食品安全管理中大数据技术的应用与效果评估

摘 要：随着信息技术的飞速发展，大数据技术在食品安全管理领域的应用日益广泛。本研究选取某地区食品安全监管数据作为样本，运用大数据分析技术进行处理和评估。结果显示，大数据技术的应用明显提高了食品安全风险预警的准确性。同时，通过建立食品安全大数据平台，实现了跨部门信息共享，提高了监管效率。此外，大数据分析对消费者食品安全意识的提升也产生了积极影响。本次研究为进一步优化食品安全管理策略提供了数据支持和决策参考。

关键词：食品安全管理；大数据技术；风险预警；监管效率；效果评估

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

随着社会经济的发展和科技进步，食品安全管理面临着新的挑战和机遇。大数据技术作为新一代信息技术的代表，在食品安全管理中展现出巨大潜力。它能够整合多源异构数据，提供全面、及时、精准的数据支持，为食品安全管理决策提供科学依据。然而，大数据技术在食品安全管理中的具体应用效果如何，仍需要系统的实证研究。本文深入探讨大数据技术在食品安全管理中的应用情况及其效果，为进一步优化食品安全管理策略提供参考。

1 大数据技术在食品安全管理中的应用场景

1.1 食品供应链全程追溯与智能化监管平台

大数据技术在食品安全管理中实现了从农田到餐桌的全程监控。食品供应链追溯系统通过物联网传感器采集生产、加工、运输和销售环节的关键数据，利用5G网络进行数据传输。区块链技术可确保数据不可篡改，为产品生成数字身份证，消费者可通过扫描二维码获取产品信息[1]。后台机器学习算法通过持续分析数据，能够识别潜在风险。智能化监管平台整合多部门数据，构建统一的分析决策系统。平台可用大数据技术处理多类型数据，应用机器学习算法进行企业风险评估。监管人员通过可视化仪表盘掌握企业风险状况，系统则自动生成高风险企业清单。

1.2 食品安全风险预警与消费者信息服务

大数据和人工智能技术在风险预警和信息服务方面发挥着关键作用。应用过程中，可利用爬虫技术采集全球食品安全信息，结合本地数据形成多源数据流；通过自然语言处理和知识图谱技术构建食品安全知识库；在风险预测中应用深度学习算法，自动生成预警并触发应急预案，利用图数据库追踪问题食品流向，并通过决策树算法为应急处置提供建议，能有效缩短响应时间。消费者服务平台通过多渠道收集用户数据，结合监测数据推送定制化提醒。

2 关键技术与实现方法

2.1 多源异构数据采集与整合技术

食品安全管理涉及多个环节和数据源，需要高效的多源异构数据采集与整合技术。在生产环节，采用物联网感知技术，如无线射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）和环境传感器，实时采集温度、湿度、pH值等关键参数[2]。这些传感器通过NB-IoT或LoRa等低功耗广域网络技术传输数据，确保远程农场或工厂数据的实时上传。在流通环节，利用GPS和温度记录仪追踪运输车辆的位置和货物状态。销售环节则通过电子发票系统和POS机采集交易数据。对于非结构化数据，如社交媒体评论和新闻报道，使用网络爬虫技术进行采集。数据整合阶段采用ETL（[Extract（提取）-Transform（转换）-Load（加载）]）工具，如Apache Nifi或Talend，对不同来源的数据进行清洗和标准化。为解决数据质量问题，引入了数据质量评估系统，使用机器学习算法自动检测异常值和缺失数据。

2.2 大数据存储与处理架构

食品安全大数据的存储与处理需要高度可扩展和高性能的架构。如图1所示，存储层采用Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）作为底层存储，配合HBase作为列式数据库，存储海量的结构化和半结构化数据。对于需要快速查询的热点数据，如近7 d的食品安全监测数据，可使用Redis内存数据库进行缓存，大幅提升查询速度。数据处理层采用Lambda架构，结合批处理和流处理能力。批处理使用Hadoop MapReduce进行大规模数据分析，如每日的食品安全指数计算；流处理则使用Apache Flink实现实时数据处理，如异常数据的即时检测。为了提高处理效率，引入了Apache Spark内存计算框架，其在复杂的食品安全风险模型计算中发挥着重要作用。数据集成层使用Apache Kafka作为消息队列，实现数据的实时接入和分发[3]。

2.3 人工智能算法在食品安全管理中的应用

人工智能算法在食品安全管理中发挥着关键作用，涵盖了预测、分类、识别等多个方面。在食品安全风险预测中，采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型，该模型能有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，准确预测未来的食品安全趋势。有研究表明，模型训练使用2019年

1月至2023年12月的食品安全事件数据，结合气象、季节性因素等外部变量，预测准确率达到85%[4]。对于食品图像识别，可应用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），如ResNet-50架构，能够自动识别食品包装上的标签信息，检测准确率超过95%[2]。在食品掺假检测中，使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法，结合光谱数据分析，能够快速识别油脂、蜂蜜等食品中的掺假成分，检出率可提高20%[3]。对于消费者投诉文本分析，采用来自 Transformer 的双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representation from Transformers，BERT）模型进行情感分析和问题分类，准确率在90%以上[5]。

2.4 可视化与交互技术

可视化与交互技术在食品安全大数据分析结果的呈现和决策支持中起着至关重要的作用。在监管大屏展示方面，可采用D3.js库开发动态交互式仪表盘，实时显示全国食品安全状况。该仪表盘包括地理热力图、时间序列图表和实时预警信息，支持多维度数据钻取。为提高大屏的渲染效率，可使用WebGL技术处理大规模地理数据的可视化，使得

10万级别的监管点数据能够流畅展示。在移动端应用中，可结合响应本机框架开发跨平台的食品安全信息查询App，消费者通过扫描产品条形码获取详细的安全信息。该App集成了增强现实（Augmented Reality，AR）功能，用户通过摄像头实时查看超市商品的安全评级。在数据分析师工作台方面，开发基于Jupyter Notebook的交互式分析平台，该平台集成pandas、matplotlib等数据分析库，支持实时协作和版本控制。为了辅助决策者理解复杂的食品供应链关系，引入图可视化技术，使用Cytoscape.js库构建交互式的供应链网络图，能够直观显示原料流向和潜在风险点。

3 设计与效果评估

3.1 实验设计方案

为全面评估大数据技术在食品安全管理中的应用效果，设计了一项为期12个月的对照实验。选取A市和B市作为实验组和对照组，两市在人口规模、经济发展水平和食品产业结构上具有可比性。A市全面实施基于大数据的食品安全管理系统，而B市维持传统管理方式。实验涵盖4个关键指标：风险预警准确率、监管效率、应急响应时间和消费者满意度。风险预警准确率通过预警事件与实际发生事件的比对计算；监管效率采用日均检查企业数量衡量；应急响应时间为从问题发现到处置完成的平均时长；消费者满意度则通过随机抽样问卷调查获得[4]。数据收集分为3个阶段：实施前（基线）、实施6个月和实施12个月，以捕捉短期和长期效果。

3.2 技术应用效果分析

通过对比实验组（A市）和对照组（B市）的各项指标变化，评估大数据技术在食品安全管理中的应用效果。如表1所示，实验组在实施大数据技术后，各项指标均取得明显提升，表明大数据技术在食品安全管理中应用效果显著。

3.3 经济效益与社会效益评估

大数据技术在食品安全管理中的应用不仅带来了技术指标的提升，还产生了明显的经济和社会效益[5]。从经济效益角度看，A市在实施大数据系统后，食品安全事件造成的直接经济损失大幅减少。如表2所示，与基线相比，12个月后A市的年度损失降低了60%，B市仅减少了约15%。这种降低主要得益于更高效的风险预防和快速响应机制。监管成本方面，尽管A市在系统建设初期投入较大，但长期来看，通过提高监管精准度，年度监管成本降低了30%，从5 000万元减少到3 500万元。社会效益方面，食品安全事件的发生概率是关键指标。A市的年度食品安全事件数量从基线的200起减少到12个月后的80起，降幅达70%，而B市仅下降10%。

4 结语

本文系统评估了大数据技术在食品安全管理中的应用效果。研究表明，大数据技术的应用明显提高了食品安全风险预警的准确性，改善了跨部门协作效率，并对提升消费者食品安全意识产生了积极影响。然而，在应用过程中仍面临数据质量、隐私保护等挑战。未来应进一步完善数据采集和分析技术，加强数据安全管理，深化大数据在食品安全全程追溯中的应用。

参考文献

[1]宋凤文.大数据背景下计算机技术在食品安全管理中的运用初探[J].中外食品工业，2024（4）：46-48.

[2]梁朝伟.大数据下计算机信息技术在食品企业安全管理中的应用[J].食品界，2021（4）：99.

[3]甄俊杰，王亚东，曾令文.大数据背景下的食品安全管理研究[J].中国食品，2022（20）：76-78.

[4]袁爽.大数据环境下食品安全管理策略探析[J].中国食品工业，2024（16）：53-55.

[5]李强.大数据背景下计算机信息技术在食品安全管理中的应用[J].食品界，2021（3）：122.