我国的执法部门也会利用大数据技术分析对可能涉黄的人员进行定位和追踪 ， 列为长期监查对象范围内 ， 再长期监测后续的使用数据 。
如果还是异常 ， 后续将会找相应的监查对象进行调查询问 ， 问是否有涉黄行为 ， 一旦确定了涉黄 ， 就将受到相应的法律制裁 。
如何利用大数据进行高效扫黄
数据时代的飞速发展也让大数据扫黄变得如此方便和快捷 ， 那么究竟是如何利用大数据进行高效扫黄的？
首先最重要的就是大数据分析 ， 后台数据监测报告 。
如今人们的生活中都离不开手机支付 ， 手机支付则必须会用到银行卡 。 不管是微信支付 ， 还是支付宝支付 ， 最终都会有相应的银行卡结算 ， 也会有一份很详细的收支明细电子数据 。

而法律书则是利用这些收支数据汇总起来进行监测分析 ， 可以从中获取到非常多的信息 。
例如在某个晚上的某个时间段 ， 有进行交易的账户就会被标注出来 ， 结合相关的数据再分析此类用户交易中的特点 ， 将有固定金额或者不寻常的交易记录重点标记出来 ， 重点列入涉黄交易对象中 。

其次是反向标记这类交易对应的商户信息 。
如果在一定的时间段里面 ， 比如一个月 ， 该商户有大量的此类交易 ， 不管商户使用的是什么注册名称 ， 倘若有超过60%的交易都符合这类金额特点 ， 那么大概率这个商户所对应的真实经营者涉黄 。

最后就是通过大数据整理出来的这份重点涉黄经营者名单进行实名排查 。
总结大数据扫黄给相关监察机关带来了极大的便利 ， 同时也让他们更高效快捷的工作 。

网络不是逍遥之地 ， 如今有了大数据的监测 ， 网络上的任何行为更是透明化 ， 都会被监查到 。 希望人们都能规范自我 ， 不做违法行为 。
【大数据|注意！大数据“扫黄”来了！符合这类特征的，你可能“涉黄”了？】对于大数据扫黄的到来 ， 我们应该如何正确看待？欢迎大家在评论区发表自己的看法 。