食品安全关系到人民群众身体健康和生命安全,是重大民生问题、经济问题和政治问题,食品安全问题引起了政府、公众和企业的广泛关注,也是近年“两会”的主要议题之一。互联网行业持续稳健发展,互联网技术的快速发展加速了信息传播,促进了大数据的发展,各种新兴网络平台从多方面影响经济、社会生活等各个领域的发展,并且网络成为政府传达政务信息和公众表达个人观点的平台,网络舆情非常活跃,因此,产生了独特的食品安全网络舆情。互联网的蓬勃发展、食品安全问题频发和政府对食品安全及网络舆情的重视使得食品安全网络舆情预警已经成为一股不可忽视的力量,影响着政府的管理水平,政府为了提升食品安全网络舆情预警能力积极出台多项法律法规与政策,净化网络环境。食品安全网络舆情预警系统作为防范食品安全事故的一种有效手段,对食品安全问题进行网络舆情预警是解决食品安全问题的决策依据,因此,如何及时有效分析有关食品安全的网络舆情的发展态势,构建适合我国国情的食品安全网络舆情预警体系,为政府部门能够提前发现食品安全热点问题或者潜在的网络舆情问题具有重要意义。本文首先对食品安全网络舆情预警的研究背景、国内外研究现状以及相关概念进行了阐述。其次根据食品安全网络舆情的理论基础和指标选取的原则建立了4个一级指标和15个二级指标的预警指标体系,对指标的内涵以及利用八爪鱼采集器对数据的采集进行了详细说明。然后通过模糊综合评价样本训练方法的实现,为BP神经网络提供训练样本,进而构建食品安全网络舆情BP神经网络预警模型,利用MATLAB神经网络工具箱进行仿真实验并进行实验结果分析,仿真实验的结果表明该模型的预警精度较高,证明了构建的指标体系和模型都是合理可行的,能为政府部门包括食品安全部门提供网络舆情决策支持,同时对其他部门的网络舆情预警也有指导意义。最后从政府、新媒体、企业和公众的角度提出了提升我国食品质量安全网络舆情的预警能力的对策与建议,重点阐述了政府提升预警能力的对策并对论文的研究工作进行了总结与展望。