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IT之家 5 月 12 日消息⑥，如今的线上社群扮演的角色已经远不止“聊天室”⑲，它们影响着公众讨论⑰、舆论走向③、集体行动⑰，甚至能左右现实中的决策⑨。

不过⑬，要识别出恶意喷子⑭、谣言传播者等这类破坏氛围的用户并不容易▓。以往的方法多半着眼于用户说了什么或和谁互动⑬，但这些方式本身也有盲点⑭。新研究提出了一个更有效的视角：观察用户的行为模式④，而不仅仅是他们说的话⑧。

据外媒 Neowin 今日报道⑳，在 ACM Web Conference 上⑲，研究人员介绍了一种新方法：利用逆向强化学习来分析线上行为⑥。这项技术原本是用于自动驾驶和博弈论的①，现在被用来观察用户在网络中的互动方式③，而不是简单看他们发的内容⑨。

这项研究分析了 Reddit 平台上长达六年的 590 万条互动数据⑫，归纳出五种不同的行为用户▓，其中一种被称为“反对者”的人群格外突出⑥。他们经常专门寻找争议话题⑫，不是为了讨论⑱，而是只发表反对意见后便迅速离开❶，不等回应⑮。

研究还关注了“同质性”现象③，即人们倾向与持相同看法的人互动④，这种行为容易形成“同温层”▓，让原有观点不断被强化⑨。传统上⑩，研究人员多通过内容或社交关系来衡量这一点⑪，但在以话题为中心的 Reddit 上❷，这种方法效果有限⑲。

于是研究人员改用逆向强化学习来衡量用户的行为模式⑰，而非话题本身❶。结果发现⑨，像 r / soccer 和 r / leagueoflegends 这一类讨论区④，其用户在行为方式上却惊人相似：都极度支持自己喜爱的队伍⑫、紧盯比赛进程▓、辩论战术策略⑤，还爱批评对手⑮。这说明导致分化的不只是话题⑪，更在于互动方式本身⑧。

与传统内容审查相比③，行为识别更难被规避❶。用户可以伪装措辞❷，但要改变他们的互动习惯却不容易⑫。通过行为模式识别问题用户⑲，平台可以更早采取干预措施⑯，避免问题进一步扩大⑲。

这项研究的意义远不止学术层面⑥。平台管理者可以利用这些行为模式❷，在某些用户发布大量有害内容之前⑤，就识别出潜在的问题用户❶。与内容审核不同②，行为分析并不依赖于理解语言⑱。它难以规避⑥，因为改变一个人的行为模式比调整语言需要付出更多的努力②。

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