MIT博士挑戰拜登:6.9萬川普選票被軟件篡改

研究發現計票軟件作弊重大證據 MIT博士公開向拜登提出挑戰

作者:紐約高級金融分析師 王天嬌

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【大紀元2020年11月12日訊】11月10日,美籍印度裔科學家、馬賽諸塞州參議員候選人Shiva博士在他的個人YouTube頻道直播了他的數據分析過程,獲得二十多萬人次在線觀看。

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Shiva博士和他的團隊採用密西根州選票結果作為數據來源。密西根州有八十多個縣,Shiva博士的團隊分析了四個最大的縣,其中Oakland、Macomb、Kent這三個縣的選票結果呈現出非正常的散點分布,有明顯的軟件修改痕跡。並且對共和黨支持率越高的選區,被軟件篡改的比例越高。

川普拜登發出公開挑戰

在昨天發布了他們對計票軟件作弊的分析結果後,Shvia今天(11日)向川普(特朗普)和拜登發出公開挑戰:

總統先生@realDonaldTrump
&Biden先生@JoeBiden

我們在密歇根州的分析表明,計算機很可能用算法轉移了69,000張票。我們願意與您的代表一起對我們的結果進行嚴格且透明的審查。你們對此開放嗎?

至少6.9萬支持川普選票被修改成支持拜登

Shiva博士團隊的分析結果表明,至少6.9萬支持川普的選票被Dominion軟件修改成支持拜登,即川普的選票被削減6.9萬,同時拜登的選票被軟件額外增加6.9萬。這相當於川普原有的領先票數(margin)被軟件砍掉了13.8萬票。

選民最多的Oakland縣有3萬選票被篡改,包括提前投票的2萬選票和選舉日當日投票的1萬票。另外,Macomb縣有大約1.6萬選票被軟件篡改,包括提前投票的1.4萬和選舉日當日投票的2000選票。此外,Kent縣也有2.25萬選票被篡改。

更加令人震驚的是,被植入篡改算法的計票軟件並非只是Dominion這一款軟件,而是在各種普遍使用的計票軟件當中普遍存在。這種把候選人A的選票計算給候選人B的算法早在2001年就已經被開發運用,計票軟件的早期產品Diebold就有這樣的算法設計。

提前投票

Early Voting

選舉日當日投票

Election Day

總數

Total

對票差的影響

Impact on Margin

Oakland County 20,000 10,000 30,000 60,000
Macomb County 14,000 2,500 16,500 33,000
Kent County 22,500 45,000
Total     69,000 138,000

共和黨支持率低的區未有明顯修改 越紅的區修改痕跡越重

以下所有的圖,橫坐標X軸代表支持共和黨的選民比例,縱坐標Y軸代表支持川普的選票與支持共和黨選票的差值。

例如下圖中藍色小方塊代表某個選區(precinct),該選區支持共和黨候選人的比例是60%,即X坐標為60%。該選區支持川普連任的選票比例為65%,那麼川普得票率與共和黨得票率的差值為5%,即Y坐標為5%(如下圖)

在正常情況下,支持某一黨派的選民往往投票給該黨派的總統候選人,因此川普的得票率應該與共和黨的支持率比較接近。那麼兩者的差值(Y坐標)應該靠近0%,即所有選區的投票結果在坐標系中應該大致分布在一條水平線的附近(如下圖)。

如果川普的得票率略高於其他共和黨候選人,那麼兩者的差值(Y坐標)應該靠近一個正百分數,如5%。

下圖是密西根州最大的縣Oakland縣所有選區的得票率分布圖。這些數據來自提前投票的選票。

可以看出,上面分布圖的左半部分基本符合統計規律。這意味著共和黨支持率低的選區並沒有明顯被軟件修改的痕跡。而且川普得票率比共和黨議員得票率平均高出7%左右,這也符合我們的長期觀察,即川普支持率高於共和黨的黨派和本黨議員。

然而,分布圖的右半側卻整體呈現下滑趨勢,說明共和黨支持率越高的選區,支持川普的選票被修改的痕跡越明顯,且被修改的票數越多。

例如,圖中右下角的藍色方塊代表的選區,選民對共和黨議員支持率高達65%左右,而川普的得票率卻比其他共和黨議員候選人低25%左右。

 

如果這只是偶爾的個別情況,或許能說得通。可是統計結果顯示,在共和黨支持率超過20%的選區,幾乎完全是按照一致的規律發生了數據偏移。可以看到下圖當中藍色方塊代表的選區非常統一地分布在紅色虛線附近。只有被篡改的數據才會出現如此「完美」的直線性排列。

這段分布圖可以理解為,只要共和黨支持率超過20%,軟件的算法就開始自動減少川普的得票。導致川普的支持率迅速變成低於共和黨支持率。

而且共和黨支持率越高,川普支持率被篡改越多。並且呈現直線型下滑。例如共和黨支持率65%的深紅選區,川普的支持率卻只有40%,比共和黨支持率低25%。共和黨支持率越高的選區,這個差值被修改得更大。

曾有人辯解稱,共和黨的很多支持者已經厭倦了川普,所以很多人支持共和黨議員候選人,但不支持川普做總統。如果這種情況屬實,那麼數據結果應該零散分布在0%水平線以下(如下圖),而不應該是現在呈現出來的斜率向下的分布。

深藍區底特律市Wayne縣 未做手腳

有趣的是,數據分析結果表明,計票軟件似乎並沒有對底特律市所在的Wayne縣的選票做手腳。Wayne縣被公認為「深藍」選區,多數選民支持民主黨。從下圖可以看出,多數選區(藍色方塊)分布在坐標系的偏左側,即Wayne縣的多數選區對共和黨候選人總體支持率在10%以下。而川普的支持率超過了其他共和黨人10%左右。例如共和黨人支持率為5%的選區當中,川普平均得到了15%的支持率。

結論

Shiva博士的結論是,現在的計票過程還有很多漏洞和不足之處。計票軟件應該是開源軟件,所有代碼都應該公開透明。而且處理選票的讀卡機應該保存選票圖片的文件,而不是讀卡之後馬上銷毀。事實上銷毀選票圖像是違反聯邦法律的。

如果各州把讀卡機獲得的選票圖像整體上傳到互聯網上(隱去姓名等個人信息),計票過程就能夠接受公眾監督,各高校學術機構的統計學者也能親自驗證。

Shiva博士及其團隊的分析

Shiva博士通過展示散點分布圖的方式,清晰明瞭地闡述了他的分析過程,詳細分析了密西根州三大郡縣(Oakland)的選票數據(英文解說和貼圖)。

Ballot images are already destroyed in many states

Shiva博士通過展示散點分布圖的方式,清晰明瞭地闡釋了他的分析過程。
詳細分析了密西根州三大郡縣(Oakland)的選票數據

 責任編輯:楊亦慧 #

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