لخص المقالة:  فصول التعليقات والشبكات الاجتماعية في جميع أنحاء الويب مليئة بالمستخدمين المعاديين للمجتمع الذين يسيئون استخدامهم بشكل متكرر ويثيرون الناس للحصول على رد فعل. حتى من المعروف ان هؤلاء المزعومين "المتصيدين" يسببون الضيق العقلي لضحاياهم. لكن الآن فريق من الباحثين درسوا ملايين من هذه المشاركات على الإنترنت لتحديد السمات المشتركة بين هؤلاء المستخدمين. وبنيت خوارزمية يمكنها التعرف على المتصيد المحتمل بدقة 80 بالمئة عن طريق مسح تعليقاتهم. درس الخبراء 40 مليون منشور من قبل 1.7 مليون مستخدم على موقع الأخبار CNN.com، موقع الأخبار السياسية Breitbart.com وموقع الألعاب IGN.com. ثم قسم الباحثون المستخدمين إلى أكثر عرضة ليتم حظرهم، ودعا المستقبل الممنوع المستخدمين (FBUs) ، والمستخدمين الآخرين يطلق عليهم اسم Never-ممنوع المستخدمين (NBUs). تم إجراء البحث من قبل طلاب الدكتوراه من جامعة ستانفورد وجامعة كورنيل، بقيادة جاستن تشانغ، في ورقة بعنوان السلوك المعادي للمجتمع في مجتمعات المناقشة عبر الإنترنت. فحص الفريق ثلاثة منتديات كبيرة على الإنترنت بما في ذلك موقع الأخبار العامة CNN.com، Breitbart.com، موقع أخبار سياسي، وموقع ألعاب الكمبيوتر IGN.com. في هذه المجتمعات، يمكن منع الأعضاء الذين ينتهكون مراراً وتكراراً إرشادات المجتمع، إما مؤقتاً أو بشكل دائم. على مدى 18 شهر، درس الفريق محتوى ومعدلات الحذف من 40 مليون مشاركة و 100 مليون صوت نشرها 1.7 مليون مستخدم عبر هذه المواقع. من هذه البيانات تمكنوا من تقسيم المستخدمين إلى مجموعتين. المشاركات التي يكتبها مستخدمو شبكة الإنترنت المعاديين للمجتمع، أو المتصيدين، هي أقل قابلية للقراءة من حيث اللغة والتماسك. الترويل اكثر عرضة للانحراف عن الموضوع ولديهم القليل من التشابه من حيث اللغة والمحتوى مقارنة بمشاركات المستخدمين الآخرين. الترويل ايضاً أقل عرضة لاستخدام الكلمات الإيجابية من المستخدمين الآخرين، إنهم يلعنون أكثر، ويستخدمون لغة أقل محاولة أو تسوية مثل "يمكن" أو "ربما" أو "اعتبر". من ناحية النشاط، وجدت الدراسة أن المتصيدين يقدمون المزيد من التعليقات كل يوم، ويقومون بنشر المزيد من المرات على كل موضوع. يحاولون عمداً ان يخلقوا مناقشات، او بنشاط...
الباحثين درسوا 40 مليون مشاركة من 1.7 مليون مستخدم للإنترنت. من هذا قاموا بتقسيم الناس إلى مجموعتين - مستخدمين ممنوعين في المستقبل (FBUs) ومستخدمين غير ممنوعين أبدًا (NBUs). بنوا خوارزمية تفتش المشاركات بحثاً عن علامات سلوك معادي للمجتمع. الدراسة تبين ان هذه الخوارزمية قادرة على تحديد المتصيدين المحتملين في 80% من الحالات.