DIJELI | ISPIS | POŠALJI E-POŠTOM
https://www.kekstcnc.com/media/2827/20200730_kc_covid_opinion_tracker_japan_deck_final_for-web.pdf
Pažljivo pogledajte gornji slajd iz međunarodne ankete provedene nekoliko mjeseci nakon što je Covid udario: Ovako izgleda učinkovita propaganda. A pravi učinak bio je još veći, jer su 'stvarne' brojke korištene za izračun koliko su ljudi preuveličavali rizike od Covida, naravno, same po sebi izvedene od... vodećih svjetskih propagandnih organizacija (maskiranih kao agencije za javno zdravstvo). Koje su i same već divlje preuveličavale rizike od Covida.
Umjetnost učinkovite propagande je sveobuhvatna disciplina koja zahtijeva pažljivo i temeljito proučavanje - i pregled — s vremena na vrijeme. Za početnika to može biti vrlo teško svladati. Čak i iskusni propagandist ponekad može upasti u zamku razmišljanja da je stvaranje i širenje propagande jednostavan pothvat – što je dobar način za osvajanje trajnog, u potpunosti plaćenog odmora u Sibiru. Obično nije tako jednostavan zadatak zbunjivati cijelo društvo svaki dan, 365 dana u godini, unedogled.
Sljedeći kratki vodič pružit će ambicioznim propagandistima, lakejima WEF-a, komunističkim aparatčicima, woke marksistima i iskusnim vladinim birokratima alate i znanje potrebne za razvoj njihovog obećavajućeg talenta u potpuno majstorstvo umjetnosti propagande.
Ova je knjiga malo predugačka!! Stoga nemojte misliti da je morate pročitati od početka do kraja u jednom dahu, jer je to recept za izgaranje i za to da ne zapamtite ključne informacije sadržane u njoj.
Ovaj priručnik je podijeljen u sljedeće odjeljke:
Odjeljak I. Definicije - Kako redefinirati riječi, pojmove i metrike kako bi bili u skladu s narativom režima
Odjeljak II. Prikupljanje podataka - Kako oteti procese bilježenja, izvještavanja i objavljivanja podataka
Odjeljak III. Provjera koji se podaci smatraju dijelom službene znanosti - Kako provjeriti podatke i zbrinuti podatke koji nisu u skladu s režimom kako se nikada ne bi pojavili u službenim znanstvenim ili režimskim skupovima podataka
Odjeljak IV. Kako namjestiti studiju - Točno kako zvuči
Odjeljak V. Izmjena skupova podataka - Ponekad ćete morati napraviti malu 'operaciju' podataka kako biste izmijenili sadržaj baza podataka koje su u suprotnosti s govornim točkama režima koje ne možete jednostavno iskorijeniti.
Odjeljak VI. Kontrola standarda dokaza - Kako postaviti hijerarhiju dokaza koja stavlja znanost naklonjenu režimu na vrh, a znanost nenaklonjenu režimu na dno (Marijanskog rova)
Odjeljak VII. Crkveni autoriteti znanosti - Kako osigurati da znanstveni autoriteti pouzdano ponavljaju činjenice i narative režima
Pogovor - Sve lijepo veže, poput jedne od Peterovih leptir-mašni (on je posebno iritantan Znanstvenik slavnih iz režima)
Odjeljak I. – Definicije
"Tko kontrolira jezik, kontrolira mase."
— Saul Alinsky, Pravila za radikale
Način na koji definiramo koncepte ili kategorije određuje koji djelić stvarnog svijeta oni komuniciraju ili predstavljaju – ili što ne komuniciraju ili ne predstavljaju.
Prilagodljive definicije i proizvoljan i hirovit standard za dodjeljivanje definicija apsolutna su potreba za svakog učinkovitog propagandista. Unatoč najboljim naporima, čak će se i iskusni, stručni propagandisti neizbježno suočiti sa situacijama u kojima su postojeći kurirani podaci ili životno iskustvo ljudi problematični za službeni narativ režima.
Učinkovita propaganda stoga zahtijeva sposobnost okretne i vrlo prilagodljive fleksibilnosti za kontrolu sadržaja podataka, posebno postojećih konvencionalnih metrika o kojima je javnost navikla čuti, a koje je notorno teško jednostavno ukloniti (za razliku od lakoće kojom možete nestati disidentskog znanstvenika s YouTubea ili Facebooka). Na primjer, nećete moći izbjeći razgovor o „smrtima“ u kontekstu romana Pandemija strašne bolesti – primarni način na koji će se ljudi povezati s procjenom težine bolesti uvijek će biti prije svega „Koliko je ljudi umrlo od bolesti?“. Ali možete promijeniti što se „smrt“ odnosi u kontekstu romana Strašna bolest ako želite povećati ili smanjiti osjećaj ljudi koliko je smrtonosna.
U praksi to znači da kada normalno razumijevanje termina ili koncepta pokaže da stvarnost ne odgovara u potpunosti željenoj narativnosti režima, dovoljno je promijeniti nekoliko definicija i voilà, problem riješen.
Kao što su mnogi istaknuti komunistički propagandisti kroz povijest također primijetili, „Tko kontrolira jezik, vlada svijetom.“
Postoji niz načina za promjenu ili prelazak definicija iz problematičnih u prihvatljive:
I-1. Ograničenje definicije
Ako konvencionalna definicija nečega uključuje koncepte, podatke ili informacije koje su u suprotnosti s dogmom režima, ograničite definiciju tako da više ne uključuje neželjene informacije. Postoji mnogo načina da se to učini. Stoga ćemo navesti nekoliko uobičajenih vrsta karakteristika koje možete koristiti za učinkovito ograničavanje definicije: Ograničite definiciju vremenskim intervalom: Pretpostavimo da cijepljene osobe obole od Strašne Bolesti u vrlo visokim stopama u prvih 30 dana nakon cijepljenja, a nakon 90+ dana od cijepljenja, s Cjepivom Glorious. To je veliki problem, jer će ljudi misliti da Cjepivo Glorious nije učinkovito:
Crvena linija prikazuje stopu slučajeva na milijun ljudi nakon cijepljenja cjepivom Glorious, prema broju dana od cijepljenja. Kao što vidite, u prvih 30 dana stopa probojnih infekcija je vrlo visoka, ali između 30. i 90. dana stopa slučajeva je praktički 0, a nakon 90. dana stopa slučajeva ponovno počinje rasti.
Jednostavno rečeno, ono što vidite na gornjem grafikonu je da broj slučajeva na milijun ljudi izgleda ovako:
- Prije cijepljenja: 500 slučajeva strašne bolesti/milijun ljudi
- 10 dana nakon cijepljenja: 3,000 slučajeva strašne bolesti/milijun ljudi
- 20 dana nakon cijepljenja: 1,700 slučajeva strašne bolesti/milijun ljudi
- 30 dana nakon cijepljenja: 100 slučajeva na milijun ljudi
To je vrlo neslavna učinkovitost cjepiva Glorious – nešto što se ne može dopustiti. Jedno rješenje je jednostavno promijeniti definiciju 'cijepljenog' tako da označava nekoga tko je između 30 i 90 dana nakon što je primio cjepivo Glorious – drugim riječima, svatko tko je unutar 30 dana od cijepljenja ili nakon 90 dana od cijepljenja ne smatra se 'cijepljenim':
Ovu posebnu taktiku primijenila je gotovo svaka agencija za javno zdravstvo u civiliziranom svijetu, gdje je definicija 'potpuno cijepljenog' za cjepiva protiv Covida bila ograničena na "14 dana nakon vaše druge doze:"
Ograničite definiciju količinom, kao što je broj ekspozicija – Na primjer, ako je skupina ljudi koji su primili 1 dozu ili 5 doza Čudotvornog tretmana Mirafaucivirom umrla (prva doza ubija ljude koji su posebno osjetljivi na njegovu toksičnost, a 5 doza je previše toksično za gotovo svakoga), ograničite definiciju 'liječenih Mirafaucivirom' na između 2-4 doze:
Ograničite definiciju dodavanjem apsurdnih uvjeta u definiciju koje je gotovo nemoguće ispuniti. Na primjer, možete pokušati upotrijebiti sljedeće uvjete kako biste ograničili definiciju 'smrti od cjepiva' u kontekstu masovne kampanje cijepljenja s novopečenim cjepivom Glorious:
Prilično je teško ikada uspjeti dobiti 'potvrđen' slučaj nekoga tko je umro od cjepiva Glorious u ovakvim uvjetima.
(Morate imati na umu da što više ometate obdukcije kako bi ovaj primjer definicije bio u potpunosti učinkovit.)
I-2. Proširite definiciju
Suprotno tome, ponekad možete htjeti više nečega nego što ga zapravo ima. Proširivanje definicija je izvrsno rješenje – samo obrnite gornje upute za ograničavanje definicija.
Dakle, ako vam treba više smrtnih slučajeva od Strašne Bolesti nego što je ljudi koje Strašna Bolest stvarno ubije, možete proširiti definiciju 'Smrti od Strašne Bolesti' na 'bilo koju smrt unutar 30 dana od pozitivnog testa' i baš kao magijom imate potpunu pandemiju u rukama.
Kako bismo to ilustrirali, pretpostavimo da je nakon 12 mjeseci cirkulacije Strašne Bolesti, samo 7 ljudi na 100,000 30 zaraženih zapravo ubijeno od Strašne Bolesti – nije baš strašno. Malo preoblikujete i proširite definiciju 'Smrti od Strašne Bolesti' na nešto poput onoga što je CDC izvukao – "bilo koja smrt unutar XNUMX dana od pozitivnog testa na Strašnu Bolest". Budući da mnogo ljudi umire svaki dan, ako ih sve masovno testirate, neizbježno ćete 'otkriti' cijelu gomilu mrtvih ljudi koji su slučajno imali Strašnu Bolest kada su umrli, iako su ubijeni nečim potpuno nepovezanim poput raka ili prometne nesreće. Pogledajte koliku razliku to čini:
Država New York nudi klasičan primjer kako proširiti definiciju „smrti od strašne bolesti“ kako bi se stvorio privid jedinstvene super-duper strašne apokaliptične pandemije – samo pogledajte sljedeću prekrasnu otvorenu definiciju za „vjerojatnu“ smrt od Covida:
NAPOMENA OPREZA: Uvijek morate paziti da NIKAD, NIKAD, NIKAD – NIKAD!!! – javnosti ne objasnite kako ih provocirate jasnim, konciznim jezikom koji mogu razumjeti. Sljedeća nenametnuta pogreška ravnateljice javnog zdravstva Illinoisa, dr. Ngozi Ezike, iz 2020. godine, nešto je što vam brzo donosi kartu u jednom smjeru za Gulag – ona je zapravo sljedeće rekla na javnoj konferenciji za novinare (pogledajte ugrađeni video ispod):
„Dakle, definicija slučaja je vrlo pojednostavljena. To znači da je u trenutku smrti dijagnoza bila pozitivna na Covid. To znači da ako ste bili u hospiciju i već vam je dano nekoliko tjedana života, a zatim vam je također utvrđeno da imate Covid, to bi se računalo kao smrt od Covida. To znači da, tehnički čak i ako ste umrli od jasnog alternativnog uzroka, ali ste istovremeno imali Covid, to se i dalje navodi kao smrt od Covida.“
Naravno, postupila je ispravno koristeći tako divno široku definiciju za smrtne slučajeve od Covida, ali je glupo i nemarno pustila mačku iz vreće da cijeli svijet vidi. To je vrsta nepažljive pogreške koja može preko noći uništiti cijelu propagandnu kampanju. A ujedno i vrsta stvari koja može biti kraj karijere (ili još gore):
I-3. Izmislite potpuno novu definiciju
Ponekad jednostavno nije moguće sakriti uobičajeno shvaćanje nečega pukim igranjem s definicijom na marginama. U tom slučaju, možete poduzeti hrabar korak i potpuno redefinirati riječ, koncept ili kategoriju kako bi odgovarala vašim propagandnim potrebama. Samo imajte na umu da bi moglo biti malo teže uvjeriti ljude da je stara definicija plod njihove mašte.
Uzmimo CDC (da, puno ćemo citirati CDC; oni su ipak vodeća organizacija za zdravstvenu propagandu na svijetu), koji je više puta mijenjao definiciju 'cijepljenja' tijekom 6 godina:
Bočna: Gornji tweet nudi lekciju o potrebi kontrole odmetnutih zakonodavaca koji bi mogli pokušati izraziti neslaganje ili čak razotkriti vaše propagandne napore. Ne trebate dodatnu glavobolju suočavanja s jasnim dokazima vaše jezične izdaje koji se javnosti emitiraju iz Kongresa ili Parlamenta (ili još veću glavobolju protjerivanja u Sibir kao žrtvenog krivca za dopuštanje da se takvo što dogodi).
Ponekad se čak možete naći u zamci uobičajenog konverzacijskog značenja riječi, gdje one ističu nešto na što ne možete priuštiti da ljudi obraćaju pažnju. Ako se to dogodi, bit ćete prisiljeni provesti temeljnu promjenu same biti jezika. Ovo je svojevrsna nuklearna opcija za kada nešto ne možete sakriti ni na koji drugi način, a također si ne možete priuštiti da to ne sakrijete.Pazite!! Takav smion pothvat dolazi sa značajnim stupnjem poteškoća jer će mnogi ljudi biti skloni oduprijeti se takvoj otvorenoj i smjeloj promjeni jezika - slično kao što se mnogi neprosvijećeni Luditi opiru promjenama spolova.).
Na primjer, uzmite pojam „mirni prosvjed“:
Naravno, 'ograničeno' je subjektivan pojam čije su precizne konture loše definirane, što vam daje mnogo slobode da primijenite opis na gotovo sve, bez obzira na to koliko je primjena nekoherentna ili neprikladna, što dokazuje ovaj medijski izvještaj iz stvarnog života koji ne treba daljnji opis:
I-4. Kombiniranje kategorija
Ponekad jednostavno nije praktično ili izvedivo oblikovati podatke jednostavnom promjenom definicija. No, ne brinite – ako ne možete promijeniti definiciju, možete promijeniti samu podatkovnu točku ili kategoriju na koju su ljudi navikli da riječ ili fraza odnosi. Ljudi nisu osjetljivi na suptilne ili nijansirane razlike u kategorijama ili podatkovnim točkama, a mediji ionako većinu stvari korisno miješaju, što ovo čini jednostavnim i praktičnim trikom. Na primjer, možete pokušati:
- Kombiniranje različitih dobnih skupina:
Pretpostavimo da Slavno cjepivo uzrokuje da se hrpa djece pretvori u zombije. To je prilično loše za režim. (Što znači da biste trebali premjestiti nekoliko znanstvenika da rade u klimatskoj istraživačkoj stanici na Antarktici do kraja karijere. Bez čarapa.)
Prvo, ovo novo stanje uvijek morate nazivati „Sigurnom i učinkovitom transformacijom u zombija mesoždera“. Razlog za mesožderski dio je jednostavan: 'zombi mesožder' zvuči previše zastrašujuće, a obično 'zombi' djeluje kao da su zombiji u osnovi mrtvi - tj. dragocjena djeca su mrtva - ni jedno ni drugo nije dojam koji želite da ljudi ostave.Iako je malo vjerojatno da će se naš hipotetski primjer ovdje ostvariti u praksi, načelo je relevantno i primjenjivo u svakoj situaciji: uvijek morate nešto imenovati na način koji prenosi osjećaj kakav želite da ljudi ostave na dojmu.)
Drugo, budući da je stopa zombifikacije u dobnoj skupini od 12 do 17 godina toliko visoka da je to očito svakome tko pogleda podatke (donji grafikon), vjerojatno ćete se morati s time suočiti. Stoga, umjesto da podatke prikazujete podijeljene po dobi, gdje će ljudi odmah primijetiti porast zombifikacije djece, prikažite podatke kao kombiniranu dobnu skupinu koja je dovoljno velika da sakrije ili opere signal:
U biti, ono što radite jest da uzimate izraz "stopa zombifikacije nakon slavnog cjepiva", koji se može koristiti za označavanje različitih dobnih skupina, i odnosite ga na stopu svih dobnih skupina zajedno.
Sada nitko neće primijetiti da podaci pokazuju jasan rizik da će djeca biti pretvorena u mesožderne zombije zbog Slavnog cjepiva.
Ili obrnuto, pretpostavimo da mladi ne umiru od strašne bolesti dovoljno visokom stopom da bi uplašili mame, možete prikazati podatke o smrtnosti od strašne bolesti iz kombinirane dobne skupine od 0 do 50 godina koji stvaraju dojam da postoji toliko mnogo smrtnih slučajeva iz skupine koja... uključuje djeca:
- Kombiniranje različitih demografskih skupina:
Ista ideja kao i za dobne skupine; pretpostavimo da trebate spriječiti da građani shvate da je strašna bolest zapravo opasna samo za morbidno pretile ljude - što je loše:
- prvo zato što se tada neće bojati strašne bolesti
- drugo, zato što bi ljudi mogli početi preispitivati je li masnoća zdrava, što ne možete dopustiti jer bi mogli početi preispitivati narativ režima o 'pozitivnosti prema masnoći' i tko zna što još nakon toga.
Dakle, podatke o smrti od strašne bolesti trebali biste prikazati koristeći kombiniranu kategoriju koja pokriva sve vrste identiteta težine:
- Kombiniranje različitih vremenskih razdoblja
Pretpostavimo da primijetite da se broj smrtnih slučajeva od Strašne Bolesti smanjuje iz mjeseca u mjesec – što može biti katastrofalno za planove režima koji zahtijevaju od ljudi da vjeruju da je Pandemija Strašne Bolesti u punom opticaju još nekoliko mjeseci. Ako ljudi shvate da Strašna Bolest jenjava, pa, to je puno izgubljene prilike da se kriza Strašne Bolesti iskoristi kao sredstvo za provođenje društvene transformacije kako bi se konsolidirala i učvrstila moć režima.
Dakle, umjesto prikazivanja podataka o smrtnosti po mjesecima, kombinirajte sva tri mjeseca u novu kategoriju „mjesečni prosjek tijekom tri mjeseca“ koja će prikriti smanjenje od siječnja do ožujka, ilustrirano u nastavku:
- Kombiniranje različitih geografskih jurisdikcija
Pretpostavimo da postoji odmetnuta država unutar zemlje koja stvara probleme režimu koji ne slijedi smjernice režima za suočavanje sa strašnom bolešću, koju ćemo nazvati Smrtonosni Santistan. Ako pokažu bolje ili čak jednake rezultate ostatku zemlje gdje su dobri građani i slijede smjernice režima, to bi bilo prilično loše. Pretpostavimo nadalje da postoji grad ili okrug unutar ove loše države koji je okrug lojalnog režima koji slijedi sve smjernice režima, ali čija je stopa smrtnosti puno veća od ostatka Smrtonosnog Santistana. Što je jako, jako loše. Rješenje? Možete predstaviti podatke iz cijele države kako ljudi ne bi mogli reći da lojalni okrug koji slijedi smjernice režima ima stopu smrtnosti 10 puta veću od ostatka države. Postoji čak i dodatna pogodnost: možete ukazati na cijelu državu Smrtonosni Santistan kao neuspjeh jer će okrug lojalnog režima učiniti da cijela država izgleda puno gore!!
Spajanje svih gradova i okruga u nelojalnoj državi kako bi se sakrili problemi jedinstveni za gradove lojalne režimu jedna je od uobičajenih propagandnih taktika koje se koriste za pokušaj skrivanja neugodnih informacija poput znatno viših stopa kriminala u gradovima lojalnim režimu u usporedbi s gradovima koje kontrolira zla opozicija.
(Sidebar: Visoke stope kriminala su naravno dobra stvar, to je namjeran izbor režima – visoke stope kriminala su korisne za režim jer nestabilnost čini ljude spremnijima prihvatiti tiransku vladu kao rješenje.)
Kao ilustraciju, evo briljantnog primjera gaslightinga jednog od glavnih medijskih glasnogovornika režima:
Pogledajte podnaslov u grimiznoj kutiji – vidite kako vješto dodiruju crveno države za visoke stope kriminala koje su sve u plavim gradovima unutar crvenih država, ali ne i u ostatku države gdje je uprava „crvena“? Upravo tako.
- Kombiniranje različitih vrsta učinka ili fenomena. Na primjer, ako postoji porast određene podvrste bolesnog stanja - poput alarmantnog porasta rijetkih karcinoma nakon uvođenja cjepiva Glorious, što bi ljude moglo navesti da preispitaju službenu naraciju režima da je cjepivo Glorious najsigurniji entitet ikada stvoren ili otkriven u univerzalnoj povijesti - možete upotrijebiti opću kategoriju raka - koja je 1,000 puta veća - kako biste sakrili signal.
Drugi način razmišljanja o kombiniranju kategorija jest da nikada ne dajete specifične podatke za različite skupine ili podskupove, nešto što je savršeno izvedeno kada je Covid udario. Razmotrite sljedeće rezultate ankete, koji prikazuju udio smrtnih slučajeva od Covida za svaku dobnu skupinu usporedno s postotkom svake dobne skupine koji su bili zabrinuti da će ih Covid ubiti. (Plave trake prikazuju postotak svake dobne skupine koji su bili zabrinuti da će ih ubiti Covid, zelene trake prikazuju postotak ukupnog broja smrtnih slučajeva od Covida koji su bili u svakoj dobnoj skupini.)
Da su ljudi razumjeli koliki je njihov stvarni rizik od smrti, plave trake trebale bi biti barem blizu zelenih traka. Kada su plave trake dramatično veće, to je rezultat brutalno učinkovite propagande kombiniranjem svih dobnih skupina u jednu kategoriju bez ikakvog razlikovanja:
Zaista nevjerojatan uspjeh!!
I-5. Podijeljene kategorije
Ponekad ćete morati razdvojiti kategoriju umjesto da je kombinirate s drugom. Samo obrnite gore navedeni okvir za kombiniranje kategorija.
Ovaj uredan mali manevar posebno je koristan kada trebate nešto spustiti ispod praga statističke značajnosti.
Budući da je statistička značajnost prilično važan koncept u podacima i znanosti, dobro je objasniti kako to funkcionira.
Statistička značajnost, kako se koristi u konvencionalnom medicinskom akademskom/znanstvenom jeziku, u osnovi znači da je vjerojatnost nečega što nije slučajna posljedica manja od 5%.
If baciš novčić 10 puta, vjerojatnost da ćete dobiti 7 glava zbog slučajnosti iznosi 11.72% – NIJE statistički značajno. Ako bacite novčić 100 puta, vjerojatnost da ćete dobiti 70 glava zbog slučajnosti iznosi minimalnih 0.0023% – VRLO statistički značajno (jer je to puno manje od 5%) – što znači da se to ne može razumno pripisati slučajnosti, već je nešto specifično (poput varanja) uzrokovalo da se novčić okrene za 70% glava.
Zašto je to tako? Da biste dobili 7/10, potrebna su vam samo dva dodatna bacanja novčića – i to u nizu. Mala odstupanja poput ovog lako se mogu dogoditi nasumično. Međutim, da biste dobili 70/100, potrebno je 20 dodatnih bacanja novčića – šanse da dobijete *20* dodatnih bacanja novčića od ukupno samo 100 slučajnim ishodom su zanemarive. Dakle, ako vidimo 70 glava od 100 bacanja, možemo pretpostaviti da se događa neka vrsta varanja, jer je vrlo malo vjerojatno da će se to dogoditi slučajnim ishodom.
To možete iskoristiti u svoju korist kako biste podijelili i osvojili statistički značajan signal – kategoriju u kojoj postoji statistički značajan signal za nešto protiv doktrine režima možete podijeliti u manje kategorije kako biste signal iz '70/100' razbili na skupinu '7/10' koje pojedinačno nisu statistički značajne.
Dakle, ako na primjer postoji signal da ima više smrtnih slučajeva na 100 tisuća godišnje nakon Čudesne slavne kampanje cijepljenja, možete objaviti podatke o smrtnim slučajevima raščlanjene po dobnim skupinama gdje nijedna dobna skupina neće pokazati statistički značajan porast smrtnih slučajeva (i možete tvrditi da je to vjerojatno preostala višak smrti od 'Dugo strašne bolesti' zbog komplikacija uzrokovanih dobivanjem strašne bolesti):
Napomena za oprez: Ovu posebnu taktiku idealno bi bilo kombinirati s nečim drugim; inače bi ljudi mogli obrnutim inženjeringom raščlambe izvesti jednostavnu aritmetiku kako bi zbrojili sve dobne skupine. Zato obavezno dodajte i druge zbunjujuće trikove.
I-6. Preraspodjele / Precrtavanje kategorija
Prefinjenija alternativa izravnom kombiniranju kategorija je njihova preraspodjelu – takoreći, ponovno povlačenje granica. To se može učiniti korištenjem bilo koje karakteristike po kojoj se kategorije razlikuju.
Za ilustraciju, vraćajući se na naš primjer zle nelojalne države Smrtonosnog Santistana, umjesto kombiniranja cijele države u jednu državnu statistiku, možete potajno precrtati geografske granice okruga unutar države u svrhu podataka o strašnim bolestima poput ovog - pogledajte što se događa kada promijenimo granice okruga u zelene linije:
Bilješka: To ne znači da morate doslovno precrtavati županije iz političkih i drugih razloga poput biračkih jedinica; sve što radite je korištenje različitih granica isključivo u svrhu statistike strašnih bolesti. (Međutim, stanovništvo će pretpostaviti da mislite na stvarne županije koje postoje i stoga neće shvatiti da ste ih prevarili. To se s razlogom zove propaganda.)
I-7. Definicije fluida
Postoje slučajevi kada imate paradoksalnu potrebu koristiti određenu definiciju za jednu stvar, ali istovremeno morate izbjegavati tu određenu definiciju za nešto drugo. U takvim slučajevima morate se ponašati kao rječnik – rječnici obično imaju više različitih definicija za jednu riječ, a vi možete učiniti isto.
Na primjer, riječ 'žena' ponekad se definira kao 'odrasla osoba koja posjeduje ženske anatomske i genetske karakteristike', kao na primjer kada se raspravlja o pravu žene na izbor; a ponekad se definira kao 'osoba koja se identificira kao žena', kao na primjer u kontekstu organiziranog sporta.
Odjeljak II – Prikupljanje podataka
Još bolje od korištenja prilagodljivih definicija je izbjegavanje situacija koje uopće zahtijevaju promjenu definicije.
Najbolji način za sprječavanje takvih problema jest prikupljati podatke na način koji izbjegava stvaranje potencijalnih glavobolja, primjenom jedne ili više sljedećih provjerenih metoda za korumpirano manipuliranje prikupljanjem, organizacijom i prezentacijom podataka.
II-1. Nemojte dijagnosticirati ili identificirati nešto
Ako pacijent dođe s višestrukim neurološkim deficitima nakon uzimanja cjepiva Glorious i bude poslan kući s receptom za Xanax za svoju „anksioznost“, to uopće neće generirati dijagnozu neurološkog deficita ni u jednoj bazi podataka. Nepostojanje dijagnoze stanja koje je moglo biti uzrokovano cjepivom Glorious – ili dijagnostičkog koda u nekoj velikoj vladinoj ili osiguravajućoj bazi podataka – znači da ćete morati upotrijebiti definicijsku spretnost kako biste prikrili postojanje dijagnosticiranih ozljeda povezanih s cjepivom Glorious. Stoga biste trebali osigurati da će osobe odgovorne za dijagnosticiranje ili identificiranje problematičnih ili kontradiktornih podataka/zapažanja o savršeno sigurnom i učinkovitom cjepivu Glorious to izbjeći.
Ovdje vrijedi naglasiti da pacijenti lako podlegnu namjeri vlastitih liječnika da je 'sve u njihovoj glavi', čak i kada znaju da imaju ozbiljne, životno važne medicinske ozljede koje ih ostavljaju onesposobljenima i potpuno nesposobnima za funkcioniranje. koje svakodnevno doživljavaju.
Ilustrirajmo to sljedećim hipotetskim scenarijem:
Dužnosnici režima to vide u području pod kontrolom vlade propaganda Uspostavljena je baza podataka za nadzor sigurnosti cjepiva Glorious –
– postoji signal za VAMP sindrom (Vprihvatljiv Apovezani Metamorfološki Puvjeti fenomena:
Pacijent dolazi u liječničku ordinaciju s naglim, akutnim početkom Renfieldov sindrom (žeđ za krvlju), ekstremna fotosenzitivnost, izražena makrodoncija, i teški kontaktni dermatitis na srebro koji je sve započeo unutar nekoliko sati nakon cijepljenja cjepivom Glorious. Ovo je očiti slučaj nuspojave VAMP sindroma - pacijentova prezentacija odgovara dijagnostičkim kriterijima za potpuni vampirizam, a stanje je uzrokovano cjepivom Glorious (budući da vi, liječnik, možete sa sigurnošću isključiti bilo koji drugi uzrok, plus neposrednost pojave VAMP simptoma nakon cijepljenja prilično je očit pokazatelj da je cjepivo Glorious uzrokovalo simptome).
Iako pacijent može vidjeti da očito nije u pravu – osjeća neodoljivu iskušenja da vam zgnječi pulsirajuću jugularnu venu, ne može podnijeti biti ispred prozora osim ako rolete nisu potpuno zatvorene, slučajno je odgrizao nekoliko komadića jezika svojim novoizgrađenim ekstra dugim i oštrim prednjim zubima, a koža mu se počinje ljuštiti ako dodirne srebrne obiteljske nasljedne predmete – pa što?? Pacijentu i dalje možete reći: „Ovo je u tvojoj glavi“ i poslati ga kući s receptom za Xanax (i možda vrećicom ili dvije 0-negativne krvi ako osjetite da se pacijent možda neće moći dugo kontrolirati i ne želite da mu vaša jugularna vena osigurava ručak). I pacijent će to zapravo jednostavno prihvatiti i otići kući bez puno borbe.
Time se u potpunosti izbjegava generiranje bilo kakvog dijagnostičkog zapisa VAMP sindroma, tako da se ništa ne pojavljuje ni u jednoj bazi podataka.
Iznenadili biste se koliko je liječnika toliko poslušnih da će sami sebe uvjeriti da je krznena žena s repom koji je izrastao niotkuda sat vremena nakon što je primila slavno cjepivo nema nikakve veze sa slavnim cjepivom.
(bilješke: Ozbiljno, važno je smisliti privlačne akronime ili nazive za stvari koji prenose dojam kako želite da ljudi gledaju na tu stvar, stoga nemojte koristiti ovaj primjer u stvarnom životu, jer on govori da ne shvaćate ozbiljno sigurnosni nadzor i povećava vjerojatnost da će ljudi povjerovati da pokušavate sakriti stvarne sigurnosne probleme s cjepivom Glorious.)
II-2. Pretjerana dijagnoza ili prevelika identifikacija nečega
Suprotno tome, ako trebate od nečega napraviti više nego što je lako dostupno, jednostavno obrnite korak 1. Na primjer, ako želite da se ljudi više boje strašne bolesti, možete uvesti režim masovnog testiranja kako biste povećali broj 'potvrđenih' slučajeva strašne bolesti. Također, pazite da koristite testove koji će vratiti vrlo visoke stope pozitivnih rezultata, bez obzira jesu li istiniti ili ne.
Povećanjem nadzora ili testiranja na nešto možete stvoriti privid sve većeg broja onoga na što testirate ili barem održati fasadu da to još uvijek postoji. Razmotrite sljedeću ilustraciju iz dobrih starih SAD-a – na gornjem grafikonu možete vidjeti da je, kako je broj dnevnih testova na Covid rastao, istovremeno postotak pozitivnih testova pao za više od 75% (donji grafikon). Ono što je to uspjelo učiniti jest održati broj slučajeva relativno visokim (srednji grafikon), pa čak i dok je postotak pozitivnih testova pao za >75%, broj novih slučajeva smanjio se samo za oko 25% tijekom istog razdoblja.
Besmisleno povećanje sirovog broja slučajeva, koje je u potpunosti bilo posljedica većeg testiranja, ipak je rezultiralo naslovima poput ovog sjajnog NBC-jevog paničnog pornografskog članka objavljenog 11. lipnja 2020.:
Zapamtiti: Nađeš ono što tražiš i nađeš više onoga što tražiš više.
II-3. Ne prijavljivati što je dijagnosticirano ili identificirano
Ponekad nije moguće izbjeći dijagnosticiranje ili identificiranje nečega što je najbolje neotkriti. U takvom slučaju, barem možete osigurati da ono što je opaženo nije uključeno u službena izvješća ili podatke:
Izvor: https://www.nytimes.com/2022/02/20/health/Covid-cdc-data.html
Na individualnijoj razini, trebali biste izdati smjernice liječnicima, medicinskom osoblju i administrativnom osoblju na terenu da NE dijagnosticiraju stvari koje ne želite da se pojave u skupovima podataka. Ne ustručavajte se koristiti financijske poticaje kako biste zasladili novac lojalnim liječnicima koji su u skladu s režimom. Nemojte biti škrti – prevencija je gotovo uvijek jeftinija (i manje stresna) od rješavanja problema nakon što su već nastali.
Čak i u onim rijetkim slučajevima kada liječnik ne može izbjeći dijagnosticiranje pacijenta s teškim stanjem koje se dogodilo odmah nakon uzimanja cjepiva Glorious, liječnik i dalje može paziti da ne prijavi štetni događaj bilo kojoj bazi podataka o ozljedama uzrokovanim cjepivom Glorious.
Alternativno, ako režimska baza podataka za dokumentiranje ozljeda od cjepiva Glorious i dalje sadrži previše problematičnih izvješća u kojima se sumnja u njegovu sigurnost, postoje dvije stvari koje morate učiniti.
Prvo je ostaviti nekoliko administratora baza podataka duž somalijske obale gdje se pirati zadržavaju kako bi se ostali sabrali i prestali dopuštati da toliko izvješća prolazi. Plaćate ih da obave posao, a to je održavanje javne percepcije da je Glorious Vaccine najsigurniji lijek ikad izumljen; neuspjeh nije prihvatljiv.
Drugo je da se problematična izvješća u bazi podataka NE objavljuju javno. CDC je pokušao sve što je mogao, ali ih je na kraju porazio odmetnuti sudac (što naglašava potrebu za kontrolom i nad pravosuđem):
II-4. Ne dopustite istraživanje fenomena ako bi nalazi mogli uzrokovati probleme
Druga strana izjave "Naći ćeš što tražiš" jest da "nećeš naći što ne tražiš", stoga se pobrinite da nitko ne traži potencijalne signale nečega što bi moglo biti problematično za narativ režima. Ako, recimo, režim 'slučajno' oslobodi kugu u nekom gradu trećeg svijeta, ne možete imati dosadne teoretičare zavjere na društvenim mrežama koji će otkriti što se dogodilo, stoga je najbolje da se pobrinete da nitko ne provodi obdukcije ili testira bolesne osobe.
CDC nudi još jedan primjer dobrog preventivnog strateškog razmišljanja kako bi se spriječio ulazak podataka potencijalno štetnih za režim:
CDC vrlo pametno još nije naručio niti jednu obdukciju tisuća i tisuća smrtnih slučajeva prijavljenih u CDC-ovoj vlastitoj bazi podataka za praćenje sigurnosti cjepiva VAERS.Sjećate li se iz Odjeljka I dijela o dodavanju apsurdnih uvjeta definicijama? Ako se ne sjećate, najbolje je da pregledate gradivo kako biste ga imali nadohvat ruke.)
II-5. Prvo objavite samo dio podataka
Često, jednostavnim objavljivanjem jednog dijela podataka i izostavljanjem drugog dijela za kasnije, možete stvoriti lažnu priču koja će se ukorijeniti. Dakle, kada konačno objavite ostatak podataka, neće biti važno što oni proturječe osnovi onoga što je sada postala prihvaćena dogma.
Na primjer, ako trebate prikazati Strašnu Bolest kao rašireniju nego što zapravo jest, mogli biste slijediti primjer virginijskih propagandista i neko vrijeme zadržati neke od negativnih rezultata testova kako biste povećali postotak pozitivnih rezultata testova - što stvara dojam da je više ljudi oboljelo od Strašne Bolesti:
Izvor: https://www.wavy.com/news/health/coronavirus/virginia-june-12-Covid-19-update-virginias-percent-of-positive-tests-drops-to-8-after-backlog-of-43k-negative-tests-added/
Drugi scenarij u kojem možete s velikim učinkom iskoristiti tehniku djelomičnog objavljivanja podataka jest onaj u kojem se nađete prisiljeni objaviti podatke iz bilo kojeg razloga koji će režim prikazati jako loše (to se događa). Dakle, želite odgoditi objavljivanje stvarno štetnih stvari što je dulje moguće - ako čekate dovoljno dugo, na kraju će prestati biti relevantne. Također, ako sve odjednom bacite, faktor šoka bit će ogroman i imat ćete veliki nered na rukama. Međutim, ako objavljujete informacije kap-kap-kap, onda će do trenutka kada se skandalozni dijelovi objave, faktor šoka "wow" već odavno nestati i ljudi više neće obraćati toliko pažnje. Ovu taktiku pokušala je FDA, iako ju je uglavnom osujetio odmetnuti sudac (naglašavajući kritičnu potrebu za sudskom kontrolom kako bi se spriječilo da odmetnuti suci postanu odmetnuti prema režimu):
Kada postoje izvori koji generiraju podatke koji nisu u skladu s narativom režima (to će se dogoditi s vremena na vrijeme unatoč vašim najboljim naporima), jednostavno ih diskreditirajte kao propagandu ili nešto drugo nevjerodostojno i opasno, poput ruskih botova. (Kao opće pravilo, uvijek možete u krajnjem slučaju kriviti ili pripisati bilo koju nezgodnu informaciju „ruskim dezinformacijama“.)
Dokaz A za ovu taktiku bila bi baza podataka VAERS-a koju vodi CDC. Kada je VAERS pokazao potpuno sulude brojke ozljeda uzrokovanih cjepivom protiv Covida –
– cijeli aparat znanstvenog establišmenta jednostavno je označio VAERS kao teoriju zavjere koja se koristi za širenje opasnih dezinformacija:
Međutim, ako ti podaci dolaze iz režimskih skupova podataka koje je preteško jednostavno odbaciti kao neznanstveno smeće (da, događa se), onda prestanite ih objavljivati i umjesto toga ih diskreditiraju kao loše konstruirane i prepune fatalnih grešaka.
Za ilustraciju ovog načela možemo koristiti podatke UKHSA-e. Nakon što je učinkovitost sirovog cjepiva pala znatno u negativni teritorij za gotovo sve dobne skupine (budući da su cijepljene osobe imale VEĆI rizik od zaraze Covidom u usporedbi s necijepljenim osobama), UKHSA je jednostavno prestala objavljivati tjedne podatke o učinkovitosti cjepiva:
UKHSA također nudi opomenu o tome što se događa kada predugo čekate s isključivanjem problematičnih skupova podataka:
Ne možete imati ovakve naslove svaki tjedan!! Trebali su ukinuti ovaj skup podataka puno prije nego što su cijepljeni počeli više obolijevati od Covida od necijepljenih. Ovo je nenasilna pogreška, ona vrsta idiotske pogreške zbog koje doslovno padaju glave. Zašto su, pobogu, čekali da učinkovitost *pojačivača* za 80-godišnjake postane negativna???? Netko u UKHSA-i nije pročitao ovu knjigu neko vrijeme, kome bi očito dobro došla mala recenzija...
Neki propagandisti mogu oklijevati biti otvoreno licemjerni jer se osjećaju razotkriveno otvorenim postuliranjem dvaju nepomirljivih standarda koje čak i neki obični seljaci mogu primijetiti. Međutim, morate se boriti protiv tog poriva. Shvatite da korištenje dvostrukih standarda eksponencijalno povećava vaše mogućnosti kada je u pitanju stvaranje teza i stavova za gaslighting javnosti.
To se posebno odnosi na anegdote. Anegdote koje podupiru govorne točke režima, posebno one iz izvora koje je odobrio režim, trebale bi se tretirati kao najviši oblik dokaza; dok se anegdote iz heretičkih ili neodobrenih izvora koje proturječe režimskoj propagandi moraju osuditi kao puke anegdote bez dokazne vrijednosti koje uopće ne znače ništa.
Dakle, anegdote od liječnika poslušnih režimu i lojalnih građana Strašne Bolesti koji ubijaju i sakate ljude neoborivi su dokazi, ali anegdote o ozljedama ili smrtima zbog Slavnog Cjepiva nisu ništa više od slučajne slučajnosti, ako ne i potpune izmišljotine, koje promoviraju podli šarlatani kako bi oklevetali režim i ugrozili sve dobre ljude svugdje koji samo žele ostati živi i zdravi:
Otvorena primjena dvostrukih standarda također ima dodatnu ključnu prednost uvjetovanja stanovništva da je pravi standard za određivanje pouzdanosti podataka ili informacija jednostavno ono što režim kaže.
II-8. Oštetite podatke kako biste zaštitili ili ojačali svoju naraciju
Ponekad je najlakša taktika za izbjegavanje problematičnih podataka jednostavno izmišljanje lažnih podataka. Možete nešto izmisliti od čiste tkanine. Ili možete primijeniti nijansiraniji pristup i iskvariti podatke uvođenjem suptilnih nedostataka ili pristranosti koje je prosječnoj osobi teže primijetiti. Postoje neograničeni načini za izmišljanje ili krivotvorenje podataka, previše ih je da bi se ovdje nabrojali. Samo pazite da krivotvorite podatke na način koji se ne može lako otkriti ili reverzno rekonstruirati.
Na primjer, vraćajući se na našu prethodnu hipotetsku situaciju u kojoj vam je potrebno da stanovništvo vjeruje da postoji mnogo više slučajeva Strašne Bolesti nego što ih zapravo ima, drugi način na koji se Strašna Bolest može prikazati kao rasprostranjenija jest kombiniranje broja ljudi koji su trenutno bolesni s brojem ljudi koji su se već oporavili. CDC je zapravo učinio upravo to kada su kombinirali testove na antitijela (koji mjere broj ljudi koji su se već oporavili od Covida) s PCR testovima (koji mjere broj trenutno bolesnih ljudi) u jednu metriku „pozitivnog rezultata Covid testa“, lukavo uključujući sve koji su se već oporavili kao TRENUTNO bolesne:
Izvor: https://fox4kc.com/tracking-coronavirus/cdc-and-11-states-acknowledge-mixing-results-of-viral-and-antibody-tests/
Obratite pažnju na podcrtane rečenice iznad, one su prilično otkrivajuće.
Zelenom podcrtanom rečenicom – „CDC-ova metoda stvara dojam da SAD imaju veći kapacitet za testiranje nego što to stvarno jest„– primijetite kako je CDC briljantno uspio izvući više propagandnih kolačića iz ovog jednog manevra. Ne samo da su stvorili fatamorganu o znatno većim stopama aktivno zaraženih ljudi; stvorili su i fatamorganu da vlada ima puno veći kapacitet za testiranje ljudi na virus nego što ga je vlada zapravo posjedovala. (Dobro je razmetati se primjerima vladine kompetencije s obzirom na to da je legendarna reputacija vlade zbog zapanjujuće nesposobnosti jedna od najozloglašenijih i najtežih koncepcija za osporavanje koje ljudi imaju o vladi.) Oštrouman propagandist uvijek traži načine da iskoristi dodatne kutove za stjecanje prednosti umjesto da bude zadovoljan što je korištena propagandna taktika postigla svoj primarni cilj.“
Crvenom podcrtana rečenica – „Brojke mogu stvoriti dojam da države imaju dovoljno kapaciteta za testiranje i da su spremne ukinuti ograničenja, iako to možda nije slučaj“ (i zapravo posljednja dva odlomka) – nude mudru lekciju o presjecanju potencijalnih trnja u korijenu. Uvijek – uvijek!! – morate biti oprezni kako biste spriječili *bilo kakve* potencijalne implikacije ili brze interpretacije informacija koje, iako općenito podržavaju režim, također sadrže nešto što se može iskriviti kako bi se potkopali neki drugi aspekt službene režimske naracije. U osnovi, možete imati svoj kolač I pojesti ga! Cijenimo ovdje kako citirani režimski znanstvenik vješto uspijeva istovremeno (1) izraziti odobravanje povećanih kapaciteta za testiranje kao mjeru izvanredne kompetencije režima; (2) svaliti krivnju za [namjernu] „nesreću“ na disidentsku političku stranku; i (3) upozorava da iako država radi tako sjajan posao čineći testiranje široko dostupnim, to ne znači da je sigurno ponovno otvoriti! Zapamtite, postoji pandemija koju treba održavati, što ovaj režimski znanstvenik vješto i čini. (Obavezno obilato nagradite znanstvenike režima za izvanredan rad poput ovog. To će potaknuti ostale da poboljšaju svoje vještine i dobro je za moral.)
Također imajte na umu da su mediji ključni saveznik režima bez kojeg nećete uspjeti. Stoga učinite što morate kako biste održali ugodne odnose – nemojte ovdje početi štedjeti.
II-9. Izbrišite problematične podatke
Da. Kao što Bleach Grize Hillaryne e-mailove. Dobro je s vremena na vrijeme očistiti baze podataka od podataka koji nisu u skladu s narativima ili stavovima režima; inače bi se mogli akumulirati u uočljiv trend koji bi mogli primijetiti režimski disidenti ili širitelji dezinformacija.
Dakle, ako na primjer baza podataka o sigurnosti cjepiva Glorious sadrži previše izvješća, jednostavno ih izbrišite, kao što to čini CDC, kao što je prikazano u donjem grafikonu koji prikazuje broj problematičnih VAERS izvješća koje CDC briše svaki tjedan:
U ovom slučaju primijetite da su CDC-ovi VAERS radnici većinu vremena neučinkoviti – ne možete dopustiti da ključno osoblje bude bezbrižno. Cijeli ovaj grafikon trebao bi prikazivati stupce do vrha – nema valjanog razloga zašto nisu mogli izbrisati mnogo VAERS izvješća u kolovozu 2021. kao što su to učinili tijekom travnja i svibnja 2022. Ako morate zaposliti dodatno osoblje za rješavanje brisanja izvješća, učinite to.
Također, zašto su ti lijenčine uopće dopustile da se toliko izvješća nagomila?? U takvoj bazi podataka ne bi trebalo biti dovoljno izvješća, jer bi onda bilo potrebno tjedno masovno čišćenje tih izvješća.
Možda najvažnija lekcija cijele ove knjige je sljedeća: Dosadne, smiješne, zamorne logističke sitnice širenja i održavanja propagande jednako su važne kao i velika laž ili zapanjujuća lingvistička gimnastika.
Možda ćete morati biti kreativni kako biste smislili opravdanje ili objašnjenje za ovo ako ljudi shvate da nedostaju podaci, stoga svakako unaprijed pripremite teme za razgovor za svaki slučaj.
Još jedan sjajan primjer podmuklog brisanja podataka u akciji je sljedeće briljantno brisanje koje je poduzela australska vlada kako bi uklonila nezgodne klimatske podatke koji pokazuju toplinske rekorde koji su se dogodili prije previše godina da bi se mogli pripisati ljudskim emisijama ugljika:
Nažalost, uhvaćeni su, što je ponekad neizbježno kada pokušavate izbrisati nešto stvarno značajno i uočljivo. Zato je nužno imati sustav Gulag spreman i spreman danonoćno kako bi se u trenu nosio s iznenadnim porastom broja novih zatvorenika (poput australskih karantenskih logora).
II-10. Stvorite lažne podatke koji kao da opovrgavaju vašu vlastitu priču kako biste prevarili i diskreditirali opoziciju
Kada se suočite s upornom informacijskom prijetnjom koja nagriza vaše propagandne napore, ovo je briljantno lukava taktika da ih se liši autoriteta, kredibiliteta i utjecaja. Jednostavno iznesite lažne podatke koji površno izgledaju kao da opovrgavaju narativ režima, ali se lako mogu opovrgnuti. Kukavički neprijatelji države nesumnjivo će se uhvatiti za ove lažne informacije ili podatke i stoga će biti diskreditirani kada pokažete da su nasjeli na sada očito smiješne tvrdnje.
Kao što je ono što je vojska učinila sa svojom vlastitom internom bazom podataka svih medicinskih stanja za cijelu vojsku pod nazivom DMED. Namjerno su je posijali lažnim podacima koji su izgledali kao potpuni OMG!!!!!!!! trenutak koji je pokazivao nesveti masivan porast svih vrsta medicinskih stanja poput raka, gubitka trudnoće i drugih povezanih sa svetim cjepivima protiv Covida. Zatim, kada je nekoliko herojskih vojnih liječnika pronašlo DMED podatke, nasjeli su na udicu i potopili... što je uništilo cijelu priču. (Za potpunu detaljnu vremensku liniju i objašnjenje ovoga, vidi ovdje.)
Velik dio javne percepcije znanosti ili podataka svodi se na vizualnu prezentaciju znanosti ili podataka - dobar mem ili slika mogu učinkovito komunicirati potpuno lažne podatke na način koji ljude ostavlja s uvjerenjem da su lažni podaci apsolutno 100% istiniti.
Na primjer, ako želite prikazati da su stope i težina miokarditisa uzrokovanog Strašnom Bolešću dramatično gore od stope i težine miokarditisa uzrokovanog Slavnim Cjepivom iako je upravo suprotno istinito, mogli biste stvoriti snažnu sliku poput ove:
Sada će ljudi instinktivno povezivati "Strašnu bolest miokarditisa" s masivnom apokalipsom gljive nasuprot miokarditisu od Slavnog cjepiva kao sitnoj, ničemu ne vidljivoj na grafikonu.
II-12. Izradite vizualizacije podataka koje krivo prikazuju podatke
Ponekad ne možete a da ne objavite podatke koji su stvarno, stvarno loši (za režim ili znanost™️). Ali srećom po vas, većina ljudi (i akademika) su površni idioti koji su previše lijeni da čitaju riječi ispisane pored grafikona ili grafa. Dakle, možete lukavo prikazati podatke u shemi vizualizacije koja iskrivljuje ili skriva ono što podaci govore.
Ilustrirajmo to primjerom iz najvećeg znanstvenog časopisa Science™️ – Lanceta, Lancetaobjavili su studiju u kojoj se procjenjuje broj smrtnih slučajeva uzrokovanih ekstremnom hladnoćom i ekstremnom vrućinom diljem svijeta svake godine. Budući da vlade diljem svijeta žele održati fikciju o globalnom zatopljenju kao smrtnoj opasnosti za čovječanstvo, morale su pokazati da smrtni slučajevi uzrokovani vrućinom nadmašuju smrtne slučajeve uzrokovane hladnoćom. Barem su morali biti jednaki. Stoga, kada je Lanceta otkriveno je da je broj umrlih od hladnoće veći od broja umrlih od vrućine s razlikom 10 prema 1 (doslovno), morali su smisliti način kako stvoriti grafikon koji prikriva tu neugodnu malu činjenicu. Što je rezultiralo grafikonom ispod s lijeve strane:
Plave trake pokazuju smrtne slučajeve od hladnoće, crvene trake pokazuju smrtne slučajeve od vrućine. Što je traka veća, to je više smrtnih slučajeva. Stoga su morali napraviti crvene trake jednake veličine plavih traka. Stoga su upotrijebili mali lukav trik - ako pogledate ljubičasto podcrtane brojeve koji veličinu trake prevode u određeni broj smrtnih slučajeva, vidjet ćete da za plave trake (smrti od hladnoće) svaki centimetar trake predstavlja 50 smrtnih slučajeva, ali za crvene trake (smrti od topline) svaki centimetar trake predstavlja samo 10 smrtnih slučajeva. Dakle, traka iste veličine predstavlja 5 puta veći broj smrtnih slučajeva od hladnoće nego od topline, iako izgledaju isto. Ali ljudi ne obraćaju pažnju i samo će reći: "Oh, izgledaju slično, pa mora postojati otprilike jednak omjer smrtnih slučajeva od topline i hladnoće." (I čak su pokušali ubaciti ogroman interval na kraju gdje posljednji centimetar crvenih traka predstavlja 210 smrtnih slučajeva umjesto samo 10 (narančasta strelica).)
Da su stvorili pošten grafikon koji koristi istu ljestvicu i za smrti od hladnoće i za smrti od vrućine, izgledao bi kao grafikon s desne strane. Stvar je u tome što jedan pogled na taj grafikon daje jasan dojam da je ekstremna hladnoća puno veća prijetnja od ekstremne vrućine, što bi moglo dovesti do nekih neugodnih pitanja o tome bi li možda malo globalnog zatopljenja zapravo bilo korisno za čovječanstvo.
bilješke: Kada koristite ovu taktiku, pokušajte biti suptilniji i diskretniji nego kod Lancet-a, gdje je čak i laiku bilo vrlo lako uočiti trik.
Namještanje ZNANOSTI
"U tu svrhu, Lysenko je počeo „educirati“ sovjetske usjeve da klijaju u različito doba godine tako što ih je namakao u ledenoj vodi, između ostalog. Zatim je tvrdio da će buduće generacije usjeva pamtiti te znakove iz okoliša i, čak i ako se same ne tretiraju, naslijediti korisne osobine."1
Namještanje znanosti nije ništa novo. Srećom za propagandista, znanost je vrlo lako manipulirati po volji ako ste vi režim. Samo pogledajte postignuća Trofima Lysenka kada je imao podršku druga Staljina. Sljedeći odjeljci detaljno će opisati što trebate učiniti kako biste uspješno namjestili znanost kako biste podržali narativ i ciljeve režima.
Savršen primjer usklađenog i učinkovitog poduhvata namještanja znanosti je dobro podmazan propagandni stroj Big Pharme. Grupa odmetnutih znanstvenika urotila se kako bi precizno artikulirala kako Big Pharma kontrolira i manipulira znanošću i podacima po svojoj volji:
Očito je činjenica da ovaj članak je još uvijek javno dostupan je zapanjujući neuspjeh režimske cenzorske vlasti. U zemlji s funkcionalnom vladom, svi autori takvog smjelog napada na režim (i cenzori koji nisu uspjeli spriječiti njegovo objavljivanje i/ili ga nisu uklonili) bili bi deportirani na Sjeverni pol, jučer.
SidebarOvi autori doista točno opisuju kako kvarimo znanost kako bi se uklopila u agendu režima. Članci poput ovih, iako se očito ne smiju javno širiti, sasvim su prihvatljivi za širenje među režimskim propagandistima kako bi bolje razumjeli kako učinkovito širiti propagandu..
Također je važno napomenuti da će farmaceutske tvrtke – „velike farmaceutske tvrtke“ – obično biti u skladu s režimom, ali ako farmaceutska tvrtka postane „manje“ u skladu s režimom, tada biste je naravno trebali kazneno goniti zbog njihove podmukle prijevare. Također, svakako svake nekoliko godina kažnjavajte lojalne farmaceutske tvrtke velikim novcima kako bi stanovništvo mislilo da režim ima neprijateljski odnos s velikim farmaceutskim tvrtkama i stoga će biti manje vjerojatno da će shvatiti da su režim i farmaceutske tvrtke u dosluhu. Nekoliko milijardi nije velika stvar za njihove bilance.
Odjeljak III – Provjera koji se podaci smatraju službenom znanošću
Budite selektivni u odabiru podataka koji se uključuju u Službenu znanost. Informacije koje imaju oznaku znanstvene informacije imaju daleko veću težinu i kredibilitet kod stanovništva, čak i kod onih koji odbijaju slijediti narativ režima (nitko ne želi biti viđen kao "antiznanstveni" - to je gotovo jednako loše kao biti rasist u modernom društvu).
III-1. Nemojte objavljivati problematične studije, a ako se objave, povucite ih
Najsigurniji način da se spriječi da službena znanstvena istraživanja unište narativ režima jest da se oduzmu službenosti. (Zatim se sakriju negdje gdje im nitko ne može pristupiti i tvrde da su, budući da su povučena, pokazala da su cijelo vrijeme bila lažna, prevarantska, bezvrijedna znanost koju su promovirali korumpirani heretici protiv znanosti koji se žele obogatiti prodajući čudne vitaminske mješavine.)
Međutim, morate paziti da djelujete brzo, jer ako predugo čekate, kopije neodobrene znanosti mogu tajno kružiti među nevjernicima ili hereticima protiv režima i poprimiti gotovo mitski status. A kad se studija ukorijeni u iskustvu ljudi kao „prava studija“, njezino povlačenje samo ih navodi na pomisao da očajnički želite sakriti „istinu“.
Pogledajte sva ova slavna povlačenja studija koje su bile štetne za narativ režima tijekom Covida (ovo je samo prva stranica od 36):
Izvor: https://coronacentral.ai/retractions
Zamislite koliko (više) štete su ove lažne studije mogle prouzročiti da im je bilo dopušteno da ostanu i da nisu povučene!
Zamislite i koliko još studija nikada nije ugledalo svjetlo dana, budući da predstavljaju samo mali dio heretičkih istraživanja (ili Dobre znanosti koja je slučajno pronašla heretičke rezultate).
III-2. Odabir dijelova skupa podataka koji predstavljaju „službenu znanost“
Nevjerojatno je koliko drastično možete promijeniti znanost jednostavnim korištenjem odabranih dijelova skupa podataka koji podupiru narativ režima, a istovremeno odbacujete (ili još bolje, skrivate) dijelove skupa podataka koji nisu usklađeni sa stavovima režima.
Na primjer, pretpostavimo da vidimo sljedeća dva trenda u režimu propaganda baza podataka za praćenje sigurnosti cjepiva Glorious.
(Nažalost, morate se pretvarati da pratite sigurnost kako biste umirili nervozne građane koji su nervozni zbog bilo čega novog, a također i kako biste imali spreman odgovor potencijalnim kritičarima i širiteljima dezinformacija koji će pokušati optužiti režim za skrivanje problematičnih sigurnosnih podataka. I morate se pretvarati da ovo shvaćate VRLO ozbiljno..)
U svakom slučaju, pretpostavimo da postoji 26,878 2 izvješća o sigurnim i učinkovitim transformacijama u zombije mesožere po milijunu doza primijenjenog cjepiva Glorious, ali samo XNUMX izvješća o cijepljenim ljudima koje su ubile bakterije mesožere odmah nakon cijepljenja, ovako:
Ne možete dopustiti da ovo dospije u javni diskurs, što će potaknuti oklijevanje u vezi s cijepljenjem i uzrokovati da ljudi općenito sumnjaju u narativ režima, čak i o drugim stvarima. Ali također morate pokazati da PROPAGANDA baza podataka pokazuje da su stope potencijalnih ozljeda uzrokovanih cjepivom Glorious zanemarive. (Obavezno naglasite kad god se pozivate na sigurnosnu bazu podataka da ta izvješća ne potvrđuju da je cjepivo Glorious uzrok, već samo potencijalnu povezanost.)
Rješenje je ovdje prilično jednostavno – koristite samo podatke koji pokazuju da postoje samo 2 izvješća o nekome tko se zarazio zastrašujućim bakterijama koje jedu meso zbog Cjepiva Glorious na 100,000 26,878 doza. Međutim, 100,000 XNUMX izvješća na XNUMX XNUMX doza sigurnih i učinkovitih transformacija mesoždernih zombija treba javno ignorirati koliko god je to moguće, a kada ne možete izbjeći ignoriranje, morate ih osuditi kao neprovjerene, neznanstvene i stoga besmislene izvještaje koji su stoga beznačajni. I svakako izgrdite medije što se usuđuju pitati vas o tome. (Idealno bi bilo da se dogovarate s lojalnim režimskim novinarom da on bude taj koji će pitati o tome, kako bi se to moglo iznijeti na omalovažavajući način poput: „Neki marginalni ljudi pokušavaju tvrditi da Cjepivo Glorious uzrokuje desetke tisuća senzacionalnih ozljeda, možete li objasniti kako iskrivljuju izvješća u PROPAGANDNOJ bazi podataka?“)
Također, nikada ne koristite riječ „zastrašujuće“ u kontekstu situacije u kojoj pokušavate smiriti ljude. Nikada. Čak i ako je ono što opisujete objektivno zastrašujuće. Kada opisujete nešto što je inherentno zastrašujuće, umjesto toga koristite velike, akademske riječi koje zvuče znanstveno. Dakle, „bakterije koje jedu meso“ mogu se opisati kao 'nekrotizirajući fasciitis', nešto o čemu nitko nema pojma što to dovraga znači (a većina ljudi je previše lijena da to čak i progugla kako bi to saznala). Čak ima i dva 'i' u sebi, što zvuči prilično impresivno na intelektualan način, kao da je praktički privilegija biti ubijen nečim tako sofisticiranim:
To nije tako komplicirano; shvatit ćeš to u tren oka. (A ako ne shvatiš, vjerojatno ionako nećeš dugo biti ovdje.)
bilješkeKada se nađete u situaciji u kojoj je proizvod koji odobrava ili nalaže režim opasan – **što će se često događati** – morate paziti da ne nasjeste na vlastitu propagandu; inače biste mogli postati sljedeći Sigurni i Učinkoviti Zombi poput ova četiri američka senatora:
III-3. Podaci o kašnjenju u izvješćivanju
Suptilniji način provjere koji su podaci uključeni u Službenu znanost jest nepošteno izvještavanje o podacima ili informacijama. Strateško tempiranje izvještavanja o različitim podskupovima podataka jednostavan je, ali snažno učinkovit način manipuliranja znanstvenim podacima. (Ne brinite o razumijevanju kako to funkcionira; samo znajte da funkcionira i zaposlite kompetentne statističare koji mogu shvatiti kako to najbolje implementirati.) Mnogi izračuni oslanjaju se na vrijeme prijavljenih podataka i stoga možete kontrolirati što podaci pokazuju pažljivim objavljivanjem različitih dijelova podataka u optimalnom vremenu.
Na primjer, tjedan dana kašnjenja u prijavljivanju smrtnih slučajeva može radikalno promijeniti prividnu učinkovitost ili sigurnost medicinske intervencije – doslovno, odgađanjem izvješćivanja o smrtnim slučajevima za tjedan dana, možete učiniti da nešto što nema nikakav učinak izgleda kao da je 95% učinkovito. (Možete slijediti poveznicu za više detalja, ali ova konkretna taktika je malo previše složena za Vodič za idiote, a uključivanje detaljnog opisa ovdje moglo bi uzrokovati da inače mladi propagandisti sa sjajnom budućnošću pred sobom padnu u depresiju i posumnjaju u vlastite sposobnosti ako ne mogu slijediti objašnjenje, što ih može dovesti do odustajanja, što bi bila tragedija. Zaista.)
Odjeljak IV – Kako namjestiti studiju
Možda najvažniji skup vještina potreban za manipuliranje znanošću jest sposobnost osmišljavanja i manipuliranja studijom kako bi se postigli potrebni rezultati.
[Bilješka: Stvarno namještanje studija uvijek će obavljati stručnjaci koji provode studije za život (zvani glavni istraživači ili glavni istraživači). Dakle, ne morate baš tečno govoriti ove stvari. Ali ipak je korisno imati dovoljno dobro razumijevanje osnova.
Studije – posebno one velike, otmjene, koje se obično smatraju „zlatnim standardom“ znanosti™️ – su izuzetno složene zvijeri kojima se može manipulirati na bezbroj načina. Objasnit ćemo istaknutije i izravnije vrste obmana, manipulacija i nedostataka u dizajnu koji se mogu iskoristiti kako bi se studija pretvorila u lutku u vašim rukama kojom se možete poigravati po volji.
[Bilješka: – postoje mnoge gradacije sofisticiranosti u implementaciji bilo koje od sljedećih manipulacija. Objasnit ćemo i ilustrirati temeljne koncepte samo koristeći jednostavnu primjenu principa, bez dodavanja ikakvih otmjenih ukrasa i sitnica. Cilj je da razumijete različite vrste i načine manipuliranja podacima. Nakon toga se možete educirati o naprednijim metodologijama (nešto što je naravno toplo preporučeno i potiče se).
IV-1. Taktika namještanja studije br. 1: Namještanje dizajna protokola studije
Većina materijala relevantnog za ovaj odjeljak relevantna je i za sljedeći odjeljak koji se bavi sabotiranjem provedbe protokola studije, stoga ćemo se ovdje osvrnuti samo na taktike jedinstvene za namještanje dizajna samih protokola.
Protokoli studija su u osnovi poput pravilnika koji diktira kako će se studija provoditi. Stoga se pobrinite da napišete pravila koja pogoduju ishodu koji želite postići.
A) Slaganje špila – strateški rasporedite ispitanike u odgovarajuće studijske i kontrolne skupine
Gotovo sve velike, posebne studije imaju dvije skupine – studijsku skupinu i kontrolnu skupinu. U studiji za novi lijek, studijska skupina dobiva lijek, a kontrolna skupina ne. Teoretski, ako lijek djeluje, tada bi u kontrolnoj skupini trebalo biti više bolesnih ljudi nego u studijskoj skupini.
Dakle, ako provodite studiju za testiranje novog Wunder-lijeka prema režimu, mogli biste to iskoristiti tako da u kontrolnu skupinu stavite više nezdravih ljudi nego u studijsku skupinu, tako da će studijska skupina postići bolje rezultate čak i ako lijek prema režimu ne djeluje. (Naravno, ne biste trebali priznati da ste ovo ili bilo koju drugu od ovih taktičkih smicalica učinili u studijskoj dokumentaciji.)
B) Pažljivo odaberite ispitanike koji će biti uključeni u studiju
Mnogo glavobolja se može izbjeći jednostavnim držanjem podalje ljudi koji bi vam mogli na neki način upropastiti rezultate.
Na primjer, ako testirate novi lijek za koji želite dokazati da je siguran i učinkovit, isključite ljude koji su posebno skloni lošim reakcijama ili neučinkovitosti. Shvaćate poantu. (Kao što u ispitivanja cjepiva protiv Covida nisu uključili nijednu staru osobu s komorbiditetom, što bi razotkrilo laž o '99% učinkovitosti'.)
IV-2. Taktika namještanja studije br. 2: Sabotiranje izvršenja protokola studije
Često nećete moći u potpunosti namjestiti same protokole studije kako biste postigli željene rezultate. U takvim slučajevima umjesto toga morate sabotirati provedbu ili pridržavanje službenih protokola studije. To je prilično lako učiniti i postoje doslovno beskrajni načini da se to postigne.
Bilješka: Razborito je unaprijed isplanirati logistiku kako biste izbjegli razne probleme i stresne situacije koje se mogu pojaviti u velikoj studiji koja uključuje tisuće ispitanika i osoblja. Na primjer, ako želite 'pokazati' da je posebno iritantan lijek zapravo smrtonosan, trebali biste imati pri ruci vreće za tijela kako biste brzo uklonili tijela s javnih mjesta i krematorij koji je dostupan 24 sata dnevno, 7 dana u tjednu, kako biste uništili sve neželjene forenzičke ili patološke dokaze koje leševi mogu sadržavati.
Sabotaža protokola br. 1: Primjena tretmana/intervencije u sklopu studije [ispitnoj skupini]
Ljudi misle da je davanje lijeka ispitanicima nekomplicirano i jednostavno. U krivu su. Jako, jako u krivu. Često možete kontrolirati cijelu studiju suptilnim prilagođavanjem načina na koji se liječenje primjenjuje ispitanicima, uključujući sljedeće:
- Doziranje/Količina intervencije – Možete dati premalu ili preveliku dozu lijeka ovisno o tome što želite postići. Ako želite da lijek izgleda neučinkovito, premala doza će osigurati da neće djelovati. Ako želite pokazati da je lijek opasan, samo povećajte dozu do vrlo toksičnih razina.
- Vrijeme primjene liječenja – Drugi način sabotiranja lijeka jest davanje lijeka pacijentima prerano ili prekasno da bi bio učinkovit. Postoji mnogo različitih metoda koje možete odabrati kako biste to postigli. Na primjer, lijek možete poslati pacijentima poštom, što će neizbježno produžiti raspored za nekoliko dana (posebni film Davida Boulwarea o ivermektinu).
- Kvaliteta proizvoda – tj. čistoća/potentnost – Kontaminirani ili loše proizveden proizvod neće funkcionirati na isti način kao čisti proizvod proizveden od visokokvalitetnih sastojaka i potpuno vjeran idealnim proizvodnim praksama.
(Bilješka: UVIJEK biste trebali provoditi izvanredne predkliničke studije na životinjama - i ljudima - kako biste razumjeli kako će različite verzije lijeka ili intervencije funkcionirati PRIJE primjene kontaminiranih verzija u studiji (uz službene predkliničke studije o normalnoj formulaciji lijeka); inače riskirate slučajno sabotirati vlastite pokušaje sabotaže. Zapamtite, svrha provođenja studije je pokazati unaprijed određen ishod, a ne otkriti bilo kakve nove znanstvene uvide! Nesigurnost ili nepredvidljivost o tome što će lijek ili intervencija koju proučavate učiniti u stvarnom životu je kriptonit za uspješno namještanje studije. Ili će vam barem dati neke stvarno jake migrene dok se mučite snalaziti u labirintu opasnosti i neugodnih podataka iz vaše sada izuzetno neuredne studije.)
- Koristite fiziološku otopinu ili placebo umjesto intervencije – Drugi način na koji možete smanjiti rizike odabrane intervencije režima jest davanje placeba umjesto tretmana, kako bi se smanjila izloženost toksičnosti intervencije. Očito je da također morate paziti da korištenje fiziološke otopine neće imati neželjenu nuspojavu pokazivanja da vaš lijek ne djeluje, pa se ova taktika obično koristi u kombinaciji s drugim manipulacijama protokolom ili nevjerama.
- Pomiješaj i podudaraj – Uvijek možete kombinirati bilo koji od ovih prijedloga. Na primjer, možete dati neki ispitanika s različitim proizvodom. Također možete koristiti više od jednog od ovih prijedloga u kombinaciji kako biste pokrili različite dijelove studijske skupine različitim prijedlozima, što može otežati vanjskim osobama otkrivanje kršenja protokola.
Sabotaža protokola br. 2: Primjena placeba [ispitivanoj skupini]
Ovo je u biti druga strana prethodnog odjeljka. Postoji nekoliko specifičnih taktika koje su pomalo jedinstvene kada se primjenjuju na placebo:
- Dajte intervenciju kontrolnoj/placebo skupini – Jedan od načina da se zajamči da studija neće pokazati nikakvu učinkovitost liječenja jest da se tretman da i kontrolnoj skupini. Ako obje skupine prime tretman, tada neće biti razlike među njima koja pokazuje da je tretirana skupina prošla bolje zbog liječenja.
Jednostavnija, ali rizičnija metoda je da osoblje studije izravno da lijek kontrolnoj skupini, maskiran kao placebo. (To je dovoljno jednostavno, jer bi placebo trebao izgledati, osjećati se, imati okus i miris identično tretmanu kako bi se spriječilo da ispitanici kontrolne skupine shvate da nisu dobili lijek.)
Teža, ali manje rizična metoda je potaknuti ispitanike iz kontrolne skupine da dobiju tretman izvan studije. Na primjer, možete koristiti placebo koji se značajno razlikuje od lijeka. Budući da ispitanici mogu lako otkriti putem Googlea da to nije ono kako bi lijek trebao izgledati, mirisati ili imati okus, nastojat će nabaviti stvarni lijek sa strane jer ne žele umrijeti ili patiti od iscrpljujućih komplikacija od bilo koje bolesti ili stanja za koje se lijek koristi.
Alternativno, možete odabrati provođenje studije na mjestu gdje je populacija već široko izložena liječenju koje se proučava, tako da će skupina ispitanika biti temeljito kontaminirana ljudima koji već koriste ili barem imaju zalihu lijeka pri ruci.
(Samo imajte na umu da ova taktika riskira da je primijete dosadni disidenti i protuznanstveni heretici, budući da će biti javno poznato da je postojala široko rasprostranjena svijest i/ili upotreba lijeka tamo gdje je studija provedena.)
- Povećajte placebo – Ako ne želite inertni placebo, možete mu dodati nešto malo 'živahnije' što može izazvati nuspojave i/ili terapijski učinak.
Jedna specifična metoda je korištenje komponenti liječenja za pojačavanje placeba. To može biti posebno korisno za skrivanje problematičnih nuspojava liječenja koje su uzrokovane drugim sastojcima ili komponentama osim aktivnog sastojka liječenja - ako ih stavite u placebo, obje skupine će imati slične nuspojave.
(bilješkeImajte na umu da ako su nuspojave preizražene, samo stavljanje toksičnih komponenti liječenja u placebo može izazvati pitanja ako ljudi primijete da su stope specifičnih nuspojava znatno veće u kontrolnoj skupini studije nego u općoj populaciji.)
Sabotaža protokola br. 3: Potaknite ispitanike da promijene svoje ponašanje
Ponašanje ispitanika često je ključno razmatranje prilikom osmišljavanja protokola i provođenja studije. Iskoristite to u svoju korist.
Postoje 3 osnovne vrste poticaja:
- Financijski poticaji – Jedan od najsigurnijih načina za poticanje ponašanja jest financijsko nagrađivanje:
- Unutar studije možete pokrenuti koruptivnu shemu podmićivanja. Na primjer, ako studija dobiva rezultate tražeći od ispitanika da prijave informacije - poput nuspojava koje su doživjeli nakon što su primili Slavnu intervenciju - možete platiti ispitanicima da ne prijavljuju nuspojave. Međutim, također ćete morati provoditi tajnost i osigurati da nitko ne sazna za to, što može biti nezgodno.
- Alternativno, možete manipulirati ili iskoristiti okruženje u kojem se studija provodi kako biste funkcionirali kao posrednik ili posrednik za dijeljenje financijskih pogodnosti. Na primjer, ako testirate učinkovitost potencijalne intervencije za blokiranje prijenosa strašne bolesti, studiju možete provesti na mjestu gdje ljudi mogu ići na posao samo ako nisu zaraženi strašnom bolešću, iskorištavajući ovaj ugrađeni poticaj da ne prijavljuju pozitivne testove koje ljudi imaju (žele svoju punu plaću).
- Društveni pritisak – Druga vrsta poticaja je društveni pritisak. On može dolaziti od vršnjaka, političkih snaga, društvenih skupina, profesionalnih suradnika, institucija, slavnih osoba ili bilo kojeg drugog izvora utjecaja u društvu. Poanta je u tome da bilo koji ili sve to možete iskoristiti u svoju korist.
Na primjer, recimo da provodite studiju kako biste testirali učinkovitost Čudesnog platnenog štita koji zaustavlja širenje Strašne Bolesti. Dakle, nekim selima u zemlji trećeg svijeta date Čudesni platneni štit i stvorite kontrolnu skupinu sela koja ne dobiju Čudesni platneni štit. Možete prikazati koliko su ovi uređaji nevjerojatni pred seljanima koji ih dobiju. Također možete natjerati seoske starješine da proglase da je Čudesni platneni štit dar s neba, što nošenje istog čini moralnom vrlinom, a što je još važnije, nošenje istog, ali zaraza Strašnom Bolešću, čini znakom vjerskog neuspjeha. Zbog toga je puno manje vjerojatno da će prijaviti slučajeve Strašne Bolesti, posebno u usporedbi sa selima koja nisu dobila Čudesne platnene štitove. Zbog toga izgleda kao da Čudesni platneni štit djeluje na smanjenje prijenosa Strašne Bolesti.
- Stroge kazne – Možete prijetiti svakakvim strašnim posljedicama ako ispitanici ne učine točno ono što želite. To je posebno lako provesti u zemljama trećeg svijeta gdje postoji malo ili nimalo vladavine prava, a korupcija je pravilo. Možda bi bilo korisno unaprijed nekoga navesti kao primjer kako biste pokazali da mislite ozbiljno – na primjer, možete nasumično odabrati nekoga i poslati ga u zatvor u Sudanu, iz kojeg se vjerojatno nikada neće vratiti živ.
Sabotaža protokola #4: Zapošljavanje nesposobnih ljudi za vođenje studije
Studije – posebno one koje provode neku vrstu eksperimenta (za razliku od puke analize postojećih skupova podataka) – obično zahtijevaju velik broj osoblja. Zapošljavanje nesposobnog osoblja izvrstan je način da si date malo prostora za „masiranje“ nezgodnih podataka koji proizlaze iz studije – „ovi podaci su pogrešni jer ih je osoblje pokvarilo“. Dakle, naravno, morate „ispraviti“ „greške“.
Što je još važnije, nesposobno osoblje će manje vjerojatno primijetiti da namještate studiju jer nemaju znanje ili iskustvo o tome kako se legitimna studija treba provoditi.
Sabotaža protokola br. 5: Uklonite sve problematične subjekte ili događaje iz studije
Ovo je očito "Duh". Ako nekoliko ispitanika u fazi 3 ispitivanja cjepiva Glorious pretrpi teške ozljede odmah nakon što su im ubrizgani, pa, ne možete dopustiti da unište narativ o "sigurnosti i učinkovitosti". Ali srećom, rješenje je jednostavno: ukloniti ih iz studije.
Ovo neće izgledati sumnjivo čak ni vanjskom promatraču! Svaka studija ima pravila zapisana u protokolima koja vam omogućuju da izbacite ispitanike koji krše protokole studije ili žele otići iz „osobnih razloga“. (Sjetite se svakog puta kada političar kaže da daje ostavku kako bi „provodio više vremena sa svojom obitelji“ – ista ideja.) Ali većina akademika je naivčina na to i svaki put nasjedne.
Ako ste stvarno pametni u pogledu načina na koji uopće dizajnirate protokole, dodat ćete uvjet koji zabranjuje ispitanicima da traže medicinsku pomoć od bilo kojeg liječnika izvan studije. Dakle, ako ispitanik pretrpi neugodnu nuspojavu, poput malo sigurnog i učinkovitog miokarditisa ili blage Bellove paralize koja ga ostavlja donekle paraliziranim, otići će ravno u najbližu hitnu pomoć... što je jasno kršenje protokola studije!! Zbogom problemu.
Ako želite vidjeti majstora iz stvarnog svijeta, ne tražite dalje od kolege zaduženog za Pfizerovo ispitivanje faze 3 za cjepivo Kiddie – kada je jedna od ispitanica po imenu Maddie de Garay pretrpjela više prilično teških neuroloških ozljeda 24 sata nakon primanja cjepiva (onih koje uključuju trajnu upotrebu sondi za hranjenje i invalidskih kolica, među ostalim 'prilagodbama' načina života), jednostavno su je izbacili iz studije. A zatim su njezinu ozljedu napisali kao 'neriješenu bol u trbuhu'. Također su izbacili još jednog kolegu iz glavnog ispitivanja, odvjetnika Augusta Riouxa, nakon što je dobio blagi siguran i učinkovit perikarditis nakon prve doze.
Isto vrijedi i za AstraZenecu – Brianne Dressen je otpuštena nakon prve doze – ali izvijestili su da se povukla iz osobnih razloga. Vidite? Lako je.
Sabotaža protokola br. 6: Zabilježite lažne podatke
Kada sve ostalo zakaže, jednostavno možete zabilježiti podatke za studiju koji su potpuno pogrešni i izmišljeni niotkuda. Pfizerov izvođač studija, Ventavia, pokazuje nam kako to učiniti – sljedeće snimke zaslona prikazuju stvarnu e-poštu koju je poslala Brooke Jackson – jedna od Ventavijinih voditeljica lokacija – koja je odlučila pokušati potkopati režim otkrivanjem tekuće prijevare:
U neobično brzom i učinkovitom odgovoru, gospođa Jackson je otpuštena manje od šest – 6 – sati nakon što je poslala ovaj e-mail FDA-i. ŠEST SATI!! Tako bi se stvari trebale raditi.
Nadalje, kada je tužila na saveznom sudu u pokušaju da sruši cijelo ispitivanje Pfizerovog cjepiva, režim ga je uspješno odugovlačio gotovo dvije godine koristeći razne domišljate pravne taktike. (Međutim, treba napomenuti da je onaj tko je bio zadužen za zapošljavanje sve upropastio; potrebno je provesti temeljite provjere prošlosti kako bi se osiguralo da potencijalni kandidati nemaju snažna moralna uvjerenja.)
Nažalost, FDA ne kontrolira strane medicinske časopise, od kojih je jedan (šokantno) odlučio objaviti članak koji dokumentira prijevaru u Pfizerovom suđenju. Velika glupost. Zato je nužno uspostaviti jedinstveno upravno tijelo za cijeli svijet.
Izvor: https://www.bmj.com/content/375/bmj.n2635
IV-3. Opcija namještanja studije br. 3: Analiza studije
Nakon što završite samu studiju, vrijeme je da analizirate brojke iz studije. Svi problematični podaci koji su nekako prošli kroz sve vaše nacrte protokola i sabotaže bit će ovdje očišćeni. Zamislite ovo kao da rabljenom, oštećenom automobilu dajete potpuno novi sloj boje kako biste sakrili svu štetu ispod - ne mijenjate ništa značajno, samo prikrivate stvari (uglavnom). Nitko ne želi ogrebati svježu novu boju kako bi se uvjerio da nešto ne skriva.
Postoji toliko mnogo načina 'analiziranja' podataka. Trik je u tome da budete pametni u odabiru i načinu na koji provodite analizu.
Taktika analize br. 1: Nemojte prilagođavati podatke
Prilagođavanje podataka prilično je standardna stvar u znanosti. Sirovi podaci gotovo nikada nisu prikladni za izravno izvođenje zaključaka ili ekstrapolaciju, jer su obično prisutne sve vrste zbunjujućih varijabli.
Evo vrlo jednostavnog primjera prilagodbe podataka:
Slijedeći je popis stanovništva država Darth Santistan (loše stanje) i The Gender Spectral Paradise of Commiefornia (dobro stanje):
Evo su stope smrtnosti od Strašne Bolesti za ove države - općenito, loša država ima više smrtnih slučajeva nego dobra država. Budući da imaju isti broj stanovnika, to znači da je stopa smrtnosti veća u LOŠOJ, LOŠOJ državi Darth Santistan:
ALI... (da, ovdje postoji jedno veliko 'ali')
Ako zasebno pogledamo stope smrtnosti za starije i ne-starije stanovništvo, šokantno je da dobra država ima višu stopu smrtnosti u OBJE (?!?!?!?!?):
Dva važna zapažanja ovdje:
- Razlog zašto nelojalna država Death Santistan ima višu ukupnu stopu unatoč nižim stopama smrtnosti u svakoj dobnoj skupini je zapravo vrlo jednostavno - starije osobe umiru puno češće od osoba koje to nisu, ali loša država ima nesreću da ima 2.5 puta više starijih osoba nego dobra država, što znači puno više smrtnih slučajeva općenito zbog samog broja starijih građana u lošoj državi Death Santistan:
Da bi loša država imala isti broj smrtnih slučajeva starijih osoba kao dobra država, morala bi imati doslovno 40% stope smrtnosti starijih osoba kao dobra država jer dobra država ima samo 40% manje starijih osoba u svojoj populaciji nego loša država. Zato (kada želimo biti iskreni, kao kada istina pomaže režimu) znanost prilagođava podatke - kako bi izbjegla ovakve stvari. (Ovaj određeni statistički fenomen zapravo ima službeni naziv: "Simpsonov paradoks").
Stoga, NEMOJTE prilagođavati podatke kada će to naštetiti narativu režima.
Taktika analize br. 2: Prilagodite podatke na obmanjujući ili neprimjeren način
Suprotno tome, ponekad sirovi podaci ili pravilno prilagođeni podaci neće biti dobri za vašu priču. U takvim slučajevima morate nastaviti s kreativnim prilagođavanjima sve dok uspješno ne prikrijete heretičke rezultate tako da ih nitko ne može vidjeti ili shvatiti.
Na primjer, ako uzmemo našu gornju hipotetsku usporedbu izmišljenih država Rodnog Spektralnog Raja Commiefornije/Smrtnog Santistana, možete dodati 'prilagodbu' kako biste "riješili" problem. Sve što trebate učiniti je pronaći karakteristiku koja je zamjena za lošije ishode u lošem stanju Rodnog Spektralnog Raja Commiefornije. Budući da je Smrtni Santistan odlučio ne slijediti režimske mjere zatvaranja koje spašavaju živote, starije osobe u Smrtnom Santistanu imale su tendenciju napuštati svoje kuće više od drugih država, čak i ako su samo prošetale blokom na svježem zraku - što znači da su starije osobe koje nisu napuštale svoje kuće vjerojatno češće bile previše bolesne da bi napustile svoje kuće. Takve bolesne starije osobe također imaju veću vjerojatnost da će umrijeti od Strašne Bolesti.
Evo kako bi se to moglo odigrati:
Grafikon br. 1 – broj starijih osoba u svakoj državi (lijevi stupci = starije osobe koje su izlazile van barem jednom tjedno; srednji = starije osobe koje nisu izlazile van; desni = ukupan broj starijih osoba u svakoj državi)
Grafikon br. 2 – broj smrtnih slučajeva u svakoj od tri kategorije na grafikonu br. 1:
Ovo potpuno rješava naše problematične podatke (možda ih čak i previše dobro rješava!!) – promatrajte kako mijenjamo stopu smrtnosti kod starijih osoba:
Sve što sada trebate učiniti jest stopu smrtnosti starijih osoba u zatvorenom prostoru nazivati "stopom smrtnosti starijih osoba prilagođenom populaciji".
Također, s vremena na vrijeme možete spomenuti smrtne slučajeve starijih osoba u zatvorenom prostoru jer je puno lakše propagirati to s temom poput „Starije osobe su najugroženije jer su nepokretne imali su gotovo TRI puta veću vjerojatnost da će umrijeti u LOŠEM stanju nego u DOBROM stanju.” Ljudi prirodno povezuju starije osobe s boravkom u zatvorenom prostoru, pa vjerojatno neće shvatiti da su „starije osobe u zatvorenom prostoru“ u stvarnosti tako mali postotak naše hipotetske populacije starijih osoba u Smrtnom Santistanu.
Taktika analize br. 3: Odabir optimalnih krajnjih točaka
Krajnje točke su velika stvar. Službeno, primarna krajnja točka/e studije je/su središnji nalaz koji određuje hoće li se studija smatrati uspješnom ili neuspješnom. Krajnja točka je u osnovi stvar ili metrika koju koristite za procjenu uspjeha/neuspjeha ili utjecaja onoga što proučavate. Na primjer, ako testirate novi lijek kako biste vidjeli hoće li spriječiti da vas Strašna Bolest ubije, krajnja točka bi bili smrtni slučajevi od Strašne Bolesti. Ako je ispitivana skupina imala manje smrtnih slučajeva od Strašne Bolesti nego kontrolna skupina, tada liječenje djeluje, ali ako nisu, to znači da niste dovoljno dobro namjestili studiju. (To je malo previše pojednostavljeno, ali shvaćate osnovnu ideju.)
Dakle, morate biti sigurni da mudro birate krajnje točke.
Stoga biste općenito trebali odabrati krajnje točke koje imaju što više sljedećih karakteristika:
- Ovisi o subjektivnoj procjeni, a ne o objektivnom promatranju
- Prirodno pristran prema vašim željenim rezultatima
- Lako je manipulirati rezultatom
- Lako je lagati o ishodu
- Teško je ljudima shvatiti jeste li krivotvorili ili manipulirali ishodom
- Teško za shvatiti/razumjeti – posebno za laike
Na primjer, pretpostavimo da provodite ispitivanje s ciljem sabotiranja alternativnog liječenja koje zapravo djeluje na strašnu bolest (što bi bilo vrlo loše ako režim želi da pandemijska kriza traje još neko vrijeme). Morate pokazati da ne djeluje. Ako odaberete "smrt" kao krajnju točku, mogli biste se naći u velikim problemima kada lijek spasi hrpu ljudi u skupini koja prima liječenje.
Umjesto smrti, mogli biste odabrati nešto poput „vrijeme otpusta iz bolnice“. Ova krajnja točka ispunjava svih šest uvjeta (do određene mjere):
- Otpust pacijenta je subjektivna odluka liječnika (koji bi trebali biti na platnom spisku studije), tako da niste ograničeni na otpuštanje pacijenata koji ispunjavaju objektivni standard za otpust.
- Otpust je pristran prema vašim željenim rezultatima – budući da će veći postotak kontrolne skupine uginuti, to znači da će veći postotak teškim slučajevima nikada ne budu otpušteni pa neće povećati prosječno vrijeme otpusta za ostatak kontrolne skupineu usporedbi s terapijskom skupinom gdje umjesto umiranja, teže oboljelim pacijentima treba nekoliko dodatnih dana za oporavak, što povećava prosječno vrijeme otpusta za terapijsku skupinu.
- Otpust je vrlo lako manipulirati – možete regrutirati bolničko osoblje uključeno u studiju kako biste nepotrebno odgodili otpust pacijenata na liječenju (morate se pobrinuti da relevantno osoblje zna tko je primio liječenje i stoga dodatno čeka na otpust iz bolnice).
- Vrijeme do otpusta također je prilično lako krivotvoriti; samo uredite dokumentaciju za datum prijema u bolnicu i/ili datum otpusta (i snimku sigurnosne kamere ako je potrebno). Smrt je puno teže krivotvoriti, jer se vrijeme smrti obično vrlo točno zabilježi. i pojavljuje se na smrtovnici.
- 'Vrijeme do otpusta' nije najintuitivnija metrika za laika.
Očito je da za većinu ovih uvjeta možete postići bolje rezultate, ali ovo prenosi osnovnu ideju.
Taktika analize br. 4: Zakopajte metrike alternativnih krajnjih točaka
Ovo je praktički samo po sebi razumljivo: ako koristite 'vrijeme do otpusta' kao krajnju točku, ali izvijestite da je u skupini koja je primala liječenje došlo do 50%-tnog smanjenja smrtnosti, recimo samo da će to izazvati veliko čuđenje.
Dakle, umjesto da se suočavate s teškim pitanjima o tome zašto ste odabrali tako apsurdnu završnu točku i zašto biste tvrdili da liječenje ne djeluje ako vidite da je liječenje značajno smanjilo smrtnost, idealno bi bilo da nigdje u studiji ne prijavljujete smrtne slučajeve.
Ako ne možete izbjeći izvještavanje o statistikama smrtnosti, barem biste ih trebali zakopati usred slučajne tablice dodatka u formatu koji je vrlo teško razumjeti. Ili još bolje, raspršite ih po više tablica s podacima umjesto svih na jednom mjestu gdje ih neki dosadni slučajni štreber u svom podrumu lako može prepoznati.
Taktika analize br. 5: Koristite optimalne vrste analize kako biste postigli željene rezultate
Postoji onoliko načina za analizu podataka koliko postoji rodnih identiteta ili kombinacija zamjenica. Nažalost, detaljno objašnjenje različitih metoda ne može se sažeti u format prikladan za Vodič za idiote poput ovog. Samo pogledajte neka od ovih imena:
- Analiza varijance uravnoteženog dizajna
- Beta distribucijski priključak
- Box-Cox transformacija za dvije ili više grupa (T-test i jednosmjerna ANOVA)
- Grupirane toplinske karte (dvostruki dendrogrami)
- Distribucijsko (Weibullovo) prileganje
- Nejasno grupiranje
- Prilagođavanje gama distribucije
- Opći linearni modeli (GLM)
- Grubbsov test outliera
- Hijerarhijsko grupiranje/Dendrogrami
- Klasteriranje K-sredstava
- Medoidno particioniranje
- Multivarijantna analiza varijance (MANOVA)
- Usporedba grupa neotkrivenih podataka
- Jednosmjerna analiza kovarijance (ANCOVA)
- Grupiranje regresije
Poanta je u tome da će različite metode statističke analize dati različite rezultate. Da ne daju različite rezultate, ne bi bilo toliko metoda. Sve je stvar perspektive. Dakle, morate si unajmiti kompetentne statističke gurue koji znaju te stvari (i odani su režimu) iz dva razloga:
- Dobivate korist od njihove stručnosti (koja vam je potrebna; zapamtite da je vaša stručnost propaganda, a ne otmjena statistička analiza. Malo praktične poniznosti u prepoznavanju vlastitih ograničenja ključno je za uspješnog propagandista; pretjerano samopouzdanje bilo je propast mnogih lojalnih režimskih lakeja [a često je uzrokovalo i dugi odmor u razočaravajućem Gulagu]).
- Režimski heretici ne mogu ukazivati na nedostatak vjerodostojne stručnosti vaših statističkih analitičara kako bi ocrnili i doveli u pitanje vjerodostojnost režimskih studija. Slučaj Neila Fergusona stoji kao poučna priča - iako je u početku uspio uvjeriti vlade diljem svijeta svojim fantastičnim modelom koji predviđa apokaliptični pokolj od Covida, njegov potpuni nedostatak bilo kakvog stručnog znanja o toj temi, plus njegova duga povijest potpuno zabludnih predviđanja pandemije, dali su oporbi čvrstu osnovu da odbaci njegove modele i sve naknadne modele koje su promovirale razne vlade. Također su uspjeli s velikim učinkom prozelitizirati nakon ovog debakla.
Taktika analize br. 6: Uklonite problematične podatke koji se ne mogu analizirati, prilagoditi ili na drugi način sakriti
To je isti koncept kao i izbacivanje ispitanika iz studije ako nisu u skladu s propisanim rezultatima režima; samo što ovdje uklanjate već generirane podatke umjesto samih ispitanika. Cilj je, međutim, isti: spriječiti da podaci koji se ne uklapaju u ono što želite da rezultati studije uopće uđu u službeni zapis studije.
Bez obzira na rezultate, trebali biste imati spremne teme za razgovor s medijskim kućama koje vas podržavaju. Nije važno koliko su lažne, obmanjujuće itd. - cijela poanta propagande je zavaravati i dovoditi u zabludu - mediji jednostavnim preplavljivanjem ekosfere vašim informacijama predstavljaju snažnu silu koja će većini ljudi u najmanju ruku otežati da se odupru lažima i obmanama koje brzo širite društvom.
Trebali biste biti posebno spremni žestoko napasti bilo kojeg znanstvenika ili akademika s heretičkim sklonostima koji bi mogao dovesti u pitanje bilo što što kažete, ili još gore, skrenuti pozornost na nedostatke u vašoj studiji. S maksimalnom predrasudom.
Odjeljak V – Izmjena skupova podataka
Drugi glavni izvor znanosti, osim studija, su skupovi podataka i drugi izvori informacija koji se koriste za donošenje znanstvenih izjava. Podaci - posebno službeni državni podaci - mogu se koristiti bez formalne studije koja bi ih potvrdila, stoga morate osigurati da su dostupni podaci, a posebno skupovi podataka koji su osnova za konvencionalne metrike koje u društvu često citiraju akademici i laici, pod vašom čvrstom kontrolom kako biste ih mogli mijenjati i dopunjavati po volji.
Slijedeće su vrste taktika koje biste trebali primijeniti kako biste maksimizirali kontrolu i korisnost dostupnih skupova podataka:
V-1. Statistički 'ribolov'
Statistički ribolov je lakše samo ilustrirati nego objasniti apstraktno:
Pretpostavimo da velika farmaceutska tvrtka izbaci novi lijek koji (tvrde) čini djecu pametnijom i poboljšava njihov akademski uspjeh. Nažalost, iako ga je odobrila FDA, znaju da ne djeluje i ljudi počinju sumnjati da se možda događa nešto sumnjivo (a u pitanju su milijarde dolara). Stoga vam dolaze i nude vam veliku sedmeroznamenkastu plaću kako biste 'dokazali' da njihov novi lijek djeluje. Dakle, vi, kao smjeli znanstvenik za najam bez ikakvih skrupula (osim odanosti režimu, naravno), prihvaćate njihovu ponudu. Kako 'dokazujete' da njihov lijek djeluje? Jednostavno. Dobivate podatke iz svih školskih okruga u zemlji koji pokazuju akademske rezultate i postotak djece koja su uzimala novi farmaceutski lijek. Ovdje dolazi do 'pecanja': Morate pregledati svaki okrug dok ne pronađete jedan ili dva gdje su akademski rezultati iznad prosjeka i gdje je više djece u tom okrugu uzimalo novi lijek od prosjeka (kao kod pecanja gdje se borite dok ne upecate ribu). Zatim objavljujete svoju 'studiju': „Pronašli smo korelaciju u okrugu „X“ gdje je veći postotak djece koja uzimaju novi lijek doveo do viših akademskih rezultata.“ To je glupost jer svaki drugi okrug pokazuje da lijek uopće nije imao utjecaja na akademske rezultate, ali vi to uredno izbjegavate ističući jedan okrug gdje postoji slučajna korelacija. (S dovoljno velikim uzorkom, gotovo je sigurno da ćete nasumično pronaći jedan okrug gdje je slučajno mnogo djece uzimalo lijek i akademski rezultati su im porasli.)
Glavna lekcija je da ponekad sve što vam treba je malo upornosti. Ako imate veliki skup podataka o mnogim zemljama, na primjer, samo pregledavajte jednu po jednu dok ne otkrijete korelaciju koju tražite. Alternativno, možete isprobati napredniju verziju ove taktike poznatu kao 'P-Hakiranje'.
Izvrstan primjer ove taktike je sljedeća „studija“ CDC-a u kojoj su prošli kroz svih 50 država tražeći onu u kojoj bi mogli obraditi podatke kako bi pokazali da cjepiva protiv Covida smanjuju rizik ponovne infekcije kod ljudi koji su već imali Covid prije cijepljenja. I što sad, pronašli su jednu (od 50 plus nekoliko nedržavnih jurisdikcija poput Washingtona, DC) u kojoj su mogli natjerati podatke da govore ono što su htjeli:
Izvor: https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/70/wr/mm7032e1.htm?s_cid=mm7032e1_w
Vidite, da je CDC mogao upotrijebiti više od jedne države kako bi pokazao da cjepiva protiv Covida smanjuju rizik ponovne zaraze, to bi učinili (naravno). Ali pokušavali su i pokušavali dok nisu pronašli državu u kojoj mogu mučiti podatke kako bi to pokazali.
Usput, postoji još jedna važna lekcija za propagandiste: vrijednost upornosti. Nemojte odustati ako ne možete pronaći skup podataka koji se lako može prilagoditi ili manipulirati kako bi se poduprla govorna točka režima. Ponekad morate biti kreativni i ustrajati dok ne naiđete na nešto loše.
V-2. Prilagodite problematične podatke
Da, spomenuli smo to ranije u odjeljku o studijama namještanja.
Ako sirovi podaci ne odgovaraju vašoj željenoj priči, jednostavno ih 'prilagodite' dok ne odgovaraju, na isti način kao što biste to učinili za interne podatke studije. Prilagođavanje podataka rutinski je dio znanosti, a budući da vrlo malo ljudi zapravo razumije kako to funkcionira, možete iskoristiti i zloupotrijebiti ovu praksu.
Neki je čak objavio znanstveni članak o toj temi (zanimljivo je štivo ako ste geeky nerd):
Izvor: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29254468/
Briljantna primjena ovog koncepta odnosi se na konsenzus establišmenta znanosti o globalnom zagrijavanju koji je nekada bio konsenzus establišmenta znanosti o globalnom hlađenju. Kako mislite da isti podaci koji su 1974. godine pokazali da svijet ide prema nepovratnom ledenom dobu koje je prijetilo opstanku čovječanstva sada pokazuju da je zapravo postojao *zagrijavanje* trend iz potpuno istih podataka što ugrožava opstanak čovječanstva??
Izvor: https://content.time.com/time/subscriber/article/0,33009,944914,00.html
Jednostavno su 'prilagodili' podatke kako bi ranija desetljeća bila hladnija, a kasnija toplija, i voila, problem riješen! To je đavolski lukavo i vrlo učinkovito – uočite na donjem grafikonu (od poznatog režimskog disidentskog heretika) dvije linije koje prate prosječnu godišnju temperaturu, plava linija = sirovi podaci, narančasta linija = podaci nakon što su ih režimski znanstvenici 'prilagodili':
Izvor: https://realclimatescience.com/2018/03/noaa-data-tampering-approaching-2-5-degrees/
Ako pogledate plavu liniju, nema općeg zagrijavanja u posljednjih 100 godina - što je vrlo loše za službenu priču o KATASTROFALNOM GLOBALNOM ZAGRIJAVANJU!!! Međutim, narančasta linija pokazuje jasan trend zagrijavanja u posljednjih 100 godina - što je upravo ta priča.
Naravno, ako u budućnosti iz bilo kojeg razloga postane pragmatično vratiti se globalnom hlađenju, tada će znanstvenici u NOAA-i jednostavno 'prilagoditi' podatke kako bi proteklih 100 godina izgledalo kao stalan trend hlađenja.
Poanta je u tome da je sve u prilagodbama.
(bilješkeKorisno je dopustiti nekolicini nasumičnih, niskoprofiliranih heretika režimske znanosti da se zadrže jer oni proizvode podatke i analize koje su zapravo prilično korisne za internu upotrebu režima, sve dok se pobrinete da ne počnu dobivati na važnosti – a zatim ih bez odlaganja odvezete u Guantanamo.
V-3. Iz službenih analiza službenih podataka isključite sve što ne odgovara vašim željenim rezultatima
Pažljivo provjeravanje onoga što se uključuje u vašu analizu doslovno je 101 stvar. Ako informacije ili stvarni rezultati prijete da potkopaju vaše željene rezultate, jednostavno ih isključite iz službenih analiza službenih podataka. Dakle, ako postoji vladina baza podataka koja pokazuje da je nakon cjepiva Glorious Cjepivo incidencija niza medicinskih stanja znatno porasla, jednostavno je ignorirajte.
Uzmimo za primjer bazu podataka VAERS (Sustav za prijavu nuspojava cjepiva) kojom zajednički upravljaju CDC i FDA:
CDC (pretvara se da) potiče prijavljivanje VAERS-u zdravstvenih stanja koja se pojave nakon što se netko cijepi, „čak i ako niste sigurni da je cjepivo uzrokovalo bolest“:
Nakon što su cjepiva protiv Covida uvedena sredinom prosinca 2020., VAERS-ovi unosi za smrtne slučajeve izgledaju ovako (grafikon prikazuje ukupan broj prijavljenih smrtnih slučajeva za sva cjepiva svake godine):
Ovaj grafikon prikazuje statistiku za VAERS-ova izvješća o ozljedama/smrtima od cjepiva protiv Covida:
Ipak, kada ste zadnji put čuli za VAERS od CDC-a u bilo kojoj izjavi ili analizi u vezi s dragocjenim cjepivima protiv Covida?
Točno!! CDC (i svi ostali) jednostavno ignoriraju VAERS (osim kada s vremena na vrijeme objavljuju članke o 'provjeri činjenica' kako bi opovrgli VAERS).
Također, pobrinite se da neumoljivo progonite u zaborav svakoga tko se usudi pokušati upotrijebiti takve podatke kako bi potkopao vjerodostojnost analiza i proglasa vašeg režima. To je često problem jer će neizbježno postojati mnoštvo ljudi koji će imati pristup sirovim podacima nakon što oni postoje.
V-4. Nadovezivanje na prethodno uspostavljene odnose i razlike
Jednostavan način za namještanje studije je usporedba dvaju entiteta za koje znate da već imaju određenu razliku ili korelaciju. Zatim se možete pretvarati da ste 'otkrili' tu razliku ili korelaciju, ali je pripisati novom faktoru.
Dakle, ako na primjer siromašne države u usporedbi s bogatim državama imaju tendenciju lošijih zdravstvenih ishoda, ako se siromašne države slučajno manje pridržavaju smjernica režima, možete ukazati na njihove lošije zdravstvene ishode i kriviti ih za to što nisu primili slavno cjepivo. Mediji se doista ističu u pojačavanju ove poruke, jer ništa ne vole više od pripisivanja loših ishoda političkoj povezanosti s „lošom“ političkom strankom/strankama.
V-5. Kontrolirajte kritične skupove podataka korištene za znanstvena istraživanja
Tko kontrolira podatke, kontrolira znanostPobrinite se da imate čvrstu kontrolu nad najistaknutijim i najčešće korištenim skupovima podataka i uštedjet ćete si mnogo stresa i glavobolja. Na primjer, vojska kontrolira svoje interne skupove podataka i može njima manipulirati po volji. Poput DMED-a – oni su ovaj skup podataka do te mjere izmijenili da je cijela stvar postala beskorisna. Pogledajte dolje sljedeća dva grafikona koji prikazuju *ISTI* Podaci DMED-a za „stope ambulantnih posjeta liječniku“ za razdoblje 2015.-2018. – lijevi grafikon prikazuje verziju objavljenu 2019., desni grafikon prikazuje verziju iz 2021. – i nekako nisu isti (crveno zaokružena područja).
Primijetite promjenu u brojkama za 2016.-2018. (što možete vidjeti po obliku linije trenda)? Kako se broj posjeta liječniku koji su se dogodili 2016. povećao između 2019 i 2021 ????
Jer je režim jednostavno prepravio podatke. To je ono što možete učiniti kada imate potpunu kontrolu nad skupom podataka.
Ne treba ni spominjati da ni pod kojim okolnostima ne smijete dopustiti nijednom poganskom znanstveniku pristup svetim tekstovima ili podacima znanosti pod vašom kontrolom – zapamtite, morate uvijek biti oprezni da neki odmetnuti heretičarski istraživač ne izvrši analizu koja bi mogla poništiti ili proturječiti znanosti. CDC ovdje predvodi primjer:
Izvor: https://www.cdc.gov/nchs/nvss/nvss-restricted-data.htm
Ako dosadnim i dosadnim neovisnim znanstvenicima ne date pristup podacima, ne morate se brinuti da će u podacima otkriti stvari koje će uvelike potkopati narativ režima.
Odjeljak VI – Kontrola standarda dokaza
Zamislite sebe kao suca koji predsjedava kaznenim postupkom i odlučuje o tome koji su dokazi dopušteni na sudu te tako može osigurati da inkriminirajući ili oslobađajući dokazi nikada ne dođu do porote. Ista ideja ovdje – kontroliranjem standarda dokaza možete neizravno eliminirati mnogo izazovne znanosti koja postoji, a da ne morate izravno osporiti određene tvrdnje ili dokaze.
VI-1. Onemogućiti ispunjavanje dokaza najviše kvalitete bilo kome osim akterima koje je odobrio režim
Ovo je jednostavno pravilo: Otežati neovisnim znanstvenicima ili istraživačima provođenje vrsta studija koje se smatraju 'visokokvalitetnim' koliko god je to ljudski moguće.
Mogli biste preskupim za kontradiktorne disidente provođenje neodobrene ili heretičke znanosti učiniti. Jedan od najvećih uspjeha u povijesti propagande bio je uspon nasumičnih kontroliranih ispitivanja kao "zlatnog standarda" za dokaze. Njihovo provođenje obično košta mnogo milijuna, isključujući mogućnost da itko osim gigantskih farmaceutskih korporacija (koje su lojalni akteri režima) vodi takve znanstvene pothvate.
Također možete donositi zakone ili koristiti vladine agencije kako biste zabranili provođenje neodobrenih visokokvalitetnih studija ako neka skupina nekako uspije osigurati dovoljno sredstava za provođenje takve studije.
VI-2. Vrstu studija koje neodobreni znanstvenici mogu provoditi označite kao „niske kvalitete“
Suprotno tome, pobrinite se da se svaka neusklađena znanost ili istraživanje koje se još uvijek može provesti označi kao dokaz niske kvalitete. To je obično bolja alternativa od potpune zabrane svih neodobrenih istraživanja, što će prirodno učiniti stanovništvo sumnjičavim prema režimu i sklonim prihvaćanju svih vrsta divljih besmislenih teorija zavjere. Umjesto toga, neka provode svoja istraživanja, ali objasnite im da su besmislena jer nisu u skladu s pravilima znanosti utemeljene na dokazima.
VI-3. Ne artikulirajte jasan standard dokaza koji obični ljudi mogu sami primijeniti
Neizbježno ćete se suočiti sa situacijama u kojima vam je potrebna sloboda korištenja dvostrukog standarda dokaza. Ako artikulirate jasan i lako razumljiv standard, tada neutralizirate vlastitu sposobnost krivotvorenja znanosti, budući da vas ljudi tada mogu prisiljavati na vaš vlastiti deklarirani standard. Također, kao što je ranije istaknuto, želite uvjetovati ljude da je pravi standard jednostavno ono što režim proglasi visokokvalitetnim dokazima, a ne bilo kakvim iole objektivnim kriterijima.
VI-4. Progoniti drske ili nelojalne znanstvenike
S vremena na vrijeme, pojavit će se situacija u kojoj nećete moći osporiti vjerodostojnost istraživanja na temelju toga da se radi o dokazima loše kvalitete. U takvim slučajevima trebali biste umjesto toga progoniti znanstvenika/e odgovorne za širenje heretičke znanosti, čime biste prekinuli širenje i daljnje provođenje problematičnog istraživanja. To može biti jednako bezopasno kao i uklanjanje s društvenih mreža ili jednako sveobuhvatno kao slanje u gulag gdje ih se više nikada neće vidjeti ili čuti. Međutim, kako god vi ili režim na kraju odlučili ukloniti ih iz javne sfere, morate se pobrinuti da neumoljivo napadate i njihov ugled i stručnost (čak i nakon što je buntovni izdajnik eliminiran). Ovo je također dobra taktika za primjenu protiv karizmatičnog znanstvenika/a koji prijete režimu jer osvajaju srca masa. To vrijedi čak i ako se čine lojalnima, osim ako niste apsolutno sigurni da nikada neće prebjeći na drugu stranu (kao ako imate informacije o ucjeni ili su oni srce i duša režimske naracije i fanatično su predani, poput svetog dr. Faucija). Stoga biste trebali održavati robustan špijunski aparat kako biste pratili sve lojalne režimske znanstvenike.
Odjeljak VII – Crkveni autoriteti znanosti
Prvo što morate shvatiti jest da je koncept autoriteta unutar područja znanosti crkvene prirode. Većina znanstvenog diskursa u današnjem društvu sastoji se od argumenata autoriteta. Stoga, umjesto da se tome opirete, prihvatite to i upotrijebite, jer je to najmoćnije od svih oružja u borbi za kontrolu nad samom znanošću. Vi ste Crkva znanosti. Režim je njegov Vatikan. Pokažite mišiće i nametnite svoju volju!!
Morate učvrstiti konvencije koje će prirodno odabrati samo lojalne režimske pristaše da se popnu na pozicije znanstvenog autoriteta u društvu. To se prvenstveno postiže sljedećim metodama:
VII-1. Stručnjaci moraju imati akreditaciju
Akreditacije su prva pregrada koja eliminira većinu potencijalnih zločinaca. Zahtijevanjem akreditacija – koje se naravno mogu dobiti samo posredstvom samog režima ili institucije akreditirane od strane režima i lojalne njemu – morate pojačati uvjerenja da su neakreditirani stručnjaci jedinstveno opasni i neupućeni, jer je stanovništvo opterećeno stalnom potrebom da traži drugo mišljenje o stavovima i izjavama režima.
VII-2. Stručnjaci moraju biti povezani s institucijom ili organizacijom s dobrim ugledom
Još jedno očito pravilo. Ovo je dobar način za daljnje uklanjanje potencijalnih mandžurskih znanstvenika koji su prošli proces akreditacije.
VII-3. Stručnjaci se moraju uzeti u obzir u „glavnom toku“
Rigorozno provodite ovu društvenu konvenciju, jer je ona snažna sigurnosna mreža u slučaju da stručnjak prekrši pravila i odluči se suprotstaviti režimu. Takvim ljudima se ne može lako oduzeti akreditacija, a ponekad može biti teško ili nepraktično prekinuti sve veze koje bi mogli imati s organizacijama s dobrim ugledom. Stoga je potrebna diskvalifikacija koja ne ovisi ni o jednoj od njih. Proglašavanje nekoga izvan glavne struje prilično je snažan način oduzimanja autoriteta takvom stručnjaku.
VII-4. Provođenje znanstvenog konsenzusa
Još jedan moćan način kontrole tko posjeduje znanstveni autoritet jest nametanje poštivanja izmišljenog "konsenzusa", pri čemu se svakoga tko odstupa od tog konsenzusa označava kao nepopravljivog, nepopravljivog heretika najdevijantnije vrste. To je vanjski alat koji može biti izuzetno koristan za svrgavanje zalutalih znanstvenika s pravom priznanja. "Konsenzus" snažno odjekuje u ušima i srcima laika i pruža im lako opravdanje da ne postavljaju pitanja ako režim odluči iznenada skinuti prethodno visoko cijenjenog znanstvenika.
Pogovor
Umjetnost propagande je široka tema koja obuhvaća više disciplina. Nemojte očekivati da ćete je savladati preko noći. Očekujte da ćete griješiti – tako učite što funkcionira (i stoga se pobrinite da uvijek imate nekoga koga možete okriviti za svoje pogreške).
Srećom po vas, velika većina građana su intelektualne ovce. Ovaj je princip briljantno demonstrirao glavni arhitekt Obamacarea, profesor Jonathan Gruber.
Međutim, profesor Gruber imao je sklonost objašnjavanju previše i prejasno u snimljenim govorima. Naravno, nema ništa loše u objašnjavanju kontroverznih pitanja mladim studentima režima jasnim jezikom, što je ključno za razumijevanje funkcioniranja režimske politike, jer će morati imati čvrsto razumijevanje tih stvari ako žele biti produktivni radnici režima. Međutim, to postaje problem kada se ti govori snime na video koji je dostupan široj javnosti koju navodno obmanjujete:
Pomislili biste da će, nakon što je tip koji je napisao duboko nepopularan zakon (u to vrijeme) snimljen na brojnim videozapisima kako se hvali kako je to bilo „pametno iskorištavanje nedostatka ekonomskog razumijevanja američkih birača“ i kako je „glupost američkih birača“ bila ključna za to da se povećanje poreza protumači kao da nije povećanje poreza (što je oboje 100% istinito kao što je ranije navedeno), političari biti prisiljeni povući zakon i pokušati ponovno za nekoliko godina nakon što se buka smiri.
Osim što se, kako se ispostavilo, obično možete osloniti ne samo na potpunu glupost prosječnog birača, već i na njihov nedostatak kratkoročnog pamćenja, nedostatak osjećaja samoodržanja i prije svega njihovu predanost političkoj ideologiji. Je li Obamacare poništen ili čak odgođen? Ne. Dakle, čak i ako vas teško uhvate, vjerojatno ćete biti dobro. (Pogotovo ako ste razvili poslušne mainstream medije koji lojalno služe režimu.)
Također se možete utješiti time što je propaganda prirodno samoispravljajući pothvat – kada se naprave pogreške, jednostavno oslobodite još propagande i gaslightinga kako biste prikrili ili na neki drugi način ublažili te pogreške. Promatrajte kako su režimski dužnosnici prešli s uzdizanja profesora Grubera na tvrdnju da je potpuno beznačajan, bez ikakvog treptaja i bez i najmanjeg znaka srama zbog golog licemjerja svojih nepomirljivih stavova:
(Trebali biste paziti da ne budete previše neozbiljni oko pogrešaka, inače biste se mogli naći premješteni u sovjetski gulag ili na lokaciju CIA-inih crnih operacija u Maroku.)
Zajedno možemo učiniti svijet boljim mjestom za one kojima je suđeno biti dio novoosnovanog čovječanstva.
-
Aaron Hertzberg piše o svim aspektima odgovora na pandemiju. Više njegovih radova možete pronaći na njegovoj publikaciji Substack: Resisting the Intellectual Illiteratti.
Pogledaj sve postove
