有些人就是愛「抬杠」而沒打算跟你討論？新研究用 AI 找出線上酸民行為模式

在當今社群媒體亂象頻傳的網路環境中，如何有效識別「有害用戶」，成為各大平台與研究者關注的課題。一項近期在 ACM 網路會議中獲得最佳論文獎的研究指出：真正要找出愛抬杠的人，不能只看他們說了什麼，而要觀察他們「怎麼說」與「怎麼行動」。

用逆強化學習技術觀察線上行為

這份研究由美國學者主導，透過一套基於「逆強化學習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）」的技術，針對 Reddit 上超過 590 萬筆、橫跨六年的用戶互動紀錄進行分析。該模型不僅僅分析貼文內容，而是觀察用戶如何參與討論、發文時機與回應模式，進一步將使用者分類為五種行為類型。

其中最受關注的是一種被稱為「不同意者（Disagreers）」的用戶——這類人不是單純發表意見，而是專門找機會唱反調，丟完一句就消失，不等他人回應。這種互動方式在 Reddit 的政治相關版面（如 r/news、r/politics、r/worldnews）中尤其常見。

社群行為模式竟跨主題雷同？

研究也發現一些令人意外的行為相似性。例如，看似毫不相干的版面如 r/soccer（足球）與 r/leagueoflegends（英雄聯盟），其用戶的互動模式竟高度相似——強烈支持自己陣營、密切關注比賽進程、討論戰術，同時也不吝批評對手或異見者。

研究者認為，這種「陣營型支持者」的行為特徵可能跨主題存在，未來可作為 AI 模型判讀社群健康程度的重要依據。

對社群平台的啟示：從「內容審查」走向「行為分析」

過去大多數社群平台的審查與風險控管都建立在內容分析之上，例如文字敏感詞、仇恨語言等標準。然而這些規則容易被「洗字眼」或 AI 生成內容所規避。

反觀本研究所提出的「行為分析模型」則難以偽裝——語言可以修飾，但一個人參與討論的方式與互動節奏，很難長期偽造。這也讓平台有機會在有害內容還未大量出現前，就先發現可能的風險用戶。

這項研究為 AI 在社群治理上的應用開啟新視角，不再侷限於內容審查，而是進一步辨識出那些「互動異常」或「刻意挑釁」的使用者。

在假訊息、激進言論與網路霸凌問題日益嚴重的當下，行為導向的 AI 模型或許會成為未來社群平台重要的守門人。