Насколько теряет доверие организация, когда она наказывает людей за цитирование тех же статистических данных и информации, которые она сама публиковала? В этом есть что-то глубоко противоречивое — подавление голосов, которые просто повторяют вашу собственную публичную информацию, вызывает серьезные вопросы о том, предназначались ли эти цифры изначально для настоящего анализа.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SeeYouInFourYears
· 12ч назад
Данные принадлежат им, и вывод тоже должен быть их? Смешно
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHarvester
· 12ч назад
Действительно, когда вы публикуете свои данные, а затем сразу же давите на тех, кто их цитирует, это просто гениально. Уже давно говорили, что эта тактика в итоге приведет к самоуничтожению, и сейчас мы просто наблюдаем, кто первым сдастся.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeSobber
· 12ч назад
Ха-ха, разве это не типично: "данные, которые я говорю, могут использовать только я"? Если ты посмеешься и бросишь мои данные в меня, сразу заблокируют, действительно без стыда
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainDetectiveBing
· 12ч назад
Слишком много, бьют себя по лицу своими данными, эта операция действительно потрясающая
Посмотреть ОригиналОтветить0
ruggedSoBadLMAO
· 13ч назад
Чёрт, сам публикуешь данные, а потом сразу блокируешь тех, кто их цитирует? Такой подход немного странный.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TheShibaWhisperer
· 13ч назад
Проще говоря, данные полезны только тогда, когда их можно свободно интерпретировать. Ты осмелишься опровергнуть их, используя их же данные? Тьфу, это называется искать проблемы.
Насколько теряет доверие организация, когда она наказывает людей за цитирование тех же статистических данных и информации, которые она сама публиковала? В этом есть что-то глубоко противоречивое — подавление голосов, которые просто повторяют вашу собственную публичную информацию, вызывает серьезные вопросы о том, предназначались ли эти цифры изначально для настоящего анализа.