线上社群已超越“聊天室”的功能，深刻影响公众讨论与舆论走向。然而，恶意喷子和谣言传播者等破坏性用户的识别一直是个难题。传统方法多关注用户言论或社交关系，但这些方式存在盲点。

近日，一项新研究提出利用逆向强化学习分析用户行为模式。研究人员基于Reddit平台六年的590万条互动数据，归纳出五种用户类型，其中“反对者”尤为突出——他们专挑争议话题发表反对意见后迅速离开，不参与进一步讨论。研究还发现，“同温层”现象源于人们倾向于与观点相同者互动，而行为模式比话题本身更能揭示分化原因。

相比内容审查，行为识别更难被规避，为平台提供了提前干预的可能。通过分析互动习惯，管理者可及早识别潜在问题用户，从而维护社群健康环境。这种技术的应用价值远超学术层面，有望改善线上交流质量。