互联网早报 | 6月7日 星期二 | 中国广电三大品牌在京发布;联想持续入局混合云市场;苹果iOS 16系统正式发布

所谓大数据“扫黄”主要是针对卖淫嫖娼等违法犯罪行为进行打击,把互联网大数据和扫黄打非结合在一起便是互联网大数据扫黄打非。简言之,便是根据互联网大数据来监测你下意识的卖淫嫖娼行为,然后公安部门会对相关行为展开行动,一旦破获对其会处以相应的惩罚。

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目前比较常见的扫黄大数据模型主要有,一是基于卖淫女前科数据出发,分析其动态异常轨迹,纳入日常扫黄监控排查的方法;

二是网上出现的基于网购TT异常数据建立的所谓疑似失足人员库,被用于日常监管排查的方法;

三是网上出现的对特殊场所,比如洗浴中心、足浴店等进行异常交易的数据分析,纳入监管排查。因此可以说,能够用于扫黄的大数据分析的基础数据是五花八门的,只要能够建立被证明为正确的精准分析逻辑模型即可。

针对上述第三种基础大数据扫黄手段:异常电子交易数据扫黄,是网上比较热议的大数据扫黄手段。你经常去足浴店、洗浴中心或者某私人会所等相关场所进行嫖娼活动,嫖娼行为结束以后,你通过电子支付的方式支付了相应的嫖资,卖淫女也收取了相应的嫖资,这种习惯性的、经常性的交易行为,就很容易被大数据监控。相关部门也会根据大数据的监测情况来锁定相关卖淫嫖娼活动场所和人员,从而进行有效的打击和处理。

客观地讲,因为微信、支付宝这类电子交易数据涉密性高,隐私性强,目前应该并未实现与公安直接的线上共享,所以该分折方法目前还没有被广泛实际应用。只要数据共享了,是没有技术上的困难的,未来是否共享是国家层面、法律层面决定的问题。当然不排除特殊时期特殊需要情景下的临时共享任务。

如何看待上述涉黄大数据的证据性?无论是前科数据、TT数据、异常交易数据,只是案件线索性数据,在法律上不具有直接证据地位,需要公安机关进行进一步核查,不能仅以此定案处罚的,只是种可疑性线索。因此,切莫过于担心被滥用,只要解释得通,没有违法事实,大可不必担心。当然如果结合现场证据证明你确有卖淫嫖娼行为的,那么,大数据扫黄就成为快速发现,精准打击的雷霆手段了!

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