Eleza kifupi makala hiyo:  Sehemu za kutoa maoni na mitandao ya kijamii kote kwenye mtandao zimejaa watumiaji wasiopenda jamii ambao mara kwa mara hutumia vibaya na kuwashawishi watu kupata majibu. 'Viboko' hao hata wamejulikana kuwa husababisha mfadhaiko wa kiakili kwa wahasiriwa wao. Lakini sasa kikundi cha watafiti kimechunguza mamilioni ya machapisho hayo ya mtandaoni ili kugundua mambo yanayofanana kati ya watumiaji hao. Na imeunda algorithm ambayo inaweza kutambua troll uwezo na usahihi wa asilimia 80 kwa skanning maoni yao. Wataalam walijifunza machapisho milioni 40 na watumiaji milioni 1.7 kwenye tovuti ya habari CNN.com, tovuti ya habari za kisiasa Breitbart.com na tovuti ya michezo ya kubahatisha IGN.com. Watafiti kisha waliwagawanya watumiaji katika wale ambao wana uwezekano mkubwa wa kupigwa marufuku, wanaoitwa Watumiaji wa Marufuku ya Baadaye (FBUs), na watumiaji wengine wanaoitwa Watumiaji wa Kamwe-Wasiopigwa marufuku (NBUs). Utafiti huo ulifanywa na wanafunzi wa PhD kutoka Chuo Kikuu cha Stanford na Cornell, wakiongozwa na Justin Chang, katika karatasi inayoitwa Tabia ya Kinyume cha Jamii katika Jumuiya za Majadiliano Mkondoni. Timu hiyo ilichunguza majukwaa matatu makubwa ya mtandaoni ikiwa ni pamoja na tovuti ya habari ya jumla CNN.com, Breitbart.com, tovuti ya habari ya kisiasa, na tovuti ya michezo ya kompyuta IGN.com. Ndani ya jumuiya hizi wanachama ambao mara kwa mara wanavunja miongozo ya jumuiya wanaweza kupigwa marufuku, ama kwa muda au kwa kudumu. Kwa kipindi cha miezi 18, timu hiyo ilichunguza maudhui na viwango vya kuondolewa kwa machapisho milioni 40 na kura milioni 100 zilizotumwa na watumiaji milioni 1.7 kwenye tovuti hizi. Kutokana na habari hizo, waliweza kugawanya watumiaji katika vikundi viwili. Machapisho yaliyofanywa na watumiaji wa mtandao wa kijamii, au trolls, hayasomeki vizuri kwa suala la lugha na usawa. Trolls wana uwezekano mkubwa wa kugeuka mbali na mada na kuwa na kufanana kidogo kwa suala la lugha na yaliyomo ikilinganishwa na machapisho ya watumiaji wengine. Trolls pia ni chini ya uwezekano wa kutumia maneno chanya kuliko watumiaji wengine, wao matusi zaidi, na kutumia lugha kidogo tentative au conciliatory kama vile 'inaweza', 'labda', au 'kuzingatia'. Kwa upande wa shughuli, utafiti uligundua kwamba trolls hufanya maoni zaidi kila siku, na kuchapisha mara zaidi kwenye kila thread. Wao hujaribu kimakusudi kuanzisha mazungumzo, au kwa bidii...
Watafiti walichunguza machapisho milioni 40 yaliyotumwa na watumiaji milioni 1.7 wa mtandao. Kutokana na hili waligawanya watu katika makundi mawili - Watumiaji wa Baadaye Waliopigwa Marufuku (FBUs) na Watumiaji wa Kamwe Waliopigwa Marufuku (NBUs). Walijenga algorithm ambayo inachunguza machapisho kwa dalili za tabia ya kupinga jamii. Utafiti unaonyesha algorithm hii inaweza kutambua trolls uwezo katika 80% ya kesi.