馬穎+丁周敏+李金洲

摘要：消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知是主觀感知，其感知結(jié)果會(huì)與客觀風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生偏差，從而造成不必要的恐慌。因此，針對(duì)消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)感知主觀狀態(tài)進(jìn)行分析，提出了三種感知狀態(tài)，并運(yùn)用問卷調(diào)查實(shí)證研究方法，對(duì)不同類別的食品消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)進(jìn)行了解，然后運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，其分類準(zhǔn)率極高。這表明，在今后的工作中可以利用該分類器對(duì)消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)進(jìn)行分類，以便采取切實(shí)有效的措施。

關(guān)鍵詞：食品安全；消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知；風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)

中圖分類號(hào)：F272.3；R155.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2015.02.002

食品安全是保障民生的最基本問題。但近年來食品安全事件頻發(fā)，形形色色的食品安全披露信息充斥著各類媒體版面，消費(fèi)者幾乎每一天都能聽到、看到有關(guān)食品安全的大大小小的信息報(bào)道，而每一次食品安全事件曝光后留下的社會(huì)反應(yīng)仍然是“現(xiàn)在還有什么可以吃”的質(zhì)問，迫使消費(fèi)者不得不進(jìn)一步提高對(duì)食品安全的關(guān)注度和重視程度。通過網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的不完全統(tǒng)計(jì)，2005-2011年間我國被曝光于網(wǎng)絡(luò)媒體的影響較大的部分品牌食品安全事件一直呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，分析其原因有二：一是政府采取的部分措施缺乏長效性；二是消費(fèi)者對(duì)食品安全關(guān)注度提高，亦導(dǎo)致被揭露的食品安全事件增多。特別是有些食品安全因素一直存在但始終未引起重視之后，因?yàn)殛P(guān)注度的提高而逐漸被揭露、曝光，從而引發(fā)較大的轟動(dòng)效應(yīng)?？梢?，頻頻見諸媒體的食品安全事件的報(bào)道，說明食品安全問題已成為一個(gè)嚴(yán)重的公共政策問題和社會(huì)問題，而民眾對(duì)這些事件的心理反應(yīng)和行動(dòng)表明公眾對(duì)食品安全已經(jīng)瀕臨恐慌的地步，這嚴(yán)重影響了我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整及和諧社會(huì)構(gòu)建的戰(zhàn)略實(shí)施。因此，研究消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知的量度，建立科學(xué)的量度模型界定消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知范圍，可以為政府、企業(yè)采取和制定有效措施提供參考，以保證消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知的正確性、恰當(dāng)性和客觀性，減少不必要的恐慌，促進(jìn)社會(huì)和諧穩(wěn)定發(fā)展。

一、消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)

消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知是指消費(fèi)者對(duì)購買、食用食品過程中的風(fēng)險(xiǎn)是如何感知到、感知的程度怎樣、感知的內(nèi)容是什么、這種感知又如何影響其他人等的一種動(dòng)態(tài)過程。消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知強(qiáng)調(diào)民眾的主觀感知，與客觀風(fēng)險(xiǎn)可能并不一致。也就是說，食品安全風(fēng)險(xiǎn)有的會(huì)被消費(fèi)者感知到，有的則不一定被感知到；消費(fèi)者感知的風(fēng)險(xiǎn)有的存在，有的實(shí)際上并不存在；有的可能被夸大，有的則可能被縮??；同樣的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同的消費(fèi)者可能有完全不同的感知結(jié)果，消費(fèi)者個(gè)體只能針對(duì)其主觀感知到的風(fēng)險(xiǎn)加以反映和處理。因此，如何引導(dǎo)消費(fèi)者對(duì)食品安全風(fēng)險(xiǎn)保持正確、客觀的感知就成為政府的重要職責(zé)和亟待研究的重大課題。本研究將食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知?jiǎng)澐譃槿N狀態(tài)加以討論。

其一是風(fēng)險(xiǎn)感知過高狀態(tài)，即對(duì)于某些不存在安全問題的食品，可能由于謠言、誤傳等信息不對(duì)稱造成消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知并夸大其風(fēng)險(xiǎn)，影響該類食品業(yè)的發(fā)展。如由于不了解轉(zhuǎn)基因食品，受一些利益集團(tuán)宣傳影響，消費(fèi)者對(duì)轉(zhuǎn)基因食品抗拒、恐慌，影響了轉(zhuǎn)基因食品行業(yè)的成長，既不利于食品技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，也不利于消費(fèi)者生活質(zhì)量的提高，必須采取措施糾正其風(fēng)險(xiǎn)感知。

其二是風(fēng)險(xiǎn)感知過低狀態(tài)，即對(duì)于某些食品存在的不安全因素，特別是傳統(tǒng)食品，消費(fèi)者目前還可能感知不到其風(fēng)險(xiǎn)或輕視其危害，但從長期來看會(huì)對(duì)消費(fèi)者健康造成不利。如長期習(xí)慣食用的油炸食品、腌制食品等傳統(tǒng)食品，會(huì)給消費(fèi)者帶來肥胖、糖尿病、中風(fēng)及某些癌癥等病癥，但因其美味可口掩蓋了對(duì)人體的危害，使消費(fèi)者漠視、低估其風(fēng)險(xiǎn)，因而仍然大量食用，需要采取相應(yīng)的措施提高消費(fèi)者對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)的感知。

其三是風(fēng)險(xiǎn)感知調(diào)整狀態(tài)，即對(duì)已發(fā)生的食品安全危機(jī)事件，在一段時(shí)間內(nèi)或很長時(shí)間內(nèi)一直給消費(fèi)者造成恐慌感，特別是一些屢禁不絕的食品安全事件，嚴(yán)重危害消費(fèi)者健康，打擊消費(fèi)者購買信心，影響行業(yè)和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展，破壞社會(huì)和諧穩(wěn)定。如自2004 年的阜陽劣質(zhì)奶粉事件后，“毒奶粉”事件不斷上演，最終2008年三鹿奶粉“三聚氰胺”事件引發(fā)中國奶制品行業(yè)的信任危機(jī)，但直至2010年仍查出一些涉嫌企業(yè)都使用了2008年未被銷毀的問題奶粉作為原料。此類事件屢禁不絕，社會(huì)影響極其惡劣，必須采取有效措施加以治理，重樹消費(fèi)者購買信心，以恢復(fù)市場(chǎng)正常供需秩序。

二、模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

（一）模型設(shè)計(jì)

本研究運(yùn)用問卷調(diào)查，分析不同類型的消費(fèi)者對(duì)不同類型的食品的風(fēng)險(xiǎn)感知情況。參考已有研究[1-5]，設(shè)計(jì)調(diào)查問卷并通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)放問卷400份，回收問卷400份。研究以食品價(jià)值和技術(shù)為標(biāo)準(zhǔn)選取三大類食品共10種，即一般的習(xí)慣性食用食品，如奶制品、糧油、禽蛋肉等；保健食品，如營養(yǎng)食品、功能食品；新資源食品，如轉(zhuǎn)基因食品。利用調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)，揭示并提煉不同種類食品消費(fèi)者對(duì)其安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)的特點(diǎn)。這里涉及三個(gè)要素，即消費(fèi)者、食品、風(fēng)險(xiǎn)感知情況。

要素一：消費(fèi)者。每個(gè)消費(fèi)者用一組屬性來描述，每個(gè)屬性反映消費(fèi)者日常購物習(xí)慣和消費(fèi)者本身的個(gè)性及背景信息。例如是否經(jīng)常在超市購物，教育程度，是否是外向型性格等。

要素二：食品。一共有十類，如肉制品、奶制品、營養(yǎng)保健品等。

要素三：風(fēng)險(xiǎn)感知情況。主要分兩個(gè)方面，即有無風(fēng)險(xiǎn)（頻率）和風(fēng)險(xiǎn)的大小（危害性）。

針對(duì)以上三個(gè)要素建立一個(gè)模型，即對(duì)給定消費(fèi)者，能夠預(yù)測(cè)其對(duì)各類食品的風(fēng)險(xiǎn)感知情況。即給定一個(gè)要素一的描述對(duì)所有（或某些指定的）要素二中的食品，預(yù)測(cè)其要素三可能的答案。有了這樣一個(gè)模型，就可以對(duì)消費(fèi)者的食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知進(jìn)行預(yù)測(cè)、分析以及管理。

研究采用的是基于統(tǒng)計(jì)的方法，其過程分為兩個(gè)階段：第一階段通過分析大量的數(shù)據(jù)來建立模型（稱為“訓(xùn)練”）；第二階段使用模型對(duì)未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或直接分析擬合的模型得出結(jié)論（稱為“預(yù)測(cè)”）。

形式化地來講，每個(gè)消費(fèi)者用一組屬性即一個(gè)向量來表示，記做X=（x1，x2，…，xm），每一個(gè)xi表示一個(gè)屬性。要預(yù)測(cè)的量對(duì)于每類食品有兩個(gè)，即有無風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)的大小。這里把不同類型的食品分別獨(dú)立地看待，有無風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)的大小也同樣獨(dú)立地來看。那么每一個(gè)要預(yù)測(cè)的量就是一個(gè)數(shù)，記做y。對(duì)于同一個(gè)x，對(duì)應(yīng)的y有10×2=20個(gè)。

將每類食品的有無風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)大小合并起來考慮，那么對(duì)于每類食品來說，要預(yù)測(cè)出y=（y1，y2）這樣兩個(gè)數(shù)。那么，對(duì)于同一個(gè)x，對(duì)應(yīng)的y就有10個(gè)。

（二）數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文研究所需數(shù)據(jù)的來源是調(diào)查問卷，問卷主要是選擇題。通過調(diào)查問卷可以提取消費(fèi)者的一系列屬性，共計(jì)48個(gè)。這48個(gè)屬性包括最擔(dān)心的食品安全問題、是否經(jīng)常購買某類食品、是否遇到過食品安全問題、遇到的最大食品安全問題是什么（如果遇到過）、購買食品的主要渠道以及年齡、性別等個(gè)人基本信息。這48個(gè)屬性構(gòu)成了該調(diào)查人的x向量；同時(shí)每個(gè)被調(diào)查人也被要求給所有10類食品評(píng)估其風(fēng)險(xiǎn)感知情況，這構(gòu)成了該調(diào)查人對(duì)所有食品種類的y結(jié)果。

首先對(duì)問卷的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)于x的處理，每個(gè)二選一的選擇題都轉(zhuǎn)化為一個(gè)0/1值的屬性，而多選題（N選M）轉(zhuǎn)化為N個(gè)0/1值的屬性，選中的選項(xiàng)賦值為1，沒選中的為0。程度性的選擇題轉(zhuǎn)化為一個(gè)實(shí)數(shù)值，數(shù)值越大表示程度越高，數(shù)值越小表示程度越低。排序題的轉(zhuǎn)化方法和多選題類似，區(qū)別是排在前面的選項(xiàng)賦值更高，排在后面的賦值低，沒有選入排序的選項(xiàng)賦為0，例如第一位的權(quán)重為1，第二位為0.7，第三位為0.5。這樣就可以把每個(gè)被調(diào)查人的問卷信息轉(zhuǎn)化為向量x。這一步轉(zhuǎn)化的目的是：一是使得x中的每一個(gè)屬性能夠相對(duì)獨(dú)立地起作用，便于分析每個(gè)因素的重要性；二是所有屬性轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的形式，便于計(jì)算機(jī)處理（轉(zhuǎn)化前有不同類型的各種問題，轉(zhuǎn)化后只有一種數(shù)值類型的屬性）。

對(duì)于y的處理，類似于程度性選擇題。有無風(fēng)險(xiǎn)有三個(gè)檔次：經(jīng)常、偶爾、沒有。風(fēng)險(xiǎn)大小也有三個(gè)檔次：高、中、低。使用兩個(gè)數(shù)值表示這兩個(gè)方面即可。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)有無，數(shù)值越大表示越經(jīng)常會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)值越小表示越?jīng)]有風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)大小，數(shù)值越大表示風(fēng)險(xiǎn)越高，數(shù)值越小表示風(fēng)險(xiǎn)越低。例如使用3，2，1對(duì)應(yīng)經(jīng)常、偶爾、以及沒有；用3，2，1對(duì)應(yīng)高、中、低。使用其他合理數(shù)值亦可。由于問卷中沒有對(duì)三個(gè)檔次進(jìn)行量化，也可以將其處理為三個(gè)獨(dú)立的選項(xiàng)，作為普通多選題進(jìn)行轉(zhuǎn)化。這兩種數(shù)值化的方法都可以接受。

由于各個(gè)問題的選項(xiàng)數(shù)量不同，而數(shù)值化時(shí)采用自然數(shù)遞增編碼，因此為了消除由于輸入輸出數(shù)值的較大差別造成的較大的預(yù)測(cè)誤差，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的歸一化處理。將問卷數(shù)據(jù)歸一化以后，可以用得到的數(shù)據(jù)來建立擬合一些預(yù)測(cè)模型。作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用所有被調(diào)查人的x以及對(duì)應(yīng)的y，可以建立x→y的預(yù)測(cè)模型。得到此模型后，可以分析以下兩個(gè)問題：

其一，對(duì)于特定的人群（其x滿足某些條件），預(yù)測(cè)其y的值（即分析其風(fēng)險(xiǎn)感知情況）。

其二，x中哪些因素對(duì)y有重要影響，影響的大小如何，即分析得到的模型本身。

模型及擬合的方法即是針對(duì)從x向量預(yù)測(cè)單個(gè)y。這種方法可以推廣到更復(fù)雜的y的情況。這里y可以是實(shí)數(shù)值，例如預(yù)測(cè)0到2的程度值，這類問題稱為“回歸”（regression）。y也可以是離散的三個(gè)檔次（必須三選一），這類問題稱為“分類”（classification）。回歸和分類是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘中的兩大類基本問題，二者也有相通的地方。對(duì)于回歸問題，通過設(shè)定閾值也可以進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為分類問題。

三、消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)的分類

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks， ANNs），也簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs），是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[6]。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包含輸入層、隱含層、輸出層，每層包含若干個(gè)節(jié)點(diǎn)，依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間的相互連接關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是信號(hào)前向傳遞，誤差反向傳播。在前向傳播中，輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，直至輸出層。每一層的神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸出層得不到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出不斷逼近預(yù)測(cè)輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見圖1。

圖1中，X1，X2，…，Xn是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，Y1，Y2，…，Ym是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值，ωij和ωjk為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。由圖1可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以看成是一個(gè)非線性函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)輸入值和預(yù)測(cè)值分別是該函數(shù)的自變量和因變量。當(dāng)輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為n，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為m時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就表達(dá)了從n個(gè)自變量到m個(gè)因變量的函數(shù)映射關(guān)系。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類首先要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，通過訓(xùn)練使網(wǎng)絡(luò)具有聯(lián)想記憶和分類能力。

（一）計(jì)算自變量特征影響度

在調(diào)查問卷中，考慮到可能會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)某類食品風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)的48個(gè)消費(fèi)者的主觀因素，并經(jīng)過預(yù)處理綜合為影響消費(fèi)者食品風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)的42個(gè)主觀特征，并編號(hào)為X1，…，X42。根據(jù)調(diào)查結(jié)果按照相同規(guī)則對(duì)每個(gè)特征值進(jìn)行編碼，這樣42個(gè)特征值就構(gòu)成一個(gè)消費(fèi)者的特征向量，42個(gè)特征向量見表1。

表1 消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)的特征變量表

是否擔(dān)心以下食品問題

X1：奶制品；X2：病死、注水肉等牲畜肉類問題；X3：低端劣質(zhì)作坊產(chǎn)品問題；X4：食品中違規(guī)使用添加劑；X5：蔬菜中農(nóng)藥高殘留問題；X6：非食用油（如地溝油）流入餐桌；X7：水質(zhì)污染后的水產(chǎn)品；X8：食品知識(shí)不夠、食物中毒問題

X9：是否經(jīng)常購買這些食品

是否經(jīng)常遇到以下食品安全問題

X10：食品過期問題；X11：以假充真、以次充好問題；X12：虛假或錯(cuò)誤標(biāo)簽標(biāo)識(shí)；X13：虛假或夸大宣傳問題

是否經(jīng)常在一下渠道購買食品

X14：大型超市；X15：連鎖便利店；X16：社區(qū)農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)；X17： 私人雜貨店；X18： 街頭流動(dòng)商販；X19：網(wǎng)購

X20：選擇上述渠道購買食品是否因?yàn)橄嘈旁撉捞峁┑氖称焚|(zhì)量更有保障

X21：是否認(rèn)為購買場(chǎng)所影響食品安全

X22：近年來是否有因?yàn)槭称钒踩珕栴}致病的經(jīng)歷

X23：是否男性；X24：是否女性；X25：年齡；X26：職業(yè)；X27：教育程度；X28：月均經(jīng)濟(jì)收入

是否屬于以下性格類型

X29：理智型；X302：情緒型；X31：意志型；X32：理智-意志型；X33：內(nèi)向型；X34：外向型；X35：順從型；X36：獨(dú)立型；X37：經(jīng)濟(jì)型；X38：理論型；X39：審美型；X40：宗教型；X41：權(quán)力型；X42：社會(huì)型

如果沒有清晰的理論依據(jù)，將可能存在把一些不重要的自變量引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，降低模型的精度，尤其是在數(shù)據(jù)不足的情況下，自變量過多導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜，使得網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果不佳。因此，選擇有意義的自變量特征或?qū)⒆宰兞款A(yù)處理之后作為網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)往往是應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析預(yù)測(cè)問題中很關(guān)鍵的一步。Dombi等人提出用平均影響值（Mean Impact Value， MIV）來反映神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重矩陣的變化情況，MIV被認(rèn)為是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中評(píng)價(jià)變量相關(guān)性的最好指標(biāo)之一，因此本文采用MIV方法使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來篩選變量。

MIV的具體計(jì)算過程如下：在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練終止后，將訓(xùn)練樣本P中每一自變量特征在其基礎(chǔ)上分別加/減10%構(gòu)成新的兩個(gè)訓(xùn)練樣本P1和P2，將P1和P2分別作為仿真樣本利用已建成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真，得到兩個(gè)仿真結(jié)果A1和A2，求出A1和A2的差值，即為變動(dòng)該自變量后對(duì)輸出產(chǎn)生的影響變化值（Impact Value， IV），最后將IV按觀測(cè)例數(shù)平均得出該自變量對(duì)于因變量——網(wǎng)絡(luò)輸出的MIV。為了便于比較，本研究每個(gè)自變量對(duì)于20個(gè)因變量MIV絕對(duì)值的均值A(chǔ)MIV，根據(jù)AMIV排序，得到各自變量對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出影響相對(duì)重要性的位次表，從而判斷輸入特征對(duì)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的影響程度。

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建受到初始權(quán)值的訓(xùn)練集的影響，因此每次計(jì)算隨機(jī)選取260組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，經(jīng)過10次計(jì)算，得到42個(gè)自變量特征的平均AMIV值，見表2。

對(duì)AMIV值進(jìn)行分析，結(jié)合問卷調(diào)查中的實(shí)際問題，我們發(fā)現(xiàn)從消費(fèi)者自身來說，影響消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)最重要的三個(gè)因素是：消費(fèi)者的性格類型、消費(fèi)者對(duì)購買場(chǎng)所安全性的認(rèn)知以及消費(fèi)者性別。

（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知分類算法建模包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類三步，算法流程圖見圖2。

圖2 算法流程圖

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建根據(jù)系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)特點(diǎn)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。本研究中消費(fèi)者特征輸入信號(hào)有42維（未篩選前）；輸出信號(hào)的確定根據(jù)以下規(guī)則：

首先將食品分為10種，分別是：（1）牛奶、酸奶等鮮奶及乳制品；（2）豬肉、牛肉、羊肉、水產(chǎn)等生鮮食品；（3）原糧、成品糧等糧食及其制品，如面包、饅頭；（4）油鹽醬醋味精等調(diào)味品；（5）方便面、罐頭、餅干、果脯等快捷食品；（6）碳酸飲料、果汁、酒類等飲品；（7）水果、蔬菜等果蔬類；（8）腌肉、腌菜等咸醬菜；（9）蛋白質(zhì)、維生素、魚油等保健食品；（10）轉(zhuǎn)基因等新資源食品，如轉(zhuǎn)基因大豆及其制品。

對(duì)于以上每種食品，有兩個(gè)輸出，一是是否感覺有風(fēng)險(xiǎn)；二是風(fēng)險(xiǎn)程度（如果感覺有風(fēng)險(xiǎn)）。即輸出信號(hào)共有20維，依次編號(hào)為Y1，…，Y20。由于最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)不易獲得，參考公式l≈m+n+a，其中n、m分別為輸入層、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為介于0到10之間的常數(shù)。因此建立P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為42—20—20，即輸入層42個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層20個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層20個(gè)節(jié)點(diǎn)。本研究預(yù)構(gòu)建的分類消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖見圖3。

由表3計(jì)算可得出，測(cè)試準(zhǔn)確率的平均值為49.32%，說明網(wǎng)絡(luò)僅僅正確分類了一半的測(cè)試數(shù)據(jù)。分析其原因有二：一是訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，網(wǎng)絡(luò)沒有得到充分訓(xùn)練；二是自變量特征的輸入方式影響了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。

在獲得了42個(gè)自變量特征的平均AMIV值后，可以按照特征的AMIV值的大小順序?qū)ψ宰兞窟M(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輸入，這在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的情況下會(huì)取得一定效果。另外，可以篩選若干個(gè)最重要的自變量特征進(jìn)行輸入。使用不同數(shù)量的最重要的自變量特征作為網(wǎng)絡(luò)輸入，得到的測(cè)試準(zhǔn)確率見表4。

通過表4可知，在按照自變量特征的AMIV值的大小順序?qū)ψ宰兞窟M(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)，測(cè)試準(zhǔn)確率與輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)量呈現(xiàn)正相關(guān)的趨勢(shì)，而在42個(gè)特征全部輸入時(shí)，測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)到了99.70%。這也說明在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的情況下按照一定規(guī)律對(duì)自變量進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輸入會(huì)提高訓(xùn)練效果。

如上，一個(gè)基于食品類別的消費(fèi)者食品風(fēng)險(xiǎn)感知BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器就構(gòu)建完成。該模型對(duì)于一個(gè)新的消費(fèi)者，可以通過調(diào)查得到他的上述42個(gè)特征，輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，就可以得到該消費(fèi)者對(duì)于某食品類別的風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器工作示意圖見圖4。

從該輸出結(jié)果可知，對(duì)于全部10類食品，該消費(fèi)者依次對(duì)其感覺有無風(fēng)險(xiǎn)的感知狀態(tài)為：偶爾、偶爾、偶爾、偶爾、偶爾、偶爾、偶爾、偶爾、偶爾、經(jīng)常。該消費(fèi)者依次對(duì)其感覺的風(fēng)險(xiǎn)程度感知狀態(tài)為：中、高、中、中、中、中、中、高、中、中?；诖?，政府或企業(yè)可以根據(jù)不同類食品消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知的嚴(yán)重程度，決定采取何種措施以及措施的急迫性等。因此，此方法研究得到的結(jié)果可以為政府或企業(yè)制定具體的食品安全管理政策提供參考依據(jù)。四、研究結(jié)論

由表4可知，針對(duì)本問題，改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得了99.7%的測(cè)試集分類準(zhǔn)確率，說明在本問題上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)現(xiàn)輸入輸出之間的隱含關(guān)系上有很好的表現(xiàn)。此外，本研究曾經(jīng)選用支持向量機(jī)（SVM）分類方法進(jìn)行研究。支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，更準(zhǔn)確地說，支持向量機(jī)是結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的近似實(shí)現(xiàn)。采用上述同樣的調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練，利用測(cè)試集數(shù)據(jù)測(cè)試分類器，其測(cè)試集準(zhǔn)確率見表5。

由表6可以得到，利用GA優(yōu)化參數(shù)后的SVM分類器對(duì)于測(cè)試集的分類準(zhǔn)確率在輸出Y的20個(gè)維度上分類準(zhǔn)確率平均提升3.91%，達(dá)到61%，測(cè)試集準(zhǔn)確率提升效果較為明顯。但是由于數(shù)據(jù)量不足以及分類模式的復(fù)雜，即使經(jīng)過GA優(yōu)化，SVM分類器的分類效果也并不理想，遠(yuǎn)不如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的99.7%的分類準(zhǔn)確率。

因此，本研究構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，完成了對(duì)基于食品類別的消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)的分類問題。在以后的工作中，可以使用本研究構(gòu)建的改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)進(jìn)行分類，以便根據(jù)不同類型的消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)感知狀態(tài)采取及時(shí)、有效的調(diào)節(jié)策略。

五、對(duì)策建議

根據(jù)消費(fèi)者食品安全風(fēng)險(xiǎn)感知的不同狀態(tài)，政府和企業(yè)可以采取相應(yīng)的措施進(jìn)行改善，使其風(fēng)險(xiǎn)感知趨于客觀和理性，這也將有利于社會(huì)的和諧與穩(wěn)定。

（一）政府加強(qiáng)監(jiān)管作用

政府的主導(dǎo)體現(xiàn)在政府利用其職權(quán)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)的監(jiān)管，設(shè)立明確的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)引導(dǎo)企業(yè)利用社會(huì)化媒體增加生產(chǎn)、制造、銷售等等相關(guān)環(huán)節(jié)的透明化。并鼓勵(lì)媒體和個(gè)人加入到監(jiān)管的隊(duì)伍之中。

由于食品安全問題是一個(gè)專業(yè)性極強(qiáng)的問題，為了從生產(chǎn)到銷售整個(gè)環(huán)節(jié)有關(guān)食品安全問題進(jìn)行指導(dǎo)，必須建立科學(xué)的滿足客觀需要的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。如果安全標(biāo)準(zhǔn)建立得當(dāng)，政府、企業(yè)、消費(fèi)者三方就能快速判斷出食品存在的問題，確保整個(gè)食品行業(yè)正常發(fā)展。

除了完善的監(jiān)管制度，引導(dǎo)企業(yè)自身良好的運(yùn)行，政府還不能忽視大眾及媒介的重要作用。隨著社會(huì)化媒體的產(chǎn)生，大眾及媒體手中的力量更為壯大，政府應(yīng)該充分鼓勵(lì)這些力量發(fā)揮作用，形成政府-市場(chǎng)-大眾三元結(jié)構(gòu)，三方相互扶持又相互制衡，更有利于整個(gè)市場(chǎng)的良性運(yùn)行。

（二）企業(yè)勇于承擔(dān)社會(huì)責(zé)任

政府只能起到立法和監(jiān)督的作用，食品的生產(chǎn)還是得依靠企業(yè)自身。企業(yè)必須履行自己的社會(huì)責(zé)任，嚴(yán)格控制自己生產(chǎn)、銷售、儲(chǔ)存等環(huán)節(jié)。建立信息披露制度，利用社會(huì)化媒體平臺(tái)增強(qiáng)食品的透明度。企業(yè)在進(jìn)行生產(chǎn)時(shí)既要符合政府要求，又要與消費(fèi)者形成良好的關(guān)系，發(fā)揮其真正核心的作用。社會(huì)責(zé)任不僅是企業(yè)對(duì)社會(huì)的責(zé)任，更是對(duì)自己能長遠(yuǎn)發(fā)展的責(zé)任。為實(shí)現(xiàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任中最基礎(chǔ)、與消費(fèi)者切身利益相關(guān)的責(zé)任，企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)企業(yè)內(nèi)部的管理，確保食品從原材料的獲取到最終銷售到顧客手中的整個(gè)過程，食品都符合國家質(zhì)量監(jiān)督部門的要求。對(duì)于不符合要求的食品應(yīng)堅(jiān)決處理掉。

（三）充分利用社會(huì)化媒體手段

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及移動(dòng)終端技術(shù)的迅猛發(fā)展及代際躍升，社會(huì)化媒體也得到了快速的發(fā)展。傳統(tǒng)的信息獲取渠道電視、報(bào)紙、收音機(jī)、雜志等已不再是信息獲取的主要渠道，取而代之的則是諸如各大門戶網(wǎng)站、微博、博客、微信等社會(huì)化媒體平臺(tái)。企業(yè)和政府應(yīng)該把握好社會(huì)化媒體的核心功能好好加以利用。政府可以通過社會(huì)化媒體平臺(tái)加強(qiáng)對(duì)消費(fèi)者日常食品安全問題的教育，當(dāng)問題出現(xiàn)時(shí)也可通過社會(huì)化媒體將食品安全問題的信息及時(shí)發(fā)布出去。企業(yè)可以利用社會(huì)化媒體平臺(tái)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)的宣傳，增加與消費(fèi)者的溝通，加強(qiáng)對(duì)產(chǎn)品出廠后的監(jiān)管，通過社會(huì)化媒體建立企業(yè)的良好品牌。

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（責(zé)任編輯 王婷婷）