■ 吴家豪 吴超 雷雨

1.中南大学资源与安全工程学院 长沙 410073

2.中南大学公共管理学院 长沙 410073

0 引言

信息时代的到来，安全大数据的重要性日益凸显[1-3]。安全大数据中蕴含安全信息和规律，促使安全评价从定性转变为定量模式，并使安全管理更加科学有效。安全数据的完整性对安全管理起着关键作用，是安全决策的重要支撑和信息来源[1,4，5]。但是，当前安全大数据存在难以从海量数据中挖掘到有价值安全信息的困境。在大数据价值密度较低的环境下，安全数据应用过程容易出现失真现象。

过去，学者对于数据失真进行了相关研究，主要研究集中在失真特点[6-9]、失真原因[10-14]和失真防治对策[13-18]等。例如，孔杰[8]指出数据失真导致基于大数据的社会治理分析发生偏差，造成决策失衡；王莎莎[14]从管理机制、执法力度、人员素质和统计方法4个方面分析统计数据失真的原因；喻友员[16]针对政府统计数据失真提出了5 点建议，包括改革管理体制、完善统计方法、加强人员培训、鼓励媒体监督和加大执法力度。但是，数据失真研究很少涉及安全科学领域，特别是缺乏大数据环境下安全数据失真防治的相关研究。另外，虽然有学者指出了造成统计数据失真的缘由，但在安全科学视域下数据失真的内容、形成原因和失真机理方面缺少研究，使得安全数据分析结果缺乏科学性和应用性。

因此，完善大数据在安全学科领域应用的理论基础迫在眉睫，大数据环境下安全数据失真的防治手段亟待补充。……