ISAR – Dem Lebensmittelbetrug auf der Spur
Zusammen mit Fachleuten des Bayerischen Landesamtes für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit (LGL) haben wir das Screening-Verfahren ISAR (Import Screening for the Anticipation of food Risks) entwickelt. Das Verfahren trägt dazu bei, Gesundheitsrisiken und Betrugspotenzial bei Lebensmitteln so früh wie möglich und auf Basis einer automatisierten Auswertung von Lebensmittelimportdaten zu erkennen. Nun wird das Projekt durch eine mehrjährige Kooperation mit dem Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL) ausgeweitet. Ziel ist dabei die methodische Verfeinerung des Ansatzes sowie die Weiterentwicklung der zugehörigen Softwarelösung.
Hintergrund
Die entwickelte statistische Methode basiert auf der grundlegenden Idee und Konzeption des LGLs eines auf Basis einer Warenstromanalyse basierenden Frühwarnsystems. Das Verfahren wird nun bereits seit dem Jahr 2016 am LGL eingesetzt. Hintergrund ist, dass unter anderem Ernteausfälle oder Veränderungen in der Nachfrage starke Preisschwankungen bei Lebensmittelprodukten verursachen können. Dies kann zu Betrugsanreizen führen, da sich durch die falsche Deklaration von Lebensmitteln mitunter stattliche Gewinnmargen erreichen lassen: So wird zum Beispiel versucht, die teuren Zutaten durch ähnliche, aber günstigere zu ersetzen, ohne dies zu kennzeichnen. Für Verbraucher kann dies unter Umständen auch gesundheitsgefährdend sein. Auch Veränderungen bei der Herkunft von Lebensmitteln können ein Risiko bedeuten, etwa wenn die Produkte ursprünglich vermehrt aus Regionen mit hohen Umweltbelastungen oder schlechten Hygienestandards kommen.
Statistischer Ansatz
Das statistische Frühwarnsystem erfasst systematische Veränderungen bei Preisen und Mengen von Lebensmittelimporten und setzt diese in Bezug zum jeweiligen Herkunftsland. Dafür werden momentan monatlich 134.000 Datensätze der Außenhandelsstatistik des Statistischen Bundesamts automatisch ausgewertet und mit Methoden der statistischen Zeitreihenanalyse auf Auffälligkeiten überprüft. Liegt beispielsweise die tatsächliche Preisentwicklung über der erwarteten, kann dies ein Signal für eine höhere Wahrscheinlichkeit von Betrugsfällen sein. Neben kurzfristigen abrupten Veränderungen („Signalen“) werden die Zeitreihen dabei auch auf längerfristige Veränderungen (Niveauverschiebungen oder „(Level-)Shifts“) hin untersucht. Erste Ansätze zur Entwicklung des Verfahrens lieferte ein Projekt des Statistischen Consultings. Anschließend wurde sowohl der methodische Ansatz als auch das mithilfe des R-Pakets „shiny“ erstellte interaktive User Interface weiter ausgearbeitet.
Für das LGL hat sich der neue Ansatz bereits bewährt. So wurden Mitarbeiter dadurch auf einen abrupten Anstieg des Imports von Melonenkernen aufmerksam, welcher sich von 2015 auf 2016 auf rund 600 Tonnen verdreifachte, während Syrien zur selben Zeit zur neuen Haupt-Bezugsquelle aufstieg. Auf Basis dieser Ergebnisse und fachlicher Überlegungen wurden Untersuchungen angesetzt, die schließlich in knapp der Hälfte der untersuchten Proben gesundheitsschädliche Mengen des Schimmelpilzgiftes Aflatoxin ergaben. Die beanstandeten Lebensmittel wurden unmittelbar vom Markt genommen, die Gefahr für Verbraucher eingedämmt. Der Ernteausfall von Haselnüssen in der Türkei im Jahr 2014, der zu zahlreichen Produktverfälschungen führte, ist ein weiteres Beispiel, wie sich Lebensmittelbetrug über die Analyse von Handelspreisen und Warenströmen aufspüren lässt (siehe Abbildung).
Links
- Publikation zum Projekt
- LMU-Pressemitteilung zum Start des aktuellen Projektes
- Das Frühwarnsystem am LGL Bayern: #1 und #2 (S.49)
Kontakt
Stand: 20.02.2018