大數據環境下食品安全管理的創新思考

胡培泓，竇偉峰，李會曉

（鄭州澍青醫學高等專科學校，河南鄭州 450000）

食品安全屬于一種公共衛生問題，與人們的生活息息相關。由于食品流通很快，和消費者健康有著緊密的聯系，在出現問題之后，不易進行追溯，容易造成食品安全事故，影響人們的身體健康，甚至影響社會穩定性。

1 食品安全管理體系以及信息不對稱問題

1.1 食品安全管理體系

食品安全問題的處理，依托于食品生產、保存及銷售等環節中安全問題的處理。食品安全管理體系屬于一種綜合性管理體系，其中政府管理發揮主導作用，基于市場管理，部門管理扮演著主體的角色，將社會管理當作支撐，科學配置權利，達到優勢互補，以便能夠節省社會管理費用，達到社會福利理想化以及長遠化的管理體系。

1.2 信息不對稱問題

食品管理有著一定的復雜性，當下的食品行業為經典的信息不對稱企業。消費人員難以全方位了解食品質量信息，僅能從一些專業的超市中看見食品安全公示，及其背后的檢測機構與標準等，信服力存在一定的局限性。很多消費者會就近購買食品，如菜市場及路邊小攤等，但這些場所一般不設置食品檢測，僅有依靠機構開展抽查才能了解到食品信息。這種信息對稱性的缺乏，造成消費者可能面臨著食品安全問題。

基于信息的不對稱，一些企業通過以次充好的手段來謀取利益。按照有關理論，部分企業如此做時，其他企業若沒有同步跟進，則競爭對手會處于劣勢地位，而制造偽劣食品的公司，可能贏得市場，良心企業反被淘汰，即出現“逆向選擇”情況。為了處理這些問題，應當制定市場級檢測體系。在超市及市場中，安裝檢測設備、提供檢測手段，對樣品開展檢測，強化研究檢測手段，以便短時間內確定質量，避免不達標產品上市。此外，還應提高數據信息透明程度，及時公開檢測結果，對質量優質的產品要表彰，以吸引消費者購買，同時曝光不達標產品，并要求下架整改[1]。

綜上，為了有效解決信息不對稱問題，構建涉及面廣泛、時效性突出、可以被廣大消費者所接觸及便于進行操作的食品安全檢測體系是必不可少的。此外，該體系還需具有極強的數據分析及挖掘能力，可以短時間內整合很多數據，同時具有存儲功能完善、系統穩定且安全的特點。

2 食品風險分析中的數據技術應用

2.1 食品風險識別

2.1.1 風險識別的重要意義

食品安全風險存在于食品行業的各個環節，如食品原材料質量風險、食品加工處理不到位風險、產品存儲運輸風險等。結合現有已知、未知各類風險特點，加強風險識別，有序利用數據技術進行風險分析，創建有效的風險監測平臺，以此保障食品風險防控質量。例如，利用爬蟲收集分析方式，創建食品風險的測評系統，運行爬蟲程序判定食品安全風險級別，客觀測定食品安全性，具有較高的數據量化分析優勢[2]。

2.1.2 爬蟲收集技術的風險測評應用

H 單位是一家食品安全檢查單位，創建爬蟲系統以此測定各類食品材料的安全性。系統創建時，采取中文分詞數據分析方法，“分詞”是保證主題爬蟲信息處理質量的前提條件，借助相似度測算、頁面歸集等處理方式，對頁面信息進行分詞處理。H 單位創建的食品材料風評平臺，引入了Ansj 分詞工具，此工具是以java 語言編程為主，可保證分詞質量，分詞速度為100 萬字/s，分詞準確性不小于98%。分詞詞匯數量將近1 000 項，包括塑料包裝、自封袋、鋁桶等。出題爬行數據采集時，含有手動采集和定時采集兩種模式。其中，定時采集可降低人工處理量，增強系統操作的簡便性。定時采集的默認值為7 d，每間隔7 d 系統會自動爬行采集食品包裝信息。用戶可自行修改時間，點擊啟動5 s 后系統爬行。系統實踐運行后，可抓取頁面數量與分詞準確性如表1 所示。

表1 爬蟲程序頁面數量與分詞準確性的運行結果

爬蟲程序進行400 個頁面抓取后，分詞準確性仍能保持85%，證明此數據平臺運行能力優異，能夠獲取提取“食品接觸材料”相關的安全信息，給予食品安全檢測有利的參考依據，可切實增強食品風險識別的高效性，發揮數據技術用于網頁信息抓取、分詞提煉的優勢。

2.2 食品風險監測

食品風險監測各項工作，逐步引入了先進的技術方法，部分大規模單位自行創建了監測系統，以此判斷食品生產潛在的風險問題。例如，將實驗室平臺與Java 科技進行聯合，創建出完整的實驗室管理、初期數據存儲、食品安全監測預判程序，此系統可高效管理各類食品數據，保證食品管理的有效性。同時，此系統能夠從食品原輔料采購、運輸等方面進行信息管理，全面監管食品生產流程，給出風險預警，并能提供食品生產的完整溯源信息[3]。

這種具有食品生產溯源功能的監測平臺，含有食材及生產兩個監測模塊。其中，食材監測模塊含有食材信息整合、原材料采集、食材送檢結果及食材檢測等多個單元。此系統可增強食品監管的全面性，嘗試從食品生產源頭進行安全監管，保證數據可追溯性。監控設備的運行時間較長、監測信息精準性較高，可降低灰塵對監控設施形成的不利作用。系統框架如圖1 所示。

圖1 食品生產環節安全監測平臺的框架圖

2.3 食品風險評估

2.3.1 食品風險評估的數據技術融合思路

食品安全監測期間進行的風險測評工作，依賴于較多的食品數據。該工作積極利用數據分析技術，保證數據分析的全面性，以更全面、更準確的視角，準確判斷食品風險。借助食品風評結果，逐步確定風險等級，積極化解食品危險，利用數據資料，提供量化分析過程，有效判斷食品風險的形成因素，提供具有指向性的防范措施，合理控制食品風險。例如，利用大數據技術，創建安全分析平臺，分析營養攝入量、單日營養需求量、食品營養含量之間的關聯，給出相應的風評結果，給予食品監管明確的執法依據。

2.3.2 HACCP 食品危害分析的應用實踐

HACCP 體系的創建是以原材料處理、烹飪各環節操作不規范形成的食品危害問題，作為食品風控節點，確保食品加工的規范性。H 企業對餐飲食品進行安全監測時，使用HACCP 制定限值，切實提升食品行為監管的合理性。限值設計方法如下。

（1）原材料、輔食材料。要求餐飲企業選擇食品生產正規的供應單位，獲取供應單位的生產合格證，食品材料采買后，存儲時間不可大于6 個月。

（2）保藏方法。依據餐飲食品處理的安全要求，食品冷藏處理的溫度不可高于4 ℃，食品冷凍處理的溫度需小于-18 ℃。

（3）食品預處理。食品前期處理時，清洗、浸泡等的水溫不可大于70 ℃。

（4）烹調。食品制作烹飪溫度不可低于70 ℃，烹調處理用時需持續15 s。

安全監測時，對各類限值主體進行監測，采取感官檢查、溫度檢測、隨機抽查等方式，保證安全監測次數的合理性。結合監測結果，對照限值規范，進行各崗位食品操作的糾偏管理，形成數字檔案，便于查用。

2.4 食品風險預警

2.4.1 風險預警的數據融合思路

食品安全測評融合數據技術，旨在找出食品問題原因，給出相應的應對策略。多數情況下，使用預測分析、數據挖掘等技術，有效分析食品安全風險[4]。例如，對于食品安全線上輿情進行風險測評，可有效分析食品安全的各類情況，保證數據分析的準確性。

2.4.2 基于數據挖掘技術的食品風險預警應用實踐

H 單位以食品安全輿情為視角，利用數據挖掘技術，創建了安全預警平臺，如圖2 所示。圖2 中，P 為一級指標，熱度、真實度、受眾性和觀點變化度作為二級指標，其余為三級指標。例如，2019 年國內發生的“三全豬瘟水餃”食品風險問題，引起人們對食品安全開展線上交流，話題熱度較高。對此問題，以此食品風險為實證分析目標，驗證圖2 系統的風險測評能力。使用八爪魚工具抓取各線上平臺的事故相關信息。結合生命周期理論，綜合判斷網絡輿情的嚴重性，采集數據的時域為20 d，信息抓取的時間節點為2 d。數據采集結果如表2 所示。

表2 八爪魚采集“三全豬瘟水餃”食品20 d 內輿情資料結果

圖2 食品安全輿情風險預判平臺框架圖

結合20 d 內輿情各項指標的數據分析結果，對其進行預警分析，其中網名熱議的食品安全問題共有15 種，參照國內突發公共問題的應急處理意見，預警結果為輿情一級風險有1 個問題，二級風險有3個問題，三級風險有1 個問題，四級風險有10 個問題[5]。經實踐分析發現，數據挖掘技術可有效處理較大數量、較多類型的數據，對食品安全問題進行深入分析，給出準確的風險預警級別，便于相關單位進行決策。

3 結語

大數據的創新運用，可有效采集食品相關信息、加強食材生產監管，提升食品監管的全面性，進而符合消費者對食品安全的需求，讓安全信息變得更加透明，推動對市場監管的規范，達到逆向影響以及推動市場改良，使得管理水準得到提高，推動企業加強產品質量意識，有力維護消費者的知情權，確保信息來源，切實提高食品安全公信力。針對農藥殘留監測，該系統可以提供較大幫助，基于試紙檢測，將來能夠延伸試紙種類，拓展能夠監測的對象。在安全管理革新方面，能夠預測大數據具備正向的作用，今后對這方面提供更大的幫助。