斯普伦格和韦尔普并不是第一个关注社交媒体预测能力的人。在“ Twitter 作为水晶球”一文中，我之前讨论了许多遵循类似路径的举措，例如 Google 流感趋势，它使得预测流感流行成为可能。在免费趋势报告“我们网络——从忙碌中恢复生活”中，Jaap Bloem 和我还展示了如何过滤和聚合原始数据，以最终获得更好的见解。为此，我们使用著名的 DIKW 层次结构，其中数据必须经过多个阶段（数据-信息-知识-智慧）才能产生智慧。布洛姆和我冒昧地在此基础上添加了一个额外的层面，即“启蒙”。可以说，最后一层清楚地表明个人和公司如何基于数据驾驭未来。无论好坏！
著名的荷兰博客 Retecool 最近成为新闻，因为他们揭露了他们如何 土耳其赌徒数据库 自动用类似亨克和英格丽德的评论“污染”Telegraaf 的文章。事实上，他们曾经通过发布虚假新闻稿来推高 Versatel 的股价。
我们现在必须等待第一个机器人在各种社交媒体上执行类似的技巧，从而操纵股票价格并带来所有后果。每个人都可以访问大量信息的事实并不会立即带来更多的透明度。而从实时信息流中过滤掉这种不正确的数据会有多困难？如何在这个信息天堂中找到害群之马？这对数字声誉意味着什么？