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基于大數據的食品安全風險識別
2018-04-12 16:26:00 來源:食品伙伴網
食品伙伴網訊 食品中的風險因素主要包括農藥、獸藥、污染物等化學因素,微生物、生物毒素、寄生蟲等生物因素,物理因素以及其他因素等。利用大數據技術對過去的食品安全數據進行統計分析是食品企業識別食品安全風險的有效途徑之一。目前,食品伙伴網建立了食品安全信息服務大數據云平臺,本文主要介紹了基于大數據的食品安全風險識別的基本原理和方法。
  1.用于風險識別的食品安全大數據內容
  1.1食品標準法規與監管動態
  依據我國食品安全法,食品標準法規的制修訂都必須以風險評估為科學依據。食品標準法規的制修訂,每一版食品標準法規的變化,都反映了我國食品安全形勢的調整,因此食品標準法規與監管動態,是企業進行食品安全風險識別優先需要關注的因素。例如,GB 2762-2017刪除了茶葉中稀土元素的限量要求,表明經過科學評估不再需要對茶葉中稀土元素進行控制,則稀土不會再是茶葉中的主要風險點。
  1.2食品安全事件
  由于媒體和互聯網的發展,特別是近幾年移動互聯網和自媒體的興起,食品安全事件會在輿論中快速廣泛傳播,對食品行業產生影響巨大,例如2017年的塑料紫菜謠言給紫菜行業帶來巨大損失,又如前幾年蘋果藥袋的不實報道使煙臺果農損失慘重。互聯網的信息積累也為識別食品安全風險提供了便利,利用輿情監控分析工具回溯過去幾年食品行業的主要輿情、熱點輿情,并分析其主要趨勢、熱度等,有助于發現媒體、消費者關注的食品安全風險,從而實現風險識別。例如,利用食品伙伴網自主開發的輿情監控采集工具,搜索關于大米、小麥、玉米、大豆等糧食近幾年的食品安全報道,按照發霉生蟲、轉基因、非法添加、添加劑超標、污染物超標等風險因子進行數據統計,則可以識別出糧食中最容易產生食品安全風險的品類,以及相應的風險因子,和地區及時間。
  1.3食品安全抽檢與預警通報
  原食藥總局自成立以來規范了對于食品的監督抽檢工作,食藥總局和各級食藥監局公開透明的定期發布食品安全抽檢信息。根據食品伙伴網抽檢查詢分析系統的統計,2015年以來我國共發布食品抽檢信息一百多萬條,對這些抽檢結果中的不合格數據進行統計分析,可以識別不同品類食品中主要的不合格原因,主要易出現不合格的地區等。例如,2015年來我國共抽檢嬰幼兒配方食品一萬兩千多批次,主要的不合格因素是質量指標中的硒含量不合格。這就提醒嬰幼兒配方食品企業在生產中應把硒的含量作為關鍵控制點進行控制,并加強對其監測,避免此類不合格的出現。
  1.4食品判例信息
  食品安全法的十倍賠償條款催生了職業打假人的活躍。最高法建立了中國裁判文書網,對各級人民法院的裁判文書進行了收集整理,其中包括食品安全相關的職業打假判例。對這些判例所涉及的品類、起訴理由、是否勝訴獲得十倍賠償進行統計分析,則有助于食品企業識別被職業打假的風險。例如,近幾年有關橄欖調和油等聲稱某種特征配料但未標識具體含量的投訴大部分都獲得了賠償,則提醒相關食品企業注重食品標簽標識的合規性,防范此類風險。
  1.5食品行政處罰信息
  各級食藥監公布的食品行政處罰信息往往容易被其他企業忽略。目前已有許多地方公開的處罰信息會詳細說明處罰的事由和法律依據,對這些信息進行匯總研究分析,也有助于企業識別某些風險。
  2.利用大數據進行食品安全風險識別的步驟
  2.1明確需要分析的產品對象
  首先是明確所需要分析的對象,是一類產品還是一種具體產品,是要識別該產品的所有風險,還是要評價某個具體風險在特定時間或特定地點的高低,只有明確了所需要分析的對象才能有針對性的收集資料,以便精準識別風險。
  2.2收集所需的基礎數據
  收集評估對象相關的特定時間和特定地域所有標準法規的制修訂動態、食品安全事件、過往食品安全案例、食品抽檢預警通報、食品判例和行政處罰信息,可以借助于專業的搜索引擎或者第三方數據收集服務機構。
  2.3拆解數據進行結構化整理
  對收集到的數據進行拆解,形成結構化數據,便于進行統計。例如針對某種具體食品,可以統計近年來標準修訂的主要指標要求,各種風險因子相關的食品安全新聞的報道數據量,各種不合格原因的不合格數量等,形成結構化的可量化的數據。并且,可以根據不同產品的不同特點,對不同數據賦予權重,以便更加客觀的建立風險模型。
  2.4綜合數據分析識別風險
  在數據結構化的基礎上,對各種來源的數據進行綜合分析,從而識別出食品中的主要風險。為后續風險預防控制提供依據。
  基于以上數據和步驟,我們可以初步識別食品中可能存在的風險,為食品監管控制措施和計劃的制定提供理論依據。同時,食品伙伴網基于多年的數據積累,可為您提供定制化的風險識別報告編制服務。

食品伙伴網信息服務事業部為食品行業提供國內外食品標準法規咨詢服務,聯系電話0535-2129301,郵箱vip@foodmate.net。

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