第16章 大数据搜魂与“网红”陷阱
关灯
小
中
大
外卖投毒事件像一记警钟,让周凡和柳小小彻底放弃了任何侥幸心理。
对手如同潜伏在暗处的毒蛇,手段阴狠,无所不用其极。
被动防御显然不够,必须更快地找到他们的藏身之处。
周凡将“纯阳Wi-Fi”的警戒模式设为常态,同时开始更加疯狂地压榨他的数据和算法。
他不再仅仅满足于地理信息和能量模型。
利用程序员的专业技能,他开始尝试爬取和整合更广泛的数据源——城市论坛里的灵异故事版块、社交媒体上带有特定关键词(如“噩梦”、“鬼压床”、“运气差”)的匿名吐槽、甚至是一些深夜时段的本地电台听众来电记录(经过语音转文本处理)。
这些海量、杂乱、真伪难辨的信息,在普通人看来毫无价值,但在周凡的算法框架下,却可能隐藏着规律。
“看这里,”周凡指着屏幕上一条刚刚被算法抓取并高亮显示的本地论坛帖子,“用户‘午夜心慌慌’发帖,声称连续一周在城北‘浪漫满屋’主题酒店附近,凌晨总听到女人哭声,但找不到来源。
帖子热度很低,几乎沉底。
” 柳小小感知了一下帖子中提到的酒店方位,摇了摇头:“那边气息杂乱,娱乐场所多,有点残留的阴气怨气也正常,光凭这个没法确定。
” “单个看确实不行。
”周凡切换界面,展示出一个复杂的关系图,“但如果结合其他数据呢?同一时段,社交媒体上有三个不同账号在抱怨住在城北不同酒店后做噩梦、精神不振。
其中两个账号的移动信号基站轨迹在‘浪漫满屋’附近有过交叉。
更重要的是……” 他调出了一份公开的商业注册信息:“这家‘浪漫满屋’主题酒店,其法人代表名下还有一家经营不善的殡葬用品店,而这家店的注册地址,靠近我们之前标记过的一个历史乱葬岗区域。
” 周凡将所有这些看似无关的线索——地理位置、匿名投诉、信号轨迹、商业关联——通过算法关联、加权、分析,最终在那个关系图的中央,将“浪漫满屋”主题酒店的概率权重不断提升,标记为深红色。
“算法认为,这里是有高度嫌疑的异常节点,概率达到78%。
”周凡沉声道,“不仅仅是阴气问题,可能是一个刻意营造的、吸引特定‘客户’并汲取他们精气神的陷阱。
那个法人代表,很可能有问题。
” 柳小小看着屏幕上那密密麻麻的线
对手如同潜伏在暗处的毒蛇,手段阴狠,无所不用其极。
被动防御显然不够,必须更快地找到他们的藏身之处。
周凡将“纯阳Wi-Fi”的警戒模式设为常态,同时开始更加疯狂地压榨他的数据和算法。
他不再仅仅满足于地理信息和能量模型。
利用程序员的专业技能,他开始尝试爬取和整合更广泛的数据源——城市论坛里的灵异故事版块、社交媒体上带有特定关键词(如“噩梦”、“鬼压床”、“运气差”)的匿名吐槽、甚至是一些深夜时段的本地电台听众来电记录(经过语音转文本处理)。
这些海量、杂乱、真伪难辨的信息,在普通人看来毫无价值,但在周凡的算法框架下,却可能隐藏着规律。
“看这里,”周凡指着屏幕上一条刚刚被算法抓取并高亮显示的本地论坛帖子,“用户‘午夜心慌慌’发帖,声称连续一周在城北‘浪漫满屋’主题酒店附近,凌晨总听到女人哭声,但找不到来源。
帖子热度很低,几乎沉底。
” 柳小小感知了一下帖子中提到的酒店方位,摇了摇头:“那边气息杂乱,娱乐场所多,有点残留的阴气怨气也正常,光凭这个没法确定。
” “单个看确实不行。
”周凡切换界面,展示出一个复杂的关系图,“但如果结合其他数据呢?同一时段,社交媒体上有三个不同账号在抱怨住在城北不同酒店后做噩梦、精神不振。
其中两个账号的移动信号基站轨迹在‘浪漫满屋’附近有过交叉。
更重要的是……” 他调出了一份公开的商业注册信息:“这家‘浪漫满屋’主题酒店,其法人代表名下还有一家经营不善的殡葬用品店,而这家店的注册地址,靠近我们之前标记过的一个历史乱葬岗区域。
” 周凡将所有这些看似无关的线索——地理位置、匿名投诉、信号轨迹、商业关联——通过算法关联、加权、分析,最终在那个关系图的中央,将“浪漫满屋”主题酒店的概率权重不断提升,标记为深红色。
“算法认为,这里是有高度嫌疑的异常节点,概率达到78%。
”周凡沉声道,“不仅仅是阴气问题,可能是一个刻意营造的、吸引特定‘客户’并汲取他们精气神的陷阱。
那个法人代表,很可能有问题。
” 柳小小看着屏幕上那密密麻麻的线