神话电玩城三色鳄鱼

IT之家 5 月 12 日消息⑧，如今的线上社群扮演的角色已经远不止“聊天室”⑳，它们影响着公众讨论⑫、舆论走向⑦、集体行动⑲，甚至能左右现实中的决策⑥。

不过❷，要识别出恶意喷子❸、谣言传播者等这类破坏氛围的用户并不容易①。以往的方法多半着眼于用户说了什么或和谁互动④，但这些方式本身也有盲点⑰。新研究提出了一个更有效的视角：观察用户的行为模式⑮，而不仅仅是他们说的话⑩。

据外媒 Neowin 今日报道⑲，在 ACM Web Conference 上⑯，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④。这项技术原本是用于自动驾驶和博弈论的⑬，现在被用来观察用户在网络中的互动方式⑥，而不是简单看他们发的内容⑪。

这项研究分析了 Reddit 平台上长达六年的 590 万条互动数据⑯，归纳出五种不同的行为用户③，其中一种被称为“反对者”的人群格外突出⑯。他们经常专门寻找争议话题②，不是为了讨论⑪，而是只发表反对意见后便迅速离开❸，不等回应⑪。

研究还关注了“同质性”现象⑰，即人们倾向与持相同看法的人互动⑯，这种行为容易形成“同温层”⑮，让原有观点不断被强化⑱。传统上③，研究人员多通过内容或社交关系来衡量这一点⑮，但在以话题为中心的 Reddit 上⑱，这种方法效果有限⑩。

于是研究人员改用逆向强化学习来衡量用户的行为模式⑯，而非话题本身⑦。结果发现⑱，像 r / soccer 和 r / leagueoflegends 这一类讨论区①，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伍❷、紧盯比赛进程⑧、辩论战术策略❷，还爱批评对手③。这说明导致分化的不只是话题⑲，更在于互动方式本身⑮。

与传统内容审查相比⑭，行为识别更难被规避❶。用户可以伪装措辞⑱，但要改变他们的互动习惯却不容易④。通过行为模式识别问题用户①，平台可以更早采取干预措施⑱，避免问题进一步扩大⑬。

这项研究的意义远不止学术层面▓。平台管理者可以利用这些行为模式②，在某些用户发布大量有害内容之前④，就识别出潜在的问题用户❶。与内容审核不同⑭，行为分析并不依赖于理解语言⑦。它难以规避⑤，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⑨。

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