Apibendrinti straipsnį:  Komentarų skyriai ir socialiniai tinklai internete yra pilni antisocialinių vartotojų, kurie pakartotinai piktnaudžiauja ir provokuoja žmones, kad gautų reakciją. Šie vadinamieji "trolliai" netgi sukelia psichologinį kančią savo aukoms. Tačiau dabar mokslininkų komanda ištyrė milijonus tokių pranešimų internete, norėdama išsiaiškinti, kokie bendri šių vartotojų bruožai. Jis sukūrė algoritmą, kuris gali atpažinti potencialų trolį 80 procentų tikslumu, nuskaitydamas jo komentarus. Ekspertai ištyrė 40 milijonų pranešimų, kuriuos parašė 1,7 milijono naudotojų naujienų svetainėje CNN.com, politinių naujienų svetainėje Breitbart.com ir žaidimų svetainėje IGN.com. Tada tyrėjai padalino naudotojus į tuos, kuriems labiausiai tikėtina, kad jie bus uždrausti, vadinami "Future-Banned Users" (FBU) ir kiti naudotojai, vadinami "Never-Banned Users" (NBU). Tyrimą atliko Stanfordo ir Kornelo universiteto doktorantai, vadovaujami Justin Chang, straipsnyje, pavadinime "Antisocialinis elgesys internetinėse diskusijų bendruomenėse". Komanda išnagrinėjo tris didelius internetinius forumus, įskaitant bendrąją naujienų svetainę CNN.com, Breitbart.com, politinę naujienų svetainę ir kompiuterinių žaidimų svetainę IGN.com. Šių bendruomenių nariai, kurie pakartotinai pažeidžia bendruomenių gaires, gali būti laikinai arba visam laikui uždrausti. Per 18 mėnesių laikotarpį komanda ištyrė turinį ir 40 milijonų pranešimų ir 100 milijonų balsų, kuriuos paskelbė 1,7 milijono naudotojų, ištrynimo rodiklius. Remiantis šiais duomenimis, vartotojai buvo padalinti į dvi grupes. Antisocialinių interneto vartotojų arba trolių įrašai yra mažiau skaitomi kalbų ir nuoseklumo požiūriu. Trolliai labiau linkę nukrypti nuo temos ir turi mažiau panašumų kalbų ir turinio atžvilgiu, palyginti su kitų vartotojų pranešimais. Trolliai taip pat mažiau linkę naudoti teigiamus žodžius nei kiti vartotojai, jie daugiau prakeikia ir mažiau naudoja bandomąją ar taikinamąją kalbą, pvz., "galėtų", "galbūt" arba "sugalvokite". Kalbant apie aktyvumą, tyrime nustatyta, kad troliai kiekvieną dieną komentuoja daugiau ir skelbia daugiau kartų. Jie sąmoningai bando sukurti diskusijas, arba aktyviai...
Tyrėjai ištyrė 40 milijonų įrašų, kuriuos parašė 1,7 milijono interneto vartotojų. Iš to jie suskirstė žmones į dvi grupes - "Future-Banned Users" (FBU) ir "Never-Banned Users" (NBU). Jie sukūrė algoritmą, kuris skenuoja įrašus antisocialinio elgesio požymiams. Tyrimai rodo, kad šis algoritmas gali identifikuoti potencialius trolus 80% atvejų.