Kokkuvõte artiklist:  Kommentaaride ja sotsiaalvõrgustikud veebis on täis antisociaalseid kasutajaid, kes korduvalt kuritarvitavad ja provotseerivad inimesi, et saada reaktsiooni. On teada, et need nn trollid põhjustavad oma ohvritele isegi vaimseid hädaolukordi. Kuid nüüd on teadlaste meeskond uurinud miljoneid selliseid postitusi, et tuvastada nende kasutajate ühiseid omadusi. Ja see on loonud algoritmi, mis suudab tuvastada potentsiaalse trolli 80% täpsusega, skaneerides nende kommentaare. Eksperdid uurisid 40 miljonit postitust 1,7 miljoni kasutaja poolt uudiste saidi CNN.com, poliitiliste uudiste saidi Breitbart.com ja mängude saidi IGN.com kaudu. Uurijad jagasid kasutajad kõige tõenäolisemalt keelatud kasutajateks, mida nimetatakse tulevikus keelatud kasutajateks (FBU) ja muud kasutajad, keda nimetatakse kunagi keelatud kasutajateks (NBU). Uurimistöö viisid läbi Stanfordi ja Cornelli ülikooli doktorandid, mida juhtis Justin Chang, paberis, mida nimetatakse antisotsiaalseks käitumiseks veebipõhistes arutelukogukondades. Meeskond uuris kolme suurt veebifoorumi, sealhulgas üldiste uudiste saidi CNN.com, Breitbart.com, poliitilise uudiste saidi ja arvutimängude saidi IGN.com. Nende kogukondade liikmed, kes korduvalt rikuvad kogukonna juhiseid, võivad olla ajutiselt või alaliselt keelatud. 18 kuu jooksul uuris meeskond nende saitide 1,7 miljoni kasutaja poolt postitatud 40 miljoni postituse ja 100 miljoni hääle sisu ja kustutamise määra. Nende andmete põhjal suutsid nad kasutajaid jagada kaheks grupiks. Antisociaalsete veebikasutajate või trollide postitused on keele ja sidususe poolest vähem loetavad. Trollid on tõenäolisemalt teemast kõrvale kalduvad ja neil on vähem sarnasusi keele ja sisu osas võrreldes teiste kasutajate postitustega. Trollid kasutavad ka vähem positiivseid sõnu kui teised kasutajad, nad vannuvad rohkem ja kasutavad vähem ettevaatlikku või lepituslikku keelt nagu "võib", "võib-olla" või "aruta". Uuringus leiti, et trollid teevad iga päev rohkem kommentaare ja postitavad rohkem kordi. Nad püüavad meelega tekitada arutelusid või aktiivselt...
Teadlased uurisid 40 miljonit postitust, mille on teinud 1,7 miljonit veebikasutajat. Selle põhjal jagasid nad inimesed kahte gruppi - tulevikus keelatud kasutajad (FBU) ja kunagi keelatud kasutajad (NBU). Nad ehitasid algoritmi, mis skaneerib postitusi antisociaalse käitumise jälgi järele. Uuring näitab, et see algoritm suudab tuvastada potentsiaalseid trolle 80% juhtudest.