食品安全大数据可视分析方法研究

◎ 徐 佳，魏景利

（漯河食品职业学院，河南 漯河 462300）

随着我国生活水品质量的不断提升，染色剂事件、三鹿奶粉事件、地沟油事件等食品安全问题不断地在我国出现，国民的生命健康权受到了严重威胁，因此，我国食品安全问题值得反思。如今，每个国家的政府、食品制造业、学术界已经重视起食品安全的问题。食品安全事件严重影响人们的身心健康，而且社会对科研人员持有不相信的态度，甚至整个社会及经济的提升受到了不同程度的影响。发生这些食品安全问题的根本原因就是信息传播不对称，所以，细致地研究分析食品安全数据至关重要。

1 大数据和食品安全的关联

从古至今，人类发生了很多变革，而近期发生重要的信息技术革命就是大数据技术，它让公共卫生的领域发生了改革，且在很多领域中被大范围使用。公共卫生领域应用大数据技术的典例就是美国谷歌公司在提前预防并控制传染并中使用大数据技术来监测流感的发展趋势，在20世纪初，谷歌公司所提供的提前警告信息比疾控中心快很多，从而提前控制流感的传播。大数据具有几个经典的特征[1-2]：①有大量的数据。食品安全监测点在我国数不胜数，加上每天医院采集的食品安全的环境监测数据和其他的有关食品的数据，整合起来就有非常大的数据库。②更新速度迅速。很多需要分析和处理过的数据都包含在食品安全的信息中。③种类多。食品安全的数据要从食品的采集、制作、生产等一系列数据形式收集。④成本低、价值大。食品安全的数据采集所消耗的成本不高，但在容量相当大的信息海洋中却有极其重要的利用价值。

2 在食品安全中应用大数据分析的主要思路和方法

2.1 总体框架

充分考虑我国食品安全领域现实的情况，再结合应用大数据的理论基础及特征，及时建立相关的数据模型，找出影响食品安全的各种因素，继而找出影响社会的环境和自然的各种因素。食品安全总体框架的4个主要内容：①采集数据，采集每个部门所孤立存在的数据，实现数据的流动和信息的保留。②管理数据，利用NoSQL等手段来填充存储形式中目标结构化以及目标的非结构化存在的缺点，从而达到数据的灵活性和高效性[3]。③分析数据，利用食品安全的影响因素中的作用模型，采用不同的数据分析方法，实现对食品安全问题的非消极探索，从而辨别多元的影响因子。④展现数据，做到对多元因子的辨别，继而将数据给展现出来。

2.2 分析思路

食品安全的数据主要是由正常规则的检查测试以及在发生现场的信息调查产生，这些采集起来的大容量数据就像是一个待开发的矿产资源，有着极其重要的潜在价值。分析方法是发现其潜在价值的重要手段，想要挖掘它潜在的价值就得应用有创新的分析方法，它就好比挖掘所要用到的工具，挖出的矿产资源就好比是分析产生的结果。和其他不同的资源作比较，大数据能够组合不同的数据从而做到产品分析的创新，就像挖掘的手段不会被淘汰，所以数据的创新可以用到许多地方，利用多种整合数据通过不同手段挖掘同一个数据更高的价值[4]。

3 大数据可视化分析在提高食品安全中的应用

3.1 调查研究疾病负担的食源性

研究调查全世界的疾病负担是由大数据分析方法分析而产生，通过相似的方法用大数据分析做食品安全的研究，充分利用疾病的食源性和危害的程度数据，再通过结合死亡及患病信息，做到相关人类群体健康的多方面测试。数据的测量结果不仅给卫生部在决策的过程中提供一个可靠的数据基础，而且能够提前确定食品安全领域，同时在分发定量的卫生资源做到合理性和科学性，这些都是有着重要的实现意义。

3.2 在食品安全风险中创新评估体系

目前，食品安全的风险评估体系主要评价估测的是在现场调查产生的数据以及在实验室内检查测验产生的数据，然而这种体系在分析处理一项数据信息时深度不足，同时评估的范围也受到了限制，甚至不能全方面地深入处理在发展过程中的数据。要做到食品安全监测体系更加有深度，就要重视有机的结合时间、空间及微观的工作[5]，做到各领域和各学科的深度结合，既要从微观的层面来研究生物学上食源性疾病的发生原因和传播方式，又要从宏观方面来分析食品安全所处的空间波动的规律，在不断结合大数据分析方法的同时，慢慢完善和创新食品安全的风险评估体系，这样，我国的科学技术会得到相应的支撑，制定更加完善的卫生服务政策，而且让国家的民生和食品的安全评估牢牢结合在一起。

3.3 综合多方面来分析食品安全

食品安全问题是很多学科交叉的问题，全方面地综合分析很多源头的数据，能够全面并新颖的提高对数据的认知能力，同时可以通过不同的数据信息挖掘相同的一个数据的更全面的价值信息，就像把气象的数据和社会经济的发展信息以及食品的安全监测数据整合到一起，通过生态系统的分析模型来更加全面对其进行分析，从而系统、全面、科学地提高对数据的认识[6]。

3.4 追溯发生根源和及时预防

食品安全可视化的根本目的就是做到追溯发生根源和及时预防，目前的可视化技术虽然在监测中发挥着作用，但在食品安全预警方面并不完善，因此，食品安全监测的技术人员要不断利用数据去挖掘更有深度的方法来建立一个提前预测的模型系统，同时依据这个模型的数据来估测食品安全数据的走向，做到食品安全潜在问题的早发现早处理。

4 结语

大数据的可视分析交叉和食品安全所交叉产生的新向标就是安全大数据的可视分析技术，本文总结整理了食品安全的可视分析方法以及食品安全的数据可视化，并且浅析了食品安全数据的可视分析在发展领域中所有的问题和解决的方法。因此，我国现在所要实现的目标就是要充分利用在当今信息时代提供的机会，逐渐改善对食品安全大数据分析的利用，真正做到食品安全的保障。与此同时，分析大数据的整个过程都要得到技术支持，因此需要大量的跨学科以及了解专业技术的人才，保证建设并提供食品安全的大数据。

参考文献：

[1]满 芮.基于大数据的中国农业现代化[J].农业展望，2017（9）：87-91，95.

[2]陈 谊，刘 莹，田 帅，等.食品安全大数据可视分析方法研究[J].计算机辅助设计与图形学学报，2017（1）：8-16.

[3]陈 恺.基于数据驱动的食品安全预警分析方法与应用[D].北京：北京化工大学，2015.

[4]肖 辉，任鹏程，肖革新，等.食品安全健康大数据平台构建[J].医学信息学杂志，2016（5）：28-31.

[5]郝 杰，姜 洁，毛 婷，等.代谢组学技术在食品安全风险监测中的研究进展[J].食品安全质量检测学报，2017（7）：2587-2595.

[6]侯阳阳.基于大数据的食品安全风险评估方法研究[D].天津：天津科技大学，2016.