这些行为评分系统通常由企业内部建立，并以“专有模型（Proprietary Models）”的形式存在。所谓专有模型，意味着它的算法、变量选择、权重分配、风险判定规则都被公司视为“商业秘密”，外部无法审查。
这类模型具有几个显著特点：
黑箱操作：外界无法知道它用哪些数据，也无法质疑其结果。
无法申诉：如果你因为评分被拒绝贷款或封号，几乎找不到人说明原因。
缺乏法律约束：多数国家尚未针对非金融类评分模型制定法律条款，尤其是行为评分、社交评分等“新型数据建模”。
例如，一家保险科技公司可能建立了一个风险评估系统，通过分析客户上传的自拍照片、打车时间、与他人互动记录等来计算“事故可能性指数”。这个模型的结果，可能直接决定了你买保险时的价格，但你永远不会知道它是如何得出的。
三、社交网络风险传染：你朋友的行为在“拉低”你的分
你知道吗？在某些评分模型中，你的社交关系会影响你的风 电话号码数据 险评级。这就是所谓的“社交风险传染（Social Network Risk Contagion）”。
比如，如果你微信好友中有多人频繁使用小额贷款平台，或者某个联系人被列入高风险用户名单，那么你可能也被模型判定为“高风险圈层成员”。因为在算法眼中，“你是谁的朋友”就等于“你可能是谁的同类”。
在某些国家和地区，这种方法甚至被用于反欺诈检测或预判潜在风险群体。如果你常与某类人聊天、点赞、转发相似内容，你的行为就会被打上同类标签。这种机制在社交平台、共享出行平台、金融科技企业中广泛存在。
这不仅是“连坐”，更是一种现代版的“标签传播”。它让个体的风险评级不再是“个人行为”决定，而是变成了一种网络效应的投射。