摘要:  喺網上留言區同埋社交網絡, 成個網上有好多反社會主義嘅人, 呢啲所謂嘅"巨魔" 之所以出名,係因為 佢哋會傷害受害者 但而家,研究團隊已經研究咗 上百萬份類似嘅網頁文章 嚟發現呢啲用戶嘅共同點 佢研發出一套算法嚟識別潛在嘅惡魔 精確度係百分之八十 通過掃描佢哋嘅留言 專家喺新聞網站 CNN.com,政治新聞網站 Breitbart.com 同遊戲網站 IGN.com 度研究咗 170 萬個用戶嘅四千萬條貼文.研究員之後將用戶分為最有可能被禁止嘅,即將被禁止嘅用戶 (FBU),同埋其他用戶,即從來未被禁止嘅用戶 (NBU). 研究小組研究咗三個大型嘅網絡論壇 譬如 CNN.com,政治新聞網站 Breitbart.com 同埋電腦遊戲 IGN.com 喺呢啲社區裏面,如果成員反覆違反社區嘅規範 佢哋會暫時或者永久咁被禁止入社 經過 18 個月嘅時間,研究小組追蹤咗 170 萬用戶 喺呢啲網站上發佈嘅四千萬篇文章 同埋一億個留言嘅內容同埋佢哋被<unk>除嘅比率 根據呢啲數據,佢哋將用戶分成兩組. 反社會網路用戶或者叫做"trolls" (惡魔) 發佈嘅文章 喺語言同連貫性方面好難閱讀. 喺語言同內容方面,佢哋比較少同其他用戶嘅貼文相似 佢哋嘅口頭比其他用家少講正面嘅字 佢哋更多嘅口頭係罵人 仲少用"可以"",可能"或者"應該"嘅詞語 研究發現, <unk>徒每日發出更多嘅留言 同埋每次發佈更多嘅帖子 佢哋故意係想挑起討論,或者積極...
研究員研究咗 170 萬網民嘅四千萬篇文章 由此,佢哋將用戶分成兩組 - - 未來被禁止的用戶 (FBU) 和從未被禁止的用戶 (NBU). 佢哋設計咗一個算法嚟檢查 貼文是否有反社會行為跡象 研究顯示 呢個算法可以喺 80% 嘅情況下 識別潛在嘅惡魔.