基于用户评价的网络餐饮商户评分模型构建

周茜，刘力，魏帅，王红，詹松，贺弘

1.湖北省产品质量监督检验研究院（武汉 430061）；2.拉扎斯网络科技（上海）有限公司（上海 200333）

伴随着大数据和移动互联网的迅猛发展，网络餐饮（外卖）作为一种新兴消费方式逐渐渗入国民的生活。市场上涌现饿了么、肯德基宅急送、美团外卖等网络外卖平台。根据研究数据显示，中国外卖行业市场份额2020年为6 646亿，同比增长15%。2022年可达9 417亿，预计增长19.8%，2023年有望突破1万亿[1]。但随着网络餐饮集中爆发式的增长，网络餐饮给大家带来便利的同时，也暴露出许多餐饮安全隐患。从餐饮商户到外卖骑手，从用户到外卖平台，从生产阶段到配送阶段，网络餐饮的食品安全涉及的环节和人员众多，管理起来非常困难。为保障外卖食品安全，国家食品药品监管总局于2018年1月1日颁布实施，并于2020年修订《网络餐饮服务食品安全监督管理办法》。办法共四十六条，对外卖平台和餐饮商家都做出相应要求，包括立法宗旨，适用范围，外卖平台和商家应履行的义务，监督管理及法律责任等内容。但办法未明确建立对商户的有效评价机制，无法全面、系统地对商户进行监管。

有关网络外卖的研究成果，近年来呈增长趋势。Laura等[2]发现，2014—2017年，外卖店总数增加10%，达到近58 000家，其中食品外卖店比例增加27%。Jean等[3]通过英国一项全国饮食和营养调查发现，21%的成人和儿童每周至少在家吃一次外卖食物，男性吃的外卖食物比女性多5.5%。Jaworowska等[4]研究外卖和快餐的营养特征，并报告了外卖与健康之间的联系。还有一些关于外卖舆情[5]、外卖包装[6]、监管对策[7-10]、法律法规[11]的研究。但是，有关外卖评价体系的研究较少。刘晓等[12]从外卖平台和消费者两方面入手，从证件资格、是否实店、食品安全、食品口感、价格、配送速度、月销量、服务8个维度，设计出外卖商户综合评价模型。朱园园等[13]通过对网络外卖、信用评价相关文献的梳理，设计出由平台基本概况、运营现状、诚信机制、服务信息信度、用户评价、商家评价、监管记录7个维度的网络外卖平台信用评价体系。然而，大部分评价体系的研究是基于文献的基础，站在用户评价角度构建网络餐饮评价体系的研究较少。基于此，利用爬虫软件，从外卖平台用户评价角度获取商家评价指标，并采用层次分析法（AHP），计算出指标体系中各维度的权重值，以求建立一套基于用户评价的网络餐饮商户评价体系，为政府相关部门提供借鉴。

1 数据获取

数据的采集主要来源于饿了么外卖平台。饿了么外卖平台拥有大量用户数，是我国最重要的网络餐饮平台之一。在饿了么平台中，饿了么推出食品安全险，保障商家和消费者的利益。利用爬虫工具，抓取用户理赔原因及对商家的评价，利用饿了么这一网络订餐平台的数据进行食品安全网络舆情事件的分析评价，具有一定的可行性与实用性。提取饿了么平台中武汉市2021年1月至2022年8月间的食安险用户评价数据，将采集的数据经过降噪后用于分析。提取未煮熟、使用过期材料、有异物、腐败变质、生病就医5个影响因素，用于评价体系的构建。

2 评价指标权重的确定

2.1 研究方法

在指标权重的确定中使用层次分析法（AHP）。采用saaty标度法和指标重要性赋值均数差值比较法建立成对比较的判断优选矩阵。AHP是将决策有关的元素分解成目标层、准则层和指标层等层次，利用数学结合定性、定量分析的优势，求解指标权重的方法[14]。近年来，AHP在安全[15-17]和环境领域[18-19]应用广泛，包括用药评价、电梯安全评估、安全管理系统构建、地下水质量评估、生态环境评价等。采用这一方法构建预警指标层次结构，经过一系列计算，确定指标的权重。

2.2 建立层次模型

根据AHP的原理，构建网络餐饮商户评分层次结构模型。对网络餐饮评价体系建立的影响因素进行分类，从上而下依次为目标层、准则层和方案层。其中，目标层即为网络餐饮评价体系A，第二层准则层包括加工阶段B1、配送阶段B2和销售阶段B3共3项。依照饿了么提供的数据，B1、B2和B3下的指标层又分未煮熟、使用过期材料、有异物、腐败变质、生病就医5个指标。影响因素分类图见图1。

图1 网络餐饮商户评分体系影响因素分类图

2.3 构造判断矩阵，计算指标权重

判断矩阵是表示该层所有因素针对上一层某一因素的相对重要性的比较。判断矩阵的元素aij由对准则层和目标层的指标用Santy的1~9标度方法排定相对优劣顺序，进行两两对比后得出指标权向量。9度标分法及说明见表1。

表1 9度标分法的标度及说明

2.3.1 准则层

在准则层，通过加工阶段B1、配送阶段B2、销售阶段B3两两比较的方式，用常用的1~9（表1）的比较尺度，建立准则层对目标层的判断矩阵（表2）。针对B1加工阶段、B2配送阶段和B3销售阶段，3阶判断矩阵进行AHP层次法研究（计算方法为和积法），结果见表3。

表2 准则层判断矩阵

表3 准则层AHP层次分析结果

从表3可知，AHP分析得到特征向量为w0=（2.055，0.408，0.537）T，3项指标对应的权重分别为0.685 07，0.135 96和0.178 97。结合特征向量可算出最大特征根3.082，利用最大特征根可按式（1）计算得到CI值（0.041）。

利用AHP层次分析进行权重分析时，需要进行一致性检验分析。一致性指标CR=CI/RI，其中CI由最大特征根计算得出，RI可由表4查询得到。由表4可知，3阶矩阵对应随机一致性RI值为0.520，结合计算出的CI值（0.041），可得CR值等于0.078，一致性评价结果见表5。通常情况下，CR值越小，说明判断矩阵一致性越好。CR＜0.1，说明判断矩阵满足一致性检验，CR＞0.1，则说明不具备一致性，应该对判断矩阵进行适当调整后再次进行分析。针对3阶判断矩阵计算得出CR值为0.078＜0.1，说明研究判断矩阵满足一致性检验，计算所得权重具有一致性。因此，用w0=（2.055，0.408，0.537）T作为加工阶段、配送阶段和销售阶段3个因素的权重值分配合理。

表4 随机一致性RI表格

表5 准则层一致性检验结果

2.3.2 指标层

B1加工阶段，包括C1未煮熟、C2使用过期材料、C3有异物3个二级指标。在指标层，根据未煮熟、使用过期材料、有异物对目标层的权重建立比较判断矩阵，用常用的1~9（表1）的比较尺度，建立判断矩阵模型（表6）。针对C1未煮熟、C2使用过期材料和C3有异物，3阶判断矩阵进行AHP层次法研究（计算方法为和积法）。通过计算，判断矩阵B1的3项指标C1未煮熟、C2使用过期材料、C3有异物的权重分别为0.20，0.20和0.60，最大特征根3，且CI=0，RI=0.52，CR=0＜0.1，因此该判断矩阵一致性检验通过。

表6 B1对应指标层判断矩阵

同理，构建出B2配送阶段下设的C3有异物和C4腐败变质2个二级指标的判断矩阵（表7），B3销售阶段下设的C4腐败变质和C5生病就医2个二级指标的判断矩阵（表8）。通过计算可得，在指标层，判断矩阵B2的2项指标C3有异物和C4腐败变质的权重分别为0.5和0.5，最大特征根2，且CI=0，RI=0，CR=0＜0.1。判断矩阵B3的2项指标C4腐败变质和C5生病就医的权重分别为0.1和0.9，最大特征根2，且CI=0，RI=0，CR=0＜0.1。2个判断矩阵一致性检验均通过。

表7 B2对应指标层判断矩阵

表8 B3对应指标层判断矩阵

2.4 组合权重

将准则层和对应指标层指标权重相乘，得出预警指标体系中，在不同层次下各个指标对总目标的权重，结果如表9所示。由准则层指标可知，加工阶段权重最大，是很值得关注的指标。5个影响因素中，未煮熟的权重最大，其次是使用过期材料。据此，得到函数表达式，如式（2）和（3）所示。

表9 指标体系及权重

3 结论

通过分析外卖平台的用户评价，获取餐饮商户评分影响因素，构建网络餐饮商户评分模型。应用AHP方法确定指标和权重。经计算分析，5个影响因素中，加工阶段所占比例最大。试验结果指导应加强餐品制作环节的监管。