大數據如何保障舌尖安全

陳海波

近日，全國食品安全示范城市創建和農產品質量安全縣創建工作現場會在四川成都召開。在互聯網時代，怎樣吃得更安全？與會專家建言獻策，提出要重視利用現代信息技術手段創新監管辦法，提高監管效能。

作為近年來最熱門的信息技術之一，大數據技術如何提高食品安全的監管效能？在正在創建食品安全示范城市的成都，我們看到了一種可能。

打通信息孤島

與很多食品安全監管人員不同，成都市食品安全風險監測數據中心主任王立山不需要去農貿市場、超市、餐館，他多數時候都坐在桌前，他的“檢查”對象是一堆數據。“數據分析可以提升食品安全監管的效率。”他說。

成都市食品安全風險監測數據中心正在創建“智慧食安”的核心技術支持系統。“智慧監管，數據先行”，這是他們的口號。

走進數據中心，最引人注目的是一塊黑色電子屏幕，上面的數據不斷刷新。此刻，屏幕上的數據顯示，檢測批次總數674136，檢測項次總數8469618，不合格樣品總數15619，不合格樣品待處理數4、正在處理數3……

這些數據并非全部。王立山和同事們面對的數據不僅來自各類食品檢測機構，還來自當地農業、質檢、衛生、工商等部門。數據內容包括食品檢測信息、食品安全輿情信息、企業工商登記和信用數據、食源性疾病病例數據以及環境數據等。

“成都有食品生產經營主體近20萬戶。從農田到餐桌，每個環節都分散著海量數據，碎片化嚴重。”王立山說，他們要做的就是整合這些數據，建立基礎數據庫，打通信息孤島，實現數據互通、資源共享。

目前，數據庫已積累7萬條政府部門共享數據、860萬條檢驗檢測數據，接入30萬條生產商基礎數據和7000萬條全球商品數據，同步監測多家網媒輿情數據，并保持月均20萬條的增長幅度。

“但大數據不等于數據量大，而是要產生1加1遠大于2的價值。”王立山說。

他們做到了。今年1月到8月，通過大數據挖掘和分析，成都市食品安全監督性抽檢問題發現率從2.36%提高到了10.71%，監管效能大幅提高。

那么，他們到底是怎么做的呢？

實現靶向打擊

凌晨四點，成都農產品中心批發市場就開始忙碌了。滿載各類蔬菜的貨車駛入市場，分成兩列。一列貨車上裝有磁卡，一列則沒有。磁卡里有蔬菜商的來貨備案登記信息和安全證明。沒有磁卡的貨車，貨品被送入快篩檢測實驗室，檢測合格方能入場，檢測數據則自動上傳至幾十公里外的成都市食品安全風險監測數據中心。

在這里，快檢24分鐘就可以出結果，每天快檢量600批次以上。檢測信息上傳到數據中心后，作用在下一個環節很快得到體現。那些裝有磁卡的貨車，盡管有安全證明，但按規定仍然需要做一定比例的抽檢。于是遇到一個難題，具體該抽檢哪些蔬菜才最有可能發現問題？

王立山說，他們通過數據分析發現，不合格食品在地域上、季節上分布高度不均勻，在不同季節和不同氣候條件下，容易出現安全問題的食品都不一樣。而且，股東結構單一且沒有法人股東、實繳資本較低的企業更容易被檢出不合格食品。這啟發他們綜合各類檢驗數據、企業登記信息和信用數據等，建立了一種機器學習模型。這些工作是他們與電子科技大學的團隊共同完成的。

“機器學習模型通過一定的算法，可定量評估待檢品出現檢驗不合格的可能性，從而實現針對高風險食品的靶向抽檢。”數據中心首席專家、電子科技大學教授周濤說。批發市場的信息平臺與數據中心聯通，數據分析得出的高危食品信息直接傳送給批發市場。

“我們每天都將接收來自他們的高危產品數據，這些數據將使我們的安全監管更具效力。”批發市場副總經理鄭克克說。

數據中心還整合了衛生部門所有食源性腸胃病的病例數據。王立山說，通過監測不同菌種感染病例數隨季節和天氣的變化，并分析860萬條檢驗數據，他們獲得了食品和檢出菌種之間的關聯性，由此建立了從相關病例上升到有針對性抽檢之間的自動決策通道。

這種依靠大數據分析作出的針對性抽檢，最終使他們獲得了應有的監管效率，對不合格食品實現更精準的打擊。

提前終止謠言

更有效率地發現食品安全問題，只是大數據的“魔力”之一。周濤和王立山等一度困惑的是，對于網絡上每天流傳的各種食品安全謠言及其給公眾帶來的恐慌情緒，是否也可以及時監測，甚至提前終止呢？

他們監控了上百家知名網站、論壇、貼吧等累計30多億條輿情數據，其中與食品安全有關的輿情近800萬條。“獲取輿情信息后，通過后臺算法，對輿情事件按照關鍵語義提取和自動聚類，我們可以判斷輿情傳播的趨勢。”周濤說。

接下來，是更關鍵的一步：把挖掘出來的所有輿情數據分為正面情緒和負面情緒，分析正負情緒的激烈程度。“通過這種分析可以評估某個食品安全輿情的風險程度，監管部門是否應該主動介入，通過及時檢驗或嚴厲執法，破除謠言和消除安全隱患。”周濤介紹。

不久前，他們第一時間監測發現成都地區網傳“白菜蘸甲醛來保鮮”。當時，這個輿情尚未大面積傳播，但他們分析后認為風險程度很高，及時通知監管部門去市場上大面積抽檢白菜。“最終并沒有發現甲醛白菜，還向公證機構公示了權威的檢驗報告，提前終止謠言。”王立山說，他們還通過數據分析及時發現了面制品鋁、水產品孔雀石綠等食品安全隱患30項，及時開展有針對性的整治，消除了安全風險。

其實，從苗頭里掌握風險，這種“關口前移”的做法很多監管部門并不陌生。“但手段大都比較落后，數據量少，依靠人去特意關注一些網站，定期做匯報。現在數據信息越來越大，單純靠人不太現實。”周濤說。

數據是一種重要資源

更讓王立山興奮的是，數據分析還可以主動發現現行標準中可能存在的缺陷，優化檢驗檢測標準。

他們的數據庫中有大量關于注水肉的檢測信息，分析后發現，豬肉含水量的檢驗數據集中在63%附近和73%～77%之間，而國家標準是77%。“很多商家正好將豬肉注水到標準線附近，通過檢測。但實際上，含水量76%的豬肉已經是嚴重的注水肉了。”王立山說。

基于此，他們向上級農業主管部門建議，提高標準的要求，將注水肉國家標準中含水量指標由77%降低到73%左右。目前，農業部正在修訂該標準。

大數據的應用使他們對食品安全監管有了更大的信心，也有了更多期待。王立山說：“如果實現了大部分政務數據的共享，并且打通了內外部數據，整個社會因為決策效率和決策效果的提升可以獲得可觀的價值增量。”

目前，他們在進一步探索大數據在政府管理上的革新。“我們現在能夠實時知道每一個食品抽檢和執法人員的位置和處理的業務，能夠回溯每一個處置指令的發出和執行情況。在這種完全透明的環境下，工作人員的效率會大幅提高，權力尋租的空間也會消失。”王立山說。[ ]