原标题：敞开征稿 EPJ Data Science特刊：从数据科学视角看经济犯罪

  EPJ Data Science重视怎么从日益杂乱的体系中提取有意义的数据、怎么经过剖析数据来取得新的见地、怎么取得需求却姑且还没有取得的数据、怎么样找到关于天然或人工（杂乱）体系怎么作业的新的经历规律，或基本理论。欢迎挑选咱们作为您下一篇研讨的归属。

  包含糜烂、诈骗、勾通和逃税在内的经济犯罪给世界各地的社会带来了巨大的价值。除了直接的经济本钱外，这些行为还会下降社会中的相互信任和凝聚力。能够揣度，这些健康社会的基本要素遭到腐蚀，将导致不平等性加重。综上所述，研讨经济犯罪是十分必要的。但是，目前为止，它的查询依然首要由法律部分担任，而法律部分只具有查询极少数案子的资源。

  研讨人员现在比以往任何一个时间里都有更多的数据来研讨这些现象，但面临着几个共同的应战。无偏实在数据的缺少阻止了机器学习的直接运用。揭露可用的数据一般挑选性的包含部分非法活动的痕迹。经济犯罪越来越世界化，但数据的可用性和质量在不同的国家差异很大。尽管存在这些困难，但近年来该范畴的科学研讨活动明显地添加。数据科学的视点为研讨经济犯罪供给了共同的见地，为规划新的处理方案供给信息。政府、法律安排、安排、公司和民间社会监督安排对这类研讨的成果十分感爱好。鉴于最近的这项活动，有必要对这一范畴做出具体的查询，共享开展、反思缺乏、剖析存在的问题，并侧重共享有运用远景的新办法。

  在本期特刊中，咱们收集了一些相关的研讨成果，要点介绍了数据科学在处理经济犯罪问题上的新运用。可接收到主题包含但不限于：

  1980年于Eötvös University取得物理学博士学位。他曾在匈牙利科学院技能物理研讨所、科隆大学和慕尼黑工业大学作业。2012年参加CEU，自2018年起担任网络和数据科学系主任。他对统计物理学及其运用感爱好，包含渗流理论、相变、分形成长、颗粒资料和模仿办法。在曩昔的25年里，他的研讨触及多学科，首要聚集于杂乱网络以及金融剖析和建模。迄今为止，已宣布了280多篇科学论文。

  Mihaly Fazekas是中欧大学公共政策系的助理教授，专心于运用数据科学办法来了解全球政府的质量。他的研讨和政策爱好环绕糜烂、偏袒、私营部分勾通和政府开销功率打开。他曾在剑桥大学担任Horizon 2020赞助项目DIGIWHIST的科学协调员，该项目运用数据剖析的办法来衡量33个欧洲国家公共收购的糜烂危险、行政才能和透明度。他还担任全球诚信/英国世界开展部赞助的研讨项目的联合首席研讨员，该项目研讨开展帮助赞助的收购中的反糜烂问题。

  Elizabeth David-Barrett具有牛津大学政治学博士学位。曾上任于伦敦智库、公共政策研讨所和欧洲变革中心、政治危险咨询公司Oxford Analytica，在此之前曾在克罗地亚和匈牙利担任记者，服务于《经济学人》、《金融时报》、BBC等媒体。

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