大數據“掃黃”來了！符合這類特征的，你可能“涉黃”了？

前言

“大數據”這三個字當代的大多數網民來說，想必并不陌生，甚至已經成為日常用語。而大數據的力量，想必很多網民也深有體會。比如，偶爾在某個平臺搜索服裝、美食、地點等，等你再次登錄該平臺時，便會出現與之前搜索的內容相近的產品推薦。

這種現象在一開始，確實有很多人被嚇到，一度懷疑自己是否被“監聽”。后來逐漸了解，這就是大數據，通過你在互聯網上的記錄而進行相關內容推薦。因此，網上也流傳著一句話：大數據甚至比你身邊的人更了解你！

所謂“大數據”，就是通過電子數據的統計、計算、檢測、了解相關的行為習慣，并且對行為作出判斷。而當被判斷符合這類特征的時候，你可能“涉黃”了嗎？請注意，大數據“掃黃”來了！

大數據掃黃

我國對于黃色產業，一直以來是“零容忍”，打擊力度向來嚴厲。對于涉黃行為，有著非常嚴厲的懲治措施。而為了杜絕黃色產業與發展，國家相關部門對于該市場一直保持著敏銳的嗅覺，嚴格把關和搗毀。

毫不夸張地說，幾乎在全國各地相關部門，皆是會不定期、不定時對存在涉黃對象或者產業進行突擊檢查，這也正是一些新聞所報道，相關部門對沐足城、歌廳、賓館等可能存在敏感交易的地方進行突擊檢查。

不得不承認，為了嚴厲打擊涉黃行為，我國相關部門可謂是付出大量警力，如今有了大數據，排查起來會更加簡單，同時也能夠節省警力。

大數據“掃黃”是通過大數據對特定的交易時間和金額信息進行搜索，比如晚10點至凌晨4點的轉賬交易，并且轉賬金額為398、598等特定數字。

也就是說，符合這類特征的，就可能被大數據判定為“涉黃”了。而相關工作人員將會根據大數據所提供的嫌疑對象進行監視，通常能夠對排查出來的用戶進行精準的打擊。

掃黃的原因

回溯到我國建國初期，在技術手段還不夠先進的時期，我國對于涉黃交易想要做到零容忍，那么只有進行大量的排查工作，那個時候進行實地挨家挨戶去摸查，不僅工作量巨大，而且還容易發生逃逸。有了大數據的助力，相信我國在打擊涉黃方面，將能夠得到更大的突破。

而我國之所以對涉黃如此嚴厲懲戒，是因為涉黃橫生，將會帶來跟多的社會隱患和治安問題。

再者，還會是艾滋病等相關傳染性疾病的罪魁禍首。根據相關資料所示，2021年我國艾滋病患者突破114萬，其中90%的患者是通過xing傳播。而我國以零容忍的態度對待涉黃活動，實際上是為了社會治安穩定以及人民群眾的生命健康。

大數據的其他用途

實際上，大數據不僅僅只是用在購物推薦，或者“掃黃”活動，它還有著大用途。比如，在大數據之下能夠讓出逃人員更快被抓。

因為只要出逃人還有購物、購票或者被大街上的某個攝像頭拍到，就很大可能會被精準定位，為工作人員提供更加準備且及時的資料。

同時，大數據也被利用在逃稅、漏稅等相關活動之中，通過對票據、經濟活動等材料進行分析和做出判斷，近年來我國稅務機關也開始利用大數據對企業或者個人進行稅務稽查。

還有，國家相關部門還通過大數據而設置了“靜默認證”，避免退休之后的老人每年在領取養老金之前都需要認證。

靜默認證主要是通過車站攝像頭、公交IC卡、網購記錄等方式來確認退休老人還依然在世，能夠繼續領取養老金。不過，農村地區由于網絡以及基礎設施建設還不夠完善，因此也就無法利用大數據開啟“靜默認證”。

也就是說，農村地區的老人每年依然需要先進行身份認證之后，才能夠領取養老金。但愿在后續能夠繼續完善農村地區的相關措施，畢竟農村地區的許多老人都是不認識字，對于相關流程也不太熟悉，尤其是年事已高的老者，排隊確認身份確實比較麻煩。

結語

將大數據使用在“掃黃”工作上，相信接下來會有更多的違法行為得到快速阻止，提高相關部門的工作效率，更是讓那些心存僥幸的人群能夠無所遁形。

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本文轉自:醉月談財經