在当今社交媒体乱象频传的网络环境中，如何有效识别“有害用户”，成为各大平台与研究者关注的课题。一项近期在ACM网络会议中获得最佳论文奖的研究指出：真正要找出爱抬杠的人，不能只看他们说了什么，而要观察他们“怎么说”与“怎么行动”。

这份研究由美国学者主导，通过一套基于“逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）”的技术，针对Reddit上超过590万笔、横跨六年的用户互动记录进行分析。该模型不仅仅分析贴文内容，而是观察用户如何参与讨论、发文时机与回应模式，进一步将用户分类为五种行为类型。

其中最受关注的是一种被称为“不同意者（Disagreers）”的用户——这类人不是单纯发布意见，而是专门找机会唱反调，丢完一句就消失，不等他人回应。这种互动方式在Reddit的政治相关版面（如r/news、r/politics、r/worldnews）中尤其常见。

研究也发现一些令人意外的行为相似性。例如，看似毫不相干的版面如r/soccer（足球）与r/leagueoflegends（英雄联盟），其用户的互动模式竟高度相似——强烈支持自己阵营、密切关注比赛进程、讨论战术，同时也不吝批评对手或异见者。

研究者认为，这种“阵营型支持者”的行为特征可能跨主题存在，未来可作为AI模型判读社交媒体健康程度的重要依据。

过去大多数社交媒体平台的审查与风险管控都创建在内容分析之上，例如文本敏感词、仇恨语言等标准。然而这些规则容易被“洗字眼”或AI生成内容所规避。

反观本研究所提出的“行为分析模型”则难以伪装——语言可以修饰，但一个人参与讨论的方式与互动节奏，很难长期伪造。这也让平台有机会在有害内容还未大量出现前，就先发现可能的风险用户。

这项研究为AI在社交媒体治理上的应用打开新视角，不再局限于内容审查，而是进一步识别出那些“互动异常”或“刻意挑衅”的用户。

在假消息、激进言论与网络霸凌问题日益严重的当下，行为导向的AI模型或许会成为未来社交媒体平台重要的守门人。