TCL|大数据“扫黄”啥情况？符合这类特征的，你可能“涉黄”了？净利润|华星光电|京东方|创投

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【TCL|大数据“扫黄”啥情况？符合这类特征的，你可能“涉黄”了？】

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你觉得你能逃出大数据的捕捉吗？

“扫黄”这两个字想必大家都不陌生，有人会说，你扫你的黄，我自己在家，门一关我干什么别人又怎么知道呢？如果放在以前，你自己在家，大门一关，无论干什么的确是不容易被发现。但如今大数据时代来临，相关部门可以利用大数据进行“扫黄”了。
“大数据”与“扫黄”结合，符合这类特征的，你可能已经被盯上了？

一、大数据如何检测涉黄行为？大数据也被叫做巨量资料，指的是尽可能地把信息收集统计起来进行分析，来分析你的行为和你周边的人的行为。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据。
目前大数据技术已经被各大互联网企业广泛使用，在日常生活中最常见的就是，你刚在网上搜索了某个类型的视频，过一会儿你的手机各个APP都会给你推送类似的视频。再比如你在某购物平台搜索某类型物品，接着该平台就会给你推送很多类似的东西。

通过使用大数据技术，企业可以更加清楚地知道客户的喜好，推送客户喜欢的东西，以此增加客户黏性。现在大数据不仅用于企业运营，还跟政府相关活动挂钩，进行一些违法活动的监测。
这不，最近就有消息称大数据“扫黄”的时代就要来了，那到底大数据是怎样“扫黄”的呢？

没有使用大数据技术之前，相关部门在进行“扫黄”工作时，不仅充满危险，效率还比较低。如今运用大数据技术，只需要通过对信息的采集，运用特定软件分析该用户的行为以及交易信息。
用这种方法，有关部门就可以对该用户是否涉黄做出相应判断。如果一旦发现该用户涉黄，就能立刻对该违法行为实施准确打击。这样不仅提高了相关部门“扫黄”的高效性，也能提高相关部门“扫黄”的准确性。
那大数据究竟以哪些特征判定是否涉黄呢？

二、涉黄的特征如果你有以下特征，有可能你涉黄了，你也可能被大数据盯上了。大数据监测的对象主要有以下特征。
如果你是一名年龄在20—40岁之间的女性，并且经常在午夜（前一天晚上11点到第二天凌晨3点）收到像289389等金额的转账或红包，那你将会出现在涉黄人员怀疑名单上。
如果你是一名男性，经常在午夜（前一天晚上11点到第二天凌晨3点）支付像289389等金额的红包或是转账，你也可能会被列入涉黄怀疑名单。

再有，如果你频繁出入洗浴中心，足疗店等这些可以提供特殊服务的场所，也有可能会被大数据捕捉并检测到。
有人会说，我进出这些场所单纯地只是为了释放生活压力，并没有从事违法活动。你放心，如果真是这样，相关工作人员在经过调查之后也会解除对你的监测。而通过大数据的监测，可以准确锁定相应人群，一旦发现真的存在“涉黄”行为就可以进行准确打击。
三、为什么要“扫黄”？我们必须明确的一点就是， “涉黄”是一项违法行为。国家之所以花费这么大的人力，物力进行“扫黄”主要原因有以下两方面。