社交平台健康风险监测：泰诺争议一年后的数据实测

药企、医疗器械厂商、医院和公共卫生机构可以用公开的社交平台和搜索数据监测健康谣言与疑似不良事件，但关键词搜索默认返回的是一年来累计起来的热门内容，不是正在发生的讨论；要按时间窗取数，并把「谣言叙事」和「疑似不良事件」分成两条处置线。我们在 2026 年 10 月 24 日 12:34–12:41（新加坡时间）用 EveryInfra 对「泰诺（对乙酰氨基酚）与自闭症」做了 13 次真调，合计花费 $0.007505：X 默认搜索返回的 39 条帖子里有 32 条发在 2025 年 9 月 22 日到 11 月 30 日那一波，最近 30 天只有 1 条；加上时间限定后，10 月 1 日以来有 25 条，合计浏览 769,563 次，其中一条通讯社帖子占 70%。

本文只讨论数据方法，不提供用药或医疗建议。孕期用药问题请咨询医生或药师。

一句话定义：健康信息信号监测，是按事先写定的关键词、平台、时间窗和复核规则，定期取回公开帖子和搜索结果，把它们分成「需要沟通回应的叙事」和「需要药物警戒评估的个例」，并为每一步留下可复查的记录。

为什么用这个话题做实测

2025 年 9 月 22 日，美国 FDA 宣布启动对乙酰氨基酚的标签修改，并致信医生，称孕期使用「可能与」自闭症、ADHD 风险升高有关，同时写明「因果关系尚未确立」（FDA 新闻稿）。第二天，欧洲药品管理局表示欧盟的孕期用药建议不变（EMA）。同一种药，两个监管机构给出不同的表述，这让「什么算谣言」在不同市场有不同的参照。

一年后，这个话题仍在产生新的一手材料，适合检验监测方法：

• 2026 年 9 月 23 日，《Developmental Medicine & Child Neurology》发表一篇伞状综述，纳入 7 项荟萃分析、300 多万名参与者；只看高质量研究时，关联趋近于零（论文，Wiley 新闻稿，CIDRAP 转述）。更早的瑞典 248 万名儿童兄弟姐妹对照研究也没有发现关联（JAMA，2024）。
• 2026 年 10 月 2–6 日美国儿科学会年会上，罗格斯大学团队报告：2025 年 9–11 月的 53 条 TikTok 视频里，含错误信息的占 28.3%，却拿到 2,813 万总播放的 52.4%；单条错误视频 1,030 万播放，占全部曝光的 36.6%（会议摘要新闻稿）。
• 同一团队审计了 65 个医院、医学会和州卫生部门的 Instagram 账号：只有 14 个（21.5%）回应了这场争议，医院最晚比美国儿科学会晚 51 天，州卫生部门没有一个回应（AAP 新闻稿，CIDRAP 转述）。这两项是会议摘要，尚未经期刊同行评议。
• 2026 年 3 月《柳叶刀》发表一项分析（The Lancet）；据 HealthDay 转述，白宫简报之后，美国急诊对孕妇开具对乙酰氨基酚的处方明显减少（US News 转载）。信息环境的变化会进到真实的处方行为里。
• 2026 年 10 月 16 日，美国第二巡回上诉法院拒绝重审，约 500 起相关诉讼继续推进（路透社）。诉讼新闻本身就是一波新的传播触发点。

规则在变：做监测前要读的几份文件

药物警戒怎么对待社交平台。 ICH E2D(R1) 在 2025 年 9 月 15 日到达第 4 步，取代 2003 年的旧版，新增「数字平台」一节（ICH）。ICH 的说明材料写明三点：持有人没有义务筛查不归自己管的外部数字平台；自己管理的平台要定期筛查；如果持有人有计划地读取外部平台数据，就属于「有组织的数据收集系统」（ODCS），从中发现的病例按「征集报告」处理，需要做因果评估（ICH 第 4 步说明）。该指南 2026 年 3 月 18 日在欧盟生效，EMA 要求未按研究方案开展的 ODCS 留存详细文件（EMA）；FDA 也已发布终版指南（ICUC 转述为 2026 年 3 月），点名社交媒体、患者支持项目等新数据源（FDA）。一家社交运营服务商把 ODCS 文件要素归纳为目标、数据渠道、数据集与回看期、审核方法、不良事件处理流程五项（ICUC 转述），细节以指南原文为准。

国内的对应规定。 国家药监局 2018 年的《个例药品不良反应收集和报告指导原则》写明：持有人应定期浏览自己发起或管理的网站，「原则不要求持有人搜索外部网站」，但获知外部网站中的不良反应时应评估是否报告；有效报告须具备可识别的患者、可识别的报告者、怀疑药品、不良反应四要素；原始记录「可以是……网站截屏」（中国食品药品国际交流中心转载）。按 2026 年 4 月发布的年度报告，2025 年全国共收到药品不良反应/事件报告 272.8 万份，其中持有人报送 108,030 份，同比增长 13.7%（吉林省药监局转载）。我们按这两个数算，持有人报告约占全部报告的 4.0%。

企业能不能回应错误信息。 FDA 2024 年 7 月修订的指南草案，支持企业对独立第三方（例如网红、名人）发布的、关于自家已批准产品的错误信息做「定制回应」（FDA）。监测结果因此有两个出口：沟通回应和安全评估。

平台规则。 TikTok 2026 年 9 月 24 日生效的社区规范，不允许可能造成重大伤害的错误信息，可能造成中等伤害的内容不进推荐流（TikTok）。YouTube 的医学错误信息政策以「当地卫生主管部门指引」为准（YouTube 帮助中心）。当 FDA 和 EMA 的表述不同时，同一条内容在不同市场的处理可能不同，监测记录里要写清楚市场和语言。中央网信办 2026 年 9 月 30 日部署为期 2 个月的「清朗·整治短视频虚假人设乱象」专项行动，点名「冒充医生、律师、教师等身份」和「养生大师」人设（中央网信办）。

我们的实测：13 次调用

时间：2026 年 10 月 24 日 12:34–12:41（新加坡时间）。接口：POST /api/v1/social。每个能力的单价读自当时的能力目录。关键词英文用 tylenol autism，西语用 paracetamol autismo 和 paracetamol embarazo autismo，中文用 对乙酰氨基酚 自闭症。

• twitter/search 默认排序：39 条，19.47 秒，$0.000556。
• twitter/search 加 since:2026-10-01：25 条，20.74 秒，$0.000556。
• tiktok/search（英文）：10 条，11.82 秒，$0.000556。
• youtube/search 相关度排序与 newest 排序：各 10 条，各 $0.000556。
• reddit/search：3 条，51.13 秒，$0.000556（时间范围固定为最近一个月）。
• web/search（美国、英文）：10 条，1.83 秒，$0.001389。
• weibo/search：20 条，11.81 秒，$0.000556。
• douyin/search 相关度排序与「半年内、最新」排序：各 10 条，各 $0.000556（这是写作时的价；2026-10-28 起 douyin/search 每次 $0.008333，每千次 $8.33）。
• tiktok/search 与 youtube/search（西语）：10 条、9 条，各 $0.000556。
• douyin/transcript（取一条视频的文稿）：结果为空，预扣退回，$0。

另外，我们一开始把请求体字段写错，18 次请求都返回 422、没有扣费；第二轮的错误信息里直接给了可照抄的请求样例。帖子的发布时间按平台返回的 UTC 日期统计。下面的立场编码由一名编者按帖子正文完成，没有做双人复核，只用来说明方法，不代表人群结论。

发现一：搜索结果是「存量」，不是「增量」

• X 默认搜索的 39 条里，32 条（82%）发在 2025 年 9 月 22 日至 11 月 30 日，5 条更早，最近 30 天只有 1 条。这 39 条合计浏览 59,535,064 次。
• 加 since:2026-10-01 后取回 25 条，与默认结果只重合 1 条，合计浏览 769,563 次，约为默认结果的 1.3%。
• YouTube 的 newest 排序和相关度排序 10 条里重合 9 条，最新一条发于 2025 年 12 月 12 日；在这次读取里，换排序没有拿到新内容。
• 抖音加「半年内、最新」后，10 条里只与相关度结果重合 1 条，其中 5 条发在最近 30 天。
• 微博搜索返回的 20 条都发在 2026 年 2 月 26 日到 9 月 9 日之间。

结论：如果你的问题是「现在有没有新一波」，默认关键词搜索会把你带回一年前；要用平台支持的时间语法或时间参数，并按天保存快照，自己算增量。

发现二：发布者构成随平台和语言差别很大

• TikTok（英文）前 10 条：4 条来自新闻机构（CBC News、Global News、ABC World News、Daily Mail），3 条来自简介自称医生的账号，3 条来自其他个人。
• YouTube（西语）9 条里 8 条是新闻机构（El País、RTVE、El Comercio 等），播放中位数 4,067；YouTube（英文）播放中位数 370,355。
• TikTok（西语关键词）10 条里，接口的 language 字段标为葡萄牙语的有 3 条，3 条发于 2025 年 9 月之前。西语和葡语共用「paracetamol」这个词，不按语言过滤就会混进巴西的内容。
• 抖音 10 条的作者全部是认证账号，其中 7 个简介写明医生或药师身份；最高点赞 10,610，来自一条 2024 年的孕期用药视频。
• 微博 20 条合计点赞 363，单条最高 61；其中 6 条来自同一个转述美国新闻的账号。
• 网页搜索前 10 条：4 条来自大学、医院或期刊，1 条是 FDA 2025 年的新闻稿（排第 2），另有患者组织、生产商答疑页、律所类网站、新闻各 1 条，以及 1 条视频。

发现三：曝光高度集中

TikTok（英文）前 10 条合计播放 11,585,194 次，最高一条占 51.8%。X 时间限定后的 25 条里，一条通讯社帖子占 70.0%，中位数只有 214 次。这和罗格斯团队「单条视频占 36.6% 曝光」的发现方向一致。所以，按条数统计「错误信息占比」会低估风险，至少要同时报按曝光加权的占比。

发现四：账号身份不能代替内容判断

X 默认结果里，用户名或正文自称医生的账号有 7 个：4 个在反驳关联，1 个支持关联，1 个在反驳关联的同时把原因转向疫苗，1 个只是提问。罗格斯团队在 TikTok 样本里发现「医疗专业人员发布的内容全部与证据一致」，但在我们的 X 样本里，这个规律不成立。抖音相关度第一条来自一位认证神经内科医生，标题是「孕妇吃对乙酰氨基酚为啥增加孩子自闭症风险？」；我们想取文稿判断内容，接口返回空结果并退款。只看标题和认证标识，无法判断这条视频讲了什么，需要人看完再编码。

按立场分，X 默认 39 条里：支持关联 12 条（30.8%），拿到 24.8% 的浏览；反驳 7 条（17.9%），11.8% 的浏览；讽刺或玩笑 5 条，却拿到 28.7% 的浏览；转述新闻或官员说法 8 条；混合立场 2 条；无法判断或未经核实 5 条。时间限定后的 25 条里，转述新闻的 5 条拿到 77.0% 的浏览，支持关联的 6 条只有 10.3%。

发现五：旧文案一年后换个开头再发

2025 年 10 月 14 日，一个账号发了一条以「JUST IN」开头的帖子，转述官员说泰诺与自闭症、ADHD 和肝毒性有关，浏览 2,284,135 次。2026 年 10 月 5 日，另一个账号发了正文逐字相同、只把开头换成「BOMBSHELL」的帖子，浏览 78,044 次、点赞 7,180 次。按文本相似度去重，能把这类「旧谣新传」挑出来；只按帖子 ID 去重则会把它当成新内容。

发现六：同一个关键词会捞到两类东西

未经核实的伤害故事。 X 默认结果里有 2 条帖子转述同一个故事：一名孕妇为了「证明总统说错」大量服用泰诺，肝衰竭进了重症监护室。这 2 条合计浏览 8,943,963 次。Snopes 核查后认定，这个故事只有讲述者本人的说法，没有任何证据（Snopes，2025-09-30）。按国内指导原则的四要素看，它没有可识别的患者和可核实的报告者，不构成有效报告；但它是传播很广的叙事，应进入沟通线。

可能与用药安全有关的个例。 抖音「最新」结果里，2026 年 10 月 24 日有一条帖子转述：一名 5 岁儿童同时服用复方感冒药和退烧药，两种药都含对乙酰氨基酚，剂量叠加后急性肝损伤进入 ICU；6 月 28 日一家电视台账号报道了一起药店推荐剂量过高导致婴儿就医的投诉。这两条说的是重复用药和用药错误，E2D(R1) 也把用药过量、用药错误列为需要报告的「其他观察」（ICH 第 4 步说明）。它们都没有写具体的产品名称，一家持有人无法据此确认是不是自己的产品，但应进入药物警戒线，由专人评估和尝试核实。

这个信号能做什么，不能做什么

能做：

• 发现新一波：按天比较时间限定结果的条数和浏览，和自己的历史基线比。
• 看发布者构成：新闻机构、自称医生的账号、个人、机构各占多少，按市场和语言分开看。
• 找出重复叙事：用文本相似度把换了开头的旧文案归到同一条叙事下。
• 为个例分流：把提到「药名 + 人 + 不良事件」的帖子挑出来，交给药物警戒团队。
• 评估回应时机：罗格斯团队的数据说明，机构回应可以晚到 51 天；有了每日基线，机构可以用自己的数据定回应时间。

不能做：

• 不能代表人群：这是接口在读取那一刻返回的排序结果，不是随机样本，也不是某个用户的推荐流。
• 不能自动判断真假：立场需要人按证据编码，并记录编码依据和编码人。
• 不能替代个例报告：帖子通常缺少可识别的患者和报告者，要核实后才能进入正式报告。
• 不能覆盖封闭空间：私信、私密群组、微信群不在公开数据里；GW 团队 10 月 15 日发表的研究也只覆盖公开的 Facebook 主页（GW 新闻稿）。
• 有的平台不给播放数：这次抖音的 view_count 全部为 0，微博没有浏览字段，Reddit 搜索结果的点赞为 0，需要改用点赞、转发、评论，或再调详情接口。

处置流程：谁看、何时升级、怎么记录

<ol> <li><strong>写清监测范围。</strong>写下目标、关键词（含各语言的药名、商品名和别名）、平台、时间窗、回看期、审核方法和个例处理流程。如果你是持有人，这份文件就是 ODCS 的说明；没有这份文件，就说不清哪些帖子「看过」。</li> <li><strong>每天固定时间取数。</strong>每个关键词在每个平台跑一次时间限定搜索（X 用 <code>since:</code>，抖音用 <code>publish_time</code>，Reddit 固定为最近一个月），再跑一次默认搜索作对照。保存完整响应，记下请求 ID 和读取时间。</li> <li><strong>第一轮分流（沟通岗）。</strong>把每条帖子标成「叙事」「个例线索」「无关」三类。只要同时出现药品、人和不良事件，就标为个例线索，不在这一步判断真假。</li> <li><strong>个例线索当天转药物警戒。</strong>药物警戒岗按四要素检查，尝试联系报告者核实，记录「为什么不报」或「何时开始计时」。指南说明，计时起点取决于获得足够信息的那一天（ICH 第 4 步说明），所以记录每次查看的时间很重要。</li> <li><strong>叙事按基线升级。</strong>当某条叙事的时间限定浏览量明显高于自己的历史基线，或出现在新的语言市场时，交给医学和传播负责人决定是否回应、用什么渠道回应。阈值用自己积累的数据定，不照搬别人的数字。</li> <li><strong>每条记录留这些字段。</strong>请求 ID、读取时间、平台、关键词、时间参数、帖子链接、发布时间、当时的浏览/点赞/转发、截图、编码结果、编码人、处置决定。国内指导原则允许原始记录用网站截屏。</li> <li><strong>按月复核。</strong>抽样请第二人重新编码，算一致率；更新关键词表（新别名、新错别字）。</li> </ol>

做多平台口碑的团队，可以对照多平台口碑监控蓝图，先把采集范围写下来再判断变化。只需要召回公告的，看商品召回数据怎么做成通知服务，那是另一类数据源。

在代码或 AI 客户端里跑同一套

请求示例（X 时间限定搜索）：

curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer <API Key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"twitter","action":"search","params":{"keyword":"tylenol autism since:2026-10-01","sort":"latest"}}'

参数名以能力目录为准，参数要放在 params 里。监测里最常用的响应字段（twitter/search）：

• posted_at：发布时间，用来算时间分布和增量。
• view_count、like_count、retweet_count、quote_count、bookmark_count：互动量，读取那一刻的数。
• author_username、author_follower_count、author_is_verified：发布者构成；只作线索，不代表资质。
• text、links、language：编码和按语言过滤用。
• conversation_id、is_reply、is_quote：把回复和引用归到同一串讨论。

这次遇到的错误和扣费：

• 字段写错（缺 action）：422 validation_error，不扣费。
• 必填参数没放进 params：422 missing_param，错误里带可照抄的请求样例，不扣费。
• 结果为空（这次的抖音文稿）：退回预扣，charged_usd 为 0。
• 处理方法见 API 报错后怎么处理，对账见失败返还与对账。

在 Claude Code 里用 MCP，一条命令加上远程服务器，然后直接让它「用 X 和抖音搜最近 7 天关于某药名的帖子，按浏览排序」：

claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --header 'Authorization: Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}'

模型会调用 everyinfra_call_api；慢任务可加 mode: "async"，再用 everyinfra_get_job 读结果。第一次接入看快速开始。

各入口说明：X (Twitter) 爬虫 API、抖音爬虫 API；能力页：X 关键词搜索、TikTok 关键词搜索、YouTube 关键词搜索、抖音关键词搜索、微博关键词搜索、Reddit 关键词搜索、SERP 搜索结果关键词搜索、抖音视频文稿。

算一笔账：10 个关键词每天巡检

按 2026 年 10 月 24 日的能力目录价格，抖音搜索按 10 月 28 日起的新单价（以价格页为准）：每个关键词每天跑 X、TikTok、YouTube、Reddit、微博各 1 次（每次 $0.000556），抖音搜索 1 次（$0.008333），再跑 1 次网页搜索（$0.001389），每个关键词每天 $0.012502。10 个关键词（中、英、西各几个药名和别名）跑 30 天：$0.012502 × 10 × 30 = $3.75。失败和空结果不计费，实际只会更少。人工编码的时间是真正的成本，要单独估。

和其他做法比

• 商业舆情平台：通常带看板、情感分析和告警，适合品牌团队；要确认它能否导出原始帖子和读取时间，否则难以留存药物警戒需要的原始记录。
• 平台自己的研究者数据接口：覆盖和抽样方法更透明，适合学术研究；申请周期长、平台少，跨平台对比要分别申请。
• 人工检索：成本低，适合偶发事件；不可复现，难以按天比较。
• 本文做法（数据 API）：多平台同一种请求格式、按次计费、保留原始 JSON；不带立场判断和看板，编码和基线要自己做；不覆盖私密空间，只能取各平台公开可见的内容。

最近的变化（2026 年 9–10 月）

• 9 月 23 日，伞状综述发表（DMCN）。对读者：监测里「与证据一致」的参照点又多了一项高质量证据，编码手册要随之更新。
• 9 月 24 日，TikTok 新版社区规范生效（TikTok）。对读者：规范只写了这类内容不进推荐流，没有写是否从搜索中移除，所以搜索结果里的数据不能直接推算推荐流里的触达。
• 9 月 30 日，中央网信办部署「清朗」短视频虚假人设专项行动（中央网信办）。对读者：接下来两个月，冒充医生的账号可能被集中处置，发布者构成会变，基线要标注这段时间。
• 10 月 5 日，浙江流感疫苗研究发表：两起与安全性有关的谣言事件之后，周接种趋势下降，例如 2024 年一起批次召回事件后从每周 +7.3% 变为 −9.0%（npj Digital Public Health）。对读者：社交信号可以和真实业务数据（接种量、销量、门诊量）对齐做时间序列分析。
• 10 月 12 日，中国互联网联合辟谣平台发布 9 月科学流言榜，其中一条是「漏服药物下次双倍补回」（辟谣平台）。对读者：用药错误类说法和不良事件线索常常同时出现，关键词表要包括这类说法。
• 10 月 12 日，WHO 召开性与生殖健康错误信息与平台治理对话（WHO）；10 月 15 日，GW 团队发表研究，6 年内反疫苗社区的主页被删 33.5%、连接被删 52.3%，网络仍大体完整（Journal of Complex Networks）；10 月 16 日，一篇评论提出用本体约束的大模型识别药物黑话，缩短监测滞后（npj Digital Public Health）。对读者：删帖解决不了网络结构问题，监测要看社区之间的连接；别名和黑话表需要持续维护。

欧盟药物警戒风险评估委员会 9 月 28 日至 10 月 1 日的例会没有启动或结束任何转介（referral）程序（EMA），监管层面的正式信号和社交平台上的声量是两回事。关于生成式 AI 在健康错误信息各阶段的作用，可参考 9 月 28 日上线的一篇综述（Frontiers in Medicine）。KFF 6 月的调查显示，31% 的美国成年人每月至少一次用社交媒体获取健康信息（KFF）。

常见问题

药企必须监测外部社交平台吗？（出处：搜索联想词「社交媒体 药物警戒 案例」） 按 ICH E2D(R1) 的说明材料，持有人没有义务筛查外部数字平台；国家药监局 2018 年的指导原则也写明原则上不要求搜索外部网站，但获知后要评估。一旦你有计划地读取外部平台数据，就要按有组织的数据收集来留文件，发现的病例按征集报告处理。具体义务以所在地区的法规和你的法务、药物警戒团队意见为准。

一个关键词搜索能直接当监测系统用吗？（出处：搜索联想词「health misinformation monitoring tool」） 不能。本次实测里，X 默认结果 82% 来自一年前那一波，YouTube 换排序拿到的仍是旧内容。至少要加时间窗、每日快照、文本去重和人工编码，才能回答「现在有没有新一波」。

社交平台上看到疑似不良反应的帖子，怎么判断要不要进入上报流程？（出处：搜索联想词「social media monitoring pharmacovigilance」） 先按四要素检查：可识别的患者、可识别的报告者、怀疑药品、不良反应。缺项时记录原因并尝试核实，保存截图和读取时间。是否报告、何时计时，由药物警戒负责人按适用法规决定。

相关阅读

• 创作者数据怎么做成投放前尽调：别用粉丝数代替受众证据：和本文「账号身份不能代替内容判断」是同一个问题。
• Reddit 评论采集为什么不完整：要追评论区时先读这篇。
• 搜索 API：网页检索、正文抓取与交叉验证
• TikTok 爬虫 API、微博爬虫 API

参考资料

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2. TikTok misinformation content on acetaminophen and autism surged after presidential announcement，AAP 经 EurekAlert 发布，2026-10。https://www.eurekalert.org/news-releases/1145255
3. Tayebi-Hillali H, et al. Prenatal exposure to paracetamol and the risk of autism and ADHD: an umbrella review and meta-meta-analysis，Developmental Medicine & Child Neurology，2026-09-23。https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/dmcn.70512
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12. Community Guidelines: Integrity and Authenticity，TikTok，2026-09-24 生效。https://www.tiktok.com/safety/en/policies-and-engagement/integrity-authenticity
13. 中央网信办部署开展「清朗·整治短视频虚假人设乱象」专项行动，中央网信办，2026-09-30。https://www.cac.gov.cn/2026-09/30/c_1792520301987752.htm
14. 2026 年 9 月科学领域流言榜，中国互联网联合辟谣平台，2026-10-12。https://www.piyao.org.cn/20261012/d323698a2fd3446caf7aacc5246984c3/c.html
15. ICH E2D(R1) Guideline reaches Step 4，ICH，2025-09。https://www.ich.org/news/ich-e2dr1-guideline-reaches-step-4-ich-process
16. ICH E2D(R1) Step 4 Presentation，ICH，2025-09-09。https://database.ich.org/sites/default/files/ICH%20E2D%28R1%29_Step%204_Presentation_2025_0904.pdf
17. ICH E2D post-approval safety data management（含欧盟 2026-03-18 生效说明），EMA。https://www.ema.europa.eu/en/scientific-guidelines/ich-e2d-post-approval-safety-data-management
18. E2D(R1) Post-Approval Safety Data（终版指南），FDA，2026-03。https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/e2dr1-post-approval-safety-data-definitions-and-standards-management-and-reporting-individual-case
19. FDA Updates Guidance to Further Empower Companies to Address the Spread of Misinformation，FDA，2024-07-08。https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-updates-guidance-further-empower-companies-address-spread-misinformation
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