
Observe atentamente la diapositiva anterior de una encuesta internacional realizada unos meses después de la aparición de Covid: Así es como se ve una propaganda efectiva. Y el efecto real fue aún mayor, porque las cifras del "mundo real" utilizadas para calcular hasta qué punto la gente exageraba los riesgos del Covid se derivaban, por supuesto, de... las organizaciones de propaganda más importantes del mundo (que se hacían pasar por agencias de salud pública), que ya estaban exagerando enormemente los riesgos del Covid.
El arte de la propaganda eficaz es una disciplina integral que requiere un estudio cuidadoso y exhaustivo. y revisar — de vez en cuando. Para el principiante, puede resultar muy difícil dominarlo. Incluso el propagandista experimentado puede caer a veces en la trampa de pensar que crear y difundir propaganda es una tarea sencilla, lo que es una buena manera de ganarse unas vacaciones permanentes con todos los gastos pagados en Siberia. Normalmente no es una tarea tan sencilla confundir a toda la sociedad todos los días, los 365 días del año, indefinidamente.
La siguiente breve guía proporcionará al aspirante a propagandista, lacayo del WEF, apparatchik comunista, marxista despierto y burócrata gubernamental experimentado por igual las herramientas y el conocimiento necesarios para desarrollar su prometedor talento hasta alcanzar el pleno dominio del arte de la propaganda.
Este libro es un poco largo, así que no sientas que debes leerlo de principio a fin de una sola vez, porque eso es una receta para el agotamiento y para no retener la información fundamental que contiene.
Este manual se divide en las siguientes secciones:
Sección I. Definiciones – Cómo redefinir palabras, términos y métricas para mantenerlos en línea con la narrativa del régimen
Sección II. Conservación de datos – Cómo secuestrar los procesos de registro, informe y publicación de datos
Sección III. Verificación de qué datos se consideran parte de la Ciencia Oficial – Cómo verificar y eliminar datos que no se ajustan al régimen para que nunca aparezcan en ningún conjunto de datos oficiales científicos o del régimen
Sección IV. Cómo manipular un estudio – Exactamente como suena
Sección V. Manipulación de los conjuntos de datos – A veces, será necesario entrar y hacer una pequeña "cirugía" de datos para modificar el contenido de las bases de datos que contradicen los puntos de discusión del régimen que no se pueden erradicar simplemente.
Sección VI. Control de los estándares de prueba – Cómo establecer una jerarquía de evidencia que coloque a la ciencia favorable al régimen en la cima y a la ciencia hostil al régimen en la base (de la Fosa de las Marianas)
Sección VII. De las autoridades eclesiásticas de la ciencia – ¿Cómo garantizar que las autoridades científicas repitan de manera fiable los hechos y las narrativas del régimen?
Epílogo – Uniéndolo todo de forma elegante, como una de las pajaritas de Peter Hotez (es un científico famoso del régimen particularmente irritante)
Sección I – Definiciones
“Quien controla el lenguaje controla las masas”.
— Saul Alinsky, Reglas para Radicales
La forma en que definimos conceptos o categorías determina qué fragmento del mundo real comunican o representan, o qué no comunican o representan.
Las definiciones maleables y un criterio arbitrario y caprichoso para asignarlas son una necesidad absoluta para cualquier propagandista eficaz. A pesar de los mejores esfuerzos, incluso los propagandistas expertos y experimentados inevitablemente se enfrentarán a situaciones en las que los datos seleccionados que existen, o la experiencia vivida por la gente, son problemáticos para la narrativa oficial del régimen.
Por lo tanto, una propaganda eficaz requiere la capacidad de una flexibilidad ágil y altamente adaptativa para controlar el contenido de los datos, especialmente las métricas convencionales preexistentes que el público está acostumbrado a escuchar y que son notoriamente difíciles de hacer desaparecer (a diferencia de la facilidad con la que se puede desaparecer a un científico disidente de YouTube o Facebook). Por ejemplo, no podrá evitar hablar de "muertes" en el contexto de una nueva pandemia de enfermedad terrible: la principal forma en que la gente se relacionará con la medición de la gravedad de una enfermedad siempre será, en primer lugar, "¿Cuántas personas murieron a causa de la enfermedad?". Pero puede cambiar a qué se refiere la "muerte" en el contexto de la nueva enfermedad terrible si desea aumentar o disminuir la sensación de la gente sobre lo mortal que es.
En la práctica, esto significa que cuando la comprensión normal de un término o concepto muestra que la realidad no encaja del todo con la narrativa deseada por el régimen, basta con cambiar algunas definiciones y listo, problema resuelto.
Como han observado muchos propagandistas comunistas destacados a lo largo de la historia: “Quien controla el idioma gobierna el mundo”.
Hay una variedad de formas de alterar o hacer que las definiciones pasen de problemáticas a aceptables:
I-1. Limitar una definición
Si la definición convencional de algo incluye conceptos, datos o información que no concuerda con el dogma del régimen, limite la definición para que ya no incluya la información no deseada. Hay muchas formas de hacerlo. Por eso, enumeraremos algunos de los tipos de características más comunes que puede utilizar para limitar eficazmente una definición: Limitar la definición por intervalo de tiempo: Supongamos que las personas vacunadas contraen la terrible enfermedad en tasas muy altas en los primeros 30 días posteriores a la vacunación y después de 90 días o más, con la vacuna gloriosa. Esto es un gran problema, porque la gente pensará que la vacuna gloriosa no es efectiva:

En términos sencillos, lo que se ve en el gráfico anterior es que el número de casos por millón de personas es el siguiente:
- Antes de la vacunación: 500 casos de la terrible enfermedad por millón de personas
- 10 días después de la vacunación: 3,000 casos de la terrible enfermedad por millón de personas
- 20 días después de la vacunación: 1,700 casos de la terrible enfermedad por millón de personas
- 30 días después de la vacunación: 100 casos por millón de personas
Esa es una eficacia muy poco gloriosa para la Gloriosa Vacuna, algo que no se puede permitir que continúe. Una solución es simplemente cambiar la definición de "vacunado" para que signifique alguien que se encuentra entre 30 y 90 días después de haber sido inyectado con la Gloriosa Vacuna; en otras palabras, cualquiera que se encuentre dentro de los 30 días de haber sido vacunado, o después de 90 días de haber sido vacunado, no se considera "vacunado":

Esta táctica en particular fue iniciada por prácticamente todas las agencias de salud pública del mundo civilizado, donde la definición de "completamente vacunado" para las vacunas Covid se limitó a "14 días después de la segunda dosis":

Limite la definición por cantidad, como el número de exposiciones. Por ejemplo, si un grupo de personas que recibieron 1 dosis o 5 dosis del tratamiento milagroso Mirafaucivir murieron (la primera dosis mata a personas que son particularmente susceptibles a su toxicidad, y 5 dosis son demasiado tóxicas para casi cualquier persona), limite la definición de 'tratado con MiraFaucivir' a entre 2 y 4 dosis:

Limitar una definición añadiendo condiciones absurdas a la definición que sean casi imposibles de cumplir. Por ejemplo, podría intentar utilizar las siguientes condiciones para limitar la definición de "muerte por vacuna" en el contexto de una campaña de vacunación masiva con la recién acuñada Vacuna Gloriosa:

Es bastante difícil conseguir algún caso "confirmado" de alguien que haya muerto a causa de la Gloriosa Vacuna en condiciones como estas.
(Debes recordar obstruir las autopsias tanto como sea posible para que esta definición de ejemplo sea completamente efectiva).
I-2. Ampliar una definición
Por el contrario, a veces es posible que desees más de algo de lo que realmente hay. Ampliar las definiciones es una gran solución: solo tienes que invertir las instrucciones anteriores para limitar las definiciones.
Entonces, si necesitas más muertes por la Terrible Enfermedad que las personas que realmente mueren por ella, puedes ampliar la definición de "Muerte por Enfermedad Terrible" a "cualquier muerte dentro de los 30 días siguientes a una prueba positiva" y, como por arte de magia, tienes una pandemia a gran escala en tus manos.
Para ilustrar esto, supongamos que después de 12 meses de circulación de la Enfermedad Terrible, sólo 7 personas por cada 100,000 infecciones murieron realmente a causa de la Enfermedad Terrible, lo que no es precisamente aterrador. Se hace un pequeño cambio y se amplía la definición de "Muerte por Enfermedad Terrible" a algo como lo que hizo el CDC: "cualquier muerte dentro de los 30 días posteriores a un resultado positivo en la prueba de la Enfermedad Terrible". Dado que muchas personas mueren todos los días, si se les hace una prueba masiva a todos, inevitablemente se "descubrirá" un montón de personas muertas que tenían la Enfermedad Terrible cuando murieron, aunque hayan muerto por algo completamente no relacionado, como un cáncer o un accidente de coche. Observe la diferencia que esto supone:

El estado de Nueva York ofrece una ilustración clásica de cómo expandir la definición de “muerte por enfermedad temible” para crear la apariencia de una pandemia apocalíptica súper aterradora, única en la historia: solo mire la siguiente hermosa definición abierta para una muerte “probable” por Covid:

NOTA DE PRECAUCIÓN: Siempre debes tener cuidado de NUNCA, NUNCA, NUNCA – ¡NUNCA! – explicarle al público cómo los estás engañando con un lenguaje claro y conciso que puedan entender. El siguiente error no forzado en 2020 de la directora de Salud Pública de Illinois, la Dra. Ngozi Ezike, es el tipo de cosas que te dan un boleto de ida rápido al Gulag; de hecho, dijo lo siguiente en una conferencia de prensa pública (ver el video incrustado a continuación):
“La definición de caso es muy simplista. Significa que en el momento de la muerte, el diagnóstico era positivo para COVID. Eso significa que si estabas en cuidados paliativos y ya te habían dado algunas semanas de vida y luego también se descubrió que tenías COVID, eso se contabilizaría como una muerte por COVID. Significa que, técnicamente, incluso si murieras por una causa alternativa clara, pero tuvieras COVID al mismo tiempo, todavía se contabilizaría como una muerte por COVID”.
Por supuesto, estaba haciendo lo correcto al utilizar una definición tan maravillosamente amplia para las muertes por Covid, pero, de manera estúpida y descuidada, dejó que el secreto saliera a la luz para que todo el mundo lo viera. Ese es el tipo de error descuidado que puede demoler toda una campaña de propaganda de la noche a la mañana. Y también el tipo de cosa que puede acabar con una carrera (o algo peor):

I-3. Inventar una definición completamente nueva
A veces no es posible ocultar la interpretación común de algo jugando con la definición en los márgenes. En ese caso, se puede tomar la valiente decisión de redefinir una palabra, un concepto o una categoría por completo para que se ajuste a las necesidades de la propaganda. Pero hay que tener en cuenta que puede resultar un poco más difícil convencer a la gente de que la antigua definición es un producto de su imaginación.
Tomemos el caso de los CDC (sí, vamos a citar mucho a los CDC; después de todo, son la organización de propaganda sanitaria más importante del mundo), que cambiaron la definición de "vacunación" varias veces en un lapso de 6 años:

Barra lateral: El tuit anterior ofrece una lección sobre la necesidad de controlar a los legisladores rebeldes que podrían intentar disentir o incluso exponer sus esfuerzos propagandísticos. No necesita el dolor de cabeza adicional de lidiar con pruebas claras de su traición lingüística difundidas al público desde el pleno del Congreso o el Parlamento (o el dolor de cabeza aún mayor de ser desterrado a Siberia como chivo expiatorio por permitir que tal cosa suceda).
En ocasiones, incluso puede que te encuentres atrapado por el significado coloquial habitual de las palabras, que resaltan algo a lo que no puedes permitirte que la gente preste atención. Si esto ocurre, te verás obligado a implementar un cambio fundamental en la esencia misma del lenguaje. Esta es una especie de opción nuclear para cuando no puedes ocultar algo de ninguna otra manera y tampoco puedes permitirte el lujo de no ocultarlo.¡Cuidado! Una iniciativa tan audaz conlleva un grado significativo de dificultad, ya que muchas personas tenderán a resistirse a una transición lingüística tan abierta y audaz, de forma similar a cómo muchos luditas ignorantes se resisten a aceptar las transiciones de género.).
Por ejemplo, tomemos el término “protesta pacífica”:

Por supuesto, "limitado" es un término subjetivo cuyos contornos precisos están mal definidos, lo que le da mucha libertad para aplicar la descripción a casi cualquier cosa, independientemente de cuán incoherente o inadecuada sea la aplicación, como lo evidencia este informe de los medios de comunicación de la vida real que no necesita más descripción:

I-4. Combinar categorías
A veces, no resulta práctico ni factible moldear los datos simplemente cambiando las definiciones. Pero no se preocupe: si no puede cambiar la definición, puede cambiar el punto de datos o la categoría a la que la gente está acostumbrada a referirse con la palabra o frase. La gente no está acostumbrada a las diferencias sutiles o matizadas en las categorías o puntos de datos, y los medios de comunicación confunden la mayoría de las cosas de todos modos, lo que hace que este sea un truco fácil y conveniente. Por ejemplo, puede probar:
- Combinando diferentes grupos de edad:
Supongamos que la Gloriosa Vacuna está provocando que un grupo de niños se conviertan en zombis. Eso es bastante malo para el régimen (lo que significa que deberías reasignar a unos cuantos científicos para que trabajen en una estación de investigación climática en la Antártida durante el resto de sus carreras, sin calcetines).
En primer lugar, siempre debes referirte a esta nueva condición como “Transformación Segura y Efectiva en un Zombi Carnívoro”. La razón de la parte carnívora es simple: “zombi devorador de carne” suena demasiado aterrador, y “zombi” simplemente da la sensación de que los zombis están básicamente muertos –es decir, los preciosos niños están muertos–, ninguna de las cuales es una impresión que quieres que la gente se lleve.Aunque es poco probable que nuestro ejemplo hipotético se materialice en la práctica, el principio es relevante y aplicable a cualquier situación: siempre debes nombrar algo de una manera que transmita una idea de lo que quieres que sean las impresiones de las personas.)
En segundo lugar, debido a que la tasa de zombificación en el grupo de edad de 12 a 17 años es tan alta que resulta obvia para cualquiera que observe los datos (gráfico siguiente), probablemente tendrá que lidiar con eso. Por lo tanto, en lugar de presentar los datos desglosados por edad, donde la gente notará inmediatamente el aumento de la zombificación infantil, presente los datos como un grupo de edad combinado que sea lo suficientemente grande como para ocultar o blanquear la señal:

Ahora nadie se dará cuenta de que los datos muestran un claro riesgo de que los niños se conviertan en zombis carnívoros por la Gloriosa Vacuna.
O por el contrario, suponiendo que los niños no están muriendo de la Terrible Enfermedad en tasas suficientemente altas como para asustar a las mamás, puedes presentar datos de muerte por la Terrible Enfermedad de un grupo de edad combinado de 0 a 50 años que haga parecer que hay muchísimas muertes de un grupo que incluye Los niños:

- Combinando diferentes cohortes demográficas:
La misma idea que con los grupos de edad; supongamos que necesitas evitar que los ciudadanos se den cuenta de que la terrible enfermedad en realidad solo es peligrosa para las personas con obesidad mórbida, lo cual es malo:
- En primer lugar, porque entonces no tendrán miedo de la terrible enfermedad.
- En segundo lugar, porque la gente podría empezar a cuestionar si la grasa es saludable, lo cual no se puede permitir porque podrían empezar a cuestionar la narrativa del régimen respecto a la "positividad de la grasa" y luego quién sabe qué más después.
Por lo tanto, debería simplemente presentar los datos de muerte por enfermedades terribles utilizando una categoría combinada que cubra todos los tipos de identidades de peso:

- Combinando diferentes períodos de tiempo
Supongamos que observamos que las muertes por la terrible enfermedad están disminuyendo mes a mes, lo que puede ser catastrófico para los planes del régimen que exigen que la gente crea que la terrible pandemia de la enfermedad está en plena circulación durante unos meses más. Si la gente llega a la idea de que la terrible enfermedad está disminuyendo, bueno, se pierden muchas oportunidades de utilizar la crisis de la terrible enfermedad como un medio para lograr una transformación social que consolide y solidifique el poder del régimen.
Así, en lugar de presentar los datos de muerte por mes, se combinan los tres meses en una nueva categoría de “promedio mensual de los tres meses”, que ocultará la disminución de enero a marzo, como se ilustra a continuación:

- Combinando diferentes jurisdicciones geográficas
Supongamos que hay un estado rebelde dentro del país que está causando problemas al régimen que no sigue las directrices del régimen para lidiar con la terrible enfermedad, a la que llamaremos Muerte Santistán. Si muestran resultados mejores o incluso iguales a los del resto del país donde son buenos ciudadanos y siguen las directrices del régimen, eso sería bastante malo. Supongamos además que hay una ciudad o condado dentro de este mal estado que es un condado leal al régimen que sigue todas las directrices del régimen pero cuya tasa de mortalidad es mucho más alta que el resto de Muerte Santistán. Lo cual es muy, muy malo. ¿Solución? Puedes presentar datos de todo el estado para que la gente no pueda decir que el condado leal que sigue las directrices del régimen tiene una tasa de mortalidad diez veces mayor que el resto del estado. Incluso hay un beneficio adicional: puedes señalar a todo el estado de Muerte Santistán como un fracaso porque el condado leal al régimen hará que todo el estado parezca mucho peor.

Combinar todas las ciudades y condados de un estado desleal para ocultar los problemas exclusivos de las ciudades del régimen leal es una de las tácticas de propaganda utilizadas para tratar de ocultar información poco favorecedora, como las tasas de criminalidad mucho más altas en las ciudades leales al régimen en comparación con las ciudades controladas por la oposición malvada.
(Sidebar: Las altas tasas de criminalidad son, por supuesto, algo bueno, es una elección deliberada del régimen por diseño: las altas tasas de criminalidad son útiles para el régimen porque la inestabilidad hace que la gente esté más dispuesta a aceptar un gobierno tiránico como solución.)
Para ilustrarlo, he aquí un brillante ejemplo de manipulación psicológica por parte de uno de los principales portavoces del régimen en los medios de comunicación:

Mire el subtítulo en el cuadro carmesí: observe cómo manipulan hábilmente el rojo. afirma ¿Por las altas tasas de criminalidad que se dan en todas las ciudades azules dentro de los estados rojos, pero no en el resto del estado donde el gobierno es “rojo”? Exactamente.
- Combinación de diferentes tipos de efecto o fenómeno. Por ejemplo, si hay un aumento en un subtipo específico de condición de enfermedad, como aumentos alarmantes en cánceres raros luego del lanzamiento de la Gloriosa Vacuna, que podría hacer que la gente cuestione la narrativa oficial del régimen de que la Gloriosa Vacuna es la entidad más segura jamás creada o descubierta en la historia universal, se puede usar la categoría general de cáncer, que es 1,000 veces más grande, para ocultar la señal.
Otra forma de pensar en la combinación de categorías es que nunca se dan a conocer los datos específicos de los diferentes grupos o subconjuntos, algo que se logró a la perfección cuando llegó la COVID-19. Considere los siguientes resultados de una encuesta, que muestran la proporción de muertes por COVID-19 para cada grupo de edad junto con el porcentaje de cada grupo de edad que estaba preocupado por morir a causa de la COVID-19. (Las barras azules muestran el porcentaje de cada grupo de edad que estaba preocupado por morir a causa de la COVID-19, las barras verdes muestran el porcentaje del número total de muertes por COVID-19 que se dieron en cada grupo de edad).

Si la gente hubiera sabido cuál era su riesgo real de morir, las barras azules deberían estar al menos en el mismo rango que las barras verdes. Cuando las barras azules son drásticamente más altas, es el resultado de una propaganda brutalmente eficaz que combina todos los grupos de edad en una sola categoría sin hacer nunca una diferenciación:

¡¡¡Un éxito rotundo!!!
I-5. Categorías divididas
A veces, necesitarás dividir una categoría en lugar de combinarla con otra. Solo tienes que invertir el esquema que se describe más arriba para combinar categorías.
Esta pequeña y elegante maniobra es especialmente útil cuando necesitas obtener algo por debajo del umbral de significancia estadística.
Dado que la significancia estadística es un concepto bastante importante en los datos y la ciencia, es una buena idea explicar cómo funciona.
La significación estadística tal como se utiliza en el lenguaje académico/científico médico convencional significa básicamente que la probabilidad de que algo no se deba al azar es menor del 5%.
If lanzas una moneda 10 veces, las probabilidades de obtener 7 caras debido a la casualidad son del 11.72 %, lo que NO es estadísticamente significativo. Si lanzas una moneda 100 veces, las probabilidades de obtener 70 caras debido a la casualidad son un minúsculo 0.0023 %, lo que es MUY significativo estadísticamente (porque es mucho menos del 5 %), lo que significa que no es razonable atribuible a la casualidad, sino que algo específico (como hacer trampa) hizo que la moneda tuviera un 70 % de probabilidades de obtener caras.
¿Por qué? Para obtener 7/10, todo lo que necesitas son dos lanzamientos de moneda adicionales a tu favor, lo que significa que puedes seguir una pequeña racha. Pequeñas desviaciones como esta pueden ocurrir fácilmente al azar. Sin embargo, para obtener 70/100 se requieren 20 lanzamientos de moneda adicionales a tu favor: las probabilidades de obtener *20* lanzamientos de moneda adicionales de un total de solo 100 por casualidad son insignificantes. Entonces, si vemos 70 caras de 100 lanzamientos, podemos suponer que hay algún tipo de trampa en marcha, porque es muy poco probable que eso suceda por casualidad.
Puede utilizar esto a su favor para dividir y conquistar una señal estadísticamente significativa: puede dividir una categoría donde hay una señal estadísticamente significativa para algo en contra de la doctrina del régimen en categorías más pequeñas para dividir la señal de un '70/100' en un grupo de '7/10' que individualmente no son estadísticamente significativos.
Entonces, si por ejemplo hay una señal de que hay más muertes por cada 100 por año después de la Maravillosa Gloriosa Campaña de Vacunación, se pueden publicar los datos de muerte desglosados por grupo de edad donde ningún grupo de edad mostrará un aumento estadísticamente significativo en las muertes (y se puede afirmar que probablemente se trata de un exceso de muertes sobrantes de la "Enfermedad largamente temida" debido a complicaciones de contraer la Enfermedad temida):

Nota de precaución: Lo ideal sería combinar esta táctica particular con algo más; de lo contrario, la gente podría realizar ingeniería inversa del desglose haciendo un poco de aritmética simple para sumar todos los grupos de edad. Así que asegúrese de agregar otros trucos confusos.
I-6. Redistribuir/rediseñar categorías
Una alternativa más precisa a la combinación directa de categorías es redistribuirlas, es decir, volver a trazar las líneas divisorias. Esto se puede hacer utilizando cualquier característica que permita diferenciar las categorías.
Para ilustrarlo, volviendo a nuestro ejemplo del malvado estado desleal de Death Santistan, en lugar de combinar todo el estado en una sola estadística estatal, se pueden volver a trazar subrepticiamente los límites geográficos de los condados dentro del estado para fines de datos de Enfermedades Terribles como esto: observe lo que sucede cuando cambiamos los límites de los condados a las líneas verdes:

Nota: Esto no significa que tengas que rediseñar literalmente los condados con fines políticos y de otro tipo, como los distritos electorales; lo único que estás haciendo es utilizar diferentes fronteras con el único propósito de generar estadísticas sobre enfermedades temibles. (Sin embargo, la población asumirá que te refieres a los condados reales que existen y, por lo tanto, no se dará cuenta de que les has engañado. Se llama propaganda por algo).
I-7. Definiciones de fluidos
Hay ocasiones en las que puede que tengas la paradójica necesidad de utilizar una definición específica para una cosa, pero también debes evitar esa definición específica para otra cosa. En esos casos, debes actuar como un diccionario: los diccionarios suelen tener múltiples definiciones distintas para una palabra; tú puedes hacer lo mismo.
Por ejemplo, la palabra "mujer" a veces se define como "un ser humano adulto que posee características anatómicas y genéticas femeninas", como cuando se habla del derecho de la mujer a elegir; y a veces se define como "una persona que se identifica como mujer", como en el contexto de los deportes organizados.
Sección II – Conservación de datos
Incluso mejor que utilizar definiciones maleables es evitar situaciones que requieran cambiar las definiciones en primer lugar.
La mejor forma de evitar estos problemas es curar los datos de manera tal que no generen posibles dolores de cabeza, empleando uno o más de los siguientes métodos probados y comprobados para secuestrar de manera corrupta la curación, organización y presentación de los datos.
II-1. No diagnosticar ni identificar algo
Si un paciente llega con múltiples déficits neurológicos después de tomar la Gloriosa Vacuna y lo envían a casa con una receta de Xanax para su "ansiedad", no se generará un diagnóstico de déficit neurológico en primer lugar en ninguna base de datos. Ningún diagnóstico de una condición que podría haber sido causada por la Gloriosa Vacuna - o código de diagnóstico en alguna gran base de datos del gobierno o de seguros - significa que usted tendrá que emplear juegos de manos de definición para encubrir la existencia de lesiones diagnosticadas asociadas con la Gloriosa Vacuna. Por lo tanto, debe asegurarse de que las personas responsables de diagnosticar o identificar datos/observaciones problemáticos o contradictorios con la Gloriosa Vacuna Perfectamente Segura y Eficaz eviten hacerlo.
Vale la pena enfatizar aquí que los pacientes son fácilmente engañados por sus propios médicos diciéndoles que "todo está en su cabeza", incluso cuando saben que tienen lesiones médicas graves que alteran la vida y los dejan discapacitados y completamente incapaces de funcionar. que experimentan diariamente.
Ilustremos esto con el siguiente escenario hipotético:
Los funcionarios del régimen ven que en el sistema controlado por el gobierno PROPAGANDA Se creó una base de datos de vigilancia de seguridad para monitorear la seguridad de la vacuna Glorious

– hay una señal para el síndrome VAMP (Vacina Aasociado Metamorfológico Phenomena) condiciones:

Un paciente llega al consultorio del médico presentando un inicio rápido y agudo de... Síndrome de Renfield (sed de sangre), fotosensibilidad extrema, pronunciada macrodonciay dermatitis de contacto severa que comenzó a las pocas horas de recibir la vacuna Glorious. Este es un caso obvio de un efecto secundario del síndrome VAMP: la presentación del paciente se ajusta a los criterios de diagnóstico de vampirismo en toda regla y la afección fue causada por la vacuna Glorious (ya que usted, el médico, puede descartar con seguridad cualquier otra causa, además de que la inmediatez de la aparición de los síntomas de VAMP después de recibir la vacuna es un indicador bastante evidente de que la vacuna Glorious causó los síntomas).
Aunque el paciente se da cuenta de que claramente no está bien (siente una tentación abrumadora de morder tu vena yugular palpitante, no soporta estar delante de una ventana a menos que las persianas estén completamente cerradas, se mordió accidentalmente algunos trozos de lengua con sus nuevos dientes frontales extra largos y afilados como navajas, y su piel comienza a pelarse si toca las reliquias familiares de plata), ¿y qué? Aún puedes decirle al paciente: "Esto está en tu cabeza" y enviarlo a casa con una receta de Xanax (y tal vez una bolsa o dos de sangre O-Negativa si sientes que el paciente podría no ser capaz de controlarse por mucho más tiempo y no quieres que tu yugular le proporcione el almuerzo). Y el paciente simplemente lo aceptará y se irá a casa sin luchar demasiado.
Esto evita de forma ordenada incluso la generación de cualquier registro de diagnóstico del síndrome VAMP, por lo que no hay nada que aparezca en ninguna base de datos en ningún lugar.
Te sorprendería saber cuántos médicos son tan obedientes que se convencen a sí mismos de que la mujer peluda con cola que creció de la nada una hora después de recibir la gloriosa vacuna... No tiene nada que ver con la Gloriosa Vacuna.
(Nota: Hablando en serio, es importante crear acrónimos o nombres pegadizos para las cosas que transmitan la impresión de cómo quieres que la gente las vea, así que no uses este ejemplo en la vida real, porque transmite que no estás tomando en serio la vigilancia de seguridad y hace que la gente sea más propensa a creer que estás tratando de ocultar los problemas de seguridad reales con la Gloriosa Vacuna.)
II-2. Diagnóstico excesivo o identificación excesiva de algo
Por el contrario, si necesita fabricar más de algo de lo que hay disponible, simplemente invierta el procedimiento n.° 1. Por ejemplo, si necesita que la gente tenga más miedo de la enfermedad temida, puede implementar un régimen de pruebas masivas para aumentar el número de casos "confirmados" de la enfermedad temida. Asegúrese también de utilizar pruebas que arrojen tasas muy altas de resultados positivos, sean verdaderos o no.
Al aumentar la vigilancia o las pruebas para detectar algo, se puede generar la apariencia de que se están realizando cada vez más pruebas para detectar algo, o al menos mantener la fachada de que todavía existe. Considere la siguiente ilustración de los buenos y viejos Estados Unidos de América: puede ver en el gráfico superior que, a medida que aumentaba el número de pruebas diarias de COVID, al mismo tiempo que el porcentaje de pruebas que dieron positivo se desplomaba más del 75 % (gráfico inferior). Lo que esto logró fue mantener los números de casos relativamente altos (gráfico central), por lo que incluso cuando el porcentaje de pruebas que dieron positivo bajó más del 75 %, el número de casos nuevos solo disminuyó alrededor del 25 % durante ese mismo período de tiempo.

El aumento insignificante en el número bruto de casos, que fue enteramente una función de más pruebas, sin embargo resultó en titulares como este gran artículo pornográfico de pánico de la NBC publicado el 11 de junio de 2020:

Recuerde: Encuentras lo que buscas, y encuentras más de lo que buscas.
II-3. No informar lo diagnosticado o identificado
A veces no es posible evitar diagnosticar o identificar algo que es mejor no descubrir. En ese caso, al menos puedes asegurarte de que lo observado no se incluya en los informes o datos oficiales:

En un nivel más individualizado, se debe dar orientación a los médicos, al personal médico y al personal administrativo sobre el terreno para que NO diagnostiquen cosas que no se desea que aparezcan en los conjuntos de datos. No dude en utilizar incentivos financieros para endulzar el trato a los médicos leales y obedientes al régimen. No sea tacaño en esto: la prevención es casi siempre más barata (y menos estresante) que solucionar los problemas una vez que ya han surgido.
Incluso en aquellos raros casos en los que un médico no puede evitar diagnosticar a un paciente con una afección grave que se produjo justo después de tomar la Gloriosa Vacuna, el médico puede asegurarse de evitar informar el evento adverso a cualquier base de datos de lesiones por la Gloriosa Vacuna.
De manera alternativa, si la base de datos del régimen para documentar las lesiones causadas por la Gloriosa Vacuna de alguna manera termina conteniendo demasiados informes problemáticos que arrojan dudas sobre su seguridad, hay dos cosas que debe hacer.
La primera es dejar a algunos administradores de bases de datos abandonados a lo largo de la costa de Somalia donde se encuentran los piratas para que el resto se ponga las pilas y deje de permitir que se filtren tantos informes. Se les paga para que hagan un trabajo, que es mantener la percepción pública de que la Gloriosa Vacuna es el medicamento más seguro jamás inventado; el fracaso no es aceptable.
La segunda es NO divulgar públicamente los informes problemáticos de la base de datos. El CDC hizo todo lo posible, pero finalmente fue derrotado por un juez deshonesto (lo que pone de relieve la necesidad de tener control también sobre el poder judicial):

II-4. No permitir la investigación de fenómenos si los hallazgos pueden causar problemas
La otra cara de la moneda es que “encontrarás lo que busques” y “no encontrarás lo que no busques”, así que asegúrate de que nadie busque posibles señales de algo que pueda ser problemático para la narrativa del régimen. Si, por ejemplo, el régimen desata “accidentalmente” una plaga en una ciudad del tercer mundo, no puedes permitir que los molestos teóricos de la conspiración de las redes sociales descubran lo que sucedió, así que lo mejor es asegurarse de que nadie realice autopsias ni haga pruebas a individuos enfermos.


Los CDC ofrecen otra ilustración de un buen pensamiento estratégico preventivo para evitar que se divulguen datos potencialmente dañinos para el régimen:

Los CDC, muy inteligentemente, tampoco han encargado aún una sola autopsia de las miles y miles de muertes reportadas en la base de datos de monitoreo de seguridad de vacunas VAERS de los propios CDC.¿Recuerdas la parte de la Sección I sobre agregar condiciones absurdas a las definiciones? Si no lo recuerdas, es mejor que revises el material para tenerlo a mano.)
II-5. Publicar sólo una parte de los datos al principio
Con frecuencia, con solo publicar una parte de los datos y dejar la otra para más adelante, se puede crear una falsa narrativa que se arraigue. Por eso, cuando finalmente se publique el resto de los datos, no importará que contradiga la base de lo que ahora se ha convertido en un dogma aceptado.
Por ejemplo, si necesita presentar la terrible enfermedad como más extendida de lo que realmente está, podría seguir el ejemplo de los propagandistas de vanguardia de Virginia y retener algunos de los resultados negativos de las pruebas por un tiempo para aumentar el porcentaje de resultados positivos, lo que hace que parezca que más personas están enfermas con la terrible enfermedad:

Otro escenario en el que se puede utilizar la técnica de publicación parcial de datos con gran efecto es cuando uno se ve obligado a publicar datos por cualquier razón que haga que el régimen quede realmente mal (sucede). Por lo tanto, se desea retrasar la publicación de los datos realmente perjudiciales durante el mayor tiempo posible; si se espera lo suficiente, con el tiempo dejarán de ser relevantes. Además, si se publica todo de golpe, el factor sorpresa será enorme y se tendrá un gran lío en las manos. Sin embargo, si se publica la información gota a gota, cuando se publiquen los artículos escandalosos, el factor sorpresa ya habrá desaparecido y la gente ya no le prestará tanta atención. Esta táctica fue intentada por la FDA, aunque fue frustrada en gran parte por el juez rebelde (lo que pone de relieve la necesidad crítica de un control judicial para evitar que los jueces rebeldes se rebelen contra el régimen):
II-6. Limitar las fuentes aceptables de datos o información
Cuando haya fuentes que generen datos que no concuerden con la narrativa del régimen (esto sucederá de vez en cuando, a pesar de todos los esfuerzos que haga), simplemente desacredite esas fuentes como propaganda o cualquier otra cosa poco creíble y peligrosa, como los bots rusos. (Como regla general, siempre puede culpar o atribuir cualquier información inconveniente a la “desinformación rusa” en caso de necesidad).
La prueba A de esta táctica sería la base de datos VAERS administrada por los CDC. Cuando VAERS mostró cifras absolutamente absurdas de lesiones causadas por la vacuna contra el COVID-19,

– todo el aparato del establishment científico simplemente etiquetó a VAERS como una teoría de conspiración que se utiliza para difundir desinformación peligrosa:


Sin embargo, si estos datos provienen de conjuntos de datos de régimen que son demasiado difíciles como para descartarlos simplemente como basura no científica (sí, sucede), entonces Deja de publicarlos y en lugar de ello, desacreditarlos por estar mal construidos y plagados de errores fatales.
Podemos utilizar la UKHSA para ilustrar este principio. Después de que la eficacia bruta de la vacuna cayera claramente a territorio negativo para casi todos los grupos de edad (es decir, las personas vacunadas tenían un riesgo MAYOR de contraer COVID en comparación con las personas no vacunadas), la UKHSA simplemente dejó de publicar los datos semanales de eficacia de la vacuna:

La UKHSA también ofrece una advertencia sobre lo que sucede cuando se espera demasiado para desconectar conjuntos de datos problemáticos:

¡No se pueden publicar titulares como estos todas las semanas! Deberían haber desconectado este conjunto de datos mucho antes de que los vacunados comenzaran a contraer Covid más que los no vacunados. Este es un error no forzado, el tipo de error idiota por el que ruedan cabezas, literalmente. ¿Por qué demonios esperaron hasta que la eficacia de la vacuna de refuerzo para las personas de 80 años estuviera a punto de volverse negativa? Alguien en la UKHSA no ha leído este libro desde hace tiempo, y claramente se habría beneficiado de una pequeña reseña...
II-7. Aplicar un doble rasero al determinar qué información es rigurosa y creíble
Algunos propagandistas pueden dudar en mostrarse abiertamente hipócritas, porque se sienten expuestos al postular abiertamente dos estándares irreconciliables que incluso algunos campesinos comunes pueden notar. Sin embargo, debes luchar contra este impulso. Entiende que emplear un doble rasero aumenta exponencialmente tus opciones cuando se trata de elaborar puntos de discusión y posiciones para manipular al público.
Esto es particularmente cierto cuando se trata de anécdotas. Las anécdotas que respaldan los argumentos del régimen, especialmente las que provienen de fuentes aprobadas por el régimen, deben ser tratadas como la forma más alta de prueba, mientras que las anécdotas provenientes de fuentes heréticas o no aprobadas que contradicen la propaganda del régimen deben ser denunciadas como meramente anecdóticas y sin valor probatorio alguno, que no cuentan para nada en absoluto.
Así, las anécdotas de médicos obedientes al régimen y ciudadanos leales a la Terrible Enfermedad que mata y mutila a personas son evidencia irrebatible, pero las anécdotas de lesiones o muertes a causa de la Gloriosa Vacuna no son más que coincidencias aleatorias, si no invenciones absolutas, impulsadas por viles charlatanes para difamar al régimen y poner en peligro a todas las buenas personas en todas partes que solo quieren mantenerse vivas y saludables:


El uso abierto de dobles estándares también tiene el beneficio crucial adicional de condicionar a la población a la idea de que el verdadero estándar para determinar si los datos o la información son confiables es simplemente lo que dice el régimen.
II-8. Corromper los datos para proteger o reforzar su narrativa
A veces, la táctica más fácil para evitar datos problemáticos es simplemente inventar datos falsos. Se puede inventar algo de la nada o adoptar un enfoque más matizado y corromper los datos introduciendo fallos o sesgos sutiles que son más difíciles de notar para la persona promedio. Hay infinitas formas de inventar o falsificar datos, demasiadas para enumerarlas aquí. Solo hay que tener cuidado de falsificar los datos de una manera que no sea fácil de descubrir o de aplicar ingeniería inversa.
Por ejemplo, volviendo a nuestra situación hipotética anterior en la que se necesita que la población crea que hay muchos más casos de una enfermedad terrible de los que hay en realidad, otra forma de presentar la enfermedad terrible como más prevalente es combinar el número de personas actualmente enfermas con el número de personas que ya se han recuperado. Los CDC hicieron exactamente esto cuando combinaron las pruebas de anticuerpos (que miden el número de personas que ya se han recuperado de la COVID-19) con las pruebas de PCR (que miden el número de personas actualmente enfermas) en una métrica de "resultado positivo de la prueba de COVID-19", incluyendo de manera astuta a todos los que ya se han recuperado como si estuvieran ACTUALMENTE enfermos:


Tenga en cuenta las frases subrayadas arriba; son bastante reveladoras.
La frase subrayada en verde: “El método de los CDC hace parecer que Estados Unidos tiene mayor capacidad para realizar pruebas de la que realmente tiene” – observe cómo el CDC logró brillantemente obtener múltiples galletas de propaganda de esta única maniobra. No solo crearon el espejismo de tasas mucho más altas de personas infectadas activamente; también crearon el espejismo de que el gobierno tenía una capacidad mucho mayor para realizar pruebas a las personas para detectar el virus de la que realmente poseía. (Es bueno hacer alarde de ejemplos de competencia gubernamental, dado que la legendaria reputación del gobierno de asombrosa incompetencia es una de las concepciones más notoriamente difíciles de refutar que la gente tiene sobre el gobierno). Un propagandista agudo siempre busca explotar ángulos adicionales para obtener ventajas en lugar de estar contento de que la táctica de propaganda desplegada logró su objetivo principal previsto.
La frase subrayada en rojo - "Las cifras pueden hacer parecer que los estados tienen suficiente capacidad de pruebas y están listos para levantar las restricciones, cuando ese podría no ser el caso" (y en realidad los dos últimos párrafos) - ofrecen una lección sagaz sobre cómo cortar de raíz las posibles espinas. Siempre -¡siempre!- hay que estar atento para evitar *cualquier* posible implicación o interpretación apresurada de una información que, aunque en general apoya al régimen, también contiene algo que puede tergiversarse para socavar algún otro aspecto de la narrativa oficial del régimen. Básicamente, ¡puedes tener tu pastel y comértelo también! Aprecie aquí cómo el científico del régimen citado hábilmente se las arregla para (1) expresar simultáneamente su aprobación de la mayor capacidad de pruebas como una medida de la extraordinaria competencia del régimen; (2) culpa del "accidente" [intencionado] al partido político disidente; y (3) advierte que, aunque el estado está haciendo un trabajo increíble al poner las pruebas a disposición de todos, eso no significa que sea seguro reabrir. Recuerden, hay una pandemia que mantener, y este científico del régimen lo hace con maestría. (Asegúrense de recompensar generosamente a los científicos del régimen por un trabajo sobresaliente como este. Eso incentivará al resto a mejorar su desempeño y es bueno para la moral).
Tenga en cuenta también que los medios de comunicación son aliados críticos del régimen, sin los cuales el régimen fracasará. Por lo tanto, haga lo que tenga que hacer para mantener las relaciones cordiales, no empiece a tacañear en este aspecto.
II-9. Eliminar datos problemáticos
Sí, como cuando Bleach Bit-in seleccionó los correos electrónicos de Hillary. Es bueno purgar las bases de datos de vez en cuando de datos que no concuerdan con las narrativas o posiciones del régimen; de lo contrario, podrían acumularse y convertirse en una tendencia discernible que podría ser detectada por los disidentes del régimen o los difusores de desinformación.
Entonces, si por ejemplo la base de datos de seguridad de la Gloriosa Vacuna contiene demasiados informes, simplemente elimínelos, como lo hace el CDC, como lo ilustra el cuadro a continuación que muestra la cantidad de informes problemáticos de VAERS eliminados por el CDC cada semana:

Observe que en este caso, los trabajadores del VAERS de los CDC no rindieron lo suficiente durante la mayor parte del tiempo; no se puede permitir que el personal crítico se relaje. Todo este gráfico debería mostrar barras hasta la parte superior: no hay ninguna razón válida por la que no pudieran haber eliminado muchos informes del VAERS en agosto de 2021 como lo hicieron durante abril y mayo de 2022. Si tiene que contratar personal adicional para encargarse de la eliminación de informes, hágalo.
Además, ¿por qué estos holgazanes permitieron que se acumularan tantos informes en primer lugar? Ni siquiera debería haber suficientes informes en una base de datos como esa para que luego fuera necesario realizar purgas masivas semanales de dichos informes.
Quizás la lección más importante de todo este libro es ésta: Las aburridas, monótonas y tediosas minucias logísticas de difundir y mantener la propaganda son tan críticas como una gran mentira o una gimnasia lingüística impresionante.
Es posible que tengas que ser creativo para encontrar una justificación o explicación para esto si las personas descubren que faltan datos, así que asegúrate de tener puntos de conversación preparados con anticipación por si acaso.
Otro gran ejemplo de eliminación de datos en acción es la brillante eliminación siguiente llevada a cabo por el gobierno australiano para eliminar datos climáticos inconvenientes que muestran registros de calor que ocurrieron hace demasiados años como para atribuirlos a las emisiones de carbono humanas:

Lamentablemente, los detuvieron, lo que a veces es inevitable cuando se intenta eliminar algo realmente significativo y notable. Por eso es imperativo tener un sistema de gulag listo y disponible las 24 horas del día para manejar una oleada repentina de nuevos reclusos en cualquier momento (como los campos de cuarentena de Australia).
II-10. Crear datos falsos que parezcan desacreditar su propia narrativa para engañar y desacreditar a la oposición
Cuando se enfrenta a una amenaza informativa persistente que corroe sus esfuerzos de propaganda, esta es una táctica brillantemente perversa para despojarlos de su autoridad, credibilidad e influencia. Simplemente publique datos falsos que superficialmente parecen desacreditar la narrativa del régimen, pero que son fáciles de refutar. Los enemigos cobardes del estado sin duda se aprovecharán de esta información o datos falsos y, por lo tanto, quedarán desacreditados cuando usted demuestre que cayeron en las afirmaciones ahora obviamente ridículas.
Como lo que hicieron los militares con su propia base de datos interna de todas las condiciones médicas de todo el ejército llamada DMED. La sembraron deliberadamente con datos falsos que parecían un momento de ¡¡ ... mire aquí.)
II-11. Utiliza imágenes, memes u otros tipos de medios para mentir con audacia y osadía
Gran parte de la percepción pública de la ciencia o los datos se reduce a la presentación visual de la ciencia o los datos: un buen meme o imagen puede comunicar eficazmente datos completamente falsos de una manera que deje a las personas con la convicción de que los datos falsos son absolutamente 100% verdaderos.
Por ejemplo, si quieres mostrar que las tasas y la gravedad de la miocarditis causada por la Terrible Enfermedad son dramáticamente peores que las tasas y la gravedad de la miocarditis causada por la Gloriosa Vacuna. Aunque lo cierto es exactamente lo contrarioPodrías crear una imagen poderosa como esta:

Ahora, la gente asociará instintivamente la “enfermedad temible miocarditis” con un apocalipsis masivo en forma de hongo, frente a la miocarditis causada por la gloriosa vacuna, que es un pequeño pinchazo que ni siquiera aparece en el gráfico.
II-12. Crear visualizaciones de datos que tergiversen los datos
A veces no puedes evitar publicar datos que son realmente malos (para el régimen o para la Ciencia™️). Pero, por suerte para ti, la mayoría de las personas (y académicos) son idiotas superficiales que son demasiado vagos para leer las palabras impresas junto a un cuadro o gráfico. Por eso puedes representar los datos de manera astuta en un esquema de visualización que distorsiona u oculta lo que dicen los datos.
Vamos a ilustrarlo con un ejemplo de la más importante de las revistas científicas™️: la un artículo del XNUMX de Lancet, . un artículo del XNUMX de Lancet, publicó un estudio que estimaba el número de muertes causadas por el frío y el calor extremos en todo el mundo cada año. Como los gobiernos de todo el mundo quieren mantener la ficción de que el calentamiento global es un peligro mortal para la humanidad, necesitaban demostrar que las muertes causadas por el calor superaban en número a las causadas por el frío. Como mínimo, tenían que ser iguales. Por lo tanto, cuando se publicó el estudio, un artículo del XNUMX de Lancet, Descubrió que las muertes por frío superaban en número a las muertes por calor. por un margen de 10 a 1 (literalmente), tuvieron que encontrar una forma de crear un gráfico que ocultara ese pequeño detalle inconveniente. Lo que dio como resultado el gráfico que se muestra a continuación, en el lado izquierdo:

Las barras azules muestran las muertes por frío, las barras rojas muestran las muertes por calor. Cuanto más grande es la barra, más muertes. Por eso necesitaban hacer que las barras rojas fueran tan grandes como las barras azules. Así que emplearon un pequeño truco tortuoso: si miras los números subrayados en púrpura que traducen el tamaño de la barra en un número específico de muertes, verás que para las barras azules (muertes por frío), cada pulgada de barra representa 50 muertes, pero para las barras rojas (muertes por calor), cada pulgada de barra representa solo 10 muertes. Por lo tanto, la misma barra de tamaño representa 5 veces el número de muertes por frío que por calor, aunque parezcan iguales. Pero la gente no presta atención y simplemente dice: "Oh, se ven similares, así que debe haber una proporción aproximadamente igual de muertes por calor y muertes por frío". (E incluso intentaron introducir un intervalo gigante al final donde la última pulgada de barras rojas representa 210 muertes en lugar de solo 10 (flecha naranja).)
Si hubieran creado un gráfico honesto que utilizara la misma escala para las muertes por frío y por calor, se vería como el gráfico de la derecha. El problema es que, con solo echar un vistazo a ese gráfico, se tiene la clara impresión de que el frío extremo es una amenaza mucho mayor que el calor extremo, lo que podría dar lugar a algunas preguntas incómodas sobre si tal vez un poco de calentamiento global sería realmente beneficioso para la humanidad.
Nota:Al utilizar esta táctica, trate de ser más sutil y discreto que The Lancet, donde fue muy fácil incluso para un profano en la materia detectar el truco.
Manipulando la CIENCIA
"Para ello, Lysenko comenzó a “educar” a los cultivos soviéticos para que brotaran en diferentes épocas del año, entre otras prácticas, sumergiéndolos en agua helada. Luego afirmó que las futuras generaciones de cultivos recordarían estas señales ambientales y, aun sin recibir tratamiento, heredarían los rasgos beneficiosos."1
La manipulación de la ciencia no es nada nuevo. Afortunadamente para el propagandista, la ciencia es muy fácil de manipular a voluntad si uno es parte del régimen. Basta con observar los logros de Trofim Lysenko cuando contaba con el apoyo del camarada Stalin. Las siguientes secciones detallarán lo que hay que hacer para manipular con éxito la ciencia en apoyo de la narrativa y los objetivos del régimen.
Un ejemplo perfecto de una empresa concertada y eficaz de manipulación de la ciencia es la bien engrasada maquinaria de propaganda de las grandes farmacéuticas. Un grupo de científicos renegados conspiró para explicar con precisión cómo las grandes farmacéuticas controlan y manipulan la ciencia y los datos a su antojo:

Obviamente, el hecho de que Este artículo todavía es de acceso público. Es un fracaso asombroso de los censores del régimen. En un país con un gobierno funcional, todos los autores de un ataque tan audaz contra el régimen (y los censores que no lograron impedir que se publicara y/o no lo retiraron) serían deportados al Polo Norte, ayer mismo.
Sidebar:Estos autores describen con precisión cómo corrompemos la ciencia para adaptarla a la agenda del régimen. Artículos como estos, si bien obviamente no se puede permitir su difusión pública, es perfectamente aceptable difundirlos entre los propagandistas del régimen para que comprendan mejor cómo hacer propaganda de manera efectiva..
También es importante señalar que las compañías farmacéuticas, las “grandes farmacéuticas”, suelen ser obedientes al régimen, pero si una compañía farmacéutica se vuelve “menos” obediente, entonces, por supuesto, hay que procesarla por su cobarde fraude. Además, hay que asegurarse de multar a las compañías farmacéuticas leales con grandes sumas de dinero cada pocos años para que la población piense que el régimen tiene una relación adversa con las grandes farmacéuticas y, por lo tanto, sea menos probable que se dé cuenta de que el régimen y las farmacéuticas están confabulados. Unos pocos miles de millones no son gran cosa para sus balances.
Sección III – Verificación de qué datos se consideran ciencia oficial
Hay que ser selectivos con los datos que se incluyen en la Ciencia Oficial. La información que tiene el sello de ser científica tiene mucho más peso y credibilidad ante la población, incluso entre aquellos que se niegan a acatar la narrativa del régimen (nadie quiere ser visto como “anticientífico”; eso es casi tan malo como ser racista en la sociedad moderna).
III-1. No publique estudios problemáticos y, si se publican, retráctelos
La forma más segura de impedir que la investigación científica oficial derribe la narrativa de un régimen es despojarla de su oficialidad. (Luego se esconde en un lugar donde nadie pueda acceder a ella y se afirma que, dado que se retractó, eso demuestra que todo el tiempo fue ciencia basura fraudulenta y falsa impulsada por herejes anticientíficos corruptos que quieren enriquecerse vendiendo extrañas mezclas de vitaminas).
Sin embargo, hay que tener cuidado y actuar con rapidez, ya que si se espera demasiado, copias de ciencia no aprobada pueden circular en secreto entre los no creyentes o los herejes contra el régimen y adquirir un estatus casi mítico. Y una vez que un estudio se arraiga en la experiencia de las personas como un "estudio real", retractarse de él sólo hace que piensen que uno está desesperado por ocultar la "verdad".
Eche un vistazo a todas estas gloriosas retractaciones de estudios que fueron perjudiciales para la narrativa del régimen durante la COVID-36 (esta es solo la primera página de XNUMX):

¡Imagínense cuánto (más) daño podrían haber causado estos estudios fraudulentos si se les hubiera permitido permanecer y no se los hubiera retractado!
Imaginemos también cuántos otros estudios nunca vieron la luz del día en primer lugar, ya que representan sólo una pequeña fracción de la investigación herética (o de la buena ciencia que accidentalmente encontró resultados heréticos).
III-2. Seleccionar qué partes de un conjunto de datos representan la “ciencia oficial”
Es sorprendente cuán drásticamente se puede cambiar la ciencia simplemente utilizando porciones seleccionadas de un conjunto de datos que refuerzan la narrativa del régimen mientras se descartan (o mejor aún, se ocultan) las partes del conjunto de datos que no están en sintonía con las posiciones del régimen.
Por ejemplo, supongamos que vemos las dos tendencias siguientes en el régimen: PROPAGANDA base de datos de monitoreo de seguridad para la Vacuna Gloriosa.
(Lamentablemente, hay que simular que se está controlando la seguridad para calmar a los ciudadanos nerviosos que se ponen nerviosos ante cualquier novedad, y también para tener una respuesta preparada para los posibles críticos y propagadores de desinformación que intentarán acusar al régimen de ocultar datos de seguridad problemáticos. Y hay que simular que se toma esto MUY en serio..)
De todos modos, supongamos que hay 26,878 informes sobre transformaciones seguras y efectivas en zombis devoradores de carne por cada millón de dosis de la gloriosa vacuna administrada, pero solo 2 informes sobre personas vacunadas que mueren a causa de bacterias devoradoras de carne justo después de ser vacunadas, como este:

No se puede hacer que esto salga a la luz pública, lo que fomentará la reticencia a las vacunas y hará que la gente dude de la narrativa del régimen en general, incluso sobre otras cosas. Pero también hay que demostrar que la base de datos PROPAGANDA muestra que las tasas de posibles lesiones causadas por la vacuna Glorious son insignificantes. (Asegúrese de enfatizar, siempre que haga referencia a la base de datos de seguridad, que estos informes no confirman que la vacuna Glorious fuera la causa, sino solo una posible asociación).
La solución aquí es bastante simple: utilice únicamente los datos que muestran que sólo hay 2 informes de personas infectadas con la aterradora bacteria carnívora debido a la gloriosa vacuna por cada 100,000 dosis. Sin embargo, los 26,878 informes por cada 100,000 dosis de transformaciones seguras y efectivas en zombis carnívoros deben ignorarse públicamente tanto como sea posible, y cuando no pueda evitar ignorarlos, debe denunciarlos como informes no verificados, no científicos y, por lo tanto, sin sentido, que son, por lo tanto, insignificantes. Y asegúrese de reprender a los medios por atreverse a preguntarle al respecto. (Lo ideal sería que conspirara con un periodista leal al Régimen para que él sea el que pregunte al respecto, para que pueda plantearse de manera despectiva como: "Algunas personas marginales están tratando de afirmar que la gloriosa vacuna está causando decenas de miles de lesiones sensacionalistas, ¿puede explicar cómo están distorsionando los informes en la base de datos de PROPAGANDA?")
Además, nunca uses la palabra “aterrador” en el contexto de una situación en la que estás tratando de calmar a la gente. Nunca. Incluso si lo que estás describiendo es objetivamente aterrador. Cuando describas algo que es inherentemente aterrador, en su lugar, utiliza palabras grandes y académicas que suenen a ciencia. Por lo tanto, “bacteria carnívora” puede describirse como una “fascitis necrosante”, algo que nadie tiene idea de qué diablos significa (y la mayoría de las personas son demasiado perezosas como para buscarlo en Google para averiguarlo). Incluso tiene dos “i”, lo que lo hace sonar bastante impresionante en un sentido intelectual, como si fuera prácticamente un privilegio ser asesinado por algo tan sofisticado:

No es tan complicado, lo conseguirás en poco tiempo (y si no lo haces, es probable que no vivas por mucho tiempo más).
Nota:Cuando se da una situación en la que un producto aprobado o impuesto por un régimen es peligroso –**lo que sucederá a menudo**– hay que asegurarse de no caer en la trampa de la propia propaganda; de lo contrario, es posible que acabemos convirtiéndonos en el próximo zombi seguro y eficaz, como estos cuatro senadores estadounidenses:




III-3. Retraso en la notificación de datos
Una forma más sutil de verificar qué datos se incluyen en la Ciencia Oficial es informar de manera deshonesta sobre los datos o la información. Establecer estratégicamente el momento de informar sobre los diferentes subconjuntos de datos es una forma sencilla pero muy eficaz de manipular los datos científicos. (No se preocupe por entender cómo funciona esto; sólo sepa que funciona y contrate a estadísticos competentes que puedan averiguar cómo implementarlo de la mejor manera). Muchos cálculos dependen del momento en que se informan los datos y, por lo tanto, puede controlar lo que muestran los datos publicando cuidadosamente diferentes porciones de los datos en el momento óptimo.
Por ejemplo, una Una semana de retraso en la notificación de muertes Puede cambiar radicalmente la aparente eficacia o seguridad de una intervención médica: literalmente, al retrasar una semana la notificación de muertes, se puede hacer que algo que no tiene ningún efecto parezca tener una eficacia del 95 %. (Puede seguir el enlace para obtener más detalles, pero esta táctica en particular es demasiado compleja para una Guía para idiotas, e incluir una descripción detallada aquí podría hacer que propagandistas en ciernes con un futuro brillante por delante se depriman y duden de sus propias habilidades si no pueden seguir la explicación, lo que puede llevarlos a dejarlo, lo que sería una tragedia. De verdad).
Sección IV – Cómo preparar un estudio
Quizás la habilidad más crucial necesaria para manipular la ciencia es la capacidad de diseñar y manipular un estudio para lograr los resultados necesarios.
[Nota: La manipulación real de los estudios siempre la realizarán expertos que se ganan la vida dirigiendo estudios (llamados IP o investigadores principales). Por lo tanto, no es necesario que domines estos temas, pero es útil tener un conocimiento bastante bueno de los conceptos básicos.
Los estudios, especialmente los estudios de gran envergadura que suelen considerarse el «patrón oro» de la ciencia™️, son bestias enormemente complejas que pueden manipularse de innumerables maneras. Explicaremos los tipos de engaños, manipulaciones y defectos de diseño más destacados y directos que pueden explotarse para convertir el estudio en una marioneta en sus manos que puede manipular a voluntad.
[Nota: – Existen muchos niveles de sofisticación en la implementación de cualquiera de las siguientes manipulaciones. Solo vamos a explicar e ilustrar los conceptos subyacentes mediante la aplicación sencilla y directa de los principios, sin añadir ningún adorno ni adorno extravagante. El objetivo aquí es que comprenda los distintos tipos y formas de manipular datos. Puede aprender las metodologías más avanzadas después (algo que, por supuesto, se recomienda encarecidamente).
IV-1. Táctica de manipulación de estudios n.° 1: manipular el diseño de los protocolos de estudio
La mayor parte del material relevante para esta sección también es relevante para la siguiente sección, que trata sobre cómo sabotear la implementación de los protocolos del estudio, por lo que aquí solo abordaremos las tácticas exclusivas para manipular el diseño de los protocolos en sí.
Los protocolos de estudio son básicamente como un reglamento que dicta cómo se realizará el estudio. Por lo tanto, asegúrese de redactar reglas que favorezcan el resultado que necesita obtener.
A) Apilar las cartas: asignar estratégicamente los sujetos de estudio a los respectivos grupos de estudio y de control.
Casi todos los estudios especiales de gran envergadura cuentan con dos grupos: el grupo de estudio y el grupo de control. En un estudio sobre un nuevo medicamento, el grupo de estudio recibe el medicamento y el grupo de control no. En teoría, si el medicamento funciona, debería haber más personas enfermas en el grupo de control que en el grupo de estudio.
Por lo tanto, si se está llevando a cabo un estudio para probar un nuevo régimen de medicamentos prodigiosos, se podría aprovechar esta situación poniendo a más personas enfermas en el grupo de control que en el grupo de estudio, de modo que el grupo de estudio tenga mejores resultados incluso si el régimen de medicamentos no funciona. (Por supuesto, no se debe admitir que se ha hecho esto ni ninguna otra de estas maniobras tácticas en la documentación del estudio).
B) Seleccionar cuidadosamente a los sujetos que se incluirán en el estudio.
Muchos dolores de cabeza se pueden evitar simplemente manteniendo alejadas a personas que puedan arruinar sus resultados de alguna manera.
Por ejemplo, si estás probando un medicamento nuevo que quieres demostrar que es seguro y eficaz, excluye a las personas que están especialmente predispuestas a sufrir reacciones adversas o ineficacia. Ya te haces una idea. (Por ejemplo, no incluyeron a ninguna persona mayor con comorbilidades en los ensayos de la vacuna contra el COVID, lo que habría dejado al descubierto el rumor de que "la vacuna es 99 % eficaz").
IV-2. Táctica de manipulación de estudios n.° 2: sabotear la ejecución de los protocolos de estudio
Con frecuencia, no podrá manipular los protocolos de estudio por completo para obtener los resultados deseados. En tales casos, deberá sabotear la implementación o el cumplimiento de los protocolos de estudio oficiales. Esto es bastante fácil de hacer y existen literalmente infinitas formas de lograrlo.
Nota: Es prudente planificar la logística con antelación para evitar una variedad de problemas y situaciones estresantes que pueden surgir en un estudio de gran envergadura que involucra a miles de sujetos y personal. Por ejemplo, si desea "mostrar" que una droga particularmente molesta es en realidad letal, debe tener bolsas para cadáveres a mano para retirar rápidamente los cuerpos de lugares públicos y un centro de cremación disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para destruir cualquier evidencia forense o patológica indeseable que puedan contener los cadáveres.
Sabotaje del protocolo n.° 1: administración del tratamiento o intervención del estudio [al grupo de estudio]
La gente piensa que administrar un medicamento a los sujetos de estudio es algo sencillo y directo. Se equivocan, muy, muy equivocados. Con frecuencia, se puede controlar todo el estudio ajustando sutilmente la forma en que se administra el tratamiento a los sujetos del estudio, incluidos los siguientes:
- Dosis/Cantidad de intervención – Se puede administrar una dosis insuficiente o excesiva de un fármaco, según el objetivo que se persiga. Si se quiere que el fármaco parezca ineficaz, una dosis insuficiente garantizará que no funcione. Si se quiere demostrar que el fármaco es peligroso, basta con aumentar la dosis hasta niveles altamente tóxicos.
- Momento de la administración del tratamiento – Otra forma de sabotear un medicamento es dárselo a los pacientes demasiado pronto o demasiado tarde para que sea eficaz. Hay muchas tácticas diferentes que puede elegir para lograrlo. Por ejemplo, puede enviar el medicamento a los pacientes por correo, lo que inevitablemente agregará algunos días al cronograma (un especial de David Boulware sobre ivermectina).
- Calidad del producto, es decir, pureza/potencia. – Un producto contaminado o mal fabricado no funcionará de la misma manera que un producto puro elaborado con ingredientes de alta calidad y total fidelidad a las prácticas ideales de fabricación.
(Nota: Siempre debe realizar estudios preclínicos extraoficiales en animales (y humanos) para comprender cómo funcionarán las diferentes versiones del medicamento o intervención ANTES de implementar versiones contaminadas en un estudio (además de los estudios preclínicos oficiales sobre la formulación normal del medicamento); de lo contrario, corre el riesgo de sabotear accidentalmente sus propios intentos de sabotaje. Recuerde, el objetivo de realizar el estudio es mostrar un resultado predeterminado, ¡no descubrir ningún conocimiento científico novedoso! La incertidumbre o la imprevisibilidad sobre lo que el medicamento o la intervención que está estudiando hará en la vida real es la kriptonita para manipular con éxito el estudio. O, como mínimo, le provocará unas migrañas muy fuertes mientras lucha por navegar por el laberinto de peligros y datos incómodos de su estudio, ahora extremadamente desordenado.)
- Utilice solución salina o placebo en lugar de la intervención. – Otra forma de minimizar los riesgos de la intervención elegida es administrar un placebo en lugar del tratamiento, de modo que haya menos exposición a la toxicidad de la intervención. Obviamente, también hay que asegurarse de que el uso de solución salina no tenga el efecto secundario no deseado de demostrar que el medicamento no funciona, por lo que esta táctica se suele utilizar junto con otras manipulaciones o infidelidades del protocolo.
- Mezclar y combinar – Siempre puedes mezclar y combinar cualquiera de estas sugerencias. Por ejemplo, puedes dar some de los sujetos de tratamiento un producto diferente. También puede emplear más de una de estas sugerencias en combinación para cubrir diferentes partes del grupo de estudio con diferentes sugerencias, lo que puede dificultar que personas externas descubran las violaciones del protocolo.
Protocolo Sabotaje #2: Administración del placebo [al grupo de estudio]
En esencia, esta es la otra cara de la sección anterior. Hay algunas tácticas específicas que son un poco únicas en su aplicación al placebo:
- Administrar al grupo de control/placebo la intervención. – Una forma de garantizar que un estudio no demuestre ninguna eficacia de un tratamiento es administrar también el tratamiento al grupo de control. Si ambos grupos reciben el tratamiento, no habrá ninguna diferencia entre ellos que demuestre que el grupo de tratamiento tuvo mejores resultados gracias al tratamiento.
El método más fácil, pero también más arriesgado, de hacerlo es que el personal del estudio administre directamente el medicamento al grupo de control, haciéndolo pasar por placebo (esto es bastante fácil, porque se supone que el placebo debe tener el mismo aspecto, tacto, sabor y olor que el tratamiento, para evitar que los sujetos del grupo de control se den cuenta de que no recibieron el medicamento).
El método más difícil, pero menos arriesgado, consiste en incitar a los sujetos del grupo de control a que obtengan el tratamiento fuera del estudio. Por ejemplo, se puede utilizar un placebo que sea marcadamente diferente del fármaco. Dado que los sujetos del estudio pueden descubrir fácilmente a través de Google que no es así como se supone que debe verse, oler o saber el fármaco, intentarán conseguir el fármaco real por separado, ya que no quieren morir o sufrir complicaciones debilitantes de la enfermedad o afección para cuyo tratamiento se esté utilizando el fármaco.
Como alternativa, puede optar por realizar el estudio en un lugar donde la población ya tenga una amplia exposición al tratamiento en estudio, de modo que el grupo de sujetos esté completamente contaminado con personas que ya usan o al menos tienen un suministro del medicamento a mano.
(Solo tenga en cuenta que esta táctica corre el riesgo de ser detectada por molestos herejes disidentes anti-ciencia, ya que será un asunto de registro público que había un conocimiento generalizado y/o uso del medicamento en el lugar donde se realizó el estudio).
- Añade placebo – Si no quieres un placebo inerte, puedes mezclarlo con algo un poco más “vivo” que pueda provocar efectos secundarios y/o un efecto terapéutico.
Un método específico consiste en utilizar componentes del tratamiento para añadir placebo. Esto puede ser especialmente útil para ocultar efectos secundarios problemáticos de un tratamiento que son causados por otros ingredientes o componentes además del ingrediente activo del tratamiento: si se añaden estos al placebo, ambos grupos tendrán efectos secundarios similares.
(Nota:Tenga en cuenta que si los efectos secundarios son demasiado pronunciados, simplemente poner los componentes tóxicos del tratamiento en el placebo puede generar preguntas si las personas notan que las tasas de efectos secundarios específicos son mucho más altas en el grupo de control del estudio que en la población general.)
Protocolo Sabotaje #3: Incentivar a los sujetos del estudio a modificar su comportamiento
El comportamiento de los sujetos de estudio suele ser un factor crítico a la hora de diseñar protocolos y llevar a cabo un estudio. Utilice esto a su favor.
Hay tres tipos básicos de incentivos:
- Incentivos financieros – Una de las formas más seguras de incentivar un comportamiento es recompensarlo económicamente:
- Puedes llevar a cabo un plan de soborno corrupto dentro del estudio. Por ejemplo, si el estudio obtiene resultados pidiendo a los sujetos que proporcionen información (como qué efectos secundarios experimentaron después de recibir la Gloriosa Intervención), puedes pagarles para que no informen sobre los efectos secundarios. Sin embargo, también tendrás que hacer cumplir el secreto y asegurarte de que nadie se entere, lo que puede ser complicado.
- Otra posibilidad es manipular o aprovechar el entorno en el que se lleva a cabo el estudio para actuar como intermediario y repartir los beneficios económicos. Por ejemplo, si se está probando la eficacia de una posible intervención para bloquear la transmisión de la temida enfermedad, se puede realizar el estudio en un lugar en el que las personas solo puedan ir a trabajar si no están infectadas con la temida enfermedad, aprovechando este incentivo incorporado para no informar de los resultados positivos de las pruebas que han realizado las personas (quieren recibir su sueldo completo).
- Presión social – El segundo tipo de incentivo es la presión social. Puede provenir de pares, fuerzas políticas, grupos sociales, colegas profesionales, instituciones, celebridades o cualquier otra fuente de influencia en la sociedad. La cuestión es que puedes usar cualquiera de estos factores o todos ellos en tu beneficio.
Por ejemplo, digamos que estás llevando a cabo un estudio para probar la eficacia del maravilloso escudo de tela que detiene la propagación de la terrible enfermedad. Así que le das el maravilloso escudo de tela a algunas aldeas en un país del tercer mundo y creas un grupo de control de aldeas que no lo reciben. Puedes hacer una demostración de lo asombrosos que son estos dispositivos frente a los aldeanos que los reciben. También puedes hacer que los ancianos de la aldea proclamen que el maravilloso escudo de tela es un regalo del cielo, lo que hace que sea un punto de virtud moral usar uno y, lo que es más importante, hace que usar uno pero infectarse con la terrible enfermedad sea una marca de fracaso religioso. Lo que hace que sea mucho menos probable que reporten casos de la terrible enfermedad, especialmente en comparación con las aldeas que no recibieron los maravillosos escudos de tela. Lo que hace que parezca que el maravilloso escudo de tela funciona para reducir la transmisión de la terrible enfermedad. - Penas duras – Se puede amenazar con todo tipo de consecuencias terribles si los sujetos de estudio no hacen exactamente lo que se quiere. Esto es especialmente fácil de implementar en países del tercer mundo donde hay poco o ningún Estado de derecho y la corrupción es la norma. Puede ser útil poner de ejemplo a alguien de antemano para demostrar que se habla en serio: por ejemplo, se puede elegir a alguien al azar para enviarlo a una prisión en Sudán, de la que es poco probable que regrese con vida.
Sabotaje al protocolo n.° 4: Contratar personas incompetentes para dirigir el estudio
Los estudios, especialmente los que realizan algún tipo de experimento (en lugar de simplemente analizar conjuntos de datos preexistentes), suelen requerir un gran número de equipos para su realización. Contratar personal incompetente es una excelente manera de darse un margen de maniobra para “manipular” los datos inconvenientes que surgen del estudio: “estos datos son erróneos porque el personal los arruinó”. Por lo tanto, por supuesto, hay que “arreglar” los “errores”.
Más importante aún, es menos probable que el personal incompetente se dé cuenta de que estás manipulando el estudio porque no tiene el conocimiento ni la experiencia sobre cómo se supone que debe realizarse un estudio legítimo.
Sabotaje en el protocolo n.° 5: eliminar del estudio cualquier sujeto o evento problemático
Esta es una respuesta obvia: si algunos sujetos del ensayo de fase 3 de la vacuna Glorious sufren lesiones graves justo después de recibir la inyección, no se puede permitir que arruinen la narrativa de que es “segura y eficaz”. Pero, afortunadamente, la solución es sencilla: eliminarlos del estudio.
¡Esto ni siquiera le parecerá sospechoso a un observador externo! Todos los estudios tienen reglas escritas en los protocolos que permiten expulsar a los sujetos que violan los protocolos del estudio o desean irse por “razones personales” (pensemos en cada vez que un político dice que va a renunciar para “pasar más tiempo con su familia”; la misma idea). Pero la mayoría de los académicos son tontos y caen en la trampa cada vez.
Si eres realmente inteligente en el diseño de los protocolos, desde el principio añadirás una condición que prohíba a los sujetos buscar atención médica de cualquier médico fuera del estudio. Así que si un sujeto sufre un efecto secundario desagradable, como un poco de miocarditis segura y eficaz o una parálisis leve de Bell que lo deja un poco paralizado, irá directamente a urgencias más cercana... ¡lo que es una clara violación de los protocolos del estudio! Adiós problema.
Si quieren ver a un maestro del mundo real, no busquen más que al responsable del ensayo Kiddie de fase 3 de la vacuna de Pfizer: cuando una de las participantes del ensayo, llamada Maddie de Garay, sufrió múltiples lesiones neurológicas bastante desagradables 24 horas después de recibir la vacuna (del tipo que implica el uso permanente de sondas de alimentación y sillas de ruedas, entre otros "ajustes" del estilo de vida), simplemente la expulsaron del estudio. Y luego escribieron su lesión como "dolor abdominal no resuelto". También expulsaron a otro compañero del ensayo principal, un abogado llamado Augusto Rioux, después de que sufrió una pericarditis leve, segura y eficaz después de la dosis n.° 1.
Lo mismo ocurre con AstraZeneca: a Brianne Dressen la descartaron después de la primera dosis, pero informaron que se retiró por motivos personales. ¿Lo ves? Pan comido.
Protocolo de sabotaje n.° 6: registrar datos falsos
Cuando todo lo demás falla, simplemente se pueden registrar datos para el estudio que son totalmente erróneos y fabricados de la nada. Ventavia, el contratista del estudio de Pfizer, nos muestra el camino en este caso: las siguientes capturas de pantalla son el correo electrónico real enviado por Brooke Jackson, una de las gerentes del sitio de Ventavia, quien decidió intentar socavar el régimen exponiendo el fraude en curso:

En una respuesta inusualmente rápida y eficaz, la Sra. Jackson fue despedida menos de seis horas después de enviar este correo electrónico a la FDA. ¡SEIS HORAS! Así es como deben hacerse las cosas.
Además, cuando presentó una demanda en un tribunal federal en un intento de anular por completo el ensayo de la vacuna Pfizer, el régimen logró detenerlo durante casi dos años enteros utilizando una variedad de ingeniosas tácticas legales. (Sin embargo, cabe señalar que quienquiera que estuviera a cargo de la contratación cometió un grave error; es necesario realizar verificaciones de antecedentes exhaustivas para asegurarse de que los posibles solicitantes no tengan fuertes convicciones morales).
Lamentablemente, la FDA no controla las revistas médicas extranjeras, una de las cuales decidió (sorprendentemente) publicar un artículo que documentaba el fraude en el ensayo de Pfizer. ¡Qué sorpresa! Por eso es imperativo establecer un organismo rector unitario para todo el mundo.

IV-3. Estudio de la opción n.° 3: análisis del estudio
Una vez que hayas terminado el estudio, será el momento de analizar las cifras del estudio. Aquí se eliminarán todos los datos problemáticos que de alguna manera hayan pasado por todos los diseños de protocolo y sabotajes. Piensa en esto como si le dieras una nueva capa de pintura a un auto usado y abollado para ocultar todos los daños que hay debajo: no estás cambiando nada sustancial, solo estás disfrazando cosas (en su mayor parte). Nadie quiere raspar la pintura nueva para asegurarse de que no esté ocultando algo.
Hay muchísimas formas de "analizar" los datos. El truco es elegir con inteligencia cuáles y cómo hacer el análisis.
Táctica de análisis n.° 1: no ajustar los datos
Los ajustes de datos son algo bastante habitual en la ciencia. Los datos sin procesar casi nunca son adecuados para extraer inferencias o extrapolarlos directamente, porque suelen estar presentes todo tipo de variables de confusión.
A continuación se muestra un ejemplo muy sencillo de ajuste de datos:
La siguiente es la población de los estados de Darth Santistan (mal estado) y El Paraíso Espectral de Género de Commiefornia (buen estado):

Aquí están las tasas de mortalidad de la terrible enfermedad para estos estados: en general, el estado malo tiene más muertes que el estado bueno. Como tienen la misma población, esto significa que la tasa de mortalidad es más alta en el estado MALO, MALO de Darth Santistan:

PERO... (sí, hay un gran "pero" aquí)
Si observamos las tasas de mortalidad de la población de edad avanzada y de la población no avanzada por separado, sorprendentemente el buen estado tiene una tasa de mortalidad más alta en AMBOS (?!?!?!?!?):

Aquí hay dos observaciones importantes:
- La razón por la que el estado desleal de la Muerte Santistan tiene una tasa general más alta a pesar de tener tasas de mortalidad más bajas en cada cohorte de edad En realidad es muy simple: las personas mayores mueren con mucha más frecuencia que las personas que no son mayores, pero el mal estado tiene la desgracia de tener 2.5 veces más personas mayores que el buen estado, lo que significa muchas más muertes en general debido a la gran cantidad de ciudadanos mayores en el mal estado de Muerte Santistan:

Para que el mal estado tenga la misma cantidad de muertes de ancianos que el buen estado, tendría que tener literalmente el 40% de la tasa de mortalidad de ancianos que el buen estado, porque el buen estado tiene solo el 40% de la cantidad de ancianos en su población que el mal estado. Esta es la razón por la que (cuando queremos ser honestos, como cuando la verdad ayuda al régimen) la ciencia ajusta los datos para evitar cosas como esta. (Este fenómeno estadístico en particular en realidad tiene un nombre oficial: “La paradoja de Simpson").
Por lo tanto, NO ajuste los datos cuando ello pueda dañar la narrativa del régimen.
Táctica de análisis n.° 2: ajustar los datos de manera engañosa o inapropiada
Por el contrario, a veces los datos en bruto o los datos ajustados adecuadamente no serán buenos para tu narrativa. En esos casos, debes seguir ajustándolos de manera creativa hasta que hayas logrado ocultar los resultados heréticos para que nadie pueda verlos o entenderlos.
Por ejemplo, si tomamos nuestra comparación hipotética anterior de los estados ficticios del Paraíso Espectral de Género de Commiefornia/Death Santistan, puedes agregar un "ajuste" para "arreglar" el problema. Todo lo que necesitas hacer es encontrar una característica que sea un indicador de peores resultados en el Mal Estado de Death Santistan que en el buen estado del Paraíso Espectral de Género de Commiefornia. Desde que Death Santistan decidió no seguir los confinamientos salvavidas del régimen, los ancianos en Death Santistan tendieron a salir de sus casas más que otros estados, incluso si era solo para caminar alrededor de la cuadra para tomar aire fresco, lo que significa que los ancianos que no salían de sus casas probablemente estaban demasiado enfermos para salir de sus casas con más frecuencia. Esos ancianos enfermos también tienen más probabilidades de ser los que mueren de la Terrible Enfermedad.
Esto podría suceder así:
Gráfico n.° 1: población de adultos mayores en cada estado (columnas de la izquierda = adultos mayores que salieron al aire libre al menos una vez por semana; del medio = adultos mayores que no salieron; derecha = número total de adultos mayores en cada estado)

Gráfico n.° 2: número de muertes en cada una de las tres categorías del gráfico n.° 1:

Esto corrige por completo nuestros datos problemáticos (¡en realidad, podría corregirlos demasiado bien!). Observe cómo estamos cambiando la tasa de mortalidad en las personas mayores:


Todo lo que hay que hacer ahora es referirse a la tasa de mortalidad de adultos mayores en espacios interiores como “tasa de mortalidad de adultos mayores ajustada a la población”.
Además, todavía se podría hacer referencia a las muertes de personas mayores en interiores de vez en cuando porque es mucho más fácil hacer propaganda con un tema de conversación como "Las personas mayores corren mayor riesgo porque son inmóviles tenían casi TRES veces más probabilidades de morir en el estado MAL que en el estado BUENO”. La gente asocia naturalmente a las personas mayores con estar atrapadas en el interior, por lo que es poco probable que aprecien que las “personas mayores de interior” son en realidad un porcentaje tan pequeño de nuestra hipotética población de personas mayores de Death Santistan.
Táctica de análisis n.° 3: elegir puntos finales óptimos
Los criterios de valoración son muy importantes. Oficialmente, los criterios de valoración principales de un estudio son el hallazgo central que determina si el estudio se considera un éxito o un fracaso. Un criterio de valoración es básicamente una cosa o métrica que se utiliza para evaluar el éxito o el fracaso o el impacto de lo que se esté estudiando. Por ejemplo, si se está probando un nuevo fármaco para ver si impide que la enfermedad temible te mate, el criterio de valoración serían las muertes por enfermedad temible. Si el grupo de tratamiento tuvo menos muertes por enfermedad temible que el grupo de control, entonces el tratamiento funciona, pero si no es así, bueno, eso significa que no se manipuló el estudio lo suficientemente bien. (Eso es un poco simplificado, pero se entiende la idea básica).
Por lo tanto, debes asegurarte de elegir sabiamente al seleccionar el/los punto/s final/es.
Por lo tanto, generalmente debes elegir puntos finales que tengan tantas de las siguientes características como sea posible:
- Depende del juicio subjetivo más que de la observación objetiva.
- Naturalmente sesgado hacia sus resultados preferidos
- Es fácil manipular el resultado
- Es fácil mentir sobre el resultado
- Es difícil para la gente saber si usted falsificó o manipuló el resultado.
- Difícil de comprender, especialmente para los profanos
Por ejemplo, supongamos que estás llevando a cabo un ensayo con el propósito de sabotear un tratamiento alternativo que realmente funciona contra la enfermedad temida (lo que sería muy malo si el régimen quiere que la crisis pandémica se perpetúe durante un tiempo más). Tienes que demostrar que no funciona. Si eliges la “muerte” como punto final, podrías meterte en grandes problemas cuando el medicamento salve a un montón de personas en el grupo de tratamiento.
En lugar de la muerte, se podría elegir algo como “tiempo hasta el alta hospitalaria”. Este criterio de valoración cumple las seis condiciones (hasta cierto punto):
- El alta de un paciente es una decisión subjetiva de los médicos (que deberían estar en la nómina del estudio), por lo que no está obligado a dar de alta a pacientes que cumplen un estándar objetivo de alta.
- El alta está sesgada según sus resultados preferidos: dado que morirá un porcentaje mayor del grupo de control, esto significa que morirá un porcentaje mayor de casos severos Nunca serán dados de alta, por lo que no aumentarán el tiempo promedio de alta para el resto del grupo de control.; en comparación con el grupo de tratamiento, donde en lugar de morir, los pacientes más gravemente enfermos tardan unos días más en recuperarse, lo que aumenta el tiempo medio de alta para el grupo de tratamiento.
- El alta es muy fácil de manipular: se puede reclutar al personal del hospital involucrado en el estudio para retrasar innecesariamente por un tiempo el alta de los pacientes en tratamiento (hay que asegurarse de que el personal pertinente sepa quién recibió el tratamiento y, por lo tanto, espera más para ser dado de alta del hospital).
- La hora de alta también es bastante fácil de falsificar; basta con editar la documentación para indicar la fecha de ingreso al hospital o la fecha de alta (y las imágenes de seguridad, si es necesario). La muerte es mucho más difícil de falsificar, porque la hora de la muerte suele registrarse con mucha precisión. y aparece en el certificado de defunción.
- El 'tiempo hasta el alta' no es la métrica más intuitiva para un profano en la materia.
Obviamente, puedes obtener mejores resultados en la mayoría de estas condiciones, pero esto transmite la idea básica.
Táctica de análisis n.° 4: ocultar métricas de puntos finales alternativos
Esto es prácticamente evidente: si se utiliza el "tiempo hasta el alta" como criterio de valoración pero se informa que hubo una reducción del 50% en la mortalidad en el grupo de tratamiento, bueno, digamos simplemente que eso generará muchas dudas.
Entonces, en lugar de tener que enfrentar preguntas difíciles sobre por qué eligió un resultado tan absurdo y por qué afirmaría que el tratamiento no funciona si ve que el tratamiento redujo significativamente la mortalidad, lo ideal sería no informar las muertes en ninguna parte del estudio.
Si no puede evitar informar las estadísticas de mortalidad, al menos debería enterrarlas en medio de una tabla aleatoria de un apéndice en un formato que sea muy difícil de entender. O mejor aún, esparcirlas en varias tablas de datos en lugar de todas en un solo lugar donde cualquier nerd molesto al azar pueda identificarlas fácilmente en su sótano.
Táctica de análisis n.° 5: utilice los tipos de análisis óptimos para obtener los resultados deseados
Existen tantas formas de analizar datos como identidades de género o combinaciones de pronombres. Lamentablemente, no es posible resumir una explicación detallada de los distintos métodos en un formato apropiado para una Guía para idiotas como esta. Basta con observar algunos de estos nombres:
- Análisis de varianza de diseño equilibrado
- Ajuste de distribución beta
- Transformación de Box-Cox para dos o más grupos (prueba T y ANOVA unidireccional)
- Mapas de calor agrupados (dendrogramas dobles)
- Distribución (Weibull) Ajuste
- Agrupación difusa
- Ajuste de distribución gamma
- Modelos lineales generales (MLG)
- Prueba de valores atípicos de Grubbs
- Agrupamiento jerárquico/dendrogramas
- Agrupamiento de medias K
- Particionamiento medoide
- Análisis multivariado de varianza (MANOVA)
- Comparación de grupos de datos no detectados
- Análisis de covarianza unidireccional (ANCOVA)
- Agrupamiento de regresión
El caso es que los distintos métodos de análisis estadístico arrojarán resultados diferentes. Si no los arrojaran, no habría tantos métodos. Todo es cuestión de perspectiva. Por eso hay que contratar a expertos estadísticos competentes que sepan de esto (y sean leales al régimen) por dos motivos:
- Usted obtiene el beneficio de su experiencia (que necesita; recuerde que su experiencia es hacer propaganda, no análisis estadísticos sofisticados. Un poco de humildad práctica al reconocer sus propias limitaciones es crucial para ser un propagandista exitoso; el exceso de confianza ha sido la ruina de muchos lacayos leales al régimen [y a menudo también precipitó unas largas vacaciones en un Gulag decepcionante]).
- Los herejes del régimen no pueden señalar la falta de experiencia creíble de sus analistas estadísticos para manchar y poner en tela de juicio la credibilidad de los estudios sobre el régimen. El caso de Neil Ferguson es una historia que sirve de advertencia: aunque inicialmente logró convencer a los gobiernos de todo el mundo con su fabuloso modelo que predecía una carnicería apocalíptica a causa del Covid, su absoluta falta de experiencia en la materia, además de su largo historial de predicciones de pandemias completamente delirantes, le dieron a la oposición una base firme para descartar sus modelos y todos los modelos posteriores impulsados por varios gobiernos. También pudieron hacer proselitismo con gran efecto a raíz de esta debacle.
Táctica de análisis n.° 6: eliminar datos problemáticos que no se puedan analizar, ajustar u ocultar de otro modo
Este es el mismo concepto que expulsar a los sujetos de un estudio si no se ajustan a los resultados exigidos por el régimen; solo que en este caso se eliminan los datos ya generados en lugar de los sujetos del estudio en sí. Sin embargo, el objetivo es el mismo: evitar que los datos que no se ajustan a lo que se desea que muestren los resultados del estudio entren en el registro oficial del estudio en primer lugar.
IV-4. Opción n.° 4 de manipulación de los estudios: contratación de medios para manipular los resultados
Independientemente de los resultados, debería tener temas de conversación listos para que los medios de comunicación comprensivos salgan a defenderlo. No importa cuán falsos, engañosos, etc. sean: el objetivo de la propaganda es engañar y engañar; los medios, simplemente al inundar la ecosfera con su información, son una fuerza poderosa que, como mínimo, hará que sea muy difícil para la mayoría de las personas poder desentrañar las mentiras y los engaños que usted está propagando rápidamente por toda la sociedad.
Debes estar especialmente preparado para atacar con saña a cualquier científico o académico con inclinaciones heréticas que pueda cuestionar algo que digas o, peor aún, llamar la atención sobre deficiencias en tu estudio. Con el máximo prejuicio.
Sección V – Manipulación de los conjuntos de datos
La otra fuente importante de la ciencia, además de los estudios, son los conjuntos de datos y otras fuentes de información que se utilizan para hacer pronunciamientos científicos. Los datos, especialmente los datos oficiales del Estado, se pueden utilizar sin necesidad de un estudio formal que los apruebe, por lo que debe asegurarse de que los datos disponibles, y especialmente los conjuntos de datos que sirven de base para las métricas convencionales que suelen citar en la sociedad académicos y legos por igual, estén bajo su firme control para manipularlos, alterarlos y modificarlos a voluntad.
Los siguientes son los tipos de tácticas que debe emplear para maximizar el control y la utilidad de los conjuntos de datos disponibles:
V-1. La pesca estadística
La pesca estadística es más fácil si se limita a dar una ilustración que a explicarla en abstracto:
Supongamos que una gran empresa farmacéutica saca al mercado un nuevo fármaco que (según afirma) hace que los niños sean más inteligentes y mejora su rendimiento académico. Desafortunadamente, aunque haya sido aprobado por la FDA, saben que no funciona y la gente empieza a sospechar que puede haber algo raro (y tienen miles de millones de dólares en juego). Así que acuden a usted y le ofrecen un salario de siete cifras para "probar" que su nuevo fármaco funciona. Así que usted, siendo un audaz científico a sueldo sin ningún escrúpulo (excepto la lealtad al régimen, por supuesto), acepta su oferta. ¿Cómo "prueba" que su fármaco funciona? Sencillo. Obtiene los datos de todos los distritos escolares del país que muestran los resultados académicos y el porcentaje de niños que tomaron el nuevo fármaco farmacéutico. Aquí es donde entra en juego la parte de la "pesca": hay que buscar en todos los distritos hasta encontrar uno o dos en los que los resultados académicos estén por encima de la media y en los que haya más niños en ese distrito que hayan tomado el nuevo fármaco que en la media (como en la pesca, en la que se sigue pescando hasta conseguir un pez). Después se publica el "estudio": "Encontramos una correlación en el Distrito "X" en la que un mayor porcentaje de niños que tomaban el nuevo fármaco conducía a unos resultados académicos más altos". Esto es una tontería porque todos los demás distritos muestran que el fármaco no tuvo ningún efecto sobre los resultados académicos, pero se está evitando esto de forma elegante al destacar el único distrito en el que hay una correlación por casualidad. (Con un tamaño de muestra lo suficientemente grande, es prácticamente seguro que se encontrará un distrito al azar en el que, por coincidencia, muchos niños tomaron el fármaco y los resultados académicos subieron).
La lección principal es que, a veces, todo lo que se necesita es un poco de persistencia. Si, por ejemplo, se tiene un gran conjunto de datos de muchos países, basta con examinarlos uno a uno hasta que se descubra la correlación que se busca. Como alternativa, se puede intentar una versión más avanzada de esta táctica, conocida como "P-Hackear. "
Un gran ejemplo de esta táctica es el siguiente "estudio" de los CDC, en el que recorrieron los 50 estados en busca de uno en el que pudieran ajustar los datos para demostrar que las vacunas contra el COVID-50 reducían el riesgo de reinfección en personas que ya habían tenido COVID-XNUMX antes de recibir la vacuna. Y, ¿qué te parece?, encontraron uno (de los XNUMX estados, más algunas jurisdicciones no estatales como Washington, DC) en el que podían hacer que los datos dijeran lo que querían que dijeran:

Mira, si los CDC hubieran podido usar más de un estado para demostrar que las vacunas contra el COVID-19 redujeron el riesgo de reinfección, lo habrían hecho (obvio). Pero lo intentaron una y otra vez hasta que encontraron un estado en el que podían manipular los datos para demostrarlo.
Por cierto, hay otra lección importante para los propagandistas: el valor de la perseverancia. No hay que darse por vencido si no se puede encontrar un conjunto de datos que se pueda manipular o alterar fácilmente para reforzar un argumento del régimen. A veces hay que ser creativo y perseverar hasta encontrar el filón.
V-2. Ajuste de datos problemáticos
Sí, mencionamos esto anteriormente en la sección sobre estudios de aparejos.
Si los datos en bruto no se ajustan a su narrativa preferida, simplemente "ajústelos" hasta que encajen, de la misma manera que lo haría con los datos internos de un estudio. El ajuste de datos es una parte rutinaria de la ciencia y, dado que muy pocas personas comprenden realmente cómo funciona, puede aprovechar y abusar de esta práctica.
Un colega incluso publicó un artículo científico sobre el tema (es una lectura interesante si eres un nerd geek):

Una aplicación brillante de este concepto se relaciona con el consenso científico sobre el calentamiento global que solía ser el consenso científico sobre el enfriamiento global. ¿Cómo cree que los mismos datos que mostraron en 1974 que el mundo se encaminaba hacia una era glacial irreversible que amenazaba la supervivencia de la humanidad ahora muestran que realmente hubo una *calentamiento* tendencia de los mismos datos exactos ¿Que está amenazando la supervivencia de la humanidad?

Simplemente "ajustaron" los datos para hacer que las décadas anteriores fueran más frías y las posteriores más cálidas, y listo, ¡problema resuelto! Es endiabladamente astuto y altamente efectivo: observe en el gráfico a continuación (de un conocido hereje disidente del régimen) las dos líneas que siguen la temperatura anual promedio, la línea azul = los datos sin procesar, la línea naranja = los datos después de que los científicos del régimen los "ajustaran":

Si observamos la línea azul, no se observa un calentamiento generalizado en los últimos 100 años, lo que es muy malo para la narrativa oficial de un CALENTAMIENTO GLOBAL CATASTRÓFICO. Sin embargo, la línea naranja muestra una clara tendencia al calentamiento en los últimos 100 años, que es exactamente la narrativa.
Por supuesto, si en el futuro por cualquier razón se vuelve pragmático volver al Enfriamiento Global, entonces los científicos del régimen en la NOAA simplemente "reajustarán" los datos para hacer que los últimos 100 años parezcan una tendencia de enfriamiento constante.
El punto es que todo está en los ajustes.
(Nota:Es útil permitir que algunos herejes científicos del régimen, de bajo perfil y al azar, anden por ahí porque producen datos y análisis que son realmente muy útiles para el uso interno del régimen, siempre y cuando te asegures de que no empiecen a ganar prominencia (y luego los envías a la Bahía de Guantánamo sin demora).
V-3. Excluir de los análisis oficiales de datos oficiales todo aquello que no se ajuste a los resultados deseados
Examinar cuidadosamente lo que se incluye en el análisis es algo básico. Si la información o los resultados reales amenazan con socavar los resultados que usted prefiere, simplemente exclúyalos de los análisis oficiales de los datos oficiales. Por lo tanto, si hay una base de datos del gobierno que muestra que, después de la Gloriosa Vacuna, la incidencia de una serie de afecciones médicas aumentó mucho, simplemente ignórela.
Tomemos la base de datos VAERS (Sistema de notificación de efectos adversos de las vacunas) gestionada conjuntamente por los CDC y la FDA:
Los CDC (pretenden) alentar a informar al VAERS sobre las afecciones médicas que se manifiestan después de que alguien se vacuna, “incluso si no está seguro de que la vacuna haya causado la enfermedad”:

Después de que se implementaron las vacunas contra el Covid a mediados de diciembre de 2020, las entradas de VAERS para muertes se ven así (el gráfico muestra la cantidad total de muertes informadas para todas las vacunas cada año):

Este gráfico muestra las estadísticas de los informes de VAERS sobre lesiones y muertes causadas por las vacunas contra el Covid:

Sin embargo, ¿cuándo fue la última vez que usted escuchó hablar de VAERS por parte de los CDC en alguna declaración o análisis relativo a las valiosas vacunas contra el Covid?
¡Exactamente! Los CDC (y todos los demás) simplemente ignoran el VAERS (excepto cuando de vez en cuando publican artículos de "verificación de hechos" para desacreditarlo).
Además, asegúrese de perseguir sin descanso a cualquiera que se atreva a intentar utilizar dichos datos para socavar la credibilidad de los análisis y proclamaciones de su régimen. Esto suele ser un problema porque inevitablemente habrá un montón de personas que tendrán acceso a los datos en bruto una vez que existan.
V-4. Aprovechar las relaciones y diferencias previamente establecidas
Una forma sencilla de manipular un estudio es comparar dos entidades que ya se sabe que tienen una diferencia o correlación particular. Luego se puede pretender que se "descubrió" esta diferencia o correlación, pero atribuirla a un nuevo factor.
Por ejemplo, si los estados pobres tienden a tener peores resultados en materia de salud que los estados ricos, y resulta que los estados pobres cumplen menos las directrices del régimen, se puede señalar sus peores resultados en materia de salud y echarles la culpa de ello a que no se han puesto la gloriosa vacuna. Los medios de comunicación son realmente expertos en amplificar este mensaje en particular, porque no hay nada que les guste más que atribuir los malos resultados a la afiliación política con el partido o los partidos políticos “malos”.
V-5. Controlar los conjuntos de datos críticos utilizados para la investigación científica
El que controla los datos controla la Ciencia. Tenga cuidado de tener un control férreo sobre los conjuntos de datos más importantes y ampliamente utilizados, y se ahorrará mucho estrés y dolores de cabeza. Por ejemplo, los militares controlan sus conjuntos de datos internos y pueden manipularlos a voluntad. Como DMED, manipularon este conjunto de datos hasta el punto de volverlo completamente inútil. Eche un vistazo a los dos gráficos siguientes que muestran la *MISMO* Datos de DMED sobre “tasas de visitas médicas ambulatorias” para los años 2015-2018 (el gráfico de la izquierda es la versión publicada en 2019, el gráfico de la derecha muestra la versión de 2021) y, de alguna manera, no son iguales (áreas rodeadas por círculos rojos).

¿Observa el cambio en las cifras de 2016-2018 (que puede ver por la forma de la línea de tendencia)? ¿Cómo aumentó la cantidad de visitas al médico que se produjeron en 2016 entre XNUMX y XNUMX? 2019 y 2021 ????
Porque el régimen simplemente reescribió los datos. Eso es lo que se puede hacer cuando se tiene control total sobre el conjunto de datos.
No hace falta decir que bajo ninguna circunstancia se debe permitir que ningún científico pagano acceda a los textos sagrados o a los datos científicos que están bajo su control. Recuerde que siempre debe estar alerta para que ningún investigador hereje realice un análisis que pueda invalidar o contradecir la ciencia. El CDC predica con el ejemplo en este sentido:

Si no le das acceso a los datos a esos molestos y molestos científicos independientes, no tienes que preocuparte de que descubran cosas en los datos que socavarán enormemente la narrativa del régimen.
Sección VI – Control de los estándares de evidencia
Imagínese a usted mismo como un juez que preside un juicio penal y decide qué pruebas son admisibles en el tribunal, lo que le permite asegurarse de que las pruebas incriminatorias o exculpatorias nunca lleguen al jurado. La misma idea es la misma: al controlar los estándares de las pruebas, puede eliminar indirectamente gran parte de la ciencia cuestionable que existe sin tener que cuestionar directamente las afirmaciones o pruebas específicas.
VI-1. Hacer que el tipo de prueba de más alta calidad sea imposible de cumplir para cualquier persona que no sea un actor aprobado por el régimen
Esta es una regla simple: Hacer que sea lo más difícil humanamente posible para los científicos o investigadores independientes realizar el tipo de estudios considerados "de alta calidad".
Se podría hacer que a los disidentes de mentalidad contraria les resultara demasiado caro llevar a cabo ciencia no aprobada o herética. Uno de los mayores golpes en la historia de la propaganda fue el ascenso de los ensayos controlados aleatorios como el “patrón oro” de la evidencia. Su realización suele costar muchos millones, lo que excluye la posibilidad de que alguien que no sean gigantescas corporaciones farmacéuticas (que son actores leales al régimen) dirijan esas empresas científicas.
También se pueden aprobar leyes o utilizar agencias gubernamentales para prohibir que se realicen estudios de alta calidad no aprobados si un grupo de alguna manera logra obtener fondos suficientes para llevar a cabo dicho estudio.
VI-2. Designar como de “baja calidad” el tipo de estudios que pueden realizar científicos no aprobados
Por el contrario, hay que asegurarse de que toda la ciencia o investigación que no se ajuste a las normas y que aún pueda llevarse a cabo se considere evidencia de baja calidad. Esta suele ser una mejor alternativa que prohibir de plano toda investigación no aprobada, lo que naturalmente hará que la población sospeche del régimen y esté propensa a aceptar todo tipo de teorías conspirativas disparatadas. En lugar de eso, hay que dejar que hagan su investigación, pero explicarles que no tiene sentido porque no se ajusta a las reglas adecuadas de la ciencia basada en la evidencia.
VI-3. No se articula un estándar claro de evidencia que la gente común pueda aplicar por sí sola
Es inevitable que nos enfrentemos a situaciones en las que necesitemos margen de maniobra para aplicar un doble rasero de pruebas. Si articulamos un criterio claro y fácilmente comprensible, neutralizamos nuestra propia capacidad de manipular la ciencia, ya que la gente podrá exigirnos que nos atengamos a nuestro propio criterio. Además, como hemos señalado antes, queremos condicionar a la gente a que el verdadero criterio es simplemente lo que el régimen declara como pruebas de alta calidad, en lugar de cualquier criterio remotamente objetivo.
VI-4. Perseguir a los científicos insolentes o desleales
De vez en cuando, surgirá una situación en la que no podrá impugnar la credibilidad de una investigación sobre la base de que se trata de evidencia de mala calidad. En tales casos, debería perseguir al científico o científicos infractores responsables de difundir la ciencia herética, cesando así la difusión y la realización de la investigación problemática. Esto puede ser tan inocuo como eliminarlos de las redes sociales, o tan abarcador como enviarlos a un gulag para que nunca más se los vuelva a ver ni se vuelva a saber de ellos. Independientemente de cómo usted o el régimen decidan en última instancia eliminarlos de la esfera pública, debe asegurarse de atacar también implacablemente su reputación y su experiencia (incluso después de que el traidor sedicioso haya sido eliminado). Esta también es una buena táctica para implementar contra un científico o científicos carismáticos que amenazan al régimen porque capturan los corazones de las masas. Esto es cierto incluso si parecen leales, a menos que sepas con absoluta certeza que nunca se pasarán al otro bando (por ejemplo, si tienes información sobre chantajes, o si son el corazón y el alma de la narrativa del régimen y están fanáticamente comprometidos, como el santo Dr. Fauci). Por lo tanto, debes mantener un sólido aparato de espionaje para realizar un seguimiento de todos los científicos leales al régimen.
Sección VII – Las Autoridades Eclesiásticas de la Ciencia
Lo primero que debes comprender es que el concepto de autoridad en el ámbito de la ciencia es de naturaleza eclesiástica. La mayor parte del discurso científico en la sociedad actual consiste en argumentos de autoridad. Así que, en lugar de resistirte a esto, abrázalo y úsalo, porque es la más poderosa de todas las armas en la lucha por controlar la propia ciencia. Tú eres la Iglesia de la Ciencia. El régimen es su Vaticano. ¡Muestra tus músculos e impone tu voluntad!
Deben consagrarse convenciones que naturalmente seleccionarán sólo a los leales al régimen para que asciendan a posiciones de autoridad científica en la sociedad. Esto se logra principalmente a través de los siguientes métodos:
VII-1. Los expertos deben estar acreditados
Las credenciales son el primer filtro que permite descartar a la mayoría de los posibles malhechores. Al exigir credenciales (que, por supuesto, solo se pueden obtener a través del propio régimen o de una institución acreditada por él y leal a él), hay que reforzar la convicción de que los expertos no acreditados son especialmente peligrosos e ignorantes, ya que la población está agobiada por la necesidad constante de buscar una segunda opinión sobre las posiciones y pronunciamientos del régimen.
VII-2. Los expertos deben estar afiliados a una institución u organización de buena reputación
Otra regla obvia. Esta es una buena manera de descartar aún más a cualquier posible científico manchú que haya superado el proceso de acreditación.
VII-3. Los expertos deben ser considerados parte de la “corriente principal”
Aplique rigurosamente esta convención social, ya que es una potente red de seguridad en caso de que un experto rompa filas y decida oponerse al régimen. A estas personas no se las puede descalificar fácilmente y, a veces, puede resultar difícil o poco práctico poner fin a todas las afiliaciones que puedan tener con organizaciones de buena reputación. De ahí la necesidad de una descalificación que no dependa de ninguna de esas dos cosas. Declararlo fuera de la corriente principal es una forma bastante potente de despojar a un experto de su autoridad.
VII-4. Hacer cumplir el consenso científico
Otra forma poderosa de controlar quién ejerce la autoridad científica es hacer cumplir un “consenso” inventado, etiquetando a cualquiera que se desvíe de dicho consenso como un hereje absoluto e incorregible de la peor especie. Es una herramienta externa que puede ser extremadamente útil para destronar a científicos acreditados descarriados. El “consenso” resuena poderosamente en los oídos y corazones de los profanos, y les proporciona una justificación fácil para no plantear preguntas si el régimen decide de repente destituir a un científico que antes era muy estimado.
Epílogo
El arte de la propaganda es un tema amplio que abarca múltiples disciplinas. No esperes dominarlo de la noche a la mañana. Ten en cuenta que cometerás errores: así es como aprendes lo que funciona (y, por lo tanto, asegúrate de tener siempre a alguien más a quien echarle la culpa de tus errores).
Por suerte para ustedes, la gran mayoría de los ciudadanos son borregos intelectuales. Este principio fue brillantemente demostrado por el arquitecto principal de Obamacare, el profesor Jonathan Gruber.
Sin embargo, el profesor Gruber tenía tendencia a explicar demasiado y con demasiada claridad en discursos grabados. Por supuesto, no hay nada de malo en explicar cuestiones controvertidas en un lenguaje claro a los jóvenes estudiantes del régimen que son clave para entender cómo funciona la política del régimen, porque necesitarán tener un conocimiento sólido de estas cosas si quieren ser trabajadores productivos del régimen. Sin embargo, se convierte en un problema cuando estos discursos se graban en vídeo y son accesibles al público en general, al que se supone que hay que engañar:

Uno pensaría que después de que el tipo que escribió una ley profundamente impopular (en ese momento) fuera captado en numerosos videos alardeando sobre cómo era una "inteligente explotación de la falta de comprensión económica del votante estadounidense" y cómo "la estupidez del votante estadounidense" era fundamental para poder hacer pasar un aumento de impuestos como si no fuera un aumento de impuestos (que son ambos 100% ciertos como se dijo anteriormente), los políticos se verían obligados a retirar la ley e intentarlo nuevamente en unos años después de que el alboroto se hubiera calmado.
Pero resulta que, por lo general, no sólo se puede contar con la estupidez absoluta del votante medio, sino también con su falta de memoria a corto plazo, su falta de sentido de autopreservación y su compromiso con la ideología política por encima de todo. ¿Se desmanteló el Obamacare, o incluso se retrasó? No. Así que, incluso si te pillan en una gran batalla, probablemente no tendrás problemas (sobre todo si has cultivado unos medios de comunicación dominantes complacientes que sirven al régimen con lealtad).
También puede consolarse el hecho de que la propaganda es, por naturaleza, una actividad que se autocorrija: cuando se cometen errores, simplemente se desata más propaganda y manipulación para encubrirlos o mitigarlos de alguna manera. Observe cómo los funcionarios del régimen pasaron de exaltar al profesor Gruber a afirmar que era completamente insignificante, sin pestañear y sin el menor atisbo de vergüenza por la hipocresía descarada de sus posiciones irreconciliables:

(Sin embargo, debes tener cuidado de no cometer errores a la ligera, ya que podrías terminar siendo trasladado a un gulag soviético o a un sitio de operaciones negras de la CIA en Marruecos).
Juntos, podemos hacer del mundo un lugar mejor para aquellos destinados a ser parte de la humanidad recién restablecida.
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