O aumento no volume de conteúdo gerado por usuários de redes sociais é um desafio para a compreensão das dinâmicas estruturais da toxicidade online. Apesar dos avanços nos modelos de detecção, poucos estudos analisam a arquitetura discursiva que distingue interações tóxicas de não tóxicas, ou o papel dos gatilhos, especialmente em idiomas com recursos limitados, como o português brasileiro, no contexto de interações em mídias sociais. Abordamos essa questão investigando padrões estruturais e linguísticos em árvores de discussão do Reddit, com foco em como os gatilhos escalam os conflitos. Realizamos o ajuste fino do BERTAbaporu, otimizado por meio de aumento de dados, para classificar comentários e reconstruir as árvores de discussão. Uma análise multidimensional integrando similaridade vetorial, etiquetagem morfossintática, Reconhecimento de Entidades Nomeadas e detecção de discurso de ódio mapeou a evolução das conversas. Os resultados mostram que as árvores tóxicas exibem maior profundidade e engajamento, com uma coesão semântica inicial que se degrada ao longo do tempo. Ao contrário das discussões não tóxicas, que priorizam interações sociais e desenvolvimentos temáticos, as discussões tóxicas em comentários são impulsionadas pela polarização política e por uma sintaxe argumentativa. Este projeto analisa a escalada da toxicidade, apoiando o desenvolvimento de mecanismos preditivos para a identificação inicial do evento discursivo.