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为什么搞系统科学的学者很少想到安全这个领域及其案例？
个人一直认为：安全（特别是大安全）是最典型的系统科学应用领域之一。但俺在学习很多系统科学的研究论文时，却很少发现有系统科学的作者提及或想到安全这个领域及其案例的。深入思考一下，究其原因可能有：
1）系统科学本身涵盖的范围非常广泛，涉及大量的学科领域，系统科学的学者更关注理论发展、更关注历史悠久的学科、更关注热门的学科；而且可能系统科学的学者看到的安全问题都是他们知道的一些比较简单的日常生活安全事件，他们认为不需要用复杂高深的系统科学去诠释。而在安全领域，安全科学成为学界公认的学科的历史比较短暂，在科学界安全科学还是很小的学科，影响力也很微弱，安全领域的研究者比较专注于应用，不太擅长与搞系统科学的学者交流和在系统科学类期刊发表学术成果。因此导致系统科学研究者对复杂安全问题和大型安全案例了解不多，两学科的学者交流不足和存在一定的隔阂。
2）系统科学的教科书很少将安全作为重点案例来讲解，学习者接触的案例更多来自其他领域，比如生物学或工程管理等，导致一代代学习系统科学的人群对安全问题及其应用不熟悉。而安全领域本身的原因有一个具体问题是，具体安全问题通常有较强的专业性和行业壁垒，比如航空安全、工矿企业安全等，都需要特定的行业知识，系统科学的研究者通常缺乏这些专业知识，难以深入。
3）系统科学本身已经是跨学科的科学，而安全领域还需要结合具体行业的知识，这种多层次的跨学科合作难度较大，导致系统科学的研究者很少能够主动寻求与安全研究者合作。另外，公众和学术关注点不同，安全事件虽然重要，但还是不如气候变化、人工智能等领域能够吸引更多的研究资金和注意力，系统科学研究者更倾向于这些热门领域。
4）系统科学在安全领域的成功应用案例，如系统科学应用与航空安全管理体系等领域的改进，在行业内广为人知，但这些成果未能有效传播到系统科学领域，也是导致系统科学研究者缺乏对安全诸多重要问题的了解。此外，系统科学的方法论还未能满足和适应安全领域的特定需求，例如实时性、不确定性和人为因素，这些给系统科学的应用研究增加了难度。
更深层的原因还有：
1）系统科学的应用场景具有天然的广泛性，这种广泛性反而容易导致研究者在选择应用领域时，倾向于选择更具理论性或数据可得性的场景。安全中存在许多模糊边界条件和黑天鹅事件，与追求确定性模型的传统系统科学研究范式存在某些认知冲突。
2）解决安全问题还需要很多隐性知识，如核电站控制室设计中的人因工程、化工流程中的化学化工基础和本质安全设计等，都包含着经过多年知识储备和许多事故教训积累的行业特定知识。这些知识在行业内部的安全学者已形成高度浓缩的认知，行外系统科学研究者需要先理解这些知识才能有效应用系统科学方法，这种学习和理解过程需要投入大量时间成本，因而形成了天然的学术壁垒。
3）也许系统科学的学术评价体系存在可计算性偏好，系统科学的研究者倾向于那些能产生清晰数学模型和可以开展模拟研究的方向。而安全的效果和效益存在不可见特性，成功预防的事故不会成为显性成果，导致相关研究在学术产出效率不太受人认可。系统科学研究者在选择应用课题更倾向选择类似智能电网优化或社交网络分析等可量化领域，需要应用长期事故数据统计分析的安全系统工程不太被系统科学研究者关注和青睐。
上述多种原因使得搞系统科学的研究者很少想到安全这个领域及其案例。实际上，如果系统科学研究者能够将类似切尔诺贝利核事故这类复杂系统崩溃的灾难作为典型案例，不仅使安全领域能够从系统科学成果中获益，而且大量的复杂安全问题也能够使系统科学展示出其更多的应用价值，并且还能从中发现新的系统科学研究方法和突破，使系统科学在安全系统研究中实现新的跃迁。当然，安全界也要主动积极地向系统科学界多沟通多推介重大复杂安全系统课题，同时除了面向具体安全应用实践研究之外，还要多多提炼安全系统科学理论并到系统科学界中发表安全的研究成果，这样才能改变本文标题提到的现状。
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