5月13日消息，在当今的网络环境中，识别网络喷子和传播虚假信息的有害行为者比以往任何时候都更加困难。
传统方法通常关注用户说了什么或他们与谁有联系，但这存在局限性，最新的研究表明，通过分析用户的行为模式，而非仅仅关注他们的言论，可以更有效地识别这些用户。
在ACM网络会议上，研究人员介绍了一种使用逆强化学习（IRL）的技术，分析人们在线上的互动方式，并获得了最佳论文奖。
这种方法能够追踪行为模式，理解用户如何参与在线讨论，而不仅仅是查看他们发布的帖子内容。
研究人员在研究中分析了Reddit上超过590万次的互动，这些数据涵盖了六年的时间，他们基于用户的行为发现了五种不同类型的用户。
其中，一个特别引人注目的群体是不同意者（disagreers），他们的主要目的就是不同意其他人的观点。
这些用户专门寻找机会发布对立的观点，然后不等待回复就离开继续前进，这种用户在政治相关的子版块（如r/news、r/politics和r/worldnews）中最为常见。
研究还揭示了意想不到的联系，讨论完全不同话题的用户有时会表现出非常相似的行为模式，例如，讨论足球（r/soccer）和电子竞技（r/leagueoflegends）的用户行为几乎相同。
尽管他们讨论的主题完全不同，但这两个社区的粉丝都强烈支持自己的队伍，密切关注比赛，讨论策略，并批评对手。
这项研究对社交媒体平台来说可能非常有用，与传统的专注于检测内容的审核方法不同，这种基于行为的方法更难被欺骗或规避。
用户改变措辞很容易，但改变他们的互动方式则需要更多的努力，管理员可以利用这项研究早期识别有问题的用户，甚至在他们开始发布大量有害内容之前。
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