
Schauen Sie sich die obige Folie aus einer internationalen Umfrage, die einige Monate nach dem Ausbruch von Covid durchgeführt wurde, genauer an: So sieht wirksame Propaganda aus. Und der tatsächliche Effekt war sogar noch größer, denn die „realen“ Zahlen, die zur Berechnung verwendet wurden, wie sehr die Menschen die Risiken von Covid übertrieben haben, stammten natürlich selbst von … den weltweit bedeutendsten Propagandaorganisationen (die sich als öffentliche Gesundheitsbehörden ausgaben). Die selbst die Risiken von Covid bereits maßlos übertrieben.
Die Kunst der wirksamen Propaganda ist eine umfassende Disziplin, die sorgfältiges und gründliches Studium erfordert — und überprüfen — von Zeit zu Zeit. Für Anfänger kann es sehr schwierig sein, es zu meistern. Sogar erfahrene Propagandisten können manchmal in die Falle tappen und denken, dass die Erstellung und Verbreitung von Propaganda ein einfaches Unterfangen ist – was eine gute Möglichkeit ist, einen dauerhaften Urlaub in Sibirien mit allen Kosten bezahlt zu gewinnen. Es ist normalerweise keine so einfache Aufgabe, die gesamte Gesellschaft jeden Tag, 365 Tage im Jahr, auf unbestimmte Zeit zu verwirren.
Der folgende kurze Leitfaden wird aufstrebenden Propagandisten, WEF-Lakaien, kommunistischen Apparatschiks, aufgeweckten Marxisten und erfahrenen Regierungsbürokraten gleichermaßen die Werkzeuge und Kenntnisse liefern, die sie benötigen, um ihr vielversprechendes Talent zu einer vollwertigen Meisterin der Propagandakunst zu entwickeln.
Das Buch ist ein bisschen lang! Sie müssen es also nicht in einem Rutsch durchlesen, denn das führt schnell zum Burnout und dazu, dass Sie die wichtigen Informationen nicht behalten.
Dieses Handbuch ist in die folgenden Abschnitte unterteilt:
Abschnitt I. Definitionen - Wie man Wörter, Begriffe und Maßstäbe neu definiert, um sie mit der Erzählung des Regimes in Einklang zu bringen
Abschnitt II. Daten kuratieren - Wie man die Prozesse der Datenerfassung, -berichterstattung und -veröffentlichung kapert
Abschnitt III. Überprüfung, welche Daten als Teil der offiziellen Wissenschaft gelten - Wie man nichtregimekonforme Daten prüft, erfasst und entsorgt, sodass sie nie in offiziellen wissenschaftlichen oder regimekonformen Datensätzen auftauchen
Abschnitt IV. Wie man eine Studie manipuliert - Genau das, wonach es klingt
Abschnitt V. Manipulation der Datensätze - Manchmal muss man eine kleine Datenoperation durchführen, um den Inhalt von Datenbanken zu ändern, die den Argumenten des Regimes widersprechen, die man nicht einfach auslöschen kann.
Abschnitt VI. Kontrolle der Beweisstandards - Wie lässt sich eine Hierarchie der Beweise erstellen, die die regimefreundliche Wissenschaft an die Spitze und die regimeunfreundliche Wissenschaft ans Ende stellt (im Marianengraben)?
Abschnitt VII. Die kirchlichen Autoritäten der Wissenschaft - Wie kann sichergestellt werden, dass wissenschaftliche Autoritäten die Fakten und Narrative des Regimes zuverlässig nachplappern?
Nachwort - Das Ganze schön zusammenbinden, wie eine Fliege von Peter Hotez (er ist ein besonders nerviger Promi-Wissenschaftler des Regimes)
Abschnitt I – Definitionen
„Wer die Sprache kontrolliert, kontrolliert die Massen.“
— Saul Alinsky, Regeln für Radikale
Die Art und Weise, wie wir Konzepte oder Kategorien definieren, bestimmt, welchen Teil der realen Welt sie kommunizieren oder darstellen – oder was sie nicht kommunizieren oder darstellen.
Für jeden erfolgreichen Propagandisten sind veränderliche Definitionen und willkürliche und launenhafte Standards bei der Definitionsvergabe ein absolutes Muss. Trotz aller Bemühungen werden selbst erfahrene, fachkundige Propagandisten unweigerlich mit Situationen konfrontiert, in denen die vorhandenen kuratierten Daten oder die Lebenserfahrung der Menschen für die offizielle Darstellung des Regimes problematisch sind.
Effektive Propaganda erfordert daher die Fähigkeit zu flinker und hochgradig anpassungsfähiger Flexibilität, um den Inhalt von Daten zu kontrollieren, insbesondere von bereits bestehenden konventionellen Messgrößen, von denen die Öffentlichkeit gewohnt ist, dass sie nur schwer einfach verschwinden (anders als die Leichtigkeit, mit der man einen oppositionellen Wissenschaftler von YouTube oder Facebook verschwinden lassen kann). So wird man beispielsweise nicht umhin kommen, im Zusammenhang mit einer neuen Pandemie einer gefürchteten Krankheit über „Todesfälle“ zu sprechen – die primäre Art und Weise, wie Menschen die Schwere einer Krankheit einschätzen, wird immer in erster Linie sein: „Wie viele Menschen sind an der Krankheit gestorben?“ Aber man kann ändern, was „Tod“ im Zusammenhang mit der neuen gefürchteten Krankheit bedeutet, wenn man das Gefühl der Menschen für die Tödlichkeit der Krankheit verstärken oder abschwächen möchte.
In der Praxis bedeutet dies: Wenn das normale Verständnis eines Begriffs oder Konzepts zeigt, dass die Realität nicht ganz mit der gewünschten Darstellung des Regimes übereinstimmt, ändern Sie einfach ein paar Definitionen und voilà, das Problem ist gelöst.
Viele prominente kommunistische Propagandisten haben im Laufe der Geschichte auch bemerkt: „Wer die Sprache kontrolliert, regiert die Welt.“
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Definitionen zu ändern oder von problematisch zu akzeptabel zu machen:
I-1. Eine Definition einschränken
Wenn die herkömmliche Definition von etwas Konzepte, Daten oder Informationen enthält, die im Widerspruch zur Doktrin des Regimes stehen, schränken Sie die Definition so ein, dass sie die unerwünschten Informationen nicht mehr enthält. Es gibt viele Möglichkeiten, dies zu tun. Wir listen daher einige der gebräuchlichsten Arten von Merkmalen auf, die Sie verwenden können, um eine Definition effektiv einzuschränken: Begrenzen Sie die Definition durch ein Zeitintervall: Nehmen wir an, dass geimpfte Menschen in den ersten 30 Tagen nach der Impfung und nach über 90 Tagen nach der Impfung mit dem Glorious-Impfstoff sehr häufig an der gefürchteten Krankheit erkranken. Dies ist ein großes Problem, da die Menschen denken werden, dass der Glorious-Impfstoff nicht wirksam ist:

Im Klartext: In der obigen Grafik sehen Sie, dass die Anzahl der Fälle pro Million Menschen wie folgt aussieht:
- Vor der Impfung: 500 Fälle der gefürchteten Krankheit/Million Menschen
- 10 Tage nach der Impfung: 3,000 Fälle der gefürchteten Krankheit/Million Menschen
- 20 Tage nach der Impfung: 1,700 Fälle der gefürchteten Krankheit/Million Menschen
- 30 Tage nach der Impfung: 100 Fälle pro Million Menschen
Das ist eine sehr unrühmliche Wirksamkeit des glorreichen Impfstoffs – etwas, das nicht hingenommen werden kann. Eine Lösung besteht darin, die Definition von „geimpft“ einfach so zu ändern, dass sie jemanden bezeichnet, der zwischen 30 und 90 Tage nach der Injektion des glorreichen Impfstoffs geimpft wurde – mit anderen Worten, jeder, der innerhalb von 30 Tagen nach der Impfung oder mehr als 90 Tage nach der Impfung geimpft wurde, gilt nicht als „geimpft“:

Diese spezielle Taktik wurde von so ziemlich jeder öffentlichen Gesundheitsbehörden in der zivilisierten Welt eingeführt, wobei die Definition von „vollständig geimpft“ für die Covid-Impfstoffe auf „14 Tage nach Ihrer zweiten Dosis“ beschränkt wurde:

Beschränken Sie die Definition auf Quantität, wie etwa die Anzahl der Belichtungen – Wenn zum Beispiel eine Gruppe von Menschen stirbt, die eine oder fünf Dosen des Wundermittels Mirafaucivir erhalten haben (die erste Dosis tötet Menschen, die besonders anfällig für die Toxizität sind, und fünf Dosen sind für so ziemlich jeden zu giftig), beschränken Sie die Definition einer „Behandlung mit Mirafaucivir“ auf zwei bis vier Dosen:

Beschränken Sie eine Definition, indem Sie der Definition absurde Bedingungen hinzufügen, die fast unmöglich zu erfüllen sind. Sie könnten beispielsweise versuchen, die Definition eines „Impftodes“ im Kontext einer Massenimpfkampagne mit dem neu entwickelten „Glorious Vaccine“ anhand der folgenden Bedingungen einzugrenzen:

Unter solchen Bedingungen ist es ziemlich schwierig, jemals einen „bestätigten“ Fall eines Todesfalls durch den glorreichen Impfstoff zu erhalten.
(Damit diese Beispieldefinition ihre volle Wirkung entfalten kann, müssen Sie daran denken, Autopsien so weit wie möglich zu erschweren.)
I-2. Eine Definition erweitern
Umgekehrt kann es sein, dass Sie von etwas mehr wollen, als tatsächlich vorhanden ist. Die Erweiterung von Definitionen ist eine großartige Lösung – kehren Sie einfach die obigen Anweisungen zur Einschränkung von Definitionen um.
Wenn es also mehr Todesfälle durch diese gefürchtete Krankheit geben muss als Menschen, die tatsächlich durch diese gefürchtete Krankheit getötet wurden, kann man die Definition eines „Todes durch diese gefürchtete Krankheit“ auf „jeden Tod innerhalb von 30 Tagen nach einem positiven Test“ erweitern, und schon hat man es wie durch Zauberei mit einer umfassenden Pandemie zu tun.
Um dies zu veranschaulichen, nehmen wir an, dass nach 12 Monaten der Verbreitung der gefürchteten Krankheit nur 7 Menschen pro 100,000 Infektionen tatsächlich an der gefürchteten Krankheit gestorben sind – nicht gerade beängstigend. Sie ziehen einen kleinen Trick und erweitern die Definition eines „Todes durch gefürchtete Krankheit“ auf etwas, das dem der CDC entspricht – „jeder Tod innerhalb von 30 Tagen nach einem positiven Test auf die gefürchtete Krankheit“. Da jeden Tag viele Menschen sterben, werden Sie, wenn Sie sie alle massenhaft testen, unweigerlich eine ganze Schiffsladung toter Menschen „entdecken“, die zufällig die gefürchtete Krankheit hatten, als sie starben, obwohl sie durch etwas völlig anderes wie Krebs oder einen Autounfall gestorben sind. Sehen Sie sich an, was für einen Unterschied das macht:

Der US-Bundesstaat New York ist ein klassisches Beispiel dafür, wie man die Definition des Begriffs „Tod durch gefürchtete Krankheit“ erweitern kann, um den Anschein einer einmaligen, super-duper-apokalyptischen Pandemie zu erwecken. Man muss sich nur die folgende herrlich offene Definition eines „wahrscheinlichen“ Covid-Todes ansehen:

VORSICHT: Sie müssen immer darauf achten, dass Sie der Öffentlichkeit NIEMALS, NIEMALS, NIEMALS!!! – in klarer, prägnanter und verständlicher Sprache erklären, wie Sie die Öffentlichkeit manipulieren. Der folgende unnötige Fehler der Gesundheitsdirektorin des Staates Illinois, Dr. Ngozi Ezike, aus dem Jahr 2020 ist die Art von Sache, die einem schnell ein One-Way-Ticket in den Gulag verschafft – sie sagte tatsächlich Folgendes auf einer öffentlichen Pressekonferenz (siehe eingebettetes Video unten):
„Die Falldefinition ist also sehr simpel. Sie besagt, dass zum Zeitpunkt des Todes eine Covid-positive Diagnose vorlag. Das heißt, wenn Sie im Hospiz waren und Ihnen bereits ein paar Wochen zu leben gegeben wurden und dann auch noch Covid bei Ihnen festgestellt wurde, würde das als Covid-Tod gelten. Das bedeutet, dass technisch gesehen auch dann, wenn Sie an einer eindeutig anderen Ursache gestorben sind, aber gleichzeitig Covid hatten, dies immer noch als Covid-Tod gewertet wird.“
Natürlich hat sie das Richtige getan, indem sie eine so wunderbar weitreichende Definition für Covid-Todesfälle verwendet hat, aber sie hat dummerweise und unvorsichtig die Katze aus dem Sack gelassen, sodass die ganze Welt es sehen konnte. Das ist die Art von unvorsichtigem Fehler, der eine ganze Propagandakampagne über Nacht zerstören kann. Und auch die Art von Sache, die das Ende der Karriere bedeuten kann (oder noch Schlimmeres):

I-3. Erfinden Sie eine völlig neue Definition
Manchmal ist es einfach nicht möglich, das allgemeine Verständnis von etwas zu verbergen, indem man lediglich an den Rändern mit der Definition spielt. In diesem Fall können Sie den mutigen Schritt wagen, ein Wort, ein Konzept oder eine Kategorie völlig neu zu definieren, um es Ihren Propagandabedürfnissen anzupassen. Seien Sie sich jedoch bewusst, dass es etwas schwieriger sein kann, die Leute davon zu überzeugen, dass die alte Definition ein Produkt ihrer Fantasie ist.
Nehmen wir zum Beispiel das CDC (ja, wir werden das CDC oft zitieren, es ist immerhin die führende Gesundheitspropagandaorganisation der Welt), das die Definition von „Impfung“ über einen Zeitraum von sechs Jahren mehrfach geändert hat:

Seitenleiste: Der obige Tweet ist eine Lektion in Bezug auf die Notwendigkeit, skrupellose Gesetzgeber zu kontrollieren, die versuchen könnten, Ihren Propagandabemühungen zu widersprechen oder sie gar aufzudecken. Sie können sich nicht zusätzlich mit klaren Beweisen für Ihren sprachlichen Verrat herumschlagen, die vom Kongress oder Parlament aus an die Öffentlichkeit getragen werden (oder mit der noch größeren Sorge, als Sündenbock dafür, dass Sie so etwas zugelassen haben, nach Sibirien verbannt zu werden).
Gelegentlich kann es sogar passieren, dass Sie in der gewöhnlichen umgangssprachlichen Bedeutung von Wörtern gefangen sind, die etwas hervorheben, worauf die Leute Ihrer Meinung nach nicht achten sollten. Sollte dies passieren, sind Sie gezwungen, eine grundlegende Änderung des eigentlichen Wesens der Sprache vorzunehmen. Dies ist eine Art Nuklearoption für den Fall, dass Sie etwas nicht anders verbergen können und es sich auch nicht leisten können, es nicht zu verbergen. (Vorsicht!! Ein solch kühnes Unterfangen bringt einen erheblichen Schwierigkeitsgrad mit sich, da viele Menschen dazu neigen werden, sich einem so offenen und mutigen Sprachwechsel zu widersetzen – ähnlich wie sich viele unaufgeklärte Ludditen gegen Geschlechtsumwandlungen sträuben.).
Nehmen wir zum Beispiel den Begriff „friedlicher Protest“:

Natürlich ist „begrenzt“ ein subjektiver Begriff, dessen genaue Konturen nicht klar definiert sind. Dies lässt einen großen Spielraum, die Beschreibung auf fast alles anzuwenden, unabhängig davon, wie inkohärent oder unpassend die Anwendung ist, wie dieser reale Medienbericht beweist, der keiner weiteren Beschreibung bedarf:

I-4. Kategorien kombinieren
Manchmal ist es einfach nicht praktikabel oder machbar, die Daten durch bloßes Ändern der Definitionen zu verändern. Aber keine Sorge – wenn Sie die Definition nicht ändern können, können Sie stattdessen den Datenpunkt oder die Kategorie selbst ändern, auf die sich die Leute normalerweise mit dem Wort oder der Phrase beziehen. Die Leute sind nicht auf subtile oder nuancierte Unterschiede in Kategorien oder Datenpunkten eingestellt, und die Medien vermischen die meisten Dinge ohnehin hilfreicherweise, sodass dies ein einfacher und praktischer Trick ist. Sie können beispielsweise Folgendes versuchen:
- Kombination verschiedener Altersgruppen:
Nehmen wir an, der glorreiche Impfstoff führt dazu, dass sich ein Haufen Kinder in Zombies verwandelt. Das ist ziemlich schlimm für das Regime. (Was bedeutet, dass man ein paar Wissenschaftler für den Rest ihrer Karriere auf eine Klimaforschungsstation in der Antarktis versetzen sollte. Ohne Socken.)
Erstens müssen Sie diesen neuen Zustand immer als „Sichere und effektive Transformation in einen fleischfressenden Zombie“ bezeichnen. Der Grund für den fleischfressenden Teil ist einfach: „Fleischfressender Zombie“ klingt zu gruselig, und „Zombie“ allein fühlt sich an, als wären die Zombies praktisch tot – d. h. die lieben Kinder sind tot – und das ist kein Eindruck, den Sie bei den Leuten hinterlassen möchten. (Auch wenn unser hypothetisches Beispiel in der Praxis wahrscheinlich nicht eintreten wird, ist das Prinzip relevant und auf jede Situation anwendbar: Sie müssen etwas immer so benennen, dass es einen Eindruck davon vermittelt, welchen Eindruck Sie bei den Leuten hinterlassen möchten.)
Zweitens, weil die Zombifizierungsrate in der Altersgruppe der 12- bis 17-Jährigen so hoch ist, dass sie für jeden, der sich die Daten ansieht (siehe Diagramm unten), offensichtlich ist, werden Sie sich wahrscheinlich damit auseinandersetzen müssen. Anstatt die Daten also nach Alter aufgeschlüsselt darzustellen, wo die Leute den Anstieg der Zombifizierung der Kinder sofort bemerken würden, präsentieren Sie die Daten als kombinierte Altersgruppe, die groß genug ist, um das Signal zu verbergen oder auszublenden:

Jetzt wird niemand mehr bemerken, dass die Daten ein klares Risiko für Kinder zeigen, durch den glorreichen Impfstoff in fleischfressende Zombies verwandelt zu werden.
Oder umgekehrt, vorausgesetzt, dass die Kinder nicht in so hoher Zahl an der gefürchteten Krankheit sterben, dass die Mütter Angst bekommen, können Sie Daten zu Todesfällen durch die gefürchtete Krankheit aus einer kombinierten Altersgruppe von 0-50 präsentieren, die den Eindruck erwecken, als gäbe es soooo viele Todesfälle aus einer Gruppe, die Dazu gehören die Kinder:

- Kombination verschiedener demografischer Kohorten:
Gleiche Idee wie bei den Altersgruppen. Nehmen wir an, Sie müssen verhindern, dass die Bürger herausfinden, dass die gefürchtete Krankheit wirklich nur für krankhaft fettleibige Menschen gefährlich ist – was schlecht ist:
- Erstens, weil sie dann keine Angst vor der gefürchteten Krankheit haben werden
- zweitens, weil die Leute anfangen könnten, zu hinterfragen, ob Fett gesund ist, was man nicht zulassen darf, denn sie könnten anfangen, die Erzählung des Regimes bezüglich der „Fettpositivität“ zu hinterfragen, und wer weiß, was dann noch alles passiert.
Sie sollten die Daten zu Todesfällen durch gefürchtete Krankheiten daher einfach in einer kombinierten Kategorie darstellen, die alle Arten von Gewichtsidentitäten abdeckt:

- Verschiedene Zeiträume kombinieren
Nehmen wir an, Sie stellen fest, dass die Zahl der Todesfälle durch die gefürchtete Krankheit von Monat zu Monat abnimmt – was für die Pläne des Regimes, die die Bevölkerung glauben lassen müssen, dass die Pandemie der gefürchteten Krankheit noch einige Monate lang in vollem Gange ist, katastrophale Folgen haben kann. Wenn die Bevölkerung den Eindruck bekommt, dass die gefürchtete Krankheit abklingt, dann sind das viele verpasste Gelegenheiten, die Krise der gefürchteten Krankheit als Mittel zur Herbeiführung gesellschaftlicher Veränderungen zu nutzen, um die Macht des Regimes zu festigen und zu festigen.
Anstatt die Sterbedaten also nach Monaten aufzuschlüsseln, werden alle drei Monate in einer neuen Kategorie zusammengefasst: „Monatlicher Durchschnitt der drei Monate“, wodurch der Rückgang zwischen Januar und März verdeckt wird, wie unten dargestellt:

- Kombination unterschiedlicher geografischer Zuständigkeitsbereiche
Nehmen wir an, es gibt einen Schurkenstaat im Land, der dem Regime Probleme bereitet, weil er sich nicht an die Richtlinien des Regimes zur Bekämpfung der gefürchteten Krankheit hält, die wir Todes-Santistan nennen. Wenn dieser Staat bessere oder sogar gleichwertige Ergebnisse erzielt wie der Rest des Landes, wo er gute Bürger ist und sich an die Richtlinien des Regimes hält, wäre das ziemlich schlimm. Nehmen wir weiter an, es gibt in diesem schlechten Staat eine Stadt oder einen Landkreis, der ein loyaler Regime-Landkreis ist, der alle Richtlinien des Regimes befolgt, dessen Sterberate jedoch viel höher ist als im Rest von Todes-Santistan. Was sehr, sehr schlimm ist. Lösung? Sie können Daten aus dem gesamten Staat präsentieren, sodass die Leute nicht sagen können, dass der loyale Regime-Landkreis eine zehnmal höhere Sterberate hat als der Rest des Staates. Es gibt sogar einen Bonusvorteil: Sie können den gesamten Staat Todes-Santistan als Versager bezeichnen, weil der loyale Regime-Landkreis den gesamten Staat viel schlechter aussehen lässt!!

Die Zusammenfassung aller Städte und Landkreise zu einem illoyalen Staat, um die spezifischen Probleme regimeloyaler Städte zu vertuschen, ist eine der gängigen Propagandataktiken, mit denen unvorteilhafte Informationen vertuscht werden sollen, wie etwa die wesentlich höhere Kriminalitätsrate in regimeloyalen Städten im Vergleich zu Städten, die von der bösartigen Opposition kontrolliert werden.
(Die Seitenleiste: Natürlich sind hohe Kriminalitätsraten eine gute Sache, sie sind eine bewusste Entscheidung des Regimes. Hohe Kriminalitätsraten sind für das Regime nützlich, denn Instabilität macht die Menschen eher bereit, eine tyrannische Regierung als Lösung zu akzeptieren.)
Zur Veranschaulichung hier ein brillantes Beispiel für die Manipulation der Politik durch eines der wichtigsten Sprachrohre der Regimemedien:

Schauen Sie sich den Untertitel in der purpurnen Box an – sehen Sie, wie sie geschickt mit dem Roten fingern Staaten für die hohe Kriminalitätsrate, die es in allen blauen Städten in den roten Staaten gibt, aber nicht im Rest des Staates, wo die Regierung „rot“ ist? Genau.
- Kombinieren verschiedener Arten von Effekten oder Phänomenen. Wenn es beispielsweise zu einem Anstieg eines bestimmten Untertyps einer Krankheit kommt – etwa zu einem besorgniserregenden Anstieg seltener Krebserkrankungen nach der Einführung des „Glorious Vaccine“, was die Menschen dazu veranlassen könnte, die offizielle Darstellung des Regimes anzuzweifeln, der „Glorious Vaccine“ sei das sicherste Mittel, das in der Weltgeschichte jemals entwickelt oder entdeckt wurde –, kann man die allgemeine Kategorie „Krebs“ – die 1,000-mal so groß ist – nutzen, um das Signal zu verbergen.
Eine andere Möglichkeit, sich das Kombinieren von Kategorien vorzustellen, besteht darin, niemals die spezifischen Daten für verschiedene Gruppen oder Untergruppen herauszugeben, was beim Ausbruch von Covid perfekt gelungen ist. Betrachten Sie die folgenden Umfrageergebnisse, die den Anteil der Covid-Todesfälle für jede Altersgruppe neben dem Prozentsatz jeder Altersgruppe zeigen, der befürchtete, an Covid zu sterben. (Die blauen Balken zeigen den Prozentsatz jeder Altersgruppe, der befürchtete, an Covid zu sterben, die grünen Balken zeigen den Prozentsatz der Gesamtzahl der Covid-Todesfälle, die in jeder Altersgruppe auftraten.)

Hätten die Menschen gewusst, wie hoch ihr tatsächliches Sterberisiko ist, müssten die blauen Balken mindestens im Bereich der grünen Balken liegen. Wenn die blauen Balken dramatisch höher sind, ist das das Ergebnis brutal wirksamer Propaganda, indem alle Altersgruppen in eine Kategorie zusammengefasst werden, ohne jemals zu differenzieren:

Wirklich ein überwältigender Erfolg!!
I-5. Kategorien aufteilen
Manchmal müssen Sie eine Kategorie aufteilen, anstatt sie mit einer anderen zu kombinieren. Kehren Sie einfach den oben beschriebenen Rahmen zum Kombinieren von Kategorien um.
Dieses kleine, nette Manöver ist besonders nützlich, wenn Sie einen Wert unterhalb der Schwelle zur statistischen Signifikanz halten müssen.
Da statistische Signifikanz ein ziemlich wichtiges Konzept in Daten und Wissenschaft ist, ist es eine gute Idee zu erklären, wie dies funktioniert.
Statistische Signifikanz bedeutet im herkömmlichen medizinisch-wissenschaftlichen Sprachgebrauch im Wesentlichen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass etwas nicht auf Zufall beruht, weniger als 5 % beträgt.
If du wirfst 10 Mal eine Münze, die Wahrscheinlichkeit, durch Zufall 7-mal Kopf zu bekommen, beträgt 11.72 % – NICHT statistisch signifikant. Wenn Sie eine Münze 100 Mal werfen, beträgt die Wahrscheinlichkeit, durch Zufall 70-mal Kopf zu bekommen, winzige 0.0023 % – SEHR statistisch signifikant (weil das viel weniger als 5 % ist) – was bedeutet, dass es nicht vernünftigerweise dem Zufall zugeschrieben werden kann, sondern dass etwas Bestimmtes (wie Betrug) dazu geführt hat, dass die Münze in 70 % der Fälle Kopf bekam.
Warum ist das so? Um 7/10 zu erreichen, müssen Sie nur zwei zusätzliche Münzwürfe zu Ihren Gunsten ausführen – Sie müssen also eine Glückssträhne haben. Kleine Abweichungen wie diese können leicht zufällig auftreten. Um jedoch 70/100 zu erreichen, müssen Sie 20 zusätzliche Münzwürfe zu Ihren Gunsten ausführen – die Wahrscheinlichkeit, durch Zufall *20* zusätzliche Münzwürfe von insgesamt nur 100 zu erhalten, ist vernachlässigbar. Wenn wir also 70 von 100 Würfen Kopf sehen, können wir davon ausgehen, dass hier irgendwie geschummelt wird, denn das ist sehr, sehr unwahrscheinlich, dass dies durch Zufall passiert.
Sie können dies zu Ihrem Vorteil nutzen, um ein statistisch bedeutsames Signal aufzuteilen und zu beherrschen. Sie können eine Kategorie, in der es ein statistisch bedeutsames Signal für einen Verstoß gegen die Doktrin des Regimes gibt, in kleinere Kategorien unterteilen, um das Signal von „70/100“ in eine Reihe von „7/10“ aufzuspalten, die einzeln statistisch nicht bedeutsam sind.
Wenn es also beispielsweise ein Signal dafür gibt, dass es nach der „Wondrous Glorious“-Impfkampagne mehr Todesfälle pro 100 pro Jahr gibt, können Sie die Sterbedaten aufgeschlüsselt nach Altersgruppen veröffentlichen, wobei keine Altersgruppe einen statistisch signifikanten Anstieg der Todesfälle aufweisen wird (und Sie können behaupten, dass es sich wahrscheinlich um übrig gebliebene Übersterblichkeit durch die „lange gefürchtete Krankheit“ infolge von Komplikationen bei der Ansteckung mit der gefürchteten Krankheit handelt):

Hinweis zur Vorsicht: Diese spezielle Taktik sollte idealerweise mit etwas anderem kombiniert werden. Andernfalls könnte man die Aufschlüsselung rückwärts entwickeln, indem man mit ein wenig einfacher Arithmetik alle Altersgruppen zusammenzählt. Achten Sie also darauf, noch weitere verwirrende Tricks hinzuzufügen.
I-6. Kategorien neu verteilen/neu zeichnen
Eine feinere Alternative zur direkten Zusammenlegung von Kategorien besteht darin, sie neu zu verteilen – sozusagen die Grenzen neu zu ziehen. Dies kann mithilfe aller Merkmale erfolgen, anhand derer Kategorien unterschieden werden.
Um dies zu veranschaulichen, kehren wir zu unserem Beispiel des bösen, illoyalen Staates Death Santistan zurück: Anstatt den gesamten Staat in einer landesweiten Statistik zusammenzufassen, können Sie die geografischen Grenzen der Bezirke innerhalb des Staates für die Zwecke der Daten zu gefürchteten Krankheiten heimlich wie folgt neu ziehen – sehen Sie sich an, was passiert, wenn wir die Bezirksgrenzen in die grünen Linien ändern:

Hinweis: Das bedeutet nicht, dass Sie die Bezirke aus politischen oder anderen Gründen, wie etwa Wahlbezirken, buchstäblich neu einteilen müssen; Sie verwenden lediglich andere Grenzen, um Statistiken über die gefürchtete Krankheit zu erstellen. (Die Bevölkerung wird jedoch annehmen, dass Sie die tatsächlich existierenden Bezirke meinen, und wird daher nicht merken, dass Sie sie hereingelegt haben. Das nennt man nicht umsonst Propaganda.)
I-7. Fluiddefinitionen
Manchmal verspüren Sie das paradoxe Bedürfnis, für eine Sache eine bestimmte Definition zu verwenden, diese Definition für etwas anderes aber zu vermeiden. In solchen Fällen müssen Sie wie ein Wörterbuch vorgehen – Wörterbücher haben für ein Wort normalerweise mehrere unterschiedliche Definitionen, Sie können das auch tun.
So wird das Wort „Frau“ beispielsweise manchmal als „erwachsener Mensch mit weiblichen anatomischen und genetischen Merkmalen“ definiert, etwa wenn es um die Diskussion über das Entscheidungsrecht der Frau geht. Manchmal wird es auch als „Person, die sich als Frau identifiziert“ definiert, etwa im Kontext des organisierten Sports.
Abschnitt II – Datenkuratierung
Noch besser als die Verwendung veränderlicher Definitionen ist es, Situationen zu vermeiden, die überhaupt eine Definitionsänderung erfordern.
Der beste Weg, solche Probleme zu vermeiden, besteht darin, die Daten auf eine Weise zu kuratieren, die potenzielle Kopfschmerzen vermeidet. Dazu können Sie eine oder mehrere der folgenden bewährten Methoden zur korrupten Übernahme der Kuratierung, Organisation und Präsentation von Daten anwenden.
II-1. Stellen Sie keine Diagnosen und identifizieren Sie nichts
Wenn ein Patient nach der Einnahme des Glorious-Impfstoffs mit mehreren neurologischen Defiziten zu uns kommt und mit einem Xanax-Rezept gegen seine „Angst“ nach Hause geschickt wird, wird dies in keiner Datenbank eine Diagnose für ein neurologisches Defizit generieren. Keine Diagnose einer Erkrankung, die durch den Glorious-Impfstoff verursacht worden sein könnte – oder ein Diagnosecode in einer großen Regierungs- oder Versicherungsdatenbank – bedeutet, dass Sie einen definitorischen Taschenspielertrick anwenden müssen, um die Existenz diagnostizierter Verletzungen im Zusammenhang mit dem Glorious-Impfstoff zu vertuschen. Daher sollten Sie sicherstellen, dass die Personen, die für die Diagnose oder Identifizierung problematischer oder widersprüchlicher Daten/Beobachtungen zum absolut sicheren und wirksamen Glorious-Impfstoff verantwortlich sind, dies vermeiden.
Es ist hier hervorzuheben, dass Patienten von ihren eigenen Ärzten leicht dazu verleitet werden, zu behaupten, „dass alles nur in ihrem Kopf passiert“, obwohl sie wissen, dass sie schwere, lebensverändernde medizinische Verletzungen haben, die sie behindert und völlig handlungsunfähig machen. die sie täglich erleben.
Lassen Sie uns dies anhand des folgenden hypothetischen Szenarios veranschaulichen:
Vertreter des Regimes sehen in den von der Regierung kontrollierten PROPAGANDA Sicherheitsüberwachungsdatenbank zur Überwachung der Sicherheit des Impfstoffs Glorious eingerichtet –

– es gibt ein Signal für das VAMP-Syndrom (Vakzine Averbunden Metamorphologisch Phenomena) Bedingungen:

Ein Patient kommt in die Arztpraxis und zeigt einen raschen, akuten Beginn von Renfield-Syndrom (Blutdurst), extreme Lichtempfindlichkeit, ausgeprägte Makrodontieund schwere Kontaktdermatitis gegen Silber, die alle innerhalb weniger Stunden nach der Impfung mit dem Glorious-Impfstoff begannen. Dies ist ein offensichtlicher Fall einer Nebenwirkung des VAMP-Syndroms – die Symptome des Patienten erfüllen die Diagnosekriterien für voll ausgeprägten Vampirismus und der Zustand wurde durch den Glorious-Impfstoff verursacht (da Sie als Arzt jede andere Ursache sicher ausschließen können und das unmittelbare Auftreten der VAMP-Symptome nach der Impfung ein ziemlich offensichtlicher Hinweis darauf ist, dass der Glorious-Impfstoff die Symptome verursacht hat).
Auch wenn der Patient sieht, dass er ganz offensichtlich nicht richtig liegt – er verspürt die überwältigende Versuchung, in Ihre pulsierende Halsschlagader zu beißen, er kann es nicht ertragen, vor einem Fenster zu stehen, wenn die Jalousien nicht vollständig heruntergezogen sind, er beißt sich mit seinen extralangen und messerscharfen Vorderzähnen versehentlich ein paar Stücke seiner Zunge ab und seine Haut beginnt sich zu schälen, wenn er die silbernen Familienerbstücke berührt – na und? Sie können dem Patienten immer noch sagen: „Das ist in Ihrem Kopf“ und ihn mit einem Xanax-Rezept nach Hause schicken (und vielleicht ein oder zwei Beuteln Blutgruppe 0 negativ, wenn Sie spüren, dass der Patient sich nicht mehr lange beherrschen kann und Sie nicht wollen, dass Ihre Halsschlagader sein Mittagessen liefert). Und der Patient wird es tatsächlich einfach akzeptieren und ohne großen Widerstand nach Hause gehen.
Dadurch wird die Erstellung eines Diagnosedatensatzes für das VAMP-Syndrom ganz vermieden und es werden auch keine Einträge in irgendeiner Datenbank angezeigt.
Sie wären überrascht, wie viele Ärzte so nachgiebig sind, dass sie sich selbst davon überzeugen, dass die pelzige Frau mit einem Schwanz, der eine Stunde nach der Verabreichung des glorreichen Impfstoffs aus dem Nichts wuchs, hat überhaupt nichts mit dem glorreichen Impfstoff zu tun.
(Note: Im Ernst: Es ist wichtig, einprägsame Akronyme oder Namen für Dinge zu finden, die den Eindruck vermitteln, wie Sie die Leute die Sache sehen lassen möchten. Verwenden Sie dieses Beispiel also nicht im wirklichen Leben, denn es vermittelt den Eindruck, dass Sie die Sicherheitsüberwachung nicht ernst nehmen, und führt dazu, dass die Leute eher glauben, Sie würden die tatsächlichen Sicherheitsprobleme des glorreichen Impfstoffs verbergen.)
II-2. Überdiagnostizieren oder Überidentifizieren
Wenn Sie umgekehrt mehr von etwas herstellen müssen, als verfügbar ist, kehren Sie einfach Punkt 1 um. Wenn Sie beispielsweise erreichen möchten, dass die Menschen mehr Angst vor der gefürchteten Krankheit haben, können Sie ein Massentestprogramm einführen, um die Zahl der „bestätigten“ Fälle der gefürchteten Krankheit zu erhöhen. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie Tests verwenden, die eine sehr hohe Anzahl positiver Ergebnisse liefern, unabhängig davon, ob diese zutreffen oder nicht.
Indem Sie die Überwachung oder die Tests auf etwas verstärken, können Sie den Anschein erwecken, dass die Zahl der getesteten Substanzen zunimmt, oder zumindest die Fassade aufrechterhalten, dass es sie noch gibt. Betrachten Sie die folgende Abbildung aus den guten alten USA – Sie können im oberen Diagramm sehen, dass die Zahl der täglichen Covid-Tests zunahm, während gleichzeitig der Prozentsatz der positiven Tests um mehr als 75 % sank (unteres Diagramm). Dadurch konnten die Fallzahlen relativ hoch gehalten werden (mittleres Diagramm), sodass die Zahl der Neuinfektionen im selben Zeitraum nur um etwa 75 % sank, obwohl der Prozentsatz der positiven Tests um >25 % sank.

Der bedeutungslose Anstieg der absoluten Fallzahl, der ausschließlich auf mehr Tests zurückzuführen war, führte dennoch zu Schlagzeilen wie diesem großartigen Panikporno-Beitrag von NBC, der am 11. Juni 2020 veröffentlicht wurde:

Erinnern Sie sich: Sie finden, was Sie suchen, und Sie finden mehr von dem, was Sie suchen.
II-3. Nicht berichten, was diagnostiziert oder festgestellt wurde
Manchmal lässt es sich nicht vermeiden, etwas zu diagnostizieren oder zu identifizieren, das man besser nicht entdeckt. In einem solchen Fall können Sie zumindest sicherstellen, dass die Beobachtung nicht in offiziellen Berichten oder Daten enthalten ist:

Auf einer individuelleren Ebene sollten Sie den Ärzten, dem medizinischen Personal und dem Verwaltungspersonal vor Ort Anweisungen geben, KEINE Dinge zu diagnostizieren, die nicht in den Datensätzen auftauchen sollen. Scheuen Sie sich nicht, loyalen, regimetreuen Ärzten finanzielle Anreize zu bieten. Seien Sie hier nicht geizig – Prävention ist fast immer billiger (und weniger stressig) als die Behebung von Problemen, nachdem sie bereits aufgetreten sind.
Selbst in den seltenen Fällen, in denen ein Arzt nicht umhin kann, bei einem Patienten eine schwere Erkrankung zu diagnostizieren, die unmittelbar nach der Verabreichung des Glorious-Impfstoffs aufgetreten ist, kann er dennoch sicherstellen, dass die Nebenwirkung nicht an eine Datenbank für Schäden durch den Glorious-Impfstoff gemeldet wird.
Wenn andererseits die Datenbank des Regimes zur Dokumentation von Schäden durch den Glorious Vaccine dennoch zu viele problematische Berichte enthält, die Zweifel an der Sicherheit des Impfstoffs aufkommen lassen, müssen Sie zwei Dinge tun.
Die erste Möglichkeit besteht darin, einige der Datenbankadministratoren an dem Küstenabschnitt Somalias zu stranden, wo die Piraten sich aufhalten, damit die anderen sich zusammenreißen und nicht mehr so viele Berichte durchlassen. Sie bezahlen sie für eine Aufgabe, nämlich dafür, die öffentliche Wahrnehmung aufrechtzuerhalten, dass der Glorious Vaccine das sicherste Medikament ist, das je erfunden wurde; ein Versagen ist nicht akzeptabel.
Die zweite Möglichkeit besteht darin, die problematischen Berichte in der Datenbank NICHT öffentlich zu machen. Das CDC hat sein Bestes gegeben, wurde aber letztlich von einem unehrlichen Richter besiegt (was die Notwendigkeit unterstreicht, auch die Justiz unter Kontrolle zu haben):

II-4. Erlauben Sie keine Untersuchung von Phänomenen, deren Ergebnisse Probleme verursachen könnten
Die Kehrseite von „Sie werden finden, wonach Sie suchen“ ist: „Sie werden nicht finden, wonach Sie nicht suchen“. Stellen Sie also sicher, dass niemand nach möglichen Signalen für etwas sucht, das für die Erzählung des Regimes problematisch sein könnte. Wenn das Regime beispielsweise „aus Versehen“ eine Seuche in einer Stadt der Dritten Welt auslöst, können Sie nicht zulassen, dass lästige Verschwörungstheoretiker in den sozialen Medien herausfinden, was passiert ist. Stellen Sie also am besten sicher, dass niemand Autopsien durchführt oder kranke Personen testet.


Die CDC bietet ein weiteres Beispiel für gutes präventives strategisches Denken, um Daten fernzuhalten, die dem Regime potenziell schaden könnten:

Das CDC war außerdem sehr klug und hat bislang noch keine einzige Autopsie der Tausenden und Abertausenden von Todesfällen in Auftrag gegeben, die in der VAERS-Datenbank des CDC zur Überwachung der Impfstoffsicherheit gemeldet wurden. (Erinnern Sie sich an den Teil aus Abschnitt I über das Hinzufügen absurder Bedingungen zu Definitionen? Wenn nicht, sollten Sie das Material am besten noch einmal durchgehen, damit Sie es auswendig können.)
II-5. Veröffentlichen Sie zunächst nur einen Teil der Daten
Oft genug kann man schon dadurch, dass man einen Teil der Daten veröffentlicht und den anderen Teil für später weglässt, eine falsche Erzählung schaffen, die sich festsetzt. Wenn man dann schließlich den Rest der Daten veröffentlicht, spielt es keine Rolle mehr, dass sie der Grundlage dessen widersprechen, was mittlerweile zum akzeptierten Dogma geworden ist.
Wenn Sie beispielsweise die gefürchtete Krankheit weiter verbreitet darstellen möchten, als sie tatsächlich ist, könnten Sie dem Beispiel der führenden Propagandisten Virginias folgen und einige der negativen Testergebnisse eine Zeit lang zurückhalten, um den Prozentsatz der positiven Testergebnisse zu erhöhen – wodurch es so aussieht, als seien mehr Menschen an der gefürchteten Krankheit erkrankt:

Ein weiteres Szenario, in dem Sie die Methode der teilweisen Veröffentlichung von Daten sehr effektiv einsetzen können, ist, wenn Sie sich aus irgendeinem Grund gezwungen sehen, Daten zu veröffentlichen, die das Regime in ein wirklich schlechtes Licht rücken (das kommt vor). Sie möchten also die Veröffentlichung der wirklich schädlichen Dinge so lange wie möglich hinauszögern – wenn Sie lange genug warten, werden sie irgendwann nicht mehr relevant sein. Wenn Sie außerdem alles auf einmal veröffentlichen, wird der Schockfaktor enorm sein und Sie werden ein großes Durcheinander an den Händen haben. Wenn Sie die Informationen jedoch tröpfchenweise veröffentlichen, ist der „Wow“-Schockfaktor zu dem Zeitpunkt, an dem die skandalösen Teile veröffentlicht werden, bereits längst verflogen und die Leute werden nicht mehr so viel Aufmerksamkeit schenken. Diese Taktik wurde von der FDA versucht, obwohl sie größtenteils von dem Schurkenrichter vereitelt wurde (was die entscheidende Notwendigkeit einer gerichtlichen Kontrolle unterstreicht, um zu verhindern, dass abtrünnige Richter das Regime schroff behandeln):
II-6. Beschränken Sie die zulässigen Daten- und Informationsquellen
Wenn es Quellen gibt, die Daten generieren, die nicht mit der Darstellung des Regimes übereinstimmen (das wird trotz aller Bemühungen hin und wieder passieren), diskreditieren Sie sie einfach als Propaganda oder als etwas anderes Unglaubwürdiges und Gefährliches, wie russische Bots. (Als Faustregel gilt, dass Sie im Notfall immer auf „russische Desinformation“ zurückgreifen können, wenn Sie unbequeme Informationen haben.)
Beweisstück A für diese Taktik wäre die von der CDC betriebene VAERS-Datenbank. Als VAERS eine völlig wahnsinnige Zahl von Impfschäden durch den Covid-Impfstoff zeigte –

– der gesamte wissenschaftliche Apparat bezeichnete VAERS schlicht als eine Verschwörungstheorie, die zur Verbreitung gefährlicher Desinformationen genutzt werde:


Wenn diese Daten jedoch aus Regime-Datensätzen stammen, die zu schwierig sind, um sie einfach als unwissenschaftlichen Müll abzutun (ja, das kommt vor), dann Hör auf, sie zu veröffentlichen und diskreditieren sie stattdessen als schlecht konstruiert und voller fataler Fehler.
Wir können dieses Prinzip anhand der UKHSA veranschaulichen. Nachdem die grobe Wirksamkeit des Impfstoffs für fast alle Altersgruppen deutlich in den negativen Bereich gefallen war (d. h. geimpfte Menschen hatten im Vergleich zu ungeimpften Menschen ein HÖHERES Risiko, sich mit Covid anzustecken), stellte die UKHSA einfach die Veröffentlichung der wöchentlichen Daten zur Wirksamkeit des Impfstoffs ein:

Die UKHSA liefert auch ein warnendes Beispiel dafür, was passiert, wenn man zu lange wartet, bis problematische Datensätze den Stecker gezogen werden:

Solche Schlagzeilen kann man nicht jede Woche haben!! Sie hätten diesen Datensatz schon laaaange bevor die Geimpften häufiger an Covid erkrankten als die Ungeimpften schließen sollen. Das ist ein unnötiger Fehler, die Art von idiotischem Fehler, für den buchstäblich Köpfe rollen. Warum um Himmels Willen haben sie gewartet, bis die *Booster*-Wirksamkeit bei den 80-Jährigen kurz davor war, negativ zu werden??? Jemand bei der UKHSA hat dieses Buch schon lange nicht mehr gelesen, und ihm hätte eine kleine Rezension eindeutig gut getan. . .
II-7. Doppelte Standards bei der Bestimmung, welche Informationen streng und glaubwürdig sind
Manche Propagandisten scheuen sich vielleicht davor, offen scheinheilig zu sein, weil sie sich bloßgestellt fühlen, wenn sie offen zwei unvereinbare Standards postulieren, die sogar manchen einfachen Leuten auffallen. Sie müssen diesem Drang jedoch widerstehen. Verstehen Sie, dass die Anwendung von Doppelmoral Ihre Möglichkeiten exponentiell erweitert, wenn es darum geht, Argumente und Positionen zu entwickeln, um die Öffentlichkeit zu manipulieren.
Dies gilt insbesondere für Anekdoten. Anekdoten, die die Argumente des Regimes stützen, insbesondere solche aus vom Regime genehmigten Quellen, sollten als höchste Form des Beweises angesehen werden. Anekdoten aus ketzerischen oder nicht genehmigten Quellen, die der Propaganda des Regimes widersprechen, müssen dagegen als bloße Anekdoten abgetan werden, die keinerlei Beweiswert haben und überhaupt nichts zählen.
Anekdoten von regimetreuen Ärzten und loyalen Bürgern, die aufgrund der gefürchteten Krankheit Menschen töten und verstümmeln, sind also unanfechtbare Beweise. Anekdoten über Verletzungen oder Todesfälle aufgrund des glorreichen Impfstoffs sind jedoch nichts weiter als zufällige Zufälle, wenn nicht gar glatte Erfindungen, die von niederträchtigen Scharlatanen in die Welt gesetzt werden, um das Regime zu diffamieren und alle guten Menschen überall zu gefährden, die einfach nur am Leben und gesund bleiben wollen:


Der offene Einsatz von Doppelstandards hat zudem den entscheidenden Vorteil, dass die Bevölkerung darauf konditioniert wird, dass der wahre Maßstab zur Bestimmung der Verlässlichkeit von Daten und Informationen schlicht und ergreifend die Aussagen des Regimes sind.
II-8. Verfälschen Sie die Daten, um Ihre Erzählung zu schützen oder zu stärken
Manchmal ist die einfachste Taktik, problematische Daten zu vermeiden, einfach die Erfindung gefälschter Daten. Sie können etwas aus dem Nichts erfinden. Oder Sie können einen differenzierteren Ansatz wählen und die Daten verfälschen, indem Sie subtile Fehler oder Verzerrungen einführen, die für den Durchschnittsmenschen schwerer zu erkennen sind. Es gibt zahllose Möglichkeiten, Daten zu erfinden oder zu fälschen, viel zu viele, um sie hier aufzuzählen. Achten Sie nur darauf, Daten auf eine Weise zu fälschen, die nicht leicht entdeckt oder rückwärts entwickelt werden kann.
Um beispielsweise zu unserer vorherigen hypothetischen Situation zurückzukehren, in der die Bevölkerung glauben muss, dass es viel mehr Fälle einer gefürchteten Krankheit gibt, als es tatsächlich der Fall ist, können Sie die gefürchtete Krankheit auch als weiter verbreitet darstellen, indem Sie die Anzahl der derzeit erkrankten Menschen mit der Anzahl der bereits genesenen Menschen kombinieren. Die CDC hat genau dies getan, als sie Antikörpertests (die die Anzahl der Menschen messen, die sich bereits von Covid erholt haben) mit PCR-Tests (die die Anzahl der derzeit erkrankten Menschen messen) zu einer Kennzahl des „positiven Covid-Testergebnisses“ kombinierten und dabei hinterhältigerweise alle bereits genesenen Menschen als AKTUELL erkrankt einschlossen:


Beachten Sie die oben unterstrichenen Sätze, sie sind ziemlich aufschlussreich.
Der grün unterstrichene Satz – „Die Methode der CDC lässt den Anschein erwecken, dass die USA über eine größere Testkapazität verfügen, als dies tatsächlich der Fall ist„“ – beobachten Sie, wie es der CDC auf brillante Weise gelang, aus diesem einen Manöver mehrere Propagandakekse herauszukitzeln. Sie schufen nicht nur die Illusion einer weitaus höheren Zahl aktiv infizierter Menschen, sondern auch die Illusion, dass die Regierung eine viel größere Kapazität zum Testen der Menschen auf das Virus hatte, als die Regierung tatsächlich besaß. (Es ist gut, Beispiele für Regierungskompetenz zur Schau zu stellen, da der legendäre Ruf der Regierung für erschütternde Inkompetenz eine der notorisch schwierigsten Vorstellungen ist, die die Menschen von der Regierung haben.) Ein scharfsinniger Propagandist sucht immer nach zusätzlichen Möglichkeiten, um Vorteile zu erzielen, anstatt sich damit zufrieden zu geben, dass die eingesetzte Propagandataktik ihr primäres Ziel erreicht hat.
Der rot unterstrichene Satz – „Die Zahlen können den Eindruck erwecken, dass die Bundesstaaten über genügend Testkapazitäten verfügen und bereit sind, Beschränkungen aufzuheben, obwohl dies möglicherweise nicht der Fall ist“ (und eigentlich die letzten beiden Absätze) – bietet eine kluge Lektion darüber, wie man potenzielle Dornen im Keim erstickt. Sie müssen immer – immer!! – wachsam sein, um *jede* mögliche Implikation oder vorschnelle Interpretation von Informationen zu verhindern, die zwar im Allgemeinen das Regime unterstützen, aber auch etwas enthalten, das verdreht werden kann, um einen anderen Aspekt der offiziellen Erzählung des Regimes zu untergraben. Im Grunde können Sie Ihren Kuchen haben UND ihn auch essen! Hier ist zu würdigen, wie es dem zitierten Regimewissenschaftler geschickt gelingt, gleichzeitig (1) seine Zustimmung zu den erhöhten Testkapazitäten als Maß für die außerordentliche Kompetenz des Regimes zu äußern; (2) die Schuld für den [absichtlichen] „Unfall“ der dissidenten politischen Partei zuzuschieben; und (3) zu warnen, dass, obwohl der Staat so großartige Arbeit leistet, um Tests weithin verfügbar zu machen, dies nicht bedeutet, dass eine Wiedereröffnung sicher ist! Denken Sie daran, es gilt, eine Pandemie aufrechtzuerhalten, und dieser Wissenschaftler des Regimes tut das meisterhaft. (Stellen Sie sicher, dass Sie die Wissenschaftler des Regimes für herausragende Arbeit wie diese großzügig belohnen. Das wird den Rest von ihnen motivieren, sich zu steigern, und es ist gut für die Moral.)
Bedenken Sie auch, dass die Medien ein wichtiger Verbündeter des Regimes sind, ohne den Sie scheitern werden. Tun Sie also, was Sie tun müssen, um die guten Beziehungen aufrechtzuerhalten – und fangen Sie nicht an, hier zu knausern.
II-9. Problematische Daten löschen
Japp. So wie Bleach, das Hillarys E-Mails beißt. Es ist gut, Datenbanken von Zeit zu Zeit von Daten zu säubern, die nicht mit den Narrativen oder Positionen des Regimes übereinstimmen. Andernfalls könnte sich ein erkennbarer Trend ansammeln, der von Regime-Dissidenten oder Desinformationsverbreitern bemerkt werden könnte.
Wenn also beispielsweise die Sicherheitsdatenbank für den Glorious Vaccine zu viele Berichte enthält, löschen Sie diese einfach, wie es die CDC tut, wie die folgende Grafik zeigt, die die Anzahl der problematischen VAERS-Berichte zeigt, die jede Woche von der CDC gelöscht werden:

Beachten Sie in diesem Fall, dass die VAERS-Mitarbeiter des CDC die meiste Zeit unterdurchschnittliche Leistungen erbrachten – Sie können es sich nicht erlauben, dass kritisches Personal nachlässt. Dieses gesamte Diagramm sollte Balken bis ganz nach oben zeigen – es gibt keinen triftigen Grund, warum sie im August 2021 nicht viele VAERS-Berichte hätten löschen können, wie sie es im April und Mai 2022 getan haben. Wenn Sie zusätzliches Personal einstellen müssen, um die Löschung von Berichten zu bewältigen, tun Sie es.
Und warum haben diese Faulpelze überhaupt zugelassen, dass sich so viele Berichte anhäufen? Eine solche Datenbank sollte eigentlich gar nicht so viele Berichte enthalten, dass eine wöchentliche Massenbereinigung dieser Berichte notwendig wäre.
Die vielleicht wichtigste Lektion aus diesem ganzen Buch ist diese: Die langweiligen, drolligen und ermüdenden logistischen Kleinigkeiten bei der Verbreitung und Aufrechterhaltung von Propaganda sind genauso wichtig wie eine große Lüge oder atemberaubende Sprachakrobatik.
Sie müssen möglicherweise kreativ werden und eine Begründung oder Erklärung dafür finden, wenn die Leute feststellen, dass Daten fehlen. Bereiten Sie daher für alle Fälle im Voraus Diskussionspunkte vor.
Ein weiteres großartiges Beispiel für die hinterhältige Datenlöschung ist die folgende brillante Tilgungsaktion der australischen Regierung, mit der unbequeme Klimadaten entfernt werden sollten. Diese zeigen Hitzerekorde, die zu viele Jahre zurückliegen, um auf vom Menschen verursachte CO2-Emissionen zurückgeführt werden zu können:

Leider wurden sie erwischt, was manchmal unvermeidlich ist, wenn man versucht, etwas wirklich Wichtiges und Auffälliges zu löschen. Deshalb ist es unerlässlich, ein Gulag-System bereitzuhalten, das rund um die Uhr bereitsteht, um einen plötzlichen Zustrom neuer Insassen sofort bewältigen zu können (wie in Australiens Quarantänelagern).
II-10. Erstellen Sie falsche Daten, die Ihre eigene Darstellung zu widerlegen scheinen, um die Opposition auszutricksen und zu diskreditieren
Angesichts einer anhaltenden Informationsbedrohung, die Ihre Propagandabemühungen untergräbt, ist dies eine brillant hinterhältige Taktik, um ihnen ihre Autorität, Glaubwürdigkeit und Schlagkraft zu nehmen. Verbreiten Sie einfach falsche Daten, die oberflächlich betrachtet die Darstellung des Regimes zu widerlegen scheinen, die sich jedoch leicht widerlegen lassen. Die feigen Staatsfeinde werden sich diese falschen Informationen oder Daten zweifellos zunutze machen und werden daher diskreditiert, wenn Sie nachweisen, dass sie auf die nun offensichtlich lächerlichen Behauptungen hereingefallen sind.
So wie es das Militär mit seiner eigenen internen Datenbank mit allen Erkrankungen des gesamten Militärs namens DMED gemacht hat. Sie haben sie absichtlich mit gefälschten Daten gespickt, die wie ein totaler OMG!!!!!!!!-Moment aussahen und unheilige, massive Anstiege aller möglichen Erkrankungen wie Krebs, Fehlgeburten und andere im Zusammenhang mit den heiligen Covid-Impfstoffen zeigten. Als dann ein paar heldenhafte Militärärzte die DMED-Daten fanden, fielen sie voll und ganz darauf herein … was die ganze Geschichte zunichte machte. (Eine vollständige, detaillierte Zeitleiste und Erklärung hierzu finden Sie unter siehe hier.)
II-11. Verwenden Sie Bilder, Memes oder andere Medien, um frech und dreist zu lügen
Die öffentliche Wahrnehmung wissenschaftlicher Erkenntnisse oder von Daten hängt zu einem großen Teil von der visuellen Präsentation dieser Erkenntnisse oder Daten ab. Ein gutes Meme oder Bild kann vollständig falsche Daten auf eine Weise vermitteln, die bei den Menschen die Überzeugung weckt, dass die falschen Daten zu 100 % wahr sind.
Wenn Sie beispielsweise darstellen möchten, dass die Häufigkeit und Schwere der durch die gefürchtete Krankheit verursachten Myokarditis dramatisch schlimmer ist als die Häufigkeit und Schwere der durch den glorreichen Impfstoff verursachten Myokarditis obwohl das genaue Gegenteil der Fall ist, könnten Sie ein aussagekräftiges Bild wie dieses erstellen:

Heutzutage assoziieren die Menschen die „gefürchtete Krankheit Myokarditis“ instinktiv mit einer gewaltigen Pilzwolken-Apokalypse, während die Myokarditis durch den glorreichen Impfstoff nur ein winziger, nichtssagender Nadelstich ist, der auf der Karte nicht einmal zu sehen ist.
II-12. Erstellen Sie Datenvisualisierungen, die die Daten falsch darstellen
Manchmal kann man einfach nicht anders, als Daten zu veröffentlichen, die wirklich, wirklich schlecht sind (für das Regime oder die Wissenschaft™️). Aber zum Glück für Sie sind die meisten Menschen (und Akademiker) oberflächliche Idioten, die zu faul sind, die neben einem Diagramm oder einer Grafik gedruckten Wörter zu lesen. Daher können Sie die Daten hinterhältig in einem Visualisierungsschema darstellen, das verzerrt oder verbirgt, was die Daten aussagen.
Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels aus der größten Science™️-Zeitschrift veranschaulichen – der Lanzettedem „Vermischten Geschmack“. Seine Lanzetteveröffentlichte eine Studie, in der die Zahl der Todesfälle geschätzt wurde, die jedes Jahr weltweit durch extreme Kälte und extreme Hitze verursacht werden. Da die Regierungen auf der ganzen Welt die Fiktion aufrechterhalten wollen, dass die globale Erwärmung eine tödliche Gefahr für die Menschheit darstellt, mussten sie zeigen, dass die durch Hitze verursachten Todesfälle die durch Kälte verursachten Todesfälle übertrafen. Zumindest mussten sie gleich sein. Wenn also die Lanzette entdeckte, dass die Zahl der Todesfälle durch Kälte höher war als die durch Hitze mit einem Abstand von 10 zu 1 (buchstäblich) mussten sie einen Weg finden, ein Diagramm zu erstellen, das diese unbequeme kleine Tatsache verschleierte. Das Ergebnis war das Diagramm unten auf der linken Seite:

Die blauen Balken zeigen Todesfälle durch Kälte, die roten Balken Todesfälle durch Hitze. Je größer der Balken, desto mehr Todesfälle. Sie mussten also die roten Balken so groß machen wie die blauen Balken. Also haben sie einen kleinen, hinterhältigen Trick angewandt – wenn Sie sich die violett unterstrichenen Zahlen ansehen, die die Größe des Balkens in eine bestimmte Anzahl von Todesfällen umrechnen, werden Sie feststellen, dass bei den blauen Balken (Todesfälle durch Kälte) jeder Zoll Balken 50 Todesfälle darstellt, bei den roten Balken (Todesfälle durch Hitze) jedoch nur 10 Todesfälle. Somit stellt ein Balken gleicher Größe fünfmal so viele Todesfälle durch Kälte wie durch Hitze dar, obwohl sie gleich aussehen. Aber die Leute achten nicht darauf und sagen einfach: „Oh, sie sehen ungefähr gleich aus, also muss es ein ungefähr gleiches Verhältnis von Todesfällen durch Hitze zu Todesfällen durch Kälte geben.“ (Und sie haben sogar versucht, am Ende ein riesiges Intervall einzuschmuggeln, bei dem der letzte Zoll der roten Balken 5 Todesfälle darstellt statt nur 210 (orangefarbener Pfeil).)
Hätten sie ein ehrliches Diagramm erstellt, das für Kältetote und Hitzetote die gleiche Skala verwendet, würde es wie das Diagramm rechts aussehen. Der Punkt ist, dass ein Blick auf dieses Diagramm den deutlichen Eindruck vermittelt, dass extreme Kälte eine weitaus größere Bedrohung darstellt als extreme Hitze, was zu einigen unangenehmen Fragen führen könnte, ob ein bisschen globale Erwärmung der Menschheit nicht tatsächlich nützen würde.
Note: Versuchen Sie bei dieser Taktik, subtiler und diskreter vorzugehen als beim Lancet, wo selbst ein Laie den Taschenspielertrick sehr leicht erkennen konnte.
Die WISSENSCHAFT manipulieren
"Zu diesem Zweck begann Lysenko, sowjetische Nutzpflanzen zu „erziehen“, zu unterschiedlichen Jahreszeiten zu sprießen, indem er sie unter anderem in eiskaltes Wasser einweichte. Er behauptete dann, dass sich künftige Nutzpflanzengenerationen an diese Umwelteinflüsse erinnern und die positiven Eigenschaften erben würden, auch ohne selbst behandelt zu werden." 1
Die Manipulation der Wissenschaft ist nichts Neues. Zum Glück für die Propagandisten ist es sehr einfach, die Wissenschaft nach Belieben zu manipulieren, wenn man das Regime ist. Man muss sich nur die Erfolge von Trofim Lysenko ansehen, als er die Unterstützung des Genossen Stalin hatte. In den folgenden Abschnitten wird detailliert beschrieben, was Sie tun müssen, um die Wissenschaft erfolgreich zu manipulieren, um die Narrative und Ziele des Regimes zu unterstützen.
Ein perfektes Beispiel für ein konzertiertes und effektives Unternehmen der Wissenschaftsmanipulation ist die gut geölte Propagandamaschine der Pharmaindustrie. Eine Gruppe abtrünniger Wissenschaftler hat sich verschworen, um genau zu erklären, wie die Pharmaindustrie Wissenschaft und Daten nach Belieben kontrolliert und manipuliert:

Offensichtlich ist die Tatsache, dass dieser Artikel ist weiterhin öffentlich zugänglich ist ein erstaunliches Versagen der Regimezensur. In einem Land mit einer funktionierenden Regierung würden alle Autoren eines derart dreisten Angriffs auf das Regime (und die Zensoren, die die Veröffentlichung nicht verhinderten und/oder ihn nicht entfernten) gestern an den Nordpol deportiert werden.
Die Seitenleiste: Diese Autoren beschreiben genau, wie wir die Wissenschaft korrumpieren, um sie der Agenda des Regimes anzupassen. Solche Artikel dürfen zwar nicht öffentlich verbreitet werden, aber sie dürfen durchaus unter den Propagandisten des Regimes verbreitet werden, um besser zu verstehen, wie man effektiv Propaganda betreibt..
Wichtig ist auch, dass Pharmaunternehmen – „Big Pharma“ – normalerweise dem Regime gehorchen, aber wenn ein Pharmaunternehmen „weniger“ gehorcht, sollte man es natürlich für seinen heimtückischen Betrug strafrechtlich verfolgen. Sorgen Sie auch dafür, dass loyale Pharmaunternehmen alle paar Jahre mit hohen Geldstrafen belegt werden, damit die Bevölkerung denkt, das Regime habe ein feindseliges Verhältnis zu Big Pharma und daher weniger wahrscheinlich erkennt, dass das Regime und die Pharmaindustrie unter einer Decke stecken. Ein paar Milliarden sind für ihre Bilanzen keine große Sache.
Abschnitt III – Überprüfung, welche Daten als offizielle Wissenschaft gelten
Seien Sie wählerisch, welche Daten in die offizielle Wissenschaft aufgenommen werden. Informationen, die das Imprimatur wissenschaftlicher Informationen haben, haben bei der Bevölkerung weitaus mehr Gewicht und Glaubwürdigkeit, selbst bei denen, die sich weigern, der Erzählung des Regimes zu folgen (niemand möchte als „wissenschaftsfeindlich“ angesehen werden – das ist in der modernen Gesellschaft fast so schlimm wie ein Rassist zu sein).
III-1. Veröffentlichen Sie keine problematischen Studien, und wenn sie doch veröffentlicht werden, ziehen Sie sie zurück
Der sicherste Weg, um zu verhindern, dass offizielle wissenschaftliche Forschung die Geschichte eines Regimes widerlegt, besteht darin, ihr ihre offizielle Gültigkeit zu entziehen. (Dann versteckt man sie, wo niemand darauf zugreifen kann, und behauptet, dass die Rücknahme der Studie beweise, dass sie von Anfang an reine, betrügerische Junk Science war, die von korrupten, wissenschaftsfeindlichen Ketzern verbreitet wurde, die mit dem Verkauf seltsamer Vitaminmischungen reich werden wollen.)
Sie müssen jedoch darauf achten, unverzüglich zu handeln, denn wenn Sie zu lange warten, können Kopien nicht genehmigter wissenschaftlicher Erkenntnisse im Geheimen unter Ungläubigen oder regimekritischen Ketzern zirkulieren und einen nahezu mythischen Status erlangen. Und wenn sich eine Studie erst einmal in den Köpfen der Menschen als „echte Studie“ festgesetzt hat, lässt ein Widerruf sie nur glauben, dass Sie verzweifelt versuchen, die „Wahrheit“ zu verbergen.
Werfen Sie einen Blick auf all diese glorreichen Rücknahmen von Studien, die der Erzählung des Regimes während Covid geschadet haben (dies ist nur die erste von 36 Seiten):

Stellen Sie sich vor, wie viel (mehr) Schaden diese betrügerischen Studien hätten anrichten können, wenn man sie bestehen gelassen und nicht zurückgezogen hätte!
Stellen Sie sich außerdem vor, wie viele weitere Studien überhaupt nie das Licht der Welt erblickten, da diese nur einen kleinen Teil der ketzerischen Forschung darstellen (oder der guten Wissenschaft, die versehentlich zu ketzerischen Ergebnissen kam).
III-2. Auswählen, welche Teile eines Datensatzes „offizielle Wissenschaft“ darstellen
Es ist erstaunlich, wie drastisch man die wissenschaftlichen Erkenntnisse verändern kann, indem man einfach ausgewählte Teile eines Datensatzes verwendet, die die Darstellung des Regimes stützen, und gleichzeitig die Teile des Datensatzes verwirft (oder besser noch, versteckt), die nicht mit den Positionen des Regimes übereinstimmen.
Nehmen wir zum Beispiel an, dass wir die folgenden zwei Trends in der PROPAGANDA Sicherheitsüberwachungsdatenbank für den Glorious-Impfstoff.
(Leider muss man so tun, als würde man die Sicherheit überwachen, um nervöse Bürger zu beruhigen, die bei allem Neuen nervös sind, und auch, um eine vorgefertigte Antwort auf potenzielle Kritiker und Desinformationsverbreiter parat zu haben, die versuchen werden, dem Regime vorzuwerfen, problematische Sicherheitsdaten zu verbergen. Und man muss so tun, als würde man das SEHR ernst nehmen..)
Nehmen wir jedenfalls an, dass es pro Million verabreichter Dosen des glorreichen Impfstoffs 26,878 Berichte über sichere und wirksame Verwandlungen in fleischfressende Zombies gibt, aber nur zwei Berichte darüber, dass geimpfte Menschen direkt nach der Impfung durch fleischfressende Bakterien getötet wurden, und zwar wie folgt:

Sie können das nicht unbedingt in den öffentlichen Diskurs bringen, da dies die Impfskepsis fördern und die Menschen dazu bringen wird, die Darstellung des Regimes allgemein und auch in anderen Bereichen anzuzweifeln. Aber Sie müssen auch nachweisen, dass die PROPAGANDA-Datenbank zeigt, dass die Rate potenzieller Schäden durch den Glorious Vaccine vernachlässigbar ist. (Beachten Sie unbedingt, dass diese Berichte, wenn Sie sich auf die Sicherheitsdatenbank beziehen, nicht bestätigen, dass der Glorious Vaccine die Ursache war, sondern nur einen möglichen Zusammenhang aufzeigen.)
Die Lösung ist hier ganz einfach: Verwenden Sie nur die Daten, die zeigen, dass es pro 2 Dosen nur 100,000 Berichte über eine Infektion mit furchterregenden fleischfressenden Bakterien durch den glorreichen Impfstoff gibt. Die 26,878 Berichte pro 100,000 Dosen sicherer und wirksamer Transformationen in fleischfressende Zombies sind jedoch so weit wie möglich öffentlich zu ignorieren, und wenn Sie das Ignorieren nicht vermeiden können, müssen Sie sie als ungeprüfte, unwissenschaftliche und daher bedeutungslose Berichte anprangern, die daher unbedeutend sind. Und stellen Sie sicher, dass Sie die Medien dafür beschimpfen, dass sie es wagen, Sie danach zu fragen. (Idealerweise sollten Sie mit einem loyalen Journalisten des Regimes konspirieren, dass er derjenige ist, der danach fragt, damit es in einer abweisenden Art und Weise zur Sprache gebracht werden kann, etwa: „Einige Randgruppen versuchen zu behaupten, dass der glorreiche Impfstoff Zehntausende von sensationellen Verletzungen verursacht. Können Sie erklären, wie sie die Berichte in der PROPAGANDA-Datenbank verzerren?“)
Verwenden Sie außerdem niemals das Wort „furchterregend“ im Kontext einer Situation, in der Sie versuchen, Leute zu beruhigen. Niemals. Selbst wenn das, was Sie beschreiben, objektiv furchterregend ist. Wenn Sie etwas beschreiben, das von Natur aus beängstigend ist, verwenden Sie stattdessen große, akademische, wissenschaftlich klingende Wörter. „Fleischfressende Bakterien“ können also als „nekrotisierende Fasziitis“ beschrieben werden, etwas, von dem niemand eine Ahnung hat, was es zum Teufel bedeutet (und die meisten Leute sind zu faul, es überhaupt zu googeln, um es herauszufinden). Es enthält sogar zwei „i“, was es auf intellektuelle Weise ziemlich beeindruckend klingen lässt, als wäre es praktisch ein Privileg, von etwas so Anspruchsvollem getötet zu werden:

Das ist nicht so kompliziert. Sie werden es im Handumdrehen raushaben. (Und wenn nicht, werden Sie wahrscheinlich sowieso nicht mehr lange hier sein.)
Note: Wenn Sie in eine Situation geraten, in der ein vom Regime empfohlenes oder vorgeschriebenes Produkt gefährlich ist – **was oft vorkommt** –, müssen Sie sicherstellen, dass Sie nicht auf Ihre eigene Propaganda hereinfallen. Andernfalls könnten Sie wie diese vier US-Senatoren als der nächste sichere und wirksame Zombie enden:




III-3. Daten zur Meldung von Verzögerungen
Eine subtilere Methode, um zu überprüfen, welche Daten in die offiziellen wissenschaftlichen Erkenntnisse aufgenommen werden, besteht darin, Daten oder Informationen unehrlich zu veröffentlichen. Die strategische zeitliche Abstimmung der Veröffentlichung verschiedener Teilmengen von Daten ist eine einfache, aber äußerst effektive Methode, wissenschaftliche Daten zu manipulieren. (Sie müssen nicht verstehen, wie das funktioniert; Sie müssen nur wissen, dass es funktioniert, und kompetente Statistiker einstellen, die herausfinden können, wie man das am besten umsetzt.) Viele Berechnungen hängen vom Zeitpunkt der Veröffentlichung der Daten ab, und Sie können daher kontrollieren, was die Daten zeigen, indem Sie sorgfältig unterschiedliche Teile der Daten zum optimalen Zeitpunkt veröffentlichen.
Zum Beispiel kann ein eine Woche Verzögerung bei der Meldung von Todesfällen kann die scheinbare Wirksamkeit oder Sicherheit eines medizinischen Eingriffs radikal verändern – indem man die Meldung von Todesfällen buchstäblich um eine Woche verzögert, kann man etwas, das überhaupt keine Wirkung hat, so aussehen lassen, als sei es zu 95 % wirksam. (Weitere Einzelheiten finden Sie unter dem Link, aber diese spezielle Taktik ist ein bisschen zu komplex für einen Idiotenleitfaden, und eine ausführliche Beschreibung hier könnte dazu führen, dass angehende Propagandisten mit einer glänzenden Zukunft deprimiert werden und an ihren eigenen Fähigkeiten zweifeln, wenn sie die Erklärung nicht verstehen, was dazu führen kann, dass sie aufgeben, was eine Tragödie wäre. Wirklich.)
Abschnitt IV – Wie man eine Studie manipuliert
Die vielleicht wichtigste Fähigkeit, die man braucht, um die Wissenschaft zu manipulieren, ist die Fähigkeit, eine Studie zu entwerfen und zu manipulieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
[Hinweis: Die eigentliche Manipulation von Studien wird immer von Experten durchgeführt, die ihren Lebensunterhalt mit der Durchführung von Studien verdienen (sogenannte PIs oder Principal Investigators). Sie müssen sich also nicht unbedingt mit diesem Thema auskennen. Aber es ist trotzdem hilfreich, die Grundlagen einigermaßen gut zu beherrschen.]
Studien – insbesondere die großen, ausgefallenen, die normalerweise als „Goldstandard“ der Wissenschaft™️ gelten – sind enorm komplexe Gebilde, die auf unzählige Arten manipuliert werden können. Wir werden die auffälligeren und einfacheren Arten von Täuschungen, Manipulationen und Konstruktionsfehlern erklären, die ausgenutzt werden können, um die Studie zu einer Marionette in Ihren Händen zu machen, die Sie nach Belieben manipulieren können.
[Hinweis: – die Implementierung der folgenden Manipulationen erfordert viele verschiedene Stufen der Komplexität. Wir werden nur die zugrunde liegenden Konzepte anhand der einfachen Anwendung der Prinzipien erklären und veranschaulichen, ohne irgendwelche ausgefallenen Verzierungen und Spielereien hinzuzufügen. Das Ziel hier ist, dass Sie die verschiedenen Arten und Wege der Datenmanipulation verstehen. Sie können sich anschließend mit den fortgeschritteneren Methoden vertraut machen (was natürlich sehr erwünscht und empfohlen wird).
IV-1. Taktik Nr. 1 zur Studienmanipulation: Manipulieren Sie das Design der Studienprotokolle
Die meisten für diesen Abschnitt relevanten Informationen sind auch für den nächsten Abschnitt relevant, in dem es um die Sabotage der Umsetzung der Studienprotokolle geht. Daher werden wir hier nur auf die Taktiken eingehen, die speziell für die Manipulation der Gestaltung der Protokolle selbst verwendet werden.
Studienprotokolle sind im Grunde wie ein Regelwerk, das vorgibt, wie die Studie durchgeführt werden soll. Achten Sie also darauf, Regeln zu schreiben, die das gewünschte Ergebnis begünstigen.
A) Karten mischen – Studienteilnehmer strategisch den jeweiligen Studien- und Kontrollgruppen zuordnen
Fast alle großen Spezialstudien bestehen aus zwei Gruppen – der Studiengruppe und der Kontrollgruppe. Bei einer Studie für ein neues Medikament erhält die Studiengruppe das Medikament, die Kontrollgruppe hingegen nicht. Theoretisch sollte es, wenn das Medikament wirkt, in der Kontrollgruppe mehr Erkrankte geben als in der Studiengruppe.
Wenn Sie also eine Studie durchführen, um ein neues Wundermedikament zu testen, könnten Sie dies ausnutzen, indem Sie mehr ungesunde Menschen in die Kontrollgruppe als in die Studiengruppe setzen, sodass die Studiengruppe auch dann bessere Ergebnisse erzielt, wenn das Medikament nicht wirkt. (Sie sollten dies oder andere dieser taktischen Tricks natürlich nicht in der Studiendokumentation zugeben.)
B) Prüfen Sie sorgfältig die in die Studie einzubeziehenden Probanden
Sie können sich viel Ärger ersparen, indem Sie ganz einfach Leute ausschließen, die Ihre Ergebnisse wahrscheinlich in irgendeiner Weise verfälschen.
Wenn Sie beispielsweise ein neues Medikament testen, dessen Sicherheit und Wirksamkeit Sie nachweisen möchten, sollten Sie Menschen ausschließen, die besonders anfällig für Nebenwirkungen oder Unwirksamkeit sind. Sie verstehen schon, was ich meine. (So wie sie bei den Covid-Impfstoffstudien keine alten Menschen mit Komorbiditäten einbezogen haben, was die Lüge von der „99 % Wirksamkeit“ aufgedeckt hätte.)
IV-2. Studienmanipulationstaktik Nr. 2: Sabotage der Durchführung der Studienprotokolle
Oftmals können Sie die Studienprotokolle selbst nicht so manipulieren, dass Sie die gewünschten Ergebnisse erzielen. In solchen Fällen müssen Sie stattdessen die Umsetzung oder Einhaltung der offiziellen Studienprotokolle sabotieren. Das ist recht einfach und es gibt buchstäblich endlos viele Möglichkeiten, dies zu erreichen.
Hinweis: Es ist ratsam, die Logistik im Voraus zu planen, um eine Reihe von Problemen und Stresssituationen zu vermeiden, die bei einer großen Studie mit Tausenden von Versuchspersonen und Mitarbeitern auftreten können. Wenn Sie beispielsweise „zeigen“ möchten, dass eine besonders ätzende Droge tatsächlich tödlich ist, sollten Sie Leichensäcke zur Hand haben, um Leichen schnell von öffentlichen Orten entfernen zu können, und eine rund um die Uhr erreichbare Einäscherungseinrichtung, um alle unerwünschten forensischen oder pathologischen Beweise zu vernichten, die die Leichen enthalten könnten.)
Protokollsabotage Nr. 1: Verabreichung der Studienbehandlung/Intervention [an die Studiengruppe]
Die Leute glauben, dass es unkompliziert und unkompliziert ist, Studienteilnehmern ein Medikament zu verabreichen. Damit liegen sie falsch. Und zwar sehr, sehr falsch. Sie können die gesamte Studie häufig steuern, indem Sie die Art und Weise, wie den Studienteilnehmern das Medikament verabreicht wird, subtil anpassen. Dazu gehören die folgenden Punkte:
- Dosierung/Interventionsmenge – Sie können ein Medikament unter- oder überdosieren, je nachdem, was Sie erreichen möchten. Wenn Sie möchten, dass das Medikament unwirksam erscheint, sorgt eine Unterdosierung dafür, dass es nicht wirkt. Wenn Sie zeigen möchten, dass das Medikament gefährlich ist, erhöhen Sie die Dosis einfach auf hochgiftige Werte.
- Zeitpunkt der Behandlung – Eine weitere Möglichkeit, ein Medikament zu sabotieren, besteht darin, es den Patienten zu früh oder zu spät zu verabreichen, um wirksam zu sein. Dafür können Sie viele verschiedene Methoden wählen. Sie können das Medikament den Patienten beispielsweise per Post zusenden, was den Zeitplan zwangsläufig um einige Tage verlängert (eine Spezialausgabe von David Boulware zu Ivermectin).
- Qualität des Produkts – d. h. Reinheit/Wirksamkeit – Ein verunreinigtes oder schlecht hergestelltes Produkt funktioniert nicht auf die gleiche Weise wie ein reines Produkt, das mit hochwertigen Zutaten und unter Einhaltung der idealen Herstellungsverfahren hergestellt wurde.
(Hinweis: Sie sollten IMMER vertrauliche präklinische Studien an Tieren – und Menschen – durchführen, um zu verstehen, wie verschiedene Versionen des Medikaments oder der Intervention funktionieren, BEVOR Sie verunreinigte Versionen in einer Studie einsetzen (zusätzlich zu den offiziellen präklinischen Studien zur normalen Formulierung des Medikaments); andernfalls laufen Sie Gefahr, Ihre eigenen Sabotageversuche versehentlich zu sabotieren. Denken Sie daran, dass der Sinn der Durchführung der Studie darin besteht, ein vorherbestimmtes Ergebnis zu zeigen, nicht darin, neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen! Unsicherheit oder Unvorhersehbarkeit darüber, was das Medikament oder die Intervention, die Sie untersuchen, im wirklichen Leben bewirken wird, ist das Kryptonit für erfolgreiche Studienmanipulationen. Oder wird Ihnen zumindest einige wirklich schlimme Migräneattacken bescheren, während Sie sich durch das Labyrinth der Gefahren und unangenehmen Daten Ihrer mittlerweile extrem chaotischen Studie kämpfen.)
- Verwenden Sie Kochsalzlösung oder Placebo anstelle der Intervention – Eine weitere Möglichkeit, die Risiken der gewählten Intervention zu minimieren, besteht darin, anstelle der Behandlung ein Placebo zu verabreichen, sodass die Patienten weniger der Toxizität der Intervention ausgesetzt sind. Natürlich müssen Sie auch sicherstellen, dass die Verwendung von Kochsalzlösung nicht die unerwünschte Nebenwirkung hat, dass Ihr Medikament nicht wirkt. Daher wird diese Taktik normalerweise in Verbindung mit anderen Protokollmanipulationen oder -untreuen verwendet.
- „Mix & Match" – Sie können diese Vorschläge jederzeit kombinieren. Sie können zum Beispiel einige der Behandlungsteilnehmer ein anderes Produkt. Sie können auch mehrere dieser Vorschläge in Kombination einsetzen, so dass Sie unterschiedliche Teile der Studiengruppe mit unterschiedlichen Vorschlägen abdecken, was es für Außenstehende schwieriger machen kann, die Protokollverletzungen zu entdecken.
Protokollsabotage Nr. 2: Verabreichung des Placebos [an die Studiengruppe]
Dies ist im Wesentlichen die Kehrseite des vorherigen Abschnitts. Es gibt einige spezifische Taktiken, die in Bezug auf das Placebo etwas einzigartig sind:
- Geben Sie der Kontroll-/Placebogruppe die Intervention – Eine Möglichkeit, um sicherzustellen, dass eine Studie keine Wirksamkeit einer Behandlung zeigt, besteht darin, auch die Kontrollgruppe mit der Behandlung zu versorgen. Wenn beide Gruppen die Behandlung erhalten, gibt es keinen Unterschied zwischen ihnen, der zeigt, dass es der Kontrollgruppe durch die Behandlung besser ging.
Die einfachere, aber riskantere Methode hierfür besteht darin, dass das Studienpersonal das Medikament direkt der Kontrollgruppe verabreicht und dabei als Placebo getarnt wird. (Das ist recht einfach, da das Placebo genauso aussehen, sich genauso anfühlen, genauso schmecken und genauso riechen soll wie die Behandlung, damit die Probanden der Kontrollgruppe nicht merken, dass sie das Medikament nicht bekommen haben.)
Die schwierigere, aber weniger riskante Methode besteht darin, die Probanden der Kontrollgruppe dazu zu bringen, die Behandlung außerhalb der Studie zu erhalten. Sie können beispielsweise ein Placebo verwenden, das sich deutlich vom Medikament unterscheidet. Da die Studienteilnehmer über Google leicht herausfinden können, dass das Medikament nicht so aussehen, riechen oder schmecken soll, werden sie versuchen, sich das eigentliche Medikament nebenbei zu besorgen, da sie weder sterben noch an den lähmenden Komplikationen der Krankheit oder des Zustands leiden möchten, die mit dem Medikament behandelt werden sollen.
Alternativ können Sie die Studie an einem Ort durchführen, an dem die Bevölkerung bereits in großem Umfang mit der untersuchten Behandlung in Berührung gekommen ist, so dass der Pool der Probanden stark mit Menschen kontaminiert ist, die das Medikament bereits anwenden oder zumindest einen Vorrat davon zur Hand haben.
(Denken Sie jedoch daran, dass diese Taktik möglicherweise von lästigen, wissenschaftsfeindlichen Ketzern bemerkt wird, da öffentlich bekannt sein wird, dass das Medikament dort, wo die Studie durchgeführt wurde, weithin bekannt war und/oder konsumiert wurde.)
- Geben Sie dem Placebo mehr – Wenn Sie kein inaktives Placebo möchten, können Sie es mit etwas „Lebendigerem“ anreichern, das Nebenwirkungen und/oder eine therapeutische Wirkung hervorrufen kann.
Eine spezielle Methode besteht darin, Bestandteile der Behandlung zu verwenden, um das Placebo anzureichern. Dies kann besonders nützlich sein, um problematische Nebenwirkungen einer Behandlung zu verbergen, die durch andere Inhaltsstoffe oder Bestandteile als den aktiven Behandlungsbestandteil verursacht werden – wenn Sie diese in das Placebo geben, haben beide Gruppen ähnliche Nebenwirkungen.
(Note: Bedenken Sie, dass bei zu ausgeprägten Nebenwirkungen die bloße Zugabe der toxischen Bestandteile der Behandlung zum Placebo Fragen aufwerfen kann, wenn die Leute bemerken, dass die Häufigkeit der spezifischen Nebenwirkungen in der Kontrollgruppe der Studie weitaus höher ist als in der Gesamtbevölkerung.)
Protokollsabotage Nr. 3: Anreize für die Studienteilnehmer schaffen, ihr Verhalten zu ändern
Das Verhalten der Studienteilnehmer ist bei der Erstellung von Protokollen und der Durchführung einer Studie oft ein kritischer Aspekt. Nutzen Sie dies zu Ihrem Vorteil.
Es gibt drei grundlegende Arten von Anreizen:
- Finanzielle Anreize – Eine der sichersten Möglichkeiten, ein Verhalten zu fördern, besteht darin, es finanziell zu belohnen:
- Sie können innerhalb der Studie ein korruptes Bestechungssystem betreiben. Wenn die Studie beispielsweise Ergebnisse erzielt, indem die Probanden aufgefordert werden, Informationen zu melden – etwa welche Nebenwirkungen sie nach der Glorious Intervention erfahren haben – können Sie die Probanden dafür bezahlen, keine Nebenwirkungen zu melden. Sie müssen jedoch auch die Geheimhaltung durchsetzen und sicherstellen, dass niemand davon erfährt, was schwierig sein kann.
- Alternativ können Sie die Umgebung, in der die Studie stattfindet, manipulieren oder ausnutzen, um als Ihr Vermittler oder Mittelsmann zu fungieren und die finanziellen Vorteile zu verteilen. Wenn Sie beispielsweise die Wirksamkeit einer möglichen Intervention zur Blockierung der Übertragung der gefürchteten Krankheit testen, können Sie die Studie an einem Ort durchführen, an dem Menschen nur zur Arbeit gehen können, wenn sie nicht mit der gefürchteten Krankheit infiziert sind. So können Sie diesen eingebauten Anreiz ausnutzen, positive Testergebnisse nicht zu melden (sie wollen ihren vollen Gehaltsscheck).
- Sozialer Druck – Die zweite Art von Anreiz ist sozialer Druck. Dieser kann von Gleichaltrigen, politischen Kräften, sozialen Gruppen, Berufskollegen, Institutionen, Prominenten oder anderen einflussreichen Quellen in der Gesellschaft ausgehen. Der Punkt ist, dass Sie einige oder alle dieser Faktoren zu Ihrem Vorteil nutzen können.
Nehmen wir beispielsweise an, Sie führen eine Studie durch, um die Wirksamkeit des Wundersamen Stoffschildes zu testen, der die Ausbreitung der gefürchteten Krankheit stoppt. Sie geben also einigen Dörfern in einem Drittweltland den Wundersamen Stoffschild und bilden eine Kontrollgruppe von Dörfern, die den Wundersamen Stoffschild nicht erhalten. Sie können vor den Dorfbewohnern, die ihn erhalten, eine Show darüber veranstalten, wie großartig diese Geräte sind. Sie können auch die Dorfältesten verkünden lassen, dass der Wundersame Stoffschild ein Geschenk des Himmels ist, was es zu einer moralischen Tugend macht, ihn zu tragen, und, was noch wichtiger ist, es zu einem Zeichen religiösen Versagens macht, wenn man einen trägt, sich aber mit der gefürchteten Krankheit ansteckt. Dadurch ist es viel unwahrscheinlicher, dass sie Fälle der gefürchteten Krankheit melden, insbesondere im Vergleich zu den Dörfern, die den Wundersamen Stoffschild nicht erhalten haben. Dadurch sieht es so aus, als würde der Wundersame Stoffschild die Übertragung der gefürchteten Krankheit verringern. - Harte Strafen – Sie können mit allen möglichen schrecklichen Konsequenzen drohen, wenn die Studienteilnehmer nicht genau das tun, was Sie wollen. Dies ist besonders einfach in Ländern der Dritten Welt umzusetzen, in denen es kaum oder gar keine Rechtsstaatlichkeit gibt und Korruption die Regel ist. Es könnte sinnvoll sein, im Voraus ein Exempel an jemandem zu statuieren, um zu zeigen, dass Sie es ernst meinen – Sie können zum Beispiel zufällig jemanden auswählen und in ein Gefängnis im Sudan schicken, aus dem er wahrscheinlich nie lebend zurückkehren wird.
Protokollsabotage Nr. 4: Stellen Sie inkompetente Leute ein, um die Studie durchzuführen
Studien – insbesondere Studien, die eine Art Experiment durchführen (und nicht nur vorhandene Datensätze analysieren) – erfordern in der Regel eine große Mitarbeiterzahl. Die Einstellung inkompetenter Mitarbeiter ist eine gute Möglichkeit, sich selbst etwas Spielraum zu verschaffen, um unbequeme Daten, die aus der Studie hervorgehen, zu „beschönigen“ – „diese Daten sind fehlerhaft, weil die Mitarbeiter sie vermasselt haben“. Also müssen Sie die „Fehler“ natürlich „beheben“.
Und was noch wichtiger ist: Inkompetente Mitarbeiter bemerken die Manipulation der Studie weniger schnell, weil sie weder über das nötige Wissen noch die Erfahrung darüber verfügen, wie eine seriöse Studie ablaufen soll.
Protokollsabotage Nr. 5: Entfernen Sie alle problematischen Studienteilnehmer oder Ereignisse aus der Studie
Dies ist ein klares „Duh“. Wenn einige Probanden in der Phase-3-Studie für den Glorious-Impfstoff direkt nach der Injektion des Glorious-Impfstoffs schwere Verletzungen erleiden, können sie die „sichere und wirksame“ Erzählung nicht ruinieren. Aber zum Glück ist die Lösung einfach: Sie aus der Studie auszuschließen.
Das wird einem Außenstehenden nicht einmal verdächtig vorkommen! In den Protokollen jeder Studie sind Regeln festgehalten, die es Ihnen ermöglichen, Teilnehmer rauszuwerfen, die gegen die Studienprotokolle verstoßen oder die Studie aus „persönlichen Gründen“ verlassen möchten. (Denken Sie an jedes Mal, wenn ein Politiker sagt, er trete zurück, um „mehr Zeit mit seiner Familie zu verbringen“ – dieselbe Idee.) Aber die meisten Akademiker fallen darauf herein und fallen jedes Mal darauf herein.
Wenn Sie bei der Gestaltung der Protokolle von vornherein wirklich klug vorgehen, fügen Sie eine Bedingung hinzu, die es den Probanden verbietet, medizinische Hilfe von einem Arzt außerhalb der Studie in Anspruch zu nehmen. Wenn also ein Proband an einer schlimmen Nebenwirkung leidet, wie etwa einer leichten, sicheren und wirksamen Myokarditis oder einer leichten Fazialislähmung, die ihn etwas lähmt, wird er direkt in die nächste Notaufnahme gehen … was einen klaren Verstoß gegen die Studienprotokolle darstellt!! Tschüss, Problem.
Wenn Sie einen echten Maestro sehen möchten, brauchen Sie nicht weiter zu suchen als nach dem Kollegen, der für Pfizers Phase-3-Kinderstudie für ihren Impfstoff verantwortlich ist – als eine der Versuchspersonen namens Maddie de Garay 24 Stunden nach der Impfung mehrere ziemlich schlimme neurologische Verletzungen erlitt (die Art, die die ständige Verwendung von Ernährungssonden und Rollstühlen sowie andere „Anpassungen“ des Lebensstils mit sich bringt), wurde sie einfach aus der Studie geworfen. Und dann wurde ihre Verletzung als „ungelöste Bauchschmerzen“ beschrieben. Sie warfen auch einen anderen Kollegen aus der Hauptstudie, einen Anwalt namens Augusto Rioux, nachdem er nach der ersten Dosis eine leichte, sichere und wirksame Perikarditis bekam.
Dasselbe gilt für AstraZeneca – Brianne Dressen wurde nach der ersten Dosis rausgeschmissen – aber es wurde berichtet, dass sie aus persönlichen Gründen zurückgetreten sei. Sehen Sie? Kinderleicht.
Protokollsabotage Nr. 6: Falsche Daten aufzeichnen
Wenn alles andere fehlschlägt, können Sie einfach Daten für die Studie aufzeichnen, die völlig falsch und aus der Luft gegriffen sind. Ventavia, der Studienauftragnehmer von Pfizer, zeigt uns in diesem Fall, wie es geht – die folgenden Screenshots zeigen die tatsächliche E-Mail von Brooke Jackson – einer der Site Manager von Ventavia –, die beschloss, das Regime zu untergraben, indem sie den laufenden Betrug aufdeckte:

In einer ungewöhnlich schnellen und effektiven Reaktion wurde Frau Jackson weniger als sechs – sechs – Stunden, nachdem sie der FDA diese E-Mail geschickt hatte, gefeuert. SECHS STUNDEN!! So sollten die Dinge erledigt werden.
Als sie zudem vor einem Bundesgericht klagte, um den gesamten Pfizer-Impfstoffversuch zu Fall zu bringen, gelang es dem Regime, diesen Versuch mithilfe einer Reihe raffinierter juristischer Taktiken fast zwei Jahre lang hinauszuzögern. (Man sollte allerdings anmerken, dass derjenige, der für die Einstellung verantwortlich war, es gewaltig vermasselt hat; man muss gründliche Hintergrundüberprüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass potenzielle Bewerber keine starken moralischen Überzeugungen haben.)
Leider kontrolliert die FDA keine ausländischen medizinischen Fachzeitschriften. Eine davon hat sich (schockierenderweise) dazu entschlossen, einen Artikel zu veröffentlichen, der den Betrug bei den Pfizer-Studien dokumentiert. Na und. Deshalb ist es zwingend erforderlich, ein einheitliches Leitungsgremium für die ganze Welt einzurichten.

IV-3. Studienmanipulationsoption Nr. 3: Studienanalyse
Sobald Sie die Studie selbst abgeschlossen haben, ist es an der Zeit, die Zahlen aus der Studie auszuwerten. Alle problematischen Daten, die irgendwie durch all Ihre Protokollentwürfe und Sabotage gelangt sind, werden hier bereinigt. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie einem gebrauchten, verbeulten Auto einen brandneuen Anstrich verpassen, um den gesamten Schaden darunter zu verbergen – Sie ändern nichts Wesentliches, sondern vertuschen nur Dinge (größtenteils). Niemand möchte den frischen neuen Lack abkratzen, um sicherzustellen, dass er nichts verbirgt.
Es gibt sooo viele Möglichkeiten, die Daten zu „analysieren“. Der Trick besteht darin, klug vorzugehen, welche Sie auswählen und wie Sie bei der Analyse vorgehen.
Analysetaktik Nr. 1: Passen Sie die Daten nicht an
Datenanpassungen sind in der Wissenschaft ein ganz normaler Vorgang. Rohdaten eignen sich fast nie dazu, direkt Schlussfolgerungen zu ziehen oder zu extrapolieren, da sie in der Regel alle möglichen Störvariablen enthalten.
Hier ist ein sehr einfaches Beispiel für eine Datenanpassung:
Nachfolgend sehen Sie die Bevölkerungszahlen der Staaten Darth Santistan (schlechter Staat) und The Gender Spectral Paradise of Commiefornia (guter Staat):

Hier sind die Sterberaten durch die gefürchtete Krankheit für diese Staaten – insgesamt hat der schlechte Staat mehr Todesfälle als der gute Staat. Da sie die gleiche Bevölkerung haben, bedeutet dies, dass die Sterberate im SCHLECHTEN, SCHLECHTEN Staat Darth Santistan höher ist:

ABER. . . (ja, hier gibt es ein großes „Aber“)
Wenn wir die Sterberaten für die ältere Bevölkerung und die nicht-ältere Bevölkerung getrennt betrachten, ist es schockierend, dass der gute Staat in BEIDEN Bereichen eine höhere Sterberate aufweist (?!?!?!?!?):

Hierzu zwei wichtige Beobachtungen:
- Der Grund, warum der illoyale Staat Death Santistan eine höhere Gesamtrate hat trotz niedrigerer Sterberaten in jeder Altersgruppe ist eigentlich ganz einfach – Senioren sterben weitaus häufiger als Nicht-Senioren, aber der schlechte Staat hat das Pech, 2.5-mal so viele Senioren zu haben wie der gute Staat, was aufgrund der schieren Anzahl der Senioren im schlechten Staat Death Santistan insgesamt viel mehr Todesfälle bedeutet:

Damit der schlechte Staat die gleiche Anzahl an Seniorensterbefällen wie der gute Staat aufweisen kann, müsste die Sterberate bei Senioren buchstäblich 40 % der des guten Staates betragen, da der gute Staat nur 40 % so viele Senioren in seiner Bevölkerung hat wie der schlechte Staat. Aus diesem Grund (wenn wir ehrlich sein wollen, also wenn die Wahrheit dem Regime hilft) passt die Wissenschaft die Daten an – um solche Dinge zu vermeiden. (Dieses spezielle statistische Phänomen hat tatsächlich einen offiziellen Namen: „Simpsons Paradoxon").
Passen Sie die Daten daher NICHT an, wenn dies der Darstellung des Regimes schaden würde.
Analysetaktik Nr. 2: Die Daten irreführend oder unangemessen anpassen
Umgekehrt sind die Rohdaten oder die richtig angepassten Daten manchmal nicht gut für Ihre Erzählung. In solchen Fällen müssen Sie auf kreative Weise weiter Anpassungen vornehmen, bis Sie die ketzerischen Ergebnisse erfolgreich verschleiert haben, sodass niemand sie sehen oder herausfinden kann.
Wenn wir beispielsweise unseren obigen hypothetischen Vergleich der fiktiven Zustände des Gender Spectral Paradise of Commiefornia/Death Santistan nehmen, können Sie eine „Anpassung“ hinzufügen, um das Problem zu „beheben“. Sie müssen lediglich ein Merkmal finden, das ein Indikator für schlechtere Ergebnisse im schlechten Zustand von Death Santistan als im guten Zustand von Gender Spectral Paradise of Commiefornia ist. Da Death Santistan beschlossen hat, sich nicht an die lebensrettenden Lockdowns des Regimes zu halten, neigten die Senioren in Death Santistan dazu, ihre Häuser häufiger zu verlassen als in anderen Staaten, und sei es nur, um um den Block zu gehen und frische Luft zu schnappen – was bedeutet, dass Senioren, die ihre Häuser nicht verließen, wahrscheinlich häufiger zu krank waren, um ihr Haus zu verlassen. Solche kranken Senioren sind auch eher diejenigen, die an der gefürchteten Krankheit sterben.
So könnte es ablaufen:
Diagramm Nr. 1 – Seniorenbevölkerung in jedem Bundesstaat (linke Spalten = Senioren, die mindestens einmal pro Woche nach draußen gingen; Mitte = Senioren, die nicht nach draußen gingen; rechts = Gesamtzahl der Senioren in jedem Bundesstaat)

Diagramm Nr. 2 – Anzahl der Todesfälle in jeder der drei Kategorien in Diagramm Nr. 1:

Dies behebt unsere problematischen Daten vollständig (vielleicht sogar zu gut!!) – beobachten Sie, wie wir die Sterberate bei älteren Menschen verändern:


Alles, was Sie jetzt tun müssen, ist, die Sterberate älterer Menschen in Innenräumen als „bevölkerungsbereinigte Sterberate älterer Menschen“ zu bezeichnen.
Außerdem könnten Sie von Zeit zu Zeit immer noch auf Todesfälle von Senioren in Innenräumen verweisen, da es viel einfacher ist, mit einem Argument wie „Senioren sind am stärksten gefährdet, da sie unbeweglich sind hatten im SCHLECHTEN Zustand fast DREIMAL so hohe Sterbewahrscheinlichkeit wie im GUTEN Zustand.“ Die Leute assoziieren Senioren ganz automatisch damit, dass sie drinnen festsitzen, daher ist es unwahrscheinlich, dass sie erkennen, dass „Senioren, die drinnen leben“ in Wirklichkeit nur einen so kleinen Prozentsatz unserer hypothetischen Seniorenbevölkerung in Death Santistan ausmachen.
Analysetaktik Nr. 3: Wählen Sie optimale Endpunkte
Endpunkte sind eine große Sache. Offiziell sind die primären Endpunkte einer Studie die zentralen Erkenntnisse, die bestimmen, ob die Studie als erfolgreich oder als Misserfolg gilt. Ein Endpunkt ist im Grunde eine Sache oder ein Maßstab, anhand dessen Sie den Erfolg/Misserfolg oder die Auswirkungen dessen, was Sie untersuchen, beurteilen. Wenn Sie beispielsweise ein neues Medikament testen, um zu sehen, ob es Sie daran hindert, an der gefürchteten Krankheit zu sterben, wäre der Endpunkt die Anzahl der Todesfälle aufgrund der gefürchteten Krankheit. Wenn die Behandlungsgruppe weniger Todesfälle aufgrund der gefürchteten Krankheit hatte als die Kontrollgruppe, dann funktioniert die Behandlung, wenn nicht, dann bedeutet das, dass Sie die Studie nicht gut genug manipuliert haben. (Das ist etwas vereinfacht, aber Sie verstehen die Grundidee.)
Sie müssen also sicherstellen, dass Sie bei der Auswahl der Endpunkte eine kluge Wahl treffen.
Daher sollten Sie im Allgemeinen Endpunkte auswählen, die möglichst viele der folgenden Eigenschaften aufweisen:
- Hängt eher von subjektiver Beurteilung als von objektiver Beobachtung ab
- Natürlich auf Ihre bevorzugten Ergebnisse ausgerichtet
- Das Ergebnis lässt sich leicht manipulieren
- Es ist leicht, über das Ergebnis zu lügen
- Es ist für die Leute schwer herauszufinden, ob Sie das Ergebnis gefälscht oder manipuliert haben
- Schwer zu begreifen/verstehen – insbesondere für Laien
Nehmen wir beispielsweise an, Sie führen einen Versuch durch, um eine alternative Behandlung zu sabotieren, die tatsächlich gegen die gefürchtete Krankheit wirkt (was sehr schlimm wäre, wenn das Regime eine Pandemiekrise noch eine Weile aufrechterhalten möchte). Sie müssen zeigen, dass die Behandlung nicht funktioniert. Wenn Sie „Tod“ als Endpunkt wählen, könnten Sie in große Schwierigkeiten geraten, wenn das Medikament eine Reihe von Menschen in der Behandlungsgruppe rettet.
Anstelle des Todes könnten Sie etwas wie „Zeit bis zur Entlassung aus dem Krankenhaus“ wählen. Dieser Endpunkt erfüllt (bis zu einem gewissen Grad) alle sechs Bedingungen:
- Die Entlassung eines Patienten ist eine subjektive Entscheidung der Ärzte (die auf der Gehaltsliste der Studie stehen sollten). Sie sind daher nicht darauf angewiesen, Patienten zu entlassen, die einen objektiven Entlassungsstandard erfüllen.
- Die Entlassung ist auf Ihre bevorzugten Ergebnisse ausgerichtet – da ein höherer Prozentsatz der Kontrollgruppe sterben wird, bedeutet dies, dass ein höherer Prozentsatz der schlimme Fälle werden nie entlassen, sodass sie die durchschnittliche Zeit bis zur Entlassung für den Rest der Kontrollgruppe nicht verlängern.; im Vergleich zur Behandlungsgruppe brauchen die schwerer erkrankten Patienten statt zu sterben ein paar Tage länger, um sich zu erholen, was die durchschnittliche Zeit bis zur Entlassung für die Behandlungsgruppe verlängert.
- Die Entlassung lässt sich sehr leicht manipulieren – man kann das an der Studie beteiligte Krankenhauspersonal dazu bringen, die Entlassung der behandelten Patienten unnötig zu verzögern (man muss dafür sorgen, dass das entsprechende Personal weiß, wer die Behandlung erhalten hat und deshalb mit der Entlassung aus dem Krankenhaus länger warten muss).
- Auch die Zeit bis zur Entlassung kann relativ leicht gefälscht werden. Bearbeiten Sie einfach die Unterlagen für das Aufnahmedatum ins Krankenhaus und/oder das Entlassungsdatum (und ggf. die Überwachungsaufnahmen). Der Tod ist viel schwieriger zu fälschen, da der Todeszeitpunkt normalerweise sehr genau aufgezeichnet wird. und erscheint auf dem Totenschein.
- Die „Zeit bis zur Entlassung“ ist für einen Laien nicht gerade der intuitivste Messwert.
Natürlich kann man die meisten dieser Bedingungen besser meistern, aber dies vermittelt die Grundidee.
Analysetaktik Nr. 4: Alternative Endpunktmetriken verbergen
Dies ist praktisch offensichtlich: Wenn Sie als Endpunkt die „Zeit bis zur Entlassung“ verwenden, aber berichten, dass die Sterblichkeit in der Behandlungsgruppe um 50 % gesunken ist, dann wird das, sagen wir einfach, für viel Stirnrunzeln sorgen.
Anstatt sich also den unangenehmen Fragen stellen zu müssen, warum Sie einen so absurden Endpunkt gewählt haben und warum Sie behaupten, die Behandlung wirke nicht, wenn Sie doch sehen, dass die Behandlung die Sterblichkeit deutlich gesenkt hat, sollten Sie die Todesfälle im Idealfall an keiner Stelle der Studie erwähnen.
Wenn Sie die Sterblichkeitsstatistiken nicht vermeiden können, sollten Sie sie zumindest in der Mitte einer beliebigen Tabelle im Anhang in einem Format verstecken, das sehr schwer zu verstehen ist. Oder noch besser: Verteilen Sie sie auf mehrere Datentabellen, anstatt sie alle an einem Ort zu platzieren, wo sie von irgendeinem nervigen Nerd in seinem Keller leicht gefunden werden können.
Analyse-Taktik Nr. 5: Setzen Sie die optimalen Analysearten ein, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen
Es gibt so viele Möglichkeiten, Daten zu analysieren, wie es Geschlechtsidentitäten oder Pronomenkombinationen gibt. Leider kann eine ausführliche Erklärung verschiedener Methoden nicht in ein Format gebracht werden, das für einen Idiotenleitfaden wie diesen geeignet wäre. Schauen Sie sich einfach einige dieser Namen an:
- Ausgewogenes Design Varianzanalyse
- Beta-Verteilungsanpassung
- Box-Cox-Transformation für zwei oder mehr Gruppen (T-Test und einfaktorielle ANOVA)
- Gruppierte Heatmaps (Doppeldendrogramme)
- Verteilungsanpassung (Weibull)
- Fuzzy-Clustering
- Anpassung der Gammaverteilung
- Allgemeine lineare Modelle (GLM)
- Grubbs' Ausreißertest
- Hierarchisches Clustering/Dendrogramme
- K-bedeutet Clustering
- Medoid-Partitionierung
- Multivariate Varianzanalyse (MANOVA)
- Vergleich von Nichtnachweisen und Datengruppen
- Einweganalyse der Kovarianz (ANCOVA)
- Regressionsclustering
Der Punkt ist, dass unterschiedliche Methoden der statistischen Analyse zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Wenn sie nicht zu unterschiedlichen Ergebnissen führen würden, gäbe es nicht so viele Methoden. Es ist alles eine Frage der Perspektive. Sie müssen also kompetente Statistikgurus einstellen, die sich mit diesem Zeug auskennen (und dem Regime treu ergeben sind), und zwar aus zwei Gründen:
- Sie profitieren von deren Fachwissen (das Sie brauchen; bedenken Sie, dass Ihr Fachwissen in der Propaganda liegt und nicht in ausgefallenen statistischen Analysen. Ein wenig praktische Bescheidenheit und das Erkennen der eigenen Grenzen ist für einen erfolgreichen Propagandisten unerlässlich; Selbstüberschätzung ist schon vielen loyalen Lakaien des Regimes zum Verhängnis geworden [und führte oft auch zu einem längeren Urlaub in einem enttäuschenden Gulag]).
- Regime-Ketzer können nicht auf den Mangel an glaubwürdiger Sachkenntnis Ihrer Statistikanalysten verweisen, um die Glaubwürdigkeit von Regime-Studien zu beschmutzen und anzuzweifeln. Der Fall Neil Ferguson dient als warnendes Beispiel – obwohl es ihm zunächst gelang, Regierungen auf der ganzen Welt mit seinem fabelhaften Modell zu überzeugen, das ein apokalyptisches Blutbad durch Covid vorhersagte, gaben sein völliger Mangel an Sachkenntnis sowie seine lange Geschichte völlig wahnhafter Pandemie-Vorhersagen der Opposition eine solide Grundlage, um seine Modelle und alle nachfolgenden Modelle, die von verschiedenen Regierungen vorangetrieben wurden, zu verwerfen. Sie konnten auf der Grundlage dieses Debakels auch mit großer Wirkung missionieren.
Analysetaktik Nr. 6: Entfernen Sie problematische Daten, die nicht analysiert, angepasst oder anderweitig ausgeblendet werden können
Dies ist dasselbe Konzept wie das Ausschließen von Probanden aus einer Studie, wenn diese nicht mit den vom Regime vorgeschriebenen Ergebnissen übereinstimmen; nur dass hier die bereits generierten Daten entfernt werden und nicht die Studienteilnehmer selbst. Das Ziel ist jedoch dasselbe: zu verhindern, dass Daten, die nicht mit dem übereinstimmen, was die Studienergebnisse zeigen sollen, überhaupt in die offiziellen Aufzeichnungen der Studie gelangen.
IV-4. Möglichkeit Nr. 4 zur Studienmanipulation: Medien dazu bringen, die Ergebnisse zu verdrehen
Unabhängig davon, wie die Ergebnisse ausfallen, sollten Sie einsatzbereite Diskussionspunkte für wohlwollende Medien haben, die für Sie in die Bresche springen. Es spielt keine Rolle, wie falsch, irreführend usw. sie sind – der Sinn von Propaganda besteht darin, zu manipulieren und in die Irre zu führen – die Medien sind allein dadurch, dass sie die Ökosphäre mit Ihren Informationen überfluten, eine mächtige Kraft, die es den meisten Menschen zumindest sehr schwer machen wird, die Lügen und Täuschungen aufzudecken, die Sie schnell in der Gesellschaft verbreiten.
Sie sollten besonders darauf vorbereitet sein, jeden Wissenschaftler oder Akademiker mit ketzerischen Neigungen, der Ihre Aussagen in Frage stellt oder, schlimmer noch, auf Mängel in Ihren Studien aufmerksam macht, bösartig anzugreifen. Mit maximaler Voreingenommenheit.
Abschnitt V – Manipulation der Datensätze
Die andere wichtige Quelle der Wissenschaft neben Studien sind Datensätze und andere Informationsquellen, die für wissenschaftliche Aussagen verwendet werden. Daten – insbesondere offizielle staatliche Daten – können verwendet werden, ohne dass eine formelle Studie ihren Segen erteilt. Sie müssen daher sicherstellen, dass die verfügbaren Daten und insbesondere die Datensätze, die die Grundlage für herkömmliche Messgrößen bilden, die in der Gesellschaft von Akademikern und Laien gleichermaßen zitiert werden, in Ihrer festen Kontrolle liegen und Sie diese nach Belieben manipulieren, ändern und modifizieren können.
Um die Kontrolle und den Nutzen der verfügbaren Datensätze zu maximieren, sollten Sie die folgenden Taktiken anwenden:
V-1. Statistisches „Fischen“
Statistisches Fischen lässt sich leichter veranschaulichen, als es abstrakt zu erklären:
Angenommen, ein großes Pharmaunternehmen bringt ein neues Medikament auf den Markt, das (wie sie behaupten) Kinder schlauer macht und ihre schulischen Leistungen steigert. Leider wissen sie, dass es nicht wirkt, obwohl es von der FDA zugelassen wurde, und die Leute beginnen zu vermuten, dass da etwas faul sein könnte (und sie haben Milliarden von Dollar auf dem Spiel). Also kommen sie zu Ihnen und bieten Ihnen einen satten siebenstelligen Gehaltsscheck, um zu „beweisen“, dass ihr neues Medikament wirkt. Also nehmen Sie, ein dreister, käuflicher Wissenschaftler ohne Skrupel (außer natürlich Loyalität gegenüber dem Regime), ihr Angebot an. Wie „beweisen“ Sie, dass ihr Medikament wirkt? Ganz einfach. Sie erhalten die Daten aus allen Schulbezirken des Landes, die die schulischen Leistungen und den Prozentsatz der Kinder zeigen, die das neue Pharmamedikament eingenommen haben. Und hier kommt der „Fischen“-Teil ins Spiel: Sie müssen jeden Bezirk durchsehen, bis Sie einen oder zwei finden, in denen die schulischen Leistungen überdurchschnittlich sind und in denen mehr Kinder in diesem Bezirk das neue Medikament eingenommen haben als der Durchschnitt (wie beim Angeln, wo Sie so lange weitermachen, bis Sie einen Fisch an der Angel haben). Dann veröffentlichen Sie Ihre „Studie“: „Wir haben im Bezirk „X“ eine Korrelation festgestellt, in der ein höherer Prozentsatz der Kinder, die das neue Medikament einnehmen, zu besseren Schulnoten führte.“ Das ist Blödsinn, denn in allen anderen Bezirken zeigt sich, dass das Medikament überhaupt keine Auswirkungen auf die Schulnoten hatte, aber Sie vermeiden das geschickt, indem Sie den einen Bezirk hervorheben, in dem eine zufällige Korrelation besteht. (Bei einer ausreichend großen Stichprobe ist es ziemlich sicher, dass Sie zufällig einen Bezirk finden, in dem durch Zufall viele Kinder das Medikament eingenommen haben und die Schulnoten gestiegen sind.)
Die wichtigste Lektion ist, dass man manchmal nur ein wenig Ausdauer braucht. Wenn Sie beispielsweise einen großen Datensatz mit vielen Ländern haben, gehen Sie einfach eins nach dem anderen durch, bis Sie die gesuchte Korrelation finden. Alternativ können Sie eine fortgeschrittenere Version dieser Taktik ausprobieren, die als „P-Hacking. "
Ein großartiges Beispiel für diese Taktik ist die folgende „Studie“ der CDC, in der sie alle 50 Bundesstaaten durchsuchten, um einen zu finden, in dem sie die Daten so manipulieren konnten, dass sie zeigten, dass die Covid-Impfstoffe das Risiko einer erneuten Infektion bei Menschen verringerten, die bereits vor der Impfung Covid hatten. Und siehe da, sie fanden einen (unter 50 plus einigen nichtstaatlichen Gerichtsbarkeiten wie Washington, DC), in dem sie die Daten so formulieren konnten, dass sie das aussagten, was sie aussagen wollten:

Sehen Sie, wenn die CDC anhand von mehr als einem Bundesstaat hätte zeigen können, dass die Covid-Impfstoffe das Risiko einer erneuten Infektion verringern, hätten sie das getan (natürlich). Aber sie haben es immer wieder versucht, bis sie einen Bundesstaat gefunden haben, in dem sie die Daten manipulieren konnten, um dies zu beweisen.
Übrigens gibt es hier noch eine weitere wichtige Lektion für Propagandisten: den Wert der Beharrlichkeit. Geben Sie nicht einfach auf, wenn Sie keinen Datensatz finden, der leicht manipuliert oder manipuliert werden kann, um ein Argument des Regimes zu untermauern. Manchmal muss man kreativ werden und weitermachen, bis man auf einen Volltreffer stößt.
V-2. Problematische Daten anpassen
Ja, wir haben dies bereits früher im Abschnitt über Rigging-Studien erwähnt.
Wenn die Rohdaten nicht Ihrer bevorzugten Darstellung entsprechen, passen Sie sie einfach so lange an, bis sie passen, so wie Sie es mit den internen Daten einer Studie tun würden. Das Anpassen von Daten ist ein Routineteil der Wissenschaft, und da nur sehr wenige Menschen tatsächlich verstehen, wie es funktioniert, können Sie diese Praxis ausnutzen und missbrauchen.
Ein Kollege hat sogar einen wissenschaftlichen Artikel zu diesem Thema veröffentlicht (für Computerfreaks und Nerds ist das eine interessante Lektüre):

Eine brillante Anwendung dieses Konzepts bezieht sich auf den wissenschaftlichen Konsens über die globale Erwärmung, der früher der wissenschaftliche Konsens über die globale Abkühlung war. Wie können Sie glauben, dass dieselben Daten, die 1974 zeigten, dass die Welt auf eine irreversible Eiszeit zusteuerte, die das Überleben der Menschheit bedrohte, nun zeigen, dass es tatsächlich eine *Erwärmen* Trend aus genau denselben Daten das das Überleben der Menschheit bedroht??

Sie haben die Daten einfach so „angepasst“, dass die ersten Jahrzehnte kälter und die späteren Jahrzehnte wärmer waren, und voilà, das Problem war gelöst! Das ist teuflisch raffiniert und höchst effektiv – beachten Sie in der folgenden Grafik (von einem bekannten regimekritischen Ketzer) die beiden Linien, die die durchschnittliche Jahrestemperatur verfolgen. Die blaue Linie = die Rohdaten, die orange Linie = die Daten, nachdem die Regimewissenschaftler sie „angepasst“ haben:

Betrachtet man die blaue Linie, so ist in den letzten 100 Jahren keine allgemeine Erwärmung zu erkennen – was für die offizielle Darstellung einer KATASTROPHALEN ERWÄRMUNG sehr schlecht ist!!! Die orange Linie zeigt jedoch einen klaren Erwärmungstrend in den letzten 100 Jahren – und genau das ist die Darstellung.
Sollte es in der Zukunft aus irgendeinem Grund pragmatisch sein, wieder zur globalen Abkühlung zurückzukehren, werden die leitenden Wissenschaftler bei der NOAA die Daten natürlich einfach „neu justieren“, sodass die letzten 100 Jahre wie ein stetiger Abkühlungstrend aussehen.
Der Punkt ist, es liegt alles an den Anpassungen.
(Note: Es ist sinnvoll, ein paar zufällig ausgewählte, weniger bekannte Wissenschaftsketzer des Regimes herumhängen zu lassen, weil sie Daten und Analysen produzieren, die für den internen Gebrauch des Regimes tatsächlich recht hilfreich sind. Solange man dafür sorgt, dass sie nicht an Bedeutung gewinnen – dann schiebt man sie unverzüglich nach Guantanamo Bay.)
V-3. Schließen Sie aus offiziellen Analysen offizieller Daten alles aus, was nicht zu Ihren gewünschten Ergebnissen passt
Sorgfältig zu prüfen, was in Ihre Analyse einbezogen wird, ist buchstäblich eine 101-Sache. Wenn Informationen oder tatsächliche Ergebnisse Ihre bevorzugten Ergebnisse zu untergraben drohen, schließen Sie sie einfach aus den offiziellen Analysen der offiziellen Daten aus. Wenn es also eine Regierungsdatenbank gibt, die zeigt, dass nach der glorreichen Impfung die Häufigkeit einer Reihe von Erkrankungen stark zugenommen hat, ignorieren Sie sie einfach.
Nehmen wir zum Beispiel die VAERS-Datenbank (Vaccine Adverse Event Reporting System), die gemeinsam von CDC und FDA verwaltet wird:
Das CDC gibt (vor) dazu zu ermutigen, Krankheiten, die nach einer Impfung auftreten, an VAERS zu melden, „auch wenn Sie nicht sicher sind, ob der Impfstoff die Krankheit verursacht hat“:

Nach der Einführung der Covid-Impfstoffe Mitte Dezember 2020 sehen die VAERS-Einträge zu Todesfällen wie folgt aus (das Diagramm zeigt die Gesamtzahl der gemeldeten Todesfälle für alle Impfstoffe pro Jahr):

Diese Grafik zeigt Statistiken zu VAERS-Berichten über Verletzungen/Todesfälle durch die Covid-Impfstoffe:

Doch wann haben Sie das letzte Mal in einer Stellungnahme oder Analyse der CDC zu VAERS zu den wertvollen Covid-Impfstoffen gehört?
Genau!! Das CDC (und alle anderen) ignorieren VAERS einfach (außer wenn sie von Zeit zu Zeit „Faktencheck“-Artikel veröffentlichen, um VAERS zu entlarven).
Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie jeden, der es wagt, solche Daten zu verwenden, um die Glaubwürdigkeit Ihrer Regimeanalysen und -erklärungen zu untergraben, unerbittlich in die Vergessenheit jagen. Dies ist oft ein Problem, da es unweigerlich eine Menge Leute geben wird, die Zugriff auf die Rohdaten haben, sobald diese vorliegen.
V-4. Auf bereits bestehende Beziehungen und Unterschiede zurückgreifen
Eine einfache Möglichkeit, eine Studie zu manipulieren, besteht darin, zwei Dinge miteinander zu vergleichen, von denen Sie bereits wissen, dass sie einen bestimmten Unterschied oder eine bestimmte Korrelation aufweisen. Sie können dann so tun, als hätten Sie diesen Unterschied oder diese Korrelation „entdeckt“, ihn aber einem neuen Faktor zuschreiben.
Wenn also beispielsweise arme Staaten im Vergleich zu reichen Staaten tendenziell schlechtere Gesundheitsergebnisse aufweisen und die armen Staaten sich weniger an die Vorgaben des Regimes halten, kann man auf ihre schlechteren Gesundheitsergebnisse verweisen und ihnen die Schuld dafür geben, dass sie den glorreichen Impfstoff nicht nehmen. Die Medien sind wirklich Meister darin, diese Botschaft besonders zu verstärken, denn sie lieben nichts mehr, als schlechte Ergebnisse der politischen Zugehörigkeit zu den „schlechten“ politischen Parteien zuzuschreiben.
V-5. Kontrollieren Sie kritische Datensätze, die für die wissenschaftliche Forschung verwendet werden
Wer die Daten kontrolliert, kontrolliert die Wissenschaft. Achten Sie darauf, die wichtigsten und am häufigsten verwendeten Datensätze unter Kontrolle zu haben, und Sie ersparen sich viel Stress und Kopfschmerzen. Das Militär kontrolliert beispielsweise seine internen Datensätze und kann sie nach Belieben manipulieren. Wie DMED – sie haben diesen Datensatz so manipuliert, dass er völlig nutzlos wurde. Schauen Sie sich unten die beiden folgenden Diagramme an, die die *DASSELBE* DMED-Daten zu „Raten ambulanter Arztbesuche“ für die Jahre 2015–2018 – das linke Diagramm ist die 2019 veröffentlichte Version, das rechte Diagramm zeigt die Version von 2021 – und aus irgendeinem Grund sind sie nicht gleich (rot eingekreiste Bereiche).

Beachten Sie die Änderung in den Zahlen von 2016 bis 2018 (die Sie an der Form der Trendlinie erkennen können)? Wie hat sich die Zahl der Arztbesuche im Jahr 2016 zwischen 2019 und 2021 ????
Weil das Regime die Daten einfach umgeschrieben hat. Das ist möglich, wenn man die vollständige Kontrolle über den Datensatz hat.
Es versteht sich von selbst, dass Sie unter keinen Umständen heidnischen Wissenschaftlern Zugang zu den heiligen Texten oder Daten der Wissenschaft gewähren sollten, die sich in Ihrer Verfügung befinden – denken Sie daran, dass Sie immer wachsam sein müssen, damit kein abtrünniger ketzerischer Forscher eine Analyse durchführt, die die Wissenschaft entkräften oder ihr widersprechen könnte. Das CDC geht hier mit gutem Beispiel voran:

Wenn man lästigen, lästigen unabhängigen Wissenschaftlern keinen Zugriff auf die Daten gewährt, muss man auch keine Angst haben, dass sie in den Daten Dinge entdecken, die die Darstellung des Regimes massiv untergraben.
Abschnitt VI – Kontrolle der Beweisstandards
Stellen Sie sich vor, Sie wären ein Richter, der einen Strafprozess leitet und darüber entscheidet, welche Beweise vor Gericht zugelassen werden. So kann er sicherstellen, dass belastende oder entlastende Beweise nie die Jury erreichen. Auch hier gilt die gleiche Idee – indem Sie die Beweisstandards kontrollieren, können Sie indirekt viele der fragwürdigen wissenschaftlichen Erkenntnisse ausschließen, ohne die spezifischen Behauptungen oder Beweise direkt anfechten zu müssen.
VI-1. Die Bereitstellung von Beweisen höchster Qualität für alle außer den vom Regime autorisierten Akteuren unmöglich machen
Dies ist eine einfache Regel: Machen Sie es unabhängigen Wissenschaftlern oder Forschern so schwer wie irgend möglich, Studien durchzuführen, die als „hochwertig“ gelten.
Man könnte es für widerspenstige Dissidenten zu teuer machen, nicht genehmigte oder ketzerische Wissenschaft zu betreiben. Einer der größten Coups in der Propagandageschichte war die Einführung randomisierter kontrollierter Studien als „Goldstandard“ für Beweise. Ihre Durchführung kostet typischerweise viele Millionen, wodurch es niemandem außer riesigen Pharmakonzernen (die loyale Akteure des Regimes sind) möglich ist, solche wissenschaftlichen Unternehmungen durchzuführen.
Sie können auch Gesetze erlassen oder staatliche Stellen einschalten, um die Durchführung nicht genehmigter, qualitativ hochwertiger Studien zu verbieten, wenn es einer Gruppe irgendwie gelingt, ausreichende Mittel für die Durchführung einer solchen Studie aufzutreiben.
VI-2. Bestimmen Sie die Art von Studien, die von nicht zugelassenen Wissenschaftlern durchgeführt werden können, als „minderwertig“
Stellen Sie umgekehrt sicher, dass jede nicht konforme Wissenschaft oder Forschung, die dennoch durchgeführt werden kann, als Beweismittel von geringer Qualität gekennzeichnet wird. Dies ist normalerweise eine bessere Alternative als alle nicht genehmigten Forschungsarbeiten direkt zu verbieten, was die Bevölkerung natürlich misstrauisch gegenüber dem Regime machen und dazu neigen lassen würde, alle möglichen wilden, unsinnigen Verschwörungstheorien zu akzeptieren. Lassen Sie sie lieber ihre Forschung durchführen, erklären Sie ihnen aber, dass sie bedeutungslos ist, weil sie nicht den richtigen Regeln der beweisbasierten Wissenschaft entspricht.
VI-3. Formulieren Sie keinen klaren Beweisstandard, den normale Menschen selbst anwenden können
Sie werden unweigerlich mit Situationen konfrontiert, in denen Sie den Spielraum brauchen, um einen doppelten Beweisstandard anzuwenden. Wenn Sie einen klaren und leicht verständlichen Standard formulieren, dann schwächen Sie Ihre eigene Fähigkeit, die Wissenschaft zu manipulieren, da die Leute Sie dann an Ihrem eigenen erklärten Standard messen können. Außerdem wollen Sie, wie bereits erwähnt, die Leute darauf konditionieren, dass der wahre Standard einfach das ist, was das Regime als qualitativ hochwertige Beweise deklariert, und nicht irgendwelche auch nur annähernd objektiven Kriterien.
VI-4. Verfolgung unverschämter oder illoyaler Wissenschaftler
Hin und wieder kommt es vor, dass Sie die Glaubwürdigkeit von Forschungsergebnissen nicht mit der Begründung anzweifeln können, dass die Beweise von schlechter Qualität sind. In solchen Fällen sollten Sie stattdessen den oder die Wissenschaftler verfolgen, die für die Verbreitung der ketzerischen Wissenschaft verantwortlich sind, und so die Verbreitung und weitere Durchführung der problematischen Forschung beenden. Dies kann so harmlos sein wie die Sperrung ihrer Plattformen aus den sozialen Medien oder so umfassend wie die Versendung in einen Gulag, wo sie nie wieder gesehen oder gehört werden. Wie auch immer Sie oder das Regime sich letztendlich entscheiden, sie aus der Öffentlichkeit zu entfernen, Sie müssen sicherstellen, dass Sie auch ihren Ruf und ihre Expertise unerbittlich angreifen (selbst nachdem der aufrührerische Verräter eliminiert wurde). Dies ist auch eine gute Taktik gegen einen oder mehrere charismatische Wissenschaftler, die das Regime bedrohen, weil sie die Herzen der Massen erobert haben. Dies gilt auch dann, wenn sie loyal erscheinen, es sei denn, Sie wissen mit absoluter Sicherheit, dass sie niemals auf die andere Seite überlaufen werden (z. B. wenn Sie über Erpressungsinformationen verfügen oder sie das Herz und die Seele der Narrative des Regimes sind und fanatisch engagiert sind, wie der heilige Dr. Fauci). Daher sollten Sie einen robusten Spionageapparat unterhalten, um alle loyalen Wissenschaftler des Regimes im Auge zu behalten.
Abschnitt VII – Die kirchlichen Autoritäten der Wissenschaft
Als Erstes müssen Sie erkennen, dass das Konzept der Autorität im Bereich der Wissenschaft kirchlicher Natur ist. Der Großteil des wissenschaftlichen Diskurses in der heutigen Gesellschaft besteht aus Autoritätsargumenten. Anstatt sich dagegen zu wehren, sollten Sie es annehmen und einsetzen, denn es ist die mächtigste aller Waffen im Kampf um die Kontrolle der Wissenschaft selbst. Sie sind die Kirche der Wissenschaft. Das Regime ist ihr Vatikan. Spannen Sie Ihre Muskeln an und setzen Sie Ihren Willen durch!!
Sie müssen Konventionen verankern, die automatisch dafür sorgen, dass nur Regimetreue in Positionen wissenschaftlicher Autorität in der Gesellschaft aufsteigen. Dies wird in erster Linie durch die folgenden Methoden erreicht:
VII-1. Experten müssen akkreditiert sein
Referenzen sind die erste Möglichkeit, die meisten potenziellen Übeltäter auszusortieren. Sie erfordern Referenzen – die man natürlich nur über das Regime selbst oder eine vom Regime akkreditierte und ihm treue Institution erhalten kann. Sie müssen die Überzeugung verstärken, dass nicht akkreditierte Experten besonders gefährlich und unwissend sind, denn die Bevölkerung ist durch den ständigen Drang belastet, eine zweite Meinung zu den Positionen und Verlautbarungen des Regimes einzuholen.
VII-2. Experten müssen einer Institution oder Organisation mit gutem Ruf angehören
Eine weitere offensichtliche Regel. Dies ist eine gute Möglichkeit, potenzielle mandschurische Wissenschaftler, die den Akkreditierungsprozess durchlaufen haben, noch weiter auszusortieren.
VII-3. Experten müssen im „Mainstream“ berücksichtigt werden
Setzen Sie diese soziale Konvention rigoros durch, denn sie ist ein wirksames Sicherheitsnetz für den Fall, dass ein Experte aus der Reihe tanzt und sich gegen das Regime auflehnt. Solchen Leuten kann man nicht so einfach die Akkreditierung entziehen, und manchmal kann es schwierig oder unpraktisch sein, alle Verbindungen, die sie zu Organisationen mit gutem Ruf haben, zu beenden. Daher ist eine Disqualifikation erforderlich, die von keinem von beiden abhängig ist. Ihn als außerhalb des Mainstreams stehend zu erklären, ist ein ziemlich wirksames Mittel, einem solchen Experten seine Autorität zu entziehen.
VII-4. Wissenschaftlichen Konsens durchsetzen
Ein weiteres wirksames Mittel, um zu kontrollieren, wer wissenschaftliche Autorität ausübt, besteht darin, die Einhaltung eines erfundenen „Konsenses“ zu erzwingen und jeden, der von diesem Konsens abweicht, als absoluten, unverbesserlichen Ketzer der abartigsten Sorte zu brandmarken. Es ist ein externes Werkzeug, das äußerst nützlich sein kann, um Wissenschaftler mit abtrünnigen akademischen Titeln zu stürzen. „Konsens“ klingt in den Ohren und Herzen von Laien stark nach und bietet ihnen eine einfache Rechtfertigung, keine Fragen zu stellen, wenn das Regime beschließt, einen zuvor hochgeschätzten Wissenschaftler plötzlich seines Amtes zu entheben.
Nachwort
Die Kunst der Propaganda ist ein weites Feld, das mehrere Disziplinen umfasst. Erwarten Sie nicht, dass Sie sie über Nacht meistern. Rechnen Sie damit, dass Sie Fehler machen – so lernen Sie, was funktioniert (und stellen Sie deshalb auch sicher, dass Sie immer jemanden haben, dem Sie die Schuld für Ihre Fehler geben können).
Zum Glück für Sie besteht die überwiegende Mehrheit der Bürger aus intellektuellen Schafen. Dieses Prinzip wurde von Obamacares Chefarchitekt Professor Jonathan Gruber brillant demonstriert.
Professor Gruber hatte jedoch die Vorliebe, in aufgezeichneten Reden zu viel und zu deutlich zu erklären. Natürlich ist nichts falsch daran, jungen Regimestudenten kontroverse Themen in klarer Sprache zu erklären, die für das Verständnis der Funktionsweise der Regimepolitik von entscheidender Bedeutung sind, denn sie müssen diese Dinge gut beherrschen, wenn sie produktive Regimearbeiter sein wollen. Problematisch wird es jedoch, wenn diese Reden auf Video aufgezeichnet werden, das der breiten Öffentlichkeit zugänglich ist, die man ja eigentlich hintergehen will:

Man sollte meinen, dass die Politiker gezwungen wären, das Gesetz zurückzuziehen und es in ein paar Jahren, wenn der ganze Wirbel vorbei ist, noch einmal zu versuchen, nachdem der Mann, der ein (damals) zutiefst unpopuläres Gesetz geschrieben hat, auf zahlreichen Videos dabei erwischt wurde, wie er damit prahlte, dass es sich dabei um eine „geschickte Ausnutzung des mangelnden Wirtschaftsverständnisses des amerikanischen Wählers“ handele und dass „die Dummheit des amerikanischen Wählers“ entscheidend dafür sei, dass man eine Steuererhöhung als keine Steuererhöhung ausgeben könne (was, wie bereits erwähnt, beides hundertprozentig wahr ist).
Wie sich jedoch herausstellt, kann man sich normalerweise nicht nur auf die maßlose Dummheit des Durchschnittswählers verlassen, sondern auch auf dessen fehlendes Kurzzeitgedächtnis, seinen Mangel an Selbsterhaltungstrieb und seine Hingabe an die politische Ideologie. Wurde Obamacare rückgängig gemacht oder auch nur verzögert? Nein. Selbst wenn Sie also richtig erwischt werden, werden Sie wahrscheinlich unversehrt davonkommen. (Besonders, wenn Sie eine willfährige Mainstream-Medienlandschaft aufgebaut haben, die dem Regime loyal dient.)
Sie können sich auch damit trösten, dass Propaganda von Natur aus ein selbstkorrigierendes Unterfangen ist – wenn Fehler gemacht werden, entfesselt man einfach mehr Propaganda und Gaslighting, um diese Fehler zu vertuschen oder anderweitig abzumildern. Beobachten Sie, wie die Regimebeamten von der Verherrlichung Professor Grubers dazu übergingen, ihn als völlig unbedeutend zu bezeichnen, ohne mit der Wimper zu zucken und ohne den geringsten Anflug von Verlegenheit über die blanke Heuchelei ihrer unvereinbaren Positionen:

(Sie sollten allerdings darauf achten, Fehler nicht zu leichtfertig zu nehmen, sonst landen Sie möglicherweise in einem sowjetischen Gulag oder an einem Black-Ops-Standort der CIA in Marokko.)
Gemeinsam können wir die Welt zu einem besseren Ort für diejenigen machen, die dazu bestimmt sind, Teil der neu zusammengesetzten Menschheit zu sein.
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