大数据挖掘的食品安全管理初探

刘鹏

新时期下，随着我国经济与社会的蓬勃发展，居民的生活质量获得显著提升，对食品安全更加重视，为了保证人民饮食安全，我国政府出台了多部食品安全法，切实改善了食品监管形式。随着大数据技术的不断完善，其应用于食品安全管理中，可以转变监管途径，实现全面监管和全方位监管的转变，对提升监管效率和质量具有积极意义。

我国食品安全现状

通过我国农业部的数据统计显示，我国每天大约消耗肉食、蔬菜以及粮食200万t，这些食品分别来自372万食品企业和50多万生产商。同时，随着工业和农业的发展，每年约有1000多种、30多万t的生长调节剂、农药和化肥用于养殖或者种植产业中，为农产品质量安全监管增添了一定的难度。随着网络技术和信息技术的盛行，网络订餐和网购食品逐渐成为了监管重点，根据我国食药监管总局2017年的网购产品质量抽检报告分析，通过对淀粉制品、淀粉以及膳食食品等23类食品、6996批次进行质量检验，不合格食品为136批次，合格率为98.1%，相比较2016年提升了1.2%。根据我国食药监管总局的计划，在2018年，将加大食品质量抽检力度，预计农产品抽检83万批次，进一步确保居民的饮食安全。

大数据挖掘下优化食品安全管理的相关途径分析

构建以及完善管理体系。首先，在安全管理中引入大数据技术，需要完善顶层设计，充分明确部门职能和挖掘方向，加速建设食品安全大数据平台，加强管理团队的数据化和信息化建设，进而形成层次化、专业化的自检队伍和管理队伍，确保管理框架数据化以及透明化；其次，各个省市的职能部门和社会组织，也要积极参与到监管治理中，进而形成食品安全信息数据的全面覆盖；最后，政府部门、社会机构和食品企业也要实现数据统一，构建完善而健全的数据体系，切实发挥大数据技术在食品安全管理中的积极作用。

构建食品动态安全标准。当前，我国食品安全检查标准虽然涉及国际食品和香港食品安全标准，但是缺少西方发达国家的安全标准，为我国食品进出口业务带来了一定的影响，因此，我国要以大数据技术为基础，构建食品动态安全标准。首先，数据要具有较强的可比性，为安全管理提供动态标准支撑；其次，在安全标准中，要利用SAS等挖掘工具，对安全标准的总体水平值和现状进行分析，了解同类食品在该标准下的发展情况，掌握安全标准的发展动态；最后，制定食品安全刚性标准，起到警示和约束企业的作用。

实现大数据挖掘可视化。针对食品生产和运输等环节出现的数据独立断节情况，企业和政府需要加强密切配合，明确安全管理界定，对相关环节进行责任落实和职能划分，并且在完善支撑保障和政策环境的基础上，利用大数据挖掘开展指标体系制定以及数据提取等工作，构建透明公开的食品安全监控体系，实现生产链数据的高度共享，在为安全监管提供便利的同时，这有利于安全问题的预警和追溯。同时，针对不同食品链，要进一步明确监管措施和指标，真正实现食品生产全过程数据可视化，打造数据透明公开的食品生产链。

对大数据进行分析与整合。大数据具有来源不一、信息量大等特点，我国国民数量较多，在信息技术快速发展的背景下，网民数量与日俱增，每天都会产生大量的有关食品安全数据。因此，相关部门需要利用大数据挖掘技术，通过对数据的处理、集成、规约、萃取以及分析，充分发挥大数据的监管价值和作用。同时，第三方机构也要积极参与到食品安全治理中，对公众开展食品安全教育，普及相关安全知识，进而确保大数据来源的可靠性和有效性。我国政府还要制定大数据信息共享模式，及时公布查处的安全问题，接受公众和社会的监督，避免由于谣传造成社会恐慌。

加强公众信息素质教育。消费者是大数据来源的重要主体，但是由于我国公众缺乏较高的信息素养，其数据的可靠性和准确性存在一定的质疑。因此，为了发挥大数据挖掘的功能，需要对消费者开展诚信教育和信息素养教育，提升其辨别真假信息的能力，保证数据流的有效性和可信度。同时，我国还要进一步完善行业法规，对于造谣、也反馈的企业和民众，要给予严厉的惩罚，建立食品安全诚信机制，打造高效而积极的大数据平臺。

总而言之，在食品安全管理中引入大数据挖掘技术，可以提升其治理能力和管理水平，相信随着我国科学技术的持续发展，大数据技术与食品安全也势必会深度融合，推动以及完善食品安全的预警预测和全网监控机制的科学发展，为公众提供食品安全保障。