作者：Jay Valentine /《美国思想者》/ 2023.01.30
编译：约瑟 / 2023.01.30
发稿：2023.01.30
【编译评论】
本刊去年11月16日刊发的《“提交选票协助” 这一现代选举程序正成为人们关注的焦点》一文揭示了极度扩张的选民数量给民主党使用邮寄选票制造虚假选票制造了无限的机会，我们几乎可以确定，是数以百万计的虚假的邮寄选票，帮助老朽的拜登 “赢得了” 2020大选。
本文则介绍了保守派的 “分形团队” 利用分形分析技术，对含有大量错误、虚假、过时信息的 “肮脏数据” 进行分析，成功地鉴别、剔除虚假选民的经验。这对于提高选举诚信很有帮助。
但是，目前这只是保守派单方面的行为，保守派可以用这个方法提前预知哪些地址会出现大量无法投递的邮寄选票，这些选票可能会被民主党选票骡子们收集起来集中投给民主党候选人。然而共和党有办法阻止他们这样做吗？这样的地址可能有成千上万个，共和党准备派遣社工去这些地址观察监视吗？所以，有了好的分析方法还不够，共和党需要的是强大的行动力，需要的是大批的保守派社工以及他们扎扎实实的工作。除非共和党有办法一劳永逸地废除普遍的邮寄选票。
如果既不能废除邮寄选票，又没有能力监督制止虚假邮寄选票的流转，那么共和党就只能接受失败。
在我们与迈克·林德尔（Michael Lindell）合作的一年里，分形团队（Fractal team）从从未见过选举名册到运行有史以来最大的选举数据库，仅12个州就有超过17亿条记录。
美国只有1.65亿左右的选民，为什么有这么大的数据库?
随着时间的推移，数据在不同的数据库中传播、移动、讲述故事。
让我们举个例子。
菲尼亚斯·弗罗格（Phineas Phrogg），我们虚构的人物，在选民名单上。菲尼亚斯有房子，有三张信用卡，两辆车，社交媒体有限，是教堂的执事，也是狮子会（Lions Club）的活跃成员。
菲尼亚斯在任何单个数据库中的数据都能产生1 x 1 = 1级的可视性。
3月15日的州选民名册是一张平面，几乎没有可操作的信息。
如果我们选取菲尼亚斯出现的多个数据库 —— 他的信用档案、汽车历史、汽车登记、捐赠信息，以及菲尼亚斯无辜出现的其他10个常见地方，我们得到的就是一张浮雕地形图 —— 而不是一张平面。
人工智能预测了菲尼亚斯可能会做什么，可能会买什么。
这里菲尼亚斯的信息是1 (菲尼亚斯) x 数据源数量 = 1,000 或 10,000个数据点。人工智能程序对菲尼亚斯的了解可能比他自己还多。
这不是什么高科技。今天每个主要的消费品公司都在做这项工作 —— 本文的每个读者都存在于几十个这样的数据库中。
现在才是最困难的部分。
如果我们在不同的日期对菲尼亚斯的每个数据库进行快照呢？也许每个月，或者每周？
随着时间的推移，我们看到菲尼亚斯的行为。
我们在一个数据库中看到菲尼亚斯的好恶 —— 也许是他选择的汽车 —— 随着时间序列而变化。我们也许可以将一些新的首选项与另一个数据源（也许是贡献数据库）中的更改联系起来。
菲尼亚斯开始捐钱给动物救援机构了。这一变化可能也会波及其他一些偏好。也许他正在成为一个素食主义者。
消费品公司的人工智能系统也将在三年后发现这一点。我们几乎立刻就能发现行为的变化。
各位，这就是游戏规则的改变者。
这就是为什么我们在不到一年的时间里，就像宾夕法尼亚州或佐治亚州这样的一个州，从选民名册中收集了超过350,000,000（3.5亿）亿份记录。我只是想让你看到所有的零。
当我们的团队为 State Farm、GEICO、USAA 和其他公司构建航空安全管理局（TSA）禁飞名单技术和汽车欺诈系统时，他们的数据团队为这些数据库中的 “肮脏数据” 发出哀叹。他们从拼写错误、地址错误、显示地址的不同方式和欺诈条目中清除了令人焦虑的数据。
我们的团队喜欢肮脏数据。
这不是色情的东西。肮脏数据 —— 不准确、拼写错误、输入街道名称的多种方式 —— 是韩赛尔（Hansel）和格蕾特（Gretel）的小石头，可以引导你在其他任何地方都找不到的洞察力。（译者注：在格林童话故事《韩赛尔和格蕾特》中，被遗弃在森林里的一对小兄妹。他们听到了继母将遗弃他们的计划，韩赛尔就在父母熟睡时出门收集了很多白色的鹅卵石。次日一家人走进森林深处时，韩赛尔用这些鹅卵石做了路标，晚上他们就沿着鹅卵石路标回到了家里。）
对于 “电子湾”（eBay）来说，当我们建立他们的网络欺诈预防系统时 —— 他们已经打电话给特勤局，联邦调查局，每个神经网络公司 —— 他们都被 —— 你猜对 了—— 肮脏数据所阻碍！
数据放大的课程结束了。让我们来看看选民名单。
如果你不认为政府的选举委员会参与了每个州选民名册中固有的大规模选民欺诈，你可以在这里停止阅读 —— 因为他们是，我们可以在一个州又一个州证明这一点。请在 www.Omega4America.com 上阅读我们的一些报道。
任何人都可以将选民名册与 NCOA（全国地址变更数据库）进行比较，并找到迁移的人。任何一个学过高中数学的孩子都能对选民名册进行统计，并发现树上生长的异常东西。任何一个还住在父母地下室的科技量化分析师，都能运行一种晦涩的算法，显示与历史模式不一致的投票编号。
想想看，在2021年和2022年，这些家伙无处不在 —— 而且他们没有清除假选民。是继续前进的时候了 —— 他们失败了，共和党人也一起失败了。
我们知道假选民是假选票的温床。这些选票不是假的 —— 它们是真实的，但被称为 “假的”，因为它们不是按照信封上的名字投票的。
我们知道假选票以工业级的规模被邮寄给合法选民、假选民、死去的选民、已搬走的选民。
分形选举系统被选民诚信团队用来显示，例如，通过交叉搜索个人财产名册，菲尼亚斯·弗罗格投票并居住在一个 ACE 五金店的地址。这应该足以把菲尼亚斯从选民名单上除名了。
如果没有移除呢？
无法送达的选票数据库不是一个 “坏地址” 名单。
它是实时的 —— 几乎取决于数据 —— 使用与威斯康辛州选民诚信团队开发的快照技术。 它可以不断地捕捉到多个数据源的变化！它是实时的。
以下是2020年和2022年的例子。
菲尼亚斯住在一个有125个单元的公寓楼里。 物业登记册告诉我们这是一个多户单元，但菲尼亚斯在选举登记册上没有他的单元或公寓号码 —— 因此，选票会寄给菲尼亚斯，但他不会得到选票。
我们今天就知道这一点 —— 在2024年之前的两年。
我们可以在90天内知道美国每个州、每个郡的每个公寓楼的情况。 也许现在可能是采取行动的好时机，要么让菲尼亚斯的公寓号码出现在选民名单上，要么把他删掉。
但如果不这样做，我们可以肯定地知道，他的选票就不能合法地被投入票箱。
当地的诚信团队可能想在选票到达时出动 —— 与肯定会在那里的左派一起 —— 跟踪该选票的情况。 这里没有恐吓选民 —— 只是想确定那些左派孩子是不是在那里等着收集菲尼亚斯的选票！
分形分析将每个选民与他声称居住的每个实际地址进行交叉搜索 —— 并将 “异常者” 踢出。
本月在中西部的一个州，几个月前使用 RNC 数据进行竞选的拉票员 —— 使用了分形清理过的名单 —— 说：“在22年的拉票工作中，我们从未见过如此准确的名单。 共和党全国委员会（RNC） 的名单是垃圾。”
因为分形分析告诉他们每个独户住宅的面积，他们可以确定哪些是800平方英尺的房子里有15个登记的成年人的幻影窝。
威斯康辛州的团队在2022年以 “根部查询”（root query）进行了创新。
分形系统发现有1250人住在一个地址 —— 一个大学宿舍。 威斯康辛州的团队发现，在任何时候都只有300人可以住在那里。 这是个太好的发现。
这对那些家伙来说是不够的。 他们让分形团队创建了 “根部搜索”—— 从而对该地址进行了更深一层的挖掘。 你猜怎么着？ 不仅有1250人在一个只能住300人的地址获得选票，而且其中450张选票是送到同一个寝室的！
如果那个房间号码改变了怎么办？
分形系统通过每个月对选民名册进行快照来收集数据。RNC 的数据 —— 好吧，运气不好！
因此，无法投递选票数据库知道900张假选票将被发送到哪里 —— 即使他们改变了地址！
再乘以美国的每一个大学宿舍，每一栋公寓楼，无家可归者之家，教堂 —— 你很快就会对选举产生影响！
你觉得这是个需要了解的很酷的信息吗？
幸运的是，我们的团队在相同的状态下使用了 RNC 的名单和分形名单，虽然相隔几个月，但结果却大相径庭。因此，也许一种技术解决方案就在眼前。
当我们与选民诚信团队合作，在其他州创建无法交付的选票数据库时，我们希望消化数万亿的记录 —— 包括大量的肮脏数据 —— 因为我们可以确定地知道2024年的选票流向哪里。但菲尼亚斯将不会得到它。
原文链接：https://www.americanthinker.com/articles/2023/01/tracking_a_fraudulent_ballot_in_real_time.html
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