COMPARTIR | IMPRIMIR | CORREU ELECTRÒNIC
https://www.kekstcnc.com/media/2827/20200730_kc_covid_opinion_tracker_japan_deck_final_for-web.pdf
Fes un cop d'ull a la diapositiva anterior d'una enquesta internacional realitzada uns mesos després de l'atac de Covid: Així es veu la propaganda efectiva. I el veritable efecte va ser encara més gran, perquè els números del "món real" utilitzats per calcular fins a quin punt la gent exagerava els riscos de Covid, per descomptat, d'on es derivaven. . . les organitzacions de propaganda preeminents del món (mascarades com agències de salut pública). Que ells mateixos ja estaven exagerant de manera salvatge els riscos del Covid.
L'art de la propaganda eficaç és una disciplina englobadora que requereix un estudi acurat i exhaustiu. i revisió — de tant en tant. Per als principiants, pot ser molt difícil de dominar. Fins i tot el propagandista experimentat pot caure de vegades en el parany de pensar que crear i difondre propaganda és una empresa senzilla, que és una bona manera de guanyar-se unes vacances permanents a Sibèria amb totes les despeses. No sol ser una tasca tan senzilla confondre tota la societat cada dia, els 365 dies de l'any, indefinidament.
La següent guia breu proporcionarà a l'aspirant propagandista, el lacai del WEF, l'aparatchik comunista, el marxista despertat i el buròcrata governamental experimentat per igual les eines i els coneixements necessaris per desenvolupar el seu talent prometedor fins a un domini de l'art de la propaganda.
Aquest llibre és una mica llarg!! Així que no us sentiu com si hagueu de llegir-lo de començar a acabar d'una sola vegada, perquè aquesta és una recepta per esgotar-vos i no retenir la informació crítica que hi conté.
Aquest manual està dividit en les següents seccions:
Secció I. Definicions - Com redefinir paraules, termes i mètriques per mantenir-los en línia amb la narrativa del règim
Secció II. Curant dades - Com segrestar els processos d'enregistrament, informes i publicació de dades
Secció III. Verificar quines dades es consideren part de la Ciència Oficial - Com revisar i donar dades i eliminar les dades que no compleixen el règim perquè mai apareguin a cap conjunt de dades de ciència o règim oficial
Secció IV. Com manipular un estudi - Exactament com sona
Secció V. Doctorat dels conjunts de dades - De vegades, haureu d'entrar i fer una petita "cirurgia" de dades per modificar el contingut de les bases de dades que contradiguin els punts de discussió del règim que no podeu eradicar simplement.
Secció VI. Controlar els estàndards d'evidència - Com establir una jerarquia d'evidències que posi la ciència favorable al règim a la part superior i la ciència hostil al règim a la part inferior (de la fossa de les Mariannes)
Secció VII. Les Autoritats Eclesiàstiques de la Ciència - Com assegurar-se que les autoritats científiques reprodueixen de manera fiable els fets i les narracions del règim
Afterword - Lligar-ho tot molt bé, com una de les corbates de Peter Hotez (és un científic de celebritats del règim especialment graciós)
Secció I – Definicions
"Qui controla la llengua controla les masses".
—Saul Alinsky, Regles per als radicals
La manera com definim els conceptes o les categories determina quina informació del món real comuniquen o representen, o què no comuniquen ni representen.
Les definicions mal·leables, i un estàndard arbitrari i capritxós per assignar definicions, són una necessitat absoluta per a qualsevol propagandista eficaç. Malgrat els millors esforços, fins i tot experimentats, els propagandistes experts s'enfrontaran inevitablement a situacions en què les dades conservades que existeixen, o l'experiència viscuda de la gent, són problemàtiques per a la narrativa del règim oficial.
Per tant, una propaganda eficaç requereix la capacitat d'una flexibilitat àgil i altament adaptativa per controlar el contingut de les dades, especialment les mètriques convencionals preexistents que el públic està acostumat a escoltar sobre les quals és notòriament difícil de fer desaparèixer simplement (a diferència de la facilitat amb què pots desaparèixer). un científic dissident fora de YouTube o Facebook). Per exemple, no podreu evitar parlar de "morts" en el context d'una novel·la Temuda pandèmia de malalties; la principal manera en què la gent es relacionarà per avaluar la gravetat d'una malaltia sempre serà, abans que res, "Quanta persones van morir". de la malaltia?" Però podeu canviar a què es refereix la "mort" en el context de la novel·la Dreaded Disease si voleu augmentar o disminuir la percepció de la gent sobre com de mortal és.
A la pràctica, això vol dir que quan la comprensió normal d'un terme o concepte mostra que la realitat no s'adapta del tot a la narrativa desitjada del règim, només cal canviar unes quantes definicions i voilà, problema resolt.
Com molts propagandistes comunistes destacats al llarg de la història també han observat: "Qui controla la llengua governa el món".
Hi ha diverses maneres d'alterar o fer la transició de definicions problemàtiques a acceptables:
I-1. Limitar una definició
Si la definició convencional d'alguna cosa inclou conceptes, dades o informació que està en desacord amb el dogma del règim, limiteu la definició perquè ja no inclogui la informació no desitjada. Hi ha moltes maneres de fer-ho. Així doncs, enumerarem alguns dels tipus més comuns de característiques que podeu utilitzar per limitar de manera efectiva una definició: Limiteu la definició per interval de temps: Suposem que les persones vacunades pateixen la Temida malaltia a taxes molt altes durant els primers 30 dies posteriors a la vacunació i després de més de 90 dies des de la vacunació, amb la Glorious Vaccine. Aquest és un gran problema, perquè la gent pensarà que la Glorious Vaccine no és efectiva:
La línia vermella mostra la taxa de casos per milió de persones després de vacunar-se amb la Glorious Vaccine, pel nombre de dies des de la vacunació. Com podeu veure, en els primers 30 dies, la taxa d'infeccions avançades és molt alta, però entre els dies 30 i 90 la taxa de casos és pràcticament 0, i després del dia 90 la taxa de casos torna a augmentar.
En anglès senzill, el que veieu al gràfic anterior és que el nombre de casos per milió de persones és el següent:
- Abans de la vacunació: 500 casos de malaltia temuda/milió de persones
- 10 dies després de la vacunació: 3,000 casos de malaltia temuda/milió de persones
- 20 dies després de la vacunació: 1,700 casos de malaltia temuda/milió de persones
- 30 dies després de la vacunació: 100 casos per milió de persones
Aquesta és una eficàcia molt ingloriosa per a la Glorious Vaccine, una cosa que no es pot permetre. Una solució és simplement canviar la definició de "vacunat" perquè signifiqui algú que es troba entre 30 i 90 dies després de ser injectat amb la Glorious Vaccine, és a dir, qualsevol persona que es trobi dins dels 30 dies de la vacunació o després de 90 dies des de la vacunació. , no es considera "vacunada:"
Aquesta tàctica particular va ser iniciada per pràcticament totes les agències de salut pública del món civilitzat, on la definició de "totalment vacunada" per a les vacunes contra la Covid es limitava a "14 dies després de la segona dosi:"
Limiteu la definició per quantitat, com ara el nombre d'exposicions - per exemple, si un grup de persones que van rebre 1 dosi o 5 dosis del Tractament Mirafaucivir van morir (la primera dosi mata persones especialment susceptibles a la seva toxicitat, i 5 dosis són massa tòxiques per a gairebé qualsevol), limiteu el definició de "tractat amb MiraFaucivir" a entre 2-4 dosis:
Limiteu una definició afegint condicions absurdes a la definició que són gairebé impossibles de complir. Per exemple, podeu provar d'utilitzar les condicions següents per limitar la definició de "mort per vacuna" en el context d'una campanya de vacunació massiva amb la nova vacuna Glorious:
És bastant difícil aconseguir mai aconseguir un cas "confirmat" d'algú que mor per la Glorious Vaccine en condicions com aquestes.
(Heu de recordar obstruir les autòpsies tant com sigui possible per fer que aquesta definició d'exemple sigui totalment efectiva.)
I-2. Ampliar una definició
Per contra, de vegades potser voldreu més d'alguna cosa del que hi ha en realitat. Ampliar definicions és una gran solució: només cal que inverteixi les instruccions anteriors per limitar les definicions.
Per tant, si necessiteu més morts per la malaltia temuda que les persones que realment han mort per la malaltia temuda, podeu ampliar la definició d'una "mort per malaltia temuda" a "qualsevol mort dins dels 30 dies posteriors a una prova positiva", i com per màgia. tens una pandèmia a gran escala a les teves mans.
Per il·lustrar-ho, suposem que després de 12 mesos de circulació de la Dreaded Disease, només 7 persones per cada 100,000 infeccions van ser assassinades per la Dreaded Disease, no precisament espantós. Feu una mica de canvi i amplieu la definició d'una "Mort per malaltia temuda" a alguna cosa com el que va treure el CDC: "qualsevol mort dins dels 30 dies posteriors a la prova positiva per a la malaltia temuda". Com que cada dia moren moltes persones, si les proves massivament a totes, inevitablement "descobriràs" tot un vaixell carregat de persones mortes que van tenir la temuda malaltia quan van morir, tot i que van ser assassinades per alguna cosa completament no relacionada com el càncer o el càncer. un accident de cotxe. Mireu quina diferència fa això:
L'estat de Nova York ofereix una il·lustració clàssica de com ampliar la definició de "Mort per malaltia temuda" per crear l'aspecte d'una pandèmia apocalíptica i terrorífica d'una vegada en la història; només cal que mireu la següent definició oberta i magnífica per a un " Mort probable per Covid:
NOTA DE PRECAUCIÓ: Sempre has de tenir cura de MAI, MAI, MAI - MAI!!! – Expliqueu al públic com els feu servir amb un llenguatge clar i concís que pugui entendre. El següent error no forçat l'any 2020 del director de salut pública d'Illinois, el doctor Ngozi Ezike, és el tipus de coses que us ofereixen un bitllet ràpid d'anada al Gulag; de fet, va dir el següent en una conferència de premsa pública (vegeu el vídeo incrustat a continuació):
"Per tant, la definició del cas és molt simplista. Vol dir que en el moment de la mort, era un diagnòstic de Covid-positiu. Això vol dir que si estiguessis a l'hospici i ja t'haguessin donat unes quantes setmanes de vida i després també se't descobrís que tens Covid, això es comptaria com a mort de Covid. Significa que, tècnicament, fins i tot si vau morir per una causa alternativa clara, però vau tenir Covid al mateix temps, encara apareix com a mort de Covid".
Estava fent el correcte, per descomptat, utilitzant una definició tan meravellosa per a les morts per Covid, però va deixar que el gat fora de la bossa de manera estúpida i descuidada perquè el vegi el món sencer. Aquest és el tipus d'error descuidat que pot enderrocar tota una campanya de propaganda d'un dia per l'altre. I també el tipus de coses que poden ser un final de carrera (o pitjor):
I-3. Inventa una nova definició
De vegades, simplement no és possible amagar la comprensió comuna d'alguna cosa simplement jugant amb la definició als marges. En aquest cas, podeu fer el pas atrevit de redefinir una paraula, concepte o categoria per adaptar-vos a les vostres necessitats de propaganda. Tingueu en compte que pot ser una mica més difícil convèncer la gent que l'antiga definició és fruit de la seva imaginació.
Agafeu els CDC (sí, citarem molt els CDC; al cap i a la fi són l'organització de propaganda sanitària preeminent del món), que va canviar la definició de "vacunació" diverses vegades durant un període de 6 anys:
Barra lateral: El tuit anterior ofereix una lliçó sobre la necessitat de controlar els legisladors canalla que podrien intentar dissentir o fins i tot exposar els vostres esforços de propaganda. No necessiteu el mal de cap addicional de tractar amb proves clares de la vostra traïció lingüística retransmesa al públic des del Congrés o el Parlament (ni el mal de cap encara més gran de ser desterrat a Sibèria com el tipus de tardor per permetre que una cosa així succeís). ).
De vegades, fins i tot podeu trobar que esteu atrapat pel significat habitual de les paraules, on destaquen alguna cosa a la qual no us podeu permetre que la gent presti atenció. Si això passa, us veureu obligats a implementar un canvi fonamental en l'essència mateixa de la llengua. Aquesta és una mena d'opció nuclear per quan no es pot amagar alguna cosa d'una altra manera, i tampoc no es pot permetre el luxe de no amagar-ho. (Compte!! Un esforç tan audaç comporta un grau de dificultat important, ja que molta gent s'inclinarà a resistir-se a una transició lingüística tan oberta i atrevida, semblant a quants luddites no il·lustrats es resisteixen a seguir les transicions de gènere.).
Per exemple, prenem el terme "protesta pacífica":
Per descomptat, "limitat" és un terme subjectiu els contorns precisos del qual estan mal definits, la qual cosa us dóna molta latitud per aplicar la descripció a gairebé qualsevol cosa, independentment de com sigui incoherent o inadequada l'aplicació, com demostra aquest mitjà de la vida real. informe que no necessita més descripció:
I-4. Combina categories
De vegades, simplement no és pràctic o factible modelar les dades simplement canviant les definicions. Tanmateix, no us preocupeu: si no podeu canviar la definició, podeu canviar el punt de dades o la categoria a què la gent està acostumada a la paraula o frase a què es refereix. La gent no està en sintonia amb les diferències subtils o matisades en categories o punts de dades, i els mitjans de comunicació combinen de manera útil la majoria de coses de totes maneres, fent d'aquest un truc fàcil i còmode. Per exemple, podeu provar:
- Combinant diferents grups d'edat:
Suposem que la Glorious Vaccine fa que un munt de nens es converteixin en zombis. Això és molt dolent per al règim. (El que significa que hauríeu de reassignar uns quants científics per treballar en una estació d'investigació climàtica a l'Antàrtida durant la resta de les seves carreres. Sense mitjons.)
En primer lloc, sempre us heu de referir a aquesta nova condició com a "Transformació segura i eficaç en zombi carnívor". La raó de la part carnívora és senzilla: "zombi que menja carn" sona massa espantós, i "zombi" normal fa la sensació que els zombis estan bàsicament morts, és a dir, els preciosos nens estan morts, cap de les quals és una impressió que voleu que la gent se'n vagi. amb. (Tot i que és poc probable que el nostre exemple hipotètic aquí es materialitzi a la pràctica, el principi és rellevant i aplicable a qualsevol situació: sempre has de nomenar alguna cosa d'una manera que transmeti una idea del que vols que siguin les impressions de la gent.)
En segon lloc, com que la taxa de zombificació a la cohort d'edat de 12 a 17 anys és tan alta que és obvi per a qualsevol que vegi les dades (a sota del gràfic), probablement haureu de tractar-ho. Per tant, en lloc de presentar les dades desglossades per edat, on la gent notarà immediatament l'augment de la zombificació infantil, presenteu les dades com un grup d'edat combinat prou gran com per amagar o netejar el senyal:
El que esteu fent, en essència, és prendre el terme "taxa de zombificació després de la Gloriosa Vacuna" que es pot utilitzar per referir-se als diferents grups d'edat i fer-lo referència a la taxa de tots els grups d'edat combinats.
Ara ningú s'adonarà que les dades mostren un clar risc per als nens de ser convertits en zombis carnívors per la Glorious Vaccine.
O al contrari, suposant que els joves no es moren de la malaltia temuda a un índex prou alt com per espantar les mares, podeu presentar dades de mort de la malaltia temuda d'un grup d'edat combinat de 0 a 50 anys que fa que sembli que hi ha tantes morts. d'un grup que inclou els nens:
- Combinant diferents cohorts demogràfiques:
Mateixa idea que els grups d'edat; Suposem que has d'evitar que els ciutadans s'adonin que la temuda malaltia només és perillosa per a les persones amb obesitat mòrbida, la qual cosa és dolenta:
- en primer lloc perquè després no tindran por de la Temida malaltia
- en segon lloc, perquè la gent pot començar a qüestionar si el greix és saludable, cosa que no es pot permetre perquè podria començar a qüestionar la narrativa del règim sobre la "positivitat del greix" i després qui sap què més.
Per tant, només hauríeu de presentar les dades de mort de Dreaded Disease mitjançant una categoria combinada que cobreixi tots els tipus d'identitats de pes:
- Combinació de diferents períodes de temps
Suposem que observeu que les morts per la Temida malaltia estan disminuint mes a mes, cosa que pot ser catastròfica per als plans de règim que requereixen que la gent cregui que la Temida Pandèmia està en plena circulació durant uns mesos més. Si la gent té la idea que la Temuda Malaltia s'està acabant, bé, aquesta és una gran oportunitat perduda d'utilitzar la Temida crisi de la Malaltia com a mitjà per efectuar la transformació de la societat per consolidar i solidificar el poder del règim.
Així, en comptes de presentar les dades de defuncions per mes, combineu els tres mesos en una nova categoria de "mitjana mensual durant els tres mesos" que emmascara la disminució de gener a març, que s'il·lustra a continuació:
- Combinació de diferents jurisdiccions geogràfiques
Suposem que hi ha un estat canalla dins del país que està causant problemes al règim que no segueix les directrius del règim per fer front a la Temida malaltia, que anomenarem Death Santistan. Si mostren millors o fins i tot iguals resultats a la resta del país on són bons ciutadans i segueixen les directrius del règim, això seria força dolent. Suposem, a més, que hi ha una ciutat o un comtat dins d'aquest mal estat que és un comtat de règim lleial seguint totes les directrius del règim, però la taxa de mortalitat del qual és molt més alta que la resta de Death Santistan. Que és molt molt dolent. Solució? Podeu presentar dades de tot l'estat perquè la gent no pugui dir que el comtat lleial que segueix la guia del règim té una taxa de mortalitat 10 vegades superior a la resta de l'estat. Fins i tot hi ha un avantatge addicional: podeu assenyalar tot l'estat de Death Santistan com un fracàs perquè el règim lleial del comtat farà que tot l'estat es vegi molt pitjor!!
Combinar totes les ciutats i comtats en un estat deslleial per amagar els problemes exclusius de les ciutats lleials al règim és una de les tàctiques de propaganda utilitzades per intentar ocultar informació poc afavoridora, com ara les taxes de criminalitat molt més altes a les ciutats lleials al règim en comparació amb les ciutats. controlat per la malvada oposició.
(Sidebar: Les altes taxes de criminalitat són una bona cosa, per descomptat, que és una elecció deliberada del règim per disseny: les altes taxes de criminalitat són útils per al règim perquè la inestabilitat fa que la gent estigui més disposada a acceptar el govern tirànic com a solució.)
Per il·lustrar-ho, aquí hi ha una peça brillant de llum de gas d'un dels principals portaveus dels mitjans del règim:
Mireu el subtítol a la caixa carmesí; mireu com toquen amb habilitat el vermell estats per les altes taxes de delinqüència que es troben a les ciutats blaves dels estats vermells, però no a la resta de l'estat on el govern és "vermell?" Exactament.
- Combinació de diferents tipus d'efecte o fenomen. Per exemple, si hi ha un augment en un subtipus específic de malaltia, com ara augments alarmants de càncers rars després del llançament de la Glorious Vaccine, la qual cosa podria fer que la gent qüestioni la narrativa del règim oficial que la Glorious Vaccine és l'entitat més segura mai creada o descobert a la història universal: podeu utilitzar la categoria general de càncer, que és 1,000 vegades més gran, per ocultar el senyal.
Una altra manera de pensar en combinar categories és que mai no doneu les dades específiques per a diferents grups o subconjunts, cosa que es va treure a la perfecció absoluta quan va colpejar Covid. Considereu els resultats de les enquestes següents, que mostren la proporció de morts per Covid per a cada grup d'edat al costat del percentatge de cada grup d'edat que estaven preocupats de ser assassinats per Covid. (Les barres blaves mostren el percentatge de cada grup d'edat que estaven preocupats per ser assassinats per Covid, les barres verdes mostren el percentatge del nombre total de morts per Covid que hi havia a cada grup d'edat.)
Si la gent hagués entès quin era el seu risc real de morir, les barres blaves haurien d'estar almenys a l'estadi de les barres verdes. Quan les barres blaves són dramàticament més altes, això és el resultat d'una propaganda brutalment eficaç en combinar tots els grups d'edat en una categoria sense diferenciar mai:
Un èxit rotund de veritat!!
I-5. Dividir categories
De vegades hauràs de dividir una categoria en lloc de combinar-la amb una altra. Només cal invertir el marc establert anteriorment per combinar categories.
Aquesta petita maniobra és especialment útil quan necessiteu obtenir alguna cosa per sota del llindar de significació estadística.
Com que la significació estadística és un concepte força important en dades i ciència, és una bona idea explicar com funciona.
La significació estadística tal com s'utilitza en el llenguatge acadèmic/científic mèdic convencional significa bàsicament que la probabilitat que alguna cosa no sigui deguda a l'atzar és inferior al 5%.
If tires una moneda 10 vegades, les probabilitats d'aconseguir 7 caps a causa de l'atzar és de l'11.72%, NO estadísticament significatiu. Si tires una moneda 100 vegades, les probabilitats d'aconseguir 70 caps a causa de l'atzar és d'un minúscul 0.0023%, MOLT estadísticament significatiu (perquè és molt inferior al 5%), el que significa que no és raonablement atribuïble a l'atzar, sinó a alguna cosa. específiques (com fer trampes) van fer que la moneda tiri un 70% per cap.
Per què és això? Per obtenir 7/10, tot el que necessiteu són dues voltes de monedes addicionals per seguir el vostre camí, fent una mica de ratxa. Petites desviacions com aquesta poden passar fàcilment a l'atzar. Tanmateix, per obtenir 70/100 es requereixen 20 monedes addicionals per seguir el vostre camí; les probabilitats d'aconseguir *20* monedes addicionals d'un total de només 100 per casualitat són insignificants. Per tant, si veiem 70 caps de cada 100 voltes, podem suposar que hi ha algun tipus d'engany, perquè és molt poc probable que passi per casualitat.
Podeu utilitzar-ho al vostre avantatge per dividir i conquerir un senyal estadísticament significatiu: podeu dividir una categoria on hi hagi un senyal estadísticament significatiu per a alguna cosa contra la doctrina del règim en categories més petites per tal de separar el senyal d'un "70/100". en un munt de 7/10 que individualment no són estadísticament significatius.
Així, per exemple, si hi ha un senyal que hi ha més morts per 100 a l'any després de la campanya de la vacuna Wondrous Glorious, podeu publicar les dades de mort desglossades per grups d'edat on cap grup d'edat no mostri un augment estadísticament significatiu de les morts (i podeu afirmar que probablement és l'excés de mort sobrant de la "malaltia temida llarga" per complicacions d'obtenir la malaltia temida):
Nota de precaució: Aquesta tàctica particular hauria de combinar-se idealment amb una altra cosa; en cas contrari, la gent podria fer enginyeria inversa del desglossament fent una mica d'aritmètica senzilla per sumar tots els grups d'edat. Així que assegureu-vos d'afegir altres trucs de confusió.
I-6. Redistribuir/redibuixar categories
Una alternativa més afinada per combinar categories directament és redistribuir-les, per dir-ho així, redibuixar les línies. Això es pot fer utilitzant qualsevol característica per la qual es diferencien les categories.
Per il·lustrar-ho, tornant al nostre exemple del mal estat deslleial de Death Santistan, en comptes de combinar tot l'estat en una sola estadística estatal, podeu redibuixar de manera subrepticia els límits geogràfics dels comtats dins de l'estat per a les dades de la malaltia temuda com aquesta: Mireu què passa quan canviem les fronteres del comtat per les línies verdes:
Nota: Això no vol dir que hagis de redibuixar literalment els comtats amb finalitats polítiques i altres com ara districtes de votació; tot el que esteu fent és utilitzar diferents vores amb l'únic propòsit de les estadístiques de Dreaded Disease. (La població, però, suposarà que et refereixes als comtats reals que existeixen i, per tant, no s'adonarà que n'has tirat un ràpid. Es diu propaganda per una raó).
I-7. Definicions de fluids
Hi ha moments en què és possible que tingueu la paradoxal necessitat d'utilitzar una definició específica per a una cosa, però també heu d'evitar aquesta definició específica per a una altra cosa. En aquests casos, heu d'actuar com un diccionari: els diccionaris solen tenir diverses definicions diferents per a una paraula, podeu fer el mateix.
Per exemple, la paraula "dona" de vegades es defineix com "un ésser humà adult que posseeix característiques anatòmiques i genètiques femenines", com quan es parla del dret a triar d'una dona; i de vegades es defineix com "una persona que s'identifica com a dona", com en el context dels esports organitzats.
Secció II – Comissariament de dades
Encara millor que fer definicions mal·leables és evitar situacions que requereixen un canvi de definició en primer lloc.
La millor manera d'evitar aquests problemes és curar les dades d'una manera que eviti crear possibles maldecaps, utilitzant un o més dels següents mètodes provats i provats per segrestar corruptament la curació, l'organització i la presentació de les dades.
II-1. No diagnostiqueu ni identifiqueu res
Si un pacient entra amb múltiples dèficits neurològics després de prendre la Glorious Vaccine i és enviat a casa amb una recepta de Xanax per la seva "ansietat", no generarà un diagnòstic de dèficit neurològic en primer lloc en cap base de dades. Cap diagnòstic d'una afecció que podria haver estat causada per la Glorious Vaccine -o codi de diagnòstic en alguna gran base de dades governamental o d'assegurances- significa que haureu d'utilitzar la maniobra de definició per cobrir l'existència de lesions diagnosticades associades a la malaltia. Vacuna gloriosa. Per tant, hauríeu d'assegurar-vos que les persones responsables del diagnòstic o la identificació de dades/observacions problemàtiques o contradictòries de la Vacuna Gloriosa Perfectament Segura i Eficaç evitaran fer-ho.
Val la pena subratllar aquí que els pacients són fàcilment il·luminats pels seus propis metges que "tot està al seu cap", tot i que saben que tenen lesions mèdiques greus que poden alterar la vida que els deixen incapacitats i completament incapaços de funcionar. que experimenten diàriament.
Il·lustrem-ho amb el següent escenari hipotètic:
Els funcionaris del règim ho veuen al govern controlat PROPAGANDA Base de dades de vigilància de seguretat creada per supervisar la seguretat de Glorious Vaccine -
- hi ha un senyal per a la síndrome VAMP (Vaccin Aassociats Metamorfològic Phenomena) condicions:
Un pacient entra al consultori del metge amb un inici ràpid i agut de síndrome de Renfield (set de sang), fotosensibilitat extrema, pronunciada macrodòncia, i una dermatitis de contacte severa a la plata que va començar poques hores després de rebre la vacuna Glorious. Aquest és un cas obvi d'efecte secundari de la síndrome VAMP: la presentació del pacient s'ajusta als criteris de diagnòstic per a un vampirisme complet i la condició va ser causada per la Glorious Vaccine (ja que el metge pot descartar amb seguretat qualsevol altra causa més la immediatesa de la malaltia). L'aparició dels símptomes de VAMP després de ser punxat és un indicador força evident que la Glorious Vaccine va causar els símptomes).
Tot i que el pacient pot veure que clarament no té raó: sent una temptació aclaparadora de picar la vena jugular pulsada, no suporta estar davant d'una finestra tret que les persianes estiguin completament tancades, es mosseguen accidentalment. uns quants trossos de la seva llengua amb les seves noves dents frontals extrallargues i afilades com una navalla, i la seva pell comença a pelar-se si toquen les herències de la família de plata, i què? Encara podeu dir-li al pacient "Això està al vostre cap" i enviar-lo a casa amb una recepta de Xanax (i potser una bossa o dues de sang O-negativa si teniu la sensació que el pacient pot no ser capaç de controlar-se durant molt de temps i no voleu que la vostra jugular els proveeixi el dinar). I el pacient només ho acceptarà i tornarà a casa sense gaire baralla.
Això evita perfectament fins i tot generar qualsevol registre de diagnòstic de la síndrome VAMP, de manera que no hi ha res que es mostri a cap base de dades enlloc.
Us sorprendrà quants metges compleixen fins al punt que es convencen que la dona peluda amb una cua que va créixer del no-res una hora després de rebre la Gloriosa Vaccine no té res a veure amb la Glorious Vaccine.
(Nota: Amb tota seriositat, és important trobar acrònims o noms enganxosos per a coses que transmetin la impressió de com voleu que la gent vegi la cosa, així que no feu servir aquest exemple a la vida real, perquè transmet que no esteu prenent vigilància de seguretat seriosament, i fa que la gent cregui més que esteu intentant amagar els problemes de seguretat reals amb la Glorious Vaccine.)
II-2. Diagnosticar o identificar en excés alguna cosa
Per contra, si necessiteu fer més coses del que hi ha disponible, simplement invertiu el número 1. Per exemple, si necessiteu que la gent tingui més por de la Temida malaltia, podeu implementar un règim de proves massives per augmentar el nombre de casos "confirmats" de la Temida malaltia. Assegureu-vos també d'utilitzar proves que retornaran taxes molt altes de positius, tant si són veritables com si no.
En augmentar la vigilància o provar alguna cosa, podeu generar l'aparença d'un nombre creixent del que esteu provant, o almenys mantenir la façana que encara hi ha. Considereu la següent il·lustració del bon vell EUA d'A: podeu veure al gràfic superior que a mesura que augmentava el nombre de proves diàries de Covid, alhora que el percentatge de proves positives va caure en picat més del 75% (gràfic inferior ). El que va aconseguir va ser mantenir el nombre de casos relativament alt (gràfic del mig), de manera que, tot i que el percentatge de proves positives va baixar >75%, el nombre de nous casos només va disminuir al voltant del 25% durant aquest mateix període de temps.
L'augment sense sentit del nombre brut de casos que era totalment funció de més proves, però, va donar lloc a titulars com aquesta gran peça pornogràfica de pànic de la NBC publicada l'11 de juny de 2020:
Recordeu: trobes el que busques i trobes més del que busques més.
II-3. No informeu del que s'ha diagnosticat o identificat
De vegades no és possible evitar diagnosticar o identificar alguna cosa que millor no es descobreixi. En aquest cas, almenys podeu assegurar-vos que el que s'ha observat no s'inclogui en els informes o dades oficials:
font: https://www.nytimes.com/2022/02/20/health/Covid-cdc-data.html
A un nivell més individualitzat, hauríeu d'emetre orientació als metges, al personal mèdic i al personal administratiu sobre el terreny NO per diagnosticar coses que no voleu que apareguin als conjunts de dades. No dubteu a utilitzar incentius financers per endolcir l'olla dels metges lleials que compleixen el règim. No sigueu mesquins aquí: la prevenció és gairebé sempre més barata (i menys estressant) que solucionar els problemes després que ja hagin sorgit.
Fins i tot en els casos rars en què un metge no pot evitar diagnosticar un pacient amb una malaltia greu que es va produir just després de prendre la Glorious Vaccine, el metge encara pot assegurar-se d'evitar informar l'esdeveniment advers a qualsevol base de dades de lesions de Glorious Vaccine.
Alternativament, si la base de dades del règim per documentar les lesions de la Glorious Vaccine d'alguna manera encara acaba contenir massa informes problemàtics on està posant en dubte la seva seguretat, hi ha dues coses que heu de fer.
El primer és encallar alguns dels administradors de bases de dades al llarg del tram de la costa de Somàlia on els pirates passen l'estona perquè la resta s'ajuntin i deixin de deixar passar tants informes. Els estàs pagant perquè facin una feina, que és mantenir la percepció pública que la Glorious Vaccine és el medicament més segur que s'ha inventat mai; el fracàs no és acceptable.
El segon és NO revelar públicament els informes problemàtics a la base de dades. El CDC va fer el possible, però finalment va ser derrotat per un jutge canalla (que posa l'accent en la necessitat de tenir control sobre el poder judicial també):
II-4. No permeteu la investigació de fenòmens si les troballes poden causar problemes
L'altra cara de "Trobareu el que busqueu" és que "No trobareu el que no busqueu", així que assegureu-vos que ningú vagi a buscar senyals potencials d'alguna cosa que podria ser problemàtica per a la narrativa del règim. . Si, per exemple, el règim desencadena "accidentalment" una plaga en una ciutat del tercer món, no podeu tenir molestos teòrics de la conspiració de les xarxes socials que esbringuin què va passar, així que millor us assegureu que ningú faci autòpsies ni faci proves a persones malaltes.
El CDC ofereix una altra il·lustració d'un bon pensament estratègic preventiu per evitar dades potencialment perjudicials per al règim:
El CDC de manera molt intel·ligent també ha de encarregar una única autòpsia dels milers i milers de morts reportades a la base de dades de control de seguretat de la vacuna VAERS del CDC. (Recordeu de la secció I la part sobre afegir condicions absurdes a les definicions? Si no ho fas, el millor és que revisis el material perquè el tinguis a l'abast.)
II-5. Publica només una part de les dades al principi
Sovint, només amb la publicació d'una part de les dades i deixant de banda l'altra part per a més endavant, podeu crear una narració falsa que arreli. Així, quan finalment publiquis la resta de dades, no importarà que contradiguin la base del que ara s'ha convertit en un dogma acceptat.
Per exemple, si necessiteu representar la Temuda Malaltia com a més estesa del que és realment, podeu seguir l'exemple dels propagandistes d'avantguarda de Virgínia i retenir alguns dels resultats negatius de les proves una mica per augmentar el percentatge de resultats de les proves que són positius, cosa que fa que sembli que més persones estan malaltes amb la temuda malaltia:
font: 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/
Un altre escenari en què podeu utilitzar la tècnica de publicació de dades parcials amb gran efecte és quan us oblideu a publicar dades per qualsevol motiu que farà que el règim sembli molt dolent (això passa). Per tant, voleu retardar el llançament de les coses realment perjudicials durant el màxim de temps possible; si espereu prou, finalment deixarà de ser rellevant. A més, si ho llences tot alhora, el factor de xoc serà enorme i tindreu un gran embolic a les mans. Tanmateix, si deixeu anar la informació degoteig-goteig-goteig, en el moment en què s'alliberin les peces escandaloses, el factor de xoc "wow" ja fa temps que s'ha esvaït i la gent ja no hi prestarà tanta atenció. Aquesta tàctica va ser intentada per la FDA, tot i que va ser frustrada principalment pel jutge canalla (emfatitzant la necessitat crítica de control judicial per evitar que els jutges renegats es converteixin en canalla del règim):
Quan hi ha fonts que generen dades incompatibles amb la narrativa del règim (passarà de tant en tant malgrat els vostres millors esforços), simplement desacrediteu-les com a propaganda o una altra cosa increïble i perillosa, com ara els robots russos. (Com a regla general, sempre podeu culpar o atribuir qualsevol informació incòmode a la "desinformació russa" en un pessic).
La mostra A d'aquesta tàctica seria la base de dades VAERS gestionada pel CDC. Quan VAERS va mostrar un nombre absolutament boig de lesions per la vacuna per la vacuna contra la Covid,
- tot l'aparell de l'establiment científic simplement va etiquetar VAERS com una teoria de la conspiració que s'utilitzava per difondre desinformació perillosa:
Tanmateix, si aquestes dades provenen de conjunts de dades de règim que són massa difícils de descartar simplement com a escombraries no científices (sí, passa), aleshores deixar de publicar-los i, en canvi, desacreditar-los per estar mal construïts i plens d'errors fatals.
Podem utilitzar la UKHSA per il·lustrar aquest principi. Després que l'eficàcia bruta de la vacuna va caure en territori negatiu per a gairebé tots els grups d'edat (ja que les persones vacunades tenien un risc MAYOR de contraure Covid en comparació amb les persones no vacunades), l'UKHSA simplement va deixar de publicar les dades setmanals d'eficàcia de la vacuna:
La UKHSA també ofereix una història d'advertència sobre què passa quan espereu massa temps per desconnectar conjunts de dades problemàtics:
No pots tenir titulars com aquests que surten cada setmana!! Haurien d'haver desconnectat aquest conjunt de dades molt abans que els vacunats comencin a tenir Covid més que els no vacunats. Aquest és un error no forçat, el tipus d'error estúpid pel qual els caps roden, literalment. Per què dimonis van esperar fins que l'eficàcia * de reforç * per als 80 anys estigués a punt de ser negativa? Algú de l'UKHSA fa temps que no llegeix aquest llibre, que clarament s'hauria beneficiat d'una mica de revisió. . .
Alguns propagandistes poden dubtar a ser totalment hipòcrites, perquè se senten exposats postulant obertament dos estàndards irreconciliables que fins i tot alguns camperols comuns poden notar. Tanmateix, heu de lluitar contra aquest impuls. Compreneu que l'ús de dobles estàndards augmenta exponencialment les vostres opcions a l'hora d'elaborar punts de conversa i posicions per il·luminar el públic.
Això és especialment cert quan es tracta d'anècdotes. Les anècdotes que donen suport als punts de discussió del règim, especialment les de fonts aprovades pel règim, haurien de ser tractades com la forma més alta de prova; mentre que les anècdotes de fonts herètiques o no aprovades que contradiguin la propaganda del règim s'han de denunciar com a merament anecdòtiques i amb nul valor probatori que no valen per a res.
Així doncs, les anècdotes de metges que compleixen el règim i de ciutadans lleials de la Temida Malaltia que matan i mutilen persones són proves inexpugnables, però les anècdotes de ferits o morts a causa de la Gloriosa Vacuna no són més que una coincidència aleatòria si no una invenció directa, impulsada per vils xarlatans en ordre. per difamar el règim i posar en perill tota la gent bona a tot arreu que només volen mantenir-se amb vida i salut:
L'ús obert de dobles estàndards també té l'avantatge crucial afegit de condicionar la població que l'estàndard real per determinar si les dades o la informació són fiables és simplement el que diu el règim.
II-8. Corrompeu les dades per protegir o reforçar la vostra narrativa
De vegades, la tàctica més senzilla per evitar dades problemàtiques és simplement inventar dades falses. Podeu fabricar alguna cosa amb tela sencera. O podeu adoptar un enfocament més matisat i corrompre les dades introduint defectes o biaixos subtils que són més difícils de notar per a la persona mitjana. Hi ha maneres il·limitades de fabricar o falsificar dades, massa per enumerar-les aquí. Només cal que tingueu cura de falsificar les dades d'una manera que no es descobreixi ni es faci enginyeria inversa fàcilment.
Per exemple, tornant a la nostra situació hipotètica anterior en què necessiteu que la població cregui que hi ha molts més casos d'una malaltia temuda dels que hi ha en realitat, una altra manera de representar la malaltia temuda com a més prevalent és combinar el nombre de persones actualment. malalt amb el nombre de persones que ja estan recuperades. El CDC va fer exactament això quan van combinar les proves d'anticossos (que mesuren el nombre de persones que ja s'han recuperat de Covid) amb les proves de PCR (que mesura el nombre de persones malaltes actualment) en una mètrica de "resultat positiu de la prova de Covid", incloent-hi de manera irregular. tots els que ja s'han recuperat com a malalts ACTUALMENT:
font: https://fox4kc.com/tracking-coronavirus/cdc-and-11-states-acknowledge-mixing-results-of-viral-and-antibody-tests/
Fixeu-vos en les frases subratllades anteriorment, són bastant reveladores.
La frase subratllada en verd - "El mètode dels CDC fa semblar que els EUA tenen una capacitat de prova més gran del que realment ho fan” – observeu com els CDC van aconseguir de manera brillant treure múltiples galetes de propaganda d’aquesta maniobra. No només van crear el miratge de taxes molt més altes de persones infectades activament; també van crear el miratge que el govern tenia una capacitat molt més gran per provar el virus de la gent que la que realment posseïa el govern. (És bo mostrar exemples de competència governamental atès que la llegendària reputació del govern d'incompetència sorprenent és una de les concepcions més notòriament difícils de fer retrocedir que la gent té sobre el govern.) Un propagandista agut sempre busca aprofitar angles addicionals per obtenir avantatges. d'estar content que la tàctica de propaganda desplegada aconseguís el seu objectiu principal.
La frase subratllada en vermell: "Els números poden fer que sembli que els estats tenen prou capacitat de prova i estan preparats per aixecar les restriccions, quan això no sigui el cas" (i realment els dos darrers paràgrafs) - ofereixen una lliçó sagaz sobre com picar possibles espines. en el brot. Cal sempre - sempre!! – Estigueu atents per evitar *qualsevol* implicació potencial o presa ràpida de la informació que, tot i que en general dóna suport al règim, també conté alguna cosa que es pot torçar per soscavar algun altre aspecte de la narrativa oficial del règim. Bàsicament, pots tenir el teu pastís I menjar-te'l també! Aprecieu aquí com el científic del règim citat aconsegueix amb habilitat simultàniament (1) l'aprovació de la veu de l'augment de la capacitat de prova com a mesura de la competència extraordinària del règim; (2) culpa de l'"accident" [intencionat] sobre el partit polític dissident; i (3) adverteix que, tot i que l'estat està fent una feina tan fantàstica fent que les proves estiguin àmpliament disponibles, això no vol dir que sigui segur tornar a obrir! Recordeu que hi ha una pandèmia per mantenir, cosa que aquest científic del règim fa de manera experta. (Assegureu-vos de recompensar generosament els científics del règim per un treball excepcional com aquest. Incentivarà la resta a millorar el seu joc i és bo per a la moral.)
Observa també que els mitjans de comunicació són un aliat crític del règim sense el qual fracassaràs. Així que feu el que heu de fer per mantenir les relacions acollidores: no comenceu a pessigar un cèntim aquí.
II-9. Suprimeix les dades problemàtiques
Sí. Com els correus electrònics de Bleach Bit-ing Hillary. És bo depurar les bases de dades de tant en tant de dades incompatibles amb les narracions o posicions del règim; en cas contrari, podria acumular-se en una tendència perceptible que podrien notar els dissidents del règim o els difusors de desinformació.
Així, per exemple, si la base de dades de seguretat de la Glorious Vaccine conté massa informes, simplement esborreu-los, com ho fa el CDC, tal com il·lustra el gràfic següent que mostra el nombre d'informes VAERS problemàtics eliminats pel CDC cada setmana:
Observeu, en aquest cas, que els treballadors de VAERS del CDC van tenir un rendiment inferior durant la major part del temps; no podeu permetre que el personal crític s'afluixi. Tot aquest gràfic hauria de mostrar barres fins a la part superior; no hi ha cap motiu vàlid per què no hagin pogut suprimir molts informes VAERS l'agost de 2021 com ho van fer durant l'abril i el maig de 2022. Si heu de contractar personal addicional per gestionar els informes d'eliminació, fes-ho.
A més, per què aquests vagabunds van permetre que s'acumulessin tants informes en primer lloc? Ni tan sols hi hauria d'haver prou informes en una base de dades d'aquest tipus per començar, on caldria fer purgues massives setmanals d'aquests informes.
Potser la lliçó més important de tot aquest llibre és aquesta: Les minuciositats logístiques avorrides, avorrides i tedioses de difondre i mantenir la propaganda són tan crítiques com una gran mentida o una gimnàstica lingüística impressionant.
És possible que hàgiu de ser creatiu per trobar una justificació o una explicació per a això si la gent descobreix que hi falten dades, així que assegureu-vos de tenir els punts de conversa preparats per endavant per si de cas.
Un altre gran exemple de supressió de dades en acció és la següent brillant eliminació realitzada pel govern australià per eliminar les dades climàtiques incòmodes que mostren registres de calor que es van produir fa massa anys per culpar a les emissions de carboni humans:
Malauradament, es van trencar, cosa que de vegades és inevitable quan intenteu esborrar alguna cosa realment important i notable. És per això que és imprescindible tenir un sistema Gulag preparat i esperar les 24 hores del dia per fer front a un augment sobtat de nous reclusos en qualsevol moment (com els camps de quarantena d'Austràlia).
II-10. Creeu dades falses que semblen desmentir la vostra pròpia narració per enganyar i desacreditar l'oposició
Quan us enfronteu a una amenaça d'informació persistent que és corrosiva per als vostres esforços de propaganda, aquesta és una tàctica brillantment tortuosa per defoliar-los de la seva autoritat, credibilitat i poder. Simplement poseu dades falses que superficialment semblen desmentir la narrativa del règim, però que es desmenteixen fàcilment. Sens dubte, els covards enemics de l'estat s'apoderaran d'aquesta informació o dades falses i, per tant, quedaran desacreditats quan demostreu que van caure en les afirmacions ara òbviament ridícules.
Com el que van fer els militars amb la seva pròpia base de dades interna de totes les condicions mèdiques de tot l'exèrcit anomenada DMED. Ho van sembrar deliberadament amb dades falses que semblaven un total OMG!!!!!! moment que va mostrar augments massius profans en tot tipus de condicions mèdiques com ara càncers, pèrdua d'embaràs i altres associades a les vacunes sagrades del Covid. Llavors, quan uns quants metges militars heroics van trobar les dades del DMED, es van enamorar de la línia de ganxo i la ploma... la qual cosa va matar tota la història. (Per obtenir una cronologia detallada i una explicació d'això, veure aquí.)
Gran part de la percepció pública de la ciència o les dades es redueix a la presentació visual de la ciència o les dades: un bon meme o imatge pot comunicar eficaçment dades completament falses d'una manera que deixi la gent amb la convicció que les dades falses són absolutament 100% certes. .
Per exemple, si voleu retratar que les taxes i la gravetat de la miocarditis causada per la Temida malaltia són dramàticament pitjors que les taxes i la gravetat de la miocarditis causada per la Glorious Vaccine encara que sigui exactament el contrari, podeu crear una imatge potent com aquesta:
Ara, la gent associarà instintivament la "Miocarditis de la malaltia temuda" amb una apocalipsi massiva de núvols de bolets enfront de la miocarditis de la Glorious Vaccine com una petita punxada de res que ni tan sols es mostra al gràfic.
II-12. Creeu visualitzacions de dades que tergifiquin les dades
De vegades no pots deixar de publicar dades que són molt, molt dolentes (per al règim o Science™️). Però, per sort per a tu, la majoria de la gent (i els acadèmics) són idiotes superficials que tenen massa mandra per llegir paraules impreses al costat d'un gràfic o gràfic. Així, podeu retratar les dades en un esquema de visualització que distorsiona o amaga el que diuen les dades.
Il·lustrem-ho amb un exemple de la més gran de les revistes Science™️: el Llanceta. La Llancetava publicar un estudi que estimava el nombre de morts causades per fred i calor extrems a tot el món cada any. Com que els governs de tot el món volen mantenir la ficció que l'escalfament global és un perill mortal per a la humanitat, havien de demostrar que les morts causades per la calor superen en nombre les morts causades pel fred. Com a mínim, havien de ser iguals. Així, quan el Llanceta va descobrir que les morts per fred superen en nombre les morts per calor amb un marge de 10 a 1 (literalment), van haver d'esbrinar una manera de crear un gràfic que dissimulés aquest petit fet incòmode. El que va donar lloc al gràfic següent al costat esquerre:
Les barres blaves mostren les morts per fred, les barres vermelles mostren les morts per calor. Com més gran sigui el bar, més morts. Així que havien de fer que les barres vermelles fossin tan grans com les barres blaves. Així que van emprar un petit truc enganyat: si observeu els números subratllats porpra que tradueixen la mida de la barra en un nombre específic de morts, veureu que per a les barres blaves (morts fredes), cada polzada de barra representa 50. morts, però per a les barres vermelles (morts per calor), cada polzada de barra representa només 10 morts. Així, la mateixa barra de mida representa 5 vegades el nombre de morts per morts per fred que per a morts per calor, tot i que semblen iguals. Però la gent no presta atenció i només dirà "Oh, semblen semblants, així que hi ha d'haver una proporció aproximadament igual de morts per calor que per fred". (I fins i tot van intentar colar-se en un interval gegant al final on l'última polzada de barres vermelles representa 210 morts en lloc de només 10 (fletxa taronja).)
Si haguessin creat un gràfic honest que utilitzés la mateixa escala tant per a les morts per fred com per a les morts per calor, semblaria el gràfic de la dreta. El fet és que un cop d'ull a aquest gràfic us dóna la clara impressió que el fred extrem és una amenaça molt més gran que la calor extrema, cosa que podria provocar algunes preguntes incòmodes sobre si potser una mica d'escalfament global seria beneficiós per a la humanitat.
Nota: Quan utilitzeu aquesta tàctica, intenteu ser més subtil i discret que el Lancet, on era molt fàcil que fins i tot per a un profà detectés el joc de mà.
Manipular la CIÈNCIA
"Amb aquesta finalitat, Lysenko va començar a "educar" els cultius soviètics perquè brossin en diferents èpoques de l'any, remullant-los en aigua congelada, entre altres pràctiques. Aleshores va afirmar que les futures generacions de cultius recordarien aquests senyals ambientals i, fins i tot sense ser tractats ells mateixos, heretarien els trets beneficiosos."1
Manipular la ciència no és cap novetat. Afortunadament per al propagandista, la ciència és molt fàcil de manipular a voluntat si ets el règim. Només cal veure els èxits de Trofim Lysenko quan va comptar amb el suport del camarada Stalin. Les seccions següents detallaran què heu de fer per manipular amb èxit la Ciència per donar suport a la narrativa i els objectius del règim.
Una il·lustració perfecta d'una empresa concertada i eficaç de manipulació científica és la màquina de propaganda ben oliada de Big Pharma. Un grup de científics renegats van conspirar junts per articular amb precisió com Big Pharma controla i manipula la ciència i les dades a voluntat:
Evidentment, el fet que aquest article encara és accessible públicament és un fracàs sorprenent dels censors del règim. En un país amb un govern funcional, tots els autors d'un atac tan audaç al règim (i censors que no van poder impedir que es publicés i/o no el van retirar) serien deportats ahir al Pol Nord.
Sidebar: Aquests autors descriuen amb precisió com corrompem la ciència per adaptar-se a l'agenda del règim. Articles com aquests, tot i que òbviament no es pot permetre que es difonguin públicament, és perfectament acceptable que es difonguin entre els propagandistes del règim per entendre millor com fer propaganda eficaç..
També és important tenir en compte que les companyies farmacèutiques - "Big Pharma" - solen complir el règim, però si una empresa farmacèutica es fa "menys", llavors, per descomptat, hauríeu de processar-les pel seu frau descarat. Assegureu-vos també de multar grans diners a les companyies farmacèutiques lleials cada pocs anys perquè la població pensi que el Règim té una relació d'afrontament amb les grans farmacèutiques i, per tant, serà menys probable que s'adoni que el règim i el sector farmacèutic estan en comú. Uns quants milers de milions no són un gran problema per als seus balanços.
Secció III - Verificació de quines dades es consideren ciències oficials
Sigueu selectiu sobre quines dades s'inclouen a Ciència Oficial. La informació que té l'imprimatur de ser La informació científica té molt més pes i credibilitat amb la població, fins i tot aquells que es neguen a seguir la narrativa del règim (ningú vol ser vist com a "anti-ciència", això és gairebé tan dolent com ser un racista a la societat moderna).
III-1. No publiqueu estudis problemàtics i, si es publiquen, retracteu-los
La manera més segura d'evitar que la investigació científica oficial enderroqui una narrativa de règim és desposseir-la de la seva oficialitat. (Llavors l'amagues on ningú hi pot accedir i afirmes que, des que es va retractar, això demostra que va ser una ciència escombraria falsa i fraudulenta impulsada per heretges anti-ciència corruptes que volen enriquir-se venent estranyes preparacions de vitamines.)
Tanmateix, heu de tenir cura d'actuar amb promptitud, perquè si espereu massa temps, les còpies de la ciència no aprovada poden circular en secret entre els no creients o els heretges contra el règim i adquirir un estatus gairebé mític. I una vegada que un estudi s'arregla en l'experiència de la gent com un "estudi real", retractar-lo només els fa pensar que estàs desesperat per amagar la "veritat".
Fes una ullada a totes aquestes glorioses retractes d'estudis que van ser perjudicials per a la narrativa del règim durant el Covid (aquesta és només la primera pàgina de 36):
font: https://coronacentral.ai/retractions
Imagineu-vos quant (més) dany haurien pogut fer aquests estudis canalla si se'ls hagués permès romandre i no s'haguessin retirat!
Imagineu també quants estudis més no van veure la llum en primer lloc, ja que aquests representen només una petita fracció de la investigació herètica (o Good Science que va trobar accidentalment resultats heretges).
III-2. Cherry-Select quines parts d'un conjunt de dades representen "ciència oficial"
És increïble com de dràsticament podeu canviar la ciència simplement utilitzant parts seleccionades d'un conjunt de dades que reforcen la narrativa del règim mentre descarten (o millor encara, amaguen) les parts del conjunt de dades que no estan sincronitzades amb les posicions del règim.
Per exemple, suposem que veiem les dues tendències següents en el règim PROPAGANDA base de dades de control de seguretat per a la Glorious Vaccine.
(Malauradament, heu de fingir estar supervisant la seguretat per calmar els ciutadans nerviosos que se senten nerviosos per qualsevol cosa nova, i també per tenir una resposta preparada a potencials crítics i difusors de desinformació que intentaran acusar el règim d'amagar dades de seguretat problemàtiques. . I has de fingir que et prens això MOLT seriosament.)
De totes maneres, suposem que hi ha 26,878 informes sobre transformacions segures i efectives en zombis que mengen carn per milió de dosis de Glorious Vaccine administrades, però només 2 informes sobre persones vacunades que són assassinades per bacteris carnívors just després de ser vacunades, com aquest:
No es pot fer que això surti exactament al discurs públic, cosa que fomentarà la vacil·lació sobre la vacuna i farà que la gent dubti de la narrativa del règim en general, fins i tot sobre altres coses. Però també cal demostrar que la base de dades de PROPAGANDA mostra que les taxes de lesions potencials de Glorious Vaccine són insignificants. (Assegureu-vos de subratllar sempre que feu referència a la base de dades de seguretat que aquests informes no estan confirmats que la Glorious Vaccine fos la causa, només una possible associació).
La solució aquí és bastant senzilla: utilitzeu només les dades que mostren que només hi ha 2 informes d'algú que s'ha infectat amb bacteris terrorífics que mengen carn a causa de la Glorious Vaccine per cada 100,000 dosis. Els 26,878 informes per cada 100,000 dosis de transformacions de zombis carnívors segurs i efectius, però, s'han d'ignorar públicament tant com sigui possible i, quan no es pugui evitar ignorar-los, cal denunciar-los com a informes no científics i, per tant, sense sentit i, per tant, insignificants. I assegureu-vos de retreure als mitjans de comunicació perquè s'atreveixin a preguntar-vos-ho. (Idealment, hauríeu de conspirar amb un periodista lleial del Règim perquè sigui ell qui ho pregunti, de manera que es pugui plantejar d'una manera menyspreada com: "Algunes persones marginals estan intentant afirmar que la Gloriosa Vacuna està causant desenes de milers de ferides sensacionals, pots explicar com estan distorsionant els informes de la base de dades de PROPAGANDA?")
A més, no utilitzeu mai la paraula "terridor" en el context d'una situació en què intenteu calmar la gent. Mai. Fins i tot si el que estàs descrivint és objectivament aterridor. Quan descriu alguna cosa que fa por intrínsecament, utilitzeu paraules grans i acadèmiques que sonen a la ciència. Així que els "bacteris que mengen carn" es poden descriure com una "fascitis necrotitzant", una cosa que ningú no té ni idea de què dimonis significa (i la majoria de la gent és massa mandra fins i tot per esbrinar-la a Google). Fins i tot té dues "i", cosa que fa que soni una mica impressionant d'una manera intel·lectual, com si fos pràcticament un privilegi ser assassinat per una cosa tan sofisticada:
Això no és tan complicat; ho aconseguiràs en poc temps. (I si no ho fas, de totes maneres probablement no tindreu més temps.)
Nota: Quan tens una situació en què un producte aprovat o obligat pel règim és perillós – **que serà sovint** – has d'assegurar-te de no caure en la teva pròpia propaganda; en cas contrari, podríeu acabar amb el proper zombi segur i eficaç com aquests quatre senadors nord-americans:
III-3. Dades d'informes de retard
Una manera més subtil d'analitzar quines dades s'inclouen a la ciència oficial és informar de manera deshonesta dades o informació. Cronometrar estratègicament l'informe de diferents subconjunts de dades és una manera senzilla però potentment eficaç de manipular les dades científiques. (No us preocupeu per entendre com funciona això; només sàpiga que funciona i contracteu estadístics competents que puguin esbrinar com implementar-ho millor.) Molts càlculs es basen en el moment de les dades informades i, per tant, podeu controlar el que és les dades es mostren alliberant amb cura diferents parts de les dades en el moment òptim.
Per exemple, una retard d'una setmana en la notificació de morts pot canviar radicalment l'aparent eficàcia o seguretat d'una intervenció mèdica: literalment, en retardar la notificació de morts una setmana, podeu fer que alguna cosa que tingui un efecte zero sembli que és un 95% d'efectivitat. (Podeu seguir l'enllaç per obtenir més detalls, però aquesta tàctica en particular és una mica massa complexa per a una guia d'idiotes, i incloure una descripció detallada aquí pot provocar que els propagandistes, d'una altra manera, amb un futur brillant per davant, es deprimissin i dubtin dels seus les seves pròpies habilitats si no poden seguir l'explicació, la qual cosa els pot portar a abandonar, cosa que seria una tragèdia.)
Secció IV - Com manipular un estudi
Potser el conjunt d'habilitats més crucials necessaris per manipular la ciència és la capacitat de dissenyar i manipular un estudi per aconseguir els resultats necessaris.
[Nota: la manipulació real dels estudis sempre serà feta per experts que dirigeixen estudis per guanyar-se la vida (anomenats PI's o Investigadors Principals). Per tant, realment no necessiteu dominar aquestes coses. Però, tanmateix, és útil tenir una comprensió prou decent dels conceptes bàsics.]
Els estudis, especialment els grans i elegants que normalment es consideren el "estàndard d'or" de Science™️, són bèsties enormement complexes que es poden manipular d'innombrables maneres. Explicarem els tipus d'enganys, manipulacions i defectes de disseny més destacats i senzills que es poden aprofitar per fer de l'estudi un titella a les vostres mans per moure's a voluntat.
[Nota: – Hi ha moltes gradacions de sofisticació en la implementació de qualsevol de les manipulacions següents. Només explicarem i il·lustrarem els conceptes subjacents mitjançant l'aplicació senzilla dels principis, sense afegir-hi adorns i adorns de luxe. L'objectiu aquí és que hagueu d'entendre els diferents tipus i maneres de manipular dades. Després podeu educar-vos en les metodologies més avançades (cosa que, per descomptat, és molt recomanable i recomanable).
IV-1. Tàctica d'aparellament d'estudi núm. 1: manipular el disseny de protocols d'estudi
La major part del material rellevant per a aquesta secció també és rellevant per a la següent secció que tracta de sabotejar la implementació dels protocols d'estudi, de manera que només tractarem aquí les tàctiques úniques per manipular el disseny dels propis protocols.
Els protocols d'estudi són bàsicament com un reglament que dicta com es farà l'estudi. Així que assegureu-vos d'escriure regles que afavoreixin el resultat que necessiteu.
A) Apilar la coberta: assigneu estratègicament els temes d'estudi als grups d'estudi i control respectius
Gairebé tots els estudis especials grans tenen dos grups: el grup d'estudi i el grup control. En un estudi per a un medicament nou, el grup d'estudi rep el medicament i el grup control no. En teoria, si el medicament funciona, hauria d'haver més malalts al grup de control que al grup d'estudi.
Per tant, si esteu realitzant un estudi per provar un nou règim Wunder-drug, podríeu aprofitar-ho posant més persones malaltes al grup de control que al grup d'estudi, de manera que el grup d'estudi ho farà millor encara que el medicament del règim no ho faci. treball. (Per descomptat, no hauríeu d'admetre haver fet aquesta o qualsevol altra d'aquestes manifes tàctiques a la documentació d'estudi.)
B) Veterinitzar acuradament els subjectes a incloure en l'estudi
Es pot evitar molt mal de cap simplement mantenint fora les persones que poden equivocar els resultats d'alguna manera.
Per exemple, si esteu provant un fàrmac nou que voleu demostrar que és segur i eficaç, eviteu les persones que estiguin especialment disposades a patir males reaccions o ineficàcia. Entens la idea. (Com si no incloguessin cap gent vella comòrbida als assaigs de la vacuna contra la Covid, que hauria exposat el canard "99% efectiu".)
IV-2. Tàctica d'aparellament d'estudi núm. 2: sabotejar l'execució dels protocols d'estudi
Sovint, no podreu manipular els protocols d'estudi directament per produir els resultats desitjats. En aquests casos, cal sabotejar la implementació o l'adhesió als protocols d'estudi oficials. Això és bastant fàcil de fer, i hi ha literalment infinites maneres d'aconseguir-ho.
Nota: És prudent tenir planificada la seva logística amb antelació, per tal d'evitar una varietat de problemes i situacions estressants que poden aparèixer en un gran estudi en què participen milers de subjectes i personal. Per exemple, si voleu "mostrar" que una droga especialment molesta és realment letal, hauríeu de tenir a mà bosses per a cadàvers per treure ràpidament els cossos de llocs públics i una instal·lació de cremació disponible les 24 hores del dia per destruir qualsevol evidència forense o patològica no desitjada. que els cadàvers poden contenir.)
Protocol de sabotatge núm. 1: administració del tractament/intervenció de l'estudi [al grup d'estudi]
La gent pensa que donar un fàrmac als subjectes d'estudi és senzill i senzill. S'equivoquen. Molt molt equivocat. Amb freqüència, podeu controlar tot l'estudi ajustant subtilment com s'administra el tractament als subjectes de l'estudi, inclosos els següents:
- Dosificació/Quantitat d'intervenció - Podeu subdosi o sobredosi d'un medicament depenent del que vulgueu. Si voleu que el fàrmac sembli ineficaç, la subdosi garantirà que no funcioni. Si voleu demostrar que el medicament és perillós, només heu d'augmentar la dosi fins a nivells altament tòxics.
- Moment d'administració del tractament - Una altra manera de sabotejar un medicament és donar-lo als pacients massa aviat o massa tard per ser efectiu. Hi ha moltes taques diferents que podeu triar per aconseguir-ho. Per exemple, podeu enviar el medicament als pacients per correu, cosa que inevitablement afegirà uns quants dies a l'horari (un especial de David Boulware Ivermectin).
- Qualitat del producte, és a dir, puresa/potència – Un producte contaminat o mal fabricat no funcionarà de la mateixa manera que un producte pur fabricat amb ingredients de gran qualitat i fidelitat total a les pràctiques de fabricació ideals.
(Nota: SEMPRE hauríeu de realitzar estudis preclínics no registrats en animals –i humans– per entendre com funcionaran les diferents versions del fàrmac o la intervenció ABANS de desplegar versions contaminades en un estudi (a més dels estudis preclínics oficials sobre el formulació normal del fàrmac); en cas contrari corres el risc de sabotejar accidentalment els teus propis intents de sabotatge. Recordeu que l'objectiu de l'estudi és mostrar un resultat predeterminat, no descobrir cap nou coneixement científic! La incertesa o la impredictibilitat sobre el que farà el fàrmac o la intervenció que esteu estudiant a la vida real és Kryptonita per a l'estudi amb èxit. O com a mínim et donarà algunes migranyes molt dolentes mentre lluites per navegar pel laberint de perills i dades incòmodes del teu estudi ara extremadament desordenat.)
- Utilitzeu solució salina o placebo en lloc de la intervenció – Una altra manera de minimitzar els perills de la intervenció escollida pel règim és donar un placebo en comptes del tractament, de manera que hi hagi menys exposició a la toxicitat de la intervenció. Òbviament, també heu d'assegurar-vos que l'ús de solució salina no tindrà l'efecte secundari no desitjat de demostrar que el vostre fàrmac no funciona, de manera que aquesta tàctica s'utilitza normalment juntament amb altres manipulacions o infidelitats del protocol.
- Barreja i combina – Sempre podeu combinar i combinar amb qualsevol d'aquests suggeriments. Per exemple, pots donar alguns del tractament subjectes a un producte diferent. També podeu utilitzar més d'un d'aquests suggeriments combinats per cobrir diferents parts del grup d'estudi amb diferents suggeriments, cosa que pot dificultar que els estrangers descobrin les infraccions del protocol.
Protocol de sabotatge núm. 2: administració del placebo [al grup d'estudi]
Aquesta és essencialment l'altra cara de la secció anterior. Hi ha algunes tàctiques específiques que són una mica úniques quan s'apliquen al placebo:
- Doneu la intervenció al grup control/placebo – Una manera de garantir que un estudi no mostrarà cap eficàcia per a un tractament és donar també el tractament al grup control. Si ambdós grups reben el tractament, no hi haurà cap diferència entre ells mostrant que el grup de tractament va sortir millor a causa del tractament.
El mètode més fàcil però més arriscat de fer-ho és que el personal de l'estudi doni directament el fàrmac al grup de control disfressat com a placebo. (Això és prou fàcil, perquè se suposa que el placebo té un aspecte, se sent, sap i fa olor de manera idèntica al tractament per evitar que els subjectes del grup de control s'adonin que no van rebre el medicament).
El mètode més difícil però menys arriscat és impulsar els subjectes del grup control perquè obtinguin el tractament fora de l'estudi. Per exemple, podeu utilitzar un placebo que sigui molt diferent del fàrmac. Atès que els subjectes de l'estudi poden descobrir fàcilment a través de Google que això no és el que se suposa que el fàrmac té l'aspecte, l'olor o el gust, s'esforçaran per aconseguir el fàrmac real al costat, ja que no volen morir ni patir debilitaments. complicacions de qualsevol malaltia o afecció per tractar el fàrmac.
Alternativament, podeu optar per dur a terme l'estudi en un lloc on la població ja tingui una àmplia exposició al tractament que s'està estudiant, de manera que el grup de subjectes estarà completament contaminat amb persones que ja estiguin utilitzant o almenys tinguin un subministrament del fàrmac a mà.
(Només tingueu en compte que aquesta tàctica corre el risc de ser observada pels molestos heretges dissidents anti-ciència, ja que serà una qüestió de constància pública que hi havia consciència i/o ús generalitzats de la droga on es va realitzar l'estudi).
- Augmenta el placebo – Si no voleu un placebo inert, podeu afegir-hi alguna cosa una mica més "animada" que pugui provocar efectes secundaris i/o un efecte terapèutic.
Un mètode específic és utilitzar components del tractament per augmentar el placebo. Això pot ser especialment útil per amagar els efectes secundaris problemàtics d'un tractament que són causats per altres ingredients o components a més de l'ingredient actiu del tractament; si els poseu al placebo, els dos grups tindran efectes secundaris similars.
(Nota: Tingueu en compte que si els efectes secundaris són massa pronunciats, simplement posar els components tòxics del tractament al placebo pot plantejar preguntes si la gent nota que les taxes d'efectes secundaris específics són molt més altes al grup de control de l'estudi que al grup de control de l'estudi. la població general.)
Protocol de sabotatge #3: incentivar els subjectes de l'estudi a modificar el seu comportament
El comportament dels subjectes d'estudi és sovint una consideració crítica a l'hora de dissenyar protocols i executar un estudi. Utilitzeu-ho al vostre avantatge.
Hi ha 3 tipus bàsics d'incentius:
- Incentius financers – Una de les maneres més segures d'incentivar un comportament és recompensar-lo econòmicament:
- Podeu executar un esquema de suborn corrupte dins de l'estudi. Per exemple, si l'estudi està obtenint resultats demanant als subjectes que informin d'informació, com ara quins efectes secundaris van experimentar després d'obtenir la Intervenció Gloriosa, podeu pagar als subjectes perquè no informin dels efectes secundaris. Tanmateix, també haureu d'aplicar el secret i assegurar-vos que ningú se n'assabenta, cosa que pot ser complicat.
- Alternativament, podeu manipular o aprofitar l'entorn on s'està duent a terme l'estudi per actuar com a intermediari o intermediari per dispensar els beneficis financers. Per exemple, si esteu provant l'eficàcia d'una possible intervenció per bloquejar la transmissió de la Temida malaltia, podeu executar l'estudi en un lloc on les persones només puguin anar a treballar si no estan infectades amb la Temida malaltia, aprofitant-ho. incentiu integrat per no informar que la gent té un resultat positiu (vol el seu sou complet).
- Pressió social – El segon tipus d'incentiu és la pressió social. Això pot provenir de companys, forces polítiques, grups socials, col·laboradors professionals, institucions, celebritats o qualsevol altra font d'influència en la societat. La qüestió és que podeu utilitzar qualsevol o tots al vostre avantatge.
Per exemple, suposem que esteu realitzant un estudi per provar l'eficàcia del Wondrous Cloth Shield que atura la propagació de la Temida malaltia. Així que doneu a alguns pobles d'un país del tercer món l'Escut de Tela Meravellosa i creeu un grup de control de pobles que no aconsegueixen l'Escut de Tela Meravellós. Podeu fer una mostra de com d'increïbles són aquests dispositius davant dels vilatans que els aconsegueixen. També podeu fer que els ancians del poble proclamin que el meravellós escut de tela és un regal del cel, la qual cosa fa que portar-ne un sigui un punt de virtut moral i, el que és més important, fa que portar-ne un però infectar-se amb la temuda malaltia sigui una marca de fracàs religiós. . La qual cosa fa que siguin molt menys propensos a denunciar casos de la Temida Malaltia, especialment en comparació amb els pobles als quals no se'ls van donar els escuts de tela meravellosos. La qual cosa fa que sembli que el Wondrous Cloth Shield treballa per reduir la transmissió de la malaltia temuda.
- Penals durs – Pots amenaçar amb tota mena de conseqüències terribles si les assignatures d'estudi no fan exactament el que vols. Això és especialment fàcil d'implementar als països del tercer món on hi ha poc o cap estat de dret i la corrupció és la regla. Pot ser útil fer un exemple d'algú amb antelació per demostrar que et refereixes als negocis; per exemple, pots escollir algú a l'atzar per enviar-lo a una presó del Sudan, d'on és poc probable que torni amb vida.
Protocol de sabotatge núm. 4: contractar persones incompetents per dirigir l'estudi
Els estudis, especialment els estudis que realitzen algun tipus d'experiment (en lloc d'analitzar conjunts de dades preexistents), normalment requereixen un gran personal per dur a terme. La contractació de personal incompetent és una bona manera de donar-vos una mica de marge per "massatgejar" les dades incòmodes que sorgeixen de l'estudi: "aquestes dades són errònies perquè el personal les va equivocar". Per tant, per descomptat, heu de "arreglar" els "errors".
Més important encara, és menys probable que el personal incompetent noti que esteu manipulant l'estudi perquè no té el coneixement ni l'experiència sobre com s'ha de fer un estudi legítim.
Protocol de sabotatge núm. 5: elimina qualsevol tema o esdeveniment problemàtic de l'estudi
Aquest és un "Duh" obvi. Si alguns subjectes de l'assaig de fase 3 de la Glorious Vaccine pateixen ferides greus just després d'injectar-se amb la Glorious Vaccine, bé, no podeu fer que arruïnin la narrativa "segura i eficaç". Però, per sort, la solució és senzilla: eliminar-los de l'estudi.
Això ni tan sols semblarà sospitós per a un observador extern! Cada estudi té normes escrites als protocols que us permeten expulsar subjectes que infringeixen els protocols d'estudi o que vulguin marxar per "motius personals". (Penseu en cada vegada que un polític diu que renuncia a "passar més temps amb la seva família", la mateixa idea.) Però la majoria dels acadèmics són fanàtics d'això i s'enamoren cada vegada.
Si sou molt intel·ligent sobre com dissenyeu els protocols en primer lloc, afegireu una condició que prohibeix als subjectes buscar atenció mèdica a qualsevol metge aliè a l'estudi. Així que si un subjecte pateix un efecte secundari desagradable, com una mica de miocarditis segura i eficaç o alguna paràlisi lleu de Bell que el deixa una mica paralitzat, aniran directament a l'ER més propera... la qual cosa és una clara violació dels protocols d'estudi! ! Adéu problema.
Si voleu veure un mestre del món real, no busqueu més que el company encarregat de l'assaig de Pfizer Fase 3 Kiddie per a la seva vacuna, quan un dels subjectes de l'assaig anomenat Maddie de Garay va patir múltiples lesions neurològiques bastant desagradables durant 24 hores. després de rebre la vacuna (el tipus que implica l'ús permanent de tubs d'alimentació i cadires de rodes, entre altres "ajustos" d'estil de vida), simplement la van expulsar. de l'estudi. I després va escriure la seva lesió com a "dolor abdominal no resolt". També van expulsar a un altre company del judici principal, un advocat anomenat Augusto Rioux, després que tingués una pericarditis lleu segura i eficaç després de la dosi #1.
El mateix per a AstraZeneca: Brianne Dressen va ser expulsada després de la dosi #1, però van informar que es va retirar per motius personals. Veus? Fàcil-fàcil.
Protocol de sabotatge #6: registre dades falses
Quan tot falla, simplement podeu registrar les dades de l'estudi que estiguin totalment equivocades i que s'hagin fabricat des de l'aire. El contractista de l'estudi de Pfizer, Ventavia, ens mostra el camí en aquest cas: les captures de pantalla següents són el correu electrònic real enviat per Brooke Jackson, un dels administradors del lloc de Ventavia, que va decidir intentar socavar el règim exposant el frau en curs:
En una resposta inusualment ràpida i eficaç, la senyora Jackson va ser acomiadada menys de sis - 6 - hores després d'enviar aquest correu electrònic a la FDA. SIS HORES!! Així s'han de fer les coses.
A més, quan va demandar a la cort federal en un intent de fer caure tot l'assaig de la vacuna Pfizer, el règim el va aturar amb èxit durant gairebé dos anys sencers utilitzant una varietat de tàctiques legals enginyoses. (No obstant això, cal tenir en compte que qui s'encarregava de contractar ho va passar molt bé; heu de fer una verificació exhaustiva dels antecedents per assegurar-vos que els possibles sol·licitants no tenen fortes conviccions morals.)
Malauradament, la FDA no controla les revistes mèdiques estrangeres, una de les quals va decidir (de manera impactant) publicar un article que documentava el frau de l'assaig Pfizer. Gran whoopsie. Per això és imprescindible establir un òrgan de govern unitari per a tot el món.
font: https://www.bmj.com/content/375/bmj.n2635
IV-3. Opció d'aparellament de l'estudi núm. 3: anàlisi de l'estudi
Un cop hàgiu acabat l'estudi en si, ara és el moment d'esbrinar els números de l'estudi. Qualsevol dada problemàtica que d'alguna manera hagi passat per tots els vostres dissenys de protocol i sabotatge es netejarà aquí. Penseu en això com donar-li a un cotxe enganxat usat una capa de pintura nova per ocultar tots els danys que hi ha a sota: no canvieu res substancial, només dissimuleu coses (en la seva majoria). Ningú vol ratllar la pintura nova per assegurar-se que no amaga res.
Hi ha tantes maneres d'"analitzar" les dades. El truc és ser intel·ligent sobre quines trieu i com aneu fent l'anàlisi.
Tàctica d'anàlisi núm. 1: no ajusteu les dades
Els ajustos de dades són coses bastant estàndard en ciència. Les dades en brut gairebé mai no són adequades per extreure inferències o extrapolar-les directament, perquè normalment hi ha tot tipus de variables de confusió.
Aquí teniu un exemple molt senzill d'ajust de dades:
La següent és la població dels estats de Darth Santistan (mal estat) i The Gender Spectral Paradise of Commiefornia (bon estat):
A continuació, es mostren les taxes de mortalitat de la malaltia temuda per a aquests estats: en general, el mal estat té més morts que el bon estat. Com que tenen la mateixa població, això significa que la taxa de mortalitat és més alta a l'estat BAD, BAD de Darth Santistan:
PERÒ. . . (sí, hi ha un gran "però" aquí)
Si mirem les taxes de mortalitat per a la població sènior i per a la gent no sènior per separat, sorprenentment, el bon estat té una taxa de mortalitat més alta a AMBUS (?!?!?!?!?):
Dues observacions importants aquí:
- El motiu pel qual l'estat deslleial de Death Santistan té un índex global més alt tot i tenir taxes de mortalitat més baixes a cada grup d'edat En realitat, és molt senzill: les persones grans moren molt més sovint que les persones que no ho són, però el mal estat té la desgràcia de tenir 2.5 vegades més gent gran que el bon estat, la qual cosa significa moltes més morts en general a causa del gran nombre de persones grans a el mal estat de la mort Santistan:
Perquè el mal estat tingués el mateix nombre de morts de gent gran que el bon estat, haurien de tenir literalment el 40% de la taxa de mortalitat en gent gran com a bon estat perquè el bon estat només té un 40% de persones grans en el seu estat. població com el mal estat. Per això (quan volem ser honestos, com quan la veritat ajuda al règim) la ciència ajusta les dades, per evitar coses com aquesta. (Aquest fenomen estadístic en particular té un nom oficial: "La paradoxa de Simpson. ")
Per tant, NO ajusteu les dades quan perjudicaran la narrativa del règim.
Tàctica d'anàlisi núm. 2: ajusteu les dades de manera enganyosa o inadequada
Per contra, de vegades les dades en brut, o les dades ajustades correctament, no seran bones per a la vostra narració. En aquests casos, t'has de seguir ajustant de manera creativa fins que hagis enfosquit amb èxit els resultats herètics perquè ningú els pugui veure ni esbrinar-los.
Per exemple, si prenem la nostra hipotètica comparació anterior dels estats ficticis del paradís espectral de gènere de Commiefornia/Death Santistan, podeu afegir un "ajust" per "arreglar" el problema. Tot el que heu de fer és trobar una característica que sigui un indicador de pitjors resultats al Bad State of Death Santistan que el bon estat del Gender Spectral Paradise of Commiefornia. Atès que Death Santistan va decidir no seguir els bloquejos de salvament de la vida del règim, la gent gran de Death Santistan tendeix a abandonar les seves cases més que altres estats, encara que només per caminar per la illa per prendre aire fresc, és a dir, que probablement les persones grans que no van sortir de les seves cases. sovint estaven massa malalts per sortir de casa. També és més probable que aquestes persones grans malaltes siguin les que moren a causa de la temuda malaltia.
A continuació s'explica com podria funcionar això:
Gràfic #1: població de gent gran de cada estat (columnes de l'esquerra = gent gran que van sortir almenys un cop per setmana; mig = gent gran que no van sortir; dreta = nombre total de gent gran a cada estat)
Gràfic 2: nombre de morts en cadascuna de les tres categories del gràfic 1:
Això soluciona completament les nostres dades problemàtiques (en realitat podria arreglar-ho massa bé!!) - observeu com estem canviant la taxa de mortalitat a la gent gran:
Tot el que heu de fer ara és referir-vos a la taxa de mortalitat de la gent gran a l'interior com a "taxa de mortalitat de la gent gran ajustada a la població".
A més, encara podríeu referir-vos a les morts de gent gran a l'interior de tant en tant perquè és molt més fàcil fer propaganda amb un punt de conversa com "persones grans que corren més risc perquè són immòbils eren gairebé TRES vegades més probabilitats de morir en estat dolent que en estat BON". Les persones naturalment associen les persones grans amb quedar-se atrapades a l'interior, de manera que és poc probable que aprecien que les "persones grans a l'interior" són en realitat un percentatge tan petit de la nostra hipotètica població de gent gran de Death Santistan.
Tàctica d'anàlisi núm. 3: Trieu els punts finals òptims
Els punts finals són un gran problema. Oficialment, l'objectiu principal d'un estudi és/són la troballa central que determina si l'estudi es considera un èxit o un fracàs. Un punt final és bàsicament una cosa o mètrica que esteu utilitzant per avaluar l'èxit/fracàs o l'impacte del que sigui el que esteu estudiant. Per exemple, si esteu provant un fàrmac nou per veure si impedeix que la Temuda Malaltia us mati, el punt final seria les morts per la Temuda Malaltia. Si el grup de tractament va tenir menys morts per malalties temudes que el grup control, aleshores el tractament funciona, però si no ho van fer, això vol dir que no vau manipular prou bé l'estudi. (Això és una mica simplificat, però tens la idea bàsica.)
Així que us heu d'assegurar de triar amb prudència quan trieu el/s punt final/s.
Per tant, en general hauríeu de triar punts finals que tinguin tantes de les característiques següents com sigui possible:
- Depèn del judici subjectiu més que de l'observació objectiva
- Naturalment esbiaixat pels vostres resultats preferits
- Fàcil de manipular el resultat
- Fàcil de mentir sobre el resultat
- És difícil per a la gent esbrinar si has falsificat o manipulat el resultat
- Difícil d'entendre/entendre, especialment per als laics
Per exemple, suposem que esteu executant un assaig amb el propòsit de sabotejar un tractament alternatiu que realment funcioni amb la malaltia temuda (cosa que seria molt dolenta si el règim vol que una crisi pandèmica es perpetués durant un temps més). Has de demostrar que no funciona. Si trieu la "mort" com a punt final, podríeu tenir grans problemes quan el medicament salvi un munt de persones del grup de tractament.
En lloc de la mort, podríeu triar alguna cosa com "hora per donar l'alta de l'hospital". Aquest punt final compleix les sis condicions (fins a cert punt):
- L'alta del pacient és una decisió subjectiva dels metges (que haurien d'estar a la nòmina de l'estudi), de manera que no us enganxeu a alliberar pacients que compleixen un estàndard objectiu d'alliberament.
- L'alta està esbiaixada pels resultats preferits, ja que un percentatge més alt del grup de control morirà, això significa que un percentatge més alt de casos greus mai se'ls dóna l'alta, de manera que no augmentaran el temps mitjà d'alta per a la resta del grup control; en comparació amb el grup de tractament on, en lloc de morir, els pacients més greus triguen uns quants dies addicionals a recuperar-se, la qual cosa augmenta el temps mitjà d'alta per al grup de tractament.
- L'alta és molt fàcil de manipular: podeu reclutar el personal hospitalari implicat en l'estudi per retardar innecessàriament l'alta dels pacients de tractament una mica (cal assegurar-vos que el personal corresponent sàpiga qui va rebre el tractament i, per tant, espera més per donar-li l'alta. l'hospital).
- El temps fins a l'alta també és bastant fàcil de falsificar; només cal que editeu la documentació per a la data d'ingrés a l'hospital i/o la data d'alta (i les imatges de seguretat si cal). La mort és molt més difícil de falsificar, perquè el moment de la mort sol ser una cosa registrada amb molta precisió i apareix al certificat de defunció.
- "Temps fins a l'alta" no és la mètrica més intuïtiva per a un profà.
Òbviament, podeu fer-ho millor per a la majoria d'aquestes condicions, però això transmet la idea bàsica.
Tàctica d'anàlisi núm. 4: enterrar mètriques de punt final alternatiu
Aquest és pràcticament evident: si utilitzeu el "temps per donar-se d'alta" com a punt final, però informeu que hi va haver una reducció del 50% de la mortalitat en el grup de tractament, bé, diguem que això aixecarà moltes celles.
Per tant, en comptes d'haver d'enfrontar-vos a preguntes difícils sobre per què vau triar un punt final tan absurd i per què afirmaríeu que el tractament no funciona si veieu que el tractament redueix significativament la mortalitat, l'ideal seria no informar les morts en cap lloc de l'estudi.
Si no podeu evitar informar les estadístiques de mortalitat, almenys hauríeu d'enterrar-les al mig d'una taula aleatòria d'un apèndix en un format molt difícil d'entendre. O millor encara, espolseu-les a través de diverses taules de dades en lloc de totes en un sol lloc on algun molest nerd aleatori del seu soterrani l'identifiqui fàcilment.
Tàctica d'anàlisi núm. 5: utilitzeu els tipus òptims d'anàlisi per obtenir els resultats desitjats
Hi ha tantes maneres d'analitzar les dades com identitats de gènere o combinacions de pronoms. Malauradament, una explicació en profunditat de diversos mètodes no es pot destil·lar en un format adequat per a una Guia d'idiotes com aquest. Només cal mirar alguns d'aquests noms:
- Disseny equilibrat Anàlisi de la variància
- Ajust de distribució beta
- Transformació de Box-Cox per a dos o més grups (T-Test i ANOVA unidireccional)
- Mapes de calor agrupats (dendrogrames dobles)
- Muntatge de distribució (Weibull).
- Agrupació difusa
- Adaptació de distribució gamma
- Models lineals generals (GLM)
- Prova atípica de Grubbs
- Clúster jeràrquic/Dendrogrames
- K-Means Clustering
- Partició Medoide
- Anàlisi multivariant de la variància (MANOVA)
- Comparació de grups de dades no detectats
- Anàlisi unidireccional de covariància (ANCOVA)
- Agrupació de regressió
La qüestió és que diferents mètodes d'anàlisi estadística donaran resultats diferents. Si no donen resultats diferents, no hi hauria tants mètodes. Tot és qüestió de perspectiva. Així que heu de contractar-vos gurus estadístics competents que sàpiguen aquestes coses (i siguin lleials al règim) per dos motius:
- Obteniu el benefici de la seva experiència (que necessiteu; recordeu que la vostra experiència és propaganda, no una anàlisi estadística fantàstica. Una mica d'humilitat pràctica per reconèixer les vostres pròpies limitacions és crucial per ser un propagandista reeixit; l'excés de confiança ha estat la desaparició de molts lacais lleials del règim). [i sovint també precipitava unes llargues vacances en un gulag decepcionant]).
- Els heretges del règim no poden assenyalar la manca d'experiència creïble dels vostres analistes estadístics per embrutar i destituir la credibilitat dels estudis sobre el règim. El cas de Neil Ferguson es presenta com una història d'advertència, tot i que inicialment va aconseguir convèncer els governs de tot el món amb el seu fabulós model que prediu carnisseria apocalíptica de Covid, la seva absoluta manca de coneixements en la matèria i la seva llarga història de prediccions de pandèmia completament delirantes van donar a l'oposició. base ferma per descartar els seus models i tots els models posteriors impulsats pels diferents governs. També van poder fer proselitisme amb gran efecte a la part posterior d'aquesta debacle.
Tàctica d'anàlisi núm. 6: elimina les dades problemàtiques que no es poden analitzar, ajustar o amagar d'una altra manera
Aquest és el mateix concepte que expulsar subjectes d'un estudi si són incompatibles amb els resultats establerts pel règim; només aquí esteu eliminant les dades ja generades en comptes de les mateixes assignatures de l'estudi. Tanmateix, l'objectiu és el mateix: evitar que les dades que no encaixen amb el que voleu que mostrin els resultats de l'estudi en primer lloc entrin al registre oficial de l'estudi.
Independentment de quins siguin els resultats, hauríeu de tenir punts de conversa preparats perquè els mitjans de comunicació simpàtics us ajudin. No importa com siguin falses, enganyoses, etc. - la finalitat de la propaganda és enganyar i enganyar - els mitjans simplement inundant l'ecosfera amb la vostra informació són una força poderosa que, com a mínim, ho dificultarà molt. perquè la majoria de la gent pugui desenrotllar les mentides i els enganys que esteu propagant ràpidament per tota la societat.
Hauríeu d'estar especialment preparat per dirigir-vos brutalment a qualsevol científic o acadèmic amb tendències herètiques que pugui qüestionar qualsevol cosa que digueu o, pitjor, cridar l'atenció sobre les deficiències del vostre estudi. Amb el màxim de prejudicis.
Secció V – Doctorat dels conjunts de dades
L'altra font important de Ciència, a més dels estudis, són els conjunts de dades i altres fonts d'informació utilitzades per fer declaracions científiques. Les dades, especialment les dades oficials de l'Estat, es poden utilitzar sense un estudi formal que lligui la seva benedicció, per la qual cosa us heu d'assegurar que les dades disponibles, i especialment els conjunts de dades que són la base de les mètriques convencionals citades habitualment a la societat tant per acadèmics com per profans, es troben al vostre control ferm a metge, alterar i modificar a voluntat.
Els següents són els tipus de tàctiques que hauríeu d'utilitzar per maximitzar el control i la utilitat dels conjunts de dades disponibles:
V-1. Estadística 'Pesca'
La pesca estadística és més fàcil només donar una il·lustració que explicar-la en resum:
Suposem que una gran empresa farmacèutica surt amb un medicament nou que (afirmen) fa que els nens siguin més intel·ligents i millora el seu rendiment acadèmic. Malauradament, tot i que va ser aprovat per la FDA, saben que no funciona, i la gent comença a sospitar que pot haver-hi alguna cosa sospitosa (i tenen milers de milions de dòlars en joc). Així que vénen a tu i t'ofereixen un xec de 7 xifres per "provar" que el seu nou medicament funciona. Així que vostè, sent un científic audaç de lloguer sense cap escrúpol (excepte la lleialtat al règim, és clar), accepteu la seva oferta. Com 'demostra' que funciona la seva droga? Simple. Obteniu les dades de tots els districtes escolars del país que mostren les puntuacions acadèmiques i el percentatge de nens que van prendre el nou medicament farmacèutic. Aquí és on entra la part de la "pesca": heu de mirar a través de cada districte fins que trobeu un o dos en què les puntuacions acadèmiques són superiors a la mitjana i més nens d'aquest districte prenen el medicament nou que la mitjana (com la pesca on es conserva). fins que enganxeu un peix). A continuació, publiqueu el vostre "estudi": "Hem trobat una correlació al districte "X" on un percentatge més alt de nens que prenen el nou medicament va provocar puntuacions acadèmiques més altes". Això és una tonteria perquè tots els altres districtes mostren que el fàrmac no va tenir cap efecte en les puntuacions acadèmiques, però ho esteu evitant clarament destacant el districte on hi ha una correlació per casualitat. (Amb una mida de mostra prou gran, segur que trobareu un districte a l'atzar on per casualitat molts nens van prendre la droga i les puntuacions acadèmiques van augmentar.)
La lliçó principal és que de vegades tot el que necessites és una mica de persistència. Si teniu un gran conjunt de dades de molts països, per exemple, aneu d'un en un fins que descobriu la correlació que esteu buscant. Alternativament, podeu provar una versió més avançada d'aquesta tàctica coneguda com "P-Hacking.
Un bon exemple d'aquesta tàctica és el següent "estudi" dels CDC on van passar pels 50 estats buscant un on poguessin afinar les dades per demostrar que les vacunes contra la Covid reduïen el risc de reinfecció en persones que ja tenien Covid abans de rebre la vacuna. . I el que saps, van trobar una (de 50 més unes quantes jurisdiccions no estatals com Washington, DC) on podien fer que les dades diguessin el que volien que diguessin:
font: https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/70/wr/mm7032e1.htm?s_cid=mm7032e1_w
Mireu, si els CDC poguessin utilitzar més d'un estat per demostrar que les vacunes de Covid reduïen el risc de reinfecció, haurien (duh). Però ho van intentar i ho van intentar fins que van trobar un estat que podien torturar les dades per demostrar-ho.
Per cert, aquí hi ha una altra lliçó important per als propagandistes: el valor de la persistència. No us rendeu només si no podeu trobar un conjunt de dades que es pugui manipular o manipular fàcilment per reforçar un tema de discussió del règim. De vegades has de ser creatiu i mantenir-ho fins que arribes a la brutícia.
V-2. Ajustar les dades problemàtiques
Sí, ho hem esmentat anteriorment a la secció sobre estudis d'aparell.
Si les dades en brut no s'ajusten a la vostra narrativa preferida, simplement "ajusteu-les" fins que encaixi, de la mateixa manera que ho faríeu amb les dades internes d'un estudi. L'ajust de les dades és una part rutinària de la ciència i, com que molt poca gent entén realment com funciona, podeu aprofitar i abusar d'aquesta pràctica.
Alguns companys fins i tot van publicar un article científic sobre el tema (és una lectura interessant si ets un nerd friki):
font: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29254468/
Una aplicació brillant d'aquest concepte es relaciona amb el consens de l'establiment científic de l'escalfament global que abans era el consens de l'establiment científic del refredament global. Com creus que les mateixes dades que van mostrar el 1974 que el món es dirigia cap a una edat de gel irreversible que amenaçava la supervivència de la humanitat mostren ara que hi havia realment un *escalfament* tendència de les mateixes dades exactes això està amenaçant la supervivència de la humanitat?
font: https://content.time.com/time/subscriber/article/0,33009,944914,00.html
Simplement van "ajustar" les dades per fer les dècades anteriors més fredes i les dècades posteriors més càlides, i voilà, problema resolt! És diabòlicament astut i molt eficaç: observeu al gràfic següent (d'un conegut heretge dissident del règim) les dues línies que fan un seguiment de la temperatura mitjana anual, la línia blava = les dades en brut, la línia taronja = les dades després que els científics del règim hagin ajustat. 'ell:
font: https://realclimatescience.com/2018/03/noaa-data-tampering-approaching-2-5-degrees/
Si mireu la línia blava, no hi ha cap escalfament global durant els darrers 100 anys, la qual cosa és molt dolent per a la narrativa oficial de l'ESCALFAMENT GLOBAL CATASTROFICO!!! Tanmateix, la línia taronja mostra una clara tendència d'escalfament durant els darrers 100 anys, que és exactament la narrativa.
Per descomptat, si en el futur, per qualsevol motiu, es torna pragmàtic tornar a la refrigeració global, aleshores els científics del règim de la NOAA simplement "reajustaran" les dades perquè els últims 100 anys semblin una tendència de refredament constant.
La qüestió és que tot està en els ajustos.
(Nota: És útil permetre que uns quants heretges de la ciència del règim de baix perfil es trobin per aquí perquè produeixen dades i anàlisis que en realitat són força útils per al propi ús intern del règim, sempre que us assegureu que no comencen a guanyar protagonisme; els portes a la badia de Guantánamo sense demora.)
V-3. Exclou de les anàlisis oficials de dades oficials qualsevol cosa que no encaixi amb els vostres resultats desitjats
Revisar acuradament el que s'inclou a la vostra anàlisi és literalment 101 coses. Si la informació o els resultats reals amenacen de soscavar els vostres resultats preferits, només heu d'excloure'ls de les anàlisis oficials de les dades oficials. Per tant, si hi ha una base de dades del govern que mostra que, després de la Glorious Vaccine, la incidència d'un munt d'afeccions mèdiques va augmentar molt, simplement ignoreu-ho.
Agafeu la base de dades VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) gestionada conjuntament pel CDC i la FDA:
El CDC (fingeix) anima a informar a VAERS de les condicions mèdiques que es manifesten després que algú es vacuni, "encara que no esteu segur que la vacuna va causar la malaltia:"
Després que les vacunes contra la Covid es van llançar a mitjans de desembre de 2020, les entrades VAERS per a morts tenen aquest aspecte (el gràfic mostra el nombre total de morts notificades per a totes les vacunes cada any):
Aquest gràfic mostra les estadístiques dels informes VAERS de lesions/morts per les vacunes Covid:
No obstant això, quan va ser l'última vegada que vau sentir parlar de VAERS dels CDC en alguna declaració o anàlisi sobre les precioses vacunes contra la Covid?
Exactament!! El CDC (i tots els altres) simplement ignora VAERS (excepte quan de tant en tant emeten peces de "verificació de fets" per desmentir VAERS).
A més, assegureu-vos de perseguir sense parar a l'oblit a qualsevol que s'atreveixi a provar d'utilitzar aquestes dades per soscavar la credibilitat de les anàlisis i proclames del vostre règim. Sovint és un problema perquè, inevitablement, hi haurà un munt de persones que tinguin accés a les dades en brut un cop existeixin.
V-4. Recorregut a les relacions i diferències anteriors establertes
Una manera senzilla de manipular un estudi per jurat és comparar 2 entitats que sabeu que ja tenen una diferència o correlació particular. A continuació, podeu pretendre "descobrir" aquesta diferència o correlació però atribuir-la a un factor nou.
Així, si, per exemple, com que els estats pobres en comparació amb els estats rics tendeixen a tenir pitjors resultats de salut, si els estats pobres compleixen menys amb les directrius del règim, podeu assenyalar els seus pitjors resultats de salut i culpar-los que no prenguin la Glorious Vaccine. Els mitjans de comunicació excel·lent realment a l'hora d'amplificar aquest missatge en particular, perquè no els agrada més que atribuir mals resultats a l'afiliació política amb el/els partits polítics "dolents".
V-5. Control de conjunts de dades crítics utilitzats per a la investigació científica
Qui controla les dades controla La Ciència. Tingueu cura de tenir un control ferm sobre els conjunts de dades més destacats i utilitzats, i us estalviareu molt d'estrès i maldecaps. Per exemple, els militars controlen els seus conjunts de dades interns i poden manipular-los a voluntat. Com DMED: van manipular aquest conjunt de dades fins al punt de fer que tot això fos inútil. Mireu a continuació els dos gràfics següents que mostren *MATEIX* Dades del DMED per a "taxes de visites al metge ambulatori" per als anys 2015-2018 -el gràfic de l'esquerra és la versió publicada el 2019, el gràfic de la dreta mostra la versió del 2021- i, d'alguna manera, no són iguals (àrees encerclades en vermell).
Observeu el canvi en els números 2016-2018 (que podeu veure per la forma de la línia de tendència)? Com va augmentar el nombre de visites al metge que es van produir el 2016 entre? 2019 i cinc ????
Perquè el règim simplement va reescriure les dades. Això és el que podeu fer quan tingueu un control complet sobre el conjunt de dades.
No cal dir que sota cap circumstància hauríeu de permetre que cap científic pagan accedeixi als textos sagrats o dades de la Ciència sota el vostre control; recordeu, heu d'estar sempre vigilant perquè un investigador heretge canalla realitzi una anàlisi que pugui invalidar o contradir La Ciència. El CDC dóna exemple aquí:
font: https://www.cdc.gov/nchs/nvss/nvss-restricted-data.htm
Si no doneu accés a les dades a molestos científics independents molestos, no us haureu de preocupar perquè descobreixin coses a les dades que minaran la narrativa del règim en gran mesura.
Secció VI – Controlar els estàndards d'evidència
Penseu en vosaltres mateixos com un jutge que presideix un judici penal, que dictamina sobre quina prova és admissible al tribunal i, per tant, pot assegurar-se que les proves incriminatòries o exculpatòries no arribin mai al jurat. La mateixa idea aquí: controlant els estàndards d'evidència, podeu eliminar indirectament gran part de la ciència desafiant que hi ha sense haver de desafiar directament les afirmacions o evidències específiques.
VI-1. Fer que el tipus d'evidència de la més alta qualitat sigui impossible per a qualsevol persona excepte per als actors aprovats pel règim.
Aquesta és una regla senzilla: Feu que sigui tan difícil com sigui humanament possible que els científics o investigadors independents realitzin el tipus d'estudis considerats "d'alta qualitat".
Podríeu fer que sigui massa car per als dissidents de mentalitat contraria dur a terme ciències no aprovades o herètiques. Un dels cops més grans de la història de la propaganda va ser l'ascens dels assaigs controlats aleatoris com a "estàndard d'or" per a proves. Normalment costen molts milions de dur a terme, excloent la possibilitat que qualsevol altra persona, excepte les gegantines corporacions farmacèutiques (que són actors lleials del règim) de dirigir aquestes empreses científiques.
També podeu aprovar lleis o utilitzar agències governamentals per prohibir la realització d'estudis d'alta qualitat no aprovats si un grup aconsegueix d'alguna manera aconseguir els fons suficients per dur a terme un estudi d'aquest tipus.
VI-2. Designeu el tipus d'estudis que els científics no aprovats poden dur a terme com a "de baixa qualitat"
Per contra, assegureu-vos que qualsevol ciència o investigació no conforme que encara es pugui dur a terme es designi com a evidència de baixa qualitat. Aquesta sol ser una alternativa millor que prohibir tota la investigació no aprovada, cosa que naturalment farà que la població sospiti del règim i sigui propensa a acceptar tot tipus de teories de conspiració sense sentit. Més aviat, deixeu-los fer la seva recerca, però expliqueu que no té sentit perquè no s'ajusta a les regles adequades de la ciència basada en l'evidència.
VI-3. No articuleu un estàndard clar d'evidència que la gent normal pot aplicar per si sol
Inevitablement, s'enfrontarà a situacions en què necessiteu marge de maniobra per emprar un doble estàndard de proves. Si articules un estàndard clar i fàcil d'entendre, estàs neutralitzant la teva pròpia capacitat per doctorar la ciència, ja que la gent pot mantenir-te al teu propi estàndard. A més, com s'ha assenyalat anteriorment, es vol condicionar la gent que l'estàndard real és simplement allò que el règim declari com a evidència d'alta qualitat en lloc de qualsevol criteri remotament objectiu.
VI-4. Perseguir científics insolents o deslleials
De tant en tant, es produirà una situació en la qual potser us trobeu incapaç de destituir la credibilitat de la investigació sobre la base que és una evidència de mala qualitat. En aquests casos, hauríeu de perseguir els científics infractors responsables de la difusió de la Ciència herètica, deixant així la difusió i la realització de la investigació problemàtica. Això pot ser tan innòcu com desplataformar-los de les xarxes socials, o tan ampli com també enviar-los a un Gulag del qual no es tornin a veure ni a sentir-ne mai més. Sigui com sigui que tu o el règim decideixis eliminar-los de l'esfera pública, has d'assegurar-te d'atacar també sense parar la seva reputació i experiència (fins i tot després que el traïdor sediciós hagi estat eliminat). Aquesta també és una bona tàctica per desplegar contra un/s científic/s carismàtic/s que amenaça el règim perquè captura el cor de les masses. Això és cert fins i tot si semblin lleials, tret que sàpigues amb certesa que mai no desertaran a l'altra banda (com si tens informació de xantatge, o són el cor i l'ànima de la narrativa del règim i estan fanàticament compromesos). com el Sant Dr Fauci). Per tant, hauríeu de mantenir un aparell d'espionatge robust per fer un seguiment de tots els científics lleials del règim.
Secció VII – Les Autoritats Eclesiàstiques de la Ciència
El primer que cal adonar-se és que el concepte d'autoritat dins de l'àmbit de la Ciència és de naturalesa eclesiàstica. El gruix del discurs científic a la societat actual consisteix en arguments de l'autoritat. Així que en comptes de resistir-se a això, abraça-ho i maneja-lo, perquè és la més poderosa de totes les armes en la lluita per controlar la mateixa Ciència. Sou l'Església de la Ciència. El règim és el seu Vaticà. Flexiona els teus músculs i imposa la teva voluntat!!
Heu de consagrar convencions que de manera natural seleccionaran només els lleials al règim per ascendir a llocs d'autoritat científica a la societat. Això s'aconsegueix principalment mitjançant els mètodes següents:
VII-1. Els experts han d'estar acreditats
Les credencials són la primera pantalla que elimina la majoria de possibles malintencionats. Exigint credencials, que per descomptat només es poden obtenir a través del mateix règim, o d'una institució acreditada pel règim i lleial al mateix. Heu de reforçar les conviccions que els experts no acreditats són únicament perillosos i ignorants, perquè la població està carregada per l'urgència constant de buscar una segona opinió davant les posicions i pronunciaments del règim.
VII-2. Els experts han d'estar afiliats a una institució o organització en bon estat
Una altra regla evident. Aquesta és una bona manera d'eliminar encara més els potencials científics de Manxúria que hagin superat el procés d'acreditació.
VII-3. Els experts s'han de tenir en compte al "mainstream"
Fer complir amb rigor aquesta convenció social, ja que és una xarxa de seguretat potent en el cas que un expert trenqui files i decideixi contrarestar el règim. Aquestes persones no es poden decredencialitzar fàcilment i, de vegades, pot ser difícil o poc pràctic rescindir totes les afiliacions que puguin tenir amb organitzacions en bon estat. Per tant, la necessitat d'una inhabilitació que no depèn de cap d'ells. Declarar-lo fora del corrent principal és una manera força potent de defoliar a un expert de la seva autoritat.
VII-4. Impulsar el consens científic
Una altra manera poderosa de controlar qui exerceix l'autoritat científica és fer complir el compliment d'un "consens" inventat, titllant qualsevol que es desviï d'aquest consens com un heretge sense mitigació i incorregible del tipus més desviat. És una eina externa que pot ser extremadament útil per destronar els científics acreditats descarriats. El "consens" sona poderosament a les orelles i al cor dels laics, i els proporciona una justificació fàcil per no plantejar preguntes si el règim decideix de sobte destituir un científic abans molt estimat.
Afterword
L'art de la propaganda és un tema ampli que engloba múltiples disciplines. No esperis que ho dominaràs d'un dia per l'altre. Espereu que cometreu errors, així és com apreneu què funciona (i, per tant, també assegureu-vos de tenir sempre algú altre a qui podeu culpar dels vostres errors).
Per sort per a vosaltres, la gran majoria dels ciutadans són ovelles intel·lectuals. Aquest principi va ser demostrat de manera brillant pel professor Jonathan Gruber, arquitecte en cap d'Obamacare.
Tanmateix, el professor Gruber tenia una inclinació per explicar massa, i amb massa claredat, en els discursos gravats. Per descomptat, no hi ha res de dolent a explicar qüestions controvertides amb un llenguatge clar als joves estudiants del règim que són clau per entendre com funciona la política del règim, perquè hauran de tenir una comprensió ferma d'aquestes coses si volen ser treballadors productius del règim. Tanmateix, es converteix en un problema quan aquests discursos es graven en un vídeo accessible al públic en general a qui se suposa que estàs enganyant:
Es podria pensar que després que el tipus que va escriure una llei profundament impopular (aleshores) va ser captat en nombrosos vídeos que van presumir de com era una "explotació intel·ligent de la manca de comprensió econòmica del votant nord-americà" i com "l'estupidesa del votant nord-americà” va ser fonamental per poder fer passar un augment d'impostos com a no un augment d'impostos (que són 100% certs com s'ha dit anteriorment), que els polítics es veurien obligats a retirar el llei i tornar-ho a provar al cap d'uns anys després que l'enrenou s'hagués apagat.
Excepte que, segons resulta, normalment es pot comptar no només amb l'estupidesa total del votant mitjà, sinó també amb la seva manca de memòria a curt termini, la seva manca de sentit d'autoconservació i el seu compromís amb la política. ideologia sobretot. L'Obamacare es va desfer, o fins i tot es va retardar? No. Així que, fins i tot si et deixen caure molt, probablement estaràs bé. (Sobretot si heu conreat un mitjà de comunicació convencional conforme que serveixi lleialment al règim.)
També podeu reconfortar-vos que la propaganda és, naturalment, una empresa que s'autocorregeix: quan es cometen errors, simplement feu més propaganda i gasolina per encobrir o mitigar aquests errors. Observeu com els funcionaris del règim van passar d'exaltar el professor Gruber a afirmar que era del tot insignificant, sense pestanyes, i sense el més mínim indici de vergonya davant la gran hipocresia nua de les seves posicions irreconciliables:
(Tanmateix, hauríeu de tenir cura de no ser massa cavalier a l'hora de cometre errors, o potser us traslladeu a un lloc de Gulag soviètic o Black Ops de la CIA al Marroc).
Junts, podem fer del món un lloc millor per a aquells destinats a formar part de la humanitat recentment restaurada.
-
Aaron Hertzberg és un escriptor sobre tots els aspectes de la resposta a la pandèmia. Podeu trobar més dels seus escrits a la seva Substack: Resisting the Intellectual Illiteratti.
Veure totes les publicacions
