Een nieuwe dag, een nieuw soort verkiezingsfraude

14 augustus door Jay Valentine

Het lijkt wel of er elke dag iemand nieuwe, leuke vormen van verkiezingsfraude ontdekt. Dit is geen toeval -- dit is precies hoe industriële, grootschalige, georganiseerde fraude aan het licht komt. Wij noemen dit spiraal naar nauwkeurigheid.

Toen ons team werd ingehuurd door State Farm, GEICO, USAA en andere topverzekeraars om georganiseerde autofraudebendes te stoppen, vonden we snel de makkelijke dingen -- het equivalent van spookkiezers.

Later ging onze analyse dieper in op complexe gegevensrelaties en identificeerde real-time, geavanceerde, georganiseerde fraude. Denk aan arts/advocaat/chiro-ringen, het wijzigen van namen, het organiseren van botsingen met Ethiopische en Nigeriaanse "slachtoffers" die duizenden claims indienen.

Toen we de fraude met online veilingen van eBay ontmaskerden, hadden we niet te maken met georganiseerde bendes, maar met individuele misdaadondernemers die een computer verkochten, de poen aannamen, nooit leverden, van eBay werden geschopt, elke identificatiecode veranderden en zich weer bij eBay aansloten met dezelfde zwendel. Het kwam nooit openbaar op online veilingen. Het was onzichtbaar voor alle huidige technologie.

Dit is hoe georganiseerde fraude op industriële schaal wordt opgespoord.

Dat gebeurt in de verkiezingsfraude met nieuwe varianten -- SMURFS, algoritmes en vormveranderaars.

Uitzonderlijke individuen vinden dit spul -- vaak na maandenlang werk. In Florida ontdekten twee begaafde mannen, Chris en Kris, "bijdrage-ezels" die in korte tijd duizenden donaties deden, vaak voor een paar dollar per stuk, meestal aan linkse kandidaten.

Diepere analyse laat zien dat er tientallen miljoenen dollars aan illegale bijdragen van buitenaf binnenkwamen, die vervolgens zorgvuldig werden herverdeeld onder linkse kandidaten in het hele land. James O'Keefe heeft er een verhaal over gemaakt.

De term van de wetshandhaving voor deze criminele onderneming is "SMURF".

Het Fractal team, dat samenwerkt met de jongens uit Florida, heeft de hele FEC database gedownload van 2019 tot nu. Dat zijn een kwart miljard records. Het draait nu op siliciumsnelheid -- voor elke staat.

Voor verschillende wetgevende machten en wetgevers tonen we met één klik elke bijdrage-ezel in hun staat. Individuele wetgevers kunnen hun vrienden tijdens de herverkiezingen laten zien hoeveel "ezel-geld" er tegen hen gaat. Je zou versteld staan van de toename in interesse.

We werken momenteel met verschillende wetgevende machten en wetgevers zodat ze in realtime inzicht kunnen krijgen in hun staatsrollen -- bijdragen, kiezerslijsten vergeleken met onroerendgoedbelastinggegevens, Medicaid, WIC.

We worden vaak gevraagd om te zoeken naar "algoritmes" in datasets van staten.

We hebben een strikte test voor elke verkiezingsgerelateerde Fractal-analyse: kan het in minder dan drie zinnen worden uitgelegd aan een vierdeklasser?

Algoritmes laten we dus aan anderen over. We zoeken "artefacten". Dat zijn de afzettingen die achterblijven als er algoritmes aanwezig zijn.

Algoritmen, als ze bestaan, zijn misschien niet kwaadaardig. Een algoritme (dat slechts een formule is) kan de kerstkaartenlijst voor een staatsagentschap produceren. Of het levert iets niet zo leuks op. Artefacten tellen dus mee.

Recente algoritmen, zo wordt ons verteld, laten "gelijktijdige registraties" achter. Oké, dat is zeker een twijfelachtig artefact -- is het snoodaards?

Eenvoudige test. Heeft de registratie meer dan eens gestemd in een verkiezing?

Fractal kan met één klik elke gelijktijdige registratie in elke dataset laten zien, voor elke staat, teruggaand tot de eerste digitale gegevens. Nog een klik vertelt of ze twee keer hebben gestemd. We passen dit toe in elke staat. De resultaten verschijnen in drie seconden!

We vonden bijvoorbeeld dubbele registraties in heel Michigan en Wisconsin. In Wisconsin vonden we niet alleen 187.000 schijnbaar dubbele registraties, we getuigden ook voor hun wetgevende macht over hoe hun verkiezingscommissie verborgen codes in kiezersidentificatienummers invoegde.

De vraag is niet of algoritmes goed of fout zijn en zelfs niet of ze bestaan. De vraag is of ze iemand anders overtuigen dan degenen die diep geïnvesteerd zijn in complexe gegevenswetenschap. Wij denken van niet.

We worden momenteel ingeschakeld door wetgevers om kiezerslijsten te controleren en door verdachten in complexe rechtszaken waarin ze sceptici moeten overtuigen dat de 2020 verkiezingsfraude echt was.

Live door de overheid gecreëerde kiezerslijsten laten zien, vergeleken met live door de overheid gecreëerde onroerendgoedbelastinglijsten, door de overheid gecreëerde FEC-bijdrageregisters en met één klik elke geregistreerde kiezer laten zien die gestemd heeft, maar geregistreerd staat bij een 7-11 -- dat is overtuigend!

Het is onbetwistbaar!

Met een tweede klik laat elke donor in Ohio zien die meer dan 2.000 of 5.000 donaties heeft gedaan in één jaar -- dat trekt wel de aandacht van een wetgever.

De 4e klasser snapt dat! En de procureur-generaal ook!

De ruimte voor "verkiezingsintegriteit" is giftig voor de meeste wetgevers vanwege de bizarre beweringen wat aantoonbare onzin was. Dergelijke giftigheid creëert een hindernis die we moeten overwinnen in onze samenwerking met nieuwsgierige wetgevers.

Daarom is het nodig om alleen door de overheid gecreëerde datasets te gebruiken, die kruiselings worden vergeleken met andere door de overheid gecreëerde datasets, om aan te tonen dat ze elkaar tegenspreken -- direct, vanaf een telefoon of tablet.

Maak kennis met de "vormveranderaars".

Het uitstekende team uit Wisconsin, waarmee we samenwerken, vond burgers die vanuit de hele staat naar een enkel volksvertegenwoordigersdistrict verhuisden voor een voorverkiezing. Ze verhuisden een paar maanden voor de verkiezingen.

Ze hebben allemaal gestemd. Nu het goede deel.

Ze verhuisden kort na de verkiezingen terug -- naar hun oorspronkelijke huizen! Dat is pas een artefact.

Op basis van dat artefact creëert het Fractal team een query die we nu kunnen uitvoeren bij elke verkiezing in elk district in Amerika -- we testen op mensen die het ene adres verlieten, verhuisden naar een district met krappe verkiezingen, stemden en vervolgens in minder dan X maanden terugverhuisden naar hetzelfde adres.

Dit is vooral krachtig om linkse partijen ervan te weerhouden de verkiezingen voor schoolbesturen te saboteren.

Deze georganiseerde fraudevariant -- nu shape shifters genoemd -- bestond waarschijnlijk al tientallen jaren, maar een ijverig team vond het en als het ooit weer gebeurt, vindt Fractal het, rapporteert het en maakt het openbaar. Zo kom je in een spiraal naar nauwkeurigheid.

En dat alles in drie klikken of minder.

Ons team is momenteel betrokken bij meerdere staten, sommige met wetgevende lichamen, andere met individuele wetgevers, verschillende waar Fractal wordt gebruikt om te helpen bij een campagne voor de Amerikaanse Senaat. In alle gevallen moeten we verkiezingsfraude op grote schaal aantonen aan partijen die niet overtuigd zijn.

Alleen het gebruik van realtime kiezerslijsten, vergeleken met de belastingregisters, FEC-registers en staatsbijdrageregisters, maakt een deuk.

Opkomende nieuwe fraudetechnieken hebben een overeenkomst: ze verbergen zich voor de huidige SQL/relationele systemen. Het bewijs is vrij duidelijk -- deze fraudes hebben zich tientallen jaren in het volle zicht verstopt.

Nationale organisaties voor verkiezingsintegriteit hebben ze 30 jaar lang gemist -- omdat ze hun technologie nooit innoveerden -- door seminars te verkopen terwijl linkse partijen kiezerslijsten veroverden.

Seminars tellen niet -- real-time analyse wel. Real-time kiezerslijstenanalyse verandert alle regels.

Wanneer verkiezingslijsten kunnen worden vergeleken met eigendomsbelastinggegevens, met 200 miljoen transacties per seconde, wat behoorlijk snel is, en inzichten opleveren in kiezerslijsten die nog nooit eerder zijn gezien -- zoals tijdreeksanalyses -- dan veranderen de verhalen.

Ons team geeft momenteel live demonstraties in 20 staten aan wetgevers, gekozen functionarissen en één staatssecretaris. Individuen en kleine groepen financieren 'proof-of-concept' op de kiezerslijsten van hun staat -- en laten vervolgens de live resultaten zien aan recalcitrante gekozen functionarissen.

Real-time analyse, waarbij de adressendatabase van de overheid wordt gebruikt om haar eigen kiezersregistratiedatabase tegen te spreken, overtuigt die 4e klasser ervan dat de verkiezingen van 2020 inderdaad bedrog waren.

Jay Valentine leidde het team dat de eBay-fraude-engine bouwde. Omega4America geeft voorlichting aan staatsambtenaren over het opschonen van kiezerslijsten met een niet opdringerig, parallel systeem. Zijn team beheert 's werelds grootste verkiezings- en FEC-database met meer dan 1,7 miljard records en de Undeliverable Ballot Database. Je kunt hem bereiken op Omega4America.com en zijn X-account is @AmericaOme17300</p>

Afbeelding: Pexels, Markus Winkler

Bron: A New Day, a New Type of Election Fraud - American Thinker