【摘 要】
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目的食品安全一直是一个亟待解决的热点话题。消费者主动获取食品信息的意识逐步增强,越来越多的消费者愿意参与到食品安全的社会共治中,但并不是所有消费者都有主动参与的意愿。如何科学有效地快速判断一个区域范围内食品安全公众的参与度情况便成了一个值得深入研究的课题。随着研究者对机器学习的热度不断高涨,机器学习算法已被广泛应用于食品安全领域。因此,本研究将收集到的专家评估结果与受访者自我评价结果相结合,打破传
【基金项目】
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国家重点研发项目食品安全社会共治信息技术研究与应用示范（2017YFC1602002）的子课题；
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目的食品安全一直是一个亟待解决的热点话题。消费者主动获取食品信息的意识逐步增强,越来越多的消费者愿意参与到食品安全的社会共治中,但并不是所有消费者都有主动参与的意愿。如何科学有效地快速判断一个区域范围内食品安全公众的参与度情况便成了一个值得深入研究的课题。随着研究者对机器学习的热度不断高涨,机器学习算法已被广泛应用于食品安全领域。因此,本研究将收集到的专家评估结果与受访者自我评价结果相结合,打破传统的单方面主观评价模式,综合运用定性评估与定量研究,建立机器学习模型以客观评估食品安全社会共治下公众的参与度。最后,将构建的目标模型用于评估课题组收集的受访者参与度情况。方法本文首先简要对国内外食品安全社会参与度的现状进行了文献研究,了解了国内外该领域的学者在评估参与度时所采用的研究方法,作为本研究的建模参考。接着介绍本研究涉及到的概念和理论方法,为后面模型的构建打下理论基础。最后是模型构建,根据受访者信息饱和原则,运用目的抽样深入访谈了两批受访者并对他们进行了简单的问卷调查,每批受访者25人。将收集到的数据进行预处理之后,训练多层感知神经网络和支持向量机两类机器学习模型评估食品安全社会参与度,然后根据不同机器学习模型的性能,筛选出性能较为稳定的模型。结果两批受访者的性别、年龄、职业、教育程度等基本信息的分布差别不大;从得分率上来看,食品知识的得分率在两批受访者中均不高。在进行组内一致性检验时发现,两组专家各自的评判标准几乎一致,食品领域专家和非食品领域专家的ICC分别为0.949和0.913;受访者参与度总分的Kendall系数分别为0.70和0.69;受访者得分的聚类结果表明,除一名受访者两组专家判断不一致外,两组专家对其余24名受访者参与度的判断结果完全一致,Kappa值为0.92。构建的多层感知神经网络模型为单隐藏层10个神经元时模型效果最好,测试集的准确率为85.71%,验证集的准确率为87.5%,在验证集上的灵敏度为88.24%,特异度为75%,与专家判断结果的一致性较高,Kappa值为0.63。构建的支持向量机模型在核函数为radial时效果最好,在测试集上的准确率为86%,在验证集上的准确率为80%,模型的灵敏度为82.35%,特异度为66.67%。相比之下,单隐藏层10个神经元的多层感知神经网模型的效果较支持向量机模型的表现更优,具有较好的应用价值。运用目标模型评估参与本次研究项目的1206名受访者,其中模型判定参与度高的受访者433人,参与度低的受访者773名,参与度低的受访者是参与度高受访者的1.79倍。结论本研究提出的算法模型能够较为准确地确定公众参与食品安全社会治理的程度。通过多层感知神经网络的有效预测,有助于有关部门快速判断一个地区的公众在食品安全社会治理中的参与情况,并针对公众的参与情况制定相关政策,有针对性的引导公众有组织地参与到食品安全社会共治中,避免“广撒网”而收益甚微的尴尬局面。
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