文|小代
每次疫情發生時，當地的病例人數公布后，大家最緊張等待的便是他的活動軌跡。
流調是漫長又辛苦的工作，但時間不等人，需要快速調查清楚病例的活動軌跡，以防止疫情的大規模擴散，老百姓更等著流調結果來自查。
流調是怎么進行的？大數據的幫助有多少？
每一個公布的病例活動軌跡中，時間線非常清晰，精確到每一分，對當事人來說，過去十多天的行程，恐怕只記得一個大概，這么詳細的時間記錄，根本記不住。
流調人員就像一個福爾摩斯，需要抽絲剝繭，一點一點地問，病例一點點地回憶。先有一個大概的行程雛形，然后借助大數據平臺，把這個行程慢慢的具體化。幾點乘坐公共交通？幾點在哪里吃飯？幾點去商場購物？把這些具體的事情填充上去。
聽起來好像很簡單，只需要詢問和依據大數據即可，其實里面困難重重。流調不僅需要還原病例的活動軌跡，還要確定密接和次密接者，工程量浩大。
需要信息組和流調組相互配合，信息組依靠大數據，接受公安、街道以及工作單位的信息，收集到大量數據后，需要進行篩選審查，整理出最有用的信息，然后發送給流調組。流調組要挨個打電話進行流調工作，為了快速地完成流調，斬斷傳播途徑，有時候半夜也要打電話詢問。可能會遇到不想溝通的、直接否定的、或者故意隱瞞一些行程的、或者記憶力出現偏差等各種問題。這時候大數據的作用尤為關鍵，流調人員根據詢問的情況，再依靠大數據的記錄，剝絲抽繭般的判斷受訪人員回答的是否隱瞞，有無偏差。
大數據在流調過程中充當輔助作用，還是要依靠流調人員不斷的現場和電話詢問。但大數據能最大程度篩選出有用信息，如果一個確診患者乘坐了一輛高鐵，那么其他同乘的人，數據庫能查詢到這輛車的其他乘客人員，流調起來更加快捷。
大數據不是萬能的，但流調中若沒有大數據，難度實在太大了。
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