要通过大数据查出网络黑粉信息，需要遵循一系列步骤和策略。以下是一些关键步骤：
1. 确定目标与需求：首先，明确你想要了解的“网络黑粉”是什么。他们可能是指那些在社交媒体上发布负面或攻击性言论的用户，或者是指那些在网络上散布谣言、制造恐慌的用户。确定你的需求可以帮助你更好地设计搜索策略。
2. 收集数据：你需要有一个包含大量用户数据的数据集。这个数据集应该包括用户的基本信息（如用户名、头像、性别、地理位置等），以及他们的在线行为（如发帖数量、评论数量、点赞数量、转发数量等）。
3. 构建模型：使用机器学习算法来处理和分析这些数据。你可以使用自然语言处理技术来分析用户的帖子内容，以识别出负面或攻击性言论。你还可以使用文本分类算法来预测用户的行为是否可能导致网络暴力。
4. 训练模型：将你的数据集分为训练集和测试集。使用训练集来训练你的模型，然后使用测试集来评估模型的性能。你可能需要多次迭代，直到模型能够准确地识别出网络黑粉。
5. 部署模型：一旦你的模型经过充分的训练和测试，你就可以将其部署到生产环境中，以便实时监控网络动态。你的系统应该能够自动发现并报告新的网络黑粉。
6. 持续优化：随着时间的推移，你可能会收到新的数据，这可能会影响你的模型性能。因此，你需要定期对模型进行更新和优化，以确保它能够准确地识别新的网络黑粉。
7. 法律和伦理考虑：在使用大数据技术来识别和打击网络黑粉时，还需要考虑法律和伦理问题。确保你的工具和方法符合当地的法律法规，并且尊重用户的隐私权。
总之，通过大数据技术来找出网络黑粉是可行的，但需要仔细规划和执行。同时，我们也需要认识到，尽管技术可以提供帮助，但它并不能解决所有的问题。我们需要采取多种手段来应对网络暴力，包括加强网络监管、提高公众意识、鼓励正面交流等。
