大数据环境下食品安全管理策略探析

　　刘　秀，刘平良*

　　（湖南中医药大学，湖南长沙 410208）

　　摘　要：食品安全作为关乎国计民生的重要议题，其管理方式的创新与发展显得尤为重要。随着生活水平的不断提高，人们对食品安全的关注度也日益增强。然而，食品从生产、加工到消费，涉及众多环节，每一环节都可能存在食品安全隐患，而传统的食品安全管理方式往往难以应对日益复杂的食品安全问题。基于此，本文从大数据在食品安全管理中的应用现状入手，探索大数据时代食品安全管理过程中存在的问题，并提出相应的食品安全管理策略，旨在达成政府监管、企业履责、社会共治的食品安全治理新格局，确保食品质量安全。

　　关键词：大数据环境；食品安全管理；食品安全预警模型

　　食品安全作为公共卫生的基石，其重要性不言而喻。从农田到餐桌，每一个环节都可能存在潜在的安全风险，从原材料的种植养殖、加工处理，到物流运输、市场销售，乃至最终呈现在消费者的餐桌，这一漫长而复杂的供应链中，任何一个环节的疏漏都可能导致食品安全事件的发生。过去，由于信息不对称、监管手段有限，食品安全问题时有发生，不仅损害了消费者的利益，还严重影响了食品行业的健康发展和社会信任体系的建立。现如今，大数据技术的兴起，为解决这一难题提供了全新的视角和路径，它通过海量数据的收集、分析、挖掘，能够揭示传统方法难以发现的规律与风险点，为食品安全管理提供助力。

　　1　大数据在食品安全管理中的应用现状

　　大数据在食品安全管理中的应用日益广泛，为保障食品安全提供了新思路和新方法。①食品供应链各环节数据采集方式不断创新，传统人工采集与物联网自动感知相结合，线上线下数据互补，为全链条监管提供了坚实的数据基础。②政府、企业、消费者之间正在探索形成食品安全大数据共享机制[1]。通过数据脱敏、授权访问等技术手段，在确保数据安全和隐私保护的前提下，促进多源异构数据的汇聚融合，建立统一的“数据池”，为协同联动、联合惩戒等监管新模式提供支撑，进而形成食品安全社会共治新格局。大数据在食品安全管理中的深度应用，正从概念走向现实，为从源头到餐桌的全过程监管提供强大的动力。

　　2　大数据环境下食品安全管理问题

　　大数据环境下，食品安全管理面临着一系列问题。①数据来源的多样性与质量不一问题。食品供应链涉及众多环节，包括原料采购、生产加工、仓储物流和销售等，每个环节都会产生大量数据。然而，这些数据往往来自不同的系统和平台，格式多样，质量也参差不齐。②数据分析与挖掘能力不足也是当前食品安全管理过程中面临的一大挑战。目前，大数据技术已经得到广泛应用，但如何在食品安全管理领域有效地运用这些技术对海量数据进行深度分析和挖掘，仍是一个亟待解决的问题。例如，专业数据分析人才和先进分析工具的缺乏，使得许多有价值的信息埋没在海量数据中。③数据资源整合与共享存在壁垒[2]。不同部门、不同企业之间的数据孤岛现象严重，数据共享机制尚不完善，这不仅限制了数据的充分利用，也影响了食品安全管理的整体效能。

　　3　大数据环境下食品安全管理策略

　　3.1　开发智能化食品安全预警模型

　　开发智能化食品安全预警模型需要遵循数据驱动、场景应用、持续迭代的原则。①汇聚食品供应链各环节的多源异构数据，包括原料采购、生产加工、仓储物流以及销售流通等环节的结构化和非结构化数据，并按照统一的数据标准进行清洗、标注和融合，形成高质量的训练数据集[3]。②结合具体的预警场景，如原料污染、生产违规、产品召回等，选择适当的机器学习算法（如随机森林、支持向量机、神经网络等），构建预警模型的基本框架。③针对预警任务的特点，对模型进行针对性优化，如引入注意力机制提高模型的解释性，运用迁移学习提升模型的泛化能力，使用增量学习实现模型的自我更新。同时，通过特征工程和参数调整不断提升模型的准确率和召回率，并利用主动学习方法有针对性地扩充训练数据，提高模型性能。在模型开发过程中，还需建立严格的版本管理和自动化测试机制，确保模型迭代过程的可追溯、可复现。④将训练好的预警模型封装成标准化接口，与业务系统进行集成，实现预警信息的自动生成和实时推送，并提供直观的可视化界面，方便监管人员进行分析决策[4]。

　　例如，某食品企业针对产品质量预警开发了一套智能预警模型。该模型以自建知识库为基础，收集了食品配方、工艺参数、质检报告以及客诉记录等多个业务场景的数据，并引入外部的原料价格、天气环境等数据进行融合分析。通过构建多任务学习网络，同时预测产品的理化指标、微生物指标和感官评分，并设置了严格的预警阈值。同时，模型还支持根据业务规则自定义预警策略，实现灵活配置[5]。预警信息通过邮件、短信、App 推送等多种渠道实时发送给相关责任人，并联动客户关系管理（CustomerRelationship Management，CRM）系统触发品质改进流程。

　　3.2　优化基于大数据的食品溯源机制

　　①建立完善的食品安全大数据平台，采集食品从农田到餐桌全过程的数据，包括原料采购、生产加工、仓储物流以及零售消费等环节的信息，形成食品供应链的数据闭环。利用大数据分析技术对食品溯源数据进行清洗、整合和挖掘分析，实现食品溯源信息的可视化展示和智能预警，快速精准地定位食品安全问题。②加强食品溯源数据标准化建设，统一数据采集、传输、存储和应用的标准规范，促进不同地区、部门和企业间的数据共享与业务协同[6]。③强化食品溯源信息化基础设施建设，提升数据存储、计算和传输能力，保障溯源系统高效稳定运行。④注重发挥大数据在食品安全社会共治中的作用，鼓励社会公众参与食品安全监督，畅通投诉举报渠道，充分利用大数据实现食品安全问题的精准发现和及时处置，不断提升食品安全治理能力和水平。通过构建基于大数据的食品全链条可追溯体系，最大限度地保障食品安全，维护消费者切身利益，推动食品产业高质量发展[7]。

　　3.3　应用大数据技术精准指导日常监管

　　应用大数据技术精准指导日常监管需要以风险为导向，以数据为支撑，以智能为手段。①充分整合食品安全监管各部门的数据资源，打破信息孤岛，实现跨部门、跨区域数据共享和业务协同。在此基础上，利用大数据分析技术，对食品生产经营主体的注册信息、日常检查、抽检监测以及投诉举报等多维度数据进行全面分析，准确刻画食品安全风险态势，识别监管薄弱环节[8]。②运用机器学习算法建立食品安全风险分级分类模型，对食品生产经营者进行动态评级，形成差异化、精细化的日常监管清单。③积极探索基于大数据的智能监管新模式，开发智能检查、移动执法等应用系统，提升一线监管效能。通过大数据驱动的“智慧大脑”，为日常监管提供精准画像、智能研判、辅助决策等支持，实现监管重心从事后查处向事前预防转变。

　　例如，某市市场监督管理局搭建了食品安全智慧监管平台，汇聚了辖区内食品生产经营主体的基础信息、许可备案、日常巡查、抽检监测以及违法处罚等多源异构数据。通过数据清洗、关联融合，平台建立了以食品业态为核心，涵盖风险因子、管控要素、评级标准的食品安全大数据模型。基于该模型，平台每天自动生成风险预警和任务清单，并推送至监管人员移动终端，精准指引日常检查、现场抽样等执法行为。同时，借助机器视觉、电子封签等智能装备，平台实现了对关键场所和重点对象的自动化识别和非现场监管。通过智慧监管平台的应用，基层监管效能得到显著提升，监管成本大幅降低，为深化“放管服”改革、优化营商环境提供了有力支撑。

　　3.4　利用大数据分析提升消费者食品安全素养

　　利用大数据分析提升消费者食品安全素养需要采取多管齐下、精准施策的方式。①充分挖掘政府投诉举报、网络评价、消费调研等多源异构数据，运用文本挖掘、情感分析等技术，全面了解消费者关注的食品安全热点和知识盲区。②有针对性地开发有利于普及食品安全知识的创新产品，如开发食品安全科普动画、设计食品安全主题游戏、制作食品安全微课程等，通过生动有趣、互动性强的方式，提升消费者学习食品安全知识的兴趣和主动性。③利用大数据分析技术对消费者食品安全知识和行为进行实时监测和评估，及时发现薄弱环节，持续改进食品安全宣教方式和内容，不断强化宣教实效[9]。

　　例如，某市利用政务大数据平台，整合食品安全投诉、食品抽检、消费者调研等数据，运用大数据关联分析，识别消费者在食品添加剂、农兽药残留等方面存在的认知误区。针对这一情况，有关部门联合教育部门，在中小学开展了“食品安全伴我行”主题宣教活动。活动以趣味互动课堂为主要形式，以食品安全漫画手册、科普动画为主要载体，生动讲解食品安全知识，同时深入食品生产一线开展体验式学习，增强消费者尤其是青少年群体的食品安全风险防范意识和能力。开展活动后，消费者食品安全知识知晓率与行为合格率大幅提升，为从源头守护“舌尖上的安全”奠定了坚实基础。

　　4　结语

　　综上所述，大数据技术在食品安全管理中的应用前景广阔，可为从源头到餐桌的全链条监管提供新思路和新方法。通过开发智能化预警模型、优化基于大数据的溯源机制、应用大数据技术精准指导日常监管，以及利用大数据分析提升消费者食品安全素养等措施，可以有效提升食品安全治理能力和水平。

　　参考文献

　　[1] 宋凤文. 大数据背景下计算机技术在食品安全管理中的运用初探[J]. 中外食品工业,2024(4):46-48.

　　[2] 石海霞. 大数据背景下食品安全管理创新研究[J].现代食品,2023(6):132-134.

　　[3] 蒋丽娟. 大数据环境下食品安全管理的创新思考[J]. 中国食品工业,2023(4):65-67.

　　[4] 张艳齐. 大数据背景下的食品安全管理研究[J]. 食品界,2023(6):124-126.

　　[5] 李辉. 基于大数据背景分析食品安全管理的创新及其面临的挑战[J]. 中国管理信息化,2022,25(10):204-206.

　　[6] 张志宇, 陈宣光, 崔银涛, 等. 食品企业生产质量和安全管理策略分析[J]. 现代食品,2024(12):158-160.

　　[7] 叶映朵. 食品生产企业质量安全管理优化分析[J].中外食品工业,2024(11):19-21.

　　[8] 李鑫. 基于大数据的餐饮企业食品安全管理的创新路径与策略[J]. 中国食品工业,2024(1):41-43.

　　[9] 张海东. 基于食品安全现状探讨我国食品安全管理策略[J]. 中国食品工业,2023(16):52-54.