食品安全監管大數據質量評估體系構建研究

鄭巖 黃燕 陸進宇 周洪美 馬江濤 周二磊

摘 要：食品安全監管的核心是充分利用各種數據資源，但由于食品數據涉及部門和來源方式多樣化，是典型的多源異構數據，需要對數據質量進行評估，以便于采取相應的數據治理手段提升數據質量，從而為食品監管大數據應用奠定建設基礎。本文對食品監管大數據進行梳理，對食品生產經營主體的經營主體登記注冊數據、行政監管數據、經營行為數據、消費投訴數據、互聯網輿情數據進行剖析。隨后充分考慮數據特點，提出數據全面性、數據完整性、數據冗余性、數據規范性、數據一致性和數據異常值六個方面的數據質量評估體系。最后，對食品大數據質量評估機制建設提出了相關對策建議。

關鍵詞：食品安全，數據源，數據質量，評估體系

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.15.009

基金項目：本文受國家市場監督管理總局科研項目“基于大數據技術的食品經營主體風險分類管理關鍵技術研究”（項目編號：2021MK067）、河南省科技攻關項目“食品生產企業信用風險分類和智能識別方法研究”（項目編號：222102310515）以及河南省市場監督管理局科技計劃項目“市場監管大數據分析應用”（項目編號：2021sj119）資助。

Research on Construction of Big Data Quality Assessment System for Food Safety Supervision

ZHENG Yan1 HUANG Yan2 LU Jin-yu3 ZHOU Hong-mei4 MA Jiang-tao5 ZHOU Er-lei1

（1. Henan Provincial Big Data Center of Government Affairs； 2. Unit 32316； 3.Platform Economy Development Guidance Center of Henan Province； 4. Hongdun Data Co.，Ltd.， Beijing； 5. College of Computer and Communication Engineering， Zhengzhou University of Light Industry）

Abstract： The core of food safety supervision is to make full use of all kinds of data resources. However， food data involves various departments and sources， which are typical multi-source heterogeneous data， making it necessary to evaluate data quality， in order to take corresponding measures of data governance to improve data quality， and lay a foundation for the big data application of food supervision. This paper comprehensively sorts out the food supervision data， and analyzes the registration data of operation entities， administrative supervision data， business behavior data， consumer complaint data， and internet public opinion data of food production and operation entities. Taking full account of the characteristics of data， the paper proposes a data quality evaluation system， including data comprehensiveness， data integrity， data redundancy， data normalization， data consistency and data outlier. The paper also puts forward relevant measures and suggestions for the construction of a big data quality evaluation mechanism for food.

Keywords： food safety， data resource， data quality， evaluation system

黨和政府高度重視食品安全監管工作。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中提出要“深入實施食品安全戰略，加強食品全鏈條質量安全監管，推進食品安全放心工程建設攻堅行動，加大重點領域食品安全問題聯合整治力度”，《“十四五”市場監管現代化規劃》（國發〔2021〕30號）中也指出“加強食品安全源頭治理。加強食品全鏈條質量安全監管，推進食品安全放心工程建設攻堅行動，加大重點領域食品安全問題聯合整治力度”。食品安全作為市場監管工作的重點和難點，面臨監管對象多、類型多元化、監管環節長、過程難以全面覆蓋等傳統監管模式難以解決的問題，通過引入大數據技術實現信用風險監管、智慧監管成為一種必然選擇[1-3]。食品安全信用風險監管和智慧監管的核心是充分利用各種數據資源，但由于食品數據涉及部門和來源方式多樣化，是典型的多源異構數據，需要對數據質量進行評估，并采取相應的數據治理手段提升數據質量[4-5]，為食品監管大數據應用奠定建設基礎。

1 食品安全監管數據梳理

對食品生產、經營主體進行信用風險監管和智慧監管，需要充分利用多來源、多種形式的數據進行分析挖掘，并盡可能歸集各方面數據。目前食品監管相關數據源主要包括食品生產經營主體的經營主體登記注冊數據、行政監管數據、經營行為數據、消費投訴數據、互聯網輿情數據等。

1.1 經營主體基本數據

登記注冊數據是經營主體的基本信息。根據《中華人民共和國經營主體登記管理條例》（以下簡稱《條例》），所有經營主體應當去市場監管部門辦理登記，未經登記不得以經營主體名義從事生產經營活動。《條例》規定經營主體登記內容包括名稱、主體類型、生產經營范圍、住所或者主要生產經營場所、注冊資本或者出資額、法定代表人、股東等信息，同時需要將公司章程、經營期限、認繳出資額、出資方式、高管人員等事項進行備案[6]。經營主體在辦理登記時會被自動賦予一串18位的統一社會信用代碼，相當于經營主體的“身份證號”。統一社會信用代碼作為經營主體的唯一標記，將貫穿經營主體的整個生命周期，也是整合各類數據的核心主鍵。

1.2 行政監管數據

行政監管是政府部門依據授權對監管對象實施的管理行為[7]。首先是許可審批數據，《中華人民共和國食品安全法》規定，從事食品生產、食品銷售、餐飲服務，應當依法取得許可。許可審批數據包括食品生產經營主體經營業態、經營項目、生產經營場所、有效期、食品類別等內容。其次是食品生產、經營監管檢查數據，監管部門根據實際情況開展日常檢查、專項檢查、飛行檢查等工作，針對不同生產經營類別納入不同檢查內容，如食品生產環節監督檢查要點包括食品生產者資質、生產環境條件、進貨查驗、生產過程控制、產品檢驗、貯存及交付控制、從業人員管理、信息記錄和追溯、食品安全事故處置等，食品銷售環節監督檢查要點包括食品銷售者資質、一般規定執行、禁止性規定執行、經營場所環境衛生、經營過程控制、進貨查驗、食品貯存、食品召回、溫度控制及記錄、過期及其他不符合食品安全標準食品處置、網絡食品銷售等。再次是食品安全抽樣檢查數據，國家市場監督管理總局負責組織開展全國性食品安全抽樣檢驗工作，縣級以上地方市場監督管理部門負責組織開展本級食品安全抽樣檢驗工作，并按照規定實施上級市場監督管理部門組織的食品安全抽樣檢驗工作，相關數據包括被抽檢食品名稱、規格、商標、生產日期或者批號、不合格項目，標稱的生產者名稱、地址，以及被抽樣單位名稱、地址等。最后是行政處罰數據，是監管部門對食品生產、經營主體各類違法行為實施的行政處罰記錄，包括違法類型、處罰結果等。

1.3 經營行為數據

經營行為數據是指相關主體在整個生產、經營活動中產生的各種過程和結果數據。一方面是一般企業反映經營績效的營收、稅收數據。主要反映企業品牌和技術研發實力的商標、專利、標準、認證等數據，反映就業情況的招聘、社保和從業人員數據，反映企業擴展的開設分支機構和對外投資數據等。另一方面是針對食品監管特殊要求產生的行為數據，如國家市場監督管理總局發布的《餐飲服務明廚亮灶工作指導意見》明確提出，鼓勵餐飲服務提供者實施明廚亮灶，以此保障消費者的知情權，各地紛紛推進明廚亮灶工程并實現了較高的覆蓋比例[8-9]，采用視頻方式對經營者的后廚行為進行實時監控；對于重點食品數據，還引入了追溯制度，能夠通過溯源系統及時掌握食品從原料、生產、倉儲、物流以及銷售的全鏈條動態信息。

1.4 投訴舉報數據

投訴舉報信息是指消費者和商家發生糾紛無法達成一致或者發現違法線索時向相關機構進行投訴舉報時產生的訴求信息。目前食品類投訴舉報渠道主要有三個方面。一是市場監管部門整合原工商部門12315、原質監部門12365、原食藥部門12331等五部門投訴舉報熱線電話后的新12315熱線。二是各地市人民政府設立的由電話12345、市長信箱、手機短信、手機客戶端、微博、微信等方式組成的專門受理熱線事項的公共服務平臺。三是大型互聯網平臺設立的投訴舉報系統，如美團、餓了么等；或者是社會機構設立的投訴平臺，如中國消費者協會、新浪旗下的黑貓消費投訴平臺等。投訴舉報數據一般包括涉及經營主體、問題類型及描述、相關訴求等信息，是食品風險線索的重要來源之一。

1.5 互聯網輿情數據

互聯網輿情數據是指對某一網絡事件在互聯網上的整體傳播情況。隨著互聯網的深入普及，互聯網輿情的重要性日益凸顯，例如“天價蝦”“天價魚”等事件在互聯網的傳播均引起了較強的社會反響[10-11]。通過收集互聯網數據進行分析，自動生成涵蓋事件簡介、事件走勢、網站統計、數據類型、關鍵詞云、熱門信息、熱點網民、傳播路徑、相關詞、網民觀點、輿情總結等各個維度的輿情信息。一般來說，互聯網輿情源包括微信公眾號、微博、網絡新聞（新浪、搜狐、網易、騰訊四大門戶網站，百度新聞）、媒介報刊（人民網、新華網、央視網等主流媒體網站）、論壇（QQ論壇）、問答（知乎）、點評（大眾點評網）、博客（新浪博客、騰訊博客、網易博客）等。通過互聯網輿情數據的采集、分析，形成對企業、人員、行業動向、熱點事件預判、專項行動效果分析、行業發展研判等需求的輔助支撐。

2 食品安全監管數據質量評估體系構建

數據質量是數據的靈魂，也是利用大數據轉變監管方式、提高監管執法效能和公共服務能力的基礎支撐。食品安全監管數據源頭多、形式多樣，因此需要進行相應的數據質量評估后才能采用針對性的數據治理措施。目前針對不同來源、不同類型的數據質量評估體系各不相同[12-13]，需要基于食品安全監管數據的特點，建設相應的數據質量評估體系，及時發現數據問題。充分考慮以上5類數據特點，其質量評估可以從數據全面性、數據完整性、數據冗余性、數據規范性、數據一致性和數據異常值6個方面實施。

2.1 數據全面性

數據全面性主要是指涉及跨部門的同一類型數據是否做到了全面歸集，主要是針對食品生產、經營主體的行政許可、行政處罰、抽查檢查結果、黑名單信息等。根據《國務院辦公廳關于政府部門涉企信息統一歸集公示工作實施方案的復函》（國辦函〔2016〕74號），其他政府部門涉企信息中的行政許可、行政處罰、抽查檢查結果、黑名單信息應做到應歸盡歸。數據全面性主要采取數據檢查比對的方式進行校驗核對。一是與媒體公布的新聞、政府各部門發布的報告、監管部門發布的許可名單、處罰名單等信息，尤其是與信用中國、國家企業信用信息公示系統等平臺數據進行比對。二是通過將不同地區涉及的部門數量和相關數量占比情況進行對比，找出標桿區域，將其他地區與標桿區域情況進行比對評估。三是采集重點企業互聯網上涉及的行政處罰、重大變更新聞輿情，與歸集數據進行對比。

2.2 數據完整性

數據完整性主要包括字段完整性和記錄完整性。字段完整性是對數據字段取值是否完整，實體類型、屬性特征、維度取值是否完整等，特別是相關聯的數據的完整性進行檢查。記錄完整性是檢查核對某字段或項目（包含多個字段）的非空值情況，并做出數據質量評估。對于涉及不同來源數據進行整合時，通常會因為技術原因或者機制原因導致數據歸集的不完整，可以通過不同源的數據統計結果對比來評判數據的完整性。

2.3 數據冗余性

數據冗余會導致數據異常和損壞，但保留一定的數據冗余并使用外鍵能夠提升數據調用的效率，便于數據共享、數據挖掘、數據分析和應用。在歸集和挖掘食品生產經營主體的冗余數據，主要是檢查數據記錄重復情況，例如主體身份代碼冗余、企業名稱冗余，企業處罰信息冗余等。由于多源數據重復歸集、數據生產系統邏輯不嚴謹等原因經常會造成數據冗余，需要針對不同類型數據設置不同的數據主鍵，制定冗余檢查規則，對數據冗余性進行評估。

2.4 數據規范性

數據規范性檢查主要用于檢查數據取值的規范性和代碼規范性。取值規范性是指為對同一內容所使用的取值字段是否統一，代碼規范性包括兩個方面：一是代碼編制規范性，主要檢查各部門數據所用代碼的匹配程度。例如行政檢查結果代碼，各個部門使用的分類和代碼可能會不同。二是代碼使用規范性，即檢查不同數據使用代碼的字段與其代碼表（外鍵）的匹配程度，查找出數據庫中與代碼表相符的記錄數。

2.5 數據一致性

數據一致性是檢驗數據中不符合業務邏輯的錯誤，主要思路是具體的應用根據領域知識定義顯式約束規則，然后根據一定的數學方法求出規則的整個閉集，對于每條記錄，自動判斷其是否違反規則約束。例如食品生產、經營主體的許可到期時間必然大于許可生效時間，如果生產、經營主體存在移出經營異常名錄記錄，必然會存在列入記錄，同時列入時間要早于移出時間等。

2.6 數據異常值

所謂異常值（outlier）是指在數據中有一個或幾個數值與其他數值相比差異較大。可以從數據的分布甄別出離群值，對于呈正態分布的數據，一般認為2個標準差以外的數值屬于離群值。這部分數據質量評估主要針對食品經營主體的財務數據、從業人員數據等數值型數據。對于異常數據，可以通過人工核對的方式適當調整規則，確保數據異常值的閾值設置能夠貼近數據實際，既能發現問題數據又避免對真實數據的誤判率。

3 食品安全監管大數據質量評估機制建設相關對策建議

為了確保食品安全監管數據質量，需要建立數據質量評估的工作流程和機制，建議如下：

3.1 構建食品安全監管數據質量評估考核機制

通過建立食品安全監管數據質量評估考核機制，實現“以評促建”“以評促優”和“以評促用”的目的。建立食品安全監管數據質量評估體系，按照月度、季度、年度定期評估并將評估結果通報相關部門，督導相關部門加大數據歸集和檢查力度，促進數據管理能力建設，提升數據質量，為進一步的應用奠定堅實基礎。同時可以按照半年度或者年度制定數據質量評估報告，為政府決策提供決策支持。

3.2 建設食品安全監管數據質量提升支撐系統

為了實現食品安全監管數據質量提升的常態化支撐，需要建設一套技術支撐系統，一是實現數據質量檢查規則模型的構建和運算；二是對歸集數據質量的常態化監測評估；三是將問題數據自動反饋到各相關單位；四是對各來源數據質量進行自動化評估；五是對數據比對所需的外部數據進行采集和處理。通過支撐系統建設，實現上述工作的流程化、自動化和可視化展現。

3.3 拓展更多數據應用場景倒逼數據質量提升

數據的價值在于運用，通過運用才能夠更好地發現數據問題。為此，應大力拓展食品數據在信用風險分類監管、部門共享以及社會服務方面的應用場景，并及時搜集數據應用中存在的質量問題，以應用倒逼數據質量提升。另外，在相關部門進行應用共享時，可以構建數據交換機制，為數據質量評估提供參考。同時可以發揮社會公眾的力量，開通社會公眾數據質量的反饋通道，及時掌握數據質量問題并進行修正。

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作者簡介

鄭巖，碩士，工程師，研究方向為大數據分析應用。

黃燕，碩士，工程師，研究方向為計算機。

陸進宇，碩士，正高級工程師，研究方向為信息化、計量。

周洪美，博士，高級統計師，研究方向為政務領域大數據應用。

馬江濤，研究方向為大數據分析、機器學習、知識圖譜等。

周二磊，高級工程師，研究方向為大數據分析應用。

（責任編輯：張瑞洋）