昨年、アーロン・ハーツバーグは、致命的なパンデミックは存在しないのに、大衆に致命的なパンデミックが存在すると信じ込ませる方法や、ワクチンによる傷害は存在するのに、存在しないかのように装う方法についての愚か者向けのガイドをまとめた。
彼は、プロパガンダの技術を学びたいと願う志望者に向けてテキストを執筆した。「初心者にとって、（プロパガンダの技術は）習得が非常に難しい場合があります。経験豊富なプロパガンダ担当者でさえ、プロパガンダの作成と発信は簡単な仕事だと思い込んでしまうという罠に陥ることがあります。それは、全額負担のシベリア旅行を永久に勝ち取るための良い方法だ、と」と彼は述べた。
「以下の短いガイドブックは、プロパガンダの専門家を目指す人、WEFの手先、共産党幹部、目覚めたマルクス主義者、そしてベテランの政府官僚に、彼らの将来有望な才能をプロパガンダの技を完全に開花させるために必要なツールと知識を提供します。」
ご想像のとおり、ハーツバーグのガイドは必然的に長くなります。プロパガンダに携わる志願者が最初のハードルを乗り越えただけで圧倒され、プロパガンダのキャリアという夢を諦めてしまうことがないように、私たちはセクションごとにまとめています。
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By アーロン・ハーツバーグ によって発行された 褐色砂岩研究所 20年2024月XNUMX日。この記事は もともと公開 15年2023月XNUMX日にハーツバーグのSubstackページで公開されます。すべてのセクションへのリンクを含む序文と「セクションI – 定義」については、 Pr_media.
研究以外で科学の主要な情報源となるのは、科学的発表を行うために使用されるデータセットやその他の情報源です。データ、特に政府の公式データは、正式な研究による承認がなくても利用可能です。そのため、利用可能なデータ、特に学者や一般の人々が社会で一般的に引用する従来の指標の基礎となるデータセットは、改ざん、変更、修正できるような、しっかりとした管理下にあることを保証する必要があります。
利用可能なデータセットの制御と有用性を最大限にするために採用すべき戦術の種類は次のとおりです。
目次
V-1. 統計的な「釣り」
統計的なフィッシングは、抽象的に説明するよりも、図解する方が簡単です。
大手製薬会社が、子供たちの知能を高め、学業成績を向上させる（と彼らは主張する）新薬を開発したとしましょう。しかし残念ながら、FDA（米国食品医薬品局）の承認を得ていたにもかかわらず、製薬会社はその薬が効かないことを知っており、人々は何か怪しいのではないかと疑い始めています（そして、製薬会社は数十億ドルもの資金を投じています）。そこで製薬会社はあなたに、新薬の効果を「証明」する見返りに、7桁もの高額な報酬を提示します。あなたは、何の良心も持たない（もちろん、政権への忠誠心は別として）大胆な雇われ科学者として、その申し出を受け入れます。
どうやってその薬の効果を「証明」するのでしょうか？簡単です。全国のすべての学区から、学業成績と新薬を服用した生徒の割合を示すデータを入手します。ここからが「釣り」の出番です。すべての学区を調べ、学業成績が平均を上回り、その学区では平均よりも多くの生徒が新薬を服用している地域を1つか2つ見つけ出す必要があります（魚が掛かるまで釣りを続けるようなものです）。
そして、あなたは「研究」を発表します。「地区「X」では、新薬を服用する子供の割合が高いほど、学業成績が高くなるという相関関係が見つかりました。」
これは全くのデタラメです。なぜなら、他のすべての学区では薬が学力に全く影響を与えなかったのに、あなたは偶然の相関関係が見られる1つの学区を強調することで、その点を巧みに回避しているからです。（十分なサンプル数があれば、偶然にも多くの生徒が薬を服用し、学力が向上した学区が1つ見つかることはほぼ確実です。）
肝心な教訓は、時には少しの粘り強ささえあれば十分だということです。例えば、多くの国を対象とした大規模なデータセットがある場合は、探している相関関係が見つかるまで、一つずつ確認していくだけで十分です。あるいは、この手法のより高度なバージョンである「P-ハッキングに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」
この戦術の好例が、CDCによる以下の「調査」です。彼らは全50州を調査し、ワクチン接種前に既にCOVID-50に感染していた人の再感染リスクをCOVID-XNUMXワクチンが低減させたことを示すデータを巧みに操作できる州を探しました。そしてなんと、彼らは（XNUMX州とワシントンD.C.などの州外の管轄区域のうち）たったXNUMX州で、自分たちの望む通りにデータを操作できる州を見つけたのです。
CDCがCOVIDワクチンが再感染リスクを低減したことを示すために複数の州を利用できたなら、そうしていたはずです（当たり前ですよね）。しかし、彼らはデータに無理やり手を加え、それを証明できる州を見つけるまで、何度も試行錯誤を繰り返したのです。
ところで、プロパガンダを行う者にとって、ここでもう一つ重要な教訓があります。それは、粘り強さの価値です。政権の主張を補強するために簡単に改ざんしたり操作したりできるデータセットが見つからなくても、あきらめないでください。時には創造性を発揮し、大当たりするまで努力を続ける必要があります。
V-2. 問題のあるデータを調整する
はい、これについては、リギング研究のセクションで前に触れました[ Pr_media].
生データがあなたの望む物語に合わない場合は、研究の内部データと同じように、適合するまで「調整」するだけです。データ調整は科学の日常的な作業ですが、その仕組みを実際に理解している人はほとんどいないため、この手法を悪用したり、悪用したりする可能性があります。
ある人は、このテーマについて科学的な記事を発表しました (オタクなら興味深い読み物になるでしょう):
この概念の優れた応用例は、かつては地球寒冷化の科学的権威のコンセンサスであった地球温暖化の科学的権威のコンセンサスに関連しています。1974年に世界が人類の生存を脅かす不可逆的な氷河期に向かっていることを示した同じデータが、今では実際には地球温暖化が進行していたことを示していることをどう思いますか？* まさに同じデータから人類の生存を脅かす傾向が？
彼らは単にデータを「調整」し、最初の数十年を寒く、後の数十年を暖かくしただけで、問題は解決した！これは悪魔のように狡猾で、非常に効果的だ。下のグラフ（著名な反体制派の異端者による）で、年間平均気温を追跡する2本の線を見てみよう。青い線は生データ、オレンジ色の線は政権の科学者が「調整」した後のデータだ。
青い線を見ると、過去 100 年間で全体的な温暖化は見られません。これは、壊滅的な地球温暖化という公式の説明にとっては非常に悪いことです。しかし、オレンジ色の線は、過去 100 年間の明らかな温暖化傾向を示しています。これはまさに公式の説明です。
もちろん、将来何らかの理由で地球寒冷化に戻ることが現実的になった場合、NOAA の体制科学者は、過去 100 年間が着実な寒冷化傾向にあるように見せるためにデータを「再調整」するだけです。
要点は、すべては調整次第だということです。
（注：目立たない政権科学異端者を数人ランダムに放置しておくのは有益である。なぜなら、彼らは政権自身の内部使用に実際に非常に役立つデータや分析を生成するからである。ただし、彼らが目立つようになってしまわないように注意しなければならない。目立つようになったら、すぐにグアンタナモ湾に連行する。）
V-3. 公式データの公式分析から、希望する結果に合わないものはすべて除外する
分析に含める内容を慎重に精査するのは、まさに基本中の基本です。もし情報や実際の結果が、あなたが望む結果を覆す恐れがあるなら、公式データの公式分析からそれらを除外すればいいのです。例えば、「栄光のワクチン」の接種後、多くの疾患の発症率が大幅に上昇したことを示す政府データベースがあったとしても、それは無視しましょう。
CDC と FDA が共同で管理している VAERS (ワクチン有害事象報告システム) データベースを例に挙げましょう。
CDCは、「ワクチンが病気の原因であると確信できない場合でも」ワクチン接種後に発症した病状をVAERSに報告することを推奨している（ふりをしている）。
2020年XNUMX月中旬にCOVIDワクチンが導入されて以降、VAERSの死亡者数は以下のようになっています（グラフは毎年、すべてのワクチンについて報告された死亡者数の合計を示しています）。
このグラフは、COVIDワクチンによる負傷や死亡に関するVAERS報告の統計を示しています。
しかし、貴重なCOVIDワクチンに関するCDCの声明や分析で、VAERSについて最後に聞いたのはいつですか？まさにそうです！CDC（そして他の皆）はVAERSを完全に無視しています（VAERSを否定するための「ファクトチェック」記事を時折発表する場合を除く）。
また、そのようなデータを利用して政権の分析や宣言の信頼性を損なおうとする者は、容赦なく追及して忘れ去るようにします。生のデータがいったん存在すると、必然的に大勢の人がそのデータにアクセスできるようになるため、これはしばしば問題となります。
V-4. 以前に確立された関係と相違点に便乗する
研究を都合よく操作する簡単な方法は、特定の差異または相関関係が既に存在すると分かっている2つの対象を比較することです。そして、その差異または相関関係を「発見した」ふりをしながら、それを新たな要因に帰属させます。
例えば、貧しい州は裕福な州に比べて健康状態が悪い傾向にあるとして、貧しい州が政府の指導に従わない場合、その州の健康状態の悪さを指摘し、「栄光のワクチン」を接種していないせいだと非難することができます。メディアは特にこのメッセージを増幅させることに長けています。なぜなら、彼らは悪い結果を「悪い」政党（複数可）への政治的所属のせいにするのが大好きだからです。
V-5. 科学研究に使用される重要なデータセットの管理
データを制する者は科学を制する。
最も有名で広く利用されているデータセットをしっかりと管理すれば、多くのストレスや頭痛の種から解放されます。例えば、軍は内部のデータセットを管理しており、それを自由に操作することができます。DMEDのように、彼らはこのデータセットを改ざんし、完全に使い物にならなくしました。以下の2つのグラフをご覧ください。*同じ* 2015～2018年の「外来診療率」に関するDMEDデータ。左のグラフは2019年版、右のグラフは2021年版ですが、なぜか両者は一致していません（赤丸で囲まれた部分）。
2016年から2018年の数値の変化に注目してください（トレンドラインの形状からそれが分かります）。2016年に発生した医師の診察件数は、2019年から2021年にかけてどのように増加したのでしょうか？政権がデータを書き換えただけです。データセットを完全にコントロールできると、そういうことができるのです。
言うまでもなく、いかなる状況でも、異教徒の科学者に、あなたの管理下にある科学の聖典やデータへのアクセスを許可してはいけません。覚えておいてください。不正な異端の研究者が科学を無効にしたり矛盾したりする分析を行わないよう、常に警戒する必要があります。CDC はここで模範を示しています。
迷惑でやっかいな独立系科学者にデータへのアクセスを与えなければ、彼らがデータの中から政権の見解を大きく覆すような事実を発見するのではないかと心配する必要はありません。
著者について
アーロン・ハーツバーグ パンデミック対応のあらゆる側面について執筆活動を行っています。彼の他の記事はSubstackでご覧いただけます。知的無学への抵抗'。
特集画像は「熱意あるプロパガンディストのためのデータを調理するための完全なバカガイド'。
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