大数据环境下食品安全管理的创新思考

　　摘 要：当前人们对食品安全的重视程度不断提高，而传统人工监管模式存在诸多不足，造成食品安全管理的漏洞越来越大，很大程度上影响了消费者的身体健康。基于此，相关部门必须注重大数据技术的有效运用，持续创新食品安全管理模式和方式方法，以此来提高食品安全管理的质量和效率，努力消除食品生产中可能存在的一些不安全性因素，为人们提供安全饮食，最终提高人们对食品的信任度，有效促进我国食品产业的良好发展。

　　关键词：大数据;食品;安全管理;创新

　　食品安全既关系到人们的健康，还直接影响到社会的稳定和谐。食品流通速度较快，一旦出现问题则难以追溯处理，受害人群非常廣，影响力极大，会严重影响消费者的信任，从而破坏社会的稳定，还会引发公共卫生恶化、环境污染及人民身体素质下降等问题，阻碍我国食品产业的发展[1]。基于此，相关部门必须高度重视食品安全管理工作，利用大数据技术来对食品生产的各个环节进行全面监管，以此来有效降低食品安全风险。

　　1 食品安全管理问题

　　当前我国食品安全管理普遍存在信息不对称的问题，消费者往往是通过超市、餐馆等经营场所中张贴的食品安全公示了解食品质量的相关信息，但是公示背后的检测规范、检测过程及检测机构由经营场所控制，大大削弱了公示的信服力，降低了信息时效性[2]。很多消费者会选择在菜市场、街边小摊等场所购买食品，而这些场所一般并未设置专门的食品检测流程，仅依靠检测机构的定期抽查进行食品质量检测，导致食品信息不对称，部分不良商家可能抓住这一漏洞，选择以次充好来牟取利益。针对上述问题，相关部门必须制定科学完善的市场级检测机制，采用先进的检测仪器和检测方法，对食品主要质量参数进行随时检测，供市场迅速确认质量，并充分发挥媒体的作用，保证消费者可以及时获取食品质量信息[3]。当务之急是构建一个全方位、高效的食品安全检测体系，该体系必须具备较广的数据覆盖面、较强的数据时效性、足够大的数据容量，且易于操作，同时应具备强大的数据分析与挖掘能力。

　　2 食品安全领域中大数据的应用

　　2.1 风险识别方面

　　食品安全风险在产业链方面包括原料风险、工艺风险、产品风险等，在掌握程度方面包括已知风险与未知风险，前者主要指已经被识别、分析的风险，利用计划监测与管理能够对这些风险进行有效控制，后者主要指潜在的没有被识别而无法管理且存在隐患的风险。随着科学技术的迅速发展，食品安全数据数量急剧增加，利用爬虫收集分析数据可对未知风险进行有效识别，即通过构建未知风险识别渠道，利用爬虫软件来对信息进行收集，或是通过数据库来查询相关信息，以此来实现对食品各环节中存在的风险因素进行识别[4]。

　　2.2 风险监测

　　当前，风险监测中开始广泛应用大数据技术，一些大型企业也已构建了自动化信息系统，利用该系统对企业生产运营中可能存在的风险进行监测。例如，将实验室管理与Java技术进行融合，构建了一套集实验室管理、基础信息管理及原始数据管理的食品安全监测预控系统，该系统可实现对各项数据的集中管理，提高食品安全管理效率。同时，该系统能够对原辅料进货查验进行管理，严格监测产品生产过程与环境，实现结果的预警提示，确保产品出现预警后能够尽快溯源。

　　2.3 风险评估

　　在食品安全管理工作中，首先要做好风险评估工作，而这项工作的开展离不开大量数据的支撑，利用大数据分析技术来规避检测少量样本开展危害分析的片面性，能更加准确、有效的识别危险因素。通过全面分析食品安全问题，明确风险级别与危险程度，然后对这些数据信息加以指标量化处理，对食品安全风险源进行高效、准确的识别，结合风险评估结果，制定针对性地管理措施，以此来有效降低安全事故的发生率[5]。另外，通过大数据来构建数据模型，能够对大量食品安全数据进行分析，明确允许摄入量、每日摄入量、样品含量之间的关联性，对风险级别进行自动评价，从而明确相应的管理措施。

　　2.4 风险预警

　　食品安全管理中应用大数据技术的主要目的在于找出问题、追溯原因、制定预防措施。现阶段普遍采用的是构建预测的模型系统，基于风险分析规则来对食品安全数据进行分析，从而对食品安全风险进行预测。现有的研究成果包括2种。①利用网络爬虫技术对食品安全信息和事件进行全面分析，以供应链为出发点进行分类统计，根据网络舆情搭建DEMATEL模型，明确食品安全因素之间的联系和影响，获取核心预警因素。②有机结合大数据理论方法与食品安全数据特征，构建一个总体架构，借助食品安全影响因子、时空推理模型等方式，明确食品安全数据之间的关联性，实现食品安全态势分析、食源性疾病研究、及时预警等，从而对食品安全问题进行有效解决[6]。

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文章名称： 大数据环境下食品安全管理的创新思考

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