsírpozitivitásról”, és ki tudja, mit még utána.

Tehát a rettegett betegség halálozási adatait egy kombinált kategóriában kell bemutatnia, amely minden típusú súlyazonosságot lefed:

• Különböző időszakok kombinálása

Tegyük fel, hogy azt látjuk, hogy a rettegett betegség okozta halálesetek száma hónapról hónapra csökken – ami katasztrofális lehet a rezsim azon terveire nézve, amelyek megkövetelik az emberektől, hogy higgyék, a rettegett betegség világjárványa még néhány hónapig teljes terjedelmében terjed. Ha az emberek azt az elképzelést kapják, hogy a rettegett betegség lecsengőben van, nos, az rengeteg elvesztegetett lehetőség arra, hogy a rettegett betegség válságát a társadalmi átalakítás eszközeként használják fel a rezsim hatalmának megszilárdítására és megszilárdítására.

Tehát a halálozási adatok havi bontásban történő bemutatása helyett mindhárom hónapot vonjuk össze egy új kategóriába, a „három hónap havi átlaga” kategóriába, amely elfedi a januártól márciusig tartó csökkenést, az alábbiak szerint:

• Különböző földrajzi joghatóságok kombinálása

Tegyük fel, hogy van egy lázadó állam az országon belül, amely problémákat okoz a rezsimnek, amely nem követi a rezsim irányelveit a rettegett betegség, a Halál-Szantistán kezelésében. Ha jobb vagy akár ugyanolyan eredményeket mutatnának fel, mint az ország többi része, ahol jó állampolgárok és követik a rezsim irányelveit, az elég rossz lenne. Tegyük fel továbbá, hogy van egy város vagy megye ebben a rossz államban, amely egy lojális rezsimhez tartozó megye, amely betartja az összes rezsim irányelvét, de amelynek halálozási aránya sokkal magasabb, mint a Halál-Szantistán többi részének. Ami nagyon-nagyon rossz. Megoldás? Be lehet mutatni az egész állam adatait, így az emberek nem látják, hogy a rezsim irányelveit követő lojális megyében a halálozási arány tízszerese az állam többi részének. Van még egy bónusz előny is: a Halál-Szantistán egész államát kudarcként lehet feltüntetni, mert a lojális rezsimhez tartozó megye sokkal rosszabb színben tünteti fel az egész államot!!

Az összes város és megye egyesítése egy hűtlen államban, hogy elrejtsék a lojális rezsimhez tartozó városokra jellemző problémákat, az egyik bevett propagandataktika, amellyel megpróbálják elrejteni a nem túl hízelgő információkat, például a rezsimhez hű városokban a gonosz ellenzék által ellenőrzött városokhoz képest jelentősen magasabb bűnözési rátát.

(oldalsáv: A magas bűnözési ráta természetesen jó dolog, ami a rezsim szándékos, szándékos választása – a magas bűnözési ráta hasznos a rezsim számára, mert az instabilitás miatt az emberek hajlamosabbak elfogadni a zsarnoki kormányzatot megoldásként.)

Szemléltetésül íme egy zseniális gázsipoly a rezsim egyik fő médiaszócsövétől:

Nézd meg a bíborvörös mezőben lévő alcímet – figyeld meg, milyen ügyesen ragadják meg a pirosat államok a magas bűnözési rátákra, amelyek mind a vörös államokon belüli kék városokban vannak jelen, de az állam többi részén nem, ahol a kormányzás „vörös”? Pontosan.

• Különböző típusú hatások vagy jelenségek kombinálása. Például, ha egy adott betegségtípus előfordulása növekszik – például a ritka rákos megbetegedések riasztó mértékben megnőnek a Dicsőséges Vakcina bevezetését követően, ami megkérdőjelezheti a hivatalos rezsim narratíváját, miszerint a Dicsőséges Vakcina a valaha létrehozott vagy felfedezett legbiztonságosabb entitás az egyetemes történelemben –, akkor a rák általános kategóriáját – ami ezerszer akkora – használhatjuk a jelzés elrejtésére.

A kategóriák kombinálásának egy másik módja az, hogy soha nem adjuk meg a különböző csoportok vagy részhalmazok konkrét adatait, amit a Covid kitörésekor abszolút tökéletesre sikerült kivitelezni. Vegyük például a következő közvélemény-kutatási eredményeket, amelyek a Covid-halálozások arányát mutatják az egyes korcsoportokban, valamint azoknak a százalékos arányát, akik attól tartottak, hogy a Covid megöli őket. (A kék oszlopok az egyes korcsoportok azon százalékos arányát mutatják, akik attól tartottak, hogy a Covid megöli őket, a zöld oszlopok pedig az egyes korcsoportokban bekövetkezett Covid-halálozások teljes számának százalékos arányát mutatják.)

Ha az emberek megértették volna, hogy mekkora a tényleges halálozási kockázatuk, a kék oszlopoknak legalább a zöld oszlopok szintjén kellene lenniük. Amikor a kék oszlopok drámaian magasabbak, az a brutálisan hatékony propaganda eredménye, amely minden korcsoportot egyetlen kategóriába von össze anélkül, hogy bármilyen különbséget tenne közöttük:

Igazi átütő siker!!

I-5. Kategóriák felosztása

Előfordulhat, hogy egy kategóriát szét kell választani ahelyett, hogy egy másikkal kombinálnád. Ehhez egyszerűen fordítsd meg a fenti keretrendszert a kategóriák kombinálásához.

Ez az ügyes kis manőver különösen hasznos, ha a statisztikai szignifikancia küszöbértéke alá kell juttatni valamit.

Mivel a statisztikai szignifikancia meglehetősen fontos fogalom az adatokban és a tudományban, érdemes elmagyarázni, hogyan működik.

A hagyományos orvosi, akadémiai/tudományos nyelvben használt statisztikai szignifikancia lényegében azt jelenti, hogy valaminek a valószínűsége nem a véletlen műve, kevesebb, mint 5%.

If tízszer feldobsz egy érmétA véletlen folytán 7 fej dobásának esélye 11.72% – statisztikailag NEM szignifikáns. Ha 100-szor feldobunk egy érmét, a véletlen folytán 70 fej dobásának esélye elenyésző, 0.0023% – statisztikailag NAGYON szignifikáns (mert ez jóval kevesebb, mint 5%) –, ami azt jelenti, hogy ez nem a véletlennek tulajdonítható, hanem valami konkrét dolog (például csalás) okozta, hogy az érme 70%-ban fejet dobott.

Miért van ez? Ahhoz, hogy 7/10-et kapj, mindössze két extra érmefeldobásra van szükséged – ami egyfajta sorozatba kezd. Az ilyen apró eltérések könnyen előfordulhatnak véletlenszerűen. Azonban ahhoz, hogy 70/100-at kapj, 20 extra érmefeldobásra van szükség – annak az esélye, hogy *20* extra érmefeldobást érj el a mindössze 100 véletlenszerű érmefeldobásból, elhanyagolható. Tehát, ha 70 feldobásból 100 fejet látunk, feltételezhetjük, hogy valamilyen csalás történik, mert ez nagyon-nagyon valószínűtlen, hogy véletlenül történjen meg.

Ezt a saját előnyödre fordíthatod, hogy statisztikailag szignifikáns jeleket oszd meg és győzd le – egy olyan kategóriát, ahol statisztikailag szignifikáns jel mutatkozik valamire, ami a rezsim doktrínája ellen szól, kisebb kategóriákra oszthatsz, így a „70/100”-as jelet egy csomó „7/10”-esre bonthatod, amelyek önmagukban statisztikailag nem szignifikánsak.

Tehát, ha például van egy jel, hogy a Csodálatos Dicsőséges Oltási Kampány után évente több haláleset történik 100 ezer főre vetítve, akkor közzétehetjük a halálozási adatokat korcsoportok szerinti bontásban, ahol egyetlen korcsoport sem mutat statisztikailag szignifikáns növekedést a halálozások számában (és azt állíthatjuk, hogy valószínűleg a „Régóta Rettegett Betegség” okozta többlethalálozásról van szó, amely a rettegett betegség elkapásának szövődményeiből ered):

Vigyázat: Ezt a taktikát ideális esetben valami mással kellene kombinálni; különben az emberek visszafejthetik a bontást egy egyszerű aritmetikai művelettel, amely az összes korcsoport összeadására szolgál. Tehát mindenképpen adj hozzá más zavaró trükköket is.

I-6. Kategóriák újraelosztása / újrarajzolása

A kategóriák közvetlen összevonásának egy finomabb alternatívája az újraelosztásuk – a határok újrahúzása, hogy úgy mondjam. Ez bármely olyan jellemzővel megtehető, amely alapján a kategóriák megkülönböztethetők.

Szemléltetésképpen, visszatérve a gonosz, hűtlen Halál-Santistan állam példájához, ahelyett, hogy az egész államot egyetlen, államszintű statisztikába vonnánk össze, titokban újrarajzolhatjuk az államon belüli megyék földrajzi határait a rettegett betegség adatainak gyűjtése céljából, mint például ez – nézzük meg, mi történik, ha a megyehatárokat zöld vonalakra változtatjuk:

Jegyzet: Ez nem jelenti azt, hogy szó szerint újra kell rajzolnod a megyéket politikai és egyéb célokból, például szavazókörzetek céljából; csupán eltérő határokat használsz, kizárólag a rettegett betegség statisztikáinak céljából. (A lakosság azonban azt fogja feltételezni, hogy a ténylegesen létező megyékre gondolsz, és ezért nem fogja észrevenni, hogy gyorsan áthúztad őket. Nem véletlenül hívják propagandának.)

I-7. Folyadékdefiníciók

Vannak olyan esetek, amikor paradox módon szükségünk lehet arra, hogy egy adott dologra egy adott definíciót használjunk, de valami másra is el kell kerülnünk ezt a konkrét definíciót. Ilyen esetekben úgy kell viselkednünk, mint egy szótárnak – a szótárak jellemzően több különböző definíciót tartalmaznak egy szóra, és mi is megtehetjük ugyanezt.

Például a „nő” szót néha úgy definiálják, mint „női anatómiai és genetikai jellemzőkkel rendelkező felnőtt ember”, például a nők választási jogának megvitatásakor; és néha úgy, mint „magát nőként azonosító személy”, például a szervezett sportok összefüggésében.

II. szakasz – Adatok kurálása

Még a képlékeny definícióknál is jobb elkerülni azokat a helyzeteket, amelyek eleve definícióváltást igényelnek.

Az ilyen problémák elkerülésének legjobb módja az adatok olyan módon történő gondozása, amely elkerüli a potenciális fejfájást, az alábbi kipróbált és bevált módszerek egy vagy több alkalmazásával, amelyek korrupt módon manipulálják az adatok gondozását, szervezését és megjelenítését.

II-1. Ne diagnosztizálj vagy azonosíts valamit

Ha egy beteg a Glorious Vaccine beadása után többszörös neurológiai deficittel érkezik, és hazaküldik egy Xanax recepttel a „szorongására”, az eleve nem fog neurológiai deficit diagnózist generálni egyetlen adatbázisban sem. Ha nincs olyan állapot diagnózisa, amelyet a Glorious Vaccine okozhatott volna – vagy diagnosztikai kód valamilyen nagy kormányzati vagy biztosítási adatbázisban –, akkor definíciós bűvészmutatványokat kell alkalmazni a Glorious Vaccine-nal összefüggő diagnosztizált sérülések létezésének eltussolása érdekében. Ezért biztosítani kell, hogy a tökéletesen biztonságos és hatékony Glorious Vaccine-nal kapcsolatos problémás vagy ellentmondásos adatok/megfigyelések diagnosztizálásáért vagy azonosításáért felelős személyek elkerüljék ezt.

Érdemes itt hangsúlyozni, hogy a betegeket könnyen félrevezetik a saját orvosaik azzal, hogy „minden csak a fejükben van”, még akkor is, ha tudják, hogy súlyos, életüket megváltoztató orvosi sérüléseik vannak, amelyek rokkanttá és teljesen működésképtelenné teszik őket. amit nap mint nap megtapasztalnak.

Szemléltessük ezt a következő hipotetikus forgatókönyvvel:

A rezsim tisztviselői úgy látják, hogy a kormány ellenőrzése alatt álló területeken PROPAGANDA Biztonsági Felügyeleti Adatbázist hoztak létre a Glorious Vaccine biztonságának ellenőrzésére –

– van jel a VAMP szindrómára (Vékezetes Atársult Metamorfológiai Pjelenségek) állapotok:

Egy beteg érkezik az orvosi rendelőbe gyors, akut tünetekkel. Renfield-szindróma (vérszomj), extrém fényérzékenység, kifejezett makrodontia...és súlyos kontakt dermatitisz ezüsttel, ami mind a Glorious vakcina beadását követő órákon belül kezdődött. Ez a VAMP-szindróma mellékhatásának nyilvánvaló esete – a beteg állapota megfelel a teljes értékű vámpírizmus diagnosztikai kritériumainak, és az állapotot a Glorious vakcina okozta (mivel Ön, az orvos, biztonságosan kizárhat minden más okot, ráadásul a VAMP-tünetek azonnali megjelenése az oltás beadása után elég egyértelmű jelzés arra, hogy a Glorious vakcina okozta a tüneteket).

Habár a beteg látja, hogy egyértelműen nincs igaza – hatalmas kísértést érez, hogy ráharapjon a lüktető nyaki vénádra, nem bírja az ablak előtt ülni, hacsak a redőnyök nincsenek teljesen behúzva, véletlenül leharapott néhány darabot a nyelvéből az újonnan megnövekedett, extra hosszú és borotvaéles metszőfogaival, és hámlani kezd a bőrük, ha hozzáér az ezüst családi ereklyékhez –, és akkor mi van?? Még mindig mondhatod a betegnek, hogy „Ez csak a fejedben van”, és hazaküldheted egy Xanax recepttel (és talán egy-két zacskó O-negatív vérrel, ha úgy érzed, hogy a beteg már nem sokáig lesz képes uralkodni magán, és nem akarod, hogy a nyaki vénád biztosítsa az ebédjét). A beteg pedig valójában egyszerűen elfogadja, és különösebb küzdelem nélkül hazamegy.

Ez ügyesen elkerüli a VAMP-szindróma diagnosztikai rekordjának generálását, így semmi sem jelenik meg sehol az adatbázisokban.

Meglepődnél, hogy mennyi orvos engedelmeskedik annyira, hogy meggyőzi magát arról, hogy a szőrös nő, akinek a farka a semmiből nőtt ki egy órával azután, hogy megkapta a Dicsőséges Oltást, semmi köze a Dicsőséges Vakcinához.

(Megjegyzések: Komolyra fordítva a szót, fontos, hogy figyelemfelkeltő betűszavakat vagy neveket találjunk ki a dolgokra, amelyek azt a benyomást keltik, hogy hogyan szeretnénk, hogy az emberek lássák a dolgot, ezért ne használjuk ezt a példát a való életben, mert azt sugallja, hogy nem vesszük komolyan a biztonsági megfigyelést, és valószínűbb, hogy az emberek azt hiszik, hogy megpróbáljuk eltitkolni a Glorious Vaccine tényleges biztonsági problémáit.)

II-2. Túldiagnosztizálni vagy túlazonosítani valamit

Fordítva, ha valamiből többet kell előállítani, mint amennyi könnyen elérhető, egyszerűen fordítsa meg az 1. lépést. Például, ha azt szeretné, hogy az emberek jobban féljenek a rettegett betegségtől, bevezethet egy tömeges tesztelési rendszert, hogy növelje a rettegett betegség „megerősített” eseteinek számát. Ügyeljen arra is, hogy olyan teszteket használjon, amelyek nagyon magas pozitív arányt adnak, függetlenül attól, hogy igazak-e vagy sem.

A megfigyelés vagy a tesztelés fokozásával azt a látszatot keltheted, hogy egyre több tesztelt esetet regisztrálnak, vagy legalábbis fenntarthatod azt a látszatot, hogy még mindig létezik. Vegyük például a jó öreg amerikai példát – a felső diagramon látható, hogy a napi Covid-tesztek számának növekedésével egyidejűleg a pozitív tesztek aránya több mint 75%-kal zuhant (alsó diagram). Ennek eredményeként az esetszámok viszonylag magasak maradtak (középső diagram), így még ha a pozitív tesztek aránya >75%-kal csökkent is, az új esetek száma csak körülbelül 25%-kal csökkent ugyanebben az időszakban.

Az esetek nyers számának jelentéktelen növekedése, amely teljes mértékben a több tesztelésnek volt köszönhető, mégis olyan címsorokhoz vezetett, mint ez a nagyszerű NBC pánikpornó cikk, amely 11. június 2020-én jelent meg:

Ne feledje: Megtalálod, amit keresel, és abból még többet találsz, amit keresel.

II-3. Ne jelentse a diagnosztizált vagy azonosított eseteket

Néha lehetetlen elkerülni a diagnózist vagy az azonosítást, amit jobb nem felfedezni. Ilyen esetben legalább megbizonyosodhat arról, hogy a megfigyeltek nem szerepelnek a hivatalos jelentésekben vagy adatokban:

Egyénibb szinten útmutatást kellene adnia az orvosoknak, az egészségügyi személyzetnek és az adminisztratív személyzetnek, hogy NE olyan dolgokat diagnosztizáljanak, amelyeket nem szeretne, hogy az adatkészletekben megjelenjenek. Ne habozzon pénzügyi ösztönzőkkel megédesíteni a lojális, a rendszerhez igazodó orvosok jutalmát. Ne legyen fukar – a megelőzés szinte mindig olcsóbb (és kevésbé stresszes), mint a problémák megoldása a már felmerült problémák után.

Még azokban a ritka esetekben is, amikor az orvos nem tudja elkerülni, hogy súlyos állapotot diagnosztizáljon a betegnél, amely közvetlenül a Glorious Vaccine beadása után jelentkezett, az orvos továbbra is gondoskodhat arról, hogy ne jelentse a mellékhatást a Glorious Vaccine sérüléseinek adatbázisába.

Alternatív megoldásként, ha a Glorious Vaccine okozta sérülések dokumentálására szolgáló adatbázis valahogy továbbra is túl sok problémás jelentést tartalmaz, amelyek kétségeket vetnek fel a vakcina biztonságosságával kapcsolatban, két dolgot kell tennie.

Az első az, hogy néhány adatbázis-adminisztrátort Szomália partvonalának azon szakaszán helyeznek el, ahol a kalózok tartózkodnak, hogy a többiek összeszedjék magukat, és ne engedjenek annyi jelentést átjutni. Azért fizeted őket, hogy elvégezzék a munkájukat, ami nem más, mint fenntartani a közvélemény azon képét, hogy a Glorious Vaccine a valaha feltalált legbiztonságosabb gyógyszer; a kudarc nem elfogadható.

A második az, hogy NE hozzák nyilvánosságra az adatbázisban található problémás jelentéseket. A CDC mindent megtett, amit csak tudott, de végül egy szélhámos bíró legyőzte őket (ami hangsúlyozza az igazságszolgáltatás feletti ellenőrzés szükségességét is):

II-4. Ne engedélyezze a jelenségek kivizsgálását, ha az eredmények problémákat okozhatnak

A „Megtalálod, amit keresel” ellentmondásnak az a másik oldala, hogy „nem találod meg, amit nem keresel”, ezért ügyelj arra, hogy senki ne keressen olyan lehetséges jeleket, amelyek problémásak lehetnek a rezsim narratívája számára. Ha mondjuk a rezsim „véletlenül” pestist szabadít fel egy harmadik világbeli városban, nem engedheted, hogy a közösségi médiában a fránya összeesküvés-elmélet hívők kitalálják, mi történt, ezért jobb, ha ügyelsz arra, hogy senki ne végezzen boncolást vagy ne teszteljen beteg egyéneket.

A CDC egy másik példát mutat be a jó megelőző stratégiai gondolkodásra, hogy távol tartsa a rezsimre potenciálisan káros adatokat:

A CDC nagyon okosan még egyetlen boncolást sem rendelt el a CDC saját VAERS oltásbiztonsági monitorozó adatbázisában szereplő több ezer halálesetről.Emlékszel az I. szakaszból arra a részre, amikor abszurd feltételeket adtunk a definíciókhoz? Ha nem, akkor a legjobb, ha átnézed az anyagot, hogy kéznél legyen.)

II-5. Először csak az adatok egy részét tegye közzé

Gyakran előfordul, hogy az adatok egyik részének közzétételével, a másik rész kihagyásával egy hamis narratívát hozhatunk létre, amely gyökeret ver. Így amikor végül közzétesszük az adatok többi részét, nem fog számítani, hogy ellentmond annak az alapjának, ami mára elfogadott dogmává vált.

Például, ha a rettegett betegséget szélesebb körben elterjedtnek kell ábrázolni, mint amilyen valójában, követheti Virginia élvonalbeli propagandistáinak példáját, és egy ideig visszatarthat néhány negatív teszteredményt, hogy növelje a pozitív teszteredmények arányát – ami azt a látszatot kelti, mintha több ember betegedne meg a rettegett betegségben:

Egy másik forgatókönyv, ahol a részleges adatközlés technikáját nagyszerűen alkalmazhatjuk, az az, amikor kénytelenek vagyunk adatokat közzétenni valamilyen okból, ami miatt a rezsim rosszul fog feltűnni (ez előfordul). Tehát a valóban káros dolgok nyilvánosságra hozatalát a lehető legtovább akarjuk halasztani – ha elég sokáig várunk, végül elveszítjük a relevanciánkat. Ha pedig egyszerre mindent kidobunk, a sokkfaktor hatalmas lesz, és nagy káosz lesz a kezünkben. Ha azonban csak apránként tesszük közzé az információkat, akkor mire a botrányos darabok napvilágra kerülnek, a „hűha” sokkfaktor már régen elmúlik, és az emberek már nem fognak annyira figyelni rájuk. Ezt a taktikát az FDA is megkísérelte, bár a szélhámos bíró nagyrészt meghiúsította (hangsúlyozva a bírói ellenőrzés kritikus szükségességét, hogy megakadályozzuk a renegát bírák szélhámosságát a rezsimmel):

II-6. Korlátozza az elfogadható adat- vagy információforrásokat

Amikor olyan források generálnak adatokat, amelyek ellentmondanak a rezsim narratívájának (ez időnként a legjobb erőfeszítéseid ellenére is előfordul), egyszerűen hiteltelenítsd őket propagandának vagy valami más hiteltelennek és veszélyesnek, például orosz botoknak. (Általános szabályként elmondható, hogy szükség esetén mindig lehet hibáztatni vagy bármilyen kellemetlen információt az „orosz dezinformációnak” tulajdonítani.)

Ennek a taktikának az A bizonyítéka a CDC által működtetett VAERS adatbázis lenne. Amikor a VAERS elképesztően sok, a Covid-vakcina által okozott sérülést mutatott ki –

– a teljes tudományos apparátus egyszerűen összeesküvés-elméletként bélyegezte meg a VAERS-t, amelyet veszélyes dezinformáció terjesztésére használnak:

Ha azonban ezek az adatok olyan rezsimadatkészletekből származnak, amelyeket túl nehéz egyszerűen tudományos szemétként elutasítani (igen, előfordul), akkor hagyd abba a közzétételüket és ehelyett hiteltelenné teszik őket, mint rosszul felépített és végzetes hibáktól hemzsegő termékeket.

Az UKHSA adatait használhatjuk ennek az elvnek a szemléltetésére. Miután a vakcinák nyers hatékonysága szinte minden korcsoportban jelentősen negatív tartományba esett (mivel a beoltottaknál NAGYOBB volt a Covid-fertőzés kockázata a be nem oltottakhoz képest), a UKHSA egyszerűen leállította a heti vakcinahatékonysági adatok közzétételét:

Az UKHSA egy intő példával is szolgál arra vonatkozóan, hogy mi történik, ha túl sokáig várunk a problémás adathalmazok kikapcsolásával:

Nem jelenhetnek meg ilyen címek minden héten!! Már rég le kellett volna állítaniuk ezt az adathalmazt, mielőtt a beoltottak több Covidot kaptak volna, mint a be nem oltottak. Ez egy ki nem kényszerített hiba, az a fajta idióta hiba, amiért szó szerint hullanak a fejek. Mi a csudáért vártak addig, amíg a *emlékeztető* hatékonysága a 80 éveseknél negatívvá vált???? Valaki az UKHSA-nál már egy ideje nem olvasta ezt a könyvet, akinek egyértelműen hasznára vált volna egy kis ismertető...

II-7. Kettős mércét alkalmazzunk annak meghatározásakor, hogy mely információk minősülnek szigorúnak és hitelesnek

Néhány propagandista vonakodhat attól, hogy nyíltan képmutató legyen, mivel lelepleződve érzik magukat, ha két, egymással összeegyeztethetetlen mércét állítanak fel, amelyeket még néhány hétköznapi paraszt is észrevehet. Azonban küzdened kell ez ellen a késztetés ellen. Értsd meg, hogy a kettős mérce alkalmazása exponenciálisan növeli a lehetőségeidet, amikor a közvélemény megtévesztésére irányuló érveket és álláspontokat kell kidolgoznod.

Ez különösen igaz az anekdotákra. A rezsim álláspontját alátámasztó anekdotákat, különösen azokat, amelyek a rezsim által jóváhagyott forrásokból származnak, a legmagasabb szintű bizonyítékként kell kezelni; míg az eretnek vagy nem jóváhagyott forrásokból származó, a rezsimpropagandának ellentmondó anekdotákat pusztán anekdotákként, nulla bizonyító erejűként kell elítélni, amelyek semmit sem számítanak.

Tehát a rezsimnek engedelmeskedő orvosok és a rettegett betegség lojális polgárai által elhangzott anekdoták, akik embereket ölnek és csonkítanak meg, megdönthetetlen bizonyítékok, de a Dicsőséges Oltás okozta sérülésekről vagy halálesetekről szóló anekdoták nem többek véletlenszerű véletleneknél, ha nem egyenesen kitalációk, amelyeket aljas sarlatánok terjesztenek, hogy befeketítsék a rezsimet és veszélybe sodorják az összes jó embert, akik csak életben és egészségesen akarnak maradni:

A kettős mércék nyílt alkalmazásának további döntő előnye, hogy a lakosságot arra kondicionálja, hogy az adatok vagy információk megbízhatóságának valódi mércéje egyszerűen az, amit a rezsim mond.

II-8. Adatrontás a narratívád védelme vagy megerősítése érdekében

Néha a problémás adatok elkerülésének legegyszerűbb taktikája az, ha egyszerűen hamis adatokat találunk ki. Kitalálhatunk valamit a nulláról. Vagy árnyaltabb megközelítést alkalmazhatunk, és torzíthatjuk az adatokat finom hibák vagy torzítások bevezetésével, amelyeket az átlagember nehezebben észrevesz. Végtelen számú módja van az adatok meghamisításának vagy meghamisításának, túl sok ahhoz, hogy itt felsoroljuk őket. Csak arra kell ügyelni, hogy az adatokat olyan módon hamisítsuk meg, amelyet nem könnyű felfedezni vagy visszafejteni.

Például visszatérve az előző hipotetikus helyzetünkhöz, ahol a lakosságnak el kell hitetnie azzal, hogy sokkal több rettegett betegségben szenvedő ember fordul elő, mint amennyi valójában van, a rettegett betegséget egy másik módon is elterjedtebbnek ábrázolhatjuk, ha a jelenleg betegek számát kombináljuk a már gyógyult emberek számával. A CDC pontosan ezt tette, amikor az antitestteszteket (amelyek a Covidból már gyógyult emberek számát mérik) a PCR-tesztekkel (amelyek a jelenleg betegek számát mérik) egyetlen „pozitív Covid-teszt eredmény” mérőszámmá kombinálták, és ravaszul mindenkit, aki már gyógyult, JELENLEG betegnek minősítettek:

Figyeljük meg a fenti aláhúzott mondatokat, elég tanulságosak.

A zölddel aláhúzott mondat – „A CDC módszere azt a látszatot kelti, mintha az Egyesült Államoknak nagyobb tesztelési kapacitása lenne, mint amilyen valójában.„– figyeljük meg, hogyan sikerült a CDC-nek zseniálisan több propagandasütit kicsikarnia ebből az egyetlen manőverből. Nemcsak a jelentősen magasabb aktív fertőzöttek arányának délibábját teremtették, hanem azt a délibábot is, hogy a kormánynak sokkal nagyobb kapacitása van az emberek vírusra való tesztelésére, mint amennyivel valójában rendelkezett. (Jó dolog a kormányzati hozzáértés példáit fitogtatni, tekintve, hogy a kormány legendás hírneve a megdöbbentő hozzá nem értéséről az egyik leghírhedtebben nehezen cáfolható elképzelés, amelyet az emberek a kormánnyal kapcsolatban táplálnak.) Egy éles eszű propagandista mindig további előnyök kiaknázására törekszik, ahelyett, hogy megelégedne azzal, hogy az alkalmazott propagandataktika elérte elsődleges célját.

A pirossal aláhúzott mondat – „A számok azt a látszatot kelthetik, hogy az államoknak elegendő tesztelési kapacitásuk van, és készen állnak a korlátozások feloldására, miközben ez nem feltétlenül igaz” (és valójában az utolsó két bekezdés) – bölcs tanulságot kínál arra vonatkozóan, hogyan csírájában csíphetjük el a potenciális töviseket. Mindig – mindig!! – ébernek kell lenni, hogy elkerüljünk *bármilyen* lehetséges következményet vagy gyorsított nézetet olyan információkkal kapcsolatban, amelyek bár általánosságban támogatják a rezsimet, tartalmaznak valamit, amit el lehet ferdíteni, hogy aláássa a hivatalos rezsim-narratíva valamely más aspektusát. Alapvetően, meg is eheted a tortádat! Értékeld itt, hogy a rezsim tudósa által idézett ügyesen képes egyszerre (1) hangot adni a megnövekedett tesztelési kapacitás jóváhagyásának, mint a rezsim rendkívüli kompetenciájának mércéjének; (2) a [szándékos] „balesetért” a disszidens politikai pártot hibáztatni; és (3) figyelmeztetni, hogy bár az állam ilyen nagyszerű munkát végez a tesztelés széles körű elérhetővé tételében, ez nem jelenti azt, hogy biztonságos az újranyitás! Ne feledjük, hogy van egy világjárvány, amit fenn kell tartani, amit ez a rezsim tudósa szakértő módon tesz. (Ügyeljenek arra, hogy bőkezűen jutalmazzák a rezsim tudósait az ilyen kiemelkedő munkáért. Ez ösztönzi a többieket arra, hogy fejlesszék a játékukat, és jót tesz a morálnak is.)

Azt is vedd figyelembe, hogy a média a rezsim kritikus fontosságú szövetségese, aki nélkül kudarcot vallasz. Tehát tedd meg, amit tenned kell a jó viszony fenntartása érdekében – ne kezdj el itt spórolni.

II-9. Problémás adatok törlése

Aha. Mint Hillary Bleach Bit-ing e-mailjei. Jó dolog időről időre megtisztítani az adatbázisokat a rezsim narratíváival vagy álláspontjaival ellentétes adatoktól; különben egy jól látható trenddé halmozódhatnak fel, amelyet a rezsim disszidensei vagy a dezinformáció terjesztői észrevehetnek.

Tehát, ha például a Glorious Vaccine biztonsági adatbázisa túl sok jelentést tartalmaz, egyszerűen törölje azokat, ahogyan a CDC is teszi, ahogy az alábbi táblázat is mutatja, amely a CDC által hetente törölt problémás VAERS-jelentések számát mutatja:

Figyeljük meg ebben az esetben, hogy a CDC VAERS munkatársai az idő nagy részében alulteljesítettek – nem engedhetjük meg, hogy a kritikus személyzet lustálkodjon. A teljes diagramnak egészen a tetejéig oszlopokat kell mutatnia – nincs érvényes ok arra, hogy miért ne törölhettek volna rengeteg VAERS jelentést 2021 augusztusában, ahogyan azt 2022 áprilisában és májusában tették. Ha plusz személyzetet kell felvennie a jelentések törléséhez, tegye meg.

Továbbá, miért engedték ezek a lustálkodók, hogy egyáltalán ennyi jelentés halmozódjon fel?? Nem is szabadna elegendő jelentésnek lennie egy ilyen adatbázisban, ahol aztán szükség lenne a heti tömeges tisztításra.

Talán az egész könyv legfontosabb tanulsága ez: A propaganda terjesztésének és fenntartásának unalmas, vicces, fárasztó logisztikai aprólékos feladatai ugyanolyan kritikusak, mint egy nagyszabású, átfogó hazugság vagy lélegzetelállító nyelvi gimnasztika.

Lehet, hogy kreatívnak kell lenned, hogy indoklást vagy magyarázatot találj erre, ha az emberek rájönnek, hogy hiányoznak az adatok, ezért mindenképpen készíts előre elő a beszélgetési pontokat, minden esetre.

A fondorlatos adattörlés gyakorlatban való alkalmazásának egy másik nagyszerű példája az ausztrál kormány által végrehajtott briliáns adattörlési intézkedés, amelynek célja a kellemetlen éghajlati adatok eltüntetése volt, amelyek túl sok évvel ezelőtt történtek ahhoz, hogy az emberi szén-dioxid-kibocsátás számlájára írhatók legyenek:

Sajnos lebuktak, ami néha elkerülhetetlen, ha valami igazán jelentőset és feltűnőt próbálunk törölni. Ezért elengedhetetlen, hogy legyen egy Gulag-rendszerünk, amely éjjel-nappal készen áll arra, hogy egy pillanat alatt kezelje az új fogvatartottak hirtelen érkezését (mint például Ausztrália karanténtáboraiban).

II-10. Hozz létre hamis adatokat, amelyek látszólag megcáfolják a saját narratívádat, hogy becsapd és hiteltelenné tedd az ellenzéket

Amikor egy állandó információs fenyegetéssel szembesülsz, amely rombolja a propaganda erőfeszítéseidet, ez egy zseniálisan ravasz taktika, hogy megfosszd őket a tekintélyüktől, hitelességüktől és befolyásuktól. Egyszerűen csak tegyél közzé hamis adatokat, amelyek felszínesen látszólag cáfolni látszanak a rezsim narratíváját, de könnyen megcáfolhatók. Az állam gyáva ellenségei kétségtelenül rá fognak tukmálni ezekre a hamis információkra vagy adatokra, és így hiteltelenné válnak, amikor bebizonyítod, hogy bedőltek a most már nyilvánvalóan nevetséges állításoknak.

Mint például amit a hadsereg tett a saját, házon belüli adatbázisukkal, amely a teljes hadsereg összes egészségügyi állapotát tartalmazza, és amelyet DMED-nek hívnak. Szándékosan hamis adatokkal tömték tele, amelyek úgy néztek ki, mint egy totális OMG!!!!!!!! pillanat, és amelyek szentségtelenül hatalmas növekedést mutattak mindenféle egészségügyi állapot, például rákos megbetegedések, vetélés és más, a szent Covid vakcinákkal kapcsolatos problémák esetében. Aztán amikor néhány hősies katonaorvos megtalálta a DMED adatokat, bedőltek nekik... ami megölte az egész történetet. (A teljes, részletes idővonalért és magyarázatért, lásd itt.)

II-11. Használj képeket, mémeket vagy más médiatípusokat a merész és arcátlan hazudozáshoz

A tudományról vagy az adatokról alkotott közvélemény nagy része a tudomány vagy az adatok vizuális megjelenítésén múlik – egy jó mém vagy kép hatékonyan képes teljesen hamis adatokat közvetíteni oly módon, hogy az emberekben azt a meggyőződést kelti, hogy a hamis adatok 100%-ban igazak.

Például, ha azt szeretnéd bemutatni, hogy a Rettegett Betegség által okozott szívizomgyulladás aránya és súlyossága drámaian rosszabb, mint a Dicsőséges Oltás által okozott szívizomgyulladás aránya és súlyossága... még akkor is, ha pont az ellenkezője igaz, létrehozhatsz egy ilyen hatásos képet:

Most az emberek ösztönösen a „Rettegett Betegség Szívizomgyulladását” egy hatalmas gombafelhő-apokalipszissel fogják társítani, szemben a Dicsőséges Vakcinából származó szívizomgyulladással, mint egy apró, semmitmondó tűszúrással, ami még a táblázatban sem látszik.

II-12. Adatvizualizációk létrehozása, amelyek félreértelmezik az adatokat

Néha muszáj olyan adatokat közzétenned, amik nagyon-nagyon rosszak (a rezsim vagy a Science™️ számára). De szerencsédre a legtöbb ember (és az akadémikusok) felszínes idióta, akik túl lusták ahhoz, hogy elolvassák a diagramok vagy grafikonok mellé nyomtatott szavakat. Így ravaszul ábrázolhatod az adatokat egy olyan vizualizációs sémában, ami torzítja vagy elrejti, amit az adatok mondanak.

Szemléltessük egy példával a legnagyobb Science™️ folyóiratokból – a Gerely Az Gerelypublikált egy tanulmányt, amelyben megbecsülte a szélsőséges hideg és hőség okozta halálesetek számát világszerte évente. Mivel a világ kormányai fenntartani akarják azt a fikciót, hogy a globális felmelegedés halálos veszélyt jelent az emberiségre, be kellett bizonyítaniuk, hogy a hőség okozta halálesetek száma meghaladja a hideg okozta halálesetek számát. Legalábbis egyenlőnek kellett lenniük. Így amikor a Gerely felfedezték, hogy a hideg miatti halálesetek száma meghaladta a hőség miatti halálesetek számát 10:1 különbséggel (szó szerint) ki kellett találniuk egy olyan táblázat létrehozásának módját, amely elrejti ezt a kellemetlen apró tényt. Ennek eredményeként a bal oldalon látható táblázat jött létre:

A kék oszlopok a hideg, a piros oszlopok a hőség okozta haláleseteket mutatják. Minél nagyobb az oszlop, annál több haláleset. Ezért a piros oszlopokat ugyanolyan nagyra kellett alakítaniuk, mint a kék oszlopokat. Ezért egy ravasz kis trükköt alkalmaztak – ha megnézzük a lilával aláhúzott számokat, amelyek az oszlop méretét egy adott halálesetszámra fordítják, látni fogjuk, hogy a kék oszlopok (hideg halálesetek) esetében az oszlop minden hüvelyknyi hossza 50 halálesetet jelent, míg a piros oszlopok (meleg halálesetek) esetében az oszlop minden hüvelyknyi hossza csak 10 halálesetet. Így az azonos méretű oszlop ötszörösét jelenti a hideg halálesetek számának, mint a hőség haláleseteinek, pedig ugyanúgy néznek ki. De az emberek nem figyelnek oda, és csak azt mondják: „Ó, nagyjából hasonlóan néznek ki, tehát a hőség és a hideg halálesetek aránya nagyjából megegyezik.” (És még egy hatalmas intervallumot is megpróbáltak beilleszteni a végére, ahol az utolsó hüvelyknyi piros oszlop 5 halálesetet jelent a 210 helyett (narancssárga nyíl).)

Ha készítettek volna egy őszinte táblázatot, amely ugyanazt a skálát használta volna mind a hideg, mind a hőség okozta halálesetek esetében, akkor úgy nézne ki, mint a jobb oldali táblázat. A helyzet az, hogy egyetlen pillantás a táblázatra azt a határozott benyomást kelti, hogy a szélsőséges hideg sokkal nagyobb fenyegetést jelent, mint a szélsőséges hőség, ami kellemetlen kérdéseket vethet fel azzal kapcsolatban, hogy vajon egy kis globális felmelegedés valóban előnyös lenne-e az emberiség számára.

MegjegyzésekEnnél a taktikánál próbálj meg finomabb és diszkrétebb lenni, mint a Lancet esetében, ahol még egy laikus is könnyen észrevette a kézügyességet.

A TUDOMÁNY manipulálása

"Ennek érdekében Liszenko elkezdte „nevelni” a szovjet növényeket arra, hogy az év különböző időszakaiban csírázzanak, többek között fagyos vízben áztatással. Ezután azt állította, hogy a jövő generációi emlékezni fognak ezekre a környezeti jelzésekre, és még kezelés nélkül is öröklik a jótékony tulajdonságokat."¹

A tudomány manipulálása nem új keletű dolog. Szerencsére a propagandisták számára a tudomány nagyon könnyen manipulálható tetszés szerint, ha te vagy a rezsim. Elég csak megnézni Trofim Liszenko eredményeit, amikor elvtárs Sztálin támogatását élvezte. A következő részek részletesen bemutatják, mit kell tenned ahhoz, hogy sikeresen manipuláld a tudományt a rezsim narratívájának és céljainak támogatása érdekében.

A tudományos manipuláció összehangolt és hatékony vállalkozásának tökéletes példája a Big Pharma jól olajozott propagandagépezete. Egy csoport renegát tudós összeesküdött, hogy pontosan megfogalmazzák, hogyan irányítja és manipulálja a Big Pharma kénye-kedve szerint a tudományt és az adatokat:

Nyilvánvalóan az a tény, hogy ez a cikk továbbra is nyilvánosan elérhető a rezsimcenzorok elképesztő kudarca. Egy működőképes kormánnyal rendelkező országban a rezsim elleni ilyen merész támadás összes szerzőjét (és azokat a cenzorokat, akik nem tudták megakadályozni a publikálását és/vagy nem vették le) tegnap az Északi-sarkra deportálnák.

oldalsávEzek a szerzők pontosan leírják, hogyan torzítjuk a tudományt, hogy az megfeleljen a rezsim céljainak. Az ilyen cikkek, bár nyilvánvalóan nem terjeszthetők nyilvánosan, tökéletesen elfogadhatóak a rezsim propagandistái körében, hogy jobban megértsék, hogyan lehet hatékonyan propagálni..

Fontos megjegyezni azt is, hogy a gyógyszeripari vállalatok – a „nagy gyógyszergyárak” – általában megfelelnek a rezsim előírásainak, de ha egy gyógyszeripari vállalat „kevésbé” felel meg az előírásoknak, akkor természetesen bíróság elé kell állítani őket aljas csalásuk miatt. Emellett ügyeljenek arra, hogy néhány évente jelentős bírságokat szabjanak ki a lojális gyógyszeripari vállalatokra, hogy a lakosság azt higgye, hogy a rezsim ellenséges kapcsolatban áll a nagy gyógyszergyárakkal, és ezért kevésbé valószínű, hogy rájönnek, hogy a rezsim és a gyógyszergyárak összejátszanak. Néhány milliárd nem nagy ügy a mérlegük szempontjából.

III. szakasz – Annak ellenőrzése, hogy mely adatok tekintendők hivatalos tudományos adatnak

Légy válogatós abban, hogy mely adatokat teszed bele a hivatalos tudományba. A tudományos információ jelzőjével ellátott információk sokkal nagyobb súllyal és hitelességgel bírnak a lakosság körében, még azok körében is, akik nem hajlandók elfogadni a rezsim narratíváját (senki sem akar „tudományellenesnek” tűnni – ez majdnem olyan rossz, mint rasszistának lenni a modern társadalomban).

III-1. Ne publikálj problémás tanulmányokat, és ha mégis megjelennek, vond vissza őket

A hivatalos tudományos kutatások rezsimnarratívájának megdöntésének megakadályozásának legbiztosabb módja az, ha megfosztjuk őket hivatalos jellegüktől. (Aztán elrejtjük őket egy olyan helyen, ahol senki sem férhet hozzá, és azt állítjuk, hogy mivel visszavonták, az azt mutatja, hogy végig hamis, csalárd, szemét tudomány volt, amit korrupt, tudományellenes eretnekek terjesztettek, akik furcsa vitaminkeverékek eladásával akarnak meggazdagodni.)

Azonban ügyeljen arra, hogy gyorsan cselekedjen, mert ha túl sokáig vár, a nem jóváhagyott tudományos bizonyítékok titokban terjedhetnek a nem hívők vagy az eretnekek között a rezsim ellen, és szinte mitikus státuszt ölthetnek. És ha egy tanulmány „valódi tanulmányként” rögzül az emberek tapasztalataiban, a visszavonása csak azt a benyomást kelti bennük, hogy kétségbeesetten próbálja elrejteni az „igazságot”.

Vessünk egy pillantást ezekre a dicsőséges, a Covid idején a rezsim narratíváját károsan befolyásoló tanulmányok visszavonására (ez csak a 36. oldal első oldala):

Képzeljük el, mennyi (több) kárt okozhattak volna ezek a csaló tanulmányok, ha hagyták volna, hogy fennmaradjanak, és nem vonták volna vissza őket!

Képzeljük el azt is, hogy hány további tanulmány soha nem látott napvilágot, mivel ezek az eretnek kutatásoknak (vagy a véletlenül eretnek eredményeket találó jó tudománynak) csak kis részét képviselik.

III-2. Válassza ki, hogy egy adathalmaz mely részei képviselik a „hivatalos tudományt”

Elképesztő, milyen drasztikusan meg lehet változtatni a tudományt egyszerűen egy adathalmaz kiválasztott részeinek felhasználásával, amelyek alátámasztják a rezsim narratíváját, miközben elvetjük (vagy még jobb, elrejtjük) az adathalmaz azon részeit, amelyek nincsenek szinkronban a rezsim álláspontjával.

Tegyük fel például, hogy a következő két trendet látjuk a rezsimben PROPAGANDA a Glorious Vaccine biztonsági monitorozó adatbázisa.

(Sajnos úgy kell tenned, mintha a biztonságot figyeled, hogy megnyugtasd az ideges polgárokat, akik minden új dologtól idegesek, és azért is, hogy kész válaszod legyen a potenciális kritikusokra és dezinformáció-terjesztőkre, akik megpróbálják azzal vádolni a rezsimet, hogy problémás biztonsági adatokat rejteget. És úgy kell tenned, mintha ezt NAGYON komolyan vennéd..)

Mindenesetre tegyük fel, hogy a Glorious Vaccine beadott egymillió adagjára vetítve 26,878 2 jelentés érkezik a húsevő zombikká történő biztonságos és hatékony átalakulásokról, de csak XNUMX jelentés arról, hogy a beoltott embereket húsevő baktériumok pusztították el közvetlenül a beoltás után, például így:

Nem igazán engedhetjük, hogy ez a nyilvános diskurzusba kerüljön, mert az oltással szembeni tétovázást fog ösztönözni, és az emberekben általánosságban kétségeket fog ébreszteni a rezsim narratívájával kapcsolatban, még más dolgokban is. De azt is be kell bizonyítani, hogy a PROPAGANDA adatbázis azt mutatja, hogy a Glorious Vaccine okozta potenciális sérülések aránya elhanyagolható. (A biztonsági adatbázisra hivatkozva mindenképpen hangsúlyozzuk, hogy ezek a jelentések nem erősítik meg, hogy a Glorious Vaccine volt az ok, csupán egy lehetséges összefüggést mutatnak be.)

A megoldás itt meglehetősen egyszerű – csak azokat az adatokat használjuk, amelyek azt mutatják, hogy 2 100,000 adagra vetítve mindössze 26,878 olyan esetről van szó, amikor valaki a Dicsőséges Vakcina miatt fertőződött meg Rémisztő Húsevő Baktériumokkal. A 100,000 XNUMX adag biztonságos és hatékony húsevő zombi átalakulásról szóló XNUMX XNUMX jelentést azonban a lehető legnagyobb mértékben figyelmen kívül kell hagyni nyilvánosan, és ha ezt nem lehet elkerülni, akkor ellenőrizetlen, tudománytalan és ezért értelmetlen jelentésként kell elítélni, amelyek ezért jelentéktelenek. És mindenképpen ostorozni kell a médiát, amiért mer kérdezni tőlünk erről. (Ideális esetben egy lojális rezsimújságíróval kellene összeesküdni, hogy ő legyen az, aki kérdezősködik róla, hogy aztán lekicsinylően lehessen felhozni, például: „Néhány szélsőséges ember azt állítja, hogy a Dicsőséges Vakcina tízezrek szenzációs sérülését okozza, el tudná magyarázni, hogyan torzítják a PROPAGANDA adatbázisban szereplő jelentéseket?”)

Soha ne használd a „rémisztő” szót olyan helyzetekben, amikor megpróbálsz megnyugtatni másokat. Soha. Még akkor sem, ha amit leírsz, az objektíve félelmetes. Amikor valami olyasmit írsz le, ami eredendően ijesztő, ehelyett használj nagy, tudományos hangzású szavakat. Tehát a „húsevő baktériumok” leírhatók „nekrotizáló fasciitisként”, aminek a jelentése senkinek sincs fogalma (és a legtöbb ember túl lusta ahhoz, hogy akár a Google-ben is rákeressen). Még két „i” is van benne, ami intellektuális szempontból elég lenyűgözővé teszi, mintha gyakorlatilag kiváltság lenne, ha valami ennyire kifinomult dolog megölne:

Ez nem is olyan bonyolult; pillanatok alatt ráérezhetsz. (És ha nem, valószínűleg úgysem sokáig leszel itt.)

MegjegyzésekAmikor olyan helyzetbe kerülsz, hogy egy rezsim által jóváhagyott vagy előírt termék veszélyes – **ami gyakran előfordul** –, ügyelned kell arra, hogy ne dőlj be a saját propagandádnak; különben könnyen a következő Biztonságos és Hatékony Zombivá válhatsz, mint ez a négy amerikai szenátor:

III-3. Késleltetési jelentési adatok

A hivatalos tudományban szereplő adatok ellenőrzésének egy kifinomultabb módja az adatok vagy információk tisztességtelen közzététele. Az adatok különböző részhalmazainak jelentésének stratégiai időzítése egyszerű, mégis hatékony módja a tudományos adatok manipulálásának. (Ne aggódjon amiatt, hogy megértse, hogyan működik ez; csak tudja, hogy működik, és alkalmazzon hozzáértő statisztikusokat, akik kitalálják, hogyan lehet ezt a legjobban megvalósítani.) Számos számítás a közölt adatok időzítésén alapul, ezért az adatok különböző részeinek optimális időben történő gondos közzétételével szabályozhatja, hogy mit mutatnak az adatok.

Például egy egyhetes késés a halálesetek jelentésében radikálisan megváltoztathatja egy orvosi beavatkozás látszólagos hatékonyságát vagy biztonságosságát – szó szerint, a halálesetek jelentésének egy héttel történő késleltetésével úgy állíthatja be a dolgot, mintha 95%-ban hatékony lenne. (További részletekért kattintson a linkre, de ez a taktika egy kicsit túl bonyolult egy idióta kalauzhoz, és egy részletes leírás itt azt okozhatja, hogy az egyébként ígéretes propagandisták, akiknek ragyogó jövőjük van, depresszióba esnek és kételkednek saját képességeikben, ha nem tudják követni a magyarázatot, ami ahhoz vezethet, hogy feladják, ami tragédia lenne. Valóban.)

IV. szakasz – Hogyan manipuláljunk egy tanulmányt

Talán a tudomány manipulálásához szükséges legfontosabb készség a tanulmány megtervezésének és manipulálásának képessége a szükséges eredmények elérése érdekében.

[Jegyzet: A tanulmányok tényleges manipulálását mindig olyan szakértők végzik, akik megélhetésükért tanulmányokat vezetnek (PI-k, vagy vezető kutatók). Tehát nem kell igazán folyékonyan járatosnak lenned ezekben a dolgokban. De mindazonáltal hasznos, ha kellőképpen elsajátítod az alapokat.]

A tanulmányok – különösen a nagyszabású, flancos tanulmányok, amelyeket jellemzően a tudomány „aranystandardjának” tekintenek™️ – roppant összetett bestiák, amelyek számtalan módon manipulálhatók. Elmagyarázzuk a megtévesztések, manipulációk és tervezési hibák legjelentősebb és legegyszerűbb típusait, amelyeket kihasználva a tanulmányt bábuvá teheted a kezedben, amellyel tetszés szerint játszhatsz.

[Jegyzet: – a következő manipulációk bármelyikének megvalósításában számos kifinomultsági fokozat létezik. Csupán az alapelvek egyszerű, egyszerű alkalmazásával fogjuk elmagyarázni és illusztrálni az alapvető koncepciókat, mindenféle flancos díszítés és csecsebecse hozzáadása nélkül. A cél az, hogy megértsd az adatmanipuláció különböző típusait és módjait. Később elsajátíthatod a haladóbb módszereket (amit természetesen erősen javasolunk és javaslunk).

IV-1. Tanulmányi manipulációs taktika #1: A tanulmányi protokollok tervezésének manipulálása

Az ehhez a szakaszhoz kapcsolódó anyag nagy része a következő, a vizsgálati protokollok végrehajtásának szabotálásával foglalkozó szakaszra is vonatkozik, ezért itt csak a protokollok tervezésének manipulálására jellemző taktikákra térünk ki.

A vizsgálati protokollok alapvetően olyanok, mint egy szabálykönyv, amely előírja, hogyan kell elvégezni a vizsgálatot. Ezért ügyeljen arra, hogy olyan szabályokat írjon, amelyek elősegítik a kívánt eredményt.

A) A pakli összeállítása – stratégiailag ossza be a vizsgálati alanyokat a megfelelő vizsgálati és kontrollcsoportokba

Szinte minden nagyszabású, speciális vizsgálatban két csoport van – a vizsgálati csoport és a kontrollcsoport. Egy új gyógyszerrel végzett vizsgálatban a vizsgálati csoport kapja a gyógyszert, a kontrollcsoport pedig nem. Elméletileg, ha a gyógyszer hat, akkor több beteg embernek kellene lennie a kontrollcsoportban, mint a vizsgálati csoportban.

Tehát, ha egy új, a kezelés alatt álló csodaszer tesztelésére irányuló tanulmányt futtat, kihasználhatja ezt azzal, hogy több egészségtelen embert helyez a kontrollcsoportba, mint a vizsgálati csoportba, így a vizsgálati csoport jobban fog teljesíteni, még akkor is, ha a kezelés alatt álló gyógyszer nem működik. (Természetesen nem szabad beismernie a tanulmány dokumentációjában, hogy ezt vagy bármely más taktikai trükköt elkövetett.)

B) Gondosan válasszuk ki a vizsgálatba bevonandó alanyokat

Sok fejfájást elkerülhetünk egyszerűen azzal, ha távol tartjuk azokat az embereket, akik valamilyen módon elronthatják az eredményeinket.

Például, ha egy új gyógyszert tesztelsz, amelynek biztonságosságát és hatékonyságát be szeretnéd bizonyítani, tartsd távol azokat az embereket, akik különösen hajlamosak a rossz reakciókra vagy a hatástalanságra. Érted a lényeget. (Ahogy a Covid-vakcina-kísérletekbe sem vontak be idős, társbetegségben szenvedő embereket, akik leleplezték volna a „99%-os hatékonyságú” kórokozót.)

IV-2. Tanulmányi manipulációs taktika #2: A tanulmányi jegyzőkönyvek végrehajtásának szabotálása

Gyakran előfordul, hogy nem lehet közvetlenül manipulálni a vizsgálati protokollokat a kívánt eredmények elérése érdekében. Ilyen esetekben ehelyett szabotálni kell a hivatalos vizsgálati protokollok végrehajtását vagy betartását. Ez meglehetősen könnyű, és szó szerint végtelen módja van ennek.

Jegyzet: Érdemes előre megtervezni a logisztikát, hogy elkerüljük a különféle problémákat és stresszes helyzeteket, amelyek egy több ezer alanyt és személyzetet magában foglaló nagyszabású tanulmányban felmerülhetnek. Például, ha „be akarja bizonyítani”, hogy egy különösen bosszantó gyógyszer valójában halálos, akkor kéznél kell lennie hullazsákoknak, hogy gyorsan el lehessen távolítani a holttesteket nyilvános helyekről, és egy hamvasztólétesítménynek, amely a nap 24 órájában készenlétben áll, hogy megsemmisítse a holttestekben található nemkívánatos törvényszéki vagy kórtani bizonyítékokat.

1. protokollszabotázs: A vizsgálati kezelés/intervenció alkalmazása [a vizsgálati csoportnak]

Az emberek azt hiszik, hogy a vizsgálati alanyoknak gyógyszert adni egyszerű és egyértelmű. Tévednek. Nagyon-nagyon tévednek. Gyakran a teljes vizsgálatot befolyásolni lehet a kezelés beadásának módját finoman módosítva, beleértve a következőket:

• Adagolás/beavatkozás mennyisége – Attól függően, hogy mit szeretnél elérni, túladagolhatsz vagy aluladagolhatsz egy gyógyszert. Ha azt szeretnéd, hogy a gyógyszer hatástalannak tűnjön, az aluladagoltság biztosítja, hogy ne is működjön. Ha azt akarod bizonyítani, hogy a gyógyszer veszélyes, egyszerűen növeld az adagot nagyon mérgező szintre.
• A kezelés beadásának időzítése – Egy másik módja a gyógyszerek szabotálásának, ha túl korán vagy túl későn adjuk be a betegeknek ahhoz, hogy hatásosak legyenek. Ennek elérésére számos különböző taktikát választhatunk. Például elküldhetjük a gyógyszert a betegeknek postán, ami elkerülhetetlenül néhány nappal meghosszabbítja az ütemtervet (egy David Boulware Ivermectin különlegesség).
• A termék minősége – azaz tisztaság/hatékonyság – Egy szennyezett vagy rosszul előállított termék nem ugyanúgy fog működni, mint egy tiszta, kiváló minőségű alapanyagokból és az ideális gyártási gyakorlatok betartásával előállított termék.

(Jegyzet: MINDIG végezz nem hivatalos, preklinikai vizsgálatokat állatokon – és embereken –, hogy megértsd, hogyan fognak működni a gyógyszer vagy beavatkozás különböző változatai, MIELŐTT szennyezett változatokat alkalmaznál egy vizsgálatban (a gyógyszer normál összetételével végzett hivatalos preklinikai vizsgálatok mellett); különben fennáll a veszélye annak, hogy véletlenül szabotálod a saját szabotázskísérleteidet. Ne feledd, a vizsgálat lényege egy előre elrendelt eredmény bemutatása, nem pedig új tudományos felfedezések felfedezése! A bizonytalanság vagy a kiszámíthatatlanság azzal kapcsolatban, hogy a vizsgált gyógyszer vagy beavatkozás mit fog tenni a való életben, kriptonit a sikeres vizsgálati manipulációhoz. Vagy legalábbis nagyon rossz migrént fog okozni, miközben küzdesz a veszélyek és a kellemetlen adatok labirintusában, amelyek a mostanra rendkívül kusza vizsgálatodból származnak.)

• Használjon sóoldatot vagy placebót a beavatkozás helyett – A választott beavatkozás kockázatainak minimalizálására egy másik módszer a placebo adása a kezelés helyett, így kisebb lesz a beavatkozás toxicitásának való kitettség. Nyilvánvalóan azt is biztosítani kell, hogy a sóoldat használata ne járjon azzal a nem kívánt mellékhatással, hogy a gyógyszer nem működik, ezért ezt a taktikát jellemzően más protokollmanipulációkkal vagy hűtlenséggel együtt alkalmazzák.
• Keverd össze és párosítsd – A javaslatokat bármikor kombinálhatod. Például adhatsz néhány a kezelési alanyok közül egy másik terméket. Ezen javaslatok közül többet is kombinálhat, így a vizsgálati csoport különböző részeit különböző javaslatokkal fedheti le, ami megnehezítheti a kívülállók számára a protokollsértések felfedezését.

Protokoll Szabotázs #2: Placebo beadása [a vizsgálati csoportnak]

Ez lényegében az előző szakasz másik oldala. Van néhány konkrét taktika, amelyek némileg egyediek a placebóhoz képest:

• Adja meg a beavatkozást a kontroll/placebo csoportnak – Az egyik módja annak, hogy garantáljuk, hogy egy tanulmány ne mutasson ki semmilyen hatékonyságot egy kezelés esetében, az, hogy a kontrollcsoportot is kezeljük. Ha mindkét csoport megkapja a kezelést, akkor nem lesz különbség közöttük, ami azt mutatná, hogy a kezelt csoport jobban teljesített a kezelésnek köszönhetően.
  Ennek egyszerűbb, de kockázatosabb módja, ha a vizsgálati személyzet közvetlenül a kontrollcsoportnak adja be a gyógyszert, placebónak álcázva magát. (Ez elég egyszerű, mivel a placebónak ugyanúgy kell kinéznie, tapinthatónak, ízűnek és illatúnak, mint a kezelésnek, hogy a kontrollcsoport alanyai ne tudják, hogy nem kapták meg a gyógyszert.)

A nehezebb, de kevésbé kockázatos módszer az, ha a kontrollcsoport alanyait a vizsgálaton kívül próbáljuk meg a kezelést kapni. Használhatunk például egy olyan placebót, amely jelentősen eltér a gyógyszertől. Mivel a vizsgálati alanyok könnyen felfedezhetik a Google-ben, hogy a gyógyszernek nem így kellene kinéznie, illatoznia vagy ízeznie, megpróbálják beszerezni a tényleges gyógyszert, mivel nem akarnak meghalni vagy súlyos szövődményeket szenvedni bármilyen betegség vagy állapot miatt, amelynek kezelésére a gyógyszert használják.

Alternatív megoldásként dönthet úgy, hogy a vizsgálatot olyan helyen végzi, ahol a lakosság már széles körben ki van téve a vizsgált kezelésnek, így az alanyok köre teljesen szennyezett lesz olyan emberekkel, akik már használják, vagy legalábbis rendelkeznek a gyógyszerből egy készlettel.

(Ne feledjük, hogy ez a taktika azzal a kockázattal jár, hogy felfigyelnek rá a bosszantó disszidens, tudományellenes eretnekek, mivel nyilvánosan ismertté válik, hogy a szer széles körben ismert és/vagy használták ott, ahol a vizsgálatot végezték.)

• Tüskésd be a placebót – Ha nem akarsz inert placebót, akkor valami „élénkebbel” is kiegészítheted, ami mellékhatásokat és/vagy terápiás hatást válthat ki.

Az egyik konkrét módszer a kezelés összetevőinek használata a placebo hatásának fokozására. Ez különösen hasznos lehet a kezelés azon problémás mellékhatásainak elrejtésére, amelyeket a hatóanyagon kívül más összetevők vagy komponensek okoznak – ha ezeket a placebóba tesszük, akkor mindkét csoport hasonló mellékhatásokat tapasztal.

(MegjegyzésekNe feledje, hogy ha a mellékhatások túl kifejezettek, a kezelés toxikus komponenseinek a placebóval való egyidejű összevonása kérdéseket vethet fel, ha az emberek azt veszik észre, hogy a specifikus mellékhatások aránya a vizsgálat kontrollcsoportjában jelentősen magasabb, mint az átlagpopulációban.)

Protokoll Szabotázs #3: Ösztönözni a vizsgálati alanyokat viselkedésük megváltoztatására

A vizsgálati alanyok viselkedése gyakran kritikus szempont a protokollok tervezésekor és a vizsgálatok lebonyolításakor. Használja ki ezt az előnyére.

Az ösztönzőknek 3 alapvető típusa van:

• Pénzügyi ösztönzők – Az egyik legbiztosabb módja egy viselkedés ösztönzésének az anyagi jutalmazás:
  • A tanulmányon belül korrupt vesztegetési rendszert lehet működtetni. Például, ha a tanulmány úgy ér el eredményeket, hogy a résztvevőket információk – például a Dicsőséges Intervenció után tapasztalt mellékhatások – bejelentésére kéri, fizethet a résztvevőknek azért, hogy ne jelentsék a mellékhatásokat. Ugyanakkor a titoktartást is biztosítani kell, és biztosítani kell, hogy senki ne tudjon róla, ami bonyolult lehet.
  • Alternatív megoldásként manipulálhatja vagy kihasználhatja azt a környezetet, ahol a vizsgálat zajlik, hogy közvetítőként vagy közvetítőként működjön a pénzügyi juttatások kiosztásában. Például, ha egy potenciális beavatkozás hatékonyságát teszteli a rettegett betegség terjedésének megakadályozására, a vizsgálatot olyan helyen végezheti el, ahol az emberek csak akkor mehetnek dolgozni, ha nem fertőzöttek a rettegett betegséggel, kihasználva ezt a beépített ösztönzőt, hogy ne jelentse a pozitív teszteredményt az embereknél (a teljes fizetésüket akarják).
• Szociális nyomás – A második típusú ösztönző a társadalmi nyomás. Ez származhat kortársaktól, politikai erőktől, társadalmi csoportoktól, szakmai munkatársaktól, intézményektől, hírességektől vagy bármilyen más társadalmi befolyással bíró forrástól. A lényeg az, hogy ezek bármelyikét vagy mindegyikét a saját előnyödre fordíthatod. 
  Tegyük fel például, hogy egy tanulmányt futtatsz, hogy teszteld a Csodálatos Vászon Pajzs hatékonyságát, amely megállítja a Rettegett Betegség terjedését. Tehát egy harmadik világbeli országban néhány falunak adsz egy Csodálatos Vászon Pajzsot, és létrehozol egy kontrollcsoportot azokból a falvakból, amelyek nem kapják meg a Csodálatos Vászon Pajzsot. Bemutathatod, milyen csodálatosak ezek az eszközök a falusiak előtt, akik megkapják őket. Azt is megkérheted a falu véneit, hogy hirdessék, hogy a Csodálatos Vászon Pajzs az Ég ajándéka, ami erkölcsi erénynek tekinti a viselésüket, és ami még fontosabb, a viselésüket, de a Rettegett Betegséggel való megfertőződést a vallási kudarc jelévé teszi. Emiatt sokkal kisebb valószínűséggel jelentik a Rettegett Betegség eseteit, különösen azokhoz a falvakhoz képest, amelyek nem kapták meg a Csodálatos Vászon Pajzsot. Ez azt a látszatot kelti, mintha a Csodálatos Vászon Pajzs csökkentené a Rettegett Betegség terjedését.
• Kemény büntetések – Mindenféle szörnyű következménnyel fenyegetőzhetsz, ha a vizsgálati alanyok nem pontosan azt teszik, amit szeretnél. Ez különösen könnyen megvalósítható a harmadik világbeli országokban, ahol alig vagy egyáltalán nincs jogállamiság, és a korrupció a szabály. Hasznos lehet előre példát mutatni valakivel, hogy megmutasd, komolyan gondolod – például véletlenszerűen kiválaszthatsz valakit, akit egy szudáni börtönbe szállítasz, ahonnan valószínűleg soha nem tér vissza élve.

Protokoll Szabotázs #4: Alkalmatlan emberek felvétele a tanulmány lebonyolítására

A tanulmányok – különösen azok, amelyek valamilyen kísérletet végeznek (szemben a már meglévő adathalmazok elemzésével) – jellemzően nagyszámú munkatársat igényelnek. Az alkalmatlan munkatársak felvétele nagyszerű módja annak, hogy némi mozgásteret adjunk magunknak a tanulmányból felmerülő kényelmetlen adatok „elmasszírozására” – „ez az adat hibás, mert a munkatársak elrontották”. Tehát természetesen „ki kell javítani” a „hibákat”.

Ami még ennél is fontosabb, az inkompetens személyzet kevésbé veszi észre, hogy manipulálod a tanulmányt, mivel nincs meg a tudásuk vagy tapasztalatuk arról, hogyan kellene egy legitim tanulmányt lebonyolítani.

Protokoll Szabotázs #5: Távolítson el minden problémás vizsgálati alanyt vagy eseményt a vizsgálatból

Ez egy nyilvánvaló „duh”. Ha a Glorious Vaccine 3. fázisú vizsgálatában néhány alany súlyos sérüléseket szenved közvetlenül a Glorious Vaccine beadása után, nos, nem engedhetjük, hogy tönkretegyék a „biztonságos és hatékony” narratívát. De szerencsére a megoldás egyszerű: ki kell vonni őket a vizsgálatból.

Ez egy külső szemlélő számára még csak gyanúsnak sem tűnik! Minden tanulmány protokolljába bele vannak írva szabályok, amelyek lehetővé teszik, hogy kizárjuk azokat az alanyokat, akik megszegik a vizsgálati protokollokat, vagy „személyes okokból” kívánnak távozni. (Gondoljunk csak arra, amikor egy politikus azt mondja, hogy lemond, hogy „több időt tölthessen a családjával” – ugyanaz a gondolatmenet.) De a legtöbb akadémikus balek ebben, és minden alkalommal bedől neki.

Ha igazán okosan tervezed meg a protokollokat, akkor hozzáadsz egy feltételt, amely megtiltja az alanyoknak, hogy a vizsgálaton kívüli orvostól kérjenek orvosi ellátást. Tehát, ha egy alany kellemetlen mellékhatást tapasztal, például egy kis biztonságos és hatékony szívizomgyulladást vagy enyhe Bell-bénulást, ami némileg lebénítja, akkor egyenesen a legközelebbi sürgősségire fog menni... ami a vizsgálati protokollok egyértelmű megsértése!! Viszlát, probléma.

Ha egy igazi mestert szeretnél látni, ne keress tovább, mint a Pfizer 3. fázisú, gyermekgyógyászati ​​vakcinájának vezetőjét. Amikor az egyik vizsgálati alany, Maddie de Garay több, meglehetősen kellemetlen neurológiai sérülést szenvedett 24 órával az oltás beadása után (olyan, ami állandó táplálószonda-használattal és kerekesszékkel jár, egyéb életmódbeli „változtatások” mellett), egyszerűen kizárták a vizsgálatból. És a sérülését „megszűnt hasi fájdalomként” írták le. Egy másik munkatársat is kizártak a fő vizsgálatból, egy Augusto Rioux nevű ügyvédet, miután enyhe, biztonságos és hatékony szívburokgyulladást kapott az 1. adag után.

Ugyanez vonatkozik az AstraZenecára is – Brianne Dressent az 1. adag után kirúgták –, de azt írták, hogy személyes okokból vonult vissza. Érted? Könnyű.

Protokoll Szabotázs #6: Hamis adatok rögzítése

Ha minden más kudarcot vall, egyszerűen rögzíthetsz adatokat a tanulmányhoz, amelyek teljesen tévesek és a semmiből kitaláltak. A Pfizer tanulmány-vállalkozója, a Ventavia megmutatja nekünk, hogyan kell ezt tenni – a következő képernyőképek Brooke Jackson – a Ventavia egyik telephelyvezetője – által küldött tényleges e-mailt ábrázolják, aki úgy döntött, hogy megpróbálja aláásni a rezsimet a folyamatos csalás leleplezésével:

Egy szokatlanul gyors és hatékony válaszlépésként Mrs. Jacksont kevesebb mint hat – 6 – órával azután, hogy elküldte ezt az e-mailt az FDA-nak, kirúgták. HAT ÓRA!! Így kell intézni a dolgokat.

Továbbá, amikor szövetségi bíróságon pert indított a Pfizer vakcina teljes kísérletének meghiúsítása érdekében, a rezsim különféle ötletes jogi taktikákkal sikeresen késleltette a folyamatot közel két teljes éven át. (Meg kell azonban jegyezni, hogy bárki is volt a felvételért felelős, nagyot rontott; alapos háttérellenőrzéseket kell végezni annak érdekében, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy a leendő jelentkezők nem rendelkeznek-e erős erkölcsi meggyőződéssel.)

Sajnos az FDA nem ellenőrzi a külföldi orvosi folyóiratokat, amelyek közül az egyik (megdöbbentő módon) úgy döntött, hogy publikál egy cikket, amely a Pfizer-teszttel kapcsolatos csalást dokumentálja. A francba. Ezért elengedhetetlen egy egységes irányító testület létrehozása az egész világon.

IV-3. Tanulmányi manipuláció 3. lehetőség: Tanulmányelemzés

Miután befejezted magát a tanulmányt, itt az ideje, hogy elemezd a tanulmányban szereplő számokat. Minden problémás adatot, ami valahogy átjutott az összes protokollterveden és szabotázson, itt fogunk eltávolítani. Gondolj erre úgy, mintha egy használt, beszennyezett autót vadonatúj festékréteggel festenél le, hogy elrejtsd az alatta lévő károkat – ezzel nem változtatsz semmi lényegeset, csak elfeded a dolgokat (többnyire). Senki sem akarja megkarcolni a friss, új festéket, hogy megbizonyosodjon arról, hogy nem rejt el semmit.

Annyira sok módja van az adatok „elemzésének”. A trükk az, hogy okosan kell megválasztani, melyiket választjuk, és hogyan végezzük az elemzést.

1. elemzési taktika: Ne módosítsa az adatokat

Az adatkiigazítások meglehetősen bevett gyakorlatok a tudományban. A nyers adatok szinte soha nem alkalmasak közvetlen következtetések levonására vagy extrapolációra, mivel általában mindenféle zavaró változó jelen van.

Íme egy nagyon egyszerű példa az adatmódosításra:

A következő Darth Santistan (rossz állam) és Commiefornia (jó állam) államainak lakossága:

Íme a Rettegett Betegség halálozási arányai ezekben az államokban – összességében a rossz államban több a haláleset, mint a jó államban. Mivel azonos a népességük, ez azt jelenti, hogy a halálozási arány magasabb Darth Santistan ROSSZ, ROSSZ államában:

DE... (igen, van itt egy nagy „de”)

Ha külön-külön nézzük az idős és a nem idős népesség halálozási arányát, megdöbbentő módon a jó államban MINDKÉT országban magasabb a halálozási arány (?!?!?!?!?):

Két fontos megfigyelés itt:

1. Az ok, amiért a hűtlen Halál Szantistán állam összességében magasabb arányú annak ellenére, hogy minden korcsoportban alacsonyabb a halálozási arány valójában nagyon egyszerű – az idősek sokkal gyakrabban halnak meg, mint a nem idősek, de a rossz államnak az a balszerencséje, hogy 2.5-szer annyi idős van, mint a jó államnak, ami összességében sokkal több halálesetet jelent a Halál Szantistán rossz államában élő idősek puszta száma miatt:

Ahhoz, hogy a rossz államban ugyanannyi idős haláleset legyen, mint a jó államban, szó szerint a jó államhoz hasonló idős halálozási aránynak kellene lennie az idősek körében, mivel a jó államban a lakosságban csak 40%-kal több idős van, mint a rossz államban. Ezért (amikor őszinték akarunk lenni, például amikor az igazság a rezsimnek segít) a tudomány módosítja az adatokat – hogy elkerülje az ehhez hasonló dolgokat. (Ennek a statisztikai jelenségnek valójában van hivatalos neve is: „Simpson paradoxona".)

Ezért NE módosítsd az adatokat, ha az árt a rezsim narratívájának.

2. elemzési taktika: Az adatok megtévesztő vagy nem megfelelő módosítása

Ezzel szemben előfordul, hogy a nyers adatok, vagy a megfelelően módosított adatok nem tesznek jót a narratívádnak. Ilyen esetekben kreatív módon kell módosítanod az adatokat, amíg sikeresen el nem homályosítod az eretnek eredményeket, hogy senki ne láthassa vagy kitalálhassa azokat.

Például, ha vesszük a fenti hipotetikus összehasonlításunkat a Commiefornia/Halál Szantistán fiktív Nemi Spektrális Paradicsomának állapotairól, hozzáadhatunk egy „korrekciót” a probléma „megoldására”. Csupán egy olyan jellemzőt kell találnunk, amely a Halál Szantistán Rossz Államában rosszabb eredményeket jelez, mint a Commiefornia Nemi Spektrális Paradicsomának jó állapotában. Mivel a Halál Szantistán úgy döntött, hogy nem követi a rezsim életmentő lezárásait, a Halál Szantistán idősei hajlamosabbak voltak elhagyni otthonaikat, mint más államokban, még ha csak azért is, hogy a friss levegőért sétáljanak a ház körül – ami azt jelenti, hogy azok az idősek, akik nem hagyták el otthonukat, valószínűleg gyakrabban voltak túl betegek ahhoz, hogy elhagyják otthonukat. Az ilyen beteg idősek nagyobb valószínűséggel halnak meg a Rettegett Betegségben is.

Így játszhat ez le:

1. ábra – az idősek népessége államonként (bal oszlop = azok az idősek, akik legalább hetente egyszer kimentek a szabadba; középső = azok az idősek, akik nem mentek ki a szabadba; jobb = az idősek teljes száma államonként)

2. ábra – a halálesetek száma az 1. ábra mindhárom kategóriájában:

Ez teljesen megoldja a problémás adatainkat (talán túl jól is megoldja!!) – figyeljük meg, hogyan változtatjuk az idősek halálozási arányát:

Már csak annyit kell tennie, hogy a beltéri időskori halálozási arányt „népességhez igazított időskori halálozási aránynak” nevezi.

Ezenkívül időről időre továbbra is hivatkozhatsz a beltéri idősek haláleseteire, mert sokkal könnyebb propagandát folytatni egy olyan témával, mint „az idősek a legveszélyeztetettebbek, mivel mozgásképtelenek majdnem HÁROMSZOR akkora valószínűséggel haltak meg ROSSZ állapotban, mint JÓ állapotban.” Az emberek természetes módon társítják az időseket a bentlakásos életvitelhez, ezért valószínűleg nem értékelik, hogy a „bentlakásos idősek” valójában a hipotetikus Halál-Santistan idős népességének csak kis százalékát teszik ki.

3. elemzési taktika: Optimális végpontok kiválasztása

A végpontok fontosak. Hivatalosan egy tanulmány elsődleges végpontja(i) az a központi megállapítás, amely meghatározza, hogy a tanulmányt sikeresnek vagy kudarcnak tekintik-e. A végpont alapvetően egy dolog vagy mérőszám, amelyet a sikeresség/kudarc, illetve a vizsgált dolog hatásának felmérésére használunk. Például, ha egy új gyógyszert tesztelünk, hogy megállapítsuk, megakadályozza-e a rettegett betegség halálát, a végpont a rettegett betegség okozta halálesetek száma lenne. Ha a kezelési csoportban kevesebb rettegett betegség okozta haláleset volt, mint a kontrollcsoportban, akkor a kezelés működik, de ha nem, akkor az azt jelenti, hogy nem manipuláltuk elég jól a tanulmányt. (Ez egy kicsit leegyszerűsített, de értjük az alapötletet.)

Tehát bölcsen kell választani a végpont/ok kiválasztásakor.

Ezért általában olyan végpontokat kell választani, amelyek a következő jellemzők közül a lehető legtöbbel rendelkeznek:

• Inkább szubjektív megítélésen, mint objektív megfigyelésen múlik
• Természetesen elfogult a kívánt eredményekkel szemben
• Könnyű manipulálni az eredményt
• Könnyű hazudni az eredményről
• Nehéz az embereknek kitalálni, hogy meghamisítottad vagy manipuláltad-e az eredményt
• Nehéz felfogni/megérteni – különösen laikusok számára

Tegyük fel például, hogy egy olyan alternatív kezelést szabotálsz, amely valóban működik a rettegett betegségen (ami nagyon rossz lenne, ha a rezsim azt akarná, hogy a világjárványos válság még egy ideig fennmaradjon). Be kell bizonyítanod, hogy nem működik. Ha a „halált” választod végpontnak, nagy bajba kerülhetsz, amikor a gyógyszer egy csomó embert megment a kezelési csoportban.

A halál helyett választhatna valami olyasmit, mint a „kórházból való elbocsátás ideje”. Ez a végpont mind a hat feltételnek megfelel (bizonyos mértékig):

• A betegek elbocsátása az orvosok szubjektív döntése (akiknek a tanulmány bérszámfejtésén kellene szerepelniük), így nem kell csak azokat a betegeket elbocsátani, akik megfelelnek az elbocsátás objektív kritériumainak.
• A kimenekítés az Ön által kívánt eredményekhez igazodik – mivel a kontrollcsoport nagyobb százaléka hal meg, ez azt jelenti, hogy a kontrollcsoport nagyobb százaléka is meghal. súlyos esetek soha nem bocsátják el őket, így nem növelik meg a kontrollcsoport többi tagjának átlagos elbocsátási idejét; összehasonlítva a kezelési csoporttal, ahol a súlyosabb állapotú betegek a halál helyett néhány nappal hosszabb felépülést igényelnek, ami növeli a kezelési csoport átlagos elbocsátási idejét.
• A kórházi elbocsátás nagyon könnyen manipulálható – a vizsgálatban részt vevő kórházi személyzetet arra lehet rávenni, hogy szükségtelenül késleltesse a kezelt betegek elbocsátását egy kis időre (biztosítani kell, hogy az illetékes személyzet tudja, ki kapta a kezelést, és ezért többet várjon a kórházból való elbocsátásra).
• A kórházi elbocsátás időpontját is viszonylag könnyű meghamisítani; csak szerkesszük át a kórházba felvétel és/vagy az elbocsátás dátumát igazoló dokumentumokat (és szükség esetén a biztonsági felvételeket). A halálesetet sokkal nehezebb meghamisítani, mivel a halál időpontját általában nagyon pontosan rögzítik. és megjelenik a halotti anyakönyvi kivonaton.
• A „leszerelésig eltelt idő” nem a legintuitívabb mérőszám egy laikus számára.

Nyilvánvalóan a legtöbb ilyen helyzetben jobban is lehetne teljesíteni, de ez az alapötletet jól mutatja.

4. elemzési taktika: Alternatív végponti mutatók elrejtése

Ez gyakorlatilag magától értetődő: ha a „leadásig eltelt időt” használjuk végpontként, de azt jelentjük, hogy a kezelt csoportban 50%-kal csökkent a halálozási arány, nos, mondjuk úgy, hogy ez sokakat meglep majd.

Tehát ahelyett, hogy nehéz kérdésekkel kellene szembenéznie arról, hogy miért választott ilyen abszurd végpontot, és miért állítaná, hogy a kezelés nem működik, ha látja, hogy a kezelés jelentősen csökkentette a halálozást, ideális esetben a haláleseteket a tanulmány sehol sem kellene jelentenie.

Ha már nem kerülheted el a halálozási statisztikák közlését, legalább egy függelék véletlenszerű táblázatának közepére temesd el őket egy nehezen értelmezhető formátumban. Vagy még jobb, ha több adattáblázatban szórod szét őket ahelyett, hogy egy helyen lennének, ahol egy idegesítő, véletlenszerű stréber könnyen azonosíthatja őket a pincéjében.

5. elemzési taktika: Alkalmazd az optimális elemzési típusokat a kívánt eredmények eléréséhez

Annyiféleképpen lehet elemezni az adatokat, ahány nemi identitás vagy névmáskombináció létezik. Sajnos a különféle módszerek részletes magyarázata nem sűríthető olyan formátumba, amely megfelelne egy ilyen idióta kalauznak. Elég csak megnézni néhányat ezek közül:

• Kiegyensúlyozott tervezésű varianciaanalízis
• Béta elosztó szerelvény
• Box-Cox transzformáció két vagy több csoport esetén (T-próba és egyutas ANOVA)
• Klaszterezett hőtérképek (kettős dendrogramok)
• Elosztó (Weibull) illesztés
• Fuzzy Clustering
• Gamma eloszlás illesztés
• Általános lineáris modellek (GLM)
• Grubbs kiugróérték-tesztje
• Hierarchikus klaszterezés/dendrogramok
• K-Means klaszterezés
• Medoid particionálás
• Többváltozós varianciaanalízis (MANOVA)
• Nem észlelt adatok csoportos összehasonlítása
• Egyirányú kovarianciaanalízis (ANCOVA)
• Regressziós klaszterezés

A lényeg az, hogy a statisztikai elemzés különböző módszerei eltérő eredményeket hoznak. Ha nem adnának eltérő eredményeket, akkor nem lenne ennyi módszer. Minden nézőpont kérdése. Tehát két okból is fel kell venned magadnak hozzáértő statisztikai gurukat, akik értik ezeket a dolgokat (és lojálisak a rezsimhez):

1. Szakértelmük hasznát élvezed (amire szükséged is van; ne feledd, a szakértelmed propaganda, nem pedig flancos statisztikai elemzés. Egy kis gyakorlati alázat, amely felismeri saját korlátaidat, elengedhetetlen a sikeres propagandistához; a túlzott önbizalom sok lojális rezsimlaktany vesztét okozta [és gyakran egy hosszú nyaralást is eredményezett egy nyomasztó Gulagon]).
2. A rezsim eretnekei nem hivatkozhatnak statisztikai elemzőik hiteles szakértelmének hiányára, hogy befeketítsék és kétségbe vonják a rezsimkutatások hitelességét. Neil Ferguson esete intő példaként szolgál – bár kezdetben sikerült meggyőznie a világ kormányait mesés modelljével, amely a Covid apokaliptikus vérontását jósolta, a témabeli szakértelem teljes hiánya, valamint a teljesen téveszmés világjárvány-jóslatok hosszú története szilárd alapot adott az ellenzéknek arra, hogy elvesse modelljeit és a különböző kormányok által erőltetett összes későbbi modellt. Ezen a fiaskón keresztül nagy sikerrel tudtak téríteni is.

6. elemzési taktika: Távolítsa el a problémás adatokat, amelyeket nem lehet elemezni, módosítani vagy más módon elrejteni

Ez ugyanaz a koncepció, mint amikor kizárjuk a vizsgálatból azokat az alanyokat, akik nem egyeznek a rezsim által előírt eredményekkel; csak itt a már előállított adatokat távolítjuk el, nem pedig magukat a vizsgálati alanyokat. A cél azonban ugyanaz: megakadályozni, hogy azok az adatok, amelyek nem egyeznek azzal, amit a vizsgálati eredményektől elvárunk, bekerüljenek a tanulmány hivatalos nyilvántartásába.

IV-4. Tanulmánymanipulációs lehetőség #4: Média toborzása az eredmények manipulálására

Függetlenül attól, hogy milyenek lesznek az eredmények, készen kell állnod arra, hogy a szimpatizáns média képviselői megküzdjenek veled. Nem számít, mennyire hamisak, félrevezetőek stb. – a propaganda lényege a félrevezetés és a félrevezetés – a média pusztán azzal, hogy elárasztja az ökoszisztémát az információiddal, egy olyan hatalmas erő, amely legalábbis nagyon megnehezíti a legtöbb ember számára, hogy feldolgozza a hazugságaidat és megtévesztéseidet, amelyeket gyorsan terjesztesz a társadalomban.

Különösen fel kell készülnöd arra, hogy kegyetlenül megtámadj minden eretnek beállítottságú tudóst vagy akadémikust, aki megkérdőjelezhet bármit, amit mondasz, vagy ami még rosszabb, felhívja a figyelmet a tanulmányod hiányosságaira. A lehető legnagyobb előítélettel.

V. szakasz – Az adatkészletek manipulálása

A tanulmányokon kívül a tudomány másik fő forrása az adatkészletek és egyéb információforrások, amelyeket tudományos kijelentések megtételére használnak. Az adatok – különösen a hivatalos állami adatok – felhasználhatók hivatalos tanulmány áldása nélkül is, ezért biztosítani kell, hogy a rendelkezésre álló adatok, és különösen azok az adatkészletek, amelyek a társadalomban az akadémikusok és a laikusok által egyaránt gyakran idézett hagyományos mérőszámok alapját képezik, a te szigorú ellenőrzésed alatt álljanak, és tetszés szerint módosíthasd, módosíthasd és módosíthasd azokat.

Az alábbi taktikákat érdemes alkalmazni a rendelkezésre álló adathalmazok feletti kontroll és hasznosság maximalizálása érdekében:

V-1. Statisztikai „halászat”

A statisztikai halászatot könnyebb csak szemléltetni, mint elvont módon elmagyarázni:

Tegyük fel, hogy egy nagy gyógyszergyár piacra dob egy új gyógyszert, ami (állításuk szerint) okosabbá teszi a gyerekeket és javítja a tanulmányi teljesítményüket. Sajnos, bár az FDA jóváhagyta, tudják, hogy nem működik, és az emberek kezdik gyanítani, hogy valami gyanús dolog van a dologban (és dollármilliárdok vannak a tétben). Szóval odajönnek hozzád, és egy vaskos, hétszámjegyű fizetést ajánlanak, hogy „bebizonyítsd”, hogy az új gyógyszerük működik. Szóval te, mint merész tudós, aki mindenféle gátlás nélkül dolgozik (kivéve persze a rezsim iránti lojalitást), elfogadod az ajánlatukat. Hogyan „bizonyítod be”, hogy a gyógyszerük működik? Egyszerű. Megszerzed az ország összes iskolakörzetének adatait, amelyek mutatják a tanulmányi eredményeket és az új gyógyszert szedő gyerekek százalékos arányát. Itt jön a „horgászat” része: Át kell nézned minden körzetet, amíg nem találsz egyet vagy kettőt, ahol az tanulmányi eredmények az átlag felett vannak, és az adott körzetben több gyerek szedte az új gyógyszert, mint az átlag (olyan, mint a horgászat, ahol addig folytatod, amíg a horogra nem akad a hal). Aztán közzéteszed a „tanulmányodat”: „Az „X” kerületben összefüggést találtunk, ahol az új gyógyszert szedő gyerekek nagyobb százaléka jobb tanulmányi eredményekhez vezetett.” Ez hülyeség, mert minden más kerület azt mutatja, hogy a szernek semmilyen hatása nem volt a tanulmányi eredményekre, de te ügyesen elkerülöd ezt azzal, hogy kiemeled azt az egyetlen kerületet, ahol a véletlen folytán összefüggés van. (Elég nagy mintaelemszám esetén szinte garantált, hogy találsz egy véletlenszerű kerületet, ahol véletlenül sok gyerek szedte a gyógyszert, és a tanulmányi eredményeik emelkedtek.)

A fő tanulság az, hogy néha csak egy kis kitartásra van szükség. Ha például egy nagy, sok országot tartalmazó adatbázisod van, akkor csak egyesével menj végig rajta, amíg meg nem találod a keresett összefüggést. Alternatív megoldásként kipróbálhatod ennek a taktikának egy fejlettebb változatát, az úgynevezett „P-hacking. "

Erre a taktikára remek példa a következő CDC „tanulmány”, amelyben mind az 50 államot átnézték, és olyat kerestek, ahol finomíthatták az adatokat, hogy kimutassák, a Covid-vakcinák csökkentették az újrafertőződés kockázatát azoknál az embereknél, akik már átestek Covidon, mielőtt beoltották volna őket. És tudod, találtak is egyet (az 50-ből, plusz néhány nem állami joghatóságból, mint például Washington DC), ahol az adatokat úgy tudták kifejezni, ahogy akarták:

Nézd, ha a CDC több államot is fel tudott volna használni annak bizonyítására, hogy a Covid-vakcinák csökkentették az újrafertőződés kockázatát, akkor megtették volna (duh). De addig próbálkoztak, amíg találtak egy államot, ahol manipulálhatták az adatokat, hogy ezt bemutassák.

Egyébként van itt egy másik fontos tanulság a propagandisták számára: a kitartás értéke. Ne add fel, ha nem találsz olyan adathalmazt, amelyet könnyen meg lehet hamisítani vagy manipulálni a rezsim érveinek alátámasztására. Néha kreatívnak kell lenned, és addig kell folytatnod, amíg kudarcba nem ütközöl.

V-2. Problémás adatok korrekciója

Igen, ezt korábban említettük a kötélzeti tanulmányokról szóló részben.

Ha a nyers adatok nem felelnek meg az Ön által preferált narratívának, akkor egyszerűen „módosítsa” őket, amíg illeszkednek, ugyanúgy, ahogyan egy tanulmány belső adatait tenné. Az adatok módosítása a tudomány rutin része, és mivel nagyon kevesen értik, hogyan működik, kihasználhatja és visszaélhet ezzel a gyakorlattal.

Valaki még egy tudományos cikket is publikált a témáról (érdekes olvasmány lehet, ha valaki geeky nerd):

Ennek a koncepciónak egy briliáns alkalmazása a globális felmelegedéssel foglalkozó tudományos intézményi konszenzushoz kapcsolódik, amely korábban a globális lehűléssel foglalkozó tudományos intézményi konszenzus volt. Hogyan gondolja, hogy ugyanazok az adatok, amelyek 1974-ben azt mutatták, hogy a világ egy visszafordíthatatlan jégkorszak felé tart, amely veszélyeztette az emberiség fennmaradását, most azt mutatják, hogy valójában létezett egy *melegítés* irányzat pontosan ugyanabból az adatból Ez veszélyezteti az emberiség fennmaradását??

Egyszerűen „módosították” az adatokat, hogy a korábbi évtizedek hidegebbek, a későbbiek pedig melegebbek legyenek, és voilá, a probléma megoldva! Ördögien ravasz és rendkívül hatékony – figyeljük meg az alábbi táblázatban (egy neves rezsimbeli disszidens eretnektől) a két vonalat, amelyek az átlagos éves hőmérsékletet követik, a kék vonal = a nyers adatok, a narancssárga vonal = az adatok, miután a rezsim tudósai „módosították” őket:

Ha megnézzük a kék vonalat, az elmúlt 100 évben nem volt összességében felmelegedés – ami nagyon rossz a KATASZTRÓFÁS GLOBÁLIS FELMELEGEDÉS hivatalos narratívája szempontjából!!! A narancssárga vonal azonban egyértelmű felmelegedési trendet mutat az elmúlt 100 évben – ami pontosan a narratíva.

Természetesen, ha a jövőben bármilyen okból pragmatikussá válik a globális lehűléshez való visszatérés, akkor a NOAA rendszerkutatói egyszerűen „újra fogják igazítani” az adatokat, hogy az elmúlt 100 év folyamatos lehűlési trendnek tűnjön.

A lényeg az, hogy minden a beállításban rejlik.

(Megjegyzések(Hasznos, ha hagyunk néhány véletlenszerű, kevésbé ismert rezsimtudományos eretneket a közelben lógni, mert olyan adatokat és elemzéseket állítanak elő, amelyek valójában hasznosak a rezsim belső használatra is, feltéve, hogy gondoskodunk arról, hogy ne kezdjenek el ismertté válni – aztán késedelem nélkül Guantanamo-öbölbe szállítjuk őket.)

V-3. A hivatalos adatok hivatalos elemzéséből zárjon ki mindent, ami nem felel meg a kívánt eredményeknek

Az elemzésbe belefoglalt adatok gondos átvizsgálása szó szerint 101 dolog. Ha az információk vagy a tényleges eredmények veszélyeztetik a kívánt eredményeket, egyszerűen zárd ki őket a hivatalos adatok hivatalos elemzéséből. Tehát, ha van egy kormányzati adatbázis, amely azt mutatja, hogy a Glorious Vaccine után egy csomó betegség előfordulása jelentősen megnőtt, egyszerűen hagyd figyelmen kívül.

Vegyük például a CDC és az FDA által közösen kezelt VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) adatbázist:

A CDC (úgy tesz, mintha) arra ösztönzi a VAERS-t, hogy jelentse a beoltás után jelentkező egészségügyi állapotokat, „még akkor is, ha nem biztos benne, hogy a vakcina okozta a betegséget”.

Miután a Covid elleni vakcinákat 2020 decemberének közepén bevezették, a VAERS halálesetekre vonatkozó bejegyzései így néznek ki (a diagram az összes vakcina esetében jelentett halálesetek teljes számát mutatja évente):

Ez a grafika a VAERS jelentéseinek statisztikáit mutatja a Covid vakcinák okozta sérülésekről/halálesetekről:

Mikor hallott utoljára a CDC VAERS-ről bármilyen nyilatkozatban vagy elemzésben az értékes Covid vakcinákkal kapcsolatban?

Pontosan!! A CDC (és mindenki más) egyszerűen figyelmen kívül hagyja a VAERS-t (kivéve, amikor időről időre „tényellenőrző” cikkeket adnak ki a VAERS cáfolatára).

Ezenkívül könyörtelenül üldözzön mindenkit, aki megpróbálja felhasználni ezeket az adatokat a rezsim elemzéseinek és kiáltványainak hitelességének aláásására. Ez gyakran problémát jelent, mert elkerülhetetlenül lesz egy csomó ember, aki hozzáfér a nyers adatokhoz, amint azok léteznek.

V-4. Korábban kialakult kapcsolatok és különbségek összehasonlítása

Egy tanulmány manipulálásának egy egyszerű módja, ha összehasonlítunk két olyan entitást, amelyekről tudjuk, hogy már rendelkeznek egy adott különbséggel vagy korrelációval. Ezután úgy tehetünk, mintha „felfedeznénk” ezt a különbséget vagy korrelációt, de egy új tényezőnek tulajdonítjuk.

Tehát, ha például a szegény államok általában rosszabb egészségügyi eredményekkel rendelkeznek a gazdag államokhoz képest, és a szegény államok történetesen kevésbé tartják be a rezsim irányelveit, akkor rámutathatunk a rosszabb egészségügyi eredményeikre, és hibáztathatjuk őket abban, hogy nem kapták meg a dicsőséges vakcinát. A média különösen jól felerősíti ezt az üzenetet, mert semmi mást nem szeret jobban, mint a rossz eredményeket a „rossz” politikai párt/pártokkal való politikai hovatartozásnak tulajdonítani.

V-5. Tudományos kutatáshoz használt kritikus adatkészletek szabályozása

Aki az adatokat uralja, az uralja a tudományt isÜgyeljen arra, hogy szilárdan ellenőrizze a legfontosabb és legszélesebb körben használt adatkészleteket, és így sok stressztől és fejfájástól megkímélheti magát. Például a hadsereg ellenőrzi a belső adatkészleteit, és tetszés szerint manipulálhatja azokat. A DMED-hez hasonlóan ők is teljesen átverték ezt az adatkészletet, odáig menően, hogy az egészet használhatatlanná tették. Vessen egy pillantást az alábbi két diagramra, amelyek a következőket mutatják: *AZONOS* A DMED „járóbeteg-orvosi látogatások arányára” vonatkozó adatai a 2015–2018 közötti évekre vonatkozóan – a bal oldali diagram a 2019-ben, a jobb oldali a 2021-es verziót mutatja – és valahogy mégsem ugyanazok (pirossal bekarikázott területek).

Figyeld meg a 2016-2018-as számok változását (amit a trendvonal alakja is mutat)? Hogyan nőtt a 2016-ban történt orvosi látogatások száma a ... között? 2019 és a 2021 ????

Mert a rezsim egyszerűen átírta az adatokat. Ezt akkor teheted meg, ha teljes kontrollal rendelkezel az adathalmaz felett.

Magától értetődik, hogy semmilyen körülmények között ne engedd meg pogány tudósoknak a hozzáférést a tudomány szent szövegeihez vagy adataihoz, amelyek az irányításod alatt állnak – ne feledd, mindig ébernek kell lenned, nehogy egy gazember eretnek kutató olyan elemzést végezzen, amely érvénytelenítheti vagy ellentmondhat a tudománynak. A CDC itt jó példával jár elöl:

Ha nem adsz hozzáférést idegesítő, független tudósoknak az adatokhoz, akkor nem kell aggódnod amiatt, hogy olyan dolgokat fedeznek fel az adatokban, amelyek nagyban aláássák a rezsim narratíváját.

VI. szakasz – A bizonyítási standardok ellenőrzése

Képzeld el magad úgy, mint egy bírót, aki egy büntetőeljárást vezet, aki dönt arról, hogy mely bizonyítékok fogadhatók el a bíróságon, és így biztosíthatja, hogy terhelő vagy mentő bizonyítékok soha ne jussanak el az esküdtszék elé. Ugyanez az elképzelés érvényesül itt is – a bizonyítékok szabványainak ellenőrzésével közvetve kiküszöbölheted a kihívást jelentő tudományos bizonyítékok nagy részét anélkül, hogy közvetlenül meg kellene kérdőjelezned a konkrét állításokat vagy bizonyítékokat.

VI-1. A legmagasabb minőségű bizonyítékok beszerzésének lehetetlenné tétele bárki számára, kivéve a rezsim által jóváhagyott szereplőket

Ez egy egyszerű szabály: Emberileg a lehető legnehezebbé tenni a független tudósok vagy kutatók számára, hogy „kiváló minőségűnek” ítélt tanulmányokat végezzenek.

Túl drágává tehetnéd az ellentmondásos gondolkodású disszidensek számára a nem jóváhagyott vagy eretnek tudományos kutatásokat. A propagandatörténet egyik legnagyobb sikere a véletlenszerűen kontrollált vizsgálatok (VNC) felemelkedése volt, mint a bizonyítékok „aranystandardja”. Ezek lebonyolítása jellemzően több millió dollárba kerül, kizárva bárki más lehetőségét az ilyen tudományos vállalkozások működtetéséből, kivéve a gigantikus gyógyszeripari vállalatokat (amelyek lojális rezsimszereplői).

Törvényeket is hozhat, vagy kormányzati szerveket használhat fel a nem jóváhagyott, magas színvonalú tanulmányok elvégzésének megtiltására, amennyiben egy csoportnak valahogy sikerül elegendő forrást szereznie egy ilyen tanulmány elvégzéséhez.

VI-2. A nem jóváhagyott tudósok által végezhető tanulmányok típusainak meghatározása „alacsony minőségűként”

Ezzel szemben gondoskodj arról, hogy minden olyan nem konform tudományos eredményt vagy kutatást, amely még elvégezhető, alacsony minőségű bizonyítékként jelöljenek meg. Ez általában jobb alternatíva, mint minden jóvá nem hagyott kutatás teljes betiltása, ami természetesen gyanakvóvá teszi a lakosságot a rezsimmel szemben, és hajlamossá teszi őket mindenféle vad, értelmetlen összeesküvés-elmélet elfogadására. Inkább hagyd, hogy kutassanak, de magyarázd el nekik, hogy értelmetlen, mert nem felel meg a bizonyítékokon alapuló tudomány megfelelő szabályainak.

VI-3. Ne fogalmazzon meg egyértelmű bizonyítási mércét, amelyet a hétköznapi emberek önállóan alkalmazhatnak

Elkerülhetetlenül olyan helyzetekkel fogsz szembesülni, ahol mozgástérre lesz szükséged ahhoz, hogy kettős bizonyítékmércét alkalmazz. Ha világos és könnyen érthető mércét fogalmazol meg, akkor a saját tudománymanipulációs képességedet semlegesíted, mivel az emberek ezután a saját, vallott mércédhez köthetnek. Továbbá, ahogy korábban rámutattunk, arra akarod kondicionálni az embereket, hogy a valódi mérce egyszerűen az, amit a rezsim magas színvonalú bizonyítéknak nyilvánít, nem pedig bármilyen távolról objektív kritérium.

VI-4. Üldözzék a szemtelen vagy hűtlen tudósokat

Időnként előfordulhat olyan helyzet, amikor képtelen vagy megkérdőjelezni egy kutatás hitelességét azon az alapon, hogy az gyenge minőségű bizonyíték. Ilyen esetekben ehelyett üldöznöd kell a vétkes tudós(oka)t, aki(k) az eretnek Tudomány terjesztéséért felelős(ek), ezáltal megszüntetve a problémás kutatás terjesztését és további lefolytatását. Ez lehet olyan ártalmatlan, mint például a közösségi médiából való eltávolításuk, vagy olyan átfogó, mint például a Gulagba küldés, ahol soha többé nem látják és nem hallanak róluk. Akárhogyan is döntsd el végül te vagy a rezsim, hogy eltávolítod őket a nyilvánosságtól, ügyelned kell arra, hogy könyörtelenül támadd a hírnevüket és a szakértelmüket (még azután is, hogy a lázadó árulót már likvidáltad). Ez egy jó taktika is egy karizmatikus tudós(ok) ellen, aki(k) fenyegeti(k) a rezsimet, mert meghódítja a tömegek szívét. Ez még akkor is igaz, ha lojálisnak tűnnek, kivéve, ha abszolút tényként tudod, hogy soha nem fognak átállni a másik oldalra (például, ha zsarolási információkkal rendelkezel, vagy ha ők a rezsim narratívájának szíve-lelke, és fanatikusan elkötelezettek, mint a Szent Dr. Fauci). Ezért robusztus kémapparátust kell fenntartanod, hogy nyomon kövesd az összes lojális rezsimtudóst.

VII. szakasz – A tudomány egyházi tekintélyei

Az első dolog, amit fel kell ismerned, az az, hogy a tudomány birodalmán belüli tekintély fogalma egyházi jellegű. A mai társadalomban a tudományos diskurzus nagy részét a tekintély érvei teszik ki. Tehát ahelyett, hogy ellenállnál ennek, öleld magadhoz és használd, mert ez a legerősebb fegyver a tudomány feletti uralomért folytatott harcban. Te vagy a Tudomány Egyháza. A rezsim a Vatikán. Mutasd meg az izmaidat, és érvényesítsd az akaratodat!!

Olyan konvenciókat kell kialakítani, amelyek természetes módon csak a rezsimhez hűségeseket választják ki a tudományos tekintély társadalmi pozícióiba. Ezt elsősorban a következő módszerekkel lehet elérni:

VII-1. A szakértőknek akkreditációval kell rendelkezniük

A képesítések az első szűrő, amely kiszűri a legtöbb potenciális bűnözőt. A képesítések megkövetelésével – amelyeket természetesen csak magának a rezsimnek, vagy a rezsim által akkreditált és ahhoz lojális intézménynek a közvetítésével lehet megszerezni – meg kell erősíteni azt a meggyőződést, hogy a nem képesített szakértők különösen veszélyesek és tudatlanok, mivel a lakosságot állandóan az a kényszer terheli, hogy második véleményt kérjen a rezsim álláspontjaival és kijelentéseivel kapcsolatban.

VII-2. A szakértőknek jó hírű intézménnyel vagy szervezettel kell kapcsolatban állniuk

Egy másik nyilvánvaló szabály. Ez egy jó módja annak, hogy tovább kiszűrjük azokat a potenciális mandzsúriai tudósokat, akik átjutottak az akkreditációs folyamaton.

VII-3. A szakértőket figyelembe kell venni a „mainstreamben”

Szigorúan érvényesíteni kell ezt a társadalmi konvenciót, mivel ez egy hatékony biztonsági háló abban az esetben, ha egy szakértő kilép a sorból, és úgy dönt, hogy szembeszáll a rezsimmel. Az ilyen embereket nem lehet könnyen lejáratni, és néha nehéz vagy nem praktikus lehet megszüntetni az összes kapcsolatukat jó hírű szervezetekkel. Ezért van szükség olyan kizárásra, amely egyiktől sem függ. A fősodorból kivontként való nyilvánítás meglehetősen hatékony módja annak, hogy megfosszunk egy ilyen szakértőt a tekintélyétől.

VII-4. Tudományos konszenzus érvényesítése

Egy másik hatékony módja annak, hogy ellenőrizzük, ki gyakorolja a tudományos tekintélyt, az, hogy kikényszerítjük egy kitalált „konszenzus” betartását, és mindenkit, aki eltér ettől a konszenzustól, a legdeviánsabb fajta, mérsékeletlen, javíthatatlan eretneknek bélyegezünk. Ez egy külső eszköz, amely rendkívül hasznos lehet a tévelygő, hiteles tudósok trónfosztására. A „konszenzus” erőteljesen cseng a laikusok fülében és szívében, és könnyű indokot ad nekik arra, hogy ne tegyék fel a kérdéseiket, ha a rezsim úgy dönt, hogy hirtelen lemond egy korábban nagyra becsült tudósról.

Utószó

A propaganda művészete egy tág téma, amely több tudományágat ölel fel. Ne számíts arra, hogy egyik napról a másikra elsajátítod. Számíts arra, hogy hibázni fogsz – így tanulod meg, mi működik (és ezért mindig ügyelj arra is, hogy legyen valaki más, akire a hibáidat háríthatod).

Szerencsédre a polgárok túlnyomó többsége intellektuális birka. Ezt az elvet briliánsan demonstrálta az Obamacare főépítésze, Jonathan Gruber professzor.

Gruber professzornak azonban hajlamos volt túl sokat és túl világosan elmagyarázni a felvett beszédekben. Természetesen semmi baj nincs azzal, ha a vitatott kérdéseket világosan elmagyarázzuk a fiatal rezsimhallgatóknak, ami kulcsfontosságú a rezsimpolitika működésének megértéséhez, mivel szilárdan meg kell érteniük ezeket a dolgokat, ha produktív rezsimmunkások akarnak lenni. Problémává válik azonban, amikor ezeket a beszédeket videóra rögzítik, amely hozzáférhető a nagyközönség számára, akit állítólag becsapunk:

Azt gondolná az ember, hogy miután a (akkoriban) rendkívül népszerűtlen törvény szerzőjét számos videón rajtakapták, amint azzal dicsekedett, hogy az „az amerikai választók gazdasági ismereteinek hiányát okosan kihasználva” történt, és hogy „az amerikai választók butasága” kulcsfontosságú ahhoz, hogy egy adóemelést ne adóemelésként tüntessenek fel (mindkettő 100%-ban igaz, ahogy korábban említettük), a politikusok kénytelenek lesznek visszavonni a törvényt, és néhány év múlva, a felhajtás lecsillapodása után újra próbálkozni.

Kivéve, hogy – mint kiderült – általában nemcsak az átlagszavazók mérhetetlen ostobaságára lehet számítani, hanem a rövid távú memória hiányára, az önfenntartás érzékének hiányára és mindenekelőtt a politikai ideológia iránti elkötelezettségükre is. Visszavonták, vagy akár elhalasztották az Obamacare-t? Nem. Tehát még ha nagyot is kapnak, valószínűleg rendben leszel. (Különösen akkor, ha kiépítettél egy engedelmes, a rezsimet lojálisan szolgáló mainstream médiát.)

Az is megnyugtathat, hogy a propaganda természeténél fogva önkorrekciós vállalkozás – amikor hibák történnek, egyszerűen csak még több propagandát és félrevezetést szabadítunk fel, hogy eltussoljuk vagy más módon enyhítsük azokat. Figyeljük meg, hogyan váltottak a rezsim tisztviselői Gruber professzor magasztalásáról arra, hogy teljesen jelentéktelennek állítsák, szemrebbenés nélkül, és a legcsekélyebb zavarodottság jele nélkül kibékíthetetlen álláspontjuk merő képmutatása miatt:

(Vigyázz azonban, ne légy túl könnyelmű a hibák elkövetésével kapcsolatban, különben egy szovjet Gulagba vagy a CIA fekete műveleti helyszínére kerülhetsz Marokkóban.)

Együtt jobb hellyé tehetjük a világot azok számára, akiknek az újonnan újraértelmezett emberiség részévé kell válniuk.

---

Csatlakozz a beszélgetéshez:

---

Megjelent egy Creative Commons Nevezd meg! 4.0 Nemzetközi licenc
Újranyomtatáshoz kérjük, állítsa vissza a kanonikus linket az eredetire. Brownstone Intézet Cikk és szerző.