bodog:大大提高了流量调整工作的质量和效率

当新的冠状病毒确诊病例出现时，人们的第一反应是查看确诊病例发病14天前的详细活动轨迹。然而，很少有人知道这些确诊病例的轨迹是如何逐一收集和确定的。很少有人知道这群被称为“分销商”的人每天是如何完成这些追踪工作的。

郭海菊赶到疾控中心，经过简单的联系，他得知这是一个疑似阳性病例。他在做好口罩、乳胶手套、防护服和眼罩等个人防护后，进入隔离区开始工作。“这些天你去哪儿了?”你用过什么交通工具?你联系了谁?每天的行程，去过哪些地方，接触过哪些人，是否接触过可疑病例……”循环之后，同事郭海巨和的口罩被浸透了，眼镜上的雾气形成了水滴。当他们脱下防护服时，已经是凌晨五点多了。在郭海菊看来，流量调整的过程“非常顺利”。

在很多情况下，流量调节过程不是一帆风顺的。并不是所有患者或疑似病例都能密切配合调查，这也给流量调整工作带来了不少困难。现代生活节奏快，很多人都不记得前几天做了什么，更不用说半个月前的细节了。有时目标用户年纪太大了，记不起一天前发生了什么。

“会遇到各种各样的情况，真的很困难。”在当地流通工作之初没有规定的情况下，作为一名从事了12年警务工作的“老”警察，郭海举凭借自己处理电信诈骗案件的经验。提出将支付记录、监控视频等大数据结合起来进行流量调整，大大提高了流量调整工作的质量和效率。