权威经济数据尚未全部发布，网上各类“经济解读”已抢先升温。据央视报道，这类文章往往以偏概全、情绪先行倍顺网，比如用单季度增速推演全年走势，引用的数据既无统计口径说明，也无调查方法标注，再用“财富大收割”等话术营造紧张气氛。
值得警惕的是，这些拼凑的“伪数据”，大多出自新注册账号。这些账号更新频率高，还频繁更换“马甲”躲避监管倍顺网，在凭借情绪化表达收割流量后，再将流量导向付费课程、社群引流、商品橱窗，甚至推出收费咨询服务。
这类算法分发的虚假信息，在网络空间广泛存在。一方面，机构化批量生产的模式，让平台算法难以精准甄别；另一方面，情绪化内容极易触动公众敏感神经。从传播学角度看，情绪唤起度越高，信息传播的动力越强，高点赞、高评论、高转发的互动数据，又会被算法捕捉并放大，最终推动虚假信息实现裂变式传播。
有学者指出，人们面对负面信息时，往往会出于警示他人的本能转发；不少网民还存在“从众心理”，认为转发量高的内容一定有价值。这种行为会误导公众判断，更会挤压权威数据的传播空间——当情绪化解读刷屏时，正规官方渠道发布的真实信息反而被淹没。情绪带不走真相，流量换不来理性，这种背离“传递真相、消除误解”初衷的传播行为，本质上是在为虚假信息推波助澜。
事实上，这类“伪数据”治理是公认的世界性难题，技术瓶颈与法律空白是核心症结。“伪数据”制作成本低、传播流动性大，实现全面管控难度极高；而生成式人工智能技术的普及，更让伪数据的生产变得快速高效，进一步加剧了治理难度。在法律层面，“伪数据”又和合法信息混杂在一起，让平台责任认定陷入困境。从社会影响上看，部分企业通过制造“伪数据”操控舆情，不仅扰乱市场秩序，还可能误导政策制定，对国家经济发展埋下隐患。
面对这一难题，显然不能单靠监管部门或平台，需要构建多方参与的治理体系。作为信息接收者的普通人，更要当好信息“把关人”，不做“传声筒”。浏览网络信息时，不妨多留几秒甄别时间：看到一组数据、一张图表，问一下——数据从哪里来？来源是否可信？能否找到权威报道印证？当每个人都多一分理性思考倍顺网，少一分盲目跟风，才能换来一片清朗的网络空间。
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