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在威力如此大的数据面前 , 一些违法行为 , 例如涉黄事件等更是显得无处遁形 , 根本逃不过数据的法眼 。
扫黄两个字 , 可能老百姓们都听说过 , 但很多人会想 , 只要自己乖乖待家里 , 不出去搞七搞八 , 不就安全了吗?
但如今除了扫黄以外 , 还有一个新名词 , 叫大数据扫黄 , 在数据监测下也可以进行扫黄 , 那么符合哪些特征的可能会涉黄?什么又叫大数据扫黄?
扫黄和大数据扫黄的概念先来说说传统以前的扫黄 , 扫黄就是对卖y、p娼、非法性交易等违法行为进行打击及制止处罚 , 以金钱、财物为媒介 , 和他人发生不正当性关系的行为 。
还有也会扫除网络上的色情网站、色情视频、色情书籍等的传播 , 为青少年打造一个良好健康的网站 , 扫除黄色书刊、音像制品等等 。
而如今的大数据扫黄 , 说到大数据 , 就是通过大数据来检测人们日常的卖y、p娼等行为 , 然后对人进行相对应的处罚 。
具体的则是利用电子数据的统计和分析 , 来监测人们的日常行为 。
例如刷视频 , 大多数人每天都会刷视频 , 那么后台就会监测到每天人们对应刷视频的类型以及感兴趣的视频内容 , 从而按照人们的喜好来进行视频的推送 。
再例如人们每天会利用手机支付 , 具体的账单后台大数据也会监测到 , 每一笔交易的详情记录 。
大数据扫黄除了监测数据以外 , 在浏览器所浏览的内容也会被大数据精准无误地监测到 。
总之 , 大数据扫黄与原有的扫黄更多的优势就在于利用了数据的有效分析 , 使得扫黄的行动变得更高效、快捷 。
符合大数据涉黄的具体特征被判定为大数据扫黄人员首先是经常在深夜进行资金交易的人 。
如果总是在深夜收到来源不一的钱或者支付了不符寻常的一笔钱 , 且交易金额一般是有规律的商业数字 , 比如299、399、4999等金额 , 可能就会被列为涉黄的怀疑人员 。
对于女性网络用户来说 , 她们的手机就是第三方手机支付平台 , 如果经常在深夜时段收款 , 可能就会被数据监测到进行怀疑 。
如果是男性网络用户 , 如果在深夜阶段经常出现固定的付款金额 , 同样也会被作为怀疑对象 。 在数据监测分析之后 , 可能会受到相关执法部门的传唤与调查审问 。
其次是频繁出入娱乐场所的人 , 例如按摩店、酒店等场所 , 经常深夜出入这些场所的人也可能被列入重点监查对象的范围之内 。 在按摩店或者酒店等进行消费 , 则会被大数据进行监控 。
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