大数据在食品安全监管风险预警中的应用研究

摘要：食品安全预警机制在当代食品安全管理体系中占据着核心地位，它深刻反映了“以预防为核心、注重风险管控、实施全面监控、推动社会共管”的先进理念。本文着重探讨了如何运用高效的数据搜集和解析手段，采取监控、剖析、评价等步骤，有效构建食品安全风险预警系统，进而为政府监管提供一套更加精准和科学的食品风险信息管理及评价机制。

关键词：食品安全；风险预警；大数据；安全监管

食品安全的管理实质上是风险控制的过程，在此过程中，食品安全的预警机制扮演着至关重要的角色。这一机制是贯彻预先防范原则的关键行动，对于从细节到全局、从轻微到严重的安全风险控制至关重要。打造一个合理且高效的食品安全风险预警系统，对于推动食品行业的良性发展，确保民众饮食安全，是至关重要的措施，同时也是提高食品安全管理水平与治理效能的必由之路。在食品安全风险预警的实施中，风险信息的数据库是工作的根本，而对于这些收集到的风险信息的科学分析判断，则是预警工作的核心所在。

1 分类组织食品预警信息基础数据库

在食品安全的初始阶段，风险的孕育往往以风险信息和数据的形态呈现。要想在初期有效预警食品安全问题，必须全面掌握相关的食品安全信息资料。食品风险预警数据库作为一个庞大的数据分析评估平台，构成了预警作业的根本。该数据库的数据和信息来源主要分为两大类。

（1） 基础数据资料库。这一资料库主要包含食品标准和法规等固定信息，这些数据为风险分析提供了重要的辅助。具体来说，食品标准资料库收纳了全球范围内的食品安全标准，其资料源自美国、欧盟、日本、加拿大以及食品法典委员会等主要食品贸易国家和地区及组织的官方发布，还包括我国卫健委、农业农村部、海关总署及地方政府发布的各级食品安全标准。而食品法规资料库则整合了国务院、工信部、卫健委、农业农村部、海关总署发布的国家法律条文，以及省市级政府出台的食品安全管理规章、公告和地方性法规。

（2） 动态的食品安全风险信息资料。该数据库根据不同主题进行了详细分类，涵盖了如下内容：食品安全监管抽检和风险监控、食品企业不定期检查、食品欺诈事件、食品舆论动态、消费者反馈与举报、食品企业生产许可信息、特殊食品注册备案情况、食品企业工商注册和年度报告、国家部门间信息交流数据、食品实验室认可信息、食品农产品企业认证资料、食品安全犯罪案件、食品召回事件、不合格食品处理情况、食品满意度调研、食品毒理学研究、食品营养学资料、食品行业经济运行数据、食品进出口贸易信息、地理环境因素、食品相关司法案例等。

构建食品安全预警信息基础数据库的目标，在于实现食品预警数据的报告、检索、审核、整合、清洗以及统计分析等多样化功能，从而为预警分析和风险评估提供强有力的数据支撑。可以通过直接读取数据库、使用中间数据交换载体、应用程序编程接口以及网络爬虫等多种方式，搜集食品风险分析所需的各类数据。这些安全风险数据不仅数量庞大，而且来源于多种异构的数据源。通过统一的预处理、规则筛选和数据的关联整合，将这些数据存储在同构的数据仓库中，并根据数据特性进行分类存储。利用数据库查询、分析和可视化技术，向政府部门、地方机构、专业人士等利益相关者提供信息访问权限，辅助决策制定。风险信息源的建设是一个持续进步的过程，不可能一蹴而就，因此，食品安全预警的数据和信息收集系统需要不断优化，逐步纳入更多的数据来源。

2 构建科学的食品风险预警指标体系

食品安全预警信号是指用以识别食品可能出现安全隐患的特定征兆，亦即警示信号或征候，例如食品检测的不合格比例、食源性疾病患者数量、以及食品相关的投诉和报告数目等，这些都可能是潜在食品安全隐患的信号。这些预警参数均源自于食品安全数据库，通过分析食品信息或数据的变化与安全风险之间的联系来确立预警标准。预警参数的设定需随着基础数据的完善和风险研究的深入而逐步增加，同时，预警参数的界限或临界值也应适时调整，一旦预警参数超出既定界限，便能够及时发出警报，便于监管部门进行深入的风险分析。

在构建食品安全预警参数时，应全面覆盖食品供应链的每一个环节。站在供应链管理者的角度，从种植养殖、储存、运输、加工、销售到消费等各个阶段，构建预警参数系统，并明确所需收集的信息。食品安全风险的产生与食品生产链（从田间到餐桌）的各个环节紧密相关，食品链内外诸多因素的变化是食品安全风险形成的原因。为了实现对突发食品安全风险的早期预警，必须确定构成风险的关键要素，这些要素的识别主要依赖于全面分析理论和食品链理论的应用。全面分析理论强调，食品风险的生成主要源于食品链内部（内源性）和外部（外源性）因素的变化，因此，食品安全风险的识别需要对食品链内外因素进行综合评估，以实现风险的早期预警。食品链理论则指出，食品风险的形成通常不是单一因素的结果，而是食品链中多个因素共同作用的结果，因此，风险评估应基于整个食品链。

3 食品风险预警数据分析的应用场景

依托于食品风险预警数据库，大数据分析在确保各类数据库的互联、互通及自动提取功能得以实现的前提下，构建起基于云计算的统计分析架构，对食品风险信息进行动态的评估与监控，以便于及时地预测并识别潜在风险，对可能的食品安全隐患进行预先的判断与评价。在食品安全风险数据的评估过程中，我们实际上是在进行风险识别与发掘的工作，这一过程构成了有效风险预警和应对处理工作的根本。由于数据来源的多样性和风险管理目标的差异性，不同的数据集可能需要采用不同的分析手段。即便是同一数据源，风险管理者的不同目标也可能导致评估方法的差异。鉴于食品安全风险的多维度与复杂性，单一的分析手段很难做到全面的风险评估。因此，在实际操作中，我们应根据数据资源建设的实际情况，采取逐步深入、不断完善的方法，首先基于现有数据构建初步的评估模型，并随着数据资源的不断丰富，对模型进行持续的优化与更新。在此基础上，组织具有相关专业知识的专家团队进行风险预警评估，以持续改进的模型结果为支撑，最终得出数据分析的评估结论

（1） 针对食品检测信息构建的分析框架：本框架以各类食品检测信息为核心分析内容，涵盖来自监管部门的监督抽检和风险监测数据、实验室分析结果以及特定食品项目的抽检资料。该系统实时从食品风险预警系统中提取关键数据，并利用内置的风险评估算法进行深入的风险判定，进而得出评估报告。该分析框架着重于对食品检测信息的深度探索，综合考量不合格项目、检测出的问题、食品类别、检测项目类型及潜在危害程度等多维度的信息。

（2） 针对食品欺诈行为的分析架构：该架构以食品欺诈行为作为主要分析目标，数据来源于食品风险预警系统中的欺诈事件数据库。该数据库收集了历史上的食品欺诈案例，记录包括欺诈事件的发生时间、地点、食品类别、相关生产商、掺假成分、造成的损害及可能的检测手段等信息。目前，针对食品欺诈的分析方法尚不成熟，初步阶段可借助专家评估法，从专家数据库中筛选合适专家组成评估团队，进行评估分析并得出结论。随着数据量的积累，将逐步优化模型算法，定期发布食品欺诈风险分析报告，辅助监管决策。

（3） 基于食品抽检信息的风险分布图分析系统：该系统以食品抽检数据库为基础，融合其他辅助信息，构建了一个综合评价模型，进行实时风险评估，生成各地区的食品安全指数，并绘制成风险分布图。这有助于监管部门迅速掌握市场食品的风险状况，及时发布预警，并针对性地进行区域监管。该系统主要分析评价性抽检数据，数据来源包括评价性抽检、监督抽检和风险监测、实验室检测以及食品专项抽检等。通过整合这些数据，运用评价性抽检结果分析模型进行评估，得出区域市场食品风险指数，并通过风险分布图直观展示。该模型通过食品种类、检测项目危害程度、销售途径、产地分类、膳食摄入权重等要素，对区域食品抽检数据进行分析，反映区域食品安全状况，为监管机构早期发现并预警区域食品安全问题，及时采取应对措施提供技术支撑。

4 结束语

食品安全预警网络构成了一套全面的操作体系，涵盖了情报搜集、风险评估与分类、风险沟通策略规划、信息发布、应急处理以及持续评估等各个环节。在食品安全预警体系不断完善的进程中，通过整合下游应急响应的反馈信息，风险数据资源将得到持续扩充，并引入更多有价值的指标。这将使得预警关联模型更加精确、科学和全面。

参考文献

[1] 边红彪， 王菁. 食品安全监管的国际趋势与经验借鉴[J]. 中国市场监管研究， 2021（11）： 35-38.

[2] 鲁曦， 邓希妍， 丁凡， 等. 食品安全标准化现状及对策研究[J]. 中国标准化， 2021（3）： 106-111.

[3] 樊永祥， 陈君石. 食品安全风险分析： 国家食品安全管理机构应用指南[M]. 北京： 人民卫生出版社， 2008： 45-49.