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摘 要：民以食为天，食以安为先。随着互联网与新商业模式的创新发展，“互联网+”食品、“互联网+”餐饮、“互联网+”食用农产品等在方便消费者生活、满足消费者多样化需求、促进大众创新创业的同时，也明显存在高信息不对称性、高外部性、高流动性及高风险性等特征，极易引发食品安全风险。十九大报告提出，实施食品安全战略，让人民吃得放心。舌尖上的安全直接关系13亿多人的民生，保障我国食品安全必须重视网络食品安全。在现代大数据发展的背景下，如何有效利用大数据推进网络食品安全治理的研究就显得极为迫切。鉴于此，本文对大数据视域下的食品安全风险管理进行深入探讨，以供参考。
关键词：大数据;食品安全;食品安全风险管理
0 引言
新时期我国经济社会蓬勃发展，居民的生活质量大大提高，更加关心食品安全，为了保障人民的食品安全，引进了多种食品安全法，实质性地改善了食品管制形式。随着大数据技术不断改进并应用于食品安全管理，可以改变规制渠道，实現全面规制和全面规制的变化，对提高规制的效率和质量具有积极意义。
1 大数据视域下食品安全风险管理的内涵
大数据正在改变整个世界。大数据不仅是技术革命，还包括社会革命，尤其是公共服务和公共管理领域的广泛实践，成为创新社会治理的有效手段。大数据是食品安全风险管理的新话题。以大数据技术为导向的食品安全风险管理将是公众“舌尖安全”的技术保证。因此，大数据技术为食品安全设置了“防火墙”，使所有人都更加健康和安心。大数据的广泛应用表明，传统的社会结构、社会运营法和个人社会意识将发生重大变化，在食品安全风险管理领域，大数据的应用对食品生产企业透明、标准化（图1），在食品安全风险管理中发挥着越来越重要的作用。
食品安全风险管理是始于90年代的管理方式，将风险管理理论应用于食品安全控制领域。对于食品生产企业来说，风险管理是一个非常复杂的系统项目，涉及很多管理内容、很多相关部门、复杂的相关领域、高度的社会兴趣、所有人的生命安全和社会稳定。食品安全风险管理大致可分为风险评估、风险决策和风险交换三个部分。这三个方面逻辑上相互依存，共同构成理论体系。风险评估是基础，为风险决策和风险交换提供科学保障。风险决策是实践手段，将风险决策和风险管理置于实际位置。风险交换通过强调风险管理实体之间的通信，突破每个实体之间的障碍，实现整个流程管理。
2 当前食品安全管理现状与问题
2.1食品安全管理现状
食品安全问题的解决，依靠食品生产、运输、储存、加工、销售、烹饪、食用过程中的安全问题的解决。在实际操作中，往往是采用通过对最后的经营场所中的食品进行检验的方式来保障食品的安全。现行的“四位一体”食品安全管理体系是一种整合政府资源、社会资源、个人资源的综合性管理体系，是以政府管理为主导，以市场管理为基础，以第三部门管理为主体，以社会管理为支撑，合理配置食品安全管理的权力，实现管理效用优势的互补，以降低社会管理成本，实现社会福利最大化、可持续性化的一种管理体系[2]。
2.2食品安全管理的信息不对称问题
食品管理是一个复杂的问题，现在的食品行业是典型的信息不对称行业。目前，单个消费者不可能全面掌握有关食品质量的信息，消费者只能在部分正规超市中看到食品安全的公示，而公示背后的检测机构、检测过程、检测标准却由这些超市控制，因此公示的信服力和时效性都有限。大部分消费者会选择就近购买食品，而普通社区超市、菜市场、街边小贩，通常都不设有专门的食品检测，只有依靠检测机构季度性或年度性地进行抽查，其中出售的食品情况信息由商家和供应商掌握。信息不对称的存在使百姓没有安全感。因为市场上的信息不对称，有些食品企业选择以次充好来牟利。依据经济学中经典的“劣币驱除良币”理论，当有企业这样做时，其竞争对手如果不同步跟进，就会在市场竞争中处于劣势，而生产伪劣产品的企业可能赢得市场，真正生产优质产品的企业反而会被淘汰，这也是所谓“逆向选择”现象。要解决这些问题，首先需要建立市场级检测体系。中、大型超市、农贸市场设置检测仪器、提供检测方法，随时对食品主要质量参数进行检测，开展快速检测方法的研究，供市场快速确认质量，杜绝不合格产品的上市。同时需要增加媒体透明度。食品检测结果公开在网络上，对优质、合格产品进行表彰，引来认购者，使卖方受益，不合格者暴光，让卖方下架或受冷落，令其整改或停产。媒体多方面、全方位展开关注，持之以恒。
现在当务之急是建成一个透明的、全面的、及时的食品安全检测体系。这个体系内要求数据容量足够大、数据覆盖面广、数据时效性强、能够被所有百姓接触到、可以在大部分地区设立、易于操作，同时，还应该有强大的数据分析和数据挖掘能力，能够对大量数据快速整合出路，又存储功能强大、系统稳固、安全可靠。
3 大数据技术在安全监控领域的应用
3.1大数据技术
大数据指不用随机分析法，如抽样调查，而采用收集所有数据进行调查的方法[3]。大数据有4大特点：大量、高速、多样、价值。在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全、有噪声、模糊、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险，理性面对市场，并做出正确的决策。
3.2大数据与云计算
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分[6]。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这3方面的综合成本是最优的。大数据能够为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。 4 大数据挖掘下优化食品安全管理的相关途径分析
4.1构建以及完善管理体系
首先，在安全管理中引入大数据技术，需要完善顶层设计，充分明确部门职能和挖掘方向，加速建设食品安全大数据平台，加强管理团队的数据化和信息化建设，进而形成层次化、专业化的自检队伍和管理队伍，确保管理框架数据化以及透明化;其次，各个省市的职能部门和社会组织，也要积极参与到监管治理中，进而形成食品安全信息数据的全面覆盖;最后，政府部门、社会机构和食品企业也要实现数据统一，构建完善而健全的数据体系，切实发挥大数据技术在食品安全管理中的积极作用。
4.2对大数据进行分析与整合
大数据具有来源不一、信息量大等特点，我国国民数量较多，在信息技术快速发展的背景下，网民数量与日俱增，每天都会产生大量的有关食品安全数据。因此，相关部门需要利用大数据挖掘技术，通过对数据的处理、集成、规约、萃取以及分析，充分发挥大数据的监管价值和作用。同时，第三方机构也要积极参与到食品安全治理中，对公众开展食品安全教育，普及相关安全知识，进而确保大数据来源的可靠性和有效性。我国政府还要制定大数据信息共享模式，及时公布查处的安全问题，接受公众和社会的监督，避免由于谣传造成社会恐慌。
4.3实现大数据挖掘可视化
针对食品生产和运输等环节出现的数据独立断节情况，企业和政府需要加强密切配合，明确安全管理界定，对相关环节进行责任落实和职能划分，并且在完善支撑保障和政策环境的基础上，利用大数据挖掘开展指标体系制定以及数据提取等工作，构建透明公开的食品安全监控体系，实现生产链数据的高度共享，在为安全监管提供便利的同时，这有利于安全问题的预警和追溯。同时，针对不同食品链，要进一步明确监管措施和指标，真正实现食品生产全过程数据可视化，打造数据透明公开的食品生产链。
4.4深度挖据数据，实现跨界分析
大数据的价值并不体现在直观的数据层面而是体现在对于数据的深层次分析和利用上，不同领域、不同统计工具对于同一数据的分析会获取不同信息。因此，在传统数据统计分析的前提下，应尝试开展跨学科、跨领域的新型数据统计工具的培训与使用。以解决食品安全风险问题为导向，结合现实操作对GIS、R软件、地理空间分析、AI分析等统计工具与方法，以云计算、移动互联网为媒介，对环境、食品、健康数据进行关联性分析和预警，从而建立起关于食品安全风险状况的指标体系，以期为政府部门作出风险决策提供科学的数据支撑。同时，挖掘数据和使用数据的前提必须坚持以政府为主导。运用大数据，能够有效帮助政府职能部门识别风险、预防风险以及管理风险，因此，在建立食品安全风险管理体系过程中政府要发挥主导作用，要基于现有的政策制度框架挖掘数据和使用数据，结合我国食品安全风险管理的现实情况实现数据利用率的最大化。
5 结束语
大数据技术在安全管理的创新应用，可以快速地建立起一个公共、简单的复检机制和信息透明机制，从而满足民众对于食品安全的透明性、可靠性等的迫切需求，使整个食品安全信息公开透明化、数据有意义化，促进对市场的监督、管理和大环境的规范，实现从消费者方面逆向影响和促进市场改良提升政府相关部门的管理水平，促进企业提升产品质量意识，维护公众的知情权与选择权，保障社会媒体的可靠信息来源，增强食品安全的公信力。
参考文献
[1]李宏亮.大数据背景下營养健康管理及食品安全探析[J].饮食科学，2018（04）：25.
[2]王浩，孔丹.大数据时代背景下食品供应链安全风险管理研究[J].管理观察，2018（03）：100-102.
[3]颜海娜，曾栋.大数据背景下市场监管模式的创新探索——以南沙自贸片区为例[J].探求，2018（01）：32-45.
[4]刘浩源.大数据下进口食品安全问题与研究[J].食品安全导刊，2017（30）：37.
[5]刘少楠.大数据挖掘在食品安全风险预警领域的应用[J].食品界，2017（10）：34.
作者简介：
高意，男，汉族，就读于东南大学经济管理学院，研究方向：经济管理
关键词：大数据;食品安全;食品安全风险管理
0 引言
新时期我国经济社会蓬勃发展，居民的生活质量大大提高，更加关心食品安全，为了保障人民的食品安全，引进了多种食品安全法，实质性地改善了食品管制形式。随着大数据技术不断改进并应用于食品安全管理，可以改变规制渠道，实現全面规制和全面规制的变化，对提高规制的效率和质量具有积极意义。
1 大数据视域下食品安全风险管理的内涵
大数据正在改变整个世界。大数据不仅是技术革命，还包括社会革命，尤其是公共服务和公共管理领域的广泛实践，成为创新社会治理的有效手段。大数据是食品安全风险管理的新话题。以大数据技术为导向的食品安全风险管理将是公众“舌尖安全”的技术保证。因此，大数据技术为食品安全设置了“防火墙”，使所有人都更加健康和安心。大数据的广泛应用表明，传统的社会结构、社会运营法和个人社会意识将发生重大变化，在食品安全风险管理领域，大数据的应用对食品生产企业透明、标准化（图1），在食品安全风险管理中发挥着越来越重要的作用。
食品安全风险管理是始于90年代的管理方式，将风险管理理论应用于食品安全控制领域。对于食品生产企业来说，风险管理是一个非常复杂的系统项目，涉及很多管理内容、很多相关部门、复杂的相关领域、高度的社会兴趣、所有人的生命安全和社会稳定。食品安全风险管理大致可分为风险评估、风险决策和风险交换三个部分。这三个方面逻辑上相互依存，共同构成理论体系。风险评估是基础，为风险决策和风险交换提供科学保障。风险决策是实践手段，将风险决策和风险管理置于实际位置。风险交换通过强调风险管理实体之间的通信，突破每个实体之间的障碍，实现整个流程管理。
2 当前食品安全管理现状与问题
2.1食品安全管理现状
食品安全问题的解决，依靠食品生产、运输、储存、加工、销售、烹饪、食用过程中的安全问题的解决。在实际操作中，往往是采用通过对最后的经营场所中的食品进行检验的方式来保障食品的安全。现行的“四位一体”食品安全管理体系是一种整合政府资源、社会资源、个人资源的综合性管理体系，是以政府管理为主导，以市场管理为基础，以第三部门管理为主体，以社会管理为支撑，合理配置食品安全管理的权力，实现管理效用优势的互补，以降低社会管理成本，实现社会福利最大化、可持续性化的一种管理体系[2]。
2.2食品安全管理的信息不对称问题
食品管理是一个复杂的问题，现在的食品行业是典型的信息不对称行业。目前，单个消费者不可能全面掌握有关食品质量的信息，消费者只能在部分正规超市中看到食品安全的公示，而公示背后的检测机构、检测过程、检测标准却由这些超市控制，因此公示的信服力和时效性都有限。大部分消费者会选择就近购买食品，而普通社区超市、菜市场、街边小贩，通常都不设有专门的食品检测，只有依靠检测机构季度性或年度性地进行抽查，其中出售的食品情况信息由商家和供应商掌握。信息不对称的存在使百姓没有安全感。因为市场上的信息不对称，有些食品企业选择以次充好来牟利。依据经济学中经典的“劣币驱除良币”理论，当有企业这样做时，其竞争对手如果不同步跟进，就会在市场竞争中处于劣势，而生产伪劣产品的企业可能赢得市场，真正生产优质产品的企业反而会被淘汰，这也是所谓“逆向选择”现象。要解决这些问题，首先需要建立市场级检测体系。中、大型超市、农贸市场设置检测仪器、提供检测方法，随时对食品主要质量参数进行检测，开展快速检测方法的研究，供市场快速确认质量，杜绝不合格产品的上市。同时需要增加媒体透明度。食品检测结果公开在网络上，对优质、合格产品进行表彰，引来认购者，使卖方受益，不合格者暴光，让卖方下架或受冷落，令其整改或停产。媒体多方面、全方位展开关注，持之以恒。
现在当务之急是建成一个透明的、全面的、及时的食品安全检测体系。这个体系内要求数据容量足够大、数据覆盖面广、数据时效性强、能够被所有百姓接触到、可以在大部分地区设立、易于操作，同时，还应该有强大的数据分析和数据挖掘能力，能够对大量数据快速整合出路，又存储功能强大、系统稳固、安全可靠。
3 大数据技术在安全监控领域的应用
3.1大数据技术
大数据指不用随机分析法，如抽样调查，而采用收集所有数据进行调查的方法[3]。大数据有4大特点：大量、高速、多样、价值。在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全、有噪声、模糊、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险，理性面对市场，并做出正确的决策。
3.2大数据与云计算
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分[6]。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这3方面的综合成本是最优的。大数据能够为客户挖掘数据中蕴藏的价值，而不是软硬件的堆砌。 4 大数据挖掘下优化食品安全管理的相关途径分析
4.1构建以及完善管理体系
首先，在安全管理中引入大数据技术，需要完善顶层设计，充分明确部门职能和挖掘方向，加速建设食品安全大数据平台，加强管理团队的数据化和信息化建设，进而形成层次化、专业化的自检队伍和管理队伍，确保管理框架数据化以及透明化;其次，各个省市的职能部门和社会组织，也要积极参与到监管治理中，进而形成食品安全信息数据的全面覆盖;最后，政府部门、社会机构和食品企业也要实现数据统一，构建完善而健全的数据体系，切实发挥大数据技术在食品安全管理中的积极作用。
4.2对大数据进行分析与整合
大数据具有来源不一、信息量大等特点，我国国民数量较多，在信息技术快速发展的背景下，网民数量与日俱增，每天都会产生大量的有关食品安全数据。因此，相关部门需要利用大数据挖掘技术，通过对数据的处理、集成、规约、萃取以及分析，充分发挥大数据的监管价值和作用。同时，第三方机构也要积极参与到食品安全治理中，对公众开展食品安全教育，普及相关安全知识，进而确保大数据来源的可靠性和有效性。我国政府还要制定大数据信息共享模式，及时公布查处的安全问题，接受公众和社会的监督，避免由于谣传造成社会恐慌。
4.3实现大数据挖掘可视化
针对食品生产和运输等环节出现的数据独立断节情况，企业和政府需要加强密切配合，明确安全管理界定，对相关环节进行责任落实和职能划分，并且在完善支撑保障和政策环境的基础上，利用大数据挖掘开展指标体系制定以及数据提取等工作，构建透明公开的食品安全监控体系，实现生产链数据的高度共享，在为安全监管提供便利的同时，这有利于安全问题的预警和追溯。同时，针对不同食品链，要进一步明确监管措施和指标，真正实现食品生产全过程数据可视化，打造数据透明公开的食品生产链。
4.4深度挖据数据，实现跨界分析
大数据的价值并不体现在直观的数据层面而是体现在对于数据的深层次分析和利用上，不同领域、不同统计工具对于同一数据的分析会获取不同信息。因此，在传统数据统计分析的前提下，应尝试开展跨学科、跨领域的新型数据统计工具的培训与使用。以解决食品安全风险问题为导向，结合现实操作对GIS、R软件、地理空间分析、AI分析等统计工具与方法，以云计算、移动互联网为媒介，对环境、食品、健康数据进行关联性分析和预警，从而建立起关于食品安全风险状况的指标体系，以期为政府部门作出风险决策提供科学的数据支撑。同时，挖掘数据和使用数据的前提必须坚持以政府为主导。运用大数据，能够有效帮助政府职能部门识别风险、预防风险以及管理风险，因此，在建立食品安全风险管理体系过程中政府要发挥主导作用，要基于现有的政策制度框架挖掘数据和使用数据，结合我国食品安全风险管理的现实情况实现数据利用率的最大化。
5 结束语
大数据技术在安全管理的创新应用，可以快速地建立起一个公共、简单的复检机制和信息透明机制，从而满足民众对于食品安全的透明性、可靠性等的迫切需求，使整个食品安全信息公开透明化、数据有意义化，促进对市场的监督、管理和大环境的规范，实现从消费者方面逆向影响和促进市场改良提升政府相关部门的管理水平，促进企业提升产品质量意识，维护公众的知情权与选择权，保障社会媒体的可靠信息来源，增强食品安全的公信力。
参考文献
[1]李宏亮.大数据背景下營养健康管理及食品安全探析[J].饮食科学，2018（04）：25.
[2]王浩，孔丹.大数据时代背景下食品供应链安全风险管理研究[J].管理观察，2018（03）：100-102.
[3]颜海娜，曾栋.大数据背景下市场监管模式的创新探索——以南沙自贸片区为例[J].探求，2018（01）：32-45.
[4]刘浩源.大数据下进口食品安全问题与研究[J].食品安全导刊，2017（30）：37.
[5]刘少楠.大数据挖掘在食品安全风险预警领域的应用[J].食品界，2017（10）：34.
作者简介：
高意，男，汉族，就读于东南大学经济管理学院，研究方向：经济管理