Lažne informacije se danes širijo z neverjetno hitrostjo, podobno kot virusi. To je še posebej nevarno med volitvami, ko lahko zavajajoče novice močno vplivajo na javno mnenje. Kar 73 % Američanov je že zasledilo lažne volilne novice, polovica pa jih težko loči od resničnih.
Raziskovalci so ugotovili, da lahko z modeli, ki preučujejo širjenje bolezni, spremljajo, kako hitro se lažne informacije razširjajo. Družbena omrežja imajo zaradi svojega obsega velik potencial za hitro in epidemiji podobno širjenje teh vsebin. Nekateri uporabniki postanejo »okuženi« in verjamejo dezinformacijam, drugi jih širijo nevede, kot prenašalci, posamezniki z veliko sledilci pa so »superprenašalci«, ki lahko dosežejo milijone ljudi. Ti modeli raziskovalcem pomagajo razvijati strategije za omejevanje vpliva lažnih novic.
Ena najučinkovitejših tehnik za zmanjšanje širjenja dezinformacij je tako imenovano »psihološko cepljenje« ali prebunking. Ljudem predstavijo lažno informacijo in jo nato razložijo ter pokažejo, zakaj ni resnična. Na ta način postanejo ljudje bolj odporni na dezinformacije v prihodnosti. Raziskovalci so na primer uporabili klepetalne robote z umetno inteligenco, ki so razkrili najpogostejše lažne trditve o volitvah in ponudili nasvete za njihovo prepoznavanje. Čeprav popolnih rešitev še ni, takšni pristopi pripomorejo k oblikovanju bolj ozaveščene in odporne družbe, kjer ljudje lažje prepoznajo in zavrnejo lažne novice.
