本站5月13日消息，在當今的網絡環境中，識別網絡噴子和傳播虛假信息的“有害行為者”比以往任何時候都更加困難。
傳統方法通常關注用戶說了什么或他們與誰有聯系，但這存在局限性，最新的研究表明，通過分析用戶的行為模式，而非僅僅關注他們的言論，可以更有效地識別這些用戶。
在ACM網絡會議上，研究人員介紹了一種使用逆強化學習（IRL）的技術，分析人們在線上的互動方式，并獲得了最佳論文獎。
這種方法能夠追蹤行為模式，理解用戶如何參與在線討論，而不僅僅是查看他們發布的帖子內容。
研究人員在研究中分析了Reddit上超過590萬次的互動，這些數據涵蓋了六年的時間，他們基于用戶的行為發現了五種不同類型的用戶。
其中，一個特別引人注目的群體是“不同意者”（disagreers），他們的主要目的就是不同意其他人的觀點。
這些用戶專門尋找機會發布對立的觀點，然后不等待回復就離開繼續前進，這種用戶在政治相關的子版塊（如r/news、r/politics和r/worldnews）中最為常見。
研究還揭示了意想不到的聯系，討論完全不同話題的用戶有時會表現出非常相似的行為模式，例如，討論足球（r/soccer）和電子競技（r/leagueoflegends）的用戶行為幾乎相同。
盡管他們討論的主題完全不同，但這兩個社區的粉絲都強烈支持自己的隊伍，密切關注比賽，討論策略，并批評對手。
這項研究對社交媒體平臺來說可能非常有用，與傳統的專注于檢測內容的審核方法不同，這種基于行為的方法更難被欺騙或規避。
用戶改變措辭很容易，但改變他們的互動方式則需要更多的努力，管理員可以利用這項研究早期識別有問題的用戶，甚至在他們開始發布大量有害內容之前。
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