在分析Reddit的数据时，我们选择了一系列的Reddit子版块。被选中的看板是r/AskReddit, r/AskThe_Donald, r/conspiracy, r/covid, r/kindness, r/movies, r/politics和r/EnoughTrumpSpam。这些小reddit被选为选项数组，允许分析可能的错误信息，可能的真实，和未知的来源。数据是使用Python库urllib3收集的。这里要检查的第一个子reddit是r/AskReddit。这个版块倾向于包含来自无数对话主题的各种各样的帖子。因此，它是相对指示的Reddit整体。r/AskReddit的直方图可以在 图2．双峰分布 μ^{- - - - - -}≈-0.54, μ⁺≈0.48, γ≈-0.03214。

值得注意的是，双峰分布的极值频率在负峰和正峰之间大致相等。Reddit调查的另一个值得注意的子版块是r/politics，它提供了一个可能受Reddit用户政治倾向影响的帖子样本。该分析的直方图和KDE显示在 图3．r/politics的双峰分布为 μ^{- - - - - -}≈-0.56, μ⁺≈0.43, γ≈-0.37776。

r/politics的内容具有更强的负面倾斜，这在KDE中很明显。最后一个要检查的reddit子版块是一个前卫的reddit子版块:r/conspiracy。在这个社区里，用户们分享各种阴谋论。当一个人滚动r/conspiracy时，可以很容易地注意到大量的错误信息，包括围绕地平论和QAnon的错误信息。r/conspiracy的直方图在 图4．r/conspiracy呈双峰分布 μ^{- - - - - -}≈-0.56, μ⁺≈0.39, γ≈-0.33904。

正如r/conspiracy所指出的，阴谋论的帖子(已知包含大量错误信息)通常是负面的。这可以注意到，由于双峰分布的峰值的差异。

为了分析4chan数据，我们选择了5个板:/b/， /a/， /v/， /pol/和/r9k/。与其他4chan板相比，这五个板的发布频率更高。使用basc_py4chan收集数据。对于这些板，绘制了一个包含30个箱子的直方图(使用重叠的KDE)。/b/的情绪直方图的可视化可以在 图5．/b/被描述为随机板，包含来自4chan的广泛对话。/b/的双峰分布为 μ^{- - - - - -}≈-0.55, μ⁺≈0.46, γ≈0.11380。

本报告中要可视化的另一个板块是/pol/情绪的可视化，可以在 图6；/pol/包含政治讨论。/pol/的双峰分布为 μ^{- - - - - -}≈-0.61, μ⁺≈0.38, γ≈-0.16559。

值得注意的是，与/b/相比，/pol/的极端负面情绪水平(即极化得分低于0.75)要高得多。这表明政治话题在4chan上更倾向于负面。

总的来说，应该注意的是，4chan一直包含大量的负面帖子，这在很大程度上取决于论坛的主题。与特定娱乐活动有关的符号(例如，/v/代表电子游戏或/a/代表动漫)具有较小程度的负面极性。

本文有必要对Facebook进行分析，Facebook是目前拥有最大用户群的社交平台，每月活跃用户达28亿。 21］．Facebook已被证明是拥有最高用户基础的社交媒体平台，因此，本文对为Facebook收集的数据进行分析是相关的。访问了专门包含COVID-19大流行之前数据的数据集，以扩大情绪分析的范围[ 22］．数据集包括从Facebook成立到2017年收集的数据。一个数据集，从时间范围内随机选择Facebook评论[ 22]使用VADER进行情感分析。

在 图7，用30个箱子绘制了直方图，描绘了不同情绪分析水平上Facebook评论的频率。一个KDE被叠加在图上以显示总体趋势。

双峰直方图的显著特征是正峰明显，负峰宽。值得注意的是，KDE的积分如下所示:

此外，从KDE中提取了以下值: μ⁺≈0.43, μ^{- - - - - -}≈-0.29, γ≈0.49858。

YouTube完全基于长篇视频内容，并倾向于更深入的主题。预先选定的YouTube评论数据集[ 23]，经过情感分析后，已在 图8．

数据集[ 22]是2017年收集的，因此不包含与COVID-19有关的错误信息。这有助于扩大分析的时间范围，并确保当前趋势适用于2019冠状病毒病大流行(即2020年1月之前)以外的数据。它的地理范围也仅限于美国、英国和加拿大。这种限制是由于数据的可用性。值得注意的是，这三个国家代表了七国集团的英语成员国，七国集团是世界上最民主、最富裕、最多元化的七个国家。

可以注意到，在数据中有很强的正偏态，与 μ⁺≈0.67, μ^{- - - - - -}≈-0.52, γ≈0.66593。这些YouTube评论的高度正偏性值得注意。对这一趋势的可能解释将在后面的部分中讨论。

对Parler的分析是对Reddit和4chan的传统分析的一个过渡，因为Parler并没有被分解成用户订阅的社区，而是一个单一的新闻feed风格的系统。对Parler的分析应该与后面部分对Twitter的分析进行对比，因为用户从Twitter迁移到Parler是因为他们意识到自己在Twitter上的言论自由受到了限制。

在分析Parler时，数据被收集到COVID-19大流行期间和2021年1月6日事件前后的数据集中[ 9］． 图9包含2020年1月至2020年3月期间发布的与covid -19相关的谈判可视化。双峰分布 μ^{- - - - - -}≈-0.53, μ⁺≈0.45, γ≈0.22063。

本文的大部分分析都是在社交媒体服务Twitter上进行的。究其原因，是因为该平台上有大量关于错误信息的数据，该平台作为一般案例研究的总体受欢迎程度，以及该平台的普遍性(与其他一些非正统的数据源(如YouTube评论)相比)。

与帕勒类似，推特的推文是向公众公开的。没有频道，板，或任何形式的看板。然而，由于推特算法的存在，每个人的消息都被允许在一个回音室里。显然，回音室应该尽可能避免。回音室是围绕COVID-19大流行的错误信息猖獗传播的一个重要因素[ 24］．

这项研究结合了从Twitter API收集的数据和预先收集的COVID-19推文数据集[ 17， 18， 20.］．用于将Python代码(以及情感分析)连接到Twitter API的接口是twarc。这种重复分析的原因是为了确保使用的数据是准确的。必须在api收集的数据和较长时间内保持精度。

在两项研究中(使用API和数据集[ 17)，该研究分析了与covid -19相关的推文的广泛情绪，并按关键词过滤数据。使用的关键词包括“中国病毒”、“生化武器”、“微芯片”等与COVID-19有关的错误信息。然后对过滤后的数据进行情感分析。两种情感分析的数据都用覆盖KDE绘制在标准直方图上。

在讨论中，研究主要集中在从Twitter API收集的数据上，因为类似的方法被用于收集其他被研究的社交媒体平台的数据。然而，应该注意的是，使用数据集也得到了类似的结果[ 17］． 图10是Twitter API收集的与COVID-19(广泛的主题)有关的推文的图形，其中推文的情绪用KDE绘制在直方图上。由于推文太多，无法合理地分析总体，因此我们采用了随机数据样本进行分析。双峰分布 μ^{- - - - - -}≈-0.36, μ⁺≈0.47, γ≈0.86500。

可以注意到，KDE的正峰值几乎是负峰值的两倍。这表明正面推文的数量远远超过负面推文的数量。相对于 图11时，双峰分布的负峰与正峰相等。该图是过滤后推文极性得分的直方图表示。所选推文只包含已知与COVID-19错误信息有关的术语。双峰分布 μ^{- - - - - -}≈-0.42, μ⁺≈0.47, γ≈0.80080。

该研究对负峰与正峰相比比例增加背后的原因的讨论将在后续部分中进一步讨论。同样，必须指出的是，当对从数据集中收集的数据进行相同的分析时，可以看到相同的结果[ 17］．

关于“结果”部分中产生的定量特征的分析，必须提出几个关键的注意事项。

首先，需要注意的是，4chan是唯一一个整体上具有正γ的社交媒体平台，特别是在/b/的全面板上。通过观察，一个让用户自由决定哪些内容得到推广的系统——而不是人工智能算法——改善了平均帖子的情绪。这是Plebeian算法中的一个关键点，将在后面的章节中描述。其次，Twitter有一个更温和的倾斜(即接近0，或中性) μ^{- - - - - -}这表明，用户往往比研究中分析的其他社交媒体平台的用户更积极。

同样重要的是要记住，情绪分析算法确定的极性分数与所传达信息的真实性之间存在很强的相关性[ 5］．因此，本文提供的分析可以应用于社交媒体帖子的情绪和真实性。

在分析kde所代表的数据以及数据向负面情绪的双峰分布的倾斜时，证实了回音室效应(一种理论，认为“互联网产生了一系列孤立的同质回音室，在那里相似的观点相互加强，导致态度极化”[ 25)，因为负面情绪与愤怒等情绪有着明显的联系，这已经被证明“……[加强]回声室动力学…在数字公共领域”[ 25］．事实上，其他研究也预测了这种效应的联系是虚拟空间中使用的特定算法的影响[ 26］．这一链接提供了强有力的证据，表明社交媒体公司目前部署的算法正在创造一种最佳媒介，通过这种媒介，错误的观点和内容可以无限制地增长。这些回音室确保用户无法获得与他们的信仰冲突的论点，并扩展他们的观点。

虽然这项研究试图限制误差，但由于所使用的分析方法，仍然存在若干误差来源。第一个错误来源是使用关键字搜索的麻烦，因为它不仅会给我们提供传播错误信息的个人的帖子结果，还会给我们提供那些试图引起人们关注错误信息问题的人以及传播错误信息的人的帖子结果。此外，情绪分析也无法区分错误的帖子和试图引起人们注意的帖子。这是因为一些真实的推文显示了整体的负面情绪。关键字搜索的最后一个问题是，一些被确定为错误信息的关键字可能在将来被证明是准确的信息。

潜在错误的另一个来源是所使用的社交媒体平台。一个问题是，只有四个社交媒体平台被评估，从而限制了研究的范围。研究中发现的趋势可能不会出现在其他社交媒体平台(如Facebook)上。评估来源的另一个问题是，它们都只是基于文本的，因此所提出的方法可能无法复制到更多基于图形的社交媒体平台(如YouTube、Instagram或Snapchat)。

如前所述，平民算法是一种通过民主手段识别和删除错误信息的新算法。它分为两个不同的阶段:标记阶段，以确定哪些帖子是错误的，以及陪审团阶段，以判断信息，以确定删除是否合适。

在下一节中，将详细介绍用于Reddit、4chan、Parler和Twitter的每种算法。这些分析将基于学术期刊文章[ 10- 12， 28， 29］．我们有必要根据具体情况进行分析，因为我们必须确保用户基础能够忠实于品牌和平台。 30.］．目前流行的算法包括PageRank算法和Hits算法[ 31］．

在分析目前用于各种平台的各个社交媒体算法之前，必须指出的是，这些算法中的大多数都有一个相同的目标:让用户留在平台上，从而确保其组织的持续收入。这一目标与防止错误信息在平台上传播的目标相矛盾，因为防止错误信息需要进行一些审查，从而导致收入减少。然而，这并不是说平民算法对网站企业家没有什么价值。值得注意的是，社交媒体公司(帕勒公司除外)的最终目标已经表明，他们有兴趣通过实施“定点射击”算法，以及审查高调的帖子和账户(例如，Twitter禁止@realDonaldTrump)，来遏制和调节自己的社交媒体平台。然而，正如前面所描述的，这些算法并不能有效地完成减少错误信息的任务，进一步，导致用户对服务的幻想破灭。这导致许多用户加入了利用这种幻灭的平台(如Parler)。因此，通过实施平民算法，这些社交媒体公司终于有了一种谨慎地平衡适度和言论自由的方法，这将在他们的用户群中重新激发敬畏感，并带回社交媒体是一个有趣的在线空间的概念，人们可以自由地协作和分享。

正如18世纪孔多塞侯爵所研究的那样，孔多塞陪审团定理[ 38]清楚地证明了平民算法中陪审团阶段的必要性。这个定理描述了被选为陪审团成员，对另一个人的罪行进行审判的大量个人的行为。该定理由孔多塞(Condorcet)提出(后来在20世纪后期被众多数学家和统计学家证明)，它解释了当试图通过对人口样本进行投票来确定真相时，可能会出现两种情况[ 38］．首先，如果样本对主题的理解很差，他们的判断就不会确定。在这种情况下，最佳样本量将是单个个体，因为增加陪审员的数量只会增加不确定性[ 38］．

然而，在平民算法中实现的陪审团应该考虑孔多塞的陪审团定理，确保陪审团属于第二种情况。当陪审团对某一主题的知识相对较高或被认为相对较高时，就会出现第二类陪审团[ 38］．因此，最优的平民模式在UI/UX方面应该是被动的，而不是积极的。应确保担任陪审员完全是可选的，是自愿加入而不是自愿退出。用户界面应该最小化，以确保公众对平民算法实现的接受是积极的。虽然这可能会降低选择担任陪审员的样本百分比，但由于算法实现的积极接受，将实现一致性。一个理想的平民算法实现，以确保由孔多塞陪审团定理定义的陪审团的第二个子集，可能不会被普通用户注意到。

假设平民算法的实现可以确保其陪审团进入后一种陪审团类型，它将确保人群的智慧。增加作为潜在陪审员的样本将增加确定性。这种现象被称为“大众的智慧”[ 39］．随着样本量的增加，陪审团做出决定的确定性也会增加。因此，与随机选择10%的样本量相比，1%的样本量有更高的可能性意外选择一组最极端的个体。

与现状相比，平民算法的好处之一是根除和遏制之间的区别。当前系统的算法倾向于使用根除方法。他们以狭隘的视角看待错误信息的传播问题[ 35)，因此，他们倾向于实现“指向-射击”算法。有了这个系统，媒体公司可以根据具体情况判断哪些帖子包含错误信息，并根除它们。例如，许多社交媒体公司使用COVID-19关键词搜索，并标记包含这些关键词的帖子。然后他们链接到一个政府网站，上面有关于疫情的信息。

这与平民算法(Plebeian Algorithm)形成鲜明对比，后者采用基于遏制的方法来传播错误信息。值得注意的是，目前还不存在消除所有错误信息的技术[ 40］．相反，重要的是，算法要尽可能多地检测出错误信息，并将其余的信息提供给广大公众。这本质上“戳破”了任何过滤气泡和回音室[ 26］．它允许来自社区的积极讨论，这往往会导致错误信息的减少[ 4］．

“平民算法”的另一个巨大好处是减少审查。关于新冠疫情，大多数错误信息是由政治正确意识形态的人或共和党人传播的。48%的美国共和党人认为SARS-CoV-2并不比普通流感更危险[ 41)(相比之下，25%的美国民主党人[ 41)， 42%的共和党人认为治疗疟疾的羟氯喹是治疗SARS-CoV-2的有效方法[ 41相比之下，只有5%的民主党人[ 41])。此外，共和党人(或那些具有政治右翼意识形态的人)往往更关心保护言论和表达自由。因此，很明显，我们必须保留这些自由，以便任何算法更改都是有效的。平民算法走得更远:它致力于增加个人在跨地区社区匹配的言论自由方面的权利。个人有权随心所欲地发布和发表言论，并促进他们认为相关的信息的传播。此外，他们有权决定自己想在平台上看到什么内容，不想看到什么内容。这些好处将有助于确保公众以积极的态度应对这一变化。实现一个平民算法是一个净积极的;这对于遏制信息流行病和促进社交媒体用户的言论自由都是一个积极的变化。此外，根据“平民算法”，社交媒体公司仍被允许根据其隐私政策分析用户活动，以提供适合用户的广告。 This will ensure that the revenues for social media companies will not be reduced in the process.

本文探讨的一个子主题是病毒命名惯例，以及用于描述COVID-19的名称与社交媒体帖子中真实性水平之间的联系。为了进行分析，只考虑了关于COVID-19的帖子;因此，本文所使用的数据是在2020年之前收集的社交媒体平台(即Facebook和YouTube)没有被分析。Parler使用了一种相对标准的社交媒体算法，可以与Twitter相媲美。从Parler数据集[生成一个过滤到COVID-19的Parler数据pickle文件] 9］．附加的过滤器被应用到pickle文件中，稍后将进行描述。

为了简化分析，创建了三类谈判，分别对其进行分析。首先，收集了所有使用任何命名规则提到COVID-19的帖子。这些帖子没有使用额外的过滤器收集，标记为“无”。其次，从COVID-19谈判中，应用过滤器收集所有包含病毒名称的谈判，这些名称涉及的地点包括但不限于“武汉病毒”、“中国病毒”和“印度变种”。所有这些词语都被美国疾病控制和预防中心(CDC)描述为可能传播错误信息和仇外心理[ 42， 43］．这个过滤器被称为“位置分类学”[ 44］．最后一个过滤器，“生物分类学”[ 44，指的是COVID-19的生物学名称，或世界卫生组织正式批准的名称，包括但不限于“SARS-CoV-2”、“Alpha变种”和“B.1.617”。此命名法由CDC使用和推广[ 38来限制仇外心理。因此，有人假设，使用这些术语的谈判不太可能误导信息，更有可能产生积极的情绪[ 45］．

对所有三个过滤后的数据集进行情感分析，并将结果绘制为小提琴图 图13．每个子图将三个过滤器描述为沿x轴的离散类别(即，“无”、“位置分类学”和“生物分类学”)，与[- 1,1]上的复合极性分数相反。每个子图可视化一个垂直旋转的KDE，以便于可视化，以及中位数、平均值、第一四分位数和第三四分位数的图形表示。

这种可视化提供了非常相关的结果。过滤到COVID-19的数据与结果部分讨论的所有社交媒体算法绘制的kde相似，显示出精确的双峰分布，具有正峰值和负峰值，以及中性低谷。位置和生物分类的小提琴图证实了这一假设。位置分类过滤器显示出强烈的负面情绪，这意味着错误信息的可能性更高。相比之下，生物分类过滤器显示出强烈的积极情绪，意味着更大程度的真实性。

值得注意的是，研究结果并不局限于COVID-19。2009年H1N1/09流感大流行也发现了类似的结果(不涉及社交媒体)[ 46， 47]和1918年西班牙流感大流行[ 15]，以及其他[ 48， 49]，有人担心这种排外的病毒命名法。此外，还应讨论在此分析中使用COVID-19数据的具体限制。人们通常很难改变他们的词汇，将一个排外的名字的初始名称改为一个准确的描述符[ 50］．具体而言，关于2019冠状病毒病的关注变体(VoC)，许多科学来源仍然指出了VoC的发现地点。这使得两个重要问题成为讨论的焦点:首先，国家卫生机构需要从流行病开始时就提供精确和非仇外的命名法;其次，使用位置分类法不应该自动标记一个帖子(即，它应该仅通过情感分析进行标记)。平民算法有助于这种分析，因为它不考虑特定的搜索词，而是纯粹的情感。这可以处理包含位置分类的真实帖子的问题。应该注意的是，科学界对使用位置分类学的潜在好处和缺点缺乏共识[ 15， 45］．

虚拟世界和物理世界之间存在着重要的联系，因为它涉及错误信息的传播和由此产生的各种后果。为此进行了几项研究。使用社交媒体平台来跟踪错误信息传播的一个基本限制是无法在更私人的环境中处理错误信息的传播(例如，面对面互动、视频会议和直接消息)。因此，将对社交媒体平台的错误信息转化为现实世界现象进行深入研究。

围绕资讯学进行了无数的研究[ 51- 53］．这包括社交媒体连接的地理位置与各种社会决定因素(如种族、性别和社会经济地位)之间的相关性[ 51]，以及一项研究[ 54确定社交媒体上的最佳地理定位方法。另外两项研究讨论了社交媒体背景下地理定位的社会学后果，即发现和减少青少年大麻消费[ 52]以及地理定位在城市规划中的应用[ 53］．

此外，研究表明，社交媒体趋势与COVID-19等事件之间存在很强的相关性[ 12， 51］．显然，社交媒体上的任何变化都会对现实世界产生影响。因此，很明显，社交媒体用户主页上错误信息数量的减少，与他们在面对面对话时传播错误信息的可能性的减少相对应。平民算法的成功实施将限制虚假信息在社交媒体平台及其用户生活中的传播。

对“平民算法”持怀疑态度的人可能会担心，这种对社交媒体算法的大规模改变会引发公众的犹豫。无论这种犹豫是以负面反馈或抵制的形式出现，都是非常合理的，必须加以处理。许多人会指出4chan平台是一个消极的例子，它的算法在内容推广方面给予用户自由裁量权，而不是公司算法。

Plebeian算法的潜在实现平台的另一个关注点是实现的技术要求，包括在数百万个帖子上执行Plebeian算法所需的存储和处理能力。此外，Plebeian算法的应用需要是一个连续的过程，以确保当新的评论添加到一个帖子时，算法不断更新。如本文所示，注释的加入增加了详细程度。这里所有可视化的数据分析都包括评论和原始帖子的文本。因此，所需的计算能力似乎很大。然而，可以对平民算法进行许多修改以降低计算成本。

首先，平民算法不需要随着每个新评论的发布而更新。它可以隔一段时间执行，即每隔一段时间检查一段帖子是否有新的评论。这些新的评论(只有新的评论)然后通过情绪分析发送。在数据存储方面，对于社交媒体平台来说，为每个帖子存储一个额外字节的数据可能是有用的。具有最高意义的位，称为“确定需要的标志”，表示为 ϕ_d 可以用下面的公式来定义:

这样:

在哪里 n_d 表示确定值(未缩放)， x表示线程， x_我 表示线程中的特定评论或帖子， ν是一个布尔函数，如果评论是新的，则返回高值，如果评论已被分析，则返回低值，sgn表示sgum函数， v_行为 而且 v_用力推 以视图数表示线程的实际流行度和阈值，和 N表示线程中帖子或评论的数量。

如果高，该帖子或线程可以被算法安全地跳过。如果低，帖子或线程将被分析，以确保没有错误信息未被发现。其余7位数据表示整个线程的情绪，用 β_N ,在那里 N是帖子中的评论数，不包括原始帖子。这些位可以用以下公式计算:

在某些情况下，它可能更便于计算 β_N 递归地，可以使用以下方法完成:

这些方程表明，一个字节可以与每个线程相关联，以减少大规模执行Plebeian算法的处理要求。

还应该注意的是，平民算法是一个机器学习模型。它可以与现有的机器学习算法协同工作，从而降低所需的计算能力。使用前面描述的单字节存储方法将数据存储最小化。与所有神经网络一样，平民算法的标志阶段将随着时间的推移通过将字符串数据作为验证集来提高准确性。因此，随着时间的推移，神经网络的准确性将会提高。由于时间和资源的限制，本文使用了VADER;然而，为了随着时间的推移提高标志阶段的精度，建议平台最初实现VADER情绪分析工具，但在此基础上构建以适应特定时期社交媒体平台的特定词汇。这解释了各种社交媒体算法的微小差异，以及随着时间的推移词汇的变化。

平民算法的公开发布应该通过AB测试过程来完成，这是至关重要的。为了有效地修复算法实现中不可避免的错误(包括围绕特定实现/实现的任何潜在哲学问题)，AB测试将是至关重要的，以确保在新算法下消费媒体的用户保持对品牌的忠诚，并将任何潜在的负面影响降至最低。它将允许为平民算法实现提供的一小部分用户收集用户反馈。

尽管平民算法是当前社交媒体平台减少错误信息传播的一个很好的替代品，但它受到几个关键因素的限制。首先，如前所述，该算法仅被证实适用于严格基于文本的社交媒体平台和帖子。因此，视频或图像的审核不在其使用范围之内。其次，聊天室和服务器等私人媒体来源不在该算法的范围内，因此，该算法仅限于公共传播媒体。第三，受欢迎程度阈值的确定可能存在问题。例如，在Twitter上，大量的转发是被动的(也就是说，它们不是为了与他人分享而做的，而是用户下意识地做的)。被动分享可能会导致在确定一段内容是否达到流行阈值时出现问题。最后，它在某种意义上是有限的，它不能在瞬时时间选择中确定什么是错误信息，因此，不可能在任何时候从算法中提取错误信息。

本研究意义重大，为社交媒体平台提供了一种新的情绪分析标记方法。这对于检测和预防信息传染病以及使用民主方法至关重要，这种方法使社交媒体用户有权根据准确性最终决定应该在平台上发布什么内容。平民算法直接减少了政治极化和极端思想，在用户之间制造了分歧，促进了在解决困扰人类的关键问题和问题方面的合作，恢复了公众和专家之间的信任。

此外，据预测，这将导致更可靠的社交媒体平台，从而全面减少用户的无知和错误观点。最后，创建的模型将导致用户表达自己而不关心社交媒体平台的政治观点。从本质上讲，这也最大限度地减少了外部偏见的影响，如政治气候，因为投票的人将完全随机和匿名。

许多领域的研究仍未得到分析。这些主题包括但不限于:

COVID-19对现代社会产生了重大影响。乐观主义者希望，这些影响能让两极分化的世界本着合作和全球安全的精神团结起来。尽管这种情况已经发生，但他们希望团结起来的政治分裂并没有发生。“平民算法”不是针对信息大流行的疫苗;然而，这是一种帮助遏制和防止错误信息病毒继续传播和失控的治疗方法。这有一个关键的副作用，即把权力交还给人民，并消除了单一实体(如社交媒体公司)的潜在统治地位，后者在决定是否应该删除内容时可能会受到外部力量的影响。总而言之，建议社交媒体高管考虑实施平民算法的变体，明确修改以适应平台的具体情况。这将有助于遏制关于COVID-19信息大流行的错误信息，并防止未来的信息大流行。