大數據挖掘的食品安全管理初探

劉鵬

新時期下，隨著我國經濟與社會的蓬勃發展，居民的生活質量獲得顯著提升，對食品安全更加重視，為了保證人民飲食安全，我國政府出臺了多部食品安全法，切實改善了食品監管形式。隨著大數據技術的不斷完善，其應用于食品安全管理中，可以轉變監管途徑，實現全面監管和全方位監管的轉變，對提升監管效率和質量具有積極意義。

我國食品安全現狀

通過我國農業部的數據統計顯示，我國每天大約消耗肉食、蔬菜以及糧食200萬t，這些食品分別來自372萬食品企業和50多萬生產商。同時，隨著工業和農業的發展，每年約有1000多種、30多萬t的生長調節劑、農藥和化肥用于養殖或者種植產業中，為農產品質量安全監管增添了一定的難度。隨著網絡技術和信息技術的盛行，網絡訂餐和網購食品逐漸成為了監管重點，根據我國食藥監管總局2017年的網購產品質量抽檢報告分析，通過對淀粉制品、淀粉以及膳食食品等23類食品、6996批次進行質量檢驗，不合格食品為136批次，合格率為98.1%，相比較2016年提升了1.2%。根據我國食藥監管總局的計劃，在2018年，將加大食品質量抽檢力度，預計農產品抽檢83萬批次，進一步確保居民的飲食安全。

大數據挖掘下優化食品安全管理的相關途徑分析

構建以及完善管理體系。首先，在安全管理中引入大數據技術，需要完善頂層設計，充分明確部門職能和挖掘方向，加速建設食品安全大數據平臺，加強管理團隊的數據化和信息化建設，進而形成層次化、專業化的自檢隊伍和管理隊伍，確保管理框架數據化以及透明化；其次，各個省市的職能部門和社會組織，也要積極參與到監管治理中，進而形成食品安全信息數據的全面覆蓋；最后，政府部門、社會機構和食品企業也要實現數據統一，構建完善而健全的數據體系，切實發揮大數據技術在食品安全管理中的積極作用。

構建食品動態安全標準。當前，我國食品安全檢查標準雖然涉及國際食品和香港食品安全標準，但是缺少西方發達國家的安全標準，為我國食品進出口業務帶來了一定的影響，因此，我國要以大數據技術為基礎，構建食品動態安全標準。首先，數據要具有較強的可比性，為安全管理提供動態標準支撐；其次，在安全標準中，要利用SAS等挖掘工具，對安全標準的總體水平值和現狀進行分析，了解同類食品在該標準下的發展情況，掌握安全標準的發展動態；最后，制定食品安全剛性標準，起到警示和約束企業的作用。

實現大數據挖掘可視化。針對食品生產和運輸等環節出現的數據獨立斷節情況，企業和政府需要加強密切配合，明確安全管理界定，對相關環節進行責任落實和職能劃分，并且在完善支撐保障和政策環境的基礎上，利用大數據挖掘開展指標體系制定以及數據提取等工作，構建透明公開的食品安全監控體系，實現生產鏈數據的高度共享，在為安全監管提供便利的同時，這有利于安全問題的預警和追溯。同時，針對不同食品鏈，要進一步明確監管措施和指標，真正實現食品生產全過程數據可視化，打造數據透明公開的食品生產鏈。

對大數據進行分析與整合。大數據具有來源不一、信息量大等特點，我國國民數量較多，在信息技術快速發展的背景下，網民數量與日俱增，每天都會產生大量的有關食品安全數據。因此，相關部門需要利用大數據挖掘技術，通過對數據的處理、集成、規約、萃取以及分析，充分發揮大數據的監管價值和作用。同時，第三方機構也要積極參與到食品安全治理中，對公眾開展食品安全教育，普及相關安全知識，進而確保大數據來源的可靠性和有效性。我國政府還要制定大數據信息共享模式，及時公布查處的安全問題，接受公眾和社會的監督，避免由于謠傳造成社會恐慌。

加強公眾信息素質教育。消費者是大數據來源的重要主體，但是由于我國公眾缺乏較高的信息素養，其數據的可靠性和準確性存在一定的質疑。因此，為了發揮大數據挖掘的功能，需要對消費者開展誠信教育和信息素養教育，提升其辨別真假信息的能力，保證數據流的有效性和可信度。同時，我國還要進一步完善行業法規，對于造謠、也反饋的企業和民眾，要給予嚴厲的懲罰，建立食品安全誠信機制，打造高效而積極的大數據平臺。

總而言之，在食品安全管理中引入大數據挖掘技術，可以提升其治理能力和管理水平，相信隨著我國科學技術的持續發展，大數據技術與食品安全也勢必會深度融合，推動以及完善食品安全的預警預測和全網監控機制的科學發展，為公眾提供食品安全保障。