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。
