Nick Shirley: la derecha creador cuya investigación de YouTube desató la represión migratoria de la administración Trump en Minnesota—afirma que su video más reciente sobre un presunto fraude en California fue reforzado por datos proporcionados nada menos que por Edward Coristine, uno de los primeros miembros del llamado Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE), conocido en línea como “Big Balls”.
Coristine, que se unió a DOGE a los 19 años sin experiencia gubernamental previa, trabajó en varias agencias, incluidas la Administración del Seguro Social (SSA) y la Administración de Pequeñas Empresas (SBA). Antes de unirse a DOGE, Coristine trabajó en Neuralink de Elon Musk durante varios meses y fundó una startup conocida por contratar hackers de sombrero negro.
En una entrevista con Coristine publicada en el canal de YouTube de Shirley el jueves, Shirley afirma que Coristine personalmente extrajo datos sobre el gasto de Medicaid para empresas con sede en California como objetivos potenciales. Coristine asintió y le dijo a Shirley que el gobierno debe crear más oportunidades para realizar investigaciones de fraude mediante colaboración colectiva.
La información que Coristine supuestamente obtuvo para Shirley procedía de un conjunto de datos publicado por el equipo DOGE del Departamento de Salud y Servicios Humanos (HHS) en febrero. En una publicación en X en ese momento, el equipo DOGE del HHS se refirió a él como "el conjunto de datos de Medicaid más grande en la historia del departamento". La publicación también afirmaba que el conjunto de datos podría utilizarse para "detectar" fraudes a gran escala.
"Después de eso, fui a California basándose en el conjunto de datos que tú me ayudaste a extraer, y estos estafadores ni siquiera intentaban ocultarlo", le dijo Shirley a Coristine en la entrevista del jueves.
Coristine dijo que al revelar datos sobre el gasto gubernamental, los investigadores vigilantes como Shirley, que están “mejor posicionados”, podrían descubrir pagos fraudulentos. "Eres alguien que realmente fue a los lugares donde estábamos gastando todo este dinero y confrontó a la gente y llegó a conocer la verdad. Creo que simplemente tenemos que crear más oportunidades para que eso suceda. Tenemos que continuar abriendo datos de fuente", dijo Coristine.
La intersección del influencer de fraude favorito de la derecha y uno de los ingenieros de DOGE más notorios ejemplifica la próxima evolución de DOGE y la lucha de la administración Trump contra el "despilfarro, el fraude y el abuso".
Los videos de Shirley se han convertido en pruebas clave del fraude y las medidas enérgicas contra la inmigración de la administración Trump. Cuando Shirley publicó su vídeo de diciembre en el que afirmaba haber descubierto más de 100 millones de dólares en fraude de guarderías gestionadas por somalíes en Minnesota, figuras como el vicepresidente JD Vance lo compartieron. Luego se envió una oleada de agentes de inmigración a Minnesota, lo que resultó en arrestos masivos, detenciones y la muerte de dos manifestantes, Renee Good y Alex Pretti.
Al principio de su video de YouTube, Shirley y Coristine vinculan directamente el fraude con las comunidades de inmigrantes y extranjeros. “Gran parte del dinero está siendo robado y desviado fuera del país”, afirma Coristine, sin aportar pruebas. “Una vez que ese dinero esté en una maleta con destino a Somalia, nunca volverá”, responde Shirley.
Más adelante en el video, Shirley y Coristine citan ejemplos específicos de "despilfarro y fraude" identificados por DOGE, incluida la financiación de un "programa de televisión infantil estilo Barrio Sésamo en Irak" y "consultoría sobre política fiscal en Liberia". Ambos programas contaron con el apoyo de la Agencia de Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID), que DOGE efectivamente cerró en los primeros meses de 2025. Coristine también alegó que la SBA “hizo un trabajo terrible”, particularmente con préstamos durante el apogeo de COVID, y que “no hubo ningún control sobre quién recibe dinero, ni siquiera los controles más básicos de como, si [a Social Security number] es real”.

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