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大数据时代运用数据驱动的安全决策实现智能安全管理
王秉|文
(中南大学 资源与安全工程学院/安全理论创新与促进研究中心,湖南长沙 410083)
这篇论文的出版效率极其迅速,昨天接受,今天就已经在线了。因此,我也一大早写篇博文记录一点心得体会和推介一下这篇论文。
近日,我们在国际SCI期刊《Journal of Cleaner Production》(2017-2018最新IF=5.651)发表一篇最新研究文章——《大数据时代运用数据驱动的安全决策实现智能安全管理:基于理论视角的基本问题及其答案(Using data-driven safety decision-making to realize smart safety management in the era of big data: A theoretical perspective on basic questions and their answers)》。具体文章信息为:Bing Wang, Chao Wu, Lang Huang, Liangguo Kang. Using data-driven safety decision-making to realize smart safety management in the era of big data: A theoretical perspective on basic questions and their answers [J]. Journal of Cleaner Production, 2019。(提前在线文章链接:Using data-driven safety decision-making to realize smart safety management in the era of big data: A theoretical perspective on basic questions and their answersUsing data-driven safety decision-making to realize smart safety management in the era of big data: A theoretical perspective on basic questions and their answers)
在介绍文章内容之前,我想先重点聊聊由这篇文章给我带来的3点科研方面的重要启发。通过这篇文章,可以间接回答以下3个重要的科研问题:
1)怎么样的研究属于基础理论研究?经常我们搞不清到底怎么样的研究属于基础理论研究。看到这篇文章的副标题,我想你就会不假思索地作出一个基本判断,这篇文章肯定属于基础理论研究,而且是基础理论研究的基础研究,即元问题研究。根据这篇文章的副标题,可以简单地告诉你如何开展一项基础理论研究:第一步,确定研究视角,即理论视角;第二步,提炼科学层面的基础问题;第三步,回答所提炼的科学层面的基础问题。难度在第二步和第三步,这也是我们一直培养和训练的科研核心能力。
2)怎么样的论文题目才是好题目?大家都知道,论文的题目非常重要。一般而言,体现文章主旨是论文题目的最基本要求。但是,满足最基本要求的论文题目显然还不是最好的论文题目。在我看来,最佳的论文题目是用最简练的语言囊括文章的主旨、创新性、研究背景、研究意义和研究视角等。显然,一个短短的论文题目能够同时囊括上述几个要素有时候很难,那我们就要琢磨做到囊括尽可能多的较为重要的要素并保持文章题目的简练性(所谓语言简练,通俗讲,就是“一句话中不能多一个没用的字或词”)。例如,这篇文章的标题可囊括要素:①“大数据时代”表示研究背景;②“数据驱动的安全决策”表示研究主旨;③“实现智能安全管理”表示研究目的、目标和意义;④“基于理论视角”表示研究视角。
3)如何准确提炼有基础意义的重大科学问题?提炼科学问题的关键在于发现最核心、最基本(基础)、最本质的科学问题。唯有这样,你的研究才能有“牵一发而动全身”的魔力。乍眼一看,本文好像是跟了“大数据”的研究热点,其实不然。在本文中,“大数据”仅体现研究背景之一,并非是本文的核心。其实,不管是“大数据”时代还是“小数据”时代,永恒、共性和本质的科学问题是“数据驱动的安全决策”。此外,“数据驱动的安全决策”的目标是永恒的,那就是“智能安全管理”;当然,“智能安全管理”的核心基础和抓手也是永恒的,那就是“数据驱动的安全决策”。
接下来,我扼要介绍一下本文的研究内容。这里介绍的非常扼要,感兴趣的读者请查看原文。
如何做一个有效的安全决策一直是安全管理领域讨论的焦点问题。在信息时代,特别是大数据时代,安全数据(Safety-Related Data,SRD)是组织安全决策最宝贵的财富和资源。本文聚焦于安全数据在安全决策中的潜在的巨大价值,目的是从理论角度出发,系统地回答关于“数据驱动的安全决策”的这种新的安全决策范式的一些基础性问题。这些问题主要包括以下6个:
1)什么是“数据驱动的安全决策”?
数据驱动的安全决策是指组织安全管理人员使用各种类型的高质量的安全数据来指导安全管理实践,或者更具体地说是安全决策实践。具体言之,它可为安全决策提供更充分和可靠的安全相关信息支持通过使用安全数据收集、分析和统计。数据驱动的安全决策是从安全数据中获取安全信息(安全知识),并利用其做出安全决策来解决组织的安全问题。
图1 “数据驱动的安全决策”的概念模型
2)“数据驱动的安全决策”的优势(用处)是什么?
数据驱动的安全决策的主要优势(用处)包括:①弥补传统安全决策方法的缺陷;②会在促进组织安全管理(或者更确切地说是安全绩效)方面发挥巨大的作用;③采用数据驱动的安全决策可保证组织安全绩效的持续提高,这是因为组织中的安全数据或者(更具体地说是非事故数据)是无限的(见图2中的安全数据的长尾理论模型);④目前有必要寻找一种新的方法来处理组织中的新的和复杂的安全管理问题;⑤在大数据时代,数据驱动的安全决策可为组织提供一种新的有效的智能安全管理方法(见图3)。
图2 组织中的安全数据的“长尾”模型
图3 安全大数据驱动的智能安全管理
3)“数据驱动的安全决策”的理论基础是什么?
图4 “数据驱动的安全决策”的理论基础
4)“数据驱动的安全决策”的基本要素包括什么?
图5 “数据驱动的安全决策”的基础要素
5)“数据驱动的安全决策”的影响因素有哪些?
主要影响因素包括安全数据的可获得性、安全数据的质量、使用安全数据的动机、对于“数据驱动的安全决策”所持的态度、“数据驱动的安全决策”的人力资源、技术支持、信息技术的应用、时间的缺乏、组织文化和领导力等。
图6 实施“数据驱动的安全决策”的影响因素
6)组织应该如何运用“数据驱动的安全决策”实现智能安全管理?
我们认为,智能安全管理是“数据驱动的安全决策”过程与我们提出的安全管理模型“安全预测——安全决策——安全执行——检查反馈与调整”的有效结合。
图7 运用“数据驱动的安全决策”实现智能安全管理的过程模型.
本文其他的理论与实践贡献包括:①探讨传统的安全决策方法所存在的问题,以及如何解决它们;②探讨为什么要创造和研究“数据驱动的安全决策”;③提出未来在“数据驱动的安全决策”研究方面建议。
由于本文首次专门探讨“数据驱动的安全决策”的基础性问题的研究文章,因此,相信本文的研究结果可对未来的“数据驱动的安全决策”和“智能安全管理”研究和实践奠定理论基础和提供一些重要的启发。
难免存在诸多不足之处,恳请大家批评指正,谢谢!
Please cite this article as: Bing Wang, Chao Wu, Lang Huang, Liangguo Kang, Using data-driven safety decision-making to realize smart safety management in the era of big data: A theoretical perspective on basic questions and their answers, Journal of Cleaner Production (2018), doi: 10.1016/j.jclepro.2018.11.181
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