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.
A outra fonte importante da Ciência, além dos estudos, são os conjuntos de dados e outras fontes de informação usados para fazer pronunciamentos científicos. Dados, especialmente dados oficiais do Estado, são utilizáveis sem um estudo formal que os aprove, portanto, você deve garantir que os dados disponíveis, e especialmente os conjuntos de dados que são a base para métricas convencionais comumente citadas na sociedade por acadêmicos e leigos, estejam sob seu firme controle para que você possa manipulá-los, alterá-los e modificá-los à vontade.
A seguir estão os tipos de táticas que você deve empregar para maximizar o controle e a utilidade dos conjuntos de dados disponíveis.
Conteúdo
V-1. “Pesca” Estatística
A pesca estatística é mais fácil de ser ilustrada do que explicada de forma abstrata.
Suponha que uma grande empresa farmacêutica lance um novo medicamento que (afirma) torna as crianças mais inteligentes e melhora seu desempenho acadêmico. Infelizmente, mesmo tendo sido aprovado pelo FDA, eles sabem que não funciona, e as pessoas estão começando a suspeitar que pode haver algo suspeito acontecendo (e eles têm bilhões de dólares em jogo). Então, eles vêm até você e oferecem um salário robusto de 7 dígitos para "provar" que o novo medicamento deles funciona. Você, sendo um cientista de aluguel audacioso e sem escrúpulos (exceto lealdade ao regime, é claro), aceita a oferta.
Como você "prova" que o medicamento deles funciona? Simples. Você obtém os dados de todos os distritos escolares do país, que mostram as notas acadêmicas e a porcentagem de crianças que tomaram o novo medicamento da Pharma. É aqui que entra a parte da "pesca": você precisa pesquisar em cada distrito até encontrar um ou dois onde as notas acadêmicas estejam acima da média e mais crianças naquele distrito estejam tomando o novo medicamento do que a média (como na pesca, onde você insiste até fisgar um peixe).
Então você publica seu “estudo”: “Encontramos uma correlação no Distrito “X”, onde uma porcentagem maior de crianças tomando o novo medicamento levou a notas acadêmicas mais altas.”
Isso é mentira, porque todos os outros distritos mostram que a droga não teve nenhum efeito nas notas acadêmicas, mas você está evitando isso habilmente ao destacar o distrito onde há uma correlação por acaso. (Com uma amostra grande o suficiente, é quase certo que você encontrará um distrito aleatoriamente onde, por coincidência, muitas crianças tomaram a droga e suas notas acadêmicas melhoraram.)
A principal lição é que, às vezes, tudo o que você precisa é de um pouco de persistência. Se você tiver um grande conjunto de dados com vários países, por exemplo, analise um de cada vez até encontrar a correlação que procura. Como alternativa, você pode tentar uma versão mais avançada dessa tática, conhecida como "P-Hacking. "
Um ótimo exemplo dessa tática é o seguinte "estudo" do CDC, no qual eles analisaram todos os 50 estados em busca de um estado onde pudessem refinar os dados para mostrar que as vacinas contra a covid reduziram o risco de reinfecção em pessoas que já tinham covid antes de serem vacinadas. E, veja só, eles encontraram um (entre 50, além de algumas jurisdições não estaduais, como Washington, D.C.) onde poderiam fazer os dados dizerem o que eles queriam:
Veja bem, se o CDC pudesse usar mais de um estado para mostrar que as vacinas contra a covid reduziram o risco de reinfecção, eles teriam (claro!). Mas eles tentaram e tentaram até encontrar um estado em que pudessem manipular os dados para provar isso.
A propósito, há outra lição importante para os propagandistas aqui: o valor da persistência. Não desista simplesmente se não encontrar um conjunto de dados que seja facilmente adulterado ou manipulado para reforçar um ponto de discussão do regime. Às vezes, você tem que ser criativo e persistir até encontrar o resultado.
V-2. Ajustar dados problemáticos
Sim, mencionamos isso anteriormente na seção sobre estudos de manipulação [ver AQUI].
Se os dados brutos não estiverem de acordo com a sua narrativa preferida, simplesmente "ajuste-os" até que se encaixem, da mesma forma que faria com os dados internos de um estudo. O ajuste de dados é uma parte rotineira da ciência e, como pouquíssimas pessoas realmente entendem como funciona, você pode tirar vantagem e abusar dessa prática.
Um sujeito até publicou um artigo científico sobre o assunto (é uma leitura interessante se você é um nerd):
Uma aplicação brilhante desse conceito está relacionada ao consenso científico sobre o Aquecimento Global, que costumava ser o consenso científico sobre o Resfriamento Global. Como você acha que os mesmos dados que mostravam em 1974 que o mundo caminhava para uma Era Glacial irreversível que ameaçava a sobrevivência da humanidade agora mostram que houve realmente um *aquecimento?* tendência dos mesmos dados exatos que estão ameaçando a sobrevivência da humanidade??
Eles simplesmente "ajustaram" os dados para tornar as décadas anteriores mais frias e as posteriores mais quentes, e voilà, problema resolvido! É diabolicamente astuto e altamente eficaz – observe no gráfico abaixo (de um conhecido herege dissidente do regime) as duas linhas que acompanham a temperatura média anual: linha azul = os dados brutos e linha laranja = os dados depois que os cientistas do regime os "ajustaram":
Se você olhar para a linha azul, não há aquecimento geral nos últimos 100 anos – o que é muito ruim para a narrativa oficial de AQUECIMENTO GLOBAL CATASTRÓFICO!!! No entanto, a linha laranja mostra uma clara tendência de aquecimento nos últimos 100 anos – que é exatamente a narrativa.
Claro, se no futuro, por qualquer razão, se tornar pragmático retornar ao Resfriamento Global, então os cientistas do regime da NOAA simplesmente "reajustarão" os dados para fazer os últimos 100 anos parecerem uma tendência de resfriamento constante.
A questão é que tudo depende dos ajustes.
(Nota: É útil permitir que alguns hereges aleatórios e discretos da ciência do regime fiquem por perto porque eles produzem dados e análises que são realmente muito úteis para uso interno do próprio regime, desde que você garanta que eles não comecem a ganhar destaque — então você os leva para a Baía de Guantánamo sem demora.)
V-3. Exclua das análises oficiais de dados oficiais qualquer coisa que não se encaixe com os resultados desejados
Analisar cuidadosamente o que será incluído na sua análise é literalmente fundamental. Se informações ou resultados reais ameaçarem minar os resultados desejados, simplesmente exclua-os das análises oficiais dos dados oficiais. Portanto, se houver um banco de dados do governo que mostre que, após a Vacina Gloriosa, a incidência de uma série de condições médicas aumentou muito, simplesmente ignore.
Veja o banco de dados do VAERS (Sistema de Notificação de Eventos Adversos de Vacinas), gerenciado em conjunto pelo CDC e pela FDA.
O CDC (finge) incentiva a notificação ao VAERS de condições médicas que se manifestam após alguém ser vacinado, "mesmo que você não tenha certeza de que a vacina causou a doença".
Após o lançamento das vacinas contra a covid em meados de dezembro de 2020, os registros do VAERS sobre mortes ficaram assim (o gráfico mostra o número total de mortes relatadas para todas as vacinas a cada ano):
Este gráfico mostra estatísticas de relatórios do VAERS sobre ferimentos ou mortes decorrentes das vacinas contra a covid:
No entanto, quando foi a última vez que você ouviu falar do VAERS pelo CDC em alguma declaração ou análise sobre as preciosas vacinas contra a covid? Exatamente!! O CDC (e todos os outros) simplesmente ignora o VAERS (exceto quando, de tempos em tempos, publicam artigos de "checagem de fatos" para desmascarar o VAERS).
Além disso, certifique-se de perseguir implacavelmente até o esquecimento qualquer um que ouse tentar usar tais dados para minar a credibilidade de suas análises e proclamações de regime. Isso costuma ser um problema porque, inevitavelmente, haverá um monte de pessoas que terão acesso aos dados brutos quando eles existirem.
V-4. Piggyback em relacionamentos e diferenças previamente estabelecidos
Uma maneira fácil de manipular um estudo é comparar duas entidades que você sabe que já apresentam uma diferença ou correlação específica. Você pode então fingir que "descobriu" essa diferença ou correlação, mas atribuí-la a um novo fator.
Portanto, se, por exemplo, estados pobres, em comparação com estados ricos, tendem a apresentar piores resultados de saúde, se os estados pobres forem menos cumpridores das diretrizes do regime, você pode apontar seus piores resultados de saúde e culpá-los por não terem tomado a Vacina Gloriosa. A mídia realmente se destaca em amplificar essa mensagem em particular, porque adora atribuir resultados ruins à filiação política ao partido ou partidos políticos "ruins".
V-5. Controle de conjuntos de dados críticos usados para pesquisa científica
Quem controla os dados controla a Ciência.
Tenha o cuidado de ter um controle rígido sobre os conjuntos de dados mais proeminentes e amplamente utilizados e você evitará muito estresse e dores de cabeça. Por exemplo, os militares controlam seus conjuntos de dados internos e podem manipulá-los à vontade. Assim como o DMED – eles adulteraram completamente esse conjunto de dados a ponto de torná-lo completamente inútil. Veja abaixo os dois gráficos a seguir mostrando o *mesmo* Dados do DMED para “taxas de consultas médicas ambulatoriais” para os anos de 2015 a 2018. O gráfico da esquerda é a versão publicada em 2019 e o gráfico da direita mostra a versão de 2021 – e, de alguma forma, elas não são as mesmas (áreas circuladas em vermelho).
Percebeu a mudança nos números de 2016-2018 (que você pode ver pelo formato da linha de tendência)? Como o número de consultas médicas ocorridas em 2016 aumentou entre 2019 e 2021???? Porque o regime simplesmente reescreveu os dados. É isso que você pode fazer quando tem controle total sobre o conjunto de dados.
Nem é preciso dizer que, sob nenhuma circunstância, você deve permitir que qualquer cientista pagão tenha acesso aos textos sagrados ou dados da Ciência sob seu controle – lembre-se, você deve estar sempre vigilante para que um pesquisador herético desonesto não faça uma análise que possa invalidar ou contradizer a Ciência. O CDC dá o exemplo aqui:
Se você não der acesso aos dados para cientistas independentes irritantes, não precisará se preocupar com eles descobrindo coisas nos dados que irão minar a narrativa do regime.
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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