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第16章 大数据搜魂与“网红”陷阱(1/2)

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

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