這篇文章總結:  網路上的留言區和社群網站充斥著反社會使用者, 這些所謂的"怪獸"甚至會對受害者造成心理痛苦. 但現在一群研究人員研究了數百萬的網路文章, 透過掃描他們的評論, 能以80%的準確度辨識潛在的<unk>者. 專家研究了新聞網站 CNN.com,政治新聞網站 Breitbart.com 和遊戲網站 IGN.com 的 170 萬使用者的 400 萬篇文章. 研究人員將使用者分為最有可能被禁止的,被稱為未來被禁止的使用者 (FBU),以及其他被稱為從未被禁止的使用者 (NBU). 該團隊檢查了三個大型網路論壇, 這些社群內反復違反社群規範的會員可能會被暫時或永久禁止. 該團隊在 18 個月的時間內研究了 170 萬使用者在這些網站上發表的 400 萬篇文章和 1 億次投票的內容和<unk>除率. 根據這些資料, 網路上反社會使用者或<unk>徒發表的文章, <unk>者更有可能偏離主題, 他們會更多地罵人, 並使用較少的試圖性或和解性的語言, 這項研究也發現, 他們故意試圖開發討論,
研究人員研究了 170 萬網路使用者發表的 4 千萬篇文章. 他們將使用者分成兩組:未來禁止使用者 (FBU) 和未禁止使用者 (NBU). 他們建立了一個演算法來檢查文章是否有反社會行為的跡象. 這項研究顯示, 這個演算法可以在80%的情況下識別潛在的<unk>.