大数据推送密切接触者信息通常涉及以下几个步骤：
1. 数据收集与整合：首先，需要通过各种方式（如健康码、行程卡等）收集个人的基本信息和健康状况。同时，还需要收集可能的密切接触者信息，包括他们的旅行史、接触史等。这些信息通常由政府机构、医疗机构或企业收集并整合到一起。
2. 数据分析与处理：收集到的数据需要进行清洗、整理和分析，以确定哪些人与特定的病例有密切接触。这可能需要使用机器学习算法来识别高风险人群，或者根据已知的疫情传播模式来预测可能的接触者。
3. 信息推送：一旦确定了密切接触者，就需要将这些信息通过各种渠道进行推送。这可能包括短信、电子邮件、社交媒体通知、手机应用通知等。推送的信息应该包含以下内容：
- 被推送人的基本信息，如姓名、身份证号等。
- 被推送人的健康状况，如是否出现症状、体温等。
- 被推送人的行动轨迹，如近期去过哪些地方、与哪些人有过接触等。
- 被推送人的健康风险等级，如高风险、中风险或低风险。
4. 隐私保护：在推送信息时，必须确保遵守相关的隐私保护法规。这可能包括限制信息的公开范围、对个人信息进行加密存储等。此外，还应提供一种机制，让被推送人可以查看、修改或删除自己的信息。
5. 反馈与调整：在推送信息后，应收集被推送人的反馈，了解他们是否收到了信息、是否理解了信息的内容等。如果有问题或误解，应及时进行调整和解释。
6. 持续更新：随着疫情的发展和数据的积累，应不断更新和优化推送策略，以提高信息的准确性和有效性。例如，可以根据最新的疫情数据和传播模式，调整风险等级和行动建议。
总之，大数据推送密切接触者信息是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素，包括数据收集、分析、处理、推送、隐私保护和反馈等。只有通过科学、有效的方法，才能确保信息的准确性和有效性，从而更好地应对疫情挑战。
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