После 18 месяцев пристального изучения забаненных комментаторов на сайтах cnn.com, breitbart.com и ign.com, трое исследователей из Корнелльского университета заявляют, что могут точно идентифицировать интернет-тролля менее чем по десяти постам.
Спонсором этого исследования стал Google, а целью проекта – разработка системы, способной отличать «Пользователей, предрасположенных к банам» (FBU) от «Пользователей, которых никогда не забанят» (NBU). Почти все из 10.000 исследованных FBU писали комментарии с крайне низким уровнем грамотности и ясности изложения, и эти показатели у них только падали после получения бана. Также, токсичные комментаторы предпочитают фокусировать свои усилия на меньшем количестве тредов по отношению к количеству собственных постов. Другими словами – они ищут стычки.
Впрочем, не все тролли ведут себя одинаково. Исследования показали, что на новостном портале CNN они предпочитают создавать новые посты или суб-треды, а на крупных сайтах Breitbart и IGN – комментировать уже существующие ветки. В целом, FBU – это упорные и назойливые комментаторы со слабой грамматикой, и они склонны накалять атмосферу дискуссии перед тем, как получить бан.
В сумме, все находки корнельских исследователей потенциально позволяют создать систему, которая будет способна идентифицировать и даже автоматически банить надоедливых троллей. Однако пока учёные в некотором замешательстве, поскольку в ходе исследований выяснилось, что примерно каждый пятый забаненный на сайтах пользователь был обвинён ложно.
Комментариев нет:
Отправить комментарий