Singkatkan artikelnya:  Bagian komentar dan jejaring sosial di seluruh web dipenuhi dengan pengguna antisosial yang berulang kali menyalahgunakan dan memprovokasi orang untuk mendapatkan reaksi. Yang disebut 'troll' ini bahkan diketahui menyebabkan gangguan mental pada korbannya. Tetapi sekarang, sebuah tim peneliti telah mempelajari jutaan posting online seperti itu untuk mengidentifikasi sifat-sifat umum di antara para pengguna ini. Dan telah membangun algoritma yang dapat mengenali troll potensial dengan akurasi 80 persen dengan memindai komentar mereka. Para ahli mempelajari 40 juta posting oleh 1,7 juta pengguna di situs berita CNN.com, situs berita politik Breitbart.com dan situs game IGN.com. Para peneliti kemudian membagi pengguna menjadi yang paling mungkin dilarang, yang disebut Pengguna Dilarang di Masa Depan (FBU), dan pengguna lain yang dijuluki Pengguna Tidak Pernah Dilarang (NBU). Penelitian ini dilakukan oleh mahasiswa PhD dari Stanford dan Cornell University, yang dipimpin oleh Justin Chang, dalam sebuah makalah yang disebut Perilaku Antisocial dalam Komunitas Diskusi Online. Tim tersebut memeriksa tiga forum online besar termasuk situs berita umum CNN.com, Breitbart.com, situs berita politik, dan situs game komputer IGN.com. Dalam komunitas ini, anggota yang berulang kali melanggar pedoman komunitas dapat dilarang, baik sementara atau permanen. Selama periode 18 bulan, tim mempelajari konten dan tingkat penghapusan 40 juta posting dan 100 juta suara yang diposting oleh 1,7 juta pengguna di situs-situs ini. Dari data ini mereka dapat membagi pengguna menjadi dua kelompok. Postingan yang dibuat oleh pengguna web antisosial, atau troll, kurang mudah dibaca dalam hal bahasa dan koherensi. Troll lebih cenderung menyimpang dari topik dan memiliki lebih sedikit kesamaan dalam hal bahasa dan konten dibandingkan dengan posting oleh pengguna lain. Troll juga kurang cenderung menggunakan kata-kata positif daripada pengguna lain, mereka lebih banyak mengumpat, dan menggunakan bahasa yang kurang tentatif atau konsiliatif seperti 'bisa','mungkin', atau 'pertimbangkan'. Dari segi aktivitas, penelitian ini menemukan bahwa troll membuat lebih banyak komentar setiap hari, dan memposting lebih banyak kali di setiap thread. Mereka sengaja mencoba untuk membuat diskusi, atau secara aktif...
Para peneliti mempelajari 40 juta posting yang dibuat oleh 1,7 juta pengguna web. Dari ini mereka membagi orang menjadi dua kelompok - Pengguna yang Dilarang di Masa Depan (FBU) dan Pengguna yang Tidak Pernah Dilarang (NBU). Mereka membangun algoritma yang memindai posting untuk tanda-tanda perilaku antisosial. Studi menunjukkan algoritma ini dapat mengidentifikasi potensi troll dalam 80% kasus.