朋友们，在如今这个时代，当我们提到“扫黄”这两个字的时候，你的脑海里浮现出的是什么样的画面？
是不是还停留在过去那种警匪片里的经典桥段，夜深人静的时候，几辆警车悄悄停在某家宾馆门前，然后警察叔叔突然破门而入，将里面的人逮个正着？
现在单纯依靠线下人力去排查摸底的时代正在悄然升级，你以为自己做得神不知鬼不觉，但在无处不在的数字网络里，很多行为其实早就在系统的注视之下了
大数据到底有多强？
首先，我们得认清一个现实：我们现在生活在一个“处处留痕”的数据时代。大家回想一下自己的一天，从早上睁开眼拿起手机，到点外卖、坐地铁、扫码买杯咖啡，再到晚上睡觉前和朋友发微信聊天，你的一举一动都在产生数据。
在过去那个用现金交易的年代，钱花出去了，只要没人看见，这事儿就算过去了，没有任何痕迹。
但现在不同了，不管是微信还是支付宝，资金的每一个走向，都在后台看得清清楚楚。
所谓的“大数据扫黄”，并不是指有一群人天天坐在电脑屏幕后面盯着你的聊天记录或者转账账单看，全国十多亿网民，那根本看不过来。
它靠的是“算法模型”，就是技术专家把过去那些已经被查实的违法交易案例拿出来分析，提取出这些人在作案时的行为规律，然后把这些规律输入给计算机，形成一个“筛子”。
计算机每天就在海量的数据里拿这个筛子去过滤，一旦发现某个人的行为轨迹和这个“违法模型”高度重合，系统就会自动给他打上一个红色的异常标签。
那么，究竟是哪些特征容易被这把“大数据的筛子”给网住呢？主要集中在以下三个非常典型的方面。
第一个特征：转账异常
先说时间，绝大多数普通人的消费主要集中在白天和傍晚。虽然也有人上夜班或者出去吃夜宵，但整体的频率和规律是正常的。
可如果一个账户，它的资金交易大量、频繁地集中在深夜11点到凌晨4点之间，系统就会开始留意了。
再说金额，这就更有意思了。咱们普通人半夜出去吃个烧烤、打个车，消费金额通常都是随机的，比如花个45块8，或者132块钱。但是，大数据在分析过往案例时发现，某些非法服务有着非常“标准化”的行规价目表。
这些金额往往不是整数，而是带有特定的数字规律，比如198、298、398、598、888等等。如果这些特定金额在深夜的转账记录中频繁出现，那嫌疑直线上升。
最后是交易对象。如果你半夜花298元扫码给了一家注册为“某某海鲜烧烤”的商户，那是正常的餐饮消费。
但如果收款方是一个平时毫无动静，一到半夜就开始频繁接收全国各地陌生人转账，并且第二天一早立刻就把钱提现转走的关键个人账户；又或者收款方注册的是某某足疗店、某某养生馆，但它半夜的流水量大得惊人，完全超出了正常门店的接待能力。
当“深夜+特定金额+异常收款方”这三个条件同时满足时，大数据基本就已经把你锁定了。
第二个特征：位置轨迹和出行规律
咱们现在出门，不管是开手机导航，还是用打车软件、共享单车，位置信息都在实时更新。
在大数据的视野里，普通人的生活轨迹是有逻辑可循的：通常是公司和家两点一线，周末去个商场或者景区。但如果一个人的定位轨迹呈现出极端的异常，大数据警报就会拉响。
例如，有的人经常在三更半夜打车去一些特定的高档洗浴中心、位置偏僻的远郊酒店，或者是某些已经被系统标记过的高危娱乐场所。
其中一个判定标准是“停留时间”，正常人去酒店开房，通常是为了睡觉，一住就是一整晚，直到第二天上午才退房离开。但如果出行数据显示，你半夜12点到达某家酒店或者某个特定公寓，待了不多不少刚好一个小时或者两个小时，然后立马又打车回家了。
如果这种“短暂停留、深夜往返”的轨迹反复出现，算法模型就会认为这极其不符合正常的住宿逻辑。
第三个特征：社交和通讯软件异动
这一条并不是说有人在监听你的语音或者偷看你和家人的正常聊天，大家不必过度恐慌。
系统监控的是你社交网络“结构”的异常变化， 正常人的微信或通讯录里，大多是固定的亲戚、朋友、同学和同事，平时互动频繁的也就那么几十个人。
但是，如果一个账号经常在后半夜使用“附近的人”功能，或者频繁地去添加完全没有任何共同好友的陌生人为好友，这就显得有些突兀了。
更关键的是后续动作：如果加了陌生人之后，双方没有太多的正常交流，仅仅是简短地发了几句话，紧接着就出现了发送具体位置定位，或者是直接发红包、转账的动作。
这种“加人、定位、给钱”的流水线式社交模式，极大概率会被系统标记。
此外，现在很多非法活动为了躲避主流平台的监管，开始转移到一些小众的、甚至是境外的加密聊天软件上。
如果一个用户的手机里突然下载了多款这类平时大众根本用不到的冷门交友APP，并且活跃时间也全在凌晨。
把这些社交层面的异常，和前面提到的异常转账、异常轨迹结合在一起，系统就能拼凑出一个非常完整的证据链条了。
对于我们绝大多数普通老百姓而言，面对这张无形的算法大网，其实也不必陷入过度的恐慌之中。
只要我们的生活习惯、出行轨迹和财务往来都走在阳光之下，经得起审视，那么那些海量的数据，最终拼凑出来的也只会是一个普通人努力生活、认真工作的日常画面。
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