たとえば、所得格差、気候変動、宗教の自由に対する脅威、デジタルデバイド、児童労働に関する決定を下そうとしているとします。これらの問題の複雑さに取り組むには、事実が正しいことを確認する必要があります。

事実を正しく把握しているとどうしてわかるのでしょうか？ あなたの視点は、正確かつ完全な情報に基づいていますか？

-あなたの視点は問題領域全体をカバーする必要があります。つまり、事実に対するあなたの見解には、多様な側面が含まれている必要があります。 -全ての事実は情報源によって裏付けられている必要があります。 -意図的、または意図しない虚偽の情報（偽情報vs誤情報）に注意する必要があります。

意図的なものかどうかに関わらず、誤情報の拡散は、世界の安定を脅かし、民主的なプロセスを損ない、公衆衛生と環境の両方を危険にさらすという危機的な状況にまで達しています。これは、 極端な意見の対立を深め、事実や政府に対する不当な不信感へと世論を誘導し、選挙結果を根本的に混乱させる可能性もあります。 AIが生成したコンテンツが、人間の作成した情報とほとんど区別がつかなくなり、時にはより信頼性が高いとさえ認識されるようになると、この問題はさらに深刻化します。

誤情報・虚偽の情報が削除されるだけでは不十分です。削除後、同じ誤情報が再び追加される可能性があります。これは、例えばWikipediaで編集戦争が起こる理由です。誤った主張を論破した事実確認データベースを維持する取り組みもあります(例えば、気候神話を対象とするskepticalscience.com)。しかし、これらは独立した状態で維持されており、自身のデータ収集と統合することは容易ではありません。

xplrisのプラットフォームでのデータ収集には、事実に関する異議の申し立て、検証などを記録するための厳格なメカニズムがあります。この方法により、情報自体を表示するだけでなく、ユーザは主張を裏付ける情報源を確認し、その情報の確認プロセスとこれまでに提出された異議の検証を確認することもできます。重要なことは、異議のあるデータは決して削除されないということです。異議のあるデータは、そのデータが無効であるか有効性が低いことを示すために記録に残ります。

この最後の主張は、そのシンプルさにおいて重要な意味を持っています。物語形式では、荒らし行為は簡単です。嘘をなん度も追加することができ、人々はその嘘を否定し、それを削除しなければなりません。私たちの表現では、荒らし行為はそれを修正するよりも難しくなります。嘘が付け加えられるたびに、その事実が記録され、「メリット」に基づいて反論されます。同じ嘘が繰り返し付け加えられた場合、容易に削除することができます。効果的な荒らし行為には、常に新しい嘘をでっちあげ、常に新しい偽のソースで「裏付ける」という工夫が必要となります。これにより、誤報と真実の関係が逆転し、いわゆる「ブランドリーニの法則」が覆されます。