食品安全管理中大數據技術的應用與效果評估

摘 要：隨著信息技術的飛速發展，大數據技術在食品安全管理領域的應用日益廣泛。本研究選取某地區食品安全監管數據作為樣本，運用大數據分析技術進行處理和評估。結果顯示，大數據技術的應用明顯提高了食品安全風險預警的準確性。同時，通過建立食品安全大數據平臺，實現了跨部門信息共享，提高了監管效率。此外，大數據分析對消費者食品安全意識的提升也產生了積極影響。本次研究為進一步優化食品安全管理策略提供了數據支持和決策參考。

關鍵詞：食品安全管理；大數據技術；風險預警；監管效率；效果評估

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

隨著社會經濟的發展和科技進步，食品安全管理面臨著新的挑戰和機遇。大數據技術作為新一代信息技術的代表，在食品安全管理中展現出巨大潛力。它能夠整合多源異構數據，提供全面、及時、精準的數據支持，為食品安全管理決策提供科學依據。然而，大數據技術在食品安全管理中的具體應用效果如何，仍需要系統的實證研究。本文深入探討大數據技術在食品安全管理中的應用情況及其效果，為進一步優化食品安全管理策略提供參考。

1 大數據技術在食品安全管理中的應用場景

1.1 食品供應鏈全程追溯與智能化監管平臺

大數據技術在食品安全管理中實現了從農田到餐桌的全程監控。食品供應鏈追溯系統通過物聯網傳感器采集生產、加工、運輸和銷售環節的關鍵數據，利用5G網絡進行數據傳輸。區塊鏈技術可確保數據不可篡改，為產品生成數字身份證，消費者可通過掃描二維碼獲取產品信息[1]。后臺機器學習算法通過持續分析數據，能夠識別潛在風險。智能化監管平臺整合多部門數據，構建統一的分析決策系統。平臺可用大數據技術處理多類型數據，應用機器學習算法進行企業風險評估。監管人員通過可視化儀表盤掌握企業風險狀況，系統則自動生成高風險企業清單。

1.2 食品安全風險預警與消費者信息服務

大數據和人工智能技術在風險預警和信息服務方面發揮著關鍵作用。應用過程中，可利用爬蟲技術采集全球食品安全信息，結合本地數據形成多源數據流；通過自然語言處理和知識圖譜技術構建食品安全知識庫；在風險預測中應用深度學習算法，自動生成預警并觸發應急預案，利用圖數據庫追蹤問題食品流向，并通過決策樹算法為應急處置提供建議，能有效縮短響應時間。消費者服務平臺通過多渠道收集用戶數據，結合監測數據推送定制化提醒。

2 關鍵技術與實現方法

2.1 多源異構數據采集與整合技術

食品安全管理涉及多個環節和數據源，需要高效的多源異構數據采集與整合技術。在生產環節，采用物聯網感知技術，如無線射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）和環境傳感器，實時采集溫度、濕度、pH值等關鍵參數[2]。這些傳感器通過NB-IoT或LoRa等低功耗廣域網絡技術傳輸數據，確保遠程農場或工廠數據的實時上傳。在流通環節，利用GPS和溫度記錄儀追蹤運輸車輛的位置和貨物狀態。銷售環節則通過電子發票系統和POS機采集交易數據。對于非結構化數據，如社交媒體評論和新聞報道，使用網絡爬蟲技術進行采集。數據整合階段采用ETL（[Extract（提?。?Transform（轉換）-Load（加載）]）工具，如Apache Nifi或Talend，對不同來源的數據進行清洗和標準化。為解決數據質量問題，引入了數據質量評估系統，使用機器學習算法自動檢測異常值和缺失數據。

2.2 大數據存儲與處理架構

食品安全大數據的存儲與處理需要高度可擴展和高性能的架構。如圖1所示，存儲層采用Hadoop 分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）作為底層存儲，配合HBase作為列式數據庫，存儲海量的結構化和半結構化數據。對于需要快速查詢的熱點數據，如近7 d的食品安全監測數據，可使用Redis內存數據庫進行緩存，大幅提升查詢速度。數據處理層采用Lambda架構，結合批處理和流處理能力。批處理使用Hadoop MapReduce進行大規模數據分析，如每日的食品安全指數計算；流處理則使用Apache Flink實現實時數據處理，如異常數據的即時檢測。為了提高處理效率，引入了Apache Spark內存計算框架，其在復雜的食品安全風險模型計算中發揮著重要作用。數據集成層使用Apache Kafka作為消息隊列，實現數據的實時接入和分發[3]。

2.3 人工智能算法在食品安全管理中的應用

人工智能算法在食品安全管理中發揮著關鍵作用，涵蓋了預測、分類、識別等多個方面。在食品安全風險預測中，采用長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）模型，該模型能有效捕捉時間序列數據中的長期依賴關系，準確預測未來的食品安全趨勢。有研究表明，模型訓練使用2019年

1月至2023年12月的食品安全事件數據，結合氣象、季節性因素等外部變量，預測準確率達到85%[4]。對于食品圖像識別，可應用深度卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN），如ResNet-50架構，能夠自動識別食品包裝上的標簽信息，檢測準確率超過95%[2]。在食品摻假檢測中，使用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）算法，結合光譜數據分析，能夠快速識別油脂、蜂蜜等食品中的摻假成分，檢出率可提高20%[3]。對于消費者投訴文本分析，采用來自 Transformer 的雙向編碼器表示（Bidirectional Encoder Representation from Transformers，BERT）模型進行情感分析和問題分類，準確率在90%以上[5]。

2.4 可視化與交互技術

可視化與交互技術在食品安全大數據分析結果的呈現和決策支持中起著至關重要的作用。在監管大屏展示方面，可采用D3.js庫開發動態交互式儀表盤，實時顯示全國食品安全狀況。該儀表盤包括地理熱力圖、時間序列圖表和實時預警信息，支持多維度數據鉆取。為提高大屏的渲染效率，可使用WebGL技術處理大規模地理數據的可視化，使得

10萬級別的監管點數據能夠流暢展示。在移動端應用中，可結合響應本機框架開發跨平臺的食品安全信息查詢App，消費者通過掃描產品條形碼獲取詳細的安全信息。該App集成了增強現實（Augmented Reality，AR）功能，用戶通過攝像頭實時查看超市商品的安全評級。在數據分析師工作臺方面，開發基于Jupyter Notebook的交互式分析平臺，該平臺集成pandas、matplotlib等數據分析庫，支持實時協作和版本控制。為了輔助決策者理解復雜的食品供應鏈關系，引入圖可視化技術，使用Cytoscape.js庫構建交互式的供應鏈網絡圖，能夠直觀顯示原料流向和潛在風險點。

3 設計與效果評估

3.1 實驗設計方案

為全面評估大數據技術在食品安全管理中的應用效果，設計了一項為期12個月的對照實驗。選取A市和B市作為實驗組和對照組，兩市在人口規模、經濟發展水平和食品產業結構上具有可比性。A市全面實施基于大數據的食品安全管理系統，而B市維持傳統管理方式。實驗涵蓋4個關鍵指標：風險預警準確率、監管效率、應急響應時間和消費者滿意度。風險預警準確率通過預警事件與實際發生事件的比對計算；監管效率采用日均檢查企業數量衡量；應急響應時間為從問題發現到處置完成的平均時長；消費者滿意度則通過隨機抽樣問卷調查獲得[4]。數據收集分為3個階段：實施前（基線）、實施6個月和實施12個月，以捕捉短期和長期效果。

3.2 技術應用效果分析

通過對比實驗組（A市）和對照組（B市）的各項指標變化，評估大數據技術在食品安全管理中的應用效果。如表1所示，實驗組在實施大數據技術后，各項指標均取得明顯提升，表明大數據技術在食品安全管理中應用效果顯著。

3.3 經濟效益與社會效益評估

大數據技術在食品安全管理中的應用不僅帶來了技術指標的提升，還產生了明顯的經濟和社會效益[5]。從經濟效益角度看，A市在實施大數據系統后，食品安全事件造成的直接經濟損失大幅減少。如表2所示，與基線相比，12個月后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險預防和快速響應機制。監管成本方面，盡管A市在系統建設初期投入較大，但長期來看，通過提高監管精準度，年度監管成本降低了30%，從5 000萬元減少到3 500萬元。社會效益方面，食品安全事件的發生概率是關鍵指標。A市的年度食品安全事件數量從基線的200起減少到12個月后的80起，降幅達70%，而B市僅下降10%。

4 結語

本文系統評估了大數據技術在食品安全管理中的應用效果。研究表明，大數據技術的應用明顯提高了食品安全風險預警的準確性，改善了跨部門協作效率，并對提升消費者食品安全意識產生了積極影響。然而，在應用過程中仍面臨數據質量、隱私保護等挑戰。未來應進一步完善數據采集和分析技術，加強數據安全管理，深化大數據在食品安全全程追溯中的應用。

參考文獻

[1]宋鳳文.大數據背景下計算機技術在食品安全管理中的運用初探[J].中外食品工業，2024（4）：46-48.

[2]梁朝偉.大數據下計算機信息技術在食品企業安全管理中的應用[J].食品界，2021（4）：99.

[3]甄俊杰，王亞東，曾令文.大數據背景下的食品安全管理研究[J].中國食品，2022（20）：76-78.

[4]袁爽.大數據環境下食品安全管理策略探析[J].中國食品工業，2024（16）：53-55.

[5]李強.大數據背景下計算機信息技術在食品安全管理中的應用[J].食品界，2021（3）：122.