◎ 冯晓阳,冯晓明,杨 迪
(1.黑龙江生态工程职业学院,黑龙江 哈尔滨 150025;2.黑龙江农业工程职业学院,黑龙江 哈尔滨 150025;3.中国铁路哈尔滨局集团有限公司哈尔滨铁路疾病预防控制中心,黑龙江 哈尔滨 150006)
现阶段,大数据技术在各个行业中的应用效果已经初见成效,随着越来越多行业开始关注大数据技术,大数据技术未来势必拥有广阔的发展空间。在食品安全领域,相关职能机构同样需要利用大数据思维不断完善食品安全标准,从而更好地保证人民群众的饮食安全。
所谓大数据技术,指利用现代化软件对特定的信息进行采集、存储与分析,从而获得所需要的数据信息。大数据技术不仅可以对数据大小进行归类,而且可以对不同类型、不同种类的数据进行分析,快速地从海量信息中挖掘出信息的应用价值。使用大数据思维完成数据信息的采集、存储以及分析,可以使庞大的信息数据得到有效利用,为决策的制定提供数据支持。因此,大数据思维已经成为以数据信息为依托的一种现代化思维模式,可以有效解决传统思维方式存在的种种弊端。
大数据思维的基本应用原理包括以下几点:①概率论原理。所谓概率论,就是对随机现象进行研究,并对随机现象所产生的规律性问题进行分析。概括地说,概率论的基本应用思想是对比未知事物与已知事物,并统计分析可能出现的种种结果,进而对所表现的规律进行总结。在制定食品安全标准时,可借助概率论原理分析、统计所得到的海量试验数据。②相关性原理。同一数据点的两个值之间必然存在某种相关性,一个值会随着另一个值发生变化而变化,即存在相关性。在大数据思维中,可借助相关性原理判断某一数据点相关数据变化所引发的一系列结果[1]。
随着大数据技术的不断成熟,将大数据思维引入食品安全标准制定工作中具有重要意义。①每天人们都需要摄取身体所需的各类元素,但是如果人体摄入过量的有害元素,则会对人体健康带来极大危害。以重金属元素为例,因为不同人群对重金属带来的危害存在差异,所以需要对大量试验数据以及临床资料信息进行收集与整理,从而总结出重金属在人体中可以存在的安全剂量,并在食品安全标准中注明重金属的含量,避免人们摄入过多的重金属。②为了解决食品安全问题,相关部门必须认真分析相同食物在不同人群中存在的风险,此过程除了涉及海量人员数量外,还涉及各个区域,需要的数据量十分庞大。借助大数据技术,可以高效地完成各类数据的收集与整理工作,为后续食品安全标准制定提供准确的数据支撑。总之,在食品安全标准制定工作中引入大数据思维,可以为食品安全标准提供准确、详实的数据信息[2]。
在制定食品安全标准过程中,往往需要统计大量的数据信息,为了提升数据信息收集效率,可借助大数据对出现的食品安全问题进行汇总与采集,并与现行食品安全标准进行比对,从而使我国食品安全标准得到进一步的完善。
在大数据技术的帮助下,相关职能机构可以分析社会民众对于食品安全问题的关心程度,随时了解哪些食品存在严重的安全问题,并对重点食品领域进行动态观察。此外,相关职能机构可以分析某个目标食品的销售范围以及问题线索,完成食品安全标准新项目的民意采集工作,确保食品安全标准的制定工作赢得更多的社会关注[3]。
为了提升食品安全标准的覆盖范围,需要相关机构不断完善数据库,积极建立食品安全追溯系统、食品加工环节以及食品物流运输等数据库,并借助大数据技术对各类数据库中的信息进行分析,打造一个详尽且庞大的食品安全追溯系统。①食品安全追溯系统可以记录不良食品商贩或厂家的不法行为,动态采集农产品中的农药与化肥使用情况,并总结出化肥、农药等物质对食品安全产生的负面影响。②利用食品安全追溯系统,可以严密监控食品加工环节各类添加剂的使用情况,若出现违规使用食品添加剂的行为,则可以锁定违法厂家。③利用庞大的食品安全数据库,相关职能机构可以采集各类电子商务食品品牌的信息,及时发现违规销售或食品安全问题,有助于全方位保障食品安全。
为了提升大数据思维在食品安全标准制定中的应用价值,相关职能部门要在了解大数据思维的基础上,做好食品安全标准制定机构的整合工作,提升各个部门之间协同工作效率,确保大数据思维可以有效地融入食品安全标准制定工作之中。在制定食品安全标准时,相关部门应积极联合其他部门,应用大数据技术,认真收集与整理食品经营者与消费者的意见,确保相关部门之间得到充分的交流,从而提升食品安全标准的质量[4]。
尽管大数据思维可以进一步提升食品安全标准的制定水平,但是要想有效地将大数据思维与食品安全标准制定工作进行融合,同样存在困难。
5.1.1 建立庞大的统计模型存在较大难度
对于食品安全标准来说,其不仅涉及农业与食品加工行业,而且包含农业销售与消费者终端等领域。因此,在构建统计模型的过程中,不仅需要不同单位、不同行业之间进行充分的沟通与协作,而且需要采集、整合与分析海量的数据信息,极大地增加了庞大统计模型的构建难度。
5.1.2 跨部门数据收集难度高
在制定食品安全标准过程中,除了需要国务院与各相关部门相互配合、沟通外,还需要借鉴各个地区出台的食品安全标准,因此,食品安全标准的责任主体更多,且标准制定工作也更加复杂。此外,在编制食品安全标准时,需要不同部门之间进行信息的采集与沟通,使得数据采集难度加大,数据采集成本也会随之提升。
尽管大数据思维在食品安全标准制定中仍然存在许多亟待解决的难题,但仍难以阻挡大数据思维在食品安全标准制定中的应用潜力,具体应用展望可以归纳为以下方面。①借助大数据思维,可以对食品安全有关数据信息进行收集、整理与分析,从而构建符合我国食品加工行业发展规律的风险评估模型。同时,在风险评估模型中,可以对食品供应链中存在的风险因素进行监测,并对食品安全事件发展趋势进行识别,及时对可能出现的食品安全问题进行预测。如此一来,在庞大数据的支持下,相关职能机构可以更加精准地完成食品安全标准制定工作,确保食品安全标准可以有效地规避安全风险问题。②在大数据思维的帮助下,相关职能机构可以完成食品安全预警系统的构建。如果出现食品安全事件,相关机构可以有效掌控食品安全事件的传播情况,采取有效措施应对食品安全事件,有助于提升食品安全管理效率。③利用大数据思维,相关职能机构可以完成食品溯源与追踪体系的构建,并且可以详细地记录与管理食品供应链以及食品加工等各个过程,从而实现整个食品加工与运输过程的追溯与监控,最大程度地降低食品安全问题。④利用大数据技术,相关职能机构可以用统一的标准完成数据平台的搭建工作,不同部门均可以在数据平台中完成数据的使用与共享,共同对食品安全数据进行分析,有助于提升各个部门之间的协同工作效率。⑤通过利用大数据技术对食品安全数据模型进行训练,可以帮助职能部门发现食品安全标准中存在的问题,并提出合理的修改建议,使食品安全管理更加高效[5]。
综上所述,随着人民群众更加关注食品安全问题,相关职能机构要认真完成食品安全标准的制定工作。近年,大数据技术已经在各个行业中发挥出极高的应用价值,利用大数据分析完成相关食品安全数据的采集、分析与整理,可以为后续食品安全标准制定提供充分的数据支撑,有助于减少标准修改周期,使食品安全标准得到更好的实施,避免出现食品安全问题,更好地守护人民群众的身体健康。