据统计，互联网公司在数据方面的造假行为，平均每1000次才会有一次露出马脚，就看人们是否有兴趣深究了。平均每5000次造假行为中，才有一次会幸运地成为公众事件，遭到外界的穷追猛打。这只是平均水准，而对于一些技术高超的大公司而言，他们造假被揭穿的概率更是达到万次以上级别，这已不是公众层面能理解的范畴了。
当然，从造假行为开始到演变成一场公众事件，直到对公司声誉形成不良影响，这中间还存在着无数的防火墙，可以对负面效应进行有效缓冲，最大程度缓解其给公司带来的负面效应，甚至到最后还有可能坏事变好事。
在数据造假行为被揭发后，公司们可选择的应对手段太多了，首先可以完全否认，这是百试不爽的妙招。数据这种东西，如何产生的只有数据的生产者最清楚，对普通大众而言那就是个数字而已，消费者并不会去深究100万和300万这两个迥然不同的数字之间，到底是由多少谎言撑起来的，即便你把事实摆在他们面前，消费者也很怀疑公司是否有这么做的必要。
专业一点的业内人士，当然会从技术特征和细节分析入手来证实自己的判断，但如今各大公司都有自己的技术架构，在知己知彼的情况下，要找个自圆其说的理由实在是太容易了。最常见的托词就是“你们不懂”。仔细琢磨一下这句话，这里面学问大了。你怎么可能懂，如果这个IT架构不是你开发出来，也不是你进行日常运营维护的话。
如果公司在数据造假上被抓到确凿有力的把柄和证据，其实也没什么好紧张的，因为缺乏处罚机制。至此就算大大方方承认自己造假了，也不会有一个机构或者部门来对其进行处罚。肇事公司唯一要做的，就是做好公关，把负面影响降到最小。最常见的，就是将责任推到技术和人的身上，做好切割，维护自己大义凛然的正义形象。
在数据造假这个问题上，公司是否具备主观故意，能直接影响到最终的定性，进而影响到公众对他们的看法。一般情况下，公司都不会承认自己故意造假，而总是会在文案中有意无意地往客观上扯。例如某手机厂商在台湾因虚报预售数字被罚60万元新台币，他们回应的图片上写着：“对不起哦，我们的确少了30台。”
这回应妙得很，你看我们确实少了30台，同庞大的预售数字相比实在微不足道，这应该是技术和统计原因造成的，而非有意为之。我要故意造假的话，在30后边加两个0多好，何必只虚增这么一点量呢。这些客观原因，在任何公司都能找出一大堆来，在罚款已交的情况下，拿出来应付公众是没问题的。
当然，也存在着另外一些解决方案，如果数据造假行为被扒皮到不可收拾了，最经典的一种应对策略是自我定性，诚恳认错。我首先将此事件定性为“意外”，继而承认这里面出了问题，同时马上表示坚决反对这种现象的产生，再不济狠狠处罚几个当事人以示诚恳。
不过，这个诚恳认错，其基础是建立在“意外”这个前提之上的。与建立在“造假”这个前提之上的诚恳认错，差了多少个段位可以自己好好想想。言外之意是，我们为了一个意外都能这么诚恳地认错了，你们还想怎么着呢？“这些套路，其实创业者们可以好好学学，以备未来之用。“
对于这个问题，有现代歪诗一首为证：
千百次的回眸中
遇见了你
千万年的追寻中
发现了你
你的名字叫假数据
但你说那是一个意外
好巧的一个意外
把我们的缘分抹杀殆尽
把我们的期待深深地
深深地
埋在土里
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