大数据背景下食品风险管理的问题与对策

陈少杰，张亮，王浩

（1.天津科技大学食品安全管理与战略研究中心，天津300222；2.天津科技大学计算机科学与信息工程学院，天津300222；3.天津科技大学经济与管理学院，天津300222；4.天津市公路养护工程处，天津300201）

大数据背景下食品风险管理的问题与对策

陈少杰1，2，张亮1，3，王浩4

（1.天津科技大学食品安全管理与战略研究中心，天津300222；2.天津科技大学计算机科学与信息工程学院，天津300222；3.天津科技大学经济与管理学院，天津300222；4.天津市公路养护工程处，天津300201）

以信息化时代大数据为背景，将食品风险管理和大数据理论与实践相结合，分析大数据对食品风险管理过程产生的影响。参考国内外食品风险管理新举措，指出大数据背景下我国食品风险管理存在的不足与对策。

食品风险管理；大数据；智能食品安全监管

获得有安全保障的食品是一项基本人权，食品安全保障不仅是每个人生命安全和健康的前提，更关乎社会稳定和复兴事业。食品风险管理为食品安全提供必要的科学依据和政策保障。业界对食品风险研究已广泛展开[1-3]。随着我国信息化产业的不断发展以及大数据时代的来临[4]，大数据时代背景下的食品风险管理带来一些新的内涵。如何将食品风险管理与大数据有效结合，以提高食品风险管理的实效并最终开创我国食品安全新局面，这些产业界、学界和政府食品安全管理部门面临的问题亟待解决。

本研究将大数据与食品风险管理结合起来进行探究。在介绍食品风险管理过程中大数据（以下简称食品大数据）形成基础上，进一步阐述新形势下，我国食品风险管理的不足与对策。以下共分三个部分说明：食品大数据的形成；食品大数据对食品风险管理产生的影响；我国食品风险管理过程不足与对策。

1 食品产业大数据的形成与特点

随着社会信息化程度的提高，大量政府、企业网站投入运营，社交网络、微博等新一代互联网产品在全社会普及应用。云计算、物联网等技术的深入应用，加速了数据的积累，大数据的时代已经到来[5]。尽管对大数据的概念还没有一个统一的认识[6]，但大数据工程实践的带来的经济和社会优势已经引起业界学者、企业和政府部门的广泛关注。

食品大数据在来源上主要包括2个方面：①食品产品在生产、加工、流通等环节的过程数据，包括生产信息、产品信息、检验信息、仓储信息等。②政府职能部门、食品生产企业和消费者、新闻媒体等主体之间交流。如图1所示。大数据时代背景下高速信息通道和完善信息处理技术，为这些信息的自动化采集和后续信息处理的实现提供技术手段[7]。

图1 食品安全领域大数据来源Fig.1 Sourcesof big data in food safety

1）物联网为食品在生产消费过程中信息自动化采集提供可能。食品信息通过各种传感设备如电子标签RFID、温湿度传感器、图像采集探头等获取，借助物联网络自动进入数据集合。密集的传感网络和畅通的信息传输通道是实现食品安全大数据应用的信息基础设施[8-9]。

2）多样化信息交流平台是实现对食品风险管理主体间交流信息收集通道。随着政府办公网络和企业经营网及各种社交网络逐步发展并成为主流，借助互联网，这些信息化平台实现了信息交换和共享，如图2所示。借助这一信息化为特征的交流平台，政府、用户、企业及新闻媒体等主体间信息收集已成为现实。与此同时，食品风险管理主体间信息交流通道已经形成。这一信息化通道打破传统主体间，尤其是政府、企业和消费者间的信息壁垒。

图2 食品风险管理主体间交流信息收集渠道Fig.2 InforMationalcollecting channelsamong subjectsof FRA

3）数据集合是食品数据的汇集地，也是食品大数据主要处理场所。食品大数据具有4 V特点[10]，即：数据量大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、数据更新、增长速度较快（Velocity）和价值密度低（Value）。目前，大数据的存储是阻碍推广食品大数据应用的瓶颈[10]，新兴的云技术通过虚拟存储服务[11]，成为大数据存储瓶颈的主要解决方案。

2 大数据视角下的食品风险管理

食品风险管理理论是上个世纪九十年代，由国际粮农组织/世界卫生组织（FAO/WHO）提出的[12-13]。在内容上它包括3个组成部分：即风险评估、风险决策和风险交流。三者关系密切，共同组成一个理论体系。风险评估为风险管理提供科学依据；风险决策为整个食品风险管理提供指导和政策、法规依据。风险交流则是风险主体间交换，使得整个风险管理过程顺利进行的关键。

随着我国信息化建设快速推进，大数据工程建设成为现代社会管理与服务的必然趋势[14]。大数据给传统食品风险管理带来了新的机遇与挑战。一方面，大数据离不开信息化建设，信息化建设给食品风险管理提供基础设施（如各种信息化平台），这使得风险交流更加便捷、高效；另一方面，大数据也促使数据处理过程中新方法、新技术不断出现，这些成果也为食品风险管理创新提供了新动力。

1）大数据对风险评估的影响首先体现在风险评估的4个环节中。①危害识别是风险评估的起始环节，也是最重要、最关键的环节[15]。危害识别准确与否，直接决定后续环节是否展开。大数据为危害识别提供历史经验数据作为参考，这有助于克服单纯依靠抽取小样本测量数据进行危害判断的片面性，提高对危害识别判断的准确性[16]。②危害特征描述是针对那些被确定为对人体健康构成危害的因素，建立相应的危害剂量和人体反应间关系。食品风险评估者一方面通过一系列科学实验以确定这种关系；另一方面，使用大数据，通过选择合适的数学模型和数据挖掘工具，在大量历史数据基础上也可以得出二者间关系，这种关系是对前者补充。③暴露评估是针对食品中危害因素随着时间推移，其危害程度变化情况评估。这对于某些慢性危害因素而言，可能需要数月、数年甚至更长时间来确定。大数据为危害因素的暴露评估，尤其是慢性危害的暴露评估，提供的丰富历史数据做参考。实践证明：这种方法对于危害因素的准确评估是行之有效的[17]。④风险特征描述目标是在危害识别、危害特征描述和暴露评估基础上，进一步获取在某些条件下，危害因素暴露量对人体自身产生不良反应的可能性。大数据对风险特征描述过程产生的影响，和它对危害特征描述过程产生的影响相似，所不同的是前者抽取危害因素剂量与人体反应间关系，后者则是针对危害因素在一定条件下，对人体产生危害的可能性。即：二者目标不同，所用的方法也有区别。

2）大数据对风险管理的影响，还体现在食品风险管理过程。风险管理就是依据风险评估结果，结合经济和技术可行性，制定、并执行风险管理措施的过程[18]。风险管理也包括4个阶段，即：风险评价，对管理措施的评估，管理措施执行和对管理措施监督、审查。

3）大数据对食品风险交流的影响，主要体现在信息化高速通道建立以及为食品风险管理主体提供多种信息服务上。风险交流不是风险管理的最后一个环节，而是将风险评估者、风险管理者及其它利益相关者之间的联系纽带。畅通、高效的风险交流有助于风险管理执行，这主要是因为：①建立高速、畅通的沟通渠道，实现信息共享，有助于各方建立沟通机制和整体联动机制，最终提高风险管理整体效率。②广大消费者通过正规渠道获取准确的食品安全相关信息，自觉抵制谣言蛊惑，克服恐惧心里，增强食品安全信心。③对食品生产者来说，自觉遵守食品安全相关法律、法规。自觉接受消费者监督和政府职能部门监管。三者间建立长效反馈机制、监管机制。④以大数据为基础，借助各种数据挖掘工具和算法，可以为不同的食品风险管理主体提供准确的信息服务。

3 大数据食品风险管理面临的问题与对策

我国食品安全分析制度起步晚，2009年6月1日开始实施的《中华人民共和国食品安全法》（以下简称“食品安全法”）中明确规定我国实施食品安全风险检测与评估制度。2009年12月13日，卫生部组建了第一届国家食品安全风险评估专家委员会。我国食品风险管理从无到有并不断完善，随着大数据时代的来临，对比国内、外食品安全状况[19]，我国食品风险管理仍存在以下一些实际问题。

1）食品风险管理过程中，从制度和管理层面上分析，我国食品风险管理目前存在不足主要包括：①我国各级食品安全风险管理相关部门之间往往缺乏有效的沟通渠道，目前没有形成明确的数据共享机制。②缺乏对企业强制进行食品风险信息公开的制度实施，造成企业食品风险分析信息透而不明。③我国食品原材料产地大部分在农村。对粮食、蔬菜等农产品实施大范围的信息采集，以及对这些信息的处理和发布缺乏相应的依据和标准。缺乏对农产品进行风险评估实施细则。如风险评估的种类、范围。评估的时间及评估的单位等。④广大消费者仍然缺乏权威可靠的食品安全信息获取通道。微信、微博和社交网站等主要消息传播途径缺乏规范，以讹传讹情况时有发生，可能造成“宁可信其有”的恐慌心理。

2）食品风险管理过程技术上不足。从技术层面分析，我国食品安全分析还存在的不足主要表现在：①大数据有助于食品风险管理展开，但在对与食品安全相关数据的收集、清洗和挖掘等信息处理环节有待进一步完善与提高。②大数据的形成离不开信息采集和存储。依据物联网等关键技术，大范围数据采集成为可能。但我国物联网与食品生产各个环节的结合，目前还处在其实阶段，食品信息追溯还限制与少数企业，可追溯的食品种类仍然不能满足大数据的需求。③大数据与食品风险管理结合离不开一个开放的、数据共享的、信息化系统平台。我国目前存在的信息化平台彼此孤立，缺乏数据共享，形成一个个信息化孤岛。

食品风险管理离不开大数据支持。大数据为食品风险管理提供数据支持，这使得风险评估更为准确，风险交流更加流畅，风险管理更加有效。为达到这一目标，政府作为食品风险管理主体，应以大数据为基础，着重从以下几个方面加以推进，基本框架如图3所示。

图3 大数据基础上食品风险管理主体框架Fig.3 FraMework of FRA based on big data

1）以政府职能部门为主导，相关食品风险管理主体积极参与。风险管理和大数据建设均是复杂系统工程。在建设过程中，需要集中优势资源，合理规划、科学推进。政府通过其职能部门，在这一过程中发挥主导地位作用，这主要因为：①食品风险管理和大数据建设，都需要首先从法律层面上确定其合法性，确保在法律框架内，逐步实施，稳妥推进。②食品风险管理和大数据建设过程，不仅需要国内多个部门通力协作，还要积极参与国际交流与合作，借鉴发达国家经验和模式。③食品风险管理本身是国家行为，不是商业化过程，不适合市场经营模式，只能由国家组织实施。大数据建设是属于国家重大系统工程，尽管在实施过程，可以吸引其它力量广泛参与，其前提仍然是政府作为主导。

2）以大数据工程为契机，规范企业食品信息发布制度，加强新闻媒体监督。大数据建设离不开企业食品信息的采集和发布。而市场经济下，企业往往因为追求效益最大化，客观、准确及时发布信息仍然不能得到保证。“三聚氰胺”事件中，就是因为企业瞒报，最后造成这一重、特大食品安全事故的发生[20]。新闻媒体在风险管理过程中，本身就是利益相关者。借助大数据的信息综合和分析能力，新闻媒体可以更好地洞察食品产业的风险和安全管理机制，实现高效、准确的报道和监督。

3）建立信息化平台，借助大数据，实现食品风险信息双向交流。建设一个综合化信息平台，实现信息双向交流。既能实现信息发布，也可以收集用户消息。这种平台在食品风险管理过程中的突出作用主要表现在以下几个方面：①可以实现信息权威发布。通过设置相应权限来控制信息发布功能。使得发布数据直接来自与权威部门。②充分利用大数据优势，确保所发布数据准确、可靠。③允许用户对食品相关信息进行反馈。借助大数据自身优势，对用户反馈信息进行挖掘处理。政府通过这些信息既能从整体上掌握当前食品安全态势，也能够在第一时间获悉突发事件，并尽早作出应急措施，防患于未然。

加快食品风险管理建设，推进大数据与食品风险管理相结合，应在政府主导下，包括企业和广大消费者在内，全社会积极参与。此外，合理规划，综合、有效利用各种资源，也是取得最后成功的关键。

4 结论

从大数据形成与特点出发，结合食品安全分析过程，指出大数据给食品分析带来的新变化与挑战。大数据给食品安全分析过程中的风险评估、风险管理和风险交流提供相应的变化和动力。政府作为食品风险管理的主导者，应在建立、健全相应法律、法规的同时，鼓励广大企业和消费者积极参与，科学规划，统筹安排。以大数据工程为抓手深入开展食品安全信息化建设，为我国食品安全长效机制的建立提供有效的工程技术保障。

[1]Aguilera J,Gomes A R,Olaru I.Principles for the risk assessment of geneticallymodified microorganisms and their food products in the European Union[J].International Journalof Food Microbiology,2013, 167(1)：2-7

[2]Liu S,Xie ZM,Zhang W W,et al.Risk assessment in Chinese food safety[J].Food Control,2013,30(1)：162-167

[3]Knudsen LB.The SAFEFOODS framework for integrated risk analysis of food：An approach designed for science-based,transparent, open and participatorymanagement of food safety[J].Food Control, 2010,21(12)：1653-1661

[4]IbrahiMA TH,Ibrar Y,Anuar N B,et al.The rise of“big data”on cloud computing：Review and open research issues[J].Information Systems,2015,47：98-115

[5]王珊,王会举,覃雄派,等.架构大数据：挑战、现状与展望[J].计算机学报,2011,34(10)：1741-1752

[6]冯伟.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战[J].中国科技投资,2012,34：49-53

[7]Dobre C,Xhafa F.Intelligentservices for Big Data science[J].Future Generation Computer Systems,2014,37：267-281

[8]Francisco B,ÁngelesP,Pilar L,etal.Static and dynamic policieswith RFID for the scheduling of retrieval and storage warehouse operations[J].Computers&IndustrialEngineering,2013,66(4)：696-709

[9]贾晓丰.基于物联网的大数据量实时信息交换策略研究[J].电子政务,2011(4)：16-20

[10]李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯,2012,8 (9)：8-15

[11]Smitha K K,Tony Thomas,Chitharanjan K.Cloud Based E-Governance System：A Survey[J].Procedia Engineering,2012,38：3816-3823

[12]World Health Orqanization.Application of Risk Analysis to Food Standards Issues：Report of the Joint FAO/WHO Expert Consultation[R].Genera：Food and AgricultureOrganization,1997

[13]World Health Organization.Application of Risk：Application of Analysis to Food Standards Issues：Report of the joint FAO/WHO expert Consultation[R].Genera：Food and AgricultureOrganization,1997

[14]李国杰,程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊,2013,27(6)：647-657

[15]Laure P,Isabelle A,NicholasB J,etal.Potentialapplication ofquantitative microbiological risk assessment techniques to an aseptic-UHT process in the food industry[J].International Journal of Food Microbiology,2013,162(3)：283-296

[16]Suzanne JP,van den Berg,Klaus V,etal.Matrix-derived combination effect and risk assessment for estragole froMbasil-containing plant food supplements(PFS)[J].Food and Chemical Toxicology, 2013,62：32-40

[17]Amrit K S,Inger-Therese L L,Voorspoels S,et al.Concentrations of phthalates and bisphenol A in Norwegian foods and beverages and estimated dietary exposure in adults[J].Environment International, 2014,73：259-269

[18]RobertH J,Hickey S.A critiqueofprevailing approaches to nutrient risk analysis pertaining to food supplementswith specific reference to the European Union[J].Toxicology,2010,278(1)：17-26

[19]Xue JH,ZhangW J.Understanding China's food safety problem：An analysis of 2387 incidents of acute foodborne illness[J].Food Control,2013,30(1)：311-317

[20]全世文,曾寅初,刘媛媛,等.食品安全事件后的消费者购买行为恢复——以三聚氰胺事件为例[J].农业技术经济,2011(7)：4-15

ProbleMand Countermeasure of Food Risk Management Based on Big Data

CHEN Shao-jie1，2，ZHANG Liang1，3，WANGHao4
（1.Food SafetyManagementand Strategy Research Center，Tianjin University of Science&Technology，Tianjin 300222，China；2.SchoolofComputer Science&InformationalEngineering，Tianjin University ofScience&Technology，Tianjin 30022，China；3.SchoolofEconomics&Management，Tianjin UniversityofScience&Technology，Tianjin 300222，China；4.Tianjin Engineering DepartmentofRoad Maintenace，Tianjin 300201，China）

Taking big data as researching background and combingwith traditional theory on food risk analysis（FRA），thispaperexplores the impactofbigdataon FRA process.Afteranalyzingboth domestic and foreign new initiatives on FRA，this paper shows the government not only the current shortages on FRA but also the correspondingstrategy for them.

food riskmanagement；big data；intelligent food safety supervision

10.3969/j.issn.1005-6521.2014.18.059

2014-09-17

天津市教育科学“十二五”规划课题“智慧型城市科教创新体系研究”（CEYP6005）；天津市科技发展战略研究计划项目“面向智慧型城市的食品安全监管体系研究”（13ZLZLZF05200）

陈少杰（1972—），男（汉），讲师，博士研究生，研究方向：软件工程。