Letztes Jahr hat Aaron Hertzberg einen Idiotenleitfaden zusammengestellt, wie man die Massen davon überzeugen kann, dass es eine tödliche Pandemie gibt, obwohl es keine gibt, und wie man so tun kann, als gäbe es keine durch den Impfstoff verursachten Verletzungen, obwohl dies der Fall ist.
Er hat den Text für angehende Propagandisten geschrieben, die diese Kunst erlernen möchten: „Für Anfänger kann es sehr schwierig sein, [die Kunst der Propaganda] zu meistern. Selbst erfahrene Propagandisten tappen manchmal in die Falle und denken, dass die Erstellung und Verbreitung von Propaganda ein einfaches Unterfangen sei – und dass man damit einen dauerhaften, komplett bezahlten Urlaub in Sibirien gewinnen könne“, sagte er.
„Der folgende kurze Leitfaden wird dem aufstrebenden Propagandisten, dem WEF-Lakaien, dem kommunistischen Apparatschik, dem aufgeweckten Marxisten und dem erfahrenen Regierungsbürokraten gleichermaßen die Werkzeuge und das Wissen vermitteln, die notwendig sind, um ihr vielversprechendes Talent zu einer vollwertigen Meisterschaft der Propagandakunst zu entwickeln.“
Wie man sich vorstellen kann, ist Herzbergs Leitfaden zwangsläufig lang. Wir veröffentlichen Abschnitt für Abschnitt, damit sich hoffnungsvolle Propagandisten nicht überfordert fühlen und ihren Traum von einer Karriere in der Propaganda nicht nach der ersten Hürde aufgeben.
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By Aaron Herzberg wie veröffentlicht von der Brownstone-Institut am 20. Dezember 2024. Der Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht auf Hertzbergs Substack-Seite am 15. Juni 2023. Die Einführung, die Links zu allen Abschnitten enthält, und „Abschnitt I – Definitionen“ finden Sie unter HIER KLICKEN.
Die andere wichtige Quelle der Wissenschaft neben Studien sind Datensätze und andere Informationsquellen, die für wissenschaftliche Aussagen verwendet werden. Daten, insbesondere offizielle staatliche Daten, sind auch ohne formelle Studie nutzbar. Sie müssen daher sicherstellen, dass Sie die verfügbaren Daten und insbesondere die Datensätze, die die Grundlage für konventionelle, von Akademikern und Laien gleichermaßen verwendete Messgrößen bilden, nach Belieben manipulieren, verändern und modifizieren können.
Im Folgenden finden Sie die Taktiken, die Sie anwenden sollten, um die Kontrolle und den Nutzen der verfügbaren Datensätze zu maximieren.
Inhaltsverzeichnis
V-1. Statistisches „Fischen“
Statistisches Fischen lässt sich leichter veranschaulichen als abstrakt erklären.
Angenommen, ein großes Pharmaunternehmen bringt ein neues Medikament auf den Markt, das (so die Behauptung) Kinder intelligenter macht und ihre schulischen Leistungen steigert. Leider weiß das Unternehmen, dass es trotz der Zulassung durch die FDA nicht wirkt, und die Leute wittern zunehmend faule Dinge (und es stehen Milliarden von Dollar auf dem Spiel). Also kommen sie auf Sie zu und bieten Ihnen einen saftigen siebenstelligen Gehaltsscheck, wenn Sie „beweisen“, dass ihr neues Medikament wirkt. Sie, ein wagemutiger, käuflicher Wissenschaftler ohne Skrupel (außer natürlich Loyalität zum Regime), nehmen das Angebot an.
Wie lässt sich die Wirksamkeit des Medikaments „beweisen“? Ganz einfach: Man beschafft sich Daten aus allen Schulbezirken des Landes, die die schulischen Leistungen und den Anteil der Kinder zeigen, die das neue Pharma-Medikament eingenommen haben. Und hier kommt der „Fishing“-Teil ins Spiel: Man muss jeden Bezirk durchgehen, bis man einen oder zwei findet, in denen die schulischen Leistungen überdurchschnittlich gut sind und mehr Kinder das neue Medikament eingenommen haben als der Durchschnitt (wie beim Angeln, wo man so lange weitermacht, bis man einen Fisch an der Angel hat).
Dann veröffentlichen Sie Ihre „Studie“: „Wir haben im Bezirk „X“ eine Korrelation festgestellt, bei der ein höherer Prozentsatz der Kinder, die das neue Medikament einnahmen, zu besseren schulischen Leistungen führte.“
Das ist Unsinn, denn in allen anderen Bezirken zeigt sich, dass das Medikament keinerlei Auswirkungen auf die schulischen Leistungen hatte. Sie umgehen das jedoch geschickt, indem Sie den einen Bezirk hervorheben, in dem eine zufällige Korrelation besteht. (Bei einer ausreichend großen Stichprobe finden Sie mit ziemlicher Sicherheit einen Bezirk, in dem zufällig viele Kinder das Medikament einnahmen und die schulischen Leistungen stiegen.)
Die wichtigste Lektion ist, dass manchmal nur ein wenig Ausdauer nötig ist. Wenn Sie beispielsweise einen großen Datensatz mit vielen Ländern haben, gehen Sie einfach eins nach dem anderen durch, bis Sie die gesuchte Korrelation finden. Alternativ können Sie eine fortgeschrittenere Version dieser Taktik ausprobieren, die als „P-Hacking"
Ein gutes Beispiel für diese Taktik ist die folgende „Studie“ der CDC, in der sie alle 50 Bundesstaaten durchsuchten, um einen zu finden, in dem sie die Daten so manipulieren konnten, dass sie zeigten, dass die Covid-Impfstoffe das Risiko einer erneuten Infektion bei Menschen verringerten, die bereits vor der Impfung Covid hatten. Und siehe da, sie fanden einen (unter 50 plus einigen nichtstaatlichen Gerichtsbarkeiten wie Washington, D.C.), in dem sie die Daten so manipulieren konnten, dass sie das aussagten, was sie wollten:
Sehen Sie, wenn die CDC in der Lage gewesen wäre, anhand von mehr als einem Bundesstaat nachzuweisen, dass die Covid-Impfstoffe das Risiko einer erneuten Infektion verringern, hätten sie es getan (natürlich). Aber sie haben es immer wieder versucht, bis sie einen Bundesstaat gefunden haben, dessen Daten sie manipulieren konnten, um dies zu beweisen.
Übrigens gibt es hier noch eine weitere wichtige Lektion für Propagandisten: den Wert der Beharrlichkeit. Geben Sie nicht einfach auf, wenn Sie keinen Datensatz finden, der leicht manipuliert oder manipuliert werden kann, um ein Argument des Regimes zu untermauern. Manchmal muss man kreativ werden und weitermachen, bis man auf einen Volltreffer stößt.
V-2. Problematische Daten anpassen
Ja, wir haben dies bereits im Abschnitt über Rigging-Studien erwähnt [siehe HIER KLICKEN].
Wenn die Rohdaten nicht Ihrer bevorzugten Darstellung entsprechen, passen Sie sie einfach an, bis sie passen – genauso wie Sie es mit den internen Daten einer Studie tun würden. Datenanpassung ist ein Routineteil der Wissenschaft, und da nur sehr wenige Menschen verstehen, wie sie funktioniert, kann man diese Praxis ausnutzen und missbrauchen.
Ein Kollege hat sogar einen wissenschaftlichen Artikel zu diesem Thema veröffentlicht (für Computerfreaks und Nerds ist das eine interessante Lektüre):
Eine brillante Anwendung dieses Konzepts bezieht sich auf den Konsens des wissenschaftlichen Establishments zur globalen Erwärmung, der früher der Konsens des wissenschaftlichen Establishments zur globalen Abkühlung war. Wie denken Sie, dass dieselben Daten, die 1974 zeigten, dass die Welt auf eine irreversible Eiszeit zusteuerte, die das Überleben der Menschheit bedrohte, nun zeigen, dass es tatsächlich eine *Erwärmung gab* Trend aus genau denselben Daten, der das Überleben der Menschheit bedroht??
Sie haben die Daten einfach so „angepasst“, dass die ersten Jahrzehnte kälter und die späteren Jahrzehnte wärmer waren, und voilà, das Problem war gelöst! Das ist teuflisch raffiniert und höchst effektiv – beachten Sie in der folgenden Grafik (von einem bekannten regimekritischen Ketzer) die beiden Linien, die die durchschnittliche Jahrestemperatur darstellen: Die blaue Linie = die Rohdaten und die orange Linie = die Daten, nachdem die Regimewissenschaftler sie „angepasst“ haben:
Betrachtet man die blaue Linie, so ist in den letzten 100 Jahren keine allgemeine Erwärmung zu erkennen – was für die offizielle Darstellung einer KATASTROPHALEN ERWÄRMUNG sehr schlecht ist!!! Die orange Linie zeigt jedoch einen klaren Erwärmungstrend in den letzten 100 Jahren – und genau das ist die Darstellung.
Wenn es in der Zukunft aus irgendeinem Grund pragmatischer wird, zur globalen Abkühlung zurückzukehren, werden die Regimewissenschaftler bei der NOAA die Daten natürlich einfach „neu anpassen“, sodass die letzten 100 Jahre wie ein stetiger Abkühlungstrend aussehen.
Der Punkt ist, es liegt alles an den Anpassungen.
(Anmerkung: Es ist sinnvoll, ein paar zufällig ausgewählte, weniger bekannte Wissenschaftsketzer des Regimes herumhängen zu lassen, weil sie Daten und Analysen produzieren, die für den internen Gebrauch des Regimes tatsächlich recht hilfreich sind. Man muss nur dafür sorgen, dass sie nicht an Bedeutung gewinnen – dann schmuggelt man sie unverzüglich nach Guantanamo Bay.)
V-3. Schließen Sie aus offiziellen Analysen offizieller Daten alles aus, was nicht zu Ihren gewünschten Ergebnissen passt
Sorgfältig zu prüfen, was in Ihre Analyse einfließt, ist eine echte Herausforderung. Wenn Informationen oder tatsächliche Ergebnisse Ihre bevorzugten Ergebnisse zu untergraben drohen, schließen Sie sie einfach aus den offiziellen Analysen der offiziellen Daten aus. Wenn es also eine staatliche Datenbank gibt, die zeigt, dass nach der glorreichen Impfung die Häufigkeit einer Reihe von Erkrankungen stark angestiegen ist, ignorieren Sie sie einfach.
Nehmen Sie die VAERS-Datenbank (Vaccine Adverse Event Reporting System), die gemeinsam von CDC und FDA verwaltet wird.
Die CDC (gibt vor) dazu zu ermutigen, VAERS medizinische Beschwerden zu melden, die nach einer Impfung auftreten, „auch wenn Sie nicht sicher sind, dass der Impfstoff die Krankheit verursacht hat“.
Nach der Einführung der Covid-Impfstoffe Mitte Dezember 2020 sehen die VAERS-Einträge zu Todesfällen wie folgt aus (das Diagramm zeigt die Gesamtzahl der gemeldeten Todesfälle für alle Impfstoffe pro Jahr):
Diese Grafik zeigt Statistiken zu VAERS-Berichten über Verletzungen oder Todesfälle durch die Covid-Impfstoffe:
Doch wann haben Sie das letzte Mal in einer Erklärung oder Analyse der CDC zu den wertvollen Covid-Impfstoffen etwas über VAERS gehört? Genau!! Die CDC (und alle anderen) ignorieren VAERS einfach (außer wenn sie von Zeit zu Zeit „Faktencheck“-Artikel veröffentlichen, um VAERS zu entlarven).
Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie jeden, der es wagt, solche Daten zu verwenden, um die Glaubwürdigkeit Ihrer Regimeanalysen und -erklärungen zu untergraben, unerbittlich in die Vergessenheit jagen. Dies ist oft ein Problem, da es unweigerlich eine Menge Leute geben wird, die Zugriff auf die Rohdaten haben, sobald diese vorliegen.
V-4. Auf bereits bestehende Beziehungen und Unterschiede zurückgreifen
Eine einfache Möglichkeit, eine Studie zu manipulieren, besteht darin, zwei Entitäten zu vergleichen, von denen man weiß, dass sie bereits einen bestimmten Unterschied oder eine Korrelation aufweisen. Man kann dann so tun, als hätte man diesen Unterschied oder diese Korrelation „entdeckt“, ihn aber einem neuen Faktor zuschreiben.
Wenn also beispielsweise arme Staaten im Vergleich zu reichen Staaten tendenziell schlechtere Gesundheitsergebnisse aufweisen und die armen Staaten sich weniger an die Vorgaben des Regimes halten, kann man auf ihre schlechteren Gesundheitsergebnisse verweisen und ihnen die Schuld dafür geben, dass sie sich nicht gegen den glorreichen Impfstoff impfen lassen. Die Medien sind wahre Meister darin, diese Botschaft zu verstärken, denn sie lieben es, schlechte Ergebnisse auf die politische Zugehörigkeit zu den „schlechten“ politischen Parteien zurückzuführen.
V-5. Kontrollieren Sie kritische Datensätze, die für die wissenschaftliche Forschung verwendet werden
Wer die Daten kontrolliert, kontrolliert die Wissenschaft.
Sorgen Sie für absolute Kontrolle über die wichtigsten und am häufigsten verwendeten Datensätze, um sich viel Stress und Kopfschmerzen zu ersparen. Beispielsweise kontrolliert das Militär seine internen Datensätze und kann diese nach Belieben manipulieren. Wie DMED hat es diesen Datensatz so manipuliert, dass er unbrauchbar wurde. Die folgenden beiden Diagramme zeigen die *gleich* DMED-Daten zu den „Raten ambulanter Arztbesuche“ für die Jahre 2015–2018. Das linke Diagramm zeigt die 2019 veröffentlichte Version, das rechte die 2021 veröffentlichte Version – und irgendwie sind sie nicht identisch (rot eingekreiste Bereiche).
Ist Ihnen die Veränderung der Zahlen von 2016 bis 2018 aufgefallen (die Sie an der Form der Trendlinie erkennen können)? Wie konnte die Zahl der Arztbesuche von 2016 zwischen 2019 und 2021 steigen? Weil das Regime die Daten einfach umgeschrieben hat. Das ist möglich, wenn man die vollständige Kontrolle über den Datensatz hat.
Es versteht sich von selbst, dass Sie unter keinen Umständen heidnischen Wissenschaftlern Zugang zu den heiligen Texten oder Daten der Wissenschaft gewähren sollten, die sich in Ihrer Verfügung befinden – denken Sie daran, dass Sie immer wachsam sein müssen, damit kein abtrünniger ketzerischer Forscher eine Analyse durchführt, die die Wissenschaft entkräften oder ihr widersprechen könnte. Das CDC geht hier mit gutem Beispiel voran:
Wenn man lästigen, lästigen unabhängigen Wissenschaftlern keinen Zugriff auf die Daten gewährt, muss man auch keine Angst haben, dass sie in den Daten Dinge entdecken, die die Darstellung des Regimes massiv untergraben.
Über den Autor
Aaron Herzberg ist Autor zu allen Aspekten der Pandemiebekämpfung. Weitere seiner Texte finden Sie auf seinem Substack: 'Widerstand gegen die intellektuellen Analphabeten'.
Das abgebildete Bild stammt vom Cover von „Der komplette Leitfaden für Idioten zum Kochen von Daten für angehende Propagandisten'.
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