
ألق نظرة فاحصة على الشريحة أعلاه من استطلاع رأي دولي أجري بعد بضعة أشهر من ظهور كوفيد: هكذا تبدو الدعاية الفعالة. وكان التأثير الحقيقي أعظم، لأن الأرقام "الواقعية" المستخدمة لحساب مدى المبالغة التي يبالغ بها الناس في تقدير مخاطر كوفيد-19 كانت بالطبع مستمدة من منظمات الدعاية البارزة في العالم (التي كانت متخفية في هيئة وكالات الصحة العامة). والتي كانت هي نفسها تبالغ بالفعل في تقدير مخاطر كوفيد-19.
إن فن الدعاية الفعالة هو تخصص شامل يتطلب دراسة متأنية وشاملة - و المراجعة - من وقت لآخر. بالنسبة للمبتدئين، قد يكون من الصعب جدًا إتقان ذلك. حتى الدعاة المتمرسون قد يقعون في بعض الأحيان في فخ الاعتقاد بأن إنشاء ونشر الدعاية هو مشروع مباشر - وهو وسيلة جيدة للفوز بإجازة سيبيرية دائمة مدفوعة التكاليف بالكامل. ليس من السهل عادةً إرباك المجتمع بأكمله كل يوم، 365 يومًا في السنة، إلى أجل غير مسمى.
سوف يوفر الدليل القصير التالي للدعاية الطموحة، وعملاء المنتدى الاقتصادي العالمي، والشيوعيين، والماركسيين المستيقظين، والبيروقراطيين الحكوميين المخضرمين على حد سواء الأدوات والمعرفة اللازمة لتطوير مواهبهم الواعدة إلى إتقان كامل لفن الدعاية.
هذا الكتاب طويل بعض الشيء!! لذا لا تشعر وكأنك مضطر لقراءته من البداية إلى النهاية في لقطة واحدة، لأن هذه وصفة للإرهاق وعدم الاحتفاظ بالمعلومات الهامة الموجودة فيه.
ينقسم هذا الدليل إلى الأقسام التالية:
القسم الأول. التعاريف - كيفية إعادة تعريف الكلمات والمصطلحات والمقاييس لتتماشى مع سردية النظام
القسم الثاني: تنظيم البيانات - كيفية اختطاف عمليات تسجيل البيانات والإبلاغ عنها ونشرها
القسم الثالث. التحقق من البيانات التي تعتبر جزءًا من العلوم الرسمية - كيفية فحص البيانات والتخلص من البيانات غير المطابقة للنظام حتى لا تظهر أبدًا في أي من مجموعات البيانات العلمية أو النظامية الرسمية
القسم الرابع: كيفية تزوير الدراسة - بالضبط كما يبدو
القسم الخامس. تعديل مجموعات البيانات - في بعض الأحيان، سوف تحتاج إلى الدخول وإجراء "جراحة" صغيرة للبيانات لتعديل محتوى قواعد البيانات التي تتعارض مع نقاط الحديث التي يتبناها النظام والتي لا يمكنك القضاء عليها ببساطة
القسم السادس: مراقبة معايير الأدلة - كيف ننشئ تسلسلًا هرميًا للأدلة يضع العلم المؤيد للنظام في الأعلى والعلم غير المؤيد للنظام في الأسفل (خندق ماريانا)
القسم السابع. السلطات الكنسية في مجال العلوم - كيف نضمن أن السلطات العلمية تردد بشكل موثوق الحقائق والروايات التي ينشرها النظام؟
خاتمة - ربط كل شيء بشكل جيد، مثل ربطة عنق بيتر هوتيز (إنه عالم مشهور مزعج بشكل خاص)
القسم الأول – التعاريف
"من يسيطر على اللغة يسيطر على الجماهير."
— شاول الينسكي، قواعد للمتطرفين
إن كيفية تعريفنا للمفاهيم أو الفئات تحدد ما هي المعلومات التي تنقلها أو تمثلها من العالم الحقيقي - أو ما لا تنقله أو تمثله.
إن التعريفات القابلة للتغيير، والمعايير التعسفية والمتقلبة لتعيين التعريفات، تشكل ضرورة مطلقة لأي داعية فعال. وعلى الرغم من أفضل الجهود، فإن الدعاة المخضرمين والخبراء سيواجهون حتما مواقف حيث تكون البيانات المنسقة الموجودة، أو التجارب المعيشية للناس، إشكالية بالنسبة للسرد الرسمي للنظام.
لذا فإن الدعاية الفعّالة تتطلب القدرة على التحكم السريع والمرن في محتوى البيانات، وخاصة المقاييس التقليدية الموجودة مسبقًا والتي اعتاد الجمهور على سماعها والتي يصعب للغاية إخفاؤها ببساطة (على عكس السهولة التي يمكنك بها إخفاء عالم منشق عن يوتيوب أو فيسبوك). على سبيل المثال، لن تتمكن من تجنب الحديث عن "الوفيات" في سياق جائحة مرضية مخيفة جديدة - الطريقة الأساسية التي سيتعامل بها الناس مع قياس شدة المرض ستكون دائمًا في المقام الأول "كم عدد الأشخاص الذين ماتوا بسبب المرض؟" ولكن يمكنك تغيير ما يشير إليه "الموت" في سياق المرض المخيف الجديد إذا كنت تريد زيادة أو تقليل شعور الناس بمدى فتكه.
في الممارسة العملية، هذا يعني أنه عندما يظهر الفهم العادي لمصطلح أو مفهوم أن الواقع لا يتناسب تماما مع الرواية التي يريدها النظام، يكفي تغيير بعض التعريفات، وهكذا يتم حل المشكلة.
وكما لاحظ العديد من الدعاة الشيوعيين البارزين عبر التاريخ، فإن "من يتحكم في اللغة يحكم العالم".
هناك مجموعة متنوعة من الطرق لتعديل أو تحويل التعريفات من إشكالية إلى مقبولة:
1-XNUMX. تحديد تعريف
إذا كان التعريف التقليدي لشيء ما يتضمن مفاهيم أو بيانات أو معلومات تتعارض مع عقيدة النظام، فحدد التعريف بحيث لا يتضمن المعلومات غير المرغوب فيها. هناك الكثير من الطرق للقيام بذلك. لذا، سنذكر بعض الأنواع الأكثر شيوعًا من الخصائص التي يمكنك استخدامها لتحديد تعريف بشكل فعال: تحديد التعريف حسب الفترة الزمنية: لنفترض أن الأشخاص الذين تلقوا اللقاح يصابون بالمرض المروع بمعدلات عالية جدًا في أول 30 يومًا بعد التطعيم، وبعد أكثر من 90 يومًا من التطعيم، باستخدام اللقاح المجيد. هذه مشكلة كبيرة، لأن الناس سيعتقدون أن اللقاح المجيد غير فعال:

وببساطة، ما تراه في الرسم البياني أعلاه هو أن عدد الحالات لكل مليون شخص يسير على النحو التالي:
- قبل التطعيم: 500 حالة من المرض الخطير لكل مليون شخص
- بعد 10 أيام من التطعيم: 3,000 حالة من المرض الخطير لكل مليون شخص
- بعد 20 أيام من التطعيم: 1,700 حالة من المرض الخطير لكل مليون شخص
- بعد 30 يومًا من التطعيم: 100 حالة لكل مليون شخص
إن هذا يعتبر انخفاضًا غير مجيد في فعالية اللقاح المجيد - وهو أمر لا يمكن السماح له بالاستمرار. أحد الحلول هو ببساطة تغيير تعريف "التطعيم" ليعني شخصًا ما بين 30 و90 يومًا بعد حقنه باللقاح المجيد - بعبارة أخرى، أي شخص في غضون 30 يومًا من التطعيم، أو بعد 90 يومًا من التطعيم، لا يُعتبر "مُطعَّمًا":

وقد تم ابتكار هذا التكتيك على وجه الخصوص من قبل كل وكالة صحية عامة تقريبًا في العالم المتحضر، حيث كان تعريف "التطعيم الكامل" للقاحات كوفيد يقتصر على "14 يومًا بعد الجرعة الثانية":

قم بتحديد التعريف حسب الكمية، مثل عدد مرات التعرض - على سبيل المثال، إذا ماتت مجموعة من الأشخاص الذين تلقوا جرعة واحدة أو 1 جرعات من العلاج المعجزة ميرافوسيفير (الجرعة الأولى تقتل الأشخاص الأكثر عرضة لسميته، و5 جرعات سامة للغاية لأي شخص تقريبًا)، حدد تعريف "المعالج بميرافوسيفير" بين 5-2 جرعات:

تحديد التعريف عن طريق إضافة شروط سخيفة إلى التعريف والتي يكاد يكون من المستحيل تحقيقها. على سبيل المثال، يمكنك محاولة استخدام الشروط التالية لتقييد تعريف "وفاة اللقاح" في سياق حملة التطعيم الجماعية باستخدام اللقاح المجيد الذي تم ابتكاره حديثًا:

من الصعب جدًا أن تتمكن من الحصول على حالة "مؤكدة" لشخص مات بسبب اللقاح المجيد في ظل ظروف مثل هذه.
(يجب أن تتذكر عرقلة عمليات التشريح قدر الإمكان لجعل هذا التعريف المثالي فعالاً بالكامل.)
2-XNUMX. توسيع التعريف
على العكس من ذلك، قد ترغب أحيانًا في الحصول على المزيد من شيء ما أكثر مما هو موجود بالفعل. يعد توسيع التعريفات حلاً رائعًا - فقط قم بعكس التعليمات المذكورة أعلاه لتحديد التعريفات.
لذا، إذا كنت بحاجة إلى عدد أكبر من الوفيات الناجمة عن المرض المروع أكثر من عدد الأشخاص الذين قتلوا بالفعل بسبب هذا المرض المروع، فيمكنك توسيع تعريف "وفاة المرض المروع" إلى "أي وفاة في غضون 30 يومًا من الاختبار الإيجابي"، ومثل السحر لديك جائحة واسع النطاق بين يديك.
ولتوضيح ذلك، فلنفترض أنه بعد 12 شهراً من انتشار المرض المروع، لم يمت سوى 7 أشخاص من كل 100,000 ألف حالة إصابة بالمرض المروع ــ وهو أمر ليس مخيفاً على الإطلاق. ولنقم بتغيير بسيط في التعريف ونوسع تعريف "الوفاة بسبب المرض المروع" إلى شيء أشبه بما توصل إليه مركز السيطرة على الأمراض والوقاية منها ــ "أي وفاة خلال 30 يوماً من اختبار إيجابي للمرض المروع". ونظراً لأن الكثير من الناس يموتون كل يوم، فإذا أجريت لهم جميعاً اختبارات جماعية، فسوف "تكتشف" حتماً مجموعة كاملة من الموتى الذين صادف أنهم مصابون بالمرض المروع عندما ماتوا، حتى ولو ماتوا بسبب شيء غير ذي صلة على الإطلاق مثل السرطان أو حادث سيارة. ولننظر إلى الفارق الذي يحدثه هذا:

تقدم ولاية نيويورك مثالاً كلاسيكيًا لكيفية توسيع تعريف "الموت بسبب المرض المروع" لخلق مظهر جائحة مرعبة للغاية تحدث مرة واحدة في التاريخ - ما عليك سوى إلقاء نظرة على التعريف المفتوح الرائع التالي لوفاة محتملة بسبب كوفيد:

ملحوظة تحذيرية: يجب عليك دائمًا الحرص على عدم إخبار الجمهور أبدًا، أبدًا، أبدًا!!! كيف تقوم بتضليلهم بلغة واضحة وموجزة يمكنهم فهمها. الخطأ غير القسري التالي في عام 2020 من مديرة الصحة العامة في إلينوي الدكتورة نجوزي إيزيكي هو نوع من الأشياء التي تمنحك تذكرة سريعة في اتجاه واحد إلى جولاج - لقد قالت بالفعل ما يلي في مؤتمر صحفي عام (انظر الفيديو المضمن أدناه):
"لذا، فإن تعريف الحالة بسيط للغاية. وهذا يعني أنه في وقت الوفاة، كان التشخيص إيجابيًا لكوفيد. وهذا يعني أنه إذا كنت في دار رعاية المسنين وكان لديك بالفعل بضعة أسابيع للعيش ثم تم اكتشاف إصابتك بكوفيد أيضًا، فسيتم احتساب ذلك على أنه وفاة بكوفيد. وهذا يعني أنه من الناحية الفنية حتى لو توفيت بسبب بديل واضح، ولكنك كنت مصابًا بكوفيد في نفس الوقت، فلا يزال يتم إدراج ذلك على أنه وفاة بكوفيد."
لقد كانت تفعل الشيء الصحيح بالطبع باستخدام مثل هذا التعريف الموسع الرائع لوفيات كوفيد، لكنها سمحت بغباء وبإهمال بكشف الحقيقة للعالم أجمع. هذا هو النوع من الأخطاء الفادحة التي يمكن أن تدمر حملة دعائية بأكملها بين عشية وضحاها. وأيضًا النوع من الأشياء التي يمكن أن تنهي مسيرتها المهنية (أو ما هو أسوأ):

3-XNUMX. ابتكار تعريف جديد تمامًا
في بعض الأحيان، لا يمكن ببساطة إخفاء الفهم الشائع لشيء ما بمجرد التلاعب بالتعريف الموجود على الهامش. في هذه الحالة، يمكنك اتخاذ خطوة جريئة لإعادة تعريف كلمة أو مفهوم أو فئة بالكامل لتناسب احتياجاتك الدعائية. فقط احذر من أنه قد يكون من الصعب بعض الشيء إقناع الناس بأن التعريف القديم هو من نسج خيالهم.
خذ على سبيل المثال مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (نعم، سوف نستشهد بمراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها كثيرًا؛ فهي منظمة الدعاية الصحية الأبرز في العالم بعد كل شيء)، والتي غيرت تعريف "التطعيم" عدة مرات على مدى 6 سنوات:

الشريط الجانبي: إن التغريدة أعلاه تقدم درساً في الحاجة إلى السيطرة على المشرعين المارقين الذين قد يحاولون معارضتك أو حتى فضح جهودك الدعائية. أنت لست بحاجة إلى الصداع الإضافي المتمثل في التعامل مع أدلة واضحة على خيانتك اللغوية التي يتم بثها للجمهور من قاعة الكونجرس أو البرلمان (أو الصداع الأكبر المتمثل في النفي إلى سيبيريا باعتبارك كبش فداء للسماح بحدوث مثل هذا الشيء).
في بعض الأحيان، قد تجد نفسك محاصرًا بالمعنى العامي للكلمات، حيث تسلط هذه الكلمات الضوء على شيء لا يمكنك تحمل اهتمام الآخرين به. وإذا حدث هذا، فسوف تضطر إلى تنفيذ تغيير أساسي في جوهر اللغة. وهذا نوع من الخيار النووي عندما لا يمكنك إخفاء شيء ما بأي طريقة أخرى، ولا يمكنك أيضًا تحمل عدم إخفائه.احذر!! إن مثل هذا المسعى الجريء يأتي مصحوبًا بدرجة كبيرة من الصعوبة حيث يميل العديد من الناس إلى مقاومة مثل هذا التحول اللغوي المفتوح والجريء - على غرار الطريقة التي يقاوم بها العديد من اللاوديين غير المستنيرين الموافقة على التحولات بين الجنسين).
على سبيل المثال، خذ مصطلح "الاحتجاج السلمي":

بطبيعة الحال، فإن مصطلح "محدود" هو مصطلح شخصي لا توجد حدود دقيقة له، مما يمنحك قدرًا كبيرًا من الحرية لتطبيق الوصف على أي شيء تقريبًا بغض النظر عن مدى عدم تماسك التطبيق أو عدم ملاءمته، كما يتضح من هذا التقرير الإعلامي الواقعي الذي لا يحتاج إلى مزيد من الوصف:

I-4. دمج الفئات
في بعض الأحيان، لا يكون من العملي أو المجدي تعديل البيانات ببساطة عن طريق تغيير التعريفات. ولكن لا داعي للقلق - إذا لم تتمكن من تغيير التعريف، فيمكنك بدلاً من ذلك تغيير نقطة البيانات أو الفئة نفسها التي اعتاد الناس على الكلمة أو العبارة التي تشير إليها. فالناس غير معتادين على الاختلافات الدقيقة أو الدقيقة في الفئات أو نقاط البيانات، ووسائل الإعلام تدمج معظم الأشياء على أي حال، مما يجعل هذه خدعة سهلة ومريحة. على سبيل المثال، يمكنك تجربة:
- دمج الفئات العمرية المختلفة:
لنفترض أن اللقاح المجيد يتسبب في تحول مجموعة من الأطفال إلى زومبي. وهذا أمر سيئ للغاية بالنسبة للنظام. (وهذا يعني أنه يتعين عليك إعادة تعيين عدد من العلماء للعمل في محطة أبحاث المناخ في القارة القطبية الجنوبية لبقية حياتهم المهنية. بدون جوارب).
أولاً، يجب عليك دائمًا الإشارة إلى هذه الحالة الجديدة باعتبارها "التحول الآمن والفعال إلى زومبي آكل للحوم". والسبب وراء الجزء الخاص بالزومبي آكل اللحوم بسيط: فمصطلح "زومبي آكل للحوم" يبدو مخيفًا للغاية، ومصطلح "زومبي" البسيط يجعلنا نشعر وكأن الزومبي قد ماتوا في الأساس ــ أي أن الأطفال الأعزاء ماتوا ــ ولا ترغب في أن يخرج الناس بأي من هذين المصطلحين.على الرغم من أن مثالنا الافتراضي هنا من غير المرجح أن يتحقق في الممارسة العملية، فإن المبدأ ذو صلة ويمكن تطبيقه على أي موقف: يجب عليك دائمًا تسمية شيء ما بطريقة تنقل إحساسًا بما تريد أن تكون انطباعات الناس.)
ثانياً، بما أن معدل تحول الأطفال إلى زومبي في الفئة العمرية 12-17 عاماً مرتفع للغاية بحيث يصبح واضحاً لأي شخص ينظر إلى البيانات (الرسم البياني أدناه)، فربما يتعين عليك التعامل مع هذا. لذا بدلاً من تقديم البيانات مقسمة حسب العمر، حيث سيلاحظ الناس على الفور ارتفاع معدل تحول الأطفال إلى زومبي، قدم البيانات كفئة عمرية مشتركة كبيرة بما يكفي لإخفاء الإشارة أو غسلها:

الآن لن يلاحظ أحد أن البيانات تظهر خطرًا واضحًا على الأطفال من تحولهم إلى زومبي آكلين للحوم بسبب اللقاح المجيد.
أو على العكس من ذلك، بافتراض أن الأطفال لا يموتون من المرض المروع بمعدلات عالية بما يكفي لتخويف الأمهات، يمكنك تقديم بيانات الوفيات بسبب المرض المروع من مجموعة عمرية مشتركة تتراوح من 0 إلى 50 عامًا، مما يجعل الأمر يبدو وكأن هناك عددًا كبيرًا جدًا من الوفيات من مجموعة عمرية تتراوح من XNUMX إلى XNUMX عامًا. يشمل الاطفال:

- الجمع بين مجموعات سكانية مختلفة:
نفس الفكرة بالنسبة للفئات العمرية؛ لنفترض أنك بحاجة إلى تجنب أن يدرك المواطنون أن هذا المرض المروع يشكل خطراً حقيقياً فقط على الأشخاص المصابين بالسمنة المفرطة - وهو أمر سيئ:
- أولاً، لأنهم حينها لن يخافوا من المرض المروع.
- ثانيًا، لأن الناس قد يبدأون في التساؤل عما إذا كانت الدهون صحية، وهو أمر لا يمكن السماح به لأنهم قد يبدأون في التشكيك في رواية النظام فيما يتعلق بـ "إيجابية الدهون"، ومن يدري ماذا بعد ذلك.
لذا يجب عليك فقط تقديم بيانات الوفيات الناجمة عن الأمراض المروعة باستخدام فئة مجمعة تغطي جميع أنواع هويات الوزن:

- الجمع بين فترات زمنية مختلفة
لنفترض أنك لاحظت أن الوفيات الناجمة عن هذا المرض المروع تتناقص من شهر إلى آخر ــ وهو ما قد يكون كارثيا بالنسبة لخطط النظام التي تتطلب من الناس أن يصدقوا أن جائحة المرض المروع سيظل منتشرا بكامل قوته لبضعة أشهر أخرى. وإذا تصور الناس أن المرض المروع في طريقه إلى الزوال، فإن هذا يعني إهدار الكثير من الفرص لاستغلال أزمة المرض المروع كوسيلة لإحداث تحول مجتمعي لتعزيز وترسيخ سلطة النظام.
لذا، بدلاً من تقديم بيانات الوفيات شهرياً، قم بدمج الأشهر الثلاثة في فئة جديدة وهي "المتوسط الشهري على مدى الأشهر الثلاثة" والتي من شأنها إخفاء الانخفاض من يناير إلى مارس، كما هو موضح أدناه:

- الجمع بين مناطق جغرافية مختلفة
لنفترض أن هناك دولة مارقة داخل الدولة تتسبب في مشاكل للنظام الذي لا يتبع إرشادات النظام للتعامل مع المرض المروع، والذي سنسميه سانتستان الموت. إذا أظهروا نتائج أفضل أو حتى مساوية لبقية الدولة حيث هم مواطنون صالحون ويتبعون إرشادات النظام، فسيكون ذلك سيئًا للغاية. لنفترض أيضًا أن هناك مدينة أو مقاطعة داخل هذه الدولة السيئة هي مقاطعة موالية للنظام تتبع جميع إرشادات النظام ولكن معدل الوفيات فيها أعلى بكثير من بقية سانتستان الموت. وهو أمر سيئ للغاية. الحل؟ يمكنك تقديم بيانات من الولاية بأكملها حتى لا يتمكن الناس من معرفة أن المقاطعة الموالية التي تتبع إرشادات النظام لديها معدل وفيات يبلغ 10 أضعاف بقية الولاية. هناك حتى فائدة إضافية: يمكنك الإشارة إلى ولاية سانتستان الموت بأكملها على أنها فاشلة لأن المقاطعة الموالية للنظام ستجعل الولاية بأكملها تبدو أسوأ بكثير !!

إن الجمع بين كل المدن والمقاطعات في دولة غير موالية لإخفاء المشاكل الفريدة للمدن الموالية للنظام هو أحد التكتيكات الدعائية المستخدمة لمحاولة إخفاء المعلومات غير المحببة مثل معدلات الجريمة المرتفعة بشكل كبير في المدن الموالية للنظام مقارنة بالمدن التي تسيطر عليها المعارضة الشريرة.
(الشريط الجانبي: إن معدلات الجريمة المرتفعة هي أمر جيد بطبيعة الحال، وهو اختيار متعمد من جانب النظام ــ فمعدلات الجريمة المرتفعة مفيدة للنظام لأن عدم الاستقرار يجعل الناس أكثر استعداداً لقبول الحكومة الاستبدادية كحل.)
ولتوضيح ذلك، إليكم مقطعًا رائعًا من التلاعب من أحد المتحدثين باسم وسائل الإعلام الرئيسية للنظام:

انظر إلى العنوان الفرعي في المربع القرمزي - انظر كيف يلمسون بمهارة اللون الأحمر الولايات بالنسبة لمعدلات الجريمة المرتفعة الموجودة جميعها في المدن الزرقاء داخل الولايات الحمراء ولكن ليس في بقية الولاية حيث الحكم "أحمر"؟ بالضبط.
- دمج أنواع مختلفة من التأثير أو الظاهرة. على سبيل المثال، إذا كان هناك زيادة في نوع فرعي معين من حالات المرض - مثل الزيادات المزعجة في أنواع السرطان النادرة في أعقاب طرح اللقاح المجيد، مما قد يجعل الناس يشككون في الرواية الرسمية للنظام بأن اللقاح المجيد هو الكيان الأكثر أمانًا الذي تم إنشاؤه أو اكتشافه على الإطلاق في التاريخ العالمي - يمكنك استخدام الفئة العامة للسرطان - والتي يبلغ حجمها 1,000 ضعف - لإخفاء الإشارة.
هناك طريقة أخرى للتفكير في الجمع بين الفئات وهي أنك لا تقدم أبدًا بيانات محددة لمجموعات أو مجموعات فرعية مختلفة، وهو الأمر الذي تم تنفيذه بإتقان تام عندما ضرب كوفيد. تأمل نتائج الاستطلاع التالية، والتي توضح حصة وفيات كوفيد لكل فئة عمرية جنبًا إلى جنب مع النسبة المئوية لكل فئة عمرية كانت قلقة من أن يقتلها كوفيد. (تظهر الأشرطة الزرقاء النسبة المئوية لكل فئة عمرية كانت قلقة من أن يقتلها كوفيد، بينما تظهر الأشرطة الخضراء النسبة المئوية لإجمالي عدد وفيات كوفيد التي كانت في كل فئة عمرية).

لو كان الناس يدركون ما هو الخطر الحقيقي الذي يهدد حياتهم، لكان من الواجب أن تكون الخطوط الزرقاء على الأقل قريبة من الخطوط الخضراء. وعندما تكون الخطوط الزرقاء أعلى بشكل كبير، فإن هذا نتيجة للدعاية الفعالة بشكل وحشي من خلال الجمع بين كل الفئات العمرية في فئة واحدة دون التمييز بينها على الإطلاق:

نجاح باهر بالفعل!!
I-5. تقسيم الفئات
في بعض الأحيان، قد تحتاج إلى تقسيم فئة بدلاً من دمجها مع فئة أخرى. ما عليك سوى عكس الإطار الموضح أعلاه لدمج الفئات.
تُعد هذه المناورة الصغيرة الأنيقة مفيدة بشكل خاص عندما تحتاج إلى الحصول على شيء أقل من الحد الأدنى للأهمية الإحصائية.
نظرًا لأن الأهمية الإحصائية مفهوم مهم جدًا في البيانات والعلوم، فمن الجيد أن نشرح كيفية عمل ذلك.
إن الأهمية الإحصائية كما تستخدم في اللغة الأكاديمية/العلمية الطبية التقليدية تعني في الأساس أن احتمال حدوث شيء لا يرجع إلى الصدفة العشوائية أقل من 5%.
If ترمي العملة المعدنية 10 مراتإن احتمالات الحصول على 7 صور بسبب الصدفة العشوائية هي 11.72% - وهي نسبة غير ذات دلالة إحصائية. وإذا قمت برمي عملة معدنية 100 مرة، فإن احتمالات الحصول على 70 صورة بسبب الصدفة العشوائية هي نسبة ضئيلة للغاية تبلغ 0.0023% - وهي نسبة ذات دلالة إحصائية كبيرة للغاية (لأنها أقل بكثير من 5%) - وهذا يعني أنه لا يمكن إرجاعها بشكل معقول إلى الصدفة العشوائية، بل إن شيئًا محددًا (مثل الغش) تسبب في رمي العملة المعدنية بنسبة 70% للحصول على صور.
لماذا يحدث هذا؟ للحصول على 7/10، كل ما تحتاجه هو رمي العملة مرتين إضافيتين لتكون النتيجة لصالحك - وهذا يعني أنك ستستمر في سلسلة من النجاحات. يمكن أن تحدث انحرافات صغيرة مثل هذه بسهولة بشكل عشوائي. ومع ذلك، للحصول على 70/100، يتطلب الأمر 20 رمية إضافية للعملة لتكون النتيجة لصالحك - فاحتمالات الحصول على *20* رمية إضافية للعملة من إجمالي 100 فقط بالصدفة العشوائية ضئيلة. لذا إذا رأينا 70 وجهًا من أصل 100 رمية، فيمكننا افتراض وجود نوع من الغش، لأن هذا من غير المرجح أن يحدث بالصدفة العشوائية.
يمكنك استخدام هذا لصالحك لتقسيم وغزو إشارة ذات دلالة إحصائية - يمكنك تقسيم الفئة التي توجد بها إشارة ذات دلالة إحصائية لشيء ضد عقيدة النظام إلى فئات أصغر من أجل تقسيم الإشارة من "70/100" إلى مجموعة من "7/10" التي ليست ذات دلالة إحصائية بشكل فردي.
على سبيل المثال، إذا كانت هناك إشارة إلى وجود المزيد من الوفيات لكل 100 ألف سنويًا بعد حملة التطعيم الرائعة والمجيدة، فيمكنك نشر بيانات الوفيات مقسمة حسب الفئة العمرية حيث لن تظهر أي فئة عمرية زيادة كبيرة إحصائيًا في الوفيات (ويمكنك الادعاء بأنها ربما تكون وفيات زائدة متبقية من "المرض المروع منذ فترة طويلة" من مضاعفات الإصابة بالمرض المروع):

ملاحظة الحذر: من الأفضل أن يتم الجمع بين هذا التكتيك الخاص وبين شيء آخر؛ وإلا فقد يقوم الناس بإجراء هندسة عكسية للتقسيم من خلال إجراء القليل من العمليات الحسابية البسيطة لإضافة كل الفئات العمرية معًا. لذا تأكد من إضافة حيل مربكة أخرى.
I-6. إعادة توزيع / إعادة رسم الفئات
إن البديل الأكثر دقة لدمج الفئات بشكل مباشر هو إعادة توزيعها ـ أو إعادة رسم الخطوط إذا جاز التعبير. ويمكن القيام بذلك باستخدام أي سمة من السمات التي تميز الفئات.
ولتوضيح ذلك، بالعودة إلى مثالنا عن ولاية سانتستان الشريرة الخائنة للموت، بدلاً من دمج الولاية بأكملها في إحصائية واحدة على مستوى الولاية، يمكنك إعادة رسم الحدود الجغرافية للمقاطعات داخل الولاية سراً لأغراض بيانات الأمراض المروعة مثل هذا - انظر إلى ما يحدث عندما نغير حدود المقاطعة إلى الخطوط الخضراء:

ملحوظة: لا يعني هذا أنه يتعين عليك إعادة رسم المقاطعات حرفيًا لأغراض سياسية وغيرها مثل الدوائر الانتخابية؛ كل ما تفعله هو استخدام حدود مختلفة لغرض وحيد هو إحصاءات الأمراض المرعبة. (ومع ذلك، سيفترض السكان أنك تقصد المقاطعات الفعلية الموجودة وبالتالي لن يدركوا أنك خدعتهم. يُطلق على هذا الأمر دعاية لسبب وجيه).
I-7. تعريفات السوائل
هناك أوقات قد تشعر فيها بالحاجة المتناقضة إلى استخدام تعريف محدد لشيء ما ولكن يجب عليك أيضًا تجنب هذا التعريف المحدد لشيء آخر. في مثل هذه الحالات، يجب أن تتصرف مثل القاموس - عادةً ما تحتوي القواميس على تعريفات متعددة مميزة لكلمة واحدة، ويمكنك أن تفعل الشيء نفسه.
على سبيل المثال، يتم تعريف كلمة "امرأة" في بعض الأحيان على أنها "إنسان بالغ يمتلك خصائص تشريحية وجينية أنثوية"، كما هو الحال عند مناقشة حق المرأة في الاختيار؛ ويتم تعريفها في بعض الأحيان على أنها "شخص يحدد هويته كامرأة"، كما هو الحال في سياق الرياضات المنظمة.
القسم الثاني - تنظيم البيانات
والأفضل من استخدام تعريفات قابلة للتغيير هو تجنب المواقف التي تتطلب تغيير التعريف في المقام الأول.
أفضل طريقة لتجنب مثل هذه المشكلات هي تنظيم البيانات بطريقة تتجنب خلق مشاكل محتملة، من خلال استخدام واحدة أو أكثر من الطرق المجربة والمختبرة التالية لاختطاف تنظيم البيانات وتقديمها بشكل فاسد.
II-1. لا تقم بتشخيص أو تحديد شيء ما
إذا جاء مريض يعاني من عجز عصبي متعدد بعد تلقيه لقاح Glorious وتم إرساله إلى منزله بوصفة طبية من عقار زاناكس لعلاج "قلقه"، فلن يؤدي ذلك إلى تشخيص العجز العصبي في المقام الأول في أي قاعدة بيانات. إن عدم وجود تشخيص لحالة كان من الممكن أن يكون سببها لقاح Glorious - أو رمز تشخيصي في بعض قواعد البيانات الحكومية أو التأمينية الكبيرة - يعني أنه سيتعين عليك استخدام خدعة تعريفية للتغطية على وجود إصابات تم تشخيصها مرتبطة بلقاح Glorious. وبالتالي يجب عليك التأكد من أن الأشخاص المسؤولين عن تشخيص أو تحديد البيانات/الملاحظات الإشكالية أو المتناقضة للقاح Glorious الآمن والفعال تمامًا سيتجنبون القيام بذلك.
من الجدير التأكيد هنا على أن المرضى يتعرضون بسهولة للتضليل من قبل أطبائهم بأن "الأمر كله في رؤوسهم"، حتى وهم يعرفون أنهم يعانون من إصابات طبية خطيرة تغير حياتهم وتجعلهم معاقين وغير قادرين تمامًا على العمل. أنهم يختبرون ذلك يوميا.
دعونا نوضح ذلك من خلال السيناريو الافتراضي التالي:
ويرى مسؤولو النظام أنه في المناطق الخاضعة لسيطرة الحكومة PROPAGANDA تم إنشاء قاعدة بيانات مراقبة السلامة لمراقبة سلامة اللقاح المجيد -

- هناك إشارة لمتلازمة VAMP (Vلهجة Aمرتبط Mالشكل المتغير P(الظروف) الظاهرة:

يأتي المريض إلى عيادة الطبيب وهو يعاني من بداية حادة وسريعة لـ متلازمة رينفيلد (العطش للدم)، حساسية شديدة للضوء، وضوحا كبر الأسنان، والتهاب الجلد التماسي الشديد إلى الفضي الذي بدأ كل ذلك في غضون ساعات من تلقي اللقاح المجيد. هذه حالة واضحة من الآثار الجانبية لمتلازمة مصاص الدماء - يتناسب عرض المريض مع المعايير التشخيصية لمصاصي الدماء بالكامل وكانت الحالة ناجمة عن اللقاح المجيد (نظرًا لأنه يمكنك أنت الطبيب استبعاد أي سبب آخر بأمان بالإضافة إلى أن ظهور أعراض مصاص الدماء المجيد فورًا بعد تلقي اللقاح يعد مؤشرًا واضحًا إلى حد ما على أن اللقاح المجيد تسبب في الأعراض).
على الرغم من أن المريض يستطيع أن يرى أنه ليس على ما يرام بوضوح - فهو يشعر بإغراء ساحق لمضغ الوريد الوداجي النابض، ولا يمكنه تحمل البقاء أمام النافذة ما لم تكن الستائر مسدلة تمامًا، وقد عض عن طريق الخطأ بضع قطع من لسانه بأسنانه الأمامية الطويلة والحادة للغاية، ويبدأ جلده في التقشر إذا لمس تذكارات العائلة الفضية - فماذا إذن؟؟ لا يزال بإمكانك أن تقول للمريض، "هذا في رأسك" وترسله إلى المنزل بوصفة طبية من عقار زاناكس (وربما كيس أو كيسين من الدم السلبي O إذا شعرت أن المريض قد لا يتمكن من التحكم في نفسه لفترة أطول ولا تريد أن يوفر لك الوريد الوداجي وجبة الغداء). وسوف يقبل المريض الأمر بالفعل ويعود إلى المنزل دون الكثير من المقاومة.
يتجنب هذا الأمر بشكل أنيق حتى إنشاء أي سجل تشخيصي لمتلازمة VAMP على الإطلاق، وبالتالي لا يوجد شيء يظهر في أي قاعدة بيانات في أي مكان.
سوف تتفاجأ بعدد الأطباء الذين يلتزمون بالأمر إلى الحد الذي يجعلهم يقنعون أنفسهم بأن المرأة ذات الفراء التي نمت ذيلها من العدم بعد ساعة من تلقي اللقاح المجيد ليس له أي علاقة على الإطلاق باللقاح المجيد.
(ملاحظات: بكل جدية، من المهم التوصل إلى اختصارات أو أسماء جذابة للأشياء التي تنقل الانطباع بكيفية رغبتك في أن ينظر الناس إلى الشيء، لذلك لا تستخدم هذا المثال في الحياة الواقعية، لأنه ينقل أنك لا تأخذ مراقبة السلامة على محمل الجد، ويجعل الناس أكثر عرضة للاعتقاد بأنك تحاول إخفاء مشكلات السلامة الفعلية مع اللقاح المجيد.
II-2. الإفراط في التشخيص أو تحديد هوية شيء ما
وعلى العكس من ذلك، إذا كنت بحاجة إلى إنتاج كمية أكبر من شيء ما مما هو متاح بسهولة، فما عليك سوى عكس الخطوة رقم 1. على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى أن يكون الناس أكثر خوفًا من المرض المروع، فيمكنك تنفيذ نظام اختبار جماعي لزيادة عدد الحالات "المؤكدة" للمرض المروع. تأكد أيضًا من استخدام الاختبارات التي ستعطي معدلات إيجابية عالية جدًا، سواء كانت صحيحة أم لا.
من خلال زيادة المراقبة أو الاختبار لشيء ما، يمكنك توليد مظهر أعداد متزايدة من أي شيء تختبره، أو على الأقل الحفاظ على الواجهة التي لا تزال موجودة. فكر في الرسم التوضيحي التالي من الولايات المتحدة الأمريكية القديمة الطيبة - يمكنك أن ترى في الرسم البياني العلوي أنه مع ارتفاع عدد اختبارات كوفيد اليومية، في نفس الوقت الذي انخفضت فيه نسبة الاختبارات الإيجابية بأكثر من 75٪ (الرسم البياني السفلي). ما نجح في فعله هو الحفاظ على أرقام الحالات مرتفعة نسبيًا (الرسم البياني الأوسط)، لذلك حتى مع انخفاض نسبة الاختبارات الإيجابية> 75٪، انخفض عدد الحالات الجديدة بنحو 25٪ فقط خلال نفس الفترة الزمنية.

ومع ذلك، فإن الزيادة غير ذات المعنى في العدد الخام للحالات، والتي كانت نتيجة كاملة لمزيد من الاختبارات، أدت إلى عناوين رئيسية مثل مقالة الهلع الإباحية الرائعة التي نشرتها شبكة إن بي سي في 11 يونيو 2020:

تذكر: تجد ما تبحث عنه، وتجد المزيد مما تبحث عنه أكثر.
II-3. لا تبلغ عن ما تم تشخيصه أو تحديده
في بعض الأحيان لا يمكن تجنب تشخيص أو تحديد شيء من الأفضل عدم اكتشافه. في مثل هذه الحالة، يمكنك على الأقل التأكد من عدم تضمين ما تم ملاحظته في التقارير أو البيانات الرسمية:

وعلى مستوى أكثر فردية، ينبغي لك أن تصدر توجيهات للأطباء والعاملين في المجال الطبي والموظفين الإداريين على الأرض بعدم تشخيص الأمور التي لا تريد أن تظهر في مجموعات البيانات. ولا تتردد في استخدام الحوافز المالية لتحلية الوعاء للأطباء المخلصين الملتزمين بالنظام. ولا تكن بخيلاً هنا ــ فالوقاية أرخص دائماً تقريباً (وأقل إجهاداً) من إصلاح المشاكل بعد ظهورها بالفعل.
حتى في تلك الحالات النادرة التي لا يستطيع فيها الطبيب تجنب تشخيص المريض بحالة خطيرة حدثت مباشرة بعد تناول اللقاح المجيد، لا يزال بإمكان الطبيب التأكد من تجنب الإبلاغ عن الحدث الضار إلى أي قاعدة بيانات لإصابات اللقاح المجيد.
بدلاً من ذلك، إذا كانت قاعدة بيانات النظام لتوثيق الإصابات الناجمة عن اللقاح المجيد لا تزال تحتوي بطريقة ما على عدد كبير جدًا من التقارير الإشكالية التي تثير الشكوك حول سلامته، فهناك شيئان يجب عليك القيام بهما.
إن الحل الأول يتلخص في إبعاد عدد قليل من مسؤولي قواعد البيانات عن الساحل الصومالي حيث يتسكع القراصنة حتى يتمكن بقية المسؤولين من تنظيم أنفسهم والتوقف عن السماح بوصول مثل هذا العدد الكبير من التقارير. إنك تدفع لهم مقابل أداء عملهم، وهو الحفاظ على التصور العام بأن اللقاح المجيد هو أكثر الأدوية أماناً على الإطلاق؛ والفشل أمر غير مقبول.
والحل الثاني هو عدم الكشف علناً عن التقارير المثيرة للمشاكل في قاعدة البيانات. لقد حاولت مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها بكل ما أوتيت من قوة، ولكنها هُزمت في النهاية على يد قاضٍ مارق (وهو ما يؤكد على ضرورة السيطرة على القضاء أيضاً):

II-4. لا تسمح بالتحقيق في الظواهر إذا كانت النتائج قد تسبب مشاكل
إن الجانب الآخر من مقولة "ستجد ما تبحث عنه" هو أنك "لن تجد ما لا تبحث عنه"، لذا تأكد من عدم قيام أي شخص بالبحث عن إشارات محتملة لشيء قد يشكل مشكلة بالنسبة لرواية النظام. إذا أطلق النظام، على سبيل المثال، وباءً "عن طريق الخطأ" في مدينة من مدن العالم الثالث، فلا يمكنك السماح لمنظري المؤامرة المزعجين على وسائل التواصل الاجتماعي بمحاولة معرفة ما حدث، لذا فمن الأفضل أن تتأكد من عدم قيام أي شخص بإجراء تشريح للجثث أو اختبار الأفراد المرضى.


وتقدم مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها مثالاً آخر على التفكير الاستراتيجي الوقائي الجيد لمنع البيانات التي قد تضر بالنظام:

ولم يقم مركز السيطرة على الأمراض حتى الآن بإجراء تشريح واحد لآلاف الآلاف من الوفيات المبلغ عنها في قاعدة بيانات مراقبة سلامة اللقاحات VAERS التابعة لمركز السيطرة على الأمراض. (هل تتذكر الجزء الخاص بإضافة شروط سخيفة إلى التعريفات من القسم الأول؟ إذا لم تتذكره، فمن الأفضل أن تراجع المادة حتى تكون في متناول يديك.)
II-5. نشر جزء فقط من البيانات في المرة الأولى
في كثير من الأحيان، بمجرد نشر جزء من البيانات وترك الجزء الآخر لوقت لاحق، يمكنك إنشاء رواية زائفة تتجذر. لذا عندما تنشر أخيرًا بقية البيانات، فلن يهم أنها تتناقض مع الأساس الذي أصبح الآن عقيدة مقبولة.
على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى تصوير المرض المروع على أنه أكثر انتشارًا مما هو عليه في الواقع، فيمكنك اتباع نهج الدعاة المتطرفين في فرجينيا وحجب بعض نتائج الاختبارات السلبية قليلاً من أجل رفع نسبة نتائج الاختبارات الإيجابية - مما يجعل الأمر يبدو وكأن المزيد من الناس مرضى بالمرض المروع:

وهناك سيناريو آخر حيث يمكنك الاستفادة من تقنية نشر البيانات الجزئية لتحقيق تأثير كبير، وهو عندما تجد نفسك مجبراً على نشر البيانات لأي سبب من الأسباب التي قد تجعل النظام يبدو سيئاً للغاية (وهو أمر يحدث). لذا فأنت تريد تأخير نشر المواد الضارة حقاً لأطول فترة ممكنة ــ فإذا انتظرت لفترة كافية، فإنها سوف تتوقف في نهاية المطاف عن كونها ذات صلة. وأيضاً، إذا قمت بإلقاء كل هذه المواد دفعة واحدة، فسوف يكون عامل الصدمة هائلاً وسوف تجد نفسك في ورطة كبيرة. ولكن إذا نشرت المعلومات قطرة قطرة قطرة، فحينئذٍ بحلول الوقت الذي يتم فيه نشر القطع الفاضحة، يكون عامل الصدمة "المذهلة" قد زال منذ فترة طويلة، ولن ينتبه الناس إلى الأمر كثيراً بعد الآن. وقد حاولت إدارة الغذاء والدواء استخدام هذا التكتيك، وإن كان القاضي المارق قد أحبطه في الغالب (مؤكداً على الحاجة الماسة إلى الرقابة القضائية لمنع القضاة المارقين من التمرد على النظام):
II-6. تحديد المصادر المقبولة للبيانات أو المعلومات
عندما تكون هناك مصادر تنتج بيانات غير متسقة مع رواية النظام (سيحدث هذا من حين لآخر على الرغم من بذل قصارى جهدك)، فما عليك سوى تشويه سمعتها باعتبارها دعاية أو شيئًا آخر غير جدير بالثقة وخطير، مثل الروبوتات الروسية. (كقاعدة عامة، يمكنك دائمًا إلقاء اللوم على أي معلومات غير مريحة أو نسبها إلى "التضليل الروسي" في حالة الطوارئ).
الدليل الأول على هذا التكتيك هو قاعدة بيانات VAERS التي تديرها مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها. عندما أظهرت قاعدة بيانات VAERS أعدادًا جنونية تمامًا من الإصابات الناجمة عن لقاح كوفيد -

- لقد وصف جهاز المؤسسة العلمية بأكمله VAERS بأنه نظرية مؤامرة تُستخدم لنشر معلومات مضللة خطيرة:


ومع ذلك، إذا كانت هذه البيانات تأتي من مجموعات بيانات النظام التي يصعب للغاية رفضها ببساطة باعتبارها قمامة غير علمية (نعم، هذا يحدث)، إذن توقف عن نشرها وبدلاً من ذلك، ننتقدها باعتبارها مبنية بشكل سيئ ومليئة بالأخطاء القاتلة.
يمكننا استخدام هيئة الخدمات الصحية في المملكة المتحدة لتوضيح هذا المبدأ. بعد أن انخفضت فعالية اللقاح الخام إلى منطقة سلبية تقريبًا لجميع الفئات العمرية (كما هو الحال مع الأشخاص الذين تم تطعيمهم كانوا أكثر عرضة للإصابة بكوفيد مقارنة بالأشخاص غير الملقحين)، توقفت هيئة الخدمات الصحية في المملكة المتحدة ببساطة عن نشر بيانات فعالية اللقاح الأسبوعية:

وتقدم هيئة الخدمات الصحية في المملكة المتحدة أيضًا قصة تحذيرية حول ما يحدث عندما تنتظر لفترة طويلة جدًا لسحب القابس من مجموعات البيانات الإشكالية:

لا يمكنك أن ترى عناوين رئيسية مثل هذه تخرج كل أسبوع!! كان ينبغي عليهم إيقاف هذه المجموعة من البيانات قبل فترة طويلة من بدء إصابة الملقحين بكوفيد أكثر من غير الملقحين. هذا خطأ غير مقصود، وهو نوع من الأخطاء الغبية التي تتدحرج الرؤوس بسببها، حرفيًا. لماذا انتظروا حتى أصبحت فعالية *الجرعة المعززة* لمن هم في الثمانين من العمر على وشك أن تصبح سلبية؟؟؟ لم يقرأ أحد في هيئة الخدمات الصحية بالمملكة المتحدة هذا الكتاب منذ فترة، وكان من الواضح أنه كان سيستفيد من القليل من المراجعة...
II-7. استخدام معايير مزدوجة عند تحديد المعلومات الدقيقة والموثوقة
قد يتردد بعض المروجين في النفاق الصريح، لأنهم يشعرون بالانكشاف من خلال طرح معيارين لا يمكن التوفيق بينهما، حتى أن بعض الفلاحين العاديين يمكنهم ملاحظتهما. لكن عليك أن تقاوم هذه الرغبة. عليك أن تدرك أن استخدام معايير مزدوجة يزيد بشكل كبير من خياراتك عندما يتعلق الأمر بصياغة نقاط الحديث والمواقف لتضليل الجمهور.
وهذا صحيح بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالحكايات والقصص القصيرة. فالحكايات والقصص القصيرة التي تدعم حجج النظام، وخاصة تلك التي تأتي من مصادر معتمدة من النظام، ينبغي التعامل معها باعتبارها أعلى أشكال الإثبات؛ في حين ينبغي إدانة الحكايات والقصص القصيرة من مصادر هرطوقية أو غير معتمدة والتي تتناقض مع دعاية النظام باعتبارها مجرد قصص قصيرة لا قيمة لها كدليل ولا قيمة لها على الإطلاق.
لذا فإن القصص القصيرة من الأطباء المتعاونين مع النظام والمواطنين المخلصين عن المرض المروع الذي يقتل ويشوه الناس هي أدلة لا يمكن دحضها، ولكن القصص القصيرة عن الإصابات أو الوفيات بسبب اللقاح المجيد ليست أكثر من مصادفات عشوائية إن لم تكن افتراءات صريحة، دفع بها دجالون حقيرون من أجل تشويه سمعة النظام وتعريض جميع الناس الطيبين في كل مكان للخطر والذين يريدون فقط البقاء على قيد الحياة وبصحة جيدة:


إن استخدام المعايير المزدوجة بشكل علني له فائدة حاسمة إضافية تتمثل في إقناع الناس بأن المعيار الحقيقي لتحديد ما إذا كانت البيانات أو المعلومات موثوقة هو ببساطة ما يقوله النظام.
II-8. إفساد البيانات لحماية أو تعزيز روايتك
في بعض الأحيان، يكون أسهل تكتيك لتجنب البيانات الإشكالية هو ببساطة اختراع بيانات مزيفة. يمكنك اختلاق شيء من القماش بالكامل. أو يمكنك اتباع نهج أكثر دقة وإفساد البيانات من خلال إدخال عيوب أو تحيزات خفية يصعب على الشخص العادي ملاحظتها. هناك طرق لا حصر لها لاختلاق أو تزوير البيانات، أكثر مما يمكنني حصره هنا. فقط احرص على تزوير البيانات بطريقة يصعب اكتشافها أو عكسها.
على سبيل المثال، بالعودة إلى موقفنا الافتراضي السابق حيث تحتاج إلى أن يصدق السكان أن هناك حالات أكثر بكثير من المرض المروع مما هو موجود بالفعل، هناك طريقة أخرى يمكنك من خلالها تصوير المرض المروع على أنه أكثر انتشارًا وهي الجمع بين عدد الأشخاص المرضى حاليًا وعدد الأشخاص الذين تعافوا بالفعل. في الواقع، فعلت مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها هذا بالضبط عندما جمعت اختبارات الأجسام المضادة (التي تقيس عدد الأشخاص الذين تعافوا بالفعل من كوفيد) مع اختبارات تفاعل البوليميراز المتسلسل (التي تقيس عدد الأشخاص المرضى حاليًا) في مقياس واحد "نتيجة اختبار كوفيد الإيجابية"، بما في ذلك بشكل خبيث كل من تعافوا بالفعل باعتبارهم مرضى حاليًا:


لاحظ الجمل المسطرة أعلاه، فهي ذات دلالة كبيرة.
الجملة المسطرة باللون الأخضر –إن أسلوب مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها يجعل الأمر يبدو وكأن الولايات المتحدة لديها قدرة أكبر على الاختبار مما لديها بالفعل"- لاحظ كيف تمكنت مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها ببراعة من انتزاع ملفات تعريف ارتباط دعائية متعددة من هذه المناورة الواحدة. لم يخلقوا سرابًا لمعدلات أعلى بكثير من الأشخاص المصابين النشطين فحسب؛ بل خلقوا أيضًا سرابًا مفاده أن الحكومة لديها قدرة أكبر بكثير على اختبار الأشخاص بحثًا عن الفيروس مما تمتلكه الحكومة بالفعل. (من الجيد التباهي بحالات كفاءة الحكومة نظرًا لأن سمعة الحكومة الأسطورية بالعجز المذهل هي واحدة من أكثر المفاهيم صعوبة في الرد عليها والتي يمتلكها الناس عن الحكومة.) يسعى الدعاة الأذكياء دائمًا إلى استغلال زوايا إضافية لتحقيق مزايا بدلاً من الرضا بأن تكتيك الدعاية المنتشر قد حقق هدفه الأساسي المقصود.
الجملة المسطرة باللون الأحمر - "قد تجعل الأرقام الولايات تبدو وكأنها لديها قدرة اختبار كافية ومستعدة لرفع القيود، عندما قد لا يكون الأمر كذلك" (والفقرتان الأخيرتان حقًا) - تقدم درسًا حكيمًا حول قطع الأشواك المحتملة في مهدها. يجب عليك دائمًا - دائمًا !! - أن تكون يقظًا لتجنب * أي * آثار محتملة أو مراجعات سريعة للمعلومات التي على الرغم من أنها تدعم النظام بشكل عام، إلا أنها تحتوي أيضًا على شيء يمكن تحريفه لتقويض بعض الجوانب الأخرى من الرواية الرسمية للنظام. في الأساس، يمكنك الحصول على كعكتك وأكلها أيضًا! نقدر هنا كيف تمكن العالم التابع للنظام المقتبس ببراعة من (1) التعبير عن موافقته على زيادة قدرة الاختبار كمقياس للكفاءة غير العادية للنظام؛ (2) إلقاء اللوم على الحزب السياسي المنشق عن "الحادث" [المتعمد]؛ و (3) يحذر من أنه على الرغم من أن الدولة تقوم بعمل رائع في جعل الاختبار متاحًا على نطاق واسع، فإن هذا لا يعني أنه من الآمن إعادة فتحه! تذكروا أن هناك جائحة يجب الحفاظ عليها، وهو ما يفعله هذا العالم النظامي ببراعة. (تأكدوا من مكافأة علماء النظام بسخاء على العمل المتميز مثل هذا. سيحفز ذلك بقية العلماء على تحسين أدائهم، وهو أمر جيد للمعنويات).
كما يجب أن نلاحظ أن وسائل الإعلام تشكل حليفاً حاسماً للنظام، ومن دونها لن تفشل. لذا، افعل ما عليك فعله للحفاظ على العلاقات الحميمة ــ ولا تبدأ في التقشف هنا.
II-9. حذف البيانات التي تسبب المشاكل
نعم، مثل رسائل البريد الإلكتروني لهيلاري كلينتون التي هاجمتها مجلة بليتش. من الجيد تطهير قواعد البيانات من وقت لآخر من البيانات التي لا تتفق مع روايات النظام أو مواقفه؛ وإلا فقد تتراكم في اتجاه واضح يمكن أن يلاحظه المنشقون عن النظام أو مروجي المعلومات المضللة.
على سبيل المثال، إذا كانت قاعدة بيانات السلامة الخاصة بلقاح Glorious تحتوي على عدد كبير جدًا من التقارير، فما عليك سوى حذفها، مثلما تفعل مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها، كما هو موضح في الرسم البياني أدناه الذي يوضح عدد تقارير VAERS المثيرة للمشاكل التي حذفتها مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها كل أسبوع:

لاحظ في هذه الحالة أن العاملين في برنامج VAERS التابع لمراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها كانوا أقل أداءً في معظم الوقت - لا يمكنك السماح للموظفين الأساسيين بالتراخي. يجب أن يظهر هذا الرسم البياني بالكامل أشرطة حتى الأعلى - لا يوجد سبب وجيه يمنعهم من حذف الكثير من تقارير VAERS في أغسطس 2021 كما فعلوا خلال أبريل ومايو 2022. إذا كان عليك توظيف موظفين إضافيين للتعامل مع تقارير الحذف، فافعل ذلك.
أيضًا، لماذا سمح هؤلاء المتقاعسون بتراكم هذا العدد الكبير من التقارير في المقام الأول؟ لا ينبغي أن يكون هناك ما يكفي من التقارير في مثل هذه القاعدة البيانات في البداية حيث ستكون هناك حاجة إلى عمليات تطهير جماعية أسبوعية لتلك التقارير.
ولعل الدرس الأهم في هذا الكتاب بأكمله هو هذا: إن التفاصيل اللوجستية المملة والمضحكة والمملة لنشر الدعاية والحفاظ عليها لا تقل أهمية عن الأكذوبة الكبرى أو الجمباز اللغوي المذهل.
قد يتعين عليك أن تكون مبدعًا للتوصل إلى مبرر أو تفسير لهذا الأمر إذا اكتشف الأشخاص أن هناك بيانات مفقودة، لذا تأكد من إعداد نقاط الحديث مسبقًا في حالة حدوث ذلك.
ومن الأمثلة العظيمة الأخرى على حذف البيانات الماكرة هو الحذف الرائع التالي الذي قامت به الحكومة الأسترالية لإزالة بيانات المناخ غير الملائمة التي تُظهر سجلات الحرارة التي حدثت منذ سنوات عديدة جدًا بحيث لا يمكن إلقاء اللوم فيها على انبعاثات الكربون البشرية:

ولكن لسوء الحظ، تم القبض عليهم، وهو أمر لا مفر منه في بعض الأحيان عندما تحاول حذف شيء مهم وملحوظ حقًا. ولهذا السبب من الضروري أن يكون نظام جولاج جاهزًا ومستعدًا على مدار الساعة للتعامل مع زيادة مفاجئة في أعداد السجناء الجدد في أي لحظة (مثل معسكرات الحجر الصحي في أستراليا).
II-10. إنشاء بيانات كاذبة تبدو وكأنها تدحض روايتك الخاصة لخداع المعارضة وتشويه سمعتها
عندما تواجه تهديدًا مستمرًا بالمعلومات يضر بجهودك الدعائية، فهذه تكتيك ماكر ببراعة لتجريدهم من سلطتهم ومصداقيتهم ونفوذهم. ببساطة، قم بنشر بيانات كاذبة تبدو ظاهريًا وكأنها تدحض رواية النظام، ولكن يمكن دحضها بسهولة. لا شك أن أعداء الدولة الجبناء سوف ينتهزون هذه المعلومات أو البيانات الكاذبة، وبالتالي سوف يفقدون مصداقيتهم عندما تثبت أنهم وقعوا في فخ الادعاءات السخيفة بوضوح الآن.
مثل ما فعلته المؤسسة العسكرية بقاعدة بياناتها الداخلية الخاصة بجميع الحالات الطبية للجيش بأكمله والتي تسمى DMED. لقد زرعوا فيها عمدًا بيانات مزيفة بدت وكأنها لحظة يا إلهي تمامًا!!!!!!!! أظهرت زيادات هائلة غير مقدسة في جميع أنواع الحالات الطبية مثل السرطان وفقدان الحمل وغيرها المرتبطة بلقاحات كوفيد المقدسة. ثم عندما وجد عدد قليل من الأطباء العسكريين البطوليين بيانات DMED، وقعوا في الفخ... مما أدى إلى قتل القصة بأكملها. (للحصول على جدول زمني مفصل وشرح كامل لهذا، انظر هنا.)
II-11. استخدم الصور أو الميمات أو أنواعًا أخرى من الوسائط للكذب بجرأة ووقاحة
يعتمد الكثير من الإدراك العام للعلم أو البيانات على العرض المرئي للعلم أو البيانات - يمكن للميم أو الصورة الجيدة أن تنقل بشكل فعال بيانات كاذبة تمامًا بطريقة تترك الناس مقتنعين بأن البيانات الكاذبة صحيحة بنسبة 100٪.
على سبيل المثال، إذا كنت تريد تصوير أن معدلات وشدة التهاب عضلة القلب الناجم عن المرض المروع أسوأ بشكل كبير من معدلات وشدة التهاب عضلة القلب الناجم عن اللقاح المجيد على الرغم من أن العكس تماما هو الصحيحيمكنك إنشاء صورة قوية مثل هذه:

الآن، سوف يربط الناس غريزيًا بين "مرض التهاب عضلة القلب المروع" وسحابة الفطر الضخمة التي ستحل نهاية العالم مقابل التهاب عضلة القلب الناجم عن اللقاح المجيد باعتباره وخزة صغيرة لا شيء ولا تظهر حتى على الرسم البياني.
II-12. إنشاء تصورات للبيانات تحرف البيانات
في بعض الأحيان لا يمكنك منع نفسك من نشر بيانات سيئة للغاية (بالنسبة للنظام أو العلوم). ولكن لحسن الحظ، فإن معظم الناس (والأكاديميين) هم من الحمقى السطحيين الذين يتسمون بالكسل الشديد لقراءة الكلمات المطبوعة بجوار مخطط أو رسم بياني. لذا يمكنك تصوير البيانات بشكل خبيث في مخطط تصور يشوه أو يخفي ما تقوله البيانات.
دعونا نوضح ذلك باستخدام مثال من أعظم مجلات العلوم™️ - مبضع. مبضعنشرت دراسة تقدر عدد الوفيات الناجمة عن البرد الشديد والحرارة الشديدة في جميع أنحاء العالم كل عام. ولأن الحكومات في جميع أنحاء العالم تريد الحفاظ على وهم أن الانحباس الحراري العالمي يشكل خطرًا مميتًا على البشرية، فقد احتاجت إلى إثبات أن الوفيات الناجمة عن الحرارة تفوق الوفيات الناجمة عن البرد. على الأقل، كان لابد أن يكونا متساويين. وبالتالي عندما تم تسجيل 100 حالة وفاة بسبب البرد، كان من الضروري أن يكون عدد الوفيات الناجمة عن الحرارة أعلى من عدد الوفيات الناجمة عن البرد. مبضع اكتشف أن عدد الوفيات بسبب البرد يفوق عدد الوفيات بسبب الحرارة بفارق 10 إلى 1 (حرفيًا)، كان عليهم أن يتوصلوا إلى طريقة لإنشاء مخطط يخفي هذه الحقيقة الصغيرة غير المريحة. مما أدى إلى الرسم البياني أدناه على الجانب الأيسر:

إن الأشرطة الزرقاء تمثل الوفيات الناجمة عن البرد، والأشرطة الحمراء تمثل الوفيات الناجمة عن الحر. وكلما كان الشريط أكبر، كلما زاد عدد الوفيات. لذا فقد احتاجوا إلى جعل الأشرطة الحمراء بنفس حجم الأشرطة الزرقاء. لذا فقد استخدموا خدعة صغيرة ماكرة - إذا نظرت إلى الأرقام المسطرة باللون الأرجواني والتي تترجم حجم الشريط إلى عدد محدد من الوفيات، فسترى أنه بالنسبة للأشرطة الزرقاء (وفيات البرد)، فإن كل بوصة من الشريط تمثل 50 حالة وفاة، ولكن بالنسبة للأشرطة الحمراء (وفيات الحر)، فإن كل بوصة من الشريط تمثل 10 وفيات فقط. وبالتالي فإن نفس حجم الشريط يمثل 5 أضعاف عدد الوفيات الناجمة عن البرد كما هو الحال بالنسبة لوفيات الحر، على الرغم من أنهما متشابهان. لكن الناس لا ينتبهون وسيقولون "أوه، يبدو أنهما متشابهان تقريبًا، لذا يجب أن تكون هناك نسبة متساوية تقريبًا من وفيات الحر إلى وفيات البرد". (وحتى أنهم حاولوا التسلل إلى فاصل عملاق في النهاية حيث تمثل آخر بوصة من الأشرطة الحمراء 210 حالة وفاة بدلاً من 10 فقط (السهم البرتقالي).)
ولو أنهم وضعوا مخططاً صادقاً يستخدم نفس المقياس لكل من الوفيات الناجمة عن البرد والوفيات الناجمة عن الحرارة، لكان يبدو مثل المخطط الموجود على اليمين. والحقيقة أن نظرة واحدة على هذا المخطط تعطيك انطباعاً واضحاً بأن البرد القارس يشكل تهديداً أعظم كثيراً من الحرارة الشديدة، وهو ما قد يؤدي إلى بعض التساؤلات غير المريحة حول ما إذا كان الاحتباس الحراري العالمي قد يكون مفيداً حقاً للبشرية.
ملاحظات:عند استخدام هذا التكتيك، حاول أن تكون أكثر دهاءً وحذرًا من مجلة لانسيت، حيث كان من السهل جدًا حتى بالنسبة للشخص العادي اكتشاف الخدعة.
تزوير العلوم
"ولتحقيق هذه الغاية، بدأ ليسينكو في "تعليم" المحاصيل السوفييتية الإنبات في أوقات مختلفة من العام من خلال نقعها في الماء المتجمد، من بين ممارسات أخرى. ثم زعم أن الأجيال القادمة من المحاصيل سوف تتذكر هذه الإشارات البيئية، وحتى من دون أن تخضع للعلاج، سوف ترث السمات المفيدة."1
إن تزوير العلم ليس بالأمر الجديد. ولحسن الحظ بالنسبة للدعاية، فإن العلم من السهل جدًا التلاعب به متى شاءت إذا كنت من النظام. ما عليك سوى إلقاء نظرة على إنجازات تروفيم ليسينكو عندما كان يحظى بدعم الرفيق ستالين. ستوضح الأقسام التالية بالتفصيل ما يجب عليك القيام به لتزوير العلم بنجاح لدعم رواية النظام وأهدافه.
إن المثال المثالي على المشروع المنسق والفعال لتزوير العلوم هو آلة الدعاية المدهونة التي تستخدمها شركات الأدوية الكبرى. فقد تآمرت مجموعة من العلماء المارقين معًا لتوضيح الكيفية التي تتحكم بها شركات الأدوية الكبرى في العلوم والبيانات وتتلاعب بها حسب إرادتها:

من الواضح أن حقيقة أن هذه المقالة لا تزال متاحة للعامة إن هذا يشكل فشلاً مذهلاً للرقباء في النظام. ففي دولة تتمتع بحكومة فعّالة، كان من الممكن ترحيل كل مؤلفي مثل هذا الهجوم الجريء على النظام (والرقباء الذين فشلوا في منع نشره و/أو لم يحذفوه) إلى القطب الشمالي، بالأمس.
الشريط الجانبي:يصف هؤلاء المؤلفون بدقة كيف نقوم بإفساد العلم لتتناسب مع أجندة النظام. إن مقالات مثل هذه، على الرغم من أنه من الواضح أنه لا يمكن السماح بنشرها علنًا، إلا أنه من المقبول تمامًا نشرها بين دعاة النظام من أجل فهم أفضل لكيفية الدعاية الفعالة..
ومن المهم أيضاً أن نلاحظ أن شركات الأدوية ــ "شركات الأدوية الكبرى" ــ عادة ما تكون ملتزمة بالنظام، ولكن إذا أصبحت شركة أدوية "أقل" التزاماً، فإنك بالطبع يجب أن تلاحقها قضائياً بتهمة الاحتيال الدنيء. كما يجب أن نحرص على تغريم شركات الأدوية الموالية مبالغ ضخمة كل بضع سنوات حتى يعتقد الناس أن النظام لديه علاقة عدائية بشركات الأدوية الكبرى، وبالتالي سيكونون أقل ميلاً إلى إدراك أن النظام وشركات الأدوية متواطئة. فالمليارات القليلة ليست بالأمر الكبير بالنسبة لميزانياتها العمومية.
القسم الثالث - التحقق من البيانات التي تعتبر علمًا رسميًا
يجب أن نكون انتقائيين في اختيار البيانات التي ندرجها في العلوم الرسمية. فالمعلومات التي تحمل طابع المعلومات العلمية تحمل وزناً ومصداقية أكبر بكثير بين السكان، حتى أولئك الذين يرفضون الانصياع لرواية النظام (لا أحد يريد أن يُنظر إليه على أنه "مناهض للعلم" - وهذا يكاد يكون سيئاً مثل أن تكون عنصرياً في المجتمع الحديث).
III-1. لا تنشر دراسات إشكالية، وإذا تم نشرها، اسحبها
الطريقة الأكثر أمانًا لمنع البحث العلمي الرسمي من إسقاط رواية النظام هي تجريده من رسميته. (ثم تخفيه بعيدًا حيث لا يستطيع أحد الوصول إليه وتزعم أنه نظرًا لأنه تم سحبه، فهذا يثبت أنه كان طوال الوقت علمًا زائفًا احتياليًا مدعومًا من قبل الزنادقة المناهضين للعلم الذين يريدون الثراء من بيع وصفات فيتامين غريبة.)
ولكن عليك أن تتوخى الحذر وأن تتصرف على الفور، فإذا انتظرت طويلاً فقد تنتشر نسخ من العلوم غير المعتمدة سراً بين غير المؤمنين أو الزنادقة المناهضين للنظام، وتكتسب مكانة أشبه بالأسطورة. وبمجرد أن تترسخ دراسة ما في تجربة الناس باعتبارها "دراسة حقيقية"، فإن التراجع عنها يجعلهم يعتقدون أنك يائس لإخفاء "الحقيقة".
ألق نظرة على كل هذه التراجعات الرائعة للدراسات التي أضرت برواية النظام أثناء كوفيد (هذه هي الصفحة الأولى فقط من 36 صفحة):

تخيل حجم الضرر (والمزيد) الذي كان من الممكن أن تسببه هذه الدراسات المارقة لو سُمح لها بالبقاء ولم يتم سحبها!
تخيل أيضًا عدد الدراسات الأخرى التي لم تر النور أبدًا في المقام الأول، نظرًا لأنها تمثل جزءًا صغيرًا فقط من الأبحاث الهرطوقية (أو العلوم الجيدة التي وجدت عن طريق الصدفة نتائج هرطوقية).
III-2. اختر بعناية الأجزاء التي تمثل "العلم الرسمي" من مجموعة البيانات
من المدهش كيف يمكنك تغيير العلم بشكل جذري بمجرد استخدام أجزاء مختارة من مجموعة البيانات التي تدعم سرد النظام مع تجاهل (أو الأفضل من ذلك، إخفاء) أجزاء من مجموعة البيانات التي لا تتزامن مع مواقف النظام.
على سبيل المثال، لنفترض أننا نرى الاتجاهين التاليين في النظام: PROPAGANDA قاعدة بيانات مراقبة السلامة للقاح المجيد.
(لسوء الحظ، عليك أن تتظاهر بمراقبة السلامة لتهدئة المواطنين المتوترين الذين يشعرون بالتوتر إزاء أي شيء جديد، وأيضًا من أجل الحصول على رد جاهز على المنتقدين المحتملين ومروجي المعلومات المضللة الذين سيحاولون اتهام النظام بإخفاء بيانات السلامة المثيرة للمشاكل. وعليك أن تتظاهر بأنك تأخذ هذا الأمر على محمل الجد..)
على أي حال، لنفترض أن هناك 26,878 تقريرًا عن التحولات الآمنة والفعالة إلى زومبي آكلي لحوم البشر لكل مليون جرعة من لقاح Glorious، ولكن هناك تقريرين فقط عن أشخاص تم تطعيمهم وقتلهم بواسطة بكتيريا آكلة لحوم البشر مباشرة بعد التطعيم، مثل هذا:

لا يمكنك أن تجعل هذا الأمر يخرج إلى المناقشة العامة، وهو ما من شأنه أن يشجع التردد في تلقي اللقاح ويدفع الناس إلى الشك في رواية النظام بشكل عام، حتى في أمور أخرى. ولكنك تحتاج أيضًا إلى إثبات أن قاعدة بيانات الدعاية تظهر أن معدلات الإصابات المحتملة الناجمة عن اللقاح المجيد ضئيلة. (تأكد من التأكيد في كل مرة تشير فيها إلى قاعدة بيانات السلامة على أن هذه التقارير لم يتم تأكيدها على أن اللقاح المجيد كان السبب، بل مجرد ارتباط محتمل).
الحل هنا بسيط للغاية - استخدم فقط البيانات التي تظهر أنه لا يوجد سوى تقريرين عن إصابة شخص ما ببكتيريا آكلة اللحوم المرعبة بسبب اللقاح المجيد لكل 2 جرعة. ومع ذلك، يجب تجاهل التقارير البالغ عددها 100,000 لكل 26,878 جرعة من التحولات الآمنة والفعالة للزومبي آكل اللحوم علنًا قدر الإمكان، وعندما لا يمكنك تجنب تجاهلها، يجب عليك إدانتها باعتبارها تقارير غير علمية وغير موثوقة وبالتالي لا معنى لها وبالتالي فهي غير ذات أهمية. وتأكد من توبيخ وسائل الإعلام لأنها تجرأت على سؤالك عنها. (من الأفضل أن تتآمر مع صحفي مخلص للنظام حتى يكون هو من يسأل عن هذا الأمر، حتى يمكن طرحه بطريقة رافضة مثل، "يحاول بعض الأشخاص المتطرفين الادعاء بأن اللقاح المجيد يسبب عشرات الآلاف من الإصابات المذهلة، هل يمكنك أن تشرح كيف يقومون بتشويه التقارير في قاعدة بيانات الدعاية؟")
كذلك، لا تستخدم كلمة "مرعب" أبدًا في سياق موقف تحاول فيه تهدئة الناس. أبدًا. حتى لو كان ما تصفه مرعبًا بشكل موضوعي. عند وصف شيء مخيف بطبيعته، استخدم بدلاً من ذلك كلمات كبيرة وأكاديمية ذات طابع علمي. لذا يمكن وصف "بكتيريا آكلة اللحوم" بأنها "التهاب اللفافة النخرية"، وهو شيء لا أحد لديه أي فكرة عما يعنيه (ومعظم الناس كسالى للغاية حتى للبحث عنه على جوجل لمعرفة ذلك). حتى أن الكلمة تحتوي على حرفين "i"، مما يجعلها تبدو مثيرة للإعجاب بطريقة فكرية، وكأن من حسن الحظ أن يُقتل المرء على يد شيء متطور للغاية:

إن الأمر ليس معقدًا للغاية؛ فسوف تتقنه في وقت قصير. (وإذا لم تتقنه، فمن المحتمل أنك لن تظل موجودًا لفترة أطول على أي حال.)
ملاحظات:عندما تواجه موقفًا حيث يكون المنتج الذي أقرته أو فرضته الحكومة خطيرًا - **وهو ما يحدث غالبًا** - يجب عليك التأكد من عدم الوقوع فريسة لدعايتك الخاصة؛ وإلا فقد ينتهي بك الأمر إلى أن تصبح الزومبي الآمن والفعال التالي مثل هؤلاء الأعضاء الأربعة في مجلس الشيوخ الأمريكي:




III-3. بيانات تأخير الإبلاغ
إن الطريقة الأكثر دقة للتحقق من البيانات المدرجة في العلوم الرسمية هي الإبلاغ عن البيانات أو المعلومات بشكل غير نزيه. إن تحديد توقيت الإبلاغ عن مجموعات فرعية مختلفة من البيانات بشكل استراتيجي هو وسيلة بسيطة ولكنها فعالة للغاية للتلاعب بالبيانات العلمية. (لا تقلق بشأن فهم كيفية عمل هذا؛ فقط اعلم أنه يعمل، واستعن بخبراء إحصائيين أكفاء يمكنهم معرفة أفضل طريقة لتنفيذ ذلك). تعتمد العديد من الحسابات على توقيت البيانات المبلغ عنها، وبالتالي يمكنك التحكم في ما تظهره البيانات من خلال إصدار أجزاء مختلفة من البيانات بعناية في الوقت الأمثل.
على سبيل المثال، تأخير لمدة أسبوع في الإبلاغ عن الوفيات إن تأخير الإبلاغ عن الوفيات لمدة أسبوع قد يغير بشكل جذري من فعالية أو سلامة التدخل الطبي الظاهرية - حرفيًا، من خلال تأخير الإبلاغ عن الوفيات لمدة أسبوع، يمكنك جعل شيء ليس له أي تأثير يبدو وكأنه فعال بنسبة 95٪. (يمكنك اتباع الرابط لمزيد من التفاصيل، لكن هذا التكتيك المعين معقد بعض الشيء بالنسبة لدليل الأغبياء، وإدراج وصف متعمق هنا قد يتسبب في إصابة الدعاة الناشئين الذين لديهم مستقبل باهر بالاكتئاب والشك في قدراتهم إذا لم يتمكنوا من فهم التفسير، مما قد يؤدي بهم إلى الإقلاع، وهو ما سيكون مأساة حقًا.)
القسم الرابع - كيفية تزوير الدراسة
ولعل أهم المهارات اللازمة للتحكم بالعلوم هي القدرة على تصميم دراسة ما والتحكم فيها لتحقيق النتائج اللازمة.
[ملحوظة: إن التلاعب الفعلي بالدراسات سوف يتم دائمًا بواسطة خبراء يديرون الدراسات لكسب العيش (يُطلق عليهم اسم المحققين الرئيسيين). لذا، لا تحتاج حقًا إلى أن تكون متمكنًا من هذه الأشياء. ولكن من المفيد مع ذلك أن يكون لديك فهم جيد للأساسيات.
الدراسات - وخاصة الدراسات الكبيرة التي تعتبر عادة "المعيار الذهبي" للعلوم - هي وحوش معقدة للغاية يمكن التلاعب بها بطرق لا حصر لها. سنشرح الأنواع الأكثر بروزًا ووضوحًا من الخداع والتلاعب والعيوب التصميمية التي يمكن استغلالها لجعل الدراسة دمية في يديك يمكنك التلاعب بها كما تشاء.
[ملحوظة: – هناك العديد من درجات التعقيد في تنفيذ أي من المعالجات التالية. سنشرح ونوضح المفاهيم الأساسية باستخدام التطبيق البسيط والمباشر للمبادئ، دون إضافة أي زخارف أو زخارف فاخرة. الهدف هنا هو أن تفهم الأنواع المختلفة والطرق المستخدمة في معالجة البيانات. يمكنك تثقيف نفسك فيما بعد في المنهجيات الأكثر تقدمًا (وهو أمر نوصي به بشدة).
IV-1. تكتيك التلاعب بالدراسة رقم 1: التلاعب بتصميم بروتوكولات الدراسة
معظم المواد ذات الصلة بهذا القسم ذات صلة أيضًا بالقسم التالي الذي يتناول تخريب تنفيذ بروتوكولات الدراسة، لذلك سنتناول هنا فقط التكتيكات الفريدة لتزوير تصميم البروتوكولات نفسها.
بروتوكولات الدراسة تشبه في الأساس كتاب القواعد الذي يحدد كيفية إجراء الدراسة. لذا تأكد من كتابة القواعد التي تصب في صالح النتيجة التي تريد الحصول عليها.
أ) ترتيب الأوراق - توزيع المشاركين في الدراسة بشكل استراتيجي على مجموعات الدراسة ومجموعات التحكم المعنية
تتألف أغلب الدراسات الكبيرة الخاصة من مجموعتين ـ مجموعة الدراسة ومجموعة المراقبة. وفي دراسة دواء جديد، تحصل مجموعة الدراسة على الدواء، ولا تحصل مجموعة المراقبة على الدواء. ومن الناحية النظرية، إذا نجح الدواء، فلابد أن يكون عدد المرضى في مجموعة المراقبة أكبر من عدد المرضى في مجموعة المراقبة.
لذا، إذا كنت تجري دراسة لاختبار نظام جديد من الأدوية المعجزة، فيمكنك استغلال هذا الأمر بوضع عدد أكبر من الأشخاص غير الأصحاء في المجموعة الضابطة بدلاً من مجموعة الدراسة، بحيث تتحسن حالة مجموعة الدراسة حتى لو لم ينجح الدواء الذي تستخدمه. (لا ينبغي لك بالطبع أن تعترف بارتكاب مثل هذه الخدع التكتيكية في توثيق الدراسة).
ب) فحص دقيق للمواضيع التي سيتم تضمينها في الدراسة
يمكن تجنب الكثير من الصداع ببساطة عن طريق إبعاد الأشخاص الذين من المحتمل أن يفسدوا نتائجك بطريقة أو بأخرى.
على سبيل المثال، إذا كنت تختبر دواءً جديدًا تريد إثبات أنه آمن وفعال، فاستبعد الأشخاص الذين هم أكثر عرضة للمعاناة من ردود فعل سيئة أو عدم فعالية. لقد فهمت الفكرة. (كما لم يضموا أي أشخاص يعانون من أمراض مزمنة في تجارب لقاح كوفيد، وهو ما كان ليكشف عن كذبة "فعالية اللقاح بنسبة 99٪").
IV-2. تكتيك التلاعب بالدراسة رقم 2: تخريب تنفيذ بروتوكولات الدراسة
في كثير من الأحيان، لن تتمكن من التلاعب ببروتوكولات الدراسة نفسها لإنتاج النتائج المرجوة. في مثل هذه الحالات، ستحتاج إلى تخريب تنفيذ بروتوكولات الدراسة الرسمية أو الالتزام بها بدلاً من ذلك. من السهل جدًا القيام بذلك، وهناك طرق لا حصر لها لتحقيق ذلك.
ملحوظة: من الحكمة أن تخطط مسبقاً للوجستيات اللازمة، وذلك لتجنب مجموعة متنوعة من المشاكل والمواقف العصيبة التي قد تظهر في دراسة كبيرة تشمل الآلاف من الأشخاص والعاملين. على سبيل المثال، إذا كنت تريد "إثبات" أن عقاراً مزعجاً بشكل خاص قاتل بالفعل، فيجب أن يكون لديك أكياس جثث في متناول اليد لإزالة الجثث بسرعة من الأماكن العامة ومرفق حرق الجثث على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لتدمير أي أدلة جنائية أو مرضية غير مرغوب فيها قد تحتوي عليها الجثث.
تخريب البروتوكول رقم 1: إدارة العلاج/التدخل في الدراسة [لمجموعة الدراسة]
يعتقد الناس أن إعطاء الدواء للأشخاص الخاضعين للدراسة أمر بسيط ومباشر. لكنهم مخطئون. مخطئون للغاية. يمكنك في كثير من الأحيان التحكم في الدراسة بأكملها من خلال تعديل طريقة إعطاء العلاج للأشخاص الخاضعين للدراسة بشكل دقيق، بما في ذلك ما يلي:
- الجرعة/كمية التدخل - يمكنك تناول جرعة زائدة أو أقل من الجرعة المطلوبة اعتمادًا على ما تستهدفه. إذا كنت تريد أن يبدو الدواء غير فعال، فإن تناول جرعة أقل من الجرعة المطلوبة سيضمن عدم فعاليته. إذا كنت تريد إظهار أن الدواء خطير، فما عليك سوى زيادة الجرعة إلى مستويات شديدة السمية.
- توقيت إعطاء العلاج – وهناك طريقة أخرى لتخريب الدواء تتمثل في إعطائه للمرضى في وقت مبكر للغاية أو متأخر للغاية بحيث لا يكون فعالاً. وهناك العديد من الطرق المختلفة التي يمكنك اختيارها لتحقيق هذه الغاية. على سبيل المثال، يمكنك إرسال الدواء للمرضى عبر البريد، وهو ما سيضيف حتماً بضعة أيام إلى الجدول الزمني (خاصة ديفيد بولوير).
- جودة المنتج – أي النقاء/الفعالية - المنتج الملوث أو المصنع بشكل سيئ لن يعمل بنفس الطريقة التي يعمل بها المنتج النقي المصنع بمكونات عالية الجودة والالتزام الكامل بممارسات التصنيع المثالية.
(ملحوظة: يجب عليك دائمًا إجراء دراسات ما قبل السريرية غير الرسمية على الحيوانات - والبشر - لفهم كيفية عمل الإصدارات المختلفة من الدواء أو التدخل قبل نشر إصدارات ملوثة في الدراسة (بالإضافة إلى الدراسات السريرية ما قبل الرسمية على التركيبة الطبيعية للدواء) ؛ وإلا فإنك تخاطر بتخريب محاولات التخريب الخاصة بك عن طريق الخطأ. تذكر أن الهدف من إجراء الدراسة هو إظهار نتيجة محددة مسبقًا، وليس اكتشاف أي رؤى علمية جديدة! إن عدم اليقين أو عدم القدرة على التنبؤ بما سيفعله الدواء أو التدخل الذي تدرسه في الحياة الواقعية هو كريبتونيت لتزوير الدراسة الناجحة. أو على الأقل سيسبب لك بعض الصداع النصفي السيئ حقًا بينما تكافح للتنقل في متاهة المخاطر والبيانات غير المريحة من دراستك الفوضوية للغاية الآن.)
- استخدم محلول ملحي أو دواء وهمي بدلاً من التدخل – هناك طريقة أخرى يمكنك من خلالها تقليل مخاطر التدخل الذي يختاره النظام، وهي إعطاء دواء وهمي بدلاً من العلاج، بحيث يكون التعرض لسمية التدخل أقل. ومن الواضح أنك بحاجة أيضًا إلى التأكد من أن استخدام المحلول الملحي لن يؤدي إلى الآثار الجانبية غير المرغوب فيها المتمثلة في إظهار أن الدواء الذي تتناوله لا يعمل، لذا فإن هذا التكتيك يستخدم عادةً بالتزامن مع التلاعبات الأخرى في البروتوكول أو الخيانة الزوجية.
- مزج وو صل - يمكنك دائمًا المزج والمطابقة بين أي من هذه الاقتراحات. على سبيل المثال، يمكنك تقديم بعض يمكنك أيضًا استخدام أكثر من اقتراح من هذه الاقتراحات معًا بحيث تغطي أجزاء مختلفة من مجموعة الدراسة باقتراحات مختلفة، مما قد يجعل من الصعب على الغرباء اكتشاف انتهاكات البروتوكول.
التخريب البروتوكولي رقم 2: إعطاء الدواء الوهمي [لمجموعة الدراسة]
هذا هو في الأساس الجانب الآخر من القسم السابق. هناك بعض التكتيكات المحددة التي تكون فريدة بعض الشيء عند تطبيقها على الدواء الوهمي:
- أعطِ مجموعة التحكم/الدواء الوهمي التدخل – إحدى الطرق لضمان عدم إثبات الدراسة فعالية أي علاج هي إعطاء العلاج لمجموعة التحكم أيضًا. إذا حصلت كلتا المجموعتين على العلاج، فلن يكون هناك فرق بينهما، مما يدل على أن مجموعة العلاج حققت نتائج أفضل بسبب العلاج.
والطريقة الأسهل والأكثر خطورة في القيام بذلك هي أن يقوم أفراد الدراسة بإعطاء الدواء مباشرة للمجموعة الضابطة متخفيين في هيئة دواء وهمي. (وهذا سهل بما فيه الكفاية، لأن الدواء الوهمي من المفترض أن يكون متطابقاً في الشكل والملمس والطعم والرائحة مع العلاج لمنع المشاركين في المجموعة الضابطة من اكتشاف أنهم لم يحصلوا على الدواء).
إن الطريقة الأصعب ولكنها أقل خطورة تتمثل في دفع المشاركين في المجموعة الضابطة إلى الحصول على العلاج خارج الدراسة. على سبيل المثال، يمكنك استخدام دواء وهمي يختلف بشكل ملحوظ عن الدواء. وبما أن المشاركين في الدراسة يمكنهم بسهولة اكتشاف ذلك من خلال جوجل أن هذا ليس ما يفترض أن يبدو عليه الدواء أو رائحته أو مذاقه، فسوف يسعون جاهدين للحصول على الدواء الفعلي على الجانب لأنهم لا يريدون الموت أو المعاناة من مضاعفات منهكة من أي مرض أو حالة يستخدم الدواء لعلاجها.
وبدلا من ذلك، يمكنك اختيار إجراء الدراسة في مكان حيث يتعرض السكان بالفعل على نطاق واسع للعلاج الذي تتم دراسته، وبالتالي فإن مجموعة الأشخاص ستكون ملوثة تماما بالأشخاص الذين يستخدمون الدواء بالفعل أو على الأقل لديهم إمدادات منه في متناول اليد.
(فقط ضع في اعتبارك أن هذا التكتيك ينطوي على خطر أن يلاحظه الزنادقة المناهضون للعلم، لأنه سيكون من السجلات العامة أن يكون هناك وعي واسع النطاق و/أو استخدام للدواء في المكان الذي أجريت فيه الدراسة.)
- زيادة الدواء الوهمي - إذا كنت لا تريد دواءً وهميًا خاملًا، فيمكنك إضافته إلى شيء "أكثر حيوية" يمكن أن يثير آثارًا جانبية و/أو تأثيرًا علاجيًا.
هناك طريقة محددة تتمثل في استخدام مكونات العلاج لزيادة فعالية الدواء الوهمي. وقد يكون هذا مفيدًا بشكل خاص لإخفاء الآثار الجانبية الإشكالية للعلاج والتي تسببها مكونات أو مكونات أخرى إلى جانب المكون النشط في العلاج - إذا وضعت هذه المكونات في الدواء الوهمي، فسوف تعاني كلتا المجموعتين من آثار جانبية مماثلة.
(ملاحظات:يجب أن نضع في الاعتبار أنه إذا كانت الآثار الجانبية واضحة للغاية، فإن مجرد وضع المكونات السامة للعلاج في الدواء الوهمي قد يثير التساؤلات إذا لاحظ الناس أن معدلات الآثار الجانبية المحددة أعلى بكثير في المجموعة الضابطة في الدراسة مقارنة بالسكان بشكل عام.)
التخريب البروتوكولي #3: تحفيز المشاركين في الدراسة على تعديل سلوكهم
غالبًا ما يكون سلوك المشاركين في الدراسة عاملاً بالغ الأهمية عند تصميم البروتوكولات وإجراء الدراسة. استخدم هذا لصالحك.
هناك ثلاثة أنواع أساسية من الحوافز:
- الحوافز المالية - إحدى الطرق الأكثر تأكيدًا لتحفيز السلوك هي مكافأته ماليًا:
- يمكنك تنفيذ مخطط رشوة فاسد داخل الدراسة. على سبيل المثال، إذا كانت الدراسة تحصل على نتائج من خلال مطالبة المشاركين بالإبلاغ عن معلومات - مثل الآثار الجانبية التي عانوا منها بعد تلقي التدخل المجيد - فيمكنك دفع أموال للمشاركين لعدم الإبلاغ عن الآثار الجانبية. ومع ذلك، سيتعين عليك أيضًا فرض السرية والتأكد من عدم معرفة أي شخص بذلك، وهو أمر قد يكون صعبًا.
- وبدلاً من ذلك، يمكنك التلاعب بالبيئة التي تجري فيها الدراسة أو الاستفادة منها لتعمل كوسيط أو وسيط لتوزيع المكافآت المالية. على سبيل المثال، إذا كنت تختبر فعالية تدخل محتمل لمنع انتقال المرض المروع، فيمكنك إجراء الدراسة في مكان لا يستطيع الناس الذهاب إلى العمل فيه إلا إذا لم يكونوا مصابين بالمرض المروع، والاستفادة من هذا الحافز المدمج لعدم الإبلاغ عن نتائج الاختبارات الإيجابية للأشخاص (يريدون الحصول على راتبهم كاملاً).
- ضغط اجتماعي – أما النوع الثاني من الحوافز فهو الضغط الاجتماعي. وقد يأتي هذا الضغط من الأقران، أو القوى السياسية، أو المجموعات الاجتماعية، أو الزملاء المهنيين، أو المؤسسات، أو المشاهير، أو أي مصدر آخر للتأثير في المجتمع. والواقع أنك تستطيع استخدام أي أو كل هذه المصادر لصالحك.
على سبيل المثال، لنفترض أنك تجري دراسة لاختبار فعالية درع القماش العجيب الذي يوقف انتشار المرض المروع. لذا، يمكنك إعطاء بعض القرى في دولة من دول العالم الثالث درع القماش العجيب، وإنشاء مجموعة تحكم من القرى التي لا تحصل على درع القماش العجيب. يمكنك تقديم عرض عن مدى روعة هذه الأجهزة أمام القرويين الذين يحصلون عليها. يمكنك أيضًا جعل شيوخ القرية يعلنون أن درع القماش العجيب هو هدية من السماء، مما يجعل من الفضيلة الأخلاقية ارتداءه، والأهم من ذلك، يجعل ارتداءه ولكن الإصابة بالمرض المروع علامة على الفشل الديني. مما يجعلهم أقل عرضة للإبلاغ عن حالات المرض المروع، خاصة بالمقارنة بالقرى التي لم تُمنح دروع القماش العجيب. مما يجعل الأمر يبدو وكأن درع القماش العجيب يعمل على تقليل انتقال المرض المروع. - عقوبات قاسية – يمكنك أن تهدد بعواقب وخيمة إذا لم يقم المشاركون في الدراسة بما تريد بالضبط. وهذا أمر سهل التنفيذ بشكل خاص في دول العالم الثالث حيث لا يوجد سوى القليل من سيادة القانون والفساد هو القاعدة. قد يكون من المفيد أن تضرب مثالاً لشخص ما مسبقًا لتظهر أنك جاد في عملك – على سبيل المثال، يمكنك اختيار شخص عشوائيًا وإرساله إلى سجن في السودان، وهو سجن من غير المرجح أن يعود منه حيًا أبدًا.
التخريب البروتوكولي رقم 4: توظيف أشخاص غير أكفاء لإدارة الدراسة
تتطلب الدراسات ــ وخاصة الدراسات التي تجري نوعا ما من التجارب (على النقيض من مجرد تحليل مجموعات البيانات الموجودة مسبقا) ــ عادة أعدادا كبيرة من الموظفين لإجرائها. ويشكل توظيف موظفين غير أكفاء وسيلة رائعة لمنح نفسك بعض الحرية في "تعديل" البيانات غير الملائمة التي تنشأ عن الدراسة ــ "هذه البيانات خاطئة لأن الموظفين أفسدوها". لذا، بطبيعة الحال، يتعين عليك "إصلاح" "الأخطاء".
والأمر الأكثر أهمية هو أن الموظفين غير الأكفاء أقل احتمالاً أن يلاحظوا أنك تقوم بتزوير الدراسة لأنهم لا يملكون المعرفة أو الخبرة حول كيفية إجراء دراسة مشروعة.
التخريب البروتوكولي رقم 5: إزالة أي مواضيع أو أحداث دراسية إشكالية من الدراسة
إن هذا أمر واضح. فإذا أصيب عدد قليل من المشاركين في المرحلة الثالثة من تجربة اللقاح المجيد بإصابات خطيرة بعد حقنهم به مباشرة، فلا يجوز لك أن تجعلهم يفسدون رواية "السلامة والفعالية". ولكن لحسن الحظ، الحل بسيط: إبعادهم عن الدراسة.
ولن يبدو هذا الأمر مريباً حتى بالنسبة للمراقب الخارجي! فكل دراسة تتضمن قواعد مكتوبة في البروتوكولات تسمح لك بطرد المشاركين الذين ينتهكون بروتوكولات الدراسة أو يرغبون في المغادرة "لأسباب شخصية". (تذكر كل مرة يقول فيها أحد الساسة إنه يستقيل "لقضاء المزيد من الوقت مع أسرته" ــ نفس الفكرة). ولكن أغلب الأكاديميين يخدعون أنفسهم في كل مرة.
إذا كنت ذكيًا حقًا في كيفية تصميم البروتوكولات في المقام الأول، فسوف تضيف شرطًا يحظر على المشاركين طلب الرعاية الطبية من أي طبيب خارج الدراسة. لذا إذا عانى أحد المشاركين من آثار جانبية سيئة، مثل التهاب عضلة القلب الآمن والفعال أو شلل بيل الخفيف الذي يجعله مشلولًا إلى حد ما، فسوف يذهبون مباشرة إلى أقرب غرفة طوارئ... وهو انتهاك واضح لبروتوكولات الدراسة!! وداعًا للمشكلة.
إذا كنت تريد أن ترى معلمًا حقيقيًا، فما عليك سوى النظر إلى الزميل المسؤول عن تجربة المرحلة الثالثة من لقاح فايزر للأطفال - عندما عانت إحدى الخاضعات للتجربة والتي تدعى ماددي دي جاراي من إصابات عصبية متعددة سيئة إلى حد ما بعد 3 ساعة من تلقي اللقاح (من النوع الذي ينطوي على الاستخدام الدائم لأنابيب التغذية والكراسي المتحركة بين "تعديلات" أخرى في نمط الحياة)، فقد طردوها ببساطة من الدراسة. ثم كتبوا إصابتها على أنها "ألم بطني غير قابل للعلاج". كما طردوا زميلًا آخر من التجربة الرئيسية، وهو محامٍ يُدعى أوغستو ريو، بعد إصابته بالتهاب التامور الخفيف الآمن والفعال بعد الجرعة الأولى.
نفس الأمر ينطبق على شركة أسترازينيكا – فقد تم استبعاد بريان دريسن بعد الجرعة الأولى – ولكنهم أفادوا بأنها انسحبت لأسباب شخصية. هل فهمت؟ الأمر سهل للغاية.
تخريب البروتوكول رقم 6: تسجيل بيانات كاذبة
عندما تفشل كل الحلول الأخرى، يمكنك ببساطة تسجيل بيانات للدراسة التي تكون خاطئة تمامًا ومختلقة من فراغ. تُظهِر لنا شركة فينتافيا، المتعاقدة مع شركة فايزر، الطريقة في هذا الصدد - لقطات الشاشة التالية هي رسالة البريد الإلكتروني الفعلية التي أرسلتها بروك جاكسون - واحدة من مديري موقع فينتافيا - والتي قررت محاولة تقويض النظام من خلال الكشف عن الاحتيال المستمر:

في استجابة سريعة وفعالة بشكل غير عادي، تم فصل السيدة جاكسون بعد أقل من ست ساعات من إرسال هذا البريد الإلكتروني إلى إدارة الغذاء والدواء. ست ساعات!! هكذا ينبغي أن تتم الأمور.
وعلاوة على ذلك، عندما رفعت دعوى قضائية في المحكمة الفيدرالية في محاولة لإسقاط تجربة لقاح فايزر بالكامل، نجح النظام في إيقافها لمدة عامين كاملين تقريبًا باستخدام مجموعة متنوعة من التكتيكات القانونية المبتكرة. (ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن من كان مسؤولاً عن التوظيف أفسد الأمر بشكل كبير؛ يجب إجراء فحوصات شاملة للخلفية للتأكد من أن المتقدمين المحتملين لا يمتلكون قناعات أخلاقية قوية).
ومن المؤسف أن إدارة الغذاء والدواء لا تتحكم في المجلات الطبية الأجنبية، وقد قررت إحداها (بشكل صادم) نشر مقال يوثق عملية الاحتيال في تجربة فايزر. وهذا هو السبب الذي يجعل من الضروري إنشاء هيئة حاكمة موحدة للعالم أجمع.

IV-3. خيار تجهيز الدراسة رقم 3: تحليل الدراسة
بمجرد الانتهاء من الدراسة نفسها، حان الوقت الآن لتحليل الأرقام من الدراسة. سيتم هنا تنظيف أي بيانات إشكالية مرت بطريقة ما عبر جميع تصميمات البروتوكول والتخريب. فكر في هذا الأمر مثل إعطاء سيارة مستعملة متضررة طبقة جديدة من الطلاء لإخفاء كل الضرر تحتها - فأنت لا تغير أي شيء جوهري، بل تخفي الأشياء فقط (في الغالب). لا أحد يريد خدش الطلاء الجديد للتأكد من أنه لا يخفي شيئًا.
هناك العديد من الطرق لتحليل البيانات. والحيلة هنا هي أن تكون ذكيًا في اختيار الطرق التي ستستخدمها وكيفية إجراء التحليل.
تكتيك التحليل رقم 1: لا تعدل البيانات
تعد تعديلات البيانات من الأمور المعتادة في العلوم. فالبيانات الخام لا تصلح أبدًا لاستخلاص استنتاجات مباشرة منها أو استقراء نتائج منها، وذلك لأنها تحتوي عادةً على كل أنواع المتغيرات المربكة.
فيما يلي مثال بسيط للغاية لتعديل البيانات:
فيما يلي عدد سكان ولايات دارث سانتستان (ولاية سيئة) وجنة الطيف الجنساني في كوميفورنيا (ولاية جيدة):

فيما يلي معدلات الوفيات بسبب المرض المروع في هذه الولايات - بشكل عام، فإن عدد الوفيات في الولاية السيئة أكبر من عدد الوفيات في الولاية الجيدة. ولأن عدد السكان فيهما متماثل، فهذا يعني أن معدل الوفيات أعلى في ولاية دارث سانتستان السيئة:

ولكن... (نعم، هناك "ولكن" كبيرة هنا)
إذا نظرنا إلى معدلات الوفيات بين كبار السن وغير كبار السن بشكل منفصل، فمن المذهل أن الولاية لديها معدل وفيات أعلى في كليهما (؟!!؟!!):

هناك ملاحظتان مهمتان هنا:
- السبب وراء ارتفاع معدل إجمالي حالة عدم الولاء في سانتستان الموتية على الرغم من انخفاض معدلات الوفيات في كل فئة عمرية في الواقع، الأمر بسيط للغاية - كبار السن يموتون أكثر بكثير من غير كبار السن، ولكن الولاية السيئة تعاني من سوء الحظ حيث يبلغ عدد كبار السن فيها 2.5 ضعف عددهم في الولاية الجيدة، مما يعني المزيد من الوفيات بشكل عام بسبب العدد الهائل من كبار السن في الولاية السيئة في سانتستان الموت:

ولكي يكون عدد الوفيات بين كبار السن في الولاية السيئة مساوياً لعدد الوفيات بين كبار السن في الولاية الجيدة، فلابد أن يكون عدد الوفيات بين كبار السن في الولاية الجيدة 40% حرفياً، لأن الولاية الجيدة لا يزيد عدد كبار السن في تعدادها عن 40% من تعداد الولاية السيئة. ولهذا السبب (عندما نريد أن نكون صادقين، كما هو الحال عندما تساعد الحقيقة النظام) يضبط العلم البيانات ــ لتجنب أشياء مثل هذه. (هذه الظاهرة الإحصائية بالذات لها اسم رسمي: "مفارقة سيمبسون".)
لذلك، لا تعدلوا البيانات عندما يكون ذلك من شأنه الإضرار برواية النظام.
تكتيك التحليل رقم 2: تعديل البيانات بشكل مخادع أو غير مناسب
وعلى العكس من ذلك، في بعض الأحيان، لن تكون البيانات الخام، أو البيانات المعدلة بشكل صحيح، مفيدة لسردك. في مثل هذه الحالات، يتعين عليك الاستمرار في التعديل بطرق إبداعية حتى تتمكن بنجاح من إخفاء النتائج الهرطوقية بحيث لا يتمكن أحد من رؤيتها أو فهمها.
على سبيل المثال، إذا أخذنا المقارنة الافتراضية أعلاه للحالات الخيالية لـ "جنة الطيف الجنسي" في "كوميفورنيا"/"سانتستان الموت"، يمكنك إضافة "تعديل" "لإصلاح" المشكلة. كل ما عليك فعله هو العثور على سمة تمثل نتائج أسوأ في "حالة سانتستان الموت السيئة" مقارنة بالحالة الجيدة لـ "جنة الطيف الجنسي" في "كوميفورنيا". نظرًا لأن "سانتستان الموت" قررت عدم اتباع عمليات الإغلاق المنقذة للحياة التي فرضها النظام، فقد كان كبار السن في "سانتستان الموت" يميلون إلى مغادرة منازلهم أكثر من الولايات الأخرى، حتى لو كان ذلك لمجرد المشي حول المبنى للحصول على هواء نقي - مما يعني أن كبار السن الذين لم يغادروا منازلهم ربما كانوا في كثير من الأحيان مرضى للغاية بحيث لا يمكنهم مغادرة منازلهم. ومن المرجح أيضًا أن يكون هؤلاء كبار السن المرضى هم الذين يموتون بسبب المرض المروع.
وهنا كيف يمكن أن يحدث هذا:
الرسم البياني رقم 1 - عدد كبار السن في كل ولاية (الأعمدة اليسرى = كبار السن الذين خرجوا إلى الخارج مرة واحدة على الأقل في الأسبوع؛ العمود الأوسط = كبار السن الذين لم يخرجوا إلى الخارج؛ العمود الأيمن = العدد الإجمالي لكبار السن في كل ولاية)

الرسم البياني رقم 2 - عدد الوفيات في كل من الفئات الثلاث في الرسم البياني رقم 1:

يؤدي هذا إلى إصلاح بياناتنا الإشكالية تمامًا (قد يصلحها بشكل جيد للغاية !!) - لاحظ كيف نقوم بتغيير معدل الوفيات بين كبار السن:


كل ما عليك فعله الآن هو الإشارة إلى معدل وفيات كبار السن داخل الأماكن المغلقة باعتباره "معدل وفيات كبار السن المعدل حسب السكان".
بالإضافة إلى ذلك، لا يزال بإمكانك الإشارة إلى وفيات كبار السن في الأماكن المغلقة من وقت لآخر لأنه من الأسهل بكثير الترويج لها بنقطة نقاش مثل "كبار السن هم الأكثر عرضة للخطر لأنهم غير قادرين على الحركة "كان احتمال الوفاة في الحالة السيئة أعلى بثلاث مرات تقريبًا من احتمال الوفاة في الحالة الجيدة." يربط الناس بشكل طبيعي كبار السن بالبقاء في الداخل، لذلك من غير المرجح أن يدركوا أن "كبار السن الذين يعيشون في الداخل" يشكلون في الواقع نسبة صغيرة جدًا من سكان سانتستان الموت الافتراضيين.
تكتيك التحليل رقم 3: اختيار نقاط النهاية المثالية
إن نقاط النهاية تشكل أهمية كبيرة. رسميًا، تعتبر نقاط النهاية الأساسية للدراسة هي النتيجة المركزية التي تحدد ما إذا كانت الدراسة تعتبر ناجحة أم فاشلة. ونقطة النهاية هي في الأساس شيء أو مقياس تستخدمه لتقييم نجاح/فشل أو تأثير أي شيء تدرسه. على سبيل المثال، إذا كنت تختبر دواءً جديدًا لمعرفة ما إذا كان يوقف المرض المروع من قتلك، فإن نقطة النهاية ستكون وفيات المرض المروع. إذا كانت مجموعة العلاج لديها وفيات أقل من مجموعة التحكم، فهذا يعني أن العلاج يعمل، ولكن إذا لم يكن الأمر كذلك، فهذا يعني أنك لم تزور الدراسة بشكل جيد بما فيه الكفاية. (هذا تبسيط مبالغ فيه بعض الشيء ولكنك فهمت الفكرة الأساسية).
لذا عليك التأكد من الاختيار بحكمة عند اختيار نقطة/نقاط النهاية.
لذلك، يجب عليك عمومًا اختيار نقاط النهاية التي تحتوي على أكبر عدد ممكن من الخصائص التالية:
- يعتمد على الحكم الذاتي وليس الملاحظة الموضوعية
- منحاز بشكل طبيعي إلى نتائجك المفضلة
- من السهل التلاعب بالنتيجة
- من السهل الكذب بشأن النتيجة
- من الصعب على الناس أن يكتشفوا ما إذا كنت قد زورت أو تلاعبت بالنتيجة
- من الصعب استيعابها/فهمها - خاصة بالنسبة للعامة
على سبيل المثال، لنفترض أنك تجري تجربة بغرض تخريب علاج بديل يعمل بالفعل على علاج المرض المروع (وهو أمر سيئ للغاية إذا كان النظام يريد استمرار أزمة الوباء لفترة أطول). يتعين عليك إثبات عدم فعالية هذا العلاج. وإذا اخترت "الموت" كنقطة نهاية، فقد تتعرض لمشكلة كبيرة عندما ينقذ الدواء مجموعة من الأشخاص في مجموعة العلاج.
بدلاً من الموت، يمكنك اختيار شيء مثل "الوقت المناسب للخروج من المستشفى". هذه النقطة النهائية تلبي جميع الشروط الستة (إلى حد ما):
- يعتبر تسريح المريض قرارًا شخصيًا يتخذه الأطباء (الذين يجب أن يكونوا على جدول رواتب الدراسة)، لذلك لا يتعين عليك إخلاء سبيل المرضى الذين يستوفون معيارًا موضوعيًا للإفراج.
- يتم تحيز التفريغ إلى النتائج المفضلة لديك - نظرًا لأن نسبة أعلى من المجموعة الضابطة ستموت، فهذا يعني أن نسبة أعلى من الحالات الشديدة لا يتم إخراجهم أبدًا، لذا لن يزيد متوسط الوقت اللازم للخروج بالنسبة لبقية المجموعة الضابطة؛ بالمقارنة مع مجموعة العلاج حيث بدلاً من الموت، يستغرق المرضى الأكثر إصابة بضعة أيام إضافية للتعافي، مما يزيد من متوسط الوقت للخروج لمجموعة العلاج.
- من السهل جدًا التلاعب بالخروج من المستشفى - يمكنك تجنيد موظفي المستشفى المشاركين في الدراسة لتأخير خروج مرضى العلاج دون داعٍ لفترة من الوقت (يجب عليك التأكد من أن الموظفين المعنيين يعرفون من حصل على العلاج وبالتالي ينتظرون وقتًا إضافيًا للخروج من المستشفى).
- من السهل أيضًا تزوير وقت الخروج من المستشفى؛ فقط قم بتعديل المستندات الخاصة بتاريخ الدخول إلى المستشفى و/أو تاريخ الخروج (وتسجيلات الأمن إذا لزم الأمر). من الصعب تزوير الوفاة، لأن وقت الوفاة عادةً ما يكون شيئًا مسجلاً بدقة شديدة ويظهر على شهادة الوفاة.
- "الوقت المستغرق للخروج من المستشفى" ليس المقياس الأكثر بديهية بالنسبة للشخص العادي.
من الواضح أنه يمكنك القيام بعمل أفضل في معظم هذه الحالات، ولكن هذا ينقل الفكرة الأساسية.
تكتيك التحليل رقم 4: دفن مقاييس نقطة النهاية البديلة
هذا أمر بديهي عمليًا: إذا استخدمت "الوقت المستغرق للخروج" كنقطة نهاية ولكنك ذكرت أن هناك انخفاضًا بنسبة 50% في معدل الوفيات في مجموعة العلاج، حسنًا، دعنا نقول فقط أن هذا سيثير الكثير من الدهشة.
لذا، بدلاً من الاضطرار إلى مواجهة أسئلة صعبة حول سبب اختيارك لهذه النقطة النهائية السخيفة، ولماذا تدعي أن العلاج لا يعمل إذا رأيت أن العلاج قلل بشكل كبير من الوفيات، فمن الأفضل عدم الإبلاغ عن الوفيات في أي مكان في الدراسة.
إذا لم يكن بوسعك تجنب الإبلاغ عن إحصائيات الوفيات، فعليك على الأقل أن تدفنها في منتصف جدول عشوائي من الملحق بتنسيق يصعب للغاية فهمه. أو الأفضل من ذلك، أن تنشرها في جداول بيانات متعددة بدلاً من وضعها كلها في مكان واحد حيث يسهل على شخص مزعج عشوائي التعرف عليها في قبو منزله.
تكتيك التحليل رقم 5: استخدم الأنواع المثلى من التحليل للحصول على النتائج المرجوة
هناك طرق عديدة لتحليل البيانات بقدر ما توجد هويات جنسية أو مجموعات ضمائر. ومن المؤسف أنه لا يمكن تلخيص شرح متعمق لطرق مختلفة في صيغة مناسبة لدليل الأغبياء مثل هذا. ما عليك سوى إلقاء نظرة على بعض هذه الأسماء:
- تحليل التباين التصميمي المتوازن
- تجهيز التوزيع بيتا
- تحويل بوكس-كوكس لمجموعتين أو أكثر (اختبار T وتحليل التباين أحادي الاتجاه)
- خرائط حرارية مجمعة (مخططات شجرية مزدوجة)
- تجهيز التوزيع (ويبل)
- مجموعات ضبابية
- تركيب توزيع جاما
- النماذج الخطية العامة (GLM)
- اختبار جروبس للقيم الشاذة
- التجميع الهرمي/المخططات الشجرية
- K- يعني التكتل
- تقسيم الميدويد
- تحليل التباين متعدد المتغيرات (MANOVA)
- مقارنة بين مجموعات البيانات غير المكتشفة
- تحليل التباين أحادي الاتجاه (ANCOVA)
- التجميع الانحداري
إن النقطة الأساسية هنا هي أن الطرق المختلفة للتحليل الإحصائي سوف تسفر عن نتائج مختلفة. ولو لم تسفر هذه الطرق عن نتائج مختلفة لما كان هناك الكثير من الطرق. والأمر كله يتعلق بوجهة نظر معينة. لذا يتعين عليك أن تستعين بخبراء إحصائيين أكفاء يعرفون هذه الأشياء (ويكونون مخلصين للنظام) لسببين:
- إنك تحصل على فائدة خبرتهم (التي تحتاج إليها؛ تذكر أن خبرتك هي للدعاية، وليس للتحليل الإحصائي المعقد. إن القليل من التواضع العملي الذي يجعلك تعترف بحدودك الشخصية أمر بالغ الأهمية لكي تصبح داعية ناجحاً؛ فقد كانت الثقة المفرطة سبباً في دمار العديد من أتباع النظام المخلصين [وكثيراً ما كانت تتسبب أيضاً في قضاء إجازة طويلة في معسكرات عمل مخيبة للآمال]).
- لا يستطيع زنادقة النظام أن يشيروا إلى افتقار المحللين الإحصائيين إلى الخبرة الموثوقة لتشويه سمعة دراسات النظام وتشويهها. إن قضية نيل فيرجسون تشكل قصة تحذيرية - على الرغم من أنه نجح في البداية في إقناع الحكومات في جميع أنحاء العالم بنموذجه الرائع الذي توقع كارثة كوفيد، إلا أن افتقاره التام لأي خبرة في الموضوع بالإضافة إلى تاريخه الطويل من التنبؤات الوهمية تمامًا بالجائحة أعطى المعارضة أساسًا قويًا لرفض نماذجه وجميع النماذج اللاحقة التي دفعت بها الحكومات المختلفة. كما تمكنوا من التبشير بفعالية كبيرة على خلفية هذه الكارثة.
تكتيك التحليل رقم 6: إزالة البيانات الإشكالية التي لا يمكن تحليلها أو تعديلها أو إخفاؤها بأي طريقة أخرى
وهذا هو نفس المفهوم الذي يتم به استبعاد المشاركين من الدراسة إذا كانت نتائجهم غير متسقة مع النتائج التي فرضها النظام؛ ولكن هنا تقوم بإزالة البيانات التي تم إنشاؤها بالفعل بدلاً من المشاركين في الدراسة أنفسهم. لكن الهدف هو نفسه: منع البيانات التي لا تتوافق مع ما تريد أن تظهره نتائج الدراسة من الدخول إلى السجل الرسمي للدراسة في المقام الأول.
IV-4. دراسة الخيار الرابع للتلاعب: تجنيد وسائل الإعلام لتزييف النتائج
بغض النظر عن النتائج، يجب أن تكون لديك نقاط نقاش جاهزة لوسائل الإعلام المتعاطفة معك لتدافع عنك. لا يهم مدى زيفها أو تضليلها أو غير ذلك - فالهدف الكامل من الدعاية هو التضليل - إن وسائل الإعلام ببساطة عن طريق إغراق المجال البيئي بمعلوماتك هي قوة قوية ستجعل من الصعب للغاية على معظم الناس أن يتمكنوا من كشف الأكاذيب والخداع التي تنشرها بسرعة في جميع أنحاء المجتمع.
يجب أن تكون مستعدًا بشكل خاص لاستهداف أي عالم أو أكاديمي لديه ميول هرطوقية والذي قد يشكك في أي شيء تقوله، أو الأسوأ من ذلك، يلفت الانتباه إلى أوجه القصور في دراستك. بأقصى قدر من التحيز.
القسم الخامس - تعديل مجموعات البيانات
إن المصدر الرئيسي الآخر للعلوم إلى جانب الدراسات هو مجموعات البيانات وغيرها من مصادر المعلومات المستخدمة في إصدار التصريحات العلمية. إن البيانات ــ وخاصة البيانات الرسمية للدولة ــ قابلة للاستخدام دون دراسة رسمية تمنحها بركاتها، لذا يتعين عليك أن تضمن أن البيانات المتاحة، وخاصة مجموعات البيانات التي تشكل الأساس للمقاييس التقليدية التي يستشهد بها عادة في المجتمع الأكاديميون وعامة الناس على حد سواء، تحت سيطرتك الكاملة، بحيث يمكنك تعديلها وتغييرها وتعديلها حسب رغبتك.
وفيما يلي أنواع التكتيكات التي يجب عليك استخدامها لتحقيق أقصى قدر من التحكم والفائدة لمجموعات البيانات المتاحة:
V-1. "الصيد" الإحصائي
من الأسهل أن نعطي مثالاً توضيحياً بدلاً من شرحه بشكل مجرد:
لنفترض أن إحدى شركات الأدوية الكبرى طرحت دواء جديداً (كما تزعم) يجعل الأطفال أكثر ذكاءً ويعزز من أدائهم الأكاديمي. ولكن للأسف، ورغم أن هذا الدواء حصل على موافقة إدارة الغذاء والدواء، فإن هذه الشركات تعلم أنه لا يعمل، وبدأ الناس يشكون في أن هناك شيئاً مريباً يجري (وهذه الشركات تخاطر بمليارات الدولارات). لذا فإنها تأتي إليك وتعرض عليك راتباً ضخماً من سبعة أرقام "لإثبات" أن دواءها الجديد يعمل. وأنت، باعتبارك عالماً جريئاً يعمل بدون أي تحفظات (باستثناء الولاء للنظام بالطبع)، تقبل عرضها. فكيف "تثبت" أن دواءها يعمل؟ الأمر بسيط. عليك أن تحصل على البيانات من جميع المناطق المدرسية في البلاد والتي توضح الدرجات الأكاديمية ونسبة الأطفال الذين تناولوا الدواء الجديد. وهنا يأتي دور "الصيد": عليك أن تبحث في كل منطقة حتى تجد منطقة أو منطقتين حيث كانت الدرجات الأكاديمية أعلى من المتوسط وكان عدد الأطفال في تلك المنطقة يتناولون العقار الجديد أكبر من المتوسط (مثل الصيد حيث تستمر في الصيد حتى تصطاد سمكة). ثم تنشر "دراستك": "لقد وجدنا ارتباطاً في المنطقة "س" حيث أدت النسبة الأعلى من الأطفال الذين يتناولون العقار الجديد إلى ارتفاع الدرجات الأكاديمية". وهذا هراء لأن كل منطقة أخرى تظهر أن العقار لم يكن له أي تأثير على الدرجات الأكاديمية على الإطلاق، ولكنك تتجنب ذلك ببراعة من خلال تسليط الضوء على المنطقة الوحيدة حيث يوجد ارتباط بالصدفة العشوائية. (مع حجم عينة كبير بما فيه الكفاية، فمن المؤكد أنك ستجد منطقة عشوائياً حيث تناول عدد كبير من الأطفال العقار الجديد وارتفعت الدرجات الأكاديمية).
الدرس الرئيسي هو أنه في بعض الأحيان كل ما تحتاجه هو القليل من المثابرة. إذا كان لديك مجموعة بيانات كبيرة للعديد من البلدان على سبيل المثال، فما عليك سوى مراجعة واحدة في كل مرة حتى تكتشف الارتباط الذي تبحث عنه. بدلاً من ذلك، يمكنك محاولة إصدار أكثر تقدمًا من هذا التكتيك المعروف باسم "القرصنة P".
ومن الأمثلة الرائعة على هذا التكتيك "الدراسة" التالية التي أجرتها مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها، حيث قاموا بفحص جميع الولايات الخمسين بحثًا عن دراسة واحدة يمكنهم من خلالها تزوير البيانات لإظهار أن لقاحات كوفيد قللت من خطر إعادة الإصابة لدى الأشخاص الذين أصيبوا بالفعل بكوفيد قبل الحصول على اللقاح. وماذا تعرف، لقد وجدوا دراسة واحدة (من بين 50 ولاية بالإضافة إلى عدد قليل من الولايات القضائية غير التابعة للولاية مثل واشنطن العاصمة) حيث يمكنهم جعل البيانات تقول ما يريدون أن تقوله:

انظر، إذا كان مركز السيطرة على الأمراض قادرًا على استخدام أكثر من ولاية لإثبات أن لقاحات كوفيد تقلل من خطر إعادة الإصابة، لكان قد فعل ذلك (بالطبع). لكنهم حاولوا وحاولوا حتى وجدوا ولاية يمكنهم فيها تعذيب البيانات لإثبات ذلك.
بالمناسبة، هناك درس مهم آخر للدعاة هنا: قيمة المثابرة. لا تستسلم إذا لم تتمكن من العثور على مجموعة بيانات يمكن تزويرها أو التلاعب بها بسهولة لدعم وجهة نظر النظام. في بعض الأحيان يتعين عليك أن تكون مبدعًا وتستمر في المحاولة حتى تصل إلى هدفك.
V-2. تعديل البيانات الإشكالية
نعم، لقد ذكرنا هذا سابقًا في القسم الخاص بدراسات التزوير.
إذا لم تتوافق البيانات الخام مع السرد المفضل لديك، فما عليك سوى "تعديلها" حتى تصبح مناسبة، بنفس الطريقة التي تتبعها مع البيانات الداخلية للدراسة. يعد تعديل البيانات جزءًا روتينيًا من العلوم، ونظرًا لأن قِلة قليلة من الناس يفهمون بالفعل كيفية عملها، فيمكنك الاستفادة من هذه الممارسة وإساءة استخدامها.
حتى أن أحد الزملاء نشر مقالاً علميًا حول هذا الموضوع (وهو مقال مثير للاهتمام إذا كنت من المهوسين):

إن أحد التطبيقات الرائعة لهذا المفهوم يتعلق بإجماع المؤسسة العلمية المعنية بالاحتباس الحراري العالمي والذي كان في السابق إجماع المؤسسة العلمية المعنية بالتبريد العالمي. فكيف تعتقد أن نفس البيانات التي أظهرت في عام 1974 أن العالم يتجه نحو عصر جليدي لا رجعة فيه يهدد بقاء البشرية، تظهر الآن أن هناك بالفعل *الاحترار* الاتجاه من نفس البيانات بالضبط من يهدد بقاء البشرية؟؟

لقد قاموا ببساطة بتعديل البيانات لجعل العقود السابقة أكثر برودة والعقود اللاحقة أكثر دفئًا، وهكذا تم حل المشكلة! إنها حيلة شيطانية ماكرة وفعالة للغاية - لاحظ في الرسم البياني أدناه (من أحد المنشقين المشهورين عن النظام) الخطين اللذين يتتبعان متوسط درجة الحرارة السنوية، الخط الأزرق = البيانات الخام، والخط البرتقالي = البيانات بعد أن "عدلها" علماء النظام:

إذا نظرت إلى الخط الأزرق، فلن تجد أي ارتفاع في درجات الحرارة بشكل عام على مدار المائة عام الماضية - وهو أمر سيئ للغاية بالنسبة للرواية الرسمية عن الاحتباس الحراري الكارثي!!! ومع ذلك، فإن الخط البرتقالي يظهر اتجاهًا واضحًا للاحتباس الحراري على مدار المائة عام الماضية - وهو ما يتوافق تمامًا مع الرواية الرسمية.
وبطبيعة الحال، إذا أصبح من العملي في المستقبل لأي سبب كان العودة إلى التبريد العالمي، فإن العلماء في الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي سوف يقومون ببساطة "بإعادة ضبط" البيانات لجعل الأعوام المائة الماضية تبدو وكأنها اتجاه تبريد ثابت.
النقطة هي أن الأمر كله يتعلق بالتعديلات.
(ملاحظات:من المفيد السماح لمجموعة عشوائية من الزنادقة العلميين من أتباع النظام من ذوي المستوى المنخفض بالتسكع لأنهم ينتجون بيانات وتحليلات مفيدة للغاية للاستخدام الداخلي للنظام، طالما أنك تتأكد من أنهم لن يبدؤوا في اكتساب الشهرة - ثم تقوم بنقلهم إلى خليج جوانتانامو دون تأخير.)
V-3. استبعاد أي شيء لا يتوافق مع النتائج التي تريدها من التحليلات الرسمية للبيانات الرسمية
إن التدقيق الدقيق في ما يتم تضمينه في تحليلك هو أمر صعب للغاية. وإذا كانت المعلومات أو النتائج الفعلية تهدد بتقويض النتائج التي تفضلها، فما عليك سوى استبعادها من التحليلات الرسمية للبيانات الرسمية. لذا، إذا كانت هناك قاعدة بيانات حكومية تُظهر أنه بعد اللقاح المجيد، ارتفعت حالات الإصابة بمجموعة من الحالات الطبية بشكل كبير، فما عليك سوى تجاهلها.
خذ على سبيل المثال قاعدة بيانات VAERS (نظام الإبلاغ عن الأحداث السلبية للقاحات) التي تديرها مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها وإدارة الغذاء والدواء بشكل مشترك:
(تتظاهر) مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها بتشجيع الإبلاغ إلى VAERS عن الحالات الطبية التي تظهر بعد حصول شخص ما على التطعيم، "حتى لو لم تكن متأكدًا من أن اللقاح تسبب في المرض:"

بعد طرح لقاحات كوفيد في منتصف ديسمبر 2020، أصبحت إدخالات VAERS للوفيات تبدو على النحو التالي (يوضح الرسم البياني إجمالي عدد الوفيات المبلغ عنها لجميع اللقاحات كل عام):

يوضح هذا الرسم البياني إحصائيات تقارير VAERS للإصابات/الوفيات الناجمة عن لقاحات كوفيد:

ومع ذلك، متى كانت آخر مرة سمعت فيها عن VAERS من مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها في أي بيان أو تحليل يتعلق بلقاحات كوفيد الثمينة؟
بالضبط!! إن مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (والجميع) تتجاهل ببساطة VAERS (باستثناء عندما يصدرون من وقت لآخر قطع "تدقيق الحقائق" لتفنيد VAERS).
كما يجب الحرص على ملاحقة أي شخص يجرؤ على محاولة استخدام مثل هذه البيانات لتقويض مصداقية تحليلاتك وتصريحاتك بشأن النظام الحاكم. وكثيراً ما تشكل هذه مشكلة لأن هناك حتماً مجموعة من الناس الذين لديهم القدرة على الوصول إلى البيانات الخام بمجرد توفرها.
V-4. الاستفادة من العلاقات والاختلافات السابقة
إن إحدى الطرق السهلة لإثبات صحة دراسة ما هي مقارنة كيانين تعرف بالفعل أن بينهما اختلافًا أو ارتباطًا معينًا. ثم يمكنك التظاهر بـ "اكتشاف" هذا الاختلاف أو الارتباط ولكنك تنسب ذلك إلى عامل جديد.
على سبيل المثال، إذا كانت الدول الفقيرة مقارنة بالدول الغنية تميل إلى تحقيق نتائج صحية أسوأ، وإذا كانت الدول الفقيرة أقل امتثالاً لتوجيهات النظام، فيمكنك الإشارة إلى نتائجها الصحية الأسوأ وإلقاء اللوم عليها لعدم تلقيها اللقاح المجيد. تتفوق وسائل الإعلام حقًا في تضخيم هذه الرسالة على وجه الخصوص، لأنها لا تحب شيئًا أكثر من إسناد النتائج السيئة إلى الانتماء السياسي للحزب/الأحزاب السياسية "السيئة".
V-5. التحكم في مجموعات البيانات الهامة المستخدمة في البحث العلمي
من يتحكم في البيانات يتحكم في العلم. احرص على التحكم الصارم في مجموعات البيانات الأكثر شهرة واستخدامًا، وستوفر على نفسك الكثير من الإجهاد والصداع. على سبيل المثال، تسيطر القوات المسلحة على مجموعات البيانات الداخلية الخاصة بها، ويمكنها التلاعب بها كما تشاء. ومثلها كمثل وزارة الدفاع الأميركية، فقد تلاعبت بمجموعة البيانات هذه بشكل صحيح إلى الحد الذي جعل كل شيء عديم الفائدة. ألق نظرة أدناه على الرسمين البيانيين التاليين اللذين يوضحان *نفس* بيانات DMED لـ "معدلات زيارات الطبيب المتجول" للسنوات 2015-2018 - الرسم البياني الأيسر هو الإصدار المنشور في عام 2019، والرسم البياني الأيمن يوضح إصدار عام 2021 - ولسبب ما، فهي ليست هي نفسها (المناطق ذات الدائرة الحمراء).

لاحظ التغيير في أرقام 2016-2018 (والتي يمكنك رؤيتها من خلال شكل خط الاتجاه)؟ كيف زاد عدد زيارات الطبيب التي حدثت في عام 2016 بين 2019 2021 ؟؟؟؟
لأن النظام ببساطة أعاد كتابة البيانات. وهذا ما يمكنك فعله عندما يكون لديك سيطرة كاملة على مجموعة البيانات.
لا شك أنه لا ينبغي لك تحت أي ظرف من الظروف أن تسمح لأي عالم وثني بالوصول إلى النصوص المقدسة أو بيانات العلم الخاضعة لسيطرتك - تذكر، يجب أن تكون دائمًا يقظًا خشية أن يقوم باحث هرطوقي مارق بإجراء تحليل قد يبطل أو يتناقض مع العلم. تقود مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها بالقدوة هنا:

إذا لم تمنح العلماء المستقلين المزعجين إمكانية الوصول إلى البيانات، فلن تضطر إلى القلق بشأن اكتشافهم لأشياء في البيانات من شأنها أن تقوض رواية النظام بشكل كبير.
القسم السادس - التحكم في معايير الأدلة
تخيل نفسك قاضياً يرأس محاكمة جنائية، ويحكم على الأدلة التي يمكن قبولها في المحكمة، وبالتالي يمكنه ضمان عدم وصول الأدلة التي تدين المتهم أو تبرئه إلى هيئة المحلفين. نفس الفكرة هنا - من خلال التحكم في معايير الأدلة، يمكنك بشكل غير مباشر التخلص من الكثير من العلوم الصعبة الموجودة هناك دون الحاجة إلى تحدي الادعاءات أو الأدلة المحددة بشكل مباشر.
1-XNUMX. جعل الحصول على أعلى جودة من الأدلة أمراً مستحيلاً على أي شخص باستثناء الجهات التي وافق عليها النظام
هذه قاعدة بسيطة: جعل الأمر صعبًا قدر الإمكان على العلماء أو الباحثين المستقلين لإجراء نوع الدراسات التي تُعتبر "عالية الجودة".
إنك تستطيع أن تجعل من إجراء أبحاث علمية غير معتمدة أو هرطوقية أمراً مكلفاً للغاية بالنسبة للمعارضين ذوي العقلية المعارضة. وكان صعود التجارب العشوائية الخاضعة للرقابة باعتبارها "المعيار الذهبي" للأدلة من أعظم الانقلابات في تاريخ الدعاية. وعادة ما يكلف إجراء مثل هذه التجارب ملايين الدولارات، الأمر الذي يستبعد إمكانية إدارة مثل هذه المشاريع العلمية من قِبَل أي جهة باستثناء شركات الأدوية العملاقة (التي تعد جهات فاعلة موالية للنظام).
يمكنك أيضًا تمرير القوانين أو استخدام الوكالات الحكومية لمنع إجراء دراسات عالية الجودة غير معتمدة إذا تمكنت مجموعة ما بطريقة ما من تأمين أموال كافية لإجراء مثل هذه الدراسة.
VI-2. تحديد نوع الدراسات التي يمكن للعلماء غير المعتمدين إجراؤها على أنها "منخفضة الجودة"
وعلى العكس من ذلك، تأكد من تصنيف أي علم أو بحث غير متوافق مع المعايير والذي لا يزال من الممكن إجراؤه على أنه دليل منخفض الجودة. وهذا عادة ما يكون بديلاً أفضل من حظر جميع الأبحاث غير المعتمدة بشكل مباشر، وهو ما من شأنه بطبيعة الحال أن يجعل عامة الناس يشعرون بالشك في النظام ويميلون إلى قبول جميع أنواع نظريات المؤامرة الجامحة السخيفة. بدلاً من ذلك، دعهم يقومون بأبحاثهم، ولكن اشرح لهم أن هذا البحث لا معنى له لأنه لا يتوافق مع القواعد السليمة للعلم القائم على الأدلة.
3-XNUMX. لا تضع معيارًا واضحًا للأدلة يمكن للأشخاص العاديين تطبيقه بأنفسهم
إنك سوف تواجه حتماً مواقف تحتاج فيها إلى حرية التصرف في استخدام معايير مزدوجة للأدلة. فإذا ما حددت معياراً واضحاً وسهل الفهم، فإنك بذلك تحرم نفسك من قدرتك على التلاعب بالعلم، لأن الناس يستطيعون حينئذ أن يفرضوا عليك معيارك الذي تدعيه. وكما أشرنا سابقاً، فإنك تريد أن تشترط على الناس أن المعيار الحقيقي هو ببساطة ما يعلنه النظام باعتباره دليلاً عالي الجودة وليس أي معايير موضوعية بعيدة المدى.
VI-4. اضطهاد العلماء الوقحين أو الخائنين
من حين لآخر، قد ينشأ موقف حيث قد تجد نفسك غير قادر على التشكيك في مصداقية البحث على أساس أنه دليل رديء الجودة. في مثل هذه الحالات، يجب عليك بدلاً من ذلك اضطهاد العلماء المخالفين المسؤولين عن نشر العلم الهرطوقي، وبالتالي وقف نشر وإجراء المزيد من البحوث الإشكالية. يمكن أن يكون هذا غير ضار مثل إزالة منصاتهم من وسائل التواصل الاجتماعي، أو شاملًا مثل إرسالهم إلى معسكرات العمل القسري حتى لا يتم رؤيتهم أو سماعهم مرة أخرى. بغض النظر عن الطريقة التي تقرر بها أنت أو النظام في النهاية إزالتهم من المجال العام، يجب عليك التأكد من مهاجمة سمعتهم وخبرتهم بلا هوادة (حتى بعد القضاء على الخائن المحرض). هذا أيضًا تكتيك جيد لنشره ضد عالم أو علماء كاريزميين يهددون النظام لأنه أو لأنها تستحوذ على قلوب الجماهير. هذا صحيح حتى لو بدوا مخلصين، إلا إذا كنت تعرف على وجه اليقين أنهم لن ينشقوا أبدًا إلى الجانب الآخر (كما لو كان لديك معلومات ابتزاز، أو أنهم قلب وروح رواية النظام وملتزمون بشكل متعصب، مثل الدكتور القديس فوسي). وبالتالي، يجب عليك الحفاظ على جهاز تجسس قوي لتتبع جميع العلماء الموالين للنظام.
القسم السابع – السلطات الكنسية العلمية
أول ما يجب أن تدركه هو أن مفهوم السلطة في عالم العلم هو مفهوم كنسي بطبيعته. إن الجزء الأكبر من الخطاب العلمي في المجتمع اليوم يتألف من حجج من السلطة. لذا بدلاً من مقاومة هذا، احتضنه واستخدمه، لأنه أقوى الأسلحة في المعركة للسيطرة على العلم نفسه. أنتم كنيسة العلم. والنظام هو الفاتيكان الخاص بها. استعرضوا عضلاتكم وافرضوا إرادتكم!!
يجب ترسيخ الأعراف التي من شأنها أن تختار بشكل طبيعي الموالين للنظام فقط للصعود إلى مناصب السلطة العلمية في المجتمع. ويتم تحقيق ذلك في المقام الأول من خلال الطرق التالية:
1-XNUMX. يجب أن يكون الخبراء حاصلين على مؤهلات
إن أوراق الاعتماد هي أول وسيلة لاستبعاد أغلب المجرمين المحتملين. وذلك من خلال اشتراط الحصول على أوراق الاعتماد ـ والتي لا يمكن الحصول عليها بطبيعة الحال إلا من خلال وسيط النظام نفسه، أو من خلال مؤسسة معتمدة وموالية للنظام. ويتعين عليك أن تعزز القناعات بأن الخبراء غير المعتمدين يشكلون خطراً وجهلة فريدين من نوعهما، لأن عامة الناس مثقلون بالرغبة الدائمة في طلب رأي ثانٍ بشأن مواقف النظام وتصريحاته.
VII-2. يجب أن يكون الخبراء منتمين إلى مؤسسة أو منظمة ذات سمعة طيبة
هناك قاعدة واضحة أخرى. وهي طريقة جيدة لاستبعاد أي علماء منشوريا محتملين نجحوا في اجتياز عملية الاعتماد.
VII-3. يجب اعتبار الخبراء ضمن التيار السائد
إن فرض هذه الاتفاقية الاجتماعية بصرامة أمر ضروري، فهي تشكل شبكة أمان قوية في حال قرر أحد الخبراء الخروج عن النظام وقرر مقاومة النظام. ولا يمكن بسهولة سحب صفة الاعتماد من هؤلاء الأشخاص، وفي بعض الأحيان قد يكون من الصعب أو غير العملي إنهاء جميع الانتماءات التي قد تكون لديهم مع المنظمات ذات السمعة الطيبة. وبالتالي فإن الحاجة إلى استبعاد لا يعتمد على أي من هذين الأمرين. إن إعلانه خارج التيار الرئيسي هو وسيلة قوية إلى حد ما لنزع صفة الاعتماد عن مثل هذا الخبير.
4-XNUMX. تعزيز الإجماع العلمي
وهناك طريقة أخرى قوية للسيطرة على من يمارس السلطة العلمية تتمثل في فرض الامتثال لـ"الإجماع" المصطنع، ووصم أي شخص ينحرف عن هذا الإجماع بأنه زنديق لا يمكن إصلاحه من النوع الأكثر انحرافا. إنها أداة خارجية يمكن أن تكون مفيدة للغاية لخلع العلماء المخضرمين. ويتردد صدى "الإجماع" بقوة في آذان وقلوب عامة الناس، ويوفر لهم مبررًا سهلاً لعدم إثارة الأسئلة إذا قرر النظام فجأة تجريد عالم كان يحظى باحترام كبير في السابق من رتبته.
خاتمة
إن فن الدعاية موضوع واسع يشمل العديد من التخصصات. فلا تتوقع أن تتقنه بين عشية وضحاها. بل توقع أنك سترتكب أخطاء ــ فهذه هي الطريقة التي تتعلم بها ما ينجح (ولذلك تأكد من وجود شخص آخر يمكنك تحميله اللوم عن أخطائك).
لحسن الحظ، فإن الغالبية العظمى من المواطنين هم من الخراف المثقفة. وقد أثبت هذا المبدأ ببراعة كبير مهندسي قانون الرعاية الصحية الذي وضعه البروفيسور جوناثان جروبر.
ولكن البروفيسور جروبر كان يميل إلى شرح الكثير من الأمور بوضوح شديد في خطبه المسجلة. وبطبيعة الحال، لا حرج في شرح المسائل المثيرة للجدال بلغة واضحة لطلاب النظام الشباب، وهي أمور تشكل أهمية بالغة لفهم كيفية عمل سياسات النظام، لأنهم سوف يحتاجون إلى فهم راسخ لهذه الأمور إذا كانوا يريدون أن يكونوا عمالاً منتجين في النظام. ولكن الأمر يصبح مشكلة عندما يتم تسجيل هذه الخطب على شريط فيديو يمكن للعامة الوصول إليه، وهم الذين من المفترض أن تخدعهم:

قد يظن البعض أنه بعد أن تم القبض على الرجل الذي كتب قانونًا غير شعبي للغاية (في ذلك الوقت) في العديد من مقاطع الفيديو وهو يتفاخر بأن القانون كان "استغلالًا ذكيًا لعدم الفهم الاقتصادي للناخب الأمريكي" وكيف كان "غباء الناخب الأمريكي" أمرًا بالغ الأهمية للتمكن من تمرير زيادة الضرائب على أنها ليست زيادة ضريبية (وهما صحيحان بنسبة 100٪ كما ذكرنا سابقًا)، فإن السياسيين سيضطرون إلى سحب القانون ومحاولة مرة أخرى بعد بضع سنوات من هدوء الضجة.
ولكن كما اتضح، يمكنك عادة الاعتماد ليس فقط على الغباء المطلق للناخب العادي، ولكن أيضًا على افتقاره إلى أي ذاكرة قصيرة المدى، وافتقاره إلى الشعور بالحفاظ على الذات، والتزامه بالإيديولوجية السياسية قبل كل شيء. هل تم التراجع عن قانون الرعاية الصحية الذي أقره أوباما، أو حتى تأخيره؟ كلا. لذا حتى لو تم القبض عليك بشكل كبير، فمن المحتمل أن تكون بخير. (خاصة إذا كنت قد زرعت وسائل إعلام رئيسية مطيعة تخدم النظام بإخلاص).
كما يمكنك أن تطمئن إلى أن الدعاية هي بطبيعة الحال مشروع تصحيح ذاتي - فعندما ترتكب أخطاء، فإنك ببساطة تطلق العنان لمزيد من الدعاية والتلاعب لتغطية تلك الأخطاء أو التخفيف منها بطريقة أخرى. لاحظ كيف تحول مسؤولو النظام من تمجيد البروفيسور جروبر إلى الادعاء بأنه كان تافهًا تمامًا، دون أن يرف لهم جفن، ودون أدنى تلميح للحرج من النفاق الصريح لمواقفهم التي لا يمكن التوفيق بينها:

(يجب أن تكون حريصًا على عدم التهور في ارتكاب الأخطاء، وإلا فقد تجد نفسك منقولًا إلى أحد معسكرات العمل السوفييتية أو أحد مواقع عمليات Black Ops التابعة لوكالة المخابرات المركزية في المغرب.)
معًا، يمكننا أن نجعل العالم مكانًا أفضل لأولئك الذين من المقرر أن يكونوا جزءًا من الإنسانية التي أعيد ضبطها حديثًا.
نشرت تحت أ ترخيص Creative Commons Attribution 4.0
لإعادة الطباعة ، يرجى إعادة تعيين الرابط الأساسي إلى الأصل معهد براونستون المقال والمؤلف.