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プロパガンダ志望者のためのデータ操作ガイド

プロパガンダ志望者のためのデータ操作ガイド

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コロナウイルスの発生から数か月後に実施された国際世論調査の上のスライドをよく見てください。 これが効果的なプロパガンダの姿です。 そして、本当の影響はさらに大きかった。なぜなら、人々がコロナのリスクをどれほど誇張しているかを計算するために使用された「現実世界の」数字は、もちろん、世界有数のプロパガンダ組織(公衆衛生機関を装っている)から得られたものだったからだ。彼ら自身も、すでにコロナのリスクを極端に誇張していた。

効果的なプロパガンダの技術は、慎重かつ徹底的な研究を必要とする包括的な分野です。 レビュー — 時々。初心者にとって、それをマスターするのは非常に難しい場合があります。経験豊富なプロパガンダ担当者でさえ、プロパガンダの作成と配布は簡単な仕事であると考えるという罠に陥ることがあります。これは、全額支給のシベリア旅行を永久に勝ち取る良い方法です。通常、社会全体を毎日、365 年 XNUMX 日、無期限に混乱させるのはそれほど簡単な仕事ではありません。

以下の短いガイドブックは、プロパガンダの専門家志望者、WEF の従僕、共産党幹部、目覚めたマルクス主義者、そして熟練した政府官僚に、彼らの将来有望な才能をプロパガンダの芸術の完全な熟達へと発展させるために必要なツールと知識を提供します。

この本はちょっと長いです!! だから、最初から最後まで一気に読まなければならないとは思わないでください。そうすると疲れてしまい、本に含まれる重要な情報を記憶できなくなります。

このマニュアルは次のセクションに分かれています。

第1節 定義 – 政権のストーリーに沿って言葉、用語、指標をどのように再定義するか

セクション II. データのキュレーション – データの記録、報告、公開のプロセスを乗っ取る方法

セクションIII. 公式科学データの一部とみなされるデータの審査 – データを精査し、体制に適合しないデータを処分して、公式科学や体制データセットに決して表示されないようにする方法

第4章 研究を不正に操作する方法 – まさにその通りだ

セクション V. データセットの改ざん – 時には、簡単には消し去ることができない政権の主張と矛盾するデータベースの内容を修正するために、ちょっとしたデータ「手術」を行う必要があるだろう。

第6節 証拠基準の管理 – 体制に有利な科学を最上位に、体制に不利な科学を最下位に置く証拠の階層をどのように構築するか(マリアナ海溝)

第7節 科学の教会的権威 – 科学当局が政権の事実と物語を忠実に再現できるようにする方法

後書き – ピーター・ホーテズの蝶ネクタイのように、すべてをうまくまとめる(彼は特に不快な政権のセレブ科学者だ)

セクション I – 定義

「言語を制する者は大衆を制する。」
— ソール・アリンスキー ラジカルについてのルール

概念やカテゴリーをどのように定義するかによって、それらが現実世界のどのような情報を伝えたり表現したりするのか、あるいは伝えたり表現したりしないのかが決まります。

柔軟な定義と、定義を割り当てるための恣意的で気まぐれな基準は、効果的なプロパガンダを行う者にとって絶対に必要なものです。最善の努力にもかかわらず、熟練した熟練のプロパガンダ担当者であっても、存在する精選されたデータや人々の生活経験が、公式政権の見解にとって問題となる状況に直面することは避けられません。

したがって、効果的なプロパガンダには、データの内容を制御する機敏で適応性の高い柔軟性が必要です。特に、一般の人々が聞き慣れている既存の慣習的な指標は、簡単に消すのが非常に難しいことで有名です(YouTube や Facebook から反対派の科学者を消すのが簡単なのとは異なります)。たとえば、新しい恐ろしい病気のパンデミックの文脈では、「死亡者数」について話さずにはいられません。人々が病気の深刻さを測る主な方法は、常に何よりもまず「その病気で何人が亡くなったか」です。しかし、その病気の致命的危険性に関する人々の感覚を高めたり低下させたりしたい場合は、新しい恐ろしい病気の文脈で「死」が指すものを変更することができます。

実際には、これは、用語や概念の通常の理解では現実が政権の望む物語に完全には適合しないことが判明した場合、定義をいくつか変更するだけで、問題は解決することを意味します。

歴史上の多くの著名な共産主義宣伝家も指摘したように、「言語を制御する者が世界を支配する」。

問題のある定義を許容可能なものに変更または移行する方法はさまざまです。

I-1. 定義を制限する

何かの従来の定義に、体制の教義と相容れない概念、データ、または情報が含まれている場合は、不要な情報が含まれないように定義を制限します。これを行う方法はたくさんあります。そこで、定義を効果的に制限するために使用できる、より一般的なタイプの特性をいくつか挙げます。 時間間隔で定義を制限します。 ワクチン接種を受けた人々が、ワクチン接種後最初の 30 日間、そしてワクチン接種後 90 日以上経過してから、非常に高い割合で恐ろしい病気にかかると仮定します。これは大きな問題です。なぜなら、人々は「栄光のワクチン」は効果がないと考えるからです。

赤い線は、グロリアスワクチン接種後の30万人あたりの感染率を、接種後の日数ごとに示しています。ご覧のとおり、最初の30日間はブレイクスルー感染率が非常に高いのですが、90日目から0日目までは感染率は実質的に90で、XNUMX日目以降は感染率が再び上昇し始めます。

簡単に言えば、上のグラフからわかるように、100万人あたりの感染者数は次のようになります。

  1. ワクチン接種前:500万人あたりXNUMX件の恐ろしい病気
  2. ワクチン接種後10日:恐ろしい病気の症例3,000件/XNUMX万人
  3. ワクチン接種後20日:恐ろしい病気の症例1,700件/XNUMX万人
  4. ワクチン接種後30日:100万人あたりXNUMX件


これは、栄光のワクチンの非常に不名誉な効能であり、放置されるべきものではありません。解決策の 30 つは、「ワクチン接種済み」の定義を、栄光のワクチンを接種してから 90 日から 30 日以内の人を指すように変更することです。言い換えると、ワクチン接種後 90 日以内、またはワクチン接種から XNUMX 日を過ぎた人は、「ワクチン接種済み」とは見なされないということです。

この特定の戦術は、文明世界のほぼすべての公衆衛生機関によって開拓されており、そこでは、コロナワクチンの「完全なワクチン接種」の定義は「14回目の接種からXNUMX日後」に限定されていました。

露出回数などの量によって定義を制限する – たとえば、奇跡の治療薬ミラフォーシビルを1回または5回投与された人々が死亡した場合(最初の投与では、その毒性に特に影響を受けやすい人々が死亡し、5回の投与ではほとんどの人にとって毒性が強すぎる)、「ミラフォーシビルで治療された」という定義を2~4回の投与に限定します。

ほとんど達成不可能な不合理な条件を定義に追加して定義を制限します。 たとえば、新しく作られた「栄光のワクチン」を使った大規模なワクチン接種キャンペーンの文脈で「ワクチンによる死亡」の定義を制限するために、次の条件を使用してみることができます。

このような状況下では、栄光のワクチンによって誰かが死亡したという「確認された」事例を得ることは非常に困難です。

(この定義例を完全に有効にするには、可能な限り剖検を妨害することを忘れないようにしてください。)

I-2. 定義を拡張する

逆に、実際にあるものよりも多くのものを望むこともあります。定義を拡張することは優れた解決策です。定義を制限する場合は、上記の手順を逆に実行するだけです。

したがって、恐ろしい病気によって実際に死亡した人よりも多くの死者数が必要な場合は、「恐ろしい病気による死亡」の定義を「陽性検査から 30 日以内に死亡した人」に拡大することができ、魔法のように本格的なパンデミックが実現します。

これを説明するために、恐ろしい病気が流行してから 12 か月後、実際に恐ろしい病気で死亡したのは感染者 7 万人あたり 100,000 人だけだったと仮定します。これはそれほど恐ろしいことではありません。少し変更して、「恐ろしい病気による死亡」の定義を CDC が行った定義「恐ろしい病気の検査で陽性と判定されてから 30 日以内に死亡した人」のように拡大します。毎日多くの人が亡くなっているため、全員を大量に検査すると、ガンや自動車事故などまったく関係のない原因で亡くなったにもかかわらず、亡くなったときに偶然恐ろしい病気にかかっていた大量の死者が必然的に「発見」されます。これがどのような違いをもたらすか見てみましょう。

ニューヨーク州は、「恐ろしい病気による死亡」の定義を拡大し、歴史上かつてないほどの超恐ろしい終末的なパンデミックを演出する方法の典型的な例を示しています。次の「可能性のある」コロナによる死亡の見事なオープンエンドの定義を見てください。

注意事項: 決して、決して、決して、決して!!! 公衆が理解できる明確で簡潔な言葉で、どのように彼らをガスライティングしているかを明確に述べないように常に注意しなければなりません。 2020年にイリノイ州公衆衛生局長のンゴジ・エジケ博士が犯した次の自滅的なミスは、強制収容所行きの片道切符を手に入れるような類のものだ。彼女は実際に公開記者会見で次のように述べた(下の埋め込みビデオを参照)。

「つまり、症例定義は非常に単純化されています。つまり、死亡時に新型コロナウイルス陽性と診断されていたということです。つまり、ホスピスに入院していて、余命数週間と診断されていたのに、新型コロナウイルスに感染していたことが判明した場合、それは新型コロナウイルスによる死亡としてカウントされるということです。つまり、技術的には、明らかに別の原因で亡くなったとしても、同時に新型コロナウイルスに感染していた場合は、やはり新型コロナウイルスによる死亡として記録されるということです。」

もちろん、彼女はコロナによる死亡者数の定義をこのように素晴らしく広範囲に広げることで正しいことをしていたが、彼女は愚かにも不注意にも秘密を漏らし、全世界に公開してしまった。これは、プロパガンダキャンペーン全体を一夜にして台無しにしてしまうような不注意な失態だ。また、キャリアを終わらせる(あるいはそれ以上の)ことになりかねない類のことだ。

 I-3. まったく新しい定義を発明する

ときには、定義を少しいじるだけでは、何かの一般的な理解を隠すことができないことがあります。その場合、プロパガンダのニーズに合わせて、単語、概念、またはカテゴリ全体を再定義するという大胆な手段を取ることができます。ただし、古い定義が空想の産物であることを人々に納得させることが少し難しくなる可能性があることに注意してください。

CDC(はい、私たちはCDCをたくさん引用するつもりです。結局のところ、彼らは世界でも有​​数の保健宣伝組織です)を例に挙げましょう。CDCは6年間にわたって「ワクチン接種」の定義を何度も変更しました。

サイドバー: 上記のツイートは、あなたのプロパガンダ活動に反対したり暴露したりしようとする不正な議員を制御する必要性についての教訓を与えてくれます。議会や国会の議場から国民に向けて放送される言語的裏切りの明白な証拠に対処するというさらなる頭痛の種(または、そのようなことが起こるのを許したスケープゴートとしてシベリアに追放されるというさらに大きな頭痛の種)は必要ありません。

時には、言葉の通常の会話の意味に囚われ、人々が注目する余裕のない何かを強調してしまうことに気づくかもしれません。このようなことが起こった場合、言語の本質そのものに根本的な変更を実装することを余儀なくされます。これは、他の方法で何かを隠すことができず、またそれを隠さずにはいられない場合の、一種の核心的な選択肢です。(注意してください!! このような大胆な試みには、かなりの困難が伴います。なぜなら、多くの人がこのようなオープンで大胆な言語の移行に抵抗する傾向があるからです。これは、多くの啓蒙されていないラッダイトが性転換に抵抗するのと似ています。).

たとえば、「平和的な抗議」という言葉を考えてみましょう。

もちろん、「限定的」というのは、その正確な輪郭が明確に定義されていない主観的な言葉であり、その説明がどれだけ矛盾しているか、あるいは不適切であるかに関係なく、ほとんど何にでも適用できる大きな自由度を与えてくれます。これは、これ以上の説明を必要としない実際のメディア報道によって証明されています。

I-4. カテゴリを組み合わせる

定義を変更するだけでデータを形成するのは、現実的でも実現可能でもない場合があります。しかし心配はいりません。定義を変更できない場合は、代わりに、人々がその単語やフレーズを指すのに慣れているデータポイントまたはカテゴリ自体を変更できます。人々はカテゴリやデータポイントの微妙な違いに敏感ではありませんし、メディアはほとんどのものを都合よくまとめてしまうので、これは簡単で便利なトリックになります。たとえば、次の方法を試すことができます。

  • 異なる年齢層を組み合わせる:

仮に、グロリアス ワクチンのせいで、たくさんの子供たちがゾンビに変身したとしよう。これは政権にとってかなりまずいことだ。(つまり、数人の科学者を残りのキャリアを南極の気候研究ステーションで働かせるべきだ。靴下なしで)

まず、この新しい症状を常に「安全かつ効果的な肉食ゾンビへの変身」と呼ばなければなりません。肉食ゾンビという理由は簡単です。「肉食ゾンビ」は怖すぎるし、「ゾンビ」というだけではゾンビが基本的に死んでいるように感じられるからです。つまり、大切な子供たちが死んでいるということです。どちらも人々に与えたくない印象です。(ここでの仮説的な例が実際に実現する可能性は低いですが、この原則はあらゆる状況に関連し、適用できます。つまり、常に人々にどのような印象を与えたいかを伝えるような方法で名前を付ける必要があります。)

12 番目に、17 ~ XNUMX 歳の年齢層におけるゾンビ化率は非常に高く、データ (下のグラフ) を見た人なら誰でもそれが明らかであるため、おそらくその問題に対処する必要があります。したがって、年齢別に分類したデータを提示するのではなく (子供のゾンビ化の急増がすぐにわかるように)、シグナルを隠したり洗い出したりするのに十分な大きさの複合年齢グループとしてデータを提示します。

あなたが本質的にやっていることは、さまざまな年齢層を指すために使用できる「栄光のワクチン後のゾンビ化率」という用語を、すべての年齢層を合わせた率を指すようにすることです。

今では、データが、子供たちが「栄光のワクチン」によって肉食ゾンビに変わるという明らかなリスクを示していることに誰も気づかないだろう。

あるいは逆に、若者が恐ろしい病気で死亡する割合が母親を怖がらせるほど高くないと仮定すると、0~50歳の年齢層を合わせた恐ろしい病気の死亡データを提示すると、あるグループから非常に多くの死者が出ているように見える。 含ま 子供たち:

  • 異なる人口統計コホートを組み合わせる:

年齢層と同じ考え方です。恐ろしい病気が実際には病的に肥満した人々にのみ危険であるということを国民が理解するのを避ける必要があるとします。これは良くないことです。

  • まず第一に、恐ろしい病気を恐れなくなるからです
    • 第二に、人々が太っていることが健康的であるかどうか疑問視し始めるかもしれないからです。これは、人々が「太っていることに肯定的」という政権の主張に疑問を持ち始める可能性があるため、許すことはできません。そしてその後に何が起こるかは誰にもわかりません。

したがって、すべてのタイプの体重のアイデンティティをカバーする結合カテゴリを使用して、恐ろしい病気による死亡データを提示する必要があります。

  • 異なる期間を組み合わせる

恐ろしい病気による死亡者が月ごとに減少していることに気づいたとしましょう。これは、恐ろしい病気のパンデミックがあと数か月間は完全に蔓延していると国民に信じ込ませる政権の計画にとって、壊滅的な打撃となる可能性があります。恐ろしい病気が終息に向かっていると国民が考えれば、恐ろしい病気の危機を利用して社会変革を起こし、政権の権力を強化し強固にするための大きな機会を失うことになります。

したがって、死亡者数を月ごとに提示するのではなく、3か月すべてを「3か月間の月平均」という新しいカテゴリにまとめると、以下に示すように、1月から3月までの減少が隠れてしまいます。

  • 異なる地理的管轄区域を組み合わせる

国内に、政権に問題を引き起こしているならず者国家があると仮定します。その国家は、恐ろしい病気 (ここではデス サンティスタンと呼びます) に対処するための政権の指針に従わず、善良な市民として政権の指針に従っている他の地域よりも良い、あるいは同等の結果を示しているとしたら、それはかなりまずいことになります。さらに、この悪い州内に、政権に忠実で政権の指針をすべて守っているが、死亡率がデス サンティスタンの他の地域よりもはるかに高い市や郡があるとします。これは非常にひどいことです。解決策は? 州全体のデータを提示すれば、政権の指針に従う忠実な郡の死亡率が州の他の地域の 10 倍であるとは人々には思われません。さらに、ボーナスのメリットもあります。政権に忠実な郡のせいで州全体がさらに悪く見えるため、デス サンティスタン州全体を失敗だと指摘できるのです。

反体制国家のすべての都市と郡を統合して、政権に忠実な都市に特有の問題を隠すことは、政権に忠実な都市の犯罪率が邪悪な反対勢力が支配する都市に比べてはるかに高いなど、好ましくない情報を隠そうとするプロパガンダ戦術の 1 つです。

(サイドバー犯罪率が高いことは、もちろん良いことであり、それは政権が意図的に意図的に選択したものである。不安定さによって人々は独裁的な政府を解決策として受け入れやすくなるため、犯罪率が高いことは政権にとって有利である。)

例として、政権の主要メディアの代弁者による見事なガスライティングの例を挙げます。

深紅のボックスの字幕を見てください。彼らが巧みに赤い色を指で表現しているのがわかります。 アメリカ合衆国 犯罪率が高いのは、すべて赤い州内の青い都市だけなのに、統治が「赤い」州の他の地域ではそうではないのですか?その通りです。

  • 異なるタイプの効果または現象を組み合わせること。 たとえば、グロリアスワクチンの導入後にまれながんが驚くほど増加し、グロリアスワクチンが世界史上これまでに作成または発見された中で最も安全な存在であるという政府当局の見解に人々が疑問を抱くような場合、がんという一般的なカテゴリー(1,000倍大きい)を使用してシグナルを隠すことができます。

カテゴリーを組み合わせる別の方法は、異なるグループやサブセットの特定のデータを決して提供しないことです。これは、コロナ禍で完全に完璧に実行されました。次の世論調査結果を考えてみましょう。これは、各年齢層のコロナによる死亡者の割合と、コロナで殺されるのではないかと心配している各年齢層の割合を並べて示しています。(青い棒グラフは、コロナで殺されるのではないかと心配している各年齢層の割合を示し、緑の棒グラフは、各年齢層のコロナによる死亡者総数の割合を示しています。)

人々が実際の死亡リスクを理解していれば、青いバーは少なくとも緑のバーと同程度になるはずです。青いバーが劇的に高いのは、すべての年齢層を区別することなく 1 つのカテゴリにまとめるという、残酷なほど効果的なプロパガンダの結果です。

まさに大成功です!!

I-5. カテゴリを分割する

場合によっては、あるカテゴリーを別のカテゴリーと組み合わせるのではなく、分割する必要があることもあります。その場合は、カテゴリーを組み合わせるために上で説明したフレームワークを逆にするだけです。

この巧妙な操作は、何かを統計的有意性のしきい値以下にする必要がある場合に特に役立ちます。

統計的有意性はデータと科学において非常に重要な概念であるため、これがどのように機能するかを説明するのは良い考えです。

従来の医学学術/科学用語で使用される統計的有意性は、基本的に、偶然によるものではない何かの可能性が 5% 未満であることを意味します。

If コインを10回投げる、偶然の偶然で 7 回表が出る可能性は 11.72% ですが、統計的に有意ではありません。コインを 100 回投げた場合、偶然の偶然で 70 回表が出る可能性は 0.0023% とごくわずかですが、これは統計的に非常に有意です (5% よりはるかに低いため)。つまり、偶然の偶然に合理的に起因するものではなく、何か特定のこと (不正行為など) によってコインが 70% の確率で表になったことを意味します。

なぜでしょうか? 7/10 を出すには、70 回余分にコインを投げて自分の望む結果が出るだけで十分です。ちょっとした連続です。このような小さな逸脱は、偶然に簡単に起こります。しかし、100/20 を出すには、20 回余分にコインを投げて自分の望む結果が出る必要があります。合計 100 回のうち、偶然に 70 回余分にコインを投げる可能性はごくわずかです。したがって、100 回のうち XNUMX 回が表だった場合、何らかの不正行為が行われていると考えられます。偶然にそのような結果が出る可能性は非常に低いからです。

これを有利に利用して、統計的に有意なシグナルを分割して征服することができます。つまり、体制の教義に反する何かについて統計的に有意なシグナルがあるカテゴリを、より小さなカテゴリに分割して、シグナルを「70/100」から、個々には統計的に有意ではない「7/10」の束に分割することができます。

したがって、たとえば、素晴らしい栄光のワクチンキャンペーンの後、年間 100 万人あたりの死亡者数が増加しているという兆候がある場合、どの年齢層でも統計的に有意な死亡者数の増加が見られない、年齢層別の死亡データを公開できます (そして、それはおそらく「長く恐れられていた病気」の合併症による余剰死亡の残りであると主張することができます)。

注意の注意: この特定の戦術は、理想的には他の何かと組み合わせる必要があります。そうしないと、すべての年齢層を合計するという簡単な計算を少し行うことで、内訳をリバースエンジニアリングできてしまいます。 したがって、他の混乱させるトリックも必ず追加してください。

I-6. カテゴリーの再配分/再描画

カテゴリを完全に結合するよりも、より細かく調整された代替手段は、カテゴリを再分配すること、つまり、いわば境界線を引き直すことです。これは、カテゴリを区別する任意の特性を使用して行うことができます。

例として、邪悪で不忠なデス・サンティスタン州の例に戻ると、州全体を 1 つの州全体の統計にまとめる代わりに、恐ろしい病気のデータのために州内の郡の地理的境界を密かに再描画することができます。郡の境界を緑の線に変更すると何が起こるか見てみましょう。

ご注意: これは、政治的な目的や選挙区などの他の目的のために郡を文字通り再描画しなければならないという意味ではありません。あなたがしていることは、Dreaded Disease の統計のためだけに異なる境界線を使用することです。(ただし、住民は実際に存在する郡を意味していると想定するため、あなたが彼らを騙したことに気付きません。プロパガンダと呼ばれるのには理由があります。)

I-7. 流体の定義

あるものに対して特定の定義を使用する必要がある一方で、他のものに対してはその特定の定義を避けなければならないという矛盾した必要性が生じる場合があります。そのような場合には、辞書のように行動する必要があります。辞書には通常、1 つの単語に対して複数の異なる定義が記載されており、あなたも同じことができます。

たとえば、「女性」という言葉は、女性の選択権について議論する場合などには「女性の解剖学的および遺伝学的特徴を持つ成人」と定義されることがあります。また、組織化されたスポーツの文脈などでは、「女性であると認識している人」と定義されることもあります。

セクション II – データのキュレーション

柔軟な定義を並べ立てるよりもさらに良いのは、そもそも定義の変更を必要とする状況を避けることです。

このような問題を回避する最善の方法は、データのキュレーション、整理、および表示を不正にハイジャックする次の 1 つ以上の試行済みおよびテスト済みの方法を採用して、潜在的な問題を引き起こさない方法でデータをキュレーションすることです。

II-1. 何かを診断したり特定したりしない

患者が栄光のワクチンを接種した後に複数の神経学的欠損を患って来院し、「不安」のためにザナックスの処方箋を持って帰宅した場合、どのデータベースでもそもそも神経学的欠損の診断は生成されません。栄光のワクチンによって引き起こされた可能性のある症状の診断、または大規模な政府または保険データベースの診断コードがないということは、栄光のワクチンに関連する診断済みの傷害の存在を隠すために定義上の巧妙な手段を講じる必要があることを意味します。したがって、完全に安全で効果的な栄光のワクチンに対する問題のある、または矛盾するデータ/観察を診断または特定する責任者がそうしないようにする必要があります。

ここで強調しておきたいのは、患者は、重篤で人生を変えるような傷害を負い、身体に障害を負い、完全に機能できない状態になっていることを知りながら、自分の担当医から「それはすべて自分の思い込みだ」と簡単にガスライティングされてしまうということである。 彼らが日々経験していること.

次の仮想シナリオでこれを説明しましょう。

政権当局は、政府が管理する 宣伝 グロリアスワクチンの安全性を監視するための安全性監視データベースが設立されました –

– VAMP症候群の兆候あり(Vアサイン A関連する M形態学的 P現象条件:

患者が急激な急性症状を呈して診察室にやって来る。 レンフィールド症候群 (血への渇望)、極度の光過敏症、顕著な 巨歯症、銀に対する重度の接触性皮膚炎など、すべてがグロリアス ワクチンを接種してから数時間以内に始まりました。これは明らかに VAMP 症候群の副作用の症例です。患者の症状は完全な吸血鬼の診断基準に合致しており、この症状はグロリアス ワクチンによって引き起こされました (医師であるあなたが他の原因を安全に除外できること、および接種後に VAMP 症状がすぐに現れたことは、グロリアス ワクチンが症状を引き起こしたことを示すかなり自明な指標です)。

患者は明らかに自分がおかしいと分かっているのに ― 脈打つ頸静脈をかみ砕きたいという抑えきれない誘惑を感じ、ブラインドを完全に閉めないと窓の前にいられない、最近長くなり剃刀のように鋭くなった前歯で舌を何枚か誤って噛み切ってしまう、銀色の家宝に触れると皮膚が剥がれ始める ― だからといって何? 患者に「それは気のせいです」と伝え、ザナックスの処方箋(患者がもう長くは自制できないと感じ、頸静脈から昼食を摂取させたくない場合には、O 型陰性の血液を 1 袋か 2 袋渡すとよい)を渡して帰宅させることはできます。そして患者は実際にそれを受け入れ、あまり抵抗することなく帰宅するでしょう。

これにより、VAMP 症候群の診断記録の生成さえも完全に回避されるため、どこのデータベースにも何も表示されなくなります。

どれほど多くの医師が従順なのか、あなたは驚くでしょう。彼らは、栄光のワクチンを接種してから1時間後にどこからともなく尻尾が生えた毛むくじゃらの女性が、 栄光のワクチンとは全く関係ありません.

(注意: 真面目な話、人々にその物事をどのように見てもらいたいかという印象を与える、キャッチーな頭字語や名前を付けることは重要です。したがって、この例は実生活では使用しないでください。安全性の監視を真剣に受け止めていないことが伝わり、Glorious Vaccine の実際の安全性の問題を隠そうとしていると人々に信じられる可能性が高くなります。

II-2. 何かを過剰に診断したり、過剰に特定したりする

逆に、すぐに入手できる量よりも多く生産する必要がある場合は、単に #1 を逆にします。たとえば、人々に恐ろしい病気に対する恐怖感を抱かせる必要がある場合は、大規模な検査体制を導入して、恐ろしい病気の「確認済み」症例の数を増やすことができます。また、真偽にかかわらず、非常に高い陽性率を返す検査を使用するようにしてください。

監視や検査を増やすことで、検査対象が増えているように見せかけたり、少なくともまだ存在しているように見せかけたりすることができます。古き良きアメリカの次の図を考えてみましょう。上のグラフでは、毎日のコロナウイルス検査数が増えると同時に、陽性だった検査の割合が 75% 以上も急落していることがわかります (下のグラフ)。これにより、感染者数は比較的高いまま維持され (中央のグラフ)、陽性だった検査の割合が 75% 以上減少したにもかかわらず、同じ期間の新規感染者数は約 25% しか減少しませんでした。

検査数の増加によってのみ生じた、感染者数の無意味な増加は、11年2020月XNUMX日に公開されたNBCの素晴らしいパニックポルノ記事のような見出しを生んだ。

覚えておいてください: 探しているものが見つかり、さらに探しているものがさらに見つかります。

II-3. 診断または特定されたことを報告しない

時には、発見されない方がよいものを診断したり特定したりすることを避けられないこともあります。そのような場合、少なくとも観察されたものが公式レポートやデータに含まれないようにすることができます。

出典: https://www.nytimes.com/2022/02/20/health/Covid-cdc-data.html

より個別のレベルでは、現場の医師、医療関係者、管理スタッフに、データセットに表示したくないものを診断しないように指示する必要があります。体制に忠実な医師に有利になるように、金銭的なインセンティブを使うことをためらわないでください。ここでケチってはいけません。問題が発生してから修正するよりも、予防の方がほとんどの場合安価 (かつストレスが少ない) です。

医師が、グロリアス ワクチンを接種した直後に患者に重篤な症状が発生したと診断せざるを得ない稀なケースでも、医師は、グロリアス ワクチンによる傷害のデータベースに有害事象を報告しないようにすることができます。

あるいは、栄光のワクチンによる傷害を記録する政権のデータベースに、どういうわけか、その安全性に疑問を投げかける問題のある報告が多すぎる場合、しなければならないことが 2 つあります。

1 つ目は、海賊がたむろしているソマリアの海岸沿いにデータベース管理者の何人かを置き去りにして、残りの管理者が行動を起こし、大量の報告が通過するのを阻止することです。彼らに報酬を支払っているのは、栄光のワクチンがこれまでに発明された医薬品の中で最も安全であるという一般の認識を維持する仕事に対してです。失敗は許されません。

2 つ目は、データベース内の問題のあるレポートを公開しないことです。CDC は懸命に努力しましたが、最終的には不正な裁判官によって敗訴しました (これは司法に対する統制の必要性を強調しています)。

II-4. 問題を引き起こす可能性がある現象の調査を許可しない

「探せば見つかる」の裏返しは、「探さないものは見つからない」ということです。ですから、政権の言説にとって問題となる可能性のある兆候を誰も探し回らないようにしなければなりません。たとえば、政権が第三世界の都市で「偶然」疫病を蔓延させた場合、ソーシャルメディアの陰謀論者が何が起こったのか解明するわけにはいかないので、誰も検死や病人の検査を行わないようにするのが一番です。

CDC は、政権にとって潜在的に有害なデータを排除するための優れた先制的戦略的思考のもう一つの例を示しています。

CDC は賢明にも、CDC 自身の VAERS ワクチン安全性監視データベースで報告されている何千、何万もの死亡例について、まだ 1 件の剖検も委託していません。セクション I で、定義に不合理な条件を追加することについての部分を覚えていますか? 覚えていない場合は、資料を復習して、すぐに理解できるようにしておくのが最善です。)

II-5. 最初はデータの一部のみを公開する

多くの場合、データの一部だけを公開し、他の部分を後回しにするだけで、誤った物語が根付くことがあります。そのため、最終的に残りのデータを公開したときに、それが現在受け入れられている教義の根拠と矛盾していても問題にはなりません。

たとえば、恐ろしい病気が実際よりも広く蔓延しているように見せる必要がある場合は、バージニア州の最先端のプロパガンダに倣い、陰性の検査結果をしばらく公表しないことで、陽性の検査結果の割合を上げることができます。こうすることで、より多くの人が恐ろしい病気にかかっているように見せることができます。

出典: https://www.wavy.com/news/health/coronavirus/virginia-june-12-Covid-19-update-virginias-percent-of-positive-tests-drops-to-8-after-backlog-of-43k-negative-tests-added/

部分的なデータ公開手法を効果的に活用できるもう 1 つのシナリオは、何らかの理由でデータを公開せざるを得なくなり、政権の評判が悪くなる場合です (実際に起こります)。したがって、本当に有害な情報の公開はできるだけ遅らせたいものです。十分に長く待てば、最終的には関連性がなくなります。また、一度にすべてを公開すると、衝撃度が非常に大きくなり、大混乱に陥ることになります。しかし、情報を少しずつ公開すると、スキャンダルが発表される頃には「すごい」という衝撃度はすでに薄れており、人々はそれほど注目しなくなります。この戦術は FDA によって試みられましたが、ほとんどは不正な裁判官によって阻止されました (政権に対して不正な裁判官が暴走するのを防ぐための司法管理が極めて重要であることを強調しています)。

II-6. 許容されるデータや情報源を制限する

政権の見解と矛盾するデータを生成する情報源がある場合(どんなに努力しても、たまには起こります)、その情報をプロパガンダか、ロシアのボットのような信用できない危険なものとして信用しないようにしてください。(一般的な経験則として、いざというときには、都合の悪い情報を「ロシアの偽情報」のせいにしたり、そのせいにしたりすることができます。)

この戦術の証拠Aは、CDCが運営するVAERSデータベースだろう。VAERSが、コロナワクチンによるワクチン傷害のまったく異常な数を示したとき、

– 科学界全体が、VAERS を危険な偽情報を広めるために使われている陰謀論だと単純に分類しました。

しかし、これらのデータが、単に非科学的なゴミとして却下するのが難しい政権データセットから来ている場合(そう、そういうこともある)、 出版をやめる むしろ、それらは不十分に構築されており、致命的なエラーに満ちているとして信用を失墜させます。

この原則を説明するために、UKHSA を例に挙げることができます。ワクチンの粗有効性がほぼすべての年齢層でマイナス領域にまで落ち込んだ後 (ワクチン接種を受けた人は、ワクチン未接種の人に比べて、COVID に感染するリスクが高かった)、UKHSA は毎週のワクチン有効性データの公開を停止しました。

UKHSA は、問題のあるデータセットのプラグを抜くのに時間がかかりすぎると何が起こるかについての警告の例も提供しています。

毎週こんな見出しが出るなんてありえない!ワクチン接種者の方が未接種者よりコロナにかかり始めるずっと前に、このデータセットの提供をやめるべきだった。これは自滅的なミスで、文字通り首が飛ぶような愚かなミスだ。いったいなぜ、80歳の人に対するブースターの効力がマイナスになる直前まで待ったのだろうか? UKHSAの誰かがしばらくこの本を読んでいないが、少し読んでおけば明らかに役に立ったはずだ。

II-7. 情報の正確性と信頼性を判断する際に二重基準を採用する

プロパガンダを行う人の中には、あからさまに偽善的になることをためらう人もいるかもしれません。なぜなら、普通の庶民でも気付くような相容れない 2 つの基準を公然と主張することで、自分が露見してしまうと感じるからです。しかし、この衝動と戦わなければなりません。二重基準を採用すると、大衆をガスライティングするための論点や立場を練る際に、選択肢が飛躍的に増えることを理解してください。

これは、逸話に関しては特に当てはまります。政権の主張を裏付ける逸話、特に政権が承認した情報源からの逸話は、最高の証拠として扱われるべきです。一方、政権のプロパガンダに反する異端または承認されていない情報源からの逸話は、単なる逸話であり、証拠価値がまったくなく、何の価値もないと非難されなければなりません。

したがって、政権に従う医師や、恐ろしい病気に忠実な国民が人々を殺したり傷つけたりしたという逸話は、反駁の余地のない証拠ですが、栄光のワクチンによる負傷や死亡の逸話は、政権の名誉を傷つけ、生き延びて健康でいたいと思っているすべての善良な人々を危険にさらすために、卑劣なペテン師によって捏造された、まったくの偶然の一致に過ぎません。

二重基準を公然と採用することで、データや情報が信頼できるかどうかを判断するための実際の基準は、単に政権の言うことだと国民を条件付けるという、さらに重要な利点も生まれます。

II-8. 物語を守ったり強化したりするためにデータを改ざんする

問題のあるデータを回避する最も簡単な方法は、偽のデータを作り上げることです。まったくの作り話から何かを捏造することもできますし、もっと微妙なアプローチを取って、平均的な人が気づきにくい微妙な欠陥や偏りを組み込むことでデータを改ざんすることもできます。データを捏造または偽造する方法は無数にあり、ここですべてを挙げることはできません。簡単に発見されたりリバースエンジニアリングされたりしない方法でデータを偽造するように注意してください。

たとえば、恐ろしい病気の症例が実際よりもはるかに多いと国民に信じ込ませる必要があるという前回の仮説的な状況に戻ると、恐ろしい病気がより蔓延しているように見せるための別の方法は、現在病気になっている人の数とすでに回復した人の数を組み合わせることです。CDCは実際にまさにこれを行っており、抗体検査(これはすでにコロナから回復した人の数を測定)とPCR検査(これは現在病気の人の数を測定)を「陽性コロナ検査結果」という1つの指標に組み合わせ、すでに回復した人全員を現在病気であると巧妙に含めました。

出典: https://fox4kc.com/tracking-coronavirus/cdc-and-11-states-acknowledge-mixing-results-of-viral-and-antibody-tests/

上記の下線付きの文章に注目してください。非常に啓発的な内容です。

緑色の下線が引かれた文章 – 「CDCの手法では、米国は実際よりも検査能力が高いように見える。” – CDC がこの 1 つの策略からいかにして複数のプロパガンダ クッキーを巧みにまとめ上げたかに注目してください。彼らは、活動中の感染者の割合がはるかに高いという幻想を作り出しただけでなく、政府が実際に持っているよりもはるかに優れたウイルス検査能力を政府が持っているという幻想も作り出しました。(政府の驚くほどの無能さの伝説的な評判は、人々が政府に対して抱く最も反論しにくい概念の 1 つであることを考えると、政府の能力を誇示するのは良いことです。) 抜け目のないプロパガンダ担当者は、展開されたプロパガンダ戦術が本来の目的を達成したことに満足するのではなく、常にさらなる角度から有利に立とうとしています。

赤で下線が引かれた文章「数字から判断すると、各州には十分な検査能力があり、制限を解除する準備ができているように見えるが、実際はそうではない可能性がある」(そして実際には最後の 1 つの段落)は、潜在的な問題を未然に防ぐ賢明な教訓を提供している。常に、常に!! 情報に対する潜在的な影響や早急な解釈を未然に防ぐよう警戒しなければならない。その情報は、一般的には政権を支持するものであっても、公式政権の物語の別の側面を弱めるために曲解される可能性がある。基本的に、あなたはケーキを食べて、ケーキも食べられるのだ!ここで引用された政権科学者が、(2) 政権の並外れた能力の尺度として検査能力の向上を承認し、(3) [意図的な]「事故」の責任を反体制政党に負わせ、(XNUMX) 政府が検査を広く利用できるように素晴らしい仕事をしているとしても、再開しても安全であるという意味ではないと警告していることを、巧みに同時に実現していることを高く評価しよう!覚えておいてください、パンデミックは維持しなければなりませんが、この体制の科学者はそれを巧みにこなしています。(このような素晴らしい仕事をした体制の科学者には、必ず十分な報酬を与えてください。そうすれば、残りの科学者も努力するようになり、士気も高まります。)

また、メディアは政権にとって重要な同盟者であり、それがなければ政権は失敗するということにも留意してください。ですから、親密な関係を維持するために必要なことをしてください。ここでケチケチし始めないでください。

II-9. 問題のあるデータを削除する

そうです。ブリーチがヒラリーのメールをかじったように。政権の主張や立場と矛盾するデータをデータベースから定期的に削除するのは良いことです。そうしないと、政権の反体制派や偽情報の拡散者に気づかれるような明らかな傾向が蓄積されてしまう可能性があります。

したがって、たとえば、Glorious Vaccine の安全性データベースにレポートが多すぎる場合は、CDC が行っているように、それらを削除すれば済みます。以下のグラフは、CDC が毎週削除する問題のある VAERS レポートの数を示しています。

この例では、CDC の VAERS 職員がほとんどの時間でパフォーマンスが低かったことに注目してください。重要な職員が怠けることは許されません。このグラフ全体には、上までバーが表示されるはずです。2021 年 2022 月と XNUMX 月に行ったように、XNUMX 年 XNUMX 月に大量の VAERS レポートを削除できなかった正当な理由はありません。レポートの削除を処理するために追加の人員を雇う必要がある場合は、そうしてください。

また、そもそもなぜこれらの怠け者はこれほど多くのレポートが蓄積されるのを許したのでしょうか? そもそも、毎週大量のレポートを削除する必要があるほどのレポートがデータベースに存在するはずはありません。

おそらくこの本全体から最も重要な教訓は次の通りです。 プロパガンダを広め維持するための退屈で滑稽で退屈なロジスティックスの細部は、壮大な大嘘や息を呑むような言語の技巧と同じくらい重要である。

データが欠落していることがわかった場合、その正当性や説明を創造的に考え出す必要があるかもしれません。そのため、万が一に備えて、事前に話すポイントを準備しておいてください。

悪質なデータ削除のもう一つの好例は、オーストラリア政府が、人間の炭素排出のせいにするには何年も前の出来事である熱波記録を示す不都合な気候データを削除するために行った次の見事な削除である。

残念ながら、彼らは逮捕されてしまった。本当に重要で目立つものを削除しようとすると、時には避けられない事態になる。だからこそ、突然の収容者の急増にいつでも対応できるよう、グラーグ(強制収容所)システムを24時間体制で準備しておくことが不可欠だ(オーストラリアの隔離キャンプのように)。

II-10. 自らの主張を覆すような偽データを作成し、反対派を騙して信用を失墜させる

宣伝活動に悪影響を及ぼす情報脅威が絶えず迫っている場合、これは彼らの権威、信頼性、影響力を奪うための非常に巧妙な戦術です。表面的には政権の主張を覆すように見えるが、簡単に反証できる偽データを単に公開するだけです。卑怯な国家の敵は間違いなくこの偽情報やデータに飛びつき、彼らが今や明らかにばかげた主張に騙されたことを証明すれば、信用を失うことになります。

例えば、軍が全軍の病状を記録したDMEDという社内データベースで行ったことなどです。彼らはわざと偽のデータをそのデータベースに仕込み、癌や流産、その他神聖なCovidワクチンに関連するあらゆる病状の異常な増加を示す、まるでOMG!!!!!!!という瞬間のように見えました。その後、数人の英雄的な軍医がDMEDデータを発見し、完全に騙されてしまいました…これですべてが台無しになりました。(これに関する詳細なタイムラインと説明については、 ここを参照してください.)

II-11. 写真、ミーム、その他のメディアを使って大胆かつ大胆に嘘をつく

科学やデータに対する一般の認識の多くは、科学やデータの視覚的な表現にかかっています。優れたミームや画像は、完全に誤ったデータを効果的に伝え、その誤ったデータが絶対に 100% 真実であるという確信を人々に抱かせることができます。

例えば、恐ろしい病気によって引き起こされる心筋炎の発生率と重症度が、栄光のワクチンによって引き起こされる心筋炎の発生率と重症度よりも劇的に悪いと描写したい場合 まったく逆のことが真実であるにもかかわらず次のような強力な画像を作成できます。

さて、人々は本能的に「恐ろしい病気である心筋炎」を大規模なキノコ雲の黙示録と結び付け、一方「栄光のワクチン」による心筋炎はグラフにも表示されない小さなピンポイントとして関連付けるでしょう。

II-12. データを誤って表現するデータ視覚化を作成する

時には、(政権や科学にとって)本当にひどいデータを公開せざるを得ないこともあります。しかし、幸運なことに、ほとんどの人々(そして学者)は、チャートやグラフの横に印刷されている言葉を読むのが面倒な、浅はかな愚か者です。そのため、データの内容を歪曲したり隠したりする視覚化スキームで、データを巧妙に表現することができます。

最も偉大なサイエンス誌である「 ランセットを選択します。 ランセット毎年世界中で極寒と猛暑により何人が亡くなるかを推定する研究を発表しました。世界中の政府は地球温暖化が人類にとって致命的な脅威であるという虚構を維持したいため、猛暑による死者が寒さによる死者を上回っていることを示す必要がありました。少なくとも、両者は同数でなければなりませんでした。 ランセット 寒さによる死亡者数が暑さによる死亡者数を上回っていることがわかった 10対1の差で (文字通り)、彼らはその不都合な小さな事実を隠すグラフを作成する方法を考え出さなければなりませんでした。その結果、左側のグラフが生まれました。

青い棒グラフは寒さによる死亡者数、赤い棒グラフは暑さによる死亡者数を示しています。棒グラフが大きいほど、死亡者数が多いことを意味します。そのため、赤い棒グラフを青い棒グラフと同じ大きさにする必要がありました。そこで研究者たちは巧妙なトリックを駆使しました。棒グラフの大きさを具体的な死亡者数に変換する紫の下線付きの数字を見ると、青い棒グラフ(寒さによる死亡者数)では棒グラフの 50 インチが 10 人の死亡者数を表していますが、赤い棒グラフ(暑さによる死亡者数)では棒グラフの 5 インチが 210 人の死亡者数しか表していないことがわかります。したがって、同じ大きさの棒グラフは、寒さによる死亡者数は暑さによる死亡者の 10 倍を表しますが、見た目は同じです。しかし、人々は注意を払わず、「見た目はほぼ同じなので、暑さによる死亡者数と寒さによる死亡者数はほぼ同じ割合に違いない」と考えるだけです。(さらに、最後に大きな間隔をこっそり入れて、赤い棒グラフの最後の XNUMX インチが XNUMX 人ではなく XNUMX 人の死亡者数を表すようにさえしました(オレンジ色の矢印)。)

彼らが寒冷による死亡と暑熱による死亡の両方に同じ尺度を使用した正直なグラフを作成していたとしたら、それは右のグラフのようになるでしょう。問題は、そのグラフを一目見るだけで、極寒が極暑よりもはるかに大きな脅威であるという明確な印象を受け、地球温暖化が少し起こっても人類にとって本当に有益であるかどうかという不快な疑問につながる可能性があることです。

注意この戦術を使うときは、素人でも簡単に手品を見破れるランセット誌よりも、もっと巧妙かつ控えめに行うようにしてください。

科学を改ざんする

この目的のために、ルイセンコは、ソ連の作物を凍った水に浸すなどの方法で、一年の異なる時期に発芽するように「教育」し始めた。そして、将来の作物の世代はこれらの環境の合図を記憶し、自分たちが処理されなくても、有益な特性を受け継ぐだろうと主張した。 1

科学を不正操作することは目新しいことではありません。プロパガンダを行う者にとって幸運なことに、政権側であれば科学を意のままに操作するのは非常に簡単です。トロフィム・ルイセンコがスターリン同志の支援を受けていたときの業績を見れば一目瞭然です。次のセクションでは、政権のストーリーと目的をサポートするために科学を不正操作するために何をする必要があるかを詳しく説明します。

科学操作の組織的かつ効果的な取り組みの完璧な例は、大手製薬会社の巧妙に機能するプロパガンダ組織です。一団の反逆的な科学者が共謀して、大手製薬会社が科学とデータを意のままにコントロールし、操作する方法を正確に説明しました。

明らかに、 この記事はまだ公開されています これは政権の検閲官の驚くべき失策だ。政府が機能している国では、政権に対するこのような大胆な攻撃の著者全員(および、その記事の出版を阻止できなかった、または削除しなかった検閲官)は、昨日、北極に強制送還されるだろう。

サイドバーこれらの著者は、政権の計画に合うように科学をいかに腐敗させるかを正確に説明しています。 このような記事は、明らかに公に広めることは許されないが、効果的な宣伝方法をよりよく理解するために、政権の宣伝担当者の間で広めることは完全に許容される。.

また、製薬会社、いわゆる「ビッグファーマ」は、通常は政権に従うが、製薬会社が「あまり」従わなくなった場合は、当然、卑劣な詐欺で告訴すべきだということも覚えておく必要がある。また、数年ごとに忠実な製薬会社に多額の罰金を科すことも忘れてはならない。そうすれば、国民は政権とビッグファーマが敵対関係にあると考え、政権と製薬会社が共謀していることに気付く可能性が低くなる。数十億ドルは、彼らのバランスシートにとって大した問題ではない。

セクションIII – どのデータが公式科学とみなされるかの審査

公式科学に含めるデータについては慎重に選んでください。科学的情報であるというお墨付きの情報は、政権の主張に従わない人々であっても、国民の間ではるかに大きな重みと信頼性を持ちます (誰も「反科学的」であると見られたくはありません。現代社会では、それは人種差別主義者であることと同じくらい悪いことです)。

III-1. 問題のある研究は公表しない、また、公表された場合には撤回する

公式の科学研究が政権の言説を打ち砕くのを防ぐ最も確実な方法は、その公式性を剥奪することです。(そして、それを誰もアクセスできない場所に隠し、撤回されたということは、奇妙なビタミン剤を売って金持ちになりたい腐敗した反科学の異端者たちが押し進めた偽りの詐欺的なジャンクサイエンスだったことを示していると主張します。)

しかし、すぐに行動するように注意しなければなりません。あまり長く待つと、未承認の科学のコピーが非信者や体制に反対する異端者の間で密かに出回り、神話のような地位を獲得する可能性があるからです。そして、研究が「本物の研究」として人々の経験に定着すると、それを撤回することは、あなたが「真実」を隠そうと必死になっていると人々に思わせるだけです。

コロナ禍で政権の言説に悪影響を及ぼした研究の見事な撤回をすべて見てみましょう(これは36ページのうちの最初のページにすぎません)。

出典: https://coronacentral.ai/retractions

これらの不正な研究が撤回されずにそのまま放置されていたら、どれほどの(より多くの)損害がもたらされたか想像してみてください。

また、これらは異端の研究(または偶然に異端の結果を発見した良質な科学)のほんの一部に過ぎないため、そもそも日の目を見なかった研究がどれだけあるか想像してみてください。

III-2. データセットのどの部分が「公式科学」を表すかを厳選する

政権の立場に沿わないデータセットの部分を破棄(あるいは隠蔽)しながら、政権の主張を補強するデータセットの選択された部分を利用するだけで、科学を劇的に変えることができるのは驚くべきことです。

例えば、政権の次の2つの傾向が見られると仮定しましょう。 宣伝 グロリアスワクチンの安全性監視データベース。

(残念ながら、新しいことに不安を抱く神経質な国民をなだめるために、また、問題のある安全データを隠していると政権を非難しようとする潜在的な批判者や偽情報の拡散者に対する即応性を確保するために、安全を監視しているふりをしなければならない。そして、これを非常に真剣に受け止めているふりをしなければならない。.)

とにかく、投与された栄光のワクチンの26,878万回分あたり、安全かつ効果的に肉食ゾンビに変身するという報告が2件あると仮定しましょう。しかし、ワクチン接種直後に肉食細菌によって死亡したというワクチン接種者に関する報告は、次のとおりXNUMX件しかありません。

これを公の場で議論に持ち込むのは絶対にいけません。そうするとワクチン接種への躊躇が助長され、政権の言説全般、さらには他の事柄についても人々が疑念を抱くようになるからです。しかし、プロパガンダ データベースが、グロリアス ワクチンによる潜在的な傷害の発生率はごくわずかであることを示していることも示す必要があります。(安全性データベースを参照するときは、これらの報告はグロリアス ワクチンが原因であると確認されたものではなく、潜在的な関連性にすぎないことを強調してください。)

ここでの解決法は非常に簡単です。栄光のワクチンのせいで恐ろしい肉食細菌に感染したという報告が 2 万回につき 100,000 件しかないことを示すデータだけを使用します。ただし、安全で効果的な肉食ゾンビへの変身に関する報告が 26,878 万回につき 100,000 件あるという報告は、できるだけ公に無視する必要があります。無視せざるを得ない場合は、検証されていない非科学的で意味のない報告であり、したがって重要でないと非難する必要があります。そして、メディアがあえてこの件について質問したことを必ず非難してください。 (理想的には、忠実な政権ジャーナリストと共謀して、そのジャーナリストにこの件について質問させて、「一部の過激派が『栄光のワクチン』が何万人ものセンセーショナルな傷害を引き起こしていると主張しようとしていますが、彼らがプロパガンダ データベースのレポートをどのように歪曲しているのか説明できますか?」のように軽蔑的な態度で取り上げられるようにすべきです。)

また、人々を落ち着かせようとしている状況で「恐ろしい」という言葉を決して使用しないでください。絶対に。たとえあなたが説明しているものが客観的に恐ろしいものであっても。本質的に怖いものを説明するときは、代わりに大げさで学術的な科学的な響きの言葉を使用してください。つまり、「肉食細菌」は「壊死性筋膜炎」と表現できますが、誰もそれが何を意味するのかまったくわかりません(そしてほとんどの人はグーグルで検索するのさえ面倒です)。さらに、この言葉には「i」が 2 つ含まれているため、知的な意味で印象的で、これほど洗練されたものに殺されるのは事実上特権であるかのように聞こえます。

それはそれほど複雑なことではありません。すぐにコツをつかむことができます。(もしつかまらなかったら、どうせ長くは生きられないでしょう。)

注意: 政権が推奨または義務付けた製品が危険であるという状況に陥った場合 (**これはよくあることです**)、自らのプロパガンダに騙されないようにしなければなりません。さもないと、次の 4 人の米国上院議員のように、安全で効果的なゾンビになってしまうかもしれません。

III-3. 遅延報告データ

公式科学に含まれるデータを精査するより巧妙な方法は、データや情報を不正に報告することです。異なるデータ サブセットの報告のタイミングを戦略的に調整することは、科学的データを操作するシンプルですが、非常に効果的な方法です。(これがどのように機能するかを心配する必要はありません。機能することを知って、これを最も効果的に実装する方法を見つけられる有能な統計学者を雇ってください。) 多くの計算は報告されたデータのタイミングに依存しているため、データのさまざまな部分を最適なタイミングで慎重に公開することで、データが示す内容を制御できます。

たとえば、 死亡報告の1週間の遅れ 医療介入の見かけの有効性や安全性を根本的に変えることができます。文字通り、死亡報告を 95 週間遅らせることで、効果がゼロのものを XNUMX% 効果があるように見せることができます。(詳細についてはリンクをたどることができますが、この特定の戦術は初心者向けガイドには少し複雑すぎます。ここで詳細な説明を含めると、輝かしい未来を担う新進のプロパガンダ担当者が、説明が理解できない場合に落ち込んで自分の能力を疑う可能性があり、その結果、辞めてしまう可能性があります。これは悲劇です。本当に。)

セクションIV – 研究を不正に操作する方法

おそらく、科学を操作するために必要な最も重要なスキルセットは、必要な結果を達成するために研究を設計し操作する能力です。

[ご注意: 研究の実際の操作は、研究を生業とする専門家(PI、または主任研究員と呼ばれる)によって行われます。したがって、この分野に精通している必要はありません。しかし、それでも基礎を十分に理解しておくことは役に立ちます。

研究、特に科学の「ゴールドスタンダード」とみなされる大規模で派手な研究は、無数の方法で操作できる非常に複雑なものです。研究を意のままに操るために悪用される可能性のある、より顕著でわかりやすい種類の欺瞞、操作、設計上の欠陥について説明します。

[ご注意: – 以下の操作を実装する際の洗練度にはさまざまな段階があります。ここでは、派手な装飾や飾りを付けずに、原則を単純に適用して基礎となる概念のみを説明し、図示します。ここでの目標は、さまざまなデータ操作の種類と方法を理解することです。その後、より高度な方法論を学習できます (もちろん、これは強く推奨されます)。

IV-1. 研究不正操作戦術その1: 研究プロトコルの設計を不正操作する

このセクションに関連する資料のほとんどは、研究プロトコルの実施を妨害することを扱う次のセクションにも関連しているため、ここではプロトコル自体の設計を不正に操作することに特有の戦術についてのみ説明します。

研究プロトコルは、基本的に、研究の実施方法を規定するルールブックのようなものです。したがって、必要な結果に有利なルールを必ず記述してください。

A) デッキを積み重ねる – 研究対象者をそれぞれの研究グループと対照群に戦略的に割り当てる

ほとんどすべての大規模で特別な研究には、研究グループと対照グループの 2 つのグループがあります。新薬の研究では、研究グループには薬が投与され、対照グループには投与されません。理論上、薬が効くのであれば、研究グループよりも対照グループのほうが病気の人の数が多くなるはずです。

したがって、新しい治療法の驚異的な薬をテストするための研究を行っている場合は、このことを利用して、研究グループよりも対照群に不健康な人々を多く配置し、治療法の薬が効かなくても研究グループの成績が向上するようにすることができます。(もちろん、研究の文書では、このような戦術的な策略を行ったことを認めるべきではありません。)

B) 研究対象者を慎重に審査する

何らかの方法で結果を台無しにする可能性のある人を締め出すだけで、多くの頭痛の種を避けることができます。

たとえば、新薬の安全性と有効性を証明したい場合、特に副作用や無効性に悩まされやすい人は除外します。おわかりでしょう。(コロナワクチンの治験に、合併症のある高齢者は含まれていなかったのと同じように、含まれていれば「99%有効」というデマが暴露されていたでしょう。)

IV-2. 研究不正戦術その2: 研究プロトコルの実行を妨害する

多くの場合、研究プロトコル自体を不正に操作して、希望する結果を得ることはできません。そのような場合は、代わりに公式の研究プロトコルの実施または遵守を妨害する必要があります。これは非常に簡単で、これを実現する方法は文字通り無限にあります。

ご注意: 何千人もの被験者と職員が関わる大規模な研究で発生する可能性のあるさまざまな問題やストレスの多い状況を回避するために、事前にロジスティクスを計画しておくことが賢明です。たとえば、特に厄介な薬物が実際に致死的であることを「証明」したい場合は、公共の場から死体を素早く運び出すために遺体袋を用意し、死体に含まれる可能性のある望ましくない法医学的または病理学的証拠を破壊するために 24 時間年中無休で火葬施設を待機させておく必要があります。

プロトコル妨害行為その1: 研究治療/介入の実施[研究グループに対して]

被験者に薬を与えるのは簡単で簡単だと考える人がいます。それは間違いです。まったくの間違いです。被験者に薬を与える方法を微妙に調整することで、多くの場合、研究全体をコントロールすることができます。その方法には次のようなものがあります。

  • 介入の投与量/量 – 目的に応じて、薬の投与量を少なくしたり、多めにしたりすることができます。薬が効かないように見せたい場合、投与量を少なくすると、薬が効かなくなります。薬が危険であるように見せたい場合、投与量を毒性レベルまで増やすだけです。
  • 治療投与のタイミング – 薬の効果を妨害するもう 1 つの方法は、薬を患者に投与するのが早すぎたり遅すぎたりして、効果が出ないようにすることです。これを実現するには、さまざまな方法があります。たとえば、薬を郵送で患者に送ることができますが、その場合、スケジュールに数日追加されることは避けられません (David Boulware の Ivermectin 特集)。
  • 製品の品質(純度/効力など) – 汚染された製品や製造品質の悪い製品は、高品質の原料を使用し、理想的な製造方法に完全に忠実に製造された純粋な製品と同じようには機能しません。

(ご注意: 汚染されたバージョンを研究に導入する前に、動物や人間を対象に非公式の前臨床研究を必ず実施し、薬や介入のさまざまなバージョンがどのように機能するかを理解する必要があります (薬の通常の配合に関する公式の前臨床研究に加えて)。そうしないと、自分の妨害行為を誤って妨害するリスクがあります。研究を実施する目的は、事前に定められた結果を示すことであり、新しい科学的洞察を発見することではないことを忘れないでください。研究対象の薬や介入が現実世界で何をするかについての不確実性や予測不可能性は、研究の不正操作を成功させる上での弱点です。または、今や非常に混乱した研究から得られる危険と不快なデータの迷路を進むのに苦労している間、ひどい頭痛に悩まされることになります。)

  • 介入の代わりに生理食塩水またはプラセボを使用する – レジームが選択した介入の危険性を最小限に抑えるもう 1 つの方法は、治療の代わりにプラセボを与えることです。これにより、介入の毒性にさらされる可能性が低くなります。当然、生理食塩水を使用すると、薬が効かないことを示す望ましくない副作用が発生しないことも確認する必要があります。そのため、この戦術は通常、他のプロトコル操作や不貞行為と組み合わせて使用​​されます。
  • ミックスとマッチ – これらの提案は、いつでも自由に組み合わせることができます。例えば、 一部 治療対象者ごとに異なる製品を使用します。また、これらの提案を複数組み合わせて使用​​し、研究グループのさまざまな部分を異なる提案でカバーすることもできます。これにより、部外者がプロトコル違反を発見しにくくなります。

プロトコル妨害行為その2: プラセボの投与[研究グループへ]

これは基本的に前のセクションの裏返しです。プラセボに適用される、少し独特な戦術がいくつかあります。

  • 対照群/プラセボ群に介入を行う – 研究で治療の有効性が示されないことを保証する 1 つの方法は、対照群にも治療を施すことです。両方のグループが治療を受ければ、治療によって治療群の成績が改善したことを示す差異は生じません。
    これを行う最も簡単だがリスクの高い方法は、研究担当者がプラセボを装って対照群に薬を直接投与することです。(対照群の被験者が薬を投与されていないことに気付かないように、プラセボは治療薬と見た目、感触、味、匂いがまったく同じであることになっているため、これは簡単です。)

より困難だがリスクの少ない方法は、対照群の被験者に研究外で治療を受けるよう促すことです。たとえば、薬とは明らかに異なるプラセボを使用できます。被験者は Google で、これが本来の薬の見た目、匂い、味ではないことを簡単に知ることができるため、薬が治療に使用されている病気や症状によって死にたくない、または衰弱させる合併症に苦しみたくないという理由で、実際の薬をわざわざ入手しようとします。

あるいは、研究対象の治療法にすでに広く曝露されている集団で研究を実施することもできます。その場合、被験者のプールは、すでにその薬を使用しているか、少なくとも手元にその薬の供給がある人々で完全に汚染されます。

(この戦術は、研究が行われた場所でその薬が広く認識され、使用されていたことが公的記録に残るため、厄介な反科学異端者の目に留まるリスクがあることに留意してください。)

  • プラセボを注入する – 不活性なプラセボが欲しくない場合は、副作用や治療効果を引き出すことができる、もう少し「活発な」ものをプラセボに混ぜることもできます。

具体的な方法の 1 つは、治療の成分を使用してプラセボをスパイクすることです。これは、治療の有効成分以外の成分によって引き起こされる治療の問題のある副作用を隠すのに特に役立ちます。これらの成分をプラセボに入れると、両方のグループに同様の副作用が発生します。

(注意副作用があまりにも顕著な場合、治療の有毒成分をプラセボに単純に混ぜるだけでは、特定の副作用の発生率が研究の対照群で一般集団よりも大幅に高いことに人々が気づいたときに疑問が生じる可能性があることに留意してください。)

プロトコル妨害行為その3: 被験者に行動を変えるよう動機付ける

研究対象者の行動は、プロトコルの設計や研究の実行において重要な考慮事項となることがよくあります。これを有利に活用してください。

インセンティブには基本的に 3 つの種類があります。

  • 金銭的誘因 – 行動を奨励する最も確実な方法の 1 つは、金銭的な報酬を与えることです。
    • 研究の中で不正な賄賂計画を実行することもできます。たとえば、研究が被験者に情報(栄光の介入を受けた後に経験した副作用など)を報告するよう依頼して結果を得ている場合、被験者に副作用を報告しないように金銭を支払うことができます。ただし、秘密を厳守し、誰にも知られないようにする必要もあります。これは難しい場合があります。
    • あるいは、研究が行われている環境を操作したり利用したりして、仲介者や仲買人として機能させ、金銭的な利益を分配することもできます。たとえば、恐ろしい病気の伝染を阻止するための潜在的な介入の有効性をテストしている場合、恐ろしい病気に感染していない場合にのみ仕事に行ける場所で研究を実施し、検査で陽性反応が出ても報告しないという内在的なインセンティブ(給料全額が欲しい)を利用することができます。
  • 社会的な圧力 – 2 つ目のタイプのインセンティブは社会的圧力です。これは、同僚、政治勢力、社会集団、職業上の仲間、機関、有名人、または社会におけるその他の影響力のある源からもたらされます。重要なのは、これらのいずれかまたはすべてを自分の利益のために利用できることです。 
    たとえば、恐ろしい病気の蔓延を阻止する「不思議な布の盾」の効果をテストする研究を行っているとします。そこで、第三世界のいくつかの村に「不思議な布の盾」を与え、それを受け取らない村のコントロール グループを作成します。これらのデバイスがいかに素晴らしいかを、それを受けた村人の前で披露することができます。また、村の長老に「不思議な布の盾は天からの贈り物である」と宣言させ、それを着用することが道徳的美徳となるようにし、さらに重要なことに、それを着用しても恐ろしい病気に感染することは宗教的失敗の印となるようにすることもできます。これにより、恐ろしい病気の症例を報告する可能性がはるかに低くなり、特に「不思議な布の盾」を受け取らなかった村と比べると低くなります。そのため、「不思議な布の盾」が恐ろしい病気の伝染を減らすのに効果があるように見えます。
  • 厳しい罰則 – 被験者が自分の思い通りに行動しなかったら、あらゆる種類の恐ろしい結果を招くと脅すことができます。これは、法の支配がほとんどなく、腐敗が蔓延している第三世界の国々では特に簡単に実行できます。本気であることを示すために、事前に誰かの例を挙げておくと役立つかもしれません。たとえば、誰かをランダムに選んでスーダンの刑務所に送り、生きて戻ってくる可能性は低いようにすることができます。

プロトコル妨害行為その4:研究を実施するために無能な人を雇う

研究、特に何らかの実験を行う研究(既存のデータセットを分析するだけではない)では、通常、実施するためには大規模なスタッフが必要です。無能なスタッフを雇うことは、研究から出てくる不都合なデータを「修正」する余裕を自分に与えるための優れた方法です。「このデータはスタッフが間違えたので誤りです」。ですから、もちろん「誤り」を「修正」する必要があります。

さらに重要なのは、無能なスタッフは正当な研究がどのように行われるべきかについての知識や経験がないため、研究が不正に操作されていることに気付く可能性が低いということです。

プロトコル妨害#5: 問題のある研究対象やイベントを研究から除外する

これは明らかに「当然」です。グロリアス ワクチンの第 3 相試験で、グロリアス ワクチンを注射した直後に数人の被験者が重傷を負った場合、彼らが「安全で効果的」という物語を台無しにすることは許されません。しかし、ありがたいことに、解決策は簡単です。彼らを研究から除外するのです。

これは外部の観察者から見ても疑わしいとは思えません。すべての研究には、研究プロトコルに違反した被験者や「個人的な理由」で離脱を希望する被験者を追い出すことができる規則がプロトコルに書かれています。(政治家が「家族と過ごす時間を増やすため」に辞職すると言ったときのことを考えてみてください。同じ考えです。)しかし、ほとんどの学者はこれに弱く、毎回騙されます。

そもそもプロトコルの設計が本当に賢いなら、被験者が研究以外の医師に医療を求めることを禁止する条件を追加するでしょう。ですから、被験者が安全で効果的な心筋炎や、軽いベル麻痺で多少麻痺するような厄介な副作用に見舞われた場合、彼らは真っ先に最寄りの救急外来に行くことになります…これは明らかに研究プロトコルに違反しています!! さようなら、問題。

現実世界の巨匠を見たいなら、ファイザー社のワクチンの第3相小児臨床試験の責任者を見れば十分でしょう。被験者の一人、マディ・デ・ガレイがワクチン接種後24時間で複数のかなり厄介な神経損傷(栄養チューブと車椅子の永続的な使用や生活習慣の「調整」を必要とする類のもの)を負ったとき、研究者らは彼女を研究から簡単に外しました。そして彼女の損傷を「未解決の腹痛」と書きました。研究者らはまた、1回目の接種後に安全かつ効果的な軽度の心膜炎を患った弁護士のオーガスト・リウもメインの臨床試験から外しました。

アストラゼネカも同様です。ブリアンヌ・ドレッセンは1回目の接種後に解雇されましたが、彼女は個人的な理由で辞退したと報告されました。お分かりですか? 簡単です。

プロトコル妨害#6: 偽のデータを記録

他のすべてが失敗した場合、研究のために完全に間違っており、根拠もなく捏造されたデータを記録するだけで済みます。ファイザーの研究請負業者である Ventavia は、この点についてその方法を示しています。次のスクリーンショットは、進行中の不正行為を暴露することで体制を弱体化させようと決意した Ventavia のサイト マネージャーの 1 人である Brooke Jackson が実際に送信した電子メールです。

異例の迅速で効果的な対応で、ジャクソン夫人は FDA にこのメールを送信してから 6 時間も経たないうちに解雇されました。XNUMX 時間です!! 物事はこうやって進むべきなのです。

さらに、彼女が連邦裁判所に訴訟を起こしてファイザー社のワクチン治験全体を中止させようとしたとき、政権はさまざまな巧妙な法的戦術を使って、治験をほぼ2年間も引き延ばすことに成功した。(しかし、採用を担当した人が大失敗したことは特筆すべきだ。応募者が強い道徳的信念を持っていないことを確認するために、徹底的な身元調査を行わなければならない。)

残念ながら、FDA は外国の医学雑誌を管理していません。そのうちの 1 誌は、(衝撃的なことに)ファイザーの治験詐欺を記録した記事を掲載することを決定しました。これは大きな失敗です。これが、全世界を対象とする単一の統治機関を設立することが不可欠である理由です。

出典: https://www.bmj.com/content/375/bmj.n2635

IV-3. 研究リギングオプション3: 研究分析

調査自体が終わったら、次は調査の数字を精査する番です。プロトコル設計や妨害行為を何とかすり抜けた問題のあるデータはここでクリーンアップされます。これは、傷だらけの中古車に新しい塗装を施して、下側の損傷をすべて隠すようなものだと考えてください。実質的に何かを変えるわけではなく、(大部分は)物事を偽装するだけです。何かを隠していないか確認するために、新しい塗装に傷をつけたいと思う人は誰もいません。

データを「分析」する方法は実にたくさんあります。重要なのは、どの方法を選び、どのように分析するかを賢く考えることです。

分析戦術その1: データを調整しない

データ調整は科学ではごく標準的なことです。生データにはさまざまな交絡変数が存在するため、直接推論したり推定したりすることはほとんど不可能です。

以下はデータ調整の非常に簡単な例です。

以下は、ダース・サンティスタン(悪い州)と共産主義のジェンダー・スペクトル・パラダイス・オブ・コミーフォルニア(良い州)の州の人口です。

これらの州における恐ろしい病気による死亡率は次のとおりです。全体的に、悪い州では良い州よりも死亡者数が多くなっています。人口は同じなので、ダース・サンティスタンの非常に悪い州では死亡率が高くなることを意味します。

しかし...(そう、ここには大きな「しかし」があるのです)

高齢者人口と非高齢者人口の死亡率を別々に見てみると、驚くべきことに、良い州では両方で死亡率が高くなっています (?!?!?!?!?):

ここで重要な観察事項が 2 つあります。

  1. デス・サンティスタンの不忠国家が全体的に高い割合を占めている理由 各年齢層での死亡率が低いにもかかわらず 実はとても単純です。高齢者は非高齢者よりもはるかに頻繁に死亡しますが、悪い州は良い州の2.5倍の高齢者を抱えるという不幸な状況にあります。つまり、悪い州であるデス・サンティスタンでは高齢者の数が非常に多いため、全体として死亡者数が多くなるということです。

悪い州が良い州と同じ数の高齢者死亡者数になるには、良い州の高齢者死亡率の文字通り 40% にならなければなりません。なぜなら、良い州の人口に占める高齢者の数は悪い州の 40% に過ぎないからです。これが (私たちが正直になりたいとき、真実が政権を助けるときなど) 科学がデータを調整する理由です - このようなことを避けるためです。(この特定の統計的現象には、実際に正式な名前があります:「シンプソンのパラドックス。 ")

したがって、政権の主張に悪影響を与える場合には、データを調整しないでください。

分析戦術その2: データを欺瞞的または不適切に調整する

逆に、生のデータや適切に調整されたデータが、あなたの物語にとって良くないこともあります。そのような場合、異端の結果を誰にも見られず、誰にも理解されないよううまく隠せるまで、創造的な方法で調整を続けなければなりません。

たとえば、上記の架空のジェンダー スペクトル パラダイスであるコミュニエフォルニアとデス サンティスタンを比較する場合、問題を「修正」するために「調整」を加えることができます。必要なのは、ジェンダー スペクトル パラダイスであるコミュニエフォルニアの良い状態よりも悪い結果を示す特性を見つけることだけです。デス サンティスタンは政権の救命ロックダウンに従わないことを決定したため、デス サンティスタンの高齢者は、新鮮な空気を求めてブロックの周りを歩くだけでも、他の州よりも家を出る傾向がありました。つまり、家を出なかった高齢者は、おそらく病気で家から出られないことが多かったということです。そのような病気の高齢者は、恐ろしい病気で亡くなる可能性も高くなります。

これがどのように展開するかは次のようになります:

図表 1 – 各州の高齢者人口 (左の列 = 少なくとも週に XNUMX 回は外出する高齢者、中央 = 外出しない高齢者、右 = 各州の高齢者の総数)

図 2 – 図 1 の XNUMX つのカテゴリごとの死亡者数:

これにより、問題のあるデータが完全に修正されます (実際には修正しすぎている可能性があります)。高齢者の死亡率がどのように変化しているかを確認してください。

今やるべきことは、屋内高齢者死亡率を「人口調整高齢者死亡率」と呼ぶことだけです。

また、屋内での高齢者の死亡事故についても時々言及することができます。「高齢者は動けないため最も危険にさらされている 「悪い州では良い州に比べて死亡する可能性がほぼ 3 倍高かった」と人々は言う。高齢者といえば屋内に閉じこもっている人たちだと自然に思い浮かべるため、「屋内に閉じこもっている高齢者」が実際には私たちの仮定上のデス サンティスタンの高齢者人口のごく一部であることを理解できない可能性が高い。

分析戦略3: 最適なエンドポイントを選択する

エンドポイントは重要です。公式には、研究の主要エンドポイントは、研究が成功とみなされるか失敗とみなされるかを決定する中心的な発見です。エンドポイントは基本的に、研究対象が何であれ、成功/失敗または影響を評価するために使用するものまたは測定基準です。たとえば、新しい薬をテストして、恐ろしい病気による死亡を阻止できるかどうかを調べる場合、エンドポイントは恐ろしい病気による死亡数になります。治療群の恐ろしい病気による死亡数が対照群より少なければ、治療は有効ですが、そうでない場合は、研究が十分に操作されていなかったことを意味します。(少し単純化しすぎていますが、基本的な考え方は理解できます。)

したがって、エンドポイントを選択するときは慎重に選択する必要があります。

したがって、通常は、次の特性をできるだけ多く備えたエンドポイントを選択する必要があります。

  • 客観的な観察ではなく主観的な判断に依存する
  • 自然にあなたの好みの結果に偏ります
  • 結果を操作するのは簡単
  • 結果について嘘をつくのは簡単
  • 結果を偽造または操作したかどうかが人々に分かりにくい
  • 理解しにくい – 特に素人には

たとえば、恐ろしい病気に実際に効く代替治療法を妨害する目的で試験を実施しているとします (政権がパンデミック危機をもう少し長く継続させたいと考えている場合、これは非常にまずいことになります)。その治療法が効かないことを示す必要があります。エンドポイントとして「死亡」を選択した場合、その薬が治療グループの多数の人々を救ったときに大きな問題に巻き込まれる可能性があります。

死亡の代わりに、「退院までの時間」などを選ぶこともできます。このエンドポイントは、6 つの条件すべてを(ある程度)満たします。

  • 患者の退院は医師(研究の給与支払い対象者)の主観的な決定であるため、客観的な退院基準を満たす患者を退院させる必要はありません。
  • 退院はあなたの望む結果に偏ります。コントロール群の死亡率が高いため、 重症例 退院しないので、対照群の残りの人々の退院までの平均時間が長くなることはありません。治療群と比較すると、重症患者は死亡する代わりに回復に数日余分にかかるため、治療群の退院までの平均時間が長くなります。
  • 退院は非常に簡単に操作できます。研究に関与する病院スタッフを動員して、治療中の患者の退院を不必要に少し遅らせることができます (誰が治療を受けたのか、そのため誰が病院から退院するまでに余分に待つのかを関係スタッフが把握していることを確認する必要があります)。
  • 退院までの時間も偽造するのはかなり簡単です。入院日と退院日(および必要な場合は防犯カメラの映像)の書類を編集するだけです。死亡時間は一般的に非常に正確に記録されているため、死を偽造するのははるかに困難です。 そして現れる 死亡証明書に.
  • 「退院までの時間」は、素人にとって最も直感的な指標ではありません。

明らかに、これらの条件のほとんどについては、もっと良い結果を出すことができますが、これは基本的な考え方を伝えています。

分析戦術#4:代替エンドポイントメトリックを埋め込む

これは事実上自明です。つまり、「退院までの時間」をエンドポイントとして使いながら、治療群の死亡率が 50% 減少したと報告すると、多くの人が眉をひそめることになるでしょう。

したがって、なぜそのような不合理なエンドポイントを選択したのか、また、治療によって死亡率が大幅に低下したのになぜ治療が効かないと主張するのかといった厳しい質問に直面する代わりに、理想的には、研究のどこにも死亡を報告しない方がよいでしょう。

死亡率の統計を報告せざるを得ないのであれば、少なくとも、非常に理解しにくい形式で、付録のランダムな表の真ん中に埋め込むべきです。あるいは、地下室にいる迷惑なランダムなオタクが簡単に識別できる 1 か所にすべてまとめるのではなく、複数のデータ テーブルに散りばめるのがさらに良いでしょう。

分析戦略#5:望ましい結果を得るために最適なタイプの分析を採用する

データ分析の方法は、ジェンダー アイデンティティや代名詞の組み合わせと同じくらいたくさんあります。残念ながら、さまざまな方法の詳細な説明を、このような初心者向けガイドに適した形式にまとめることはできません。次の名前をいくつか見てみましょう。

  • バランスのとれた設計による分散分析
  • ベータ分布フィッティング
  • 2 つ以上のグループに対する Box-Cox 変換 (T 検定と一元配置分散分析)
  • クラスター化ヒートマップ(ダブルデンドログラム)
  • 分布(ワイブル)フィッティング
  • ファジークラスタリング
  • ガンマ分布フィッティング
  • 一般線形モデル (GLM)
  • グラブスの外れ値検定
  • 階層的クラスタリング/デンドログラム
  • K-Meansクラスタリング
  • メドイドパーティショニング
  • 多変量分散分析 (MANOVA)
  • 非検出データグループの比較
  • 一元配置共分散分析 (ANCOVA)
  • 回帰クラスタリング

要点は、統計分析の方法が異なれば結果も異なるということです。結果が異ならなければ、これほど多くの方法があるはずがありません。すべては見方の問題です。ですから、次の 2 つの理由から、この分野に精通した (そして体制に忠実な) 有能な統計の達人を自分で雇う必要があります。

  1. あなたは彼らの専門知識の恩恵を受けることができます(これは必要ですが、あなたの専門知識はプロパガンダであり、手の込んだ統計分析ではないことを忘れないでください。自分の限界を認識する少しの実際的な謙虚さは、成功するプロパガンダ活動家になる上で非常に重要です。自信過剰は、政権に忠実な多くの手先を破滅に導いてきました(そして、しばしば、期待はずれの強制収容所での長期休暇を招きました)。
  2. 体制異端者は、統計分析者の信頼できる専門知識の欠如を指摘して、体制研究の信頼性を汚し、弾劾することはできない。ニール・ファーガソンのケースは教訓的な話だ。彼は当初、新型コロナによる終末的な大惨事を予測する素晴らしいモデルで世界中の政府を説得することに成功したが、彼が専門知識をまったく持っていないことと、完全に妄想的なパンデミック予測を長年続けてきたことから、野党は彼のモデルと、その後各国政府が推し進めてきたすべてのモデルを捨て去る確固たる根拠を得た。彼らはまた、この大失敗を機に、大きな効果を上げる布教活動も行うことができた。

分析戦術#6:分析、調整、または非表示にできない問題のあるデータを削除する

これは、制度が義務付けた結果と矛盾する被験者を研究から排除するのと同じ概念です。ここでは、研究対象者自体ではなく、すでに生成されたデータを削除します。ただし、目的は同じです。つまり、研究結果に示したい内容に合わないデータが、そもそも研究の公式記録に入らないようにすることです。

IV-4. 研究不正操作の選択肢その4: 結果を操作するためにメディアを利用する

結果がどうであろうと、あなたに同情的なメディアがあなたのために戦ってくれるように、すぐに使える論点を用意しておくべきです。それがどれほど虚偽で誤解を招くものかは関係ありません。プロパガンダの目的は、ガスライティングと誤解を招くことです。メディアは、単にあなたの情報をエコスフィアに氾濫させるだけで、少なくとも、あなたが社会全体に急速に広めている嘘や欺瞞をほとんどの人が解き明かすことを非常に困難にする強力な力を持っています。

特に、あなたの発言に疑問を投げかけたり、さらに悪いことに、あなたの研究の欠陥を指摘したりするような、異端的な傾向を持つ科学者や学者を、最大限の偏見を持って激しく攻撃する準備をしておくべきです。

セクション V – データセットの改ざん

研究以外の科学の主な情報源は、科学的発表を行うために使用されるデータセットやその他の情報源です。データ、特に公式の国家データは、正式な研究の承認がなくても使用できます。そのため、利用可能なデータ、特に学者や一般の人々が社会で一般的に引用する従来の指標の基礎となるデータセットが、自由に改ざん、変更、修正できるようにしっかりと管理されていることを確認する必要があります。

利用可能なデータセットの制御と有用性を最大限に高めるために採用すべき戦術の種類は次のとおりです。

V-1. 統計的「釣り」

統計的な釣りは、抽象的に説明するよりも、例を挙げる方が簡単です。

大手製薬会社が、子供たちを賢くし、学業成績を向上させる(と彼らは主張する)新薬を開発したとしよう。残念ながら、FDA の承認は得ていたものの、効かないことは分かっており、人々は何か怪しいことが起きているのではないかと疑い始めている(そして、彼らには数十億ドルものお金がかかっている)。そこで彼らはあなたのところに来て、新薬が効くことを「証明」するために、7 桁の高額な報酬を提示する。あなたは、何の良心も持たない(もちろん政権への忠誠心は別として)大胆な雇われ科学者として、彼らの申し出を受け入れる。どうやって彼らの薬が効くことを「証明」するのだろうか?簡単だ。あなたは、国中のすべての学区から、学業成績と、その新薬を服用した子供たちの割合を示すデータを入手する。ここで「釣り」の部分が出てきます。すべての地区を調べて、学業成績が平均以上で、その地区では平均よりも多くの子供たちが新薬を服用している地区を XNUMX つまたは XNUMX つ見つけなければなりません (魚が掛かるまで釣りを続けるようなものです)。次に、「地区「X」では、新薬を服用した子供たちの割合が高いほど学業成績が高くなるという相関関係が見つかりました」という「調査」を発表します。これはでたらめです。なぜなら、他のすべての地区では薬が学業成績にまったく影響を及ぼさなかったことが示されているからです。しかし、あなたは偶然の相関関係がある XNUMX つの地区を強調することで、その問題を巧みに回避しています。(サンプル サイズが十分に大きければ、偶然に多くの子供たちが薬を服用し、学業成績が上がった地区をランダムに XNUMX つ見つけることはほぼ間違いありません。)

主な教訓は、時には少しの粘り強さだけが必要なことだ。例えば、多くの国の大きなデータセットがある場合は、探している相関関係が見つかるまで、一度に1つずつ調べていくだけだ。あるいは、この戦術のより高度なバージョンである「P-ハッキング。 '

この戦術の好例は、次のCDCの「調査」です。彼らは、ワクチン接種前にすでにコロナに感染していた人々の再感染リスクをコロナワクチンが低減したことを示すデータを巧みに操作できる州を探して、全50州を調査しました。そしてなんと、彼らは(50州とワシントンDCのようないくつかの州外の管轄区域のうち)データに自分たちの望むことを言わせることができる州をXNUMXつ見つけました。

出典: https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/70/wr/mm7032e1.htm?s_cid=mm7032e1_w

ほら、もしCDCが複数の州を使って、コロナワクチンが再感染のリスクを減らしたことを証明できたなら、彼らはそうしていたはずだ(当然だ)。しかし、彼らは、これを証明するデータを酷使できる州を見つけるまで、何度も試行錯誤した。

ところで、プロパガンダを行う者にとって、ここでもう一つ重要な教訓があります。それは、粘り強さの価値です。政権の主張を補強するために簡単に改ざんしたり操作したりできるデータセットが見つからなくても、あきらめないでください。時には創造性を発揮し、大当たりするまで努力を続ける必要があります。

V-2. 問題のあるデータを調整する

はい、これについては、リギング研究のセクションで前に触れました。

生のデータがあなたの望む物語に合わない場合は、研究の内部データの場合と同じように、適合するまで「調整」するだけです。データ調整は科学の日常的な部分であり、実際にその仕組みを理解している人はほとんどいないため、この慣行を利用して悪用することができます。

ある人は、このテーマについて科学的な記事を発表しました (オタクなら興味深い読み物になるでしょう):

出典: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29254468/

この概念の素晴らしい応用は、かつては地球寒冷化の科学的権威のコンセンサスであった地球温暖化の科学的権威のコンセンサスに関連しています。1974年に世界が人類の生存を脅かす不可逆的な氷河期に向かっていることを示した同じデータが、今では実際には*温暖化* 傾向 全く同じデータから それは人類の生存を脅かすものなのか?

出典: https://content.time.com/time/subscriber/article/0,33009,944914,00.html

彼らは単にデータを「調整」して、前の数十年は寒く、後の数十年は暖かくしただけで、問題は解決しました。これは悪魔のように狡猾で、非常に効果的です。下のグラフ(有名な反体制派の異端者による)で、年間平均気温を追跡する 2 つの線を見てください。青い線 = 生データ、オレンジ色の線 = 政権の科学者が「調整」した後のデータです。

出典: https://realclimatescience.com/2018/03/noaa-data-tampering-approaching-2-5-degrees/

青い線を見ると、過去 100 年間で全体的な温暖化は見られません。これは、壊滅的な地球温暖化という公式の説明にとっては非常に悪いことです。しかし、オレンジ色の線は、過去 100 年間の明らかな温暖化傾向を示しています。これはまさに公式の説明です。

もちろん、将来何らかの理由で地球寒冷化に戻ることが現実的になった場合、NOAA の体制科学者は、過去 100 年間が着実な寒冷化傾向にあるように見せるために、単にデータを「再調整」するだけです。

要点は、すべては調整次第だということです。

(注意: 目立たない政権科学異端者を数人ランダムに放置しておくのは有益だ。なぜなら、彼らは政権内部での使用に非常に役立つデータや分析を生み出すからだ。ただし、彼らが目立つようになってしまわないように注意しなければならない。目立つようになったら、すぐにグアンタナモ湾に連行する。

V-3. 公式データの公式分析から、希望する結果に合わないものはすべて除外する

分析に含める内容を慎重に精査することは、文字通り 101 の基本です。情報や実際の結果が、希望する結果を台無しにする可能性がある場合は、公式データの公式分析から除外してください。したがって、政府のデータベースに、グロリアス ワクチンの後に多くの病状の発症率が大幅に上昇したことを示すものがあったとしても、無視してください。

CDC と FDA が共同で管理する VAERS (ワクチン有害事象報告システム) データベースを見てみましょう。

CDCは、「ワクチンが病気の原因かどうか確信が持てない場合でも」ワクチン接種後に発症した病状をVAERSに報告することを奨励している(ふりをしている)。

2020年XNUMX月中旬にコロナワクチンが導入されて以降、VAERSの死亡者数は以下のようになっています(グラフは毎年報告されたすべてのワクチンの死亡者数の合計を示しています)。

このグラフは、COVIDワクチンによる負傷/死亡に関するVAERS報告の統計を示しています。

しかし、貴重なコロナワクチンに関する声明や分析の中で、CDC の VAERS について最後に聞いたのはいつですか?

まさにそうです!! CDC (および他のすべての人) は、VAERS を単に無視します (VAERS を否定するために「ファクトチェック」記事を時々発行する場合を除く)。

また、そのようなデータを利用して政権の分析や宣言の信頼性を損なおうとする者は、容赦なく追及して忘れ去るようにします。生のデータがいったん存在すると、必然的に大勢の人がそのデータにアクセスできるようになるため、これはしばしば問題となります。

V-4. 以前に確立された関係と相違点に便乗する

研究を不当に操作する簡単な方法は、特定の違いや相関関係がすでにあることがわかっている 2 つのエンティティを比較することです。その後、この違いや相関関係を「発見した」ふりをしながら、それを新しい要因に帰することができます。

したがって、たとえば、貧しい州は裕福な州に比べて健康状態が悪い傾向にあるため、貧しい州がたまたま政権の指導に従わない場合、貧しい州の健康状態の悪さを指摘し、栄光のワクチンを接種していないことを非難することができます。メディアは特にこのメッセージを増幅することに非常に長けています。なぜなら、メディアは悪い結果を「悪い」政党への政治的所属のせいにするのが大好きだからです。

V-5. 科学研究に使用される重要なデータセットの管理

データを制するものは科学を制する最も有名で広く使われているデータセットをしっかりと管理するように注意すれば、ストレスや頭痛の種を大幅に減らすことができます。たとえば、軍は内部データセットを管理しており、自由に操作できます。DMEDのように、彼らはこのデータセットを改ざんし、全体を役に立たなくしました。以下の2つのグラフを見てください。 *同じ* 2015年から2018年までの「外来医師の診察率」に関するDMEDデータ – 左のグラフは2019年に公開されたバージョン、右のグラフは2021年のバージョンを示しています – どういうわけか、それらは同じではありません(赤で囲まれた部分)。

2016年から2018年の数字の変化に注目してください(トレンドラインの形状からわかります)。2016年に発生した医師の診察回数は、XNUMX年からXNUMX年にかけてどのように増加しましたか? 2019 と 2021 ????

政権は単にデータを書き換えただけだからだ。データセットを完全に制御できると、それができるのだ。

言うまでもなく、いかなる状況でも、異教徒の科学者に、あなたの管理下にある科学の聖典やデータへのアクセスを許可してはいけません。覚えておいてください。不正な異端の研究者が科学を無効にしたり矛盾したりする分析を行わないよう、常に警戒する必要があります。CDC はここで模範を示しています。

出典: https://www.cdc.gov/nchs/nvss/nvss-restricted-data.htm

迷惑でやっかいな独立系科学者にデータへのアクセスを与えなければ、彼らがデータの中から政権の見解を大きく覆すような事実を発見するのではないかと心配する必要はありません。

第6章 証拠基準の管理

刑事裁判の裁判長である裁判官を想像してみてください。裁判官は法廷でどの証拠が認められるかを決定し、有罪または無罪の証拠が陪審員に決して届かないようにすることができます。ここでも同じ考え方です。証拠の基準をコントロールすることで、特定の主張や証拠に直接異議を唱えることなく、世の中にある多くの挑戦的な科学を間接的に排除することができます。

VI-1. 最高品質の証拠を、政権が承認した関係者以外が提出できないようにする

これは簡単なルールです: 独立した科学者や研究者が「高品質」とみなされる種類の研究を実施することを可能な限り困難にします。

反対意見を持つ反体制派が非承認または異端の科学を実施するには費用がかかりすぎるようにすることもできます。プロパガンダの歴史における最大の成功の 1 つは、ランダム コントロール トライアルが証拠の「ゴールド スタンダード」として台頭したことです。ランダム コントロール トライアルの実施には通常数百万ドルの費用がかかり、巨大な製薬企業 (政権に忠実な主体) 以外の誰もそのような科学事業を運営できないようにしています。

また、ある団体が何らかの方法でそのような研究を行うのに十分な資金を確保できた場合には、法律を制定したり、政府機関を利用して、承認されていない高品質の研究の実施を禁止することもできます。

VI-2. 承認されていない科学者が実施できる研究の種類を「低品質」として指定する

逆に、まだ実施できる非準拠の科学や研究は、低品質の証拠として指定されるようにしてください。これは通常、承認されていない研究をすべて全面的に禁止するよりも良い選択肢です。承認されていない研究をすべて禁止すると、当然、国民は政権に疑念を抱き、あらゆる種類の無意味な陰謀説を受け入れやすくなります。むしろ、国民に研究を行わせ、それが証拠に基づく科学の適切なルールに準拠していないため無意味であると説明してください。

VI-3. 一般人が独自に適用できる明確な証拠基準を明示しない

証拠の二重基準を採用する余裕が必要な状況に、必然的に直面することになります。明確でわかりやすい基準を表明すると、人々はあなたが主張する基準にあなたを従わせることができるため、科学を改ざんするあなた自身の能力を弱めてしまいます。また、先に指摘したように、実際の基準は、客観的な基準ではなく、政権が高品質の証拠であると宣言するものだけであると人々に教え込む必要があります。

VI-4. 傲慢で不誠実な科学者を迫害する

時には、質の低い証拠であるという理由で研究の信頼性を疑うことができない状況が発生することがあります。そのような場合は、代わりに異端の科学を広めた責任のある違反科学者を迫害し、問題のある研究の普及とそれ以上の実施を停止する必要があります。これは、ソーシャルメディアから彼らを締め出すという無害なこともあれば、彼らを強制収容所に送り込み、二度と会うことも連絡を取ることもできないようにするという包括的なこともあります。あなたや政権が最終的に彼らを公の場から排除することを決定したとしても、彼らの評判と専門知識を容赦なく攻撃することも忘れてはなりません(扇動的な裏切り者が排除された後でも)。これは、大衆の心をつかんで政権を脅かすカリスマ的な科学者に対して展開する良い戦術でもあります。たとえ彼らが忠実そうに見えても、彼らが絶対に反対側に寝返らないことを絶対的に知っている場合を除いて、これは真実です(例えば、脅迫情報を持っている場合や、彼らが政権の物語の核心であり、聖人ファウチ博士のように熱狂的な献身をしている場合など)。したがって、忠実な政権科学者全員を追跡するために、強力なスパイ装置を維持する必要があります。

第7章 科学の教会的権威

まず理解しなければならないのは、科学の領域における権威の概念は本質的に教会的なものだということです。今日の社会における科学的な議論の大部分は権威からの議論で構成されています。したがって、これに抵抗するのではなく、それを受け入れて活用してください。なぜなら、それは科学自体を制御するための戦いにおいて最も強力な武器だからです。あなた方は科学教会です。政権はそのバチカンです。力を発揮して、あなたの意志を押し付けてください!!

体制に忠実な者だけが社会の科学的権威の地位に上がるよう自然に選択する慣習を制定する必要があります。これは主に次の方法で達成されます。

VII-1. 専門家は資格認定を受けなければならない

資格は、潜在的な悪党のほとんどを排除する最初のふるいです。資格を要求することによって、もちろん、資格は政権自体、または政権によって認定され、政権に忠誠を誓う機関の仲介を通じてのみ取得できます。資格のない専門家は特に危険で無知であるという確信を強化しなければなりません。なぜなら、国民は政権の立場や声明に対する第二の意見を求めるという衝動に常に悩まされているからです。

VII-2. 専門家は、優良な機関または組織に所属していなければならない

もう一つの明白なルール。これは、資格認定プロセスを通過した潜在的な満州人科学者をさらに排除する良い方法です。

VII-3. 専門家は「主流」として考慮されなければならない

この社会慣習を厳格に施行してください。専門家が体制を破り、反抗しようと決めた場合、この慣習は強力なセーフティネットとなります。このような人物の資格を簡単に剥奪することはできませんし、優良な組織との提携関係をすべて解消することが困難または非現実的な場合もあります。したがって、そのどちらにも依存しない資格剥奪が必要です。彼を主流から外れた存在と宣言することは、そのような専門家の権威を剥奪するかなり強力な方法です。

VII-4. 科学的コンセンサスの実施

科学の権威を握る者をコントロールするもう 1 つの強力な方法は、でっち上げた「コンセンサス」への順守を強制し、そのコンセンサスから逸脱する者を、最も逸脱した、容赦のない、矯正不可能な異端者として烙印を押すことです。これは、資格のある科学者を道を踏み外すのに非常に役立つ外部ツールです。「コンセンサス」は一般人の耳と心に強く響き、政権が以前は高く評価されていた科学者を突然解任することに決めた場合、疑問を呈さないための簡単な正当化を提供します。

後書き

プロパガンダの技術は、複数の分野を網羅する幅広いテーマです。一夜にして習得できるとは思わないでください。間違いを犯すことを覚悟してください。そうすることで、何が効果的かがわかります (したがって、間違いの責任を負わせられる人を常に確保しておくことも重要です)。

幸運なことに、国民の大多数は知識階級です。この原則はオバマケアの主任設計者であるジョナサン・グルーバー教授によって見事に実証されました。

しかし、グルーバー教授は録音されたスピーチで、あまりにも多くのことを、そしてあまりにも明確に説明する傾向がありました。もちろん、政権の政治がどのように機能するかを理解する鍵となる物議を醸す問題を、政権の若い学生に明確な言葉で説明するのは何も悪いことではありません。なぜなら、彼らが生産的な政権労働者になるためには、これらのことをしっかりと理解する必要があるからです。しかし、これらのスピーチが、あなたがだまそうとしている一般大衆がアクセスできるビデオに録音されると、問題になります。

当時、非常に不人気だった法律を書いた男が、それがいかに「アメリカ有権者の経済に対する無理解を巧妙に利用した」ものであり、いかに「アメリカ有権者の愚かさ」が増税を増税ではないと偽ることができたかという決定的な要因であったか(前述のように、どちらも100%真実である)を自慢しているビデオが数多く撮影された後では、政治家たちはその法律を撤回し、騒ぎが収まった数年後にもう一度試みざるを得なくなるだろうと思われるだろう。

ただし、結局のところ、平均的な有権者の完全な愚かさだけでなく、短期記憶の欠如、自己保存の感覚の欠如、そして何よりも政治的イデオロギーへの献身も期待できます。オバマケアは取り消されたか、延期されたか?いいえ。だから、たとえ大失敗しても、おそらく大丈夫でしょう。(特に、政権に忠実に従う従順な主流メディアを育ててきた場合は。)

また、プロパガンダは本来、自己修正的な営みであるということにも安心できる。間違いを犯したら、その間違いを隠蔽したり、あるいは軽減したりするために、さらにプロパガンダやガスライティングを繰り広げるだけだ。政権当局者がグルーバー教授を称賛していた状態から、彼はまったく取るに足りない存在だと主張する状態に変わった様子を、まばたき一つせず、彼らの相容れない立場の露骨な偽善を恥ずかしがる様子も微塵も見せずに見てみよう。

(ただし、間違いを軽々しく犯しすぎないように注意する必要があります。そうしないと、ソ連の強制収容所やモロッコの CIA の秘密作戦施設に転勤させられる可能性があります。)

一緒に、私たちは、新たにリセットされた人類の一員となる運命にある人々にとって、世界をより良い場所にすることができます。



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著者

  • 褐色砂岩研究所

    アーロン・ハーツバーグはパンデミック対応のあらゆる側面を扱うライターです。 彼の著作の詳細は、彼の Substack: Resisting the Intellectual Illiteratti で見つけることができます。

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