Resume o artigo:  As seccións de comentarios e as redes sociais en toda a web están cheas de usuarios antisociais que repetidamente abusan e provocan á xente para obter unha reacción. Estes chamados 'trolls' son coñecidos por causar angustia mental ás súas vítimas. Pero agora un equipo de investigadores estudou millóns de publicacións online para identificar características comúns entre estes usuarios. E construíu un algoritmo que pode recoñecer un potencial troll cunha precisión do 80% escaneando os seus comentarios. Os expertos estudaron 40 millóns de publicacións de 1,7 millóns de usuarios no sitio de noticias CNN.com, no sitio de noticias políticas Breitbart.com e no sitio de xogos IGN.com. Os investigadores dividiron entón aos usuarios en aqueles con maior probabilidade de ser banidos, chamados usuarios futuros banidos (FBUs), e outros usuarios chamados usuarios nunca banidos (NBUs). A investigación foi realizada por estudantes de doutoramento de Stanford e da Universidade de Cornell, liderados por Justin Chang, nun artigo chamado Comportamento antisocial en comunidades de discusión en liña. O equipo examinou tres grandes foros en liña, incluíndo o sitio de noticias xeral CNN.com, Breitbart.com, un sitio de noticias políticas e o sitio de xogos de ordenador IGN.com. Dentro destas comunidades, os membros que repetidamente violan as directrices da comunidade poden ser expulsados, temporalmente ou permanentemente. Durante un período de 18 meses, o equipo estudou o contido e as taxas de eliminación de 40 millóns de publicacións e 100 millóns de votos publicados por 1,7 millóns de usuarios a través destes sitios. A partir destes datos puideron dividir aos usuarios en dous grupos. As publicacións feitas por usuarios da rede antisocial, ou trolls, son menos lexibles en termos de linguaxe e coherencia. Os trolls son máis propensos a desviarse do tema e teñen menos similitudes en termos de linguaxe e contido en comparación cos posts doutros usuarios. Os trolls tamén son menos propensos a usar palabras positivas que outros usuarios, xuran máis e usan menos linguaxe tentativa ou conciliadora como "podería", "tal vez" ou "considere". En termos de actividade, o estudo descubriu que os trolls fan máis comentarios cada día, e publican máis veces en cada tema. Intencionalmente intentan crear discusións, ou activamente...
Os investigadores estudaron 40 millóns de publicacións feitas por 1,7 millóns de usuarios da web. A partir diso, dividiron a xente en dous grupos: usuarios futuros prohibidos (FBU) e usuarios nunca prohibidos (NBU). Construíron un algoritmo que escanea publicacións por signos de comportamento antisocial. O estudo mostra que este algoritmo pode identificar potenciais trolls no 80% dos casos.