公告：推特自助下单--twitter涨粉丝
Facebook、Instagram 和 Twitter 等SNS媒体网络平台弥漫着很容易散播的原始数据。在指数函数Monton贴文进行科学研究分析之后，几项捷伊科学研究辨认出能采行许多举措来减慢不实重要信息在 Twitter 上的散播。
此项新科学研究上周刊登在《Nature》上，普林斯顿大学知悉社会公众中心的科学研究项目组辨认出，采行网络平台驱赶（Deplatforming）多次重复原始数据违法者、删掉不实新闻稿和警示现代人相关包涵不实重要信息的回帖等手段能将 Twitter 上的原始数据量减少 53.4%。
该学术论文的合译者之一、普林斯顿大学重要信息学院教授若丽鱼·科克（Jevin West）说，那些举措都能减慢原始数据的散播速度，但如果实际上布署某几项举措，效果就会有打折。科学研究辨认出，透过结合多种举措，能显着改善结果。
为了确认什么样举措能减慢 Twitter 上的病原体式原始数据，科学研究相关人员查阅了当年 9 月 1 日至 12 月 15 日与 2020 年大选相关的 2300 余条贴文。每个回帖都与科学研究相关人员确认的 544 个病原体事件中的至少一个相关——表述为故事表现出稳步增长和经济衰退的时期。科学研究相关人员采用那些数据建立了一个数学模型，该数学模型近似于毒理学家用以预测结核病散播的结核病数学模型。
透过该数学模型，科学研究相关人员能够确认 Twitter 能应用于其网络平台以帮助制止原始数据散播的不同举措或科学研究中叙述的干涉举措。依照此项科学研究，最有效率的是从网络平台上删掉原始数据，尤其是在内容后的前十分钟内完成。同样有效率的是网络平台驱赶引注者，即经常撷取原始数据的人。
依照 Twitter 的政策网页，Twitter 已经采行了许多与此相关的举措，包括使来自违法帐户的贴文不符合推荐资格证书，避免违法回帖出现在搜寻中，以及将违法帐户的申明移往谈话中的较高位置。
该科学研究还提及了绒兰（nudges）。那些是贴文上采用的警示和条码，建议现代人回帖包涵不实重要信息。 Twitter 在整个 COVID-19 大盛行期间广泛采用了那些关于病原体、治疗和抗生素的原始数据。Twitter没有澄清对该科学研究刊登文章的允诺。
