Samevat die artikel:  Kommentaar-afdelings en sosiale netwerke regoor die web is vol antisosiale gebruikers wat herhaaldelik mense beledig en uitlok om 'n reaksie te kry. Daar is selfs al van hierdie sogenaamde 'trolls' bekend dat hulle hulle slagoffers geestelik teister. Maar nou het 'n span navorsers miljoene sulke aanlynboodskappe bestudeer om gemeenskaplike eienskappe onder hierdie gebruikers te identifiseer. En dit het 'n algoritme gebou wat 'n potensiële troll met 'n akkuraatheid van 80 persent kan herken deur hulle kommentaar te skandeer. Kenners het 40 miljoen poste bestudeer deur 1,7 miljoen gebruikers op nuuswebwerf CNN.com, politieke nuuswebwerf Breitbart.com en speletjie-webwerf IGN.com. Die navorsers het gebruikers dan verdeel in diegene wat waarskynlik verban sal word, genaamd Toekomstige Verbode Gebruikers (FBU's), en ander gebruikers genaamd Nooit Verbode Gebruikers (NBU's). Die navorsing is uitgevoer deur PhD-studente van Stanford en Cornell Universiteit, onder leiding van Justin Chang, in 'n referaat genaamd Antisocial Behavior in Online Discussion Communities. Die span het drie groot aanlynforums ondersoek, waaronder die algemene nuuswebwerf CNN.com, Breitbart.com, 'n politieke nuuswebwerf en die rekenaarspeletjie-webwerf IGN.com. Binne hierdie gemeenskappe kan lede wat herhaaldelik gemeenskapsriglyne oortree, tydelik of permanent verban word. Oor 'n tydperk van 18 maande het die span die inhoud en verwyderingskoers van 40 miljoen poste en 100 miljoen stemme bestudeer wat deur 1,7 miljoen gebruikers op hierdie webwerwe geplaas is. Op grond van hierdie data kon hulle gebruikers in twee groepe verdeel. Inskrywings wat deur antisosiale webgebruikers, of trolle, gemaak word, is minder leesbaar in terme van taal en samehang. Trolle is meer geneig om van die onderwerp af te dwaal en het minder ooreenkomste in terme van taal en inhoud in vergelyking met poste deur ander gebruikers. Trolle is ook minder geneig om positiewe woorde te gebruik as ander gebruikers, hulle vloek meer en gebruik minder tentatiewe of versoenende taal soos 'kon','miskien' of 'oordeel'. Wat aktiwiteit betref, het die studie bevind dat trolle elke dag meer kommentaar lewer en meer keer op elke draad plaas. Hulle probeer doelbewus om besprekings te skep, of hulle...
Navorsers het 40 miljoen poste bestudeer wat deur 1,7 miljoen webgebruikers gemaak is. Hieruit het hulle mense in twee groepe verdeel - Toekomstige Verbode Gebruikers (FBU's) en Nooit Verbode Gebruikers (NBU's). Hulle het'n algoritme gebou wat poste vir antisosiale gedrag skandeer. Studies toon dat hierdie algoritme potensiële trolle in 80% van gevalle kan identifiseer.