
Внимательно посмотрите на приведенный выше слайд международного опроса, проведенного через несколько месяцев после начала пандемии COVID: Вот как выглядит эффективная пропаганда. И истинный эффект был еще больше, потому что цифры «реального мира», используемые для расчета того, насколько сильно люди преувеличивали риски Covid, были, конечно же, получены от... ведущих мировых пропагандистских организаций (маскирующихся под агентства общественного здравоохранения). Которые сами уже сильно преувеличивали риски Covid.
Искусство эффективной пропаганды — это всеобъемлющая дисциплина, требующая тщательного и всестороннего изучения. и обзор — время от времени. Для новичка это может быть очень сложным в освоении. Даже опытный пропагандист может порой попасть в ловушку, думая, что создание и распространение пропаганды — это простое занятие, — что является хорошим способом выиграть постоянный оплачиваемый отпуск в Сибири. Обычно не так уж и просто одурманивать все общество каждый день, 365 дней в году, бесконечно.
Нижеследующее краткое руководство предоставит начинающему пропагандисту, приспешнику ВЭФ, коммунистическому аппаратчику, марксисту-пробужденцу и опытному государственному бюрократу инструменты и знания, необходимые для развития их многообещающего таланта в полноценное мастерство в искусстве пропаганды.
Эта книга немного длинная!! Так что не думайте, что вы должны прочитать ее от начала до конца за один присест, так как это верный путь к выгоранию и не усвоению важной информации, содержащейся в ней.
Данное руководство разделено на следующие разделы:
Раздел I. Определения – Как переосмыслить слова, термины и показатели, чтобы они соответствовали нарративу режима
Раздел II. Курирование данных – Как взломать процессы записи, составления отчетов и публикации данных
Раздел III. Проверка данных, которые считаются частью официальной науки – Как проверять данные и уничтожать несоответствующие режиму данные, чтобы они никогда не появлялись ни в одной официальной науке или наборах данных режима
Раздел IV. Как сфальсифицировать исследование – Именно так это и звучит
Раздел V. Фальсификация наборов данных – Иногда вам придется пойти и провести небольшую «хирургию» данных, чтобы изменить содержимое баз данных, которые противоречат тезисам режима, и которые вы не можете просто искоренить.
Раздел VI. Контроль стандартов доказательств – Как создать иерархию доказательств, которая поместит дружественную режиму науку наверху, а недружественную режиму науку внизу (в Марианской впадине)
Раздел VII. Церковные авторитеты науки – Как гарантировать, что научные авторитеты будут надежно повторять факты и нарративы режима
Послесловие – Все это аккуратно завязывается, как галстук-бабочка Питера Хотеза (он особенно раздражающий знаменитый ученый режима)
Раздел I – Определения
«Кто контролирует язык, тот контролирует массы».
— Сол Алински, Правила для радикалов
То, как мы определяем концепции или категории, определяет, какую часть реального мира они передают или представляют, а какую — нет.
Пластичные определения и произвольный и капризный стандарт для назначения определений являются абсолютной необходимостью для любого эффективного пропагандиста. Несмотря на все усилия, даже опытные, опытные пропагандисты неизбежно столкнутся с ситуациями, когда существующие кураторские данные или жизненный опыт людей будут проблематичными для официального нарратива режима.
Эффективная пропаганда, таким образом, требует способности к гибкому и высокоадаптивному контролю содержания данных, особенно уже существующих общепринятых показателей, о которых общественность привыкла слышать и которые, как известно, трудно просто заставить исчезнуть (в отличие от легкости, с которой вы можете удалить ученого-диссидента с YouTube или Facebook). Например, вы не сможете избежать разговоров о «смертях» в контексте романа «Пандемия ужасной болезни» — основным способом, которым люди будут относиться к оценке тяжести заболевания, всегда будет в первую очередь «Сколько людей умерло от этой болезни?» Но вы можете изменить то, что относится к «смерти» в контексте романа «Ужасная болезнь», если вы хотите усилить или ослабить ощущение людьми того, насколько она смертоносна.
На практике это означает, что когда обычное понимание термина или концепции показывает, что реальность не совсем соответствует желаемому режимом нарративу, достаточно просто изменить несколько определений, и вуаля, проблема решена.
Как отмечали многие видные коммунистические пропагандисты на протяжении всей истории: «Тот, кто контролирует язык, правит миром».
Существует множество способов изменить или превратить определения из проблемных в приемлемые:
I-1. Ограничьте определение
Если общепринятое определение чего-либо включает концепции, данные или информацию, которые противоречат догматам режима, ограничьте определение так, чтобы оно больше не включало нежелательную информацию. Есть много способов сделать это. Поэтому мы перечислим несколько наиболее распространенных типов характеристик, которые вы можете использовать для эффективного ограничения определения: Ограничим определение временным интервалом: Предположим, что вакцинированные люди заболевают ужасной болезнью с очень высокой частотой в первые 30 дней после вакцинации и через 90+ дней после вакцинации с помощью Glorious Vaccine. Это большая проблема, потому что люди будут думать, что Glorious Vaccine неэффективна:

Проще говоря, на приведенной выше диаграмме вы видите следующее количество случаев на миллион человек:
- До вакцинации: 500 случаев страшной болезни/миллион человек
- 10 дней после вакцинации: 3,000 случаев страшной болезни/миллион человек
- 20 дней после вакцинации: 1,700 случаев страшной болезни/миллион человек
- Через 30 дней после вакцинации: 100 случаев на миллион человек
Это очень позорная эффективность Glorious Vaccine – то, чему нельзя позволить остаться. Одним из решений является простое изменение определения «вакцинированный», чтобы оно означало человека, который находится между 30 и 90 днями после инъекции Glorious Vaccine – другими словами, любой, кто находится в течение 30 дней после вакцинации или через 90 дней после вакцинации, не считается «вакцинированным»:

Эту конкретную тактику впервые применили практически все органы здравоохранения в цивилизованном мире, где определение «полной вакцинации» для вакцин от COVID ограничивалось «14 днями после второй дозы»:

Ограничьте определение по количеству, например, по количеству показов – Например, если группа людей, получивших 1 или 5 доз Чудесного Лекарства Мирафауцивира, умерла (первая доза убивает людей, которые особенно восприимчивы к его токсичности, а 5 доз слишком токсичны практически для любого человека), ограничьте определение «леченных Мирафауцивиром» 2–4 дозами:

Ограничьте определение, добавив в него абсурдные условия, которые практически невозможно выполнить. Например, вы можете попробовать использовать следующие условия, чтобы ограничить определение «смерти от вакцины» в контексте массовой кампании вакцинации с использованием недавно созданной вакцины Glorious Vaccine:

В таких условиях довольно сложно получить «подтвержденный» случай смерти человека от вакцины Glorious.
(Необходимо помнить о необходимости максимально препятствовать проведению вскрытий, чтобы сделать это определение примера максимально эффективным.)
I-2. Расширьте определение
И наоборот, иногда вы можете хотеть больше чего-то, чем есть на самом деле. Расширение определений — отличное решение — просто измените вышеприведенные инструкции на ограничивающие определения.
Так что если вам нужно больше смертей от страшной болезни, чем людей, которые действительно от нее погибли, вы можете расширить определение «смерти от страшной болезни» до «любой смерти в течение 30 дней после положительного теста», и, как по волшебству, у вас на руках окажется полномасштабная пандемия.
Чтобы проиллюстрировать это, предположим, что после 12 месяцев циркуляции ужасной болезни только 7 человек из 100,000 30 случаев заражения были фактически убиты ужасной болезнью — не совсем страшно. Вы немного подмените и расширите определение «смерти от ужасной болезни» до чего-то вроде того, что сделали CDC — «любая смерть в течение XNUMX дней после положительного теста на ужасную болезнь». Поскольку каждый день умирает множество людей, если вы проведете массовое тестирование, вы неизбежно «обнаружите» целую кучу мертвых людей, у которых была ужасная болезнь, когда они умерли, даже если они были убиты чем-то совершенно посторонним, например, раком или автокатастрофой. Посмотрите, какая это разница:

Штат Нью-Йорк представляет собой классический пример того, как можно расширить определение «ужасной смерти от болезни», чтобы создать видимость небывалой супер-пупер страшной апокалиптической пандемии. Просто взгляните на следующее великолепное открытое определение «вероятной» смерти от COVID:

ПРИМЕЧАНИЕ ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЯ: Вы всегда должны быть осторожны и НИКОГДА, НИКОГДА, НИКОГДА – НИКОГДА!!! – не объясняйте публике, как вы ее газлайтите, ясным и понятным языком. Следующая невынужденная ошибка, допущенная в 2020 году директором Департамента общественного здравоохранения штата Иллинойс доктором Нгози Эзике, относится к тому типу вещей, которые быстро обеспечивают вам билет в один конец в ГУЛАГ. На самом деле на публичной пресс-конференции она сказала следующее (см. встроенное видео ниже):
«Итак, определение случая очень упрощенное. Это означает, что на момент смерти у вас был положительный диагноз Covid. Это означает, что если вы находились в хосписе и вам уже давали несколько недель жизни, а затем у вас также обнаружили Covid, это будет считаться смертью от Covid. Это означает, что технически, даже если вы умерли от явной альтернативной причины, но у вас в то же время был Covid, это все равно будет считаться смертью от Covid».
Она, конечно, поступила правильно, использовав такое замечательное обширное определение для смертей от Covid, но она глупо и беспечно выдала правду всему миру. Это тот тип беспечной ошибки, который может в одночасье разрушить всю пропагандистскую кампанию. И также тот тип вещи, который может положить конец карьере (или сделать что-то похуже):

I-3. Придумайте совершенно новое определение
Иногда просто невозможно скрыть общее понимание чего-либо, просто играя с определением на периферии. В этом случае вы можете сделать смелый шаг и полностью переопределить слово, понятие или категорию, чтобы они соответствовали вашим пропагандистским нуждам. Просто будьте осторожны, может быть немного сложнее убедить людей, что старое определение — это плод их воображения.
Возьмем, к примеру, Центр по контролю и профилактике заболеваний (да, мы будем часто цитировать Центр по контролю и профилактике заболеваний; в конце концов, это ведущая в мире организация по пропаганде здорового образа жизни), который несколько раз за 6 лет менял определение «вакцинации»:

Боковая панель: Вышеуказанный твит предлагает урок о необходимости контролировать мошенников-законодателей, которые могут попытаться не согласиться или даже разоблачить ваши пропагандистские усилия. Вам не нужна дополнительная головная боль от того, чтобы иметь дело с явными доказательствами вашего лингвистического предательства, транслируемыми общественности с трибуны Конгресса или Парламента (или еще большая головная боль от того, что вас сошлют в Сибирь как козла отпущения за то, что вы позволили такому случиться).
Иногда вы даже можете обнаружить, что попали в ловушку обычного разговорного значения слов, когда они выделяют то, на что вы не можете позволить себе обратить внимание людей. Если это произойдет, вам придется внести фундаментальные изменения в саму суть языка. Это своего рода ядерный вариант для случаев, когда вы не можете скрыть что-то другим способом, а также не можете позволить себе не скрывать это. (Будьте осторожны!! Такое смелое начинание сопряжено со значительными трудностями, поскольку многие люди будут склонны сопротивляться такому открытому и смелому языковому переходу — подобно тому, как многие непросвещенные луддиты сопротивляются смене пола.).
Например, возьмем термин «мирный протест»:

Конечно, «ограниченный» — это субъективный термин, точные контуры которого нечетко определены, что дает вам большую свободу в применении этого описания практически к чему угодно, независимо от того, насколько непоследовательным или неподходящим является его применение, о чем свидетельствует этот реальный репортаж СМИ, который не нуждается в дальнейшем описании:

I-4.Объединить категории
Иногда просто непрактично или невыполнимо формировать данные, просто меняя определения. Но не волнуйтесь – если вы не можете изменить определение, вы можете вместо этого изменить саму точку данных или категорию, к которой люди привыкли, когда это слово или фраза относится. Люди не настроены на тонкие или нюансные различия в категориях или точках данных, а СМИ в любом случае услужливо объединяют большинство вещей, делая это простым и удобным трюком. Например, вы можете попробовать:
- Объединение разных возрастных групп:
Предположим, что Glorious Vaccine превращает кучу детишек в зомби. Это очень плохо для режима. (Что означает, что вам следует перевести нескольких ученых на работу на климатическую исследовательскую станцию в Антарктиде на оставшуюся часть их карьеры. Без носков.)
Во-первых, вы всегда должны называть это новое состояние «Безопасное и эффективное превращение в плотоядного зомби». Причина плотоядности проста: «плохоядный зомби» звучит слишком страшно, а просто «зомби» создает ощущение, что зомби по сути мертвы, то есть драгоценные детишки мертвы, — ни то, ни другое не то впечатление, которое вы хотели бы создать у людей.Несмотря на то, что наш гипотетический пример вряд ли будет реализован на практике, этот принцип актуален и применим к любой ситуации: вы всегда должны называть что-либо таким образом, чтобы оно передавало смысл того, какие впечатления вы хотите вызвать у людей.)
Во-вторых, поскольку уровень зомбификации в возрастной группе 12-17 лет настолько высок, что это очевидно любому, кто посмотрит на данные (нижеприведенная диаграмма), вам, вероятно, придется с этим иметь дело. Поэтому вместо того, чтобы представлять данные, разбитые по возрасту, где люди сразу заметят всплеск детской зомбификации, представьте данные как объединенную возрастную группу, которая достаточно велика, чтобы скрыть или отмыть сигнал:

Теперь никто не заметит, что данные показывают явный риск превращения детей в плотоядных зомби из-за вакцины Glorious.
Или наоборот, предположив, что дети не умирают от страшной болезни достаточно высокими темпами, чтобы напугать мамочек, вы можете представить данные о смертности от страшной болезни в объединенной возрастной группе от 0 до 50 лет, из которых создастся впечатление, что в группе, которая включает в себя детишки:

- Объединение различных демографических групп:
Та же идея, что и с возрастными группами; предположим, вам нужно не допустить, чтобы граждане догадались, что страшная болезнь на самом деле опасна только для людей с патологическим ожирением, что плохо:
- во-первых, потому что тогда они не будут бояться страшной болезни
- во-вторых, потому что люди могут начать сомневаться в том, что жир полезен, а этого допустить нельзя, поскольку они могут начать сомневаться в идеологии режима относительно «позитивного отношения к жиру», а затем, кто знает, что еще последует.
Поэтому вам следует просто представить данные о смертности от страшных болезней, используя объединенную категорию, которая охватывает все типы идентичности веса:

- Объединение разных периодов времени
Предположим, вы заметили, что количество смертей от ужасной болезни уменьшается из месяца в месяц – что может быть катастрофическим для планов режима, которые требуют, чтобы люди верили, что пандемия ужасной болезни будет в полном разгаре еще несколько месяцев. Если люди поймут, что ужасная болезнь сходит на нет, ну, это будет большой упущенной возможностью использовать кризис ужасной болезни как средство осуществления социальных преобразований для консолидации и укрепления власти режима.
Поэтому вместо представления данных о смертности по месяцам объедините все три месяца в новую категорию «средний показатель за три месяца», которая скроет снижение с января по март, как показано ниже:

- Объединение различных географических юрисдикций
Предположим, что в стране есть государство-изгой, которое создает проблемы для режима, который не следует указаниям режима по борьбе с ужасной болезнью, которую мы назовем Смертостаном. Если они покажут лучшие или даже равные результаты по сравнению с остальной частью страны, где они являются хорошими гражданами и следуют указаниям режима, это будет очень плохо. Предположим далее, что в этом плохом штате есть город или округ, который является лояльным режиму округом, следующим всем указаниям режима, но уровень смертности в котором намного выше, чем в остальном Смертостане. Что очень-очень плохо. Решение? Вы можете представить данные по всему штату, чтобы люди не могли сказать, что лояльный режиму округ, следующий указаниям режима, имеет уровень смертности в 10 раз выше, чем в остальном штате. Есть даже бонусное преимущество: вы можете указать на весь штат Смертостан как на неудачу, потому что лояльный режиму округ заставит весь штат выглядеть намного хуже!!

Объединение всех городов и округов в нелояльном штате с целью скрыть проблемы, присущие лояльным режиму городам, является одним из излюбленных приемов пропаганды, используемых для сокрытия нелестной информации, например, о значительно более высоком уровне преступности в лояльных режиму городах по сравнению с городами, контролируемыми злобной оппозицией.
(Боковая панель: Высокий уровень преступности, конечно, хорош, это осознанный выбор режима, поскольку он выгоден режиму, поскольку нестабильность заставляет людей более охотно принимать тираническое правительство как решение.)
Для иллюстрации приведем блестящий пример газлайтинга от одного из основных рупоров СМИ режима:

Посмотрите на подзаголовок в малиновой рамке – посмотрите, как они ловко перебирают красные утверждает для высокого уровня преступности, который наблюдается в синих городах в красных штатах, но не в остальной части штата, где управление «красное»? Совершенно верно.
- Объединение различных типов эффекта или явления. Например, если наблюдается рост заболеваемости определенным подтипом заболевания — например, тревожный рост числа редких видов рака после внедрения вакцины Glorious Vaccine, который может заставить людей усомниться в официальной версии режима о том, что вакцина Glorious Vaccine является самым безопасным веществом, когда-либо созданным или открытым во всемирной истории, — вы можете использовать общую категорию рака, которая в 1,000 раз больше, чтобы скрыть сигнал.
Другой способ объединения категорий — никогда не предоставлять конкретные данные для разных групп или подгрупп, что было реализовано в абсолютном совершенстве, когда ударил Covid. Рассмотрим следующие результаты опроса, показывающие долю смертей от Covid для каждой возрастной группы рядом с процентом каждой возрастной группы, которые беспокоились, что их убьет Covid. (Синие столбцы показывают процент каждой возрастной группы, которые беспокоились, что их убьет Covid, зеленые столбцы показывают процент от общего числа смертей от Covid, которые были в каждой возрастной группе.)

Если бы люди понимали, каков их реальный риск умереть, синие полосы должны были бы быть по крайней мере на уровне зеленых полос. Когда синие полосы значительно выше, это результат жестокой и эффективной пропаганды, объединяющей все возрастные группы в одну категорию без какой-либо дифференциации:

Действительно ошеломительный успех!!
I-5. Разделить категории
Иногда вам нужно будет разделить категорию вместо того, чтобы объединить ее с другой. Просто измените структуру, изложенную выше, на обратную для объединения категорий.
Этот аккуратный небольшой маневр особенно полезен, когда вам нужно получить что-то ниже порога статистической значимости.
Поскольку статистическая значимость — довольно важное понятие в данных и науке, будет неплохо объяснить, как это работает.
Статистическая значимость, используемая в общепринятом медицинском академическом/научном языке, в основном означает, что вероятность чего-либо, не являющегося результатом случайности, составляет менее 5%.
If вы подбрасываете монетку 10 раз, вероятность выпадения 7 орлов из-за случайности составляет 11.72% — НЕ статистически значимо. Если подбросить монету 100 раз, вероятность выпадения 70 орлов из-за случайности составляет ничтожно малую величину 0.0023% — ОЧЕНЬ статистически значимо (потому что это намного меньше 5%) — это означает, что это не обоснованно приписывается случайности, а что-то конкретное (например, мошенничество) заставило монету выпасть орлом в 70% случаев.
Почему так? Чтобы получить 7/10, вам нужно всего лишь два дополнительных подбрасывания монеты, чтобы все прошло в вашу пользу — немного череды. Небольшие отклонения, подобные этому, могут легко произойти случайно. Однако, чтобы получить 70/100, требуется 20 дополнительных подбрасываний монеты, чтобы все прошло в вашу пользу — вероятность получить *20* дополнительных подбрасываний монеты из 100 случайным образом пренебрежимо мала. Поэтому, если мы видим 70 орлов из 100 подбрасываний, мы можем предположить, что происходит какое-то мошенничество, потому что это очень и очень маловероятно, чтобы произошло случайно.
Вы можете использовать это в своих интересах, чтобы разделять и властвовать над статистически значимым сигналом — вы можете разделить категорию, в которой есть статистически значимый сигнал чего-либо против доктрины режима, на более мелкие категории, чтобы разбить сигнал от «70/100» на группу «7/10», которые по отдельности статистически незначимы.
Так, например, если есть сигнал о том, что после кампании по вакцинации «Чудесная слава» на 100 тыс. человек в год приходится больше смертей, вы можете опубликовать данные о смертности с разбивкой по возрастным группам, где ни одна из возрастных групп не покажет статистически значимого увеличения смертности (и вы можете утверждать, что это, вероятно, остаточная избыточная смертность от «давней страшной болезни» из-за осложнений, вызванных этой страшной болезнью):

Обратите внимание: Эту конкретную тактику в идеале следует сочетать с чем-то еще; в противном случае люди могут перепроектировать разбивку, выполнив простые арифметические действия, чтобы сложить все возрастные группы. Поэтому обязательно добавьте другие сбивающие с толку трюки.
I-6. Перераспределить/перерисовать категории
Более тонкая альтернатива прямому объединению категорий — перераспределить их, так сказать, перерисовать линии. Это можно сделать, используя любую характеристику, по которой различаются категории.
Чтобы проиллюстрировать это, возвращаясь к нашему примеру злого и нелояльного штата Смерть Сантистан, вместо того, чтобы объединить весь штат в одну общегосударственную статистику, вы можете тайно перерисовать географические границы округов внутри штата для целей данных об ужасных болезнях следующим образом — посмотрите, что произойдет, если мы изменим границы округов на зеленые линии:

Примечание: Это не значит, что вам нужно буквально перерисовывать округа в политических и других целях, например, для избирательных округов; все, что вы делаете, это используете разные границы исключительно для статистики по страшным болезням. (Однако население будет считать, что вы имеете в виду реально существующие округа, и поэтому не поймет, что вы их обманули. Это называется пропагандой не просто так.)
I-7. Определения жидкостей
Бывают моменты, когда у вас может возникнуть парадоксальная потребность использовать конкретное определение для чего-то одного, но при этом избегать этого конкретного определения для чего-то другого. В таких случаях вы должны действовать как словарь — в словарях обычно есть несколько различных определений для одного слова, вы можете сделать то же самое.
Например, слово «женщина» иногда определяется как «взрослый человек, обладающий женскими анатомическими и генетическими характеристиками», например, при обсуждении права женщины на выбор; а иногда определяется как «человек, который идентифицирует себя как женщина», например, в контексте организованных видов спорта.
Раздел II – Курирование данных
Даже лучше, чем использовать гибкие определения, избегать ситуаций, которые изначально требуют изменения определений.
Лучший способ предотвратить подобные проблемы — организовать данные таким образом, чтобы не создавать потенциальных проблем, используя один или несколько из следующих проверенных методов для несанкционированного доступа к хранению, организации и представлению данных.
II-1. Не диагностируйте и не идентифицируйте что-либо
Если пациент приходит с множественными неврологическими дефицитами после приема Glorious Vaccine и его отправляют домой с рецептом на Xanax от его «тревожности», это не создаст диагноз неврологического дефицита в первую очередь ни в одной базе данных. Отсутствие диагноза состояния, которое могло быть вызвано Glorious Vaccine, или диагностического кода в какой-то большой правительственной или страховой базе данных означает, что вам придется использовать ловкость рук с определениями, чтобы скрыть существование диагностированных травм, связанных с Glorious Vaccine. Таким образом, вы должны гарантировать, что люди, ответственные за диагностику или выявление проблемных или противоречивых данных/наблюдений в отношении Perfectly Safe and Effective Glorious Vaccine, не будут этого делать.
Здесь стоит подчеркнуть, что пациенты легко поддаются газлайтингу со стороны своих собственных врачей, говоря им, что «все это у них в голове», даже если они знают, что у них серьезные, изменяющие жизнь медицинские травмы, которые делают их инвалидами и полностью неспособными функционировать. что они испытывают ежедневно.
Давайте проиллюстрируем это на следующем гипотетическом сценарии:
Чиновники режима видят, что в контролируемых правительством районах ПРОПАГАНДА База данных по контролю безопасности создана для мониторинга безопасности вакцины Glorious –

– есть сигнал для синдрома ВАМП (VAccine Aассоциированный Mэтаморфологический Pхеномены) условия:

Пациент приходит в кабинет врача с быстрым, острым началом синдром Ренфилда (жажда крови), крайняя светочувствительность, выраженная макродонтия, и тяжелый контактный дерматит на серебро, который начался в течение нескольких часов после укола вакциной Glorious. Это очевидный случай побочного эффекта синдрома ВАМП — состояние пациента соответствует диагностическим критериям полноценного вампиризма, а состояние было вызвано вакциной Glorious (поскольку вы, врач, можете смело исключить любую другую причину, а немедленное начало симптомов ВАМП после укола является довольно очевидным показателем того, что именно вакцина Glorious вызвала симптомы).
Даже если пациент видит, что он явно не прав — он испытывает непреодолимое искушение впиться в вашу пульсирующую яремную вену, он не может находиться перед окном, если шторы не задернуты полностью, он случайно откусил несколько кусочков языка своими новыми сверхдлинными и острыми как бритва передними зубами, и его кожа начинает шелушиться, если он касается серебряных семейных реликвий — ну и что?? Вы все равно можете сказать пациенту: «Это у тебя в голове» и отправить его домой с рецептом на ксанакс (и, может быть, с пакетиком или двумя крови первой отрицательной группы, если вы чувствуете, что пациент не сможет больше себя контролировать, и вы не хотите, чтобы ваша яремная вена обеспечивала его обедом). И пациент на самом деле просто примет это и уйдет домой без особой борьбы.
Это позволяет аккуратно избежать даже создания какой-либо диагностической записи о синдроме ВАМП, поэтому нет ничего, что могло бы появиться где-либо в какой-либо базе данных.
Вы будете удивлены, узнав, как много врачей настолько послушны, что убеждают себя в том, что мохнатая женщина с хвостом, выросшим из ниоткуда через час после введения вакцины Glorious Vaccine, не имеет ничего общего с Glorious Vaccine.
(Внимание: (Если говорить серьезно, важно придумывать броские аббревиатуры или названия для вещей, которые создают впечатление, как вы хотите, чтобы люди воспринимали эту вещь, поэтому не используйте этот пример в реальной жизни, поскольку он показывает, что вы не воспринимаете надзор за безопасностью всерьез, и заставляет людей с большей вероятностью поверить, что вы пытаетесь скрыть реальные проблемы безопасности с Glorious Vaccine.)
II-2. Чрезмерная диагностика или излишняя идентификация чего-либо
И наоборот, если вам нужно сделать больше чего-то, чем есть в наличии, просто измените пункт 1. Например, если вам нужно, чтобы люди больше боялись страшной болезни, вы можете внедрить режим массового тестирования, чтобы увеличить количество «подтвержденных» случаев страшной болезни. Также убедитесь, что используете тесты, которые дадут очень высокий процент положительных результатов, независимо от того, правдивы они или нет.
Увеличивая наблюдение или тестирование на что-либо, вы можете создать видимость увеличения числа того, на что вы тестируете, или, по крайней мере, поддерживать видимость того, что это все еще существует. Рассмотрим следующую иллюстрацию из старых добрых США А — вы можете видеть на верхнем графике, что по мере того, как количество ежедневных тестов на Covid росло, в то же время процент положительных тестов резко упал более чем на 75% (нижний график). Это позволило сохранить число случаев относительно высоким (средний график), поэтому даже когда процент положительных тестов снизился >75%, количество новых случаев снизилось всего примерно на 25% за тот же период времени.

Бессмысленный рост общего числа случаев, который был полностью обусловлен увеличением числа тестов, тем не менее привел к заголовкам вроде этого великолепного панического порноматериала NBC, опубликованного 11 июня 2020 года:

Обратите внимание: вы находите то, что ищете, и находите еще больше того, что ищете.
II-3. Не сообщайте о том, что диагностировано или идентифицировано
Иногда невозможно избежать диагностики или идентификации чего-то, что лучше оставить необнаруженным. В таком случае вы можете, по крайней мере, убедиться, что то, что было замечено, не включено в официальные отчеты или данные:

На более индивидуальном уровне вам следует выдать указания врачам, медицинскому персоналу и административному персоналу на местах НЕ диагностировать то, что вы не хотите видеть в наборах данных. Не стесняйтесь использовать финансовые стимулы, чтобы подсластить горшок для лояльных врачей, соблюдающих режим. Не скупитесь здесь — профилактика почти всегда дешевле (и менее стрессовая), чем устранение проблем после того, как они уже возникли.
Даже в тех редких случаях, когда врач не может избежать диагностирования у пациента тяжелого состояния, возникшего сразу после введения вакцины Glorious, он все равно может позаботиться о том, чтобы не сообщать о неблагоприятном явлении в какую-либо базу данных травм, вызванных вакциной Glorious.
В качестве альтернативы, если в базе данных режима для документирования травм от вакцины Glorious Vaccine каким-то образом все еще содержится слишком много проблемных отчетов, которые ставят под сомнение ее безопасность, вам необходимо сделать две вещи.
Первый — запереть нескольких администраторов баз данных вдоль побережья Сомали, где ошиваются пираты, чтобы остальные взяли себя в руки и перестали пропускать так много отчетов. Вы платите им за работу, которая заключается в поддержании общественного мнения о том, что Glorious Vaccine — самый безопасный лекарственный продукт из когда-либо изобретенных; неудача недопустима.
Второе — НЕ раскрывать публично проблемные отчеты в базе данных. CDC старались изо всех сил, но в конечном итоге потерпели поражение от судьи-мошенника (что подчеркивает необходимость контроля и над судебной системой):

II-4. Не допускайте исследования явлений, если результаты могут вызвать проблемы.
Обратная сторона «Вы найдете то, что ищете» заключается в том, что «Вы не найдете того, чего не ищете», поэтому убедитесь, что никто не ищет потенциальные сигналы чего-то, что может быть проблематичным для нарратива режима. Если, скажем, режим «случайно» выпустит чуму в городе третьего мира, вы не можете позволить надоедливым сторонникам теории заговора в социальных сетях выяснять, что произошло, поэтому вам лучше убедиться, что никто не проводит вскрытия или тестирует больных людей.


CDC предлагает еще один пример эффективного упреждающего стратегического мышления, позволяющего не допустить распространения данных, потенциально опасных для режима:

CDC также очень разумно поступил, не заказав ни одного вскрытия из тысяч и тысяч случаев смерти, зарегистрированных в собственной базе данных мониторинга безопасности вакцин VAERS CDC.Помните из Раздела I часть о добавлении абсурдных условий к определениям? Если вы не помните, лучше всего вам просмотреть материал, чтобы он был у вас под рукой.)
II-5. Сначала публикуйте только часть данных
Достаточно часто, просто публикуя одну часть данных и оставляя другую часть на потом, вы можете создать ложное повествование, которое укоренится. Поэтому, когда вы, наконец, опубликуете остальные данные, не будет иметь значения, что они противоречат основе того, что теперь стало общепринятой догмой.
Например, если вам нужно изобразить страшную болезнь как более распространенную, чем она есть на самом деле, вы можете последовать примеру передовых пропагандистов Вирджинии и на некоторое время скрыть некоторые отрицательные результаты тестов, чтобы увеличить процент положительных результатов тестов — что создаст впечатление, что страшной болезнью больно больше людей:

Другой сценарий, в котором вы можете эффективно использовать технику частичной публикации данных, — это когда вы оказываетесь вынуждены опубликовать данные по какой-либо причине, которая заставит режим выглядеть действительно плохо (такое случается). Поэтому вы хотите отложить публикацию действительно разрушительных материалов как можно дольше — если вы подождете достаточно долго, они в конечном итоге перестанут быть актуальными. Кроме того, если вы вывалите все сразу, фактор шока будет огромным, и у вас будет большой беспорядок на руках. Однако если вы публикуете информацию кап-кап-кап, то к тому времени, как будут опубликованы скандальные материалы, фактор шока «вау» уже давно сойдет на нет, и люди больше не будут обращать на них столько внимания. Эту тактику попыталось применить FDA, хотя она была в основном сорвана мошенником-судьей (подчеркивая критическую необходимость судебного контроля, чтобы не допустить, чтобы судьи-ренегаты стали мошенниками в отношении режима):
II-6.Ограничение приемлемых источников данных или информации
Если есть источники, которые генерируют данные, не соответствующие нарративу режима (это время от времени будет происходить, несмотря на все ваши усилия), просто дискредитируйте их, назвав пропагандой или чем-то еще недостоверным и опасным, например, российскими ботами. (Как правило, в крайнем случае вы всегда можете по умолчанию обвинить или приписать любую неудобную информацию «российской дезинформации»).
Примером А для этой тактики может служить база данных VAERS, которой управляет CDC. Когда VAERS показала совершенно безумные цифры травм от вакцины Covid –

– весь аппарат научного сообщества просто назвал VAERS теорией заговора, используемой для распространения опасной дезинформации:


Однако если эти данные получены из наборов данных режима, которые слишком сложно просто отбросить как ненаучный мусор (да, такое случается), то прекратить их публикацию и вместо этого дискредитируют их как плохо сконструированные и изобилующие фатальными ошибками.
Мы можем использовать UKHSA для иллюстрации этого принципа. После того, как общая эффективность вакцины упала до отрицательной территории почти для всех возрастных групп (так как вакцинированные люди подвергались ВЫСОКОМУ риску заражения Covid по сравнению с невакцинированными людьми), UKHSA просто прекратила публиковать еженедельные данные об эффективности вакцины:

UKHSA также приводит предостерегающую историю о том, что происходит, если слишком долго ждать, прежде чем прекратить работу с проблемными наборами данных:

Нельзя, чтобы такие заголовки появлялись каждую неделю!! Им следовало бы отключить этот набор данных задолго до того, как вакцинированные начали болеть Covid чаще, чем невакцинированные. Это невынужденная ошибка, идиотская ошибка, за которую буквально летят головы. Какого черта они ждали, пока эффективность *ревакцинации* для 80-летних почти стала отрицательной???? Кто-то в UKHSA давно не читал эту книгу, и ему явно не помешал бы небольшой обзор...
II-7. Используйте двойные стандарты при определении того, какая информация является достоверной и заслуживающей доверия
Некоторые пропагандисты могут не спешить быть откровенно лицемерными, потому что они чувствуют себя разоблаченными, открыто постулируя два непримиримых стандарта, которые могут заметить даже некоторые простые крестьяне. Однако вы должны бороться с этим желанием. Поймите, что использование двойных стандартов экспоненциально увеличивает ваши возможности, когда дело доходит до создания тезисов и позиций для газлайтинга публики.
Это особенно верно, когда речь идет об анекдотах. Анекдоты, подтверждающие тезисы режима, особенно из одобренных режимом источников, должны рассматриваться как высшая форма доказательства; в то время как анекдоты из еретических или неодобренных источников, противоречащие пропаганде режима, должны быть осуждены как просто анекдоты, имеющие нулевую доказательную ценность и вообще ничего не значащие.
Итак, рассказы врачей, послушных режиму, и лояльных граждан о страшной болезни, убивающей и калечащей людей, являются неопровержимыми доказательствами, но рассказы о травмах или смертях из-за славной вакцины — не более чем случайное совпадение, если не откровенная выдумка, продвигаемая подлыми шарлатанами с целью опорочить режим и подвергнуть опасности всех хороших людей во всем мире, которые просто хотят остаться живыми и здоровыми:


Открытое применение двойных стандартов также имеет дополнительное важное преимущество, поскольку заставляет население поверить в то, что реальным стандартом для определения надежности данных или информации является то, что говорит режим.
II-8. Искажение данных для защиты или поддержки вашего повествования
Иногда самая простая тактика, чтобы избежать проблемных данных, — это просто придумать фальшивые данные. Вы можете сфабриковать что-то из ничего. Или вы можете использовать более тонкий подход и испортить данные, внедрив тонкие недостатки или предубеждения, которые обычному человеку сложнее заметить. Существует бесчисленное множество способов сфабриковать или фальсифицировать данные, слишком много, чтобы перечислить их здесь. Просто позаботьтесь о том, чтобы фальсифицировать данные таким образом, чтобы их было трудно обнаружить или подвергнуть обратному проектированию.
Например, возвращаясь к нашей предыдущей гипотетической ситуации, когда вам нужно, чтобы население поверило, что случаев страшной болезни гораздо больше, чем на самом деле, другой способ изобразить страшную болезнь как более распространенную — объединить число людей, которые в настоящее время больны, с числом людей, которые уже выздоровели. CDC фактически сделали именно это, когда объединили тесты на антитела (которые измеряют число людей, которые уже выздоровели от Covid) с тестами ПЦР (которые измеряют число людей, которые в настоящее время больны) в один показатель «положительный результат теста на Covid», хитроумно включив всех, кто уже выздоровел, как В НАСТОЯЩЕЕ время больных:


Обратите внимание на подчеркнутые предложения выше, они весьма показательны.
Предложение, подчеркнутое зеленым цветом – «Метод CDC создает впечатление, что у США больше возможностей для тестирования, чем есть на самом деле» – посмотрите, как CDC блестяще удалось выжать из этого одного маневра несколько пропагандистских куки. Они не только создали мираж значительно более высоких показателей активно инфицированных людей; они также создали мираж, что у правительства гораздо больше возможностей для тестирования людей на вирус, чем оно на самом деле имело. (Хорошо выставлять напоказ примеры компетентности правительства, учитывая, что легендарная репутация правительства как ошеломляющего некомпетентного человека является одним из самых известных и сложных для опровержения представлений людей о правительстве.) Проницательный пропагандист всегда ищет дополнительные углы для получения преимуществ вместо того, чтобы довольствоваться тем, что развернутая пропагандистская тактика достигла своей основной предполагаемой цели.
Подчеркнутое красным предложение – «Цифры могут создать впечатление, что у штатов достаточно возможностей для тестирования и они готовы снять ограничения, хотя на самом деле это не так» (и на самом деле последние два абзаца) – предлагают мудрый урок о том, как пресечь потенциальные занозы в зародыше. Вы должны всегда – всегда!! – быть бдительными, чтобы предотвратить *любые* потенциальные последствия или быстрые выводы из информации, которая, хотя и в целом поддерживает режим, также содержит что-то, что можно извратить, чтобы подорвать какой-то другой аспект официального повествования Режима. По сути, вы можете иметь свой пирог И съесть его! Оцените здесь, как искусно процитированный ученый режима умудряется одновременно (1) одобрять увеличенные возможности тестирования как меру исключительной компетентности режима; (2) возлагать вину за [преднамеренный] «несчастный случай» на диссидентскую политическую партию; и (3) предупреждать, что даже если государство делает такую потрясающую работу, делая тестирование широкодоступным, это не означает, что его можно безопасно открыть! Помните, что нужно поддерживать пандемию, и этот ученый режима мастерски с этим справляется. (Не забудьте щедро вознаградить ученых режима за такую выдающуюся работу. Это побудит остальных повысить свой уровень игры и поднимет моральный дух.)
Также обратите внимание, что СМИ являются критически важным союзником режима, без которого вы потерпите неудачу. Так что делайте то, что должны делать, чтобы поддерживать уютные отношения – не начинайте скрягу здесь.
II-9. Удалить проблемные данные
Ага. Как Bleach Biting электронные письма Хиллари. Время от времени полезно очищать базы данных от данных, не соответствующих нарративам или позициям режима; в противном случае они могут накопиться в различимую тенденцию, которую могут заметить диссиденты режима или распространители дезинформации.
Так, например, если база данных по безопасности вакцины Glorious содержит слишком много отчетов, просто удалите их, как это делает CDC, как показано в приведенной ниже таблице, показывающей количество проблемных отчетов VAERS, удаляемых CDC каждую неделю:

Обратите внимание, что в этом случае работники VAERS CDC большую часть времени работали неудовлетворительно — нельзя позволять критически важному персоналу расслабляться. Вся эта диаграмма должна показывать полосы до самого верха — нет никаких веских причин, по которым они не могли удалить множество отчетов VAERS в августе 2021 года, как они сделали в апреле и мае 2022 года. Если вам нужно нанять дополнительный персонал для удаления отчетов, сделайте это.
Кроме того, почему эти бездельники вообще позволили накопиться такому количеству отчетов?? В такой базе данных изначально не должно быть достаточно отчетов, чтобы потом возникла необходимость в еженедельных массовых чистках этих отчетов.
Возможно, самый важный урок всей этой книги заключается в следующем: Скучные, забавные, утомительные логистические тонкости распространения и поддержания пропаганды столь же важны, как и грандиозная всеобъемлющая Большая Ложь или захватывающая дух лингвистическая гимнастика.
Возможно, вам придется проявить креативность, чтобы придумать оправдание или объяснение, если люди поймут, что данных не хватает, поэтому на всякий случай заранее подготовьте тезисы для обсуждения.
Еще одним ярким примером коварного удаления данных в действии является следующее блестящее удаление, предпринятое австралийским правительством для устранения неудобных климатических данных, показывающих рекорды жары, которые произошли слишком много лет назад, чтобы их можно было списать на выбросы углерода в результате деятельности человека:

К сожалению, их засекли, что иногда неизбежно, когда пытаешься удалить что-то действительно важное и заметное. Вот почему крайне важно иметь готовую и круглосуточно ожидающую систему ГУЛАГа, чтобы справиться с внезапным наплывом новых заключенных в любой момент (как карантинные лагеря в Австралии).
II-10. Создавайте ложные данные, которые, как кажется, развенчивают вашу собственную версию событий, чтобы обмануть и дискредитировать оппозицию.
Когда вы сталкиваетесь с постоянной информационной угрозой, которая разъедает ваши пропагандистские усилия, это блестяще коварная тактика, чтобы лишить их авторитета, доверия и влияния. Просто выложите ложные данные, которые на первый взгляд кажутся разоблачающими нарратив режима, но которые легко опровергнуть. Трусливые враги государства, несомненно, ухватятся за эту ложную информацию или данные и, следовательно, будут дискредитированы, когда вы покажете, что они поддались на эти теперь уже очевидно нелепые заявления.
Например, то, что военные сделали со своей собственной внутренней базой данных всех медицинских состояний для всей армии под названием DMED. Они намеренно засеяли ее фальшивыми данными, которые выглядели как полный ОМГ!!!!!!!! момент, который показал нечестивый массовый рост всех видов медицинских состояний, таких как рак, потеря беременности и другие, связанные со священными вакцинами от Covid. Затем, когда несколько героических военных врачей нашли данные DMED, они попались на крючок и грузило... что убило всю историю. (Для полной подробной временной шкалы и объяснения этого, глянь сюда.)
II-11. Используйте картинки, мемы или другие типы медиа, чтобы лгать смело и дерзко
Во многом общественное восприятие науки или данных сводится к визуальному представлению науки или данных — хороший мем или изображение могут эффективно передавать абсолютно ложные данные таким образом, что у людей создается впечатление, что ложные данные на 100% верны.
Например, если вы хотите показать, что частота и тяжесть миокардита, вызванного страшной болезнью, значительно хуже, чем частота и тяжесть миокардита, вызванного славной вакциной хотя верно как раз обратное, вы можете создать такое мощное изображение:

Теперь люди инстинктивно будут ассоциировать «ужасную болезнь миокардит» с огромным апокалипсисом в виде ядерного гриба, а миокардит от «великолепной вакцины» — с крошечным, незначительным уколом, который даже не отображается на графике.
II-12. Создание визуализаций данных, которые искажают данные
Иногда вы не можете не публиковать данные, которые действительно очень плохи (для режима или Science™️). Но к счастью для вас, большинство людей (и ученых) — поверхностные идиоты, которым лень читать слова, напечатанные рядом с диаграммой или графиком. Поэтому вы можете хитроумно изобразить данные в схеме визуализации, которая искажает или скрывает то, что говорят данные.
Давайте проиллюстрируем это на примере из величайшего журнала Science™️ – Ланцет, Ланцетопубликовали исследование, оценивающее количество смертей, вызванных экстремальным холодом и экстремальной жарой по всему миру каждый год. Поскольку правительства по всему миру хотят поддерживать миф о том, что Глобальное потепление является смертельной опасностью для человечества, им нужно было показать, что количество смертей, вызванных жарой, превышает количество смертей, вызванных холодом. Как минимум, они должны быть равны. Таким образом, когда Ланцет обнаружили, что смертность от холода превышает смертность от жары с перевесом 10 к 1 (буквально), им пришлось придумать способ создания диаграммы, которая бы замаскировала этот неудобный маленький факт. В результате получилась диаграмма ниже слева:

Синие полосы показывают количество смертей от холода, красные полосы показывают количество смертей от жары. Чем больше полоса, тем больше смертей. Поэтому им нужно было сделать красные полосы такими же большими, как и синие. Поэтому они применили хитрый трюк — если вы посмотрите на подчеркнутые фиолетовым цветом числа, которые переводят размер полосы в определенное количество смертей, вы увидите, что для синих полос (смерти от холода) каждый дюйм полосы представляет 50 смертей, но для красных полос (смерти от жары) каждый дюйм полосы представляет только 10 смертей. Таким образом, полоса того же размера представляет в 5 раз больше смертей от холода, чем от жары, хотя они выглядят одинаково. Но люди не обращают внимания и просто говорят: «О, они выглядят примерно одинаково, так что должно быть примерно равное соотношение смертей от жары и смертей от холода». (И они даже попытались вставить гигантский интервал в конце, где последний дюйм красной полосы представляет 210 смертей вместо всего лишь 10 (оранжевая стрелка).)
Если бы они создали честную диаграмму, которая использовала бы одинаковую шкалу для смертей от холода и смертей от жары, она бы выглядела как диаграмма справа. Дело в том, что один взгляд на эту диаграмму дает вам отчетливое впечатление, что экстремальный холод представляет собой гораздо большую угрозу, чем экстремальная жара, что может привести к некоторым неудобным вопросам о том, может ли немного глобального потепления быть полезным для человечества.
Внимание: Применяя эту тактику, постарайтесь быть более тонким и осторожным, чем Lancet, где даже неспециалист мог легко заметить ловкость рук.
Подтасовка НАУКИ
С этой целью Лысенко начал «обучать» советские культуры прорастать в разное время года, замачивая их в ледяной воде и т. д. Затем он утверждал, что будущие поколения культур будут помнить эти экологические сигналы и, даже не подвергаясь лечению, унаследуют полезные черты. 1
Подтасовка науки не является чем-то новым. К счастью для пропагандиста, наукой очень легко манипулировать по своему желанию, если вы — режим. Просто посмотрите на достижения Трофима Лысенко, когда у него была поддержка товарища Сталина. В следующих разделах будет подробно описано, что вам нужно сделать, чтобы успешно подтасовать науку для поддержки повествования и целей режима.
Прекрасным примером согласованного и эффективного предприятия по подтасовке науки является хорошо отлаженная пропагандистская машина Big Pharma. Группа ренегатов-ученых сговорилась, чтобы точно сформулировать, как Big Pharma контролирует и манипулирует наукой и данными по своему усмотрению:

Очевидно, тот факт, что эта статья все еще находится в открытом доступе является поразительным провалом цензоров режима. В стране с действующим правительством все авторы столь дерзкого наступления на режим (и цензоры, которые не смогли остановить его публикацию и/или не сняли его) были бы депортированы на Северный полюс еще вчера.
Боковая панель: Эти авторы действительно точно описывают, как мы коррумпируем науку, чтобы соответствовать интересам режима. Статьи, подобные этим, хотя их, очевидно, нельзя распространять публично, вполне допустимо распространять среди пропагандистов режима, чтобы лучше понять, как эффективно вести пропаганду..
Также важно отметить, что фармацевтические компании – «Большая фарма» – обычно будут подчиняться режиму, но если фармацевтическая компания становится «менее» подчиняющейся, то вы, конечно, должны преследовать ее за подлое мошенничество. Также обязательно штрафуйте лояльные фармацевтические компании на большие деньги каждые несколько лет, чтобы население думало, что режим имеет враждебные отношения с Большой фармой, и, следовательно, с меньшей вероятностью поймет, что режим и фарма в сговоре. Несколько миллиардов не являются большой проблемой для их балансов.
Раздел III – Проверка того, какие данные считаются официальной наукой
Будьте избирательны в отношении того, какие данные включаются в официальную науку. Информация, имеющая статус научной, имеет гораздо больший вес и доверие у населения, даже у тех, кто отказывается следовать нарративу режима (никто не хочет, чтобы его считали «антинаукой» — это почти так же плохо, как быть расистом в современном обществе).
III-1. Не публикуйте проблемные исследования, а если они все же будут опубликованы, отзовите их.
Самый надежный способ помешать официальным научным исследованиям разрушить нарратив режима — лишить его официальности. (Затем вы прячете его там, где никто не сможет к нему получить доступ, и заявляете, что, поскольку он был отозван, это доказывает, что все это время это была фальшивая, мошенническая, лженаука, продвигаемая продажными еретиками-антинауками, которые хотят разбогатеть, продавая странные витаминные смеси.)
Однако вы должны быть осторожны и действовать быстро, поскольку если вы будете ждать слишком долго, копии неодобренной науки могут тайно распространяться среди неверующих или еретиков, выступающих против режима, и приобретать почти мифический статус. И как только исследование укореняется в опыте людей как «реальное исследование», отказ от него просто заставляет их думать, что вы отчаянно пытаетесь скрыть «правду».
Взгляните на все эти славные опровержения исследований, которые нанесли вред нарративу режима во время COVID (это только первая страница из 36):

Представьте себе, какой (еще больший) вред могли бы нанести эти сомнительные исследования, если бы их оставили в силе и не отозвали!
А теперь представьте, сколько исследований вообще никогда не увидели свет, поскольку они представляют собой лишь малую часть еретических исследований (или Доброй Науки, которая случайно обнаружила еретические результаты).
III-2. Выбор частей набора данных, представляющих «официальную науку»
Удивительно, насколько радикально можно изменить науку, просто используя избранные части набора данных, которые подкрепляют нарратив режима, отбрасывая (или, что еще лучше, скрывая) те части набора данных, которые не согласуются с позициями режима.
Например, предположим, что мы видим следующие две тенденции в режиме: ПРОПАГАНДА База данных мониторинга безопасности вакцины Glorious.
(К сожалению, вам приходится делать вид, что вы следите за безопасностью, чтобы успокоить нервных граждан, которые нервничают из-за чего-то нового, а также для того, чтобы иметь готовый ответ потенциальным критикам и распространителям дезинформации, которые попытаются обвинить режим в сокрытии проблемных данных по безопасности. И вам приходится делать вид, что вы относитесь к этому ОЧЕНЬ серьезно.)
В любом случае, предположим, что на миллион введенных доз вакцины Glorious приходится 26,878 2 сообщений о безопасных и эффективных превращениях в плотоядных зомби, но только XNUMX сообщения о том, что вакцинированные люди были убиты плотоядными бактериями сразу после вакцинации, например:

Вы не можете позволить этому выйти в публичный дискурс, который будет поощрять нерешительность в отношении вакцины и заставит людей сомневаться в нарративе режима в целом, даже в других вещах. Но вам также нужно продемонстрировать, что база данных PROPAGANDA показывает, что показатели потенциальных травм от вакцины Glorious Vaccine незначительны. (Обязательно подчеркивайте, когда вы ссылаетесь на базу данных по безопасности, что эти отчеты не подтверждают, что вакцина Glorious была причиной, а просто потенциальная связь.)
Решение здесь довольно простое – используйте только данные, показывающие, что есть только 2 сообщения о том, что кто-то был инфицирован ужасающими плотоядными бактериями из-за Славной вакцины на 100,000 26,878 доз. Однако 100,000 XNUMX сообщений на XNUMX XNUMX доз Безопасных и Эффективных Превращений Плотоядных Зомби должны быть публично проигнорированы насколько это возможно, и когда вы не можете избежать игнорирования, вы должны осудить это как непроверенные ненаучные и, следовательно, бессмысленные сообщения, которые, следовательно, незначительны. И обязательно ругайте СМИ за то, что они осмелились спросить вас об этом. (В идеале вам следует договориться с лояльным режиму журналистом, чтобы именно он спросил об этом, чтобы этот вопрос можно было поднять в пренебрежительной манере, например: «Некоторые маргиналы пытаются утверждать, что вакцина Glorious Vaccine вызывает десятки тысяч сенсационных травм. Можете ли вы объяснить, как они искажают сообщения в базе данных ПРОПАГАНДА?»)
Также никогда не используйте слово «ужасающий» в контексте ситуации, когда вы пытаетесь успокоить людей. Никогда. Даже если то, что вы описываете, объективно ужасает. Описывая что-то, что по своей сути страшно, вместо этого используйте большие, академически звучащие слова. Так, «бактерии, поедающие плоть» можно описать как «некротический фасциит», что-то, о чем никто не имеет ни малейшего представления, что это, черт возьми, означает (и большинство людей слишком ленивы, чтобы даже гуглить, чтобы узнать). В нем даже есть две «i», что делает это звучание довольно впечатляющим в интеллектуальном смысле, как будто это практически привилегия быть убитым чем-то настолько сложным:

Это не так уж и сложно; вы быстро во всем разберетесь. (А если нет, то, скорее всего, долго вы здесь не продержитесь.)
Внимание: Когда вы сталкиваетесь с ситуацией, когда одобренный режимом или предписанный продукт становится опасным (а это будет происходить часто), вы должны убедиться, что не поддаетесь собственной пропаганде; в противном случае вы вполне можете стать следующим безопасным и эффективным зомби, как эти четыре сенатора США:




III-3. Задержка предоставления данных
Более тонкий способ проверить, какие данные включены в официальную науку, — это нечестно сообщать данные или информацию. Стратегическое распределение времени предоставления различных подмножеств данных — это простой, но очень эффективный способ манипулирования научными данными. (Не беспокойтесь о понимании того, как это работает; просто знайте, что это работает, и наймите компетентных статистиков, которые смогут выяснить, как это лучше всего реализовать.) Многие расчеты основаны на времени предоставления сообщаемых данных, и поэтому вы можете контролировать то, что показывают данные, осторожно публикуя различные части данных в оптимальное время.
Например, задержка в сообщении о смерти на одну неделю может радикально изменить кажущуюся эффективность или безопасность медицинского вмешательства — буквально, отложив сообщение о смерти на неделю, вы можете заставить то, что имеет нулевой эффект, выглядеть как то, что эффективно на 95%. (Вы можете перейти по ссылке для получения более подробной информации, но эта конкретная тактика слишком сложна для «Путеводителя для идиотов», а включение сюда подробного описания может вызвать у начинающих пропагандистов с блестящим будущим депрессию и сомнения в собственных способностях, если они не смогут понять объяснения, что может привести к тому, что они бросят это дело, что было бы трагедией. По правде говоря.)
Раздел IV – Как сфальсифицировать исследование
Возможно, наиболее важным набором навыков, необходимых для манипулирования наукой, является способность разрабатывать и манипулировать исследованием для достижения необходимых результатов.
[Примечание: фактическая фальсификация исследований всегда будет осуществляться экспертами, которые проводят исследования для заработка (их называют PI, или главными исследователями). Так что вам не обязательно быть в совершенстве в этих вопросах. Но, тем не менее, полезно иметь достаточно приличное представление об основах.]
Исследования – особенно большие и причудливые, которые обычно считаются «золотым стандартом» Science™️ – это чрезвычайно сложные звери, которыми можно манипулировать бесчисленными способами. Мы объясним наиболее заметные и простые типы обманов, манипуляций и недостатков дизайна, которые можно использовать, чтобы сделать исследование марионеткой в ваших руках, которой можно дергать по своему желанию.
[Примечание: – существует множество градаций сложности в реализации любой из следующих манипуляций. Мы только собираемся объяснить и проиллюстрировать основные концепции, используя простое применение принципов, без добавления каких-либо причудливых украшений и безделушек. Цель здесь в том, чтобы вы поняли различные типы и способы манипулирования данными. Вы можете обучиться более продвинутым методологиям впоследствии (что, конечно, настоятельно рекомендуется).
IV-1. Тактика фальсификации исследования № 1: фальсификация дизайна протоколов исследования
Большая часть материала, относящегося к этому разделу, также относится к следующему разделу, посвященному саботажу реализации протоколов исследования, поэтому здесь мы рассмотрим только тактику, присущую только фальсификации дизайна самих протоколов.
Протоколы исследования в основном похожи на свод правил, диктующий, как будет проводиться исследование. Поэтому убедитесь, что вы написали правила, которые благоприятствуют нужному вам результату.
A) Составление колоды – стратегически распределить субъектов исследования по соответствующим исследуемым и контрольным группам.
Почти все большие специальные исследования имеют две группы – исследуемую группу и контрольную группу. В исследовании нового лекарства исследуемая группа получает лекарство, а контрольная группа – нет. Теоретически, если лекарство работает, то в контрольной группе должно быть больше больных, чем в исследуемой.
Поэтому, если вы проводите исследование для проверки нового режима «чудо-препарата», вы можете воспользоваться этим, включив в контрольную группу больше нездоровых людей, чем в исследуемую, чтобы исследуемая группа показала лучшие результаты, даже если режимный препарат не сработает. (Вы, конечно, не должны признаваться в этом или любом другом тактическом обмане в документации исследования.)
Б) Тщательно проверять субъектов, подлежащих включению в исследование.
Значительной головной боли можно избежать, просто не допуская к себе людей, которые могут каким-то образом испортить ваши результаты.
Например, если вы тестируете новый препарат, безопасность и эффективность которого вы хотите доказать, не допускайте к нему людей, которые особенно склонны страдать от плохих реакций или неэффективности. Вы поняли идею. (Как будто они не включили ни одного старого сопутствующего человека в испытания вакцины от COVID, что разоблачило бы ложь о «эффективности на 99 %).
IV-2. Тактика фальсификации исследований №2: саботаж выполнения протоколов исследований
Достаточно часто вы не сможете напрямую подтасовать сами протоколы исследования, чтобы получить желаемые результаты. В таких случаях вам нужно вместо этого саботировать реализацию или соблюдение официальных протоколов исследования. Это довольно легко сделать, и есть буквально бесконечное количество способов сделать это.
Примечание: Благоразумно заранее спланировать логистику, чтобы избежать множества проблем и стрессовых ситуаций, которые могут возникнуть в ходе масштабного исследования с участием тысяч субъектов и персонала. Например, если вы хотите «показать», что особенно раздражающий препарат на самом деле смертелен, у вас должны быть под рукой мешки для трупов, чтобы быстро вывезти тела из общественных мест, и круглосуточно работающий пункт кремации, чтобы уничтожить любые нежелательные судебно-медицинские или патологические улики, которые могут содержаться в трупах.)
Саботаж протокола №1: Проведение исследуемого лечения/вмешательства [в исследуемую группу]
Люди думают, что давать субъектам исследования лекарство просто и прямолинейно. Они ошибаются. Очень-очень ошибаются. Часто можно контролировать все исследование, тонко регулируя, как лечение назначается субъектам исследования, включая следующее:
- Дозировка/Количество вмешательства – Вы можете недодозировать или передозировать наркотик в зависимости от того, к чему вы стремитесь. Если вы хотите, чтобы наркотик выглядел неэффективным, недодоза гарантирует, что он не сработает. Если вы хотите показать, что наркотик опасен, просто увеличьте дозу до высокотоксичных уровней.
- Время проведения лечения – Другой способ саботировать лекарство — давать его пациентам слишком рано или слишком поздно, чтобы оно было эффективным. Есть много разных способов добиться этого. Например, вы можете отправить лекарство пациентам по почте, что неизбежно добавит несколько дней к графику (специальное предложение Дэвида Бульвара по ивермектину).
- Качество продукта – т.е. чистота/эффективность – Загрязненный или некачественно изготовленный продукт не будет функционировать так же, как чистый продукт, произведенный из высококачественных ингредиентов и в полном соответствии с идеальными производственными практиками.
(Примечание: Вам ВСЕГДА следует проводить неофициальные доклинические исследования на животных и людях, чтобы понять, как будут функционировать различные версии препарата или вмешательства ДО того, как использовать загрязненные версии в исследовании (в дополнение к официальным доклиническим исследованиям обычной формулы препарата); в противном случае вы рискуете случайно саботировать свои собственные попытки саботажа. Помните, смысл проведения исследования — показать предопределенный результат, а не обнаружить какие-либо новые научные идеи! Неопределенность или непредсказуемость относительно того, что препарат или вмешательство, которые вы изучаете, будут делать в реальной жизни, — это Криптонит для успешного фальсифицирования исследования. Или, как минимум, вызовет у вас очень сильные мигрени, пока вы будете бороться с лабиринтом опасностей и неудобных данных из вашего теперь уже крайне запутанного исследования.)
- Вместо вмешательства используйте физиологический раствор или плацебо. – Другой способ минимизировать опасности выбранного режима вмешательства – это давать плацебо вместо лечения, чтобы уменьшить воздействие токсичности вмешательства. Очевидно, вам также нужно убедиться, что использование физиологического раствора не приведет к нежелательному побочному эффекту, показывающему, что ваш препарат не работает, поэтому эта тактика обычно используется в сочетании с другими манипуляциями протокола или изменами.
- Смешивать и сочетать – Вы всегда можете смешивать и сочетать в пределах любого из этих предложений. Например, вы можете дать некоторые из субъектов лечения другой продукт. Вы также можете использовать более одного из этих предложений в сочетании, чтобы охватить разные части исследуемой группы разными предложениями, что может затруднить обнаружение нарушений протокола посторонними.
Саботаж протокола №2: Введение плацебо [исследуемой группе]
По сути, это обратная сторона предыдущего раздела. Есть несколько специфических тактик, которые немного уникальны в применении к плацебо:
- Дайте контрольной/плацебо группе вмешательство – Один из способов гарантировать, что исследование не покажет никакой эффективности лечения, – это дать контрольной группе лечение. Если обе группы получат лечение, то между ними не будет разницы, показывающей, что группа лечения выздоровела лучше из-за лечения.
Более простой, но и более рискованный способ сделать это — заставить персонал исследования напрямую давать препарат контрольной группе, замаскированный под плацебо. (Это достаточно просто, поскольку плацебо должно выглядеть, ощущаться, иметь вкус и запах, идентичные лечению, чтобы участники контрольной группы не догадались, что они не получили препарат.)
Более сложный, но менее рискованный метод — подтолкнуть участников контрольной группы к получению лечения вне исследования. Например, можно использовать плацебо, которое заметно отличается от препарата. Поскольку участники исследования могут легко обнаружить через Google, что это не то, как должен выглядеть, пахнуть или иметь вкус препарат, они попытаются раздобыть настоящий препарат на стороне, поскольку они не хотят умирать или страдать от изнурительных осложнений от какой бы то ни было болезни или состояния, для лечения которого используется препарат.
В качестве альтернативы вы можете провести исследование в месте, где население уже широко подвержено воздействию изучаемого метода лечения, тогда пул испытуемых будет полностью заполнен людьми, которые уже используют препарат или, по крайней мере, имеют его запас под рукой.
(Просто помните, что эта тактика рискует быть замеченной надоедливыми еретиками-диссидентами, выступающими против науки, поскольку станет достоянием общественности тот факт, что в месте проведения исследования широко распространялась информация о препарате и/или его использовании.)
- Добавьте плацебо – Если вам не нужно инертное плацебо, вы можете добавить в него что-то более «живое», что может вызвать побочные эффекты и/или терапевтический эффект.
Один из конкретных методов заключается в использовании компонентов лечения для усиления плацебо. Это может быть особенно полезно для сокрытия проблемных побочных эффектов лечения, вызванных другими ингредиентами или компонентами, помимо активного ингредиента лечения – если вы поместите их в плацебо, то обе группы будут иметь схожие побочные эффекты.
(Внимание: Имейте в виду, что если побочные эффекты слишком выражены, простое добавление токсичных компонентов лечения в плацебо может вызвать вопросы, если люди заметят, что частота определенных побочных эффектов значительно выше в контрольной группе исследования, чем в общей популяции.)
Протокол саботажа №3: побудить субъектов исследования изменить свое поведение
Поведение субъектов исследования часто является критически важным фактором при разработке протоколов и проведении исследования. Используйте это в своих интересах.
Существует 3 основных типа стимулов:
- Финансовые стимулы – Один из самых надежных способов стимулировать поведение – это вознаградить его материально:
- Вы можете запустить коррупционную схему взяточничества в рамках исследования. Например, если исследование получает результаты, прося субъектов сообщать информацию, например, какие побочные эффекты они испытали после получения Glorious Intervention, вы можете заплатить субъектам, чтобы они не сообщали о побочных эффектах. Однако вам также придется обеспечить секретность и гарантировать, что никто об этом не узнает, что может быть сложно.
- В качестве альтернативы вы можете манипулировать или использовать среду, в которой проводится исследование, чтобы выступать в качестве посредника или посредника для распределения финансовых благ. Например, если вы проверяете эффективность потенциального вмешательства для блокировки передачи Ужасной болезни, вы можете провести исследование в месте, где люди могут ходить на работу только в том случае, если они не инфицированы Ужасной болезнью, воспользовавшись этим встроенным стимулом не сообщать о положительных результатах тестов, которые есть у людей (они хотят получить полную зарплату).
- Общественное давление – Второй тип стимула – социальное давление. Оно может исходить от коллег, политических сил, социальных групп, профессиональных партнеров, учреждений, знаменитостей или любого другого источника влияния в обществе. Суть в том, что вы можете использовать любой или все из них в своих интересах.
Например, предположим, что вы проводите исследование для проверки эффективности Щита из чудесной ткани, который останавливает распространение Ужасной болезни. Поэтому вы даете некоторым деревням в стране третьего мира Щит из чудесной ткани и создаете контрольную группу деревень, которые не получают Щит из чудесной ткани. Вы можете устроить шоу того, насколько удивительны эти устройства, перед жителями деревни, которые их получают. Вы также можете заставить старейшин деревни объявить, что Щит из чудесной ткани — это Дар Небес, что делает его ношение моральной добродетелью и, что еще важнее, делает ношение Щита при заражении Ужасной болезнью признаком религиозного несовершенства. Это делает их гораздо менее склонными сообщать о случаях Ужасной болезни, особенно по сравнению с деревнями, которым Щиты из чудесной ткани не давали. Это создает впечатление, что Щит из чудесной ткани работает на снижение передачи Ужасной болезни. - Суровые наказания – Вы можете угрожать всевозможными ужасными последствиями, если субъекты исследования не сделают именно то, что вы хотите. Это особенно легко реализовать в странах третьего мира, где мало или вообще нет верховенства закона, а коррупция является правилом. Может быть полезно заранее сделать пример из кого-то, чтобы показать, что вы настроены серьезно – например, вы можете выбрать кого-то наугад, чтобы отправить в тюрьму в Судане, откуда он вряд ли когда-либо вернется живым.
Саботаж протокола №4: найм некомпетентных людей для проведения исследования
Исследования — особенно исследования, которые проводят какой-либо эксперимент (а не просто анализируют уже существующие наборы данных) — обычно требуют большого штата сотрудников для проведения. Наем некомпетентного персонала — отличный способ дать себе некоторую свободу действий для «массажа» неудобных данных, которые появляются в ходе исследования — «эти данные ошибочны, потому что персонал их испортил». Поэтому, конечно, вам придется «исправить» «ошибки».
Что еще важнее, некомпетентные сотрудники с меньшей вероятностью заметят, что вы фальсифицируете исследование, поскольку у них нет знаний и опыта о том, как должно проводиться законное исследование.
Саботаж протокола №5: Удалить из исследования все проблемные субъекты или события.
Это очевидное «Duh». Если несколько субъектов в фазе 3 испытания Glorious Vaccine получат серьезные травмы сразу после инъекции Glorious Vaccine, ну, вы не можете позволить им разрушить «безопасный и эффективный» нарратив. Но, к счастью, решение простое: исключить их из исследования.
Это даже не покажется подозрительным стороннему наблюдателю! В протоколах каждого исследования прописаны правила, позволяющие исключать субъектов, которые нарушают протоколы исследования или хотят уйти по «личным причинам». (Вспомните каждый раз, когда политик говорит, что уходит в отставку, чтобы «проводить больше времени со своей семьей» — та же идея.) Но большинство ученых — лохи и каждый раз попадаются на эту удочку.
Если вы действительно умны в том, как вы разрабатываете протоколы, вы добавите условие, которое запрещает субъектам обращаться за медицинской помощью к любому врачу за пределами исследования. Так что если у субъекта возникнет неприятный побочный эффект, например, немного безопасного и эффективного миокардита или легкий паралич Белла, который оставит его немного парализованным, он отправится прямиком в ближайшее отделение неотложной помощи... что является явным нарушением протоколов исследования!! Пока-пока проблема.
Если вы хотите увидеть настоящего маэстро, не ищите дальше, чем сотрудник, отвечающий за исследование Pfizer's Phase 3 Kiddie для их вакцины - когда одна из испытуемых по имени Мэдди де Гарай получила множественные довольно неприятные неврологические травмы через 24 часа после вакцинации (типа, который подразумевает постоянное использование зондов для кормления и инвалидных колясок среди других "корректировок" образа жизни), они просто выгнали ее из исследования. А затем описали ее травму как "неразрешенную боль в животе". Они также выгнали другого сотрудника из основного исследования, адвоката по имени Аугусто Риу, после того как он получил легкий безопасный и эффективный перикардит после дозы № 1.
То же самое и с AstraZeneca – Брианну Дрессен уволили после Дозы №1 – но они сообщили, что она отказалась по личным причинам. Видите? Легко и просто.
Саботаж протокола №6: запись ложных данных
Когда все остальное не срабатывает, вы можете просто записать данные для исследования, которые абсолютно неверны и сфабрикованы из воздуха. Подрядчик исследования Pfizer Ventavia показывает нам путь в этом вопросе — следующие скриншоты представляют собой реальное электронное письмо, отправленное Брук Джексон — одним из руководителей сайта Ventavia — которая решила попытаться подорвать режим, разоблачив продолжающееся мошенничество:

В необычайно быстром и эффективном ответе миссис Джексон была уволена менее чем через шесть – 6 – часов после отправки FDA этого письма. ШЕСТЬ ЧАСОВ!! Вот как все должно делаться.
Более того, когда она подала иск в Федеральный суд, пытаясь остановить все испытания вакцины Pfizer, режим успешно затормозил их почти на целых два года, используя целый ряд изобретательных юридических приемов. (Однако следует отметить, что тот, кто отвечал за найм, все испортил; необходимо проводить тщательную проверку биографических данных, чтобы убедиться, что потенциальные кандидаты не обладают сильными моральными убеждениями.)
К сожалению, FDA не контролирует иностранные медицинские журналы, один из которых решил (шокирующе) опубликовать статью, документирующую мошенничество с испытаниями Pfizer. Большой упс. Вот почему крайне важно создать единый руководящий орган для всего мира.

IV-3. Вариант оснастки исследования №3: Анализ исследования
Как только вы закончите само исследование, теперь настало время обработать цифры из исследования. Любые проблемные данные, которые каким-то образом проскочили через все ваши протокольные разработки и саботаж, будут здесь очищены. Подумайте об этом, как о том, чтобы покрасить подержанную помятую машину в новый слой краски, чтобы скрыть все повреждения под ним — вы ничего существенно не меняете, просто маскируете (по большей части). Никто не хочет царапать свежую краску, чтобы убедиться, что она ничего не скрывает.
Существует так много способов «анализа» данных. Секрет в том, чтобы быть умным в выборе и в том, как проводить анализ.
Тактика анализа №1: не корректируйте данные
Корректировки данных — довольно стандартная вещь в науке. Необработанные данные почти никогда не подходят для прямого вывода выводов или экстраполяции, поскольку обычно присутствуют всевозможные искажающие переменные.
Вот очень простой пример корректировки данных:
Ниже приведена численность населения штатов Дарт Сантистан (плохое состояние) и Гендерно-спектральный рай Коммифорния (хорошее состояние):

Вот показатели смертности от ужасной болезни для этих штатов — в целом, в плохом штате больше смертей, чем в хорошем. Поскольку у них одинаковое население, это означает, что уровень смертности выше в ПЛОХОМ, ПЛОХОМ штате Дарта Сантистана:

НО... (да, тут есть большое «но»)
Если мы посмотрим на показатели смертности среди пожилого и не пожилого населения по отдельности, то, как ни странно, в благополучном штате уровень смертности выше В ОБОИХ (?!?!?!?!?):

Здесь следует отметить два важных замечания:
- Причина, по которой нелояльный штат Смертистан имеет более высокий общий показатель несмотря на более низкие показатели смертности в каждой возрастной группе на самом деле все очень просто — пожилые люди умирают гораздо чаще, чем не пожилые, но в плохом штате, к сожалению, пожилых людей в 2.5 раза больше, чем в хорошем, что означает гораздо больше смертей в целом из-за огромного количества пожилых граждан в плохом штате Смертостан:

Для того, чтобы в плохом штате было такое же количество смертей среди пожилых людей, как в хорошем, им пришлось бы иметь буквально 40% уровня смертности среди пожилых людей, как в хорошем штате, потому что в хорошем штате всего на 40% больше пожилых людей, чем в плохом штате. Вот почему (когда мы хотим быть честными, например, когда правда помогает режиму) Наука корректирует данные — чтобы избежать подобных вещей. (Этот конкретный статистический феномен на самом деле имеет официальное название: «Парадокс Симпсона".)
Поэтому НЕ корректируйте данные, если это может навредить позиции режима.
Тактика анализа №2: обманчивая или ненадлежащая корректировка данных
И наоборот, иногда сырые данные или правильно скорректированные данные не будут хороши для вашего повествования. В таких случаях вам придется продолжать корректировать их креативными способами, пока вы успешно не скроете еретические результаты, чтобы никто не мог их увидеть или понять.
Например, если мы возьмем наше вышеприведенное гипотетическое сравнение вымышленных состояний Спектрального гендерного рая Комифорнии/Сантистана смерти, вы можете добавить «корректировку», чтобы «исправить» проблему. Все, что вам нужно сделать, это найти характеристику, которая является косвенным показателем худших результатов в Плохом состоянии Сантистана смерти, чем хорошее состояние Спектрального гендерного рая Комифорнии. Поскольку Сантистан смерти решил не следовать спасающим жизнь карантинам режима, пожилые люди в Сантистане смерти, как правило, выходили из своих домов чаще, чем в других штатах, даже если просто прогуляться по кварталу подышать свежим воздухом — это означает, что пожилые люди, которые не выходили из своих домов, вероятно, чаще были слишком больны, чтобы выходить из дома. Такие больные пожилые люди также с большей вероятностью умрут от Ужасной болезни.
Вот как это может произойти:
Диаграмма №1 – численность пожилых людей в каждом штате (левые столбцы = пожилые люди, которые выходили на улицу не реже одного раза в неделю; средние = пожилые люди, которые не выходили на улицу; правые = общее количество пожилых людей в каждом штате)

Диаграмма №2 – количество смертей в каждой из трех категорий в диаграмме №1:

Это полностью исправляет наши проблемные данные (на самом деле, возможно, исправляет даже слишком хорошо!!) — посмотрите, как мы меняем уровень смертности среди пожилых людей:


Все, что вам теперь нужно сделать, это называть показатель смертности пожилых людей в помещениях «показателем смертности пожилых людей, скорректированным с учетом численности населения».
Кроме того, вы все равно можете время от времени ссылаться на случаи смерти пожилых людей в помещениях, потому что гораздо проще вести пропаганду, используя такие темы, как «Пожилые люди наиболее подвержены риску, поскольку они малоподвижны Люди естественным образом ассоциируют пожилых людей с тем, что они застряли в помещении, поэтому они вряд ли осознают, что «пожилые люди, живущие в помещении» на самом деле составляют такой небольшой процент от нашего гипотетического населения пожилых людей Смертельного Сантистана.
Тактика анализа №3: выбор оптимальных конечных точек
Конечные точки имеют большое значение. Официально первичная конечная точка исследования — это центральный вывод, который определяет, считается ли исследование успешным или неудачным. Конечная точка — это, по сути, вещь или метрика, которую вы используете для оценки успеха/неудачи или воздействия того, что вы изучаете. Например, если вы тестируете новый препарат, чтобы посмотреть, остановит ли он вас от страшной болезни, конечной точкой будет количество смертей от страшной болезни. Если в группе лечения было меньше смертей от страшной болезни, чем в контрольной группе, то лечение работает, но если нет, ну, это значит, что вы недостаточно хорошо сфальсифицировали исследование. (Это немного упрощенно, но вы поняли основную идею.)
Поэтому вам нужно быть уверенным в том, что вы делаете разумный выбор при выборе конечных точек.
Поэтому обычно следует выбирать конечные точки, которые обладают как можно большим количеством следующих характеристик:
- Зависит от субъективного суждения, а не от объективного наблюдения
- Естественно предвзятый по отношению к вашим предпочтительным результатам
- Легко манипулировать результатом
- Легко лгать о результате
- Людям сложно понять, фальсифицировали ли вы результаты или манипулировали ими.
- Трудно понять/усвоить – особенно для неспециалистов
Например, предположим, что вы проводите испытание с целью саботажа альтернативного лечения, которое на самом деле работает против Ужасной Болезни (что было бы очень плохо, если режим хочет, чтобы пандемический кризис продолжался еще некоторое время). Вам нужно показать, что это не работает. Если вы выберете «смерть» в качестве конечной точки, у вас могут возникнуть большие проблемы, когда лекарство спасет кучу людей в группе лечения.
Вместо смерти можно выбрать что-то вроде «время выписки из больницы». Эта конечная точка удовлетворяет всем шести условиям (в некоторой степени):
- Выписка пациентов — это субъективное решение врачей (которые должны быть в штате исследования), поэтому вам не придется выписывать пациентов, которые соответствуют объективным стандартам выписки.
- Выписка смещена в сторону желаемых вами результатов — поскольку более высокий процент контрольной группы умрет, это означает, что более высокий процент тяжелые случаи никогда не выписываются, чтобы не увеличить среднее время выписки для остальной части контрольной группы; по сравнению с группой лечения, где вместо того, чтобы умереть, более тяжелобольным пациентам потребовалось несколько дополнительных дней для выздоровления, что увеличивает среднее время выписки для группы лечения.
- Манипулировать выпиской очень легко — вы можете нанять персонал больницы, участвующий в исследовании, чтобы на некоторое время без необходимости задержать выписку пациентов, проходящих лечение (вам нужно убедиться, что соответствующий персонал знает, кто получил лечение, и поэтому ждет дольше, чем выписка из больницы).
- Время до выписки также довольно легко подделать; просто отредактируйте документы на дату поступления в больницу и/или дату выписки (и видеозаписи с камер наблюдения, если необходимо). Смерть подделать гораздо сложнее, потому что время смерти обычно регистрируется очень точно и появляется в свидетельстве о смерти.
- «Время до выписки» — не самый понятный показатель для неспециалиста.
Разумеется, в большинстве случаев можно добиться лучших результатов, но основная идея ясна.
Тактика анализа №4: скрытие альтернативных показателей конечной точки
Это практически очевидно: если вы используете «время до выписки» в качестве конечной точки, но сообщаете, что в группе лечения произошло 50%-ное снижение смертности, ну, скажем так, это вызовет много удивления.
Поэтому вместо того, чтобы отвечать на сложные вопросы о том, почему вы выбрали такую абсурдную конечную точку и почему вы утверждаете, что лечение не работает, если вы видите, что оно значительно снизило смертность, в идеале вам следует вообще не сообщать о случаях смерти в ходе исследования.
Если вы не можете избежать публикации статистики смертности, по крайней мере, вы должны похоронить ее в середине случайной таблицы приложения в формате, который очень трудно понять. Или еще лучше, разбросайте ее по нескольким таблицам данных, а не все в одном месте, где ее легко обнаружит какой-нибудь надоедливый случайный ботан в своем подвале.
Тактика анализа №5: используйте оптимальные типы анализа для получения желаемых результатов
Существует столько же способов анализа данных, сколько гендерных идентичностей или комбинаций местоимений. К сожалению, подробное объяснение различных методов невозможно изложить в формате, подходящем для Idiot's Guide, как этот. Просто посмотрите на некоторые из этих имен:
- Сбалансированный дизайн дисперсионного анализа
- Бета-распределение
- Преобразование Бокса-Кокса для двух или более групп (T-тест и однофакторный дисперсионный анализ)
- Кластерные тепловые карты (двойные дендрограммы)
- Распределение (Вейбулл) Фитинг
- Нечеткая кластеризация
- Подгонка гамма-распределения
- Общие линейные модели (GLM)
- Тест Граббса на выбросы
- Иерархическая кластеризация/дендрограммы
- Кластеризация K-сред
- Медоидное разбиение
- Многомерный дисперсионный анализ (MANOVA)
- Сравнение групп необнаруженных данных
- Однофакторный ковариационный анализ (ANCOVA)
- Регрессионная кластеризация
Суть в том, что разные методы статистического анализа дадут разные результаты. Если бы они не давали разных результатов, то не было бы так много методов. Все дело в перспективе. Так что вам придется нанять себе компетентных статистических гуру, которые разбираются в этом деле (и лояльны режиму) по двум причинам:
- Вы получаете выгоду от их опыта (который вам необходим; помните, что ваш опыт заключается в пропаганде, а не в причудливом статистическом анализе. Немного практического смирения, признающего ваши собственные ограничения, имеет решающее значение для того, чтобы быть успешным пропагандистом; чрезмерная самоуверенность погубила многих лояльных приспешников режима [и часто также приводила к длительному отпуску в невыразительном ГУЛАГе]).
- Еретики режима не могут ссылаться на отсутствие достоверной экспертизы ваших статистических аналитиков, чтобы очернить и поставить под сомнение достоверность исследований режима. Случай Нила Фергюсона является предостерегающей историей — хотя изначально ему удалось убедить правительства по всему миру своей великолепной моделью, предсказывающей апокалиптическую бойню от Covid, его полное отсутствие какой-либо предметной экспертизы плюс его длительная история совершенно бредовых предсказаний пандемии дали оппозиции прочную основу для отказа от его моделей и всех последующих моделей, продвигаемых различными правительствами. Они также смогли добиться большого эффекта прозелитизма на фоне этого фиаско.
Тактика анализа № 6: Удалите проблемные данные, которые невозможно проанализировать, скорректировать или иным образом скрыть.
Это та же концепция, что и исключение субъектов из исследования, если они не соответствуют предписанным режимом результатам; просто здесь вы удаляете уже полученные данные вместо самих субъектов исследования. Цель та же: не допустить попадания в официальный отчет исследования данных, которые не соответствуют тому, что вы хотите, чтобы показали результаты исследования.
IV-4. Вариант фальсификации исследования №4: привлечение СМИ для фальсификации результатов
Независимо от результатов, у вас должны быть готовые тезисы для сочувствующих вам СМИ, чтобы они выступили за вас. Неважно, насколько они лживы, вводя в заблуждение и т. д. — весь смысл пропаганды в том, чтобы газлайтить и вводить в заблуждение — СМИ, просто наводняя экосферу вашей информацией, являются мощной силой, которая, как минимум, очень затруднит для большинства людей возможность распутать ложь и обман, которые вы быстро распространяете в обществе.
Вы должны быть особенно готовы к тому, чтобы яростно преследовать любого ученого или академика с еретическими наклонностями, который может подвергнуть сомнению все, что вы говорите, или, что еще хуже, привлечь внимание к недостаткам вашего исследования. С максимальной предвзятостью.
Раздел V – Фальсификация наборов данных
Другим важным источником науки, помимо исследований, являются наборы данных и другие источники информации, используемые для научных заявлений. Данные, особенно официальные государственные данные, можно использовать без формального исследования, завещающего их благословение, поэтому вы должны убедиться, что доступные данные, и особенно наборы данных, которые являются основой для общепринятых показателей, обычно цитируемых в обществе как учеными, так и неспециалистами, находятся под вашим твердым контролем, чтобы вы могли их редактировать, изменять и модифицировать по своему желанию.
Ниже приведены типы тактик, которые следует использовать для максимального контроля и полезности доступных наборов данных:
V-1. Статистическая «рыбалка»
Статистическую рыбалку проще проиллюстрировать, чем объяснять ее абстрактно:
Предположим, что крупная фармацевтическая компания выпускает новый препарат, который (по их утверждению) делает детей умнее и повышает их успеваемость. К сожалению, даже несмотря на то, что он был одобрен FDA, они знают, что он не работает, и люди начинают подозревать, что тут может быть что-то нечисто (а на кону миллиарды долларов). Поэтому они приходят к вам и предлагают вам солидный семизначный чек за «доказательство», что их новый препарат работает. Поэтому вы, будучи смелым наемным ученым без каких-либо угрызений совести (кроме лояльности режиму, конечно), принимаете их предложение. Как вы «докажете», что их препарат работает? Все просто. Вы получаете данные со всех школьных округов страны, которые показывают академические баллы и процент детей, которые принимали новый фармацевтический препарат. Вот где начинается часть «рыбалки»: вам нужно просмотреть каждый округ, пока не найдете один или два, где академические баллы выше среднего, и больше детей в этом округе принимали новый препарат, чем в среднем (как рыбалка, где вы продолжаете заниматься этим, пока не поймаете рыбу). Затем вы публикуете свое «исследование»: «Мы обнаружили корреляцию в округе «X», где более высокий процент детей, принимающих новый препарат, привел к более высоким академическим баллам». Это чушь, потому что каждый другой округ показывает, что препарат вообще не оказал влияния на академические баллы, но вы аккуратно избегаете этого, выделяя один округ, где есть корреляция по случайности. (При достаточно большом размере выборки вы практически гарантированно найдете один округ наугад, где по совпадению много детей принимали препарат, и академические баллы выросли.)
Главный урок в том, что иногда все, что вам нужно, это немного настойчивости. Если у вас большой набор данных по многим странам, например, просто пройдитесь по одной за раз, пока не обнаружите корреляцию, которую ищете. В качестве альтернативы вы можете попробовать более продвинутую версию этой тактики, известную как 'П-Хакинг».
Отличным примером этой тактики является следующее «исследование» CDC, в котором они прошли по всем 50 штатам в поисках того, где они могли бы отточить данные, чтобы показать, что вакцины от Covid снижают риск повторного заражения у людей, которые уже переболели Covid до вакцинации. И что вы думаете, они нашли один (из 50 плюс несколько негосударственных юрисдикций, таких как Вашингтон, округ Колумбия), где они могли заставить данные говорить то, что они хотели:

Смотрите, если бы CDC мог использовать более одного штата, чтобы показать, что вакцины от Covid снижают риск повторного заражения, они бы (ну да). Но они пытались и пытались, пока не нашли штат, данные которого они могли бы подвергнуть пыткам, чтобы это показать.
Кстати, здесь есть еще один важный урок для пропагандистов: ценность настойчивости. Не сдавайтесь, если не можете найти набор данных, который легко подделать или подтасовать, чтобы поддержать тезис режима. Иногда нужно проявить креативность и продолжать, пока не наткнетесь на золотую жилу.
V-2. Корректировка проблемных данных
Да, мы упоминали об этом ранее в разделе об исследованиях такелажа.
Если исходные данные не соответствуют вашему предпочтительному повествованию, просто «подправьте» их, пока они не подойдут, так же, как вы это делаете для внутренних данных исследования. Подгонка данных — это рутинная часть науки, и поскольку очень немногие люди на самом деле понимают, как это работает, вы можете воспользоваться этой практикой и злоупотребить ею.
Какой-то парень даже опубликовал научную статью на эту тему (ее будет интересно почитать, если вы зануда):

Блестящее применение этой концепции относится к консенсусу научного истеблишмента по глобальному потеплению, который раньше был консенсусом научного истеблишмента по глобальному похолоданию. Как вы думаете, что те же данные, которые в 1974 году показали, что мир движется к необратимому ледниковому периоду, угрожающему выживанию человечества, теперь показывают, что на самом деле *потепление* трендов из тех же самых данных что угрожает выживанию человечества?

Они просто «подправили» данные, чтобы сделать более ранние десятилетия холоднее, а более поздние десятилетия теплее, и вуаля, проблема решена! Это дьявольски хитро и очень эффективно – обратите внимание на график ниже (от известного еретика-диссидента режима) на две линии, которые отслеживают среднегодовую температуру, синяя линия = необработанные данные, оранжевая линия = данные после того, как ученые режима «подправили» их:

Если посмотреть на синюю линию, то за последние 100 лет общего потепления не наблюдается – что очень плохо для официальной версии КАТАСТРОФИЧЕСКОГО ГЛОБАЛЬНОГО ПОТЕПЛЕНИЯ!!! Однако оранжевая линия показывает четкую тенденцию к потеплению за последние 100 лет – что в точности соответствует версии.
Конечно, если в будущем по какой-либо причине возврат к глобальному похолоданию станет прагматичным, то ученые из NOAA просто «перекорректируют» данные, чтобы последние 100 лет выглядели как устойчивая тенденция к похолоданию.
Суть в том, что все дело в корректировках.
(Внимание(Полезно позволить нескольким случайным малоизвестным еретикам от науки режима тусоваться, потому что они производят данные и анализ, которые на самом деле весьма полезны для внутреннего использования режима, пока вы следите за тем, чтобы они не начали приобретать известность, — а затем вы без промедления отправляете их в залив Гуантанамо.)
V-3. Исключите из официальных анализов официальных данных все, что не соответствует желаемым вами результатам.
Тщательная проверка того, что включается в ваш анализ, — это буквально 101 факт. Если информация или фактические результаты угрожают подорвать ваши предпочтительные результаты, просто исключите их из официального анализа официальных данных. Так что если есть правительственная база данных, которая показывает, что после вакцины Glorious Vaccine заболеваемость целым рядом заболеваний сильно возросла, просто проигнорируйте ее.
Возьмем базу данных VAERS (Система сообщений о побочных эффектах вакцин), совместно управляемую CDC и FDA:
CDC (делает вид), что призывает сообщать в VAERS о медицинских состояниях, которые проявляются после вакцинации, «даже если вы не уверены, что вакцина стала причиной заболевания»:

После начала вакцинации от COVID в середине декабря 2020 года записи VAERS о случаях смерти выглядят следующим образом (диаграмма показывает общее количество зарегистрированных случаев смерти для всех вакцин за каждый год):

На этом графике показана статистика сообщений VAERS о травмах/смертях в результате вакцинации от COVID:

Но когда в последний раз вы слышали о VAERS от CDC в каком-либо заявлении или анализе, касающемся драгоценных вакцин от COVID?
Точно!! CDC (и все остальные) просто игнорируют VAERS (за исключением случаев, когда они время от времени выпускают статьи с «проверкой фактов», чтобы развенчать VAERS).
Также убедитесь, что вы неустанно преследовали в забвении любого, кто осмелится попытаться использовать такие данные, чтобы подорвать доверие к анализам и заявлениям вашего режима. Это часто является проблемой, поскольку неизбежно найдется группа людей, которые получат доступ к необработанным данным, как только они появятся.
V-4. Использование ранее установленных отношений и различий
Легкий способ подтасовать исследование — сравнить 2 сущности, которые, как вы знаете, уже имеют определенное различие или корреляцию. Затем вы можете сделать вид, что «открыли» это различие или корреляцию, но приписать его новому фактору.
Так что если, например, поскольку бедные штаты по сравнению с богатыми, как правило, имеют худшие результаты в области здравоохранения, если бедные штаты оказываются менее послушными указаниям режима, вы можете указать на их худшие результаты в области здравоохранения и обвинить их в том, что они не приняли Glorious Vaccine. Средства массовой информации действительно преуспевают в усилении этого сообщения, в частности, потому что они больше всего любят приписывать плохие результаты политической принадлежности к «плохой» политической партии/партиям.
V-5. Контроль критических наборов данных, используемых для научных исследований
Тот, кто контролирует данные, контролирует науку.. Позаботьтесь о том, чтобы иметь полный контроль над наиболее известными и широко используемыми наборами данных, и вы избавите себя от большого стресса и головной боли. Например, военные контролируют свои внутренние наборы данных и могут манипулировать ими по своему усмотрению. Как DMED – они подделали этот набор данных до такой степени, что сделали его бесполезным. Взгляните ниже на следующие две диаграммы, показывающие *ТАКОЙ ЖЕ* Данные DMED по «частотам амбулаторных посещений врачей» за 2015–2018 годы (левая диаграмма — версия, опубликованная в 2019 году, правая диаграмма — версия 2021 года) — и каким-то образом они не совпадают (области, обведенные красным).

Обратите внимание на изменение показателей за 2016-2018 годы (которое вы можете увидеть по форме линии тренда)? Как увеличилось количество визитов к врачу в 2016 году между 2019 и 2021 ????
Потому что режим просто переписал данные. Вот что можно сделать, когда у тебя есть полный контроль над набором данных.
Само собой разумеется, что ни при каких обстоятельствах вы не должны позволять языческим ученым получать доступ к священным текстам или данным Науки, находящимся под вашим контролем – помните, вы должны быть всегда бдительны, чтобы какой-нибудь мошенник-еретик-исследователь не провел анализ, который может обесценить или противоречить Науке. CDC подает пример здесь:

Если вы не предоставите надоедливым независимым ученым доступ к данным, вам не придется беспокоиться о том, что они обнаружат в данных что-то, что серьезно подорвет авторитет режима.
Раздел VI – Контроль стандартов доказательств
Представьте себя судьей, председательствующим на уголовном процессе, который решает, какие доказательства допустимы в суде, и таким образом может гарантировать, что обвинительные или оправдательные доказательства никогда не дойдут до присяжных. Та же идея здесь — контролируя стандарты доказательств, вы можете косвенно устранить множество сложных научных данных, которые существуют, без необходимости напрямую оспаривать конкретные утверждения или доказательства.
VI-1. Сделать так, чтобы доказательства самого высокого качества были невозможны для всех, кроме одобренных режимом субъектов
Это простое правило: Сделайте так, чтобы независимым ученым или исследователям было максимально сложно проводить исследования, которые считаются «высококачественными».
Вы могли бы сделать слишком дорогим для инакомыслящих диссидентов проведение Неодобренной или Еретической Науки. Одним из величайших переворотов в истории пропаганды было возвышение Случайных Контролируемых Испытаний как «Золотого Стандарта» для доказательств. Обычно их проведение обходилось во многие миллионы, исключая возможность для кого-либо, кроме гигантских фармацевтических корпораций (которые являются лояльными режиму субъектами), управлять такими научными предприятиями.
Вы также можете принять законы или воспользоваться услугами государственных органов, чтобы запретить проведение несанкционированных высококачественных исследований, если какой-либо группе каким-то образом удастся получить достаточно средств для проведения такого исследования.
VI-2. Обозначьте тип исследований, которые могут проводить неутвержденные ученые, как «низкокачественные»
И наоборот, убедитесь, что любая несоответствующая наука или исследование, которые все еще могут быть проведены, обозначены как доказательства низкого качества. Обычно это лучшая альтернатива, чем полный запрет всех неодобренных исследований, что естественным образом вызовет у населения подозрение к режиму и склонность к принятию всех видов диких бессмысленных теорий заговора. Вместо этого позвольте им проводить свои исследования, но объясните, что они бессмысленны, поскольку не соответствуют надлежащим правилам науки, основанной на доказательствах.
VI-3. Не формулируйте четкий стандарт доказательств, который обычные люди могут применять самостоятельно.
Вы неизбежно столкнетесь с ситуациями, когда вам понадобится свобода действий для использования двойного стандарта доказательств. Если вы сформулируете четкий и легко понятный стандарт, то вы нейтрализуете свою собственную способность подделывать науку, поскольку люди затем смогут заставить вас придерживаться вашего собственного заявленного стандарта. Кроме того, как указывалось ранее, вы хотите приучить людей к тому, что настоящий стандарт — это просто то, что режим объявляет высококачественными доказательствами, а не какие-либо отдаленно объективные критерии.
VI-4. Преследовать наглых или нелояльных ученых
Время от времени будет возникать ситуация, когда вы можете оказаться неспособными поставить под сомнение достоверность исследования на основании того, что оно является некачественным доказательством. В таких случаях вам следует вместо этого преследовать ученого/ученых, ответственных за распространение еретической науки, тем самым прекратив распространение и дальнейшее проведение проблемного исследования. Это может быть столь же безобидным, как деплатформирование их из социальных сетей, или столь же всеобъемлющим, как отправка их в ГУЛАГ, чтобы их больше никогда не видели и не слышали. Однако вы или режим в конечном итоге решите удалить их из публичной сферы, вы должны убедиться, что также неустанно атакуете их репутацию и экспертность (даже после того, как мятежный предатель был устранен). Это также хорошая тактика для использования против харизматичного ученого/ученых, которые угрожают режиму, потому что он или она захватывают сердца масс. Это верно, даже если они кажутся лояльными, если только вы не знаете наверняка, что они никогда не перейдут на другую сторону (например, если у вас есть информация для шантажа, или они являются сердцем и душой повествования режима и фанатично преданы ему, как святой доктор Фаучи). Таким образом, вам следует поддерживать надежный шпионский аппарат, чтобы отслеживать всех лояльных режиму ученых.
Раздел VII – Церковные авторитеты науки
Первое, что вы должны осознать, это то, что концепция власти в сфере науки является церковной по своей природе. Основная часть научного дискурса в современном обществе состоит из аргументов от власти. Поэтому вместо того, чтобы сопротивляться этому, примите это и используйте это, поскольку это самое мощное оружие в борьбе за контроль над самой наукой. Вы — Церковь науки. Режим — это ее Ватикан. Напрягите мускулы и навязывайте свою волю!!
Вы должны закрепить соглашения, которые естественным образом будут выбирать только сторонников режима, чтобы занять позиции Научного авторитета в обществе. Это в первую очередь достигается с помощью следующих методов:
VII-1. Эксперты должны быть аккредитованы
Удостоверения — это первый экран, который отсеивает большинство потенциальных злодеев. Требуя удостоверения — которые, конечно, можно получить только через посредничество самого режима или учреждения, аккредитованного и лояльного режиму. Вы должны укрепить убеждение, что несертифицированные эксперты являются уникально опасными и невежественными, поскольку население обременено постоянным желанием искать второе мнение относительно позиций и заявлений режима.
VII-2. Эксперты должны быть связаны с учреждением или организацией, имеющими хорошую репутацию.
Еще одно очевидное правило. Это хороший способ еще больше отсеять потенциальных маньчжурских ученых, прошедших процесс аккредитации.
VII-3. Эксперты должны рассматриваться в «основном потоке»
Строго соблюдайте эту социальную конвенцию, поскольку она является мощной защитной сеткой в случае, если эксперт нарушает ряды и решает противостоять режиму. Таких людей нельзя легко лишить аккредитации, и иногда бывает трудно или непрактично прекратить все связи, которые они могли иметь с организациями, находящимися в хорошем положении. Таким образом, возникает необходимость в дисквалификации, которая не зависит ни от одного из них. Объявление его вне мейнстрима является довольно мощным способом лишить такого эксперта его авторитета.
VII-4. Обеспечение научного консенсуса
Еще один эффективный способ контролировать, кто обладает научным авторитетом, — это принудительное соблюдение выдуманного «консенсуса», клеймя любого, кто отклоняется от этого консенсуса, как явного, неисправимого еретика самого извращенного сорта. Это внешний инструмент, который может быть чрезвычайно полезен для свержения своенравных дипломированных ученых. «Консенсус» мощно звучит в ушах и сердцах мирян и дает им легкое оправдание не поднимать вопросов, если режим решит внезапно лишить сана ранее высокоуважаемого ученого.
Послесловие
Искусство пропаганды — это обширная тема, охватывающая множество дисциплин. Не ждите, что вы овладеете ею за одну ночь. Ждите, что вы будете совершать ошибки — так вы узнаете, что работает (и поэтому всегда следите за тем, чтобы был кто-то еще, на кого вы можете свалить вину за свои ошибки).
К счастью для вас, подавляющее большинство граждан — интеллектуальные овцы. Этот принцип блестяще продемонстрировал главный архитектор Obamacare профессор Джонатан Грубер.
Однако профессор Грубер имел склонность объяснять слишком много и слишком ясно в записанных речах. Конечно, нет ничего плохого в том, чтобы объяснять спорные вопросы понятным языком молодым студентам режима, которые являются ключом к пониманию того, как функционирует политика режима, потому что им нужно будет иметь твердое понимание этих вещей, если они хотят быть продуктивными работниками режима. Однако это становится проблемой, когда эти речи записываются на видео, доступное широкой публике, которую вы, как предполагается, обманываете:

Можно было бы подумать, что после того, как парень, написавший крайне непопулярный (в то время) закон, был замечен в многочисленных видеороликах, хвастаясь тем, как это было «ловкой эксплуатацией отсутствия экономического понимания у американских избирателей» и как «тупость американских избирателей» имела решающее значение для возможности выдать повышение налогов за неповышение налогов (и то, и другое на 100% правда, как было сказано ранее), политики будут вынуждены отменить закон и попробовать снова через несколько лет, когда шумиха утихнет.
За исключением того, что, как выясняется, обычно можно рассчитывать не только на полную глупость среднестатистического избирателя, но и на отсутствие у него какой-либо краткосрочной памяти, чувства самосохранения и, прежде всего, на его приверженность политической идеологии. Obamacare отменили или хотя бы отложили? Нет. Так что даже если вас посадят по-крупному, вы, скорее всего, будете в порядке. (Особенно если вы воспитали послушные мейнстримные СМИ, которые преданно служат режиму.)
Вы также можете утешиться тем, что пропаганда, естественно, является самокорректирующимся предприятием – когда совершаются ошибки, вы просто выпускаете больше пропаганды и газлайтинга, чтобы скрыть или иным образом смягчить эти ошибки. Посмотрите, как должностные лица режима перешли от восхваления профессора Грубера к утверждениям о его полной незначительности, не моргнув глазом и без малейшего намека на смущение от откровенного лицемерия их непримиримых позиций:

(Однако вам следует быть осторожными и не слишком легкомысленными в отношении совершения ошибок, иначе вас могут перевести в советский ГУЛАГ или на базу секретных операций ЦРУ в Марокко.)
Вместе мы можем сделать мир лучше для тех, кому суждено стать частью обновленного человечества.
Опубликовано под Creative Commons Attribution 4.0 Международная лицензия
Для перепечатки установите каноническую ссылку на оригинал. Институт Браунстоуна Статья и Автор.