大数据时代的质量监管工作

● 山西省质量技术监督局信息中心 程建山

据相关部门统计，今年春节期间，约45万中国游客到日本旅游购物，消费金额高达人民币60多亿元。其中，医药用品、化妆品、坐便盖、生活百货及电饭煲等名列榜首。为什么是这些产品呢？是因为中国的产品质量低劣吗？笔者收集到近年来各级质检部门对化妆品和电饭煲的质量抽检合格率，发现化妆品合格率接近100%，远高于2014年的中国产品合格率92.3%，而电饭煲的合格率也超过了90%。从抽检角度看，这两类产品的质量合格率并不低，但国人为何还要去国外购买这些产品呢？在这个用脚投票的时代，我们的质量监管方式还有哪些欠缺呢？

传统质量监管方式的缺陷

我国对产品质量实行以抽查为主要方式的监督检查制度，质量检测以相应标准规定或明示质量状况等为检测依据。抽样检测是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择，它能够以较低的成本实现较为准确的统计数据。但其本身存在许多固有缺陷，它的成功依赖于采样的绝对随机性，但是实现采样的随机性非常困难。一旦采样过程中存在任何偏差，分析结果就会相去甚远。随机抽样还需要严密的安排和执行。人们只能从采样数据中得出事先设计好的问题的结果，千万不要奢求采样的数据还能回答突然意识到的问题。所以虽说随机采样是一条捷径，但它也只是一条捷径。随机采样方法并不适用一切情况，因为这种结果缺乏延展性，及调查出来的数据不可以重新分析以实现计划以外的目的。即能更快更容易地发现问题，但不能回答事先未考虑到的问题。这也正是奶粉事件未发生前，我们为何没能检测出三聚氰胺的主要原因。

质量是一组固有特性满足需求的能力。在这个定义中，“一组固有特性”表达的是客体可以被标准衡量的存在，“满足需求的能力”表达的是主体对客体实际存在的满意程度。这样的理解更能揭示质量的本质。也就是说，质量应该包括安全指标和品质指标两部分，安全是底线，也就是强制标准所规定的部分。而品质则是上线，是企业为满足市场和消费者的需求，对产品不断赋予的部分。随着社会和经济的发展，消费者对质量的要求日益提高，社会的质量需求不断增长，产品的不断升级换代，实验室的检测数据已难以全面衡量产品的质量全貌。这也正是化妆品、电饭煲等高合格率产品仍不被消费者认可，而要赴日购买的主要原因。这样以合格率为导向的质监工作，越来越难得到人民群众的认可。产品出现了问题，人们首先指责的就是质监部门的不作为，另一方面，也很难解决不断增长的质量需求和质量保障之间的矛盾，难以服务于地方经济的发展，因此质监工作急需转型升级。

大数据的主要特点和应用

如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。互联网，尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入一个以“PB”为单位的结构与非结构数据信息的新时代。大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。什么是大数据？研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，大数据是一种用海量数据解决问题的方法，而这里的“问题”来自于具体的业务，这就要求大数据需要与具体业务融合。 采样的目的是用最少的数据得到最多的信息，当可以获得海量数据的时候，它就没有什么意义了。数据处理技术发生了翻天覆地的改变，而监管方式也需要进行改革和创新。

如今大数据掀起的风暴正在席卷各行各业，不论是商业开发还是政府管理，大数据已经从IT技术的热点走向社会热点，逐渐融入到人们的日常生活中。美国是应用大数据的领先国家，谷歌公司利用搜索词条，建立数学模型，成功预测禽流感的散布趋势；洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生；在国内，淘宝销售数据可以用来做金融机构的信贷信誉评估。因此，大数据时代的政治、经济和许多科学门类都会发生本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。

大数据的特点就是不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。如今，我们可以搜集并获得大量的信息数据，对其进行分析，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机抽样。在大数据时代进行抽样分析就像高铁时代的绿皮火车一样，虽然在某些特定情况下，我们依然可以适用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。慢慢地，我们会完全抛弃样本分析。

大数据与质量监管工作的融合

博弈论告诉我们，由于信息的不对称，会造成逆向选择。产品质量监管的目的，就是不断地降低产品质量信息不对称的程度，监管的本质就是总体质量信息的监管。

质监内部业务信息包括企业代码数据、产品条码和质量抽检数据、行政违法案件、计量器具和特种设备所有资料和使用情况、生产许可证和产品及实验室认证数据、各种产品的标准等等。这些都是质监部门的特有信息，但目前各业务子单元处于封闭独立的状况，未能将这些数据融合、分析，并实现共享。此外，还有大量企业和产品的资讯、消费者的购买和评价情况等海量信息，我们完全可以利用这些信息和数据建立一个大数据平台。

质监大数据平台就是基于大数据的思维理念，利用海量并行处理系统（MPP）或云计算、网格计算等先进计算分析系统，综合质监部门内部所有业务信息，并运用网络搜索技术识别和抓取互联网中的质量信息、通过语义分析和情感分析技术对这些海量的质量信息进行分析加工，确定那些对业务有分析价值的战略性数据，例如，什么样的信息组合能够预警质量风险，什么样的信息组合能够评价质量状况，什么样的信息组合能够确定关键监管对象等。然后基于这些数据运用评价建模和统计分析方法对质量进行评价和预警。

质监大数据首先优化了质监工作的管理方式。质监大数据平台可以有效融合内部各业务子单元的信息数据，可以对本业务部门进行反馈和指导，同时收集企业和消费者的质量信息；可以有效地反应出产品、行业、地区质量数据；可以有效地对一些产品的质量走势进行预判，从而使质监工作从原先的被动监测产品质量到主动把握产品质量趋势，对产品质量问题进行预判，有重点、有目标、有方向的开展质量监测，从原先大量产品的全面式监测转变成有问题部分重点监测，也可以为产品突击监测提供实时的、可靠的依据，同时更好的理解质量安全事件发生的内在规律，通过数据收集和算法计算，预测质量安全事件的发生率和发生频次，进而实现从被动处置到主动预防的质量安全事件管理模式的转变。

质监大数据平台拓宽了质监工作管理内容。质监大数据平台首先引入了互联网中来自消费者的主观质量评价，将质监工作从原来对客观质量的监督抽查，拓展到主客观质量相结合的监测；其次，质量大数据将各种质量信息搜集、整理、存储起来提供分析，将原来“以点为主”的工作，延伸到线状方式，从时间、区域、行业等不同维度，全方面的对质量进行整体监测；最后，质监大数据还能够加强质监工作的公共服务能力，通过对互联网中来自消费者的质量信息的搜集分析，以此展开工作，建立一种面向消费者指导的公共服务模式，也体现出与消费者共同治理质量的机制。

中国工程院院士李国杰在2014年中国大数据技术大会上首个发言“产业界很重要的一件事，就是怎样把大数据用来提高我们国家、政府治理能力的现代化，这个不亚于提高GDP。”质监大数据平台无疑能大大提高质监部门的工作效率，丰富日常监管手段，同时还能树立有效的数据思维方式，在日常工作中创建用数据解决问题以及辅助决策的工作流程，为质监职能转变和行政审批制度改革提供有效的技术保证。