這自然讓很多人，都蠢蠢欲動了起來。
不過，在沒有看到具體資料時，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……
就在大家望眼欲穿的時候，大家發現，資料統計的帖子，發出來了……
……
“天哪，這是要屠版的節奏麼？”
當看到這期的資料統計後，所有人都不由大驚失色。
這個資料統計，主要是統計上推薦的書的資料漲幅。
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資料篩選了出來。
然後，看到資料後，所有人簡直懷疑資料統計是不是搞錯了……
“這些新書的資料，怎麼會這麼強，不會都是刷的吧……”
“就是，這期資料太誇張了，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，其實能帶來的流量，都是有一個固定區間的。
在一個推薦位上的資料漲幅，確實會與書的質量息息有關。
但是，再好的書，在一個推薦位上的資料漲幅，都是有上限的。
畢竟，流量就那麼多。
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，這期的無限流新書，資料實在太恐怖了。
幾乎都是同期其他書的幾倍，這絕對是一個很誇張的資料……
除了集體刷資料……
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性……
作為老鳥，大家知道，要判斷一本新書有沒有刷資料，方法簡直不要太多。
比如，資料的漲幅趨勢，要是資料突然暴漲，原因自然是不言而喻。
除了這些，還有收藏，點選，推薦，還有各種資料的漲幅波動，甚至連書的書評活躍程度，都可以進行橫向對比……
如果是真實資料，這些資料的漲幅波動，自然都會一致。
不可能這個時間段只漲點選，下個時間段只漲收藏……
只要是刷了資料，就不可能完全吻合。
所以，刷沒刷資料，老司機基本上一眼都能看出來。
然而，讓所有人震驚的是，經過一群資料帝的鑑別，大家發現，這些無限流的新書，刷資料的機率，並不算大……
然後，無數人驚歎了起來……
“難道，白大這本書，真的要帶火一個流派？”