摘 要：隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。本研究選取某地區(qū)食品安全監(jiān)管數(shù)據(jù)作為樣本，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行處理和評(píng)估。結(jié)果顯示，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用明顯提高了食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確性。同時(shí)，通過(guò)建立食品安全大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了跨部門(mén)信息共享，提高了監(jiān)管效率。此外，大數(shù)據(jù)分析對(duì)消費(fèi)者食品安全意識(shí)的提升也產(chǎn)生了積極影響。本次研究為進(jìn)一步優(yōu)化食品安全管理策略提供了數(shù)據(jù)支持和決策參考。

關(guān)鍵詞：食品安全管理；大數(shù)據(jù)技術(shù)；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；監(jiān)管效率；效果評(píng)估

Application and Effect Evaluation of Big Data Technology in Food Safety Management

ZHANG Siyuan

（Kangda College of Nanjing Medical University， Lianyungang 222000， China）

Abstract： With the rapid development of information technology， big data technology is increasingly widely used in the field of food safety management. In this study， food safety regulatory data in a certain region were selected as samples， and big data analysis technology was used to process and evaluate. The results show that the application of big data technology significantly improves the accuracy of food safety risk early warning. At the same time， through the establishment of a food safety big data platform， cross-departmental information sharing has been realized and the efficiency of supervision has been improved. In addition， big data analytics has also had a positive impact on the improvement of consumers’ awareness of food safety. This study provides data support and decision-making reference for further optimizing food safety management strategies.

Keywords： food safety management; big data technology; risk early warning; regulatory efficiency; effect evaluation

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技進(jìn)步，食品安全管理面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。大數(shù)據(jù)技術(shù)作為新一代信息技術(shù)的代表，在食品安全管理中展現(xiàn)出巨大潛力。它能夠整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提供全面、及時(shí)、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，為食品安全管理決策提供科學(xué)依據(jù)。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中的具體應(yīng)用效果如何，仍需要系統(tǒng)的實(shí)證研究。本文深入探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中的應(yīng)用情況及其效果，為進(jìn)一步優(yōu)化食品安全管理策略提供參考。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中的應(yīng)用場(chǎng)景

1.1 食品供應(yīng)鏈全程追溯與智能化監(jiān)管平臺(tái)

大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中實(shí)現(xiàn)了從農(nóng)田到餐桌的全程監(jiān)控。食品供應(yīng)鏈追溯系統(tǒng)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器采集生產(chǎn)、加工、運(yùn)輸和銷(xiāo)售環(huán)節(jié)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，利用5G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。區(qū)塊鏈技術(shù)可確保數(shù)據(jù)不可篡改，為產(chǎn)品生成數(shù)字身份證，消費(fèi)者可通過(guò)掃描二維碼獲取產(chǎn)品信息[1]。后臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)持續(xù)分析數(shù)據(jù)，能夠識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。智能化監(jiān)管平臺(tái)整合多部門(mén)數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的分析決策系統(tǒng)。平臺(tái)可用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理多類(lèi)型數(shù)據(jù)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。監(jiān)管人員通過(guò)可視化儀表盤(pán)掌握企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況，系統(tǒng)則自動(dòng)生成高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)清單。

1.2 食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與消費(fèi)者信息服務(wù)

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和信息服務(wù)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。應(yīng)用過(guò)程中，可利用爬蟲(chóng)技術(shù)采集全球食品安全信息，結(jié)合本地?cái)?shù)據(jù)形成多源數(shù)據(jù)流；通過(guò)自然語(yǔ)言處理和知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建食品安全知識(shí)庫(kù)；在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)生成預(yù)警并觸發(fā)應(yīng)急預(yù)案，利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)追蹤問(wèn)題食品流向，并通過(guò)決策樹(shù)算法為應(yīng)急處置提供建議，能有效縮短響應(yīng)時(shí)間。消費(fèi)者服務(wù)平臺(tái)通過(guò)多渠道收集用戶(hù)數(shù)據(jù)，結(jié)合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)推送定制化提醒。

2 關(guān)鍵技術(shù)與實(shí)現(xiàn)方法

2.1 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與整合技術(shù)

食品安全管理涉及多個(gè)環(huán)節(jié)和數(shù)據(jù)源，需要高效的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與整合技術(shù)。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，采用物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)，如無(wú)線(xiàn)射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）和環(huán)境傳感器，實(shí)時(shí)采集溫度、濕度、pH值等關(guān)鍵參數(shù)[2]。這些傳感器通過(guò)NB-IoT或LoRa等低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)技術(shù)傳輸數(shù)據(jù)，確保遠(yuǎn)程農(nóng)場(chǎng)或工廠(chǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳。在流通環(huán)節(jié)，利用GPS和溫度記錄儀追蹤運(yùn)輸車(chē)輛的位置和貨物狀態(tài)。銷(xiāo)售環(huán)節(jié)則通過(guò)電子發(fā)票系統(tǒng)和POS機(jī)采集交易數(shù)據(jù)。對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如社交媒體評(píng)論和新聞報(bào)道，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行采集。數(shù)據(jù)整合階段采用ETL（[Extract（提?。?Transform（轉(zhuǎn)換）-Load（加載）]）工具，如Apache Nifi或Talend，對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化。為解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，引入了數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)異常值和缺失數(shù)據(jù)。

2.2 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理架構(gòu)

食品安全大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理需要高度可擴(kuò)展和高性能的架構(gòu)。如圖1所示，存儲(chǔ)層采用Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）作為底層存儲(chǔ)，配合HBase作為列式數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)海量的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對(duì)于需要快速查詢(xún)的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，如近7 d的食品安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，可使用Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行緩存，大幅提升查詢(xún)速度。數(shù)據(jù)處理層采用Lambda架構(gòu)，結(jié)合批處理和流處理能力。批處理使用Hadoop MapReduce進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，如每日的食品安全指數(shù)計(jì)算；流處理則使用Apache Flink實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，如異常數(shù)據(jù)的即時(shí)檢測(cè)。為了提高處理效率，引入了Apache Spark內(nèi)存計(jì)算框架，其在復(fù)雜的食品安全風(fēng)險(xiǎn)模型計(jì)算中發(fā)揮著重要作用。數(shù)據(jù)集成層使用Apache Kafka作為消息隊(duì)列，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)接入和分發(fā)[3]。

2.3 人工智能算法在食品安全管理中的應(yīng)用

人工智能算法在食品安全管理中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，涵蓋了預(yù)測(cè)、分類(lèi)、識(shí)別等多個(gè)方面。在食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中，采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）模型，該模型能有效捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的食品安全趨勢(shì)。有研究表明，模型訓(xùn)練使用2019年

1月至2023年12月的食品安全事件數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象、季節(jié)性因素等外部變量，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到85%[4]。對(duì)于食品圖像識(shí)別，可應(yīng)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN），如ResNet-50架構(gòu)，能夠自動(dòng)識(shí)別食品包裝上的標(biāo)簽信息，檢測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)95%[2]。在食品摻假檢測(cè)中，使用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）算法，結(jié)合光譜數(shù)據(jù)分析，能夠快速識(shí)別油脂、蜂蜜等食品中的摻假成分，檢出率可提高20%[3]。對(duì)于消費(fèi)者投訴文本分析，采用來(lái)自 Transformer 的雙向編碼器表示（Bidirectional Encoder Representation from Transformers，BERT）模型進(jìn)行情感分析和問(wèn)題分類(lèi)，準(zhǔn)確率在90%以上[5]。

2.4 可視化與交互技術(shù)

可視化與交互技術(shù)在食品安全大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)和決策支持中起著至關(guān)重要的作用。在監(jiān)管大屏展示方面，可采用D3.js庫(kù)開(kāi)發(fā)動(dòng)態(tài)交互式儀表盤(pán)，實(shí)時(shí)顯示全國(guó)食品安全狀況。該儀表盤(pán)包括地理熱力圖、時(shí)間序列圖表和實(shí)時(shí)預(yù)警信息，支持多維度數(shù)據(jù)鉆取。為提高大屏的渲染效率，可使用WebGL技術(shù)處理大規(guī)模地理數(shù)據(jù)的可視化，使得

10萬(wàn)級(jí)別的監(jiān)管點(diǎn)數(shù)據(jù)能夠流暢展示。在移動(dòng)端應(yīng)用中，可結(jié)合響應(yīng)本機(jī)框架開(kāi)發(fā)跨平臺(tái)的食品安全信息查詢(xún)App，消費(fèi)者通過(guò)掃描產(chǎn)品條形碼獲取詳細(xì)的安全信息。該App集成了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality，AR）功能，用戶(hù)通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)查看超市商品的安全評(píng)級(jí)。在數(shù)據(jù)分析師工作臺(tái)方面，開(kāi)發(fā)基于Jupyter Notebook的交互式分析平臺(tái)，該平臺(tái)集成pandas、matplotlib等數(shù)據(jù)分析庫(kù)，支持實(shí)時(shí)協(xié)作和版本控制。為了輔助決策者理解復(fù)雜的食品供應(yīng)鏈關(guān)系，引入圖可視化技術(shù)，使用Cytoscape.js庫(kù)構(gòu)建交互式的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)圖，能夠直觀顯示原料流向和潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

3 設(shè)計(jì)與效果評(píng)估

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案

為全面評(píng)估大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中的應(yīng)用效果，設(shè)計(jì)了一項(xiàng)為期12個(gè)月的對(duì)照實(shí)驗(yàn)。選取A市和B市作為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，兩市在人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和食品產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上具有可比性。A市全面實(shí)施基于大數(shù)據(jù)的食品安全管理系統(tǒng)，而B(niǎo)市維持傳統(tǒng)管理方式。實(shí)驗(yàn)涵蓋4個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率、監(jiān)管效率、應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間和消費(fèi)者滿(mǎn)意度。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率通過(guò)預(yù)警事件與實(shí)際發(fā)生事件的比對(duì)計(jì)算；監(jiān)管效率采用日均檢查企業(yè)數(shù)量衡量；應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間為從問(wèn)題發(fā)現(xiàn)到處置完成的平均時(shí)長(zhǎng)；消費(fèi)者滿(mǎn)意度則通過(guò)隨機(jī)抽樣問(wèn)卷調(diào)查獲得[4]。數(shù)據(jù)收集分為3個(gè)階段：實(shí)施前（基線(xiàn)）、實(shí)施6個(gè)月和實(shí)施12個(gè)月，以捕捉短期和長(zhǎng)期效果。

3.2 技術(shù)應(yīng)用效果分析

通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)組（A市）和對(duì)照組（B市）的各項(xiàng)指標(biāo)變化，評(píng)估大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中的應(yīng)用效果。如表1所示，實(shí)驗(yàn)組在實(shí)施大數(shù)據(jù)技術(shù)后，各項(xiàng)指標(biāo)均取得明顯提升，表明大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中應(yīng)用效果顯著。

3.3 經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益評(píng)估

大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中的應(yīng)用不僅帶來(lái)了技術(shù)指標(biāo)的提升，還產(chǎn)生了明顯的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益[5]。從經(jīng)濟(jì)效益角度看，A市在實(shí)施大數(shù)據(jù)系統(tǒng)后，食品安全事件造成的直接經(jīng)濟(jì)損失大幅減少。如表2所示，與基線(xiàn)相比，12個(gè)月后A市的年度損失降低了60%，B市僅減少了約15%。這種降低主要得益于更高效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和快速響應(yīng)機(jī)制。監(jiān)管成本方面，盡管A市在系統(tǒng)建設(shè)初期投入較大，但長(zhǎng)期來(lái)看，通過(guò)提高監(jiān)管精準(zhǔn)度，年度監(jiān)管成本降低了30%，從5 000萬(wàn)元減少到3 500萬(wàn)元。社會(huì)效益方面，食品安全事件的發(fā)生概率是關(guān)鍵指標(biāo)。A市的年度食品安全事件數(shù)量從基線(xiàn)的200起減少到12個(gè)月后的80起，降幅達(dá)70%，而B(niǎo)市僅下降10%。

4 結(jié)語(yǔ)

本文系統(tǒng)評(píng)估了大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品安全管理中的應(yīng)用效果。研究表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用明顯提高了食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確性，改善了跨部門(mén)協(xié)作效率，并對(duì)提升消費(fèi)者食品安全意識(shí)產(chǎn)生了積極影響。然而，在應(yīng)用過(guò)程中仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)。未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)采集和分析技術(shù)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理，深化大數(shù)據(jù)在食品安全全程追溯中的應(yīng)用。

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