Vědci pořízených dat včetně poštovního obsahu, aktivit uživatelů, reakce Společenství a moderátor akce. Oni porovnání zpráv uživatelů, kteří byli nikdy zakázaných na zprávy uživatelů, kteří byli trvale zakázány, a podíval se na změny v chování zakázaných uživatelů nad jejich čas. Tým zjistil, že pracovní místa budoucích zakázaných trollů tendenci mít následující vlastnosti:
Na CNN.com, průměrný uživatel inklinoval Pro přidání asi 22 pracovních míst během 18 měsíců, zatímco budoucí zakázáno Uživatelé zaslali kolem 264 časů předtím, než byly zakázány [zdroje: Cheng, Collins]. Obec byla také méně pravděpodobné, že tolerovat troll v průběhu času.
Pomocí měřitelné výsledky, vědci byli schopni vyvinout algoritmus (soubor kroků, používané k vyřešení problému, nebo provést úlohu), který používá jako pouhými pěti komentáře určit, kdo by byl zakázán v budoucnosti s přesností 80 procent. S 10 míst, výsledky byly 82 procent přesné, ale výkon kulminoval kolem 10 míst. Dřívější uživatel posty byly lepší pro předpovídání, zda by si zakázány později. Tým dosáhl podobnou úroveň přesnosti během všech tří on-line komunit. Vypouští Příspěvek se místo moderátorů se ukázalo, že je nejvíce informační činnost studoval, ale všechna
