MIT博士挑战拜登:6.9万川普选票被软件篡改

研究发现计票软件作弊重大证据 MIT博士公开向拜登提出挑战

作者:纽约高级金融分析师 王天娇

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【大纪元2020年11月12日讯】11月10日,美籍印度裔科学家、马赛诸塞州参议员候选人Shiva博士在他的个人YouTube频道直播了他的数据分析过程,获得二十多万人次在线观看。

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Shiva博士和他的团队采用密西根州选票结果作为数据来源。密西根州有八十多个县,Shiva博士的团队分析了四个最大的县,其中Oakland、Macomb、Kent这三个县的选票结果呈现出非正常的散点分布,有明显的软件修改痕迹。并且对共和党支持率越高的选区,被软件篡改的比例越高。

川普拜登发出公开挑战

在昨天发布了他们对计票软件作弊的分析结果后,Shvia今天(11日)向川普(特朗普)和拜登发出公开挑战:

总统先生@realDonaldTrump
&Biden先生@JoeBiden

我们在密歇根州的分析表明,计算机很可能用算法转移了69,000张票。我们愿意与您的代表一起对我们的结果进行严格且透明的审查。你们对此开放吗?

至少6.9万支持川普选票被修改成支持拜登

Shiva博士团队的分析结果表明,至少6.9万支持川普的选票被Dominion软件修改成支持拜登,即川普的选票被削减6.9万,同时拜登的选票被软件额外增加6.9万。这相当于川普原有的领先票数(margin)被软件砍掉了13.8万票。

选民最多的Oakland县有3万选票被篡改,包括提前投票的2万选票和选举日当日投票的1万票。另外,Macomb县有大约1.6万选票被软件篡改,包括提前投票的1.4万和选举日当日投票的2000选票。此外,Kent县也有2.25万选票被篡改。

更加令人震惊的是,被植入篡改算法的计票软件并非只是Dominion这一款软件,而是在各种普遍使用的计票软件当中普遍存在。这种把候选人A的选票计算给候选人B的算法早在2001年就已经被开发运用,计票软件的早期产品Diebold就有这样的算法设计。

提前投票

Early Voting

选举日当日投票

Election Day

总数

Total

对票差的影响

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

共和党支持率低的区未有明显修改 越红的区修改痕迹越重

以下所有的图,横坐标X轴代表支持共和党的选民比例,纵坐标Y轴代表支持川普的选票与支持共和党选票的差值。

例如下图中蓝色小方块代表某个选区(precinct),该选区支持共和党候选人的比例是60%,即X坐标为60%。该选区支持川普连任的选票比例为65%,那么川普得票率与共和党得票率的差值为5%,即Y坐标为5%(如下图)

在正常情况下,支持某一党派的选民往往投票给该党派的总统候选人,因此川普的得票率应该与共和党的支持率比较接近。那么两者的差值(Y坐标)应该靠近0%,即所有选区的投票结果在坐标系中应该大致分布在一条水平线的附近(如下图)。

如果川普的得票率略高于其他共和党候选人,那么两者的差值(Y坐标)应该靠近一个正百分数,如5%。

下图是密西根州最大的县Oakland县所有选区的得票率分布图。这些数据来自提前投票的选票。

可以看出,上面分布图的左半部分基本符合统计规律。这意味着共和党支持率低的选区并没有明显被软件修改的痕迹。而且川普得票率比共和党议员得票率平均高出7%左右,这也符合我们的长期观察,即川普支持率高于共和党的党派和本党议员。

然而,分布图的右半侧却整体呈现下滑趋势,说明共和党支持率越高的选区,支持川普的选票被修改的痕迹越明显,且被修改的票数越多。

例如,图中右下角的蓝色方块代表的选区,选民对共和党议员支持率高达65%左右,而川普的得票率却比其他共和党议员候选人低25%左右。

 

如果这只是偶尔的个别情况,或许能说得通。可是统计结果显示,在共和党支持率超过20%的选区,几乎完全是按照一致的规律发生了数据偏移。可以看到下图当中蓝色方块代表的选区非常统一地分布在红色虚线附近。只有被篡改的数据才会出现如此“完美”的直线性排列。

这段分布图可以理解为,只要共和党支持率超过20%,软件的算法就开始自动减少川普的得票。导致川普的支持率迅速变成低于共和党支持率。

而且共和党支持率越高,川普支持率被篡改越多。并且呈现直线型下滑。例如共和党支持率65%的深红选区,川普的支持率却只有40%,比共和党支持率低25%。共和党支持率越高的选区,这个差值被修改得更大。

曾有人辩解称,共和党的很多支持者已经厌倦了川普,所以很多人支持共和党议员候选人,但不支持川普做总统。如果这种情况属实,那么数据结果应该零散分布在0%水平线以下(如下图),而不应该是现在呈现出来的斜率向下的分布。

深蓝区底特律市Wayne县 未做手脚

有趣的是,数据分析结果表明,计票软件似乎并没有对底特律市所在的Wayne县的选票做手脚。Wayne县被公认为“深蓝”选区,多数选民支持民主党。从下图可以看出,多数选区(蓝色方块)分布在坐标系的偏左侧,即Wayne县的多数选区对共和党候选人总体支持率在10%以下。而川普的支持率超过了其他共和党人10%左右。例如共和党人支持率为5%的选区当中,川普平均得到了15%的支持率。

结论

Shiva博士的结论是,现在的计票过程还有很多漏洞和不足之处。计票软件应该是开源软件,所有代码都应该公开透明。而且处理选票的读卡机应该保存选票图片的文件,而不是读卡之后马上销毁。事实上销毁选票图像是违反联邦法律的。

如果各州把读卡机获得的选票图像整体上传到互联网上(隐去姓名等个人信息),计票过程就能够接受公众监督,各高校学术机构的统计学者也能亲自验证。

Shiva博士及其团队的分析

Shiva博士通过展示散点分布图的方式,清晰明了地阐述了他的分析过程,详细分析了密西根州三大郡县(Oakland)的选票数据(英文解说和贴图)。

Ballot images are already destroyed in many states

Shiva博士通过展示散点分布图的方式,清晰明了地阐释了他的分析过程。
详细分析了密西根州三大郡县(Oakland)的选票数据

 责任编辑:杨亦慧 #

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