天空飘过一片云，没有留下痕迹；而你上网做了或偷偷看了些什么，那可就不一定了哦。

随着智能时代和数字科技的到来，“大数据”好似一只无形的大手，渗透到了我们生活的方方面面，然后不知不觉摸清了我们每个人的喜好。比如，短视频平台首页为什么总会推荐我喜欢看的？又或者一打开在线消费平台，有时就会有这个疑问，它怎么知道我要看这类的穿搭款式？其实这一切都在“大数据”的掌控之内。

可能大数据会涉及信息泄露的风险，但它毕竟给大家生活和娱乐上带来了未曾有过的便捷，还常常应用在执法活动上。依据强大的数据处理技术，它可以帮助公安以及司法机关灵活高校处理一些违法犯罪行为，例如网络涉黄事件，也就是“大数据扫黄”。

如果你抱着“涉黄”是小事的侥幸心理，那你就错了。近几年国家对“涉黄”事件打击力度在不断加大。根据我国治安管理处罚法，相关行为者要受拘留处罚，并处5000元罚款。另外按照《公安机关办理行政案件程序规定》第150条规定，拘留后公安机关还要通知家属。并且“大数据扫黄”的魄力不容小觑。

首先，大数据技术可以通过平时的统计，对那些“涉黄从业人员”、“涉黄场所”进行有效监控，将“涉黄”行业扼杀在摇篮里。预防的意义在于消除滋生黄色乱象的土壤，防患于未然永远要超过最后的惩罚。

其次，大数据“扫黄”效率很高，可以减少社会资源投入，实现更高效的资源调动。以前的一个专项“扫黄行动”，就需要动用一大部分警力对全市的娱乐场所进行清查，这不仅要投入成百上千的干警，才得以取得一定成果，而且平时时间因为人力有限，“涉黄”行为难以时时跟踪，最后根本铲除。

按现在的大数据就大不一样，技术比人更厉害的点就在于它不知疲惫，只要一定条件满足，就能有效率地精准定位，比如2020年10月为打击电信诈骗而开展的“断卡行动”，就是利用大数据技术揪出了大量的涉案账户。所以大数据的参与，可以大大减少“扫黄”的人力和物力投入，轻松实现“扫黄”工作常态化。

另外，大数据凭借其数字化技术及广大容量，可对相关证据进行整理分类并有效留存，确保公正执法高效进行。之前在打击“涉黄”行动中，警官们遇到最大的难题便是证据的采集及保存。单靠人力确认，很难确保令人100%信服。

但是大数据又是如何为公安所用呢？它是怎样在“扫黄”方面大显神通的？

尽管再不懂的人也会知道，是大数据让我们的生活变得智能便捷，但对于“大数据”的概念以及应用详情就没那么熟悉了。

根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据就是多到难以获取、存储、处理、分析的海量数据。小到每个人手机浏览器的搜索数据，大到整个城市的交通数据，互联网时代下大数据可谓是无处不在。

溯其根本，大数据是现代才有的吗？

还真不是，因为大数据是伴随着计算能力进步而发展而来的。在从前算盘时代，要来来回回敲拨三年才能处理好的一大本账本，那么这个过程处理的必定是如假包换的大数据；可在如今计算机时代，处理同样的数据数量可能就只需几分钟就能搞定，所以大数据并非现代才有的，它不过只是一个随着时代变化的概念罢了。

大数据不光跟随时代变迁，它还有“反作用”，可以说大数据在很大程度上推动了时代的进步。支付宝、微信、健康码等这些都与大数据技术息息相关，也正是在大数据的基础上，才有了这些互联网时代的便民好帮手。还有那些我们引以为豪的互联网民族企业，华为、腾讯、阿里巴巴也都是靠着大数据打下一大片江山，实现自己业务的繁荣有序发展及壮大。

所以我们知道了，大数据能够便民利企，为我们生活所用。那么大数据又为何会被警方所用，成为“扫黄”大军里不可否认的利器呢？

依据如今强大的计算机技术，大数据最擅长的一点就是数据筛选。所以在参与“扫黄”行动中，大数据负责的角色就是筛选出符合涉黄特征的人员。

那么问题来了，它如实筛选，有何特点可循?首先，各大互联网公司都能提供大数据服务，大数据不难获取，难点在于如何统计分析得到的大数据。打个比方来说，如果你有10万个实名制电话号码，你该如何分析出他们是否需要购买婴儿用品服务呢？

按照常理，我们应该根据拿到的这些人的注册资料，分类整理他们的年龄、性别、住房等数据，分析出他们是否婚育。

“涉黄”一般都有支付记录，那么这些海量的大数据就是筛选样本，而大数据“扫黄”的目标就是筛选出具有“漏网之鱼”的特征则有以下三个:

其一，与有过案底之人有过支付记录。

因为据相关扫黄工作人员表示，他们会对打击过的从事“涉黄行业”的人员定期询问，进行重点治安监控，因为很多从事这类“行业”的人都不是新手了。即使有的人没被当场抓住，但做过的事终将留下蛛丝马迹，若与有过案底之人有过支付记录，可能会被认为是怀疑对象。

其二，出现非正常支付行为。

当你在用支付宝或者微信给陌生人转账的时候，有没有见过这样的提示内容：“当前交易存在风险”。这种情况尤其会发生在一个人的账号多次和陌生人发生交易行为的时候，并且转账金额不小。

另外一种情况是，往往当一个人在非正常时间内突然大额转账的时候，也极可能被判定为存在“涉黄”行为。尤其是这些交易还都经常发生在深夜的休息时间，金额又都是不同寻常的大额转账，比如888,998之类的，就更容易引起有关部门的注意。

其三，在被重点打击过的地方进行交易。

即使你没有做什么事情，可如果你去的酒吧、酒店是往日被警方打击过的“涉黄”行为地点，那么，这种瓜田李下的嫌疑就很难完全摆脱。当然，大数据只是做筛选工作 不过是尽量不错过任何一个有“涉黄”嫌疑的人，这个数据筛选特征最多作为一个参考标准，我们的法律还是讲求直接证据的。

结语

“法网恢恢疏而不漏”，了解完大数据如何“扫黄”后，我们每个人都应该明白并且警惕此类事情的发生，同时能够约束自己，不做对社会和他人有害的事。另外，随着大数据技术应用不断广泛，我们也希望它也能在预防其他违法行为的领域应用开来，助力安全和谐生活!