前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了食品安全管理研究范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：食品安全因其數據的海量性、高增長性、多樣化的特點與大數據的要求不謀而合，并越來越多地應用到食品安全管理中。文章采用文獻梳理法和國際比較法探討了大數據挖掘在食品安全管理中的應用與發展現狀，發現食品安全監管部門在應用大數據挖掘技術中存在大數據化程度低、食品安全標準數據更新滯后、環節治理的數據透明度較低以及數據利用價值低等問題。因此，實現食品安全管理的健康發展，需要食品安全相關部門通過大數據挖掘嚴控食品安全標準閾值，促進食品安全標準動態發展；推進環節治理數據化、可視化發展；開展食品安全公眾教育，提升大數據的利用價值。

關鍵詞：食品安全；大數據挖掘；食品安全管理；食品安全標準；環節治理

1概述

近年來，我國對于食品安全問題的治理開展了大量工作，相繼出臺了新的食品安全法、食品安全追溯政策、食品安全抽檢方法等系列措施［1］，食品安全監管形式得到改善，食品質量情況總體來說穩中向好。然而,隨著我國逐步邁入大數據時代，海量的食品安全數據對傳統的監管方式提出了挑戰。因此，在我國現存的食品安全監管問題前，大數據挖掘成為促使食品安全監管由分段監管、人工監管、以罰代管、事后監管、主渠道監管向全產業鏈監管、循“數”監管、全方位監管、事前事中監管和全面監管轉變，解決新形勢下食品安全問題的新模式［2］。大數據挖掘是指通過Weka、RapidMiner、NLTK、Orange、KNIME、R－Programming等數據挖掘工具抓取、分析每個數據［3，4］，從大量數據中尋找其規律的技術。大數據的發展逐漸受到各國的廣泛關注，2008年Nature出版專刊“BigData”，大數據概念得以形成；2012年美國政府啟動“大數據研究和發展計劃”［5］，進行了進一步的大數據技術的探索；2017年9月，在黨的報告中，指出要推動大數據和實體經濟深度融合。目前，大數據挖掘技術被廣泛應用于情報與檔案管理、經濟學、教育學、社會學、食品安全等各領域［6］。此外，我國在《“健康中國2030”規劃綱要》、《“十三五”衛生與健康規劃》、《“十三五”國家食品安全規劃》中也提出全面實施促進大數據發展，讓大數據多跑路，公眾少跑腿。食品安全成為大數據發展的重要組成部分。基于此，本文從大數據在食品安全領域的國內外發展進行溯源，在充分分析食品安全管理現狀的基礎上，從食品安全管理部門、標準管理、環節治理、參與主體綜述并歸納問題，針對性地提出大數據挖掘在食品安全發展中的對策建議，為推動食品安全管理大數據體系的建設提供參考。

2食品安全管理現狀

食品安全數據形式多樣，訴求不一，通過對食品安全事件和食品安全數據的歸納分析，將食品安全數據主要劃分為食品安全部門監管數據、食品安全標準數據、食品安全環節治理數據以及作為食品安全數據源的各主體數據四類，并對此做現狀分析和問題探究。

2．1食品安全監管趨于數據化，但大數據化程度較低

聯合國及各發達國家食品安全監管部門通過資料化、數據化逐漸形成了食品可追溯體系。聯合國糧農組織和世界衛生組織成員國陸續參與并制定了食品安全法律法規及各項標準，并作為我國設置食品安全監管標準的參照性數據之一［7］。發達國家如歐盟通過建立歐洲食品安全局來協助各會員國建立食品安全資料庫［8］，美國的食品藥品監管局／食品安全營養與應用中心（FDA／CFSAN）通過聯邦登記來保障食品安全信息的公開透明［9，10］，日本也通過農林水產省和厚生勞動省建立的食品安全委員會一元化信息搜集分析機制打造食品安全的數據化監管［11］，我國更是通過國家食品藥品監督管理局設置了專家庫信息管理平臺、食品抽檢結果查詢系統、國家藥品抽驗查詢數據庫和食品藥品監管數據中心，數據化發展趨勢明顯。各國對食品安全的監管雖然形成了較為統一的數據化趨勢，但對于數據采集與管理也僅僅停留在數據保存和基本管理，未實現大數據的綜合運用和管理，大數據挖掘分析程度較低。我國食品安全管理部門則側重食品安全數據的公開、流程化監管，缺乏綜合分析、周期性報告與風險預測，如食品藥品監管數據中心抽檢結果查詢系統，只列示不合格指標值，僅能基本保障食品在流通過程中的安全，數據量較少，整合分析利用程度低，數據代表性不足。

2．2食品安全標準公開明確，但更新滯后明顯

食品安全標準信息、數據樣本檢驗檢測結果和因素分析構成了食品安全標準大數據［12］，我國的食品安全標準由國家衛生計生委和食藥監局共同向社會公開，目前，我國已建成食品安全標準查詢數據庫，數據庫囊括國家標準、地方標準和添加劑使用標準，并進行不定時更新發行。食品安全標準逐漸在時間空間、標準層次、多維監測等方面實現標準數據的透明化發展。但在中央著力強調保障舌尖上安全的要求下，食品安全標準數據庫面臨嚴峻考驗，大數據前瞻性與食品安全標準滯后性問題突出。首先，標準數據庫只存儲了食品安全國家標準及實操視頻、食品法典標準、香港食品標準，且國內的標準閾值都較低，沒有和發達國家標準的對比性數據，公眾對食品安全標準的整體認知不足。其次，食品安全標準數據庫中的數據多為靜態數據，只列出了食品安全標準的基本閾值，缺乏大數據挖掘技術特有的整合分享、可視化應用，公眾只能獲取不合格檢測報告，無法動態獲知及監測該食品合格狀態下數據的平均標準值和常規水平狀態［13］，未實現食品安全標準及時更新、精確化動態發展。

2．3環節治理目標一致，但各環節數據透明度較低

環節治理可以有效地推動食品的安全發展。環節治理標志著食品安全管理鏈式發展的形成，國際食品法典委員會在1997年公布并實施HACCP（危害分析和關鍵點控制）食品衛生管理規則。我國自2008年也相繼對食品安全問題進行了源頭治理與環節控管，并以HACCP原則建立“食品安全控制體系”［14］；HACCP、LIMS（質量管理控制系統）、RFID（應用射頻識別技術）等技術實現對食品生產、物流、銷售環節及多環節監管的治理，并推動形成食品安全指數、透明指數的食品安全管理體系［15］，各省市如四川、江蘇等省份也構建食品藥品監管業務平臺，加強省級食品藥品安全監管數據中心建設。食品安全各環節數據透明度較低。食品安全的環節治理雖早在1997年就得以發展，但目前基于大數據挖掘進行食品安全環節監管信息透明度較低［16］，食品安全生產環節監管信息透明度較差，在原材料及原材料處理方面存在較高隱患［17］，物流環節的倉儲技術和物流可追溯體系建設方面信息化水平較低，銷售環節的員工素質和銷售環境方面信息化水平較低［18］。

2．4主體參與性強，但數據利用價值低

食品安全管理的參與主體主要為政府、企業、第三方評價機構及公眾。政府在食品安全管理中通過食品安全數據庫及相關管理平臺形成主要數據流，如食藥監局于2014年出臺監管數據庫設計規范，助力食品安全與衛生營養事業發展；各企業通過明廚亮灶、供應鏈管理［19］、數據關聯、集成、整合、績效評價等［20］途徑形成企業食品安全數據流；第三方評價機構以食品安全評價的專業性、數據搜集的高效性、評價結果的科學性成為監管主體的核心與數據源之一，巨大的網民規模通過各網站、微博等新媒體平臺提供海量數據源和輿情信息源［21］，各主體通過網絡媒體、實體報送信息等形式積極參與到食品安全管理中，并形成了穩定的食品安全管理數據流。但正是因為各主體數據源源不斷地通過網絡不斷產生堆砌，食品安全數據的可信度、真實性及大數據利用價值較低。在信息爆炸時代，由于網絡傳播速度快，各類錯綜復雜的食品安全信息在未辨真假時已迅速傳播出去，使得數據可信度較低，且數據面向公眾開放，容易造成公眾的片面理解與誤解；同時大量混亂、冗雜信息泛濫堆砌，如不能選擇較好的大數據挖掘工作和數據篩選手段進行科學的分析與處理［22］，則會造成食品安全大數據實際利用價值低，數據分析結果精確性降低。

3基于大數據挖掘的食品安全管理對策建議

我國在食品安全問題中已經逐步通過實施大數據挖掘技術構建食品安全體系，在面對食品安全監管部門、各參與主體在食品安全標準、環節治理等數據建設中存在的問題，需采取相應的措施來提升數據質量，提高大數據化程度，搭建完善透明的食品安全大數據體系。

3．1大數據挖掘驅動社會治理，搭建完善的食品安全管理體系

我國食藥監局及食品安全管理相關部門雖然成立了食品安全標準數據庫、食品抽檢數據庫，建成食品安全可追溯一庫四平臺［23］，但是食品安全管理部門對食品安全的監管預見性不足，在食品安全的HACCP、追溯體系、風險預警、食品召回方面存在滯后性，不能很好地統一企業自檢數據、政府檢測數據、第三方機構研究數據。因此，在食品安全管理層面，需加快頂層設計，明確大數據挖掘的方向和監管部門的職責，落實大數據的平臺構建任務及食品安全隊伍數據化建設，形成專業化、層次化食品安全管理與自監自測隊伍，打造食品安全管理隊伍數據體系，保障食品安全管理框架的透明與數據化。在此基礎上驅動社會治理，落實四有兩責，鼓勵各市、縣、區及社會組織參與食品安全監督治理，實現食品安全數據業務的全方位覆蓋，統一企業、政府和各機構數據，搭建完善的食品安全管理數據體系，使大數據真正高效助力食品安全管理。

3．2嚴控食品安全標準閾值，推動食品安全標準動態發展

標準數據庫雖然涉及香港食品安全標準、國際食品法典標準，但缺少代表性發達國家的食品安全標準，因此需融合國際標準數據，實施食品安全標準剛性約束，促進食品安全標準動態提升。在食品安全標準數據庫中，首先讓數據有可對比性，即在食品安全數據庫中匯入代表性發達國家的食品安全標準［24］，其次在對應的食品安全標準中，公布抽樣的源數據，并通過SAS等大數據挖掘工具對該類目的食品安全標準做現狀分析和總體水平值分析，既可以了解該標準下食品的發展現狀，也可以看到其整體標準的動態走向，同時對于檢測結果值相對集中的食品品類，可以促進食品安全標準值的提升。既是對食品安全標準的剛性約束，對企業也起到了警示預防的作用，最終達到促進食品安全標準動態提升的目標。

3．3大數據環節可視化，打造食品安全透明數據鏈

針對食品部分環節如運輸環節中的部分冷鏈食品脫離數據化監管、部分食品無法進行源頭追溯與管控、無完善的監控監測體系、生產鏈中各環節對應的原材料提供商、生產商、物流服務商、銷售商缺少統一的數據信息共享鏈、各環節數據信息處于獨立斷節狀態現象［25］。政府和企業應通力合作，明確食品安全的界定，完善對各環節的職能劃分與責任落實，在完善政策環境和支撐保障的前提下，結合大數據挖掘技術進行數據提取、制定指標體系，基于食品安全環節鏈建設公開透明的食品安全大數據監控監測體系［26］，各生產鏈數據信息共享，既有利于相互監督也有利于食品安全問題的追溯與預警。其次針對不同種類的食品鏈，制定明確定性的監控管理指標與措施，真正做到食品環節數據可視化，形成食品透明數據鏈。

3．4大數據整合分析，推動食品安全健康認知

大數據信息量大，數據來源不一，我國網民規模大，人員類別眾多［27］，在食品安全數據不斷產生、不斷更新充斥網絡的情況下［28］，應積極進行大數據挖掘，通過數據萃取、規約、集成、實時處理分析，實現大數據的實際應用價值。同時，需加強第三方評價機構的治理，強化對第三方主體的食品安全知識與食品安全意識教育，保障食品安全大數據來源的有效性［29］。通過制定合理的食品安全大數據共享模式，對食品安全相關人員進行食品安全意識啟蒙、知識普及，同時在公布相關食品安全問題時及時跟進食品安全評價解讀，以免以訛傳訛，造成食品安全恐慌［30］。消費者作為數據源的一大主體，提供的數據真假難辨，需要加強消費者誠信教育，提高食品安全管理數據流的可信度，同時完善相關法律法規，對于惡意反饋的民眾和企業，予以相應的懲罰與規范，保障食品安全數據平臺的誠信機制建設，打造積極、高效的食品安全大數據平臺。

4結語

綜上可知，大數據挖掘技術已被廣泛應用于食品安全管理部門、食品安全標準管理、食品安全環節治理、食品安全多元主體共同監管等各個領域，推進了我國食品安全治理能力建設。然而，由于我國在推動大數據發展方面，沒有真正實施大數據挖掘技術和工具，食品安全各參與主體不能形成穩定可信的數據流，使得我國在提升食品監管的數據化利用程度、細化食品安全標準閾值、推動食品安全標準動態發展方面的作用無法顯現。在環節治理中也未能實現食品安全環節的數據化、可視化發展，打造食品安全數據鏈。食品安全相關部門在食品安全相關主體普及性教育，保障及提升大數據的利用價值層面上也具有很大的上升空間，隨著科學技術的不斷飛躍，食品安全和大數據挖掘技術的深度融合將大大推動食品安全全網監控、預警預測的發展，并推動建成完善的食品安全管理大數據體系，實現大數據多跑路，公眾少跑腿的預期。

作者：潘曉曉 王冀寧 陳庭強 羅珺 單位：南京工業大學 南京大學 南京中醫藥大學