Riassumete l'articolo:  Le sezioni dei commenti e i social network sono pieni di utenti antisociali che ripetutamente abusano e provocano le persone per ottenere una reazione. Questi cosiddetti 'troll' sono anche noti per causare disagio mentale alle loro vittime. Ma ora un gruppo di ricercatori ha studiato milioni di messaggi di questo tipo per identificare tratti comuni tra questi utenti. E ha costruito un algoritmo che può riconoscere un potenziale troll con un'accuratezza dell'80 per cento, analizzando i loro commenti. Gli esperti hanno studiato 40 milioni di post di 1,7 milioni di utenti sul sito di notizie CNN.com, sul sito di notizie politiche Breitbart.com e sul sito di giochi IGN.com. I ricercatori hanno poi diviso gli utenti in quelli con maggiori probabilità di essere bannati, chiamati utenti futuri bannati (FBU) e altri utenti soprannominati utenti mai bannati (NBU). Il team ha esaminato tre grandi forum online, tra cui il sito di notizie generali CNN.com, Breitbart.com, un sito di notizie politiche e il sito di giochi per computer IGN.com. All'interno di queste comunità, i membri che violano ripetutamente le linee guida della comunità possono essere banditi, temporaneamente o permanentemente. Per un periodo di 18 mesi, il team ha studiato i contenuti e i tassi di cancellazione di 40 milioni di post e 100 milioni di voti pubblicati da 1,7 milioni di utenti su questi siti. Da questi dati sono stati in grado di dividere gli utenti in due gruppi. I post fatti da utenti antisociali del web, o troll, sono meno leggibili in termini di linguaggio e coerenza. I troll hanno maggiori probabilità di deviare dall'argomento e hanno meno somiglianze in termini di linguaggio e contenuto rispetto ai post di altri utenti. I troll sono anche meno propensi a usare parole positive rispetto agli altri utenti, bestemmiano di più e usano un linguaggio meno tentativo o conciliante come "potrebbe", "forse" o "considera". In termini di attività, lo studio ha rilevato che i troll fanno più commenti ogni giorno e pubblicano più volte su ogni thread. Cercano di creare discussioni, o attivamente...
I ricercatori hanno studiato 40 milioni di post fatti da 1,7 milioni di utenti web. Da questo hanno diviso le persone in due gruppi - Futuri utenti vietati (FBU) e utenti mai vietati (NBU). Hanno creato un algoritmo che scansiona i post per segni di comportamento antisociale. Lo studio mostra che questo algoritmo puo'identificare potenziali troll nell' 80% dei casi.