Resumeix l'article:  Les seccions de comentaris i les xarxes socials de tota la web estan plenes d'usuaris antisocials que abusen i provoquen repetidament a la gent per obtenir una reacció. Aquests anomenats 'trolls' fins i tot han estat coneguts per causar angoixa mental a les seves víctimes. Però ara un equip d'investigadors ha estudiat milions de publicacions en línia per identificar trets comuns entre aquests usuaris. I ha construït un algoritme que pot reconèixer un potencial troll amb una precisió del 80% escanejant els seus comentaris. Els experts van estudiar 40 milions de publicacions de 1,7 milions d'usuaris al lloc de notícies CNN.com, al lloc de notícies polítiques Breitbart.com i al lloc de jocs IGN.com. Els investigadors van dividir els usuaris en els més propensos a ser banits, anomenats Usuaris del Futur Banits (FBU), i altres usuaris anomenats Usuaris Mai Banits (NBU). La investigació va ser realitzada per estudiants de doctorat de la Universitat de Stanford i Cornell, liderats per Justin Chang, en un article anomenat Comportament antisocial en comunitats de discussió en línia. L'equip va examinar tres grans fòrums en línia, incloent el lloc de notícies generals CNN.com, Breitbart.com, un lloc de notícies polítiques i el lloc de jocs d'ordinador IGN.com. Dins d'aquestes comunitats, els membres que violen repetidament les directrius de la comunitat poden ser expulsats, ja sigui temporalment o permanentment. Durant un període de 18 mesos, l'equip va estudiar el contingut i les taxes d'eliminació de 40 milions de publicacions i 100 milions de vots publicats per 1,7 milions d'usuaris en aquests llocs. A partir d'aquestes dades van poder dividir els usuaris en dos grups. Les publicacions fetes pels usuaris de la xarxa antisocial, o trolls, són menys llegibles en termes de llenguatge i coherència. Els trolls són més propensos a desviar-se del tema i tenen menys similituds en termes de llenguatge i contingut en comparació amb els articles d'altres usuaris. Els trolls també són menys propensos a utilitzar paraules positives que els altres usuaris, van més, i utilitzen menys llenguatge tentatiu o conciliador com 'podria', 'tal vegada', o 'considerar'. En termes d'activitat, l'estudi va trobar que els trolls fan més comentaris cada dia, i publiquen més vegades en cada fil. Intencionadament intenten crear discussions, o activament...
Els investigadors van estudiar 40 milions de publicacions fetes per 1,7 milions d' usuaris de la xarxa. A partir d'això, van dividir a la gent en dos grups: Usuaris del Futur Prohibits (FBU) i Usuaris Mai Prohibits (NBU). Van construir un algoritme que escaneja els missatges per a signes de comportament antisocial. Un estudi mostra que aquest algoritme pot identificar trolls potencials en el 80% dels casos.