第一百七十章年關將近求訂閱

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“就是，我等得花兒都謝了，就等著數據，看這些書。究竟火到了什麼程度啊…”這一次，無限的新書，實在太多了，而且很多殺上了各類新書榜單。

這自然讓很多人，都蠢蠢動了起來。

不過，在沒有看到具體數據時，大家自然也不好判斷，這個題材，究竟值不值得跟風一波。

畢竟，前面跟風失敗的例子太多了…

就在大家望眼穿的時候，大家發現，數據統計的帖子，發出來了……“天哪，這是要屠版的節奏麼？”當看到這期的數據統計後，所有人都不由大驚失。

這個數據統計，主要是統計上推薦的書的數據漲幅。

而這期的跟風的新書，差不多都是剛剛開始在天盛文學的網站上進行試水推薦。

大家很容易就把大家關心的數據篩選了出來。

然後，看到數據後，所有人簡直懷疑數據統計是不是搞錯了…

“這些新書的數據，怎麼會這麼強，不會都是刷的吧…”

“就是，這期數據太誇張了，收藏漲幅普遍是同期那些書的兩三倍了…”作為論壇中的老壇友，大家都很清楚，網站的每個推薦，其實能帶來的量，都是有一個固定區間的。

在一個推薦位上的數據漲幅，確實會與書的質量息息有關。

但是，再好的書，在一個推薦位上的數據漲幅，都是有上限的。

畢竟，量就那麼多。

你不可能一個分類最垃圾的蚊子推，漲幅比人家首頁大封推還牛吧…

就算有人寫出了絕世神書，可以打破這一現象，但總不可能所有人寫出來的，都是絕世神書吧…

大家就發現，這期的無限新書，數據實在太恐怖了。

幾乎都是同期其他書的幾倍，這絕對是一個很誇張的數據…

除了集體刷數據…

可有這種可能麼？

還真有！

於是，無數人開始去鑑別起來這些漲幅的真實…

作為老鳥，大家知道，要判斷一本新書有沒有刷數據，方法簡直不要太多。

比如，數據的漲幅趨勢，要是數據突然暴漲，原因自然是不言而喻。

除了這些，還有收藏，點擊，推薦，還有各種數據的漲幅波動，甚至連書的書評活躍程度，都可以進行橫向對比…

如果是真實數據，這些數據的漲幅波動，自然都會一致。

不可能這個時間段只漲點擊，下個時間段只漲收藏…

只要是刷了數據，就不可能完全吻合。

所以，刷沒刷數據，老司機基本上一眼都能看出來。

然而，讓所有人震驚的是，經過一群數據帝的鑑別，大家發現，這些無限的新書，刷數據的幾率，並不算大…