互聯網場景下口岸食品風險態勢感知捕捉模型研究

程立勛，鄭文麗，蔡伊娜, ，包先雨

1. 深圳市檢驗檢疫科學研究院（深圳 518045）；2. 深圳海關食品檢驗檢疫技術中心（深圳 518000）

隨著貿易全球化，進口食品已逐漸成為人們生活中不可缺少的商品，與此同時，人們愈發重視進口食品質量安全，為了提高食品安全水平，國內外學者做了大量的研究。章德賓等[1]建立基于監測數據和BP（Back Propagation）神經網絡的食品安全預警模型，以實際食品安全監測數據訓練，使模型能有效識別、記憶食品危險特征，篩選不合格食品，但該模型的及時性欠缺。羅季陽等[2]研究我國進出口食品風險管理的一般運行機制，對食品風險制定了管理辦法。梁輝等[3]提出的基于最鄰近距離空間分析法的食品安全風險監測方法，能分析目標食品的空間分布模式，但該方法主要應用于已確定的目標對象上。現有的模型雖然能夠在一定程度上解決食品安全問題，但是對如何系統、精確感知問題食品的研究較少。

態勢感知最早由美國空軍提出，用以分析空戰環境和未來發展形勢，隨著國內外學者對態勢感知的研究和發展，態勢感知逐漸開始被應用于智能電網[4]、煤礦安全[5]、配電網[6]和網絡安全[7]等領域。隨著互聯網的興起，網絡輿情態勢感知也隨之蓬勃發展，網絡輿情態勢感知源于情報感知，國內外學者對輿情情報感知進行大量的研究。楊峰等[8]開展基于情景相似度的突發事件情報感知實現方法的研究，使信息感知更加及時。李金澤等[9]建立輿情事件情報感知模型，基于樸素貝葉斯、支持向量機、K-近鄰三種算法提高信息感知的精確度。張思龍等[10]提出了基于情報感知的網絡輿情研判與預警系統架構，強調對于情報感知的網絡輿情研判與預警需要系統化。

因此，文章提出將網絡輿情態勢感知應用于口岸食品風險捕捉中，構建風險感知及時、精確、具有系統性的口岸食品風險態勢感知捕捉模型。

1 模型架構

為提高口岸食品的安全水平，文章提出在互聯網場景下構建口岸食品風險態勢感知捕捉模型，對互聯網的輿情信息進行多源信息融合、實時態勢理解、未來態勢預測和食品風險評估，如圖1所示。在多源信息融合階段，通過訪問微信、微博、知乎等網絡平臺采集與口岸食品相關的輿情信息，隨即對冗余部分進行去重處理，并保存至數據信息庫中。在實時態勢理解階段，從口岸食品安全的角度分析庫內信息，尋找信息之間的時間、因果和時間等潛在關聯，形成聚類信息，最后生成格式一致的摘要指導后續態勢預測。在未來態勢預測階段，根據目標食品的未來態勢預測，關注預測風險對象及其潛在風險點的動態，以協助后續根據風險性質制定相應的應對措施。在食品風險評估階段，對目標對象的情況進行評估，結合評估結果制定應對措施，指導口岸單位、企業等各級主體優化資源，并形成歷史案例反饋于互聯網中，形成一個動態感知風險并實時處置風險的循環過程。

圖1 口岸食品風險態勢感知捕捉模型

2 模型實現

2.1 多源信息融合

在多源信息融合階段，利用web頁面信息抽取技術[11]訪問由微信、微博、Twitter、instagram等眾多社交軟件平臺構成的動態媒體庫，根據“抽取與食品相關的信息且頁面內容相同則不重復抽取”的抽取規則，采集網絡媒體對食品的搜索、發布、交流和咨詢等內容，獲取具有實效性和指向性的輿情信息，將采集所得的信息進行去重后按食品原產地分類儲存于數據信息庫中。多源信息融合圖如圖2所示。

圖2 多源信息融合圖

2.2 實時態勢理解

在實時態勢理解階段，根據口岸食品風險捕捉的需要，分析數據信息庫內信息，以食品為導向，與時間、產地、原料、包裝、運輸方式和品牌名稱等多方面建立關聯規則，形成的關聯信息根據內容聚類至食品原料、食品加工方式、食品運輸方式、食品儲存方式四大類中，并生成格式為“某品牌在某時間于某地方用某原料制成某包裝的食品，以某種運輸方式運送至口岸”的信息摘要。實時態勢理解圖如圖3所示。

圖3 實時態勢理解圖

2.3 未來態勢預測

在未來態勢分析階段，結合科學技術資料、相關技術法規標準和實時新聞報道等信息，分析信息摘要，識別口岸食品風險點，通過BP（Back Propagation）神經網絡[12]分析其風險。通過分析相關的歷史案例，從境外通報召回信息、口岸退運信息，獲得歷史風險食品名單，結合風險相關的口岸食品事故報告、口岸查驗不合格信息、實驗室檢測不合格信息，挖掘不合格食品和風險點之間存在的潛在關系，構建預測模型。進入未來態勢預測階段，對口岸單位進口貨物報關單上的商品名稱、數量、原產國等信息進行分析，將分析所得的風險點導入預測模型中，對口岸食品未來態勢進行預測。

圖4 未來態勢預測圖

2.4 食品風險評估

在食品風險評估階段，根據風險進口食品及其風險點的預測結果，采用風險矩陣[13-14]對進口食品中的生物、化學和物理風險因素進行風險等級評定及確定風險應對措施。首先，通過風險矩陣確定進口食品風險影響程度的等級評價標準，該評價標準從食品特點，消費者食用該食品后的健康狀況以及政府、媒體和消費者的關注度這三方面進行評估，從高到低進行賦值，食品風險影響程度等級標準設定見表1。然后，明確風險發生概率的等級評價標準，該評價標準從檢測不合格情況、過往該進口食品安全事件狀況和媒體報道信息三方面分析，根據風險可能性賦值，食品風險影響概率等級評價標準設定見表2。根據食品風險影響程度、食品風險發生影響概率評估其風險，結合《國家市場監管總局.國家食品安全監督抽檢實施細則》[15]確定該風險進口食品的查驗比例、抽樣比例、檢測項目等口岸現場和口岸實驗室的應對措施，并提前對各級主體進行資源優化配置；口岸單位應根據風險評估結果和實驗室檢測結果，加強風險食品的監督抽檢工作；企業則根據口岸單位的要求，落實風險處置的相關工作。

表1 食品風險影響程度等級標準

表2 食品風險影響概率等級評價標準

3 模型效果分析

將文章提出的口岸食品風險態勢感知捕捉模型與傳統模型在口岸食品風險捕捉上進行比較，其效果分析有以下幾個方面。

3.1 各級主體相互協同

口岸食品風險捕捉過程離不開各級主體的參與，包括各級口岸單位、第三方檢測機構、社會大眾、企業以及網絡平臺等。立足進口食品風險捕捉模型，從網絡平臺中搜集進口食品的輿情信息，企業向口岸單位提交相關食品報關信息及相應的第三方檢測報告等多源信息融合，各級主體間的相互協同始終貫穿其中，形成信息采集、信息傳遞、信息去重，并實現風險態勢理解、預測及感知，有助于各級主體發揮優勢，提高口岸食品風險的應對效率。

3.2 及時預測風險等級

不合格食品會給生命安全和社會環境造成難以彌補的損失，面對進口食品，口岸的首要工作就是從監管和預防的角度去嚴防不合格食品流入。通過口岸食品風險態勢感知捕捉模型，從網絡平臺獲取進口食品相關的輿情信息，不斷更新輿情信息庫，及時從輿情信息庫中識別風險點并對風險進口食品進行干預，可以實現風險口岸食品的及時準確識別，提前形成合理的應對措施，優化配置口岸現場和口岸實驗室的資源，以便進行應急響應。

3.3 實時監控進口食品

口岸風險監控中心對進口風險食品進行監督管理，當進口食品存在風險時，該機構根據風險評估結果及時采取相關措施。在口岸食品風險態勢感知捕捉模型中，利用web頁面抽取技術對進口食品輿情信息進行采集，可以更及時、更廣泛、更全面、更細致地進行捕捉風險，為及時感知風險食品提供信息支撐。

3.4 風險感知精確化

網絡輿情通常具有傳播迅速、范圍廣、更替快、指向性強等特點，對于進口食品風險相關的輿情信息，口岸食品風險態勢感知捕捉模型能夠實時更新進口食品信息。傳統模型在進口食品信息采集中缺乏對網絡輿情信息的采集，在一定程度上存在信息滯后性，這就要求口岸食品風險態勢感知捕捉模型克服該困難，在模型運行時力求捕捉網絡輿情信息，及時將其融合至進口食品風險預測中，利用網絡輿情信息的實時動態提高風險感知的精確度。

4 結語

通過分析傳統模型對口岸食品風險監控的局限性，構建了在互聯網場景下口岸食品風險態勢感知捕捉模型，并詳細闡述該模型的實現方法，包括web頁面信息抽取技術、BP神經網絡等進行細致分析。最后對模型效果進行分析后得出該模型在互聯網場景下能實現口岸食品風險態勢感知，實現維護國內食品市場秩序，保障口岸食品安全的目的。