任何在Reddit上度过了普遍时间的人都知道它可以是互联网的最佳和最糟糕。

当红线社区喜欢某些东西时，那个人或事物可以获得即时名人的地位，以及虚拟（有时是货币）的潮汐浪潮。但在Reddit的最黑暗的角落里，发生了一些真正令人不安的谈话。

IDIBON的数据科学家Ben Bell出发了识别最糟糕的最坏情况。基于旧弗朗西斯科的IDIB正在开发一种自然语言处理服务，它适用于Reddit。

“我向Reddit评论和社区进行了科学衡量毒性和支持，”贝尔写在一个关于他的发现的博客帖子中。“我然后比较Reddit自己对它的菲德德的评估，看看他们是对的，他们错了，他们可能错过了什么。”

贝尔定义了毒性评论，因为那些对另一个用户的彻底攻击的攻击，或那些包含明显偏执陈述的人。该研究还针对他定义为支持的人称重毒性评论，其中包括表达对另一个用户的支持或赞赏的语言。

然后，他通过订阅者删除了Reddit API来从顶级250个伪文件中提取数据，并附上关于在接收到150多个Upvotes的网站上的毒性内容中提到的那些。还有人为所有评论的诠释。

以下是结果的交互图形：

根据BELL的计算：最有毒的群落是/ r / shitredditsays，毒性44％和1.7％的支持性分数。贝尔说，该子制文件在Reddit周围找到了巨大的帖子，但这些帖子周围的对话经常变得丑陋。

最偏执的次德德德德是/ r / theredpill，一个菲德德德贝尔（Pureddit Bell）描述为“致力于骄傲的男性沙文主义，其中巨大的评论得到了大众社区的压倒性批准。”

那么，最支持的垫底是什么？贝尔说/ r / getMotivated，/ r / losit和/ r / diy是成员压倒性地支持彼此的菲德德。