No ano passado, Aaron Hertzberg compilou um guia idiota sobre como convencer as massas de que há uma pandemia mortal, quando não há nenhuma, e fingir que não há ferimentos causados pela vacina, quando há.
Ele escreveu o texto para aspirantes a propagandistas que gostariam de aprender a arte: "Para o iniciante, [a arte da propaganda] pode ser muito difícil de dominar. Mesmo o propagandista experiente pode, às vezes, cair na armadilha de pensar que criar e disseminar propaganda é uma tarefa simples – o que é uma boa maneira de ganhar férias permanentes com todas as despesas pagas na Sibéria", disse ele.
“O breve guia a seguir fornecerá ao aspirante a propagandista, ao lacaio do Fórum Econômico Mundial, ao Apparatchik Comunista, ao marxista consciente e ao burocrata governamental experiente as ferramentas e o conhecimento necessários para desenvolver seu talento promissor até o domínio total da arte da propaganda.”
Como se pode imaginar, o guia de Herzberg é necessariamente longo. Publicamos uma seção de cada vez para que propagandistas esperançosos não se sintam sobrecarregados e desistam de seus sonhos de uma carreira em propaganda após o primeiro obstáculo.
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By Aaron Hertzberg conforme publicado pelo Instituto Brownstone em 20 de dezembro de 2024. O artigo foi originalmente publicado na página Substack de Hertzberg em 15 de junho de 2023. Para a introdução, que inclui links para todas as seções, e 'Seção I – Definições', leia AQUI.
Talvez o conjunto de habilidades mais crucial necessário para manipular a Ciência seja a capacidade de projetar e manipular um estudo para alcançar os resultados necessários.
(Observação: a manipulação real dos estudos sempre será feita por especialistas que conduzem estudos para sobreviver (chamados de PIs ou Pesquisadores Principais). Portanto, você não precisa ser fluente nesse assunto. Mas, ainda assim, é útil ter um conhecimento razoável dos conceitos básicos.)
Estudos – especialmente os grandes e sofisticados, tipicamente considerados o "padrão ouro" da Ciência™️ – são criaturas extremamente complexas que podem ser manipuladas de inúmeras maneiras. Explicaremos os tipos mais proeminentes e diretos de enganos, manipulações e falhas de design que podem ser exploradas para transformar o estudo em uma marionete em suas mãos para você manipular à vontade.
(Observação: há muitos níveis de sofisticação na implementação de qualquer uma das manipulações a seguir. Vamos apenas explicar e ilustrar os conceitos subjacentes usando a aplicação simples e direta dos princípios, sem adicionar nenhum enfeite ou enfeite extravagante. O objetivo aqui é que você entenda os vários tipos e maneiras de manipular dados. Você pode se educar nas metodologias mais avançadas posteriormente, algo que é, obviamente, altamente incentivado e recomendado.)
Conteúdo
IV-1. Tática de manipulação de estudos nº 1: Manipular o design dos protocolos de estudo
A maior parte do material relevante para esta seção também é relevante para a próxima seção, que trata da sabotagem da implementação dos protocolos de estudo, portanto, abordaremos aqui apenas as táticas específicas para fraudar o design dos próprios protocolos.
Protocolos de estudo são basicamente como um livro de regras que ditam como o estudo será conduzido. Portanto, certifique-se de escrever regras que favoreçam o resultado que você precisa obter.
A) Empilhando o baralho; Atribuir estrategicamente os sujeitos do estudo aos respectivos grupos de estudo e controle
Quase todos os grandes estudos especiais têm dois grupos: o grupo de estudo e o grupo de controle. Em um estudo para um novo medicamento, o grupo de estudo recebe o medicamento e o grupo de controle, não. Em teoria, se o medicamento funciona, então deveria haver mais pessoas doentes no grupo de controle do que no grupo de estudo.
Portanto, se você estiver conduzindo um estudo para testar um novo medicamento prodígio para o regime, você pode explorar isso colocando mais pessoas doentes no grupo de controle do que no grupo de estudo, para que o grupo de estudo se saia melhor mesmo que o medicamento do regime não funcione. (Você, é claro, não deve admitir ter feito isso ou qualquer outra dessas manobras táticas na documentação do estudo.)
B) Selecionar cuidadosamente os indivíduos a serem incluídos no estudo
Muita dor de cabeça pode ser evitada simplesmente mantendo fora pessoas que podem atrapalhar seus resultados de alguma forma.
Por exemplo, se você estiver testando um novo medicamento cuja segurança e eficácia você deseja comprovar, mantenha fora do teste pessoas particularmente propensas a sofrer reações adversas ou ineficácia. Você entendeu a ideia. (Como se não tivessem incluído idosos com comorbidades nos testes da vacina contra a covid, o que teria exposto a falácia da "eficácia de 99%".)
IV-2. Tática de manipulação de estudos nº 2: sabotar a execução dos protocolos de estudo
Muitas vezes, você não conseguirá manipular os protocolos de estudo diretamente para produzir os resultados desejados. Em tais casos, você precisa sabotar a implementação ou a adesão aos protocolos oficiais de estudo. Isso é bem fácil de fazer, e há literalmente infinitas maneiras de fazer isso.
(Observação: é prudente planejar sua logística com antecedência para evitar uma variedade de problemas e situações estressantes que podem surgir em um grande estudo envolvendo milhares de participantes e funcionários. Por exemplo, se você quiser "mostrar" que uma droga particularmente irritante é realmente letal, você deve ter sacos mortuários à mão para remover rapidamente os corpos de locais públicos e um crematório de plantão 24 horas por dia, 7 dias por semana, para destruir qualquer evidência forense ou patológica indesejada que os cadáveres possam conter.)
Sabotagem do Protocolo nº 1: Administração do Tratamento ou Intervenção do Estudo (Ao Grupo de Estudo)
As pessoas acham que dar um medicamento aos sujeitos do estudo é descomplicado e direto. Elas estão erradas. Muito, muito erradas. Você pode frequentemente controlar todo o estudo ajustando sutilmente como o tratamento é administrado aos sujeitos do estudo, incluindo o seguinte:
- Dosagem/Quantidade de intervenção – Você pode subdosar ou superdosar um medicamento, dependendo do seu objetivo. Se quiser que o medicamento pareça ineficaz, a subdosagem garantirá que ele não funcione. Se quiser mostrar que o medicamento é perigoso, basta aumentar a dose para níveis altamente tóxicos.
- Momento da administração do tratamento – Outra maneira de sabotar um medicamento é administrá-lo aos pacientes muito cedo ou muito tarde para que seja eficaz. Há muitas maneiras diferentes de fazer isso. Por exemplo, você pode enviar o medicamento aos pacientes pelo correio, o que inevitavelmente adicionará alguns dias ao cronograma (um especial sobre Ivermectina da David Boulware).
- Qualidade do produto, ou seja, pureza ou potência – Um produto contaminado ou mal fabricado não funcionará da mesma forma que um produto puro, fabricado com ingredientes de alta qualidade e total fidelidade às práticas ideais de fabricação.
(Observação: você SEMPRE deve conduzir estudos pré-clínicos não oficiais em animais — e humanos — para entender como diferentes versões do medicamento ou intervenção funcionarão ANTES de implementar versões contaminadas em um estudo (além dos estudos pré-clínicos oficiais sobre a formulação normal do medicamento); caso contrário, você corre o risco de sabotar acidentalmente suas próprias tentativas de sabotagem. Lembre-se, o objetivo de conduzir o estudo é mostrar um resultado pré-ordenado, não descobrir novos insights científicos! A incerteza ou imprevisibilidade sobre o que o medicamento ou intervenção que você está estudando fará na vida real é a criptonita para o sucesso da manipulação de estudos. Ou, no mínimo, vai lhe dar algumas enxaquecas muito ruins enquanto você luta para navegar pelo labirinto de perigos e dados desconfortáveis do seu estudo agora extremamente confuso.)
- Use solução salina ou placebo em vez da intervenção – Outra maneira de minimizar os riscos da intervenção escolhida pelo regime é administrar um placebo em vez do tratamento, para que haja menos exposição à toxicidade da intervenção. Obviamente, você também precisa garantir que o uso de solução salina não tenha o efeito colateral indesejado de mostrar que o medicamento não funciona, portanto, essa tática é normalmente usada em conjunto com outras manipulações de protocolo ou infidelidades.
- Misturar e combinar – Você sempre pode misturar e combinar qualquer uma dessas sugestões. Por exemplo, você pode dar a alguns dos participantes do tratamento um produto diferente. Você também pode empregar mais de uma dessas sugestões em conjunto, de modo a abranger diferentes partes do grupo de estudo com sugestões diferentes, o que pode dificultar que pessoas de fora descubram as violações do protocolo.
Protocolo de Sabotagem #2: Administração do Placebo (Para o Grupo de Estudo)
Este é essencialmente o outro lado da seção anterior. Existem algumas táticas específicas que são um pouco únicas quando aplicadas ao placebo:
- Dê ao grupo de controle ou placebo a intervenção – Uma maneira de garantir que um estudo não mostrará nenhuma eficácia para um tratamento é dar o tratamento ao grupo de controle também. Se ambos os grupos receberem o tratamento, então não haverá diferença entre eles mostrando que o grupo de tratamento se saiu melhor por causa do tratamento.
O método mais fácil, porém mais arriscado, de fazer isso é fazer com que a equipe do estudo administre o medicamento diretamente ao grupo de controle, disfarçado de placebo. (Isso é bastante fácil porque o placebo deve ter aparência, textura, sabor e cheiro idênticos aos do tratamento, para evitar que os participantes do grupo de controle percebam que não receberam o medicamento.)
O método mais difícil, porém menos arriscado, é incentivar os participantes do grupo de controle a obter o tratamento fora do estudo. Por exemplo, você pode usar um placebo que seja notavelmente diferente do medicamento. Como os participantes do estudo podem facilmente descobrir no Google que essa não é a aparência, o cheiro ou o sabor do medicamento, eles se esforçarão para obter o medicamento real, já que não querem morrer ou sofrer complicações debilitantes de qualquer doença ou condição que o medicamento esteja sendo usado para tratar.
Como alternativa, você pode optar por realizar o estudo em um local onde a população já tenha ampla exposição ao tratamento em estudo, de modo que o grupo de indivíduos esteja completamente contaminado com pessoas que já estejam usando ou pelo menos tenham um estoque do medicamento disponível.
(Apenas tenha em mente que essa tática corre o risco de ser notada por hereges dissidentes anticientíficos irritantes, já que será de conhecimento público que houve ampla conscientização e/ou uso da droga onde o estudo foi conduzido.)
- Aumente o placebo – Se você não quiser um placebo inerte, você pode misturá-lo com algo um pouco mais “ativo” que possa provocar efeitos colaterais e/ou um efeito terapêutico.
Um método específico é usar componentes do tratamento para aumentar o placebo. Isso pode ser especialmente útil para esconder efeitos colaterais problemáticos de um tratamento que são causados por outros ingredientes ou componentes além do ingrediente ativo do tratamento – se você colocá-los no placebo, ambos os grupos terão efeitos colaterais semelhantes.
(Observação: lembre-se de que, se os efeitos colaterais forem muito pronunciados, simplesmente colocar os componentes tóxicos do tratamento no placebo pode levantar questões se as pessoas perceberem que as taxas dos efeitos colaterais específicos são muito maiores no grupo de controle do estudo do que na população em geral.)
Sabotagem de Protocolo nº 3: Incentivar os Sujeitos do Estudo a Modificar seu Comportamento
O comportamento dos participantes do estudo costuma ser uma consideração crucial ao elaborar protocolos e conduzir um estudo. Use isso a seu favor.
Existem 3 tipos básicos de incentivos:
- Incentivos financeiros – Uma das maneiras mais seguras de incentivar um comportamento é recompensá-lo financeiramente:
- Você pode executar um esquema de suborno corrupto dentro do estudo. Por exemplo, se o estudo está obtendo resultados pedindo aos sujeitos que relatem informações – como quais efeitos colaterais eles experimentaram após receber a Glorious Intervention – você pode pagar aos sujeitos para não relatarem efeitos colaterais. No entanto, você também terá que impor sigilo e garantir que ninguém descubra sobre isso, o que pode ser complicado.
- Alternativamente, você pode manipular ou tirar vantagem do ambiente onde o estudo está sendo realizado para atuar como seu intermediário ou intermediário na distribuição de benefícios financeiros. Por exemplo, se você estiver testando a eficácia de uma possível intervenção para bloquear a transmissão da Doença Temida, você pode conduzir o estudo em um local onde as pessoas só podem trabalhar se não estiverem infectadas com a Doença Temida, aproveitando esse incentivo inerente para não relatar testes positivos (eles querem receber o salário integral).
- Pressão social – O segundo tipo de incentivo é a pressão social. Ela pode vir de colegas, forças políticas, grupos sociais, colegas de trabalho, instituições, celebridades ou qualquer outra fonte de influência na sociedade. A questão é que você pode usar qualquer um ou todos esses fatores a seu favor.
Por exemplo, digamos que você esteja realizando um estudo para testar a eficácia do Escudo de Tecido Maravilhoso, que impede a propagação da Doença Temida. Então, você dá a algumas aldeias em um país do terceiro mundo o Escudo de Tecido Maravilhoso e cria um grupo de controle de aldeões que não o recebem. Você pode fazer um show de como esses dispositivos são incríveis na frente dos aldeões que os recebem. Você também pode fazer com que os anciãos da aldeia proclamem que o Escudo de Tecido Maravilhoso é um Presente do Céu, o que torna um ponto de virtude moral usá-lo e, mais importante, torna o uso de um, mas a infecção pela Doença Temida, uma marca de fracasso religioso. Isso os torna muito menos propensos a relatar casos da Doença Temida, especialmente em comparação com os aldeões que não receberam os Escudos de Tecido Maravilhosos. O que faz parecer que o Escudo de Tecido Maravilhoso funciona para reduzir a transmissão da Doença Temida.
- Penalidades severas – Você pode ameaçar com todo tipo de consequências terríveis se os sujeitos do estudo não fizerem exatamente o que você quer. Isso é especialmente fácil de implementar em países do terceiro mundo onde há pouca ou nenhuma regra de direito e a corrupção é a regra. Pode ser útil dar um exemplo de alguém com antecedência para mostrar que você está falando sério – por exemplo, você pode escolher alguém aleatoriamente para enviar para uma prisão no Sudão, de onde é improvável que ele volte vivo.
Sabotagem de Protocolo nº 4: Contrate Pessoas Incompetentes para Conduzir o Estudo
Estudos – especialmente aqueles que realizam algum tipo de experimento (em vez de apenas analisar conjuntos de dados preexistentes) – normalmente exigem uma equipe grande para serem conduzidos. Contratar uma equipe incompetente é uma ótima maneira de se dar margem para "massagear" dados inconvenientes que emergem do estudo – "esses dados estão errados porque a equipe os confundiu". Portanto, é claro que você precisa "consertar" os "erros".
Mais importante ainda, é menos provável que funcionários incompetentes percebam que você está manipulando o estudo porque eles não têm conhecimento ou experiência sobre como um estudo legítimo deve ser conduzido.
Protocolo de Sabotagem nº 5: Remova quaisquer assuntos ou eventos problemáticos do estudo
Este é um óbvio "Duh". Se alguns participantes do estudo de Fase 3 da Vacina Gloriosa sofrerem lesões graves logo após serem injetados com a vacina, bem, você não pode permitir que eles estraguem a narrativa "segura e eficaz". Mas, felizmente, a solução é simples: removê-los do estudo.
Isso nem pareceria suspeito para um observador externo! Todo estudo tem regras escritas nos protocolos que permitem que você expulse sujeitos que violam os protocolos do estudo ou desejam sair por "motivos pessoais". (Pense em cada vez que um político diz que está renunciando para "passar mais tempo com sua família" - mesma ideia.) Mas a maioria dos acadêmicos são otários por isso e caem nisso todas as vezes.
Se você for realmente inteligente na elaboração dos protocolos, em primeiro lugar, adicionará uma condição que proíbe os participantes de procurar atendimento médico de qualquer médico fora do estudo. Portanto, se um participante sofrer um efeito colateral desagradável, como uma miocardite leve e eficaz ou uma paralisia de Bell leve que o deixe um pouco paralisado, ele irá direto para o pronto-socorro mais próximo... o que é uma clara violação dos protocolos do estudo!! Adeus, problema.
Se você quiser ver um maestro do mundo real, basta olhar para o colega responsável pelo ensaio clínico de Fase 3 da Pfizer para a vacina infantil – quando uma das participantes do ensaio, chamada Maddie de Garay, sofreu múltiplas lesões neurológicas bastante graves 24 horas após receber a vacina (do tipo que envolve o uso permanente de sondas de alimentação e cadeiras de rodas, entre outras "adaptações" no estilo de vida), eles simplesmente a expulsaram do estudo. E então descreveram a lesão dela como "dor abdominal não resolvida". Eles também expulsaram outro colega do ensaio principal, um advogado chamado Augusto Rioux, após ele ter desenvolvido uma pericardite leve, segura e eficaz após a Dose nº 1.
O mesmo vale para a AstraZeneca. Brianne Dressen foi dispensada após a Dose 1, mas eles relataram que ela desistiu por motivos pessoais. Viu? Fácil.
Protocolo Sabotagem #6: Registre Dados Falsos
Quando tudo mais falha, você pode simplesmente registrar os dados do estudo que estão completamente errados e foram inventados do nada. A Ventavia, empresa contratada para o estudo da Pfizer, nos mostra o caminho neste caso. As capturas de tela a seguir são o e-mail enviado por Brooke Jackson, uma das gerentes de unidade da Ventavia, que decidiu tentar minar o regime expondo a fraude em andamento:
Em uma resposta excepcionalmente rápida e eficaz, a Sra. Jackson foi demitida menos de seis horas após o envio deste e-mail à FDA. SEIS HORAS!! É assim que as coisas devem ser feitas.
Além disso, quando ela processou em um tribunal federal em uma tentativa de derrubar todo o teste da vacina da Pfizer, o regime conseguiu paralisá-lo por quase dois anos inteiros usando uma variedade de táticas legais engenhosas. (No entanto, deve-se notar que quem quer que estivesse encarregado da contratação estragou tudo; você tem que fazer verificações de antecedentes completas para ter certeza de que os candidatos em potencial não possuem fortes convicções morais.)
Infelizmente, a FDA não controla periódicos médicos estrangeiros, um dos quais decidiu (chocantemente) publicar um artigo documentando a fraude do teste da Pfizer. Grande coisa. É por isso que é imperativo estabelecer um órgão regulador unitário para o mundo inteiro.
IV-3. Opção de Rigging de Estudo nº 3: Análise de Estudo
Depois de concluir o estudo em si, é hora de analisar os números. Quaisquer dados problemáticos que, de alguma forma, tenham passado por todos os seus protocolos e sabotagens serão eliminados aqui. Pense nisso como dar uma demão de tinta nova em um carro usado e amassado para esconder todos os danos; você não está mudando nada substancial, apenas disfarçando as coisas (na maior parte). Ninguém quer arranhar a pintura nova para ter certeza de que ela não está escondendo nada.
Existem muuuuuitas maneiras de "analisar" os dados. O segredo é ser inteligente na hora de escolher e como fazer a análise.
Tática de análise nº 1: não ajuste os dados
Ajustes de dados são coisas bem comuns na ciência. Dados brutos quase nunca são adequados para inferências diretas ou extrapolações, porque geralmente há todos os tipos de variáveis de confusão presentes.
Aqui está um exemplo muito simples de um ajuste de dados:
A seguir está a população dos estados de Darth Santistan (estado ruim) e The Gender Spectral Paradise of Commiefornia (estado bom):
Aqui estão as taxas de mortalidade da doença temida nesses estados. No geral, o estado ruim tem mais mortes do que o estado bom. Como eles têm a mesma população, isso significa que a taxa de mortalidade é maior no estado RUIM, RUIM, de Darth Santistan:
MAS… sim, há um grande “mas” aqui…
Se observarmos as taxas de mortalidade da população idosa e da população não idosa separadamente, surpreendentemente o estado bom tem uma taxa de mortalidade maior em AMBOS (?!?!?!?!?):
Duas observações importantes aqui.
A razão pela qual o estado desleal da Morte Santistan tem uma taxa geral mais alta apesar de ter taxas de mortalidade mais baixas em cada coorte etária Na verdade, é muito simples. Idosos morrem com muito mais frequência do que não idosos, mas o estado ruim tem o azar de ter 2.5 vezes mais idosos do que o estado bom, o que significa muito mais mortes no geral devido ao grande número de idosos no estado ruim do Death Santistan:
Para que o estado ruim tenha o mesmo número de mortes de idosos que o estado bom, eles teriam que ter literalmente 40% da taxa de mortalidade em idosos que o estado bom, porque o estado bom tem apenas 40% dos idosos em sua população que o estado ruim. É por isso que (quando queremos ser honestos, como quando a verdade ajuda o regime) a ciência ajusta os dados – para evitar coisas como essa. (Este fenômeno estatístico em particular na verdade tem um nome oficial: “Paradoxo de Simpson").
Portanto, NÃO ajuste os dados quando isso prejudicar a narrativa do regime.
Tática de análise nº 2: ajuste os dados de forma enganosa ou inadequada
Por outro lado, às vezes os dados brutos, ou dados ajustados adequadamente, não serão bons para sua narrativa. Em tais casos, você tem que continuar ajustando de maneiras criativas até que tenha obscurecido com sucesso os resultados heréticos para que ninguém possa vê-los ou entendê-los.
Por exemplo, se tomarmos nossa comparação hipotética acima dos estados fictícios do Paraíso Espectral de Gênero de Commiefornia e Death Santistan, você pode adicionar um "ajuste" para "consertar" o problema. Tudo o que você precisa fazer é encontrar uma característica que seja um proxy para resultados piores no Estado Ruim de Death Santistan do que no estado bom de Gênero Paraíso Espectral de Gênero de Commiefornia. Como Death Santistan decidiu não seguir os Lockdowns que Salvam Vidas do regime, os idosos em Death Santistan tendiam a sair de casa mais do que em outros estados, mesmo que fosse apenas para dar uma volta no quarteirão para tomar ar fresco – o que significa que os idosos que não saíam de casa provavelmente estavam doentes demais para sair de casa. Esses idosos doentes também têm maior probabilidade de morrer da Temida Doença.
Veja como isso poderia acontecer.
Gráfico nº 1 – população de idosos em cada estado (colunas da esquerda = idosos que saíam pelo menos uma vez por semana; do meio = idosos que não saíam; da direita = número total de idosos em cada estado):
Gráfico #2 – número de mortes em cada uma das três categorias do Gráfico #1:
Isso corrige completamente nossos dados problemáticos (pode até consertá-los muito bem!!) – observe como estamos mudando a taxa de mortalidade em idosos:
Tudo o que você precisa fazer agora é se referir à taxa de mortalidade de idosos em ambientes fechados como “taxa de mortalidade de idosos ajustada pela população”.
Além disso, você ainda pode se referir às mortes de idosos em ambientes fechados de vez em quando porque é muito mais fácil fazer propaganda com um ponto de discussão como "idosos com maior risco por serem imóveis tinham quase TRÊS vezes mais probabilidade de morrer no estado RUIM do que no estado BOM". As pessoas naturalmente associam idosos a ficarem presos em ambientes fechados, então é improvável que percebam que "idosos em ambientes fechados" são na realidade uma porcentagem tão pequena da nossa hipotética população idosa de Death Santistan.
Tática de análise nº 3: escolha os endpoints ideais
Os endpoints são muito importantes. Oficialmente, o(s) endpoint(s) primário(s) de um estudo é(são) a descoberta central que determina se o estudo é considerado um sucesso ou um fracasso. Um endpoint é basicamente um item ou métrica que você usa para avaliar o sucesso/fracasso ou o impacto do que quer que esteja estudando. Por exemplo, se você estiver testando um novo medicamento para verificar se ele impede que a Doença Temida o mate, o endpoint seria o número de mortes por Doença Temida. Se o grupo de tratamento teve menos mortes por Doença Temida do que o grupo de controle, o tratamento funciona, mas se não, bem, isso significa que você não manipulou o estudo bem o suficiente. (Isso é um pouco simplista, mas você entendeu a ideia básica.) Portanto, você precisa ter certeza de escolher sabiamente o(s) endpoint(s).
Portanto, você geralmente deve escolher endpoints que tenham o máximo possível das seguintes características:
- Depende de julgamento subjetivo e não de observação objetiva.
- Naturalmente tendencioso em relação aos seus resultados preferidos.
- Fácil de manipular o resultado.
- Fácil mentir sobre o resultado.
- É difícil para as pessoas descobrirem se você falsificou ou manipulou o resultado.
- Difícil de entender, especialmente para leigos.
Por exemplo, vamos supor que você esteja realizando um teste com o propósito de sabotar um tratamento alternativo que realmente funciona na Doença Temida (o que seria muito ruim se o regime quisesse que uma crise pandêmica fosse perpetuada por mais algum tempo). Você precisa mostrar que não funciona. Se você escolher "morte" como um ponto final, você pode ter grandes problemas quando o medicamento salvar um monte de pessoas no grupo de tratamento.
Em vez de morte, você poderia escolher algo como “tempo para alta do hospital”. Este ponto final preenche todas as seis condições (até certo ponto):
– A alta do paciente é uma decisão subjetiva dos médicos (que devem estar na folha de pagamento do estudo), então você não fica preso à liberação de pacientes que atendem a um padrão objetivo de alta.
– A alta é enviesada em relação aos seus resultados preferidos. Como uma porcentagem maior do grupo de controle irá a óbito, isso significa que uma porcentagem maior de casos graves nunca receberá alta, o que não aumentará o tempo médio de alta para o restante do grupo de controle; em comparação com o grupo de tratamento, onde, em vez de morrer, os pacientes mais graves levam alguns dias a mais para se recuperar, o que aumenta o tempo médio de alta para o grupo de tratamento.
– A alta é muito fácil de manipular. Você pode recrutar a equipe do hospital envolvida no estudo para atrasar desnecessariamente a alta dos pacientes em tratamento por um tempo (você precisa garantir que a equipe responsável saiba quem recebeu o tratamento e, portanto, espere mais para receber alta do hospital).
– O horário da alta também é bastante fácil de falsificar; basta editar a documentação referente à data de internação e/ou à data de alta (e as imagens de segurança, se necessário). A morte é muito mais difícil de falsificar porque a hora da morte costuma ser registrada com muita precisão e consta na certidão de óbito.
– “Tempo até a alta” não é a métrica mais intuitiva para um leigo.
Obviamente, você pode se sair melhor na maioria dessas condições, mas isso transmite a ideia básica.
Tática de análise nº 4: Ocultar métricas de endpoint alternativas
Esta é praticamente autoevidente: se você usar “tempo para alta” como desfecho, mas relatar que houve uma redução de 50% na mortalidade no grupo de tratamento, bem, digamos que isso levantará muitas suspeitas.
Então, em vez de ter que enfrentar perguntas difíceis sobre por que você escolheu um desfecho tão absurdo e por que você alegaria que o tratamento não funciona se você vê que o tratamento reduziu significativamente a mortalidade, o ideal é que você não relate as mortes em nenhum lugar do estudo.
Se você não puder evitar o relato das estatísticas de mortalidade, pelo menos deveria enterrá-las no meio de uma tabela aleatória de um apêndice, em um formato muito difícil de entender. Ou, melhor ainda, espalhá-las por várias tabelas de dados, em vez de colocá-las em um só lugar, onde seriam facilmente identificadas por algum nerd aleatório e irritante no porão.
Tática de Análise nº 5: Empregue os Tipos Ótimos de Análise para Obter os Resultados Desejados
Existem tantas maneiras de analisar dados quanto identidades de gênero ou combinações de pronomes. Infelizmente, uma explicação aprofundada dos vários métodos não pode ser condensada em um formato apropriado para um Guia do Idiota como este. Veja alguns desses nomes:
- Análise de Variância de Design Balanceado.
- Ajuste de distribuição beta.
- Transformação de Box-Cox para dois ou mais grupos (teste T e ANOVA unidirecional).
- Mapas de calor agrupados (dendrogramas duplos).
- Adaptação de distribuição (Weibull).
- Agrupamento Difuso.
- Adaptação de distribuição gama.
- Modelos Lineares Gerais (“GLM”).
- Teste de valores atípicos de Grubbs.
- Agrupamento hierárquico/dendrogramas.
- Agrupamento de K-Means.
- Particionamento Medoid.
- Análise de Variância Multivariada (“MANOVA”).
- Comparação de grupos de dados não detectados.
- Análise de covariância unidirecional (“ANCOVA”).
- Agrupamento de regressão.
A questão é que diferentes métodos de análise estatística produzirão resultados diferentes. Se não produzissem resultados diferentes, não haveria tantos métodos. É tudo uma questão de perspectiva. Portanto, você precisa contratar gurus estatísticos competentes que entendam do assunto (e sejam leais ao regime) por dois motivos:
1. Você se beneficia da experiência deles (da qual você precisa; lembre-se de que sua experiência é propaganda, não análise estatística sofisticada. Um pouco de humildade prática em reconhecer suas próprias limitações é crucial para ser um propagandista de sucesso; o excesso de confiança tem sido a ruína de muitos lacaios leais ao regime e, muitas vezes, também precipitou longas férias em um Gulag decepcionante).
2. Os hereges do regime não podem alegar a falta de expertise credível de seus analistas estatísticos para difamar e questionar a credibilidade dos estudos sobre o regime. O caso de Neil Ferguson serve como um alerta. Embora ele tenha inicialmente conseguido convencer governos ao redor do mundo com seu fabuloso modelo prevendo uma carnificina apocalíptica causada pela covid, sua total falta de conhecimento no assunto, somada ao seu longo histórico de previsões pandêmicas completamente delirantes, deram à oposição uma base sólida para descartar seus modelos e todos os modelos subsequentes promovidos por vários governos. Eles também foram capazes de fazer proselitismo com grande efeito em decorrência desse desastre.
Tática de Análise nº 6: Remova Dados Problemáticos que Não Podem Ser Analisados, Ajustados ou Ocultados de Outra Forma
Este é o mesmo conceito de expulsar sujeitos de um estudo se eles forem inconsistentes com os resultados obrigatórios do regime; só que aqui você está removendo os dados já gerados em vez dos próprios sujeitos do estudo. O objetivo é o mesmo: evitar que os dados que não se encaixam com o que você quer que os resultados do estudo mostrem entrem no registro oficial do estudo em primeiro lugar.
IV-4. Opção de manipulação de estudos nº 4: Recrutar a mídia para manipular os resultados
Independentemente dos resultados, você deve ter argumentos prontos para serem usados por veículos de comunicação simpáticos que o defendam. Não importa o quão falsos, enganosos, etc. sejam, o objetivo da propaganda é manipular e enganar. A mídia, simplesmente inundando a ecosfera com suas informações, é uma força poderosa que, no mínimo, tornará muito difícil para a maioria das pessoas desfazer as mentiras e enganos que você está propagando rapidamente pela sociedade.
Você deve estar especialmente preparado para atacar cruelmente qualquer cientista ou acadêmico com tendências heréticas que possa questionar qualquer coisa que você diga, ou pior, chamar a atenção para deficiências em seu estudo. Com o máximo de preconceito.
Sobre o autor
Aaron Hertzberg é um escritor que aborda todos os aspectos da resposta à pandemia. Você pode encontrar mais textos dele no Substack:Resistindo aos analfabetos intelectuais'.
A imagem em destaque foi retirada da capa de 'O guia completo do idiota para cozinhar dados para aspirantes a propagandistas'.
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