コーネル大学の研究者らが、「荒らし」を行う、いわゆる「トロル」と呼ばれるユーザーを自動判別する技術を開発しているという。この技術では、ユーザーが行った最初の10投稿から、80％の精度でそのユーザーが荒らしを行うユーザーかどうかを判別で起きるという（THE STACK、MIT Technology Review.、Slashdot）。

研究では、ユーザーごとの投稿ログやアクセス禁止リストなどを持つCNNやBreitbard、IGNでアクセス禁止となったユーザー1万人以上の投稿を対象に調査を行い、アクセス禁止されるようなユーザーの特徴を抽出したという。

BreitbartとIGNでは既存のスレッドを荒らす傾向が強く、一方CNNでは新しいスレッドを立てたり投稿したりする傾向があるということも分かったという。ただ、研究者によれば、投稿数が10以下の場合には誤作動率が高く、アクセス禁止などの処分を自動化することには慎重な立場であるという。

研究論文によると、アクセス禁止されるようなユーザー（FBU、Future Banned User）はそうでないユーザー（NBU、Never Banned user）と比べて、同じスレッド内の他コメントとの類似性が低いコメントを投稿したり、また読みにくいコメントやネガティブな内容のコメントを投稿する傾向が見られたという。さらに、既存投稿への返信（リプライ）が多く、1スレッドあたりの投稿数が多いという傾向もあるという。