大數據背景下食品風險管理的問題與對策

陳少杰，張亮，王浩

（1.天津科技大學食品安全管理與戰略研究中心，天津300222；2.天津科技大學計算機科學與信息工程學院，天津300222；3.天津科技大學經濟與管理學院，天津300222；4.天津市公路養護工程處，天津300201）

大數據背景下食品風險管理的問題與對策

陳少杰1，2，張亮1，3，王浩4

（1.天津科技大學食品安全管理與戰略研究中心，天津300222；2.天津科技大學計算機科學與信息工程學院，天津300222；3.天津科技大學經濟與管理學院，天津300222；4.天津市公路養護工程處，天津300201）

以信息化時代大數據為背景，將食品風險管理和大數據理論與實踐相結合，分析大數據對食品風險管理過程產生的影響。參考國內外食品風險管理新舉措，指出大數據背景下我國食品風險管理存在的不足與對策。

食品風險管理；大數據；智能食品安全監管

獲得有安全保障的食品是一項基本人權，食品安全保障不僅是每個人生命安全和健康的前提，更關乎社會穩定和復興事業。食品風險管理為食品安全提供必要的科學依據和政策保障。業界對食品風險研究已廣泛展開[1-3]。隨著我國信息化產業的不斷發展以及大數據時代的來臨[4]，大數據時代背景下的食品風險管理帶來一些新的內涵。如何將食品風險管理與大數據有效結合，以提高食品風險管理的實效并最終開創我國食品安全新局面，這些產業界、學界和政府食品安全管理部門面臨的問題亟待解決。

本研究將大數據與食品風險管理結合起來進行探究。在介紹食品風險管理過程中大數據（以下簡稱食品大數據）形成基礎上，進一步闡述新形勢下，我國食品風險管理的不足與對策。以下共分三個部分說明：食品大數據的形成；食品大數據對食品風險管理產生的影響；我國食品風險管理過程不足與對策。

1 食品產業大數據的形成與特點

隨著社會信息化程度的提高，大量政府、企業網站投入運營，社交網絡、微博等新一代互聯網產品在全社會普及應用。云計算、物聯網等技術的深入應用，加速了數據的積累，大數據的時代已經到來[5]。盡管對大數據的概念還沒有一個統一的認識[6]，但大數據工程實踐的帶來的經濟和社會優勢已經引起業界學者、企業和政府部門的廣泛關注。

食品大數據在來源上主要包括2個方面：①食品產品在生產、加工、流通等環節的過程數據，包括生產信息、產品信息、檢驗信息、倉儲信息等。②政府職能部門、食品生產企業和消費者、新聞媒體等主體之間交流。如圖1所示。大數據時代背景下高速信息通道和完善信息處理技術，為這些信息的自動化采集和后續信息處理的實現提供技術手段[7]。

圖1 食品安全領域大數據來源Fig.1 Sourcesof big data in food safety

1）物聯網為食品在生產消費過程中信息自動化采集提供可能。食品信息通過各種傳感設備如電子標簽RFID、溫濕度傳感器、圖像采集探頭等獲取，借助物聯網絡自動進入數據集合。密集的傳感網絡和暢通的信息傳輸通道是實現食品安全大數據應用的信息基礎設施[8-9]。

2）多樣化信息交流平臺是實現對食品風險管理主體間交流信息收集通道。隨著政府辦公網絡和企業經營網及各種社交網絡逐步發展并成為主流，借助互聯網，這些信息化平臺實現了信息交換和共享，如圖2所示。借助這一信息化為特征的交流平臺，政府、用戶、企業及新聞媒體等主體間信息收集已成為現實。與此同時，食品風險管理主體間信息交流通道已經形成。這一信息化通道打破傳統主體間，尤其是政府、企業和消費者間的信息壁壘。

圖2 食品風險管理主體間交流信息收集渠道Fig.2 InforMationalcollecting channelsamong subjectsof FRA

3）數據集合是食品數據的匯集地，也是食品大數據主要處理場所。食品大數據具有4 V特點[10]，即：數據量大（Volume）、數據類型繁多（Variety）、數據更新、增長速度較快（Velocity）和價值密度低（Value）。目前，大數據的存儲是阻礙推廣食品大數據應用的瓶頸[10]，新興的云技術通過虛擬存儲服務[11]，成為大數據存儲瓶頸的主要解決方案。

2 大數據視角下的食品風險管理

食品風險管理理論是上個世紀九十年代，由國際糧農組織/世界衛生組織（FAO/WHO）提出的[12-13]。在內容上它包括3個組成部分：即風險評估、風險決策和風險交流。三者關系密切，共同組成一個理論體系。風險評估為風險管理提供科學依據；風險決策為整個食品風險管理提供指導和政策、法規依據。風險交流則是風險主體間交換，使得整個風險管理過程順利進行的關鍵。

隨著我國信息化建設快速推進，大數據工程建設成為現代社會管理與服務的必然趨勢[14]。大數據給傳統食品風險管理帶來了新的機遇與挑戰。一方面，大數據離不開信息化建設，信息化建設給食品風險管理提供基礎設施（如各種信息化平臺），這使得風險交流更加便捷、高效；另一方面，大數據也促使數據處理過程中新方法、新技術不斷出現，這些成果也為食品風險管理創新提供了新動力。

1）大數據對風險評估的影響首先體現在風險評估的4個環節中。①危害識別是風險評估的起始環節，也是最重要、最關鍵的環節[15]。危害識別準確與否，直接決定后續環節是否展開。大數據為危害識別提供歷史經驗數據作為參考，這有助于克服單純依靠抽取小樣本測量數據進行危害判斷的片面性，提高對危害識別判斷的準確性[16]。②危害特征描述是針對那些被確定為對人體健康構成危害的因素，建立相應的危害劑量和人體反應間關系。食品風險評估者一方面通過一系列科學實驗以確定這種關系；另一方面，使用大數據，通過選擇合適的數學模型和數據挖掘工具，在大量歷史數據基礎上也可以得出二者間關系，這種關系是對前者補充。③暴露評估是針對食品中危害因素隨著時間推移，其危害程度變化情況評估。這對于某些慢性危害因素而言，可能需要數月、數年甚至更長時間來確定。大數據為危害因素的暴露評估，尤其是慢性危害的暴露評估，提供的豐富歷史數據做參考。實踐證明：這種方法對于危害因素的準確評估是行之有效的[17]。④風險特征描述目標是在危害識別、危害特征描述和暴露評估基礎上，進一步獲取在某些條件下，危害因素暴露量對人體自身產生不良反應的可能性。大數據對風險特征描述過程產生的影響，和它對危害特征描述過程產生的影響相似，所不同的是前者抽取危害因素劑量與人體反應間關系，后者則是針對危害因素在一定條件下，對人體產生危害的可能性。即：二者目標不同，所用的方法也有區別。

2）大數據對風險管理的影響，還體現在食品風險管理過程。風險管理就是依據風險評估結果，結合經濟和技術可行性，制定、并執行風險管理措施的過程[18]。風險管理也包括4個階段，即：風險評價，對管理措施的評估，管理措施執行和對管理措施監督、審查。

3）大數據對食品風險交流的影響，主要體現在信息化高速通道建立以及為食品風險管理主體提供多種信息服務上。風險交流不是風險管理的最后一個環節，而是將風險評估者、風險管理者及其它利益相關者之間的聯系紐帶。暢通、高效的風險交流有助于風險管理執行，這主要是因為：①建立高速、暢通的溝通渠道，實現信息共享，有助于各方建立溝通機制和整體聯動機制，最終提高風險管理整體效率。②廣大消費者通過正規渠道獲取準確的食品安全相關信息，自覺抵制謠言蠱惑，克服恐懼心里，增強食品安全信心。③對食品生產者來說，自覺遵守食品安全相關法律、法規。自覺接受消費者監督和政府職能部門監管。三者間建立長效反饋機制、監管機制。④以大數據為基礎，借助各種數據挖掘工具和算法，可以為不同的食品風險管理主體提供準確的信息服務。

3 大數據食品風險管理面臨的問題與對策

我國食品安全分析制度起步晚，2009年6月1日開始實施的《中華人民共和國食品安全法》（以下簡稱“食品安全法”）中明確規定我國實施食品安全風險檢測與評估制度。2009年12月13日，衛生部組建了第一屆國家食品安全風險評估專家委員會。我國食品風險管理從無到有并不斷完善，隨著大數據時代的來臨，對比國內、外食品安全狀況[19]，我國食品風險管理仍存在以下一些實際問題。

1）食品風險管理過程中，從制度和管理層面上分析，我國食品風險管理目前存在不足主要包括：①我國各級食品安全風險管理相關部門之間往往缺乏有效的溝通渠道，目前沒有形成明確的數據共享機制。②缺乏對企業強制進行食品風險信息公開的制度實施，造成企業食品風險分析信息透而不明。③我國食品原材料產地大部分在農村。對糧食、蔬菜等農產品實施大范圍的信息采集，以及對這些信息的處理和發布缺乏相應的依據和標準。缺乏對農產品進行風險評估實施細則。如風險評估的種類、范圍。評估的時間及評估的單位等。④廣大消費者仍然缺乏權威可靠的食品安全信息獲取通道。微信、微博和社交網站等主要消息傳播途徑缺乏規范，以訛傳訛情況時有發生，可能造成“寧可信其有”的恐慌心理。

2）食品風險管理過程技術上不足。從技術層面分析，我國食品安全分析還存在的不足主要表現在：①大數據有助于食品風險管理展開，但在對與食品安全相關數據的收集、清洗和挖掘等信息處理環節有待進一步完善與提高。②大數據的形成離不開信息采集和存儲。依據物聯網等關鍵技術，大范圍數據采集成為可能。但我國物聯網與食品生產各個環節的結合，目前還處在其實階段，食品信息追溯還限制與少數企業，可追溯的食品種類仍然不能滿足大數據的需求。③大數據與食品風險管理結合離不開一個開放的、數據共享的、信息化系統平臺。我國目前存在的信息化平臺彼此孤立，缺乏數據共享，形成一個個信息化孤島。

食品風險管理離不開大數據支持。大數據為食品風險管理提供數據支持，這使得風險評估更為準確，風險交流更加流暢，風險管理更加有效。為達到這一目標，政府作為食品風險管理主體，應以大數據為基礎，著重從以下幾個方面加以推進，基本框架如圖3所示。

圖3 大數據基礎上食品風險管理主體框架Fig.3 FraMework of FRA based on big data

1）以政府職能部門為主導，相關食品風險管理主體積極參與。風險管理和大數據建設均是復雜系統工程。在建設過程中，需要集中優勢資源，合理規劃、科學推進。政府通過其職能部門，在這一過程中發揮主導地位作用，這主要因為：①食品風險管理和大數據建設，都需要首先從法律層面上確定其合法性，確保在法律框架內，逐步實施，穩妥推進。②食品風險管理和大數據建設過程，不僅需要國內多個部門通力協作，還要積極參與國際交流與合作，借鑒發達國家經驗和模式。③食品風險管理本身是國家行為，不是商業化過程，不適合市場經營模式，只能由國家組織實施。大數據建設是屬于國家重大系統工程，盡管在實施過程，可以吸引其它力量廣泛參與，其前提仍然是政府作為主導。

2）以大數據工程為契機，規范企業食品信息發布制度，加強新聞媒體監督。大數據建設離不開企業食品信息的采集和發布。而市場經濟下，企業往往因為追求效益最大化，客觀、準確及時發布信息仍然不能得到保證。“三聚氰胺”事件中，就是因為企業瞞報，最后造成這一重、特大食品安全事故的發生[20]。新聞媒體在風險管理過程中，本身就是利益相關者。借助大數據的信息綜合和分析能力，新聞媒體可以更好地洞察食品產業的風險和安全管理機制，實現高效、準確的報道和監督。

3）建立信息化平臺，借助大數據，實現食品風險信息雙向交流。建設一個綜合化信息平臺，實現信息雙向交流。既能實現信息發布，也可以收集用戶消息。這種平臺在食品風險管理過程中的突出作用主要表現在以下幾個方面：①可以實現信息權威發布。通過設置相應權限來控制信息發布功能。使得發布數據直接來自與權威部門。②充分利用大數據優勢，確保所發布數據準確、可靠。③允許用戶對食品相關信息進行反饋。借助大數據自身優勢，對用戶反饋信息進行挖掘處理。政府通過這些信息既能從整體上掌握當前食品安全態勢，也能夠在第一時間獲悉突發事件，并盡早作出應急措施，防患于未然。

加快食品風險管理建設，推進大數據與食品風險管理相結合，應在政府主導下，包括企業和廣大消費者在內，全社會積極參與。此外，合理規劃，綜合、有效利用各種資源，也是取得最后成功的關鍵。

4 結論

從大數據形成與特點出發，結合食品安全分析過程，指出大數據給食品分析帶來的新變化與挑戰。大數據給食品安全分析過程中的風險評估、風險管理和風險交流提供相應的變化和動力。政府作為食品風險管理的主導者，應在建立、健全相應法律、法規的同時，鼓勵廣大企業和消費者積極參與，科學規劃，統籌安排。以大數據工程為抓手深入開展食品安全信息化建設，為我國食品安全長效機制的建立提供有效的工程技術保障。

[1]Aguilera J,Gomes A R,Olaru I.Principles for the risk assessment of geneticallymodified microorganisms and their food products in the European Union[J].International Journalof Food Microbiology,2013, 167(1)：2-7

[2]Liu S,Xie ZM,Zhang W W,et al.Risk assessment in Chinese food safety[J].Food Control,2013,30(1)：162-167

[3]Knudsen LB.The SAFEFOODS framework for integrated risk analysis of food：An approach designed for science-based,transparent, open and participatorymanagement of food safety[J].Food Control, 2010,21(12)：1653-1661

[4]IbrahiMA TH,Ibrar Y,Anuar N B,et al.The rise of“big data”on cloud computing：Review and open research issues[J].Information Systems,2015,47：98-115

[5]王珊,王會舉,覃雄派,等.架構大數據：挑戰、現狀與展望[J].計算機學報,2011,34(10)：1741-1752

[6]馮偉.大數據時代面臨的信息安全機遇和挑戰[J].中國科技投資,2012,34：49-53

[7]Dobre C,Xhafa F.Intelligentservices for Big Data science[J].Future Generation Computer Systems,2014,37：267-281

[8]Francisco B,ángelesP,Pilar L,etal.Static and dynamic policieswith RFID for the scheduling of retrieval and storage warehouse operations[J].Computers&IndustrialEngineering,2013,66(4)：696-709

[9]賈曉豐.基于物聯網的大數據量實時信息交換策略研究[J].電子政務,2011(4)：16-20

[10]李國杰.大數據研究的科學價值[J].中國計算機學會通訊,2012,8 (9)：8-15

[11]Smitha K K,Tony Thomas,Chitharanjan K.Cloud Based E-Governance System：A Survey[J].Procedia Engineering,2012,38：3816-3823

[12]World Health Orqanization.Application of Risk Analysis to Food Standards Issues：Report of the Joint FAO/WHO Expert Consultation[R].Genera：Food and AgricultureOrganization,1997

[13]World Health Organization.Application of Risk：Application of Analysis to Food Standards Issues：Report of the joint FAO/WHO expert Consultation[R].Genera：Food and AgricultureOrganization,1997

[14]李國杰,程學旗.大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考[J].中國科學院院刊,2013,27(6)：647-657

[15]Laure P,Isabelle A,NicholasB J,etal.Potentialapplication ofquantitative microbiological risk assessment techniques to an aseptic-UHT process in the food industry[J].International Journal of Food Microbiology,2013,162(3)：283-296

[16]Suzanne JP,van den Berg,Klaus V,etal.Matrix-derived combination effect and risk assessment for estragole froMbasil-containing plant food supplements(PFS)[J].Food and Chemical Toxicology, 2013,62：32-40

[17]Amrit K S,Inger-Therese L L,Voorspoels S,et al.Concentrations of phthalates and bisphenol A in Norwegian foods and beverages and estimated dietary exposure in adults[J].Environment International, 2014,73：259-269

[18]RobertH J,Hickey S.A critiqueofprevailing approaches to nutrient risk analysis pertaining to food supplementswith specific reference to the European Union[J].Toxicology,2010,278(1)：17-26

[19]Xue JH,ZhangW J.Understanding China's food safety problem：An analysis of 2387 incidents of acute foodborne illness[J].Food Control,2013,30(1)：311-317

[20]全世文,曾寅初,劉媛媛,等.食品安全事件后的消費者購買行為恢復——以三聚氰胺事件為例[J].農業技術經濟,2011(7)：4-15

ProbleMand Countermeasure of Food Risk Management Based on Big Data

CHEN Shao-jie1，2，ZHANG Liang1，3，WANGHao4
（1.Food SafetyManagementand Strategy Research Center，Tianjin University of Science&Technology，Tianjin 300222，China；2.SchoolofComputer Science&InformationalEngineering，Tianjin University ofScience&Technology，Tianjin 30022，China；3.SchoolofEconomics&Management，Tianjin UniversityofScience&Technology，Tianjin 300222，China；4.Tianjin Engineering DepartmentofRoad Maintenace，Tianjin 300201，China）

Taking big data as researching background and combingwith traditional theory on food risk analysis（FRA），thispaperexplores the impactofbigdataon FRA process.Afteranalyzingboth domestic and foreign new initiatives on FRA，this paper shows the government not only the current shortages on FRA but also the correspondingstrategy for them.

food riskmanagement；big data；intelligent food safety supervision

10.3969/j.issn.1005-6521.2014.18.059

2014-09-17

天津市教育科學“十二五”規劃課題“智慧型城市科教創新體系研究”（CEYP6005）；天津市科技發展戰略研究計劃項目“面向智慧型城市的食品安全監管體系研究”（13ZLZLZF05200）

陳少杰（1972—），男（漢），講師，博士研究生，研究方向：軟件工程。